JP2001099924A

JP2001099924A - 追尾装置

Info

Publication number: JP2001099924A
Application number: JP27887099A
Authority: JP
Inventors: Katsumi Takahashi; 勝己高橋
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-09-30
Filing date: 1999-09-30
Publication date: 2001-04-13
Anticipated expiration: 2019-09-30
Also published as: JP3650296B2

Abstract

(57)【要約】【課題】多数の目標物の追尾を行う際に、それらの目
標物の予測領域が重なりをもつとき、それらを１つのク
ラスタとして、組合せを考慮した処理を行うため、本来
であれば、予測領域を連結すればするほど増えてしまう
演算量を、閾値以下に低く抑えて、全体の処理を行うこ
とが可能な追尾装置を得る。【解決手段】目標物の移動を予測して予測領域を生成
する予測領域生成部２と、それらの予測領域と観測点情
報とからクラスタを生成するクラスタ生成部３と、生成
されたクラスタを分割するクラスタ分割部４と、分割さ
れた個々のクラスタにおいて、観測点と目標物の個々の
組合せの可能性の演算を行う組合せ推論部５と、組合せ
推論部５の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報（航
跡）の更新を行う目標物航跡更新部６とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は追尾装置に関し、
特に、複数の目標物に対して、その移動予測の管理を行
うための追尾装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＪＰＤＡ（Joint Probabilistic
Data Association）方式では、例えば、"Multitarget t
racking using joint probabilistic dataassociation"
(IEEEConf. Decision Control. pp.807-812, 1980)に
示されるように、目標物の予測領域(楕円)が重なりを持
つ場合、これらを1つのクラスタとして連結し、追尾処
理を行なっていた。

【０００３】図９は、上記文献に示された従来の追尾装
置の追尾方法を説明するための説明図である。図９にお
いて、ｔ１及びｔ２は過去の情報に基づく移動後の予測
位置における目標物であり、これらの目標物ｔ１及びｔ
２を中心とする2つの楕円は、それぞれの目標物の予測
領域３１及び３２である。また、図９のｙ１〜ｙ４はそ
の時の観測点になる。ＪＰＤＡでは、目標物ｔ１及びｔ
２の予測領域３１及び３２が重なっているため、この2
つの予測領域を連結して1つのクラスタとして処理を行
なう。

【０００４】次式の行列式（１）は、目標物と観測点の
関係を示したものである。縦が目標物、横が観測点で分
かれており、目標０は対応目標なしを示し、目標１は目
標物ｔ１を、目標２は目標物ｔ２を示す。行列式（１）
内の“１"は可能性あり、“０"は可能性無しを示してお
り、この行列Ωは、次の内容を表したものである。

【０００５】

【数１】

【０００６】観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対
応する目標無しである。観測点ｙ２は、目標物ｔ１、も
しくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しであ
る。観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目
標無しである。観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、
対応する目標無しである。

【０００７】これを満たす目標物と観測点の組合せは、・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケース・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケース・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ１のケース・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ２のケース・ｔ１がｙ３で、ｔ２が対応なしのケース・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ１のケース・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ２のケース・ｔ１がｙ４で、ｔ２が対応なしのケース・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ１のケース・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ２のケース・ｔ１が対応なしで、ｔ２が対応なしのケースとなり、ＪＰＤＡでは、これらの各可能性を元に、目標
物の移動先を決定し、目標物の内部情報を更新する。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】従来例のＪＰＤＡで
は、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それ
らを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行
なうため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多く
なる、言い換えれば、演算量が増えるという問題点があ
った。

【０００９】この発明は、かかる問題点を解決するため
になされたものであり、組合せを考慮した処理を行うに
もかかわらず、処理に必要な演算量を減らすことが可能
な追尾装置を得ることを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】この発明は、複数の目標
物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予
測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つ
のクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾
装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力
手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生
成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基
づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分
割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、
目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演
算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に
基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更
新手段と、を備えた追尾装置である。

【００１１】また、分割クラスタ生成手段が、複数の目
標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結
して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定
の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割
するクラスタ分割部と、から構成されている追尾装置で
ある。

【００１２】また、分割クラスタ生成手段が、複数の目
標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基
づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分
割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部か
ら構成されている。

【００１３】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生
成する。

【００１４】また、分割クラスタ生成手段が、観測点の
個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生
成する。

【００１５】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点
に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下に
なるように分割クラスタを生成する。

【００１６】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と
観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾
値以下になるように分割クラスタを生成する。

【００１７】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分
割クラスタの生成を行なう。

【００１８】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分
割クラスタの生成を行なう。

【００１９】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分
割された分割クラスタの生成を行なう。

【００２０】また、分割クラスタ生成手段が、観測点の
座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割ク
ラスタの生成を行なう。

【００２１】また、分割クラスタ生成手段が、観測点が
観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、
時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なう。

【００２２】また、分割クラスタ生成手段が、分割クラ
スタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用い
た値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割
クラスタの生成を行う。

【００２３】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観
測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を
行う。

【００２４】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重な
りの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行
う。

【００２５】また、分割クラスタ生成手段が、分割クラ
スタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なく
とも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成
した分割クラスタに付加する。

【００２６】また、のりしろを、追尾処理対象となる目
標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とする。

【００２７】また、のりしろを、分割の基準として用い
た分割基準に基づいて規定する。

【００２８】また、目標物の追尾処理を行なった後に、
追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を
行なわなかった場合の追尾処理を行なう。

【００２９】また、目標物の追尾処理を行った後に、追
尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件
で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行な
う。

