CN105008954A - 推定装置 - Google Patents

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Abstract

推定装置具有距离推定部，其执行使用由观测装置在规定期间内得到的各时刻的距离的观测值以及各时刻的观测值作为样本的回归分析，将通过该回归分析计算出的遵循回归公式的位移量为零时的距离的值推定为在开始时刻至前方物体的距离的值。

Description

推定装置
技术领域
本公开内容涉及推定前方物体的距离等的推定装置。
背景技术
以前，已知的推定装置使用阿尔法－贝塔(α－β)滤波器或卡尔曼滤波器等状态推定滤波器推定前方物体的运动状态。根据该推定装置，基于前方物体的运动状态相关的观测值，设定推定开始时的、推定为所述运动状态的状态量且设定于所述状态推定滤波器的初始值。
但是，观测值中存在误差。若由于该误差，在状态推定滤波器设定与真值差异较大的初始值，会产生如下问题。即，由于作为状态推定基础的初始值与真值差异较大，会产生在推定装置开始推定后，在暂时一段时间内不能够进行高精度的状态量推定这样的问题。
作为应对该问题的技术，已知现有技术中，对观测值进行线性回归分析，根据其结果，设定推定开始时状态推定滤波器中所设定的初始值(参照专利文献1)。利用该技术，对雷达装置观测的前方物体的位置的一组执行线性回归分析，并根据得到的结果设定前方物体的初始位置或初始速度作为推定开始时状态推定滤波器对应的初始值。
专利文献1:日本特开2001－272466号公报
发明内容
可是，雷达装置通过接收基于对前方物体发送的雷达波的反射波，解析该接收信号，由此观测所述雷达装置与该前方物体的距离或该前方物体的速度等。但是，利用雷达装置得到的从该雷达装置到所述前方物体的距离的观测值与作为基于多普勒频移的频率信息得到的前方物体的速度的观测值相比，具有精度相对较低的倾向。
特别是，使用双频CW(双频连续波)雷达装置观测从该雷达装置到前方物体的距离以及该前方物体的速度时，所述前方物体的速度的观测值根据所述雷达装置接收的接收信号的频率信息得到。另一方面，从该雷达装置到前方物体的距离的观测值根据所述雷达装置接收的接收信号的相位信息得到。因此，利用双频CW方式雷达装置得到的从该雷达装置到前方物体的距离的观测精度相对该前方物体的速度的观测精度显著降低。
即，根据相位信息得到的距离的观测精度与根据频率信息得到的速度的观测精度相比显著下降(例如，参照文献：Steven M.Kay,“Fundamentals of Statistical Signal Processing Vol1.Estimation Theory,pp.56-57的公式3.41)。
这样，着眼于一种方法，通过接收基于从雷达装置对前方物体发送的雷达波的反射波并解析该接收信号，由此观测从所述雷达装置到该前方物体的距离或该前方物体的速度等。在该方法中，按照现有技术，仅线性回归分析观测的距离的观测值，即使基于该结果将状态量的初始值设定在状态推定滤波器，与初始值的真值的误差较大，在推定开始初期进行高精度的前方物体状态推定是困难的。
本公开内容正是鉴于上述问题而作出的。
即，本公开内容的一种方式的目的是，提供一种技术，其根据用于观测与前方物体的距离以及前方物体的速度的观测装置所得到的观测值，能够高精度推定与前方物体的距离。
此外，本公开内容的其他方式的目的是，提供一种技术，其能够高精度地设定赋予状态推定滤波器的状态量的初始值。
本公开内容的一个例示方式的推定装置根据用于观测与前方物体的距离以及所述前方物体的速度的观测装置在规定期间内的多个时刻分别得到的所述速度的观测值推定与前方物体的距离。该推定装置具有位移量算出部和距离推定部。
所述位移量算出部根据所述观测装置在规定期间内的多个时刻分别观测的所述速度的观测值，按每个所述时刻，计算出所述观测值从所述期间的开始时刻到对应的时刻为止的时间积分值，作为从所述开始时刻到所述对应的时刻为止的所述前方物体的位移量相关的观测值；
距离推定部执行使用这样计算出的上述各时刻的观测值以及基于所述观测装置的上述期间的各时刻的距离的观测值作为样本的回归分析。回归分析中的解释变量是上述位移量，目标变量是上述距离。
距离推定部将通过该回归分析计算出的遵循回归公式的位移量为零时的距离推定为上述期间的开始时刻的至所述前方物体的距离。
根据该推定装置，当速度的观测精度比距离的观测精度高时，与进行根据时间与距离的关系将距离的观测值作为样本的线性回归分析的现有技术相比，能够高精度地推定上述期间的开始时刻的至前方物体的距离。
因此，如果根据由该推定装置推定的在上述期间的开始时刻的距离以及各时刻的位移量(观测值)，则能够高精度地推定在各时刻至前方物体的距离。具体地，距离推定部能够构成为将推定的在上述期间的开始时刻的距离以及各时刻的测量值的相加值推定为在各时刻至前方物体的距离。
当观测装置是不仅观测距离和速度还观测前方物体的方位的装置时，推定装置能够如下构成。即，推定装置构成为还可以具有位置推定部，其根据所述距离推定部推定的在各时刻的距离以及观测装置观测的方位的观测值，推定在直角坐标系中在各时刻的前方物体的位置。根据具有该位置推定部的推定装置，能够高精度地推定在各时刻的前方物体的位置。
此外，如果上述推定装置构成为用于设定状态量的初始值的装置，则能够对状态推定滤波器高精度地设定前方物体的状态量的初始值。
