JP2004191131A - 物標識別方法及び装置、プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】少ない処理量にて物標が車両であるか否かを精度よく識別できるようにすること、また、少ない処理量にて物標が人間であるか否かを識別できるようにすることを目的とする。
【解決手段】登録された認識物標を一つずつ取り出し（Ｓ２１０〜Ｓ２２０）、取り出した認識物標（以下「対象物標」という）に対応するピークペアの平均パワー値を、レーダ反射断面積に換算することで正規化平均パワー値ＮＰ、及びピークペア間のパワー値の差（以下「パワー差」という）の時間的なばらつきを表す標準偏差ＤＰを算出する（Ｓ２３０〜Ｓ２６０）。車両識別しきい値をＴＨｎｐ、人間識別しきい値をＴＨｄｐとして、対象物標の属性値を、ＮＰ＞ＴＨｎｐであれば「車両」、ＮＰ≦ＴＨｎｐかつＤＰ＞ＴＨｄｐであれば「非車両：人間」、ＮＰ≦ＴＨｎｐかつＤＰ≦ＴＨｄｐであれば「非車両：その他」に設定する（Ｓ２７０〜Ｓ３１０）。
【選択図】 図４
【解決手段】登録された認識物標を一つずつ取り出し（Ｓ２１０〜Ｓ２２０）、取り出した認識物標（以下「対象物標」という）に対応するピークペアの平均パワー値を、レーダ反射断面積に換算することで正規化平均パワー値ＮＰ、及びピークペア間のパワー値の差（以下「パワー差」という）の時間的なばらつきを表す標準偏差ＤＰを算出する（Ｓ２３０〜Ｓ２６０）。車両識別しきい値をＴＨｎｐ、人間識別しきい値をＴＨｄｐとして、対象物標の属性値を、ＮＰ＞ＴＨｎｐであれば「車両」、ＮＰ≦ＴＨｎｐかつＤＰ＞ＴＨｄｐであれば「非車両：人間」、ＮＰ≦ＴＨｎｐかつＤＰ≦ＴＨｄｐであれば「非車両：その他」に設定する（Ｓ２７０〜Ｓ３１０）。
【選択図】 図４
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電波を送受信することで電波を反射した物標の検知、及び検知した物標の種別の識別を行う物標識別方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両に搭載され車間制御などに使用されるレーダ装置の一つとして、ミリ波帯の電波を使用したＦＭＣＷ方式のレーダ装置（以下「ＦＭＣＷレーダ」という。）が知られている。
【０００３】
このＦＭＣＷレーダでは、周波数が漸増する上り区間及び周波数が漸減する下り区間を有するよう周波数変調された電波を使用し、両区間のそれぞれにて、電波の送受信信号を混合することで得られるビート信号から、信号強度がピークとなる信号成分（以下「ピーク周波数成分」ともいう。）を抽出する。そして、同一物標に基づくピーク周波数成分のペアを特定し、そのペアの周波数から、物標との距離や相対速度を求めるように構成されている。
【０００４】
ところで、近年では、衝突時におけるエアバッグの制御など、物標の種別（例えば、大型車／普通車／非車両）に応じて最適な制御を行うようにすることが考えられている。
そして、検知した物標の種別を識別する方法としては、例えば、電波ビームの走査角度に対する反射波の信号強度分布（信号強度の時間変動とも言える。）を予め蓄積されたモデルパターンと比較する方法（例えば、特許文献１参照。）や、周波数に対する反射波の信号強度分布（いわゆる周波数スペクトル。）を予め蓄積されたモデルパターンと比較する方法（例えば、特許文献２参照。）等が知られている。
【０００５】
また、レーダの代わりに画像センサを使用し、画像センサから取り込んだ画像データを処理することで、物標の形状を特定し、その形状を予め蓄積されたモデルパターンと比較することで、物標の種別などを精度良く識別する方法も考えられる。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１１−２７１４４１号公報（段落［００４０］、図１４）
【特許文献２】
特開平 ５− ２７０１８号公報（段落［００２２］）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、いずれの方法も、モデルパターンとの比較（いわゆるパターンマッチング）を行わなければならないため、その処理に膨大な計算量が必要となるだけでなく、信号強度分布は、同じ物標であっても、周囲の環境などに応じて時々刻々と変化するため、精度のよいモデルパターンを作製することが困難であるという問題があった。
【０００８】
また、走行時の安全性を考える上では、車両／非車両の識別だけでなく、非車両の種別の識別、特に人間／非人間の識別もできることが望ましい。
しかし、非車両であると識別される物標の中には、様々な形状、様々な大きさのものがあり、人間と同じような大きさで、同じような信号強度分布が得られるものも存在するため、これらの方法を用いて、人間／非人間の識別をすることは、非常に困難であるという問題があった。
【０００９】
また、人間は車両や路側物とは異なり、常に一定の形状を有しているわけではないため、モデルパターンとの比較により人間を識別しようとすると、人間のとる姿勢に応じた多くのモデルパターンを用意しなければならない。そして、特に、画像センサからの画像データを処理する方法では、比較すべきモデルパターンが多いと処理量が格段に増大するため、車載用など、高い応答性が要求される用途には使用することができなかった。
【００１０】
本発明は、上記問題点を解決するために、少ない処理量にて物標が車両であるか否かを精度よく識別できるようにすることを第１の目的とし、また、少ない処理量にて物標が人間であるか否かを識別できるようにすることを第２の目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するためになされた第一発明の物標識別方法では、電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、該物標からの反射波の受信強度に基づいて、該受信強度をレーダ反射断面積に換算した第１判定データを求め、該第１判定データから前記物標が車両であるか否かを識別することを特徴とする。
【００１２】
即ち、同一の物標であっても、検出される反射波の受信強度は物標との距離によって異なったものとなるが、受信強度をレーダ反射断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ ）に換算することにより、物標までの距離を考慮することなく、受信強度を評価することが可能となる。
【００１３】
なお、レーダ反射断面積とは、（１）に示すレーダ方程式においてσで示されるパラメータのことである。
【００１４】
【数１】
【００１５】
但し、（１）式において、Ｐｔは送信出力、Ｇｔは送信アンテナのアンテナ利得、Ｒは物標との距離、Ａｒは受信アンテナの開口面積、Ｐｒは受信アンテナの受信電力を示す
そして、実際に、様々な距離に位置する各種物標に対して電波を送信し、その反射波の受信強度を測定したところ、図１０に示すような結果が得られた。
【００１６】
なお、図中のグラフは、一定のレーダ反射断面積を有する仮想的な物体についての距離に対する受信強度の変化を示したものであり、図中の楕円で囲んだ部分は、物標が車両である場合及び物標が人間である場合に、受信強度が分布する範囲を示したものである。
【００１７】
但し、車両については、軽自動車からワゴン車まで大きさや形状が様々な１３車種について、１５〜５０ｍ離れた位置を時速（相対速度）−２０〜＋２０ｋｍで接近又は離隔するそれぞれの場合について測定した。また、人間については、５〜２５ｍ離れた位置を、歩行速度で接近又は離隔又は横切るそれぞれの場合、及び同様の位置にて静止し、且つ正面または背中を向けているそれぞれの場合について測定した。また、測定結果が図示されていないが、人間以外の非車両について５〜３０ｍ離れた位置にある電柱，鉄柱，ポール，フェンス，公園の段差，自転車を、特に自転車の場合は、時速（相対速度）−１０〜＋１０ｋｍで接近又は離隔するそれぞれの場合について測定した。
【００１８】
図１０に示すように、物標からの反射波の受信強度をレーダ反射断面積に換算すると、物標が車両である場合、その車種によらず、ほぼ一定の範囲内（測定では−５〜２５ｄＢｓｍ）に分布し、また、物標が人間である場合、その向きや移動状態によらず、車両の分布範囲の下限を上限とするほぼ一定の範囲内（測定では−２０〜−５ｄＢｓｍ）に分布し、更に、物標が人間以外の非車両である場合、人間の場合とほぼ同じ範囲内に分布することがわかった。但し、ｄＢｓｍとは、レーダ反射断面積の単位であり、物標からの反射量（受信強度）を、直径２ｍの鉄球からの反射量に対する比にて示したものである。
【００１９】
つまり、受信強度から換算されるレーダ反射断面積が、車両の分布範囲と人間の分布範囲との境界値（測定では−５ｄＢｓｍ）以上である物標は、車両である可能性が高く、これを利用することで、物標が車両であるか否かを精度よく識別できるのである。
【００２０】
次に、第二発明の物標識別方法では、周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、前記上り区間及び前記下り区間にてそれぞれ検出される前記物標からの反射波の受信強度に基づいて、両区間での受信強度差の時間的なばらつきを表す第２判定データを求め、該第２判定データから前記物標が人間であるか否かを識別することを特徴とする。
【００２１】
即ち、発明者らは、同一物標について上り区間と下り区間とで受信強度差を求め、その時間的なばらつきを測定したところ、図１１に示すように、物標が人間である場合には、物標が人間以外である場合と比較して、受信強度差の時間的なばらつきが大きいことを見いだした。なお、図中（ａ）は、受信強度差の変化を物標が人間である場合と物標が車両である場合とで測定した結果を示すグラフであり、図中（ｂ）は、様々な物標について受信強度差の時間的なばらつきを測定した結果から、そのばらつきの標準偏差を求めた結果を示す棒グラフである。
【００２２】
つまり、受信強度差の時間的なばらつきが、０．６〜１．０の間に設定された規定値（例えば０．８）以上である物標は人間である可能性が高く、これを利用することで物標が人間であるか否かを精度よく識別できるのである。
なお、物標が人間である場合にのみ、このような大きなばらつきが得られるのは、人間の外形は一定ではなく、姿勢の変化などによって常時変化しているためであると考えられる。
【００２３】
次に、第三発明の物標識別装置では、物標検知手段が、電波を送受信することで電波を反射した物標を検知し、物標検知手段により検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、第１判定データ生成手段が、その受信強度をレーダ反射断面積に換算することで第１判定データを生成し、この第１判定データに基づいて、車両識別手段が、物標検知手段にて検知された物標が車両であるか否かを識別する。
【００２４】
つまり、本発明の物標識別装置は、第一発明の物標識別方法を実現するものであり、従って、第一発明の方法を実施した場合と同様の効果を得ることができる。