【００３０】

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は、本発明の
実施の形態１における追尾装置の構成を示したものであ
る。図において、１は、観測点の入力を行なう入力線で
あり、２は、目標物の移動を予測し、その予測に応じ
て、予測範囲を生成する予測領域生成部である。３は、
観測点と予測領域からクラスタを生成するクラスタ生成
部、４は、生成されたクラスタを分割するクラスタ分割
部、５は、分割された個々のクラスタにおいて、組合せ
を考慮した追尾方式で目標物の追尾を行なう組合せ推論
部である。６は、組合せ推論部５の推論結果に基づい
て、目標物の持つ情報(航跡)の更新を行なう、目標物航
跡更新部である。また、７は、目標物航跡更新部６の結
果を追尾結果として出力する出力線である。８ａ〜８ｅ
は、各部の処理結果を次に転送する転送線である。

【００３１】次に図１を用いて、この追尾装置の動作を
説明する。

【００３２】（１）まず、観測点情報が入力線１を介し
てクラスタ生成部３に送られるとともに、予測領域生成
部２が作成した予測領域が転送路８ａを介して、クラス
タ生成部３に送られる。

【００３３】（２）クラスタ生成部３は、複数の目標物
の予測領域が重なり、かつ、それらの重なる領域に観測
点が存在する時、それらの予測領域を結合し、１つのク
ラスタを生成する。

【００３４】（３）クラスタ生成部３で生成された１つ
のクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路
８ｂを介して、クラスタ分割部４に送られる。

【００３５】（４）クラスタ分割部４は、定めた条件に
基づき、１つのクラスタを複数に分割する。なお、この
条件の具体的な例については、後述の実施の形態３〜６
等で説明する。

【００３６】（５）分割後の１つ１つのクラスタの情報
(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｃを介して、組
合せ推論部５に送られる。

【００３７】（６）組合せ推論部５は、上述の従来例で
示したような目標物と観測点の組合せを算出し、個々の
組合せの可能性を求める。

【００３８】（７）個々の組合せの可能性を示す情報が
転送路８ｄを介して、目標物航跡更新部６に送られる。

【００３９】（８）目標物航跡更新部６は、目標物の情
報を有しており、送られた個々の組合せ可能性を元に、
目標物の情報を更新する。

【００４０】（９）更新した結果が出力線７を介して出
力される。また、転送線８ｅを介して予測領域生成部２
へ送られる。

【００４１】（１０）予測領域生成部２は、目標物航跡
更新部６から送られてきた更新された目標物の情報に基
づいて、各目標物について移動予測を行ない、その予測
領域を生成する。

【００４２】本追尾装置は、以上の動作を繰り返すこと
によって、追尾装置として動作する。上述したように、
本発明の追尾装置は、クラスタ分割部４が行なうクラス
タの分割によって、追尾性能は多少低下するものの、処
理に必要な演算量を大幅に減らすことができる。このた
め、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採
用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いて
も、追尾処理を実現することができるので、装置の小型
化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することが
できるという効果が得られる。

【００４３】実施の形態２．図２は、本発明の実施の形
態２による本発明の追尾装置の構成を示したものであ
る。上述の実施の形態１では、クラスタの生成後にクラ
スタを分割していたが、この実施の形態においては、予
め、クラスタを生成する時点で制限を付けてクラスタを
生成する、制限付クラスタ生成部９を用いることで、同
様の機能を持たせることができる。すなわち、制限付ク
ラスタ生成部９においては、クラスタの生成を行う際
に、制限を付けて、その制限に合ったクラスタの生成を
行う。この制限の具体的な例については、後述の実施の
形態７〜１１等で説明する。なお、図１及び図２のいず
れの構成も、分割の条件（制限）により、転送路８ｃで
転送される情報は同じになる。

【００４４】以上のように、この実施の形態において
は、実施の形態１で示したクラスタ生成部３及びクラス
タ分割部４の代わりに、制限付クラスタ生成部９を設け
て、クラスタを生成する際に、制限を付けてクラスタを
生成するようにし、その結果、クラスタ分割部４から出
力される分割クラスタと同等の結果を得るようにしたの
で、上述の実施の形態１と同様の効果を得ることができ
る。

【００４５】実施の形態３．以下、上述の実施の形態１
で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の
分割のための条件の具体的な例について、図１及び図３
を用いて説明する。図３は、目標物ｔ１〜ｔ４の予測領
域３１〜３４が重なりを有し、これらが１つのクラスタ
となった状態を示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ４の
予測位置は、楕円の予測領域３１〜３４の中心とする
（図示省略）。目標物ｔ１の予測領域３１内には観測点
ｙ１及びｙ２が含まれており、以下、同様に、目標物ｔ
２の予測領域３２内には観測点ｙ２〜ｙ４が、目標物ｔ
３の予測領域３３内には観測点ｙ４〜ｙ７が、目標物ｔ
４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜ｙ９が含まれてい
る。従って、観測点ｙ２、ｙ４及びｙ７は重なりの部分
に含まれている。

【００４６】この実施の形態においては、クラスタ分割
部４が「目標物数＜４」という条件によって分割を行な
う設定であるとする。図３のクラスタは、目標物数が４
個（ｔ１〜ｔ４）であるため、分割対象となり、目標物
ｔ１の予測領域３１に対して、ｔ２及びｔ３の予測領域
３２及び３３と連結を繰り返した後、前述の条件からｔ
４を連結できず、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみの
クラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ７は、両方
のクラスタに含まれるため、両方のクラスタ情報に含ま
れた形で分割が行なわれる。

