JP2003506785A - 静止物体検出の方法および装置 - Google Patents
静止物体検出の方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
本発明は、検出された静止物体が感知された位置に正常に存在しない尤度を測定するシステムおよび方法を提供する。そのようなシステムおよび方法を、本発明からの情報が通信される他のシステムによって使用して、衝突警告システム、衝突回避システム、および／または適応クルーズ・コントロール・システムなどのオンボード物体検出システムでの擾乱警報を最小にすることができる。このシステムには、少なくとも目標物体を感知でき、目標物体に関連するデータを供給できる、少なくとも１つの車載センサが含まれる。このシステムには、機械または車両の位置に関連するデータを判定でき、供給できる位置決めデバイスと、センサからのデータおよび位置決めデバイスからのデータを受け取る処理ユニットも含まれる。処理ユニットは、基準記憶装置からの前に記録されたデータとの比較に基づく、目標物体が正常に存在する物体でないことの確率推定値または尤度の尺度を判定するように構成される。
Description
【０００１】
（技術分野）
本発明は、たとえば運転者状況認識システム、車両衝突警告システム、衝突回
避システムおよび／または適応クルーズ・コントロール・システムを含む、静止
物体検出のシステムおよび方法に関する。具体的に言うと、本発明は、静止物体
検出の改良、および物体感知システムを使用して検出された物体が現在感知され
た位置に正常に存在しない尤度の正確な判定に関する。
避システムおよび／または適応クルーズ・コントロール・システムを含む、静止
物体検出のシステムおよび方法に関する。具体的に言うと、本発明は、静止物体
検出の改良、および物体感知システムを使用して検出された物体が現在感知され
た位置に正常に存在しない尤度の正確な判定に関する。
【０００２】
（技術の背景）
物体検出システムは、物体との衝突の恐れがある、地上の自走機および車両で
の使用を含む、さまざまな環境で有用になる可能性がある。そのような地上の自
走機および車両には、地下または露天掘りの鉱山機械、オンロード車、オフロー
ド車、ロボット機などを含めることができる。そのような機械が使用されるさま
ざまな環境で、さまざまな障害物および物体が、機械の可能な進路内にあり、検
出およびしばしば回避が望まれることは明白である。たとえば、車両が、車両の
可能な進路内の物体の可視性がない条件に遭遇する場合がある。物体が衝突の潜
在性を示すことをオンボード・センサが検出した時に、必ず商用車両または乗用
車両の運転手に警告を提供するために、衝突警告システムが現在開発されている
。安全に関して、これらのシステムは、システムが善意の障害物目標を見落とさ
ないようにするために、識別された目標物体が潜在的な衝突障害物であるかどう
かの判断において低い閾値を使用しなければならない。これは、衝突警告システ
ムが、時々、非障害物目標または「ロード・ファーニチュア（ｒｏａｄ ｆｕｒ
ｎｉｔｕｒｅ）」などのクラッタに応答して衝突警報を生成することをもたらす
。通常の非障害物目標には、道路標識、橋、塀、ガード・レール、路側バーム（
ｂｕｒｍ）などが含まれる。これらの「偽」警報は、「擾乱警報」とも称するが
、不快であり、非常にしばしば発生するので、運転者の反応が遅れるか、運転者
が警告を無視し、善意の警告に反応しなくなる可能性がある。そのような非障害
物の真の障害物からの区別が劣悪であることによって、そのような衝突警告シス
テムの有効性および信頼性が制限される。
の使用を含む、さまざまな環境で有用になる可能性がある。そのような地上の自
走機および車両には、地下または露天掘りの鉱山機械、オンロード車、オフロー
ド車、ロボット機などを含めることができる。そのような機械が使用されるさま
ざまな環境で、さまざまな障害物および物体が、機械の可能な進路内にあり、検
出およびしばしば回避が望まれることは明白である。たとえば、車両が、車両の
可能な進路内の物体の可視性がない条件に遭遇する場合がある。物体が衝突の潜
在性を示すことをオンボード・センサが検出した時に、必ず商用車両または乗用
車両の運転手に警告を提供するために、衝突警告システムが現在開発されている
。安全に関して、これらのシステムは、システムが善意の障害物目標を見落とさ
ないようにするために、識別された目標物体が潜在的な衝突障害物であるかどう
かの判断において低い閾値を使用しなければならない。これは、衝突警告システ
ムが、時々、非障害物目標または「ロード・ファーニチュア（ｒｏａｄ ｆｕｒ
ｎｉｔｕｒｅ）」などのクラッタに応答して衝突警報を生成することをもたらす
。通常の非障害物目標には、道路標識、橋、塀、ガード・レール、路側バーム（
ｂｕｒｍ）などが含まれる。これらの「偽」警報は、「擾乱警報」とも称するが
、不快であり、非常にしばしば発生するので、運転者の反応が遅れるか、運転者
が警告を無視し、善意の警告に反応しなくなる可能性がある。そのような非障害
物の真の障害物からの区別が劣悪であることによって、そのような衝突警告シス
テムの有効性および信頼性が制限される。
【０００３】
現在、商用車両および乗用車両で使用するための、複数のタイプの車両ベース
の衝突警告製品および適応クルーズ・コントロール製品がある。第１のシステム
を、適応クルーズ・コントロール（ＡＣＣ）と称する。ＡＣＣは、クルーズ・コ
ントロールがシステムの「快適さと便利さ」を改善するのに携わる時に、移動す
る車両の前の物体を検出する能力を有する、従来のクルーズ・コントロールに対
する機能強化である。これは、運転者が、やはり潜在的な障害物に注意を払い、
応答しなければならないので、安全システムとしては使用されず、従来のクルー
ズ・コントロールと比較して、これを使用することによって安全上の利益ももた
らされるという証拠が存在するにもかかわらず、しばしば、単に「より便利」な
形のクルーズ・コントロールとしてマーケティングされる。ＡＣＣホスト車両が
、そのクルーズコントロール設定速度でクルーズしている時に、ＡＣＣは、自動
的にホスト車両の速度を下げて、同じレーンの前方で多少遅く移動している車両
の速度に合わせ、「適当な」車間距離を確立するが、この車間距離は、多くのＡ
ＣＣ設計では、運転者が、定義済みの最小および最大の距離限界内で設定する役
割を有する。その後、ＡＣＣは、「距離コントロール」モードに入り、前方車両
が存在する限り、その車両の速度に合わせる（それがホスト車両の設定速度を超
えて加速しない限り）。別の車両が割り込み、同じレーンにとどまる場合には、
ＡＣＣは、ホスト車両を減速させて、「適当な」距離を再確立し、「距離コント
ロール」モードに再入する。どちらかの車両がレーンを変更したのでレーンの前
方が空いた時には、必ず、ＡＣＣが、ホスト車両をスムーズにそのクルーズコン
トロール設定速度まで加速させ、より遅い車両がそのレーンの前方で再び検出さ
れるまでその速度を保つ。ＡＣＣは、通常は、独立型の前方監視センサ・システ
ムを使用するが、このシステムは、許容不能な数の擾乱警報を生成せずに、検出
された物体が実際に道路上でホスト車両のレーンにいるかどうかを正確に判断す
ることができない。したがって、一般に、自動車産業では、ＡＣＣが、この情況
に対処するように設計されていないと理解されており、一部のＡＣＣシステムは
、それが移動していることを運転者が認識できないほどに低速で同一レーンを移
動している車両に応答しないように設計されている。この理由は、ＡＣＣが停止
している車両に応答するかしなければならないという誤った印象を運転者に与え
ないようにすることであり、その結果、そのようなＡＣＣは、この人的要因の考
慮に起因して、提供できるものより低い機能性を提供することになる。物体を感
知し、静止物体を区別する能力が改良されれば、改良された版のＡＣＣを開発し
て、ホスト車両のレーン内のすべての車両に、最初に検出された時にそれが通常
のハイウェイでの速度で移動しているか、低速で移動しているか、停止しようと
しているか、静止しているかにかかわらずに応答する能力などの、追加の機能を
提供することができる。
の衝突警告製品および適応クルーズ・コントロール製品がある。第１のシステム
を、適応クルーズ・コントロール（ＡＣＣ）と称する。ＡＣＣは、クルーズ・コ
ントロールがシステムの「快適さと便利さ」を改善するのに携わる時に、移動す
る車両の前の物体を検出する能力を有する、従来のクルーズ・コントロールに対
する機能強化である。これは、運転者が、やはり潜在的な障害物に注意を払い、
応答しなければならないので、安全システムとしては使用されず、従来のクルー
ズ・コントロールと比較して、これを使用することによって安全上の利益ももた
らされるという証拠が存在するにもかかわらず、しばしば、単に「より便利」な
形のクルーズ・コントロールとしてマーケティングされる。ＡＣＣホスト車両が
、そのクルーズコントロール設定速度でクルーズしている時に、ＡＣＣは、自動
的にホスト車両の速度を下げて、同じレーンの前方で多少遅く移動している車両
の速度に合わせ、「適当な」車間距離を確立するが、この車間距離は、多くのＡ
ＣＣ設計では、運転者が、定義済みの最小および最大の距離限界内で設定する役
割を有する。その後、ＡＣＣは、「距離コントロール」モードに入り、前方車両
が存在する限り、その車両の速度に合わせる（それがホスト車両の設定速度を超
えて加速しない限り）。別の車両が割り込み、同じレーンにとどまる場合には、
ＡＣＣは、ホスト車両を減速させて、「適当な」距離を再確立し、「距離コント
ロール」モードに再入する。どちらかの車両がレーンを変更したのでレーンの前
方が空いた時には、必ず、ＡＣＣが、ホスト車両をスムーズにそのクルーズコン
トロール設定速度まで加速させ、より遅い車両がそのレーンの前方で再び検出さ
れるまでその速度を保つ。ＡＣＣは、通常は、独立型の前方監視センサ・システ
ムを使用するが、このシステムは、許容不能な数の擾乱警報を生成せずに、検出
された物体が実際に道路上でホスト車両のレーンにいるかどうかを正確に判断す
ることができない。したがって、一般に、自動車産業では、ＡＣＣが、この情況
に対処するように設計されていないと理解されており、一部のＡＣＣシステムは
、それが移動していることを運転者が認識できないほどに低速で同一レーンを移
動している車両に応答しないように設計されている。この理由は、ＡＣＣが停止
している車両に応答するかしなければならないという誤った印象を運転者に与え
ないようにすることであり、その結果、そのようなＡＣＣは、この人的要因の考
慮に起因して、提供できるものより低い機能性を提供することになる。物体を感
知し、静止物体を区別する能力が改良されれば、改良された版のＡＣＣを開発し
て、ホスト車両のレーン内のすべての車両に、最初に検出された時にそれが通常
のハイウェイでの速度で移動しているか、低速で移動しているか、停止しようと
しているか、静止しているかにかかわらずに応答する能力などの、追加の機能を
提供することができる。
【０００４】
もう１つの製品を、前方衝突警告システム（Ｆ−ＣＷＳ）と称する。Ｆ−ＣＷ
Ｓは、運転者に対する助言システムとして動作し、運転者は、通常の形で車両を
操作し、安全動作に関する全責任を負う。移動する車両および静止している車両
または他の大きい物体を伴う広範囲の潜在的に危険な状況について、さまざまな
警告が与えられる。ＡＣＣと異なって、Ｆ−ＣＷＳは、クルーズ・コントロール
の動作中ではなく、運転者が車両を完全に制御している間に動作するように設計
され、ホスト車両の期待される進路にあるとＦ−ＣＷＳによって判断された静止
物体を伴う状況を含む、広範囲の潜在的に危険な情況について運転者に警告する
ように設計される。通常の路側または頭上のハイウェイ構造物と比較した時の、
車両の進路内の停止した車両または他の静止物体の区別の困難さに起因して、こ
のタイプの現在の製品は、時々、障害物がない時に潜在的な衝突について運転者
に警告し、擾乱警報をもたらす。これが、そのような製品がまず商用車両に導入
され、商用車両製品が現在使用されている市場（米国を含む）であっても乗用車
両に導入されていないことの主な原因であると広く考えられている。時々の擾乱
警報は、商用車両を運転する職業運転手にとって不快になる可能性があるが、そ
のような運転手は、一般に、これらの製品の使用および限界に関する特定のトレ
ーニングを受け、長い運転経験を有し、しばしば、時々の擾乱警報をささいな気
を散らすものとみなす。しかし、はるかに少ない運転経験を有する可能性があり
、一般に商業運転者に類似する製品関連のトレーングを受けることを要求するこ
とができない乗用車の運転手が、Ｆ−ＣＷＳなどの安全関連製品によって誤って
生成される擾乱警報に対して、予測できない形で反応する可能性があることが、
広く懸念されている。これらの擾乱警報を最小にする試みにおいて、さまざまな
手法が使用されてきた。そのような手法の１つでは、最終的な警告を遅延しなが
ら、検出された静止物体の見込みの高い位置およびホスト車両のレーンの前方の
期待される位置を評価するためにより多くの情報を取り上げることが含まれる。
静止物体が、予測されたホスト車両のレーン内にないと思われる場合には、通常
は、それが危険でないと判断される。その一方で、物体が障害物として確認され
た場合には、警告が遅れる。これによって、運転手が物体との衝突を避けるため
の応答時間がより短くなる。それと同時に、センサ・システムの視野角を意図的
に制限して、擾乱警報を減らすのを助けることができるが、これによって、シス
テムの有効な機能が制限される可能性がある。
Ｓは、運転者に対する助言システムとして動作し、運転者は、通常の形で車両を
操作し、安全動作に関する全責任を負う。移動する車両および静止している車両
または他の大きい物体を伴う広範囲の潜在的に危険な状況について、さまざまな
警告が与えられる。ＡＣＣと異なって、Ｆ−ＣＷＳは、クルーズ・コントロール
の動作中ではなく、運転者が車両を完全に制御している間に動作するように設計
され、ホスト車両の期待される進路にあるとＦ−ＣＷＳによって判断された静止
物体を伴う状況を含む、広範囲の潜在的に危険な情況について運転者に警告する
ように設計される。通常の路側または頭上のハイウェイ構造物と比較した時の、
車両の進路内の停止した車両または他の静止物体の区別の困難さに起因して、こ
のタイプの現在の製品は、時々、障害物がない時に潜在的な衝突について運転者
に警告し、擾乱警報をもたらす。これが、そのような製品がまず商用車両に導入
され、商用車両製品が現在使用されている市場（米国を含む）であっても乗用車
両に導入されていないことの主な原因であると広く考えられている。時々の擾乱
警報は、商用車両を運転する職業運転手にとって不快になる可能性があるが、そ
のような運転手は、一般に、これらの製品の使用および限界に関する特定のトレ
ーニングを受け、長い運転経験を有し、しばしば、時々の擾乱警報をささいな気
を散らすものとみなす。しかし、はるかに少ない運転経験を有する可能性があり
、一般に商業運転者に類似する製品関連のトレーングを受けることを要求するこ
とができない乗用車の運転手が、Ｆ−ＣＷＳなどの安全関連製品によって誤って
生成される擾乱警報に対して、予測できない形で反応する可能性があることが、
広く懸念されている。これらの擾乱警報を最小にする試みにおいて、さまざまな
手法が使用されてきた。そのような手法の１つでは、最終的な警告を遅延しなが
ら、検出された静止物体の見込みの高い位置およびホスト車両のレーンの前方の
期待される位置を評価するためにより多くの情報を取り上げることが含まれる。
静止物体が、予測されたホスト車両のレーン内にないと思われる場合には、通常
は、それが危険でないと判断される。その一方で、物体が障害物として確認され
た場合には、警告が遅れる。これによって、運転手が物体との衝突を避けるため
の応答時間がより短くなる。それと同時に、センサ・システムの視野角を意図的
に制限して、擾乱警報を減らすのを助けることができるが、これによって、シス
テムの有効な機能が制限される可能性がある。
【０００５】
物体をよりよく識別するようにセンサを改良する試みが行われてきたが、その
ようなセンサは、現在までに問題を解決していないか、商用車両または乗用車両
に組み込むには高価すぎる。水平走査と垂直走査の両方を実現し、詳細な物体感
知分解能を与える赤外線レーザ・センサが開発されたが、そのようなセンサは、
今のところ、悪天候において、および氷、雪、または道路のほこりによって反射
率が大幅に低下する可能性がある物体に関して、許容可能な形で動作できない。
レーダ技術は、これらの環境問題の多くを克服する可能性があるが、水平および
垂直の両方の走査を提供するレーダ製品は、非常に多くのハードウェアおよびソ
フトウェアの動作を必要とするので、商用車両および乗用車両での使用にははる
かに高価なままである。現在のレーダ・ベースの商用車両および乗用車両の製品
は、検出された物体に関する限られた情報すなわち、距離、相対速度、および水
平位置（時々推定水平幅が含まれる）を提供できる。これらのどれもが、検出さ
れた物体の垂直位置に関する情報を提供しないが、これは、進路内で検出された
物体が実際に車両の進路内にあるのか、単に頭上の構造であるのかに関する、非
常に近い範囲以外のすべてでの不確実性につながる可能性がある。独立型センサ
を使用する現在のＦ−ＣＷＳ技術を改良する他の試みでは、擾乱警報、特に、鋭
いカーブ、低い橋、トンネルおよび／または丘陵のために、検出された静止物体
が道路上でホスト車両の進路内にあるとシステムが誤ってみなす位置での擾乱警
報の作成が、解決されていない。車両での使用に関する技術的現状では、検出さ
れた静止物体が道路の高さにあるのか、おそらくは低い橋またはトンネル開口部
などの頭上の物体であるのかを信頼性のある形で検出することができない。前方
で水平座標上でホスト車両のレーンに一致することが検出された静止物体を正確
に突き止める能力は、物体が道路上と頭上のどちらにあるのかを判定するのに適
当ではない。
ようなセンサは、現在までに問題を解決していないか、商用車両または乗用車両
に組み込むには高価すぎる。水平走査と垂直走査の両方を実現し、詳細な物体感
知分解能を与える赤外線レーザ・センサが開発されたが、そのようなセンサは、
今のところ、悪天候において、および氷、雪、または道路のほこりによって反射
率が大幅に低下する可能性がある物体に関して、許容可能な形で動作できない。
レーダ技術は、これらの環境問題の多くを克服する可能性があるが、水平および
垂直の両方の走査を提供するレーダ製品は、非常に多くのハードウェアおよびソ
フトウェアの動作を必要とするので、商用車両および乗用車両での使用にははる
かに高価なままである。現在のレーダ・ベースの商用車両および乗用車両の製品
は、検出された物体に関する限られた情報すなわち、距離、相対速度、および水
平位置（時々推定水平幅が含まれる）を提供できる。これらのどれもが、検出さ
れた物体の垂直位置に関する情報を提供しないが、これは、進路内で検出された
物体が実際に車両の進路内にあるのか、単に頭上の構造であるのかに関する、非
常に近い範囲以外のすべてでの不確実性につながる可能性がある。独立型センサ
を使用する現在のＦ−ＣＷＳ技術を改良する他の試みでは、擾乱警報、特に、鋭
いカーブ、低い橋、トンネルおよび／または丘陵のために、検出された静止物体
が道路上でホスト車両の進路内にあるとシステムが誤ってみなす位置での擾乱警
報の作成が、解決されていない。車両での使用に関する技術的現状では、検出さ
れた静止物体が道路の高さにあるのか、おそらくは低い橋またはトンネル開口部
などの頭上の物体であるのかを信頼性のある形で検出することができない。前方
で水平座標上でホスト車両のレーンに一致することが検出された静止物体を正確
に突き止める能力は、物体が道路上と頭上のどちらにあるのかを判定するのに適
当ではない。
【０００６】
米国で商業使用されている唯一の既存の前方監視衝突警告システムでは、その
レーダ・センサにドップラベースの変調が使用されている。ドップラ処理は、放
出された信号と、検出された物体から反射された戻り信号との間の周波数の変化
を検出することによる物体の識別に基づき、この「ドップラ・シフト」は、セン
サの送信アンテナに対する検出された物体の相対速度に直接に関係する。通常は
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）法を使用する、モデム・ディジタル・レーダ信号処
理を用いると、そのようなレーダ・センサが、すべての検出された物体を、それ
らのドップラ周波数シフトに基づき、したがってセンサに対する相対速度に基づ
く、複数の別々の「ドップラ・ビン」カテゴリに分離するように設計される。車
両ベースのＡＣＣおよびＣＷＳに使用される通常のセンサの設計では、通常は、
物体の相対速度が、他の物体から１０分の数マイル毎時（数百メートル毎時）だ
け異なる場合に、物体を他の物体から別に識別することができる。実際には、こ
れは、これらのシステムについて総合的に非常に効果的であることがわかってい
るが、１つの結果は、レーダ・ビームの縁に近い物体に関する一部の例外を除い
て、レーダ・ビーム内で検出されるすべての静止物体が、同一の相対速度で移動
しているように見える（それらは固定されており、車両がある速度でそれらに向
かって移動している）ということである。そのようなドップラ・ベースのレーダ
は、相対速度ならびに個々の物体への距離（および、アンテナ設計によっては水
平角度）に関して極度に正確である。しかし、静止物体に関して、距離および水
平角度（供給される場合に）は、相対速度によって同一のドップラ・ビンに配置
されるすべての物体について計算され、静止物体の場合に、これが、別個の物体