具体地，能够在具有使用状态推定滤波器推定前方物体的位置以及速度的状态推定部的推定装置中设置下面的初始值设定部。
即，推定装置可以构成为具有初始值设定部，其对状态推定滤波器将由位置推定部推定的位置所确定的上述初始值所对应的时刻的位置以及速度设定为前方物体的位置以及速度的初始值。
根据该推定装置，能够根据观测装置的观测值，对状态推定滤波器设定适当的初始值。因此，根据该推定装置，能够从状态推定部的推定开始初期高精度地推定前方物体的状态量。
附图说明
图1是表示本公开内容的实施方式的车载系统的概略构成的框图。
图2是表示本公开内容的实施方式的雷达波的收发状态的说明图。
图3是表示本公开内容的实施方式的跟踪处理实现的功能的功能框图。
图4是表示图1所示控制单元执行的跟踪处理的流程图。
图5是表示图1所示控制单元执行的分析生成处理的流程图。
图6是表示比较由本公开内容的实施方式得到的初始值的设定结果与现有技术例的初始值的设定结果的图表。
图7是表示比较由本公开内容的实施方式得到的状态推定结果与由现有技术例得到的状态推定结果的图表。
具体实施方式
以下，与附图一起说明本公开内容的一个实施方式。
图1所示本实施方式的车载系统1具有雷达装置10和驾驶辅助ECU100。该车载系统1装载于四轮汽车等车辆K1上。
雷达装置10发射雷达波，接收它的反射波，并根据该接收信号观测该装置10距离作为反射雷达波的前方物体的物体目标T的距离R、物体目标T的速度V以及物体目标T的方位θ。雷达装置10将上述观测值(Rz，Vz，θz)输入到驾驶辅助ECU100。具体地，本实施例的雷达装置10构成为双频CW方式的雷达装置。
该雷达装置10具有：发送电路20、分配器30、发送天线40、接收天线50、接收电路60、处理单元70和输出单元80。
发送电路20是用于将发送信号Ss供给到发送天线40的电路。发送电路20将毫米波段的高频信号输入到位于发送天线40上游的分配器30。具体地，发送电路20在短时间间隔内交替地生成第一频率(f1)的高频信号以及与第一频率(f1)相比频率略不相同的第二频率(f2)的高频信号并将它们输入到分配器30。
分配器30将从该发送电路20输入的高频信号电气分配为发送信号Ss、分别具有上述高频信号的第一频率(f1)与第二频率(f2)的本地信号L(f1)与L(f2)。
发送天线40根据从分配器30供给的发送信号Ss将发送信号Ss对应的频率的雷达波向本车辆K1的例如前方发射。由此，如图2左侧区域所示，交替输出第一频率(f1)的雷达波和第二频率(f2)的雷达波。
另一方面，接收天线50是用于接收从物体目标反射的雷达波(反射波)的天线。例如，该接收天线50构成为多个天线元件51配置为一列的线性阵列天线。基于各天线元件51的反射波的接收信号Sr被输入到接收电路60。
接收电路60处理从构成接收天线50的各天线元件51输入的接收信号Sr，生成每个天线元件51的差拍信号BT并输出。具体地，接收电路60对每个天线元件51使用混频器61混合从该天线元件51输入的接收信号Sr以及从分配器30输入的本地信号L(f1)与L(f2)，由此生成并输出每个天线元件51的差拍信号BT。
例如，接收电路60直到输出差拍信号BT的过程包括：
(i)放大从各天线元件51输入的接收信号Sr的过程；
(ii)使用混频器61混合从各天线元件51输入且被放大的接收信号Sr以及从分配器30输入的本地信号L(f1)与L(f2)，由此生成每个天线元件51的差拍信号BT的过程；
(iii)从生成的每个天线元件51的差拍信号BT除去不需要的信号分量的过程，以及
(iv)将除去了不需要分量的每个天线元件51的差拍信号BT转换为数字数据的过程
以这种方式，接收电路60将生成的每个天线元件51的差拍信号BT转换为数字数据输出。输出的每个天线元件51的差拍信号BT被输入到处理单元70。
处理单元70通过解析每个天线元件51的差拍信号BT，由此计算每个反射雷达波的物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)。观测值Rz是从雷达装置10(换言之，装载雷达装置10的本车辆K1)到各物体目标T之间的距离R的观测值，观测值Vz是各物体目标T的相对于本车辆K1的相对速度V的观测值。此外，观测值θz是以与本车辆K1的前后方向正交的天线元件51的排列方向为基准并距离该基准的各物体目标T的方位θ(参照图2的右区域)的观测值。图2右区域的实线箭头简易表示雷达波在被本车辆K1前方的作为物体目标T的前方车辆K2反射的环境下雷达波的传播方向。
根据基于各天线元件51的差拍信号BT计算出每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)的方法是公知常识。因此，这里，简易说明处理单元70的观测值(Rz，Vz，θz)的计算方法。
为了计算出每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)，对于每个天线元件51，处理单元70将每个该天线元件51的差拍信号BT中含有的第一以及第二差拍信号进行傅里叶变换。由此，将第一以及第二差拍信号变换为频域信号。