【００４７】この実施の形態においては、「目標物数＜
４」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの
分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がす
べて目標物数が３以下のクラスタであるので、個々のク
ラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さ
い追尾装置においても処理が可能である。

【００４８】実施の形態４．この実施の形態において
は、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置にお
けるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的な他
の例について、図１及び図３を用いて説明する。この実
施の形態においては、観測点の個数に関する条件によっ
て分割を行うこととする。具体的には、例えば、クラス
タ分割部４が「観測点数＜６」という条件によって分割
を行なう設定であるとする。図３のクラスタは、観測点
数が９個（ｙ１〜ｙ９）であるため、分割対象となり、
ｔ１の領域３１に対してｔ２及びｔ３の領域３２及び３
３と連結を繰り返そうとするが、前述の条件からｔ３を
連結できず（観測点数がのべ７個）、また同様に、ｔ３
とｔ４も連結できず（観測点数がのべ６個）、結果とし
て、「ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３のみのクラスタとｔ
４のみのクラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ４
やｙ７は、両方のクラスタに含まれるため、両方のクラ
スタ情報に含まれた形で分割が行なわれる。

【００４９】この実施の形態においては、「観測点数＜
６」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの
分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がす
べて観測点数が６以下のクラスタであるので、個々のク
ラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さ
い追尾装置においても処理が可能である。

【００５０】実施の形態５．この実施の形態において
は、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置にお
けるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的なさ
らなる他の例について、図１及び図３を用いて説明す
る。この実施の形態においては、観測点の個数及び目標
点の個数の両方に関する条件により分割を行うこととす
る。具体的には、クラスタ分割部４が「ｆ(観測点数，
目標点数)＜閾値」という条件によって分割を行なう設
定であるとする。この時、関数ｆ（観測点数，目標点
数）（以下、簡略化のため、ｆ（）とする。）は、演
算量、もしくは、その上限の予測式である。この実施の
形態では、この値に基づき、実施の形態３及び４と同様
の分割を行なう。

【００５１】この演算量の予測式に用いる関数として
は、例えば、次式（２）〜（５）で示されるものがあ
る。

【００５２】 f( ) = (観測点数) × (目標物数) （２）

【００５３】 f( ) = Π((各目標物領域に含まれる観測点の数)＋１) （３）

【００５４】なお、式（３）において、記号Πは、全て
の目標物領域に対して(各目標物領域に含まれる観測点
の数＋１)を乗算した値であり、図３の場合には、３×
４×５×４＝２４０である。

【００５５】 f( ) = P(観測点数，目標物数) （４）

【００５６】なお、式（４）において、記号Ｐは、“P
(x,y) = x! / y!"とする。

【００５７】

【数２】

【００５８】上式（５）においては、目標物数≦観測点
数とし、記号Ｃは、“C(x,y)=P(x,y) / (x-y)!"とす
る。

【００５９】上述の実施の形態３及び４においては、観
測点数か目標物数のいずれか一方を考慮した条件で分割
を行っていたが、この実施の形態においては、観測点数
と目標物数の両方を考慮した演算量の条件によってクラ
スタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、
観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、その
逆のような場合においても、確実に、組合せ推論部５以
降の演算における演算量を低く抑えることができ、個々
のクラスタの処理に必要な演算量が閾値以下と少ないた
め、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能で
ある。

【００６０】実施の形態６．上述の実施の形態５は、演
算の際に必要とする記憶容量は十分確保されているもの
として扱ったが、図１の組合せ推論部５が持つメモリ等
の記憶容量が十分ではない場合には、本実施の形態で示
すように、クラスタ分割部４が、「ｇ(観測点数，目標
点数) ＜閾値」という条件によって分割を行なう。こ
の時、関数ｇ(観測点，目標点数)（以下、簡略化のた
め、ｇ（）とする。）はメモリ使用量、もしくは、そ
の上限の予測式である。本実施の形態における追尾装置
では、この値に基づき、実施例３及び４と同様の分割を
行なう。なお、関数ｇ（）の具体的な例としては、例
えば、上式（２）〜（５）等がある。

【００６１】この実施の形態においては、観測点数と目
標物数の両方を考慮して、組合せ推論部５以降の演算に
おいて使用するメモリ使用量の値が閾値以下になるよう
にクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにした
ので、メモリ等の記憶容量が十分でない場合において
も、確実に、組合せ推論部５以降の演算における演算量
を低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要
な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置にお
いても処理が可能である。

【００６２】実施の形態７．以下は、上述の実施の形態
２で説明した図２の追尾装置における制限付クラスタ生
成部９のクラスタ生成のための制限の具体的な例につい
て、図２及び図３を用いて説明する。この実施の形態に
おいては、制限付クラスタ生成部９は、クラスタの面積
自体、もしくは、クラスタに外接する方形(極座標系、
直交座標系を問わない)を求め、その面積に閾値を設け
て、制限付きのクラスタ生成を行なうこととする。

【００６３】この場合、仮に、図３のｔ１〜ｔ３の予測
領域３１〜３３の面積は閾値を越えず、ｔ４の予測領域
３４を加えると越えることが分かっていれば、ｔ１〜ｔ
３の予測領域３１〜３３内に入る観測点の入力が終了し
ている場合には、ｔ４の予測領域３４内に入る観測点の
入力が終了していなくても、ｔ１〜ｔ３を1つのクラス
タとして、組合せ推論部５に送ることができる。このよ
うに行うことにより、作業の手間が省けるとともに、処
理時間を短縮することができる。

