JP2004333279A - System and method for discriminating motion of target - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a target motion discriminating system and its method capable of simultaneously discriminating uniform motion, pivoting motion, and meandering motion of a target. <P>SOLUTION: This target motion discriminating system is provided with a target observation device 1 which outputs observation information on the target obtained by a sensor, and a target tracking device 2 which estimates the motion of the target on the basis of the observation information. The trailing device 2 comprises a state estimation section 21 which performs filtering of the observation information and estimates the state of the target, and a motion discriminating section 22 which simultaneously discriminates which the motion of the target is, uniform motion, pivoting motion, or meandering motion, on the basis of the processed information by the estimation section. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

および残差共分散行列
【数２】

を用いて、残差２次形式
【数３】

を、以下の式（１）に基づく式（２）により算出する。
【０００９】
【数４】

【数５】

【００１０】
ただし、式（１）において、
【数６】

は残差ベクトルを表し、
【数７】

は観測位置ベクトルを表し、
【数８】

は予測ベクトルの位置ベクトルを表す。
【００１１】
次に、減衰係数αを乗じた１サンプリング前の評価関数
【数９】

に残差２次形式
【数１０】

を加算することにより、現在の評価関数
【数１１】

を、以下の式（３）により算出する。
【００１２】
【数１２】

【００１３】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍である場合に、マニューバ判定の実行を決定し、評価関数としきい値との比較を行い、評価関数がしきい値を超える場合には、目標がマニューバ運動中と判定し、評価関数がしきい値を下回る場合には、目標が等速直線運動中と判定する。
【００１４】
以下、上記一連の処理が終了し、追尾処理の終了が要求されているか否かが判別され、追尾処理終了が要求されていないと判定された場合には、上記一連の処理が再度繰り返される。
【００１５】
このように、従来の目標追尾装置の運動判別部は、カルマンフィルタの残差を正規化した残差２次形式よって求めた評価関数と、しきい値とを、Ｎサンプリング毎に比較することにより、目標がマニューバ運動中か否かを判定する。
【００１６】
【非特許文献１】
「Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ３０^ｔｈ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ」（１９９１年、第７６１−７６６頁「Ｔｗｏ−Ｓｔａｇｅ Ｋａｌｍａｎ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ
Ｆｏｒ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔｓ」）
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標運動判別装置および方法は以上のように、カルマンフィルタの残差２次形式より得られる評価関数としきい値とを、Ｎサンプリング毎に比較することにより、目標のマニューバ運動を判定しているものの、マニューバ運動の種類を判別することはできないという問題点があった。
また、このため、運動モデルの一致しない蛇行運動のようなマニューバ運動に対しては、必ずしも良好な追尾精度が得られるとは限らないという問題点があった。
【００１８】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行うとともに、目標の運動が旋回運動である場合には、その旋回方向を推定することにより、旋回運動の種類を判別することのできる目標運動判別装置および方法を得ることを目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標運動判別装置は、センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置と、観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標追尾装置とを備えた目標運動判別装置であって、目標追尾装置は、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定部と、状態推定部による処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部とを含むものである。
【００２０】
また、この発明に係る目標運動判別方法は、センサにより得られた目標の観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標運動判別方法であって、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定ステップと、状態推定ステップの処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別ステップとを備えたものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１による目標運動判別装置を全体的に示すブロック構成図である。図２はこの発明の実施の形態１により判別される目標運動の形態を示す説明図であり、（ａ）等速直線運動、（ｂ）旋回運動および（ｃ）蛇行運動の各例をそれぞれ示している。図３はこの発明の実施の形態１による動作を示すフローチャートである。
【００２２】
図１において、目標運動判別装置は、目標を観測するためのセンサを有する目標観測装置１と、目標観測装置１からの目標位置観測情報を取り込む目標追尾装置２と、目標追尾装置２による処理結果を表示する表示装置３とにより構成されている。
目標追尾装置２は、状態推定部２１と、運動判別部２２とを備え、観測情報から目標の運動諸元を推定するためのカルマンフィルタ機能を有している。
目標観測装置１、表示装置３および状態推定部２１は、従来装置と同様の構成である。
【００２３】
状態推定部２１は、目標観測装置１の観測情報を取り込むゲート判定器２１１と、ゲート判定器２１１の出力情報を取り込む平滑器２１２と、平滑器２１２の初期値を設定する初期値設定器２１３と、平滑器２１２の算出データを蓄積する平滑器メモリ２１４と、平滑器２１２の算出データを取り込む予測器２１５と、予測器２１５で算出された予測値を遅延してゲート判定器２１１に入力する第１の遅延回路２１６と、同様に予測値を遅延する第２の遅延回路２１７と、第２の遅延回路２１７の出力情報からゲイン行列を算出して平滑器２１２に入力するゲイン行列算出器２１８とを備えている。
【００２４】
運動判別部２２は、ゲート判定器２１１の出力情報から残差２次形式を算出する残差２次形式算出器２２１と、残差２次形式算出器２２１からの残差２次形式に基づいて目標運動を判別する目標運動判別器２２２と、目標運動判別器２２２により得られた評価関数を蓄積する評価関数メモリ２２３と、目標運動に基づいて目標の旋回方向を推定する旋回方向推定器２２４とを備えている。
運動判別部２２内の残差２次形式算出器２２１および評価関数メモリ２２３は、従来装置による運動判別部内の構成と同様である。
【００２５】
図１において、目標観測装置１は、センサで観測された目標位置観測情報を取得して、状態推定部２１内のゲート判定器２１１に入力する。
ゲート判定器２１１は、目標観測装置１からの目標位置観測情報と、第１の遅延回路２１６を介した予測値（予測位置および予測誤差共分散行列）とに基づいて、対象追尾目標を選択するとともに、得られた観測値（残差共分散行列）を、平滑器２１２および運動判別部２２内の残差２次形式算出器２２１に入力する。
【００２６】
平滑器２１２は、ゲート判定器２１１からの観測値と、ゲイン行列算出器２１８からのゲイン行列と、平滑器メモリ２１４から得られる１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列とに基づいて、今回の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出する。
平滑器２１２の算出値は、１サンプリング前の平滑値および平滑誤差共分散行列として平滑器メモリ２１４に蓄積され、次の平滑値および平滑誤差共分散行列を算出するときに、同様に平滑器２１２によって読み取られる。
初期値設定器２１３は、平滑値および平滑誤差共分散行列の各初期値を事前に格納しており、初期算出時に平滑器２１２に入力設定する。
【００２７】
予測器２１５は、平滑器２１２で算出された平滑値および平滑誤差共分散行列に基づいて、予測値および予測誤差共分散行列を算出する。
第１および第２の遅延回路２１６、２１７は、予測器２１５で算出された予測位置および予測誤差共分散行列を単位時間だけ遅延させて、それぞれ、ゲート判定器２１１およびゲイン行列算出器２１８に入力する。
ゲイン行列算出器２１８は、あらかじめ設定された観測モデルから得られる観測誤差共分散行列と、１サンプリング前に算出しておいた予測値（予測位置器および予測誤差共分散行列）とにより、ゲイン行列を算出して平滑器２１２に入力する。
【００２８】
一方、運動判別部２２において、目標運動判別器２２２は、残差２次形式算出器２２１から得られる残差２次形式を、しきい値と逐次比較し、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数（周期性）とを集計し、それぞれに該当する場合には、以下の係数Ｓ１およびＳ２の値を「１」だけ加算する。
すなわち、係数Ｓ１は、残差２次形式がしきい値を超えると、インクリメントされ、係数Ｓ２は、残差２次形式がしきい値を超えた状態から、しきい値を下回ると、インクリメントされる。
ここで、各係数Ｓ１およびＳ２の初期値は「０」である。
【００２９】
こうして算出された係数Ｓ１およびＳ２は、Ｎサンプリングの間に評価関数メモリ２２３に蓄積される。
また、目標運動判別器２２２は、各係数Ｓ１、Ｓ２の値および各係数Ｓ１、Ｓ２の周期性を、事前に用意したテーブルと比較することにより、目標の運動形態を判別する。
【００３０】
すなわち、図２の（ａ）〜（ｃ）に示すように、等速直線運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行う。
ここで、図２（ｂ）に示す旋回運動とは、旋回方向が一定の旋回運動を表し、図２（ｃ）に示す蛇行運動とは、旋回方向を逐次変えながら連続的に旋回を繰り返す運動を表す。
旋回方向推定器２２４は、目標運動判別器２２２において目標の運動が旋回運動（図２（ｂ）参照）であると判別された場合には、旋回方向を推定する。
ここで、旋回方向は、残差２次形式算出器２２１および目標運動判別器２２２を介して得られた各軸方向の残差ベクトルに基づいて推定される。
【００３１】
次に、図１および図２とともに、図３のフローチャートを参照しながら、この発明の実施の形態１による具体的な動作について説明する。
図３において、まず、目標運動の判別処理を実行する間隔（判定周期）をＮサンプリングに設定し（ステップ３０１）、ゲート判定器２１１を介して得られた残差ベクトル
【数１３】

