CN116235231A - 信息处理设备、信息处理方法和信息处理系统 - Google Patents

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Abstract

本技术涉及可以降低传输传感器数据所需的信道容量的信息处理设备和方法以及信息处理系统。信息处理设备通过以下方式来生成提取数据：基于来自距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取传感器数据的一部分。本技术可以应用于执行与车辆的驾驶员辅助和自动驾驶有关的处理的车辆控制系统。

Description

信息处理设备、信息处理方法和信息处理系统
技术领域
本技术涉及信息处理设备、信息处理方法和信息处理系统，并且更具体地，涉及使得能够降低用于传输传感器数据所需的传输路径的容量的信息处理设备、信息处理方法和信息处理系统。
背景技术
在监视移动体周围的状况时，提出了用于通过在移动体上安装多个传感器(雷达)来提高监视精度的技术。
例如，专利文献1提出了一种用于传输、聚合和融合多个传感器的信号处理之前的多个传感器数据的技术。由于信号处理之前的多个传感器数据被传输、聚合、经受积分处理等，并且然后用于检测，因此与检测结果被传输和聚合的情况相比，可以期望具有高精度的对象(object)检测。
引用列表
专利文献
专利文献1：日本专利申请特许公开第2018-42241号
发明内容
本发明要解决的问题
然而，与传输检测结果的情况相比，为了传输和聚合信号处理之前的多个传感器数据，要求更高的传输速率，并且例如，需要使用具有大传输容量的通信线路，诸如千兆以太网。
特别地，从配置的复杂性和成本的观点来看，不容易对于安装在移动体上的多个传感器中的每个传感器提供这样的通信线路。
本技术是鉴于这样的状况而提出的，并且其目的是降低用于传输传感器数据所需的传输路径的容量。
问题的解决方案
根据本技术的第一方面的信息处理设备包括信号提取单元，所述信号提取单元基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据。
根据本技术的第二方面的信息处理系统包括：距离测量传感器，所述距离测量传感器基于传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据；以及网络，所述网络传输从所述距离测量传感器输出的所述提取数据。
在本技术的第一方面中，基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取传感器数据的一部分，以生成提取数据。
在本技术的第二方面中，距离测量传感器基于传感器数据的特定分量的频谱，提取传感器数据的一部分，以生成提取数据，并且网络传输从距离测量传感器输出的提取数据。
附图说明
图1是示出车辆控制系统的配置示例的框图。
图2是示出感测区域的示例的图。
图3是示出在图1的车辆控制系统中应用本技术的对象检测系统的第一配置示例的框图。
图4是示出雷达的配置示例的框图。
图5是示出发送信号的示例的图。
图6是示出信号提取单元的配置示例的框图。
图7是示出信号提取单元中的信号处理的示例的图。
图8是示出距离速度频谱的详细示例的图。
图9是用于描述雷达的雷达信号处理的流程图。
图10是示出图9的步骤S105中的信号提取处理的流程图。
图11是示出应用本技术的对象检测系统的第二配置示例的框图。
图12是示出信号提取单元的配置示例的框图。
图13是示出应用本技术的对象检测系统的第三配置示例的框图。
图14是示出应用本技术的对象检测系统的第四配置示例的框图。
图15是示出信号提取单元的另一配置示例的框图。
具体实施方式
在下文中，将描述用于实施本技术的模式。将按照以下顺序进行描述。
1.车辆控制系统的配置示例
2.第一实施例(基本配置)
3.第二实施例(区域设定的共享)
4.第三实施例(多个不同传感器)
5.第四实施例(基于其他传感器数据的区域设定)
6.第五实施例(差分信号的发送)
7.其他
<<1.车辆控制系统的配置示例>>
<系统的配置>
图1是示出作为应用本技术的对象检测系统的示例的车辆控制系统11的配置示例的框图。
车辆控制系统11设置在车辆1中，执行对车辆1外部的对象的检测等，并且执行与车辆1的行驶辅助和自动驾驶有关的处理。
车辆控制系统11包括车辆控制电子控制单元(ECU)21、通信单元22、地图信息累积单元23、全球导航卫星系统(GNSS)接收器24、外部识别传感器25、车内传感器26、车辆传感器27、记录单元28、行驶辅助和自动驾驶控制器29、驾驶员监视系统(DMS)30、人机接口(HMI)31和车辆控制器32。注意，车辆控制ECU 21包括处理器等，并且因此在图1中被描述为处理器。
车辆控制ECU 21、通信单元22、地图信息累积单元23、GNSS接收器24、外部识别传感器25、车内传感器26、车辆传感器27、记录单元28、行驶辅助和自动驾驶控制器29、DMS30、HMI 31和车辆控制器32经由通信网络41相连接以能够彼此通信。通信网络41使用例如符合数字双向通信标准的车载通信网络、总线等来配置，诸如控制器区域网络(CAN)、本地互连网络(LIN)、局域网(LAN)、FlexRay(注册商标)和以太网(注册商标)。要使用的通信网络41可以根据通过通信而处理的数据的类型来选择，并且例如，如果数据与车辆控制有关，则应用CAN，而如果数据具有大容量，则应用以太网。注意，也存在这样的情况，例如，在不使用通信网络41的情况下，车辆控制系统11的各个单元在诸如近场通信(NFC)和蓝牙(注册商标)之类的相对近距离的通信的假设下使用无线通信直接彼此连接。
注意，在下文中，在车辆控制系统11的各个单元经由通信网络41进行通信的情况下，将省略对通信网络41的描述。例如，在车辆控制ECU 21和通信单元22经由通信网络41进行通信的情况下，简单地描述了车辆控制ECU 21和通信单元22进行通信。
例如，车辆控制ECU 21使用诸如中央处理单元(CPU)和微处理单元(MPU)之类的各种处理器来配置。车辆控制ECU 21控制车辆控制系统11的全部或一些功能。
通信单元22与车辆内外的各种设备、其他车辆、服务器、基站等进行通信，并且发送和接收各种类型的数据。此时，通信单元22可以使用多个通信方案进行通信。
将描述可由通信单元22执行的与车辆外部的通信的概要。例如，通信单元22通过诸如第五代移动通信系统(5G)、长期演进(LTE)或专用短程通信(DSRC)之类的无线通信方案，经由基站或接入点与外部网络上存在的服务器(以下被称为外部服务器)等进行通信。通信单元22与之通信的外部网络例如是因特网、云网络、商业运营商特有的网络等。通信单元22与外部网络进行通信的通信方案不受特别限制，只要它是能够以等于或高于预定速度的通信速度和等于或大于预定距离的距离进行数字双向通信的无线通信方案即可。
此外，例如，通信单元22可以使用点对点(P2P)技术与存在于本车辆附近的终端进行通信。存在于本车辆附近的终端例如是由以相对较低速度移动的移动体(例如行人或自行车)佩戴的终端、安装在商店等中的固定位置处的终端、或机器类型通信(MTC)终端。此外，通信单元22还可以进行V2X通信。V2X通信例如是指本车辆与其他设备之间的通信，诸如与其他车辆的车辆对车辆通信、与路边设备等的车辆对基础设施通信、车辆对家庭通信、或与由行人携带的终端等的车辆对行人通信。
