JP2018124209A - レーダ装置および物標検知方法 - Google Patents

レーダ装置および物標検知方法 Download PDF

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Abstract

【課題】物標の追跡失敗確率を低減することができるレーダ装置および物標検知方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係るレーダ装置は、検知部と、速度導出部と、領域設定部と、判定部とを備える。検知部は、物標を検知する検知処理を所定周期で行う。速度導出部は、今回の検知処理で検知された物標の速度を導出する。領域設定部は、今回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回の検知処理で検知される予測領域の形状を速度導出部によって導出される速度に応じて変化させて設定する。判定部は、領域設定部によって設定された予測領域内で今回の検知処理によって検知された物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する。【選択図】図１

Description

開示の実施形態は、レーダ装置および物標検知方法に関する。
従来、レーダ装置は、物標を検知する検知処理を所定周期で行うことにより、検知した物標を継続して追跡する。かかるレーダ装置は、今回の検知処理で検知した物標が次回の検知処理で検知される予測領域を設定し、予測領域内で次回の検知処理により検知される物標を今回の検知処理で検知された物標と同一の物標と判定する（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１０−３８７０６号公報
しかしながら、従来のレーダ装置は、物標の追跡に失敗することがある。実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の追跡失敗確率を低減することができるレーダ装置および物標検知方法を提供することを目的とする。
実施形態の一態様に係るレーダ装置は、検知部と、速度導出部と、領域設定部と、判定部とを備える。前記検知部は、物標を検知する検知処理を所定周期で行う。前記速度導出部は、今回の前記検知処理で検知された物標の速度を導出する。前記領域設定部は、今回の前記検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回の前記検知処理で検知される予測領域の形状を前記速度導出部によって導出される前記速度に応じて変化させて設定する。前記判定部は、前記領域設定部によって設定された前記予測領域内で今回の前記検知処理によって検知された物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する。
実施形態の一態様に係るレーダ装置および物標検知方法によれば、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
図１は、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。 図２は、実施形態に係るレーダ装置を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る連続性判定部の構成の一例を示す説明図である。 図４Ａは、実施形態に係る速度導出部による速度導出手順の説明図である。 図４Ｂは、実施形態に係る速度導出部による速度導出手順の説明図である。 図４Ｃは、実施形態に係る速度導出部による速度導出手順の説明図である。 図５Ａは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。 図５Ｂは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。 図６Ａは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。 図６Ｂは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。 図６Ｃは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。 図７は、実施形態に係るレーダ装置のデータ処理部が実行するメイン処理を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係るメイン処理中の連続性判定処理を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る連続性判定処理中の物標追跡処理を示すフローチャートである。
以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標検知方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。まず、図１を参照して実施形態に係る物標検知方法について説明する。図１は、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。
ここでは、実施形態に係るレーダ装置１が自車両Ｃ１のフロントグリルの中央に設けられ、自車両Ｃ１の前方または側方に存在する物標を検知する場合について説明する。なお、レーダ装置１は、自車両Ｃ１の後部に設けられる場合、自車両Ｃ１の後方に存在する物標を検知することもできる。
自車両Ｃ１の前方または側方に存在する物標としては、例えば、先行車や対向車、自転車、標識等の路側物、および自車両Ｃ１に衝突する可能性がある歩行者（以下、単に「歩行者Ｐ」と記載する）がある。
また、ここでは、図１に示すように、地表面に定義したＸ−Ｙ直交座標系内に、レーダ装置１を備える自車両Ｃ１と、自車両Ｃ１が走行する道路の対向車線を走行する対向車Ｃと、自車両Ｃ１へ右前方から接近する歩行者Ｐとが存在する場合について説明する。
レーダ装置１は、周辺に存在する物標を検知する検知処理を所定周期で行う。以下では、便宜上、今回の検知処理を今回処理と称し、次回の検知処理を次回処理と称し、前回の検知処理を前回処理と称することがある。
かかるレーダ装置１は、今回処理で物標を検知した場合に、検知した物標と同一の物標が次回処理で検知される予測領域を設定し、次回処理で予測領域を探索して今回処理で検知した物標と同一の物標を検知することにより継続的に物標を追跡する。
ここで、一般的なレーダ装置は、新規に物標を検知した場合に、検知した物標の位置を中心とする所定範囲を予測領域として設定し、以降、予測領域内で検知した物標の位置に基づき予測した次回の物標の予測位置を中心とする予測領域を順次設定する。
このとき、一般的なレーダ装置は、毎回、同じ広さの予測領域を設定する。このため、一般的なレーダ装置は、予測領域内に前回処理で検知した物標と同一の物標だけでなく他の物標が含まれる場合に、他の物標の方を前回処理で検知した物標と同一の物標と誤判定し、物標の追跡に失敗することがある。
そこで、実施形態に係るレーダ装置１は、以下に図１を参照して説明するように、今回処理で検知した物標の速度を導出し、予測領域の形状を物標の速度に応じて変化させて設定することにより、物標の追跡失敗確率を低減する。
具体的には、図１に示すように、レーダ装置１は、例えば、対向車Ｃ等の高速で移動する物標に比べて移動速度（以下、単に「速度」と記載する）が低い物標（ここでは、歩行者Ｐとする）を新規に検知した場合、まず、歩行者Ｐの速度Ｖ１を導出する。