および残差共分散行列
【数１４】

により、前述の式（２）で示される残差２次形式
【数１５】

を算出する（ステップ３０２）。
【００３２】
続いて、式（２）により算出された残差２次形式を、逐次しきい値と比較し、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数とを集計し（ステップ３０３）、それぞれに該当する場合には、前述の係数Ｓ１およびＳ２の値を「１」だけ加算する。
【００３３】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍であるか否かに基づき、目標運動判別を実行するか否かを判定し（ステップ３０４）、Ｎサンプリングの定数倍でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ３０２に戻り、Ｎサンプリングの定数倍である（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、目標運動判別を実行すると決定して、ステップ３０５に進む。
ステップ３０５においては、係数Ｓ１およびＳ２の値に基づき、以下の各条件（Ａ１）〜（Ａ３）を満たすか否かによって、等速直線運動（図２（ａ）参照）、旋回運動（図２（ｂ）参照）および蛇行運動（図２（ｃ）参照）の判別を同時に行う。
【００３４】
（Ａ１）Ｓ１＝０、且つ、Ｓ２＝０であれば、等速直線運動である。
（Ａ２）Ｓ１＞ｊ、且つ、Ｓ２＞ｊであれば、蛇行運動または等速直線運動である。
（Ａ３）上記条件（Ａ１）または（Ａ２）以外の場合には、旋回運動または等速直線運動である。
【００３５】
ここで、条件（Ａ２）および（Ａ３）については、観測雑音による影響に起因してしきい値を超えてしまう状態（誤検出）を抑制するために、係数Ｓ１およびＳ２が生じるサンプリングの間隔
【数１６】

を、以下の式（４）のように計算し、蛇行運動と等速直線運動との判別、および、旋回運動と等速直線運動との判別を行う。
【００３６】
【数１７】

【００３７】
たとえば、条件（Ａ２）において、Ｎサンプリング間で、所定期間ｄ_１に対して以下の式（５）が満たされる場合には、目標の運動が旋回運動（図２（ｂ）参照）であると判別される。
【００３８】
【数１８】

【００３９】
式（５）は、目標が旋回する場合には、残差２次形式が増大して、旋回が終了するまで、しきい値を上回るという、カルマンフィルタの特性に基づいて与えられる。
また、条件（Ａ３）において、Ｎサンプリング間における
【数１９】

の分散が、以下の式（６）のように、事前に設定されたしきい値ｄ_２を下回る場合には、残差２次形式の増減に周期性があるものと見なし、目標の運動が蛇行目標（図２（ｃ）参照）であると判別する。
【００４０】
【数２０】