【００６４】また、観測点を得るために観測を行なって
いる地点から目標物予測領域までの距離に応じて、閾値
を変えるという方法もある。例えば、距離別に幾つかの
閾値を用意し、遠くなるほど比較する閾値を大きくする
という方式を採用することもできる。

【００６５】この実施の形態においては、「クラスタの
面積＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成
部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処
理の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタである
ので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、
演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であ
る。

【００６６】実施の形態８．この実施の形態において
は、上述の実施の形態２で説明した図２の追尾装置にお
ける制限付クラスタ生成部９のクラスタ生成のための制
限の具体的な他の例について、図２及び図４を用いて説
明する。この実施の形態においては、１つのクラスタに
含まれる目標物の予測領域の角度差によって、クラスタ
の生成を行うこととする。

【００６７】本追尾装置に入力される観測点が、図４の
ような時計回りの回転型探索によって得られ、かつ、そ
の回転に会わせて観測点が順次入力線1から得られる場
合を例に説明する。制限付クラスタ生成部９は、連結し
たクラスタが図４の中心Ｏとなす角度（すなわち、クラ
スタ全体が収まる最小の扇形の中心角の大きさ）を求
め、その角度に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成
を行なう。

【００６８】この場合、仮に、図４のｔ１〜ｔ３の予測
領域３１〜３３までの角度ａ１は閾値を越えず、ｔ４の
予測領域３４を加えた角度ａ２は閾値を越えることが分
かっていれば、ｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３内に入
る観測点の入力が終了している場合には、ｔ４の予測領
域３４内に入る観測点の入力を待たずに、ｔ１〜ｔ３を
1つのクラスタとして、組合せ推論部５に送ることがで
きる。このように行うことにより、作業の手間が省ける
とともに、処理時間を短縮することができる。

【００６９】この実施の形態においては、「クラスタに
含まれる予測領域の角度差＜閾値」という制限によっ
て、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うよ
うにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下
の角度内に収まるクラスタであるので、個々のクラスタ
の処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾
装置においても処理が可能である。

【００７０】実施の形態９．上述の実施の形態８では、
クラスタが持つ角度を算出して制限付きのクラス生成を
行なっていたが、目標物の予測位置の中心座標を用いて
も同様の角度による制限付クラスタ生成を行なうことが
できる。すなわち、図４の楕円３１〜３３の中心座標
が、図４の中心Ｏとなす角度を求め、その角度に閾値を
設けて、制限付きのクラスタ生成を行う。

【００７１】この実施の形態においては、「クラスタに
含まれる目標物の中心座標の角度差＜閾値」という制限
によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を
行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾
値以下の角度内に収まる中心座標の目標物を有するクラ
スタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量
は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が
可能である。

【００７２】実施の形態１０．上述の実施の形態８で
は、クラスタの持つ角度を算出して分割を行なっていた
が、観測点ｙ１〜ｙ９の極座標を用いて、同様の分割を
行なうことができる。この方法では、観測点ｙ１〜ｙ９
に極座標が付随している場合、閾値との比較が容易にな
り、さらに演算量が少なくなるという利点がある。

【００７３】実施の形態１１．上述の実施の形態８にお
いては、回転に会わせて観測点が順次送られるものとし
ていたが、定期/非定期を問わず、１つのクラスタに含
まれる観測点が入力される時間に差がある場合には、こ
の入力時間間隔を用いて、制限付クラスタ生成部９は、
クラスタを生成することができる。

【００７４】例えば、図４において、観測点ｙ１〜ｙ５
が入力された時点で、ｙ６以降が入力されておらず、次
の入力までに入力時間の差として設定した閾値を越える
場合、制限付クラスタ生成部９は、ｙ６以降の観測点入
力を待たずに、ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２の
みでクラスタを生成し、これを次の組合せ推論部５に送
る。これにより、ｔ１及びｔ２に対する処理遅延を抑え
ることができる。

【００７５】この実施の形態においては、上述の実施の
形態８と同様の効果が得られるとともに、さらに、この
実施の形態においては、１つのクラスタに含まれる複数
の観測点が入力される時間に差がある場合、この時間差
に閾値を設け、設定した閾値を越える場合、次の観測点
の入力を待たずに、すべての観測点の入力が済んでいる
予測領域のみでクラスタを生成するようにしたので、観
測点の入力が済んでいる予測領域に対する処理遅延を抑
えることができる。

【００７６】実施の形態１２．上述の実施の形態３で
は、目標物の数で分割し、指定個数を越えた時点で、
「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみのクラスタ」という
ように前半の方が多くのクラスタとなるように分割する
例について述べたが、分割位置はこれだけではなく、
「ｔ１及びｔ２のクラスタと、ｔ３及びｔ４のクラス
タ」というように目標物数が均等になるように分割する
方法(均等分割)や、「ｔ１のみのクラスタと、ｔ２〜ｔ
４のクラスタ」と後半の方が多くのクラスタとなるよう
に分割する方法(逆順分割)がある。これらのいずれの方
法においても、上述の実施の形態３と同様の効果が得ら
れる。

【００７７】実施の形態１３．上述の実施の形態１２で
は、目標数による分割を用いたが、上述の実施の形態４
〜１１で述べたような他の指標を用いる分割も同様に、
それぞれの指標を用いて、均等分割や逆順分割を行なう
ことができる。なお、この時、クラスタの分割を決定す
る指標と分割位置を決定する指標は、必ずしも同じであ
る必要はない。また、これらのいずれの方法において
も、上述の実施の形態４〜１１と同様の効果を得ること
ができる。