が別個の物体として認識されない結果となり、大きい静止物体に対するみかけの
距離および水平角度が、レーダ・ビーム内の他の静止物体による強い影響を受け
る可能性がある。レーダ・ビームは、通常は、幅１２°、高さ４°を超えないの
で、かなり少ない量の静止環境が、結果に影響するが、物体の「反射率」または
エコー面積（ＲＣＳ）およびその物体のセンサへの近さが、強い影響を及ぼすの
で、初めて検出される時の個々の物体の「みかけの」位置は、その物理的位置に
関して正確でない（結果が他の静止物体によって影響されるので）だけではなく
、その「みかけの位置」が、センサが物体に近づくにつれて、しばしばセンサに
近づく方向に変化する。これは、個々の物体が、接近するにつれてレーダ・ビー
ムのより大きい部分を占め、したがって、遠距離の時よりも大きい影響を有する
という事実に起因する。さらに、距離自体が、レーダの帰還に強い影響を有し、
したがって、接近する際に、その距離の近さが、その物体およびそのドップラ・
ビン内の他のすべての物体の位置の計算により大きい影響を及ぼす。最終的な影
響は、個々の静止物体を、それらがドップラ・ベースのレーダ・センサにかなり
近い時でなければ正確に突き止めることができず、変化する距離で、それらの「
みかけの位置」が、接近するにつれて空間内で移動して見えるということである
。
レーダ・センサにドップラベースの変調が使用されている。ドップラ処理は、放
出された信号と、検出された物体から反射された戻り信号との間の周波数の変化
を検出することによる物体の識別に基づき、この「ドップラ・シフト」は、セン
サの送信アンテナに対する検出された物体の相対速度に直接に関係する。通常は
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）法を使用する、モデム・ディジタル・レーダ信号処
理を用いると、そのようなレーダ・センサが、すべての検出された物体を、それ
らのドップラ周波数シフトに基づき、したがってセンサに対する相対速度に基づ
く、複数の別々の「ドップラ・ビン」カテゴリに分離するように設計される。車
両ベースのＡＣＣおよびＣＷＳに使用される通常のセンサの設計では、通常は、
物体の相対速度が、他の物体から１０分の数マイル毎時（数百メートル毎時）だ
け異なる場合に、物体を他の物体から別に識別することができる。実際には、こ
れは、これらのシステムについて総合的に非常に効果的であることがわかってい
るが、１つの結果は、レーダ・ビームの縁に近い物体に関する一部の例外を除い
て、レーダ・ビーム内で検出されるすべての静止物体が、同一の相対速度で移動
しているように見える（それらは固定されており、車両がある速度でそれらに向
かって移動している）ということである。そのようなドップラ・ベースのレーダ
は、相対速度ならびに個々の物体への距離（および、アンテナ設計によっては水
平角度）に関して極度に正確である。しかし、静止物体に関して、距離および水
平角度（供給される場合に）は、相対速度によって同一のドップラ・ビンに配置
されるすべての物体について計算され、静止物体の場合に、これが、別個の物体
が別個の物体として認識されない結果となり、大きい静止物体に対するみかけの
距離および水平角度が、レーダ・ビーム内の他の静止物体による強い影響を受け
る可能性がある。レーダ・ビームは、通常は、幅１２°、高さ４°を超えないの
で、かなり少ない量の静止環境が、結果に影響するが、物体の「反射率」または
エコー面積（ＲＣＳ）およびその物体のセンサへの近さが、強い影響を及ぼすの
で、初めて検出される時の個々の物体の「みかけの」位置は、その物理的位置に
関して正確でない（結果が他の静止物体によって影響されるので）だけではなく
、その「みかけの位置」が、センサが物体に近づくにつれて、しばしばセンサに
近づく方向に変化する。これは、個々の物体が、接近するにつれてレーダ・ビー
ムのより大きい部分を占め、したがって、遠距離の時よりも大きい影響を有する
という事実に起因する。さらに、距離自体が、レーダの帰還に強い影響を有し、
したがって、接近する際に、その距離の近さが、その物体およびそのドップラ・
ビン内の他のすべての物体の位置の計算により大きい影響を及ぼす。最終的な影
響は、個々の静止物体を、それらがドップラ・ベースのレーダ・センサにかなり
近い時でなければ正確に突き止めることができず、変化する距離で、それらの「
みかけの位置」が、接近するにつれて空間内で移動して見えるということである
。
【０００７】
もう１つの潜在的な製品が、短距離衝突警告システム（Ｓ／Ｒ−ＣＷＳ）であ
る。現在、一般に駐車支援（Ｐａｒｋｉｎｇ Ａｉｄ）と称する、便利さ優先の
製品が、車両で使用可能であり、これは、機能を制限された駐車支援システムで
あり、一般に、超音波センサを使用して、ホスト車両が駐車中に前後の別の物体
に近づきすぎた時に運転者に警告する。これらのシステムは、非常に短い距離で
、非常に遅い速度で動作するだけで十分である。ほとんどの車両は、真後ろに大
きな盲点を有し、多数の商用車両が、直前に盲点を有し、したがって、特に車両
がバックしている間に、危険な情況について運転者に警報を出すように設計され
たＳ／Ｒ−ＣＷＳは、困難な設計要件を満たさなければならない。これらのシス
テムは、遊んでいるか運転者が知らないうちに車両の後ろにくる可能性がある人
、特に小さい子供を信頼性のある形ですばやく検出しなければならない。これら
のシステムは、車両が駐車場または作業区域での操縦に関する通常の速度で移動
している間または車庫への通路をバックしている間に、運転者が応答するのに適
当な時間でそのような検出について運転者に警告を提供しなければならない。そ
れを行い、安全上の理由から見落とされる検出を絶対最小限にするために、擾乱
警報の高い可能性を有することなく、現在の技術を用いてそのような独立のシス
テムを設計することは、困難である。許容可能な製品になるためには、そのよう
なシステムは、ごく少数の擾乱警報を有しなければならず、さもなければ、擾乱
警報が発生する可能性がある区域で運転者がクリティカルな警報を無視するとい
う危険を冒すことになる。
る。現在、一般に駐車支援（Ｐａｒｋｉｎｇ Ａｉｄ）と称する、便利さ優先の
製品が、車両で使用可能であり、これは、機能を制限された駐車支援システムで
あり、一般に、超音波センサを使用して、ホスト車両が駐車中に前後の別の物体
に近づきすぎた時に運転者に警告する。これらのシステムは、非常に短い距離で
、非常に遅い速度で動作するだけで十分である。ほとんどの車両は、真後ろに大
きな盲点を有し、多数の商用車両が、直前に盲点を有し、したがって、特に車両
がバックしている間に、危険な情況について運転者に警報を出すように設計され
たＳ／Ｒ−ＣＷＳは、困難な設計要件を満たさなければならない。これらのシス
テムは、遊んでいるか運転者が知らないうちに車両の後ろにくる可能性がある人
、特に小さい子供を信頼性のある形ですばやく検出しなければならない。これら
のシステムは、車両が駐車場または作業区域での操縦に関する通常の速度で移動
している間または車庫への通路をバックしている間に、運転者が応答するのに適
当な時間でそのような検出について運転者に警告を提供しなければならない。そ
れを行い、安全上の理由から見落とされる検出を絶対最小限にするために、擾乱
警報の高い可能性を有することなく、現在の技術を用いてそのような独立のシス
テムを設計することは、困難である。許容可能な製品になるためには、そのよう
なシステムは、ごく少数の擾乱警報を有しなければならず、さもなければ、擾乱
警報が発生する可能性がある区域で運転者がクリティカルな警報を無視するとい
う危険を冒すことになる。
【０００８】
詳細には述べないが、やはり擾乱警報を許す他の衝突警告システムがある。そ
のようなシステムで擾乱警報に関連する問題を克服すると、ＡＣＣ、Ｆ−ＣＷＳ
、Ｓ／Ｒ−ＣＷＳ、および他の関連システムのより多くの配置および受け入れが
可能になるだけではなく、高度な衝突回避システムの導入も可能になる。衝突回
避システムは、運転者に警告する能力を有するだけではなく、車両の速度低下ま
たは停止などの衝突回避を助ける処置を講ずる。これらのシステムは、ＡＣＣ、
Ｆ−ＣＷＳ、およびＳ／Ｒ−ＣＷＳ製品を用いて可能な改善を上回る、衝突を回
避し運転者の安全性を高める潜在能力を有する。さらに、ロボット機または類似
物などの自走機の使用の環境などのさまざまな他の環境では、信頼性のある物体
検出が必須であり、同様に、感知された物体が感知された位置に正常に存在する
かどうかの正確な測定によって、そのような機械の、ある場合には物体を避ける
ための、別の場合には物体を調査するための、動作が促進される。
のようなシステムで擾乱警報に関連する問題を克服すると、ＡＣＣ、Ｆ−ＣＷＳ
、Ｓ／Ｒ−ＣＷＳ、および他の関連システムのより多くの配置および受け入れが
可能になるだけではなく、高度な衝突回避システムの導入も可能になる。衝突回
避システムは、運転者に警告する能力を有するだけではなく、車両の速度低下ま
たは停止などの衝突回避を助ける処置を講ずる。これらのシステムは、ＡＣＣ、
Ｆ−ＣＷＳ、およびＳ／Ｒ−ＣＷＳ製品を用いて可能な改善を上回る、衝突を回
避し運転者の安全性を高める潜在能力を有する。さらに、ロボット機または類似
物などの自走機の使用の環境などのさまざまな他の環境では、信頼性のある物体
検出が必須であり、同様に、感知された物体が感知された位置に正常に存在する
かどうかの正確な測定によって、そのような機械の、ある場合には物体を避ける
ための、別の場合には物体を調査するための、動作が促進される。
【０００９】
したがって、当技術分野に、検出された静止物体が遠隔感知位置での環境内に
正常に存在する尤度を正確に測定する方法および装置の必要が残されている。そ
のような改良された測定機能によって、適応クルーズ・コントロール・システム
、衝突警告システムおよび／または衝突回避システムなどのシステムでの擾乱警
報の抑止が改良される。そのような改良された測定によって、感知システムが最
大有効範囲で最大能力で動作できるようにもなる。
正常に存在する尤度を正確に測定する方法および装置の必要が残されている。そ
のような改良された測定機能によって、適応クルーズ・コントロール・システム
、衝突警告システムおよび／または衝突回避システムなどのシステムでの擾乱警
報の抑止が改良される。そのような改良された測定によって、感知システムが最
大有効範囲で最大能力で動作できるようにもなる。
【００１０】
（発明の概要）
以上に示した問題を克服するために、本発明は、地理領域内でセンサによって
検出される静止物体についての遠隔感知された特性を、同じ地理領域内で位置決
め装置と共に動作する同様のセンサによって前に検出された特性と比較すること
に基づいて、これらの静止物体が異常である尤度を決定するためのシステムおよ
び方法を提供する。本発明は、ドップラ・ベースのレーダを含めた既知のあらゆ
るセンサ技術に等しく適用される。というのは、特定の車両位置から検出される
、見かけ上の相対位置を含めた検出静止物体の特性が、同じ車両位置で動作する
同様の技術のセンサによって前に検出された特性と比較され、その結果、車両位
置から計算される静止物体の「見かけ上の位置」が、同様の技術のセンサによる
同じ車両位置からの検出を用いて同様に計算された「見かけ上の位置」と比較さ
れるからである。この手法は、ドップラ・ベースのセンサから計算された「見か
け上の位置」に基づいて計算された絶対位置と、ナビゲーション・ベースのマッ
プ・データベースに記録された実際の物理位置とを比較することがどんなに詳細
かつ正確であろうとも、それに比べて大きな利点を有する。さらに本発明は、ド
ップラ・ベースでないセンサ・システムの場合でも利点をもたらす。これは本発
明が、同様のセンサによって前に検出された可能な他の特性に加えて信号リター
ンの比較も実現するからであり、これにより、位置に加えて、ある物体が通常位
置する位置にあるように見える複数の静止物体の存在を識別するのに役立つ情報
がもたらされる。このことは、１メートルよりも高い位置精度が得られないとき
に、位置の一致だけに基づく比較の不確実性を低減するのに役立つ。ナビゲーシ
ョン・ベースのマップ・データベースおよび同様のセンサを使用することに比べ
て、本発明はまた、接近経路における各地点からの信号リターン強度を通常そう
あるべき強度と比較する能力を提供することにより、静止物体が道路レベルにあ
っても高架にあっても確実に検出することの困難にも対処する。低い高架構造の
下にある静止物体の場合、相対位置は車両が接近するにつれて通常位置と一致す
ることになるが、通常ならこの位置で信号を返す唯一の静止物体であるはずの高
架構造に加えて、信号を返す道路レベルの物体が存在するので、戻り信号の大き
さは通常よりも大きいはずである。
検出される静止物体についての遠隔感知された特性を、同じ地理領域内で位置決
め装置と共に動作する同様のセンサによって前に検出された特性と比較すること
に基づいて、これらの静止物体が異常である尤度を決定するためのシステムおよ
び方法を提供する。本発明は、ドップラ・ベースのレーダを含めた既知のあらゆ
るセンサ技術に等しく適用される。というのは、特定の車両位置から検出される
、見かけ上の相対位置を含めた検出静止物体の特性が、同じ車両位置で動作する
同様の技術のセンサによって前に検出された特性と比較され、その結果、車両位
置から計算される静止物体の「見かけ上の位置」が、同様の技術のセンサによる
同じ車両位置からの検出を用いて同様に計算された「見かけ上の位置」と比較さ
れるからである。この手法は、ドップラ・ベースのセンサから計算された「見か
け上の位置」に基づいて計算された絶対位置と、ナビゲーション・ベースのマッ
プ・データベースに記録された実際の物理位置とを比較することがどんなに詳細
かつ正確であろうとも、それに比べて大きな利点を有する。さらに本発明は、ド
ップラ・ベースでないセンサ・システムの場合でも利点をもたらす。これは本発
明が、同様のセンサによって前に検出された可能な他の特性に加えて信号リター
ンの比較も実現するからであり、これにより、位置に加えて、ある物体が通常位
置する位置にあるように見える複数の静止物体の存在を識別するのに役立つ情報
がもたらされる。このことは、１メートルよりも高い位置精度が得られないとき
に、位置の一致だけに基づく比較の不確実性を低減するのに役立つ。ナビゲーシ
ョン・ベースのマップ・データベースおよび同様のセンサを使用することに比べ
て、本発明はまた、接近経路における各地点からの信号リターン強度を通常そう
あるべき強度と比較する能力を提供することにより、静止物体が道路レベルにあ
っても高架にあっても確実に検出することの困難にも対処する。低い高架構造の
下にある静止物体の場合、相対位置は車両が接近するにつれて通常位置と一致す
ることになるが、通常ならこの位置で信号を返す唯一の静止物体であるはずの高
架構造に加えて、信号を返す道路レベルの物体が存在するので、戻り信号の大き
さは通常よりも大きいはずである。
【００１１】
このようなシステムおよび方法は、衝突警告システム、衝突回避システム、お
よび／または適応クルーズ・コントロール・システムなど、搭載型の物体検出シ
ステムにおける擾乱警報を最小限に抑えるのに使用することができる。このシス
テムは、少なくとも静止目標物体を感知して目標物体に関係するデータを提供す
ることのできる、少なくとも１つの車両搭載型センサを備える。このシステムは
また、マシンまたは車両の位置に関係するデータを決定および提供することので
きる位置決め装置と、センサからのデータおよび位置決め装置からのデータを受
け取る処理ユニットとを備える。処理ユニットは、目標物体が通常は存在しない
物体であるかそうでない場合は異常である尤度の確率推定値または測定値を、前
に記録された基準記憶装置からのデータとの比較に基づいて決定するように構成
される。基準記憶装置は、目標物体が検出されているのと同じ地理領域内で動作
する間に少なくとも１つの同様のセンサおよび車両位置決め装置から得られた、
前に記録されたデータ、および／または前に記録されたそのようなデータから導
き出されたデータを記憶している。
よび／または適応クルーズ・コントロール・システムなど、搭載型の物体検出シ
ステムにおける擾乱警報を最小限に抑えるのに使用することができる。このシス
テムは、少なくとも静止目標物体を感知して目標物体に関係するデータを提供す
ることのできる、少なくとも１つの車両搭載型センサを備える。このシステムは
また、マシンまたは車両の位置に関係するデータを決定および提供することので
きる位置決め装置と、センサからのデータおよび位置決め装置からのデータを受
け取る処理ユニットとを備える。処理ユニットは、目標物体が通常は存在しない
物体であるかそうでない場合は異常である尤度の確率推定値または測定値を、前
に記録された基準記憶装置からのデータとの比較に基づいて決定するように構成
される。基準記憶装置は、目標物体が検出されているのと同じ地理領域内で動作
する間に少なくとも１つの同様のセンサおよび車両位置決め装置から得られた、
前に記録されたデータ、および／または前に記録されたそのようなデータから導
き出されたデータを記憶している。
【００１２】
本発明の目的は、遠隔から検出可能な目標静止物体の特性に基づいてその物体
が異常かどうか、したがって衝突物体などの真正物体かどうかを、センサの動作
距離限界までの距離で確実に評価するシステムを提供することである。
が異常かどうか、したがって衝突物体などの真正物体かどうかを、センサの動作
距離限界までの距離で確実に評価するシステムを提供することである。
【００１３】
本発明の別の目的は、このような目標静止物体の評価を衝突警告システムに提
供して、ドライバに警報を出すかどうか、およびどのように警報を出すかに関す
るその決定を向上させることであり、また、回避システムまたはＡＣＣシステム
に提供して、ドライバに警報を出すかどうか、およびどのように警報を出すか、
ならびにどのように車両を制御するかに関するその決定を向上させることである
。このようにして、本発明は、真正の危険目標を識別すること、および、多くの
陸上ベースの車両の動作環境でよくみられる危険でない様々な目標および／また
はクラッタに応答して生成される衝突警告を抑制することを助ける。
供して、ドライバに警報を出すかどうか、およびどのように警報を出すかに関す
るその決定を向上させることであり、また、回避システムまたはＡＣＣシステム
に提供して、ドライバに警報を出すかどうか、およびどのように警報を出すか、
ならびにどのように車両を制御するかに関するその決定を向上させることである
。このようにして、本発明は、真正の危険目標を識別すること、および、多くの
陸上ベースの車両の動作環境でよくみられる危険でない様々な目標および／また
はクラッタに応答して生成される衝突警告を抑制することを助ける。
【００１４】
本発明の別の目的は、異常な静止物体に対する状況認識の向上を車両のドライ
バまたは移動マシンのリモート・オペレータにもたらし、おそらくは衝突警告シ
ステム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムが警報またはその他の動作を
始める前に、ドライバまたはオペレータが状況の評価を開始できるようにするこ
とである。普通これは、通常は存在しないか他の理由で十分に異常である検出静
止物体の位置をドライバまたはリモート・オペレータに対して識別することによ
って行われる。衝突警告システム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムは
、異常な静止物体が危険でもあるかどうかを十分に評価するためにより多くの時
間を必要とすることがあるので、別のシステムが警報を出すか他のタイプの動作
を起こす前にドライバがそのような状況認識情報を受け取ることは大いに可能で
ある。状況認識情報によって識別される物体が危険ではないまでも異常に見える
ことにドライバまたはオペレータが同意する場合、このような異常だが危険でな
い物体の識別は、「擾乱警報」と考えるべきではなく、本発明の効果を減少させ
るべきではない。このような状況の一例は、ホスト車両のレーンに隣接した緊急
時レーンに自動車が停めてあるが、それがホスト車両のレーン内に入っているか
どうかを衝突警告システムまたは衝突回避システムが許容可能な確信をもって判
定するには遠すぎる状況である。異常な静止物体としてドライバの注意が喚起さ
れる場合、ドライバは、危険が多くある場合から全くない場合までを素早く認識
すべきだが、状況認識メッセージもなお理解することができ、したがってドライ
バまたはオペレータは、レーンの変更を開始することもでき、あるいは、誰かが
自動車の近くにいて、ホスト車両が接近しているのが見えずレーンの中に踏み込
んでくるといけないので、ドライバまたはオペレータは単により近づいて見るだ
けにすることもできる。このような状況認識情報は、通常、関連する衝突警告シ
ステム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムが動作するのと共に機能する
ことが予想されるが、場合によっては、完全な衝突警告システム、ＡＣＣシステ
ム、または衝突回避システムがアクティブに関わることなく、さらには存在する
こともなく、スタンドアロン機能として動作することもできる。
バまたは移動マシンのリモート・オペレータにもたらし、おそらくは衝突警告シ
ステム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムが警報またはその他の動作を
始める前に、ドライバまたはオペレータが状況の評価を開始できるようにするこ
とである。普通これは、通常は存在しないか他の理由で十分に異常である検出静
