JP2018005390A - 物体追跡方法及び物体追跡装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる物体追跡方法及び物体追跡装置を提供する。【解決手段】物体追跡装置１００は、移動体の周囲の物体を検出する物体検出部１０と、物体のパラメータのうち、位置、大きさ、移動方向の時間変化を算出する時間変化算出部２１と、を備え、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が物体を同一と判定する第一所定値以上であり、その他のパラメータのうち、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が物体を同一と判定する第二所定値未満である時、物体は同一であると判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、物体追跡方法及び物体追跡装置に関する。

従来より、自車周囲に存在する物体を追跡する技術が知られている（特許文献１）。特許文献１は、物体の奥行きや横幅の時間変化を用いて、排ガスや霧等の浮遊物が物体に含まれているか否かを判定する。

特開２０１４−９３０２８号公報

しかしながら、特許文献１は、物体に含まれる浮遊物は判定できるものの、浮遊物によって隠蔽された物体の追跡を続行することができなくなるおそれがある。

本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる物体追跡方法及び物体追跡装置を提供することである。

本発明の一態様に係る物体追跡方法は、物体のパラメータのうち、位置、大きさ、移動方向を検出し、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が物体を同一と判定する第一所定値以上であり、その他のパラメータのうち、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が物体を同一と判定する第二所定値未満である時、物体は同一であると判定する。

本発明によれば、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

図１は、本発明の第１実施形態に係る物体追跡装置の構成図である。 図２Ａは、本発明の第１実施形態に係る物体追跡装置が検出する物体の各パラメータを説明する図である。 図２Ｂは、本発明の第１実施形態に係る物体追跡装置が検出する物体の各パラメータを説明する図である。 図３は、物体の各パラメータの時間変化を説明する図である。 図４は、本発明の第１実施形態に係る物体追跡装置による物体の同一判定方法を説明する図である。 図５Ａは、物体の位置の時間変化を示すグラフである。 図５Ｂは、物体の大きさの時間変化を示すグラフである。 図５Ｃは、物体の移動方向の時間変化を示すグラフである。 図６は、物体の大きさの時間変化を説明する図である。 図７は、物体の大きさの重みと時間変化の関係を示すグラフである。 図８は、物体の大きさの時間変化を示すグラフである。 図９は、物体の位置及び大きさの時間変化を説明する図である。 図１０は、物体の大きさの時間変化を示すグラフである。 図１１は、本発明の第１実施形態に係る物体追跡装置の動作例を説明するフローチャートである。 図１２は、本発明の第２実施形態に係る物体追跡装置の構成図である。 図１３は、直線道路における物体の移動方向の時間変化を説明する図である。 図１４は、物体の移動方向の時間変化を示すグラフである。 図１５は、カーブにおける物体の移動方向の時間変化を説明する図である。 図１６は、物体の移動方向の時間変化を示すグラフである。 図１７は、本発明の第２実施形態に係る物体追跡装置の動作例を説明するフローチャートである。 図１８は、本発明の第３実施形態に係る物体追跡装置の構成図である。 図１９は、本発明の第３実施形態に係る物体追跡装置の動作例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

［第１実施形態］
図１を参照して第１実施形態に係る物体追跡装置１００について説明する。図１に示すように、物体追跡装置１００は、物体検出部１０と、コントローラ２０とを備える。

物体検出部１０は、周期的に自車周囲の物体を検出するセンサであって、例えばレーザレンジファインダーである。レーザレンジファインダーは、自車周囲（例えば３０ｍ以内）に存在する物体（歩行者、自転車、二輪車、他車両など）を検出する。より詳しくは、レーザレンジファインダーは、レーザ光をある角度範囲内で走査し、その時の反射光を受光して、レーザ発射時点と反射光の受光時点との時間差を検出する。これにより、レーザレンジファインダーは、自車両に対する物体の相対距離や相対速度、物体の移動方向などを検出する。物体検出部１０は、検出した物体の情報をコントローラ２０に出力する。なお、物体検出部１０として、赤外線センサや超音波センサ、カメラなどを用いてもよい。