【００７８】実施の形態１４．この実施の形態において
は、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置にお
けるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具
体的な他の例について、図１及び図５を用いて説明す
る。図５は、目標物ｔ１〜ｔ５の予測領域３１〜３５が
重なりを有し、これらが１つのクラスタとなった状態を
示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ５の予測位置は、楕
円の予測領域３１〜３５の中心とする（図示省略）。目
標物ｔ１の予測領域３１内には観測点ｙ１及びｙ２が含
まれており、以下、同様に、目標物ｔ２の予測領域３２
内には観測点ｙ２〜ｙ４，ｙ１１，ｙ１２が、目標物ｔ
３の予測領域３３内には観測点ｙ３〜ｙ７，ｙ１１，ｙ
１２が、目標物ｔ４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜
ｙ１０が、目標物ｔ５の予測領域３５内には観測点ｙ６
及びｙ１０が含まれている。

【００７９】この実施の形態においては、クラスタ分割
部４がクラスタの分割を行う際に、分割後の複数のクラ
スタで共有される観測点数が最小になるように分割を行
う。

【００８０】クラスタ分割部４は、「目標物数＜４」と
いう分割基準を持っており、目標物の予測領域ｔ１〜ｔ
５と観測点ｙ１〜ｙ１２からなるクラスタを受け取った
ものとする。仮に、分割後の目標物数が均等になるよう
な分割を行なう場合、・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割という2つの分割方法がある。この2つの分割において、
分割後の両方のクラスタに含まれる観測点は、前者がｙ
６とｙ７の２点、後者がｙ３とｙ４とｙ１１とｙ１２の
４点である。

【００８１】本実施の形態では、上述したように、分割
後、複数のクラスタに含まれる観測点数が少なくなるよ
うな分割を選択するという構成であるので、従って、ク
ラスタ分割部４は、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ
５のクラスタ」への分割を行なう。

【００８２】分割後の複数のクラスタに共有されている
観測点については、個々のクラスタに対しての演算の度
に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になっ
てしまうが、この実施の形態においては、分割後の複数
のクラスタに共有される観測点数が少なくなるような分
割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑え
ることができる。

【００８３】実施の形態１５．上述の実施の形態１４で
は、分割後に共有される(複数のクラスタに存在する)観
測点数が最小となる分割位置を採用したが、本実施の形
態のクラスタ分割部４は、分割後に共有される領域の重
なり数を最小とするような分割を行なう。例えば、図５
を用いて説明すれば、実施の形態１４と同じく目標物数
による制限によって、・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割のいずれかが選択される場合、前者において領域が重な
るのは、ｔ３とｔ４、ｔ３とｔ５の２組だが、後者は、
ｔ２とｔ３の１組である。

【００８４】本実施の形態の構成では、分割部分での領
域の重なりが最小となるような分割を実施するので、従
って、クラスタ分割部４は、後者の「ｔ１〜ｔ２のクラ
スタとｔ３〜ｔ５のクラスタ」への分割を行なう。

【００８５】なお、領域の重なりについて、２領域を１
組とする組数による換算を行なったが、領域数を基準に
用いるようにしても良い。領域数の場合には、前者がｔ
２，ｔ３の２領域、後者がｔ３，ｔ４，ｔ５の３領域と
なる。

【００８６】分割後の複数のクラスタに共有されている
領域の重なりについては、個々のクラスタに対しての演
算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象
になってしまうが、この実施の形態においては、分割後
の複数のクラスタに共有される領域の重なりが少なくな
るような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を
最小に抑えることができる。

【００８７】実施の形態１６．上述の実施の形態１２〜
１５では、１つの指標を元に分割位置を決定していた
が、これらの条件を複合したものを選択基準に用いるこ
ともできる。なお、この場合にも、上述の実施の形態１
２〜１５と同様の効果を得ることができる。

【００８８】実施の形態１７．この実施の形態において
は、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置にお
けるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具
体的な他の例について、図１及び図６を用いて説明す
る。

【００８９】クラスタ分割部４は、「目標物数＜３」と
いう制約で分割を行なう設定になっている状態で、図６
に示すｔ１〜ｔ４が結合されたクラスタを受け取り、ｔ
１とｔ２のクラスタとｔ３とｔ４のクラスタに分割を行
なったとする。この時、各クラスタの他のクラスタに対
するのりしろにあたる領域を付加して分割を行なうの
が、本実施の形態の構成である。

【００９０】図６の例では、ｔ１とｔ２のクラスタに
は、のりしろにあたる領域ｔ３が付加され、ｔ３とｔ４
のクラスタには、のりしろにあたるｔ２が付加されて、
組合せ推論部５に送られる。組合せ推論部５は、付加分
を含め、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして算出を行な
った後、付加分を除くｔ１とｔ２に関する算出結果をク
ラスタの値として目標物航跡更新部６に送る。ｔ３とｔ
４のクラスタにｔ２が付加されたものについても同様
に、付加分を含めた組合せについて算出し、付加分を除
く算出結果を目標物航跡更新部６に送る。目標物航跡更
新部６での動作は、これまでの実施例と同じである。

【００９１】本実施の形態の構成では、上述の実施の形
態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、のりし
ろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を
上げることができる。

【００９２】実施の形態１８．上述の実施の形態１７で
は、クラスタに付加する「のりしろ」の定義をクラスタ
を形成する領域に直接重なりを持つ領域としていたが、
本実施の形態では、直接接続に限らず、上述の実施の形
態３〜１５で用いた各指標を元に「のりしろ」を定義す
ることも可能である。

