JP2008261739A - 多目標追尾装置 - Google Patents

Abstract

【課題】センサから得られる属性情報を利用しつつ、その属性の急変が起きた場合でも正しい相関決定を行うことができる多目標追尾装置を得る。
【解決手段】入力された最新観測時刻における観測値と各航跡のゲート内外判定を属性に関して行う属性相関決定部１と、各航跡の位置情報に関するゲートを算出し、入力された観測値の位置情報が前記ゲート内にあるかどうかを調べ、入力された観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部２と、観測値と航跡の属性、位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する統合航跡生成部３と、生成された航跡を組合せて仮説を生成し、属性の急激な変動が起きる確率である属性変動確率パラメータを用いて各仮説の信頼度を計算する統合相関仮説生成部４と、計算された信頼度の低い仮説の削除し、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部５とを設けた。
【選択図】図１

Description

この発明は、センサを使って目標を観測し、得られた観測情報（観測値）を使って目標の追尾を行う多目標追尾装置に関するものである。

センサから得られた観測値を使って目標を追尾してその運動諸元の推定を行う技術についてはすでに多くの論文、特許等の文献で取り挙げられており、その装置および方法については様々な提案がなされている。近接した複数の目標を追尾する場合の問題点として、目標航跡と観測値の相関を誤って誤追尾を起こし易くなることが挙げられる。この様な場合に対処する多目標追尾装置（例えば、特許文献１参照）では、目標航跡と観測値の相関について複数の仮説を生成し、その信頼度を計算しながら最終的な相関決定を行う。

ここで、上述の従来の多目標追尾装置について図６〜図１０を参照しながら説明する。図６は、従来の多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。

図６において、従来の多目標追尾装置１０Ａは、センサ２０から最新観測時刻の観測値を読み込み、既存航跡のゲートを算出し、さらに入力された観測値がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部２と、観測値のゲート内外判定結果を基に航跡を生成する航跡生成部３Ａと、生成された航跡を組合せて仮説を生成する相関仮説生成部４Ａと、信頼度の低い仮説の削除、類似した仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部５と、航跡を格納する航跡ファイル８と、仮説を格納する仮説ファイル９とが設けられている。

つぎに、従来の多目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。図７は、従来の多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。

まず、ステップ９０１（観測値入力）において、位置情報相関決定部２は、最新観測時刻の観測値を、センサ２０から読み込む。

次に、ステップ９０２（ゲート内外判定）において、位置情報相関決定部２は、既存航跡のゲートを算出し、さらに入力された観測値がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する。ここで、航跡は、３次元空間における目標の位置、速度から成る以下の式（ａ−１）の６個の要素を持ったベクトルを推定諸元とする。

図８は、既存航跡と観測値の例を、ｘｙ平面上に示す図である。この例では既存航跡としてＴ１とＴ２があり、観測値としてＯ１、Ｏ２、Ｏ３の３つが得られている。既存航跡が持つ運動諸元を使用して計算される観測時刻における予測位置と、推定している運動諸元の誤差共分散から、観測値が得られる可能性のある空間領域であるゲートが算出される。この例では、既存航跡Ｔ１とＴ２の各々のゲート内に観測値Ｏ１とＯ２が共に入ったとする。この場合、観測値Ｏ１は既存航跡Ｔ１とＴ２に相関可能であり、観測値Ｏ２は既存航跡Ｔ１とＴ２に相関可能である。

一組の航跡と観測値のゲート内外判定方法の詳細を以下に説明する。予測値（＾）Ｘ_ｋ（−）は以下の式（ａ−２）で計算される。なお、明細書中では、（＾）Ｘは、Ｘの上に＾があることを表す。

ここで、Φ_ｋ−１は推移行列であり、（＾）Ｘ_ｋ−１（＋）は１観測時刻前の平滑値である。

予測誤差共分散Ｐ_ｋ（−）は、以下の式（ａ−３）で計算される。

ここで、Ｐ_ｋ−１（＋）は１観測時刻前の平滑誤差共分散行列、Ｑ_ｋ−１は駆動雑音共分散行列、Γ_１（ｋ−１）は駆動雑音の変換行列である。

残差共分散行列Ｓ_ｋは、以下の式（ａ−４）で計算される。

ここで、Ｈ_ｋは観測行列、Ｒ_ｋは観測誤差共分散行列、Γ_２（ｋ）は観測雑音の変換行列である。

上記の残差共分散行列を用いて、観測値Ｚ_ｋのゲート内外判定は、以下の式（ａ−５）の条件の成否により決まる。

ここで、Ｚ_ｋ（−）は予測観測値であり、以下の式（ａ−６）により計算できる。

また、式（ａ−５）のｄは、χ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。この式（ａ−５）が成立する（観測値が誤差共分散行列の範囲内である）場合は「観測値と航跡は相関あり」、成立しない場合（観測値が誤差共分散行列の範囲外である）場合は「観測値と航跡は相関なし」と判定する。

