JP2003536096A

JP2003536096A - 追跡マップジェネレータ

Info

Publication number: JP2003536096A
Application number: JP2002502464A
Authority: JP
Inventors: シャンコング，
Original assignee: オートモーティブシステムズラボラトリーインコーポレーテッド
Priority date: 2000-06-08
Filing date: 2001-06-08
Publication date: 2003-12-02
Also published as: EP1290467A4; WO2001094970A1; US20020044081A1; EP1290467A1; US6420997B1

Abstract

(57)【要約】レーダシステム（１４、２０、２２）は、追跡物体（４８）の位置を表す複数のデータポイント（ｘ、ｙ）を生成し、それから関連する経路（５０、６０）の表現が形成される。この表現の少なくとも１つの品質測度、および少なくとも１つの進行方位測度が、少なくとも１つのマップ座標（４４）について計算される。品質測度および進行方位測度は、追跡マップとしてメモリ中に記憶される。その他の追跡物体（５８）からのデータを用いて、追跡マップ（３８）が更新されて、追跡物体（４８，５８）が追従する経路（４２）を表す複数の進行方位値が、関連するマップ座標（４４）において得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】自車両の環境を十分な範囲と精度で検知かつ識別し、それによって衝突を回避
するか、あるいは衝突によって自車両の乗員が受ける傷害または歩行者に与える
傷害を軽減するために、適切な対策を選択し十分に早く講じることのできる、自
動車用途の改良型予測式衝突センシングまたは衝突回避システムに対する要求が
ある。本願において使用する予測式衝突センシングシステムの用語は、自車両の
環境における目標物を検知、かつ追跡し、次いで安全性を向上させる対策を提示
するか、または自動的に実行することのできるシステムをも意味して用いる。

【０００２】一般に、予測式衝突センシングシステムは、環境に対する自車両の運動、ある
いはその逆の運動を、例えば関連する目標物トラッカを備えるレーダシステムを
用いて追跡する。環境としては、静的目標物および移動目標物の両方が含まれる
。自動車環境は、その他の目標物追跡環境、例えば航空機または船舶の環境とは
、自動車は主として道路によって拘束される環境で運転される点が異なる。もち
ろん、これには、例えば駐車場またはオフロード運転状態などの例外もあるが、
これらの例外は一般に、車両の運転時間が比較的少ないか、または予測式衝突セ
ンシングシステムにより便益を受けるような衝突の危険性も比較的小さい。

【０００３】利用可能な場合には、例えば地図の形態における道路による拘束の知識は、予
測式衝突センシングシステムの性能を改良する上で役立つ可能性がある。例えば
、自車両が特定の経路形状を有する特定の道路上で運転されていることが分かっ
ており、車載のナビゲーションシステムが、車両の軌跡（trajectory）が、例え
ばスリップまたはドライバの不注意よって、その経路（path）から逸脱しようと
することを検出した場合には、予測式衝突センシングシステムは、車載レーダが
自車両と衝突する可能性のある潜在的目標物を検出したかどうかによらず、この
ような状況を識別して、それに対応することができる。道路による拘束の知識を用いることにより、関連する目標物トラッカの収束性
を改善するか、または自車両が走行する環境もしくは状況の推定を改善すること
ができる。

【０００４】道路による拘束は、一般に関連する座標のマップ形態が二次元空間であること
に特徴がある。例えば、道路の路線は、Ｘの正方向を北に、Ｙの正方向を東にし
たＸ‐Ｙ座標系にプロットすることができる。デジタル化された道路地図が現在
では広く利用可能であるが、自車両の予測式突センシングにおけるその有用性の
程度は、地図が十分なものであると仮定して地図上の自車両の位置を特定するナ
ビゲーションプロセスに、少なくとも部分的に依存する。例えば、車両の位置と
方位の計測は、ＧＰＳ受信機によるか、コンパスもしくは方位ジャイロスコープ
による車両の進行方位（heading）の測定値、および車輪の速度もしくは回転の
測定値による車両の距離および進行方位を、マップマッチングアルゴリズムと組
み合わせて使用する推測航法（dead reckoning）によるか、またはこれら２つの
組み合わせによって可能である。しかしながら、一般にこれまで利用可能なナビ
ゲーションシステムは、予測式衝突センシング用の自車両が走行する道路マップ
を提供するには精度が十分ではない。さらに、道路条件は、例えば道路建設の結
果として時間と共に変化する可能性があり、これらの変化が、関連するデジタル
地図に適時に加えられているとは限らない。