そして、レーダ装置１は、導出した速度Ｖ１が所定の閾値（例えば、８［ｋｍ／ｈ］）未満である場合に、歩行者Ｐを低速移動物標と判定し、新規に検知した歩行者Ｐの位置を中心とする円形状の予測領域Ａ１を設定する。
このとき、レーダ装置１は、今回処理で新規に検知した歩行者Ｐの位置を中心とし、今回処理から次回処理までの期間（検知処理の１周期の間）に、歩行者Ｐが中心から徒歩または小走りで移動可能な距離を半径とする円形状の予測領域Ａ１を設定する。
そして、レーダ装置１は、次回処理によって予測領域Ａ１内で検知する歩行者ＴＧ１を今回処理で検知した歩行者Ｐと時間的な連続性を有する同一の物標（以下、単に「同一物標」と記載することがある）と判定する。
これにより、レーダ装置１は、歩行者Ｐが新規に検知された位置から次回処理が行われるまでの間に、徒歩や小走りでは到達するはずのない位置、つまり予測領域Ａ１よりも外側に存在する物標を歩行者Ｐと誤って判定することを防止することができる。したがって、レーダ装置１は、低速移動物標を検知した場合に、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
しかも、レーダ装置１は、検知した物標が歩行者Ｐである場合、検知位置を中心とする円形状の予測領域Ａ１を設定するので、歩行者Ｐが急に移動方向を変えるような予測困難な動きをしても、予測領域Ａ１内で次回処理により歩行者Ｐを検知することができる。
また、レーダ装置１は、例えば、歩行者Ｐ等の低速移動物標に比べて速度が高い物標（ここでは、対向車Ｃとする）を新規に検知した場合、対向車Ｃの速度Ｖ２を導出する。続いて、レーダ装置１は、導出した速度Ｖ２が所定の閾値以上である場合に、対向車Ｃを高速移動物標と判定する。
ここで、対向車Ｃは、歩行者Ｐよりも高速で移動するため、次回処理が行われる場合、新規に検知された位置から比較的近い範囲に存在している可能性が低い。また、対向車Ｃは、歩行者Ｐのように急に移動方向を変えるような予測困難な動きをする可能性が低い。
そこで、レーダ装置１は、新規に対向車Ｃを検知した位置を中心とする円形状の領域を予測領域から除外し、除外した円形状の領域を環状に囲む領域のうち、対向車Ｃの速度方向側に位置する半ドーナツ形状の予測領域Ａ２を設定する。そして、レーダ装置１は、次回処理によって予測領域Ａ２内で検知する対向車ＴＧ２を今回処理で検知した対向車Ｃと同一物標と判定する。
これにより、レーダ装置１は、対向車Ｃを新規に検知した位置から近過ぎて、次回処理で高速移動物標であれば検知されるはずのない位置に存在する別の物標を誤って対向車Ｃと判定することを防止することができる。
また、レーダ装置１は、対向車Ｃが突然後退するような有り得ない状況が発生しないかぎり、次回処理で検知されるはずのない対向車Ｃの後方領域に存在する物標を誤って対向車Ｃと判定することを防止することができる。
したがって、レーダ装置１によれば、高速移動物標を検知した場合にも、物標の追跡失敗確率を低減することができる。なお、レーダ装置１が２回以上連続した場合の予測領域の設定手順については図５Ｂや図６Ｃを参照して後述する。
次に、図２を参照し、実施形態に係るレーダ装置１の構成について説明する。図２は、実施形態に係るレーダ装置１を示すブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
図２に示すように、レーダ装置１は、送信系を構成する構成要素として、送信部２と、送信アンテナ４とを備える。送信部２は、信号生成部２１と、発振器２２とを備える。
また、レーダ装置１は、受信系を構成する構成要素として、受信アンテナ５−１〜５−ｎと、受信部６−１〜６−ｎとを備える。受信部６−１〜６−ｎはそれぞれ、ミキサ６１と、Ａ／Ｄ変換部６２とを備える。また、レーダ装置１は、信号処理系を構成する構成要素として、信号処理装置７を備える。
なお、以下では、説明の簡略化のため、単に「受信アンテナ５」と記載した場合には、受信アンテナ５−１〜５−ｎを総称するものとする。かかる点は、「受信部６」についても同様とする。
送信部２は、送信信号を生成する処理を行う。信号生成部２１は、後述する信号処理装置７が備える送受信制御部７１の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器２２は、かかる信号生成部２１によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成する。
送信アンテナ４は、発振器２２によって生成された送信信号を、自車両Ｃ１の前方へ送信波として送出する。なお、図２に示すように、発振器２２によって生成された送信信号は、後述するミキサ６１に対しても分配される。
受信アンテナ５は、送信アンテナ４から送出された送信波が物標において反射することで、かかる物標から到来する反射波を受信信号として受信する。受信部６のそれぞれは、受信した各受信信号を信号処理装置７へ渡すまでの前段処理を行う。
具体的には、ミキサ６１のそれぞれは、上述のように分配された送信信号と、受信アンテナ５のそれぞれにおいて受信された受信信号とを混合してビート信号を生成する。なお、受信アンテナ５とミキサ６１との間にはそれぞれ対応する増幅器を配してもよい。
Ａ／Ｄ変換部６２は、ミキサ６１において生成されたビート信号をデジタル変換し、信号処理装置７に対して出力する。信号処理装置７は、送受信制御部７１と、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）部７２と、データ処理部７３と、記憶部７４とを備える。
データ処理部７３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。
データ処理部７３は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶された物標検知プログラムを、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する複数の処理部を備える。具体的には、データ処理部７３は、検知部７０、連続性判定部７３ｄ、フィルタ処理部７３ｅ、物標分類部７３ｆ、および次回位置予測部７３ｇを備える。検知部７０は、ピーク抽出部７３ａ、方位演算部７３ｂ、およびペアリング部７３ｃを備える。
データ処理部７３が備える各処理部は、それぞれ一部または全部がＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
記憶部７４は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、識別情報７４ａ、追跡候補リスト７４ｂ、および物標履歴情報７４ｃを記憶する。識別情報７４ａは、検知部７０によって検知された各物標と各物標の種別とが対応付けられた情報である。ここでの物標の種別には、車両、自転車、歩行者、および路側物等がある。
追跡候補リスト７４ｂは、今回処理で検知された複数の物標のうち前回処理で検知された物標と同一物標の可能性がある物標に関する情報が登録されるリストである。追跡候補リスト７４ｂには、一旦、今回処理で検知された全ての物標に関する情報が登録される。
その後、連続性判定部７３ｄが行う後述の連続性判定処理により、前回処理で検知された物標と同一物標でないと判定された物標に関する情報が追跡候補リスト７４ｂから順次削除される。物標履歴情報７４ｃは、同一の各物標について時系列に順次検知される物標の位置等の履歴を示す情報である。