【００９３】例えば、実施の形態５のように演算負荷を
基準に計算能力の許す限り、のりしろにあたる領域を増
やす方法もある。

【００９４】本実施の形態においても、上述の実施の形
態１７と同様に、上述の実施の形態１と同様の効果が得
られるとともに、さらに、のりしろにあたる情報を付加
することによって、追尾の性能を上げることができる。

【００９５】実施の形態１９．図７は、本発明の実施の
形態１９による本発明の追尾装置の構成を示したもので
ある。図７の構成は、図１の構成に、観測点入力の許容
される処理遅延の時間帯を予測する入力予測部１０と、
クラスタ情報を格納するディスク１１を加えたものであ
る。

【００９６】この図７の構成では、クラスタ分割部４
は、クラスタ分割を行なう際、クラスタの情報をディス
ク１１に格納する。本実施の形態では、図７の構成にお
いて、入力線１で観測点が入力されている方位にある目
標物の追尾結果について、入力線１の観測点入力から出
力線７から結果を出力するまでの遅延時間に制限が設け
られており、その時間内に結果の出力が終了するものと
する。

【００９７】図８は、観測が回転式探索で行なわれる場
合に、追尾装置に入力される観測点を観測する追尾装置
の位置４０と、目標物の移動後の予測領域の関係を示し
たものである。回転式で角速度一定の場合、目標物は、
１度観測された後、次に観測されるまでに約１周回転分
の時間が経過する。それに基づいて、予測領域生成部２
は、予測領域を生成する。目標物の追尾、いわゆる、情
報の更新のみであれば、実施の形態１で示した一連の手
順は、約１周回転分の時間内に終了すればよい。言い換
えれば、目標物の更新は、その情報が次の更新に用いら
れる直前に終了していればよい。

【００９８】本実施の形態の追尾装置に対して、目標物
の情報が図８のようになっており、許容されている処理
遅延も図８の角度換算で２０゜程度だとした場合、図８
の網かけ部分の観測を行なっている間、追尾装置の各部
は行なうべき処理が無い。入力予測部１０は、この網か
けとなる時間帯を予測し、クラスタ分割前のデータに基
づく処理が可能であれば、次の動作を行なう。

【００９９】（１）クラスタ分割前のデータをディスク
１１から取り出し、組合せ推論部５に送る。

【０１００】（２）組合せ推論部５は通常の処理を行な
い、処理結果を目標物航跡更新部６に送る。

【０１０１】（３）目標物航跡更新部６は、新しい結果
に基づき、更新情報を書き換え、その結果を予測領域生
成部２に送る。

【０１０２】（４）予測領域生成部２は、新しい更新情
報に基づき、新たに予測領域生成し、クラスタ生成部３
と入力予測部１０に伝達する。

【０１０３】（５）クラスタ生成部３は、予測領域情報
を伝達された内容に基づいて更新する。

【０１０４】以上により、分割前の値に基づく処理を行
なうことができる。

【０１０５】この実施の形態においては、追尾処理を行
った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラス
タの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行うよう
にしたので、演算余力がない場合には演算量を低くして
演算を行い、演算余力がある場合には、分割前の情報に
基づく処理を行うので、追尾性能を上げることができ、
常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うこ
とができる。

【０１０６】実施の形態２０．実施の形態１９では、分
割前のクラスタをそのまま処理するものとしていたが、
分割前の処理をそのまま実行する程の余裕はない場合に
は、演算余力に応じて、異なる分割方法によって再計算
を行なうという方法もある。例えば、実施例３で示した
ようなのりしろとなる領域を持たない分割方式で行なっ
た計算を、実施例１７で示したのりしろ付きの分割方式
で行なった計算に変えるという方法等が例として挙げら
れる。

【０１０７】この実施の形態においては、追尾処理を行
った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラス
タの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行い、そ
れ程の余力がない場合には、演算余力に応じて別の分割
方法で分割したクラスタについて追尾処理を行うように
したので、演算余力がある場合には、分割前の情報に基
づく処理を行い、それ程の余力がない場合にも、別の分
割方法で分割したクラスタにおいて再度演算を行って追
尾処理を行うようにしたので、常に演算能力に見合った
最良の追尾性能で処理を行うことができる。

【０１０８】

【発明の効果】この発明は、複数の目標物に対して個々
に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なり
がある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとし
て扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物
の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域
生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラス
タを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成
手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点
との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推
論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標
物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備
えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行な
うクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅
に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのよう
な組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能
力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現するこ
とができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾
装置を安価に提供することができるという効果が得られ
る。

【０１０９】また、分割クラスタ生成手段が、複数の目
標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結
して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定
の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割
するクラスタ分割部と、から構成されているので、重な
りを有するすべての予測領域をまず無条件に連結させ、
次に、所定の条件に基づいてそのクラスタの分割を行う
ようにしたので、分割クラスタ生成処理が容易であると
ともに、所定の条件に基づいて分割された分割クラスタ
について追尾処理を行うので、演算量を低く抑えること
ができるという効果が得られる。

【０１１０】また、分割クラスタ生成手段が、複数の目
標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基
づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分
割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部か
ら構成されているので、クラスタを生成する時点で、予
め、所定の条件による制限をつけてクラスタの生成を行
うので、処理時間が短縮されるとともに、所定の条件に
基づいて分割された分割クラスタについて追尾処理を行
うので、演算量を低く抑えることができるという効果が
得られる。