また、本発明の物標識別装置が、更に、少なくとも前記物標検知手段の検知エリアを含んだ範囲を撮像することにより得られる画像データに基づいて、前記物標の検知及び種別の特定を行う画像処理手段を備えている場合には、この画像処理手段を、車両識別手段にて非車両であると判定された物標について、物標が人間であるか否かの識別を行うように構成してもよい。
【００２５】
この場合、画像処理手段にて人間であるか否かの識別を行うべき物標の数が絞り込まれることになるため、画像処理手段での処理量を大幅に削減できる。
次に第四発明の物標識別装置では、物標検知手段が、周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで、電波を反射した物標を検知し、物標検知手段により上り区間及び下り区間のそれぞれにて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、第２判定データ生成手段が、両区間での受信強度差の時間的なばらつき幅を表す第２判定データを生成し、その第２判定データに基づいて、人間識別手段が、物標検知手段にて検知された物標が人間であるか否かを識別する。
【００２６】
つまり、本発明の物標識別装置は、第二発明の物標識別方法を実現するものであり、従って、第に発明の方法を実施した場合と同様の効果を得ることができる。
なお、第２判定データ生成手段が生成する第２判定データとしては、ばらつき幅を評価できるものであれば何でもよく、例えば、標準偏差を用いることができる。
【００２７】
また、第１判定データ生成手段が、物標検知手段にて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、その受信強度をレーダ反射断面積に換算してなる第１判定データを生成し、その第１判定データ生成手段にて生成された第１判定データから、車両識別手段が、物標が車両であるか否かを識別するように構成してもよい。
【００２８】
この場合、車両識別手段にて非車両であると識別された物標についてのみ、人間識別手段での識別を行うか、逆に、人間識別手段にて非人間であると識別された物標についてのみ、車両識別手段での識別を行うように構成すれば、車両，人間，非車両且つ非人間の識別を効率良く行うことができる。
【００２９】
なお、第１判定データ生成手段では、受信強度として、上り区間及び下り区間にてそれぞれ検出される受信強度の平均値を用いることが望ましい。
ところで、本発明の物標識別装置が、更に、物標検知手段とは異なる手法により、物標検知手段の検知エリアに存在する物標を検知すると共に、その検知した物標の属性を特定する第２の物標検知手段を備えている場合、物標検知手段を次のように構成することができる。
【００３０】
即ち、ピーク抽出手段が、上り区間及び下り区間のそれぞれにて、電波の送受信信号を混合することで得られるビート信号から、信号強度が予め設定された抽出しきい値より大きく且つピークとなるピーク周波数成分を抽出し、その抽出されたピーク周波数成分を組み合わせることで物標を検知する。
【００３１】
このとき、予測手段が、第２の物標検知手段にて検知された物標の位置から、その物標についてのピーク周波数成分がピーク抽出手段にて抽出されるべき周波数領域を予測する。そして、抽出しきい値可変手段が、その予測手段にて予測された周波数領域にてピーク抽出手段が使用する抽出しきい値を、第２の物標検知手段が特定した物標の属性に基づいて可変する。
【００３２】
つまり、物標の属性によって、ピーク抽出手段にて抽出されるピークの大きさ（受信強度）をある程度推定できるため、その物標の受信強度に適した抽出しきい値を設定することが可能となる。
具体的には、例えば、第２の物標検知手段にて特定された物標の属性が車両である場合には、抽出しきい値を高く設定し、逆に物標の属性が人間である場合には、抽出しきい値を低く設定すればよい。これにより、抽出すべきピークが抽出されなかったり、逆に抽出する必要のないピークを抽出してしまったりすることが防止されるため、抽出の信頼性を向上させることができると共に、抽出する必要のないピークに対して不必要な処理が行われることを防止できる。
【００３３】
なお、物標認識手段が特定する属性には、物標の種別、材質、大きさのうち少なくとも一つが含まれていることが望ましい。但し、物標の大きさとは、物標の高さ、幅、奥行き、画面上での投影面積のうち、少なくとも一つが含まれていればよい。
【００３４】
ところで、上述の物標識別装置を構成する各手段は、コンピュータを機能させるためのプログラムとして構成してもよい。
この場合、そのプログラムを、例えば、ＦＤ，ＭＯ，ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，ハードディスク，メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶し、その記憶したプログラムを必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてプログラムを記録しておき、このＲＯＭ或いはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いてもよい。また、プログラムは、記録媒体に記憶されたものに限らず、ネットワークを介してロードして起動することにより用いられるものであってもよい。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、本実施形態の物標識別装置の全体構成を表すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態の物標識別装置は、時間に対して周波数が三角波状に変化するよう変調されたミリ波帯の電波を送信すると共に、その反射波を受信し、これらの送受信信号を混合することでビート信号を生成する送受信部１０、送受信部１０にて生成されたビート信号に基づいて電波を反射した物標の検知を行う信号処理部２０からなるＦＭＣＷレーダ装置１と、ＦＭＣＷレーダ装置１の検知エリアを含む範囲を撮像するように設定されたＣＣＤカメラ３０、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データ、及びＦＭＣＷレーダ装置１からの物標情報（後述する）に基づいて、ＦＭＣＷレーダ装置１にて検知された物標についての詳細な属性情報を求める画像処理部４０からなる画像認識装置３とからなる。
【００３６】
このうち、送受信部１０は、単一の送信アンテナと複数の受信アンテナとを備え（以下では、送信アンテナと受信アンテナとの組み合わせを「チャンネル」という。）、各チャンネル毎のビート信号を生成するように構成されている。
具体的には、受信アンテナ（即ち、チャンネル）毎にミキサを備え、各チャンネルのビート信号を同時に生成するように構成してもよいし、ミキサを一つだけ備え、このミキサに接続する受信アンテナを順次切り替えることにより、各チャンネルのビート信号を時分割で生成するように構成してもよい。
【００３７】
また、信号処理部２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭからなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、更に、送受信部１０から取り込んだビート信号をサンプリングするＡ／Ｄ変換器、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を実行するための演算処理装置（例えばＤＳＰ）を備えている。そして、信号処理部２０では、ビート信号のサンプリングデータに基づいて、物標との距離や相対速度、物標が存在する方位を求めたり、物標の種別（車両／非車両：人間／非車両：その他）を識別したりする処理を実行する。
【００３８】
なお、ＦＭＣＷレーダ装置１の信号処理部２０と画像認識装置３の画像処理部４０とは、互いのデータを入出力できるように構成されており、信号処理部２０での処理により得られた情報は、物標情報として画像認識装置３に提供される。一方、画像処理部４０では、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データに基づき、各画素をグループ化して物標が存在する領域を抽出し、その抽出された領域の形状を、予め用意されたモデルパターンの形状と比較することで物標の種別を識別したり、抽出された領域の上下方向又は左右方向の大きさから、物標の高さ（車高），幅（車幅），面積等を求めるように構成されている。
【００３９】
ここで、ＦＭＣＷレーダ装置１の信号処理部２０が、繰り返し実行するメイン処理を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理では、まず、送受信部１０にレーダ波の送信を開始させ（Ｓ１１）、これにより送受信部１０から供給されるビート信号をサンプリングして取り込む（Ｓ１２）。そして、周波数が漸増する上り区間及び周波数が漸減する下り区間からなる一周期分の変調が終了すると、送受信部１０にレーダ波の送信を終了させる（Ｓ１３）。
【００４０】
次に、Ｓ１２にて取り込んだサンプリングデータについて周波数解析処理（ここではＦＦＴ処理）を実行して、各チャンネル毎かつ上り区間及び下り区間の各区間毎にビート信号のパワースペクトルを求め（Ｓ１４）、そのパワースペクトルに基づいて、パワー値がピークとなる周波数成分を抽出する周波数ピーク抽出処理を実行する（Ｓ１５）。
【００４１】
この周波数ピーク抽出処理では、図３に示すように、まず、Ｓ１４での演算結果に基づき、各区間毎かつ周波数成分毎に、全チャンネルの演算結果の平均値を求めることで、平均パワースペクトルを求め（Ｓ１１０）、その平均パワースペクトルの周波数成分を順番に一つずつ取り出す（Ｓ１２０）。
【００４２】
次に、その取り出した周波数成分のパワー値はピークであるか否かを判断し（Ｓ１３０）、ピークであれば、その周波数成分（以下「ピーク周波数成分」という。）のパワー値が予め設定された抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤより大きいか否かを判断する（Ｓ１４０）。なお、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤは、非車両物標（特に人間）からの反射波に基づくピークも確実に抽出できるような大きさ（本実施形態では−２０ｄＢｓｍ以下）に設定されている。
【００４３】
そして、ピーク周波数成分のパワー値が抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤより大きければ、既に先のＳ１４にてチャンネル毎に求められているピーク周波数成分の位相から、その周波数成分を発生させた電波の到来方向（以下「ピーク方位」という。）を算出し（Ｓ１５０）、このピーク方位をピーク周波数成分の周波数と共に登録する（Ｓ１６０）。
【００４４】
