CN107015226A - 物体检测装置及物体检测方法 - Google Patents

物体检测装置及物体检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107015226A
CN107015226A CN201610889226.0A CN201610889226A CN107015226A CN 107015226 A CN107015226 A CN 107015226A CN 201610889226 A CN201610889226 A CN 201610889226A CN 107015226 A CN107015226 A CN 107015226A
Authority
CN
China
Prior art keywords
group
target object
radar installations
region
capture region
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610889226.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘伟杰
中川洋
中川洋一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Publication of CN107015226A publication Critical patent/CN107015226A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/62—Sense-of-movement determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • G01S13/878—Combination of several spaced transmitters or receivers of known location for determining the position of a transponder or a reflector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/91—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for traffic control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/164—Centralised systems, e.g. external to vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9315—Monitoring blind spots

Abstract

一种物体检测装置及物体检测方法，该物体检测装置具备：第一组形成部，其形成包含从与第一雷达装置对应的第一单元区域推定存在对象物体的第一捕捉区域的第一组；第二组形成部，其形成包含从与第二雷达装置对应的第二单元区域推定存在对象物体的第二捕捉区域的第二组；配对部，其在包含第一组、第二组、第一雷达装置和第二雷达装置的坐标系中，基于第一雷达装置的位置、第二雷达装置的位置和各第一组的大小，相对于各第一组，从一个以上的第二组选择配对对象组，将上述各第一组和上述各选择的第二组配对；物体区域计算部，其使用各配对的第一组和第二组，对每个上述配对计算出对象物体区域；物体判别部，其基于各对象物体区域判别各对象物体。