例如，通信单元22可以从外部接收用于更新对车辆控制系统11的操作进行控制的软件的程序(通过空中(Over The Air))。通信单元22可以进一步从外部接收地图信息、交通信息、关于车辆1周围环境的信息等。此外，例如，通信单元22可以向外部发送关于车辆1的信息、关于车辆1周围环境的信息等。由通信单元22向外部发送的关于车辆1的信息的示例包括指示车辆1状态的数据、由识别单元73获得的识别结果等。此外，例如，通信单元22进行与诸如紧急呼叫(eCall)之类的车辆紧急呼叫系统相对应的通信。
将描述可由通信单元22执行的与车辆内部的通信的概要。通信单元22可以使用例如无线通信与车辆内部的每个设备进行通信。例如，通信单元22可以通过能够通过无线通信(诸如无线LAN、蓝牙、NFC或无线USB(WUSB))以预定或更高的通信速度进行数字双向通信的通信方案与车辆内部的设备进行无线通信。不限于此，通信单元22还可以使用有线通信与车辆内部的每个设备进行通信。例如，通信单元22可以经由连接到连接端子(未图示)的电缆通过有线通信与车辆内部的每个设备进行通信。例如，通信单元22可以通过能够通过有线通信(诸如通用串行总线(USB)、高清多媒体接口(HDMI)(注册商标)或移动高清链路(MHL))以预定或更高的通信速度进行数字双向通信的通信方案与车辆内部的每个设备进行通信。
这里，车辆内部的设备例如是指车辆内部未连接到通信网络41的设备。作为车辆内部的设备，例如，假定由诸如驾驶员之类的乘客携带的移动设备和可穿戴设备、带入到车辆中并且临时安装的信息设备等。
例如，通信单元22接收由车辆信息和通信系统(VICS)(注册商标)发送的电磁波，诸如无线电波信标、光学信标或FM多路复用广播。
地图信息累积单元23累积从外部获取的地图和由车辆1创建的地图之一或两者。例如，地图信息累积单元23累积三维高精度地图、精度比高精度地图低且覆盖广阔地区的全局地图等。
高精度地图例如是动态地图、点云地图、矢量地图等。动态地图例如是包括动态信息、半动态信息、半静态信息和静态信息这四层的地图，并且从外部服务器等提供给车辆1。点云地图是包括点云(点云数据)的地图。这里，假定矢量地图是指适合于高级驾驶员辅助系统(ADAS)并且包括与点云地图相关联的交通信息(诸如车道和交通灯的位置)的地图。
点云地图和矢量地图可以例如从外部服务器等提供，或者可以基于由雷达52、LiDAR 53等获得的感测结果在车辆1中创建作为用于与稍后描述的本地地图进行匹配的地图，并且可以累积在地图信息累积单元23中。此外，例如，在从外部服务器等提供高精度地图的情况下，为了减少通信量，从外部服务器等获取与车辆1从现在开始要行驶的规划路径相关联的周围几百米的地图数据。
GNSS接收器24从GNSS卫星接收GNSS信号并且获取车辆1的位置信息。接收到的GNSS信号被提供给行驶辅助和自动驾驶控制器29。注意，GNSS接收器24不限于使用GNSS信号的方案，并且可以使用例如信标来获取位置信息。
外部识别传感器25包括用于识别车辆1外部状况的各种传感器，并且将来自每个传感器的传感器数据提供给车辆控制系统11的每个单元。外部识别传感器25中包括的传感器的类型和数量被自由地设定。
例如，外部识别传感器25包括相机51、雷达52、光检测和测距或激光成像检测和测距(LiDAR)53以及超声波传感器54。不限于此，外部识别传感器25可以包括从相机51、雷达52、LiDAR 53和超声波传感器54中选择的一种或多种类型的传感器。相机51、雷达52、LiDAR53和超声波传感器54中的每一个的数量没有特别限制，只要该数量实际上能安装在车辆1中即可。此外，外部识别传感器25中包括的传感器的类型不限于这些示例，并且外部识别感测器25可以包括其他类型的传感器。稍后将描述外部识别传感器25中包括的各个传感器的感测区域的示例。
雷达52例如是毫米波雷达。雷达52包括多个雷达，并且是检测外部对象的距离测量传感器之一。雷达52对发送波进行发送，接收来自对象的反射波，并且生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于通过转换而获得的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。例如，特定分量是至少一个分量，诸如距离或速度。雷达52将这样生成的提取的雷达信号作为传感器数据发送到例如识别单元73，该识别单元73是执行用于对象检测的集中处理的单元。因此，多个传感器数据被发送到识别单元73。
注意，上述处理不限于雷达52，并且可以由外部识别传感器25中的作为与雷达52不同的距离测量传感器之一的LiDAR 53、相机51等执行。例如，输出来自诸如雷达52和LiDAR 53之类的不同类型的距离测量传感器的多个传感器数据、或者来自相机51的传感器数据和图像数据。在这种情况下，多个传感器数据、或传感器数据和图像数据例如在距离测量传感器之间被发送和接收，或者被发送到例如传感器融合单元72和识别单元73，该传感器融合单元72和识别单元73是执行用于对象检测的集中处理的单元。
相机51可以采用任何成像方案而没有特别限制，只要该成像方案使得能够进行距离测量即可。例如，作为相机51，可以根据需要应用各种成像方案的相机，诸如飞行时间(ToF)相机、立体相机、单眼相机和红外相机。不限于此，相机51可以被配置为简单地获取捕获的图像，而与距离测量无关。
此外，例如，外部识别传感器25可以包括环境传感器，该环境传感器被配置为检测车辆1的环境。环境传感器是被配置为检测诸如气候、天气或亮度之类的环境的传感器，并且例如可以包括诸如雨滴传感器、雾传感器、阳光传感器、雪传感器和照度传感器之类的各种传感器。
此外，例如，外部识别传感器25包括用于检测车辆1周围的声音和声源的位置等的麦克风。
车内传感器26包括被配置为检测车辆内部信息的各种传感器，并且将来自每个传感器的传感器数据提供给车辆控制系统11的每个单元。车内传感器26中包括的各种传感器的类型和数量没有特别限制，只要该数量可以实际上安装在车辆1中即可。
例如，车内传感器26可以包括从相机、雷达、落座传感器、方向盘传感器、麦克风和生物测定传感器中选择的一种或多种类型的传感器。作为车内传感器26中包括的相机，例如，可以使用能够进行距离测量的各种成像方案的相机，诸如ToF相机、立体相机、单眼相机和红外相机。不限于此，车内传感器26中包括的相机可以被配置为简单地获取捕获的图像，而与距离测量无关。车内传感器26中包括的生物测定传感器例如设置在座椅、方向盘等上，并且检测诸如驾驶员之类的乘客的各种类型的生物测定信息。
车辆传感器27包括被配置为检测车辆1的状态的各种传感器，并且将来自每个传感器的传感器数据提供给车辆控制系统11的每个单元。车辆传感器27中包括的各种传感器的类型和数量没有特别限制，只要该数量可以实际上安装在车辆1中即可。
例如，车辆传感器27包括速度传感器、加速度传感器、角速度传感器(陀螺仪传感器)和集成了这些传感器的惯性测量单元(IMU)。例如，车辆传感器27包括对方向盘的转向角进行检测的转向角传感器、横摆率传感器、检测加速器踏板的操作量的加速器传感器、以及检测制动踏板的操作量的制动传感器。例如，车辆传感器27包括检测发动机转速或电动机转速的旋转传感器、检测轮胎气压的气压传感器、检测轮胎滑移率的滑移率传感器、以及检测车轮旋转速度的车轮转速传感器。例如，车辆传感器27包括检测电池的剩余量和温度的电池传感器、以及对来自外部的撞击进行检测的撞击传感器。
记录单元28包括非易失性存储介质或易失性存储介质中的至少一个，并且存储数据和程序。记录单元28例如用作电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)和随机存取存储器(RAM)，并且可以应用诸如硬盘驱动器(HDD)、半导体存储设备、光学存储设备和磁光存储设备之类的磁存储设备作为存储介质。记录单元28记录由车辆控制系统11的各个单元使用的各种程序和数据。例如，记录单元28包括事件数据记录器(EDR)和自动驾驶数据存储系统(DSSAD)，并且记录在诸如事故之类的事件前后的车辆1的信息以及由车内传感器26获取的生物测定信息。