次に、ステップ９０３（航跡生成）において、航跡生成部３Ａは、観測値のゲート内外判定結果を基に航跡を生成する。作成される航跡は以下の「更新航跡」、「新航跡」、「メモリトラック航跡」３つの種類がある。これらの航跡の観測時刻における平滑諸元を計算し、更新航跡についてはさらに相関結果に対応する航跡の尤度を計算する。

「更新航跡」は、既存航跡にゲート内の何れかの観測値を追加して生成される航跡である。図８の例では、観測値Ｏ１を使って既存航跡Ｔ１を更新した航跡、観測値Ｏ２を使って既存航跡Ｔ１を更新した航跡、観測値Ｏ１を使って既存航跡Ｔ２を更新した航跡、観測値Ｏ２を使って既存航跡Ｔ２を更新した航跡の計４航跡が生成される。

平滑ベクトルは、以下の式（ａ−７）で計算される。

ここで、Ｋ_ｋはフィルタゲインであり、以下の式（ａ−８）により計算できる。

また、平滑誤差共分散行列は、以下の式（ａ−９）で計算される。

また、航跡の尤度は、観測値の確率分布が予測位置（３次元の位置）を中心としたガウス分布となることを仮定して計算する。

「新航跡」は、最新の観測時刻に得られた観測値を起点とする航跡である。図８の例では観測値Ｏ１を起点とする新航跡、観測値Ｏ２を起点とする新航跡、観測値Ｏ３を起点とする新航跡の計３航跡が生成される。平滑ベクトルは位置成分が観測値と同等、速度成分は０と初期設定する。また、平滑誤差共分散行列はこの時点では計算できず、２点目の観測値が決定された時点で観測誤差共分散行列を用いて計算される。

「メモリトラック航跡」は、既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する観測値がなかった」とする航跡である。図８の例では、既存航跡Ｔ１のメモリトラック航跡と既存航跡Ｔ２のメモリトラック航跡の計２航跡が生成される。

平滑ベクトルは予測ベクトルと同等の値、平滑誤差共分散行列は予測誤差共分散行列と同等の値に設定する。

次に、ステップ９０４（相関仮説生成）において、まず、相関仮説生成部４Ａは、ステップ９０３で生成された航跡を組合せて仮説を生成する。この仮説は以下の条件を満たしていなければならない。

仮説は１観測時刻前に生成された既存仮説の何れかを発展させたものでなければならない。図９は、相関仮説の例を２つ示す図である。同図（ａ）に示す相関仮説１は、既存航跡Ｔ１を観測値Ｏ２で更新した航跡と、既存航跡Ｔ２を観測値Ｏ１で更新した航跡の２航跡を採択し、観測値Ｏ３は不要信号とみなす。この相関仮説は既存航跡としてＴ１とＴ２が存在していることが前提となるため、図１０（ａ）に示す既存仮説１の発展により生成される。なお、図１０は、既存仮説の例を３つ示す図である。従って、既存仮説群の中にこの既存仮説１が含まれていない場合はこの相関仮説１は生成できない。また、相関仮説２は、既存航跡Ｔ１を観測値Ｏ１で更新した航跡と、観測値Ｏ３を起点とする航跡Ｔ３の２航跡を採択し、Ｏ２を不要信号とみなす。この相関仮説は既存航跡としてＴ１のみが存在していることが前提となるため、図１０（ｂ）に示す既存仮説２の発展により生成される。

選択された観測値と航跡の組合せについては、観測値が航跡のゲート内に入っていなければならない。例えば、既存航跡Ｔ１を観測値Ｏ３で更新した航跡を採択する仮説は生成されない。

観測は何れか１つの航跡に対応付けられるか、不要信号とみなされる。例えば、１つの仮説の中で観測値Ｏ１が既存航跡Ｔ１とＴ２の両方に対応付けられたり、観測値Ｏ２が航跡の一部でも不要信号でもないとみなされることはない。

１つの既存航跡に対して更新に利用する観測値は高々１つである。例えば、１つの仮説の中で既存航跡Ｔ１にＯ１とＯ２の両方が対応付けられることはない。

各仮説についてはその評価値として信頼度が計算される。信頼度は選択された観測値と航跡の尤度の積を計算し、さらに全ての仮説の信頼度の和が１．０となる様に正規化したものである。正規化する前の信頼度の計算式は、以下の式（ａ−１１）となる。

この式（ａ−１１）の右辺の各段の意味は、以下の通りである。
第１段：既存航跡と観測値の位置情報が相関した場合に積算される項である。
第２段：既存航跡が探知抜けとなる場合に積算される項である。
第３段：観測値を新目標とする場合に積算される項である。
第４段：観測値を不要信号とする場合に積算される項である。
第５段：親仮説の信頼度である。