Description

物体检测装置及物体检测方法
技术领域
本发明涉及一种物体检测装置及物体检测方法，更特定而言，涉及搭载于道路基础设施系统中并能精确地检测存在于道路或道路周边的物体的位置和速度的物体检测装置及物体检测方法。
背景技术
近年来，在道路基础设施系统中搭载有物体检测装置。在道路基础设施系统中，将物体检测装置设置于道路或道路周边，物体检测装置使用雷达检测存在于道路或道路周边的物体(例如，车辆、行人、二轮车等)。而且，道路基础设施系统根据检测出的物体的位置及速度进行交通状况的监视和交通的管理。
在道路基础设施系统中，作为交通状况的监视，例如进行交通量、车辆的违反速度规定或无视信号的检测。另外，在道路基础设施系统中，作为交通的管理，例如基于检测的交通量进行信号机(信号灯)的控制。或者，在道路基础设施系统中，作为交通的管理，例如检测存在于车辆死角的物体，并将检测出的物体的信息通知给车辆的驾驶员。
这样，搭载有物体检测装置的道路基础设施系统可以实现交通的效率化和交通事故的防止。
要求搭载于道路基础设施系统的物体检测装置通过使用设置于不同地点的多个雷达的测量信息，消除死角而高精度地检测物体。
专利文献1中公开有如下的物体检测装置，即，使用多个雷达的测量信息特定物体上的一点，基于该物体上的一点检测物体的行进方向及行进速度。专利文献1中公开的物体检测装置将多个收发天线配置于不同的位置，检测以各天线为基准的物体的位置及多普勒速度，计算出物体的行进速度。
专利文献1：日本特开2009－41981号公报
但是，上述专利文献1所公开的物体检测装置基于物体上的一点求得物体的行进速度，在检测物体整体的区域时，应对并不充分。具体而言，专利文献1中，物体检测装置基于物体上的一点的测量值决定物体整体的行进速度，因此，根据基于物体上的哪一点的不同，计算出的行进速度的值的差异变大。另外，专利文献1中，假设物体检测装置基于物体上附近的多个点计算出不同的行进速度，哪些行进速度与物体整体的行进速度对应并不明确，因此，也难以正确地计算出物体整体的行进速度。
发明内容
本发明提供一种能够根据雷达测量值确定物体整体的区域的物体检测装置及物体检测方法。
本发明的物体检测装置具有：第一捕捉区域提取部，其从与第一雷达装置对应的多个第一单元区域，提取推定为分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第一捕捉区域；第二捕捉区域提取部，其从与第二雷达装置对应的多个第二单元区域，提取推定为分别存在所述一个以上的对象物体的一个以上的第二捕捉区域；第一组形成部，其形成包含至少一个所述第一捕捉区域的一个以上的第一组；第二组形成部，其形成包含至少一个所述第二捕捉区域的一个以上的第二组；配对部，其在包含所述一个以上的第一组、所述一个以上的第二组、所述第一雷达装置和所述第二雷达装置的坐标系中，基于所述第一雷达装置的位置、所述第二雷达装置的位置和所述各第一组的大小，相对于所述各第一组，从所述一个以上的第二组选择配对对象组，并将所述各第一组和所述各选择的第二组配对；物体区域计算部，其使用所述各配对的第一组和第二组，对每个所述配对计算出对象物体区域；物体判别部，其基于所述各对象物体区域，判别所述各对象物体。
根据本发明，能够基于雷达测量值确定物体整体的区域。
附图说明
图1表示实施方式1的道路基础设施系统的一例；
图2表示实施方式1的物体检测装置的主要构成和两个雷达装置与监视系统的连接关系；
图3表示作为测量信息的一例的电力分布(profile)；
图4表示作为测量信息的一例的多普勒速度分布(profile)；
图5表示实施方式1的捕捉区域的组的一例；
图6表示实施方式1的配对处理的一例；
图7表示实施方式1的配对处理的一例；
图8表示实施方式1的配对处理的一例；
图9是表示实施方式1的两个雷达装置的另一设置例的图；
图10表示实施方式2的物体检测装置的主要构成和两个雷达装置与监视系统的连接关系；
图11表示实施方式3的物体检测装置的主要构成和两个雷达装置与监视系统的连接关系；
图12A表示实施方式3的地点模型的一例；
图12B表示实施方式3的地点模型的另一例；
图13表示实施方式4的物体检测装置的主要构成和两个雷达装置与监视系统的连接关系；
图14用于说明与实施方式4的对象物体高度相对应的距离测量值的图；
图15A表示实施方式4的设定高度为0时的对象物体区域的位置的一例；
图15B表示实施方式4的设定高度为h1(>0)时的对象物体区域的位置的一例；
图15C表示实施方式4的设定高度为h2(>h1)时的对象物体区域的位置的一例；
图15D表示实施方式4的设定高度为h3(>h2)时的对象物体区域的位置的一例。
符号说明
100、300、400、500 物体检测装置
101、102 捕捉区域提取部
103、104 组形成部
105 空间位置变换部
106 配对部
107 物体区域计算部
108、302、402、503 物体判别部
200 监视系统
301 移动速度计算部
401 地点模型保存部
501 物体高度设定部
502 位置调整部
具体实施方式
(完成本发明的过程)
首先，说明完成本发明的过程。本发明涉及搭载于道路基础设施系统的物体检测装置。
搭载于道路基础设施系统的物体检测装置设置于道路或道路周边，使用雷达检测存在于道路或道路周边的物体(例如车辆、行人、二轮车)。
与摄像机等光学传感器相比，雷达具有即使在夜晚，也可以与白天一样地使用的优点，且相对于雾或雨等恶劣天气也具有优异的耐性。但是，与设置于车辆的物体检测装置相比，设置于道路或道路周边的物体检测装置要求较高的物体识别性能。
第一原因是由于，在道路或道路周边，物体的种类和数量较多。例如，在十字路口，行进方向的不同的车辆、摩托车、行人、自行车之类的物体存在多个，且多个物体接近并交错。因此，在多个物体和单个物体中，测量结果不同，因此，雷达难以进行物体区域的确定，进而，难以进行物体判别。因此，设置于道路或道路周边的物体检测装置要求较高的物体识别性能。
另外，第二原因是由于，在道路或道路周边，由雷达测量的物体的多普勒速度作为物体识别的特征不显著。多普勒速度是以雷达为中心点的半径方向的速度。因此，与由设置于车辆的物体检测装置的雷达测量的物体的多普勒速度相比，由设置于道路或道路周边的物体检测装置的雷达测量的物体的多普勒速度的变动较大。另外，在道路或道路周边，根据状况不同，物体的行进方向成为相对于以雷达为中心点的半径方向成垂直的切线方向，因此，雷达有时也难以进行物体的多普勒速度的检测。因此，设置于道路或道路周边的物体检测装置要求较高的物体识别性能。
设置于道路或道路周边的物体检测装置由于具备较高的物体识别性能，可以分别检测特征不同的物体，因此，能精确地掌握交通量，精确地预测碰撞可能性。相反地，物体检测装置在不具备较高的物体识别性能的情况下，难以分别检测特征不同的物体，因此，会产生物体的检测遗漏或物体的种类判定错误。其结果，物体检测装置难以精确地掌握交通状况，因此，难以精确地预测碰撞可能性。
另外，道路基础设施系统为了减少死角，具有设置于不同的地点的多个雷达。物体检测装置综合来自设置于道路或道路周边的多个雷达的测量信息，检测存在于对象区域的物体。
例如，作为综合多个雷达的测量信息来检测物体的现有技术，具有专利文献1所公开的物体检测装置。专利文献1所公开的物体检测装置将各雷达的测量值作为相对于空间的同一位置的测量值进行捕捉，基于空间的同一位置和各雷达的位置关系及与各雷达对应的多普勒速度，求得物体的移动速度。
专利文献1所公开的物体检测装置，由于与各雷达的测量值对应的位置成为前方车辆的相同侧面的可能性较高，因此，在使用车载雷达求得前方车辆的移动速度的情况下是有效的。但是，在使用设置于道路的基础设施雷达进行物体检测的情况下，如专利文献1，多个雷达难以同时取得相对于物体的同一位置的测量值。例如，在使用设置于十字路口的对角位置的两台雷达测量1台车辆的情况下，与各雷达的测量值对应的位置分别是车辆的不同侧面的位置。因此，专利文献1所公开的物体检测装置在与各雷达的测量值对应的位置为物体的不同的侧面的情况下，难以检测物体，因此，难以应用至道路基础设施系统。