行驶辅助和自动驾驶控制器29控制车辆1的行驶辅助和自动驾驶。例如，行驶辅助和自动驾驶控制器29包括分析单元61、行动规划单元62和操作控制器63。
分析单元61执行对车辆1和周围环境的状况进行分析的处理。分析单元61包括自身位置估计单元71、传感器融合单元72和识别单元73。
自身位置估计单元71基于来自外部识别传感器25的传感器数据和在地图信息累积单元23中累积的高精度地图来估计车辆1的自身位置。例如，自身位置估计单元71基于来自外部识别传感器25的传感器数据来生成本地地图，并且执行本地地图与高精度地图之间的匹配以估计车辆1的自身位置。车辆1的位置例如基于一对后车轮车轴的中心来定义。
例如，本地地图是使用诸如同时定位和绘图(SLAM)之类的技术创建的三维高精度地图、占用网格地图等。三维高精度地图例如是上述点云地图等。占用网格地图是通过将车辆1周围的三维或二维空间划分为网格而获得的地图，每个网格具有预定大小并且以网格为单位指示对象的占用状态。例如，对象的占用状态由对象的存在或不存在、或存在概率来指示。例如，本地地图还用于例如由识别单元73执行的对车辆1外部状况的检测处理和识别处理。
注意，自身位置估计单元71可以基于GNSS信号和来自车辆传感器27的传感器数据来估计车辆1的自身位置。
传感器融合单元72执行组合多个不同类型的传感器数据以获得新信息的传感器融合处理。多个不同类型的传感器数据的示例包括从相机51提供的图像数据、从雷达52提供的传感器数据、从LiDAR 53提供的传感器数据等。用于组合不同类型的传感器数据的方法包括集成、融合、联合等。由传感器融合单元72组合的传感器数据被输出到识别单元73。
识别单元73执行检测车辆1外部状况的检测处理和识别车辆1外部状况的识别处理。
例如，识别单元73基于来自外部识别传感器25的信息、来自自身位置估计单元71的信息、来自传感器融合单元72的信息等，执行车辆1外部状况的检测处理和识别处理。
具体地，例如，识别单元73进行对车辆1周围的对象的检测处理、识别处理等。例如，对象的检测处理是检测对象的存在或不存在、大小、形状、位置、运动等的处理。例如，对象的识别处理是识别诸如对象的类型之类的属性或识别特定对象的处理。然而，检测处理和识别处理并不总是明确地分开，而是有时重叠。
对象的检测处理和识别处理的结果被输出到如后所述的车辆控制器32或HMI 32。从识别单元73提供的对象的检测处理和识别处理的结果用于车辆控制器32等中的车辆控制，或者用于通过HMI 31向用户呈现。例如，在预测到与对象的碰撞的情况下，可以根据与对象的距离来控制制动或转向系统，或者向用户呈现警告。
例如，识别单元73接收作为来自雷达52的传感器数据的提取的雷达信号，将来自每个雷达52的提取的雷达信号进行坐标转换到在雷达52之间共用的直角坐标系空间中，并且对关于所有雷达52的信号分布进行积分以执行对象检测。识别单元73类似地对从传感器融合单元72接收到的传感器数据执行对象检测。
例如，识别单元73通过执行聚类以将基于由雷达52、LiDAR 53等获得的传感器数据的点云分类为点云块来检测车辆1周围的对象。因此，检测车辆1周围对象的存在或不存在、大小、形状和位置。
例如，识别单元73通过执行跟踪以跟随通过聚类而分类的点云块的运动来检测车辆1周围的对象的运动。因此，检测车辆1周围的对象的速度和行进方向(运动向量)。
例如，识别单元73针对从相机51提供的图像数据来检测或识别车辆、人、自行车、障碍物、构造物、道路、交通灯、交通标志、道路标志等。此外，可以通过执行诸如语义分割之类的识别处理来识别车辆1周围的对象的类型。
例如，识别单元73可以基于在地图信息累积单元23中累积的地图、自身位置估计单元71的自身位置的估计结果以及由识别单元73获得的车辆1周围的对象的识别结果，执行识别车辆1周围的交通规则的处理。通过该处理，识别单元73可以识别信号的位置和状态、交通标志和道路标志的内容、交通规则的内容、可行驶车道等。
例如，识别单元73可以执行识别车辆1的周围环境的处理。作为要由识别单元73识别的周围环境，假定气候、温度、湿度、亮度、路面状态等。
行动规划单元62创建车辆1的行动计划。例如，行动规划单元62通过执行用于路径规划和路径跟随的处理来创建行动计划。
注意，路径规划(全局路径规划)是规划从起点到终点的粗略路径的处理。该路径规划被称为轨迹规划，并且还包括生成轨迹(局部路径规划)的处理，该处理考虑到车辆1在由路径规划所规划的路径中的运动特性，使得能够在车辆1附近安全且平稳地行驶。路径规划可以与长期路径规划区分开来，并且启动生成可以与短期路径规划或局部路径规划区分开来。安全第一的路径表示类似于启动生成、短期路径规划或局部路径规划的概念。
路径跟随是规划用于在规划的时间内安全且准确地行驶由路径规划所规划的路径的操作的处理。例如，行动规划单元62可以基于路径跟踪处理的结果来计算车辆1的目标速度和目标角速度。
操作控制器63控制车辆1的操作，以便实现由行动规划单元62创建的行动计划。
例如，操作控制器63控制如后所述的车辆控制器32中包括的转向控制器81、制动控制器82和驱动控制器83，并且执行加速/减速控制和方向控制，使得车辆1在由轨迹规划所计算的轨迹上行驶。例如，操作控制器63执行协作控制，以实现ADAS的功能，诸如碰撞避免或撞击缓解、跟随行驶、车辆速度保持行驶、对本车辆的碰撞警告以及对本车辆的车道偏离警告。例如，操作控制器63执行用于自动驾驶等目的的协作控制，以用于在没有驾驶员操作的情况下进行自主行驶。
DMS 30基于来自车内传感器26的传感器数据、输入到如后所述的HMI 31的输入数据等，执行认证驾驶员的处理、识别驾驶员状态的处理等。作为在这种情况下要由DMS 30识别的驾驶员状态，例如，假定身体状况、清醒程度、集中程度、疲劳程度、视线方向、醉酒程度、驾驶操作、姿势等。
注意，DMS 30可以执行认证除驾驶员之外的乘客的处理和识别乘客状态的处理。此外，例如，DMS 30可以基于来自车内传感器26的传感器数据来执行识别车辆内部状况的处理。作为要识别的车辆内部状况，例如，假定温度、湿度、亮度、气味等。
HMI 31输入各种类型的数据、指令等，并且向驾驶员等呈现各种类型的数据。
将描述由HMI 31执行的数据输入的概要。HMI 31包括被配置为允许人输入数据的输入设备。HMI 31基于通过输入设备输入的数据、指令等生成输入信号，并且将输入信号提供给车辆控制系统11的各个单元。例如，作为输入设备，HMI 31包括操作元件，诸如触摸面板、按钮、开关或操纵杆。HMI 31不限于此，并且还可以包括可以使用语音、手势等通过除了手动操作之外的方法来输入信息的输入设备。此外，作为输入设备，HMI 31可以使用例如使用红外线或无线电波的远程控制设备、或者处理车辆控制系统11的操作的诸如移动设备或可穿戴设备之类的外部连接设备。
将描述由HMI 31执行的数据呈现的概要。HMI 31针对乘客或车辆外部生成视觉信息、听觉信息和触觉信息。此外，HMI 31执行用于控制所生成的每个信息的输出、输出内容、输出定时、输出方法等的输出控制。例如，作为由图像或光指示的视觉信息，HMI 31生成并且输出操作画面、车辆1的状态显示、警告显示、指示车辆1周围的状况的监视图像等。此外，作为听觉信息，HMI 31生成并且输出由声音指示的信息，例如语音引导、警告声音、警告消息等。此外，作为触觉信息，HMI 31生成并且输出通过例如力、振动、运动等给予乘客触觉的信息。