また、Ｓ１３０にて取り出した周波数成分はピークではないと判定されるか、Ｓ１４０にてパワー値が抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤ以下であると判定されるか、又はＳ１６０にてピークが登録されると、全ての周波数成分について、上述の処理（Ｓ１３０〜Ｓ１６０）を実行したか否かを判断する（Ｓ１７０）。そして、未処理の周波数成分があればＳ１２０に戻って同様の処理を実行し、一方、全ての周波数成分について処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００４５】
このようにして周波数ピーク抽出処理が終了すると、図２に戻って、ピーク登録されたピーク周波数成分に基づき、同一物標に基づくピーク周波数成分を組み合わせるペアマッチ処理を実行し（Ｓ１６）、ペアマッチ処理で組み合わされたピーク周波数成分が、実際の物標に基づくものであるか否かを特定する物標認識処理を行う（Ｓ１７）。
【００４６】
なお、Ｓ１６のペアマッチ処理では、Ｓ１６０にてピーク登録されたピーク周波数成分に基づき、上り区間のピークと下り区間のピークとを任意に組み合わせたピークペアを設定し、そのピークペアの中から、組み合わせた両ピークのパワー差が予め設定されたパワー差しきい値ＰＤＩＦより小さく、且つ、両ピーク周波数成分のピーク方位の角度差が予め設定された角度差しきい値ＡＤＩＦより小さいもののみを抽出する。更に、抽出された各ピークペアについて、相対速度，距離を算出し、その算出距離が予め設定された上限距離ＤＭＡＸより小さく、且つその算出速度が予め設定された下限速度ＶＭＩＮより大きく，上限速度ＶＭＡＸより小さいもののみを、正式なピークペアとして登録する。
【００４７】
ここで、相対速度及び距離の算出は、上り区間のピーク周波数と下り区間のピーク周波数とを用いて、ＦＭＣＷ方式のレーダでは周知の方法により算出する。また、このとき、算出された距離と、既に算出されているピーク方位とに基づいて、更に、物標の横位置を算出するようにしてもよい。
【００４８】
また、Ｓ１７の物標認識処理では、本処理が前回実行された時に登録されたピークペア（以下では「前サイクルペア」という。）の情報に基づいて、予測位置及び予測速度を算出し、先のＳ１６にて登録されたピークペア（以下では「今サイクルペア」ともいう。）について求められている位置や速度と比較することにより、前サイクルペアと今サイクルペアとの間に履歴接続があるか否かを判断する。そして、このような履歴接続が、予め設定された回数以上確認されたものを、認識物標として登録する。
【００４９】
そして、最後にＳ１８にて登録された認識物標について、その種別を識別する属性認識処理（Ｓ１９）を実行して本処理を終了する。
この属性認識処理では、図４に示すように、まず、Ｓ１８にて登録された認識物標がゼロであるか否かを判断し（Ｓ２１０）、ゼロであればそのまま本処理を終了する。一方、認識物標が一つでもあれば、その認識物標を一つずつ取り出して（Ｓ２２０）、以下の処理（Ｓ２２０〜Ｓ３２０）を実行する。
【００５０】
まず、Ｓ２２０にて取り出した認識物標（以下では「対象物標」という。）に対応するピークペアの平均パワー値を算出し（Ｓ２３０）、この平均パワー値を上述した（１）式に基づいて、レーダ反射断面積に換算することで正規化平均パワー値ＮＰを算出する（Ｓ２４０）。更に、対象物標に対応するピークペア間のパワー値の差（以下単に「パワー差」という。）を算出し（Ｓ２５０）、そのパワー差と、対象物標についてのパワー差の履歴から求めたパワー差の平均値とに基づいて、パワー差のばらつきを表す標準偏差ＤＰを算出する（Ｓ２６０）。
【００５１】
そして、Ｓ２４０にて求めた正規化平均パワー値ＮＰが、予め設定された車両識別しきい値ＴＨｎｐ（本実施形態では−５ｄＢｓｍ）より大きいか否かを判断し（Ｓ２７０）、大きければ（ＮＰ＞ＴＨｎｐ）、対象物標の属性値を「車両」に設定する（Ｓ２８０）。
【００５２】
一方、正規化平均パワー値ＮＰが車両識別しきい値ＴＨｎｐ以下であれば（ＮＰ≦ＴＨｎｐ）、今度はＳ２６０にて求めたパワー差の標準偏差ＤＰが、予め設定された人間識別しきい値ＴＨｄｐ（本実施形態では０．８）より大きいか否かを判断し（Ｓ２９０）、大きければ（ＤＰ＞ＴＨｄｐ）、対象物標の属性値を「非車両：人間」に設定する（Ｓ３００）。また、パワー差の標準偏差ＤＰが人間識別しきい値ＴＨｄｐ以下であれば（ＤＰ≦ＴＨｄｐ）、対象物標の属性値を「非車両：その他」に設定する（Ｓ３１０）。
【００５３】
このようにして対象物標の属性値が設定されると、全ての認識物標について、上述の処理（Ｓ２３０〜Ｓ３１０）を実行したか否かを判断し（Ｓ１７０）、未処理の周波数成分があればＳ１２０に戻って同様の処理を実行する。一方、全ての認識物標について上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００５４】
次に、画像認識装置３の画像処理部４０が繰り返し実行するメイン処理を、図５に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理では、まず、ＣＣＤカメラ３０にて撮像された１画面分の画素データをＣＣＤカメラ３０から取得し（Ｓ４１０）、その画素データを処理することにより、画面の中で物標の存在が予想される物標候補領域を抽出する（Ｓ４２０）と共に、ＦＭＣＷレーダ装置１により検知された物標の物標情報を、信号処理部２０から取得する（Ｓ４３０）。このとき、取得した各物標情報について、その物標情報に含まれる物標の位置を、ＣＣＤカメラ３０により撮像される画面に写像した位置も求める。
【００５５】
次に、Ｓ４２０にて抽出された物標候補領域を一つずつ取り出して（Ｓ４４０）、以下の処理（Ｓ４５０〜Ｓ５００）を実行する。
まず、Ｓ４３０にて取得した物標情報の中に、Ｓ４４０にて取り出した物標候補領域に対応するものがあるか否かを判断する（Ｓ４５０）。具体的には、物標候補領域の位置と、Ｓ４３０にて求めた物標情報に基づく写像位置とが一致するか否かにより判断する。
【００５６】
そして、物標候補領域に対応する物標情報がなければ、その物標が何であるかを識別するための認識処理を実行し（Ｓ５００）、一方、対応する物標情報があれば、その物標情報に示された属性が何であるかを判断する（Ｓ４６０）。このとき、属性が「車両」であれば、物標候補領域に撮像された物標は車両である可能性が高いものとして、車種の識別を優先的に行う車種優先認識処理を実行する（Ｓ４７０）。また、属性が「非車両：人間」であれば、物標候補領域に撮像された物標は人間である可能性が高いものとして、実際に人間であるか否かの識別を優先的に行う人間認識処理を実行する（Ｓ４８０）。また、属性が「非車両：その他」であれば、物標候補領域に撮像された物標は、車両でも人間でもないその他のもの（例えば路側物）である可能性が高いものとして、どのような路側物であるかの識別を優先的に行う路側物認識処理を実行する（Ｓ４９０）。
【００５７】
なお、Ｓ４７０〜Ｓ５００の認識処理では、いずれも物標候補領域を予め設定されたモデルパターンと比較する処理を行うが、そのモデルパターンとして、例えば、車両の種類，人間，大型路側物，小型路側物等を識別するためのものがあるとした場合、車種優先認識処理では車両→大型路側物→人間→小型路側物、人間優先認識処理では人間→小型路側物→車両→大型路側物、路側物優先認識処理では小型路側物→人間→車両→大型路側物といったように、属性によって比較する順番を変えることで、少ない処理量でモデルパターンと一致するものが抽出されるようにしている。また、Ｓ５００の認識処理では、物標候補領域の大きさ（高さ，横幅，面積）等に基づいて、比較するモデルパターンの優先順位を適宜変更するようにされている。
【００５８】
これら物標候補領域に対する認識処理（Ｓ４７０〜Ｓ５００）の後、全ての物標候補領域について、上述の処理（Ｓ４５０〜Ｓ５００）が実行されたか否かを判断し（Ｓ５１０）、未処理の物標候補領域があれば、Ｓ４４０に戻って同様の処理を実行する。一方、全ての物標候補領域について上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００５９】
以上説明したように、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１では、上り区間及び下り区間にてそれぞれ検出される同一物標についてのピーク周波数成分のパワー値基づいて、両パワー値の平均値をレーダ反射断面積に換算してなる正規化平均パワー値ＮＰ、及び両区間でのパワー値差の標準偏差ＤＰを求め、正規化平均パワー値ＮＰにより物標が車両であるか否かを、パワー値差の標準偏差ＤＰにより物標が人間であるか否かを識別するようにされている。
【００６０】
つまり、正規化平均パワー値ＮＰで見た場合、車両と非車両（人間や小型路側物等）とでは、その分布の傾向が明らかに異なり、また、パワー値の標準偏差ＤＰで見た場合、人間はその他のものより値が大きくなるという新たな知見に基づいて物標の属性を識別している。
【００６１】
このため、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１では、パターンマッチングなどの膨大な計算量を必要とする処理を行うことなく、少ない処理量にて物標の属性を精度よく識別することができる。
また、本実施形態の物標認識装置を構成する画像認識装置３では、ＣＣＤカメラ３０からの画素データに基づいて抽出された物標候補領域の識別を行う場合に、その物標候補領域と対応する位置にてＦＭＣＷレーダ装置１が物標を検知している場合には、ＦＭＣＷレーダ装置１にて識別された物標の属性に応じて、その属性のものが優先的に認識されるような処理を選択するようにされている。
【００６２】
従って、例えば、人間らしいものが撮像されていると考えられる物標候補領域を、車両についてのモデルパターンと比較してしまう等の無駄な処理が行われる可能性を大幅に減少させることができる。つまり、画像から物標の属性を識別する場合であっても、その物標についての概略の情報をＦＭＣＷレーダ装置１から得ることにより、画像のみから全ての情報を得る場合と比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。
【００６３】
なお、本実施形態において、Ｓ１１〜Ｓ１８が物標検知手段、Ｓ２３０〜Ｓ２４０が第１判定データ生成手段、Ｓ２５０〜Ｓ２６０が第２判定データ生成手段、Ｓ２７０が車両識別手段、Ｓ２９０が人間識別手段、画像処理部４０が画像処理手段に相当する。
［第２実施形態］
次に第２実施形態について説明する。
【００６４】
図６は、本実施形態の物標識別装置の全体構成を表すブロック図である。
図６に示すように、本実施形態の物標識別装置は、第１実施形態と同様に、送受信部１０及び信号処理部２０ａからなるＦＭＣＷレーダ装置１ａと、ＣＣＤカメラ３０及び画像処理部４０ａからなる画像認識装置３ａとを備えている。
【００６５】
このうち、送受信部１０及びＣＣＤカメラ３０は、第１実施形態のものと全く同様に構成されたものであるため、ここでは説明を省略する。