式（ａ−１１）中の記号の意味は、以下の通りである。
Ｐ^ｋ _ｉ：観測時刻ｋにおける、ｉ番目の仮説である。
Ｐ_Ｄ：センサの探知確率で、装置起動前に設定するパラメータである。
β_ＦＴ：不要信号の発生密度で、装置起動前に設定するパラメータである。
β_ＮＴ：新目標の発生密度で、装置起動前に設定するパラメータである。
Ｎ_ＴＧＴ：親仮説中で参照される（目標と見做されている）航跡数である。
Ｎ_ＤＴ：仮説中で最新時刻における何れかの観測値と相関があると見做された既存航跡の数である。
Ｎ_ＮＴ：仮説中で最新時刻において新目標と見做された観測値の数である。
Ｎ_ＦＴ：仮説中で最新時刻において不要信号と見做された観測値の数である。

次に、ステップ９０５（仮説の選択統合）において、仮説選択統合部５は、信頼度の低い仮説の削除、類似した仮説の統合によって仮説群を縮小する。この縮小には以下の手法がよく知られている。
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する。
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する。
・過去数回の観測時刻分における観測値の相関内容が同一の仮説を統合する。

そして、ステップ９０６（航跡表示）において、航跡表示部３０は、信頼度に応じた仮説の選択を行い、その仮説に含まれる航跡を表示する。

以上が１観測時刻分のデータ処理の流れであり、この１サイクルが終了すると、次の観測値を読み込み、次のサイクルの処理が実行される。

センサ２０から目標の位置に関する情報以外の属性情報、例えば画像センサによる目標形状などが得られる場合、属性が類似した観測値群を同一目標とみなす相関結果が正解である可能性が高いといえる。この属性を追尾の状態変数に含めて相関を取る別の従来の多目標追尾装置（例えば、特許文献２参照）が提案されている。この別の従来の多目標追尾装置は相関仮説の信頼度計算方法も示されており、先に説明した従来の多目標追尾装置に容易に適用できる。

特許３１４５８９３号公報 特許３４５７１７４号公報

上述したような別の従来の多目標追尾装置を、先に説明した従来の多目標追尾装置に適用して属性が得られるセンサからの観測値で追尾を行った場合、属性の急激な変動、例えば目標が急旋回をして形状が以前と全く変わってしまう状況が発生すると、それまで追尾を行っていた航跡と観測値の相関がとれず、別目標と認識されてしまう。

例えば、２目標を観測していてその位置と属性の推移が図１１の様な場合を考える。ここで、属性情報は、属性Ａと属性Ｂの２次元の数値情報で得られるとする。位置空間上では２目標が途中まで互いに接近する軌道を描き、属性空間上では目標（目標１）の属性Ａに大幅な値の変化が起きたとする。従来技術の拡張では目標１の観測値の属性情報について属性Ａの変化前と後で相関がとれず、図１２の様な３目標の存在を示す誤った仮説を優位仮説としてしまう。すなわち、属性を用いることによって位置情報のみで追尾する場合よりも追尾性能が劣化してしまう可能性があるという問題点があった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、センサから得られる属性情報を利用しつつ、その属性の急変が起きた場合でも正しい相関決定を行うことができる多目標追尾装置を得るものである。

この発明に係る多目標追尾装置は、入力された最新観測時刻における観測値と航跡ファイル中の各航跡の相関の可能性の判定を属性に関して行う属性相関決定部と、前記航跡ファイル中の各航跡の位置情報に関するゲートを算出し、入力された観測値の位置情報が前記ゲート内にあるかどうかを調べ、入力された観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部と、前記観測値と前記航跡の属性に関する相関結果、及び前記観測値と前記航跡の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する統合航跡生成部と、前記統合航跡生成部により生成された航跡を組合せて仮説を生成するとともに、属性の急激な変動が起きる確率である属性変動確率パラメータを用いて各仮説の信頼度を計算する統合相関仮説生成部と、前記統合相関仮説生成部により計算された信頼度の低い仮説の削除し、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部とを設けたものである。

この発明に係る多目標追尾装置は、センサから得られる属性情報を利用しつつ、その属性の急変が起きた場合でも正しい相関決定を行うことができるという効果を奏する。

実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。なお、以降では、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

図１において、この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置１０は、航跡ファイル８中の各航跡と最新観測時刻における観測値のゲート内外判定に属性に関して行う属性相関決定部１と、既存航跡の位置情報に関するゲートを算出し、さらに、入力された観測値の位置情報がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部２と、航跡と観測値の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する統合航跡生成部３と、
生成された航跡を組合せて仮説を生成する統合相関仮説生成部４と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部５と、航跡を格納する航跡ファイル８と、仮説を格納する仮説ファイル９とが設けられている。

つぎに、この実施の形態１に係る多目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。

なお、従来技術では目標の位置、速度を推定諸元としたが、本実施の形態１ではこれらにさらに属性Ａと属性Ｂから成る属性を加える。状態変数は以下の式（ｂ−１）の様に記述できる。