送受信制御部７１は、上述の信号生成部２１を含む送信部２を制御する。また、図示していないが、受信部６それぞれの制御もあわせて行う。ＦＦＴ部７２は、各Ａ／Ｄ変換部６２から入力したビート信号に対して高速フーリエ変換を施して、データ処理部７３のピーク抽出部７３ａへ出力する。
検知部７０は、ＦＦＴ部７２から入力される高速フーリエ変換結果に基づいて物標を検知する検知処理を所定周期（例えば、５０ｍｓ周期）で行い、検知した物標に関する情報を連続性判定部７３ｄへ出力する処理部である。
かかる検知部７０は、前述したように、ピーク抽出部７３ａ、方位演算部７３ｂ、およびペアリング部７３ｃを備える。ピーク抽出部７３ａは、ＦＦＴ部７２による高速フーリエ変換結果においてピークとなるピーク周波数を抽出するピーク抽出処理を行い、ピーク抽出処理結果を方位演算部７３ｂへ出力する処理部である。
かかるピーク抽出部７３ａは、高速フーリエ変換結果に基づいて、ビート信号のＵＰ区間およびＤＯＷＮ（以下、「ＤＮ」と記載する）区間のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。このとき、ピーク抽出部７３ａは、静止物ピーク抽出処理と、履歴ピーク抽出処理とを行う。
静止物ピーク抽出処理は、ＵＰ区間およびＤＮ区間のピーク周波数の差が自車両Ｃ１の速度に対応する各区間のピーク信号を静止物に対応するピーク周波数として抽出する処理である。また、履歴ピーク抽出処理は、抽出したピーク周波数の中から、過去の検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有するＵＰ区間およびＤＮ区間のピーク周波数を抽出する処理のことである。
ピーク抽出部７３ａは、次回位置予測部７３ｇが予測による物標の位置や相対速度に基づき導出したピーク周波数（以下、「予測ピーク周波数」という場合がある。）を含む情報を取得する。ピーク抽出部７３ａは、予測ピーク周波数近傍のピーク周波数を抽出することによって履歴ピーク抽出処理を行う。
そして、ピーク抽出部７３ａは、静止物ピーク抽出処理結果および履歴ピーク抽出処理結果を方位演算部７３ｂへ出力する。このとき、ピーク抽出部７３ａは、履歴ピーク抽出処理結果として、予測ピーク周波数近傍のＵＰ区間およびＤＮ区間のピーク周波数を方位演算部７３ｂへ出力する。
方位演算部７３ｂは、ピーク抽出部７３ａにおいて抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とその信号強度（受信レベル）を算出する。方位演算部７３ｂは、例えば、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）などの所定の到来方向推定手法を用いて、反射波の到来角度の方位演算を行う。
なお、この時点で、到来角度は、物標が存在すると推定される角度であることから、以下、「推定角度」と記載する。また、方位演算部７３ｂは、算出した推定角度と受信レベルとを、ペアリング部７３ｃへ出力する。
ペアリング部７３ｃは、方位演算部７３ｂの算出結果に基づいてＵＰ区間およびＤＮ区間のそれぞれについてピーク周波数の正しい組み合わせを判定してペアリングし、ペアリング結果から各物標の距離および相対速度を算出する。
このとき、ペアリング部７３ｃは、ピーク抽出部７３ａにより予測ピーク周波数に基づき抽出されたＵＰ区間およびＤＮ区間のピーク周波数についてもペアリングする履歴ペアリングを行い、物標の距離および相対速度を算出する。
そして、ペアリング部７３ｃは、各物標の推定角度、距離および相対速度を含む各物標に関する情報（以下、「物標情報」と記載することがある）を物標の検知結果として連続性判定部７３ｄへ出力する。
また、ペアリング部７３ｃは、検知した物標の種別を識別し、識別した種別と物標とを対応付けた識別情報７４ａを生成して記憶部７４に記憶させる。このとき、ペアリング部７３ｃは、ペアリングするピーク信号のピーク周波数およびパワー等の特徴量に基づき、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）や深層学習（Deep Learning）等を使用して各物標の種別を識別する。
連続性判定部７３ｄは、今回処理で検知された物標が前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標か否かを判定する連続性判定処理を行う処理部である。かかる連続性判定部７３ｄは、ペアリング部７３ｃから入力される今回処理で検知された全物標の物標情報を一旦、追跡候補リスト７４ｂに登録する。
また、連続性判定部７３ｄは、物標履歴情報７４ｃおよび後述の車両制御装置１０から取得する情報に基づいて、検知処理毎に、今回処理で検知された物標が次回処理で検知される予測領域（例えば、図１に示した予測領域Ａ１、Ａ２等）を設定する。
そして、連続性判定部７３ｄは、前回処理で設定した予測領域と、記憶部７４に記憶された各物標の識別情報７４ａとに基づいて、連続性判定処理を行う。このとき、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂに物標情報を登録した各物標について、前回処理で設定した予測領域内の物標か否か、および前回処理で検知された物標と同一種別か否かを判定することによって連続性判定処理を行う。
連続性判定部７３ｄは、連続性判定処理の結果、前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標でないと判定した物標の物標情報を追跡候補リスト７４ｂから順次削除する。その結果、連続性判定部７３ｄは、最終的に追跡候補リスト７４ｂに物標情報が残った物標を、前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標と判定する。
そして、連続性判定部７３ｄは、同一物標と判定した物標の物標情報に対して所定の平滑処理を行い、平滑処理後の物標情報を連続性判定処理結果としてフィルタ処理部７３ｅへ出力する。かかる連続性判定部７３ｄの構成および動作の一例については、図３〜図６Ｃを参照して詳述する。
フィルタ処理部７３ｅは、各物標について、時系列に処理される複数回分の瞬時値を平均化するフィルタ処理によって瞬時値のばらつきを抑制し、今回の検知処理で検知した物標の位置等を決定する処理部である。
フィルタ処理部７３ｅは、フィルタ処理の対象となる物標が例えば歩行者等の低速移動物標の場合には、処理負荷が比較的低いカルマンフィルタを使用したフィルタ処理を行う。また、フィルタ処理部７３ｅは、フィルタ処理の対象となる物標が例えば対向車Ｃのような高速移動物標の場合には、速度に対する追従性が高いパーティクルフィルタを使用したフィルタ処理を行う。このようにフィルタ処理部７３ｅは、物標の種別に応じてフィルタ処理の方式を変更できる。
そして、フィルタ処理部７３ｅは、フィルタ処理後の物標に関する情報を物標履歴情報７４ｃとして記憶部７４に記憶させると共に、フィルタ処理後の物標に関する情報を物標分類部７３ｆへ出力する。ここでの物標に関する情報は、例えば、フィルタ処理後の各物標の位置、推定角度、距離および相対速度等を含む。
物標分類部７３ｆは、フィルタ処理部７３ｅのフィルタ処理結果および物標履歴情報７４ｃに基づき、各物標を移動物（たとえば先行車、対向車、自転車、歩行者等）および静止物に分類する。そして、物標分類部７３ｆは、移動物に分類した物標の物標情報と、その物標に関する物標履歴情報７４ｃとを次回位置予測部７３ｇへ出力する。
