CN107615090A - 雷达信号处理装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的雷达信号处理装置进行高精度的物体识别。本发明的雷达信号处理装置在数据存储处理部(12)中，对于利用一次特征量提取部(11)提取出的与和物体的相对距离、相对速度、以及物体的方位、反射强度有关的一次特征量以时间序列进行同一化，在二次特征量提取部(13)中提取出二次特征量，基于利用归属度计算部(14)计算出的对于与规定的类别有关的二次特征量的分布的归属度，利用物体判定部(16)对物体的类别进行判定。

Description

雷达信号处理装置
技术领域
本发明涉及车载用雷达装置的雷达信号处理装置，特别涉及通过将反射物体识别成规定类别，从而对判断是否要进行制动控制进行辅助的技术。
背景技术
以往，在对本车与前方的障碍物发生碰撞时的损害进行减轻的碰撞损害减轻制动系统、跟踪前方车辆的自适应巡航控制系统等用于提高车辆的安全性、舒适性的车载用应用上，有效使用利用车载用雷达装置测定的、本车与反射物的相对距离、相对速度、方位、反射强度等测定结果。
在上述的应用中，基于与作为对象的物体有关的测定结果本身或者根据测定结果导出的新的特征量，来判定是否要进行制动。
例如，在专利文献1中，根据目标的电力分布(由于多路径导致的空点的产生图案)来推定目标距离路面的高度，并判定是否为制动对象。
此外，在专利文献2中，通过对使用高度已知的各种物体而预先生成的振幅图案辞典(数据库)进行核对，从而推定物体的高度。
作为不同例，在专利文献3中，基于接收强度(雷达反射截面积)以及FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave：调频连续波)方式的频率的上升区间和下降区间的接收强度差的偏差(标准偏差)，进行对象是否为车辆、对象是否为人类的识别，判定是否为制动对象。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第4905512号公报
专利文献2：日本专利第5543061号公报
专利文献3：日本专利第4665948号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
由于现有的装置如上所述那样构成，因此在专利文献1和专利文献2中，仅基于来自信号强度的特征量来进行判定，因此在不能正常地获得判定结果的情况下，存在推定精度发生劣化的问题。
此外，在如专利文献2那样对辞典进行核对的方式中，存在以下问题：为了生成用于进行高精度的推定的词典需要获取庞大数量的数据，并且核对一般需要较高的运算负荷、大容量的存储器，从而成本变高。
此外，在专利文献3的方法中，通过事先对物体进行识别，从而能缩小制动对象/非制动对象范围，因此能期待提高最终的判定精度，然而雷达反射截面积会根据波束图、物体的材质、姿势、以及距离而变化，因此认为难以进行稳定的判定，此外，计算偏差需要一定程度的数据存储，因此，认为例如对于前方车辆的紧急车道变更这样的时间不充裕的状况的应对可能会延迟。
本发明是为了解决上述问题而完成的，因此其目的是得到一种雷达信号处理装置，其使用从雷达测定值中提取出的物体的特征来识别物体，能进行高精度的制动对象、非制动对象的判定。
解决技术问题的技术方案
本发明的雷达信号处理装置包括：一次特征量提取部，该一次特征量提取部从雷达的接收信号中，以一定时间周期将对于多个物体至少与和物体的相对距离、相对速度、以及物体的方位、反射强度有关的信息作为一次特征量进行提取；数据存储处理部，该数据存储处理部对一次特征量进行存储，在多个周期内以时间序列将多个一次特征量与同一物体相关联；二次特征量提取部，该二次特征量提取部从数据存储处理部中的一次特征量中提取二次特征量；归属度计算部，该归属度计算部计算对于与预先确定的类别有关的所述二次特征量的分布的归属度；以及物体判定部，该物体判定部基于归属度对物体的类别进行判定。
发明效果