Ｘ _{ｔｒｋ，ｋ}は従来技術における状態変数に相当し、Ｘ _{ａｔｔ，ｋ}は属性情報に関する状態変数を示す。

センサ２０から観測値が入力された場合についての処理手順を以下に説明する。

まず、ステップ１０１（観測値入力）において、多目標追尾装置１０は、センサ２０の最新観測時刻における観測値を読み込む。この観測値から得られた目標位置に関する情報は位置情報相関決定部２に、属性は属性相関決定部１に取り込まれる。

次に、ステップ１０２（属性比較判定）において、属性相関決定部１は、航跡ファイル８中の各航跡と最新観測時刻における観測値のゲート内外判定を属性に関して行う。

一組の航跡と観測値のゲート内外判定方法の詳細を以下に説明する。属性に関する予測値（＾）Ｘ_{ａｔｔ，ｋ}（−）は、以下の式（ｂ−４）で計算される。

ここで、Φ_{ａｔｔ，ｋ−１}は属性に関する推移行列であり、（＾）Ｘ_{ａｔｔ，ｋ−１}（＋）は属性に関する１観測時刻前の平滑値である。

属性に関する予測誤差共分散Ｐ_{ａｔｔ，ｋ}（＋）は、以下の式（ｂ−５）で計算される。

ここで、Ｐ_{ａｔｔ，ｋ−１}（＋）は１観測時刻前の属性に関する平滑誤差共分散行列、Ｑ_{ａｔｔ，ｋ−１}は属性に関する駆動雑音共分散行列、Γ_{ａｔｔ，１}（ｋ−１）は属性に関する駆動雑音の変換行列である。

属性に関する残差共分散行列Ｓ_{ａｔｔ，ｋ}は、以下の式（ｂ−６）で計算される。

ここで、Ｈ_{ａｔｔ，ｋ}は属性に関する観測行列、Ｒ_{ａｔｔ，ｋ}は属性に関する観測誤差共分散行列、Γ_{ａｔｔ，２}（ｋ）は属性に関する観測雑音の変換行列である。

上記の残差共分散を用いて、属性に関する観測値Ｚ_{ａｔｔ，ｋ}のゲート内外は、以下の式（ｂ−７）の条件の成否により決まる。

ここで、Ｚ_{ａｔｔ，ｋ}（−）は予測観測値であり、以下の式（ｂ−８）で計算する。

また、ｄ_ａｔｔはχ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。

この式（ｂ−７）が成立する（観測値が誤差共分散行列の範囲内である）場合は「属性について相関あり」、成立しない場合（観測値が誤差共分散行列の範囲外である）場合は「属性について相関なし」と判定する。

次に、ステップ１０３（ゲート内外判定）において、位置情報相関決定部２は、航跡ファイル８中の各航跡の位置情報に関するゲートを算出する。このゲートは航跡の予測位置を中心とし、航跡の予測誤差共分散と観測誤差共分散の和である残差共分散によってその広がりを指定された空間上の領域である。さらに、入力された観測値の位置情報がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する。

一組の航跡と観測値のゲート内外判定方法の詳細を以下に説明する。目標運動に関する予測値（＾）Ｘ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、以下の式（ｂ−９）で計算される。

ここで、Φ_{ｔｒｋ，ｋ−１}は目標運動に関する推移行列であり、（＾）Ｘ_{ｔｒｋ，ｋ−１}（＋）は目標運動に関する１観測時刻前の平滑値である。

目標運動に関する予測誤差共分散Ｐ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、以下の式（ｂ−１０）で計算される。

ここで、Ｐ_{ｔｒｋ，ｋ−１}（＋）は１観測時刻前の目標運動に関する平滑誤差共分散行列、Ｑ_{ｔｒｋ，ｋ−１}は目標運動に関する駆動雑音共分散行列、Γ_{ｔｒｋ，１}（ｋ−１）は目標運動に関する駆動雑音の変換行列である。

目標運動に関する残差共分散行列Ｓ_{ｔｒｋ，ｋ}は、以下の式（ｂ−１１）で計算される。

ここで、Ｈ_{ｔｒｋ，ｋ}は目標運動の位置に関する観測行列、Ｒ_{ｔｒｋ，ｋ}は目標運動の位置に関する観測誤差共分散行列、Γ_{ｔｒｋ，２}（ｋ）は目標運動の位置に関する観測雑音の変換行列である。

上記の残差共分散行列を用いた判定により、目標運動の位置に関する観測値Ｚ_{ｔｒｋ，ｋ}のゲート内外は、以下の式（ｂ−１２）の条件の成否により決まる。

ここで、Ｚ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、予測観測値で以下の式（ｂ−１３）で計算する。

また、ｄ_ｔｒｋは、χ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。

この式（ｂ−１２）が成立する（観測値が誤差共分散行列の範囲内である）場合は「位置について相関あり」、成立しない場合（観測値が誤差共分散行列の範囲外である）場合は「位置について相関なし」と判定する。