止物体の位置をドライバまたはリモート・オペレータに対して識別することによ
って行われる。衝突警告システム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムは
、異常な静止物体が危険でもあるかどうかを十分に評価するためにより多くの時
間を必要とすることがあるので、別のシステムが警報を出すか他のタイプの動作
を起こす前にドライバがそのような状況認識情報を受け取ることは大いに可能で
ある。状況認識情報によって識別される物体が危険ではないまでも異常に見える
ことにドライバまたはオペレータが同意する場合、このような異常だが危険でな
い物体の識別は、「擾乱警報」と考えるべきではなく、本発明の効果を減少させ
るべきではない。このような状況の一例は、ホスト車両のレーンに隣接した緊急
時レーンに自動車が停めてあるが、それがホスト車両のレーン内に入っているか
どうかを衝突警告システムまたは衝突回避システムが許容可能な確信をもって判
定するには遠すぎる状況である。異常な静止物体としてドライバの注意が喚起さ
れる場合、ドライバは、危険が多くある場合から全くない場合までを素早く認識
すべきだが、状況認識メッセージもなお理解することができ、したがってドライ
バまたはオペレータは、レーンの変更を開始することもでき、あるいは、誰かが
自動車の近くにいて、ホスト車両が接近しているのが見えずレーンの中に踏み込
んでくるといけないので、ドライバまたはオペレータは単により近づいて見るだ
けにすることもできる。このような状況認識情報は、通常、関連する衝突警告シ
ステム、ＡＣＣシステム、または衝突回避システムが動作するのと共に機能する
ことが予想されるが、場合によっては、完全な衝突警告システム、ＡＣＣシステ
ム、または衝突回避システムがアクティブに関わることなく、さらには存在する
こともなく、スタンドアロン機能として動作することもできる。
【００１５】
（発明の詳細な説明）
本発明は、感知システムによって確認された１つまたは複数の静止物体が、シ
ステムの使用されている移動マシンまたは車両の付近において通常存在する物体
であるか、そうではなく障害になる可能性があるかを、オペレータに警告するこ
とが意図されている場合であろうと、そうではなくこの付近にある物体を回避す
るように車両の動作を制御することが意図されている場合であろうと、統計ベー
スのアルゴリズムを使用して判定するシステムを提供する。本発明は、衝突警告
システム（ＣＷＳ）、衝突回避システム（ＣＡＳ）、および／または適応クルー
ズ・コントロール（ＡＣＣ）システムに関して述べるが、これらの適用例に加え
て、予期した場合でも予期しない場合でも目標物体の存在を検出する向上した能
力を用いて、多くの車両またはマシン適用例を改善することができることを理解
されたい。本発明は、危険を適切に識別できるようにし、本発明を用いない場合
に可能なよりも早く、または物体感知システムの能力の最大限まで適切な動作を
起こすことができるようにする追加の能力を提供する。
ステムの使用されている移動マシンまたは車両の付近において通常存在する物体
であるか、そうではなく障害になる可能性があるかを、オペレータに警告するこ
とが意図されている場合であろうと、そうではなくこの付近にある物体を回避す
るように車両の動作を制御することが意図されている場合であろうと、統計ベー
スのアルゴリズムを使用して判定するシステムを提供する。本発明は、衝突警告
システム（ＣＷＳ）、衝突回避システム（ＣＡＳ）、および／または適応クルー
ズ・コントロール（ＡＣＣ）システムに関して述べるが、これらの適用例に加え
て、予期した場合でも予期しない場合でも目標物体の存在を検出する向上した能
力を用いて、多くの車両またはマシン適用例を改善することができることを理解
されたい。本発明は、危険を適切に識別できるようにし、本発明を用いない場合
に可能なよりも早く、または物体感知システムの能力の最大限まで適切な動作を
起こすことができるようにする追加の能力を提供する。
【００１６】
後続の考察では主にＣＷＳに言及するが、これはＣＡＳ、ＡＣＣ、または関連
する他の任意のシステムを含むものと理解されたい。システムに採用されるセン
サはしばしば、検出システムまたは衝突警告システムの性能を制限する。一般に
、センサには３つの範疇、すなわち可視光、レーザ、およびレーダがある。可視
光センサは通常、ＣＣＤ技術を用いて車両前方の道路場面を取り込む。これらは
「ビジョン・センサ」とも呼ばれ、物体および位置の識別に用いられる非常に多
くの詳細を提供することができる。しかし現在、この技術は高価であり、悪天候
ではうまく作用しない。
する他の任意のシステムを含むものと理解されたい。システムに採用されるセン
サはしばしば、検出システムまたは衝突警告システムの性能を制限する。一般に
、センサには３つの範疇、すなわち可視光、レーザ、およびレーダがある。可視
光センサは通常、ＣＣＤ技術を用いて車両前方の道路場面を取り込む。これらは
「ビジョン・センサ」とも呼ばれ、物体および位置の識別に用いられる非常に多
くの詳細を提供することができる。しかし現在、この技術は高価であり、悪天候
ではうまく作用しない。
【００１７】
衝突警告システムで採用されるレーザ・センサは、通常、赤外スペクトルにお
いて動作する。一般に、安価なレーザ・ダイオードが放射を生成し、次いでこれ
は、当該領域にわたり様々な方法で整形および走査される。戻ってくる放射を、
レンズを通して取り込み、放射の強度を測定することができる。レーザをパルス
することで、経過時間計算によって非常に正確に距離を決定することができる。
これらの距離には、隔たっている距離、死点からの上下角度、および死点からの
左右角度が含まれる。レーザ・システムは安価であり、かつ優れた物体位置決め
能力を備えるが、これらの性能もまた、悪天候では劣化し、通常なら赤外線放射
を十分に反射して確実な検出を可能にするであろうテール・ランプや許可証プレ
ートなどの表面上についた道路汚れなどの異物のせいでも劣化する。
いて動作する。一般に、安価なレーザ・ダイオードが放射を生成し、次いでこれ
は、当該領域にわたり様々な方法で整形および走査される。戻ってくる放射を、
レンズを通して取り込み、放射の強度を測定することができる。レーザをパルス
することで、経過時間計算によって非常に正確に距離を決定することができる。
これらの距離には、隔たっている距離、死点からの上下角度、および死点からの
左右角度が含まれる。レーザ・システムは安価であり、かつ優れた物体位置決め
能力を備えるが、これらの性能もまた、悪天候では劣化し、通常なら赤外線放射
を十分に反射して確実な検出を可能にするであろうテール・ランプや許可証プレ
ートなどの表面上についた道路汚れなどの異物のせいでも劣化する。
【００１８】
レーダ・システムは、物体の検出に無線周波電磁放射を用い、通常、マイクロ
波周波またはミリメートル波周波に分割される。レーダ・システムは、前述の可
視光または赤外スペクトルにおいて動作するセンサなどで可能なよりもずっと広
範囲の悪天候で性能を落とさずに動作する能力を有する。しかし、レーダ・シス
テムは一般に、より高価であり、ビジョン・システムまたはレーザ・システムで
得られるのと同じレベルの物体解像度を達成するには、さらに高価なレーダ撮像
技術（すなわち垂直／水平走査レーダ、合成アパーチャ・レーダ）を採用しなけ
ればならない。この結果、現在入手可能なレーダ撮像システムは、検出される物
体について距離および左右位置（方位角）情報は提供するが、明示的な上下（仰
角）情報は提供しない。
波周波またはミリメートル波周波に分割される。レーダ・システムは、前述の可
視光または赤外スペクトルにおいて動作するセンサなどで可能なよりもずっと広
範囲の悪天候で性能を落とさずに動作する能力を有する。しかし、レーダ・シス
テムは一般に、より高価であり、ビジョン・システムまたはレーザ・システムで
得られるのと同じレベルの物体解像度を達成するには、さらに高価なレーダ撮像
技術（すなわち垂直／水平走査レーダ、合成アパーチャ・レーダ）を採用しなけ
ればならない。この結果、現在入手可能なレーダ撮像システムは、検出される物
体について距離および左右位置（方位角）情報は提供するが、明示的な上下（仰
角）情報は提供しない。
【００１９】
陸上車両上で利用されている現在のレーダ・システムは、レーダ信号を変調す
るために３つの主要な方法のうちの１つを用いる。すなわち、パルス・ドップラ
、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ランプ、および周波数シフトキー（ＦＳＫ）で
ある。変調は通常、信号方向技法と組み合わせる。好ましい方向技法は水平およ
び垂直走査ナロー・ビームだが、これは現在、レーザ・センサを除いてはコスト
が法外に高い。通常用いられる技法として、水平走査が挙げられる。これは正確
な結果をもたらすことができるが、垂直データはもたらさない。スイッチド・ビ
ームも挙げられるが、これは通常、より正確さの低い結果をもたらし、垂直デー
タはもたらさない。水平モノパルスも挙げられ、これは通常、より正確な結果を
もたらすが、やはり垂直データはもたらさない。これらのシステムにおける技術
が向上してより安価になったとき、これらの困難の多くは克服されて、追加の能
力が提供されるであろうことを理解されたい。
るために３つの主要な方法のうちの１つを用いる。すなわち、パルス・ドップラ
、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ランプ、および周波数シフトキー（ＦＳＫ）で
ある。変調は通常、信号方向技法と組み合わせる。好ましい方向技法は水平およ
び垂直走査ナロー・ビームだが、これは現在、レーザ・センサを除いてはコスト
が法外に高い。通常用いられる技法として、水平走査が挙げられる。これは正確
な結果をもたらすことができるが、垂直データはもたらさない。スイッチド・ビ
ームも挙げられるが、これは通常、より正確さの低い結果をもたらし、垂直デー
タはもたらさない。水平モノパルスも挙げられ、これは通常、より正確な結果を
もたらすが、やはり垂直データはもたらさない。これらのシステムにおける技術
が向上してより安価になったとき、これらの困難の多くは克服されて、追加の能
力が提供されるであろうことを理解されたい。
【００２０】
パルス・ドップラ変調は、レーザ・パルスと同様に作用して、経過時間計算を
用いて物体までの正確な距離を直接に計算する。必要な処理を減らすために、検
出された物体は通常、「距離ビン」と呼ばれる、設計に対して選択された設定量
の距離範囲にソートされる。車両レーダの場合は通常、１メートルが「距離ビン
」サイズに選択される。選択された伝送周波が周期的に、ごく短時間にわたって
より高い周波数にパルスされ、次いで元の伝送周波に戻される。戻り信号は、物
体の別々の「距離ビン」に処理することができ、これらのビン内で物体は様々な
ドップラ「ビン」に処理されて、センサに対して相対的に異なる速度で動いてい
る物体が分離される。
用いて物体までの正確な距離を直接に計算する。必要な処理を減らすために、検
出された物体は通常、「距離ビン」と呼ばれる、設計に対して選択された設定量
の距離範囲にソートされる。車両レーダの場合は通常、１メートルが「距離ビン
」サイズに選択される。選択された伝送周波が周期的に、ごく短時間にわたって
より高い周波数にパルスされ、次いで元の伝送周波に戻される。戻り信号は、物
体の別々の「距離ビン」に処理することができ、これらのビン内で物体は様々な
ドップラ「ビン」に処理されて、センサに対して相対的に異なる速度で動いてい
る物体が分離される。
【００２１】
ＦＭＣＷランプ方法は周波数の経時変化を用いるが、これにより、戻り信号対
ブロードキャスト信号の変調パターンの変化に基づいて、観測される物体につい
て正確な距離および相対速度を計算することができる。この手法を用いると、通
常、個々の移動物体または静止物体を、それらの距離および水平位置に基づいて
、独立した別々の物体として識別することができる。
ブロードキャスト信号の変調パターンの変化に基づいて、観測される物体につい
て正確な距離および相対速度を計算することができる。この手法を用いると、通
常、個々の移動物体または静止物体を、それらの距離および水平位置に基づいて
、独立した別々の物体として識別することができる。
【００２２】
ＦＳＫはＦＭＣＷの単純なバージョンであり、ある期間にわたり２つ以上の周
波数間で周波数を階段関数で交互に変える。距離と速度は、相互に独立して決定
される。この技術は通常、単一の送信ビームおよび重複する２つの受信ビームを
使用して検出物体それぞれの方位角を導き出すアンテナを含むモノパルス方向技
法と共に用いられる。このシステムを用いると、距離、速度、および方位の測定
は非常に正確である。しかし、ＦＳＫはドップラ・ベースの技術であり、センサ
に対する個々の物体の相対速度に基づいてそれらの物体を認識するので、同じ速
度で（設定された狭い範囲内で）動いているものはすべて同じ物体と見なす。こ
のことは、各物体に対する距離および方位角が、レーダによって同じ相対速度で
観測されるものすべての中心について正確であることを意味する。動いている車
両の場合は、２つの車両の速度が混同されるほど近く一致することはあり得ない
ので、このことは普通は重要でない。しかし静止物体の場合は、残りの静止世界
と同じ速度で車両に向かって（動いている車両上のセンサに対して相対的に）「
動いている」ので、静止環境と離れた別々の物体としては検出されない。沿道の
個々の物体は、静止環境と比較してそのレーダ断面積（ＲＣＳ）が大きい場合、
かつその静止環境よりも車両に近い場合（焦点の狭いビーム内でしか検出しない
レーダ・センサから見て少なくとも）は、距離および方位角の計算により大きく
影響することになる。この結果、ＦＳＫ／モノパルス・センサの正確な位置決め
能力は、雑然とした静止環境で個々の静止物体を位置決めする場合には、少なく
とも当該の物体がビーム内の唯一の物体になるように（または少なくとも最もレ
ーダ・リターンの大きい物体になるように）車両が十分に近づかない限り／近づ
くまで、いくぶん制限される。この状況はまた、やはり同じ相対速度で動いてい
る物体が所与の「距離ビン」に処理されるパルス・ドップラ処理にも当てはまる
。
波数間で周波数を階段関数で交互に変える。距離と速度は、相互に独立して決定
される。この技術は通常、単一の送信ビームおよび重複する２つの受信ビームを
使用して検出物体それぞれの方位角を導き出すアンテナを含むモノパルス方向技
法と共に用いられる。このシステムを用いると、距離、速度、および方位の測定
は非常に正確である。しかし、ＦＳＫはドップラ・ベースの技術であり、センサ
に対する個々の物体の相対速度に基づいてそれらの物体を認識するので、同じ速
度で（設定された狭い範囲内で）動いているものはすべて同じ物体と見なす。こ
のことは、各物体に対する距離および方位角が、レーダによって同じ相対速度で
観測されるものすべての中心について正確であることを意味する。動いている車
両の場合は、２つの車両の速度が混同されるほど近く一致することはあり得ない
ので、このことは普通は重要でない。しかし静止物体の場合は、残りの静止世界
と同じ速度で車両に向かって（動いている車両上のセンサに対して相対的に）「
動いている」ので、静止環境と離れた別々の物体としては検出されない。沿道の
個々の物体は、静止環境と比較してそのレーダ断面積（ＲＣＳ）が大きい場合、
かつその静止環境よりも車両に近い場合（焦点の狭いビーム内でしか検出しない
レーダ・センサから見て少なくとも）は、距離および方位角の計算により大きく
影響することになる。この結果、ＦＳＫ／モノパルス・センサの正確な位置決め
能力は、雑然とした静止環境で個々の静止物体を位置決めする場合には、少なく
とも当該の物体がビーム内の唯一の物体になるように（または少なくとも最もレ
ーダ・リターンの大きい物体になるように）車両が十分に近づかない限り／近づ
くまで、いくぶん制限される。この状況はまた、やはり同じ相対速度で動いてい
る物体が所与の「距離ビン」に処理されるパルス・ドップラ処理にも当てはまる
。
【００２３】
本発明は、ドップラ処理を必要とするセンサを含め、同じ「ドップラ・ビン」
中の静止物体を通常なら別々に識別することのできない前述のいずれかのセンサ
と共に作用するように意図されている。静止物体のドップラ処理によって複雑さ
が生じる可能性があるため、この考察では、ドップラ・ベースのセンサ・システ
ムと共に使用されたときの本発明の挙動に焦点を絞る。
中の静止物体を通常なら別々に識別することのできない前述のいずれかのセンサ
と共に作用するように意図されている。静止物体のドップラ処理によって複雑さ
が生じる可能性があるため、この考察では、ドップラ・ベースのセンサ・システ
ムと共に使用されたときの本発明の挙動に焦点を絞る。
【００２４】
外向きのセンサ・システムがインストールされた車両では、同じ経路を繰り返
し辿る場合に同じ静止物体が存在する場合は、経路に沿った所与の各地点でセン
サによって検出される物体の特性が、同じ経路を運転して通るたびに（いくらか
の統計上のばらつきの範囲内で）一貫しており反復可能であるはずである。これ
らの特性には、距離、方位角、信号リターン強度、および／または仰角を含める
ことができるが、これらに限定しない。この経路に沿って車両のセンサ・システ
ムによって検出される特性はまた、観測領域に静止物体が追加された場合または
そこから除去された場合には変化するはずである。しかし、具体的にドップラ・
ベースのレーダ・センサの場合では、変化量は、追加（または除去）された物体
が、レーダのビーム内にある他のレーダ反映物体と比較した相対ＲＣＳおよび相
対位置からみてどれだけ影響を有するかによって決まる。ドップラ・ベースのセ
ンサを使用すると、新しい静止物体が追加されてもそれによって追加の物体が識
別されることにならない場合もある。しかし、経路に沿った近くの領域で静止物
体に対して検出される１つまたは複数の特性が変化するはずであり、検出される
特性の変化の大きさを調べて、異常な静止物体が実際に存在する尤度を推定する
ことができる。本発明によれば、同様のセンサを有する車両が複数回にわたって
通過することから得られたデータを記憶して基準データベースを生み出すが、こ
の基準データベースは、車両が同じ経路に遭遇したときはいつでも比較のために
アクセスされる。前述のいずれかのセンサ・システム、または開発される新しい
感知システムを使用して、後述するように本発明の基準データベースを生み出す
ことができる。
し辿る場合に同じ静止物体が存在する場合は、経路に沿った所与の各地点でセン
サによって検出される物体の特性が、同じ経路を運転して通るたびに（いくらか
の統計上のばらつきの範囲内で）一貫しており反復可能であるはずである。これ
らの特性には、距離、方位角、信号リターン強度、および／または仰角を含める
ことができるが、これらに限定しない。この経路に沿って車両のセンサ・システ
ムによって検出される特性はまた、観測領域に静止物体が追加された場合または
そこから除去された場合には変化するはずである。しかし、具体的にドップラ・
ベースのレーダ・センサの場合では、変化量は、追加（または除去）された物体
が、レーダのビーム内にある他のレーダ反映物体と比較した相対ＲＣＳおよび相
対位置からみてどれだけ影響を有するかによって決まる。ドップラ・ベースのセ
ンサを使用すると、新しい静止物体が追加されてもそれによって追加の物体が識
別されることにならない場合もある。しかし、経路に沿った近くの領域で静止物
体に対して検出される１つまたは複数の特性が変化するはずであり、検出される
特性の変化の大きさを調べて、異常な静止物体が実際に存在する尤度を推定する
ことができる。本発明によれば、同様のセンサを有する車両が複数回にわたって
通過することから得られたデータを記憶して基準データベースを生み出すが、こ
の基準データベースは、車両が同じ経路に遭遇したときはいつでも比較のために
アクセスされる。前述のいずれかのセンサ・システム、または開発される新しい
感知システムを使用して、後述するように本発明の基準データベースを生み出す
ことができる。
【００２５】
後続の本発明の好ましい実施形態では、本発明をドップラ・ベースのレーダ・
センサ・システムと共に使用した場合を示すが、移動経路に沿って単一の静止「
目標物体」だけが検出される。これは、前述のドップラ・タイプの処理のせいで
実際にはレーダ・ビーム内で同時に検出される複数の実際の静止物体を含むこと
もあるが、動いているホスト車両に対して相対的なそれらの速度がほぼ同一であ
る結果、それらは処理中に同じ「ドップラ・ビン」を共有している。後で説明す
るが、ホスト車両が実際の物理的物体に接近するにつれて、検出される静止「物
体」が空間の中を動く「見かけ上の位置」の現象は、本発明の場合は問題ではな
い。というのは、本発明は、個々の物理的物体の絶対的な物理位置を、検出され
た目標物体について計算された絶対位置と比較しようとすることはないからであ
る。例示のために単一の目標物体を用いるが、複数の目標静止物体の存在が検出
されても、本発明によれば、検出された複数の静止物体を車両の現在地理領域に
関する基準データベースに対して同時に評価することによって容易に対処される
。このことは、レーダ・ビーム中の位置による物体の相対速度が別々のドップラ
・ビン内に含まれて処理されるほど十分に異なる場合のドップラ・ベースのセン
サによってであろうと、あるいは別々の静止物体を個々の物体として検出できる
非ドップラ・ベースのセンサによってであろうと、特定のホスト車両位置から複
数の目標物体が同時に検出された場合にもあてはまる。さらに、センサ・システ
ムによって検出された静止目標物体の複数の特性を、同じ地理領域内で位置決め