本发明的雷达信号处理装置将利用雷达获取到的物体的反射强度的短时间的变化量作为特征量来判定该物体的类别(种类)，因此根据短时间或者较少的测定点来进行高精度的物体识别。
此外，本发明的雷达信号处理装置基于利用雷达获取到的物体的多个特征量，对该物体的类别(种类)进行判定，因此即使在存在缺损等情况下也能进行高精度的物体识别。
附图说明
图1是表示本发明实施方式1的雷达信号处理装置的结构图。
图2是示意性表示本发明实施方式1所涉及的雷达信号处理装置的相对于距离变化的接收强度值的变化量的说明图。
图3是示意性表示本发明实施方式1所涉及的雷达信号处理装置的归属度分布的说明图。
图4是示意性表示本发明实施方式1所涉及的雷达信号处理装置的不同归属度分布的说明图。
图5是示意性表示本发明实施方式1所涉及的雷达信号处理装置的物体判定处理的说明图。
具体实施方式
实施方式1
图1是表示本发明实施方式1的车载用雷达装置(也称为“雷达”)的雷达信号处理装置的结构图。
图1所示的雷达信号处理装置10包括：一次特征量提取部11、数据存储处理部12、二次特征量提取部13、归属度计算部14、归属度数据库15、以及物体判定部16。
另外，关于向未图示的物体辐射出电波，接收来自该物体(也称为“反射物”)的反射波的部分以及该方式(FMCW方式、FMICW方式、脉冲多普勒方式等)、进行整体的控制的部分等由于与一般的车载用雷达相同，因此省略说明。
一次特征量提取部11根据获得的接收信号，至少计算出与物体有关的相对距离、相对速度、方位、反射强度。以下，将这些称为一次特征量。即，从雷达的接收信号中以一定时间周期，将对于多个物体至少与和物体的相对距离、相对速度以及上述物体的方位和反射强度相关的信息作为一次特征量进行提取。但是，没有必要必须获取在后级的判定处理中不使用的一次特征量。另外，在存在多个反射物体的情况下，计算出与多个物体有关的一次特征量。此外，一次特征量的方位包含例如ESPRIT(Estimation of SignalParametersvia Rotational Invariance Techniques：旋转不变技术估计信号参数)、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification：多重信号分类)等众所周知的超分辨率处理的输出结果。此外，一次特征量以规定的周期(例如，100msec)获得。
数据存储处理部12对由一次特征量提取部11输出的一次特征量进行存储，并且对于所存储的一次特征量，对与同一反射物有关的一次特征量标注例如相同ID(编号)。即，在数据存储处理部12中，存储有按照每个反射物，标注了相同ID的一次特征量(相对距离、相对速度、方位、接收强度)的时间序列。即，在多个周期内，以时间序列使多个一次特征量与同一物体相关联。在数据存储处理部12中，以时间序列对一次特征量进行同一化。
二次特征量提取部13根据一次特征量计算出：相对距离最大值(最大检测距离)、接收强度值、接收强度值的变化量、波数信息这样的二次特征量。
另外，接收强度值可根据作为一次特征量获得的反射强度对由于噪声、多路径等产生的急剧的变化进行抑制后得到。
此外，接收强度值的变化量能设为当前观测值与前一观测值的差(或比)。
此外，波数信息能根据波数推定的结果，例如设为来自该物体的反射波数为1个波，或者2个波(多个)。
此外，上述以外，二次特征量也能设为使用一次特征量获得的其他特征量，例如还能增加：在规定距离范围内或规定观测点内的接收强度值的标准偏差、最大值、最大值与最小值的差。
归属度计算部14基于从归属度数据库15获得的对于每个二次特征量的归属度分布，计算出从二次特征量提取部13输入的二次特征量的各特征量的对于每个类别(种类)的值(归属度)。即，归属度计算部14计算出对于与预先设定的类别相关的二次特征量的分布的归属度。
归属度数据库15对以下内容进行数值化并存储：对于预先设定的类别预先进行数例的观测获取到的二次特征量分布；基于从发送电力、距离、天线增益、反射截面积等导出的理论值的二次特征量分布；以及基于与类别有关的经验见解的性质。