这里提到的所谓第一差拍信号是指在利用混频器61混合接收信号Sr与第一频率(f1)的本地信号L(f1)时生成的差拍信号BT，所谓第二差拍信号是指在利用混频器61混合接收信号Sr和第二频率(f2)的本地信号L(f2)时生成的差拍信号BT。由于收发雷达波所需要的时间是微小的，所以第一差拍信号包含有第一频率(f1)的雷达波的反射波分量，第二差拍信号包含有第二频率(f2)的雷达波的反射波分量。
上述变换后，处理单元70根据每个天线元件51的频域信号(上述傅里叶变换后的第一和第二差拍信号)计算出每个天线元件51的第一和第二差拍信号的一组的功率谱的平均值，根据该平均检测出功率在阈值以上的频率的峰值频率。当检测出多个该峰值频率时，推断存在多个物体目标T，此外，当峰值频率为1个时，推断存在1个物体目标T。该峰值频率对应的第一和第二差拍信号的信号分量对应于对应的物体目标T的反射波分量。此外，第一频率(f1)与第二频率(f2)之间的频率差异是微小的，因此，需要注意的是第一和第二差拍信号各自的峰值频率的差别能够忽略。
之后，处理单元70对每个峰值频率根据该峰值频率的信息计算出对应的物体目标T各自的相对速度的观测值Vz。并且，处理单元70对每个峰值频率根据与该峰值频率对应的第一差拍信号BT的反射波分量和与该峰值频率对应的第二差拍信号BT的反射波分量之间的相位差计算出至对应的各物体目标T的距离R的观测值Rz。此外，对于每个峰值频率，根据与该峰值频率对应的第一和第二差拍信号BT的反射波分量的天线元件之间的相位差，计算出对应的物体目标T各自的方位θ的观测值θz。
以这种方式，处理单元70根据按每个天线元件51得到的差拍信号BT的频率信息计算出每个物体目标T的相对速度V的观测值Vz，根据按每个天线元件51得到的差拍信号BT的相位信息计算出每个物体目标T的距离R以及方位θ的观测值Rz以及观测值θz。然后，处理单元70将上述每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)经过输出单元80输入到驾驶辅助ECU100。
另一方面，驾驶辅助ECU100具有：控制单元110和输入单元120。控制单元110根据经过输入单元120从雷达装置10输入的每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)进行物体目标T各自的状态推定。根据该推定结果，控制单元110进行辅助驾驶员驾驶车辆的处理。
具体地，控制单元110具有：用于执行按照各种程序的处理的CPU111、用于存储上述各种程序的ROM113、在CPU111执行处理时作为作业区域使用的RAM115。作为ROM113，能够采用例如闪存等能够电数据读写的非易失性存储器。包括状态推定相关的处理或驾驶辅助相关的处理的各种处理由CPU111按照上述程序执行处理而实现。
作为驾驶辅助相关的处理，例如，控制单元110控制作为控制对象200的显示装置执行对车辆K1的驾驶员警告显示存在接近物的处理。此外，作为驾驶辅助相关的处理，控制单元110控制作为控制对象200的车辆K1的制动系统或转向系统等，由此执行用于车辆K1与相对于该车辆K1的接近物的碰撞避免的车辆控制。
驾驶辅助ECU100经过专用线或者经过车内网络能够与控制对象200控制连接。例如，经由车内网络的车辆控制利用发动机ECU或制动ECU、转向ECU等车内网络内的电子控制装置(ECU)与驾驶辅助ECU100之间的协同合作实现。发动机ECU是用于控制车辆K1的内燃机的电子控制装置，转向ECU是用于进行车辆K1的转向控制的电子控制装置，制动ECU是用于进行车辆K1的制动控制的电子控制装置。
此外，如图3所示，控制单元110在根据观测值(Rz，Vz，θz)推定各物体目标T的状态时，生成每个物体目标T的EKF跟踪器Q1。然后，进行使用该EKF跟踪器Q1的各物体目标T的状态推定。EKF跟踪器Q1是利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行对应的物体目标T的状态推定的跟踪器。
众所周知，扩展卡尔曼滤波器是通过线性近似非线性状态空间模型来进行状态量的推定的卡尔曼滤波器。例如，跟踪器作为由控制单元110执行的对象或任务而生成。以下，有时使用将跟踪器作为处理的执行主体这种表现形式，说明跟踪器实现的处理，这种表现形式意味着控制单元110执行与跟踪器对应的处理。
当生成每个物体目标T的EKF跟踪器Q1时，即开始推定物体目标T各自的状态量时，控制单元110设定该EKF跟踪器Q1中的对应的物体目标T的状态量的初始值。在该设定时，控制单元110利用图3所示功能F1～F4实现特定的处理操作。
即，控制单元110将从雷达装置10得到的各物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)分配给对应的EKF跟踪器Q1(分配功能F1)。但是，当产生EKF跟踪器Q1不能跟踪的新物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)时，控制单元110生成LKF跟踪器Q2。然后，将符合的观测值(Rz，Vz)分配给该LKF跟踪器Q2，并进行观测值(Rz，Vz)的修正、即平滑化(修正功能F2)。
LKF跟踪器Q2是利用线性卡尔曼滤波器(LKF)进行对应的物体目标的状态推定的跟踪器。众所周知的线性卡尔曼滤波器是根据线性状态空间模型推定状态量的卡尔曼滤波器。本实施例的LKF跟踪器Q2构成为按照对应的物体目标的向距离R方向的运动被模型化得到的简单的一维线性运动模型来推定包含有至该物体目标的距离R以及与物体目标的相对速度V的状态量(R，V)的跟踪器。