【０１１１】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生
成するようにしたので、すなわち、例えば、目標物の個
数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生
成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処
理が容易であり、処理時間も短くすることができ、ま
た、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値
以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必
要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置におい
ても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演
算量のばらつきを比較的少なくすることができるという
効果が得られる。

【０１１２】また、分割クラスタ生成手段が、観測点の
個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生
成するようにしたので、すなわち、例えば、観測点の個
数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生
成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処
理が容易であり、処理時間も短くすることができ、ま
た、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値
以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必
要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置におい
ても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演
算量のばらつきを比較的少なくすることができるという
効果が得られる。

【０１１３】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点
に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下に
なるように分割クラスタを生成するようにしたので、観
測点数と目標物数の両方を考慮した条件によって分割ク
ラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたの
で、観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、
その逆のような場合においても、確実に、組合せ推論手
段以降の演算における演算量を閾値以下に低く抑えるこ
とができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少な
いため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可
能であるという効果が得られる。

【０１１４】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と
観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾
値以下になるように分割クラスタを生成するようにした
ので、観測点数と目標物数の両方を考慮して、組合せ推
論手段以降の演算において使用する記憶容量の値が閾値
以下になるように分割クラスタ生成手段がクラスタの分
割を行うようにしたので、メモリ等の記憶容量が十分で
ない場合においても、確実に、組合せ推論手段以降の演
算における演算量及び使用する記憶容量を低く抑えるこ
とができ、その結果、個々のクラスタの処理に必要な演
算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置において
も処理が可能であるという効果が得られる。

【０１１５】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分
割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理
の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタであるの
で、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演
算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であると
いう効果が得られる。

【０１１６】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分
割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理
の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まるクラスタ
であるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少
なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能
であるという効果が得られる。

【０１１７】また、分割クラスタ生成手段が、目標物の
予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分
割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、
以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収ま
る中心座標の目標物を有するクラスタであるので、個々
のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の
小さい追尾装置においても処理が可能である。

【０１１８】また、分割クラスタ生成手段が、観測点の
座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割ク
ラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演
算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる座標の観測点
を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に
必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置にお
いても処理が可能であるとともに、さらに、観測点に付
随している極座標を用いて閾値との比較を行うので、閾
値との比較が容易になるという利点がさらに得られる。

【０１１９】また、分割クラスタ生成手段が、観測点が
観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、
時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なうようにし
たので、個々のクラスタの処理に必要な演算量を低く抑
えることができるとともに、さらに、クラスタに含まれ
る複数の観測点が入力される時間に差がある場合、この
時間差に閾値を設け、時間差が設定した閾値を越える場
合、次の観測点の入力を待たずに、すべての観測点の入
力が済んでいる予測領域のみでクラスタを生成すること
が可能であるので、観測点の入力が済んでいる予測領域
に対する処理遅延を抑えることができるという効果が得
られる。

【０１２０】また、分割クラスタ生成手段が、分割クラ
スタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用い
た値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割
クラスタの生成を行うようにしたので、組合せ推論手段
以降の演算処理の負荷が均等になり、個々のクラスタの
処理に必要な演算量は少なくでき、演算能力の小さい追
尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラ
スタ間での演算量のばらつきを少なくすることができる
という効果が得られる。

【０１２１】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観
測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を
行うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタ
に共有されている観測点については、個々のクラスタに
対しての演算の際に処理対象にされてしまうので、複数
回演算対象になってしまうが、この発明においては、分
割後の複数のクラスタに共有される観測点数が少なくな
るような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を
最小に抑えることができる。

【０１２２】また、分割クラスタ生成手段が、生成され
る分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重な
りの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行
うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタに
共有されている領域の重なりについては、個々のクラス
タに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、
複数回演算対象になってしまうが、この発明において
は、分割後の複数のクラスタに共有される領域の重なり
が少なくなるような分割を選択するようにしたので、の
べ演算量を最小に抑えることができる。

【０１２３】また、分割クラスタ生成手段が、分割クラ
スタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なく
とも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成
した分割クラスタに付加するようにしたので、のりしろ
にあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上
げることができるとともに、クラスタを分割することに
より、個々のクラスタに必要な演算量を低く抑えること
ができる。

【０１２４】また、のりしろを、追尾処理対象となる目
標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とするよ
うにしたので、直接接続されている重要な領域に関する
情報が付加されるので、追尾の性能をさらに上げること
ができる。

【０１２５】また、のりしろを、分割の基準として用い
た分割基準に基づいて規定するようにしたので、観測対
象等の諸条件に合わせて、分割基準の種類を選択するよ
うにすれば、さらに利便性及び追尾性能を上げることが
できる。

【０１２６】また、目標物の追尾処理を行なった後に、
追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を
行なわなかった場合の追尾処理を行なうようにしたの
で、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じ
た場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合
の処理を行うようにしたので、演算余力がない場合には
演算量を低くして演算を行い、演算余力がある場合に
は、分割前の情報に基づく処理を行うので、追尾性能を
上げることができ、常に演算能力に見合った最良の追尾
性能で処理を行うことができる。

【０１２７】また、目標物の追尾処理を行った後に、追
尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件
で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なう
ようにしたので、追尾処理を行った後に、追尾装置に演
算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わ
なかった場合の処理を行い、それ程の余力がない場合に
は、演算余力に応じて別の分割方法で分割したクラスタ
について追尾処理を行うため、演算余力がある場合に
は、分割前の情報に基づく処理を行い、それ程の余力が
ない場合にも、別の分割方法で分割したクラスタにおい
て再度演算を行って追尾処理を行うので、常に演算能力
に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１における追尾装置の構
成を示したブロック図である。