作为HMI 31输出视觉信息的输出设备，例如，可以应用通过自身显示图像来呈现视觉信息的显示设备或通过投影图像来呈现视觉信息的投影仪设备。注意，除了具有通常显示的显示设备之外，显示设备还可以是在乘客的视野中显示视觉信息的设备，诸如抬头显示器、透射显示器或具有增强现实(AR)功能的可穿戴设备。此外，在HMI 31中，设置在车辆1中的导航设备、仪表板、摄像监视系统(CMS)、电子后视镜、灯等中包括的显示设备也可以用作被配置为输出视觉信息的输出设备。
作为HMI 31输出听觉信息的输出设备，例如，可以应用音频扬声器、头戴式耳机或耳机。
作为HMI 31输出触觉信息的输出设备，例如，可以应用使用触觉技术的触觉元件。触觉元件例如设置在车辆1的乘客接触的部分处，诸如方向盘或座椅。
车辆控制器32控制车辆1的各个单元。车辆控制器32包括转向控制器81、制动控制器82、驱动控制器83、车身系统控制器84、灯控制器85和喇叭控制器86。
例如，转向控制器81检测并且控制车辆1的转向系统的状态。例如，转向系统包括转向机构、电动助力转向等，该转向机构包括方向盘等。例如，转向控制器81包括诸如控制转向系统的ECU之类的控制单元、驱动转向系统的致动器等。
例如，制动控制器82检测并且控制车辆1的制动系统的状态。制动系统包括例如包含制动踏板等的制动机构、防抱死制动系统(ABS)、再生制动机构等。例如，制动控制器82包括控制单元，诸如控制制动系统的ECU等。
例如，驱动控制器83检测并且控制车辆1的驱动系统的状态。例如，驱动系统包括驱动力产生设备、驱动力传递机构等，该驱动力产生设备被配置为产生驱动力，诸如加速器踏板、内燃机或驱动电动机；该驱动力传递机构被配置为将驱动力传递到车轮。例如，驱动控制器83包括控制单元，诸如控制驱动系统的ECU等。
例如，车身系统控制器84检测并且控制车辆1的车身系统的状态。例如，车身系统包括无钥匙进入系统、智能钥匙系统、电动车窗设备、电动座椅、空调、安全气囊、座椅安全带、换档杆等。例如，车身系统控制器84包括控制单元，诸如控制车身系统的ECU等。
例如，灯控制器85检测并且控制车辆1的各种灯的状态。作为要控制的灯，例如，假定前照灯、后车灯、雾灯、转向灯、刹车灯、投影、保险杠的显示等。灯控制器85包括控制单元，诸如控制灯的ECU等。
例如，喇叭控制器86检测并且控制车辆1的汽车喇叭的状态。例如，喇叭控制器86包括控制单元，诸如控制汽车喇叭的ECU等。
<感测区域>
图2是示出由图1中的外部识别传感器25的相机51、雷达52、LiDAR 53、超声波传感器54等获得的感测区域的示例的图。注意，图2示意性地示出了从上方观看的车辆1的外形，其中，左端侧对应于车辆1的前端(前方)侧，而右端侧对应于车辆1的后端(后方)侧。
感测区域101F和感测区域101B示出了超声波传感器54的感测区域的示例。感测区域101F通过多个超声波传感器54覆盖车辆1的前端的周边。感测区域101B通过多个超声波传感器54覆盖车辆1的后端的周边。
例如，感测区域101F和感测区域101B中的感测结果用于辅助车辆1的停车等。
感测区域102F至102B示出了用于短距离或中距离的雷达52的感测区域的示例。感测区域102F覆盖车辆1的前方直到比感测区域101F更远的位置。感测区域102B覆盖车辆1的后方直到比感测区域101B更远的位置。感测区域102L覆盖车辆1的左侧面的后方的周边。感测区域102R覆盖车辆1的右侧面的后方的周边。
例如，感测区域102F中的感测结果用于检测存在于车辆1等前方的车辆、行人等。例如，感测区域102B中的感测结果用于防止车辆1的后方的碰撞的功能等。例如，感测区域102L和感测区域102R中的检测结果用于检测车辆1侧面的盲点处的对象。
感测区域103F至103B示出了相机51的感测区域的示例。感测区域103F覆盖车辆1的前方直到比感测区域102F更远的位置。感测区域103B覆盖车辆1的后方直到比感测区域102B更远的位置。感测区域103L覆盖车辆1的左侧面的周边。感测区域103R覆盖车辆1的右侧面的周边。
例如，感测区域103F中的感测结果可以用于交通灯和交通标志的识别、车道偏离防止辅助系统和自动前照灯控制系统。例如，感测区域103B中的感测结果可以用于停车辅助和环绕观看系统。例如，感测区域103L和感测区域103R中的传感结果可以用于环绕观看系统。
感测区域104示出了LiDAR 53的感测区域的示例。感测区域104覆盖车辆1的前方直到比感测区域103F更远的位置。另一方面，感测区域104在左右方向上具有比感测区域103F更窄的范围。
例如，感测区域104中的感测结果用于检测诸如周围车辆之类的对象。
感测区域105示出了用于长距离的雷达52的感测区域的示例。感测区域105覆盖车辆1的前方直到比感测区域104更远的位置。另一方面，感测区域105在左右方向上具有比感测区域104更窄的范围。
例如，感测区域105中的感测结果用于自适应巡航控制(ACC)、紧急制动、碰撞避免等。
注意，外部识别传感器25中包括的相机51、雷达52、LiDAR 53和超声波传感器54中的各个传感器的感测区域可以具有除了图2中的配置之外的各种配置。具体地，超声波传感器54也可以感测车辆1的侧面，或者LiDAR 53可以感测车辆1的后方。此外，每个传感器的安装位置不限于上述每个示例。此外，每个传感器的数量可以是一个或两个或更多个。
<<2.第一实施例(基本配置)>>
<对象检测系统的第一配置>
图3是示出在图1的车辆控制系统中应用本技术的对象检测系统的第一配置示例的框图。
图3中的对象检测系统201包括雷达52-1、雷达52-2、通信网络41和对象检测单元211。注意，在不需要区分雷达52-1和雷达52-2的情况下，两者都被称为雷达52。虽然示出了两个雷达52，但是只要使用多个雷达就足够了，并且雷达的数量不限于两个。
在图3中，指向对象的实线箭头表示发送波，并且从对象离开的虚线箭头表示反射波。
如以上在图1中所述，雷达52对发送波进行发送，接收来自对象的反射波，并且生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于通过转换而获得的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。雷达52经由通信网络41将如此生成的提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
例如，对象检测单元211至少包括图1中的识别单元73。识别单元73接收从多个雷达52发送的传感器数据。识别单元73使用接收到的传感器数据来执行对象检测处理。虽然在图3中未示出，但是如果需要，识别单元73也基于来自自身位置估计单元71的信息来执行对象检测处理。即，对象检测单元211可以包括分析单元61。
注意，在图3中描述了将传感器数据从雷达52发送到对象检测单元211的示例，但是可以经由车辆控制ECU 21将传感器数据从雷达52发送到对象检测模块211。
<雷达的配置示例>
图4是示出雷达的配置示例的框图。
雷达52包括无线信号发送器231、无线信号接收器232、解调器233、模拟/数字(A/D)转换器234和信号提取单元235。
无线信号发送器231生成发送信号。例如，在雷达52是快速线性调频(chirp)调制(FCM)方案的雷达的情况下，无线信号发送器231生成以高速来重复线性调频信号的发送信号，作为要发射到空间中的发送波，其中该线性调频信号的频率线性地变化。
图5是示出发送信号的示例的图。