该LKF跟踪器Q2不使用方位θ的观测值θz进行状态推定。即，LKF跟踪器Q2使用距离R以及相对速度V的观测值(Rz，Vz)推定对应的物体目标的状态量(R，V)。
控制单元110将基于LKF跟踪器Q2的、与推定开始时相比过去的各时刻的对应的物体目标的状态量(R，V)的事后推定值作为修正后的观测值(Rc，Vc)使用来执行后续处理。
即，作为上述后续处理，控制单元110进行使用修正后的观测值(Rc，Vc)作为样本的特殊的线性回归分析(回归分析功能F3)。由此，进行与上述推定开始时相比过去的各时刻的至对应的物体目标的距离R的高精度的推定。而且，控制单元110生成针对对应的物体目标的EKF跟踪器Q1，同时使用该距离R的推定值Re确定在EKF跟踪器Q1设定的状态量的初始值，并在生成的EKF跟踪器Q1设定该初始值(EKF跟踪器生成功能F4)。
具体地，控制单元110按每个观测值(Rz，Vz，θz)的采样周期反复执行图4中的跟踪处理。由此，实现上述功能F1～F4，并进行使用EKF跟踪器Q1的物体目标的状态推定。
当开始图4所示的跟踪处理时，控制单元110读取从雷达装置10得到的每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)(S110)。然后，在每个物体目标T的观测值(Rz，Vz，θz)中，将在EKF跟踪器Q1跟踪的物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)分别分配给对应的物体目标的EKF跟踪器Q1(S120)。
此外，在剩下的观测值(Rz，Vz，θz)中，控制单元110将在LKF跟踪器Q2跟踪的物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)分别分配给对应的物体目标的LKF跟踪器Q2(S130)。
在S110读入的每个物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)中，如果存在EKF跟踪器Q1和LKF跟踪器Q2的任何一个都没跟踪到的新的物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)时，控制单元110在S140判断为肯定判断并转移到S150。
在S150，控制单元110对每个新的物体目标生成新的LKF跟踪器Q2。对生成的LKF跟踪器Q2分别设定对应的新的物体目标的观测值(Rz，Vz)作为状态量(R，V)的初始值。然后，执行到S160。另一方面，如果没有新的物体目标的观测值(Rz，Vz)，在S140判断为否定，则控制单元110跳过S150执行到S160。
执行到S160时，控制单元110对生成完成的全部跟踪器判断是否执行了S180以后的处理。这里，当判断为未执行时(在S160为否)，则转移到S170。在S170，控制单元110从生成完成的跟踪器组中选择一个未进行S180以后处理的跟踪器作为处理对象。
但是，这里提及的所谓生成完成的跟踪器组是指在生成的EKF跟踪器Q1和LKF跟踪器Q2的一组内这次跟踪处理中新生成的跟踪器以外的跟踪器组。这次跟踪处理中新生成的跟踪器在S170中从选择对象除外。
若在S170选择了处理对象的跟踪器，则控制单元110执行到S180，判断该选择的跟踪器跟踪的物体目标是否被消去。物体目标是否消去的判断可以通过判断与该跟踪器对应的物体目标的观测值(Rz，Vz，θz)是否连续缺少规定次数以上来实现。
当判断为物体目标消去时(在S180为是)，控制单元110消去这个跟踪器，在结束对应的物体目标的跟踪后，执行到S160，切换处理对象的跟踪器。
另一方面，当判断为物体目标未消去时(在S180为否)，控制单元110执行更新处理对象的跟踪器的处理(S190)。即，使处理对象的跟踪器计算出根据观测值(Rz，Vz，θz)的当前时刻的状态量的事后推定值(S190)。由此，更新处理对象的跟踪器保持的物体目标的状态量。
当处理对象的跟踪器是EKF跟踪器Q1时，利用这个跟踪器计算出(更新)基于扩展卡尔曼滤波器的物体目标的状态量(X，Y，Vx，Vy)的事后推定值。状态量Y表示将本车辆的前后方向设为Y轴时XY坐标系中的物体目标的位置的Y坐标，状态量X表示XY坐标系中物体目标的位置X坐标。X轴方向是与Y轴正交的方向且与地面平行的方向(换言之，天线元件51的排列方向)。Vy表示物体目标相对本车辆的相对速度在Y轴方向上的分量，Vx表示物体目标相对本车辆的相对速度在X轴方向上的分量。
状态量(X，Y，Vx，Vy)的更新根据观测值(Rz，Vz，θz)以及状态量(X，Y，Vx，Vy)的事前推定值执行。在状态量的初始值设定后的初次更新时，使用与初始值对应的状态量(X，Y，Vx，Vy)的事前推定值。
当由于不能够从雷达装置10取得与跟踪对象的物体目标对应的观测值，而未将新的观测值(Rz，Vz，θz)分配给处理对象的跟踪器时，如众所周知，控制单元110视为状态量(X，Y，Vx，Vy)的事前推定值对应于观测值(Rz，Vz，θz)，并更新状态量(X，Y，Vx，Vy)。