コントローラ２０は、物体検出部１０から取得したデータを処理する回路であり、例えばＩＣ、ＬＳＩ等により構成される。コントローラ２０は、これを機能的に捉えた場合、時間変化算出部２１と、重み変更部２２と、物体追跡部２３とに分類することができる。

時間変化算出部２１は、現在検出された物体のパラメータと、過去に検出された物体のパラメータとを用いて、物体のパラメータの時間変化を算出する。第１実施形態において、物体のパラメータは、物体の位置、物体の大きさ、物体の移動方向である。以下、これらを物体の各パラメータとよぶ。時間変化算出部２１は、算出した物体の各パラメータの時間変化を重み変更部２２に出力する。

重み変更部２２は、時間変化算出部２１から取得した時間変化に基づいて、初期の重み設定値から重みを変更する。第１実施形態において、重みは、物体が同一か否かを判定するために用いる閾値を変更する指標である。重みには、物体の位置の重みＷ１、物体の大きさの重みＷ２、物体の移動方向の重みＷ３がある。以下の記載では、位置の重みＷ１と表現したり、単に重みＷ１と表現することがある。第１実施形態では、初期の重み設定値を、位置の重みＷ１を１．０、大きさの重みＷ２を０．８、移動方向の重みＷ３を０．６として説明する。重み変更部２２は、変更した重みＷ１〜Ｗ３を物体追跡部２３に出力する。

物体追跡部２３は、重み変更部２２から取得した重みＷ１〜Ｗ３を用いて、物体が同一か否かを判定する。また、物体追跡部２３は、物体に識別番号を付与して物体を追跡する。

次に、図２Ａ及び図２Ｂを参照して、物体検出部１０が検出する物体の各パラメータについて説明する。図２Ａ及び図２Ｂに示すように、物体検出部１０は、自車両Ｍ１の前方に存在する他車両Ｍ２の各パラメータを検出する。より詳しくは、物体検出部１０は、他車両Ｍ２の車両前後方向の長さＬと、他車両Ｍ２の車幅方向の幅Ｗと、他車両Ｍ２の移動方向を検出する。第１実施形態では、長さＬは、他車両Ｍ２の大きさを示す。また、幅Ｗの中心位置は、他車両Ｍ２の位置Ｐを示す。

次に、図３を参照して、物体の各パラメータの時間変化について説明する。図３に示すように、時間変化算出部２１は、時刻Ｔにおいて検出された他車両Ｍ２の各パラメータと、時刻Ｔ＋１において検出された他車両Ｍ２の各パラメータとの差分を算出する。図３に示す例では、他車両Ｍ２の大きさＬ、位置Ｐ、移動方向に変化がないため、各パラメータの差分は０となる。ただし、センサには計測誤差があるため、差分が０にならない場合もあるが、図３に示す例では計測誤差は考慮しない。

次に、図４、図５Ａ〜５Ｃを参照して、物体の同一判定方法を説明する。図４に示すように、時刻Ｔにおいて、物体検出部１０は、物体３０を検出する。次に、物体追跡部２３は、物体３０の位置情報や速度情報などを用いて、時刻Ｔ＋１における物体３０の位置を予測する。物体追跡部２３が予測した位置を予測位置４０とする。なお、図示は省略するが、物体検出部１０は、物体３０の大きさ及び移動方向も検出する。

次に、時刻Ｔ＋１において、物体検出部１０は、物体３０を再度検出する。物体追跡部２３は、時刻Ｔ＋１において検出された物体３０の位置と、時刻Ｔにおいて予測した予測位置４０との関係を算出する。具体的には物体追跡部２３は、時刻Ｔ＋１においる物体３０の中心と予測位置４０の中心との距離ｄを算出し、距離ｄと閾値１とを比較する。閾値１については後述する。また、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における物体３０の大きさの時間変化と閾値２とを比較する。また、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における物体３０の移動方向の時間変化と閾値３とを比較する。なお、距離ｄは、物体３０の位置の時間変化に相当する。