次回位置予測部７３ｇは、物標分類部７３ｆから入力される物標情報および物標履歴情報７４ｃに基づいて、今回処理で検知された物標が次回処理で検知される予測位置を予測し、予測位置を含む情報をピーク抽出部７３ａへ出力する。
次回位置予測部７３ｇは、例えば、前回処理で検知された物標の位置や相対速度と、今回処理で検知された物標の位置や相対速度とに基づいて、前回処理から今回処理までの間に物標が移動した距離、方向、および、相対速度を導出する。続いて、次回位置予測部７３ｇは、導出した物標の移動距離、移動方向、および相対速度から、その物標が次回処理で検知される位置および相対速度を予測する。
そして、次回位置予測部７３ｇは、予測した位置および相対速度に基づくＵＰ区間およびＤＮ区間のピーク周波数（予測ピーク周波数）を導出してピーク抽出部７３ａへ出力する。
また、物標分類部７３ｆは、分類した分類結果と共に各物標に関する物標情報（実在角度や距離、相対速度等を含む）を外部装置へ出力する。ここで、外部装置は、たとえば車両制御装置１０である。
車両制御装置１０は、自車両Ｃ１の各装置を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。車両制御装置１０は、たとえば、車速センサ１１と、舵角センサ１２と、スロットル１３と、ブレーキ１４と、電気的に接続されている。また、車両制御装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置１５にも接続される。
車両制御装置１０は、レーダ装置１から取得した物標情報に基づき、たとえばＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）やＰＣＳ（Pre-Crash Safety System）等の車両制御を行う。
たとえば、車両制御装置１０は、ＡＣＣを行う場合、レーダ装置１から取得した物標情報を使用し、先行車との車間距離を一定距離に保ちつつ、自車両Ｃ１が先行車に追従するように、スロットル１３やブレーキ１４を制御する。また、車両制御装置１０は、随時変化する自車両Ｃ１の走行状況、すなわち車速や舵角等を、車速センサ１１や舵角センサ１２等から都度取得し、レーダ装置１へフィードバックする。
また、たとえば、車両制御装置１０は、ＰＣＳを行う場合、レーダ装置１から取得した物標情報を使用し、自車両Ｃ１の進行方向に衝突の危険性がある先行車や静止物等が存在することが検知される場合には、ブレーキ１４を制御して自車両Ｃ１を減速させる。また、たとえば、自車両Ｃ１の搭乗者に対して図示略の警報器を用いて警告したり、車室内のシートベルトを引き込んで搭乗者を座席に固定したりする。
次に、図３を参照して、実施形態に係る連続性判定部７３ｄの構成の一例について説明する。図３は、実施形態に係る連続性判定部７３ｄの構成の一例を示す説明図である。判定部７５ｃは、今回処理で検知された物標が前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標か否かを判定する処理部である。図３に示すように、連続性判定部７３ｄは、速度導出部７５ａと、領域設定部７５ｂと、判定部７５ｃとを備える。
速度導出部７５ａは、ペアリング部７３ｃから物標情報が入力される物標の速度を導出し、導出した速度を示す情報と、その物標の物標情報とを領域設定部７５ｂへ出力する処理部である。
速度導出部７５ａは、車両制御装置１０を介して車速センサ１１から取得する自車両Ｃ１の速度およびＧＰＳ装置１５から取得する自車両Ｃ１の現在位置と、記憶部７４から取得する物標履歴情報７４ｃとに基づいて各物標の速度を導出する。
ここで、図４Ａ、図４Ｂ、および図４Ｃを参照して、速度導出部７５ａによる速度導出手順について説明する。図４Ａ、図４Ｂ、および図４Ｃは、実施形態に係る速度導出部７５ａによる速度導出手順の説明図である。
速度導出部７５ａは、新規に検知された物標の物標情報がペアリング部７３ｃから入力される場合、物標情報から自車両Ｃ１に対する物標の相対速度を取得可能だが、新規に検知される物標には物標履歴情報７４ｃがないため、物標の速度を導出することができない。
そこで、速度導出部７５ａは、車両制御装置１０を介して車速センサ１１から取得する自車両Ｃ１の速度と、物標情報に含まれる物標の相対速度に基づいて、物標の速度を導出する。
例えば、図４Ａに示すように、速度導出部７５ａは、自車両速度がＶｘ［ｋｍ／ｈ］、新規に検知された対向車Ｃの自車両Ｃ１に対する相対速度がＶｙ［ｋｍ／ｈ］の場合、相対速度Ｖｙから自車両速度Ｖｘを差し引いたＶｙ−Ｖｘ［ｋｍ／ｈ］を対向車Ｃの速度として導出する。
これにより、速度導出部７５ａは、新規に検知された物標の速度を導出することができる。そして、速度導出部７５ａは、導出した物標の速度を示す情報と、その物標の物標情報とを領域設定部７５ｂへ出力する。
また、速度導出部７５ａは、２回以上連続して検知された物標の物標情報がペアリング部７３ｃから入力される場合、今回入力された物標情報と、物標情報が今回入力された物標の物標履歴情報７４ｃとに基づいて、物標の速度を導出する。
ここで、速度導出部７５ａは、検知処理が行われる周期が一定周期（例えば、５０ｍｓ）であるため、前回処理から今回処理までの期間に物標が移動した移動量を導出し、導出した移動量を検知処理の周期で除することにより、物標の速度を導出することができる。
ただし、速度導出部７５ａは、前回処理時および今回処理時の物標情報をそのまま使用しても前回処理から今回処理までの期間に物標が移動した移動量を導出することはできない。
具体的には、速度導出部７５ａは、物標情報に自車両Ｃ１に対する物標の角度と、自車両Ｃ１から物標までの距離とが含まれているため、自車両Ｃ１に対する物標の相対的な移動量を導出することはできるが、物標の移動量は導出することができない。
なお、例えば、測地座標系における自車両Ｃ１に対する物標の位置を地球中心座標系へ変換することで、前回処理時および今回処理時の物標の絶対位置を算出して物標の移動量を算出することは可能である。ただし、かかる変換処理では、座標変換パスが多く処理負荷が増大する。
そこで、速度導出部７５ａは、今回処理によって２回以上連続して検知された物標については、検知処理の１周期間における自車両Ｃ１に対する物標の相対的な移動量から自車両Ｃ１の絶対的な移動量を差し引いて物標の絶対的な移動量を導出する。
例えば、図４Ｂに示すように、前回処理で自車両Ｃ１の位置を原点（０ｎ、０ｎ）とした場合に、自転車Ｂが座標（５ｎ、５ｎ）の位置で新規に検知されたとする。なお、ｎは定数である。
このとき、自車両Ｃ１がＹ軸の正方向へ検知処理の１周期間に１ｎ進む速度で移動し、自転車Ｂが自車両Ｃ１へ向かって右斜め４５°の角度から検知処理の１周期間に１ｎ√２進む速度で移動していたとする。
このような場合、今回処理時の自車両Ｃ１の位置を原点（０ｎ、０ｎ）にすると、自転車Ｂの自車両Ｃ１に対する相対位置の座標は、図４Ｃに示すように、（４ｎ、３ｎ）になる。このように、自転車Ｂは、前回処理から今回処理までの間に、自車両Ｃ１に対する相対位置が―Ｙ方向へ２ｎ、−Ｘ方向へ１ｎだけ変化する。だたし、かかる自転車Ｂの移動量は、自車両Ｃ１の移動量が含まれており、自転車Ｂの絶対移動量ではない。