此外，当处理对象的跟踪器是LKF跟踪器Q2时，利用这个跟踪器，计算出(更新)基于线性卡尔曼滤波器的物体目标的状态量(R，V)的事后推定值。状态量(R，V)的更新基于观测值(Rz，Vz)以及状态量(R，V)的事前推定值进行。如上所述，当推定状态量(R，V)时，不使用方位θ的观测值θz。
由LKF跟踪器Q2计算出的状态量(R，V)的事后推定值作为观测值(Rz，Vz)的修正值(Rc，Vc)用于后续的处理。控制单元110将在S190由LKF跟踪器Q2计算出的事后推定值(Rc，Vc)以及与观测值(Rz，Vz)一同观测到的方位θ的观测值θz共同作为与观测值(Rz，Vz，θz)对应的修正后的观测值(Rc，Vc，θz)，并存储在例如RAM115等。此外，在步骤S190，控制单元110将处理对象跟踪器的当前的更新次数存储在例如RAM115等。
在S190的处理结束时，控制单元110根据处理对象的跟踪器是否是LKF跟踪器Q2来切换处理(S200)。具体地，当处理对象的跟踪器不是LKF跟踪器Q2而是EKF跟踪器Q1时(在S200为否)，则控制单元110跳过S210和S220执行到S160。
另一方面，当处理对象跟踪器是LKF跟踪器Q2时(在S200为是)，在S210，控制单元110判断处理对象的跟踪器在S190的更新次数、即利用步骤S190的处理存储在RAM15等的更新次数是否在规定数(N+1次)以上。
然后，当判断为更新次数在规定数以上时(在S210为是)，控制单元110执行到S220，生成代替处理对象的LKF跟踪器Q2的EKF跟踪器Q1，执行包括设定针对该EFK跟踪器Q1的初始值的流程的图5所示的分析生成处理。然后，转移至S160。另一方面，当更新次数未达到规定次数时，则控制单元110在S210判断为否定，并跳过S220执行到S160。
即，控制单元110依次选择属于上述生成完成的跟踪器组的跟踪器的各个作为处理对象(S170)，执行S180以后的处理，并更新各跟踪器Q1和Q2保持的物体目标的状态量。然后，当LKF跟踪器Q2的更新次数在规定次数(N+1)以上时，执行图5所示的分析生成处理，将这个LKF跟踪器Q2转换为EKF跟踪器Q1。
以这种方式，控制单元110通过执行图5所示的分析生成处理对新的物体目标存储含有修正的观测值(Rc，Vc)的N+1次的观测值(Rc，Vc，θz)，并根据这些观测值(Rc，Vc，θz)生成设定了适当的初始值的EKF跟踪器Q1。然后，对于这个物体目标，执行使用了EKF跟踪器Q1的状态推定。
接着，使用图5详细说明控制单元110执行的分析生成处理。当开始分析生成处理时，控制单元110根据修正后的N+1次观测值Vc，使用例如如下公式[1]计算出规定期间内、即从过去时刻t＝0到当前时刻(推定时)t＝NT之间的期间的各时刻t＝nT(n＝0，1，…，N)的位移量δ的观测值δc[n](S310)。
δ c [ n ] = 0 ( n = 0 ) Σ i = 0 n - 1 V c [ i ] · T ( n ≥ 1 ) - - - [ 1 ]
这个公式[1]所使用的常数T是图4所示的跟踪处理的执行周期T，并与观测值(Rz，Vz，θz)的采样周期T一致。这里，在LKF跟踪器Q2的(N+1)次更新得到的(N+1)个观测值Vc之内，将最初得到的观测值Vc的观测时刻t定义为t＝0。上述公式所使用的观测值Vc[i]是在时刻t＝iT(i＝0，…，n－1)的观测值Vc。
位移量δ对应于以在时刻t＝0的物体目标的存在地点为基准地点的距离R方向的位移量。由于相对距离R的变化量方位θ的位移量是微小的，在步骤S310中，控制单元110将方位θ看做是固定的，按照上面公式[1]计算出距离R方向上的位移量δ。即，在步骤S310，控制单元110计算出从时刻t＝0至对应的时刻t＝nT的观测值Vc的时间积分值，作为处理对象的跟踪器Q2跟踪的物体目标的位移量δ相关的各时刻t＝nT的观测值δc[n]。
然后，控制单元110执行使用N+1个观测值Rc[n](n＝0，…，N)和上述计算出的N+1个观测值δc[n](n＝0，…，N)作为样本的线性回归分析(S330)。但是，观测值Rc[n]表示在时刻t＝nT的观测值Rc。
具体地，在步骤S330，控制单元110执行回归分析，该回归分析是使用距离R作为目标变量且使用位移量δ作为解释变量的线性回归分析，使用所述规定期间的所述各时刻的观测值(Rc)以及所述各时刻的所述观测值(δc)作为样本。距离R与位移量δ之间的关系能够使用在上述基准地点的距离R＝R0并用公式R＝R0+δ表示。因此，在线性回归分析中，使用这个关系式R＝R0+δ作为回归公式，求出使下面公式[2]表示的误差平方ε2为最小的回归公式的截距的值R0。
ϵ 2 = Σ n = 0 N | ( R 0 + δ c [ n ] ) - R c [ n ] | 2 - - - [ 2 ]
在S330，控制单元110通过如此执行线性回归分析，计算出使误差平方ε2成为最小的值R0作为在位移量δ＝0(时刻t＝0)时的距离R的推定值Re[0]。
然后，控制单元110使用这个推定值Re[0]按照公式Re[n]＝Re[0]+δc[n]计算出在各时刻t＝nT(n＝1，…，N)的距离R的推定值Re[n]。即，控制单元110计算出推定值Re[0]与在各时刻t＝nT时的位移量δ的观测值δc[n]的相加值作为在各时刻t＝nT的距离R的推定值Re[n]。