【００４１】
ステップ３０５において旋回運動中の目標であると判別された場合には、続いて、旋回方向推定器２２４は、旋回開始後の残差ベクトルの各座標成分を積算することにより、目標の運動が上昇、下降、左旋回、右旋回のいずれに該当するかにより、旋回方向を推定する（ステップ３０６）。
このように旋回方向を推定することで、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを認知することができる。
【００４２】
上述した一連の処理が終了すると、最後に、追尾処理の終了が要求されているか否かを判定し（ステップ３０７）、追尾終了が要求されていない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ３０２に戻って上記処理を繰り返し、追尾終了が要求されている（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、図３の処理ルーチンを終了する。
【００４３】
このように、残差２次形式がしきい値を超えるか、またはしきい値を下回るタイミング（しきい値を超える回数および周期性）を観測することにより、従来と同様の目標運動判定（マニューバ運動の有無）のみならず、蛇行運動中の目標であるか、または旋回運動中の目標であるかを判別することができる。
すなわち、追尾フィルタの残差２次形式を、しきい値と比較し、しきい値を超える回数、または下回る回数および周期に基づいて、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動を同時に判別することができる。
また、旋回運動中の目標である場合には、その目標の旋回方向を推定することにより、旋回運動の種類を判別し、目標が上昇運動や下降運動をともなう高機動目標であるか否かを判別することができる。
また、旋回運動と蛇行運動との区別、または旋回運動の種類を判別することができるので、運動モデルの一致した追尾フィルタを選択することにより、さらに追尾維持性能を向上させることができる。
【００４４】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、運動判別部２２内に残差２次形式算出器２２１を設けたが、図４のように、運動判別部２２Ａ内に速度ベクトル評価関数算出器２２５を設けてもよい。
図４はこの発明の実施の形態２による目標運動判別装置を示すブロック構成図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
図５はこの発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートであり、ステップ５０１、５０４〜５０８は、前述（図３参照）のステップ３０１、３０３〜３０７に対応している。
【００４５】
図４において、運動判別部２２Ａは、前述の残差２次形式算出器２２１に代えて、速度ベクトル評価関数算出器２２５を備えている。
速度ベクトル評価関数算出器２２５は、状態推定部２１Ａ内の平滑器２１２Ａにより算出された平滑値および平滑誤差共分散行列に基づいて、まず、現在の速度ベクトルと１サンプリング前の速度ベクトル同士のなす角度θｋを、以下の式（７）のように算出する。ただし、式（７）内の速度ベクトル成分を抽出する行列は、以下の式（８）で表される。
【００４６】
【数２１】

【数２２】

【００４７】
式（７）、（８）において、
【数２３】

は、時刻ｋにおける平滑ベクトルを表し、
【数２４】

は、予測ベクトルから速度ベクトル成分を抽出する行列を表す。また
【数２５】

は零行列を、
【数２６】

は単位行列を表す。
【００４８】
続いて、速度ベクトル評価関数算出器２２５は、式（７）により得られた速度ベクトルのなす角度θｋを、角度の誤差共分散行列により正規化して、以下の式（９）のように評価関数を求める。
【００４９】
【数２７】

【００５０】
次に、目標運動判別器２２２Ａは、速度ベクトル評価関数算出器２２５から得られる正規化された速度ベクトルの角度を、逐次しきい値と比較して、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数と、しきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数とを集計し、それぞれに該当する場合には、以下の係数Ｕ１およびＵ２の値を「１」だけ加算する。
ここで、各係数Ｕ１およびＵ２の初期値は「０」である。
係数Ｕ１は、角度評価関数がしきい値を超えると、インクリメントされ、係数Ｕ２は、角度評価関数がしきい値を超えた状態から、しきい値を下回ると、インクリメントされる。
【００５１】
算出された係数Ｕ１およびＵ２は、Ｎサンプリングの間にわたって評価関数メモリ２２３Ａに蓄積される。
目標運動判別器２２２Ａは、各係数Ｕ１、Ｕ２の値および各係数Ｕ１およびＵ２の周期性を、事前に用意したテーブルと比較することにより、等速直線運動、旋回運動および蛇行運動の判別を同時に行う。
【００５２】
旋回方向推定器２２４Ａは、目標運動判別器２２２Ａにおいて目標運動が旋回運動であると判別された場合に、旋回方向を推定する。
このとき、目標の旋回開始後の各座標軸と速度ベクトルとのなす角度を平均し、平均値が最も小さい座標軸方向に旋回しているものと推定する。
目標の運動が上昇、下降、左旋回、右旋回のいずれに該当するかを推定することにより、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを知ることができる。
【００５３】
次に、図２とともに図５のフローチャートを参照しながら、図４に示したこの発明の実施の形態２による動作について具体的に説明する。
図５において、まず、目標の運動判別を行う判定周期をＮサンプリングに設定し（ステップ５０１）、平滑器２１２Ａを介して得られた現在および１サンプリング前の平滑速度ベクトルに基づいて、速度ベクトル同士のなす角度を算出する（ステップ５０２）。
【００５４】
続いて、速度ベクトルのなす角度を正規化した評価関数を算出し（ステップ５０３）、角度評価関数を逐次しきい値と比較して、Ｎサンプリングの間にしきい値を超える回数、およびしきい値を超えた状態からしきい値を下回る回数を集計し（ステップ５０４）、それぞれに該当する場合には、上記係数Ｕ１およびＵ２の値を「１」だけ加算する。
【００５５】
次に、現在のサンプリングがＮサンプリングの定数倍であるか否かに基づき、目標運動判別を実行するか否かを判定し（ステップ５０５）、Ｎサンプリングの定数倍でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ５０２に戻り、Ｎサンプリングの定数倍である（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、目標運動判別を実行すると決定して、ステップ５０６に進む。
ステップ５０６においては、係数Ｕ１およびＵ２の値に基づき、以下の各条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満たすか否かによって、等速直線運動（図２（ａ）参照）、旋回運動（図２（ｂ）参照）および蛇行運動（図２（ｃ）参照）の判別を同時に行う。
【００５６】
（Ｂ１）Ｕ１＝０、且つ、Ｕ２＝０であれば、等速直線運動である。
（Ｂ２）Ｕ１＞ｍ、且つ、Ｕ２＞ｍであれば、蛇行運動または等速直線運動である。
（Ｂ３）上記条件（Ｂ１）または（Ｂ２）以外の場合には、旋回運動または等速直線運動である。
【００５７】
条件（Ｂ２）および（Ｂ３）については、観測雑音の影響による誤検出を抑制するために、各係数Ｕ１とＵ２とが生じるサンプリングの間隔
【数２８】

を、以下の式（１０）のように計算し、蛇行運動と等速直線運動、旋回運動と等速直線運動の判別を行う。
【００５８】
【数２９】

【００５９】
条件（Ｂ２）において、Ｎサンプリングの間で、所定期間ｄ_３に対して以下の式（１１）が満たされる場合には、目標は旋回運動をしていると判別される。
【００６０】
【数３０】

【００６１】
式（１１）は、目標が旋回をする場合には、残差２次形式が増大して、旋回が終了するまで、しきい値を上回るという、カルマンフィルタの特性に基づいて与えられる。
また、条件（Ｂ３）において、Ｎサンプリング間における
【数３１】

の分散が、以下の式（１２）のように、事前に設定されたしきい値ｄ_４を下回る場合には、残差２次形式の増減に周期性があるものと見なし、目標の運動が蛇行目標（図２（ｃ）参照）であると判別する。
【００６２】
【数３２】