一方、信号処理部２０ａ及び画像処理部４０ａは、第１実施形態とは反対に、画像処理部での処理により得られた情報が、物標情報として信号処理部２０ａに提供されるように構成されている。また、これら両処理部２０ａ，４０ａにおいて実行される処理の内容が、第１実施形態のものとは異なっているため、以下では、その相違する部分を中心に説明する。
【００６６】
まず、画像認識装置３ａの画像処理部４０ａでは、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データに基づき、各画素をグループ化して物標が存在する領域を抽出し、その抽出された領域の形状を、予め用意されたモデルパターンの形状と比較することで物標の種別を識別したり、抽出された領域の上下方向又は左右方向の大きさから、物標の高さ（車高），幅（車幅），面積等を求めるように構成されている。そして、物標の属性（車両／非車両）や、物標の大きさ（高さ，幅，面積）を物標情報として、ＦＭＣＷレーダ装置１ａに提供するようにされている。
【００６７】
次に、ＦＭＣＷレーダ装置１ａの信号処理部２０ａが繰り返し実行するメイン処理を、図７に示すフローチャートに沿って説明する。なお、本実施形態では、ピーク周波数成分を抽出するために使用する抽出しきい値を、周波数解析（Ｓ３６）の結果得られる周波数成分毎に設定できるように構成されている。
【００６８】
本処理では、まず、前サイクルでの認識物標と、画像処理部４０からの物標情報とを対応づける属性付加処理を実行し（Ｓ３１）、その属性付加処理での処理結果に基づいて、ピーク周波数成分を抽出する際のしきい値を設定する周波数ピークしきい値設定処理を実行する（Ｓ３２）。
【００６９】
Ｓ３１の属性付加処理では、図８に示すように、まず画像処理部４０から物標情報を取得する（Ｓ６１０）。このとき取得できた物標情報数がゼロであるか否かを判断し（Ｓ６２０）、ゼロであればそのまま本処理を終了し、ゼロでなければ、今度は、前サイクルでの認識物標数がゼロであるか否かを判断する（Ｓ６３０）。
【００７０】
そして、認識物標数がゼロであれば、そのまま本処理を終了し、ゼロでなければ、取得した物標情報を一つずつ取り出して（Ｓ６４０）、その取り出した物標情報（以下では「対象物標情報」という）について、以下の処理（Ｓ６５０〜Ｓ６９０）を実行する。
【００７１】
まず、前サイクルの認識物標を一つ取り出し（Ｓ６５０）、その取り出した前サイクルの認識物標の位置と、対象物標情報から特定される物標の位置とが一致するか否かを判断し（Ｓ６６０）、一致すれば、対象物標情報に、Ｓ６５０にて取り出した前サイクル認識物標を対応づけする（Ｓ６７０）。
【００７２】
一方、両位置が一致しなければ、全ての前サイクル認識物標について、対象物標情報との比較処理を行ったか否かを判断し（Ｓ６８０）、未処理の前サイクル認識物標があれば、Ｓ６５０に戻り、その未処理の前サイクル認識物標に対して同様の処理を繰り返す。一方、未処理の前サイクル認識物標がなければ、対象物標情報についての対応なしフラグＦをセット（Ｆ←１）する（Ｓ６９０）。
【００７３】
そして、対象物標情報について、Ｓ６７０での前サイクル認識物標との対応づけ、又はＳ６９０での対応なしフラグのセットのいずれかが行われると、Ｓ６１０にて取得した全ての物標情報について、上述の処理（Ｓ６５０〜Ｓ６９０）が実行されたか否かを判断し（Ｓ７００）、未処理の物標情報があれば、Ｓ６４０に戻って、その未処理の物標情報に対して同様の処理を実行する。一方、全ての物標情報について、上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００７４】
つまり、属性付加処理により、画像処理部４０ａから取得した物標情報のそれぞれには、前サイクル認識物標が対応づけられ、対応する前サイクル認識物標がない場合には、対応なしフラグＦがセットされることになる。
次に、Ｓ３２の周波数ピークしきい値設定処理では、図９に示すように、まず、周波数成分毎に設定可能なすべての抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、非車両用のしきい値ＰＴＳＤ＿Ｈ（本実施形態では−２０ｄＢｓｍ）に初期化する（Ｓ７１０）。
そして、前サイクル認識物標、及び対応なしフラグＦがセットされた物標情報を一つずつ取り出し、その取り出したもの（以下では「対象物標」という。）について、以下の処理（Ｓ７３０〜Ｓ７７０）を実行する。
【００７５】
まず、対象物標からの反射波によって今サイクルの測定でピーク周波数成分が抽出されるべき周波数（以下では「予測周波数」という。）を求める（Ｓ７３０）。
次に、Ｓ７２０にて取り出した対象物標が、対応なしフラグＦがセットされた物標情報であるか又は物標情報が対応づけられた前サイクル認識物標であり、しかもその物標情報に物標の属性が設定されているか否かを判断する（Ｓ７４０）。そして、物標の属性が設定されていれば、その属性は車両であるか否かを判断し（Ｓ７５０）、車両であれば、Ｓ７３０にて求めた予測周波数付近の周波数成分の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、車両用しきい値ＰＴＳＤ＿Ｃ（本実施形態では−５ｄＢｓｍ）に設定する（Ｓ７６０）。
【００７６】
一方、Ｓ７４０にて、物標情報が対応づけられていない前サイクル認識物標か、又は物標情報に物標の属性が設定されていないと判定された場合、又はＳ７５０にて、属性が車両ではないと判定された場合には、Ｓ７３０にて求めた予測周波数付近の周波数成分の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、非車両用しきい値ＰＴＳＤ＿Ｈに設定する（Ｓ７７０）。
【００７７】
このようにＳ７６０又はＳ７７０にて抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが設定されると、全ての前サイクル認識物標、及び対応なしフラグＦがセットされた物標情報について、上述の処理（Ｓ７３０〜Ｓ７７０）を実行したか否かを判断する（Ｓ７８０）。そして、未処理のものがあれば、Ｓ７２０に戻って同様の処理を繰り返し、一方、全てのものについて処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００７８】
この周波数ピークしきい値設定処理が終了すると、図７に戻り、続くＳ３３〜Ｓ４１では、第１実施形態におけるＳ１１〜Ｓ１９と全く同様の処理を実行する。
つまり、画像処理部４０ａにて識別された物標の属性に基づいて、信号処理部２０ａがピーク周波数成分を抽出する際の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤの大きさを変化させるように構成されている。
【００７９】
従って、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１ａでは、第１実施形態の場合と同様の効果が得られるだけでなく、ピーク周波数成分を抽出する際に、車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが高く設定されるため、ノイズなどにより生じた抽出する必要のないピークを抽出してしまうことを防止できる。また、非車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが低く設定されるため、反射波の信号強度が小さくても、抽出すべきピークを確実に抽出することができ、抽出の信頼性を向上させることができる。
【００８０】
なお、本実施形態では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを物標が車両であるか否かによって変化させているが、物標までの距離や物標の大きさ（高さ，幅，投影面積，奥行き）などによって変化させてもよい。
また、本実施形態では、画像認識装置３ａが第２の物標検知手段、Ｓ３７がピーク抽出手段、Ｓ７３０が予測手段、Ｓ７４０〜Ｓ７７０が抽出しきい値可変手段に相当する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態の物標認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における信号処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】周波数ピーク抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】属性識別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態における画像処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態の物標認識装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施形態における信号処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】属性付加処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】抽出しきい値設定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】物標までの距離と受信電力との関係を測定した結果を模式的に示したグラフである。
【図１１】上り区間及び下り区間での受信電力差を測定した結果の一例を示すグラフ、及び受信電力差の測定結果の標準偏差を算出した結果を示す棒グラフである。
【符号の説明】
１，１ａ…ＦＭＣＷレーダ装置、３，３ａ…画像認識装置、１０…送受信部、２０，２０ａ…信号処理部、３０…ＣＣＤカメラ、４０，４０ａ…画像処理部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、電波を送受信することで電波を反射した物標の検知、及び検知した物標の種別の識別を行う物標識別方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両に搭載され車間制御などに使用されるレーダ装置の一つとして、ミリ波帯の電波を使用したＦＭＣＷ方式のレーダ装置（以下「ＦＭＣＷレーダ」という。）が知られている。
【０００３】
このＦＭＣＷレーダでは、周波数が漸増する上り区間及び周波数が漸減する下り区間を有するよう周波数変調された電波を使用し、両区間のそれぞれにて、電波の送受信信号を混合することで得られるビート信号から、信号強度がピークとなる信号成分（以下「ピーク周波数成分」ともいう。）を抽出する。そして、同一物標に基づくピーク周波数成分のペアを特定し、そのペアの周波数から、物標との距離や相対速度を求めるように構成されている。
【０００４】
ところで、近年では、衝突時におけるエアバッグの制御など、物標の種別（例えば、大型車／普通車／非車両）に応じて最適な制御を行うようにすることが考えられている。
