JP2017090296A

JP2017090296A - レーダ装置

Info

Publication number: JP2017090296A
Application number: JP2015222113A
Authority: JP
Inventors: 典由山科; Noriyoshi Yamashina
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2015-11-12
Filing date: 2015-11-12
Publication date: 2017-05-25
Anticipated expiration: 2035-11-12
Also published as: JP6192700B2

Abstract

【課題】どのような目標物体であっても精度良く目標物体毎にグルーピングが可能なレーダ装置を提供する。【解決手段】予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングし、この仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別し、予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、識別された目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠としてこのグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、仮グルーピングを再度行い、目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行う。ビン幅は信頼度を加味して選択することもできる。【選択図】図１

Description

本発明は、レーダ装置に関し、特に車載用のレーダ装置に関するものである。

従来より、自車周辺に電波を照射することにより、目標物体からの反射信号を受信し、それら受信した信号から得られる自車と目標物体との相対距離、相対速度、方位、反射強度などの測定値が得られる。この測定値は、自車が前方の障害物に衝突する際の被害を軽減する衝突被害軽減ブレーキシステムや、前方の車両に追従して走行するアダプティブクルーズコントロールシステムなどの車載用アプリケーションで活用されている。

目標物体は通常３次元的な形状をしており、且つ、その形状が複雑である。このため、レーダ装置によって目標物体との相対距離を測定する場合、同一目標物体に対して複数の反射点が存在し、１つの目標物体しか存在していないにも関わらず、複数のピーク信号が検出されてしまい、その結果、複数の目標物体として誤検出する場合がある。
従って、検出された複数のピーク信号を各目標物体毎にグルーピングし、グループ数と目標物体の数を一致させて目標物体の誤検出が行われないようにする必要がある。

このようなグルーピングの方法として、周波数分解能が異なる二つのスペクトル算出部を用い、周波数分解能の粗いスペクトル算出部で第１周波数スペクトルを算出し、この第１周波数スペクトルからさらに周波数分解能の細かいスペクトル算出部で第２周波数スペクトルを算出し、第２周波数スペクトルの各ピーク信号について、そのピーク信号に含まれる第１のピーク信号群を同一の目標物体のものとしてグルーピングするものがある（例えば、特許文献１参照）。

また、複数の方位で距離が同一又は概略一致し、かつ極大値を形成しているピーク信号群を１つのグループとしてまとめるとともに、カメラ等による画像認識により物体の方向を検出し、グループ分けを補正するものがある（例えば、特許文献２参照）。この特許文献２では、例えば、隣接する２つの目標物体が１つのグループとして検出された場合に、画像認識によって２つのグループに分割することが行われる。

特開２０１４−２２４７９４号公報特許第５３６３０９４号公報

しかしながら、上記のようなグルーピング方法では次のような問題が生じる。
特許文献１の場合には、信号処理負荷の大半を占めるスペクトル算出部を二段用いるため、信号処理負荷が増大してしまう。また、車両、歩行者など様々な目標物体を検出の対象とした場合、目標物体の種別によって形状が大きく異なり、歩行者を想定した周波数分解能の粗いスペクトル算出部で算出したピーク信号ではピーク信号が細くなってしまうため、車両に対しては多目標として誤検知してしまう。また、車両を想定した周波数分解の粗いスペクトル算出部で算出したピーク信号では隣接した歩行者に対してグループ分けをすることが難しい。

特許文献２でも同様に、車両と歩行者が隣接している場合に歩行者と車両のグループ分けをすることは難しい。

本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、どのような目標物体であっても精度良く目標物体毎にグルーピングが可能なレーダ装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明に係るレーザ装置は、電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、前記送受信部で受信した信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記受信信号の周波数スペクトルを、予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別する物体判定部と、予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、前記物体判定部で識別された前記目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠とするグルーピング枠選択部と、前記グルーピング枠選択部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えている。
レーダ装置。

さらに上記の目的を達成するため、本発明に係るレーザ装置は、電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、前記送受信部で受信した信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記受信信号の周波数スペクトルを予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別するとともに、予め求められた目標物体の種別とビン幅及び信頼度とのテーブルから、前記識別された前記目標物体の種別に対応する信頼度を選択する信頼度算出部と、前記選択した信頼度に基づいて前記テーブルからビン幅を選択してグルーピング枠とするグルーピング枠算出部と、前記グルーピング枠算出部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えている。