閾値１〜３は、物体３０が同一か否かの判定に用いる値である。第１実施形態において、閾値１〜３は、重みＷ１〜Ｗ３を用いて（１）〜（３）式で表される。

閾値１＝０．５ｍ／Ｗ１＝０．５ｍ・・・（１）
閾値２＝０．５ｍ／Ｗ２＝０．６２５ｍ・・・（２）
閾値３＝±１°／Ｗ３＝±１．６７°・・・（３）
なお、閾値１〜３の算出に用いた数値は、物体の同一判定に用いる標準的な数値であり、これに限定されるものではなく、適宜変更できる。また、閾値１〜３は、物体を同一と判定する第一所定値及び第二所定値に相当する。

物体追跡部２３は、物体３０の各パラメータの時間変化のうち、一つでも閾値より小さいパラメータがあれば、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における物体３０は同一であると判定する。例えば、図４に示す例において、距離ｄが０．５ｍより大きく、物体３０の大きさの時間変化が０．６２５ｍより小さく、物体３０の移動方向の時間変化が１．６７°より小さいとする。この場合、物体３０の各パラメータの時間変化は、図５Ａ〜図５Ｃに示すグラフになる。図５Ａ〜図５Ｃに示すように、時刻Ｔ＋１において、位置の時間変化は閾値１より大きいものの、残りの２つのパラメータである大きさと移動方向は、それぞれ閾値２と閾値３より小さい。このように、物体３０の各パラメータの時間変化のうち、閾値以上となるパラメータ（位置）が存在していても、残りの二つのパラメータ（大きさ及び移動方向）が閾値より小さいため、物体追跡部２３、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における物体３０は同一であると判定する。

次に、図６を参照して、物体の大きさの時間変化について説明する。図６に示すように、物体検出部１０は、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１において、他車両Ｍ２の各パラメータを検出する。ここで、時刻Ｔ＋１において、他車両Ｍ２は他車両Ｍ３によって隠蔽されてしまい、精度よく他車両Ｍ２の大きさを取得できない場合ある。図６に示す例のように、時刻Ｔ１において長さＬ１は５ｍと検出されたのに対し、時刻Ｔ＋１において長さＬ２は２ｍと検出される場合がある。なお、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の位置Ｐと移動方向に変化はないものとする。この場合、他車両Ｍ２の大きさの時間変化は、５ｍから２ｍを減算し、３ｍとなる。物体追跡部２３は、この３ｍと閾値２とを比較する。３ｍは閾値２以上であるため、物体追跡部２３は、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２は同一物体でないと判定する場合がある。すなわち、他車両Ｍ３の隠蔽という外部要因により、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定ができない場合がある。

図６に示す例では、他車両Ｍ２の大きさの時間変化は３ｍであり、閾値２以上である。そのため、重み変更部２２は、図７に示すように、大きさの重みＷ２を０．８から０．１５に小さくする。なお、図７に示すグラフは、予め実験やシミュレーションを通じて求めることができる。また、図７に示すように、時間変化が大きくなるほど、重みＷ２は小さくなる。これは物体の大きさだけでなく、物体の位置、移動方向についても同様である。重みＷ２の変更により、上述した（２）式を用いると、図８に示すように、閾値２（０．６２５ｍ）は、閾値２’（３．３３ｍ）になる。これにより、他車両Ｍ２の大きさの時間変化（３ｍ）は閾値２’より小さくなり、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２は同一であると判定できる。このように外部要因により他車両Ｍ２のパラメータを精度よく検出できない場合でも、そのパラメータの重みを変更することにより、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定を行うことができる。なお、重みの差が大きいほど、閾値１〜３と、閾値１’〜３’との差は大きくなるため、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定を行うことができる。

次に、図９を参照して、物体の位置及び大きさの時間変化について説明する。図９に示すように、物体検出部１０は、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１において、他車両Ｍ２の各パラメータを検出する。ここで、時刻Ｔ＋１において、他車両Ｍ２は他車両Ｍ３によって隠蔽されてしまい、精度よく他車両Ｍ２の位置Ｐを取得できない場合ある。図９に示す例では、時刻Ｔ１において幅Ｗは２ｍであるが、時刻Ｔ＋１において幅Ｗが検出されなくなり、また、時刻Ｔ１において長さＬ１は５ｍと検出されたのに対し、時刻Ｔ＋１において長さＬ２は３ｍと検出されるため、車両前部の中心としていた位置Ｐは、車両側面の隠蔽された端部へ移動する。なお、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の移動方向に変化はないものとする。