そこで、速度導出部７５ａは、図４Ｂに示すように、前回処理で新規に検出された自転車Ｂの自車両Ｃ１に対する相対位置を示す座標（５ｎ、５ｎ）を、自転車Ｂの位置を原点とする絶対座標系の座標（０ｎ、０ｎ）に変換する。
そして、速度導出部７５ａは、今回処理における自転車Ｂの自車両Ｃ１に対する相対的な位置を示す座標（４ｎ、３ｎ）から、検知処理の一周期間に自車両Ｃ１が移動した移動量分を差し引く。
これにより、速度導出部７５ａは、図４Ｃに示すように、今回処理における自転車Ｂの自車両Ｃ１に対する相対的な位置を示す座標（４ｎ、３ｎ）を、前回処理時の自転車Ｂの位置を原点とする絶対座標系の座標（−１ｎ、−１ｎ）に変換することができる。
このように、速度導出部７５ａは、今回処理における自転車Ｂの自車両Ｃ１に対する相対的な位置を示す座標から、検知処理の一周期間に自車両Ｃ１が移動した移動量分を差し引くという簡易な処理によって自転車Ｂの絶対位置を導出することができる。続いて、速度導出部７５ａは、前回処理時の自転車Ｂの絶対位置から今回処理時の自転車Ｂの絶対位置までの距離を検知処理の周期で除することにより、自転車Ｂの速度を導出する。
また、速度導出部７５ａは、今回処理で２回以上連続して検知された物標が次回処理で検知される場合には、今回処理で検知された物標の自車両Ｃ１に対する相対的な位置を物標の新たな基準位置（原点）として、次回処理時の物標の速度を導出する。そして、速度導出部７５ａは、導出した物標の速度を示す情報と、その物標の物標情報とを領域設定部７５ｂへ出力する。
図３へ戻り、領域設定部７５ｂは、今回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回処理で検知される予測領域の形状を速度導出部７５ａから入力される物標の速度を示す情報に応じて変化させて設定する処理部である。
領域設定部７５ｂは、物標の速度に応じた形状の予測領域を示す情報を判定部７５ｃへ出力することによって、予測領域の設定を行う。また、領域設定部７５ｂは、速度導出部７５ａから入力される物標情報を判定部７５ｃに出力する処理も行う。領域設定部７５ｂにより設定される予測領域の具体的な一例については、図５Ａ〜図６Ｃを参照して後述する。
判定部７５ｃは、今回処理で検知された物標が前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標か否かを判定する連続性判定処理を行う処理部である。判定部７５ｃは、今回処理で新規に検知された物標の物標情報が入力される場合に、物標情報をフィルタ処理部７３ｅへ出力する。
また、判定部７５ｃは、今回処理で２回以上連続して検知された複数の物標に関する物標情報が入力される場合、全ての物標情報を一旦、追跡候補リスト７４ｂに登録する。続いて、判定部７５ｃは、追跡候補リスト７４ｂに物標情報を登録した全ての物標について、前回処理で設定された予測領域内に存在する物標か否かを判定する。
そして、判定部７５ｃは、予測領域内に存在する物標でないと判定した場合、その物標の物標情報を追跡候補リスト７４ｂから削除する。また、判定部７５ｃは、予測領域内に存在する物標であると判定した場合、その物標の種別が前回処理で検知された物標の種別と同一か否かを識別情報７４ａに基づいて判定する。
判定部７５ｃは、前回処理で検知された物標の種別と同一でないと判定した場合、その物標の物標情報を追跡候補リスト７４ｂから削除する。そして、判定部７５ｃは、最終的に追跡候補リスト７４ｂに物標情報が残った物標を、前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標と判定する。
判定部７５ｃは、かかる一連の連続性判定処理を前回処理で検知された全ての物標について行う。そして、判定部７５ｃは、前回処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一物標と判定した物標の物標情報をフィルタ処理部７３ｅへ出力する。
次に、領域設定部７５ｂが予測領域を設定する手順と、判定部７５ｃが連続性判定処理を行う手順の具体的な一例について、図５Ａ〜図６Ｃを参照して説明する。図５Ａ〜図６Ｃは、実施形態に係る予測領域設定手順と連続性判定手順の説明図である。
図５Ａに示すように、領域設定部７５ｂは、今回処理で新規に検知された物標が低速移動物標である歩行者Ｐであった場合、次回処理用に歩行者Ｐを中心とする円形状の予測領域Ａ１を設定する。このとき、領域設定部７５ｂは、歩行者Ｐが中心から徒歩または小走りで移動可能な距離を半径Ｒとする円形状の予測領域Ａ１を設定する。
そして、判定部７５ｃは、次回処理で追跡候補リスト７４ｂに物標情報が登録された複数の物標から予測領域Ａ１に存在する物標を探索する。このとき、判定部７５ｃは、例えば、予測領域Ａ１内に歩行者ＴＧ１と自転車Ｂが存在する場合、前回処理で検知された歩行者Ｐと同一種別の歩行者ＴＧ１を前回処理で検知された歩行者Ｐと同一物標であると判定する。
これにより、判定部７５ｃは、歩行者Ｐが新規に検知された位置から次回処理が行われるまでの間に、徒歩や小走りでは到達するはずのない位置、つまり予測領域Ａ１よりも外側に存在する物標ＴＧ１００を歩行者Ｐと誤って判定することを防止することができる。
また、判定部７５ｃは、予測領域Ａ２内で複数の物標が検知される場合にも、今回処理で検知した物標と同一物標を次回処理で検知することができる。したがって、レーダ装置１は、低速移動物標を検知した場合に、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
また、領域設定部７５ｂは、次回処理で歩行者ＴＧ１が検知された場合、図５Ｂに示すように、次の検知処理で歩行者ＴＧ１が検知される予測位置ＴＧ１１を中心とする半径Ｒの円形状の予測領域Ａ１１を設定する。
そして、判定部７５ｃは、歩行者ＴＧ１が検知された検知処理（１回目の検知処理）の次の検知処理（２回目の検知処理）で予測領域Ａ１１内に存在する歩行者ＴＧ１２を探索し、歩行者ＴＧ１２の位置と予測位置ＴＧ１１の位置とを平滑化処理した位置ＴＧ１３の位置を歩行者Ｐの３回目の検知位置とする。
つまり、判定部７５ｃは、追跡候補リスト７４ｂに登録されている歩行者ＴＧ１２の物標情報と、予測位置ＴＧ１１の物標情報とを平滑化処理し、平滑処理後の位置ＴＧ１３を示す物標情報にする。そして、判定部７５ｃは、平滑化処理後の位置ＴＧ１３を示す物標情報をフィルタ処理部７３ｅへ出力する。
その後、領域設定部７５ｂは、次の検知処理で歩行者ＴＧ１が検知される予測位置ＴＧ１４を中心とする半径Ｒの円形状の予測領域Ａ１２を設定する。そして、判定部７５ｃは、予測領域Ａ１２内に存在する歩行者ＴＧ１５を探索し、歩行者ＴＧ１５の位置と予測位置ＴＧ１４の位置とを平滑化処理した位置ＴＧ１６の位置を歩行者Ｐの４回目の検知位置とする。以後、領域設定部７５ｂおよび判定部７５ｃは、同様の処理を繰り返すことによって、新規に検知された歩行者Ｐ（図５Ａ参照）を継続して検知して追跡する。
このように、領域設定部７５ｂは、検知した物標が歩行者Ｐである場合、検知位置を中心とする円形状の予測領域Ａ１を設定する。レーダ装置１は、歩行者Ｐが急に移動方向を変えるような予測困難な動きをしても、予測領域Ａ１、Ａ１１、Ａ１２内で次回処理により歩行者Ｐを検知することができる。
また、図６Ａに示すように、領域設定部７５ｂは、今回処理で新規に検知された物標が高速移動物標である対向車Ｃであった場合、対向車Ｃを検知した位置を中心とする半径Ｒ１の円形状の領域Ａ２１の外側に予測領域Ａ２を設定する。