装置と共に動作する同様のセンサによる前の検出から導き出された基準データベ
ースに記憶されたデータと比較することは、あらゆるタイプのセンサ技術と共に
機能する技法であり、位置比較のみに基づく比較に勝る利点をもたらす。
センサ・システムと共に使用した場合を示すが、移動経路に沿って単一の静止「
目標物体」だけが検出される。これは、前述のドップラ・タイプの処理のせいで
実際にはレーダ・ビーム内で同時に検出される複数の実際の静止物体を含むこと
もあるが、動いているホスト車両に対して相対的なそれらの速度がほぼ同一であ
る結果、それらは処理中に同じ「ドップラ・ビン」を共有している。後で説明す
るが、ホスト車両が実際の物理的物体に接近するにつれて、検出される静止「物
体」が空間の中を動く「見かけ上の位置」の現象は、本発明の場合は問題ではな
い。というのは、本発明は、個々の物理的物体の絶対的な物理位置を、検出され
た目標物体について計算された絶対位置と比較しようとすることはないからであ
る。例示のために単一の目標物体を用いるが、複数の目標静止物体の存在が検出
されても、本発明によれば、検出された複数の静止物体を車両の現在地理領域に
関する基準データベースに対して同時に評価することによって容易に対処される
。このことは、レーダ・ビーム中の位置による物体の相対速度が別々のドップラ
・ビン内に含まれて処理されるほど十分に異なる場合のドップラ・ベースのセン
サによってであろうと、あるいは別々の静止物体を個々の物体として検出できる
非ドップラ・ベースのセンサによってであろうと、特定のホスト車両位置から複
数の目標物体が同時に検出された場合にもあてはまる。さらに、センサ・システ
ムによって検出された静止目標物体の複数の特性を、同じ地理領域内で位置決め
装置と共に動作する同様のセンサによる前の検出から導き出された基準データベ
ースに記憶されたデータと比較することは、あらゆるタイプのセンサ技術と共に
機能する技法であり、位置比較のみに基づく比較に勝る利点をもたらす。
【００２６】
ここで図１を参照すると、少なくとも１つの目標物体１２を有する道路セグメ
ントなどの同じ経路にわたって車両または移動マシンが複数回に及び通過するこ
とから基準データベース２３がどのように生み出されるかを詳細に示すブロック
図が示されている。目標物体１２は、衝突警告システム（ＣＷＳ）１９の例では
通常、ホスト車両のオペレータに対して擾乱警報を生み出すことがある。衝突警
告システムは通常、センサ１４、衝突警告プロセッサ（ＣＷＰ）２０、およびド
ライバ・インタフェース・ユニット２２で構成され、これらは図示のように共通
の通信データ・バスで接続されている。図１および２を参照すると、センサ１４
は、ホスト車両が接近するにつれて目標物体１２を識別する。センサ１４は、目
標物体１２に関係するセンサ・データ２６をＣＷＰ２０に送る。通常の動作では
、センサ１４は、センサ・データ２６を定期的に（一般には１秒に何回も）ＣＷ
Ｐ２０に送り、ＣＷＰ２０は、目標物体１２に応答してドライバに対する警告を
生成すべきかどうかを判定する。この構成では、ホスト車両は、ソフトウェアを
有する中央処理ユニット１６または同等の処理機能を備え、ソフトウェアは、着
信データ・メッセージが到着するとすぐに「タイム・スタンプ」を押し、各セン
サ・データ２６メッセージごとに、使用されるセンサ１４のタイプに応じたセン
サ・タイプ３０を「タイム・スタンプ」の後に挿入し、後で説明するように車両
位置決め装置１８によって送信されるかもしれないある種の測定ブロック・デー
タ６１を除いては記憶できるようにする。実際の時刻または高周波カウンタの値
を用いて適切な到着メッセージすべてにタイム・スタンプを押すことにより、個
々のメッセージをそれらの相対的な到着時間に関して後で分析することができ、
それにより、センサ・データ２６が中央処理ユニット１６に到着した相対的な時
間に関してセンサ・データ２６を位置データ２８に正確に関係付けることができ
る。中央処理ユニット１６は、センサ１４からＣＷＰ２０へのＣＷＳのメッセー
ジおよびＣＷＰ２０からドライバ・インタフェース・ユニット２２（マンマシン
・インタフェース（ＭＭＩ）とも呼ばれる）へのメッセージを監視できるように
、必要なプロトコル変換を伴って衝突警告システムのデータ・バスにリンクされ
ている。センサ１４からのデータ・メッセージ２６が取り込まれ、すぐに、中央
処理ユニット１６によって入手可能な現在タイマ値をデータの始めに添付するこ
とによってタイム・スタンプが押され、これがセンサ・タイム・スタンプ２９と
なり、次いで、使用されるセンサ１４のタイプに応じたセンサ・タイプ３０が挿
入され、中央処理ユニット１６によって、タイム・スタンプ付きセンサ・データ
２６’としてデータ記憶ユニット２４に一時的に記憶される。同時に、車両位置
決め装置１８が、中央処理ユニット１６に位置データ２８を定期的に（一般には
１秒に１回）送る。位置データ２８が測定ブロック・データ６１でない限り、こ
れもまたすぐに、中央処理ユニット１６によって入手可能な現在タイマ値をデー
タ・メッセージの始めに添付することによってタイム・スタンプが押され、これ
が位置タイム・スタンプ４５となり、中央処理ユニット１６によって、タイム・
スタンプ付き車両位置データ２８’としてデータ記憶ユニット２４に一時的に記
憶される。位置データ２８が測定ブロック・データ６１である場合は、タイム・
スタンプなしで送られ、中央処理ユニット１６によってデータ記憶ユニット２４
に一時的に記憶される。しかし、静止物体警報がＣＷＰ２０からＭＭＩ２２に送
られたときは常に、一時的に記憶された測定ブロック・データ６１、タイム・ス
タンプ付きセンサ・データ２６’、およびタイム・スタンプ付き位置データ２８
’（目標物体の検出に至る設定期間を表す）と、生の測定ブロック・データ６１
、センサ・データ２６、および位置データ２８は、関係するいずれかの静止物体
警報の終了を超える設定時間にわたりデータ記憶ユニット２４中の永続的なメモ
リに記憶され、記憶される前に前述のように位置データ２８はタイム・スタンプ
付き位置データ２８’に変換され、センサ・データ２６はタイム・スタンプ付き
センサ・データ２６’に変換される。好ましい一実施形態では、中央処理ユニッ
ト１６は決定ロジックを備えたソフトウェアを含み、これもまた、ホスト車両が
現在位置の車両に対して予想される最大レベルまでのより速い速度で移動してい
る場合に目標物体１２が静止物体警報を生成するかどうかを評価する。これによ
り、データを取り込む車両は、実際に速度自体を得る必要なしに、より速くおそ
らく安全でない、静止物体警告を生成できる速度の物体を識別することができる
。別の好ましい実施形態では、中央処理ユニット１６はまた決定ロジックを備え
たソフトウェアを含み、これもまた、目標物体１２自体が危険にはならないが、
危険になり得るより小さい静止物体をＣＷＳ１９システムに気付かれなくする場
合のある特性を目標物体１２が有するかどうかを評価する。その場合は、それに
関して使用するための物体１２に関するデータを取り込むことになる。
ントなどの同じ経路にわたって車両または移動マシンが複数回に及び通過するこ
とから基準データベース２３がどのように生み出されるかを詳細に示すブロック
図が示されている。目標物体１２は、衝突警告システム（ＣＷＳ）１９の例では
通常、ホスト車両のオペレータに対して擾乱警報を生み出すことがある。衝突警
告システムは通常、センサ１４、衝突警告プロセッサ（ＣＷＰ）２０、およびド
ライバ・インタフェース・ユニット２２で構成され、これらは図示のように共通
の通信データ・バスで接続されている。図１および２を参照すると、センサ１４
は、ホスト車両が接近するにつれて目標物体１２を識別する。センサ１４は、目
標物体１２に関係するセンサ・データ２６をＣＷＰ２０に送る。通常の動作では
、センサ１４は、センサ・データ２６を定期的に（一般には１秒に何回も）ＣＷ
Ｐ２０に送り、ＣＷＰ２０は、目標物体１２に応答してドライバに対する警告を
生成すべきかどうかを判定する。この構成では、ホスト車両は、ソフトウェアを
有する中央処理ユニット１６または同等の処理機能を備え、ソフトウェアは、着
信データ・メッセージが到着するとすぐに「タイム・スタンプ」を押し、各セン
サ・データ２６メッセージごとに、使用されるセンサ１４のタイプに応じたセン
サ・タイプ３０を「タイム・スタンプ」の後に挿入し、後で説明するように車両
位置決め装置１８によって送信されるかもしれないある種の測定ブロック・デー
タ６１を除いては記憶できるようにする。実際の時刻または高周波カウンタの値
を用いて適切な到着メッセージすべてにタイム・スタンプを押すことにより、個
々のメッセージをそれらの相対的な到着時間に関して後で分析することができ、
それにより、センサ・データ２６が中央処理ユニット１６に到着した相対的な時
間に関してセンサ・データ２６を位置データ２８に正確に関係付けることができ
る。中央処理ユニット１６は、センサ１４からＣＷＰ２０へのＣＷＳのメッセー
ジおよびＣＷＰ２０からドライバ・インタフェース・ユニット２２（マンマシン
・インタフェース（ＭＭＩ）とも呼ばれる）へのメッセージを監視できるように
、必要なプロトコル変換を伴って衝突警告システムのデータ・バスにリンクされ
ている。センサ１４からのデータ・メッセージ２６が取り込まれ、すぐに、中央
処理ユニット１６によって入手可能な現在タイマ値をデータの始めに添付するこ
とによってタイム・スタンプが押され、これがセンサ・タイム・スタンプ２９と
なり、次いで、使用されるセンサ１４のタイプに応じたセンサ・タイプ３０が挿
入され、中央処理ユニット１６によって、タイム・スタンプ付きセンサ・データ
２６’としてデータ記憶ユニット２４に一時的に記憶される。同時に、車両位置
決め装置１８が、中央処理ユニット１６に位置データ２８を定期的に（一般には
１秒に１回）送る。位置データ２８が測定ブロック・データ６１でない限り、こ
れもまたすぐに、中央処理ユニット１６によって入手可能な現在タイマ値をデー
タ・メッセージの始めに添付することによってタイム・スタンプが押され、これ
が位置タイム・スタンプ４５となり、中央処理ユニット１６によって、タイム・
スタンプ付き車両位置データ２８’としてデータ記憶ユニット２４に一時的に記
憶される。位置データ２８が測定ブロック・データ６１である場合は、タイム・
スタンプなしで送られ、中央処理ユニット１６によってデータ記憶ユニット２４
に一時的に記憶される。しかし、静止物体警報がＣＷＰ２０からＭＭＩ２２に送
られたときは常に、一時的に記憶された測定ブロック・データ６１、タイム・ス
タンプ付きセンサ・データ２６’、およびタイム・スタンプ付き位置データ２８
’（目標物体の検出に至る設定期間を表す）と、生の測定ブロック・データ６１
、センサ・データ２６、および位置データ２８は、関係するいずれかの静止物体
警報の終了を超える設定時間にわたりデータ記憶ユニット２４中の永続的なメモ
リに記憶され、記憶される前に前述のように位置データ２８はタイム・スタンプ
付き位置データ２８’に変換され、センサ・データ２６はタイム・スタンプ付き
センサ・データ２６’に変換される。好ましい一実施形態では、中央処理ユニッ
ト１６は決定ロジックを備えたソフトウェアを含み、これもまた、ホスト車両が
現在位置の車両に対して予想される最大レベルまでのより速い速度で移動してい
る場合に目標物体１２が静止物体警報を生成するかどうかを評価する。これによ
り、データを取り込む車両は、実際に速度自体を得る必要なしに、より速くおそ
らく安全でない、静止物体警告を生成できる速度の物体を識別することができる
。別の好ましい実施形態では、中央処理ユニット１６はまた決定ロジックを備え
たソフトウェアを含み、これもまた、目標物体１２自体が危険にはならないが、
危険になり得るより小さい静止物体をＣＷＳ１９システムに気付かれなくする場
合のある特性を目標物体１２が有するかどうかを評価する。その場合は、それに
関して使用するための物体１２に関するデータを取り込むことになる。
【００２７】
センサ・データ２６は、目標物体１２を最初に検出した時刻から、目標物体１
２を通過する前に車両が最も接近した点まで取り込まれる。次に図２を参照する
と、好ましい実施形態のセンサ・データ２６は、目標番号３１、高速フーリエ変
換（ＦＴＴ）フレーム番号３２、検出された物体までの距離３４、レーダ・エコ
ーの大きさ３６、目標物体１２の相対速度３８、検出された物体の方位角４０、
および信号品質尺度（ＮのＭ）４２を含む。その能力を有するセンサから、物体
の幅４１、仰角４３および／または物体の高さ４４を送信することも予想される
。
２を通過する前に車両が最も接近した点まで取り込まれる。次に図２を参照する
と、好ましい実施形態のセンサ・データ２６は、目標番号３１、高速フーリエ変
換（ＦＴＴ）フレーム番号３２、検出された物体までの距離３４、レーダ・エコ
ーの大きさ３６、目標物体１２の相対速度３８、検出された物体の方位角４０、
および信号品質尺度（ＮのＭ）４２を含む。その能力を有するセンサから、物体
の幅４１、仰角４３および／または物体の高さ４４を送信することも予想される
。
【００２８】
センサ・データ２６に加えて、目標物体１２を最初に検出した時刻から目標物
体１２を通過する前に車両が最も接近した点まで、車両位置データ２８を取り込
む。車両位置決め装置１８は、センサ・データと関連づけるためのＧＰＳベース
の位置データを提供するＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓａ
ｔｅｌｌｉｔｅ）受信器を備えることができる。位置データは、車両の緯度４６
、経度４８および高度５０、その位置が有効である正確な時刻５２、車両の機首
方位５４および速度５６を含む。使用した衛星の数５８、対応する誤差推定値６
０などの追加のデータを得ることも企図される。さらに、後に説明するように、
ＧＮＳＳベースの車両位置決め装置１８から、測定ブロック・データ６１を含む
メッセージを入手することも企図される。
体１２を通過する前に車両が最も接近した点まで、車両位置データ２８を取り込
む。車両位置決め装置１８は、センサ・データと関連づけるためのＧＰＳベース
の位置データを提供するＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓａ
ｔｅｌｌｉｔｅ）受信器を備えることができる。位置データは、車両の緯度４６
、経度４８および高度５０、その位置が有効である正確な時刻５２、車両の機首
方位５４および速度５６を含む。使用した衛星の数５８、対応する誤差推定値６
０などの追加のデータを得ることも企図される。さらに、後に説明するように、
ＧＮＳＳベースの車両位置決め装置１８から、測定ブロック・データ６１を含む
メッセージを入手することも企図される。
【００２９】
車両位置決め装置１８は一般に、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ、米国の衛星）受信器、ＧＬＯＮＡＳＳ（ロシアの衛
星）受信器、ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ兼用受信器などのＧＮＳＳ（ｇｌｏｂａｌ
ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）受信器を含む。
ただし、開発された他のシステムを使用することもできる。この時点で、一般に
車両で使用可能な最も正確な測位技術は、微分ＧＰＳ信号を利用する。米国政府
によって、ＮＤＧＰＳ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ
）システムと呼ばれる無線ビーコン・ベースの国営サービスが開発中である。こ
れは、陸上車両による使用が予想され、数年以内に完全配備されたときに米国全
土で１０メートル未満の測位能力を提供することを設計目標とする。主に航空機
がカテゴリＩ着陸用に使用する、ＷＡＡＳ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎ
ｔａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）という名称の別の微分ＧＰＳサービスも米国政
府によって開発中である。やはりこの数年以内に使用可能となるこのサービスは
、７．６メートル未満の精度が提供されるように設計され、ＧＰＳ衛星自体が使
用する同じ周波数でＧＰＳ受信器に直接にブロードキャストする静止衛星を介し
て提供される。予備的な結果によれば、これらのサービスを利用するように設計
された高性能ＧＰＳ受信器を用いると、両システムともに、設計目標よりも良い
、精度２〜３メートルの結果が可能である。高性能ＧＰＳ受信器を用いた場合に
精度約１メートルを主張する、微分ＧＰＳ補正を提供する商用サービスもある。
キャリア位相微分補正を使用したよりいっそう高性能のＧＰＳ処理を使用すれば
精度の相当な向上がが可能である。動いている車両から操作して、即座に結果が
得られるバージョンは、ＲＴＫ（ｒｅａｌ ｔｉｍｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）製
品と呼ばれる。これらの製品は、１／１０メートル程度、さらにはセンチメート
ル程度の精度を提供することができるが、近くのＧＰＳ受信器の存在、およびホ
スト車両へのブロードキャスト能力が必要である。この技法は限られた区域で使
用され一定の成功を収めているが、幅広い使用のためには、これらの局の広範な
ネットワーク、ならびに頭上障害物の下を通過したときの衛星のロック喪失後の
迅速な精度回復を可能にする、より高性能のデュアル周波数ＧＰＳ受信器のホス
ト車両自体への搭載が必要であろう。このようなネットワークは実行可能だろう
が、米国では、地域限定ネットワークだけが存在または計画中であることが知ら
れている。さらに、このようなキャリア位相微分ＧＰＳ補正ネットワークが存在
しても、ホスト車両に必要な関連デュアル周波数ＲＴＫ ＧＰＳ機器が、微分Ｇ
ＰＳ補正の既存の商用ソースおよび計画中の広く使用可能なＮＤＧＰＳまたはＷ
ＡＡＳと一緒に現在使用可能な単一周波数ＧＰＳ技術よりも高価である。
ｎｇ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ、米国の衛星）受信器、ＧＬＯＮＡＳＳ（ロシアの衛
星）受信器、ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ兼用受信器などのＧＮＳＳ（ｇｌｏｂａｌ
ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）受信器を含む。
ただし、開発された他のシステムを使用することもできる。この時点で、一般に
車両で使用可能な最も正確な測位技術は、微分ＧＰＳ信号を利用する。米国政府
によって、ＮＤＧＰＳ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ
）システムと呼ばれる無線ビーコン・ベースの国営サービスが開発中である。こ
れは、陸上車両による使用が予想され、数年以内に完全配備されたときに米国全
土で１０メートル未満の測位能力を提供することを設計目標とする。主に航空機
がカテゴリＩ着陸用に使用する、ＷＡＡＳ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎ
ｔａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）という名称の別の微分ＧＰＳサービスも米国政
府によって開発中である。やはりこの数年以内に使用可能となるこのサービスは
、７．６メートル未満の精度が提供されるように設計され、ＧＰＳ衛星自体が使
用する同じ周波数でＧＰＳ受信器に直接にブロードキャストする静止衛星を介し
て提供される。予備的な結果によれば、これらのサービスを利用するように設計
された高性能ＧＰＳ受信器を用いると、両システムともに、設計目標よりも良い
、精度２〜３メートルの結果が可能である。高性能ＧＰＳ受信器を用いた場合に
精度約１メートルを主張する、微分ＧＰＳ補正を提供する商用サービスもある。
キャリア位相微分補正を使用したよりいっそう高性能のＧＰＳ処理を使用すれば
精度の相当な向上がが可能である。動いている車両から操作して、即座に結果が
得られるバージョンは、ＲＴＫ（ｒｅａｌ ｔｉｍｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）製
品と呼ばれる。これらの製品は、１／１０メートル程度、さらにはセンチメート
ル程度の精度を提供することができるが、近くのＧＰＳ受信器の存在、およびホ
スト車両へのブロードキャスト能力が必要である。この技法は限られた区域で使
用され一定の成功を収めているが、幅広い使用のためには、これらの局の広範な
ネットワーク、ならびに頭上障害物の下を通過したときの衛星のロック喪失後の
迅速な精度回復を可能にする、より高性能のデュアル周波数ＧＰＳ受信器のホス
ト車両自体への搭載が必要であろう。このようなネットワークは実行可能だろう
が、米国では、地域限定ネットワークだけが存在または計画中であることが知ら
れている。さらに、このようなキャリア位相微分ＧＰＳ補正ネットワークが存在
しても、ホスト車両に必要な関連デュアル周波数ＲＴＫ ＧＰＳ機器が、微分Ｇ
ＰＳ補正の既存の商用ソースおよび計画中の広く使用可能なＮＤＧＰＳまたはＷ
ＡＡＳと一緒に現在使用可能な単一周波数ＧＰＳ技術よりも高価である。
【００３０】
リアル・タイムで動作する使用可能ないくつかの微分ＧＰＳ補正技術の１つを
利用するように設計された装置によって、精度の向上が可能である。このような
微分補正技術には、ＮＤＧＰＳ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ
ＧＰＳ）微分補正、ＷＡＡＳ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏ
ｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）微分補正、互換基地局ＧＰＳ受信器からのブロードキャス
ト・データを利用するＲＴＫ（Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）技法
の使用が含まれる。リアル・タイム動作中の最大精度は現在、ＲＴＫ処理によっ
て可能であるが、ＮＤＧＰＳまたはＷＡＡＳに匹敵する幅広いネットワークは米
国には存在せず、それは、特に橋、木の葉および／または高い建物による頻繁な
衛星の遮断の場合に受入れ可能な高精度動作を維持するのに必要なデュアル周波
数受信器を利用する、他の方法よりも効果的に動作するより高性能で高価なＧＰ
Ｓ受信器を必要とする。測定ブロック・データ６１のメッセージが車両位置決め
装置１８によって送信された場合に、これらのメッセージを、他のソースからの
適当なＧＮＳＳデータを用いて後処理して、より高い位置精度を提供することも
企図される。一般的な後処理補正技術には、米国政府のＣＯＲＳ（Ｃｏｎｔｉｎ
ｕｏｕｓｌｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｔａｔｉｏｎ）ネ
ットワークから入手可能なデータの使用、またはこのような目的のため互換ＧＰ
Ｓデータを記録するように構成された基地局として動作している他のＧＰＳ受信
器からのデータの使用が含まれる。
利用するように設計された装置によって、精度の向上が可能である。このような
微分補正技術には、ＮＤＧＰＳ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ
ＧＰＳ）微分補正、ＷＡＡＳ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏ
ｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）微分補正、互換基地局ＧＰＳ受信器からのブロードキャス
ト・データを利用するＲＴＫ（Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）技法
の使用が含まれる。リアル・タイム動作中の最大精度は現在、ＲＴＫ処理によっ
て可能であるが、ＮＤＧＰＳまたはＷＡＡＳに匹敵する幅広いネットワークは米
国には存在せず、それは、特に橋、木の葉および／または高い建物による頻繁な
衛星の遮断の場合に受入れ可能な高精度動作を維持するのに必要なデュアル周波
数受信器を利用する、他の方法よりも効果的に動作するより高性能で高価なＧＰ
Ｓ受信器を必要とする。測定ブロック・データ６１のメッセージが車両位置決め
装置１８によって送信された場合に、これらのメッセージを、他のソースからの
適当なＧＮＳＳデータを用いて後処理して、より高い位置精度を提供することも
企図される。一般的な後処理補正技術には、米国政府のＣＯＲＳ（Ｃｏｎｔｉｎ
ｕｏｕｓｌｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｔａｔｉｏｎ）ネ
ットワークから入手可能なデータの使用、またはこのような目的のため互換ＧＰ
Ｓデータを記録するように構成された基地局として動作している他のＧＰＳ受信
器からのデータの使用が含まれる。
【００３１】
いくつかの車両位置決め装置は、ホスト車両に搭載された慣性航法ユニット（
ＮＵ）、あるいは車両の動きに関する必要なデータへのアクセスを有する「推測
航法」または同種の技法を利用したいくつかの他の車載または非車載機器を使用
する。衛星システムと慣性航法システムを組み合わせた車両航法システム慣性航
法システムを使用して、車両位置データを得ることも企図される。
ＮＵ）、あるいは車両の動きに関する必要なデータへのアクセスを有する「推測
航法」または同種の技法を利用したいくつかの他の車載または非車載機器を使用
する。衛星システムと慣性航法システムを組み合わせた車両航法システム慣性航
法システムを使用して、車両位置データを得ることも企図される。
【００３２】
車両ベースでない他の位置決め装置を車両内の運転手に持たせ、ホスト車両に
ある間、車両位置決め装置として機能させることも企図される。このような装置
には、内蔵ＧＰＳ機能を利用するセルラ電話および／またはセルラ電話網ベース
の位置決め技法、内蔵ＧＰＳ機能を有するパーソナル・ディジタル・アシスタン
ト装置、ならびに内蔵位置決め機能を有する他の種類の携帯装置が含まれる。
ある間、車両位置決め装置として機能させることも企図される。このような装置
には、内蔵ＧＰＳ機能を利用するセルラ電話および／またはセルラ電話網ベース
の位置決め技法、内蔵ＧＰＳ機能を有するパーソナル・ディジタル・アシスタン
ト装置、ならびに内蔵位置決め機能を有する他の種類の携帯装置が含まれる。
【００３３】
使用可能な高精度の主車両位置決め装置に加えて、性能が使用可能で、主車両
位置決め装置よりも少なくとも一時的に正確である場合には、他の位置決め装置
を利用することも企図される。この一例が、一時的な衛星の遮断がＧＮＳＳ受信
器の位置を弱める間のバックアップ用に使用可能な車両航法システム、セルラ電
話またはパーソナル・ディジタル・アシスタントとともに主車両位置決め装置と
して利用される単一またはデュアル周波数ＧＮＳＳ受信器である。
位置決め装置よりも少なくとも一時的に正確である場合には、他の位置決め装置
を利用することも企図される。この一例が、一時的な衛星の遮断がＧＮＳＳ受信
器の位置を弱める間のバックアップ用に使用可能な車両航法システム、セルラ電
話またはパーソナル・ディジタル・アシスタントとともに主車両位置決め装置と
して利用される単一またはデュアル周波数ＧＮＳＳ受信器である。
【００３４】
不必要な情報の保管を減らすため、データ記憶装置２４は、センサ・データ２
６および位置データ２８を保管する１つまたは複数の一時バッファ（図示せず）
を含む。データ記憶装置２４の永久記憶装置（図示せず）には、静止物体警告の
原因である静止物体に関係するセンサ・データ２６および位置データ２８だけが
保管される。１つのバッファがいっぱいにのときには、別のバッファが空にされ
、データ２６、２８はそこに保管される。静止物体警告がＣＷＰ２０によってＭ
ＭＩ２２に送られるたびに、非アクティブ・バッファの内容が永久記憶装置に保
管され、次いで、アクティブ・バッファの内容が永久記憶装置に保管され、関連
静止物体警告の終了後の設定された時間の間、取込み中の「生」データ２６、２
８が永久記憶装置に保管される。
６および位置データ２８を保管する１つまたは複数の一時バッファ（図示せず）
を含む。データ記憶装置２４の永久記憶装置（図示せず）には、静止物体警告の
原因である静止物体に関係するセンサ・データ２６および位置データ２８だけが
保管される。１つのバッファがいっぱいにのときには、別のバッファが空にされ
、データ２６、２８はそこに保管される。静止物体警告がＣＷＰ２０によってＭ
ＭＩ２２に送られるたびに、非アクティブ・バッファの内容が永久記憶装置に保
管され、次いで、アクティブ・バッファの内容が永久記憶装置に保管され、関連
静止物体警告の終了後の設定された時間の間、取込み中の「生」データ２６、２
８が永久記憶装置に保管される。
【００３５】
次に図３を参照する。このように取り込まれたデータ２６’、２８’、６１は
、基準データベース２３を形成するため後処理される。測定ブロック・データ６
１が使用可能な場合には、このデータを含むファイルを、ＣＯＲＳデータ・ファ
イル７０または同種のデータとともに、ＮｏｖａＴｅｌ ＳｏｆｔＳｕｒｖなど
の後処理ソフトウェア７１を使用して後処理する。ＣＯＲＳウェブ・サイトを通
して米国中のさまざまなＣＯＲＳ局から入手可能なＣＯＲＳデータ・ファイル７
０は、後処理後の最良の位置精度を提供するため、ＣＷＳ１９が動作している間
に、ＣＷＳ１９が動作している地域に近い局から選択しなければならない。同じ
ウェブ・サイトを通して、ダウンロードしたファイルを解凍し、測定ブロック・
データ６１のデータ周波数により一致させるために結果を補間するさまざまなユ
ーティリティ・プログラムも入手可能である。所望のデータを出力から選択した
後の後処理の結果が位置データ２８’’である。位置データ２８’’は、位置タ
イムスタンプ４５を持たないこと、および微分ＧＰＳ補正が可能な期間にその位
置精度がより正確であることを除き、位置データ２８’と一致する。この位置精
度の正確さは、その期間にとったデータに対してより低い水平位置誤差６０の値
を有することによって指示される。次いで、位置データ２８’の値を、ファイル
位置データ２８中のデータ・レコードの水平位置誤差推定値６０が低い場合に一
致している正確な時刻５２を有するデータ・レコードに対して見つけられた値で
置き換えることによって、最高精度位置データ２８’’’ファイルを生成する。
なお、位置タイムスタンプ４５のデータは変更してはならず、それぞれのデータ
・レコードに対するこの処理の後に、タイムスタンプ付き最高精度位置データ２
８’’’中に存在しなければならない。
、基準データベース２３を形成するため後処理される。測定ブロック・データ６
１が使用可能な場合には、このデータを含むファイルを、ＣＯＲＳデータ・ファ
イル７０または同種のデータとともに、ＮｏｖａＴｅｌ ＳｏｆｔＳｕｒｖなど
の後処理ソフトウェア７１を使用して後処理する。ＣＯＲＳウェブ・サイトを通
して米国中のさまざまなＣＯＲＳ局から入手可能なＣＯＲＳデータ・ファイル７
０は、後処理後の最良の位置精度を提供するため、ＣＷＳ１９が動作している間
に、ＣＷＳ１９が動作している地域に近い局から選択しなければならない。同じ
ウェブ・サイトを通して、ダウンロードしたファイルを解凍し、測定ブロック・
データ６１のデータ周波数により一致させるために結果を補間するさまざまなユ
ーティリティ・プログラムも入手可能である。所望のデータを出力から選択した
後の後処理の結果が位置データ２８’’である。位置データ２８’’は、位置タ
イムスタンプ４５を持たないこと、および微分ＧＰＳ補正が可能な期間にその位
置精度がより正確であることを除き、位置データ２８’と一致する。この位置精
度の正確さは、その期間にとったデータに対してより低い水平位置誤差６０の値
を有することによって指示される。次いで、位置データ２８’の値を、ファイル
位置データ２８中のデータ・レコードの水平位置誤差推定値６０が低い場合に一
致している正確な時刻５２を有するデータ・レコードに対して見つけられた値で
置き換えることによって、最高精度位置データ２８’’’ファイルを生成する。
なお、位置タイムスタンプ４５のデータは変更してはならず、それぞれのデータ
・レコードに対するこの処理の後に、タイムスタンプ付き最高精度位置データ２
８’’’中に存在しなければならない。
【００３６】
次の後処理段階は、図３に示すように、タイムスタンプ付き最高精度位置デー
タ２８’’’およびタイムスタンプ付きセンサ・データ２６から、マスタ基準デ
ータベース７２を生成する段階である。最初のセンサ・データ２６’レコードか
ら出発して、全てのセンサ・データ２６’レコードを処理し終わるまで、対応す
るマスタ基準データベース７２レコードを生成するために以下の処理を実行しな
ければならない。センサ・タイムスタンプ２９を使用して、その位置タイムスタ
ンプ４５がその値に最も近い最高精度位置データ２８’’’レコードを見つける
。次いで、内挿／外挿計算を使用し、緯度４６、経度４８、高度５０、正確な時
刻５２、機首方位５４、速度５６、衛星の数５８、選択した最高精度位置データ
２８’’’レコードおよび隣接レコードからの水平位置誤差６０の値を使用して
、選択したタイムスタンプ付きセンサ・データ２６’レコードのセンサ・タイム
スタンプ２９の値に一致した位置タイムスタンプ４５の値と整合した緯度４６’
、経度４８’、高度５０’、正確な時刻５２’、機首方位５４’、速度５６’、
衛星の数５８’、水平位置誤差６０’を計算する。次に、緯度４６’、経度４８
’、高度５０’、正確な時刻５２’、機首方位５４’、速度５６’、衛星の数５
８’、水平位置誤差６０’、センサ・タイプ３０、目標番号３１、ＦＦＴフレー
ム番号３２、検出された物体までの距離３４、レーダ・エコーの大きさ３６、相
対速度３８、方位角４０、信号品質４２、物体の幅４１、仰角４３および物体の
高さ４４を含む、マスタ基準データベース７２の最初のデータ・レコードを生成
する。結果として生じるマスタ基準データベース７２は、関心の静止物体１２が
検出されている地域の、センサ１４によって検出されたすべての静止物体のデー
タ点から成る。観察されたそれらの全ての特性は、それぞれの観察を実施した正
確な時刻とともに記録され、使用可能なＣＷＳ１９システムの最も正確な緯度／
経度／高度位置に索引付けされる。このマスタ基準データベース７２は、本発明
で使用するために集められた全てのデータを保持するように設計され、後に説明
するように、リアル・タイム動作中に本発明が使用する基準データベース２３を
生成する以下の段階で使用される。
タ２８’’’およびタイムスタンプ付きセンサ・データ２６から、マスタ基準デ
ータベース７２を生成する段階である。最初のセンサ・データ２６’レコードか
ら出発して、全てのセンサ・データ２６’レコードを処理し終わるまで、対応す
るマスタ基準データベース７２レコードを生成するために以下の処理を実行しな
ければならない。センサ・タイムスタンプ２９を使用して、その位置タイムスタ
ンプ４５がその値に最も近い最高精度位置データ２８’’’レコードを見つける
。次いで、内挿／外挿計算を使用し、緯度４６、経度４８、高度５０、正確な時
刻５２、機首方位５４、速度５６、衛星の数５８、選択した最高精度位置データ
２８’’’レコードおよび隣接レコードからの水平位置誤差６０の値を使用して
、選択したタイムスタンプ付きセンサ・データ２６’レコードのセンサ・タイム
スタンプ２９の値に一致した位置タイムスタンプ４５の値と整合した緯度４６’
、経度４８’、高度５０’、正確な時刻５２’、機首方位５４’、速度５６’、
衛星の数５８’、水平位置誤差６０’を計算する。次に、緯度４６’、経度４８
’、高度５０’、正確な時刻５２’、機首方位５４’、速度５６’、衛星の数５
８’、水平位置誤差６０’、センサ・タイプ３０、目標番号３１、ＦＦＴフレー
ム番号３２、検出された物体までの距離３４、レーダ・エコーの大きさ３６、相
対速度３８、方位角４０、信号品質４２、物体の幅４１、仰角４３および物体の
高さ４４を含む、マスタ基準データベース７２の最初のデータ・レコードを生成
する。結果として生じるマスタ基準データベース７２は、関心の静止物体１２が
検出されている地域の、センサ１４によって検出されたすべての静止物体のデー
タ点から成る。観察されたそれらの全ての特性は、それぞれの観察を実施した正
確な時刻とともに記録され、使用可能なＣＷＳ１９システムの最も正確な緯度／
経度／高度位置に索引付けされる。このマスタ基準データベース７２は、本発明
で使用するために集められた全てのデータを保持するように設計され、後に説明
するように、リアル・タイム動作中に本発明が使用する基準データベース２３を
生成する以下の段階で使用される。
【００３７】
次の段階では解析的方法を使用してマスタ基準データ７２を減らす。最初に、
特定のセンサ・タイプ３０の全てのレコードを選択する。異なるセンサ・タイプ
からの結果が矛盾しないことを確認しない限り、異なるタイプのセンサ１４の結
果を混合しないことが重要である。これは、センサのタイプによって検出される
物体の特性が異なるからである。次に、それらのレコードについて、個々の静止
物体１２に関する全てのマスタ基準データベース７２の識別を支援するため、そ
れぞれの観察シーケンスの最後の観察を使用して、それぞれの静止物体１２の緯
度および経度を計算して、近距離のいくつかのタイプのセンサによって提供され
るより正確な位置精度の利益を得る。これを達成する方法は、２つのソート・キ
ーを使用してレコードをソートする方法である。一次キーは目標番号３４、２次
キーは正確な時刻５２’でなければならない。つまり、それぞれの目標番号３１
値に対して最後に起こったレコード（すなわち正確な時刻５２の値が最も高いレ
コード）が計算を実行しなければならない。物体の緯度７４の計算には、緯度４
６’、機首方位５４’、物体までの距離３４および方位角４０が関与し、さらに
、物体までの距離に対して使用される単位（一般にフィートまたはメートル）お
よび２つの角度の単位（度またはラジアン）を、それぞれ緯度および経度の測定
単位に変換する変換係数ＡおよびＢが関与する。（線形測定値から経度の変化へ
の変換は局所的な緯度に依存し、経線は、赤道から離れどちらかの極に近づくに
つれて接近するため、より正確な代替方法は、緯度、経度および高度の代わりに
、一般にメートル単位のＧＰＳ指向のＸ、ＹおよびＺ位置値を受け取る方法であ
る。この方法ではＧＰＳ受信器が、数値を提供する前に正確な変換を実行する。
）最初の式は、物体緯度＝緯度＋Ａ×（物体までの距離×ｃｏｓ（機首方位＋方
位角））である。物体経度７６の計算も同じデータ項目を含む。その式は、物体
経度＝経度＋Ｂ×（物体までの距離×ｓｉｎ（機首方位＋方位角））である。そ
れぞれのシーケンスの最後のデータ点の物体緯度７４および物体緯度７６の計算
が終わると、そのシーケンスの全てのレコードが、それらのデータ・レコードに
入力された計算されたばかりの物体緯度７４および物体経度７６の値を有するは
ずである。全てのデータ・シーケンスをこのように処理した後、物体緯度７４お
よび物体経度７６を２つのソート・キーとして使用して、データベースをソート
し直す。（どちらが一次キーであるかは問題ではない。目的は単に、物体緯度と
物体経度の組合せに基づいてデータ・ファイルをグループ分けすることである。
）たとえ、所与の観察シーケンス中のレコードの同じ静止物体１２に対する物体
緯度７４および物体経度７６の値が正確に同じだとしても、同じ静止物体１２を
観察したレコードの中の物体緯度と物体経度の値の差は、異なる静止物体１２項
目の観察間の差よりもはるかに小さいはずである。好ましい実施形態では、観察
した特定の静止物体１２に従ってそれぞれのレコードを適正に分類する最後の段
階が、以下の自動手順を適用する段階である。すなわち、単純なデータベース・
ルーチンまたはスプレッドシート・マクロ・ルーチンを利用して、上記シーケン
ス中の最初のレコードから開始し、最初のレコードと次のレコードの物体緯度の
差、および最初のレコードと次のレコードの物体経度の差を計算する。両方の差
を一時的に保管し、次に、第３のレコードと第２のレコードの同様の差を計算す
る。２番目の差の組のいずれかが、ある係数（おそらくは２、ただし結果に基づ
いて「調整」しなければならない）以下である場合には次のレコード対を用いて
処理を繰り返す。レコードと最後のレコードの計算した差が、物体緯度の差また
は物体経度の差に対して保管した値を選択した係数に乗じた値よりも大きくなる
までこれを続ける。この時点で、一意の静止物体ＩＤ７８値を生成し、より大き
な差を有するレコードを除く処理したばかりの全てのレコードにそれを割り当て
る。次いでこの処理を繰り返し、最初のレコードを処理したとおりに次のレコー
ドを処理する。少しの経験でこの技法は、同じ静止物体１２に対する観察を有す
る全てのレコードに一意の静止物体ＩＤ７８を割り当てるはずである。別のルー
チンが、所与の静止物体ＩＤ７８に割り当てられた非常に少数のレコードを調べ
、人間が検討、確認するための、このようなレコードに関するレポートを生成す
る。これは、レコードの物体緯度および物体経度値を人間による検討のためにｘ
−ｙグラフ上に表示する追加の技法とともに、観察した静止物体に基づく全ての
レコードの適正なカテゴリー化、およびマスタ基準データベース７２中の全ての
観察レコードへの一意の静止物体ＩＤの割当てを可能にするはずである。マスタ
基準データベース７２の最終的なデータベース構造を図３に示す。それぞれのレ
コードは、データ項目４６’、４８’、５０’、５２’、５４’、５６’、５８
’、６０’、３０、３１、３２、３４、３６、３８、４０、４２、４３、４４、
４５、７４、７６および７８の値からなる。追加の観察が集められると、それら
は先に示したように処理され、マスタ基準データベース７２に追加される。マス
タ基準データベース７２は専用サーバ上に維持され、このような大きなデータベ
ース・アプリケーションに適した支援システムおよび手順を有する。
特定のセンサ・タイプ３０の全てのレコードを選択する。異なるセンサ・タイプ
からの結果が矛盾しないことを確認しない限り、異なるタイプのセンサ１４の結
果を混合しないことが重要である。これは、センサのタイプによって検出される
物体の特性が異なるからである。次に、それらのレコードについて、個々の静止
物体１２に関する全てのマスタ基準データベース７２の識別を支援するため、そ
れぞれの観察シーケンスの最後の観察を使用して、それぞれの静止物体１２の緯
度および経度を計算して、近距離のいくつかのタイプのセンサによって提供され
るより正確な位置精度の利益を得る。これを達成する方法は、２つのソート・キ
ーを使用してレコードをソートする方法である。一次キーは目標番号３４、２次
キーは正確な時刻５２’でなければならない。つまり、それぞれの目標番号３１
値に対して最後に起こったレコード（すなわち正確な時刻５２の値が最も高いレ
コード）が計算を実行しなければならない。物体の緯度７４の計算には、緯度４
６’、機首方位５４’、物体までの距離３４および方位角４０が関与し、さらに