【０００５】したがって、自車両の環境において自車両および他車両が追従する追跡（trac
kまたはtracks）マップを生成する改良型のシステムおよび方法に対する要求が
ある。図１〜３を参照すると、追跡マップジェネレータ１０が、自車両１６に組み込
まれたレーダシステム１４からのレーダデータを処理するためのレーダ処理シス
テム１２内に示されており、このレーダ処理システムには、環境の中で目標物を
検知し、自車両と１つまたは複数の目標物の相対運動に応じて、関連する対策手
段を始動および／または制御するためのセンサを備えている。目標物を検知する
ためのセンサは、自車両に対する目標物の位置を検知して追跡する例えばレーダ
式またはライダ（lidar）式のセンサシステムであり、本願に参照として組み入
れる、本発明の譲受人に譲渡されている米国特許第６０８５１５１号に開示され
ているように、自車両と目標物の衝突が発生する可能性があるかどうかを予測す
るものである。

【０００６】例えば、図１を参照すると、レーダ処理システム１２のブロック図を示してあ
り、ブロック図の各ブロックは、自車両に搭載したレーダシステム１４が供給す
るデータを受け取り、準備および／または処理する関連のソフトウエアモデュー
ルを含む。レーダシステム１４からのデータは、プリプロセッサ１８によって前
処理されて、例えば距離、距離変化率、方位角、その品質など目標物追跡に適し
たレーダデータを生成する。レーダレーダは、一般に自車両前方に広角の視野を
有し、少なくとも自車両の長手方向軸から少なくとも±５°を範囲に含み、レー
ダおよび関連するアンテナ構成に応じて、場合によっては±１８０°に拡がって
いる。この例示的なシステムは、±５５°の視野を有する。

【０００７】トラッカ２０は、レーダ出力データ（距離、距離変化率および方位角）を、目
標物速度、および目標物の位置を規定するｘ‐ｙ座標に変換する。例えば、米国
出願第‘０３５号のシステムは、複数の目標物を追跡し、かつ関連するレーダデ
ータを単一の目標物についてのクラスタに形成するシステムを開示している。ア
ソシエータ２２は、古い追跡データを、最近の走査によるものに関係づけて、各
目標物の追跡履歴を編集する。追跡マップジェネレータ１０については以下により詳細に述べるが、このデー
タを記憶し、かつそれから自車両に対する目標物の運動の進行記録として追跡マ
ップを生成する。

【０００８】状況認識プロセッサ２４は、１）追跡マップ、２）自車両の運動を示す取得デ
ータ、すなわち自車両情報２６、および場合によっては３）可能性のある運転状
況から、最も可能性の高い運転状況、または適切な運転状況を判定するための「
環境データ」を使用する。この「環境データ」は例えば、ＧＰＳデータ、デジタ
ル地図、高速道路形状および近傍車両のリアルタイム無線入力、および高速道路
に埋め込まれた電磁マーカまたは光学マーカなどのリアルタイムトランスポンダ
からのデータなどを含むことができる。例えば、「環境データ」は、道路曲率エ
スティメータ２８が用いることによって、状況認識プロセッサ２４に道路曲率の
推定値を供給することができる。

【０００９】この状況認識プロセッサ２４は、追跡マップジェネレータ１０による追跡マッ
プを記憶かつ解釈し、いくつかの目標物の追跡の時間進行を比較する。追跡目標
物の相対位置および進行を評価することによって、例えば位置状況、交通状況、
運転操作状況、または緊急事態の発生などの様々な運転状況の識別が可能となる
。状況認識プロセッサ２４が推定した状況は、衝突エスティメータ３０および衝
突破壊重大度エスティメータ３２による衝突および衝突破壊重大度推定と共に、
応答ジェネレータ３４の入力として使用されて、例えば判断マトリックスを用い
て適切な対策３６が選択される。応答ジェネレータ３４による特定の応答の判断
は、例えばルールベースシステム（エキスパートシステム）、ニューラルネット
ワーク、または別の判断手段に基づいて行われる。