【００６３】
ステップ５０６において旋回運動中の目標であると判別された場合には、続いて、旋回方向推定器２２４Ａは、以下の式（１３）に示すように、各座標軸
【数３３】

と、速度ベクトルのなす角度とより、旋回方向を推定する（ステップ５０７）。
【００６４】
【数３４】

【００６５】
すなわち、式（１３）で算出される角度を平均し、平均角度の値が最も小さい座標軸方向に目標が旋回しているものと推定する。
これにより、目標の旋回運動が上昇や下降をともなう「機動性の高い」目標であるか否かを認知することができる。
【００６６】
上述した一連の処理が終了すると、最後に、追尾処理の終了が要求されているか否かを判定し（ステップ５０８）、追尾終了が要求されていない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップ５０２に戻って上記処理を繰り返し、追尾終了が要求されている（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、図５の処理ルーチンを終了する。
【００６７】
このように、現在および１サンプリング前の速度ベクトル同士のなす角度を正規化し、正規化した評価関数がしきい値を超えるか、またはしきい値を下回るタイミング（しきい値を超える回数および周期性）を観測することにより、目標のマニューバ運動の有無のみならず、蛇行運動中の目標であるか、または旋回運動中の目標であるかを判別することができる。
また、旋回運動中の目標である場合には、その目標の旋回方向を推定することにより、上昇運動や下降運動をともなう「高機動目標」であるか否かを認知することができる。
【００６８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、センサにより得られた目標の観測情報を出力する目標観測装置と、観測情報に基づいて目標の運動を推定する目標追尾装置とを備えた目標運動判別装置であって、目標追尾装置は、観測情報に対してフィルタ処理を施して目標の状態を推定する状態推定部と、状態推定部による処理情報に基づいて、目標の運動が等速直線運動、旋回運動または蛇行運動のいずれに該当するかを同時に判別する運動判別部とを含むので、目標の等速運動、旋回運動および蛇行運動を同時に判別するとともに、目標の運動が旋回運動である場合には、旋回方向を推定して旋回運動の種類を判別することのできる目標運動判別装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による目標運動判別装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１により判別される目標の運動形態を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による動作を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態２による目標運動判別装置を示すブロック構成図である。
【図５】この発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 目標観測装置、２、２Ａ 目標追尾装置、２１、２１Ａ 状態推定部、２２、２２Ａ 運動判別部、２１１ ゲート判定器、２１２、２１２Ａ 平滑器、２１３ 初期値設定器、２１４ 平滑器メモリ、２１５ 予測器、２１６ 第１の遅延回路、２１７ 第２の遅延回路、２１８ ゲイン行列算出器、２２１ 残差２次形式算出器、２２２、２２２Ａ 目標運動判別器、２２３、２２３Ａ 評価関数メモリ、２２４、２２４Ａ 旋回方向推定器。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a target motion discriminating apparatus and method for discriminating a type of a target motion based on observation data on target position information from a sensor or the like.
[0002]
[Prior art]
Conventional target motion discriminating devices include a target observation device that acquires observation information on a target position observed by a sensor, that is, a target position observation information, and a target tracking device that processes the target position observation information (a state estimation unit, an acceleration estimation unit, (A motion discriminator) and a display device for displaying a target motion discrimination result (for example, see Non-Patent Document 1).
[0003]
In Non-Patent Document 1, the state estimating unit includes a gate determiner that selects an object tracking target to obtain an observation value, a smoother that calculates a smoothed value and a smooth error covariance matrix from the observed value, and a calculator that calculates the smoother. The apparatus includes a smoother memory for storing data, a predictor for calculating a predicted value (predicted position and prediction error covariance matrix) of a target motion, and a gain matrix calculator for calculating a gain matrix from the predicted values.
The motion discriminator includes a residual quadratic form calculator that normalizes the residual vector using the residual covariance matrix to obtain a residual quadratic form, a maneuver determiner that determines a target maneuver motion, An evaluation function memory for storing an evaluation function obtained by the maneuver determiner.
[0004]
The gate determiner selects an observation value (residual covariance matrix) of the target tracking target based on the target position observation information and the predicted value, and converts the obtained residual covariance matrix into a smoother and a residual quadratic. Input to the format calculator.
The smoother calculates the current smoothed value and smoothed error covariance matrix based on the observed value, the gain matrix, and the smoothed value and smoothed error covariance matrix one sample before.
The smoothed value and the smoothed error covariance matrix before one sampling are stored in the smoother memory, and are read by the smoother when calculating the next smoothed value and smoothed error covariance matrix. The initial values of the smoothed value and the smoothed error covariance matrix are set in advance.
[0005]
The predictor calculates a predicted value and a prediction error covariance matrix based on the smoothed value calculated by the smoother.
The gain matrix calculator calculates a gain matrix based on an observation error covariance matrix obtained from a preset observation model and a prediction value calculated one sampling before.
A residual vector representing a difference between the observed vector and the predicted vector obtained by the gate determination is input to the acceleration estimating unit via a residual quadratic type calculator, and the motion determining unit detects a maneuver motion of the target, The acceleration estimating unit estimates the acceleration.
[0006]
The residual quadratic form calculator uses the residual covariance matrix to normalize the residual vector to obtain a residual quadratic form, and the maneuver determiner calculates the residual quadratic form and the evaluation one sampling before. By comparing the function and the current evaluation function calculated based on the forgetting factor with a threshold value at every N (N is a natural number) sampling, it is determined whether or not the target performs the maneuver motion.
[0007]
On the other hand, the acceleration estimating unit estimates the target acceleration based on the residual of the tracking filter based on the constant velocity motion model, and is obtained by the state estimating unit when the maneuver motion of the target is determined by the maneuver determiner. The smoothed value and smoothed error covariance matrix are corrected using the estimated acceleration value.
The final smoothed value is discretely displayed on the screen of the display device.
As described above, the conventional target tracking device determines the presence / absence of a maneuver as the target motion discrimination based on the residual information obtained from the tracking filter based on the constant velocity motion model, and determines the maneuver motion. In this case, the position and speed are corrected based on the estimated acceleration.
[0008]
Here, the algorithm of the motion discrimination unit in the conventional target tracking device will be specifically described using mathematical expressions.
First, the length of the sliding window representing the interval at which the target maneuver is determined is set to N sampling, and the residual vector obtained via the gate determiner is set.
(Equation 1)

And residual covariance matrix
(Equation 2)

, Using the residual quadratic form
[Equation 3]

Is calculated by Expression (2) based on Expression (1) below.
[0009]
(Equation 4)