この場合、他車両Ｍ２の位置Ｐの予測位置との距離ｄは、予測位置から縦方向で１ｍ、横方向で２ｍずれるので、２．２４ｍとなる。また、他車両Ｍ２の大きさの時間変化は、５ｍから３ｍを減算し、２ｍとなる。このように位置Ｐの予想位置との距離ｄは、閾値１以上であり、大きさの時間変化は、閾値２以上であるため、重み変更部２２は、予め設定されたデータに基づいて、位置の重みＷ１を１．０から０．２に小さくし、大きさの重みＷ２を０．８から０．２に小さくする。この変更により、図１０に示すように、閾値２（０．６２５ｍ）は閾値２’（２．５ｍ）になる。これにより、他車両Ｍ２の大きさの時間変化は、閾値２’より小さくなる。したがって、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２は同一であると判定できる。

次に、図１１に示すフローチャートを参照して、物体追跡装置１００の一動作例について説明する。このフローチャートは、例えばイグニッションスイッチがオンされたときに開始する。

ステップＳ１０１において、物体検出部１０は、自車周囲の物体を検出する。

ステップＳ１０３において、時間変化算出部２１は、現在検出されたデータが初期フレームか否かを判定する。現在検出されたデータが初期フレームの場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、処理がステップＳ１０５に進む。現在検出されたデータが初期フレームでない場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、処理がステップＳ１０７に進む。

ステップ１０５において、物体追跡部２３は、検出されたすべての物体に識別番号を付与する。

ステップ１０７において、時間変化算出部２１は、現在検出された物体の各パラメータと、過去に検出された物体の各パラメータとを用いて、物体の各パラメータの時間変化を算出する。

ステップ１０９において、重み変更部２２は、物体の各パラメータの時間変化が各閾値より小さいか否かを判定する。各パラメータの時間変化が各閾値より小さい場合（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、処理がステップＳ１１５に進む。一方、各パラメータのうち、一つでも時間変化が各閾値以上の場合（ステップＳ１０９でＮｏ）、処理がステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１１１において、重み変更部２２は、閾値以上の時間変化が算出されたパラメータの重みを変更する。

ステップＳ１１３において、重み変更部２２は、変更後の重みを用いて閾値１〜３のうち、該当する閾値を変更する。

ステップＳ１１５において、物体追跡部２３は、閾値１〜３（変更されていれば、変更後の閾値）を用いて物体が同一か否かを判定する。物体が同一の場合（ステップＳ１１５でＹｅｓ）、処理がステップＳ１１７に進む。一方、物体が同一でない場合（ステップＳ１１５でＮｏ）、処理がステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１１７において、物体追跡部２３は、前回付与した物体の識別番号を継続する。

ステップＳ１１９において、物体追跡装置１００は、イグニッションスイッチがオフか否かを判定する。イグニッションスイッチがオンの場合（ステップＳ１１９でＮｏ）、ステップＳ１０１に処理が戻る。イグニッションスイッチがオフの場合（ステップＳ１１９でＹｅｓ）、物体追跡装置１００は、一連の処理を終了する。

以上説明したように、第１実施形態に係る物体追跡装置１００によれば、以下の作用効果が得られる。

物体追跡装置１００は、物体の各パラメータを検出し、各パラメータの時間変化を算出する。物体追跡装置１００は、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が閾値（閾値１〜３のいずれか）以上であっても、その他のパラメータのうち、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が閾値（閾値１〜３のいずれか）未満である時、物体は同一であると判定する。これにより、他の物体による隠蔽やセンサの計測誤差などにより、一時的に一つのパラメータの時間変化が大きい場合であっても物体追跡装置１００は物体が同一と判定できるため、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