【００１０】起動させることのできる対策手段３６の例としては、ドライバに修正操作を行
うことを警告する警報装置、例えば３次元音響警報（例えば本発明の譲り受け人
に譲渡された米国特許第５９７９５８６号に開示されているように）、衝突を回
避するための回避操作を行うための、例えばエンジンスロットル、車両変速機、
車両ブレーキシステム、または車両ステアリングシステムなどの様々な手段、お
よび衝突が回避不能の場合に、例えば自動安全ベルトプリテンショナ、または内
部または外部エアバッグなどの乗員への傷害を軽減するための様々な手段がある
。選択される特定の１つまたは複数の対策手段３６、および前記１つまたは複数
の対策手段３６を起動、操作、または制御する方法は、状況認識プロセッサ２４
によって識別される状況と、衝突および衝突破壊の重大度推定値に依存する。

【００１１】例としてあげると、１つの可能な状況としては、自車両の走行レーンへの侵入
に対する応答は、目標物が反対方向から接近しているのか、あるいは自車両と同
じ方向に進行しているが、自車両の走路に割り込んできているのかによって、異
なる応答を必要とすることがある。危険を発生する交通状況を考慮することによ
って、その危険を軽減するように対策手段３６を適合させることができる。レー
ダシステム、または一般的には予測式衝突センシングシステムを使用して自車両
の範囲にある目標物を検知することによって、対策手段３６を実際の衝突の以前
に実施することによって、衝突を回避するか、または衝突による乗員傷害を軽減
することができる。

【００１２】追跡マップジェネレータ１０は、追跡センサの視野内の物体が、進展はするが
共通の経路に拘束されており、したがってこれらの車両は独立して制御されるが
、関連する軌跡は互いに相関があると仮定して機能する。地上目標物の軌跡推定
においては、最も可能性の高い目標物は自動車であり、強い経路の拘束を有する
道路上を走行中であるために、このような仮定が成立する。このような場合には
、拘束条件を使用することによって、確実に目標物運動状態の追跡性能および目
標物状態推定性能が確実に向上する。ここで目標物状態とは、道路上の目標物の
相対位置や目標物が異常な操作をしているかどうかなどの判断を指す。

【００１３】一般に、リアルタイムに更新されて瞬時の道路状態報告を提供することのでき
る道路地図は入手不可能であり、また道路地図をリアルタイムに提供するために
十分な計算リソースを割り当てることもできない。このような制限は、マップと
して使用することのできる、前回の追跡による動的マップを提供することによっ
て克服できる。このように構築されたマップは、センサのわきを通過する第１の
物体の情報は提供しないが、遭遇する目標物の数が増加するにつれて、マップの
精度は向上し、より重要な情報を提供することができるようになる。このような
マップは、以前の目標物追跡を蓄積することによって構築されるという理由で、
追跡マップ３８と呼ばれる。

【００１４】追跡マップ３８は、多くの方法で利用できる。例えば、以前に存在した追跡４
０における情報を蓄積することにより、新規な追跡の収束速度が向上し、追跡の
初期段階における誤差が減少する。別の例として、追跡情報がマップに結合され
るために、現在および将来の交通状況についての重要な情報を、推論することも
できる。ある特定の追跡４０はある経路４２に追従し、関連する情報の内容と品質によ
って特徴付けることができる。情報内容は、位置Ｌにおいて、目標物は状態Ｓで
あるという仮説であり、情報品質とは、その仮説が真であると考えられる強度で
ある。情報内容は、異なる形態が可能であり、例えば、それに限定はされないが、目標
物速度、進行方位、加速度、形式などである。関連する情報品質は、様々な推論
枠組みの下で評価が可能であり、それは確率論、ファジー論理、証拠推論（evid
ential reasoning）、または不規則集合などである。