然后，控制单元110使用例如下面的公式[3]和[4]将由到物体目标的距离R的推定值Re[n]和对应的方位θ的观测值θz[n]所确定的极坐标系中的各时刻t＝nT(n＝0，…，N)的物体目标的位置(R，θ)的推定值(Re[n]，θz[n])变换为作为上述X轴及Y轴定义的直角坐标系的XY坐标系中的位置(X，Y)的推定值(Xe[n]，Ye[n])(S350)。
Xe[n]＝Re[n]·cos(θz[n])   [3]
Ye[n]＝Re[n]·sin(θz[n])   [4]
然后，控制单元110通过使用上述变换得到的各时刻t＝nT(n＝0，…，N)的位置推定值(Xe[n]，Ye[n])的X坐标Xe[n]作为样本的线性回归分析，计算出表示物体目标的X轴方向的位置变化的函数X(t)(S360)。
根据匀速运动模型，在时刻t时物体目标的位置(X，Y)的X坐标X(t)能够使用在时刻t＝0时物体目标的位置X的坐标X0以及物体目标相对本车辆的相对速度V在X轴方向上的分量Vx0用公式X(t)＝X0+Vx0·t表示。
在S360，控制单元110利用线性回归分析计算出使得针对样本Xe[n](n＝0，…，N)的误差平方最小的回归公式X(t)＝X0+Vx0·t的截距值X0以及斜率值Vx0。由此，计算出表示时刻t与物体目标位置的X坐标之间对应关系的上述函数X(t)。该函数X(t)将样本Xe[n](n＝0，…，N)对应于绘制时间t对应位置X的图表时的近似直线。
此外，控制单元110通过使用上述变换得到的各时刻t＝nT(n＝0，…，N)的位置推定值(Xe[n]，Ye[n])的Y坐标Ye[n]作为样本的线性回归分析，由此计算出表示物体目标的Y轴方向的位置变化的函数Y(t)(S370)。
根据匀速运动模型，在时刻t时物体目标的位置(X，Y)的Y坐标Y(t)能够使用在时刻t＝0时物体目标的位置Y的坐标Y0以及物体目标相对本车辆的相对速度V在Y轴方向上的分量Vy0用公式Y(t)＝Y0+Vy0·t表示。
在S370，控制单元110利用线性回归分析计算出使得针对样本Ye[n](n＝0，…，N)的误差平方最小的回归公式Y(t)＝Y0+Vy0·t的截距值Y0以及斜率值Vy0。由此，计算出表示时刻t与物体目标位置的Y坐标之间对应关系的上述函数Y(t)。
然后，控制单元110消去处理对象的LKF跟踪器Q2，取而代之的是生成新的EKF跟踪器Q1，其将该LKF跟踪器Q2跟踪的物体目标设为跟踪对象(S380)。然后，控制单元110对生成的EKF跟踪器Q1设定值(X(t＝NT)，Y(t＝NT)，Vx0，Vy0)作为物体目标的状态量(X，Y，Vx，Vy)的初始值(S390)。
即，控制单元110将在S360按照函数X(t)计算出的当前时刻t＝NT的位置X(t＝NT)设定为状态量X的初始值，将在S370按照函数Y(t)计算出的当前时刻t＝NT的位置Y(t＝NT)设定为状态量Y的初始值。此外，控制单元110设定函数X(t)的斜率Vx0作为状态量Vx的初始值，并设定函数Y(t)的斜率Vy0作为状态量Vy的初始值。
之后，控制单元110结束该分析生成处理。根据本实施例，以这样的流程对EKF跟踪器Q1设定初始值。然后，对于这个物体目标，控制单元110使用EKF跟踪器Q1进行状态推定。
以上，说明了本实施方式的跟踪处理，当出现新的物体目标时，本实施方式的控制单元110在对EKF跟踪器Q1设定初始值之前，对使用LKF跟踪器Q2从雷达装置10得到的对应的新物体目标的观测值(Rz，Vz)修正(平滑化)。然后，控制单元110根据修正后的观测值(Rc，Vc)对EKF跟踪器Q1设定初始值。
利用双频CW方式的雷达装置10，如上述那样根据反射波的接收信号中所包含的相位信息计算出到物体目标的距离R的观测值Rz。因此，有可能观测值Rz的精度变差，观测值Rz会产生较大的波动。
然而，利用本实施方式的控制单元110使用LKF跟踪器Q2进行修正，能够抑制这样的波动。因此，本实施方式的控制单元110能够抑制由于雷达装置10的距离R的观测精度低而导致的对EKF跟踪器Q1设定初始值的不良影响。
此外，利用双频CW方式的雷达装置10，如上述那样根据接收信号中所包含的频率信息计算出物体目标的相对速度V的观测值Vz。因此，观测值Vz的精度高于观测值Rz。根据本实施方式的控制单元110，利用这个精度的差异，通过上述S310，S330，S340的处理，高精度地推定到物体目标的距离R。
即，控制单元110根据由观测值Vz得到的位移量δ的观测值δc高精度地推定在时刻t＝0时的距离R＝R0，基于这个距离R0和观测值δc高精度地计算出在各时刻t＝nT(n＝0，…，N)时距离R的推定值Re[n]。因此，利用本实施方式的控制单元110能够在EKF跟踪器Q1设定适当的初始值。
根据现有技术，利用将时刻t设为解释变量且将距离R设为目标变量的线性回归分析计算出与观测值Rz对应的距离R的推定值，据此对跟踪器设定初始值。
然而，该技术中，图6中虚线表示的由回归分析得到的回归直线受到与真值误差较大的距离R的观测值Rz的影响很大。因此，如图6中三角形节点所示，作为基于回归直线在时刻t1对跟踪器设定的状态量的初始值，物体目标的位置成为与真值偏差较大的值。此外，作为由回归直线的斜率设定的状态量的初始值的物体目标的相对速度成为与真值偏差较大的值。
与此相对，利用本实施方式的控制单元110，使用基于高精度的速度V的观测值Vc的位移量δc，执行将位移量δ设为解释变量且将距离R设为目标变量的回归分析。由此，计算出与观测值Rc对应的距离R的推定值Re。因此，能够抑制与真值误差较大的观测值的影响，从而求出高精度的推定值Re。