このとき、領域設定部７５ｂは、対向車Ｃの速度×検知処理の周期×重みづけ係数Ｗという計算式に基づいて、円形状の領域Ａ２１の半径Ｒ１を算出する。重みづけ係数Ｗは、固定値設定としてもよく、可変値設定としてもよい。
このように、領域設定部７５ｂは、円形状の領域Ａ２１の外側に予測領域Ａ２を設定する。これにより、レーダ装置１は、対向車Ｃを新規に検知した位置から近過ぎて、次回処理で高速移動物標であれば検知されるはずのない位置に存在する物標ＴＧ１０１を誤って対向車Ｃと判定することを防止することができる。
また、領域設定部７５ｂは、円形状の領域Ａ２１の外側に予測領域Ａ２を設定する場合、円形状の領域Ａ２１を環状に囲む領域に幅がＤのドーナツ形状の領域Ａ２２に、予測領域Ａ２を設定する。これにより、レーダ装置１は、対向車Ｃを新規に検知した位置から遠すぎて、次回処理で高速移動物標であっても検知されるはずのない位置に存在する物標ＴＧ１０２を誤って対向車Ｃと判定することを防止することができる。
また、領域設定部７５ｂは、ドーナツ形状の領域に予測領域Ａ２を設定する場合、ドーナツ形状の領域Ａ２２のうち、対向車Ｃの速度Ｖ２の方向（対向車Ｃの進行方向）側に位置する半ドーナツ形状の予測領域Ａ２を設定する。
なお、ドーナツ形状の領域Ａ２２のうち、対向車Ｃの速度Ｖ２の方向とは逆方向（対向車Ｃの進行方向とは逆方向）側に位置する半ドーナツ形状の領域と、上述の対向車Ｃの速度Ｖ２の方向側に位置する半ドーナツ形状との境界の位置は、対向車Ｃの車幅方向に延伸し、当該対向車Ｃの車体の略中心位置を通る車幅線ＣＬと重なる位置となる。車体の略中心位置は、対向車Ｃの進行方向の車体の長さの略中間の位置と、対向車Ｃの車幅方向の車体の長さの略中間の位置とが重なる位置である。
これにより、レーダ装置１は、対向車Ｃが突然後退するような有り得ない状況が発生しないかぎり、次回処理で検知されるはずのない対向車Ｃの後方領域に存在する物標ＴＧ１０３を誤って対向車Ｃと判定することを防止することができる。
そして、判定部７５ｃは、今回処理で設定した半ドーナツ形状の予測領域Ａ２内で次回処理により検知される対向車ＴＧ２を今回処理で検知した対向車Ｃと時間的な連続性を有する同一物標と判定する。これにより、判定部７５ｃは、高速移動物標を検知した場合にも、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
なお、領域設定部７５ｂは、図６Ｂに示すように、半ドーナツ形状の予測領域Ａ２内で対向車ＴＧ２１と歩行者ＴＧ２２とが検知された場合、識別情報７４ａに基づいて、対向車Ｃと同一種別の対向車ＴＧ２１を今回処理で検知した対向車Ｃと同一物標と判定する。したがって、レーダ装置１によれば、予測領域Ａ２内で複数の物標が検知される場合にも、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
また、領域設定部７５ｂは、次回処理で対向車ＴＧ２１が検知された場合、図６Ｃに示すように、次に対向車ＴＧ２１と同一の物標が検知される予測位置ＴＧ２３が扇の要となり、対向車ＴＧ２１の速度方向を中心として広がる扇形状の予測領域Ａ２３を設定する。そして、判定部７５ｃは、予測領域Ａ２３内で次回処理により検知される対向車ＴＧ２４を今回処理で検知した対向車ＴＧ２１と時間的な連続性を有する同一物標と判定する。
このように、領域設定部７５ｂは、２回以上連続して検知される高速移動物標については、半ドーナツ形状の予測領域Ａ２よりも範囲をさらに狭めた扇形状の予測領域Ａ２３を設定する。
これにより、判定部７５ｃは、今回処理で検知した対向車ＴＧ２１と同一でない他の物標を誤って同一物標と判定する確率が低減される。したがって、レーダ装置１は、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
また、領域設定部７５ｂは、物標の速度に基づいて、低速移動物標よりも速度が高い物標が高速移動物標か中速移動物標かを判別することもできる。ここでの高速移動物標は、例えば、対向車Ｃ等であり、中速移動物標は、例えば、走行中の自転車等である。
そして、領域設定部７５ｂは、図６Ｃに示すように、検知された物標が中速移動物標である自転車ＴＧ３１の場合、自転車ＴＧ３１の次回の予測位置ＴＧ３２が扇の要となり、広がり角度が対向車ＴＧ２１のときよりも大きな扇形状の予測領域Ａ２４を設定する。そして、判定部７５ｃは、予測領域Ａ２４内で次回処理により検知される自転車ＴＧ３３を今回処理で検知した自転車ＴＧ３１と時間的な連続性を有する同一物標と判定する。
このように、領域設定部７５ｂは、今回処理で検知された物標の速度が低いほど、速度方向を中心として広がる扇形状の広がり角度を大きくし、物標の速度が高いほど、速度方向を中心として広がる扇形状の広がり角度を小さくした予測領域を設定する。
これにより、レーダ装置１は、対向車ＴＧ２１のように進行方向の変動が自転車ＴＧ３１等の中速移動物標に比べて小さい高速移動物標については、予測領域Ａ２３の範囲を比較的狭くすることで、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
また、レーダ装置１は、自転車ＴＧ３１のように進行方向の変動が対向車ＴＧ２１等の高速移動物標に比べて大きい中速移動物標については、予測領域Ａ２３の範囲を比較的広くすることで、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
なお、ここでは、低速移動物標よりも速度が高い物標を高速移動物標と中速移動物標との２種類に分類したが、領域設定部７５ｂは、物標の速度に応じて扇形状の予測領域の広がり角度を調整する構成であってもよい。
次に、本実施形態に係るレーダ装置１のデータ処理部７３が実行する処理手順について、図７〜図９を参照して説明する。図７は、実施形態に係るレーダ装置１のデータ処理部７３が実行するメイン処理を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係るメイン処理中の連続性判定処理を示すフローチャートである。図９は、実施形態に係る連続性判定処理中の物標追跡処理を示すフローチャートである。
データ処理部７３は、電源が投入されている期間に、図７に示すメイン処理を所定時間（例えば、５０［ｍｓ］）おきに繰り返し実行する。具体的には、データ処理部７３では、図７に示すように、まずピーク抽出部７３ａが、ＦＦＴ部７２から入力される高速フーリエ変換処理後のビート信号に基づき、ピーク抽出処理を行う（ステップＳ１０１）。続いて、方位演算部７３ｂが、ピーク抽出処理の処理結果に基づき、方位演算処理を行う（ステップＳ１０２）。
その後、ペアリング部７３ｃが、方位演算処理の処理結果に基づき、ペアリング処理を行う（ステップＳ１０３）。続いて、連続性判定部７３ｄがペアリング処理の処理結果に基づき、連続性判定処理を行う（ステップＳ１０４）。連続性判定処理の詳細については、図８を参照して後述する。その後、フィルタ処理部７３ｅが、連続性判定処理の処理結果に基づき、フィルタ処理を行う（ステップＳ１０５）。
続いて、物標分類部７３ｆが、フィルタ処理の処理結果に基づき、物標分類処理を行い（ステップＳ１０６）、物標分類処理後の物標の物標情報を外部装置へ出力する。その後、次回位置予測部７３ｇが、物標分類処理の処理結果に基づき、物標の次回位置予測処理を行い（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