また、物体追跡装置１００は、各パラメータに重みＷ１〜Ｗ３を設定し、各パラメータの時間変化が各閾値（閾値１〜３のいずれか）以上の場合、該当するパラメータの重みを変更し、閾値（閾値１〜３のいずれか）を変更する。物体追跡装置１００は、重みが小さいほど、閾値（閾値１〜３のいずれか）を大きくする。これにより、各パラメータの時間変化が閾値（閾値１’〜３’のいずれか）より小さくなる確率が高まるため、物体追跡装置１００は、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

また、物体追跡装置１００は、時間変化が大きいパラメータほど、そのパラメータの重みを小さくする。これにより、パラメータの時間変化が閾値（閾値１’〜３’のいずれか）より小さくなる確率が高まるため、物体追跡装置１００は、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。パラメータの時間変化が大きい場合とは、例えば交差点において他車両の前を歩行者が通過する場合がある。歩行者によって他車両の大きさの時間変化が大きく変わる可能性があるが、このような場合、物体追跡装置１００は、大きさの重みＷ２を小さくすることにより、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

［第２実施形態］
次に、図１２を参照して、本発明の第２実施形態に係る物体追跡装置２００の構成について説明する。第２実施形態が、第１実施形態と異なる点は、物体追跡装置２００が地図情報取得部５０を備える点である。第１実施形態と重複する構成については符号を引用してその説明は省略することとし、以下、相違点を中心に説明する。

地図情報取得部５０は、道路情報を含む地図情報を取得する装置であり、例えばナビゲーション装置である。第２実施形態において地図情報とは、例えば曲率を含む道路構造、交通ルールなどである。地図情報取得部５０は、取得した地図情報を重み変更部２２に出力する。なお、地図情報取得部５０は、記憶媒体から地図情報を取得してもよいし、サーバから地図情報を取得してもよい。

次に、図１３及び図１４を参照して、直線道路における物体の移動方向の時間変化について説明する。図１３に示すように、物体検出部１０は、時刻Ｔ、時刻Ｔ＋１及び時刻Ｔ＋２において、他車両Ｍ２の各パラメータを検出する。図１３に示す例では、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は１．８°であり、時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は２．４°とあるとする。なお、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の位置Ｐと大きさに変化はないものとする。同様に時刻Ｔ＋１及び時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の位置Ｐと大きさに変化はないものとする。この場合、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は閾値３以上であり、時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化も閾値３以上である。

このとき、重み変更部２２は、地図情報取得部５０から地図情報を取得し、現在走行中の道路は直線道路であると認識する。直線道路において、他車両Ｍ２の移動方向が閾値３以上になることは通常考えにくいため、重み変更部２２は、センサの測定精度が低下したと判定し、移動方向の重みＷ３を０．６から０．４に小さくする。これにより、図１４に示すように、閾値３（１．６７°）は、閾値３’（２．５°）になる。そして、他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は、閾値３’より小さくなるため、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２、及び時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２は同一であると判定できる。このようにセンサの計測精度の低下によりパラメータを精度よく検出できない場合でも、重みを変更することにより、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定を行うことができる。

次に、図１５及び図１６を参照して、カーブにおける物体の移動方向の時間変化について説明する。図１５に示すように、物体検出部１０は、時刻Ｔ、時刻Ｔ＋１及び時刻Ｔ＋２において、他車両Ｍ２の各パラメータを検出する。図１５に示す例では、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は１．８°であり、時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は１．９°とあるとする。なお、時刻Ｔ及び時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の位置Ｐと大きさに変化はないものとする。同様に時刻Ｔ＋１及び時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の位置Ｐと大きさに変化はないものとする。この場合、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化は閾値３以上であり、時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２の移動方向の時間変化も閾値３以上である。