本発明に係るレーダ装置は、予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングし、この仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別し、予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、識別された目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠としてこのグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、仮グルーピングを再度行い、目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行う（ビン幅は信頼度を加味して選択することもできる）ように構成したので、車両と歩行者が隣接しているような場合でも、目標物体毎に精度良くピーク信号をグルーピングすることができる。

本発明の実施の形態１によるレーダ装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１によるレーダ装置で生成される周波数スペクトルに対する仮グルーピング例とグルーピング例を、それぞれ、同図（ａ）と（ｂ）に模式的に示した図である。目標物体の識別方法を説明するためのグラフ図である。本発明の実施の形態１、２による予め設定した目標物体の種別（カテゴリ）毎のグルーピング枠を設定するためのテーブル図であり、同図（ａ）は、実施の形態１による目標物体の種別とビン幅との関係を示し、同図（ｂ）は、実施の形態２による目標物体の種別と信頼度との関係を示したテーブル図である。本発明の実施の形態２によるレーダ装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態２によるレーダ装置で生成される周波数スペクトルに対する仮グルーピング例とグルーピング例を、それぞれ、同図（ａ）と（ｂ）に模式的に示した図である。目標物体毎の受信レベルの分布の様子を示すグラフ図である。目標物体毎の受信レベルに対するレーダ信頼度を示すグラフ図である。

実施の形態１．
図１に示す本発明の実施の形態１によるレーダ装置は、送受信部１１、周波数スペクトル算出部１２、仮グルーピング部１３、物体判定部１４、グルーピング枠選択部１５、及びグルーピング部１６を備えている。

送受信部１１は、電気信号を変換して空間に電波を送信するとともに、目標物体からの反射波を受信する。なお、検出の対象である目標物体については図示していない。

周波数スペクトル算出部１２は、前記送受信部１１から得られた受信信号をＡ／Ｄ変換器し、デジタルデータに変化されたビート信号をＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）演算により周波数スペクトルに変換する。

仮グルーピング部１３は、図２（ａ）の周波数スペクトルに示す通り、予め設定された周波数幅におけるピーク信号群を単一の目標物体からの信号群と仮定してグルーピング（仮グルーピング）枠Ｘを設定する。

物体判定部１４は、仮グルーピング枠Ｘ内に複数存在するピーク信号群の内、最大ピーク信号に基づいて相対距離、相対速度、受信強度、受信強度の変化量などの測定値を算出する。相対距離及び相対速度の算出については公知のＦＭＣＷ方式などを用いて算出することができる。

次に、物体判定部１４によって算出された相対距離、相対速度、受信強度、受信強度の変化量などの測定値から、カテゴリ、すなわち目標物体を識別することができる。
ここで、予め設定されたカテゴリに識別し物体の種別を判定する方法について、図３を用いて説明する。
レーダから送信され、目標物体で反射されてレーダで受信される電波の受信レベルＡは、物体との距離Ｒに応じて徐々に減衰することは広く知られている。また、物体によって電波の反射率が異なるため、カテゴリ（目標物体の種別）の中で最も反射率が大きい自動車に対する受信レベルＡが最も大きく、次いでオートバイ、最も反射率が小さい歩行者に対する受信レベルＡが最も小さくなる。
従って、レーダを用いた場合の物体のカテゴリと、距離Ｒと、受信レベルＡの関係を予め実験的に把握しておけば、検出された物体の距離Ｒと受信レベルＡから物体のカテゴリを識別することができることになる。

このように、いくつかのカテゴリ、すなわち目標物体の種別を予め識別しておき、これに対応するビン幅を決定して図４（ａ）のテーブル（メモリマップ）として記憶する。

例えば、ＦＭＣＷ方式のレーダの場合、相対距離に対する１ビンは、ｃ／（２・ΔＦ）として算出される。ここで、ｃは光速、ΔＦは変調幅である。例えば、変調幅が５００ＭＨｚの場合、１ビンが０．３ｍ相当となる。

目標物体の種別を、図４（ａ）のテーブルに示すように、自動車、オートバイ、及び歩行者とした場合、それぞれの長さは約６ｍ、約４ｍ、約２ｍ、及び約０．５ｍであるため、選択されるグルーピング枠、すなわちビン幅は、２０ビン、１３ビン、７ビン、及び２ビンとなる。これを記憶しておく。

グルーピング枠選択部１５は、最大ピーク信号から識別された目標物体の種別に対応するビン幅を、図４（ａ）のテーブルから選択してグルーピング枠Ｙ（図２（ｂ）参照。）とする。

グルーピング部１６は、グルーピング枠選択部１５によって選択されたグルーピング枠Ｙに含まれるピーク信号群を単一の目標物体からのものとして再度グルーピングする。
なお、「グルーピング」とは、グルーピング枠を選択した後にその枠内のピーク信号により測定結果を得ることであり、再度電波を発射することではない。

上記のように再度グルーピングした際にグルーピング枠Ｙから外れたピーク信号が存在することになる。これに対しては、仮グルーピング部１３に戻って仮グルーピングを行い、物体判定部１４及びグルーピング枠選択部１５による処理を行ってグルーピング部１６で再度グルーピングを行い、グルーピング枠Ｚを決定する。このグルーピング枠Ｚから外れたピーク信号が存在する場合には、さらに繰り返してグルーピングを行う。
このように物体判定部の結果からグルーピング枠Ｘ，Ｙを決定することができるため、自動車と歩行者との識別が可能となる。

実施の形態２．
図５に示す本発明の実施の形態２によるレーダ装置は、送受信部１１、周波数スペクトル算出部１２、仮グルーピング部１３、信頼度算出部１７、グルーピング枠算出部１８、及びグルーピング部１６を備えている。

すなわち、本実施の形態２では、上記の実施の形態１における物体判定部１４及びグルーピング枠選択部１５の代わりに、信頼度算出部１７及びグルーピング枠算出部１８を設けている点が異なっている。

従って、送受信部１１で受信した目標物体からの反射波は、周波数スペクトル算出部１２で周波数スペクトルに変換される。この周波数スペクトルは、仮グルーピング部１３において、図２（ａ）と同様の図６（ａ）に示す通り、予め設定された周波数幅においてピーク信号群を単一の目標物体からのものとして仮グルーピング枠Ｘが設定される。

信頼度算出部１７は、図１の物体判定部１４と同様に、仮グルーピング部１３で設定した仮グルーピングした枠Ｘ内に複数存在するピーク信号群の内、最大ピーク信号に基づいて相対距離、相対速度、受信強度、受信強度の変化量などを算出する。相対距離及び相対速度の算出については、上述したように、公知のＦＭＣＷ方式などを用いて算出する。

信頼度算出部１７では、さらに、算出した相対距離、相対速度、受信強度、受信強度の変化量などから、予め設定されたカテゴリ、すなわち目標物体の種別毎に上記の実施の形態１で求めたビン幅（図４（ａ）参照。）に加えて、図４（ｂ）に示す信頼度を算出してテーブルとして記憶しておく。

ここで、カテゴリ毎の信頼度を算出する方法について、図７及び図８を用いて説明する。
図３に示した実際の受信レベルＡは、例えば同じ「自動車」カテゴリであっても自動車の種類や向きなどによって反射率が異なり、或いは天候やノイズ等、様々な要因によって変化する。このため目標物体の各カテゴリに対する実際の受信レベルＡは単一の値ではなく、或る範囲に分布することとなる。

以上を踏まえ、物体の距離Ｒが決まった場合の、受信レベルＡの分布を確率密度として例示したものが図７である。受信レベルＡに対するカテゴリ毎のレーダ信頼度は、図７の確率密度を受信レベルＡ毎に合計が１となるように規格化した図８に示すようなものとして計算される。例えば、受信レベルＡが１０である場合は、「自動車」カテゴリのレーダ信頼度は０．１２、「オートバイ」カテゴリのレーダ信頼度は０．６２、「歩行者」カテゴリのレーダ信頼度は０．２６となる。

グルーピング枠算出部１８は、全目標物体の種別中の最大の信頼度が信頼度閾値以上であれば、図４（ａ）に示す当該種別に対応して予め設定されたビン幅を選択する。もし、オートバイの信頼度が最大で且つ信頼度閾値以上であれば、オートバイのビン幅である７ビンをグルーピング枠として選択する。

他方、図４（ｂ）のテーブルに示すように、オートバイの信頼度０．５５が最大であり、この最大信頼度が、例えば信頼度閾値０．７未満であるので、予め設定した目標物体の種別毎のグルーピング枠の各ビン幅に信頼度算出部１７から得られた各目標物体の種別の信頼度を重みとして加重平均をとる。
なお、図４（ｂ）に示した信頼度は、図８に示した信頼度とは、数値が異なっているが、実験の状態によって異なる値が得られただけである。

例えば、乗用車の信頼度０．０５、バイクの信頼度０．５５、歩行者の信頼度０．３５とした場合、
ビン幅＝（２０＊０．０５＋１３＊０．０５＋７＊０．５５＋２＊０．３５）
／（０．０５＋０．０５＋０．５５＋０．３５）
＝６
をグルーピング枠Ｙ（第６（ｂ）参照。）のビン幅とする。

グルーピング部１６は、グルーピング枠算出部１８によって算出されたグルーピング枠Ｙ含まれるピーク信号群を同一の目標物体からのものとして再度グルーピングする。
再度グルーピングした際にグルーピング枠Ｙから外れたピーク信号に対しては、実施の形態１と同様に、仮グルーピング部１３に戻り、仮グルーピングから同じ手順を繰り返し、グルーピング枠Ｚを決定する。

このように物体判定部又は信頼度算出部の結果からグルーピング枠を決定するため信頼度の高いグルーピングを行うことができる。
なお、目標物体の識別及び信頼度の算出方法については、上記の実施の形態以外の方法を用いてもよい。

１レーダ装置、１０送受信制御部、１１送受信部、１２周波数スペクトル算出部、１３仮グルーピング部、１４物体判定部、１５グルーピング枠選択部、１６グルーピング部、１７信頼度算出部、１８グルーピング枠算出部。

上記の目的を達成するため、本発明に係るＦＭＣＷ方式のレーダ装置は、電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、前記送受信部での受信信号から得られるビート信号を周波数スペクトルに変換するスペクトル算出部と、前記受信信号の周波数スペクトルを、予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別する物体判定部と、予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、前記物体判定部で識別された前記目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠とするグルーピング枠選択部と、前記グルーピング枠選択部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えている。

さらに上記の目的を達成するため、本発明に係るＦＭＣＷ方式のレーダ装置は、電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、前記送受信部での受信信号から得られるビート信号を周波数スペクトルに変換するスペクトル算出部と、前記受信信号の周波数スペクトルを予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別するとともに、前記識別された目標物体の種別に対応する、予め求められた、受信レベルに対するレーダ信頼度を選択する信頼度算出部と、全目標物体の種別中の最大のレーダ信頼度が予め求められた閾値を越えているときには、予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、前記識別された前記目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠とするグルーピング枠算出部と、前記グルーピング枠算出部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えている。

Claims

電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、
前記送受信部で受信した信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記受信信号の周波数スペクトルを、予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、
前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別する物体判定部と、
予め求められた目標物体の種別とビン幅とのテーブルから、前記物体判定部で識別された前記目標物体の種別に対応するビン幅を選択し、グルーピング枠とするグルーピング枠選択部と、
前記グルーピング枠選択部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えた
レーダ装置。
電波を送信し、目標物体で反射された前記電波を受信する送受信部と、
前記送受信部で受信した信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記受信信号の周波数スペクトルを予め設定した周波数幅を用いて仮グルーピングする仮グルーピング部と、
前記仮グルーピングした枠内に含まれるピーク信号群から目標物体の種別を識別するとともに、予め求められた目標物体の種別とビン幅及び信頼度とのテーブルから、前記識別された前記目標物体の種別に対応する信頼度を選択する信頼度算出部と、
前記選択した信頼度に基づいて前記テーブルからビン幅を選択してグルーピング枠とするグルーピング枠算出部と、
前記グルーピング枠算出部で選択されたグルーピング枠の枠内に含まれるピーク信号群を、同一の目標物体からのものとしてグルーピングするとともに、前記グルーピング枠から外れたピーク信号に対しては、前記仮グルーピングを再度行い、前記目標物体の種別の識別及びグルーピング枠選択を行って再度グルーピングを行うグルーピング部を備えた
レーダ装置。
前記グルーピング部は、前記再度行うグルーピング枠を、前記仮グルーピング枠内のピーク信号群中の最大ピーク信号を含むように設定する
請求項１又は２に記載のレーダ装置。
前記グルーピング枠算出部は、前記求めた信頼度の内の最大信頼度が閾値以上の場合には、その最大信頼度を示す目標物体の種別のビン幅をグルーピング枠として選択する
請求項２に記載のレーダ装置。
前記グルーピング枠算出部は、前記求めた信頼度の内の最大信頼度が閾値を越えていない場合には、予め求めた目標物体の種別毎のグルーピング枠のビン幅に、前記信頼度算出部で算出された信頼度を重みとして加重平均をとり、前記加重平均をグルーピング枠のビン幅とする
請求項４に記載のレーダ装置。
前記物体判定部は、前記ピーク信号群中の最大ピーク信号から前記目標物体の種別を識別する
請求項１に記載のレーダ装置。
前記信頼度算出部は、前記ピーク信号群中の最大ピーク信号から前記目標物体の種別を識別する
請求項２に記載のレーダ装置。