次に、ステップ１０４（統合航跡生成）において、統合航跡生成部３は、観測値と航跡の属性に関する相関結果、及び観測値と航跡の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する。作成される航跡は、「更新航跡」、「新航跡」、「メモリトラック航跡」の３つの種類がある。これらの航跡については、最新の観測時刻における運動諸元と属性の推定値である平滑諸元（平滑ベクトル、平滑誤共分散行列）を計算する。

（１）更新航跡は、ステップ１０３（ゲート内外判定）において、既存航跡の位置情報に関するゲート内に入った観測値を追加して生成される航跡である。平滑ベクトルは、以下の式（ｂ−１４）で計算される。

ここで、Ｋ_{ｔｒｋ，ｋ}、Ｋ_{ａｔｔ，ｋ}は、位置、属性に関するフィルタゲインであり、以下の式（ｂ−１６）、（ｂ−１７）により計算できる。

また、平滑誤差共分散行列は、以下の式（ｂ−１８）、（ｂ−１９）で計算される。

また、航跡の尤度は、観測値の確率分布が真値を中心としたガウス分布となることを仮定して以下の様に計算する。航跡の尤度は、以下で説明する位置情報に関する尤度と属性に関する尤度の２通りあり双方を計算する。

位置情報に関数する尤度は、以下の式（ｂ−２０）で計算する。

属性に関する尤度は、属性の分布関数を適用するが、例えばガウス分布を仮定して以下の式（ｂ−２１）で計算する。

なお、ステップ１０２（属性比較判定）において、属性について観測値は航跡のゲート外であると判定された場合については、属性の平滑値は最新の観測値の値とし、その誤差共分散は観測誤差共分散と同等に設定する（属性のみ下記の新航跡と同等の推定値計算を行う）。

（２）新航跡は、最新の観測時刻に得られた観測値を起点とする航跡である。平滑ベクトルは位置成分について観測値と同等、速度成分は０、属性に関する成分は観測値と同等に初期設定する。また、平滑誤差共分散行列はこの時点では計算できず、２点目の観測値が決定された時点で観測誤差共分散行列を用いて計算する。

（３）メモリトラック航跡は、既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する観測値がなかった」とする航跡である。平滑ベクトルは予測ベクトルと同等の値、平滑誤差共分散行列は予測誤差共分散行列と同等の値に設定する。

次に、ステップ１０５（統合相関仮説生成）において、まず、統合相関仮説生成部４は、ステップ１０４（統合航跡生成）で生成された航跡を組合せて仮説を生成する。この仮説は以下の条件を満たしていなければならない。
・仮説は、１観測時刻前に生成された既存仮説の何れかを発展させたものでなければならない。
・選択された観測値と既存航跡の組合せについては、観測値の位置情報は、既存航跡の位置ゲート内に入っていなければならない。
・全ての観測値は、何れか１つの航跡に対応付けられるか、不要信号とみなされる。
・１つの既存航跡に対して相関可能な観測値は高々１つである。

各仮説については、その評価値として信頼度が計算される。信頼度は、選択された観測値と航跡の尤度の積を計算し、さらに全ての仮説の信頼度の和が１．０となる様に正規化したものである。正規化する前の信頼度の計算式は以下の式（ｂ−２２）となる。

上式（ｂ−２２）の右辺の各段の意味は、以下の通りである。
第１段：既存航跡と観測値の位置情報が相関した場合に積算される項である。また、属性についても相関が取れた場合に限定する。
第２段：既存航跡と観測値の位置情報が相関した場合に積算される項である。ただし、属性については相関が取れない場合に限定する。
第３段：既存航跡が探知抜けとなる場合に積算される項である。
第４段：観測値を新目標とする場合に積算される項である。
第５段：観測値を不要信号とする場合に積算される項である。
第６段：親仮説の信頼度である。

右辺の第２段の計算で利用するパラメータとして以下の２点がある。
Ｐ_Ｔ：属性の急変が起きる確率で、装置起動前に設定するパラメータ（属性変動確率パラメータ）である。また、過去に起きた属性の急変と同様である場合、他の変動よりもより大きな値（重み付け）を設定してもよい。
Ｖ_Ｒ：追尾対象となる目標の属性が取り得る範囲の体積であり、装置起動前に設定するパラメータである。

次に、ステップ１０６（仮説の統合選択）において、仮説選択統合部５は、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する。この縮小には、従来良く知られている以下の手法を用いる。
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する。
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する。
・過去数回の観測時刻分における観測値の相関内容が同一の仮説を統合する。

そして、ステップ１０７（航跡表示）において、航跡表示部３０は、信頼度に応じた仮説の選択を行い、その仮説に含まれる航跡を表示する。

以上がセンサ２０の１観測時刻分のデータ処理の流れであり、この１サイクルが終了すると、次の観測時刻の観測値を読み込み、次のサイクルの処理が実行される。

以上の様に、この実施の形態１に係る多目標追尾装置によれば、同一の目標から得られる属性の急変により通常の相関決定方法では航跡と観測値の相関がとれなくなる場合でも、同一目標と認識する仮説を高い信頼度で維持することが可能となる。