次に、図８を参照し、連続性判定処理について説明する。図８に示すように、連続性判定部７３ｄは、連続性判定処理を開始すると、まず、今回処理で検知された物標が新規に検知された新規物標か否かを判定する（ステップＳ２０１）。
そして、連続性判定部７３ｄは、新規物標でないと判定した場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、物標追跡処理を実行し（ステップＳ２０７）、処理を終了する。物標追跡処理の詳細については、図９を参照して後述する。
また、連続性判定部７３ｄは、今回処理で検知された物標が新規物標であると判定した場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、物標の相対速度から自車両速度を減算して物標の速度を導出する（ステップＳ２０２）。
続いて、連続性判定部７３ｄは、導出した速度が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ２０３）。そして、連続性判定部７３ｄは、速度が閾値以上であると判定した場合に（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、次回処理用に半ドーナツ形状の予測領域を設定し（ステップＳ２０４）、処理をステップＳ２０６へ移す。
また、連続性判定部７３ｄは、速度が閾値以上でないと判定した場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、次回処理用に円形状の予測領域を設定し（ステップＳ２０５）、処理をステップＳ２０６へ移す。ステップＳ２０６において、連続性判定部７３ｄは、新規物標の物標情報をフィルタ処理部７３ｅへ出力して処理を終了する。
次に、図９を参照し、物標追跡処理について説明する。図９に示すように、連続性判定部７３ｄは、物標追跡処理を開始すると、まず、新規物標以外に今回処理で検知された複数の物標情報を全て追跡候補リスト７４ｂに登録する（ステップＳ３０１）。
続いて、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂに物標情報を登録した物標が予測領域内で検知された物標か否かを判定する（ステップＳ３０２）。そして、連続性判定部７３ｄは、予測領域内で検知された物標でないと判定した場合（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、処理をステップＳ３０４へ移す。
また、連続性判定部７３ｄは、予測領域内で検知された物標であると判定した場合（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、前回処理で検知された物標と同一種別の物標か否かを判定する（ステップＳ３０３）。そして、連続性判定部７３ｄは、同一種別の物標でないと判定した場合（ステップＳ３０３，Ｎｏ）、処理をステップＳ３０４へ移す。
ステップＳ３０４において、連続性判定部７３ｄは、予測領域内で検知された物標でない物標、および前回処理で検知された物標と同一種別でない物標の物標情報を追跡候補リスト７４ｂから削除し、処理をステップＳ３０５へ移す。
また、連続性判定部７３ｄは、前回処理で検知された物標と同一種別であると判定した場合（ステップＳ３０３，Ｙｅｓ）、追跡候補リスト７４ｂ内の未処理の物標情報数が０か否かを判定する（ステップＳ３０５）。そして、連続性判定部７３ｄは、未処理の物標情報数が０でないと判定した場合（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、処理をステップＳ３０２へ移す。
また、連続性判定部７３ｄは、未処理の物標情報数が０であると判定した場合（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、追跡候補リスト７４ｂに物標情報があるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。そして、連続性判定部７３ｄは、物標情報がないと判定した場合（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、処理を終了する。
また、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂに物標情報があると判定した場合（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、追跡候補リスト７４ｂに複数の物標情報があるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。
そして、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂに複数の物標情報がないと判定した場合（ステップＳ３０７，Ｎｏ）、処理をステップＳ３１０へ移す。また、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂに複数の物標情報があると判定した場合（ステップＳ３０７，Ｙｅｓ）、処理をステップＳ３０８へ移す。
ステップＳ３０８において、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂにある複数の各物標情報について、マハラノビス距離およびカイ２乗分布に基づいて、前回処理で検知された物標と同一物標である確からしさを示す尤度を算出する。
続いて、連続性判定部７３ｄは、尤度が最高の物標以外の物標情報を追跡候補リスト７４ｂから削除し（ステップＳ３０９）、フィルタ処理後の物標の自車両Ｃ１に対する相対位置を取得する（ステップＳ３１０）。
その後、連続性判定部７３ｄは、物標の相対位置を絶対位置に変換し、前回処理時の物標の絶対位置と、今回処理時の物標の絶対位置とに基づいて、物標の速度を導出する（ステップＳ３１１）。続いて、連続性判定部７３ｄは、ステップＳ３１１で導出した速度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１２）。
そして、連続性判定部７３ｄは、閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３１２，Ｙｅｓ）、次回処理用に扇形状の予測領域を設定し（ステップＳ３１３）、処理をステップＳ３１５へ移す。
また、連続性判定部７３ｄは、閾値以上でないと判定した場合（ステップＳ３１２，Ｎｏ）、次回処理用に円形状の予測領域を設定し（ステップＳ３１４）、処理をステップＳ３１５へ移す。ステップＳ３１５において、連続性判定部７３ｄは、追跡候補リスト７４ｂ内に残った物標情報をフィルタ処理部７３ｅへ出力し、処理を終了する。
上述したように、実施形態に係るレーダ装置は、検知部と、速度導出部と、領域設定部と、判定部とを備える。検知部は、物標を検知する検知処理を所定周期で行う。速度導出部は、今回の検知処理で検知された物標の速度を導出する。
領域設定部は、今回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回の検知処理で検知される予測領域の形状を速度導出部によって導出される速度に応じて変化させて設定する。
判定部は、領域設定部によって設定された予測領域内で今回の検知処理によって検知された物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する。