、物体までの距離に対して使用される単位（一般にフィートまたはメートル）お
よび２つの角度の単位（度またはラジアン）を、それぞれ緯度および経度の測定
単位に変換する変換係数ＡおよびＢが関与する。（線形測定値から経度の変化へ
の変換は局所的な緯度に依存し、経線は、赤道から離れどちらかの極に近づくに
つれて接近するため、より正確な代替方法は、緯度、経度および高度の代わりに
、一般にメートル単位のＧＰＳ指向のＸ、ＹおよびＺ位置値を受け取る方法であ
る。この方法ではＧＰＳ受信器が、数値を提供する前に正確な変換を実行する。
）最初の式は、物体緯度＝緯度＋Ａ×（物体までの距離×ｃｏｓ（機首方位＋方
位角））である。物体経度７６の計算も同じデータ項目を含む。その式は、物体
経度＝経度＋Ｂ×（物体までの距離×ｓｉｎ（機首方位＋方位角））である。そ
れぞれのシーケンスの最後のデータ点の物体緯度７４および物体緯度７６の計算
が終わると、そのシーケンスの全てのレコードが、それらのデータ・レコードに
入力された計算されたばかりの物体緯度７４および物体経度７６の値を有するは
ずである。全てのデータ・シーケンスをこのように処理した後、物体緯度７４お
よび物体経度７６を２つのソート・キーとして使用して、データベースをソート
し直す。（どちらが一次キーであるかは問題ではない。目的は単に、物体緯度と
物体経度の組合せに基づいてデータ・ファイルをグループ分けすることである。
）たとえ、所与の観察シーケンス中のレコードの同じ静止物体１２に対する物体
緯度７４および物体経度７６の値が正確に同じだとしても、同じ静止物体１２を
観察したレコードの中の物体緯度と物体経度の値の差は、異なる静止物体１２項
目の観察間の差よりもはるかに小さいはずである。好ましい実施形態では、観察
した特定の静止物体１２に従ってそれぞれのレコードを適正に分類する最後の段
階が、以下の自動手順を適用する段階である。すなわち、単純なデータベース・
ルーチンまたはスプレッドシート・マクロ・ルーチンを利用して、上記シーケン
ス中の最初のレコードから開始し、最初のレコードと次のレコードの物体緯度の
差、および最初のレコードと次のレコードの物体経度の差を計算する。両方の差
を一時的に保管し、次に、第３のレコードと第２のレコードの同様の差を計算す
る。２番目の差の組のいずれかが、ある係数（おそらくは２、ただし結果に基づ
いて「調整」しなければならない）以下である場合には次のレコード対を用いて
処理を繰り返す。レコードと最後のレコードの計算した差が、物体緯度の差また
は物体経度の差に対して保管した値を選択した係数に乗じた値よりも大きくなる
までこれを続ける。この時点で、一意の静止物体ＩＤ７８値を生成し、より大き
な差を有するレコードを除く処理したばかりの全てのレコードにそれを割り当て
る。次いでこの処理を繰り返し、最初のレコードを処理したとおりに次のレコー
ドを処理する。少しの経験でこの技法は、同じ静止物体１２に対する観察を有す
る全てのレコードに一意の静止物体ＩＤ７８を割り当てるはずである。別のルー
チンが、所与の静止物体ＩＤ７８に割り当てられた非常に少数のレコードを調べ
、人間が検討、確認するための、このようなレコードに関するレポートを生成す
る。これは、レコードの物体緯度および物体経度値を人間による検討のためにｘ
−ｙグラフ上に表示する追加の技法とともに、観察した静止物体に基づく全ての
レコードの適正なカテゴリー化、およびマスタ基準データベース７２中の全ての
観察レコードへの一意の静止物体ＩＤの割当てを可能にするはずである。マスタ
基準データベース７２の最終的なデータベース構造を図３に示す。それぞれのレ
コードは、データ項目４６’、４８’、５０’、５２’、５４’、５６’、５８
’、６０’、３０、３１、３２、３４、３６、３８、４０、４２、４３、４４、
４５、７４、７６および７８の値からなる。追加の観察が集められると、それら
は先に示したように処理され、マスタ基準データベース７２に追加される。マス
タ基準データベース７２は専用サーバ上に維持され、このような大きなデータベ
ース・アプリケーションに適した支援システムおよび手順を有する。
【００３８】
最後に、マスタ基準データベース７２から基準データベース２３を生成する。
これは、より大きなデータ量およびデータ低減／統計解析方法によって可能とな
ったより良好な結果を利用するため、新しい静止物体が識別され、十分なデータ
が使用可能なとき、静止物体のある重要な特性が変化したことを指示すると思わ
れる追加のデータを受け取けとり、この新しい情報が適正に確認されたとき、お
よび単純に定期的に実施される。このような解析方法を利用し、基準データベー
ス２３のサイズを最小化するため、可能なときはつねに、データは、趨勢線の式
および付随する「データ分散」の量を特徴づける標準偏差の尺度に変換される。
まず、変換を実施して、センサ１４の電子回路から得られる正確なタイミング精
度、ならびに自体と接近中の静止物体との間の相対速度の測定精度および信頼度
を利用する。図解ならびに多重回帰目的では、緯度４６’と経度４８’の２つの
次元を、ホスト車両がその強制された経路に沿って移動した単一の距離尺度、Ｖ
ＴＤＴ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｔｒａｖｅｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｏ Ｔａｒｇｅ
ｔ）８０に変換するのが有用である。それぞれの観察は、高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）操作によって生成され、結果は、非常によく制御された方法でセンサ１４
からデータ・バス上へ送信される。順番に番号がつけられたＦＦＴフレーム番号
３２によって示されるＦＦＴ事象、および正確な時刻５２’の値を使用して、連
続するＦＦＴフレームの受取り間の経過時間を高い精度で計算することができる
。観察間の正確な時刻値、ならびに実際はホスト車両の接近速度である静止物体
１２に対して観察された相対速度３８を使用して観察間の移動距離を、以下の式
によって単純に計算することができる：連続するセンサ観察間のＶＴＤＴ＝（第
１の観察の正確な時刻−第２の観察の正確な時刻）×相対速度。それぞれの観察
点についてＶＴＤＴの値を計算する方法は、シーケンスの最後の観察から出発し
、検出された距離であるそのＶＴＤＴをその最も近い点（静止物体までの最も正
確な距離測定値が通常予想される点である）の静止物体に割り当てることによっ
て「後戻り」する方法である。次いで、先に示したように点間のＶＴＤＴを計算
し、それを、計算したばかりの観察のＶＴＤＴ値に加えるすることによって、以
前のそれぞれの観察についてＶＴＤＴを計算する。その結果、それぞれの観察点
のＶＴＤＴ値が、静止物体１２に到達するまでにホスト車両がその経路に沿って
移動する距離の非常に正確な推定値となる。（定義によって、それは実際には車
両の経路にないので、これはより正確には、それが実施した物体の最後の観察の
後にそれが逸脱し、直接にそれに向かった場合に車両が移動するだろう距離であ
る。）１秒あたり１５から２０回の位置修正を実施するセンチメートル・レベル
のＧＮＳＳ技法を除き、この変換はおそらく、車両の実際の移動距離の使用可能
な最も正確な推定値を提供する。
これは、より大きなデータ量およびデータ低減／統計解析方法によって可能とな
ったより良好な結果を利用するため、新しい静止物体が識別され、十分なデータ
が使用可能なとき、静止物体のある重要な特性が変化したことを指示すると思わ
れる追加のデータを受け取けとり、この新しい情報が適正に確認されたとき、お
よび単純に定期的に実施される。このような解析方法を利用し、基準データベー
ス２３のサイズを最小化するため、可能なときはつねに、データは、趨勢線の式
および付随する「データ分散」の量を特徴づける標準偏差の尺度に変換される。
まず、変換を実施して、センサ１４の電子回路から得られる正確なタイミング精
度、ならびに自体と接近中の静止物体との間の相対速度の測定精度および信頼度
を利用する。図解ならびに多重回帰目的では、緯度４６’と経度４８’の２つの
次元を、ホスト車両がその強制された経路に沿って移動した単一の距離尺度、Ｖ
ＴＤＴ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｔｒａｖｅｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｏ Ｔａｒｇｅ
ｔ）８０に変換するのが有用である。それぞれの観察は、高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）操作によって生成され、結果は、非常によく制御された方法でセンサ１４
からデータ・バス上へ送信される。順番に番号がつけられたＦＦＴフレーム番号
３２によって示されるＦＦＴ事象、および正確な時刻５２’の値を使用して、連
続するＦＦＴフレームの受取り間の経過時間を高い精度で計算することができる
。観察間の正確な時刻値、ならびに実際はホスト車両の接近速度である静止物体
１２に対して観察された相対速度３８を使用して観察間の移動距離を、以下の式
によって単純に計算することができる：連続するセンサ観察間のＶＴＤＴ＝（第
１の観察の正確な時刻−第２の観察の正確な時刻）×相対速度。それぞれの観察
点についてＶＴＤＴの値を計算する方法は、シーケンスの最後の観察から出発し
、検出された距離であるそのＶＴＤＴをその最も近い点（静止物体までの最も正
確な距離測定値が通常予想される点である）の静止物体に割り当てることによっ
て「後戻り」する方法である。次いで、先に示したように点間のＶＴＤＴを計算
し、それを、計算したばかりの観察のＶＴＤＴ値に加えるすることによって、以
前のそれぞれの観察についてＶＴＤＴを計算する。その結果、それぞれの観察点
のＶＴＤＴ値が、静止物体１２に到達するまでにホスト車両がその経路に沿って
移動する距離の非常に正確な推定値となる。（定義によって、それは実際には車
両の経路にないので、これはより正確には、それが実施した物体の最後の観察の
後にそれが逸脱し、直接にそれに向かった場合に車両が移動するだろう距離であ
る。）１秒あたり１５から２０回の位置修正を実施するセンチメートル・レベル
のＧＮＳＳ技法を除き、この変換はおそらく、車両の実際の移動距離の使用可能
な最も正確な推定値を提供する。
【００３９】
次のステップは、ＶＴＤＴに対して、観察される静止物体特性のそれぞれに関
して「最適」トレンドラインを提供する多項式を判定し、またＶＴＤＴとともに
変化する標準偏差統計を判定する分析を行うことである。各特性に関する結果が
、ＶＴＤＴおよび導出された定数の関数である多項式である。３次多項式が良好
な「最適」なものを提供すると想定すると、物体に対する距離３４、レーダ・リ
ターンの大きさ３６、および方位角４０という特性に関する式は、以下のとおり
である。 物体に対する距離＝Ａ１×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ１×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ１×
（ＶＴＤＴ）＋Ｄ１ 物体ＳＤに対する距離＝Ａ２×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ２×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ
２×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ２ レーダ・リターンの大きさ＝Ａ３×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ３×（ＶＴＤＴ＾２）
＋Ｃ３×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ３ レーダ・リターンの大きさＳＤ＝Ａ４×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ４×（ＶＴＤＴ＾
２）＋Ｃ４×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ４ 方位角＝Ａ５×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ５×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ５×（ＶＴＤＴ
）＋Ｄ５ 方位角ＳＤ＝Ａ６×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ６×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ６×（ＶＴ
ＤＴ）＋Ｄ６ したがって、ある特性に関するトレンドラインをＶＴＤＴに関連するものとして
記述するのに３次多項式を使用し、またＶＴＤＴの値に伴うそれらのデータの標
準偏差の可能な変化を記述するのに別の３次多項式を使用することにより、８つ
の数だけでこれらの関係を記述することが可能になる。この結果、物体に対する
距離３４、レーダ・リターンの大きさ３６、および方位角４０という３つの静止
物体特性を利用する本発明の好ましい実施形態は、車両が静止物体１２に接近す
るなかで、車両経路ＶＴＤＴ８０上の位置に対するこれらの特性の関係を２４の
値、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ａ３、Ｂ３、Ｃ３、Ｄ
３、Ａ４、Ｂ４、Ｃ４、Ｄ４、Ａ５、Ｂ５、Ｃ５、Ｄ５、Ａ６、Ｂ６、Ｃ６、Ｄ
６だけで完全に記述させることができる。本発明のリアルタイム動作のために必
要な基準データベース２３のために必要な残りの情報には、別の変換が関与する
。つまり、どのように車両位置決め装置１８によって提供される位置データ２８
をリアルタイムで基準データベース２３目的で使用するＶＴＤＴ座標に変換する
かということである。この場合も、この情報は、マスタ基準データベース７２内
に含まれる観察データベースから導出される。緯度４６′と経度４８′の前の観
測のＶＴＤＴ８０上への重回帰を行うことにより、その結果の関係により、緯度
４６と経度４８のリアルタイム観測をＶＴＤＴに変換することが可能になり、次
に、このＶＴＤＴにより、トレンドラインの計算、および静止物体１２に接近し
つつあったとき車両経路上で同じ位置から同様のセンサ１４を使用した前の観察
からの結果と、リアルタイムで観察される特性との標準偏差比較が可能になる。
結果の重回帰公式はＶＴＤＴ＝Ａ＋Ｂ×緯度＋Ｃ×経度の形式をとり、したがっ
て、この関係は３つの定数Ａ、Ｂ、Ｃで指定することができる。基準データベー
ス２３に関する結果の構造を図３に示している。この図は、１つの静止物体１２
に関する必要な情報を完全に記述するデータベース２３のサブセットが、以下の
２７の定数値から構成されるということである。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１
、Ｄ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ａ３、Ｂ３、Ｃ３、Ｄ３、Ａ４、Ｂ４、Ｃ４
、Ｄ４、Ａ５、Ｂ５、Ｃ５、Ｄ５、Ａ６、Ｂ６、Ｃ６、Ｄ６である。これらの項
目、それに加え、この特定の静止物体１２に関与するマスタ基準データベース７
２内の第１の観察点からの緯度４６′、経度４８′、および機首方向５４′を静
止物体ＩＤ７８をその名前として使用してファイル内に保管して、そのファイル
がそこから導出されたマスタ基準データベース７２内の観察記録に対して、その
ファイルの関係を容易に辿れるようにする。例えば、１２３４５という静止物体
ＩＤ７８を伴う静止物体１２に関する基準データベース２３ファイルは、１２３
４５．ｒｄｂという基準データベース内にファイル名を有することになり、ｒｄ
ｂ拡張名は、そのデータベースが基準データベースのメンバであることを意味す
る。以下により十分に説明するとおり、特定の静止物体に関する第１の観察点の
緯度、経度、および機首方向をその基準データベースファイル内に含める理由は
、２つの事柄の迅速な識別を可能にすることである。つまり、そのファイルが所
与の緯度と経度の座標を含む領域に関して有効であること、およびその所与の緯
度と経度の座標に車両が接近するとき、またその車両がそれらの座標に到達した
ときにその車両が走行していると予期される機首方向と整合性のある方向に走行
しているとき、そのファイルがリアルタイムで使用されるべきことである。
して「最適」トレンドラインを提供する多項式を判定し、またＶＴＤＴとともに
変化する標準偏差統計を判定する分析を行うことである。各特性に関する結果が
、ＶＴＤＴおよび導出された定数の関数である多項式である。３次多項式が良好
な「最適」なものを提供すると想定すると、物体に対する距離３４、レーダ・リ
ターンの大きさ３６、および方位角４０という特性に関する式は、以下のとおり
である。 物体に対する距離＝Ａ１×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ１×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ１×
（ＶＴＤＴ）＋Ｄ１ 物体ＳＤに対する距離＝Ａ２×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ２×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ
２×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ２ レーダ・リターンの大きさ＝Ａ３×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ３×（ＶＴＤＴ＾２）
＋Ｃ３×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ３ レーダ・リターンの大きさＳＤ＝Ａ４×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ４×（ＶＴＤＴ＾
２）＋Ｃ４×（ＶＴＤＴ）＋Ｄ４ 方位角＝Ａ５×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ５×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ５×（ＶＴＤＴ
）＋Ｄ５ 方位角ＳＤ＝Ａ６×（ＶＴＤＴ＾３）＋Ｂ６×（ＶＴＤＴ＾２）＋Ｃ６×（ＶＴ
ＤＴ）＋Ｄ６ したがって、ある特性に関するトレンドラインをＶＴＤＴに関連するものとして
記述するのに３次多項式を使用し、またＶＴＤＴの値に伴うそれらのデータの標
準偏差の可能な変化を記述するのに別の３次多項式を使用することにより、８つ
の数だけでこれらの関係を記述することが可能になる。この結果、物体に対する
距離３４、レーダ・リターンの大きさ３６、および方位角４０という３つの静止
物体特性を利用する本発明の好ましい実施形態は、車両が静止物体１２に接近す
るなかで、車両経路ＶＴＤＴ８０上の位置に対するこれらの特性の関係を２４の
値、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ａ３、Ｂ３、Ｃ３、Ｄ
３、Ａ４、Ｂ４、Ｃ４、Ｄ４、Ａ５、Ｂ５、Ｃ５、Ｄ５、Ａ６、Ｂ６、Ｃ６、Ｄ
６だけで完全に記述させることができる。本発明のリアルタイム動作のために必
要な基準データベース２３のために必要な残りの情報には、別の変換が関与する
。つまり、どのように車両位置決め装置１８によって提供される位置データ２８
をリアルタイムで基準データベース２３目的で使用するＶＴＤＴ座標に変換する
かということである。この場合も、この情報は、マスタ基準データベース７２内
に含まれる観察データベースから導出される。緯度４６′と経度４８′の前の観
測のＶＴＤＴ８０上への重回帰を行うことにより、その結果の関係により、緯度
４６と経度４８のリアルタイム観測をＶＴＤＴに変換することが可能になり、次
に、このＶＴＤＴにより、トレンドラインの計算、および静止物体１２に接近し
つつあったとき車両経路上で同じ位置から同様のセンサ１４を使用した前の観察
からの結果と、リアルタイムで観察される特性との標準偏差比較が可能になる。
結果の重回帰公式はＶＴＤＴ＝Ａ＋Ｂ×緯度＋Ｃ×経度の形式をとり、したがっ
て、この関係は３つの定数Ａ、Ｂ、Ｃで指定することができる。基準データベー
ス２３に関する結果の構造を図３に示している。この図は、１つの静止物体１２
に関する必要な情報を完全に記述するデータベース２３のサブセットが、以下の
２７の定数値から構成されるということである。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１
、Ｄ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ａ３、Ｂ３、Ｃ３、Ｄ３、Ａ４、Ｂ４、Ｃ４
、Ｄ４、Ａ５、Ｂ５、Ｃ５、Ｄ５、Ａ６、Ｂ６、Ｃ６、Ｄ６である。これらの項
目、それに加え、この特定の静止物体１２に関与するマスタ基準データベース７
２内の第１の観察点からの緯度４６′、経度４８′、および機首方向５４′を静
止物体ＩＤ７８をその名前として使用してファイル内に保管して、そのファイル
がそこから導出されたマスタ基準データベース７２内の観察記録に対して、その
ファイルの関係を容易に辿れるようにする。例えば、１２３４５という静止物体
ＩＤ７８を伴う静止物体１２に関する基準データベース２３ファイルは、１２３
４５．ｒｄｂという基準データベース内にファイル名を有することになり、ｒｄ