実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置について図３、図４及び図５を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。

図３において、この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置１０は、航跡ファイル８中の各航跡と最新観測時刻における観測値のゲート内外判定に属性に関して行う属性相関決定部１と、既存航跡の位置情報に関するゲートを算出し、さらに、入力された観測値の位置情報がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部２と、航跡と観測値の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する統合航跡生成部３と、
生成された航跡を組合せて仮説を生成する統合相関仮説生成部４と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部５と、各航跡について、過去の推定処理に利用したセンサ２０の観測値の属性の値からその目標種別を判定する目標種別判定部６と、航跡を格納する航跡ファイル８と、仮説を格納する仮説ファイル９とが設けられている。

つぎに、この実施の形態２に係る多目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。

なお、センサ２０から得られる情報、追尾装置で推定する諸元は、上記の実施の形態１と同様である。

まず、ステップ２０１（観測値入力）において、多目標追尾装置１０は、センサ２０の最新観測時刻における観測値を読み込む。この観測値の目標位置情報は位置情報相関決定部２に、属性は属性相関決定部１に取り込まれる。

次に、ステップ２０２（属性比較判定）において、属性相関決定部１は、航跡ファイル８中の各航跡と最新観測時刻における観測値のゲート内外判定を属性に関して行う。

一組の航跡と観測値のゲート内外判定方法の詳細を以下に説明する。属性に関する予測値（＾）Ｘ_{ａｔｔ，ｋ}（−）は、以下の式（ｃ−１）で計算される。

ここで、Φ_{ａｔｔ，ｋ−１}は属性に関する推移行列であり、（＾）Ｘ_{ａｔｔ，ｋ−１}（＋）は属性に関する１観測時刻前の平滑値である。

属性に関する予測誤差共分散Ｐ_{ａｔｔ，ｋ}（＋）は、以下の式（ｃ−２）で計算される。

ここで、Ｐ_{ａｔｔ，ｋ−１}（＋）は１観測時刻前の属性に関する平滑誤差共分散行列、Ｑ_{ａｔｔ，ｋ−１}は属性に関する駆動雑音共分散行列、Γ_{ａｔｔ，１}（ｋ−１）は属性に関する駆動雑音の変換行列である。

属性に関する残差共分散行列Ｓ_{ａｔｔ，ｋ}は、以下の式（ｃ−３）で計算される。

ここで、Ｈ_{ａｔｔ，ｋ}は属性に関する観測行列、Ｒ_{ａｔｔ，ｋ}は属性に関する観測誤差共分散行列、Γ_{ａｔｔ，２}（ｋ）は属性に関する観測雑音の変換行列である。

上記の残差共分散行列を用いた判定により、属性に関する観測値Ｚ_{ａｔｔ，ｋ}のゲート内外は、以下の式（ｃ−４）の条件の成否により決まる。

ここで、Ｚ_{ａｔｔ，ｋ}（−）は予測観測値であり、以下の式（ｃ−５）で計算する。

また、ｄ_ａｔｔは、χ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。

この式（ｃ−４）が成立する（観測値が誤差共分散行列の範囲内である）場合は「属性について相関あり」、成立しない場合（観測値が誤差共分散行列の範囲外である）場合は「属性について相関なし」と判定する。

次に、ステップ２０３（ゲート内外判定）において、位置情報相関決定部２は、航跡ファイル８中の各航跡の位置情報に関するゲートを算出する。このゲートは航跡の予測位置を中心とし、航跡の予測誤差共分散と観測誤差共分散の和である残差共分散によってその広がりを指定された領域である。さらに、入力された観測値の位置情報がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する。

一組の航跡と観測値のゲート内外判定方法の詳細を以下に説明する。目標運動に関する予測値（＾）Ｘ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、以下の式（ｃ−６）で計算される。

ここで、Φ_{ｔｒｋ，ｋ−１}は目標運動に関する推移行列であり、（＾）Ｘ_{ｔｒｋ，ｋ−１}（＋）は目標運動に関する１観測時刻前の平滑値である。

目標運動に関する予測誤差共分散Ｐ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、以下の式（ｃ−７）で計算される。

ここで、Ｐ_{ｔｒｋ，ｋ−１}（＋）は１観測時刻前の目標運動に関する平滑誤差共分散行列、Ｑ_{ｔｒｋ，ｋ−１}は目標運動に関する駆動雑音共分散行列、Γ_{ｔｒｋ，１}（ｋ−１）は目標運動に関する駆動雑音の変換行列である。

目標運動の位置に関する残差共分散行列Ｓ_{ｔｒｋ，ｋ}は、以下の式（ｃ−８）で計算される。

ここで、Ｈ_{ｔｒｋ，ｋ}は目標運動の位置に関する観測行列、Ｒ_{ｔｒｋ，ｋ}は目標運動の位置に関する観測誤差共分散行列、Γ_{ｔｒｋ，２}（ｋ）は目標運動の位置に関する観測雑音の変換行列である。