图5示出了发送信号包括线性调频信号1到线性调频信号L的示例，其中，纵轴表示RF频率，并且横轴表示时间。如图5中所示，每个线性调频信号都是RF频率线性地变化的信号。此外，以高速开始每个线性调频信号，使得与刚好前一个线性调频信号的时间间隔短于每个线性调频信号的时间长度。
返回到图4，无线信号发送器231使用单个天线或多个天线将发送信号作为发送波发射到空间中。此外，无线信号发送器231将发送信号输出到解调器233。
发射到空间中的发送波被对象反射，以成为反射波。
无线信号接收器232使用单个天线或多个天线接收反射波，并且将反射波作为接收信号输出到解调器233。
解调器233基于从无线信号发送器231提供的发送信号和从无线信号接收器232提供的接收信号来解调雷达信号，并且生成解调后的雷达信号(解调信号)。雷达信号包括对象的位置信息和速度信息。
在雷达52是快速线性调频调制(FCM)方案的雷达的情况下，解调器233混合接收信号和发送信号，以生成包括发送信号与接收信号之间的差分频率的雷达信号。雷达信号的频率与对象和雷达52之间的距离成比例。重复的线性调频信号之间的相位变化量与对象和雷达52之间的相对速度成比例。
解调器233将生成的解调信号输出到A/D转换器234。
A/D转换器234对从解调器233提供的解调信号进行采样和量化以转换成数字值，并且生成数字雷达信号。
注意，根据雷达方案，可以预先在A/D转换器234中将发送信号和接收信号转换成数字信号，并且然后，可以在解调器233中生成数字雷达信号。
当来自多个雷达52的数字雷达信号被聚合并且经受检测处理时，可以预期检测精度的提高。然而，为了无延迟地传输多个数字雷达信号，需要使用具有大传输容量的通信线路(诸如千兆以太网)。
因此，在本技术中，信号提取单元235提取数字雷达信号的一部分以减少数据量。
信号提取单元235生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于从A/D转换器234提供的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。信号提取单元235将提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
<信号提取单元的配置>
图6是示出信号提取单元235的配置示例的框图。
在图6中，信号提取单元235包括距离分布计算单元251、速度分布计算单元252、关注区域设定单元253和关注区域提取单元254。
距离分布计算单元251将从A/D转换器234提供的数字雷达信号转换成作为一维频谱的距离频谱。距离分布计算单元251将转换后的距离频谱输出到速度分布计算单元252。
速度分布计算单元252根据由距离分布计算单元251提供的距离频谱来计算作为二维频谱的距离速度频谱。速度分布计算单元252将计算出的距离速度频谱输出到关注区域设定单元253和关注区域提取单元254。
关注区域设定单元253基于从速度分布计算单元252提供的距离速度频谱来设定关注区域。关注区域设定单元253将指示所设定的关注区域的关注区域信息输出到关注区域提取单元254。
关注区域提取单元254从自速度分布计算单元252提供的距离速度频谱中提取由关注区域设定单元253设定的关注区域中包括的分量，并且生成提取的雷达信号。关注区域提取单元254将如此生成的提取的雷达信号发送到对象检测单元211。
<信号处理>
接下来，例如，将具体描述在雷达52是FCM方案的雷达的情况下的信号处理。
图7是示出信号提取单元235中的信号处理的示例的图。
在图7中，从左侧开始示意性地示出了解调雷达信号SIG1、距离频谱SIG2和距离速度频谱SIG3。
解调雷达信号SIG1是由解调器233解调并且由A/D转换器234转换的信号，以及被提供给距离分布计算单元251。
在图7的解调雷达信号SIG1中，纵轴表示按发送定时顺序的线性调频信号，并且横轴表示时间。解调雷达信号SIG1包括线性调频信号1到线性调频信号L。
由于雷达信号SIG1的频率与对象和雷达52之间的距离成比例，所以距离分布计算单元251通过对各个线性调频信号中的样本(时间)执行傅里叶变换来获得距离频谱SIG2。
距离频谱SIG2是由距离分布计算单元251计算的信号，并且被提供给速度分布计算单元252。
在图7的距离频谱SIG2中，纵轴表示按发送定时顺序的线性调频信号，并且横轴表示距离。在距离频谱SIG2中，密度(density)的密集度(denseness)表示功率的大小。在各个线性调频信号中，由于在对象所在的距离处的周边的功率很高，所以周边的密度在距离频谱SIG2中被密集地表示。
速度分布计算单元252按线性调频发送定时顺序来排列线性调频信号的距离频谱，并且相对于线性调频发送定时方向执行傅里叶变换。因此，根据各个线性调频之间的相位变化来计算速度，并且获得每个距离的速度频谱，即距离速度频谱SIG3。
距离速度频谱SIG3是由速度分布计算单元252计算的信号，并且被提供给关注区域设定单元253和关注区域提取单元254。
在图7的距离速度频谱SIG3中，纵轴表示速度，并且横轴表示距离。在距离速度频谱SIG3中，密度的密集度表示功率的大小。由于在与对象的距离和速度相对应的距离和速度处的周边的功率很高，所以周边的密度在距离速度频谱SIG3中被密集地表示。
<距离速度频谱>
图8是示出距离速度频谱的详细示例的图。
在图8中的距离速度频谱中，纵轴表示距离，并且横轴表示速度。在图8中，每个正方形都是表示距离速度范围的箱子(bin)。密度越高的箱子表示功率越高，而密度越低的箱子表示功率越低。
距离速度频谱的频谱分量集中在距离速度范围内的箱子中，该距离速度范围对应于如密度所示的对象的距离和速度。因此，认为即使具有低密度(即，少量频谱分量)的箱子的信息被切掉，对对象检测精度的影响也很小。
因此，关注区域设定单元253将距离速度频谱中频谱分量集中的区域设定为关注区域。例如，关注区域设定单元253将距离范围和速度范围(图8中由虚线包围的范围)设定为关注区域，该距离范围和速度范围包括频谱分量的强度(intensity)等于或大于预定阈值的箱子。
指示所设定的关注区域的关注信息被输出到关注区域提取单元254。
关注区域提取单元254基于从关注区域设定单元253提供的关注区域信息，从自速度分布计算单元252提供的距离速度频谱中提取存在于由关注区域信息所指示的范围内的箱子中的频谱分量(复数信号)，并且生成提取的雷达信号。
<雷达的处理>
图9是用于描述雷达52的雷达信号处理的流程图。
在步骤S101中，无线信号发送器231生成发送信号，并且使用单个天线或多个天线将发送信号作为发送波发射到空间中。
发射到空间中的发送波被对象反射，以成为反射波。
在步骤S102中，无线信号接收器232使用单个天线或多个天线接收反射波，并且将反射波作为接收信号输出到解调器233。
在步骤S103中，解调器233基于从无线信号发送器231提供的发送信号和从无线信号接收器232提供的接收信号来解调雷达信号，并且生成解调的雷达信号。解调器233将生成的解调信号输出到A/D转换器234。
在步骤S104中，A/D转换器234对从解调器233提供的解调信号进行采样和量化以转换成数字值，并且生成数字雷达信号。
在步骤S105中，信号提取单元235执行信号提取处理。稍后将参考图10描述信号提取处理的细节。通过步骤S105中的处理，生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于从A/D转换器234提供的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分；以及将提取的雷达信号发送到对象检测单元211。
<信号提取处理>
图10是示出图9的步骤S105中的信号提取处理的流程图。