これにより、レーダ装置は、今回処理で検知した物標を次回処理で検知する場合に、物標の速度に応じて適応的に形状を変化させた予測領域の中から物標を検知することによって、物標の追跡失敗確率を低減することができる。
なお、上記した実施形態では、レーダ装置は、低速移動物標を検知した場合に設定する円形状の予測領域の半径を固定としたが、物標の速度が高いほど予測領域の半径を大きくし、物標の速度が低いほど予測領域の半径を小さくすることもできる。これにより、レーダ装置は、今回処理で検知した物標と同一の物標を次回処理でより高精度に検知することができる。
また、上記した実施形態では、レーダ装置は、物標の検知位置を中心とする所定領域を環状に囲む領域に予測領域を設定する場合、物標の速度方向を中心とする予測領域の広がり角度を物標の速度が高いほど小さく、物標の速度が低いほど大きくしてもよい。
また、上記した実施形態では、レーダ装置が扇形状の予測領域を設定する場合、扇の要となる位置から円弧状の端縁までの距離を固定としたが、扇の要となる位置から円弧状の端縁までの距離を物標の速度が高いほど大きく、物標の速度が低いほど小さくしてもよい。
このように、レーダ装置は、物標の速度に応じた予測領域の形状に多様性をもたせることによって、今回処理で検知した物標と同一の物標を次回処理で検知する精度を向上させることができ、その結果、物標の追跡失敗確率をさらに低減することができる。
また、上記した実施形態では、レーダ装置が車両に搭載される場合を例に挙げたが、実施形態に係るレーダ装置は、例えば、航空機や船舶等、他の移動体に搭載されてもよい。また、実施形態に係るレーダ装置は、例えば、街頭に設置されるインフラレーダに適用することもできる。
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
１ レーダ装置
２ 送信部
４ 送信アンテナ
５ 受信アンテナ
６ 受信部
７ 信号処理装置
１０ 車両制御装置
１１ 車速センサ
１２ 舵角センサ
１３ スロットル
１４ ブレーキ
１５ ＧＰＳ装置
２１ 信号生成部
２２ 発振器
６１ ミキサ
６２ Ａ／Ｄ変換部
７０ 検知部
７１ 送受信制御部
７２ ＦＦＴ部
７３ データ処理部
７３ａ ピーク抽出部
７３ｂ 方位演算部
７３ｃ ペアリング部
７３ｄ 連続性判定部
７３ｅ フィルタ処理部
７３ｆ 物標分類部
７３ｇ 次回位置予測部
７４ 記憶部
７４ａ 識別情報
７４ｂ 追跡候補リスト
７４ｃ 物標履歴情報
７５ａ 速度導出部
７５ｂ 領域設定部
７５ｃ 判定部

Claims (10)

  1. 物標を検知する検知処理を所定周期で行う検知部と、
    今回の前記検知処理で検知された物標の速度を導出する速度導出部と、
    今回の前記検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回の前記検知処理で検知される予測領域の形状を前記速度導出部によって導出される前記速度に応じて変化させて設定する領域設定部と、
    前記領域設定部によって設定された前記予測領域内で今回の前記検知処理によって検知された物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する判定部と
    を備えることを特徴とするレーダ装置。
  2. 前記領域設定部は、
    今回の前記検知処理で新規に物標が検知され、当該物標の速度が閾値未満の場合、当該物標の検知位置を中心とする所定領域の内側を前記予測領域として設定し、当該物標の速度が前記閾値以上の場合、前記所定領域の外側に前記予測領域を設定する
    ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
  3. 前記領域設定部は、
    前記所定領域の外側に前記予測領域を設定する場合、前記所定領域を環状に囲む領域に、前記予測領域を設定する
    ことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
  4. 前記領域設定部は、
    前記所定領域を環状に囲む領域に前記予測領域を設定する場合、前記所定領域を環状に囲む領域のうち、前記検知位置よりも前記新規に検知された物標の速度方向側に位置する領域を前記予測領域として設定する
    ことを特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
  5. 前記速度導出部は、
    今回の前記検知処理によって新規に検知された物標については、前記レーダ装置が搭載される移動体と前記新規に検知された物標との相対速度を導出し、前記相対速度から前記移動体の移動速度を差し引いて前記速度を導出する
    ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のレーダ装置。
  6. 前記速度導出部は、
    今回の前記検知処理によって２回以上連続して検知された物標については、前記検知処理が行われる１周期間の前記移動体に対する前記物標の相対的な移動量から前記移動体の絶対的な移動量を差し引いた前記物標の絶対的な移動量に基づいて前記速度を導出する
    ことを特徴とする請求項５に記載のレーダ装置。
  7. 今回の前記検知処理によって２回以上連続して検知された物標が次回の前記検知処理で検知される予測位置を予測する次回位置予測部
    をさらに備え、
    前記領域設定部は、
    前記予測位置が予測された物標の速度が閾値未満の場合、前記予測位置を中心とする円形状の前記予測領域として設定し、前記速度が前記閾値以上の場合、前記予測位置が扇の要となり前記物標の速度方向を中心として広がる扇形状の前記予測領域を設定する
    ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載のレーダ装置。
  8. 前記領域設定部は、
    前記扇形状の予測領域を設定する場合に、今回の前記検知処理で検知された物標の速度が高いほど、前記速度方向を中心として広がる扇形状の広がり角度を小さくする
    ことを特徴とする請求項７に記載のレーダ装置。
  9. 前記検知部は、
    前記検知処理によって検知した物標の種別を識別して、前記物標と前記物標の種別とを対応付け、
    前記判定部は、
    前記予測領域内で今回の前記検知処理によって検知された物標のうち、前回の検知処理で検知された物標と同一の種別が対応付けられた物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載のレーダ装置。
  10. コンピュータが実行する物標検知方法であって、
    物標を検知する検知処理を所定周期で行う検知工程と、
    今回の前記検知処理で検知された物標の速度を導出する速度導出工程と、
    今回の前記検知処理で検知された物標と時間的な連続性を有する同一の物標が次回の前記検知処理で検知される予測領域の形状を前記速度導出工程によって導出される前記速度に応じて変化させて設定する領域設定工程と、
    前記領域設定工程によって設定された前記予測領域内で今回の前記検知処理によって検知された物標を前回の検知処理で検知された物標と時間的な連続性のある同一の物標と判定する判定工程と
    を含むことを特徴とする物標検知方法。
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