そして、検知した物標の種別を識別する方法としては、例えば、電波ビームの走査角度に対する反射波の信号強度分布（信号強度の時間変動とも言える。）を予め蓄積されたモデルパターンと比較する方法（例えば、特許文献１参照。）や、周波数に対する反射波の信号強度分布（いわゆる周波数スペクトル。）を予め蓄積されたモデルパターンと比較する方法（例えば、特許文献２参照。）等が知られている。
【０００５】
また、レーダの代わりに画像センサを使用し、画像センサから取り込んだ画像データを処理することで、物標の形状を特定し、その形状を予め蓄積されたモデルパターンと比較することで、物標の種別などを精度良く識別する方法も考えられる。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１１−２７１４４１号公報（段落［００４０］、図１４）
【特許文献２】
特開平 ５− ２７０１８号公報（段落［００２２］）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、いずれの方法も、モデルパターンとの比較（いわゆるパターンマッチング）を行わなければならないため、その処理に膨大な計算量が必要となるだけでなく、信号強度分布は、同じ物標であっても、周囲の環境などに応じて時々刻々と変化するため、精度のよいモデルパターンを作製することが困難であるという問題があった。
【０００８】
また、走行時の安全性を考える上では、車両／非車両の識別だけでなく、非車両の種別の識別、特に人間／非人間の識別もできることが望ましい。
しかし、非車両であると識別される物標の中には、様々な形状、様々な大きさのものがあり、人間と同じような大きさで、同じような信号強度分布が得られるものも存在するため、これらの方法を用いて、人間／非人間の識別をすることは、非常に困難であるという問題があった。
【０００９】
また、人間は車両や路側物とは異なり、常に一定の形状を有しているわけではないため、モデルパターンとの比較により人間を識別しようとすると、人間のとる姿勢に応じた多くのモデルパターンを用意しなければならない。そして、特に、画像センサからの画像データを処理する方法では、比較すべきモデルパターンが多いと処理量が格段に増大するため、車載用など、高い応答性が要求される用途には使用することができなかった。
【００１０】
本発明は、上記問題点を解決するために、少ない処理量にて物標が車両であるか否かを精度よく識別できるようにすることを第１の目的とし、また、少ない処理量にて物標が人間であるか否かを識別できるようにすることを第２の目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するためになされた第一発明の物標識別方法では、電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、該物標からの反射波の受信強度に基づいて、該受信強度をレーダ反射断面積に換算した第１判定データを求め、該第１判定データから前記物標が車両であるか否かを識別することを特徴とする。
【００１２】
即ち、同一の物標であっても、検出される反射波の受信強度は物標との距離によって異なったものとなるが、受信強度をレーダ反射断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ ）に換算することにより、物標までの距離を考慮することなく、受信強度を評価することが可能となる。
【００１３】
なお、レーダ反射断面積とは、（１）に示すレーダ方程式においてσで示されるパラメータのことである。
【００１４】
【数１】
但し、（１）式において、Ｐｔは送信出力、Ｇｔは送信アンテナのアンテナ利得、Ｒは物標との距離、Ａｒは受信アンテナの開口面積、Ｐｒは受信アンテナの受信電力を示す
そして、実際に、様々な距離に位置する各種物標に対して電波を送信し、その反射波の受信強度を測定したところ、図１０に示すような結果が得られた。
【００１６】
なお、図中のグラフは、一定のレーダ反射断面積を有する仮想的な物体についての距離に対する受信強度の変化を示したものであり、図中の楕円で囲んだ部分は、物標が車両である場合及び物標が人間である場合に、受信強度が分布する範囲を示したものである。
【００１７】
但し、車両については、軽自動車からワゴン車まで大きさや形状が様々な１３車種について、１５〜５０ｍ離れた位置を時速（相対速度）−２０〜＋２０ｋｍで接近又は離隔するそれぞれの場合について測定した。また、人間については、５〜２５ｍ離れた位置を、歩行速度で接近又は離隔又は横切るそれぞれの場合、及び同様の位置にて静止し、且つ正面または背中を向けているそれぞれの場合について測定した。また、測定結果が図示されていないが、人間以外の非車両について５〜３０ｍ離れた位置にある電柱，鉄柱，ポール，フェンス，公園の段差，自転車を、特に自転車の場合は、時速（相対速度）−１０〜＋１０ｋｍで接近又は離隔するそれぞれの場合について測定した。
【００１８】
図１０に示すように、物標からの反射波の受信強度をレーダ反射断面積に換算すると、物標が車両である場合、その車種によらず、ほぼ一定の範囲内（測定では−５〜２５ｄＢｓｍ）に分布し、また、物標が人間である場合、その向きや移動状態によらず、車両の分布範囲の下限を上限とするほぼ一定の範囲内（測定では−２０〜−５ｄＢｓｍ）に分布し、更に、物標が人間以外の非車両である場合、人間の場合とほぼ同じ範囲内に分布することがわかった。但し、ｄＢｓｍとは、レーダ反射断面積の単位であり、物標からの反射量（受信強度）を、直径２ｍの鉄球からの反射量に対する比にて示したものである。
【００１９】
つまり、受信強度から換算されるレーダ反射断面積が、車両の分布範囲と人間の分布範囲との境界値（測定では−５ｄＢｓｍ）以上である物標は、車両である可能性が高く、これを利用することで、物標が車両であるか否かを精度よく識別できるのである。
【００２０】
次に、第二発明の物標識別方法では、周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、前記上り区間及び前記下り区間にてそれぞれ検出される前記物標からの反射波の受信強度に基づいて、両区間での受信強度差の時間的なばらつきを表す第２判定データを求め、該第２判定データから前記物標が人間であるか否かを識別することを特徴とする。
【００２１】
即ち、発明者らは、同一物標について上り区間と下り区間とで受信強度差を求め、その時間的なばらつきを測定したところ、図１１に示すように、物標が人間である場合には、物標が人間以外である場合と比較して、受信強度差の時間的なばらつきが大きいことを見いだした。なお、図中（ａ）は、受信強度差の変化を物標が人間である場合と物標が車両である場合とで測定した結果を示すグラフであり、図中（ｂ）は、様々な物標について受信強度差の時間的なばらつきを測定した結果から、そのばらつきの標準偏差を求めた結果を示す棒グラフである。
【００２２】
つまり、受信強度差の時間的なばらつきが、０．６〜１．０の間に設定された規定値（例えば０．８）以上である物標は人間である可能性が高く、これを利用することで物標が人間であるか否かを精度よく識別できるのである。
なお、物標が人間である場合にのみ、このような大きなばらつきが得られるのは、人間の外形は一定ではなく、姿勢の変化などによって常時変化しているためであると考えられる。
【００２３】
次に、第三発明の物標識別装置では、物標検知手段が、電波を送受信することで電波を反射した物標を検知し、物標検知手段により検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、第１判定データ生成手段が、その受信強度をレーダ反射断面積に換算することで第１判定データを生成し、この第１判定データに基づいて、車両識別手段が、物標検知手段にて検知された物標が車両であるか否かを識別する。
【００２４】
つまり、本発明の物標識別装置は、第一発明の物標識別方法を実現するものであり、従って、第一発明の方法を実施した場合と同様の効果を得ることができる。
また、本発明の物標識別装置が、更に、少なくとも前記物標検知手段の検知エリアを含んだ範囲を撮像することにより得られる画像データに基づいて、前記物標の検知及び種別の特定を行う画像処理手段を備えている場合には、この画像処理手段を、車両識別手段にて非車両であると判定された物標について、物標が人間であるか否かの識別を行うように構成してもよい。
【００２５】
この場合、画像処理手段にて人間であるか否かの識別を行うべき物標の数が絞り込まれることになるため、画像処理手段での処理量を大幅に削減できる。
次に第四発明の物標識別装置では、物標検知手段が、周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで、電波を反射した物標を検知し、物標検知手段により上り区間及び下り区間のそれぞれにて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、第２判定データ生成手段が、両区間での受信強度差の時間的なばらつき幅を表す第２判定データを生成し、その第２判定データに基づいて、人間識別手段が、物標検知手段にて検知された物標が人間であるか否かを識別する。
【００２６】
つまり、本発明の物標識別装置は、第二発明の物標識別方法を実現するものであり、従って、第に発明の方法を実施した場合と同様の効果を得ることができる。
なお、第２判定データ生成手段が生成する第２判定データとしては、ばらつき幅を評価できるものであれば何でもよく、例えば、標準偏差を用いることができる。
【００２７】
また、第１判定データ生成手段が、物標検知手段にて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、その受信強度をレーダ反射断面積に換算してなる第１判定データを生成し、その第１判定データ生成手段にて生成された第１判定データから、車両識別手段が、物標が車両であるか否かを識別するように構成してもよい。
【００２８】
この場合、車両識別手段にて非車両であると識別された物標についてのみ、人間識別手段での識別を行うか、逆に、人間識別手段にて非人間であると識別された物標についてのみ、車両識別手段での識別を行うように構成すれば、車両，人間，非車両且つ非人間の識別を効率良く行うことができる。
【００２９】
なお、第１判定データ生成手段では、受信強度として、上り区間及び下り区間にてそれぞれ検出される受信強度の平均値を用いることが望ましい。
ところで、本発明の物標識別装置が、更に、物標検知手段とは異なる手法により、物標検知手段の検知エリアに存在する物標を検知すると共に、その検知した物標の属性を特定する第２の物標検知手段を備えている場合、物標検知手段を次のように構成することができる。
【００３０】
即ち、ピーク抽出手段が、上り区間及び下り区間のそれぞれにて、電波の送受信信号を混合することで得られるビート信号から、信号強度が予め設定された抽出しきい値より大きく且つピークとなるピーク周波数成分を抽出し、その抽出されたピーク周波数成分を組み合わせることで物標を検知する。