另外，专利文献1所公开的物体检测装置基于物体上的一点求得物体的移动速度，因此，难以计算出物体区域的范围。因此，专利文献1所公开的物体检测装置难以对应基于物体上的多个点取得测量值的情况。即，专利文献1所公开的物体检测装置在基于物体上的多个点计算出的物体的移动速度分别不同的情况下，难以确定物体的正确的移动速度。
另外，在物体检测装置使用多个雷达检测物体的情况下，与各雷达的测量值对应的位置分别是物体不同的侧面的位置。各雷达的测量值分别不同，因此，要求物体检测装置使用分别不同的雷达的测量值，计算出物体区域。
鉴于这种情况，着眼于使用分别不同的雷达的测量值计算出物体区域，并完成本发明。
根据本发明，可提供能够根据雷达测量值确定物体整体的区域的物体检测装置及物体检测方法。其结果，本发明的物体检测装置及物体检测方法可精确地检测存在于道路或道路周边的例如车辆、二轮车或行人的位置和速度，能够向交通监视及交通管理系统提供必要的信息。
(本发明的利用形象)
图1表示作为一例的包含本发明的物体检测装置及雷达装置的道路基础设施系统的构成。图1中，横轴(x轴)表示水平方向，纵轴(z轴)表示高度方向。
图1中，雷达装置A、B分别由杆等支承装置L支承。雷达装置A、B分别具有发送部、接收部和信号处理部(未图示)。发送部一边以规定的角度间隔依次改变方向，一边发送雷达信号。接收部接收将雷达信号通过对象物体反射的反射信号。信号处理部将反射信号变换成基带，取得雷达信号的每个发送方向的延迟分布(传递延迟特性)。此外，雷达装置A、B也可以共用信号处理部。
图1中，物体检测装置W与雷达装置A、B连接，从雷达装置A、B分别接收测量信息。此外，从雷达装置A、B向物体检测装置的传递方式没有特别限定，也可以是有线通信方式，也可以是无线通信方式。
图1中，路面S也可以是直行道路，也可以是十字路口的一部分。
图1中，对象物体T相当于例如车辆、摩托车、自行车、行人。
图1中，设置雷达装置A、B的位置也可以是道路的上方、路侧、十字路口的上方或十字路口的各拐角。此外，本发明不限定设置雷达装置A、B的位置及设置的方法。在处于十字路口的人行横道的周围存在的对象物体(例如车辆、行人、二轮车)只要包含于雷达装置A、B的探测范围即可。
另外，本发明对雷达装置A的探测范围和雷达装置B的探测范围的位置关系也没有限制。但是，本发明适用于雷达装置A的探测范围和雷达装置B的探测范围的重叠范围，因此，雷达装置A和雷达装置B的重叠范围中优选包含一个以上的对象物体。
另外，本发明对雷达装置A的结构及雷达装置B的构成也没有限制。雷达装置A及雷达装置B也可以均为现有的市场销售产品或通过公知技术构成的产品。
另外，图1中，物体检测装置W分别设置有雷达装置A及雷达装置B，但物体检测装置W也可以包含于雷达装置A或雷达装置B。
接着，参照附图详细地说明本发明的实施方式。此外，以下说明的各实施方式为一例，本发明不被这些实施方式限定。
(实施方式1)
使用附图对本实施方式的物体检测装置进行说明。图2是表示本实施方式的物体检测装置100的主要构成和雷达装置A、B与监视系统200的连接关系的块图。
本发明的实施方式1的物体检测装置100与雷达装置A、B连接，使用雷达装置A、B检测对象物体。
监视系统200取得物体检测装置100检测的物体的位置或速度的信息，进行交通状况的监视(例如，交通量、车辆的违反速度规定或无视信号的检测)。另外，监视系统200也可以基于检测的交通量控制信号机(信号灯)作为交通的管理，或者，也可以检测存在于车辆死角的物体，并将检测出的物体的信息通知给车辆的驾驶员。
以下，对物体检测装置100的详细的构成、各构成的动作等进行详细地说明。
图2中，物体检测装置100具有：捕捉区域提取部101、102；组形成部103、104；空间位置变换部105；配对部106；物体区域计算部107；物体判别部108。物体检测装置100的各构成可以通过LSI电路等硬件实现。
捕捉区域提取部101从雷达装置A取得测量信息。捕捉区域提取部102从雷达装置B取得测量信息。从雷达装置A、B分别取得的各测量信息包含至少一个电力分布及多普勒分布。
以下，说明电力分布信息及多普勒分布信息的例子。
首先，使用图3说明电力分布信息。图3是表示作为测量信息的一例的电力分布信息的图。图3中，横轴表示以雷达装置(A或B)为基准的方位角，纵轴表示以雷达装置(A或B)为基准的距离。图3的例子中，将横轴的方位角每隔10°进行划分，将纵轴的距离每隔10m进行划分，由此，构成单元区域(以下，称为“空间单元”或简称为“单元))。各空间单元表示空间分辨率。
图3中，将各单元的反射强度以0～5的六个阶段表示，等级5表示反射强度最强。此外，为了使说明简单，特定的空间单元以外的空间单元的值设为0。
另外，本发明中，各空间单元的反射强度设为该空间单元的范围的接收电力的最大值。但是，本发明不限于此，作为各空间单元的反射强度，也可以使用该空间单元的范围内的接收电力的平均值等其它值。
接着，使用图4说明多普勒分布信息。图4是表示作为测量信息的一例的多普勒分布信息的图。图4中，横轴表示以雷达装置(A或B)为基准的方位角，纵轴表示以雷达装置(A或B)为基准的距离。图4的例子中，将横轴的方位角每隔10°进行划分，将纵轴的距离每隔10m进行划分，由此，构成空间单元。图4所示的各空间单元与图3表示的电力分布信息的各空间单元对应。
图4中，将各单元中的多普勒值以0～5的六个阶段表示，等级5表示多普勒值最大。此外，为了使说明简单，特定的空间单元以外的空间单元的值设为0。此外，就多普勒值而言，根据物体靠近或远离雷达装置A、B而极性(正负)变化，但为了使图示简单，图4中表示作为一例的正极性的多普勒值。
以上，对电力分布信息及多普勒分布信息的例子进行了说明。此外，本发明中，空间单元的方位角的范围及距离的范围不限定于图3及图4所示的范围。各空间单元的范围为了得到较高的分辨率，优选更小。另外，以下中，将图3、图4所示的各空间单元适当作为一个点处理并进行说明。
捕捉区域提取部101基于从雷达装置A输出的测量信息(电力分布或多普勒分布信息)，将与雷达装置A对应的多个空间单元中的、推定为存在对象物体的一个以上的空间单元(即，推定为来自对象物体的反射的空间单元)，作为捕捉物体的一个以上的捕捉区域进行提取。
例如，捕捉区域提取部101使用公知的图像处理技术将相对于电力分布或多普勒分布局部最大值及局部最大值附近作为捕捉区域进行提取。另外，构成各捕捉区域的空间单元的数量也可以不一致。另外，捕捉区域提取部101也可以综合基于电力分布信息的捕捉区域的提取结果和基于多普勒分布信息的捕捉区域的提取结果。捕捉区域提取部101也可以通过逻辑与(AND)、逻辑或(OR)、或者其它运算，将提取结果结合。
捕捉区域提取部102与捕捉区域提取部101一样，基于从雷达装置B输出的测量信息，将与雷达装置B对应的多个空间单元中的、推定存在对象物体的一个以上的空间单元作为捕捉物体的一个以上的捕捉区域进行提取。
组形成部103将捕捉区域提取部101提取的一个以上的捕捉区域进行组化。具体而言，组形成部103将推定属于同一物体的多个捕捉区域设为一个组。即，组形成部103形成包含至少一个捕捉区域的多个组。作为组形成部103中的组化的基准，不仅考虑捕捉区域间的空间距离，而且也可以考虑反射电力及多普勒速度的类似度。
组形成部104与组形成部103一样，将捕捉区域提取部102提取的捕捉区域进行组化。
此外，由组形成部103、104形成的组有时也称为“群(cluster)”。另外，组化的方法也可以利用雷达信号处理中的公知的集群(clustering)方法。
空间位置变换部105基于各雷达装置的设置位置进行坐标变换，将雷达装置A的空间坐标及雷达装置B的空间坐标进行统一。即，空间位置变换部105对雷达装置A及雷达装置B设定相同的基准坐标值。空间位置变换部105也可以利用例如雷达装置A的坐标系、雷达装置B的坐标系或其他的第三坐标系的任一坐标系作为基准坐标。通过空间位置变换部105的处理，将基于雷达装置A的空间坐标的捕捉区域的组、基于雷达装置B的空间坐标的捕捉区域的组和雷达装置A、B在同一坐标系中表示。空间位置变换部105更后段的处理是对基准坐标(相同坐标系)的处理。