上記の残差共分散を用いて、目標運動の位置に関する観測値Ｚ_{ｔｒｋ，ｋ}のゲート内外判定は、以下の式（ｃ−９）の条件の成否により決まる。

ここで、Ｚ_{ｔｒｋ，ｋ}（−）は、予測観測値で以下の式（ｃ−１０）で計算する。

また、ｄ_ｔｒｋは、χ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。

この式（ｃ−９）が成立する（観測値が誤差共分散行列の範囲内である）場合は「位置について相関あり」、成立しない場合（観測値が誤差共分散行列の範囲外である）場合は「位置について相関なし」と判定する。

次に、ステップ２０４（統合航跡生成）において、統合航跡生成部３は、観測値と航跡の属性に関する相関結果、及び観測値と航跡の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する。作成される航跡は「更新航跡」、「新航跡」、「メモリトラック航跡」の３つの種類がある。これらの航跡の観測時刻における運動諸元と属性の推定値を計算する。

（１）更新航跡は、ステップ２０３（ゲート内外判定）において、既存航跡の位置情報に関するゲート内に入った観測値を追加して生成される航跡である。平滑ベクトルは、以下の式（ｃ−１１）、（ｃ−１２）で計算される。

ここで、Ｋ_{ｔｒｋ，ｋ}、Ｋ_{ａｔｔ，ｋ}は位置、属性に関するフィルタゲインであり、以下の式（ｃ−１３）、（ｃ−１４）により計算できる。

また、平滑誤差共分散行列は、以下の式（ｃ−１５）、（ｃ−１６）で計算される。

また、航跡の尤度は、観測値の確率分布が真値を中心としたガウス分布となることを仮定して以下の様に計算する。航跡の尤度は、以下で説明する位置情報に関する尤度と属性情報に関する尤度の２通りあり双方を計算する。

位置情報に関数する尤度は、以下の式（ｃ−１７）で計算する。

属性に関する尤度は、以下の式（ｃ−１８）で計算する。

なお、ステップ２０２（属性比較判定）において、属性について観測値は航跡のゲート外であると判定された場合については、属性の平滑値は最新の観測値の値とし、その誤差共分散は観測誤差共分散と同等に設定する（属性のみ下記の新航跡と同等の推定値計算を行う）。

（２）新航跡は、最新の観測時刻に得られた観測値を起点とする航跡である。平滑ベクトルは位置成分について観測値と同等、速度成分は０、属性に関する成分は観測値と同等に初期設定する。また、平滑誤差共分散行列はこの時点では計算できず、２点目の観測値が決定された時点で観測誤差共分散行列を用いて計算される。

（３）メモリトラック航跡は、既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する観測値がなかった」とする航跡である。平滑ベクトルは予測ベクトルと同等の値、平滑誤差共分散行列は予測誤差共分散行列と同等の値に設定する。

次に、ステップ２０５（目標種別判定）において、目標種別判定部６は、各航跡について、過去の推定処理に利用したセンサ２０の観測値の属性の値からその目標種別を判定する。

図５は、この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の目標種別毎に取り得る属性の範囲の例を示す図である。この図５より、航跡１が利用した観測値（図５の三角印）の属性は全て目標種別（１）に属しているため、航跡１の目標種別は（１）であると判定する。また、航跡２が利用した観測値（図５の四角印）の属性は１：２で目標種別（２）に属している観測値の方が多いため、航跡２の目標種別は（２）と判定する。さらに、航跡３が利用した観測値（図５の丸印）の属性は目標種別（１）と（２）双方に属しているため、この航跡についてはあらかじめ設定した目標種別毎の重要度が高い方を選択する。

次に、ステップ２０６（統合相関仮説生成）において、まず、統合相関仮説生成部４は、ステップ２０４（統合航跡生成）で生成された航跡を組合せて仮説を生成する。この仮説は以下の条件を満たしていなければならない。
・仮説は１観測時刻前に生成された既存仮説の何れかを発展させたものでなければならない。
・選択された観測値と既存航跡の組合せについては、観測値の位置情報は、既存航跡の位置ゲート内に入っていなければならない。
・全ての観測値は何れか１つの航跡に対応付けられるか、不要信号とみなされる。
・１つの既存航跡に対して相関可能な観測値は高々１つである。

各仮説についてはその評価値として信頼度が計算される。信頼度は選択された観測値と航跡の尤度の積を計算し、さらに、全ての仮説の信頼度の和が１．０となる様に正規化したものである。正規化する前の信頼度の計算式は、以下の式（ｃ−１９）となる。

上式（ｃ−１９）の右辺の各段の意味は、以下の通りである。
第１段：既存航跡と観測値の位置情報が相関した場合に積算される項である。ただし属性については相関が取れた場合に限定する。
第２段：既存航跡と観測値が相関した場合に積算される項である。ただし属性については相関が取れない場合に限定する。
第３段：既存航跡が探知抜けとなる場合に積算される項である。
第４段：観測値を新目標とする場合に積算される項である。
第５段：観測値を不要信号とする場合に積算される項である。
第６段：親仮説の信頼度である。