【００３１】
このとき、予測手段が、第２の物標検知手段にて検知された物標の位置から、その物標についてのピーク周波数成分がピーク抽出手段にて抽出されるべき周波数領域を予測する。そして、抽出しきい値可変手段が、その予測手段にて予測された周波数領域にてピーク抽出手段が使用する抽出しきい値を、第２の物標検知手段が特定した物標の属性に基づいて可変する。
【００３２】
つまり、物標の属性によって、ピーク抽出手段にて抽出されるピークの大きさ（受信強度）をある程度推定できるため、その物標の受信強度に適した抽出しきい値を設定することが可能となる。
具体的には、例えば、第２の物標検知手段にて特定された物標の属性が車両である場合には、抽出しきい値を高く設定し、逆に物標の属性が人間である場合には、抽出しきい値を低く設定すればよい。これにより、抽出すべきピークが抽出されなかったり、逆に抽出する必要のないピークを抽出してしまったりすることが防止されるため、抽出の信頼性を向上させることができると共に、抽出する必要のないピークに対して不必要な処理が行われることを防止できる。
【００３３】
なお、物標認識手段が特定する属性には、物標の種別、材質、大きさのうち少なくとも一つが含まれていることが望ましい。但し、物標の大きさとは、物標の高さ、幅、奥行き、画面上での投影面積のうち、少なくとも一つが含まれていればよい。
【００３４】
ところで、上述の物標識別装置を構成する各手段は、コンピュータを機能させるためのプログラムとして構成してもよい。
この場合、そのプログラムを、例えば、ＦＤ，ＭＯ，ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，ハードディスク，メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶し、その記憶したプログラムを必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてプログラムを記録しておき、このＲＯＭ或いはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いてもよい。また、プログラムは、記録媒体に記憶されたものに限らず、ネットワークを介してロードして起動することにより用いられるものであってもよい。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、本実施形態の物標識別装置の全体構成を表すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態の物標識別装置は、時間に対して周波数が三角波状に変化するよう変調されたミリ波帯の電波を送信すると共に、その反射波を受信し、これらの送受信信号を混合することでビート信号を生成する送受信部１０、送受信部１０にて生成されたビート信号に基づいて電波を反射した物標の検知を行う信号処理部２０からなるＦＭＣＷレーダ装置１と、ＦＭＣＷレーダ装置１の検知エリアを含む範囲を撮像するように設定されたＣＣＤカメラ３０、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データ、及びＦＭＣＷレーダ装置１からの物標情報（後述する）に基づいて、ＦＭＣＷレーダ装置１にて検知された物標についての詳細な属性情報を求める画像処理部４０からなる画像認識装置３とからなる。
【００３６】
このうち、送受信部１０は、単一の送信アンテナと複数の受信アンテナとを備え（以下では、送信アンテナと受信アンテナとの組み合わせを「チャンネル」という。）、各チャンネル毎のビート信号を生成するように構成されている。
具体的には、受信アンテナ（即ち、チャンネル）毎にミキサを備え、各チャンネルのビート信号を同時に生成するように構成してもよいし、ミキサを一つだけ備え、このミキサに接続する受信アンテナを順次切り替えることにより、各チャンネルのビート信号を時分割で生成するように構成してもよい。
【００３７】
また、信号処理部２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭからなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、更に、送受信部１０から取り込んだビート信号をサンプリングするＡ／Ｄ変換器、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を実行するための演算処理装置（例えばＤＳＰ）を備えている。そして、信号処理部２０では、ビート信号のサンプリングデータに基づいて、物標との距離や相対速度、物標が存在する方位を求めたり、物標の種別（車両／非車両：人間／非車両：その他）を識別したりする処理を実行する。
【００３８】
なお、ＦＭＣＷレーダ装置１の信号処理部２０と画像認識装置３の画像処理部４０とは、互いのデータを入出力できるように構成されており、信号処理部２０での処理により得られた情報は、物標情報として画像認識装置３に提供される。一方、画像処理部４０では、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データに基づき、各画素をグループ化して物標が存在する領域を抽出し、その抽出された領域の形状を、予め用意されたモデルパターンの形状と比較することで物標の種別を識別したり、抽出された領域の上下方向又は左右方向の大きさから、物標の高さ（車高），幅（車幅），面積等を求めるように構成されている。
【００３９】
ここで、ＦＭＣＷレーダ装置１の信号処理部２０が、繰り返し実行するメイン処理を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理では、まず、送受信部１０にレーダ波の送信を開始させ（Ｓ１１）、これにより送受信部１０から供給されるビート信号をサンプリングして取り込む（Ｓ１２）。そして、周波数が漸増する上り区間及び周波数が漸減する下り区間からなる一周期分の変調が終了すると、送受信部１０にレーダ波の送信を終了させる（Ｓ１３）。
【００４０】
次に、Ｓ１２にて取り込んだサンプリングデータについて周波数解析処理（ここではＦＦＴ処理）を実行して、各チャンネル毎かつ上り区間及び下り区間の各区間毎にビート信号のパワースペクトルを求め（Ｓ１４）、そのパワースペクトルに基づいて、パワー値がピークとなる周波数成分を抽出する周波数ピーク抽出処理を実行する（Ｓ１５）。
【００４１】
この周波数ピーク抽出処理では、図３に示すように、まず、Ｓ１４での演算結果に基づき、各区間毎かつ周波数成分毎に、全チャンネルの演算結果の平均値を求めることで、平均パワースペクトルを求め（Ｓ１１０）、その平均パワースペクトルの周波数成分を順番に一つずつ取り出す（Ｓ１２０）。
【００４２】
次に、その取り出した周波数成分のパワー値はピークであるか否かを判断し（Ｓ１３０）、ピークであれば、その周波数成分（以下「ピーク周波数成分」という。）のパワー値が予め設定された抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤより大きいか否かを判断する（Ｓ１４０）。なお、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤは、非車両物標（特に人間）からの反射波に基づくピークも確実に抽出できるような大きさ（本実施形態では−２０ｄＢｓｍ以下）に設定されている。
【００４３】
そして、ピーク周波数成分のパワー値が抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤより大きければ、既に先のＳ１４にてチャンネル毎に求められているピーク周波数成分の位相から、その周波数成分を発生させた電波の到来方向（以下「ピーク方位」という。）を算出し（Ｓ１５０）、このピーク方位をピーク周波数成分の周波数と共に登録する（Ｓ１６０）。
【００４４】
また、Ｓ１３０にて取り出した周波数成分はピークではないと判定されるか、Ｓ１４０にてパワー値が抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤ以下であると判定されるか、又はＳ１６０にてピークが登録されると、全ての周波数成分について、上述の処理（Ｓ１３０〜Ｓ１６０）を実行したか否かを判断する（Ｓ１７０）。そして、未処理の周波数成分があればＳ１２０に戻って同様の処理を実行し、一方、全ての周波数成分について処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００４５】
このようにして周波数ピーク抽出処理が終了すると、図２に戻って、ピーク登録されたピーク周波数成分に基づき、同一物標に基づくピーク周波数成分を組み合わせるペアマッチ処理を実行し（Ｓ１６）、ペアマッチ処理で組み合わされたピーク周波数成分が、実際の物標に基づくものであるか否かを特定する物標認識処理を行う（Ｓ１７）。
【００４６】
なお、Ｓ１６のペアマッチ処理では、Ｓ１６０にてピーク登録されたピーク周波数成分に基づき、上り区間のピークと下り区間のピークとを任意に組み合わせたピークペアを設定し、そのピークペアの中から、組み合わせた両ピークのパワー差が予め設定されたパワー差しきい値ＰＤＩＦより小さく、且つ、両ピーク周波数成分のピーク方位の角度差が予め設定された角度差しきい値ＡＤＩＦより小さいもののみを抽出する。更に、抽出された各ピークペアについて、相対速度，距離を算出し、その算出距離が予め設定された上限距離ＤＭＡＸより小さく、且つその算出速度が予め設定された下限速度ＶＭＩＮより大きく，上限速度ＶＭＡＸより小さいもののみを、正式なピークペアとして登録する。
【００４７】
ここで、相対速度及び距離の算出は、上り区間のピーク周波数と下り区間のピーク周波数とを用いて、ＦＭＣＷ方式のレーダでは周知の方法により算出する。また、このとき、算出された距離と、既に算出されているピーク方位とに基づいて、更に、物標の横位置を算出するようにしてもよい。
【００４８】
また、Ｓ１７の物標認識処理では、本処理が前回実行された時に登録されたピークペア（以下では「前サイクルペア」という。）の情報に基づいて、予測位置及び予測速度を算出し、先のＳ１６にて登録されたピークペア（以下では「今サイクルペア」ともいう。）について求められている位置や速度と比較することにより、前サイクルペアと今サイクルペアとの間に履歴接続があるか否かを判断する。そして、このような履歴接続が、予め設定された回数以上確認されたものを、認識物標として登録する。
【００４９】
そして、最後にＳ１８にて登録された認識物標について、その種別を識別する属性認識処理（Ｓ１９）を実行して本処理を終了する。
この属性認識処理では、図４に示すように、まず、Ｓ１８にて登録された認識物標がゼロであるか否かを判断し（Ｓ２１０）、ゼロであればそのまま本処理を終了する。一方、認識物標が一つでもあれば、その認識物標を一つずつ取り出して（Ｓ２２０）、以下の処理（Ｓ２２０〜Ｓ３２０）を実行する。
【００５０】