配对部106对由组形成部103形成的组及由组形成部104形成的组，配对与同一物体对应的组。例如，配对部106在由空间位置变换部105得到的基准坐标中，根据由组形成部103形成的多个组的各个方位角的范围，将由组形成部103形成的多个组和由组形成部104形成的多个组按照每个同一对象物体进行配对。
以下，使用图5～图7详细地说明配对部106的配对处理。
图5中，表示包含基于雷达装置A的空间坐标的捕捉区域的组GA1、GA2(虚线的框)和包含基于雷达装置B的空间坐标的捕捉区域的组GB1、GB2(单点划线的框)。表示各组的框内的各点表示捕捉区域。组GA1、GA2是由组形成部103形成的组。组GB1、GB2是由组形成部104形成的组。
以下，作为一例，说明从与雷达装置B对应的组GB1、GB2中搜索与组GA1配对的组的处理。
首先，配对部106求得配对对象的组GA1的方位角的范围。例如，配对部106也可以将从组GA1内的最左端的捕捉区域到最右端的捕捉区域的范围特定为组GA1的方位角的范围。例如，图6中，组GA1内的多个捕捉区域(多个点)中，点a表示位于以雷达装置A为基准的最左端的方位角的捕捉区域，点b表示位于以雷达装置A为基准的最右端的方位角的捕捉区域。配对部106将从点a到点b的范围(即，线段ab)设定为组GA1的方位角的范围。另外，图6中，点c表示线段ab的中点。
此外，配对部106也可以以指定形状(例如，椭圆)拟合(fitting)组GA1内的多个捕捉区域，并将拟合后的形状的最左端及最右端分别特定为点a及点b。
接着，图7中，配对部106求得相对于通过点c且将点c和雷达装置B连结的线段cB(以虚线表示)成垂直的线段de。在此，配对部106将线段de的中点设为点c，与线段ab的长度相同或比线段ab更长地设定线段de的长度。换而言之，配对部106计算出具有与线段ab的中点(点c)相同的中点(点c)的线段de，即，相对于将中点(点c)和雷达装置B连结的线段cB成垂直，具有线段ab的长度以上的长度的线段de的两端d、e的位置。
而且，配对部106将连结点d、e的位置和雷达装置B的位置而形成的区域dBe中的、雷达装置B的方向上距线段de为规定距离以内的区域dfge设定成相对于组GA1的对的搜索区域。
而且，配对部106将至少与搜索区域dfge相接的雷达装置B的组设定成GA1的对。即，配对部106将与雷达装置B对应的多个组中、至少将一个捕捉区域包含于搜索区域dfge的组和作为配对对象的组GA1进行配对。
例如，图7中，配对部106将一个捕捉区域包含于搜索区域dfge的组GB1设定成组GA1的对。此外，配对部106在与组GA1的配对所使用的搜索区域dfge相接的雷达装置B的组具有多个的情况下，将表示各组的方位角的范围的线段的长度(例如，后述的线段st的长度)为规定的阈值以上的组设为候补，并将上述候补中的、与线段ab的距离(例如，线段ab和线段st的中点间的距离)最小的组选定为组GA1的对。
即，配对部106在基准坐标中基于第一雷达装置(雷达装置A)的位置、第二雷达装置(雷达装置B)的位置、各第一组(包含基于雷达装置A的空间坐标的捕捉区域的组GA1、GA2)的范围(大小)，从一个以上的第二组(包含基于雷达装置B的空间坐标的捕捉区域的组GB1、GB2)对各第一组选择成为配对对象的一个组，并将各第一组和各选择的第二组进行配对。
以上，对配对部106的配对处理进行了说明。
物体区域计算部107基于由配对部106配对的、基于雷达装置A的测量值形成的组(第一组)和基于雷达装置B的测量值形成的组(第二组)计算出对象物体区域。使用图8对物体区域计算部107中的物体区域的计算处理进行说明。图8中，线段ab表示组GA1的方位角的范围，线段st表示与组GA1配对的组GB1的方位角的范围。物体区域计算部107计算出区域abst并作为对象物体区域。此外，物体区域计算部107也可以使用指定形状(例如，平行四边形、椭圆等)，进一步拟合区域abst，并将拟合的区域设为物体区域。
物体判别部108基于由物体区域计算部107计算出的物体区域的特征信息(例如大小、形状或反射强度)，判别对象物体T的位置、大小、形状、类别(例如大型车辆、小型车辆、二轮车或行人)。而且，物体判别部108将表示判别结果的信息输出至物体检测装置100的外部(监视系统200)。
此外，本实施方式不限定物体判别部108的具体的判别方法。例如，物体判别部108也可以预先保持与对象物体的类别对应的对象物体区域的大小及形状的样板模型，将样板模型与来自物体区域计算部107的对象物体区域的信息进行比较，由此，进行判别处理。或者，物体判别部108也可以使用与对象物体的类别对应的反射强度的分布的样板模型进行判别处理。
此外，图5～图8中说明了对组GA1的处理，但物体检测装置100对其它组(例如，组GA2)也进行同样的进行处理。
如以上说明，本实施方式的物体检测装置100根据包含由组形成部103提取的捕捉区域的组(配对对象的组)的方位角的范围，计算出包含由组形成部104提取的捕捉区域的多个组中、与配对对象的组对应的组具有存在的可能性的区域(搜索区域)，并将搜索区域所包含的组和配对对象的组进行配对。
由此，本实施方式的物体检测装置100使用基于来自多个雷达装置的测量值而提取的捕捉区域，将与同一对象物体对应的组进行配对，因此，由配对的组表示的对象物体区域包含基于来自单一雷达装置的测量信息的运算中、难以计算出的物体区域。
因此，根据本实施方式，能够使用配置于分别不同的位置的多个雷达测量值，计算出物体区域，因此，基于多个雷达装置的测量值能够高精度确定物体整体的区域。其结果，本实施方式的物体检测装置100可精确地检测存在于道路或道路周边的车辆、二轮车或行人等的位置和速度，可以对包含交通监视或交通管理系统的监视系统200提供必要的信息。
[变形例]
此外，本实施方式中，作为一例，对将雷达装置A和雷达装置B设置于对角位置的情况进行了说明(例如，参照图5)。但是，雷达装置A及雷达装置B的设置位置不限定于对角位置，也可以是其它位置关系。图9表示雷达装置A及雷达装置B的位置关系的另一例。
图9中，组GA1内的线段ab表示基于雷达装置A的测量值提取的捕捉区域的方位角的范围，组GB1内的线段st表示基于雷达装置B的测量值提取的捕捉区域的方位角的范围。图9中，物体检测装置100基于区域abst确定物体区域。但是，图9中，物体检测装置100推定线段st和线段ab并不是分别与对象物体的相反侧面对应，而是与对象物体的垂直侧面对应。
物体检测装置100在基准坐标中将线段ab延长的直线与将线段st延长的直线交叉的角度大致为0度，即线段ab和线段st大致平行的情况下(例如，参照图8)，推定区域abst由对象物体的多个侧面中的相互相对的侧面构成。另一方面，物体检测装置100在将线段ab延长的直线与将线段st延长的直线交叉的角度大致为90度的情况下(例如，参照图9)，推定区域abst由对象物体的多个侧面中相互垂直的侧面构成。
另外，本实施方式中，说明了配对部106求得对雷达装置A的组GA的搜索区域的情况。此外，配对部106也可以求得对雷达装置B的组GB的搜索区域，并将搜索区域所包含的雷达装置A的组GA和作为配对对象的组GB进行配对。或者，配对部106也可以对两个雷达装置的双方的组分别求得搜索区域及成对的组，进一步综合双方的结果，并求得与同一对象物体对应的组的对。
另外，本实施方式中，说明了使用两个雷达装置A、B的情况，但也可以使用三个以上的雷达装置。
(实施方式2)
图10是表示本实施方式的物体检测装置300的主要构成和雷达装置A、B与监视系统200的连接关系的块图。图10中，对与图2相同的结构标注与图2相同的符号并省略详细的说明。当与实施方式1(图2)比较时，对图10所示的物体检测装置300新追加有移动速度计算部301。另外，物体判别部302进行与实施方式1的物体检测装置100的物体判别部108不同的动作。
物体检测装置300中，移动速度计算部301基于由物体区域计算部107求得的物体区域，计算出与物体上的多个不同的位置对应的全部测量值(例如，距离、方位角、反射强度、多普勒值等)。而且，移动速度计算部301利用全部或一部分测量值，求得物体的移动速度。即，移动速度计算部301使用由物体区域计算部107计算出的对象物体区域所包含的、与雷达装置A及雷达装置B分别对应的捕捉区域的测量值，计算出与对象物体区域对应的物体整体的移动速度。此外，例如，在对象物体为车辆的情况下，车辆主体和车辆的车轮中，速度是不同的，但本发明中，将车辆主体的速度作为物体整体的移动速度进行计算。