【００１５】例えば、追跡マップ３８は、座標ｉ，ｊに位置する個々のセル４４の直交グリ
ッドを含み、各セル４４は、grid(i,j)で表わされ、関連する状態および品質情
報、grid(i,j).statesおよびgrid(i,j).qualityを有する。追跡マップ３８の解
像度および大きさは、追跡マップを生成するのに使用される関連するプロセッサ
の関連する計算バンド幅に依存する。次いで、経路４２は、グリッドの収集{grid(i,j)}として表現される。追跡を
獲得する毎に、その関連する経路４２を推論することができる。新規に認識され
た経路４２が、次いで追跡マップ３８に登録されて、そのマップの関連する情報
内容およびマップの品質も更新される。この過程を、マップ構築と呼ぶ。いった
んマップが構築されると、それを使用してその後に得られる追跡４０を改善する
ことができる。この過程を、追跡マップ融合と呼ぶ。

【００１６】図４を参照すると、マップ構築過程を示してあり、ステップ（４０２）におい
て追跡データが、トラッカ２０／アソシエータ２２から読み込まれる。ステップ
（４０４）において、この追跡の逆方向推定（backprojected）経路を決定し、
次いでステップ（４０６）においてこれを追跡マップ３８のマップグリッドに関
係づける。次いでステップ（４０８）において、マップグリッドを更新し、その
後、ステップ（４０２）においてこの過程を反復する。図５を参照すると、マップ構築と融合過程をより詳細に示してあり、ステップ
（５０２）において、位置（x，y）、速度（Vx，Vy）、目標物角度ang_h、デー
タ品質Ｓ_ｔを含む追跡データがトラッカ２０／アソシエータ２２から読み取られ
る。ステップ（５０４）において、追跡が新規である場合には、ステップ（５０
６）において、追跡当てはめデータが初期化される。例えば、当てはめ処理に関
連する加算処理の蓄積部は、それに新規の追跡データを蓄積する以前に、ゼロに
初期化される。そうでない場合には、図４のステップ（４０４）に対応するステ
ップ（５０８）において、例えば平滑化、回帰、またはその他の曲線当てはめ処
理によって追跡履歴データが処理されて、追跡の経路の表現（representation）
を生成する。

【００１７】図４のステップ（４０４）および図５のステップ（５０８）をより詳細に参照
すると、追跡４０の逆方向推定経路４２は一般に、既存追跡４０の平滑化された
軌跡（trajectory）を含む。追跡が、確率論的な計算から得られると、ある特定
の時刻において、既存の追跡４０は、その時点までの情報に基づいて推定した目
標物状態を表わす。目標物に関するさらなる情報が到着すると、以前の時点につ
いてのより正確な推定値が抽出される。逆方向推定経路４２は、目標物状態の改
善された履歴である。逆方向推定経路４２を得るためには、カルマンフィルタ平
滑化、自己回帰、または直線もしくは曲線当てはめ処理を適用することができる
。具体的な手法は、目標物モデルの性質、性能、利用可能な計算バンド幅の間の
トレードオフに依存する。

【００１８】例えば、逆方向推定経路４２が、強い軌跡拘束を受け、かつ平滑な軌跡を有す
る場合には、自己回帰が適当である。通常のパラメトリック形式の曲線関数は次
のようになる。ここで、は回帰の結果であり、全体として曲線を定義する。別の例として、逆方向推定経路は、以下のように、関連する追跡履歴の１次元
直線当てはめによって求められる。ここで、ａおよびｂは当てはめの結果であり、両者で次の直線パターン、ｙ＝ａｘ＋ｂを定義すると共に、ｄｘおよびｄｙは、開始地点から現在地点までの距離を定義
する。また、フェージング因子を追加することによって、追跡の初期部分が、現
在の当てはめ結果に与える影響を徐々に減少させるために、例えば次のようにす
る。ｆ_fit＝０．９８

【００１９】ステップ（４０６）またはステップ（５１０）のいずれかからの、逆方向推定
した目標物軌跡、が与えられると、ここでであり、ステップ（４０６）および（５１２）において、逆方向推定目標物軌跡
の経路４２は、追跡マップ３８の特定のセル４４と関連づけられる。ｘ、ｙ方向
においてそれぞれΔ_ｘおよびΔ_ｙで与えられる各セル４４の寸法に対して、また
から出発するグリッドgrid(0,0)の中心に対して、開始および終了セル位置は次
式で与えられる。および、また、の場合には、開始セルおよび終了セル４４の間のセル位置は、およびで求められるか、あるいは、およびで求められる。