まず、Ｓ２２０にて取り出した認識物標（以下では「対象物標」という。）に対応するピークペアの平均パワー値を算出し（Ｓ２３０）、この平均パワー値を上述した（１）式に基づいて、レーダ反射断面積に換算することで正規化平均パワー値ＮＰを算出する（Ｓ２４０）。更に、対象物標に対応するピークペア間のパワー値の差（以下単に「パワー差」という。）を算出し（Ｓ２５０）、そのパワー差と、対象物標についてのパワー差の履歴から求めたパワー差の平均値とに基づいて、パワー差のばらつきを表す標準偏差ＤＰを算出する（Ｓ２６０）。
【００５１】
そして、Ｓ２４０にて求めた正規化平均パワー値ＮＰが、予め設定された車両識別しきい値ＴＨｎｐ（本実施形態では−５ｄＢｓｍ）より大きいか否かを判断し（Ｓ２７０）、大きければ（ＮＰ＞ＴＨｎｐ）、対象物標の属性値を「車両」に設定する（Ｓ２８０）。
【００５２】
一方、正規化平均パワー値ＮＰが車両識別しきい値ＴＨｎｐ以下であれば（ＮＰ≦ＴＨｎｐ）、今度はＳ２６０にて求めたパワー差の標準偏差ＤＰが、予め設定された人間識別しきい値ＴＨｄｐ（本実施形態では０．８）より大きいか否かを判断し（Ｓ２９０）、大きければ（ＤＰ＞ＴＨｄｐ）、対象物標の属性値を「非車両：人間」に設定する（Ｓ３００）。また、パワー差の標準偏差ＤＰが人間識別しきい値ＴＨｄｐ以下であれば（ＤＰ≦ＴＨｄｐ）、対象物標の属性値を「非車両：その他」に設定する（Ｓ３１０）。
【００５３】
このようにして対象物標の属性値が設定されると、全ての認識物標について、上述の処理（Ｓ２３０〜Ｓ３１０）を実行したか否かを判断し（Ｓ１７０）、未処理の周波数成分があればＳ１２０に戻って同様の処理を実行する。一方、全ての認識物標について上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００５４】
次に、画像認識装置３の画像処理部４０が繰り返し実行するメイン処理を、図５に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理では、まず、ＣＣＤカメラ３０にて撮像された１画面分の画素データをＣＣＤカメラ３０から取得し（Ｓ４１０）、その画素データを処理することにより、画面の中で物標の存在が予想される物標候補領域を抽出する（Ｓ４２０）と共に、ＦＭＣＷレーダ装置１により検知された物標の物標情報を、信号処理部２０から取得する（Ｓ４３０）。このとき、取得した各物標情報について、その物標情報に含まれる物標の位置を、ＣＣＤカメラ３０により撮像される画面に写像した位置も求める。
【００５５】
次に、Ｓ４２０にて抽出された物標候補領域を一つずつ取り出して（Ｓ４４０）、以下の処理（Ｓ４５０〜Ｓ５００）を実行する。
まず、Ｓ４３０にて取得した物標情報の中に、Ｓ４４０にて取り出した物標候補領域に対応するものがあるか否かを判断する（Ｓ４５０）。具体的には、物標候補領域の位置と、Ｓ４３０にて求めた物標情報に基づく写像位置とが一致するか否かにより判断する。
【００５６】
そして、物標候補領域に対応する物標情報がなければ、その物標が何であるかを識別するための認識処理を実行し（Ｓ５００）、一方、対応する物標情報があれば、その物標情報に示された属性が何であるかを判断する（Ｓ４６０）。このとき、属性が「車両」であれば、物標候補領域に撮像された物標は車両である可能性が高いものとして、車種の識別を優先的に行う車種優先認識処理を実行する（Ｓ４７０）。また、属性が「非車両：人間」であれば、物標候補領域に撮像された物標は人間である可能性が高いものとして、実際に人間であるか否かの識別を優先的に行う人間認識処理を実行する（Ｓ４８０）。また、属性が「非車両：その他」であれば、物標候補領域に撮像された物標は、車両でも人間でもないその他のもの（例えば路側物）である可能性が高いものとして、どのような路側物であるかの識別を優先的に行う路側物認識処理を実行する（Ｓ４９０）。
【００５７】
なお、Ｓ４７０〜Ｓ５００の認識処理では、いずれも物標候補領域を予め設定されたモデルパターンと比較する処理を行うが、そのモデルパターンとして、例えば、車両の種類，人間，大型路側物，小型路側物等を識別するためのものがあるとした場合、車種優先認識処理では車両→大型路側物→人間→小型路側物、人間優先認識処理では人間→小型路側物→車両→大型路側物、路側物優先認識処理では小型路側物→人間→車両→大型路側物といったように、属性によって比較する順番を変えることで、少ない処理量でモデルパターンと一致するものが抽出されるようにしている。また、Ｓ５００の認識処理では、物標候補領域の大きさ（高さ，横幅，面積）等に基づいて、比較するモデルパターンの優先順位を適宜変更するようにされている。
【００５８】
これら物標候補領域に対する認識処理（Ｓ４７０〜Ｓ５００）の後、全ての物標候補領域について、上述の処理（Ｓ４５０〜Ｓ５００）が実行されたか否かを判断し（Ｓ５１０）、未処理の物標候補領域があれば、Ｓ４４０に戻って同様の処理を実行する。一方、全ての物標候補領域について上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００５９】
以上説明したように、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１では、上り区間及び下り区間にてそれぞれ検出される同一物標についてのピーク周波数成分のパワー値基づいて、両パワー値の平均値をレーダ反射断面積に換算してなる正規化平均パワー値ＮＰ、及び両区間でのパワー値差の標準偏差ＤＰを求め、正規化平均パワー値ＮＰにより物標が車両であるか否かを、パワー値差の標準偏差ＤＰにより物標が人間であるか否かを識別するようにされている。
【００６０】
つまり、正規化平均パワー値ＮＰで見た場合、車両と非車両（人間や小型路側物等）とでは、その分布の傾向が明らかに異なり、また、パワー値の標準偏差ＤＰで見た場合、人間はその他のものより値が大きくなるという新たな知見に基づいて物標の属性を識別している。
【００６１】
このため、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１では、パターンマッチングなどの膨大な計算量を必要とする処理を行うことなく、少ない処理量にて物標の属性を精度よく識別することができる。
また、本実施形態の物標認識装置を構成する画像認識装置３では、ＣＣＤカメラ３０からの画素データに基づいて抽出された物標候補領域の識別を行う場合に、その物標候補領域と対応する位置にてＦＭＣＷレーダ装置１が物標を検知している場合には、ＦＭＣＷレーダ装置１にて識別された物標の属性に応じて、その属性のものが優先的に認識されるような処理を選択するようにされている。
【００６２】
従って、例えば、人間らしいものが撮像されていると考えられる物標候補領域を、車両についてのモデルパターンと比較してしまう等の無駄な処理が行われる可能性を大幅に減少させることができる。つまり、画像から物標の属性を識別する場合であっても、その物標についての概略の情報をＦＭＣＷレーダ装置１から得ることにより、画像のみから全ての情報を得る場合と比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。
【００６３】
なお、本実施形態において、Ｓ１１〜Ｓ１８が物標検知手段、Ｓ２３０〜Ｓ２４０が第１判定データ生成手段、Ｓ２５０〜Ｓ２６０が第２判定データ生成手段、Ｓ２７０が車両識別手段、Ｓ２９０が人間識別手段、画像処理部４０が画像処理手段に相当する。
［第２実施形態］
次に第２実施形態について説明する。
【００６４】
図６は、本実施形態の物標識別装置の全体構成を表すブロック図である。
図６に示すように、本実施形態の物標識別装置は、第１実施形態と同様に、送受信部１０及び信号処理部２０ａからなるＦＭＣＷレーダ装置１ａと、ＣＣＤカメラ３０及び画像処理部４０ａからなる画像認識装置３ａとを備えている。
【００６５】
このうち、送受信部１０及びＣＣＤカメラ３０は、第１実施形態のものと全く同様に構成されたものであるため、ここでは説明を省略する。
一方、信号処理部２０ａ及び画像処理部４０ａは、第１実施形態とは反対に、画像処理部での処理により得られた情報が、物標情報として信号処理部２０ａに提供されるように構成されている。また、これら両処理部２０ａ，４０ａにおいて実行される処理の内容が、第１実施形態のものとは異なっているため、以下では、その相違する部分を中心に説明する。
【００６６】
まず、画像認識装置３ａの画像処理部４０ａでは、ＣＣＤカメラ３０から供給される画素データに基づき、各画素をグループ化して物標が存在する領域を抽出し、その抽出された領域の形状を、予め用意されたモデルパターンの形状と比較することで物標の種別を識別したり、抽出された領域の上下方向又は左右方向の大きさから、物標の高さ（車高），幅（車幅），面積等を求めるように構成されている。そして、物標の属性（車両／非車両）や、物標の大きさ（高さ，幅，面積）を物標情報として、ＦＭＣＷレーダ装置１ａに提供するようにされている。
【００６７】
次に、ＦＭＣＷレーダ装置１ａの信号処理部２０ａが繰り返し実行するメイン処理を、図７に示すフローチャートに沿って説明する。なお、本実施形態では、ピーク周波数成分を抽出するために使用する抽出しきい値を、周波数解析（Ｓ３６）の結果得られる周波数成分毎に設定できるように構成されている。
【００６８】
本処理では、まず、前サイクルでの認識物標と、画像処理部４０からの物標情報とを対応づける属性付加処理を実行し（Ｓ３１）、その属性付加処理での処理結果に基づいて、ピーク周波数成分を抽出する際のしきい値を設定する周波数ピークしきい値設定処理を実行する（Ｓ３２）。
【００６９】
Ｓ３１の属性付加処理では、図８に示すように、まず画像処理部４０から物標情報を取得する（Ｓ６１０）。このとき取得できた物標情報数がゼロであるか否かを判断し（Ｓ６２０）、ゼロであればそのまま本処理を終了し、ゼロでなければ、今度は、前サイクルでの認識物標数がゼロであるか否かを判断する（Ｓ６３０）。
【００７０】
そして、認識物標数がゼロであれば、そのまま本処理を終了し、ゼロでなければ、取得した物標情報を一つずつ取り出して（Ｓ６４０）、その取り出した物標情報（以下では「対象物標情報」という）について、以下の処理（Ｓ６５０〜Ｓ６９０）を実行する。
【００７１】
まず、前サイクルの認識物標を一つ取り出し（Ｓ６５０）、その取り出した前サイクルの認識物標の位置と、対象物標情報から特定される物標の位置とが一致するか否かを判断し（Ｓ６６０）、一致すれば、対象物標情報に、Ｓ６５０にて取り出した前サイクル認識物標を対応づけする（Ｓ６７０）。
【００７２】
一方、両位置が一致しなければ、全ての前サイクル認識物標について、対象物標情報との比較処理を行ったか否かを判断し（Ｓ６８０）、未処理の前サイクル認識物標があれば、Ｓ６５０に戻り、その未処理の前サイクル認識物標に対して同様の処理を繰り返す。一方、未処理の前サイクル認識物標がなければ、対象物標情報についての対応なしフラグＦをセット（Ｆ←１）する（Ｓ６９０）。
【００７３】