ｂ拡張名は、そのデータベースが基準データベースのメンバであることを意味す
る。以下により十分に説明するとおり、特定の静止物体に関する第１の観察点の
緯度、経度、および機首方向をその基準データベースファイル内に含める理由は
、２つの事柄の迅速な識別を可能にすることである。つまり、そのファイルが所
与の緯度と経度の座標を含む領域に関して有効であること、およびその所与の緯
度と経度の座標に車両が接近するとき、またその車両がそれらの座標に到達した
ときにその車両が走行していると予期される機首方向と整合性のある方向に走行
しているとき、そのファイルがリアルタイムで使用されるべきことである。
【００４０】
次に、図４を参照すると、ブロック図が、通常の動作中、どのように基準デー
タベース２３が使用されるかを示している。基準データベース２３の作成におけ
るのと同様に、センサ１４が目標物体１２を検出する。センサ・データ２６がＣ
ＷＳ２０に送られ、また中央処理ユニット１６にも送られる。車両位置決め装置
１８が、車両位置データ２８を中央処理ユニット１６に送る。センサ・データ２
６が中央処理ユニット１６によって受け取られるたびに毎回、中央処理ユニット
１６によってリアルタイムでキャプチャされるセンサ・データ２６および位置デ
ータ２８が、それが存在する場合、そのハイウェイ・セグメントに関する基準デ
ータベース２３からの記録されたデータと比較される。
タベース２３が使用されるかを示している。基準データベース２３の作成におけ
るのと同様に、センサ１４が目標物体１２を検出する。センサ・データ２６がＣ
ＷＳ２０に送られ、また中央処理ユニット１６にも送られる。車両位置決め装置
１８が、車両位置データ２８を中央処理ユニット１６に送る。センサ・データ２
６が中央処理ユニット１６によって受け取られるたびに毎回、中央処理ユニット
１６によってリアルタイムでキャプチャされるセンサ・データ２６および位置デ
ータ２８が、それが存在する場合、そのハイウェイ・セグメントに関する基準デ
ータベース２３からの記録されたデータと比較される。
【００４１】
そのハイウェイ・セグメントに関して全くデータが存在せず、またそのセグメ
ントが評価されるルートに含まれる場合には、その物体が「道路の備品」ではな
いという最高の確実性があるという通信が即時にＣＷＳに送られ、その趣旨で適
切なメッセージが中央処理ユニット１６からＣＷＰ２０に送られることになり、
ＣＷＰの論理は、静止警報および／または他の処置が即時にとられるべきかどう
かを判定する際に、そのメッセージを考慮に入れることになる。多くの場合、こ
れにより、ＣＷＳは、そのメッセージがない場合よりも早期に、有効な警報を鳴
らすことができる。というのは、ＣＷＳは、通常、カーブ沿いの頭上構造または
頭上物体が観察されているという可能性を無視できるほど十分に近くなるまで待
つからである。そのどちらかが該当していれば、ハイウェイのそのセグメントは
、それらに関してデータが記録されていたはずである。そのようなデータが存在
しないことは、そのような状況は、通常、そこに存在しないことを裏付ける。
ントが評価されるルートに含まれる場合には、その物体が「道路の備品」ではな
いという最高の確実性があるという通信が即時にＣＷＳに送られ、その趣旨で適
切なメッセージが中央処理ユニット１６からＣＷＰ２０に送られることになり、
ＣＷＰの論理は、静止警報および／または他の処置が即時にとられるべきかどう
かを判定する際に、そのメッセージを考慮に入れることになる。多くの場合、こ
れにより、ＣＷＳは、そのメッセージがない場合よりも早期に、有効な警報を鳴
らすことができる。というのは、ＣＷＳは、通常、カーブ沿いの頭上構造または
頭上物体が観察されているという可能性を無視できるほど十分に近くなるまで待
つからである。そのどちらかが該当していれば、ハイウェイのそのセグメントは
、それらに関してデータが記録されていたはずである。そのようなデータが存在
しないことは、そのような状況は、通常、そこに存在しないことを裏付ける。
【００４２】
そのハイウェイ・セグメントに関してデータが存在する場合には、以下に議論
するとおり、その記録されたデータとリアルタイム・データが比較される。本発
明の一方法は、検出された物体が、ＣＷＳホスト車両に対する脅威とならない道
路に沿って配置された単なる通常の静止アイテムであるかどうか、すなわち、そ
れらの物体の１つ、プラス危険に見えるさらなる静止物体ではないかという確率
を計算することである。ただし、同じ状況に対処するより簡単な手法が、好まし
い実施形態では使用され、これを図５に示している。
するとおり、その記録されたデータとリアルタイム・データが比較される。本発
明の一方法は、検出された物体が、ＣＷＳホスト車両に対する脅威とならない道
路に沿って配置された単なる通常の静止アイテムであるかどうか、すなわち、そ
れらの物体の１つ、プラス危険に見えるさらなる静止物体ではないかという確率
を計算することである。ただし、同じ状況に対処するより簡単な手法が、好まし
い実施形態では使用され、これを図５に示している。
【００４３】
以下のプロセスは、基準データベース内のデータファイルに対応する道路のセ
クションにホスト車両が接近したときはいつでも開始することになる。図４を参
照すると、中央処理ユニット１６が、車両位置装置１８からの継続的更新に基づ
き、車両がどこに位置しているか、およびその機首方向を知ることによって擾乱
警報を生成させる可能性がある物体を含むハイウェイの次のセクションに関して
保管されたファイルを基準データベース２３から検索することになる。中央処理
ユニット１６は、検索されたファイル内に記録されたデータと同じ位置に車両が
到達した際の高速計算のために、ファイルからのデータをそのアクティブなメモ
リ内に保管することになる。車両は移動しているので、データベース２３内のす
べてのファイルを識別するのに、車両位置決め装置１８によって識別される現在
の位置および機首方向が使用される。これらのファイルは、車両が辿っている可
能性がある経路に関するデータを含む。新しいセンサ・データポイントごとに、
以下のプロセスが行われる。車両位置決め装置１８によって識別される位置、機
首方向、および位置精度に基づき、ホスト車両が辿っている可能性がある、また
はこれから辿ろうとする経路を識別する複数のファイルが存在する場合には、そ
れらの基準データベース２３ファイルのそれぞれに関して、同時に以下のプロセ
スが実行されることになる。簡明にするため、以下の内容は、基準２３データベ
ースから単一のファイルを使用するプロセスを説明する。第１に、定数Ａ８８、
Ｂ９０、およびＣ９２を検索して、車両位置決め装置１８によって中央処理ユニ
ット１６に報告された最新の位置データ２８からのそのようなデータから判定さ
れた現在の緯度４６および経度４８とともに使用し、式ＶＤＴＤ＝Ａ×緯度＋Ｂ
×経度＋Ｃを使用して、可変ＶＤＴＤを計算する。次に、図５を参照すると、車
両位置決め装置１８によって報告された位置が、その２標準偏差データ分布とと
もにｘ軸上に示されている。説明のため、１０メートルという２標準偏差誤差を
有する差動ＧＰＳシステムが使用されていると想定する。ｘ軸上のその範囲の位
置の交差、加えて現在のレーダ・データポイントについて報告された距離にその
２標準偏差分布をプラスしたものの範囲、および位置に対する距離に関する保管
されたデータベースの２標準偏差分布を探し出すことにより、領域Ａが生成され
る。オーバーラップが存在しない場合には、この時点で２標準偏差データ分布レ
ベルに基づく試験に失敗する。図示するとおりオーバーラップが存在する場合に
は、次のステップは、位置対大きさに関する保管されたデータベースの２標準偏
差分布に領域Ａのｘ軸範囲を移動することであり、これが領域Ｂを形成する。最
後のステップは、報告された大きさ、プラスその２標準偏差分布を報告された位
置、プラスその２標準偏差分布と交差させ、領域Ｃを形成することによって、領
域Ｃを作成することである。この図示の場合そうであるように、領域Ｂと領域Ｃ
の間でオーバーラップが全く存在しない場合には、この時点で２標準偏差データ
分布に基づく試験に失敗する。領域Ｂと領域Ｃの間でオーバーラップが存在する
場合には、２標準偏差データ分布に基づく試験にパスする。
クションにホスト車両が接近したときはいつでも開始することになる。図４を参
照すると、中央処理ユニット１６が、車両位置装置１８からの継続的更新に基づ
き、車両がどこに位置しているか、およびその機首方向を知ることによって擾乱
警報を生成させる可能性がある物体を含むハイウェイの次のセクションに関して
保管されたファイルを基準データベース２３から検索することになる。中央処理
ユニット１６は、検索されたファイル内に記録されたデータと同じ位置に車両が
到達した際の高速計算のために、ファイルからのデータをそのアクティブなメモ
リ内に保管することになる。車両は移動しているので、データベース２３内のす
べてのファイルを識別するのに、車両位置決め装置１８によって識別される現在
の位置および機首方向が使用される。これらのファイルは、車両が辿っている可
能性がある経路に関するデータを含む。新しいセンサ・データポイントごとに、
以下のプロセスが行われる。車両位置決め装置１８によって識別される位置、機
首方向、および位置精度に基づき、ホスト車両が辿っている可能性がある、また
はこれから辿ろうとする経路を識別する複数のファイルが存在する場合には、そ
れらの基準データベース２３ファイルのそれぞれに関して、同時に以下のプロセ
スが実行されることになる。簡明にするため、以下の内容は、基準２３データベ
ースから単一のファイルを使用するプロセスを説明する。第１に、定数Ａ８８、
Ｂ９０、およびＣ９２を検索して、車両位置決め装置１８によって中央処理ユニ
ット１６に報告された最新の位置データ２８からのそのようなデータから判定さ
れた現在の緯度４６および経度４８とともに使用し、式ＶＤＴＤ＝Ａ×緯度＋Ｂ
×経度＋Ｃを使用して、可変ＶＤＴＤを計算する。次に、図５を参照すると、車
両位置決め装置１８によって報告された位置が、その２標準偏差データ分布とと
もにｘ軸上に示されている。説明のため、１０メートルという２標準偏差誤差を
有する差動ＧＰＳシステムが使用されていると想定する。ｘ軸上のその範囲の位
置の交差、加えて現在のレーダ・データポイントについて報告された距離にその
２標準偏差分布をプラスしたものの範囲、および位置に対する距離に関する保管
されたデータベースの２標準偏差分布を探し出すことにより、領域Ａが生成され
る。オーバーラップが存在しない場合には、この時点で２標準偏差データ分布レ
ベルに基づく試験に失敗する。図示するとおりオーバーラップが存在する場合に
は、次のステップは、位置対大きさに関する保管されたデータベースの２標準偏
差分布に領域Ａのｘ軸範囲を移動することであり、これが領域Ｂを形成する。最
後のステップは、報告された大きさ、プラスその２標準偏差分布を報告された位
置、プラスその２標準偏差分布と交差させ、領域Ｃを形成することによって、領
域Ｃを作成することである。この図示の場合そうであるように、領域Ｂと領域Ｃ
の間でオーバーラップが全く存在しない場合には、この時点で２標準偏差データ
分布に基づく試験に失敗する。領域Ｂと領域Ｃの間でオーバーラップが存在する
場合には、２標準偏差データ分布に基づく試験にパスする。
【００４４】
好ましい実施形態では、前述の評価は、まず、１標準偏差データ分布を想定し
て行われる。その試験にパスした場合には、その結果が、別の箇所で述べたとお
り、報告される。しかし、その試験に失敗した場合には、２標準偏差データ分布
想定を使用してその試験が繰り返される。同じプロセスが、最高で８標準偏差想
定まで繰り返される。そのレベルで試験に全くパスしなかった場合には、さらに
進むのではなく、「最高レベル超過」のメッセージが通信される。これらの結果
は、「静止物体」結果と呼ばれる。
て行われる。その試験にパスした場合には、その結果が、別の箇所で述べたとお
り、報告される。しかし、その試験に失敗した場合には、２標準偏差データ分布
想定を使用してその試験が繰り返される。同じプロセスが、最高で８標準偏差想
定まで繰り返される。そのレベルで試験に全くパスしなかった場合には、さらに
進むのではなく、「最高レベル超過」のメッセージが通信される。これらの結果
は、「静止物体」結果と呼ばれる。
【００４５】
試験が実行されるたびに毎回、中央処理ユニット１６によってその結果がＣＷ
Ｐ２０に報告され、そこでＣＷＳ論理が試験の結果を考慮に入れて、その最適処
理を判定することになる。通常の、危険でないハイウェイ・インフラストラクチ
ャのために警告（「擾乱警報」）が誤って与えられた場合、非常に低い標準偏差
データ分布レベルで、中央処理ユニットの試験に続けてパスすることが、その擾
乱警報を抑止するためにＣＷＰ２０によって使用されることが可能であり、この
使用の可能性は、試験によって達せられる特定の標準偏差データ分布レベル、お
よび処理を抑えるのＣＷＰ２０が必要とするレベルに依存する。好ましい実施形
態では、分析のために使用される基準データベース２３ファイルからのさらなる
統計も、中央処理ユニット１６からＣＷＰ２０に通信され、この統計も、可能な
警報および／またはその他の処理に関してとるべき適切な処理を判定するＣＷＰ
の論理によって考慮に入れられることが可能である。車両の経路内にあるが十分
に離れていると考えられ、より高レベルの擾乱警報をトリガする可能性がある橋
または他の構造物である可能性がある物体の検出中に警告が遅延されているよう
な他のケースでは、高い標準偏差データ分布レベルにおいてだけ試験にパスする
場合には、検出された静止物体は通常のものではない可能性があり、ＣＷＰ２０
は、そうでない場合に行ったであろうよりも早期に処理を開始するのを選択する
ことができる。
Ｐ２０に報告され、そこでＣＷＳ論理が試験の結果を考慮に入れて、その最適処
理を判定することになる。通常の、危険でないハイウェイ・インフラストラクチ
ャのために警告（「擾乱警報」）が誤って与えられた場合、非常に低い標準偏差
データ分布レベルで、中央処理ユニットの試験に続けてパスすることが、その擾
乱警報を抑止するためにＣＷＰ２０によって使用されることが可能であり、この
使用の可能性は、試験によって達せられる特定の標準偏差データ分布レベル、お
よび処理を抑えるのＣＷＰ２０が必要とするレベルに依存する。好ましい実施形
態では、分析のために使用される基準データベース２３ファイルからのさらなる
統計も、中央処理ユニット１６からＣＷＰ２０に通信され、この統計も、可能な
警報および／またはその他の処理に関してとるべき適切な処理を判定するＣＷＰ
の論理によって考慮に入れられることが可能である。車両の経路内にあるが十分
に離れていると考えられ、より高レベルの擾乱警報をトリガする可能性がある橋
または他の構造物である可能性がある物体の検出中に警告が遅延されているよう
な他のケースでは、高い標準偏差データ分布レベルにおいてだけ試験にパスする
場合には、検出された静止物体は通常のものではない可能性があり、ＣＷＰ２０
は、そうでない場合に行ったであろうよりも早期に処理を開始するのを選択する
ことができる。
【００４６】
一般的な概念は、道路の特定の延長上の危険ではない静止物体に関するセンサ
・データおよび位置データの保管された基準データベースが「真理値表」を、す
なわち、ハイウェイの同じ延長上で検出された静止物体が、特定の型のＣＷＳに
よって通常擾乱警報が鳴らされる可能性があるためにそのレーダ・データが記録
されたのとある程度の尤度で同一の物体に見えるかを見分けようとするために使
用する複数の変数を有する「真理値表」を提供することである。単なる位置以上
のものが、ほぼ同じ位置における予期される静止物体と何らかの危険な物体の両
方が見られる状況を見分けるのを助けるのに必要とされる。この状況は、橋の下
、トンネル内でエンストした車、またはガードレール、樹木の十分近くで道路に
駐車された車でも、あるいはその位置がデータベース内に記録される可能性があ
るその他の静止物体に関して容易に生じる可能性がある。ビームによって物体が
照射されることで、またそのそれぞれのレーダ横断面で、またその物体に接近す
る道路の全延長上のレーダの視点からの距離および方位角で変化することになる
レーダ・リターンの強度を利用することにより、データベース内に記録された静
止物体の近くの道路上の予期しない静止物体に関する危険な状況を区別する能力
が大幅に向上する。
・データおよび位置データの保管された基準データベースが「真理値表」を、す
なわち、ハイウェイの同じ延長上で検出された静止物体が、特定の型のＣＷＳに
よって通常擾乱警報が鳴らされる可能性があるためにそのレーダ・データが記録
されたのとある程度の尤度で同一の物体に見えるかを見分けようとするために使
用する複数の変数を有する「真理値表」を提供することである。単なる位置以上
のものが、ほぼ同じ位置における予期される静止物体と何らかの危険な物体の両
方が見られる状況を見分けるのを助けるのに必要とされる。この状況は、橋の下
、トンネル内でエンストした車、またはガードレール、樹木の十分近くで道路に
駐車された車でも、あるいはその位置がデータベース内に記録される可能性があ
るその他の静止物体に関して容易に生じる可能性がある。ビームによって物体が
照射されることで、またそのそれぞれのレーダ横断面で、またその物体に接近す
る道路の全延長上のレーダの視点からの距離および方位角で変化することになる
レーダ・リターンの強度を利用することにより、データベース内に記録された静
止物体の近くの道路上の予期しない静止物体に関する危険な状況を区別する能力
が大幅に向上する。
【００４７】
様々な信頼レベルにおける静止物体試験の結果が、データ・リンクを介してＣ
ＷＳに通信され、それぞれの結果は、評価された特定の物体および時間枠に関連
している。ＣＷＳは、これらの静止物体を計算に入れるように、その独立型警報
／処理論理を変更するように設計されることになる。
ＷＳに通信され、それぞれの結果は、評価された特定の物体および時間枠に関連
している。ＣＷＳは、これらの静止物体を計算に入れるように、その独立型警報
／処理論理を変更するように設計されることになる。
【００４８】
この発明がＣＷＳおよびその他の関連システムに提供することになるパフォー
マンス向上の「老朽化」を防止するため、ハイウェイ・インフラストラクチャに
対して変更が行われるにつれてデータベースを更新する必要があることになる。
データベースを更新するための利用可能な様々な方法が存在する。全データベー
スが永久記憶媒体上にあるデータベースに関しては、それらのデータベースを必
要に応じて、または定期的に、顧客の車両内の元の媒体に置換される取替えの媒
体で更新することができる（例えば、更新されたディスクによってＤＶＤディス
クが置換される）。
マンス向上の「老朽化」を防止するため、ハイウェイ・インフラストラクチャに
対して変更が行われるにつれてデータベースを更新する必要があることになる。
データベースを更新するための利用可能な様々な方法が存在する。全データベー
スが永久記憶媒体上にあるデータベースに関しては、それらのデータベースを必
要に応じて、または定期的に、顧客の車両内の元の媒体に置換される取替えの媒
体で更新することができる（例えば、更新されたディスクによってＤＶＤディス
クが置換される）。
【００４９】
別の技法では、永久記憶媒体を使用するデータベースを捕捉することに関与し
、この媒体が、ホスト車両に対するワイヤレス通信によって伝送されるデータベ
ース・ファイルによって更新される（例えば、更新されたＤＶＤが既存のものを
置き換えるまで、車両に伝送され、一時的ではあるが不揮発性のメモリ内に保管
されるファイルでＤＶＤディスクが補われる）。顧客の車両からデータを収集す
るのにワイヤレス・リンクを使用して、データベース更新の可能性を識別し、ま
た、場合によっては、データベース更新を作成するのに十分なデータを集め、こ
れを次に適切な車両に伝送することも企図される。
、この媒体が、ホスト車両に対するワイヤレス通信によって伝送されるデータベ
ース・ファイルによって更新される（例えば、更新されたＤＶＤが既存のものを
置き換えるまで、車両に伝送され、一時的ではあるが不揮発性のメモリ内に保管
されるファイルでＤＶＤディスクが補われる）。顧客の車両からデータを収集す
るのにワイヤレス・リンクを使用して、データベース更新の可能性を識別し、ま
た、場合によっては、データベース更新を作成するのに十分なデータを集め、こ
れを次に適切な車両に伝送することも企図される。
【００５０】
さらなる技法では、必要なすべてのデータベース・ファイルがワイヤレス通信
を介してホスト車両に伝送され、そこで、それらのファイルが、一時的ではある
が不揮発性のメモリ内に保管され、最新の位置別ファイルが、その必要とされる
時点に先立ってホスト車両に伝送される。顧客の車両からデータを収集するのに
ワイヤレス・リンクを使用して、データベース更新の可能性を識別し、また、場
合によっては、データベース更新を作成するのに十分なデータを集め、これを次
に適切な車両に伝送することも可能である。
を介してホスト車両に伝送され、そこで、それらのファイルが、一時的ではある
が不揮発性のメモリ内に保管され、最新の位置別ファイルが、その必要とされる
時点に先立ってホスト車両に伝送される。顧客の車両からデータを収集するのに
ワイヤレス・リンクを使用して、データベース更新の可能性を識別し、また、場
合によっては、データベース更新を作成するのに十分なデータを集め、これを次
に適切な車両に伝送することも可能である。
【００５１】
また、企図され、本発明の好ましい実施形態であるのは、顧客のホスト車両に
対するワイヤレス通信リンクが、インターネット・ウェブ・サイトを介して動作