物体判定部16基于由归属度计算部14输入的与该物体相关的对于每个类别的归属度，对该物体属于哪个类别、即该物体的种类(例如，车辆、人、能跨越的低位置物体等)进行判定，并输出判定结果。
另外，之后，通过未图示的控制部，将判定结果用于例如制动控制。
接下来，说明动作。
首先，在一次特征量提取部11中，使用按每个规定观测周期输入的接收信号，并计算出一次特征量(相对距离、相对速度、方位、反射强度)。另外，本一次特征量是在雷达中，基于计算相对距离、相对速度、方位、反射强度的一般方法来得到的，因此省略详细说明。
接着，在数据存储处理部12中，对从一次特征量提取部11输入的一次特征量进行存储，与之前存储的过去的数次观测的一次特征量一起，通过使用了例如卡尔曼滤波器的跟踪处理，进行与同一反射物有关的物体之间的对应关联，对于同一反射物标注同一ID(编号)以及记有数据的更新时刻的时刻标签或者记有数据的输入顺序的顺序标签。另外，在作为一次特征量获取到的反射强度上，一般重叠有由于噪声、多路径导致的急剧变化，因此为了在后级中获得稳定的判定结果，通过规定距离范围或者规定观测点进行移动平均。
另外，在数据存储处理部12中，例如对于同一ID的一次特征量未更新(追加)的状态达到规定观测次数的一次特征量，通过依次删除，能节约数据存储处理部12的存储空间。
接着，在二次特征量提取部13中，使用一次特征量计算出：最大检测距离、接收强度值、接收强度值的变化量、波数信息这样的二次特征量。
最大检测距离是表示目标的相对距离的最大值的特征量。一般，从较远距离检测出具有像车辆、人等那样的某一高度的物体，因此最大检测距离具有较大的倾向。另一方面，在较近距离才初次检测出能跨越的较低位置物体，因此最大检测距离具有较小的倾向。
接收强度值是表示物体的反射强度的特征量。一般，在同一距离中，车辆等具有较高雷达反射截面积，并且金属等材质的物体的反射强度值较高。另一方面，人的雷达反射截面积与车辆相比较小，因此发射强度值比车辆小，但由于能取得各种姿势，因此反射强度值的值域较大。此外，例如路面的接缝、栅栏等能跨越的低位置物体在较远的距离下接收强度值较小，若靠近，则来自边缘部分的反射的影响变大，因此接收强度值具有较大的值。
接收强度值的变化量是用接收强度值的当前及最近的观测的接收强度值的差或者比来进行定义的特征量。图2是表示距离变化的接收强度值的变化量的示意图。一般，在靠近物体的状况下(本车与物体的相对距离变小的状况)，在车辆的情况下，若去除由于多路径导致的急剧的接收强度的变动，则接收强度值的变化量在较小的状态下进行变动。此外，在人的情况下，由于雷达反射截面积发生变化，因此接收强度值的变化量与车辆的情况相比更大地进行变动。此外，在能跨越的低位置物体的情况下，在较远距离接收强度值的变化量与车辆同样地较小地变动，从某个距离开始，若靠近则由于边缘等影响而变大。
波数信息是在(超分辨率)测量角度时得到的、表示来自同一物体的反射点的数量、方位的特征量。例如，在车辆的情况下，根据距离，反射点为1个点或者多个点，并且成为在反射点明确地为多个的情况下(反射点具有规定方位差的情况)的状态，或成为在反射点为不明确的多个的情况下(反射点的方位较近，或者一方无法测量角度等)的状态。虽然人、低位置物体的情况也相同，但可以预计到上述那样的状态对于车辆、人、低位置物体是不同的。波数信息利用例如1、2、···这样的编号来表示上述各状态。
接着，在归属度计算部14中，计算提取出的二次特征量对于各类别(例如车辆、人、低位置物体)的归属度。
归属度计算使用预先生成的归属度数据库15。
对于规定的类别，归属度数据库15按照每个相对距离表示二次特征量的分布状况。
图3表示在某个二次特征量的某个相对距离R中，将类别设为类别1(低位置物体)、类别2(人)、类别3(车辆)时的归属度的示意图。
此外，图4表示使用了相同状况的归属度不同的表现时的示意图。
图3是呈分布状地表示在整个特征量整体(横轴)上的归属度(纵轴)，图4是以各类别的值域中的代表值(例如，重心值、中央值、众数值)来表示。