【図２】本発明の実施の形態２における追尾装置の構
成を示したブロック図である。

【図３】本発明の実施の形態３における追尾装置の動
作を説明するための説明図である。

【図４】本発明の実施の形態８における追尾装置の動
作を説明するための説明図である。

【図５】本発明の実施の形態１５における追尾装置の
動作を説明するための説明図である。

【図６】本発明の実施の形態１７における追尾装置の
動作を説明するための説明図である。

【図７】本発明の実施の形態１９における追尾装置の
構成を示したブロック図である。

【図８】本発明の実施の形態１９における追尾装置の
動作を説明するための説明図である。

【図９】従来の追尾装置の動作を説明するための説明
図である。

【符号の説明】

１入力線、２予測領域生成部、３クラスタ生成
部、４クラスタ分割部、５組合せ推論部、６目標
物航跡更新部、７出力線、８ａ，８ｂ，８ｃ，８ｄ，
８ｅ転送線、９制限付クラスタ生成部、１０入力
予測部、１１ディスク。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の目標物に対して個々に移動先を範
囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合
に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱
い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成す
る予測領域生成手段と、上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラス
タを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成
手段と、個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観
測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合
せ推論手段と、上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物
の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えたことを特徴とする追尾装置。
【請求項２】上記分割クラスタ生成手段が、上記複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、上
記予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラス
タ生成部と、所定の条件に基づき、上記クラスタを複数の上記分割ク
ラスタに分割するクラスタ分割部と、から構成されていることを特徴とする請求項１記載の追
尾装置。
【請求項３】上記分割クラスタ生成手段が、上記複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所
定の条件に基づいて上記予測領域を連結させていき、上
記クラスタを複数に分割した上記分割クラスタを生成す
る制限付クラスタ生成部から構成されていることを特徴
とする請求項１記載の追尾装置。
【請求項４】上記分割クラスタ生成手段が、上記目標
物の個数に基づいて、上記クラスタを分割した分割クラ
スタを生成することを特徴とする請求項１ないし３のい
ずれかに記載の追尾装置。
【請求項５】上記分割クラスタ生成手段が、上記観測
点の個数に基づいて、上記クラスタを分割した分割クラ
スタを生成することを特徴とする請求項１ないし４のい
ずれかに記載の追尾装置。
【請求項６】上記分割クラスタ生成手段が、生成され
る上記分割クラスタの処理に必要な演算量を上記目標物
と上記観測点に基づいて予測し、予測した上記演算量が
所定の閾値以下になるように上記分割クラスタを生成す
ることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載
の追尾装置。
【請求項７】上記分割クラスタ生成手段が、生成され
る上記分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を上記
目標物と上記観測点に基づいて予測し、予測した上記記
憶容量が所定の閾値以下になるように上記分割クラスタ
を生成することを特徴とする請求項１ないし６のいずれ
かに記載の追尾装置。
【請求項８】上記分割クラスタ生成手段が、生成され
る上記分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるよう
に上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする請
求項１ないし７のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項９】上記分割クラスタ生成手段が、上記目標
物の上記予測領域の角度差に基づいて、上記クラスタが
分割された上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴
とする請求項１ないし８のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１０】上記分割クラスタ生成手段が、上記目
標物の上記予測領域の中心座標の角度差に基づいて、上
記クラスタが分割された上記分割クラスタの生成を行な
うことを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載
の追尾装置。
【請求項１１】上記分割クラスタ生成手段が、上記観
測点の座標の角度差に基づいて、上記クラスタが分割さ
れた上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする
請求項１ないし１０のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１２】上記分割クラスタ生成手段が、上記観
測点が上記観測点入力手段に入力される時間に時間差が
ある場合、上記時間差に基づいて上記分割クラスタの生
成を行なうことを特徴とする請求項１ないし１１のいず
れかに記載の追尾装置。
【請求項１３】上記分割クラスタ生成手段が、上記分
割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準
に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるよう
に、上記分割クラスタの生成を行うことを特徴とする請
求項１ないし１２のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１４】上記分割クラスタ生成手段が、生成さ
れる上記分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有さ
れる上記観測点の個数が最小となるように、上記分割ク
ラスタの生成を行うことを特徴とする請求項１ないし１
３のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１５】上記分割クラスタ生成手段が、生成さ
れる上記分割クラスタのうち少なくとも２つで共有され
る重なりの個数が最小となるように、上記分割クラスタ
の生成を行うことを特徴とする請求項１ないし１４のい
ずれかに記載の追尾装置。
【請求項１６】上記分割クラスタ生成手段が、分割ク
ラスタを生成する際に、生成される上記分割クラスタが
少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとし
て、生成した上記分割クラスタに付加することを特徴と
する請求項１ないし１５のいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１７】上記のりしろを、追尾処理対象となる
目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とする
ことを特徴とする請求項１６に記載の追尾装置。
【請求項１８】上記のりしろを、分割の基準として用
いた分割基準に基づいて規定することを特徴とする請求
項１６に記載の追尾装置。
【請求項１９】請求項１ないし１８のいずれかに記載
の追尾装置において、上記目標物の追尾処理を行なった
後に、上記追尾装置に演算余力が生じた場合に、上記ク
ラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なう
ことを特徴とする追尾装置。
【請求項２０】請求項１ないし１８のいずれかに記載
の追尾装置において、上記目標物の追尾処理を行った後
に、上記追尾装置の演算余力に応じて、上記クラスタを
異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追
尾処理を行なうことを特徴とする追尾装置。