そして、対象物標情報について、Ｓ６７０での前サイクル認識物標との対応づけ、又はＳ６９０での対応なしフラグのセットのいずれかが行われると、Ｓ６１０にて取得した全ての物標情報について、上述の処理（Ｓ６５０〜Ｓ６９０）が実行されたか否かを判断し（Ｓ７００）、未処理の物標情報があれば、Ｓ６４０に戻って、その未処理の物標情報に対して同様の処理を実行する。一方、全ての物標情報について、上述の処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００７４】
つまり、属性付加処理により、画像処理部４０ａから取得した物標情報のそれぞれには、前サイクル認識物標が対応づけられ、対応する前サイクル認識物標がない場合には、対応なしフラグＦがセットされることになる。
次に、Ｓ３２の周波数ピークしきい値設定処理では、図９に示すように、まず、周波数成分毎に設定可能なすべての抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、非車両用のしきい値ＰＴＳＤ＿Ｈ（本実施形態では−２０ｄＢｓｍ）に初期化する（Ｓ７１０）。
そして、前サイクル認識物標、及び対応なしフラグＦがセットされた物標情報を一つずつ取り出し、その取り出したもの（以下では「対象物標」という。）について、以下の処理（Ｓ７３０〜Ｓ７７０）を実行する。
【００７５】
まず、対象物標からの反射波によって今サイクルの測定でピーク周波数成分が抽出されるべき周波数（以下では「予測周波数」という。）を求める（Ｓ７３０）。
次に、Ｓ７２０にて取り出した対象物標が、対応なしフラグＦがセットされた物標情報であるか又は物標情報が対応づけられた前サイクル認識物標であり、しかもその物標情報に物標の属性が設定されているか否かを判断する（Ｓ７４０）。そして、物標の属性が設定されていれば、その属性は車両であるか否かを判断し（Ｓ７５０）、車両であれば、Ｓ７３０にて求めた予測周波数付近の周波数成分の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、車両用しきい値ＰＴＳＤ＿Ｃ（本実施形態では−５ｄＢｓｍ）に設定する（Ｓ７６０）。
【００７６】
一方、Ｓ７４０にて、物標情報が対応づけられていない前サイクル認識物標か、又は物標情報に物標の属性が設定されていないと判定された場合、又はＳ７５０にて、属性が車両ではないと判定された場合には、Ｓ７３０にて求めた予測周波数付近の周波数成分の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを、非車両用しきい値ＰＴＳＤ＿Ｈに設定する（Ｓ７７０）。
【００７７】
このようにＳ７６０又はＳ７７０にて抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが設定されると、全ての前サイクル認識物標、及び対応なしフラグＦがセットされた物標情報について、上述の処理（Ｓ７３０〜Ｓ７７０）を実行したか否かを判断する（Ｓ７８０）。そして、未処理のものがあれば、Ｓ７２０に戻って同様の処理を繰り返し、一方、全てのものについて処理が終了していれば、そのまま本処理を終了する。
【００７８】
この周波数ピークしきい値設定処理が終了すると、図７に戻り、続くＳ３３〜Ｓ４１では、第１実施形態におけるＳ１１〜Ｓ１９と全く同様の処理を実行する。
つまり、画像処理部４０ａにて識別された物標の属性に基づいて、信号処理部２０ａがピーク周波数成分を抽出する際の抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤの大きさを変化させるように構成されている。
【００７９】
従って、本実施形態の物標認識装置を構成するＦＭＣＷレーダ装置１ａでは、第１実施形態の場合と同様の効果が得られるだけでなく、ピーク周波数成分を抽出する際に、車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが高く設定されるため、ノイズなどにより生じた抽出する必要のないピークを抽出してしまうことを防止できる。また、非車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤが低く設定されるため、反射波の信号強度が小さくても、抽出すべきピークを確実に抽出することができ、抽出の信頼性を向上させることができる。
【００８０】
なお、本実施形態では、抽出しきい値Ｐ＿ＴＳＤを物標が車両であるか否かによって変化させているが、物標までの距離や物標の大きさ（高さ，幅，投影面積，奥行き）などによって変化させてもよい。
また、本実施形態では、画像認識装置３ａが第２の物標検知手段、Ｓ３７がピーク抽出手段、Ｓ７３０が予測手段、Ｓ７４０〜Ｓ７７０が抽出しきい値可変手段に相当する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態の物標認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における信号処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】周波数ピーク抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】属性識別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態における画像処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態の物標認識装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施形態における信号処理部が実行するメイン処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】属性付加処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】抽出しきい値設定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】物標までの距離と受信電力との関係を測定した結果を模式的に示したグラフである。
【図１１】上り区間及び下り区間での受信電力差を測定した結果の一例を示すグラフ、及び受信電力差の測定結果の標準偏差を算出した結果を示す棒グラフである。
【符号の説明】
１，１ａ…ＦＭＣＷレーダ装置、３，３ａ…画像認識装置、１０…送受信部、２０，２０ａ…信号処理部、３０…ＣＣＤカメラ、４０，４０ａ…画像処理部。
Claims (11)
- 電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、該物標からの反射波の受信強度に基づいて、該受信強度をレーダ反射断面積に換算した第１判定データを求め、該第１判定データから前記物標が車両であるか否かを識別することを特徴とする物標識別方法。
- 周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで電波を反射した物標を検知すると共に、前記上り区間及び前記下り区間にてそれぞれ検出される前記物標からの反射波の受信強度に基づいて、両区間での受信強度差の時間的なばらつきを表す第２判定データを求め、該第２判定データから前記物標が人間であるか否かを識別することを特徴とする物標識別方法。
- 電波を送受信することで電波を反射した物標を検知する物標検知手段と、
該物標検知手段にて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、該受信強度をレーダ反射断面積に換算することで第１判定データを生成する第１判定データ生成手段と、
該第１判定データ生成手段にて生成された第１判定データに基づいて、前記物標が車両であるか否かを識別する車両識別手段と、
を備えることを特徴とする物標識別装置。 - 請求項３記載の物標識別装置において、
少なくとも前記物標検知手段の検知エリアを含んだ範囲を撮像することにより得られる画像データに基づいて、前記物標の検知及び種別の特定を行う画像処理手段を備え、
該画像処理手段は、前記車両識別手段にて非車両であると判定された物標について、該物標が人間であるか否かの識別を行うことを特徴とする物標識別装置。 - 周波数が漸増する上り区間、周波数が漸減する下り区間を有するよう変調された電波を送受信することで、電波を反射した物標を検知する物標検知手段と、
該物標検知手段にて前記上り区間及び前記下り区間のそれぞれにて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、両区間での受信強度差の時間的なばらつき幅を表す第２判定データを生成する第２判定データ生成手段と、
該第２判定データ生成手段にて生成された第２判定データに基づいて、前記物標が人間であるか否かを識別する人間識別手段と、
を備えることを特徴とする物標識別装置。 - 前記第２判定データ生成手段が生成する第２判定データとして標準偏差を用いることを特徴とする請求項５記載の物標識別装置。
- 前記物標検知手段にて検知される物標からの反射波の受信強度に基づき、該受信強度をレーダ反射断面積に換算することで第１判定データを生成する第１判定データ生成手段と、
該第１判定データ生成手段にて生成された第１判定データから、前記物標が車両であるか否かを識別する車両識別手段と、
を備えることを特徴とする請求項５又は請求項６記載の物標識別装置。 - 前記第１判定データ生成手段では、前記受信強度として、前記上り区間及び前記下り区間にてそれぞれ検出される受信強度の平均値を用いることを特徴とする請求項７記載の物標識別装置。
- 前記物標検知手段とは異なる手法により、該物標検知手段の検知エリアに存在する物標を検知すると共に、その検知した物標の属性を特定する第２の物標検知手段を備え、
前記物標検知手段は、
前記上り区間及び前記下り区間のそれぞれにて、電波の送受信信号を混合することで得られるビート信号から、信号強度が予め設定された抽出しきい値より大きく且つピークとなるピーク周波数成分を抽出するピーク抽出手段と、
前記第２の物標検知手段にて検知された前記物標の位置から、該物標についてのピーク周波数成分が前記ピーク抽出手段にて抽出されるべき周波数領域を予測する予測手段と、
該予測手段にて予測された周波数領域にて前記ピーク抽出手段が使用する前記抽出しきい値を、前記第２の物標検知手段が特定した物標の属性に基づいて可変する抽出しきい値可変手段と、
を備え、前記ピーク抽出手段にて抽出されたピーク周波数成分を組み合わせることで物標を検知することを特徴とする請求項５乃至請求項８いずれか記載の物標識別装置。 - 前記物標認識手段が特定する属性には、前記物標の種別、材質、大きさのうち少なくとも一つが含まれていることを特徴とする請求項９記載の物標識別装置。
- コンピュータシステムを、請求項３乃至請求項１０いずれか記載の物標識別装置を構成する各手段として機能させるためのプログラム。
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