在步骤S121中，距离分布计算单元251获取从A/D转换器234提供的数字雷达信号。
在步骤S122中，距离分布计算单元251将获取的数字雷达信号转换成距离频谱。距离分布计算单元251将转换后的距离频谱输出到速度分布计算单元252。
在步骤S123中，根据由距离分布计算单元251提供的距离频谱来计算距离速度频谱。速度分布计算单元252将计算出的距离速度频谱输出到关注区域设定单元253和关注区域提取单元254。
在步骤S124中，关注区域设定单元253基于从速度分布计算单元252提供的距离速度频谱来设定关注区域。关注区域设定单元253将指示所设定的关注区域的关注区域信息输出到关注区域提取单元254。
在步骤S125中，关注区域提取单元254从自速度分布计算单元252提供的距离速度频谱中提取由关注区域信息指示的关注区域中包括的分量，并且生成提取的雷达信号。
在步骤S126中，关注区域提取单元254经由通信网络41将生成的提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
如上所述，由雷达52将传感器数据发送到对象检测单元211。
对象检测单元211的识别单元73接收作为传感器数据的提取的雷达信号，并且执行对象检测处理。例如，识别单元73将每个雷达52的提取的雷达信号进行坐标转换到在雷达52之间共用的正交坐标系空间中，并且对关于所有雷达52的信号分布进行积分，从而提高对象检测的精度。
注意，如上所述，在信号提取单元235中切掉了对象存在的可能性较低的箱子的信息，并且因此，对象检测的精度几乎不受信号提取的影响。
如上所述，根据本技术的第一实施例，在使用多个雷达52的对象检测中，可以在保持对象检测的精度的同时减少用于传输传感器数据的通信线路所需的传输容量。
注意，在上述描述中，基于作为特定分量的频谱的距离速度频谱来生成提取的雷达信号，但是可以基于距离频谱或速度频谱以代替距离速度频谱来生成提取的雷达信号。
此外，在无线信号发送器231和无线信号接收器232具有波束扫描功能和天线阵列并且可以获取作为对象存在的角度分布的角度频谱的情况下，可以基于角度频谱来生成提取的雷达信号。例如，可以基于角度距离频谱、角度速度频谱或角度距离速度频谱来生成提取的雷达信号。
可以在雷达的发送和接收之前在特定范围内预先确定关注区域。当预先确定期望使用多个雷达以更高精度执行对象检测的范围时，可以聚合与所确定的关注区域有关的多个雷达的信号。
<<3.第二实施例(区域设定的共享)>>
从在聚合时的各个雷达中的关注区域的一致性的观点出发，关注区域可以由多个雷达当中的一个雷达来设定，并且可以与其他雷达共享与所设定的关注区域信息有关的信息，使得各个雷达基于共享的关注区域信息来设定关注区域。在这种情况下，可以如图11中所示地配置对象检测系统。
<对象检测系统的第二配置>
图11是示出在图1的车辆控制系统中应用本技术的对象检测系统的第二配置示例的框图。
图11中的对象检测系统301包括雷达311-1、雷达311-2、通信网络41、网络322和对象检测单元211。注意，在图11中，与图3中的部分相对应的部分由相应的参考标记来表示，并且其描述是重复的，以及因此将省略其描述。
雷达311-1的不同之处仅在于信号提取单元235被信号提取单元321-1替换，并且具有与雷达52-1共同的其他配置。雷达311-2的不同之处仅在于信号提取单元235被信号提取单元321-2替换，并且具有与雷达52-2共同的其他配置。
即，信号提取单元321-1生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于作为来自对象的反射波而获得的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。此时，信号提取单元321-1基于从数字雷达信号获得的距离速度频谱来设定关注区域，并且经由网络322将关注区域信息发送到信号提取单元321-2。此外，信号提取单元321-1基于所设定的关注区域来生成提取的雷达信号，并且将提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
信号提取单元321-2从作为来自对象的反射波而获得的数字雷达信号中提取特定分量，并且生成提取的雷达信号。此时，信号提取单元321-2基于由经由网络322接收到的关注区域信息所指示的关注区域来生成提取的雷达信号，并且将提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
注意，在不需要区分雷达311-1和雷达311-2的情况下，两者被称为雷达311。在不需要区分信号提取单元321-1和信号提取单元321-2的情况下，两者被称为信号提取单元321。
网络322是与通信网络41不同的网络。然而，网络322可以是与通信网络41相同的网络。
此外，例如，与将雷达311-1和311-2设置在同一壳体等中的情况一样，信号提取单元321-1和信号提取单元321-2可以在没有网络322的情况下直接连接。
<信号提取单元>
图12是示出信号提取单元321-1和信号提取单元321-2的配置示例的框图。
注意，在图12中，与图6中的部分相对应的部分由相应的参考标记来表示，并且其描述是重复的，以及因此将省略其描述。
信号提取单元321-1包括距离分布计算单元251、速度分布计算单元252、关注区域设定单元331-1和关注区域提取单元254。
关注区域设定单元331-1基于从速度分布计算单元252提供的距离速度频谱来设定关注区域。关注区域设定单元331-1经由关注区域提取单元254和网络322，将指示所设定的关注区域的关注区域信息输出到信号提取单元321-2的关注区域设定单元331-2。
信号提取单元321-2包括距离分布计算单元251、速度分布计算单元252、关注区域设定单元331-2和关注区域提取单元254。
关注区域设定单元331-2基于由信号提取单元321-2的关注区域设定单元331-2设定的关注区域信息来设定关注区域。
利用以上配置，可以在对象检测单元211中进行聚合时保持各个雷达中的关注区域的一致性。
<<4.第三实施例(多个不同传感器)>>
<对象检测系统的第三配置>
图13是示出在图1的车辆控制系统中应用本技术的对象检测系统的第三配置示例的框图。
图13中的对象检测系统401包括距离测量传感器411-1、距离测量传感器411-2、通信网络41、网络322和对象检测单元421。注意，在图13中，与图3和图11中的部分相对应的部分由相应的参考标记来表示，并且其描述是重复的，以及因此将省略其描述。
距离测量传感器411-1和距离测量传感器411-2是不同类型的距离测量传感器，并且包括雷达52、LiDAR 53、相机51、超声波传感器54等中的任何一个。
距离测量传感器411-1基本上被配置为与图11的雷达311-1相似。距离测量传感器411-1生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于作为来自对象的反射波而获得的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。此时，距离测量传感器411-1基于从数字雷达信号获得的距离速度频谱来设定关注区域，并且经由网络322将关注区域信息发送到距离测量传感器411-2。此外，距离测量传感器411-1基于所设定的关注区域来生成提取的雷达信号，并且将提取的雷达信号作为第一传感器数据发送到对象检测单元421。