このとき、重み変更部２２は、地図情報取得部５０から地図情報を取得し、現在走行中の道路はカーブであると認識する。カーブにおいて、他車両Ｍ２の移動方向が閾値３以上になる可能性があり、図１３に示す例とは異なりセンサの計測精度低下の可能性は低い。そこで、重み変更部２２は、地図情報取得部５０から道路の曲率を取得し、他車両Ｍ２の移動方向の時間変化から道路の曲率の変化を減算し、移動方向の時間変化を再計算する。次に、重み変更部２２は、再計算後の時間変化が閾値３以上か否かを判定する。再計算後の時間変化が閾値３より小さい場合、重み変更部２２は、重みＷ３を変更しない。図１６に示すように、再計算後の時間変化は、閾値３より小さくなるため、物体追跡部２３は、時刻Ｔと時刻Ｔ＋１における他車両Ｍ２、及び時刻Ｔ＋１と時刻Ｔ＋２における他車両Ｍ２は同一であると判定できる。このように、地図情報に基づいて移動方向の時間変化を再計算することにより、物体追跡部２３は、センサの計測精度低下の影響や、道路に沿って走行するための時間変化を考慮することができる。これにより、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定を行うことができる。

次に、図１７に示すフローチャートを参照して、物体追跡装置２００の一動作例について説明する。このフローチャートは、例えばイグニッションスイッチがオンされたときに開始する。ただし、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０９，ステップＳ２１３〜ステップＳ２１９の動作はそれぞれ、図１１のステップＳ１０１〜１０９，ステップＳ１１３〜ステップＳ１１９の動作と同じであるため詳細な説明を省略し、相違点のみ説明する。

ステップＳ２１０において、重み変更部２２は、地図情報取得部５０から、地図情報を取得する。

ステップＳ２１１において、重み変更部２２は、地図情報に基づいて、パラメータの重みを変更するか否かを判定する。重み変更部２２がパラメータの重みを変更する場合（ステップＳ２１１でＹｅｓ）、処理がステップＳ２１３に進む。一方、重み変更部２２がパラメータの重みを変更しない場合（ステップＳ２１１でＮｏ）、処理がステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１２において、重み変更部２２は、地図情報に基づいてパラメータの時間変化を再計算する。

以上説明したように、第２実施形態に係る物体追跡装置２００によれば、以下の作用効果が得られる。

物体追跡装置２００は、道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて物体の移動方向の時間変化を再計算する。これにより、物体追跡装置２００は、センサの計測精度低下の影響や、道路に沿って走行するための時間変化を考慮することができる。これにより、物体追跡装置２００は、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

［第３実施形態］
次に、図１８を参照して、本発明の第３実施形態に係る物体追跡装置３００の構成について説明する。第３実施形態が、第１実施形態と異なる点は、物体追跡装置３００がコスト算出部２４を備える点である。第１実施形態と重複する構成については符号を引用してその説明は省略することとし、以下、相違点を中心に説明する。

コスト算出部２４は、各パラメータと重みを用いてコストファンクションＣを定義する。コストファンクションＣは、式（４）で表される。

Ｃ＝距離ｄ×重みＷ１＋ΔＬ×Ｗ２＋ΔＰ×Ｗ３
なお、ΔＬは大きさの時間変化であり、ΔＰは移動方向の時間変化である。コスト算出部２４は、式（４）に基づいてコストファンクションＣを算出する。

物体追跡部２３は、コストファンクションＣと閾値６とを比較し、物体が同一か否かを判定する。より詳しくは、物体追跡部２３は、コストファンクションＣが閾値６より小さい場合、物体は同一であると判定する。なお、閾値６は、３に設定されるが、これに限定されない。

コストファンクションＣを用いた物体同一判定には、２つの方法がある。一つは、すべてのパラメータの時間変化が各閾値より小さい場合に用いる方法である。もう一つは、少なくとも一つのパラメータの時間変化が各閾値以上の場合に用いる方法である。

最初に、すべてのパラメータの時間変化が各閾値より小さい場合に用いる方法について説明する。例えば、物体検出部１０が物体を検出した結果、距離ｄは２ｍ、物体の大きさの時間変化は０．１ｍ、移動方向の時間変化は０であるとする。この場合、コストファンクションＣは、式（４）から、２．０８となる。２．０８は閾値６より小さいため、物体追跡部２３は、物体は同一であると判定できる。