【００２０】追跡マップ３８は、第１に、ステップ（５１４）、（５１６）、および（５１
８）において、関連する品質測度を以下のように計算することによって更新され
る。ステップ（５１８）の当てはめ品質測度（fitting quality measure）には、
２つの部分が含まれ、一つはステップ（５１０）からの曲線当てはめ結果とステ
ップ（５０２）からのトラッカ２０／アソシエータ２２の出力の矛盾に対する測
度、もう一つは、当てはめられた曲線（または経路４２）と追跡４０との差に対
する測度である。ここで、Ｍ_diffは、新規に発見された曲線と既存の追跡との間の差で、次のよう
に定義される。ここで、ｑ_trkは現在の追跡の品質であり、は、時刻ｋにおける追跡上の点X_kと、対応する逆方向推定点との間の距離であり、Ｎは追跡内の点の数である。最も簡単な距離の形態は、次
式のユークリッド距離である。

【００２１】特定の状況によっては、関数は、当てはめの品質を一貫して表し、かつ１組のよく定義された演算を提供する
限り、０から１の間の出力を有する任意の単調関数として定義することができる
。Ｍ_contは、当てはめ結果およびステップ（５０２）からのトラッカ２０／アソ
シエータ２２の出力との間の矛盾に対応する品質の矛盾成分を表す。各セル４４
において、矛盾は、トラッカ２０／アソシエータ２２により与えられる目標物進
行方位角と、グリッドの中心における曲線の正接によって定義される目標物進行
方位角との間の差を反映する。すなわち、ここで、である。

【００２２】Ｍ_diffの場合と同様に、は、２つの角度の差が反映される限り、０から１の間の任意の単調関数として定
義することができる。最後に、新規に獲得された情報を、各グリッドの更新に使用する前に、曲線当
てはめの品質を検査する必要がある。この目的で、各当てはめでは次のことを考
慮する必要がある。それは、ａ）追跡は、有意な当てはめを保証するのに十分な
長さを有すること、ｂ）当てはめは、数値的な安定性に対して明確に定義された
ものであること、およびｃ）Ｍ_diff自体が、良好な当てはめ品質を保証するのに
十分小さいことである。

【００２３】具体的な例として、品質の矛盾要素は次式で与えられる。ここで、またＳ_ｔは現在の追跡のトラッカ２０／アソシエータ２２による品質測度であり
、ang_fおよびang_hは、直線当てはめおよびトラッカ２０／アソシエータ２２か
ら得られる目標物の進行方位角の推定値であり、ang_fおよびang_hは、それぞれ
次式で定義される。ここで、vxおよびvyは、ｘおよびｙ方向の推定目標物速度であり、その角度関係を図６に示してある。

【００２４】当てはめ直線と初期追跡の間の差異は、ここで、 (x_fi,y_fi)および(x_i,y_i) はそれぞれ当てはめ直線および追跡上の点である。ここで計算バンド幅を節約す
るために、差異を計測するのに最近の３点を使用する。

【００２５】結果として得られる当てはめ品質測度は、Ｍ_contおよびＭ_diffの積である。Ｍ_fit ＝Ｍ_contＭ_diff セル４４を新規の情報で更新する前に、その中の古い情報をステップ（５２０
）において、老化または衰退させて、セル４４の重要度を低下させ、そのセルの
追跡データは測定せずに、最終的にセル４４から古いデータを消去する。例えば
、これは各グリッド内の情報に、フェージング係数を次のように乗ずることによ
って達成できる。ここで、フェージング係数は、ゼロから１の間であり、したがって各グリッドの
品質は、新規の情報を受け取らない場合には、ゼロに低下することがある。例え
ば、フェージング係数は次式で与えられる。ここで、ｎ_ｒはレポートの数、また利用可能であれば、ｖは速度である。０．１
４、０．８５、６などの係数は、減速する速度を調整するために与える。