距离测量传感器411-2基本上被配置为与图11的雷达311-2相似。距离测量传感器411-2生成通过以下方式获得的提取的雷达信号：基于作为来自对象的反射波而获得的数字雷达信号的特定分量的频谱，提取雷达信号的一部分。此时，距离测量传感器411-2基于由经由网络322接收到的关注区域信息所指示的关注区域来生成提取的雷达信号，并且将提取的雷达信号作为第二传感器数据发送到对象检测单元421。
具体地，例如，在距离测量传感器411-1是LiDAR 53并且距离测量传感器411-2是雷达52的情况下，雷达52可以基于根据LiDAR 53的距离频谱而设定的关注区域信息，从距离速度频谱中提取关注区域中包括的分量。
对象检测单元421包括传感器融合单元72和识别单元73。
传感器融合单元72执行将从距离测量传感器411-1和距离测量传感器411-2发送的多个不同类型的传感器数据进行组合以获得新信息的传感器融合处理。组合的传感器数据被输出到识别单元73。
识别单元73使用由传感器融合单元72组合的传感器数据来执行对象检测处理。
如上所述，还可以在不同类型的距离测量传感器之间共享关注区域信息。
<＜5.第四实施例(基于其他传感器数据的区域设定)>>
<对象检测系统的第四配置>
图14是示出在图1的车辆控制系统中应用本技术的对象检测系统的第四配置示例的框图。
图14中的对象检测系统501包括传感器511、距离测量传感器411-2、通信网络41、网络322和对象检测单元221。注意，在图14中，与图3、图11和图13中的部分相对应的部分由相应的参考标记来表示，并且将省略其描述。
传感器511包括图1中的相机51、雷达52、LiDAR 53、超声波传感器54、陀螺仪传感器等中的任何一个。
例如，传感器511执行周围环境的识别处理。传感器511基于所获得的识别处理的结果，将需要密集地监视的区域设定为关注区域。传感器511经由网络322将包括指示关注区域的关注区域信息的传感器数据发送到距离测量传感器411-2。
也就是说，传感器511没有将传感器数据发送到对象检测单元221，而是将包括作为传感器511的识别处理的结果而获得的与关注区域有关的信息的传感器数据发送到距离测量传感器411-2，这与图13中的距离测量传感器411-1不同。
当生成提取的雷达信号时，距离测量传感器411-2基于由经由网络322接收到的关注区域信息所指示的关注区域来生成提取的雷达信号，并且将提取的雷达信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
如上所述，在距离测量传感器中，可以使用由其他传感器、相机等获得的用于识别周围环境的传感器数据、信息、图像数据等来设定关注区域，并且可以使用所设定的关注区域。
<<6.第五实施例(差分信号的发送)>>
<信号提取单元的配置示例>
注意，新获取的传感器数据和保持的传感器数据之间的差分数据可以被发送到对象检测单元211。在这种情况下，信号提取单元被配置为如图15中所示。
图15是示出信号提取单元的另一配置示例的框图。
注意，在图15中，与图6中的部分相对应的部分由相应的参考标记来表示，并且其描述是重复的，以及因此将省略其描述。
图15中的信号提取单元601包括距离分布计算单元251、速度分布计算单元252、关注区域设定单元253、关注区域提取单元254、差分计算单元611和存储单元612。
关注区域提取单元254将生成的提取的雷达信号输出到差分计算单元611和存储单元612。
差分计算单元611计算从关注区域提取单元254提供的提取的雷达信号与存储单元612中保持的提取的雷达信号之间的差分信号，并且将差分信号作为传感器数据发送到对象检测单元211。
存储单元612保持从关注区域提取单元254提供的提取的雷达信号。
注意，差分信号可以根据诸如距离频谱、速度频谱或角度频谱之类的一维频谱来生成，可以根据诸如距离速度频谱、速度角度频谱或角度距离频谱之类的二维频谱来生成，或者可以根据诸如距离速度角度频谱之类的三维频谱来生成。
如上所述，当将差分信号作为传感器数据发送时，特别是在周围环境几乎没有变化的情况下，可以减少数据量。
<<7.其他>>
<效果>
如上所述，在本技术中，基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取传感器数据的一部分，以生成提取数据。
因此，可以仅发送提取数据，并且因此，可以降低用于传输传感器数据所需的传输路径的容量和所需的传输速率，即，所需的传输路径的处理能力。
此外，由于删除了除传感器数据的一部分以外的数据，因此可以在抑制对对象检测处理的影响的同时，减少传感器数据的数据量。
<程序>
上述一系列处理不仅可以通过硬件执行，而且可以通过软件执行。在通过软件执行一系列处理的情况下，将构成软件的程序从程序记录介质安装到合并在专用硬件中的计算机、通用个人计算机等。
在如上所述配置的计算机中，如图1中所示，车辆控制ECU 21例如经由通信网络41将存储在记录单元28中的程序加载到构成记录单元28的RAM中，并且执行程序，从而执行上述一系列处理。
由车辆控制ECU 21执行的程序以记录在例如可移动介质中的状态来提供，或者经由有线或无线传输介质(诸如局域网、因特网或数字广播)来提供，并且安装在记录单元28中。
由计算机执行的程序可以是其中根据本说明书中描述的顺序按时间序列顺序执行处理的程序，或者可以是其中并行地或在需要的定时(诸如在进行调用时)执行处理的程序。
注意，本说明书中的系统是指多个组成元件(设备、模块(组件)等)的集合，并且是否所有组成元件都设置在同一壳体中并不重要。因此，容纳在单独壳体中并且经由网络连接的多个设备和其中将多个模块容纳在一个壳体中的一个设备都是系统。
此外，本说明书中描述的效果仅仅是示例并且不受限制，以及可以存在其他效果。
本技术的实施例不限于上述实施例，并且可以在不偏离本技术的主旨的范围内进行各种修改。
例如，本技术可以采用云计算配置，其中一个功能由多个设备经由网络来共享和处理。
此外，上述流程图中描述的每个步骤不仅可以由一个设备执行，而且可以由多个设备共享和执行。
此外，在一个步骤中包括多个处理的情况下，一个步骤中包括的多个处理不仅可以由一个设备执行，而且可以由多个设备共享和执行。
<配置的组合示例>
本技术还可以具有以下配置。
(1)一种信息处理设备，包括：
信号提取单元，所述信号提取单元基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据。
(2)根据(1)所述的信息处理设备，还包括：
关注区域设定单元，所述关注区域设定单元设定所述传感器数据的所述频谱的第一关注区域，其中，
所述信号提取单元基于所述第一关注区域生成所述提取数据。
(3)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于所述传感器数据的所述频谱的强度来设定所述第一关注区域。
(4)根据(3)所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元将所述传感器数据的所述频谱的强度等于或大于预定阈值的区域设定为所述第一关注区域。
(5)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于由与所述距离测量传感器不同类型的距离测量传感器设定的第二关注区域来设定所述第一关注区域。
(6)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于通过其他传感器数据设定的第二关注区域来设定所述第一关注区域。
(7)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
所述信号提取单元提取包括在所述传感器数据的所述频谱的所述第一关注区域中的分量，以生成所述提取数据。