次に、少なくとも一つのパラメータの時間変化が各閾値以上の場合に用いる方法について説明する。例えば、物体検出部１０が物体を検出した結果、距離ｄは２ｍ、物体の大きさの時間変化は３ｍ、移動方向の時間変化は０であるとする。この場合、重み変更部２２は大きさの重みＷ２を０．８から０．１５に変更する。その結果、コストファンクションＣは、２．４５となる。２．４５は閾値６より小さいため、物体追跡部２３は、物体は同一であると判定できる。なお、重みＷ２を変更しない場合は、コストファンクションＣは、４．４となってしまい、物体は同一ではないと判定されることになる。

次に、図１９に示すフローチャートを参照して、物体追跡装置３００の一動作例について説明する。このフローチャートは、例えばイグニッションスイッチがオンされたときに開始する。ただし、ただし、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０５，ステップＳ３０７〜ステップＳ３１１、ステップＳ３１７〜ステップＳ３１９の動作はそれぞれ、図１１のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５，ステップＳ１０７〜ステップＳ１１１、ステップＳ１１７〜ステップＳ１１９の動作と同じであるため詳細な説明を省略し、相違点のみ説明する。

ステップＳ３０６において、コスト算出部２４は、各パラメータと重みを用いてコストファンクションＣを定義する。

ステップＳ３１３において、コスト算出部２４は、ステップＳ３０６で定義されたコストファンクションＣを計算する。

ステップＳ３１５において、物体追跡部２３は、コストファンクションＣと閾値６とを用いて物体が同一か否かを判定する。物体が同一の場合（ステップＳ３１５でＹｅｓ）、処理がステップＳ３１７に進む。一方、物体が同一でない場合（ステップＳ３１５でＮｏ）、処理がステップＳ３０５に進む。

以上説明したように、第３実施形態に係る物体追跡装置３００によれば、以下の作用効果が得られる。

物体追跡装置３００は、各パラメータと重みを用いて定義したコストファンクションＣを用いて物体が同一か否かを判定するため、ロバスト性に優れた物体追跡が可能になる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

第２実施形態において、重み変更部２２は、地図情報に基づいて物体の移動方向の時間変化を再計算したが、これに限られない。例えば、重み変更部２２は、自車周囲に存在する他車両の移動方向に基づいて物体の移動方向の時間変化を再計算してもよい。地図情報が取得できない場合でも安定して追跡できた他車両の移動方向を参考するため、重み変更部２２は、物体の移動方向の時間変化の精度よく再計算できる。これにより、物体追跡部２３は、ロバスト性に優れた同一判定を行うことができる。

なお、上述の実施形態の各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

１００、２００、３００ 物体追跡装置
１０ 物体検出部
２０ コントローラ
２１ 時間変化算出部
２２ 重み変更部
２３ 物体追跡部
２４ コスト算出部
５０ 地図情報取得部

Claims (6)

1. 移動体の周囲の物体を検出するセンサと、前記物体のパラメータのうち、位置、大きさ、移動方向を用いて前記物体が同一か否かを判定するコントローラと、を備えた物体追跡装置の物体追跡方法であって、
   少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が前記物体を同一と判定する第一所定値以上であり、その他のパラメータのうち、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が前記物体を同一と判定する第二所定値未満である時、前記物体は同一であると判定することを特徴とする物体追跡方法。
2. 前記パラメータのそれぞれに重みを設定し、前記重みが小さいほど、前記第一所定値および、前記第二所定値を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の物体追跡方法。
3. 前記時間変化が大きいパラメータほど、そのパラメータの重みを小さくすることを特徴とする請求項２に記載の物体追跡方法。
4. 前記移動体が走行する道路情報に基づいて前記移動方向の時間変化を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体追跡方法。
5. 前記移動体の周囲に存在する他の移動体の移動方向に基づいて前記移動方向の時間変化を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体追跡方法。
6. 移動体の周囲の物体を検出するセンサと、
   前記物体のパラメータのうち、位置、大きさ、移動方向の時間変化を算出するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が前記物体を同一と判定する第一所定値以上であり、その他のパラメータのうち、少なくともいずれか一つのパラメータの時間変化が前記物体を同一と判定する第二所定値未満である時、前記物体は同一であると判定することを特徴とする物体追跡装置。
   
   
   
   
   

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