因此，如图6白圈所示，利用本实施方式的控制单元110，对EKF跟踪器Q1，能够将作为状态量的初始值的物体目标的位置适当地设定为对比于现有技术与真值的误差变小的值。此外，高精度的回归公式得到的结果是，能够将作为状态量的初始值的物体目标的相对速度适当地设定为与真值的误差变小的值。
利用本实施方式的控制单元110，能够如此适当地设定初始值的结果是，如图7实线所示，在设定初始值的时刻t1以后的使用EKF跟踪器Q1推定物体目标状态时，能够从初始阶段计算出高精度的状态量(X，Y，Vx，Vy)的推定值。
利用现有技术在EKF跟踪器Q1设定初始值时，由于初始值与真值的误差较大，如图7中点划线所示，直到可以进行精度良好的状态推定需要花费时间。图7所示点划线表示基于作为状态量的初始值设定了比真值大的值时的EKF跟踪器Q1的状态量的推定值的轨迹。
根据图7所示的例子，将初始值设定为比真值大的结果是，由EKF跟踪器Q1计算为状态量的推定值与真值相比向上方背离的值。以这种方式，利用现有技术，在利用EKF跟踪器Q1推定物体目标状态的初始阶段，无法进行高精度的状态推定。
与此相对，利用本实施方式能够进行高精度地设定适当的初始值的结果是，从与以往相比更早的阶段开始，就能够由EKF跟踪器Q1进行高精度的物体目标的状态推定。
换言之，利用本实施方式的控制单元110，将物体目标的位置(R，θ)变换为XY坐标系，在EKF跟踪器Q1设定初始值时，考虑到方位θ的观测值θz也含有误差，而进一步进行回归分析。
即，本实施方式的控制单元110将物体目标的位置的推定值(Re[n]，θz[n])变换为XY坐标系中的位置(X，Y)的推定值(Xe[n]，Ye[n])后(S350)，对这个推定值(Xe[n]，Ye[n])做进一步线性回归分析(S360，S370)。然后，本实施方式的控制单元110对EKF跟踪器Q1设定根据这个回归分析结果的初始值，从而抑制由于方位θ的观测误差导致的初始值的误差。
因此，利用本实施方式的控制单元110，能够设定更适当的初始值，作为使用EKF跟踪器Q1的物体目标的状态推定系统，能够构筑良好的系统。
[其他实施方式]
以上说明了本公开内容的一个实施方式，但本公开内容并不限定在上述实施方式，可以采用各种方式。
根据上述实施方式，控制单元110利用LKF跟踪器Q2修正(平滑化)从雷达装置10得到的观测值(Rz，Vz)，使用这个修正后的观测值(Rc，Vc)计算出物体目标的距离R的推定值Re。然而，控制单元110也可以不使用由LKF跟踪器Q2修正后的观测值(Rc，Vc)，而是使用从雷达装置10得到的观测值(Rz，Vz)进行推定值Re的计算。
即，在分析生成处理的S310～S340步骤，控制单元110也可以使用观测值(Rz，Vz)代替观测值(Rc，Vc)执行与使用观测值(Rc，Vc)时同样的处理，从而计算出距离R的推定值Re。
此外，在上述实施方式中，为了对EKF跟踪器Q1设定初始值，控制单元110根据S310～S340的流程计算出距离R的推定值Re，但在本公开内容中，可以活用该计算技术达到设定初始值以外的目的。
即，当距离R的观测精度比速度V的观测精度差时，由S310～S340的流程计算距离R的推定值Re的技术是利用速度V的高观测精度对距离R的观测值Rz进行高精度修正的技术。因此，本公开内容并不限制为初始值的设定，也可以活用为仅修正观测值Rz。
此外，在上述实施方式中，说明了使用扩展卡尔曼滤波器(线性卡尔曼滤波器或非线性卡尔曼滤波器)作为状态推定滤波器，进行物体目标的状态推定的情形，当然也可以使用其他种类的状态推定滤波器。
[对应关系]
本实施方式的驾驶辅助ECU100对应于推定装置的一例，雷达装置10对应于观测装置的一例。此外，驾驶辅助ECU100的控制单元110执行的S310的处理对应于由位移量计算单元实现的处理的一例，控制单元110执行的S330，S340的处理对应于由距离推定单元实现的处理的一例。
此外，控制单元110执行的S130～S150，S190的处理对应于由修正单元实现的处理的一例，控制单元110执行的S350～S370的处理对应于由位置推定单元实现的处理的一例，S350的处理对应于由变换单元实现的处理的一例。
此外，控制单元110执行的S190所实现的EKF跟踪器Q1保持状态量的更新处理对应于由状态推定单元实现的处理的一例，控制单元110执行的S390的处理对应于由初始值设定单元实现的处理的一例。
符号说明
1…车载系统；10…雷达装置；20…发送电路；30…分配器；40…发送天线；50…接收天线；51…天线元件；60…接收电路；61…混频器；70…处理单元；80…输出单元；100…驾驶辅助ECU；110…控制单元；111…CPU；113…ROM；115…RAM；120…输入单元；200…控制对象；BT…差拍信号；F1…分配功能；F2…修正功能；F3…回归分析功能；F4…EKF跟踪器生成功能；K1，K2…车辆；L…本地信号；Sr…接收信号；Ss…发送信号；Q1，Q2…跟踪器。

Claims (14)

1.一种推定装置，其特征在于，具有：