(Equation 5)

[0010]
However, in equation (1),
(Equation 6)

Represents the residual vector,
(Equation 7)

Represents the observation position vector,
(Equation 8)

Represents the position vector of the prediction vector.
[0011]
Next, the evaluation function one sampling before multiplied by the attenuation coefficient α
(Equation 9)

Second order residual
(Equation 10)

By adding the current evaluation function
(Equation 11)

Is calculated by the following equation (3).
[0012]
(Equation 12)

[0013]
Next, when the current sampling is a constant multiple of N samplings, the execution of the maneuver determination is determined, the evaluation function is compared with a threshold value, and when the evaluation function exceeds the threshold value, the target is determined. If it is determined that the maneuver is in motion, and if the evaluation function is below the threshold value, it is determined that the target is in constant velocity linear motion.
[0014]
Hereinafter, the above-described series of processing ends, and it is determined whether or not the end of the tracking processing is requested. If it is determined that the end of the tracking processing is not requested, the above-described series of processing is repeated again.
[0015]
As described above, the motion discriminating unit of the conventional target tracking device compares the evaluation function obtained by the residual quadratic form obtained by normalizing the residual of the Kalman filter with the threshold value every N samplings. It is determined whether the target is performing maneuver exercise.
[0016]
[Non-patent document 1]
"Proceedings of the 30 ^th "Conference on Decision and Control" (1991, pp. 761-766, "Two-Stage Kalman Estimator").
For Tracking Manufacturing Targets ")
[0017]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the conventional target motion determining apparatus and method determine the maneuver motion of the target by comparing the evaluation function obtained from the residual quadratic form of the Kalman filter and the threshold value every N samplings. However, there is a problem that the type of maneuver motion cannot be determined.
In addition, for a maneuver motion such as a meandering motion in which the motion models do not match, there is a problem that good tracking accuracy is not always obtained.
[0018]
The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and simultaneously determines the constant velocity motion, the turning motion, and the meandering motion of the target, and when the target motion is the turning motion, It is an object of the present invention to provide a target motion discriminating apparatus and method capable of discriminating a type of a turning motion by estimating a turning direction.
[0019]
[Means for Solving the Problems]
A target motion discriminating apparatus according to the present invention is a target motion discriminating apparatus including a target observing apparatus that outputs target observation information obtained by a sensor, and a target tracking apparatus that estimates a target motion based on the observation information. In addition, the target tracking device performs a filtering process on the observation information to estimate a state of the target. Or a motion determining unit for simultaneously determining which of the meandering motions the motion corresponds to.
[0020]
Further, a target motion determining method according to the present invention is a target motion determining method for estimating a target motion based on target observation information obtained by a sensor. A state estimating step of estimating a state, and a movement determining step of simultaneously determining whether the target movement corresponds to a constant velocity linear movement, a turning movement or a meandering movement based on processing information of the state estimation step. Things.
[0021]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Hereinafter, Embodiment 1 of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the entirety of a target motion determining apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. FIG. 2 is an explanatory diagram showing the form of the target motion determined according to the first embodiment of the present invention, and shows respective examples of (a) a constant velocity linear motion, (b) a turning motion, and (c) a meandering motion. ing. FIG. 3 is a flowchart showing an operation according to the first embodiment of the present invention.
[0022]
In FIG. 1, a target motion discriminating apparatus includes a target observing apparatus 1 having a sensor for observing a target, a target tracking apparatus 2 for capturing target position observation information from the target observing apparatus 1, and a processing result by the target tracking apparatus 2. And a display device 3 for displaying the same.
The target tracking device 2 includes a state estimating unit 21 and a motion discriminating unit 22, and has a Kalman filter function for estimating target motion data from observation information.
The target observation device 1, the display device 3, and the state estimating unit 21 have the same configuration as the conventional device.
[0023]
The state estimating unit 21 includes a gate determining unit 211 that captures observation information of the target observation device 1, a smoothing unit 212 that captures output information of the gate determining unit 211, and an initial value setting unit 213 that sets an initial value of the smoothing unit 212. , A smoother memory 214 for storing the calculation data of the smoother 212, a predictor 215 for taking in the calculation data of the smoother 212, 1 delay circuit 216, a second delay circuit 217 that similarly delays the predicted value, a gain matrix calculator 218 that calculates a gain matrix from output information of the second delay circuit 217 and inputs the gain matrix to the smoother 212. It has.
[0024]
The motion discriminator 22 calculates a residual quadratic form from the output information of the gate determiner 211 and a residual quadratic form calculator 221 based on the residual quadratic form from the residual quadratic form calculator 221. A target motion discriminator 222 for discriminating a target motion, an evaluation function memory 223 for storing an evaluation function obtained by the target motion discriminator 222, and a turning direction estimator 224 for estimating a turning direction of a target based on the target motion. It has.
The residual quadratic format calculator 221 and the evaluation function memory 223 in the motion discriminating unit 22 are the same as those in the motion discriminating unit of the conventional device.
[0025]
In FIG. 1, a target observation device 1 acquires target position observation information observed by a sensor and inputs the information to a gate determination unit 211 in a state estimation unit 21.
The gate determiner 211 selects a target tracking target based on target position observation information from the target observation device 1 and a predicted value (predicted position and prediction error covariance matrix) via the first delay circuit 216. At the same time, the obtained observation value (residual covariance matrix) is input to the smoother 212 and the residual quadratic form calculator 221 in the motion discriminator 22.
[0026]
The smoother 212 is based on the observation value from the gate determiner 211, the gain matrix from the gain matrix calculator 218, and the one-sample-preceded smoothed value and the smoothed error covariance matrix obtained from the smoother memory 214. The current smoothed value and smoothed error covariance matrix are calculated.
The calculated value of the smoother 212 is stored in the smoother memory 214 as a smoothed value and a smoothed error covariance matrix before one sampling, and when the next smoothed value and smoothed error covariance matrix are calculated, the smoother 212 is similarly calculated. Read by.
The initial value setting unit 213 stores in advance the initial values of the smoothed value and the smoothed error covariance matrix, and inputs and sets them to the smoothing unit 212 at the time of the initial calculation.
[0027]
The predictor 215 calculates a predicted value and a prediction error covariance matrix based on the smoothed value and the smoothed error covariance matrix calculated by the smoother 212.
The first and second delay circuits 216 and 217 delay the prediction position and prediction error covariance matrix calculated by the predictor 215 by a unit time, and input the delay to the gate determiner 211 and the gain matrix calculator 218, respectively. I do.
The gain matrix calculator 218 calculates a gain matrix based on an observation error covariance matrix obtained from a preset observation model and a prediction value (a prediction position unit and a prediction error covariance matrix) calculated one sampling before. Is calculated and input to the smoother 212.
[0028]
On the other hand, in the motion discriminating unit 22, the target motion discriminator 222 successively compares the residual quadratic form obtained from the residual quadratic form calculator 221 with a threshold, and exceeds the threshold during N samplings. The number of times and the number of times below the threshold (periodicity) from the state in which the threshold is exceeded are totaled, and in each case, the values of the following coefficients S1 and S2 are added by "1".
That is, the coefficient S1 is incremented when the residual quadratic form exceeds the threshold, and the coefficient S2 is incremented when the residual quadratic form falls below the threshold. You.
Here, the initial values of the coefficients S1 and S2 are “0”.
[0029]
The coefficients S1 and S2 thus calculated are stored in the evaluation function memory 223 during N samplings.
In addition, the target motion determiner 222 determines the target motion mode by comparing the values of the coefficients S1 and S2 and the periodicity of the coefficients S1 and S2 with a table prepared in advance.
[0030]
That is, as shown in (a) to (c) of FIG. 2, discrimination between the constant velocity linear motion, the turning motion, and the meandering motion is performed simultaneously.
Here, the turning motion shown in FIG. 2B represents a turning motion in which the turning direction is constant, and the meandering motion shown in FIG. Represents
The turning direction estimator 224 estimates the turning direction when the target motion discriminator 222 determines that the target motion is the turning motion (see FIG. 2B).
Here, the turning direction is estimated based on the residual vectors in the respective axial directions obtained via the residual quadratic form calculator 221 and the target motion discriminator 222.
[0031]
Next, a specific operation according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. 3 together with FIG. 1 and FIG.
In FIG. 3, first, the interval (determination cycle) at which the target motion determination process is performed is set to N sampling (step 301), and the residual vector obtained through the gate determination unit 211 is set.
(Equation 13)