することができ、このサイトが、顧客の車両に必要とされるデータベース・ファ
イルを配布し、また様々なデータベース関連販売取引きに関する電子商取引リン
クとしての役割をし、顧客ベースが関心を持つ可能性がある他の機会を提供する
ことである。同様に、インターネット・ウェブ・サイトは、データベース更新に
関するデータを顧客の車両から収集するのにも使用することが可能である。その
ような手法を使用すると、通信手続きを利用して、車両の位置に関する顧客のプ
ライバシーが、そのようなプライバシーの権利が顧客によって明示的に放棄され
ない限り、最大限に保護されることになる。
対するワイヤレス通信リンクが、インターネット・ウェブ・サイトを介して動作
することができ、このサイトが、顧客の車両に必要とされるデータベース・ファ
イルを配布し、また様々なデータベース関連販売取引きに関する電子商取引リン
クとしての役割をし、顧客ベースが関心を持つ可能性がある他の機会を提供する
ことである。同様に、インターネット・ウェブ・サイトは、データベース更新に
関するデータを顧客の車両から収集するのにも使用することが可能である。その
ような手法を使用すると、通信手続きを利用して、車両の位置に関する顧客のプ
ライバシーが、そのようなプライバシーの権利が顧客によって明示的に放棄され
ない限り、最大限に保護されることになる。
【００５２】
また、前述した使用でＣＷＰ２０に対して、前述し、図５に示した評価の結果
を通信することに加えて、そのような結果を使用して、前述した評価のその結果
がそれを通常ではないものとして表す任意の静止物体１２の位置を識別するため
、いつ情報を提供するのが役に立つかを判定することができる。そのようなケー
スでは、適宜、そのような情報を提供して、前方の運転環境に対する運転者の状
況の意識を向上させることが本発明の好ましい実施形態である。
を通信することに加えて、そのような結果を使用して、前述した評価のその結果
がそれを通常ではないものとして表す任意の静止物体１２の位置を識別するため
、いつ情報を提供するのが役に立つかを判定することができる。そのようなケー
スでは、適宜、そのような情報を提供して、前方の運転環境に対する運転者の状
況の意識を向上させることが本発明の好ましい実施形態である。
【００５３】
見て取ることができるように、本発明は、最新技術のセンサ・テクノロジーを
利用する方法を提供し、次世代のセンサにおける改良を、そのコストの低下によ
ってそれらがより利用できるようになるにつれ、含めるように適合可能である。
本発明によって得られるデータを利用して確率を計算し、静止物体が実際に擾乱
警報であるかどうかを判定するのに利用可能な非常に多数の方法が存在する。す
べての実施形態に共通するいくつかの特徴の概要を留意しなければならない。第
１に、本発明は、ＣＷＳシステム、ＣＡＷシステム、および／またはＡＣＣシス
テムなどの、任意のセンサを利用する物体検出システムでの使用に適合すること
ができる。異なるＣＷＳシステム、ＣＡＷシステム、および／またはＡＣＣシス
テムの間の主な違いは、使用されるセンサの型、変調技法、および信号方向技法
である。本発明は、センサと、現在、配備されているのと同じ型のシステムで一
般に得られる位置データとの基準データベースを提供することにより、これらの
システムのいずれのパフォーマンスも向上させる。
利用する方法を提供し、次世代のセンサにおける改良を、そのコストの低下によ
ってそれらがより利用できるようになるにつれ、含めるように適合可能である。
本発明によって得られるデータを利用して確率を計算し、静止物体が実際に擾乱
警報であるかどうかを判定するのに利用可能な非常に多数の方法が存在する。す
べての実施形態に共通するいくつかの特徴の概要を留意しなければならない。第
１に、本発明は、ＣＷＳシステム、ＣＡＷシステム、および／またはＡＣＣシス
テムなどの、任意のセンサを利用する物体検出システムでの使用に適合すること
ができる。異なるＣＷＳシステム、ＣＡＷシステム、および／またはＡＣＣシス
テムの間の主な違いは、使用されるセンサの型、変調技法、および信号方向技法
である。本発明は、センサと、現在、配備されているのと同じ型のシステムで一
般に得られる位置データとの基準データベースを提供することにより、これらの
システムのいずれのパフォーマンスも向上させる。
【００５４】
第２に、本発明の構成は、ＣＷＳシステムおよび／またはＡＣＣシステムと一
体に設計することができるが、本発明は、既存のＣＷＳシステムおよび／または
ＡＣＣシステムに追加する独立型ユニットであることも可能である。
体に設計することができるが、本発明は、既存のＣＷＳシステムおよび／または
ＡＣＣシステムに追加する独立型ユニットであることも可能である。
【００５５】
第３に、本発明は、自動車には限定されず、任意の陸上ベースの車両上で使用
することができる。これらの陸上ベースの車両には、それが有人型のであるか、
無人型のものであるかに関わらず、採鉱マシンや重量建設マシンまたは重量建設
ロボットなどの可動マシン、重量トラック、バス、乗用車、ミニバン、軽トラッ
ク、および特殊目的車両（除雪車、救急車等）などのオンロード車両、ならびに
重量車両（軍用トラック等）、軽量車両（不整地走行車両等）、装軌車両（タン
ク等）などのその他の車両などのオフロード車両が含まれる。
することができる。これらの陸上ベースの車両には、それが有人型のであるか、
無人型のものであるかに関わらず、採鉱マシンや重量建設マシンまたは重量建設
ロボットなどの可動マシン、重量トラック、バス、乗用車、ミニバン、軽トラッ
ク、および特殊目的車両（除雪車、救急車等）などのオンロード車両、ならびに
重量車両（軍用トラック等）、軽量車両（不整地走行車両等）、装軌車両（タン
ク等）などのその他の車両などのオフロード車両が含まれる。
【００５６】
最後に、本発明は、センサの方向および／または範囲によって限定されない。
本発明の好ましい実施形態を本明細書で説明してきたが、本明細書の原理および
教示を逸脱することなく、当分野の技術者には、様々な変更形態および変形形態
が明白となろう。したがって、本発明は、説明した特定の実施形態には限定され
ず、添付の特許請求の範囲によってだけ限定されるものとする。
本発明の好ましい実施形態を本明細書で説明してきたが、本明細書の原理および
教示を逸脱することなく、当分野の技術者には、様々な変更形態および変形形態
が明白となろう。したがって、本発明は、説明した特定の実施形態には限定され
ず、添付の特許請求の範囲によってだけ限定されるものとする。
【図１】
本発明の基準データベースの生成を示すブロック図である。
【図２】
本発明による、センサ・データおよび車両位置データ、ならびにこれらに関連
する個々の要素を示すブロック図である。
する個々の要素を示すブロック図である。
【図３】
本発明による、基準データベースおよびこれに関連する個々の要素を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】
本発明のドライバ警告システムのブロック図である。
【図５】
基準データベースを使用して、車両と衝突する危険を目標物体が表す尤度を評
価することを示すグラフである。
価することを示すグラフである。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０１Ｃ 21/00 Ｇ０１Ｃ 21/00 Ａ
Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｚ
// Ｇ０１Ｓ 5/14 5/14
(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，
ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ
Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ
，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，
ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ
Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ
，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，
ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，
ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，Ｃ
Ｈ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ
，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，
ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，Ｋ
Ｇ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ
，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，
ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，Ｓ
Ｅ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ
，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
(72)発明者 ベニー エル ファーマー
アメリカ合衆国 48105 ミシガン州 ア
ナーバー ストーン ロード 2223
Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB07 AB12 AC02 AD05
3D044 AA01 AA25 AA31 AA35 AB01
AC59 AE03
5H180 AA01 BB05 BB15 CC03 CC12
CC14 CC15 FF05 FF27 LL01
LL06 LL09
5J062 AA05 AA13 BB01 CC07 HH04
5J070 AC02 AC06 AC11 AC19 AE20
AF03 AF04 AH33 AH35 AJ14
AK14 BA01 BD10 BF01 BF11
Claims (39)
- 【請求項１】 自走機または車両用の静止物体検出のシステムであって、 少なくとも１つの静止目標物体を感知でき、前記目標物体に関連するデータを
供給できる、少なくとも１つのセンサと、 前記センサから前記データを受け取るプロセッサであって、前記プロセッサが
、基準記憶媒体からの前に記録されたデータまたは前に記録されたデータから導
出されるデータとの比較に基づいて、前記目標物体が正常に存在する物体である
か否かを評価するように構成される、プロセッサと を含み、前記基準記憶媒体が、前記前に記録されたデータを保管し、前記前に
記録されたデータが、少なくとも１つの静止目標物体を感知でき、前記目標物体
に関連するデータを供給できるセンサから獲得される システム。 - 【請求項２】 前記評価を使用し、前記評価が衝突の危険を示す場合に警報を
作る、車載衝突警告システムをさらに含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項３】 前記評価が衝突の危険を示す場合に、前記車両の動作の調整、
警報、またはその両方を引き起こすために前記評価を使用する、車載適応クルー
ズ・コントロール・システムをさらに含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項４】 前記評価が衝突の危険を示す場合に、前記車両の動作の調整、
警報、またはその両方を引き起こすために前記評価を使用する、車載衝突回避シ
ステムをさらに含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項５】 該システムの位置を判定でき、前記位置に関連するデータを供
給できる、位置決めデバイスをさらに含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項６】 前記位置決めデバイスからの前記データが、位置座標、経度、
緯度、時刻、機首方向、速度、またはその組合せからなる群から選択される、請
求項５に記載のシステム。 - 【請求項７】 前記車両位置決めデバイスが、衛星ベースのシステム位置決め
デバイスである、請求項５に記載のシステム。 - 【請求項８】 前記車両位置決めデバイスが、全世界測位システム・デバイス
である、請求項５に記載のシステム。 - 【請求項９】 前記センサが、レーダ・ベースのセンサであり、前記データが
、さらに、目標への距離、目標への方位角、戻りレーダ信号の大きさ、前記目標
への仰角、前記目標の幅、前記目標の高さ、またはその組合せを含むデータの群
の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１０】 前記センサが、レーダ・ベースのセンサを含む、請求項１に
記載のシステム。 - 【請求項１１】 前記センサが、ドップラ・ベースのレーダ・センサである、
請求項１０に記載のシステム。 - 【請求項１２】 前記前に記録されたデータが、前記車両に対する相対的な前
記目標物体の位置との比較によってアクセスされる、請求項１に記載のシステム
。 - 【請求項１３】 前記車両の位置データを提供する位置決めデバイスをさらに
含み、前記前に記録されたデータが、前記車両の現在位置および機首方向との比
較によってアクセスされる、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１４】 前記基準データベースが、前記進路の予想される次のセクシ
ョンに基づいて、前記保管されたデータの一部を前記処理ユニットに供給する、
請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１５】 前記基準データベースが、前記システムとの無線通信によっ
て提供されることおよび／または更新されることが可能である、請求項１に記載
のシステム。 - 【請求項１６】 前記基準データベースからの前に記録されたデータとの前記
比較が、前記目標物体が前記センサの有効範囲付近で判定される正常に存在する
物体でないかどうかの評価を可能にする、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１７】 前記確率推定が、前記システムが衝突警告システムで使用さ
れる時の擾乱警報の最小化を可能にする、請求項１６に記載のシステム。 - 【請求項１８】 前記車両の付近で移動する物体を検出する少なくとも１つの
センサをさらに含む、請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１９】 静止物体検出のシステムと共に基準データベースを展開する
処理であって、 １）少なくとも１つのセンサから信号を獲得するステップであって、前記セン
サが、目標物体を感知でき、前記目標物体に関連するデータを生成できるステッ
プと、 ２）前記少なくとも１つのセンサからの前記データを一時記憶バッファに保管
するステップと、 ３）前記少なくとも１つのセンサの位置を判定するステップと、 ４）前記目標物体が正常に存在する物体であるか否かを評価するための、自走
機または車両に配置された少なくとも１つのセンサから獲得されるリアル・タイ
ム・データとの後続の比較のために、前記目標物体データまたは前記センサ位置
の少なくとも１つに関して前記データをインデクシングするステップと を含む処理。 - 【請求項２０】 前記車両が進路に沿って移動する際に前記車両に関連する車
両位置決めデバイスからのデータを獲得するステップと、 前記少なくとも１つのセンサからの前記データを前記車両に関連する衝突警告
システムに供給するステップであって、前記衝突警告システムが、障害物との前
記車両の可能な衝突を示す信号を生成するステップと、 マン−マシン・インターフェースへの前記衝突回避システムからの信号を監視
するステップと、 前記衝突回避システムから前記マン−マシン・インターフェースへの静止目標
警告メッセージに応答して、前記少なくとも１つのセンサおよび前記車両位置決
めデバイスからの前記データを永久的に取り込むステップであって、前記静止目
標警告メッセージが、非衝突状況または擾乱警報に関係するステップと をさらに含む、請求項１９に記載の処理。 - 【請求項２１】 前記処理が、複数回繰り返され、前記データの信頼性を増や
す形で、擾乱警報を生成した位置での前記進路からの少なくとも１つのセンサお
よび前記車両位置決めデバイスからのデータを組み合わせる最終ステップを含む
、請求項１９に記載の処理。 - 【請求項２２】 基準データベースを作成する処理であって、 １）少なくとも１つのセンサ・デバイスを使用して目標物体のセンサ・データ
を得ることと、 ２）車両位置決めデバイスを使用して車両位置データを得ることと、 ３）適応クルーズ・コントロール・システム、車両衝突警告システム、または
車両衝突回避システムによって擾乱警報が生成される選択された時間期間につい
て前記センサ・データおよび前記車両位置データを記録することと、 ４）前記車両の進路の特定のセグメントについてステップ１ないし３を繰り返
すことと、 ５）前記擾乱警報が生成された前記特定のセグメントが所定の判断基準を使用
してインデクシングされるデータベースを作成することと を含む処理。 - 【請求項２３】 目標物体の前記センサ・データが、目標番号、高速フーリエ
変換数、目標への距離、目標への方位角、センサ戻りの大きさ、および品質イン
ジケータを含む、請求項２２に記載の方法。 - 【請求項２４】 前記車両位置データが、位置座標、経度、緯度、時刻、機首
方向、速度、またはその組合せからなる群から選択される、請求項２２に記載の
方法。 - 【請求項２５】 関連するデータのレコードであって、前記レコードのそれぞ
れが、少なくともレーダ・ベースのセンサに関するセンサ位置データと、少なく
とも前記センサ位置に対する相対的な静止物体の距離および方位角とを含む、レ
コード を含む、基準データベース。 - 【請求項２６】 前記レコードが、センサ信号戻り大きさを含み、前記方位角
が、データ取込中の擾乱警報の責任を負う前記車両の経路に沿ったすべての目標
物体に関する ことをさらに含む、請求項２５に記載の基準データベース。 - 【請求項２７】 前記データが、観察されたレコードのそれぞれに関するセン
サ位置によって検索可能である、請求項２５に記載の基準データベース。 - 【請求項２８】 前記データが、さらに、静止目標物体位置を含み、前記レコ
ードのそれぞれが、前記静止目標物体位置によって検索可能である、請求項２５
に記載の基準データベース。 - 【請求項２９】 前記データが、交換可能永久記憶媒体上に存在し、前記デー
タベースが、前記永久記憶媒体を更新された版と交換することによって更新され
る、請求項２５に記載の基準データベース。 - 【請求項３０】 前記データが、自走機または車両に配置された一時記憶媒体
に、無線通信によって送信される、請求項２５に記載の基準データベース。 - 【請求項３１】 警告の生成において警告論理による使用のために静止物体評
価を提供するシステムであって、 自走機または車両の位置データを提供するシステムと、 前に記録されたデータのデータ・ファイルを含む基準データベースと、 少なくとも１つのセンサからのデータおよび前記位置データを受け取り、前記
前に記録されたデータとの比較に基づいて、感知された目標物体が正常に存在す
る物体であるか否かを評価し、正常に存在しない物体の検出を示すために車両シ
ステム内の警告論理に前記比較の結果を提供するプロセッサと を含むシステム。 - 【請求項３２】 前記基準記憶装置からの前に記録されたデータとの前記比較
が、衝突回避システムがセンサの有効範囲までの衝突警報を可能にすることを可
能にする、請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３３】 前記車両システムが、衝突警告システムである、請求項３１
に記載のシステム。 - 【請求項３４】 前記車両システムが、衝突回避システムである、請求項３１
に記載のシステム。 - 【請求項３５】 前記車両システムが、適応クルーズ・コントロール・システ
ムである、請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３６】 所定の進路に従うように制約された自走機または車両の進路
に関連するデータをさらに含む、請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３７】 前記車両の前記進路に関連する前記データが、所定の進路の
付近での普通でない物体の表示を提供するために、正常に存在しない物体かどう
かの判定の結果と比較される、請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３８】 通信デバイスに状況認識信号を供給するために、前記自走機
または車両の付近の正常に存在しない物体の存在を示す前記通信デバイスをさら
に含む、請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３９】 前記通信デバイスが、正常に存在しない物体の存在およびそ
の位置を示す視覚的表示デバイスである、請求項３９に記載のシステム。
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