右辺の第２段の計算で利用するパラメータとして以下の２点がある。
Ｐ_Ｔ：属性の急激な変動が起きる確率で、装置起動前に設定するパラメータ（属性変動確率パラメータ）である。ただし、各航跡について、ステップ２０５（目標種別判定）で判定された目標種別がとりえない属性を観測値が示している場合はこの値を０とする。例えば、ステップ２０５で種別（１）と判定され、最新の観測値が実線の長方形の範囲外にある場合、このパラメータは０と設定される。
Ｖ_Ｒ：追尾対象となる目標から観測されうる属性空間上の体積であり、各航跡について、ステップ２０５（目標種別判定）での目標種別判定結果に応じた値を設定する。例えば、図５の例では、航跡の目標の種別が（１）であると判定されている場合には、Ｖ_Ｒは実線の長方形の面積となり、目標の種別が（２）であると判定されている場合には、Ｖ_Ｒは破線の長方形の面積となる。

次に、ステップ２０７（仮説の統合選択）において、仮説選択統合部５は、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する。この縮小には従来良く知られている以下の手法を用いる。
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する。
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する。
・過去数回の観測時刻分における観測値の相関内容が同一の仮説を統合する。

そして、ステップ２０８（航跡表示）において、航跡表示部３０は、信頼度に応じた仮説の選択を行い、その仮説に含まれる航跡を表示する。

以上がセンサ２０の１観測時刻分のデータ処理の流れであり、この１サイクルが終了すると、次の観測時刻の観測値を読み込み、次のサイクルの処理が実行される。

以上の様に、この実施の形態２係る多目標追尾装置によれば、同一の目標から観測される属性の大きな変動により通常の相関決定方法では航跡と観測値の相関がとれなくなる場合でも、同一目標と認識する仮説を高い信頼度で維持することが可能となる。

また、航跡毎に目標の種別を判定し、属性の変動の確率を機種毎に変えて仮説の信頼度計算を行うため、より正確な相関結果が得られる。

さらに、航跡毎に目標の種別を判定し、属性空間上の取り得る範囲の体積を限定して仮説の信頼度計算を行うため、より正確な相関結果が得られる。

この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１に係る多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２に係る多目標追尾装置の目標種別毎に取り得る属性の範囲の例を示す図である。 従来の多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。 従来の多目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。 既存航跡と観測値の例を、ｘｙ平面上に示す図である。 相関仮説の例を２つ示す図である。 既存仮説の例を３つ示す図である。 ２目標を観測していてその位置と属性の推移を示す図である。 目標の存在を示す誤った仮説を優位仮説としてしまうことを説明するための図である。

符号の説明

１ 属性相関決定部、２ 位置情報相関決定部、３ 統合航跡生成部、４ 統合相関仮説生成部、５ 仮説選択統合部、６ 目標種別判定部、８ 航跡ファイル、９ 仮説ファイル、１０ 多目標追尾装置。

Claims (5)

1. 入力された最新観測時刻における観測値と航跡ファイル中の各航跡のゲート内外判定を属性に関して行う属性相関決定部と、
   前記航跡ファイル中の各航跡の位置情報に関するゲートを算出し、入力された観測値の位置情報が前記ゲート内にあるかどうかを調べ、入力された観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する位置情報相関決定部と、
   前記観測値と前記航跡の属性に関する相関結果、及び前記観測値と前記航跡の位置情報に関する相関結果を元に、最新観測時刻の目標の運動諸元を推定する航跡を生成する統合航跡生成部と、
   前記統合航跡生成部により生成された航跡を組合せて仮説を生成するとともに、属性の急激な変動が起きる確率である属性変動確率パラメータを用いて各仮説の信頼度を計算する統合相関仮説生成部と、
   前記統合相関仮説生成部により計算された信頼度の低い仮説の削除し、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する仮説選択統合部と
   を備えたことを特徴とする多目標追尾装置。
2. 前記統合相関仮説生成部は、過去の追尾結果で検出された属性の急変については、前記属性変動確率パラメータに重み付けして仮説の信頼度を計算する
   ことを特徴とする請求項１記載の多目標追尾装置。
3. 前記統合相関仮説生成部により生成された各航跡について、過去の推定処理に利用した観測値の属性の値から目標種別を判定する目標種別判定部をさらに備えた
   ことを特徴とする請求項１記載の多目標追尾装置。
4. 前記統合相関仮説生成部は、前記目標種別判定部により判定された目標種別に応じて前記属性変動確率パラメータを変えて仮説の信頼度を計算する
   ことを特徴とする請求項３記載の多目標追尾装置。
5. 前記統合相関仮説生成部は、前記目標種別判定部により判定された目標種別に応じて属性のとりうる範囲を変えて仮説の信頼度を計算する
   ことを特徴とする請求項３記載の多目標追尾装置。

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