(8)根据(1)至(7)中任一项所述的信息处理设备，其中，
所述特定分量包括距离、速度或角度中的至少一个。
(9)根据(8)所述的信息处理设备，其中，
所述特定分量包括距离和速度。
(10)根据(1)所述的信息处理设备，还包括：
转换器，所述转换器将所述传感器数据转换成一维频谱，并且将所述一维频谱转换成二维频谱，其中，
所述信号提取单元提取所述传感器数据的所述二维频谱的分量的一部分，以生成所述提取数据。
(11)根据(1)至(10)中任一项所述的信息处理设备，还包括：
存储单元，所述存储单元保持所述提取数据；以及
计算单元，所述计算单元计算所述提取数据和保持在所述存储单元中的时间上先前的提取数据之间的差分数据。
(12)根据(1)至(11)中任一项所述的信息处理设备，其中，
所述距离测量传感器是毫米波雷达。
(13)根据(1)至(11)中任一项所述的信息处理设备，其中，
所述距离测量传感器是LiDAR。
(14)一种信息处理方法，包括：
由信息处理设备基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据。
(15)一种信息处理系统，包括：
距离测量传感器，所述距离测量传感器基于传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据；以及
网络，所述网络传输从所述距离测量传感器输出的所述提取数据。
(16)根据(15)所述的信息处理系统，还包括：
对象检测单元，所述对象检测单元接收经由所述网络传输的所述提取数据，并且基于所述提取数据来检测对象。
(17)根据(15)或(16)所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器还包括保持所述提取数据的存储单元，以及
计算所述提取数据和保持在所述存储单元中的时间上先前的提取数据之间的差分数据，并且所述网络传输所述差分数据。
(18)根据(15)至(17)中任一项所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器包括两个或多个传感器。
(19)根据(15)至(18)中任一项所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器包括至少两种或多种类型的距离测量传感器。
参考标记列表
1 车辆
11 车辆控制系统
21车辆控制ECU
25 外部识别传感器
41 通信网络
51 相机
52、52-1、52-2雷达
53LiDAR
54 超声波传感器
28 存储单元
61 分析单元
71 事故位置估计单元
72 传感器融合单元
73 识别单元
201 对象检测系统
211 对象检测单元
231 无线信号发送器
232 无线信号接收器
233 解调器
234A/D转换器
235 信号提取单元
301 对象检测系统
311-1、311-2、311雷达
321-1、321-2信号提取单元
322网络
331-1、331-2关注区域设定单元
401对象检测系统
411-1、411-2距离测量传感器
421 对象检测单元
501 对象检测系统
511 传感器
601 信号提取单元
611 差分计算单元
612 存储单元

Claims (19)

1.一种信息处理设备，包括：
信号提取单元，所述信号提取单元基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据。
2.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：
关注区域设定单元，所述关注区域设定单元设定所述传感器数据的所述频谱的第一关注区域，其中，
所述信号提取单元基于所述第一关注区域生成所述提取数据。
3.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于所述传感器数据的所述频谱的强度来设定所述第一关注区域。
4.根据权利要求3所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元将所述传感器数据的所述频谱的强度等于或大于预定阈值的区域设定为所述第一关注区域。
5.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于由与所述距离测量传感器不同类型的距离测量传感器设定的第二关注区域来设定所述第一关注区域。
6.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，
所述关注区域设定单元基于通过其他传感器数据设定的第二关注区域来设定所述第一关注区域。
7.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，
所述信号提取单元提取包括在所述传感器数据的所述频谱的所述第一关注区域中的分量，以生成所述提取数据。
8.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
所述特定分量包括距离、速度或角度中的至少一个。
9.根据权利要求8所述的信息处理设备，其中，
所述特定分量包括距离和速度。
10.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：
转换器，所述转换器将所述传感器数据转换成一维频谱，并且将所述一维频谱转换成二维频谱，其中，
所述信号提取单元提取所述传感器数据的所述二维频谱的分量的一部分，以生成所述提取数据。
11.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：
存储单元，所述存储单元保持所述提取数据；以及
计算单元，所述计算单元计算所述提取数据和保持在所述存储单元中的时间上先前的提取数据之间的差分数据。
12.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
所述距离测量传感器是毫米波雷达。
13.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
所述距离测量传感器是LiDAR。
14.一种信息处理方法，包括：
由信息处理设备基于距离测量传感器的传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据。
15.一种信息处理系统，包括：
距离测量传感器，所述距离测量传感器基于传感器数据的特定分量的频谱，提取所述传感器数据的一部分，以生成提取数据；以及
网络，所述网络传输从所述距离测量传感器输出的所述提取数据。
16.根据权利要求15所述的信息处理系统，还包括：
对象检测单元，所述对象检测单元接收经由所述网络传输的所述提取数据，并且基于所述提取数据来检测对象。
17.根据权利要求15所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器还包括保持所述提取数据的存储单元，以及
计算所述提取数据和保持在所述存储单元中的时间上先前的提取数据之间的差分数据，并且所述网络传输所述差分数据。
18.根据权利要求15所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器包括两个或多个传感器。
19.根据权利要求18所述的信息处理系统，其中，
所述距离测量传感器包括至少两种或多种类型的距离测量传感器。
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