具体而言，移动速度计算部301求出物体平面S(xy平面)的x方向上的分量Vx及y方向上的分量Vy。
在此，雷达装置A的测量值中包含方位角θi、多普勒值Vs、测量值的指数(index)i(其中，i＝1～m)。另外，雷达装置B的测量值中包含方位角θi、多普勒值Vs、测量值的指数i(其中，i＝m+1～m+n)。上述m+n个测量值分别与同一对象物体T的不同的反射点对应。对象物体T的实际的速度(Vx、Vy)根据下式(1)求得。
上述式(1)中，Vx是xy平面中的对象物体T的x轴方向的速度，Vy是xy平面中的对象物体T的y轴方向的速度。对于上述式(1)，要参照文献(Florian Folster and HermannRohling,Lateral velocity estimation based on automotive radar sensors,International Conference on Radar 2006.)。
物体判别部302在实施方式1的物体判别部108求得的物体区域的特征的基础上，基于移动速度计算部301求得的物体的移动速度的特征，判别对象物体T的位置、大小、形状、类别(例如大型车辆、小型车辆、二轮车或行人)。
这样，根据本实施方式，物体检测装置300除了计算出对象物体T的物体区域以外，还计算出对象物体T的xy平面上的移动速度。而且，物体检测装置300基于物体区域及移动速度进行相对于对象物体T的判别处理。物体检测装置300可提高掌握物体的判别精度及物体的活动的性能。另外，本实施方式中，利用物体上的多个测量值进行物体的判别处理，因此，与专利文献1比较，减轻测量值误差的影响，可高精度计算出物体整体的速度。
(实施方式3)
图11是表示本实施方式的物体检测装置400的主要构成和雷达装置A、B与监视系统200的连接关系的块图。图11中，对与图2相同的结构标注与图2相同的符号并省略详细的说明。当与实施方式1(图2)比较时，对图11所示的物体检测装置400新追加地点模型保存部401。另外，物体判别部402进行与实施方式1的物体检测装置100的物体判别部108不同的动作。
在物体检测装置400中，地点模型保存部401对各雷达装置的检测对象区域(例如，十字路口区域)的各地点，存储将对象物体的特征量模型化的地点模型。即，地点模型保存部401在基准坐标的一个以上的地点，预先保存将根据对象物体的移动方向不同而不同的对象物体的特征量(例如大小、形状或反射强度)进行了模型化的地点模型。
图12A及图12B分别表示在基准坐标的某个地点，由雷达装置A、B测量的中型车V的特征量的一例。图12A表示在某个地点，中型车V沿Y轴方向行进的状态。图12B表示在与图12A的某个地点相同的地点，中型车V沿X轴方向行进的状态。图12A、图12B中，在中型车V位于同一地点的情况下，由雷达装置A检测的中型车V的测量值不同。同样地，图12A、图12B中，在中型车V位于同一地点的情况下，由雷达装置B检测的测量值也不同。即，即使在同一地点，根据对象物体(中型车V)的移动方向不同，测量的特征量也不同。地点模型保存部401在多个地点预先取得并保存将根据对象物体的移动方向不同而不同的对象物体的特征量进行模型化的地点模型。
此外，存储于地点模型保存部401的地点模型不限定于特定的对象物体(例如，中型车)。地点模型保存部401也可以保存与各种对象物体(例如大型车、中型车、小型车、二轮车及行人)对应的地点模型。
物体判别部402基于由物体区域计算部107计算出的物体区域的中心点的位置及物体区域的朝向，特定该物体区域的所在地点。物体判别部402对照与计算出的物体区域的所在地点对应的地点模型和计算出的物体区域的特征，判别对象物体T的特征(位置、大小、形状、类别等)。
本实施方式中，物体检测装置400预先取得雷达装置A、B的检测对象区域中的地点模型，对照地点模型和检测的物体区域的特征，进行物体的判别处理。物体检测装置400可以根据在各地点假定的物体状态高精度地进行判别处理。
此外，本实施方式中，说明了将实施方式1进行了扩张的情况，本实施方式也可以与实施方式2组合应用。
(实施方式4)
图13是表示本实施方式的物体检测装置500的主要构成和雷达装置A、B与监视系统200的连接关系的块图。图13中，对与图2相同的结构标注与图2相同的符号并省略详细的说明。当与实施方式1(图2)比较时，对图13所示的物体检测装置500重追加物体高度设定部501及位置调整部502。另外，物体判别部503进行与实施方式1的物体检测装置100的物体判别部108不同的动作。
另外，雷达装置A及雷达装置B分别是不具有测量高度的功能的雷达装置。
在物体检测装置500中，物体高度设定部501对与雷达装置A及雷达装置B分别对应的补充区域，设定临时的高度(以下，称为“设定高度”)。例如，物体高度设定部501也可以将均等地分割物体检测装置500的检测对象即物体可取得的高度的范围而得到的多个候补值依次设定为设定高度。
或者，物体高度设定部501也可以在限定对象物体的种类的情况下，将对象物体的种类中的多个候补值依次设定为设定高度。物体高度设定部501只要基于默认设定的高度下的物体判别部503中的判别结果(物体的类别)，特定对象物体的种类即可。
位置调整部502基于由物体高度设定部501设定的设定高度，根据从空间位置变换部105输出的捕捉区域的各组的测量值(距离测量值)，计算出该组的地面位置(即，高度＝0的位置)。
图14表示雷达装置A的测量值与对象物体的高度的关系。图14中，表示雷达装置A相对于对象物体T的距离测量值d1、d2。距离测量值d1与高度0对应，距离测量值d2与高度h对应。图14中，与较高的高度(高度＝h)对应的距离测量值比与较低的高度(高度＝0)对应的距离测量值小(d2＜d1成立)。
对于不具有测量高度的功能的雷达装置而言，对象物体T的高度未知。因此，在雷达装置中，与距离测量值对应的高度的真值不明确。因此，通过将与雷达装置中的测量值对应的高度假定成不同的值，根据假定的高度且根据测量值推算的物体的地面位置也改变。例如，在d2＜d1、不具有测量高度的功能的雷达装置中的距离测量值d2、将与距离测量值d2对应的高度假定为h的情况下，与距离测量值d2(高度＝h)对应的地面位置，计算出与距离测量值d1对应的位置。另一方面，在d2＜d1、不具有测量高度的功能的雷达装置中的距离测量值d2、将与距离测量值d2对应的高度假定为0的情况下(未图示)，距离测量值d2(高度＝0)成为地面位置，因此，与距离测量值d1相比更接近雷达装置。
这样，位置调整部502根据由物体高度设定部501设定的设定高度，计算出(调整)捕捉区域的各组的地面位置。即，位置调整部502更后段的处理成为使用了在调整后的地面位置的各组的距离测量值的处理。另外，图13所示的物体检测装置500中，位置调整部502、配对部106、物体区域计算部107及物体判别部503对由物体高度设定部501设定的多个设定高度，重复进行物体检测处理。
图15A～图15D表示在改变设定高度的情况下，由物体区域计算部107计算出的物体区域abst的地面位置的一例。
图15A～图15D表示将与测量值对应的高度分别假定为0、h1、h2、h3(0＜h1＜h2＜h3)的情况下，由位置调整部502计算出的各捕捉区域的组的位置。此外，图15A～15D所示的对象物体T的位置表示实际的地面位置。另外，图15A～图15D所示的一例中，将测量值的高度的真值设为h2(与图15C对应)。
图15A(设定高度：0)中，由位置调整部502计算出的各捕捉区域的组的位置推算为相比较于对象物体T的实际的位置，分别更接近雷达装置A、B。因此，在图15A中，由物体区域计算部107计算出的物体区域abst的面积比实际的对象物体T的面积大。
图15B中，设定高度h1比实际的高度h2略低。由位置调整部502计算出的各捕捉区域的组的位置推算为相比较于对象物体T的实际的位置，分别接近雷达装置A、B。图15B中，由物体区域计算部107计算出的物体区域abst的面积比图15A中的物体区域abst的面积小，但比实际的对象物体T的面积略大。