【００２６】追跡マップ３８は、次いでステップ（５２２）および（５２４）において、グ
リッドを開始地点から現在地点まで更新する逆方向推定処理によって更新される
。この更新プロセスは、例えば次の条件に従う。ａ）追跡が６回以上のスキャニング（ここで追跡長、すなわち追跡が更新され
た回数を、関連品質および当てはめ品質の追加の測度として使用する）の間存在
していること、ｂ）当てはめアルゴリズムが明確に定義されていること、すなわちｃ）diff＜１０であり、したがって当てはめが比較的高品質であるか、またはｄ）追跡が十分に長く、有意な当てはめを確立することができる、すなわちであること。

【００２７】グリッドを更新するために、最初にグリッドにおける既存の情報を、新規に獲
得した情報と以下のように比較する。ここで、ｐ_ｇはこのグリッドにおける現在の情報内容の品質であり、別の項は次
のようになる。情報品質は次式を用いて正規化する。ここで、０．０５は、未知数を説明し、数値的な安定性のために、ｐ_curは、新
規に獲得された品質を定義する。初期のグリッドにおいてｐ_gが情報内容の品質
を表すとして、セル４４での情報は次のように更新される（ベイズの理論）。（ａ）進行方位（ｂ）品質

【００２８】前方推定は、現在の追跡の前方における、目標物の履歴のない領域までを予見
し、以前の追跡の履歴を復活させるために使用する。基本的に、３．３で使用し
たのと同じ技法が、ここでも応用可能である。違いは停止条件にある。逆方向推
定においては、明確に定義された出発および終了地点が存在しない。しかし、前
方推定においては、推定の明確に定義された終了点は存在しない。その代わりに
、次の２つの条件を導入する。ａ）停止条件１：情報のない地点へ到達、すなわち、ｂ）停止条件２：推定とは違いすぎる情報内容のグリッドに到達、すなわち、ここで、Ｔは閾値としての役割をはたす。

【００２９】追跡マップ生成部１０の作動は、図２および３に示してある。図２を参照する
と、第１地点１６．１にある自車両１６は、第１の軌跡４６上を、第１の時間間
隔の間に、第２位置１６．２まで移動する。同時に、第１位置４８．１にある第
１の目標物車両４８は、第１時間間隔に間に、第２の軌跡５０上を第２位置４８
．２まで移動する。第１目標物車両４８の追跡は、レーダシステム１４およびレ
ーダ処理システム１２の関連する要素によって、関連するサンプリング時間５２
で、計測される。第２の軌跡５０は、追跡マップ生成部１０によって更新される
、第１の組のセル５４と交差する。

【００３０】図３を参照すると、第２の時間間隔中に、自車両１６は、第１の軌跡４６上を
、第２位置１６．２から第３位置１６．３まで移動し、同時に第１位置５８．１
にある第２目標物車両５８は、第３軌跡６０上を、第２位置５８．２まで移動す
る。第２目標物車両５８の追跡は、レーダシステム１４およびレーダ処理システ
ム１２の関連する要素によって、関連するサンプリング時間５４に計測される。
第３軌跡６０は、第２の組のセル６２と交差し、これらのうちのいくつかは第１
の組のセル５６であり、追跡マップ生成部１０によって更新される。結果として
生じる更新されたセルは、第１目標物車両４８および第２目標物車両５８の、自
車両１６に対する経路の複合を表わす、それぞれ関連する方向および品質を含む
。

【００３１】図２および３は、空間上に固定された関連するセルを含む追跡マップ３８を示
しており、絶対ナビゲーションデータと組合わせて好適に使用できる。図２およ
び３に示す状況に対応する、図７および８を参照すると、追跡マップの座標系を
、自車両１５と共に移動するように適合させ、これによって自車両１６に局所化
したマップを提供することも可能である。前記の詳細な説明および添付の図面においては、特定の実施態様について詳細
に記載したが、当業者であれば、本開示の全体的な教示から、これらの詳細に対
して、さまざまな修正および変更を行うことができることを理解するであろう。
したがって、開示された特定の配設は、説明のためだけのものであり、本発明の
範囲を限定するものではなく、本発明には添付の特許請求の範囲およびそのすべ
ての等価物の全範囲が与えられるべきである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施するレーダ処理システムを示すブロック図である。