And residual covariance matrix
[Equation 14]

By the above, the residual quadratic form represented by the above equation (2)
(Equation 15)

Is calculated (step 302).
[0032]
Subsequently, the residual quadratic form calculated by the equation (2) is sequentially compared with a threshold value, and the number of times exceeding the threshold value during N samplings and the threshold value from the state exceeding the threshold value are determined. The number of times that the number is less than the total number is counted (step 303).
[0033]
Next, based on whether or not the current sampling is a constant multiple of N sampling, it is determined whether or not to execute the target motion determination (step 304), and it is determined that the target motion is not a constant multiple of N sampling (that is, NO). If so, the process returns to step 302, and if it is determined that the value is a constant multiple of N sampling (ie, YES), it is determined that the target motion determination is to be performed, and the process proceeds to step 305.
In step 305, based on the values of the coefficients S1 and S2, whether the following conditions (A1) to (A3) are satisfied or not, a constant velocity linear motion (see FIG. (B) and meandering motion (see FIG. 2 (c)) are simultaneously determined.
[0034]
(A1) If S1 = 0 and S2 = 0, it is a uniform linear motion.
(A2) If S1> j and S2> j, the motion is a meandering motion or a uniform linear motion.
(A3) When the condition (A1) or (A2) is not satisfied, the motion is a turning motion or a uniform linear motion.
[0035]
Here, regarding the conditions (A2) and (A3), the sampling interval at which the coefficients S1 and S2 occur in order to suppress the state where the threshold value is exceeded due to the influence of observation noise (erroneous detection).
(Equation 16)

Is calculated as in the following equation (4), and the discrimination between the meandering motion and the constant-velocity linear motion and the discrimination between the turning motion and the constant-velocity linear motion are performed.
[0036]
[Equation 17]

[0037]
For example, in the condition (A2), a predetermined period d ₁ In contrast, when the following expression (5) is satisfied, it is determined that the target motion is the turning motion (see FIG. 2B).
[0038]
(Equation 18)

[0039]
Equation (5) is given based on the characteristic of the Kalman filter that when the target turns, the residual quadratic form increases and exceeds the threshold value until the turn ends.
Further, in the condition (A3), during N samplings,
[Equation 19]

Is the threshold d set in advance as in the following equation (6). ₂ Is smaller than, it is considered that the increase and decrease of the residual quadratic form has periodicity, and it is determined that the target motion is a meandering target (see FIG. 2C).
[0040]
(Equation 20)

[0041]
If it is determined in step 305 that the target is in a turning motion, then the turning direction estimator 224 integrates each coordinate component of the residual vector after the start of the turning to increase the motion of the target. The turning direction is estimated based on which of the following, descending, turning left or turning right (step 306).
By estimating the turning direction in this way, it is possible to recognize whether or not the turning motion of the target is a “highly maneuverable” target accompanied by ascent and descent.
[0042]
When the above-described series of processing is completed, it is finally determined whether or not the end of the tracking processing is requested (step 307), and if it is determined that the end of the tracking processing is not requested (ie, NO), Returning to 302, the above processing is repeated, and if it is determined that the tracking end is requested (that is, YES), the processing routine of FIG. 3 is ended.
[0043]
As described above, by observing the timing (the number of times exceeding the threshold value and the periodicity) at which the residual quadratic form exceeds the threshold value or falls below the threshold value, the target motion determination (maneuver It is possible to determine whether the target is a meandering motion or a turning motion.
That is, the residual quadratic form of the tracking filter is compared with a threshold, and the constant velocity motion, the turning motion, and the meandering motion of the target are simultaneously determined based on the number of times the frequency exceeds or falls below the threshold value and the cycle. be able to.
When the target is a turning motion, the type of the turning motion is determined by estimating the turning direction of the target, and it is determined whether or not the target is a high-movement target with a rising motion or a descending motion. Can be determined.
In addition, since it is possible to distinguish between the turning motion and the meandering motion or to determine the type of the turning motion, the tracking maintenance performance can be further improved by selecting a tracking filter that matches the motion model.
[0044]
Embodiment 2 FIG.
In the first embodiment, the residual quadratic form calculator 221 is provided in the motion discriminator 22, but as shown in FIG. 4, a velocity vector evaluation function calculator 225 is provided in the motion discriminator 22A. Is also good.
FIG. 4 is a block diagram showing a target motion discriminating apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. The same components as those described above (see FIG. 1) are denoted by the same reference numerals or are denoted by "A" after the reference numerals. And the detailed description is omitted.
FIG. 5 is a flowchart showing the operation according to the second embodiment of the present invention. Steps 501 and 504 to 508 correspond to steps 301 and 303 to 307 described above (see FIG. 3).
[0045]
In FIG. 4, the motion discriminating unit 22A includes a velocity vector evaluation function calculator 225 instead of the residual quadratic format calculator 221 described above.
Based on the smoothed value and the smoothed error covariance matrix calculated by the smoothing unit 212A in the state estimating unit 21A, the speed vector evaluation function calculator 225 first forms the current speed vector and the speed vector one sample before. The angle θk is calculated as in the following equation (7). However, the matrix for extracting the velocity vector components in Expression (7) is represented by Expression (8) below.
[0046]
(Equation 21)