图15C中，设定高度h2与实际的对象物体的测量值所对应的高度相同。由位置调整部502计算出的各捕捉区域的组的位置与对象物体T的实际的位置大致一致。因此，图15C中，由物体区域计算部107计算出的物体区域abst的面积与实际的对象物体T的面积大致相同。
图15D中，设定高度h3比实际的高度高很多。由位置调整部502计算出的各捕捉区域的组的位置推算为相比较于对象物体T的实际的位置，分别更远离雷达装置A、B。另外，由雷达装置A求得的点a、b与由雷达装置B求得的点s、t的位置关系逆转。因此，设定高度的最大值只要限定在点a、b与点s、t的位置关系不逆转的范围内即可。
如图15A～图15D所示，在较高地设定高度h的情况下，由两个雷达装置A、B分别检测的捕捉区域的组的位置相互接近，由物体区域计算部107计算出的物体区域的面积变小。但是，在过高地设定高度h的情况下，由雷达装置A、B分别检测的捕捉区域的组的位置关系逆转。
物体判别部503按照对象物体T的每个类别(例如，车辆、摩托车、自行车、行人)预先保持与地面位置的面积相关的代表值。例如，作为代表值，也可以使用每个对象物体的高度和地面位置的面积的比率。
物体判别部503使用由物体高度设定部501设定的多个设定高度的值和由物体区域计算部107计算出的对象物体区域的面积的值，计算出与保持的代表值对应的值(例如，高度和地面位置的面积的比率)。
物体判别部503将计算出的值和预先保持的各类别的对象物体的代表值进行比较。例如，物体判别部503选择由物体区域计算部107计算出的物体区域的面积在指定范围内且设定高度值和物体区域的面积值的比率最接近对象物体的代表值的设定高度(例如，图15A～图15D中，图15C的设定高度h2)，来确定对象物体区域的面积和高度。
这样，本实施方式中，物体检测装置500具备：物体高度设定部501，其对与雷达装置A对应的多个组所包含的捕捉区域及与雷达装置B对应的多个组所包含的捕捉区域，设定高度的候补值；位置调整部502，其根据设定的高度的候补值，推定各捕捉区域的地面位置的位置，物体区域计算部107计算出地面位置中的对象物体区域，物体判别部503预先保持相对于多个对象物体候补的在地面位置的面积相关的代表值，对于高度的各个候补值，将与计算出的对象物体区域的面积相关的值和代表值进行比较，并将与最接近代表值的值对应的高度的候补值设为对象物体的高度。
本实施方式中，即使在使用不具有测量对象物体的高度的功能的雷达装置的情况下，物体检测装置500也可以推定对象物体的高度，且可以高精度推定对象物体区域。本实施方式在雷达装置的测量值根据物体的高度不同而变动的情况下是有效的。
以上，说明了本发明的各实施方式。
上述各实施方式中，本发明说明了使用硬件构成的例子，但本发明也可以通过与硬件的连接中的软件实现。
另外，上述各实施方式的说明中所使用的各功能块典型性地作为集成电路即LSI进行实现。集成电路也可以控制上述实施方式的说明中所使用的各功能块，且具备输入端子和输出端子。这些端子也可以分别单芯片化，也可以以包含一部分或全部的方式单芯片化。在此，作为LSI，但根据集成度的不同，有时也称为IC、系统LSI、超级LSI、超LSI。
另外，集成电路化的方法不限于LSI，也可以使用专用电路或通用处理器实现。也可以在LSI制造后，利用可以进行编程的FPGA(Field Programmable Gate Array)、可再构成LSI内部的电路单元的连接或设定的可重构处理器(Reconfigurable Processor)。
另外，通过半导体技术的进展或得到的其它技术，如果出现置换成LSI的集成电路化的技术，则当然也可以使用该技术将功能块集成化。有可能应用生物技术等。
(本发明的总结)
本发明的第一方式的物体检测装置采用如下结构，具有：第一捕捉区域提取部，其从与第一雷达装置对应的多个第一单元区域，提取推定分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第一捕捉区域；第二捕捉区域提取部，其从与第二雷达装置对应的多个第二单元区域，提取推定分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第二捕捉区域；第一组形成部，其形成包含至少一个第一捕捉区域的一个以上的第一组；第二组形成部，其形成包含至少一个第二捕捉区域的一个以上的第二组；配对部，其在包含一个以上的第一组、一个以上的第二组、第一雷达装置和第二雷达装置的坐标系中，基于第一雷达装置的位置、第二雷达装置的位置和各第一组的大小，相对于上述各第一组，从一个以上的第二组选择配对对象组，并将上述各第一组和上述各选择的第二组配对；物体区域计算部，其使用各配对的第一组和第二组，对上述每个配对计算出对象物体区域；物体判别部，其基于各对象物体区域判别各对象物体。
本发明的第二方式的物体检测装置在本发明的第一方式的物体检测装置的基础上，配对部以第一雷达装置为基准，分别计算出表示各第一组的大小的第一线段，在各第一线段的中点与第二雷达装置之间设定搜索区域，对于上述各第一组，从一个以上的第二组选择至少一部分与搜索区域重复的组作为配对对象组。
本发明的第三方式的物体检测装置在本发明的第一方式的物体检测装置的基础上，还具备移动速度计算部，其使用各对象物体区域所包含的一个以上的第一捕捉区域的测量值及一个以上的第二捕捉区域的测量值，计算出各对象物体区域的移动速度，物体判别部基于各对象物体区域及各对象物体区域的移动速度，判别各对象物体。
本发明的第四方式的物体检测装置在本发明的第一方式的物体检测装置的基础上，还具备地点模型保存部，其在坐标系的一个以上的地点，预先保存将由第一雷达装置及第二雷达装置检测的一个以上的对象物体的特征进行模型化的地点模型，物体判别部对照地点模型和各对象物体区域的特征，判别各对象物体的类别。
本发明的第五方式的物体检测装置在本发明的第一方式的物体检测装置的基础上，还具备物体高度设定部，其对该一个以上的第一组所包含的一个以上的第一捕捉区域及一个以上的第二组所包含的一个以上的第二捕捉区域，设定一个以上的对象物体的高度的候补值；位置调整部，其根据设定的一个以上的对象物体的高度的候补值，推定一个以上的第一组所包含的一个以上的第一捕捉区域的在第一坐标上的位置及一个以上的第二组所包含的一个以上的第二捕捉区域的在第一坐标上的位置，物体区域计算部使用推定的一个以上的第一捕捉区域的在第一坐标上的位置及推定的一个以上的第二捕捉区域的在第一坐标上的位置，计算出对象物体区域的在第一坐标上的位置，物体判别部预先保持一个以上的对象物体的在第一坐标上的位置中的与一个以上的对象物体的面积相关的第一值，对一个以上的对象物体的高度的各个候补值，计算出对象物体区域的面积，并将具有各计算出的对象物体区域的面积中的、最接近第一值的面积的对象物体的高度，判断作为一个以上的对象物体的高度。
本发明的第六方式提供一种物体检测方法，从与第一雷达装置对应的多个第一单元区域，提取推定分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第一捕捉区域，从与第二雷达装置对应的多个第二单元区域，提取推定分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第二捕捉区域，形成包含至少一个第一捕捉区域的一个以上的第一组，形成包含至少一个第二捕捉区域的一个以上的第二组，在包含一个以上的第一组、一个以上的第二组、第一雷达装置和第二雷达装置的坐标系中，基于第一雷达装置的位置、第二雷达装置的位置和各第一组的大小，相对于上述各第一组，从一个以上的第二组选择配对对象组，并将上述各第一组和上述各选择的第二组配对，使用各配对的第一组和第二组，对上述每个配对计算出对象物体区域，基于各对象物体区域判别各对象物体。
产业上的可利用性
本发明适用于道路基础设施系统。在用于基础设施系统的情况下，通过检测处于道路及十字路口的行人、二轮车、车辆，能够监视交通状况，控制基础设施系统并向车辆驾驶员传递信息，因此，可实现交通量的管理和交通事故的避免。