另外，归属度数据库15的生成方法不限于上述内容，例如能将各类别的值域整体表示成矩形。
此外，对于各类别的重复部分，能将除以重复数后的值设为各类别的归属度分布。
在以图4那样的代表值来生成归属度数据库15的情况下，能减少数据库的区域(存储器)。
归属度数据库15能通过获取数例各类别的样品(教师数据)来生成。
例如，为了获取图3的归属度分布，能通过在生成样品(教师数据)的直方图后，将最大值标准化来生成。此外，图3的示例中，对于每个相对距离R生成归属度分布，但通过将相对距离设定得较小(例如1m)，也能细微地反映每个距离的特性，因此能进行高精度的物体识别。此外，通过汇总二次特征量具有相同的特性的区域，将相对距离例如远/近那样大致地设定，从而能减少数据库的区域(存储器)。此外，归属度分布也能按照每个相对速度来生成。在该情况下，如接收强度值的变化量那样，能预计到在捕捉多个观测点的变化的特征量中，根据相对速度，特性会不同，但是能通过按照每个速度生成归属度分布来与其对应，并且能期待减少物体识别性能的劣化的效果。
在归属度计算中，在图3那样的归属度分布的情况下，在二次特征量是用横轴上的黑点来表示的值时，能通过对该特征量中的各类别分布的值(α、β、γ)进行分配，来进行归属度计算。
此外，在图4那样的归属度的代表值的情况下，能利用二次特征量的值和归属度的代表值的距离(或者其倒数)来对归属度进行分配。
接着，在物体判定部16中，将由归属度计算部14输入的二次特征量的归属度乘以二次特征量的规定权重系数，在取得总和后，将总和值最高的类别作为该物体的类别进行输出。
图5中示出物体判定处理的示意图。在该图中，系数wi是预先确定的各二次特征量的权重系数。
另外，在图5的结构中，将相对速度加入二次特征量。此外，还能将过去观测时刻的判定结果、或者在此之前判定的结果作为二次特征量进行输入。在该结构中，通过输入上次的判定结果，即使在当前的观测值发生缺损的情况、由于噪声等发生劣化的情况下也能获得稳定的判定结果，除此以外，还会继承过去的判定结果，因此能期待获得更具有可靠性的判定结果的效果。
物体判定处理中的权重系数能根据对于各二次特征量的判定的影响度来进行设定。
例如，在全部的二次特征量的影响度相等的情况下，将全部权重系数设为相等的值(例如1)。
此外，在各二次特征量的影响度根据相对距离而不同的情况下，能通过对于每个相对距离改变权重系数来进行更高精度的物体识别。
作为判定结果的输出方法，除了输出最高的总和值的类别的方法外，还能输出全部的类别的总和值。
在该情况下，各类别的总和值能被认为是属于物体的各类别的比例、或者可靠度。另外，在该情况下，通过利用以总和值的最大值来标准化的值、或者百分比来表示，判定结果的解释变得容易。
此外，在总和值小于规定的总和阈值的情况下，不属于规定的类别，能作为不确定的类别来输出。此外，在最高总和值与第二高总和值的差小于规定阈值的情况下，不能将类别缩小范围成一个，还能输出为不能判定。
通过进行上述那样不确定或者不能判定的输出，能避免以下情况：在没有可靠性的状态下分类成规定的类别，结果使类别错误、判定精度劣化。
此时，通过将不确定类别在下一次之后的处理中作为新的类别附加，从而能扩大数据库，能在下一次之后适当地进行判定。
另外，在以上的实施方式中，对各二次特征量全部进行同等处理，然而例如也可对于某个对类别的影响度较高的特征量，在初级进行判定，在缩小类别范围后，对剩余的类别进行判定。
通过进行上述的处理，能提高最终的判定精度。
以上，在本实施方式的雷达信号处理装置中，从雷达单体的信息中提取出接收强度值的变化量这样的车辆、人、低位置物体的辨别中有效的(差别显著的)特征量，并对类别进行判定，从而能进行高精度的物体识别而不会使系统结构复杂化。
此外，在本实施方式的雷达信号处理装置中，使用特性对于每个距离而变化的特征量，对于每个距离判定类别，因此能进行高精度的物体识别。即，基于利用雷达获取到的物体的每个距离的测定结果，判定该物体的类别(种类)，因此能进行与距离无关的高精度的物体识别。另外，在归属度计算中，对于本车和物体的每个距离计算归属度。