(Equation 22)

[0047]
In equations (7) and (8),
[Equation 23]

Represents a smooth vector at time k,
(Equation 24)

Represents a matrix for extracting a velocity vector component from a prediction vector. Also
(Equation 25)

Is the zero matrix,
(Equation 26)

Represents an identity matrix.
[0048]
Subsequently, the velocity vector evaluation function calculator 225 normalizes the angle θk formed by the velocity vector obtained by the equation (7) using an angle error covariance matrix, and calculates the evaluation function as the following equation (9). Ask for.
[0049]
[Equation 27]

[0050]
Next, the target motion discriminator 222A compares the angle of the normalized speed vector obtained from the speed vector evaluation function calculator 225 with a threshold value sequentially, and determines the number of times exceeding the threshold value during N samplings. , The number of times below the threshold value from the state where the threshold value is exceeded, and in each case, the values of the following coefficients U1 and U2 are added by “1”.
Here, the initial values of the coefficients U1 and U2 are “0”.
The coefficient U1 is incremented when the angle evaluation function exceeds the threshold, and the coefficient U2 is incremented when the angle evaluation function falls below the threshold from a state where the angle evaluation function has exceeded the threshold.
[0051]
The calculated coefficients U1 and U2 are stored in the evaluation function memory 223A during N samplings.
The target motion discriminator 222A compares the values of the coefficients U1 and U2 and the periodicity of the coefficients U1 and U2 with a table prepared in advance, thereby simultaneously discriminating the constant velocity linear motion, the turning motion, and the meandering motion. Do.
[0052]
The turning direction estimator 224A estimates the turning direction when the target motion discriminator 222A determines that the target motion is the turning motion.
At this time, the angles formed by the respective coordinate axes and the speed vector after the start of turning of the target are averaged, and it is estimated that the target is turning in the direction of the coordinate axis having the smallest average value.
By estimating whether the target movement corresponds to a rise, a descent, a left turn, or a right turn, it is known whether or not the target turn movement is a “highly mobile” target with a rise or a descent. be able to.
[0053]
Next, the operation according to the second embodiment of the present invention shown in FIG. 4 will be specifically described with reference to the flowchart of FIG. 5 together with FIG.
In FIG. 5, first, a determination cycle for performing a target motion determination is set to N samplings (step 501), and based on the current and one sampling previous smoothed speed vectors obtained via the smoother 212A, the speed vectors are determined. Is calculated (step 502).
[0054]
Subsequently, an evaluation function in which the angle formed by the velocity vector is normalized is calculated (step 503), and the angle evaluation function is sequentially compared with a threshold value. The number of times below the threshold value from the state of exceeding the threshold value is counted (step 504), and in each case, the values of the coefficients U1 and U2 are added by "1".
[0055]
Next, based on whether or not the current sampling is a constant multiple of N sampling, it is determined whether or not to execute the target motion determination (step 505), and it is determined that the target motion is not a constant multiple of N sampling (ie, NO). If so, the process returns to step 502, and if it is determined that it is a constant multiple of N sampling (ie, YES), it is determined that the target motion determination is to be performed, and the process proceeds to step 506.
In step 506, based on the values of the coefficients U1 and U2, depending on whether or not the following conditions (B1) to (B3) are satisfied, the constant velocity linear motion (see FIG. (B) and meandering motion (see FIG. 2 (c)) are simultaneously determined.
[0056]
(B1) If U1 = 0 and U2 = 0, it is a uniform linear motion.
(B2) If U1> m and U2> m, it means a meandering motion or a uniform linear motion.
(B3) When the condition (B1) or (B2) is not satisfied, the motion is a turning motion or a constant velocity linear motion.
[0057]
Regarding the conditions (B2) and (B3), the sampling interval at which the coefficients U1 and U2 occur in order to suppress erroneous detection due to the effect of observation noise.
[Equation 28]

Is calculated as in the following expression (10), and discrimination between meandering motion and constant-velocity linear motion, turning motion and constant-velocity linear motion is performed.
[0058]
(Equation 29)

[0059]
Under the condition (B2), a predetermined period d between N samplings ₃ In contrast, if the following expression (11) is satisfied, it is determined that the target is making a turning motion.
[0060]
[Equation 30]

[0061]
Equation (11) is given based on the characteristic of the Kalman filter that when the target turns, the residual quadratic form increases and exceeds the threshold value until the end of the turn.
Further, in the condition (B3), during N samplings,
[Equation 31]

Is the threshold d set in advance as in the following equation (12). ₄ Is smaller than, it is considered that the increase and decrease of the residual quadratic form has periodicity, and it is determined that the target motion is a meandering target (see FIG. 2C).
[0062]
(Equation 32)

[0063]
If it is determined in step 506 that the target is in a turning motion, then, the turning direction estimator 224 </ b> A sets each coordinate axis as shown in the following equation (13).
[Equation 33]

Then, the turning direction is estimated from the angle formed by the velocity vector (step 507).
[0064]
(Equation 34)