Claims (6)

1.一种物体检测装置，具备：
第一捕捉区域提取部，其从与第一雷达装置对应的多个第一单元区域，提取推定为分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第一捕捉区域；
第二捕捉区域提取部，其从与第二雷达装置对应的多个第二单元区域，提取推定为分别存在所述一个以上的对象物体的一个以上的第二捕捉区域；
第一组形成部，其形成包含至少一个所述第一捕捉区域的一个以上的第一组；
第二组形成部，其形成包含至少一个所述第二捕捉区域的一个以上的第二组；
配对部，其在包含所述一个以上的第一组、所述一个以上的第二组、所述第一雷达装置和所述第二雷达装置的坐标系中，基于所述第一雷达装置的位置、所述第二雷达装置的位置和所述各第一组的大小，相对于所述各第一组，从所述一个以上的第二组选择配对对象组，并将所述各第一组和所述各选择的第二组配对；
物体区域计算部，其使用所述各配对的第一组和第二组，对每个所述配对计算出对象物体区域；
物体判别部，其基于所述各对象物体区域，判别所述各对象物体。
2.如权利要求1所述的物体检测装置，其中，
所述配对部以所述第一雷达装置为基准，分别计算出表示所述各第一组的大小的第一线段，
在所述各第一线段的中点与所述第二雷达装置之间设定搜索区域，
对于所述各第一组，从所述一个以上的第二组选择至少一部分与所述搜索区域重复的组，作为所述配对对象组。
3.如权利要求1所述的物体检测装置，其中，
还具备移动速度计算部，其使用所述各对象物体区域所包含的所述一个以上的第一捕捉区域的测量值及所述一个以上的第二捕捉区域的测量值，计算出所述各对象物体区域的移动速度，
所述物体判别部基于所述各对象物体区域及所述各对象物体区域的移动速度，判别所述各对象物体。
4.如权利要求1所述的物体检测装置，其中，
还具备地点模型保存部，其在所述坐标系的一个以上的地点，预先保存将由所述第一雷达装置及所述第二雷达装置检测的所述一个以上的对象物体的特征进行模型化的地点模型，
所述物体判别部对照所述地点模型和所述各对象物体区域的特征，判别所述各对象物体的类别。
5.如权利要求1所述的物体检测装置，其中，还具备：
物体高度设定部，其对所述一个以上的第一组所包含的所述一个以上的第一捕捉区域及所述一个以上的第二组所包含的所述一个以上的第二捕捉区域，设定所述一个以上的对象物体的高度的候补值；
位置调整部，其根据所述设定的一个以上的对象物体的高度的候补值，推定所述一个以上的第一组所包含的所述一个以上的第一捕捉区域在所述坐标上的位置及所述一个以上的第二组所包含的所述一个以上的第二捕捉区域在所述坐标上的位置，
所述物体区域计算部使用所述推定的一个以上的第一捕捉区域在所述第一坐标上的位置及所述推定的一个以上的第二捕捉区域在所述第一坐标上的位置，计算出所述对象物体区域在所述第一坐标上的位置，
所述物体判别部预先保持所述一个以上的对象物体在所述第一坐标上的位置中的与所述一个以上的对象物体的面积相关的第一值，
对所述一个以上的对象物体的高度的各个候补值，计算出所述对象物体区域的面积，并将具有所述各计算出的对象物体区域的面积中的、最接近所述第一值的面积的对象物体的高度，判断作为所述一个以上的对象物体的高度。
6.一种物体检测方法，
从与第一雷达装置对应的多个第一单元区域，提取推定为分别存在一个以上的对象物体的一个以上的第一捕捉区域，
从与第二雷达装置对应的多个第二单元区域，提取推定为分别存在所述一个以上的对象物体的一个以上的第二捕捉区域，
形成包含至少一个所述第一捕捉区域的一个以上的第一组，
形成包含至少一个所述第二捕捉区域的一个以上的第二组，
在包含所述一个以上的第一组、所述一个以上的第二组、所述第一雷达装置和所述第二雷达装置的坐标系中，基于所述第一雷达装置的位置、所述第二雷达装置的位置和所述各第一组的大小，相对于所述各第一组，从所述一个以上的第二组选择配对对象组，并将所述各第一组和所述各选择的第二组配对，
使用所述各配对的第一组和第二组，对所述每个配对计算出对象物体区域，
基于所述各对象物体区域，判别所述各对象物体。
CN201610889226.0A 2016-01-15 2016-10-12 物体检测装置及物体检测方法 Pending CN107015226A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016006073A JP6659367B2 (ja) 2016-01-15 2016-01-15 物体検出装置および物体検出方法
JP2016-006073 2016-01-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107015226A true CN107015226A (zh) 2017-08-04