【図２】第１の時間間隔における目標物追跡状況の例を示す図である。

【図３】図２の第１の時間間隔後の、第２の時間間隔における目標物追跡状況の例を示
す図である。

【図４】本発明による全体処理過程を示す図である。

【図５】本発明による処理過程をより詳細に示す図である。

【図６】角度量の関係を示す図である。

【図７】自車両中心の追跡マップによって第１の時間間隔中の、目標物追跡状況の例を
示す図である。

【図８】自車両中心の追跡マップによって、図７の第１の時間間隔後の、第２の時間間
隔中の、目標物追跡状況の例を示す図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＪＰＦターム(参考） 2C032 HD03 2F029 AA02 AB01 AB07 AC02 AC04 AC08 AC14 AC16 5H180 AA01 BB20 CC12 CC14 CC24 FF05 FF22 FF25 FF27 FF32 LL01 LL04 5J070 AC01 AC02 AE01 AF03 AK22 BF10

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ａ）第１の複数の第１データポイントを読み取るステップで
あって、前記第１の複数の第１データポイントにおける各第１データポイントが
、第１の追跡物体の位置を表わすステップと、ｂ）前記第１の複数の第１データポイントから、前記第１の追跡物体の経路に
対する第１の表現を生成するステップと、ｃ）前記表現の少なくとも１つの品質測度を計算するステップであって、前記
少なくとも１つの品質測度が、少なくとも１つのマップ座標に対応するステップ
と、ｄ）前記表現から少なくとも１つの進行方位測度を計算するステップであって
、前記少なくとも１つの進行方位測度が、少なくとも１つのマップ座標に対応す
るステップと、ｅ）前記少なくとも１つの品質測度と前記少なくとも１つの進行方位測度とを
メモリに記憶させるステップとを含む、追跡マップを生成する方法。
【請求項２】経路の第１の表現が、第１の複数の第１データポイントに対
する直線当てはめ、前記第１の複数の第１データポイントに対する曲線当てはめ
、前記第１の複数の第１データポイントに対するカルマン平滑化、および前記第
１の複数の第１データポイントに対する自己回帰から選択される数学表現である
、請求項１に記載の追跡マップを生成する方法。
【請求項３】少なくとも１つの品質測度が、第１の複数の第１データポイ
ントに対する表現の適合測度に応答性を有する、請求項１に記載の追跡マップを
生成する方法。
【請求項４】ａ）第１の複数の第２データポイントを読み取るステップで
あって、第１の複数の第２データポイントにおける各第２データポイントが、第
１の追跡物体の速度を表わすと共に、前記第１の複数の第２データポイントが、
第１の複数の第１データポイントと時間において対応しているステップと、ｂ）前記第１の複数の第２データポイントから、第１の追跡物体の第１の複数
の進行方位を計算するステップであって、少なくとも１つの品質測度が、進行方
位誤差に応答性を有し、該進行方位誤差が、第１の表現から計算される少なくと
も１つの進行方位と、第１の複数の進行方位の少なくとも１つの進行方位との差
に応答性を有するステップとをさらに含む、請求項１に記載の追跡マップを生成
する方法。
【請求項５】ａ）第１の複数の第３データポイントを読み取るステップで
あって、前記第１の複数の第３データポイントにおける各第３データポイントが
、第１の追跡物体の進行方位を表わし、その結果前記第１の複数の第３データポ
イントが、第１の複数の進行方位であり、前記第１の複数の第３データポイント
が、前記第１の複数の第１データポイントと時間において対応しており、進行方
位誤差が、第１の表現から計算される少なくとも１つの進行方位と、第１の複数
の進行方位の少なくとも１つの進行方位との差に応答性を有するステップとをさ
らに含む、請求項１に記載の追跡マップを生成する方法。
【請求項６】少なくとも１つの品質測度に応じて、少なくとも１つの記憶
させた品質測度を修正するステップをさらに含む、請求項１に記載の追跡マップ
を生成する方法。
【請求項７】少なくとも１つの品質測度に応じて、少なくとも１つの記憶
させた進行方位測度を修正するステップをさらに含む、請求項１に記載の追跡マ
ップを生成する方法。