[0065]
That is, the angles calculated by Expression (13) are averaged, and it is estimated that the target is turning in the coordinate axis direction having the smallest average angle value.
Thereby, it is possible to recognize whether or not the turning motion of the target is a “highly mobile” target accompanied by ascent and descent.
[0066]
When the above-described series of processing is completed, it is finally determined whether or not the end of the tracking processing is requested (step 508). If it is determined that the end of the tracking processing is not requested (ie, NO), Returning to 502, the above processing is repeated, and if it is determined that the tracking end is requested (that is, YES), the processing routine of FIG. 5 is ended.
[0067]
As described above, the angle between the current velocity vector and the velocity vector one sample before is normalized, and the timing at which the normalized evaluation function exceeds the threshold value or falls below the threshold value (the number of times the threshold value exceeds the threshold value and the periodicity) By observing), it is possible to determine not only the presence or absence of the target maneuver motion but also whether the target is a meandering motion or a turning motion.
Further, when the target is a turning motion, by estimating the turning direction of the target, it is possible to recognize whether or not the target is a “high mobility target” accompanied by a rising motion and a descending motion.
[0068]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a target movement discriminating apparatus including a target observation device that outputs target observation information obtained by a sensor and a target tracking device that estimates a target motion based on the observation information The target tracking device performs a filtering process on the observation information to estimate a state of the target, and based on the processing information from the state estimating unit, the motion of the target is a uniform linear motion, Since it includes a motion discriminating unit that simultaneously discriminates whether the motion corresponds to the motion or the meandering motion, the target constant velocity motion, the turning motion and the meandering motion are simultaneously discriminated, and when the target motion is the turning motion, Thus, there is an effect that a target motion discriminating apparatus capable of discriminating the type of the turning motion by estimating the turning direction is obtained.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a target motion determining apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a target motion mode determined according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing an operation according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing a target motion determining apparatus according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing an operation according to the second embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 target observation device, 2, 2A target tracking device, 21, 21A state estimator, 22, 22A motion discriminator, 211 gate determiner, 212, 212A smoother, 213 initial value setter, 214 smoother memory, 215 prediction 216 first delay circuit, 217 second delay circuit, 218 gain matrix calculator, 221 residual quadratic form calculator, 222, 222A target motion discriminator, 223, 223A evaluation function memory, 224, 224A rotation Direction estimator.

Claims (10)

A target motion discrimination device including a target observation device that outputs observation information of a target obtained by a sensor, and a target tracking device that estimates a motion of the target based on the observation information,
The target tracking device,
A state estimating unit that performs a filtering process on the observation information to estimate a state of the target,
A motion discriminating unit for simultaneously discriminating whether the motion of the target corresponds to a constant velocity linear motion, a turning motion or a meandering motion based on the processing information by the state estimating unit. apparatus. The motion discriminator,
A residual quadratic format calculator for calculating a residual quadratic format from the processing information by the state estimating unit;
A target motion discriminator that discriminates the motion of the target based on the residual quadratic form;
A turning direction estimator for estimating the turning direction of the target based on the residual quadratic form and the discrimination result of the target motion discriminator,
The target motion classifier sequentially compares the residual quadratic form with a threshold value over a certain period of time, counts the number of times exceeding the threshold value, and observes periodicity exceeding the threshold value. By, the constant velocity linear motion, the turning motion and the meandering motion are simultaneously determined,
The turning direction estimator estimates a turning direction of the target based on the residual quadratic form and determines a type of the turning motion when the motion of the target is determined to be the turning motion. The target motion discriminating apparatus according to claim 1, wherein The processing information by the state estimating unit includes a residual vector in each coordinate axis direction based on the observation information,
The turning direction estimator estimates the turning direction of the target by observing a residual vector in each coordinate axis direction in time series when the motion of the target is determined to be a turning motion. The target motion determining apparatus according to claim 2, wherein The processing information by the state estimating unit includes a current sampling time of the observation information and each smoothing speed vector at a time one sampling before,
The motion discriminator,
A speed vector evaluation function calculator that calculates an evaluation function obtained by normalizing the angle between the smoothed speed vectors,
The evaluation function is sequentially compared with a threshold value over a certain period of time, the number of times exceeding the threshold value is counted, and the periodicity exceeding the threshold value is observed, whereby the constant velocity linear motion, the turning motion And a target motion discriminator for simultaneously discriminating the meandering motion,
A turning direction estimator configured to estimate a turning direction of the target based on the smooth speed vector when the target motion is determined to be a turning motion, and to determine a type of the turning motion. The target motion determining device according to claim 1. The turning direction estimator estimates the turning direction of the target by observing an angle formed between each coordinate axis and the smoothed speed vector in a time series when the movement of the target is determined to be the turning motion. The target motion discriminating apparatus according to claim 4, wherein: A target motion discriminating method for estimating the motion of the target based on observation information of the target obtained by a sensor,
A state estimating step of estimating the state of the target by performing a filter process on the observation information;
A motion discriminating step of simultaneously discriminating whether the motion of the target corresponds to a constant velocity linear motion, a turning motion or a meandering motion based on the processing information of the state estimating step. Judgment method. The exercise determination step includes:
A residual quadratic form calculating step of calculating a residual quadratic form from the processing information of the state estimating step;
A target motion determining step of determining the motion of the target based on the residual quadratic form;
A turning direction estimating step of estimating a turning direction of the target based on the determination result of the residual quadratic form and the target motion determining step,
The target motion determination step is to sequentially compare the residual quadratic form with a threshold value over a certain period of time, count the number of times exceeding the threshold value, and observe periodicity exceeding the threshold value. By, the constant velocity linear motion, the turning motion and the meandering motion are simultaneously determined,
The turning direction estimating step estimates a turning direction of the target based on the residual quadratic form and determines a type of the turning motion when the motion of the target is determined to be a turning motion. 7. The target motion determining method according to claim 6, wherein: The processing information of the state estimation step includes a residual vector in each coordinate axis direction based on the observation information,
The turning direction estimating step is to estimate the turning direction of the target by observing a residual vector in each coordinate axis direction in a time series when the motion of the target is determined to be a turning motion. The target motion determining method according to claim 7, wherein The processing information of the state estimation step includes a current sampling time of the observation information and each smoothing speed vector at a time one sampling before,
The exercise determination step includes:
A speed vector evaluation function calculation step of calculating an evaluation function obtained by normalizing an angle formed between the smoothed speed vectors,
The evaluation function is sequentially compared with a threshold value over a certain period of time, the number of times exceeding the threshold value is counted, and the periodicity exceeding the threshold value is observed, whereby the constant velocity linear motion, the turning motion And a target motion determining step of simultaneously determining the meandering motion,
A turning direction estimating step of estimating a turning direction of the target based on the smooth speed vector and determining a type of the turning motion when the motion of the target is determined to be a turning motion. A method for determining a target motion according to claim 6. The turning direction estimating step is to estimate the turning direction of the target by observing an angle formed between each coordinate axis and the smooth velocity vector in a time series when the movement of the target is determined to be the turning motion. The method according to claim 9, wherein:

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