位移量算出单元(110，S310)，其根据观测至前方物体的距离(R)以及所述前方物体的速度(V)的观测装置(10)在规定期间内的多个时刻分别观测的所述速度(V)的观测值(Vz)，按每个所述时刻，计算出所述观测值(Vz)从所述期间的开始时刻到对应的时刻为止的时间积分值，作为从所述开始时刻到所述对应的时刻为止的与所述前方物体的位移量(δ)相关的观测值(δz)；
距离推定单元(110，S330，S340)，其执行回归分析，并将通过该回归分析计算出的遵循回归公式的所述位移量(δ)为零时的所述距离(R)的值推定为是在所述开始时刻至所述前方物体的所述距离(R)的值，其中，所述回归分析使用所述距离(R)作为目标变量并且使用所述位移量(δ)作为解释变量，并使用由所述观测装置在所述规定期间内观测的所述各时刻的所述距离(R)的观测值(Rz)以及所述各时刻的所述观测值(δz)作为样本。
2.根据权利要求1所述的推定装置，其特征在于，
还具有修正单元(110，S130～S150，S190)，该修正单元根据使用了基于线性状态空间模型的状态推定滤波器的所述前方物体的状态推定来修正所述各时刻的所述观测值(Rz)以及所述观测值(Vz)，所述位移量算出单元计算出由所述修正单元修正后的所述观测值(Vc)的时间积分值(δc)作为所述各时刻的观测值(δz)，所述距离推定单元使用所述修正单元修正后的所述各时刻的观测值(Rc)以及所述各时刻的所述观测值(δc)作为样本以执行所述回归分析。
3.根据权利要求2所述的推定装置，其特征在于，
基于所述线性状态空间模型的状态推定滤波器是线性卡尔曼滤波器。
4.根据权利要求1所述的推定装置，其特征在于，
所述距离推定单元将所述推定的在所述开始时刻的所述距离(R)与所述各时刻的所述观测值(δz)的相加值推定为在所述各时刻至所述前方物体的所述距离(R)。
5.根据权利要求2所述的推定装置，其特征在于，
所述距离推定单元将所述推定的在所述开始时刻的所述距离(R)与所述各时刻的所述观测值(δz)的相加值推定为在所述各时刻至所述前方物体的所述距离(R)。
6.根据权利要求3所述的推定装置，其特征在于，
所述距离推定单元将所述推定的在所述开始时刻的所述距离(R)与所述各时刻的所述观测值(δz)的相加值推定为在所述各时刻至所述前方物体的所述距离(R)。
7.根据权利要求4所述的推定装置，其特征在于，
所述观测装置是还观测所述前方物体的方位θ的装置，
所述推定装置还具有位置推定单元(110，S350～S370)，该位置推定单元基于所述距离推定单元推定的在所述各时刻的所述距离(R)与所述观测装置观测的所述方位(θ)的观测值(θz)，推定直角坐标系中的在所述各时刻(t)的所述前方物体的位置{P(t)}。
8.根据权利要求7所述的推定装置，其特征在于，
所述位置推定单元具有变换单元(110，S350)，该变换单元将所述距离推定单元推定的在所述各时刻的所述距离(R)以及由所述观测值(θz)确定的极坐标系中的所述各时刻的所述前方物体的位置(R，θz)变换为作为所述直角坐标系的XY坐标系中的所述各时刻的所述前方物体的位置(Xz，Yz)，所述位置推定单元通过使用由所述变换得到的所述各时刻的所述位置(Xz，Yz)的X坐标(Xz)作为样本的回归分析，计算出表示时刻(t)与所述前方物体的位置的X坐标之间的对应关系的函数{X(t)}，并且通过使用所述各时刻的所述位置(Xz，Yz)的Y坐标(Yz)作为样本的回归分析，计算出表示时刻(t)与所述前方物体的位置的Y坐标之间的对应关系的函数{Y(t)}，由此推定在所述各时刻的所述前方物体的位置{P(t)＝(X(t)，Y(t))}。
9.根据权利要求7所述的推定装置，其特征在于，还具有：
状态推定单元(110，S190，Q1)，该状态推定单元使用基于非线性状态空间模型的状态推定滤波器来推定所述前方物体的位置以及速度；和初始值设定单元(110，S390)，作为与所述前方物体的位置以及速度相关的初始值，该初始值设定单元对所述状态推定单元使用的所述状态推定滤波器设定根据由所述位置推定单元推定的所述位置{P(t)}确定的与所述初始值对应的时刻的位置以及速度。
10.根据权利要求8所述的推定装置，其特征在于，还具有：
状态推定单元(110，S190，Q1)，该状态推定单元使用基于非线性状态空间模型的状态推定滤波器来推定所述前方物体的位置以及速度；和初始值设定单元(110，S390)，作为与所述前方物体的位置以及速度相关的初始值，该初始值设定单元对所述状态推定单元使用的所述状态推定滤波器设定根据由所述位置推定单元推定的所述位置{P(t)}确定的与所述初始值对应的时刻的位置以及速度。
11.根据权利要求10所述的推定装置，其特征在于，
基于所述非线性状态空间模型的状态推定滤波器是非线性卡尔曼滤波器。
12.根据权利要求11所述的推定装置，其特征在于，
所述非线性卡尔曼滤波器是扩展卡尔曼滤波器。
13.根据权利要求1所述的推定装置，其特征在于，
所述观测装置发射雷达波并接收反射波，根据所述反射波的接收信号中含有的频率信息观测所述前方物体的所述速度(V)，根据所述接收信号中含有的相位信息观测至所述前方物体的所述距离(R)。
14.根据权利要求1所述的推定装置，其特征在于，
所述观测装置以双频CW(双频连续波)方式发射雷达波，接收基于所述前方物体进行的所述雷达波的反射的反射波，并根据所述反射波的接收信号观测至所述前方物体的所述距离(R)以及所述前方物体的速度(V)。
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