Family

ID=59313666

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610889226.0A Pending CN107015226A (zh) 2016-01-15 2016-10-12 物体检测装置及物体检测方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20170205507A1 (zh)
JP (1) JP6659367B2 (zh)
CN (1) CN107015226A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI651686B (zh) * 2017-11-30 2019-02-21 國家中山科學研究院 一種光學雷達行人偵測方法
CN111521999A (zh) * 2019-02-01 2020-08-11 立积电子股份有限公司 位置侦测系统

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017212868A1 (de) 2017-07-26 2019-01-31 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Erkennen einer Position eines Objekts
JP6587784B2 (ja) * 2017-08-10 2019-10-09 三菱電機株式会社 レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法
JP7168493B2 (ja) * 2018-03-23 2022-11-09 株式会社Soken レーダ装置
JP6789440B2 (ja) * 2018-03-30 2020-11-25 三菱電機株式会社 物体同定装置
JP6819819B2 (ja) * 2018-05-10 2021-01-27 株式会社村田製作所 物体位置検出システム
DE102018118150A1 (de) * 2018-07-26 2020-01-30 S.M.S Smart Microwave Sensors Gmbh System zum Steuern einer Verkehrsführung an einer Kreuzung
JP7371907B2 (ja) * 2019-12-25 2023-10-31 知洋 下川部 船舶の航行支援システムにおける管理サーバ、船舶の航行支援方法、及び船舶の航行支援プログラム
EP4264319A1 (en) * 2020-12-18 2023-10-25 The University of Bristol Radar detection and tracking
KR20220126394A (ko) * 2021-03-09 2022-09-16 (주)스마트레이더시스템 융합 레이더 장치
KR20230092330A (ko) * 2021-12-17 2023-06-26 한국교통대학교산학협력단 도로 상황 데이터 처리 장치 및 방법

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5448243A (en) * 1991-12-30 1995-09-05 Deutsche Forschungsanstalt Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. System for locating a plurality of objects and obstructions and for detecting and determining the rolling status of moving objects, such as aircraft, ground vehicles, and the like
US20110175767A1 (en) * 2008-12-22 2011-07-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Radar apparatus, and measurement method used in the radar apparatus
CN103827943A (zh) * 2012-09-20 2014-05-28 株式会社小松制作所 工作车辆用周边监视系统以及工作车辆
EP2799903A2 (de) * 2013-04-30 2014-11-05 Jenoptik Robot GmbH Verfahren zur Erfassung von Geschwindigkeitsverstößen mit restriktiver Datenspeicherung
WO2015143243A1 (en) * 2014-03-21 2015-09-24 Houston Radar Llc Robust dual-radar-beam systems and methods for traffic monitoring
CN105083265A (zh) * 2014-05-21 2015-11-25 本田技研工业株式会社 物体识别装置及车辆

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4371115B2 (ja) * 2006-03-01 2009-11-25 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
JP2007333616A (ja) * 2006-06-16 2007-12-27 Alpine Electronics Inc レーダ計測システム
JP2008286582A (ja) * 2007-05-16 2008-11-27 Fujitsu Ten Ltd レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法
DE102007054821A1 (de) * 2007-11-16 2009-05-20 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Schätzung der Breite von Radarobjekten
JP4680294B2 (ja) * 2008-12-26 2011-05-11 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置および物体検出方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5448243A (en) * 1991-12-30 1995-09-05 Deutsche Forschungsanstalt Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. System for locating a plurality of objects and obstructions and for detecting and determining the rolling status of moving objects, such as aircraft, ground vehicles, and the like
US20110175767A1 (en) * 2008-12-22 2011-07-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Radar apparatus, and measurement method used in the radar apparatus
CN103827943A (zh) * 2012-09-20 2014-05-28 株式会社小松制作所 工作车辆用周边监视系统以及工作车辆
EP2799903A2 (de) * 2013-04-30 2014-11-05 Jenoptik Robot GmbH Verfahren zur Erfassung von Geschwindigkeitsverstößen mit restriktiver Datenspeicherung
WO2015143243A1 (en) * 2014-03-21 2015-09-24 Houston Radar Llc Robust dual-radar-beam systems and methods for traffic monitoring
CN105083265A (zh) * 2014-05-21 2015-11-25 本田技研工业株式会社 物体识别装置及车辆

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI651686B (zh) * 2017-11-30 2019-02-21 國家中山科學研究院 一種光學雷達行人偵測方法
CN111521999A (zh) * 2019-02-01 2020-08-11 立积电子股份有限公司 位置侦测系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20170205507A1 (en) 2017-07-20
JP6659367B2 (ja) 2020-03-04
JP2017125802A (ja) 2017-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107015226A (zh) 物体检测装置及物体检测方法
CN107609522B (zh) 一种基于激光雷达和机器视觉的信息融合车辆检测系统
JP6571545B2 (ja) 物体検出装置および物体検出方法
CN108345822B (zh) 一种点云数据处理方法及装置
Han et al. Research on road environmental sense method of intelligent vehicle based on tracking check
CN110992683B (zh) 一种基于动态图像感知的交叉口盲区预警方法及系统
CN104573646A (zh) 基于激光雷达和双目相机的车前行人检测方法及系统
CN103065151B (zh) 一种基于深度信息的车辆识别方法
CN107991671A (zh) 一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法
CN109460709A (zh) 基于rgb和d信息融合的rtg视觉障碍物检测的方法
CN113506318B (zh) 一种车载边缘场景下的三维目标感知方法
CN102288121A (zh) 一种基于单目视觉的车道偏离距离测量及预警方法
CN105785370A (zh) 物体检测装置和物体检测方法
CN113850102B (zh) 基于毫米波雷达辅助的车载视觉检测方法及系统
CN106683530A (zh) 一种基于三维激光视觉和高精度车道模型的计算机评判系统和方法
García-Garrido et al. Robust traffic signs detection by means of vision and V2I communications
Xu et al. Real-time obstacle detection over rails using deep convolutional neural network
CN110083099B (zh) 一种符合汽车功能安全标准自动驾驶架构系统和工作方法
CN107480646A (zh) 一种基于双目视觉的车载视频异常运动检测方法
CN112859033A (zh) 目标探测的方法、装置及相关设备
Meissner et al. Real-time detection and tracking of pedestrians at intersections using a network of laserscanners
CN110648538B (zh) 一种基于激光雷达网络的交通信息感知系统及方法
Tsai et al. Accurate and fast obstacle detection method for automotive applications based on stereo vision
Yang et al. On-road collision warning based on multiple FOE segmentation using a dashboard camera
KR20160081190A (ko) 카메라를 이용한 보행자 인식 방법 및 그 기록 매체

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170804

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication