JP2017125802A - 物体検出装置および物体検出方法 - Google Patents

物体検出装置および物体検出方法 Download PDF

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Abstract

【課題】レーダ測定値から物体全体の領域を確定すること。【解決手段】物体検出装置は、第１レーダ装置に対応する第１単位領域から対象物体が存在すると推定される第１捕捉領域を含む第１グループを形成する第１グループ形成部と、第２レーダ装置に対応する第２単位領域から対象物体が存在すると推定される第２捕捉領域を含む第２グループを形成する第２グループ形成部と、第１グループと第２グループと第１レーダ装置と第２レーダ装置とを含む第１座標系において、第１レーダ装置の位置と第２レーダ装置の位置と各第１グループの大きさとに基づいて、１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを各第１グループに対してペアリングするペアリング部と、各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出する物体領域算出部と、各対象物体領域に基づいて、各対象物体を判別する物体判別部と、を具備する。【選択図】図２

Description

本開示は、物体検出装置および物体検出方法に関し、より特定的には、道路インフラシステムに搭載され、道路または道路周辺に存在する物体の位置と速度を正確に検出することのできる物体検出装置および物体検出方法に関する。
近年、道路インフラシステムに物体検出装置が搭載されつつある。道路インフラシステムでは、物体検出装置が、道路または道路周辺に設置され、レーダを用いて道路または道路周辺に存在する物体（例えば、車両、歩行者、二輪車など）を検出する。そして、道路インフラシステムは、検出した物体の位置および速度に応じて交通状況の監視と交通の管理を行う。
道路インフラシステムは、交通状況の監視として、例えば、交通量の検出、車両のスピード違反または信号無視の検出を行う。また、道路インフラシステムは、交通の管理として、例えば、検出した交通量に基づいて、信号機の制御を行う。あるいは、道路インフラシステムは、交通の管理として、例えば、車両の死角に存在する物体を検出し、検出した物体の情報を車両の運転手に通知する。
このように、物体検出装置が搭載された道路インフラシステムは、交通の効率化と交通事故の防止を実現することができる。
道路インフラシステムに搭載される物体検出装置は、複数レーダを異なる地点に設置した複数レーダの測定情報を用いることで死角をなくし、精度よく物体を検出することが求められている。
特許文献１には、複数のレーダの測定情報から物体上の一点を特定し、当該一点から物体の進行方向および進行速度を検出する物体検出装置が開示されている。特許文献１に開示された物体検出装置は、複数の送受信アンテナを異なる位置に配置し、各アンテナを基準とした物体の位置およびドップラ速度を検出し、物体の進行速度を算出する。
特開２００９−４１９８１号公報
しかしながら、上述した特許文献１に開示された物体検出装置は、物体上の一点から物体の進行速度を求めており、物体全体の領域を検出するには対応が不十分である。具体的には、特許文献１では、物体検出装置は、物体全体の進行速度を物体上の一点の測定値に基づいて決定するため、物体上の何れの一点に基づくかによって、算出される進行速度の値のばらつきが大きくなってしまう。また、特許文献１では、物体検出装置が、仮に、近隣の複数点から異なる速度を算出したとしても、何れの速度が物体全体の速度に対応するのかが不明であり、物体全体の速度を正しく算出することは困難である。
本開示は、レーダ測定値から物体全体の領域を確定することができる物体検出装置および物体検出方法を提供することを目的とする。
本開示の物体検出装置は、第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出する第１捕捉領域抽出部と、第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、前記１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出する第２捕捉領域抽出部と、前記第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成する第１グループ形成部と、前記第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成する第２グループ形成部と、前記１つ以上の第１グループと、前記１つ以上の第２グループと、前記第１のレーダ装置と、前記第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、前記第１のレーダ装置の位置と、前記第２のレーダ装置の位置と、前記各第１グループの大きさとに基づいて、前記１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを前記各第１グループに対してペアリングするペアリング部と、前記各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出する物体領域算出部と、前記各対象物体領域に基づいて、前記各対象物体を判別する物体判別部と、を有する。
本開示の物体検出方法は、第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出し、第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、前記１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出し、前記第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成し、前記第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成し、前記１つ以上の第１グループと、前記１つ以上の第２グループと、前記第１のレーダ装置と、前記第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、前記第１のレーダ装置の位置と、前記第２のレーダ装置の位置と、前記各第１グループの大きさとに基づいて、前記１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを前記各第１グループに対してペアリングし、前記各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出し、前記各対象物体領域に基づいて、前記各対象物体を判別する。
本開示によれば、レーダ測定値から物体全体の領域を確定することができる。
実施の形態１に係る道路インフラシステムの一例を示す図 実施の形態１に係る物体検出装置の主要構成と、２つのレーダ装置と、監視システムとの接続関係を示すブロック図 測定情報の一例としての電力プロファイルを示す概念図 測定情報の一例としてのドップラプロファイルを示す概念図 実施の形態１に係る捕捉領域のグループの一例を示す図 実施の形態１に係るペアリング処理の一例を示す図 実施の形態１に係るペアリング処理の一例を示す図 実施の形態１に係るペアリング処理の一例を示す図 実施の形態１に係る２つのレーダ装置の他の設置例を示す図 実施の形態２に係る物体検出装置の主要構成と、２つのレーダ装置と、監視システムとの接続関係を示すブロック図 実施の形態３に係る物体検出装置の主要構成と、２つのレーダ装置と、監視システムとの接続関係を示すブロック図 実施の形態３に係る地点モデルの一例を示す図 実施の形態３に係る地点モデルの他の例を示す図 実施の形態４に係る物体検出装置の主要構成と、２つのレーダ装置と、監視システムとの接続関係を示すブロック図 実施の形態４に係る対象物体の高度に応じた距離測定値の説明に供する図 実施の形態４に係る設定高度０の場合の対象物体領域の位置の一例を示す図 実施の形態４に係る設定高度h1（>0）の場合の対象物体領域の位置の一例を示す図 実施の形態４に係る設定高度h2（>h1）の場合の対象物体領域の位置の一例を示す図 実施の形態４に係る設定高度h3（>h2）の場合の対象物体領域の位置の一例を示す図
（本開示に至る経緯）
まず、本開示に至る経緯について説明する。本開示は、道路インフラシステムに搭載される物体検出装置に関する。
道路インフラシステムに搭載された物体検出装置は、道路または道路周辺に設置され、レーダを用いて道路または道路周辺に存在する物体（例えば、車両、歩行者、二輪車）を検出する。
レーダは、カメラなどの光学的センサと比べて、夜間でも昼間と同様に利用できるというメリットがあり、霧または雨などの悪天候に対しても優れた耐性を有する。しかし、道路または道路周辺に設置された物体検出装置は、車両に設置された物体検出装置がレーダを用いて物体を検出する場合と比べ、高い物体識別性能が要求される。
第１の理由は、道路または道路周辺では、物体の種類と数が多いためである。例えば、交差点では、進行方向の異なる車両、バイク、歩行者、自転車といった物体が多数存在し、多数の物体が近接し、すれ違っている。そのため、多数の物体と単体の物体とでは測定結果が異なるため、レーダは、物体領域の確定、更には物体判別が困難になる。よって、道路または道路周辺に設置された物体検出装置は、高い物体識別性能が要求される。
また、第２の理由は、道路または道路周辺では、レーダにより測定されたドップラ速度が物体識別の特徴として顕著でなくなるからである。ドップラ速度はレーダを中心点とした半径方向の速度である。よって、道路または道路周辺に設置された物体検出装置のレーダにより測定される物体のドップラ速度の変動は、車両に設置された物体検出装置のレーダにより測定されるドップラ速度に比べて大きい。また、道路または道路周辺では、状況によっては、物体の進行方向が、レーダを中心点とした半径方向に対して垂直となる接線方向になり、レーダはドップラ速度の検出が困難である場合もある。よって、道路または道路周辺に設置された物体検出装置では、高い物体識別性能が要求される。
道路または道路周辺に設置された物体検出装置は、高い物体識別性能を備えることによって、特徴の異なる物体を個別に検出できるため、交通量を正確に把握し、衝突可能性を正確に予測できる。逆に、物体検出装置は、高い物体識別性能を備えていない場合、特徴の異なる物体を個別に検出することが困難であるため、物体の検出漏れ又は物体の種類判定エラーを発生し、交通状況を正確に把握することは困難であるため、衝突可能性を正確に予測することは困難である。
また、道路インフラシステムは、死角を減らすために、異なる地点に設置された複数のレーダを有する。物体検出装置は、道路または道路周辺に設置された複数のレーダからの測定情報を統合し、対象エリアに存在する物体を検出する。
例えば、複数レーダの測定情報を統合し物体を検出する従来技術として、特許文献１に開示された物体検出装置は、各レーダの測定値を空間の同一位置に対する測定値として捉え、空間の同一位置と各レーダとの位置関係及び各レーダに対応するドップラ速度に基づいて、物体の移動速度を求めている。
特許文献１に開示された物体検出装置は、各レーダの測定値に対応する位置は、先行車両の同じ側面になる可能性が高いため、車載レーダに対して先行車の移動速度を求めるためには有効である。しかしながら、道路に設置するインフラレーダを用いて物体の検出を行う場合、特許文献１のように、複数レーダは、物体の同一位置に対する測定値を、同時に取得することは困難である。例えば、交差点の対角位置に２台のレーダを設置して１台の車両を測定する場合、各レーダの測定値に対応する位置は、それぞれ、車両の異なる側面における位置である。よって、特許文献１に開示された物体検出装置は、各レーダの測定値に対応する位置が物体の異なる側面である場合、物体を検出することは困難であるため、道路インフラシステムへの適用が困難である。
また、特許文献１に開示された物体検出装置は、物体上の一点を求めるのであって、物体領域の範囲を算出することは困難であるため、物体上の複数点から測定値を取得した場合には対応することは困難である。つまり、特許文献１に開示された物体検出装置は、複数点から算出した移動速度がそれぞれ異なる場合、物体の正しい移動速度を確定することは困難である。
また、複数のレーダを用いて物体を検出した結果、各レーダの測定値に対応する位置が物体の異なる側面である場合、物体検出装置は、各レーダの測定値は、それぞれ異なるため、それぞれ異なるレーダの測定値を用いて、物体領域を算出することが求められている。
このような事情に鑑み、それぞれ異なるレーダの測定値を用いて、物体領域を算出することに着目し、本開示に至った。
本開示によれば、レーダ測定値から物体全体の領域を確定することができる物体検出装置および物体検出方法を提供できる。その結果、道路または道路周辺に存在する、例えば、車両、二輪車、または歩行者の位置と速度を正確に検出でき、交通監視及び交通管理システムに必要な情報を提供することができる。
（本開示の利用イメージ）
図１は、一例として、本開示に係る物体検出装置およびレーダ装置を含む道路インフラシステムの構成を示す。
図１において、レーダ装置Ａ、Ｂは、それぞれ、ポールなどのサポート装置Ｌによって支持されている。レーダ装置Ａ、Ｂは、それぞれ、所定の角度間隔で、順次、方向を変えながらレーダ信号を送信する送信部と、レーダ信号が対象物体に反射した反射信号を受信する受信部と、反射信号をベースバンドに変換し、レーダ信号の送信方向毎の遅延プロファイル（伝搬遅延特性）を取得する信号処理部と、を有する（図示せず）。なお、レーダ装置Ａ、Ｂは、それぞれ、送信部と受信部を備え、信号処理部を共有してもよい。
図１において、物体検出装置Ｗは、レーダ装置Ａ、Ｂと接続され、レーダ装置Ａ、Ｂから測定情報を受信する。なお、レーダ装置Ａ、Ｂから物体検出装置への伝送方式は、特に限定は無く、有線通信方式であっても無線通信方式であってもよい。
図１において、路面Ｓは、直進の道路でもよいし、交差点の一部であってもよい。
図１において、対象物体Ｔは、例えば、車両、バイク、自転車、歩行者に該当する。
図１において、レーダ装置Ａ、Ｂが設置される位置は、道路の上方、路側、交差点の上方、または、交差点の各コーナーであってもよい。なお、本開示は、レーダ装置Ａ、Ｂを設置する位置や設置する方法を限定しない。レーダ装置Ａ、Ｂは、交差点にある横断歩道の周囲に存在する対象物体（例えば、車両、歩行者、二輪車）が検知範囲に含まれればよい。
また、本開示は、レーダ装置Ａの検知範囲とレーダ装置Ｂの検知範囲の位置関係についても制限しない。ただし、本開示は、レーダ装置Ａの検知範囲とレーダ装置Ｂの検知範囲の重畳範囲に対して適用するため、レーダ装置Ａとレーダ装置Ｂとの重畳範囲は、１つ以上の対象物体が含まれることが好ましい。
また、本開示は、レーダ装置Ａの構成およびレーダ装置Ｂの構成についても制限しない。レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂは、いずれも既存の市販品や公知技術で構成される製品でもよい。
また、図１では、物体検出装置Ｗは、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂと別々に設けられているが、物体検出装置Ｗはレーダ装置Ａまたはレーダ装置Ｂに含まれてもよい。
次に、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する各実施の形態は一例であり、本開示はこれらの実施の形態により限定されるものではない。
（実施の形態１）
本実施の形態に係る物体検出装置について図面を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る物体検出装置１００の主要構成と、レーダ装置Ａ、Ｂと、監視システム２００との接続関係を示すブロック図である。
本開示の実施の形態１に係る物体検出装置１００は、レーダ装置Ａ、Ｂに接続され、レーダ装置Ａ、Ｂを用いて対象物体を検出する。
監視システム２００は、物体検出装置１００が検出した物体の位置又は速度の情報を取得し、交通状況の監視（例えば、交通量の検出、車両のスピード違反または信号無視の検出）を行う。または、監視システム２００は、交通の管理として、検出した交通量に基づいて、信号機を制御してもよいし、又は、車両の死角に存在する物体を検出し、検出した物体の情報を車両の運転手に通知してもよい。
以下、物体検出装置１００の詳細な構成、各構成の動作等について詳細に説明する。
図２では、物体検出装置１００は、捕捉領域抽出部１０１、１０２、グループ形成部１０３、１０４、空間位置変換部１０５、ペアリング部１０６、物体領域算出部１０７、物体判別部１０８を有する。物体検出装置１００の各構成は、ＬＳＩ回路などのハードウェアで実現可能である。
捕捉領域抽出部１０１は、レーダ装置Ａから測定情報を取得し、捕捉領域抽出部１０２は、レーダ装置Ｂから測定情報を取得する。レーダ装置Ａ、Ｂから取得する測定情報は、電力プロファイルおよびドップラプロファイルの少なくとも１つを含む。
以下、電力プロファイル情報およびドップラプロファイル情報の例について説明する。
まず、電力プロファイル情報について図３を用いて説明する。図３は、測定情報の一例としての電力プロファイル情報を示す図である。図３において、横軸はレーダ装置（ＡまたはＢ）を基準とした方位角を示し、縦軸はレーダ装置（ＡまたはＢ）を基準とした距離を示す。図３の例では、横軸の方位角を１０°毎に区切り、縦軸の距離を１０ｍ毎に区切って単位領域（以下、「空間セル」または単に「セル）と呼ぶ）を構成している。各空間セルは、空間分解能を示す。
図３において、各セルにおける反射強度を０から５の６段階で示し、レベル５が最も反射強度が強い。なお、説明を簡単にするために、特定の空間セル以外の空間セルの値は０としている。
また、本開示において、各空間セルの反射強度は、その空間セルの範囲における受信電力の最大値とする。ただし、本開示はこれに限られず、各空間セルの反射強度として、その空間セルの範囲における受信電力の平均値等、他の値を用いてもよい。
次に、ドップラプロファイル情報について図４を用いて説明する。図４は、測定情報の一例としてのドップラプロファイル情報を示す図である。図４において、横軸はレーダ装置（ＡまたはＢ）を基準とした方位角を示し、縦軸はレーダ装置（ＡまたはＢ）を基準とした距離を示す。図４の例では、横軸の方位角を１０°毎に区切り、縦軸の距離を１０ｍ毎に区切って空間セルを構成している。図４に示す各空間セルは、図３に示す電力プロファイル情報の各空間セルに対応している。
図４において、各セルにおけるドップラ値を０から５の６段階で示し、レベル５が最もドップラ値が大きいことを示している。なお、説明を簡単にするために、特定の空間セル以外の空間セルの値は０としている。なお、ドップラ値はレーダ装置Ａ，Ｂに対して物体が近づいているか、遠ざかっているか、によって極性（正負）が変化するが、図示を簡単にするため、図４では一例として正極性のドップラ値を示す。
以上、電力プロファイル情報およびドップラプロファイル情報の例について説明した。なお、本開示において、空間セルの方位角の範囲および距離の範囲は、図３および図４に示す範囲に限定されない。各空間セルの範囲は、高い分解能を得られるという点では、より小さい方が好ましい。また、以下では、図３、図４に示す各空間セルを、適宜、１つの点として取り扱って説明を行う。
捕捉領域抽出部１０１は、レーダ装置Ａから出力される測定情報（電力プロファイルまたはドップラプロファイル情報）に基づいて、レーダ装置Ａに対応する複数の空間セルのうち、対象物体が存在すると推定される１つ以上の空間セル（つまり、対象物体からの反射と推定される空間セル）を、物体を捕捉する１つ以上の捕捉領域として抽出する。
例えば、捕捉領域抽出部１０１は、公知の画像処理技術で電力プロファイルまたはドップラプロファイルに対して局所最大値および局所最大値の近傍を捕捉領域として抽出する。また、各捕捉領域を構成する空間セルの数は一致しなくてもよい。また、捕捉領域抽出部１０１は、電力プロファイル情報に基づく捕捉領域の抽出結果とドップラプロファイル情報に基づく捕捉領域の抽出結果とを統合してもよい。捕捉領域抽出部１０１は、ＡＮＤ、ＯＲまたはその他の演算によって、抽出結果を結合してもよい。
捕捉領域抽出部１０２は、捕捉領域抽出部１０１と同様にして、レーダ装置Ｂから出力される測定情報に基づいて、レーダ装置Ｂに対応する複数の空間セルのうち、対象物体が存在すると推定される１つ以上の空間セルを、物体を捕捉する１つ以上の捕捉領域として抽出する。
グループ形成部１０３は、捕捉領域抽出部１０１が抽出した捕捉領域をグループ化する。具体的には、グループ形成部１０３は、同一物体に属すると推定される複数の捕捉領域を１つのグループにする。すなわち、グループ形成部１０３は、捕捉領域を少なくとも１つを含む複数のグループを形成する。グループ形成部１０３は、グループ化の基準としては、捕捉領域間の空間距離に加え、反射電力およびドップラ速度の類似度を考慮してもよい。
グループ形成部１０４は、グループ形成部１０３と同様にして、捕捉領域抽出部１０２が抽出した捕捉領域をグループ化する。
なお、グループ形成部１０３、１０４で形成されるグループは、「クラスタ」と呼ばれることもある。また、グループ化の方法はレーダ信号処理における公知のクラスタリング手法を利用してもよい。
空間位置変換部１０５は、各レーダ装置の設置位置に基づいて座標変換を行い、レーダ装置Ａの空間座標およびレーダ装置Ｂの空間座標を統一する。すなわち、空間位置変換部１０５は、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂに対して同一の基準座標値を設定する。空間位置変換部１０５は、例えば、基準座標として、レーダ装置Ａの座標系、レーダ装置Ｂの座標系、またはその他の第３の座標系の何れを利用してもよい。空間位置変換部１０５の処理によって、レーダ装置Ａの空間座標に基づく捕捉領域のグループと、レーダ装置Ｂの空間座標に基づく捕捉領域のグループと、レーダ装置Ａ、Ｂとが同一の座標系で表現される。空間位置変換部１０５より後段の処理は、基準座標（同一の座標系）に対する処理である。
ペアリング部１０６は、グループ形成部１０３で形成したグループおよびグループ形成部１０４で形成したグループに対して、同一物体に対応するグループをペアリングする。例えば、ペアリング部１０６は、空間位置変換部１０５で得られる基準座標において、グループ形成部１０３で形成した複数のグループの各々の方位角の範囲に応じて、グループ形成部１０３で形成した複数のグループと、グループ形成部１０４で形成した複数のグループと、を同一の対象物体毎にペアリングする。
以下、ペアリング部１０６におけるペアリング処理について図５〜図７を用いて詳細に説明する。
図５において、レーダ装置Ａの空間座標に基づく捕捉領域を含むグループGA1、GA2（点線の枠）を示し、レーダ装置Ｂの空間座標に基づく捕捉領域を含むグループGB1、GB2（一点鎖線の枠）を示す。各グループを表す枠内の点は捕捉領域を示す。グループGA1、GA2は、グループ形成部１０３で形成したグループであり、グループGB1、GB2は、グループ形成部１０４で形成したグループである。
以下では、一例として、レーダ装置Ｂに対応するグループGB1、GB2の中から、グループGA1とペアリングされるグループを捜索する処理について説明する。
まず、ペアリング部１０６は、ペアリング対象のグループGA1の方位角の範囲を求める。例えば、ペアリング部１０６は、グループGA1内の最左端の捕捉領域から最右端の捕捉領域までをグループGA1の方位角の範囲として特定してもよい。例えば、図６では、グループGA1内の捕捉領域のうち、点aはレーダ装置Ａを基準とした最左端の方位角に位置する捕捉領域を示し、点bはレーダ装置Ａを基準とした最右端の方位角に位置する捕捉領域を示す。そこで、ペアリング部１０６は、点aから点bまで（つまり、線分ab）をグループGA1の方位角の範囲として設定する。また、図６では、点cは、線分abの中点を示す。
なお、ペアリング部１０６は、グループGA1内の捕捉領域を指定形状（例えば、楕円）でフィッティングし、フィッティング後の形状の最左端および最右端を点aおよび点bとして、それぞれ特定してもよい。
次いで、図７では、ペアリング部１０６は、中点cを通り、かつ、点cとレーダ装置Ｂとを結ぶ線分cB（破線で示す）に対して垂直となる線分deを求める。ここで、ペアリング部１０６は、線分deの中点を点cとし、線分deの長さを線分abの長さと同じ又は線分abよりも長く設定する。換言すると、ペアリング部１０６は、線分abの中点cと同一の中点を有する線分であって、中点cとレーダ装置Ｂの位置とを結ぶ方向に対して垂直となり、線分abの長さ以上の長さを有する線分の両端の位置d,eを算出する。
そして、ペアリング部１０６は、点d,eの位置とレーダ装置Ｂの位置とを結んで形成される領域dBeのうち、線分deからレーダ装置Ｂの方向に所定距離以内の領域dfgeを、グループGA1に対するペアの捜索領域に設定する。
そして、ペアリング部１０６は、捜索領域dfgeと少なくとも接するレーダ装置ＢのグループをGA1のペアに設定する。すなわち、ペアリング部１０６は、レーダ装置Ｂに対応する複数のグループのうち、少なくとも１つの捕捉領域が捜索領域dfgeに含まれるグループと、ペアリング対象のグループGA1とをペアリングする。
例えば、図７では、ペアリング部１０６は、１つの捕捉領域が捜索領域dfgeに含まれるグループGB1を、GA1のペアに設定する。なお、ペアリング部１０６は、GA1とのペアリングに用いる捜索領域に接するレーダ装置Ｂのグループが複数ある場合、各グループの方位角の範囲を示す線分の長さ（例えば、後述する線分stの長さ）が所定の閾値以上のグループを候補とし、線分abとの距離（例えば、線分abと線分stの中点間の距離）が最も小さい上記候補をグループGA1のペアとして選定してもよい。
つまり、ペアリング部１０６は、基準座標において、第１のレーダ装置の位置と、第２のレーダ装置の位置と、各第１グループの範囲（大きさ）とに基づいて、１つ以上の第２グループからペアリング対象となる１つのグループを各第１グループに対して選択し、ペアリングする。
以上、ペアリング部１０６におけるペアリング処理について説明した。
図２に戻り、物体領域算出部１０７は、ペアリング部１０６でペアリングされたレーダ装置Ａの測定値に基づいて形成されたグループとレーダ装置Ｂの測定値に基づいて形成されたグループとから対象物体領域を算出する。物体領域算出部１０７における物体領域の算出処理について図８を用いて説明する。図８において、線分abはグループGA1の方位角の範囲を示し、線分stは、グループGA1とペアリングされたグループGB1の方位角の範囲を示す。物体領域算出部１０７は、領域abstを対象物体領域として算出する。なお、物体領域算出部１０７は、指定形状（例えば、平行四角形、楕円等）を用いて、領域abstを更にフィッティングし、フィッティングした結果を物体領域としてもよい。
物体判別部１０８は、物体領域算出部１０７で算出された物体領域の特徴情報（例えば、サイズ、形状、または反射強度）に基づいて、対象物体Ｔの位置、大きさ、形状、種別（例えば、大型車両、小型車両、二輪車、又は、歩行者）を判別する。そして、物体判別部１０８は、判別結果を示す情報を、物体検出装置１００の外部（監視システム２００）へ出力する。
なお、本実施の形態では、物体判別部１０８における具体的な判別方法を限定しない。例えば、物体判別部１０８は、対象物体の種別に対応する対象物体領域のサイズおよび形状のテンプレートモデルを予め保持し、テンプレートモデルと、物体領域算出部１０７からの対象物体領域の情報とを比較することによって、判別処理を行ってもよい。または、物体判別部１０８は、対象物体の種別に対応する反射強度の分布のテンプレートモデルを用いて判別処理を行ってもよい。
なお、図５〜図８ではグループGA1に対する処理について説明したが、物体検出装置１００は、他のグループ（例えば、GA2）についても同様に処理を行う。
以上説明したように、本実施の形態に係る物体検出装置１００は、グループ形成部１０３で抽出した捕捉領域のグループ（ペアリング対象のグループ）の方位角の範囲に応じて、グループ形成部１０４で抽出した捕捉領域の複数のグループうち、ペアリング対象のグループに対応するグループが存在する可能性のある領域（捜査領域）を算出し、捜索領域に含まれるグループと、ペアリング対象のグループとをペアリングする。
これにより、複数のレーダ装置からの測定値に基づいて抽出された捕捉領域を用いて、同一の対象物体に対応するグループをペアリングするため、ペアリングされたグループによって表される対象物体領域は、単一のレーダ装置の測定情報では、形成されない物体領域を含む。
従って、本実施の形態によれば、それぞれ異なるレーダ測定値を用いて、物体領域を算出することができるので、複数のレーダ装置の測定値から物体全体の領域を精度良く確定することができる。その結果、本実施の形態に係る物体検出装置１００は、道路または道路周辺に存在する車両、二輪車、または歩行者などの位置と速度を正確に検出でき、交通監視または交通管理システムを含む監視システム２００に対して必要な情報を提供することができる。
［変形例］
なお、本実施の形態では、一例として、レーダ装置Ａとレーダ装置Ｂとが対角位置に設置される場合について説明した（例えば、図５を参照）。しかし、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂの設置位置は、対角位置に限定されず、他の位置関係でもよい。図９は、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂの位置関係の他の例を示す。
図９において、グループGA1内の線分ab、および、グループGB1内の線分stの各々は、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂによる測定値に基づいて抽出された捕捉領域の方位角の範囲を示す。図９では、物体検出装置１００は、領域abstに基づいて物体領域を確定する。ただし、図９では、物体検出装置１００は、線分stと線分abとがそれぞれ対象物体の反対側面に対応するのではなく、垂直側面に対応すると推定する。
物体検出装置１００は、基準座標において、線分abを延長した直線と線分stを延長した直線とが交わる角度が0度に近い、つまり、線分abと線分stとが平行線に近い場合（例えば、図８を参照）、領域abstは、対象物体の側面のうち、対向する側面によって構成されていると推定する。一方、物体検出装置１００は、線分abを延長した直線と線分stを延長した直線とが交わる角度が90度に近い場合（例えば、図９を参照）、領域abstは、対象物体の側面のうち、垂直する側面によって構成されていると推定する。
また、本実施の形態では、ペアリング部１０６がレーダ装置ＡのグループGAに対する捜索領域を求める場合について説明した。なお、ペアリング部１０６は、レーダ装置ＢのグループGBに対する捜索領域を求めて、捜索領域に含まれるレーダ装置ＡのグループGAをペアリング対象のグループGBとペアリングしてもよい。または、ペアリング部１０６は、２つのレーダ装置の双方のグループに対して捜索領域、及び、ペアとなるグループをそれぞれ求め、更に双方の結果を統合して、同一対象物体に対応するグループのペアを求めてもよい。
また、本実施の形態では、２つのレーダ装置Ａ、Ｂを用いる場合について説明したが、３つ以上のレーダ装置を用いてもよい。
（実施の形態２）
図１０は、本実施の形態に係る物体検出装置３００の主要構成と、レーダ装置Ａ、Ｂと、監視システム２００との接続関係を示すブロック図である。図１０において、図２と共通する構成には、図２と同一の符号を付して詳細な説明を省略する。実施の形態１（図２）と比較すると、図１０に示す物体検出装置３００には、移動速度算出部３０１が新たに追加される。また、物体判別部３０２は、実施の形態１に係る物体検出装置１００の物体判別部１０８とは異なる動作を行う。
物体検出装置３００において、移動速度算出部３０１は、物体領域算出部１０７で求めた物体領域に基づいて、物体上の異なる位置に対応する全ての測定値（例えば、距離、方位角、反射強度、ドップラ値等）を算出する。そして、移動速度算出部３０１は、全てまたは一部の測定値を利用して、物体の移動速度を求める。つまり、移動速度算出部３０１は、物体領域算出部１０７で算出された対象物体領域に含まれる、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂの各々に対応する捕捉領域の測定値を用いて、対象物体領域に対応する物体全体の移動速度を算出する。なお、物体全体とは、例えば、対象物体が車両の場合、車両本体と、車両の車輪とでは速度が異なるが、本開示では、車両本体の速度を物体全体の移動速度として算出する。
具体的に、移動速度算出部３０１は、物体平面Ｓ（ｘｙ平面）のx方向における分量Vxおよびｙ方向における分量Vyを求める。
ここで、レーダ装置Ａの測定値（方位角、ドップラ値、測定値のインデックス）を（θｉ,Ｖｓ,ｉ）とし（ただし、ｉ＝１〜ｍ）、レーダ装置Ｂの測定値を（θｉ,Ｖｓ,ｉ）とする（ただし、ｉ＝ｍ＋１〜ｍ＋ｎ）。上記ｍ＋ｎ個の測定値は、同一の対象物体Ｔの異なる反射点に対応する。対象物体Ｔの実際の速度（Ｖｘ,Ｖｙ）は、以下の式（１）から求められる。
Figure 2017125802
上記式（１）において、Ｖｘは、ｘｙ平面におけるｘ軸方向の速度であり、Ｖｙは、ｘｙ平面におけるｙ軸方向の速度である。上記式（１）については、文献（Florian Folster and Hermann Rohling, Lateral velocity estimation based on automotive radar sensors, International Conference on Radar 2006.）を参照されたい。
物体判別部３０２は、実施の形態１に係る物体判別部１０８が求めた物体領域の特徴に加えて、移動速度算出部３０１において求められた物体の移動速度の特徴に基づいて、対象物体Ｔの位置、大きさ、形状、種別（例えば、大型車両、小型車両、二輪車、又は、歩行者）を判別する。
このように、本実施の形態によれば、物体検出装置３００は、対象物体の物体領域以外にも、対象物体の平面上における移動速度も算出する。そして、物体検出装置３００は、物体領域および移動速度に基づいて対象物体に対する判別処理を行う。物体検出装置３００では、物体の判別精度および物体の動きを把握する性能を向上できる。また、本実施の形態では、物体上の複数の測定値を利用して物体の判別処理を行うので、特許文献１と比較して、測定値誤差の影響を軽減して物体全体の速度を精度良く算出できる。
（実施の形態３）
図１１は、本実施の形態に係る物体検出装置４００の主要構成と、レーダ装置Ａ、Ｂと、監視システム２００との接続関係を示すブロック図である。図１１において、図２と共通する構成には、図２と同一の符号を付して詳細な説明を省略する。実施の形態１（図２）と比較すると、図１１に示す物体検出装置４００には、地点モデル保存部４０１が新たに追加される。また、物体判別部４０２は、実施の形態１に係る物体検出装置１００の物体判別部１０８とは異なる動作を行う。
物体検出装置４００において、地点モデル保存部４０１は、各レーダ装置の検出対象領域（例えば、交差点領域）の各地点に対して、対象物体の特徴量をモデル化した地点モデルを記憶する。つまり、地点モデル保存部４０１は、基準座標の１つ以上の地点において、各レーダ装置よって異なる対象物体の特徴量（例えば、サイズ、形状、または反射強度）をモデル化した地点モデルを予め保存する。
図１２Ａおよび図１２Ｂは、基準座標の異なる地点での中型車Ｖのレーダにより測定される特徴量の一例を示す。図１２ＡはＡ地点において中型車ＶがＹ軸方向に進行する状態を示し、図１２ＢはＢ地点において中型車ＶがＸ軸方向に進行する状態を示す。図１２Ａ、図１２Ｂでは、同一の中型車Ｖであっても、Ａ地点およびＢ地点では、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂの各々において検出される測定値が異なる。すなわち、同一の物体でも地点によってレーダの特徴量が異なる。地点モデル保存部４０１は、例えば、Ａ地点、Ｂ地点を含む複数の地点での対象物体にそれぞれ対応する地点モデルを事前に取得し保存する。
なお、地点モデル保存部４０１に記憶される地点モデルとしては、特定の対象物体（例えば、中型車）に限定されず、地点モデル保存部４０１は、各種の対象物体（例えば、大型車、中型車、小型車、二輪車、及び、歩行者）の対応モデルを保存する。
物体判別部４０２は、物体領域算出部１０７で算出された物体領域の中心点の位置および物体領域の向きに基づいて、当該物体領域の所在地点を特定する。物体判別部４０２は、算出された物体領域の所在地点に対応する地点モデルと、算出された物体領域の特徴とを照合して、対象物体Ｔの特徴（位置、大きさ、形状、種別など）を判別する。
本実施の形態では、物体検出装置４００は、レーダ装置Ａ、Ｂの検出対象領域における地点モデルを予め取得し、地点モデルと、検出された物体領域の特徴とを照合して、物体の判別処理を行う。物体検出装置４００は、各地点において想定される物体の状態に応じて判別処理を精度良く行うことができる。
なお、本実施の形態では、実施の形態１を拡張した場合について説明したが、本実施の形態は、実施の形態２と組み合わせて適用してもよい。
（実施の形態４）
図１３は、本実施の形態に係る物体検出装置５００の主要構成と、レーダ装置Ａ、Ｂと、監視システム２００との接続関係を示すブロック図である。図１３において、図２と共通する構成には、図２と同一の符号を付して詳細な説明を省略する。実施の形態１（図２）と比較すると、図１３に示す物体検出装置５００には、物体高度設定部５０１および位置調整部５０２が新たに追加される。また、物体判別部５０３は、実施の形態１に係る物体検出装置１００の物体判別部１０８とは異なる動作を行う。
また、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂは、高度を測定する機能を有さないレーダ装置である。
物体検出装置５００において、物体高度設定部５０１は、レーダ装置Ａおよびレーダ装置Ｂの各々に対応する補足領域に対して、仮の高度（以下、「設定高度」と呼ぶ）を設定する。例えば、物体高度設定部５０１は、物体検出装置５００の検出対象である物体がとりうる高度の範囲を均等に分割して得られる複数の候補値を順に設定高度として設定してもよい。
または、物体高度設定部５０１は、対象物体の種類が限定される場合、対象物体の種類における複数の候補値を順に設定高度として設定してもよい。物体高度設定部５０１は、デフォルトで設定された高度での物体判別部５０３における判別結果（物体の種別）に基づいて、対象物体の種類を特定すればよい。
位置調整部５０２は、物体高度設定部５０１で設定された設定高度に基づいて、空間位置変換部１０５から出力される捕捉領域の各グループの測定値（距離測定値）から、当該グループの地面位置（つまり、高度＝０の位置）を算出する。
図１４は、レーダ装置Ａの測定値と対象物体の高度との関係を示す。図１４では、対象物体Ｔに対するレーダ装置Ａの距離測定値d1、d2を示す。距離測定値d1が高度０に対応し、距離測定値d2が高度hに対応する。図１４では、高い高度に対応する距離測定値が、低い高度に対応する距離測定値よりも値が小さい（d2＜d1が成立する）。
高度を測定する機能を有さないレーダ装置にとって対象物体Ｔの高度は未知である。このため、レーダ装置では、距離測定値に対応する高度の真値は不明である。よって、レーダ装置での測定値に対応する高度を異なる値に仮定することによって、仮定した高度に応じて測定値から推算される物体の地面位置も変わる。例えば、d2＜d1、高度を測定する機能を有さないレーダ装置での距離測定値d2、距離測定値d2に対応する高度をh、と仮定した場合、距離測定値d2（高度=h）に対応する地面位置は、距離測定値d1に対応する位置が算出される。一方、d2＜d1、高度を測定する機能を有さないレーダ装置での距離測定値d2、距離測定値d2に対応する高度を0、と仮定した場合（図示せず）、距離測定値d2（高度=0）が地面位置となるため、距離測定値d1よりもレーダ装置に近くなる。
このようにして、位置調整部５０２は、物体高度設定部５０１で設定された設定高度に応じて、捕捉領域の各グループの地面位置を算出（調整）する。つまり、位置調整部５０２より後段の処理は、調整後の地面位置での各グループの距離測定値を用いた処理となる。また、図１３に示す物体検出装置５００において、位置調整部５０２、ペアリング部１０６、物体領域算出部１０７および物体判別部５０３は、物体高度設定部５０１で設定される複数の設定高度に対して、物体検出処理を繰り返し行う。
図１５Ａ〜図１５Ｄは、設定高度を変化させた場合、物体領域算出部１０７で算出される物体領域abstの地面位置の一例を示す。
図１５Ａ〜図１５Ｄは、測定値に対応する高度を、0、h1、h2、h3（0＜h1＜h2＜h3）と、それぞれ仮定した場合、位置調整部５０２で算出される各捕捉領域のグループの位置を示す。なお、図１５Ａ〜１５Ｄに示す対象物体Ｔの位置は、実際の地面位置を示す。また、図１５Ａ〜図１５Ｄに示す一例では、測定値の高度の真値をh2（図１５Ｃに対応）とする。
図１５Ａ（設定高度：0）では、位置調整部５０２で算出される各捕捉領域のグループの位置は対象物体Ｔの実際の位置よりもレーダ装置Ａ、Ｂにそれぞれ近く推算される。このため、図１５Ａでは、物体領域算出部１０７で算出される物体領域abstの面積は、実際の対象物体Ｔの面積よりも大きい。
図１５Ｂでは、設定高度h1は実際の高度h2よりもやや低い。位置調整部５０２で算出される各捕捉領域のグループの位置は、対象物体Ｔの実際の位置よりもレーダ装置Ａ、Ｂにそれぞれ近く推算される。図１５Ｂでは、物体領域算出部１０７で算出される物体領域abstの面積は、図１５Ａでの物体領域abstの面積よりは小さいものの、実際の対象物体Ｔの面積よりもやや大きい。
図１５Ｃでは、設定高度h2は、実際の対象物体の測定値に対応する高度と同じである。位置調整部５０２で算出される各捕捉領域のグループの位置は、対象物体Ｔの実際の位置とほぼ一致する。このため、図１５Ｃでは、物体領域算出部１０７で算出される物体領域abstの面積は、実際の対象物体Ｔの面積とほぼ同じ値になる。
図１５Ｄでは、設定高度h3は、実際の高度よりも過度に高い。位置調整部５０２で算出される各捕捉領域のグループの位置は、対象物体Ｔの実際の位置よりもレーダ装置Ａ、Ｂからそれぞれ遠く推算される。また、レーダ装置Ａから求まる点ａ，ｂ位置と、レーダ装置Ｂから求まる点ｓ，ｔの位置とが逆転する。よって、設定高度の最大値は、ａ，ｂの位置とｓ，ｔの位置とが逆転しない範囲内に限定すればよい。
図１５Ａ〜図１５Ｄに示すように、設定高度ｈが高く設定されることによって、２つのレーダ装置Ａ、Ｂでそれぞれ検出される捕捉領域のグループの位置が近づき、物体領域算出部１０７で算出される物体領域の面積が小さくなる。ただし、設定高度ｈが過度に高く設定された場合、レーダ装置Ａ、Ｂでそれぞれ検出される捕捉領域のグループの位置関係が逆転する。
物体判別部５０３は、対象物体Ｔの種別（例えば、車両、バイク、自転車、歩行者）毎に、地面位置の面積に関する代表値を予め保持している。例えば、代表値として、対象物体毎の高度と地面位置の面積との比率を用いてもよい。
物体判別部５０３は、物体高度設定部５０１で設定される複数の設定高度の値と、物体領域算出部１０７で算出される対象物体領域の面積の値とを用いて、保持している代表値に対応する値（例えば、高度と地面位置の面積との比率）を算出する。
物体判別部５０３は、算出した値と、予め保持している各種別の対象物体の代表値とを比較する。例えば、物体判別部５０３は、物体領域算出部１０７で算出された物体領域の面積が指定範囲内であり、設定高度値と物体領域の面積値との比率が対象物体の代表値に最も近い結果となる設定高度（例えば、図１５Ａ〜図１５Ｄでは、図１５Ｃの設定高度h2）を選択し、対象物体領域の面積と高度を確定する。
このように、本実施の形態では、物体検出装置５００は、レーダ装置Ａに対応する複数のグループに含まれる捕捉領域およびレーダ装置Ｂに対応する複数のグループに含まれる捕捉領域に対して、高度の候補値を設定する物体高度設定部５０１と、設定された高度の候補値に応じて、各捕捉領域の地面位置における位置を推定する位置調整部５０２と、を具備し、物体領域算出部１０７は、地面位置における対象物体領域を算出し、物体判別部５０３は、複数の対象物体候補に対する地面位置での面積に関する代表値を予め保持し、高度の候補値の各々について、算出された対象物体領域の面積に関する値と、代表値とを比較して、代表値に最も近い値に対応する高度の候補値を、対象物体の高度とする。
本実施の形態は、対象物体の高度を測定する機能を有さないレーダ装置を使用する場合でも、物体検出装置５００は、対象物体の高度を推定することができ、かつ、対象物体領域を精度良く推定することができる。本実施の形態は、レーダ装置の測定値が物体の高度によって変動する場合に有効である。
以上、本開示の各実施の形態について説明した。
上記各実施形態では、本開示はハードウェアを用いて構成する例にとって説明したが、本開示はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。
また、上記各実施形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。集積回路は、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックを制御し、入力端子と出力端子を備えてもよい。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサを用いて実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＬＳＩ内部の回路セルの接続又は設定を再構成可能なリコンフィギュラブル プロセッサ（Reconfigurable Processor）を利用してもよい。
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックを集積化してもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
本開示の物体検出装置は、第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出する第１捕捉領域抽出部と、第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出する第２捕捉領域抽出部と、第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成する第１グループ形成部と、第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成する第２グループ形成部と、１つ以上の第１グループと、１つ以上の第２グループと、第１のレーダ装置と、第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、第１のレーダ装置の位置と、第２のレーダ装置の位置と、各第１グループの大きさとに基づいて、１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを各第１グループに対してペアリングするペアリング部と、各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出する物体領域算出部と、各対象物体領域に基づいて、各対象物体を判別する物体判別部と、を具備する構成を採る。
本開示の物体検出装置において、ペアリング部は、第１のレーダ装置を基準として、各第１グループの大きさを示す第１の線分をそれぞれ算出し、各第１の線分の中点と第２のレーダ装置との間に捜索領域に設定し、１つ以上の第２のグループから捜索領域と少なくとも一部が重複するグループを、ペアリング対象グループとして選択する。
本開示の物体検出装置において、各対象物体領域に含まれる１つ以上の第１捕捉領域の測定値および１つ以上の第２捕捉領域の測定値を用いて、各対象物体領域の移動速度を算出する移動速度算出部、を更に具備し、物体判別部は、各対象物体領域、及び、各対象物体領域の移動速度に基づいて、各対象物体を判別する。
本開示の物体検出装置において、第１の座標系の１つ以上の地点において、第１のレーダ装置および第２のレーダ装置によって検出される１つ以上の対象物体の特徴をモデル化した地点モデルを予め保存する地点モデル保存部、を更に具備し、物体判別部は、地点モデルと、各対象物体領域の特徴とを照合して、対象物体の種別を判別する。
本開示の物体検出装置において、１つ以上の第１グループに含まれる１つ以上の第１捕捉領域および１つ以上の第２グループに含まれる１つ以上の第２捕捉領域に対して、１つ以上の対象物体の高度の候補値を設定する物体高度設定部と、設定された１つ以上の対象物体の高度の候補値に応じて、１つ以上の第１グループに含まれる１つ以上の第１捕捉領域の第１座標上での位置および１つ以上の第２グループに含まれる１つ以上の第２捕捉領域の第１座標上での位置を推定する位置調整部と、を更に具備し、物体領域算出部は、推定された１つ以上の第１捕捉領域の第１座標上での位置及び推定された１つ以上の第２捕捉領域の第１座標上での位置を用いて、対象物体領域の第１座標上での位置を算出し、物体判別部は、１つ以上の対象物体の第１座標上での位置における１つ以上の対象物体の面積に関する第１の値を予め保持し、１つ以上の対象物体の高度の候補値の各々について、対象物体領域の面積を算出し、各算出した対象物体領域の面積のうち、第１の値に最も近い面積をもつ対象物体の高度を、１つ以上の対象物体の高度として判断する。
本開示の物体検出方法は、第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出し、第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出し、第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成し、第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成し、１つ以上の第１グループと、１つ以上の第２グループと、第１のレーダ装置と、第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、第１のレーダ装置の位置と、第２のレーダ装置の位置と、各第１グループの大きさとに基づいて、１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを各第１グループに対してペアリングし、各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出し、各対象物体領域に基づいて、各対象物体を判別する。
本開示は、道路インフラシステムに用いるのに好適である。インフラシステムに用いる場合、道路および交差点にいる歩行者、二輪車、車両を検出することによって、交通状況を監視し、インフラシステムを制御し、車両運転者に情報伝達することができるため、交通量の管理と交通事故の回避を行うことを実現できる。
１００，３００，４００，５００ 物体検出装置
１０１，１０２ 捕捉領域抽出部
１０３，１０４ グループ形成部
１０５ 空間位置変換部
１０６ ペアリング部
１０７ 物体領域算出部
１０８，３０２，４０２，５０３ 物体判別部
２００ 監視システム
３０１ 移動速度算出部
４０１ 地点モデル保存部
５０１ 物体高度設定部
５０２ 位置調整部

Claims (6)

  1. 第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出する第１捕捉領域抽出部と、
    第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、前記１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出する第２捕捉領域抽出部と、
    前記第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成する第１グループ形成部と、
    前記第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成する第２グループ形成部と、
    前記１つ以上の第１グループと、前記１つ以上の第２グループと、前記第１のレーダ装置と、前記第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、
    前記第１のレーダ装置の位置と、前記第２のレーダ装置の位置と、前記各第１グループの大きさとに基づいて、前記１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを前記各第１グループに対してペアリングするペアリング部と、
    前記各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出する物体領域算出部と、
    前記各対象物体領域に基づいて、前記各対象物体を判別する物体判別部と、
    を具備する物体検出装置。
  2. 前記ペアリング部は、
    前記第１のレーダ装置を基準として、前記各第１グループの大きさを示す第１の線分をそれぞれ算出し、
    前記各第１の線分の中点と前記第２のレーダ装置との間に捜索領域に設定し、
    前記１つ以上の第２のグループから前記捜索領域と少なくとも一部が重複するグループを、前記ペアリング対象グループとして選択する、
    請求項１に記載の物体検出装置。
  3. 前記各対象物体領域に含まれる前記１つ以上の第１捕捉領域の測定値および前記１つ以上の第２捕捉領域の測定値を用いて、前記各対象物体領域の移動速度を算出する移動速度算出部、を更に具備し、
    前記物体判別部は、前記各対象物体領域、及び、前記各対象物体領域の移動速度に基づいて、前記各対象物体を判別する、
    請求項１に記載の物体検出装置。
  4. 前記第１の座標系の１つ以上の地点において、前記第１のレーダ装置および前記第２のレーダ装置によって検出される前記１つ以上の対象物体の特徴をモデル化した地点モデルを予め保存する地点モデル保存部、を更に具備し、
    前記物体判別部は、前記地点モデルと、前記各対象物体領域の特徴とを照合して、前記対象物体の種別を判別する、
    請求項１に記載の物体検出装置。
  5. 前記１つ以上の第１グループに含まれる前記１つ以上の第１捕捉領域および前記１つ以上の第２グループに含まれる前記１つ以上の第２捕捉領域に対して、前記１つ以上の対象物体の高度の候補値を設定する物体高度設定部と、
    前記設定された１つ以上の対象物体の高度の候補値に応じて、前記１つ以上の第１グループに含まれる前記１つ以上の第１捕捉領域の前記第１座標上での位置および前記１つ以上の第２グループに含まれる前記１つ以上の第２捕捉領域の前記第１座標上での位置を推定する位置調整部と、を更に具備し、
    前記物体領域算出部は、前記推定された１つ以上の第１捕捉領域の前記第１座標上での位置及び前記推定された１つ以上の第２捕捉領域の前記第１座標上での位置を用いて、前記対象物体領域の前記第１座標上での位置を算出し、
    前記物体判別部は、
    前記１つ以上の対象物体の前記第１座標上での位置における前記１つ以上の対象物体の面積に関する第１の値を予め保持し、
    前記１つ以上の対象物体の高度の候補値の各々について、前記対象物体領域の面積を算出し、前記各算出した対象物体領域の面積のうち、前記第１の値に最も近い面積をもつ対象物体の高度を、前記１つ以上の対象物体の高度として判断する、
    請求項１に記載の物体検出装置。
  6. 第１のレーダ装置に対応する複数の第１単位領域から、１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第１捕捉領域を抽出し、
    第２のレーダ装置に対応する複数の第２単位領域から、前記１つ以上の対象物体がそれぞれ存在すると推定される１つ以上の第２捕捉領域を抽出し、
    前記第１捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第１グループを形成し、
    前記第２捕捉領域を少なくとも１つ含む１つ以上の第２グループを形成し、
    前記１つ以上の第１グループと、前記１つ以上の第２グループと、前記第１のレーダ装置と、前記第２のレーダ装置とを含む第１の座標系において、
    前記第１のレーダ装置の位置と、前記第２のレーダ装置の位置と、前記各第１グループの大きさとに基づいて、前記１つ以上の第２グループからペアリング対象グループを前記各第１グループに対してペアリングし、
    前記各ペアリングされた第１グループと第２グループとを用いて、対象物体領域を算出し、
    前記各対象物体領域に基づいて、前記各対象物体を判別する、
    物体検出方法。
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