此外，在本实施方式的雷达信号处理装置中，基于2个观测周期以上的观测值，判定类别，因此能提高判定的即时性。另外，在不使用接收强度值的变化量的情况下，能以1个观测周期进行判定。
此外，在本实施方式的雷达信号处理装置中，通过提取多个特征量来进行判定，因此即使在由于部分缺损等导致无法获得特征量的情况下，也能进行判定。
实施方式2
作为本发明的不同的实施方式2，考虑对于本车的每个雷达安装位置，生成归属度分布。
如上所述，雷达反射波根据物体的高度、本车雷达的安装位置(高度)，例如有无发生多路径等特性会不同。
因此，在由于车辆种类、其他条件导致本车雷达的安装位置发生变化的情况下，使用专用于其安装位置的归属度分布(数据库)能进行更高精度的判定。
如上所述，根据本实施方式2的雷达信号处理装置，对于本车的雷达的每个安装位置生成/变更归属度分布，因此能进行更高精度的物体识别。
本发明在其发明的范围内能自由地对各实施方式进行组合，或对各实施方式进行适当的变更或省略。
标号说明
10 雷达信号处理装置
11 一次特征量提取部
12 数据存储处理部
13 二次特征量提取部
14 归属度计算部
16 物体判定部

Claims (10)

1.一种雷达信号处理装置，是搭载于车辆并输出与存在于周边的多个物体有关的信息的雷达的雷达信号处理装置，该雷达信号处理装置的特征在于，包括：
一次特征量提取部，该一次特征量提取部从雷达的接收信号中，以一定时间周期将对于多个物体至少与和所述物体的相对距离、相对速度、以及所述物体的方位、反射强度有关的信息作为一次特征量进行提取；数据存储处理部，该数据存储处理部对所述一次特征量进行存储，在多个周期内以时间序列将多个一次特征量与同一物体相关联；二次特征量提取部，该二次特征量提取部从所述数据存储处理部中的一次特征量中提取二次特征量；归属度计算部，该归属度计算部计算对于与预先确定的类别有关的所述二次特征量的分布的归属度；以及物体判定部，该物体判定部基于所述归属度对物体的类别进行判定。
2.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
提取所述物体的最大检测距离作为二次特征量。
3.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
提取去除了急剧的变化后的接收强度值作为二次特征量。
4.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
提取所述接收信号的接收强度值的变化量作为二次特征量。
5.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
提取通过雷达测量角度时的波数信息作为二次特征量。
6.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
在归属度计算中，对于本车与所述物体的每个距离进行归属度计算。
7.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
在物体判定中，使用关于预先确定的多个各类别的所述归属度的总和值。
8.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
在物体判定中，基于所述归属度与预先确定的权重系数相乘并取总和得到的总和值，来判定所述物体的类别。
9.如权利要求7或8所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
在物体判定中，在所述总和值小于预先确定的阈值的情况下，对于该类别设为不能判定，并新增加类别。
10.如权利要求1所述的雷达信号处理装置，其特征在于，
对于每个雷达安装高度位置，变更所述归属度。
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