JP2020042012A - 障害物の絶対速度の推定方法、システム、コンピュータ装置及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】障害物の速度測定がより精確になる、障害物の絶対速度の推定方法、システム、コンピュータ装置及びコンピュータ記憶媒体を提供する。【解決手段】障害物の絶対速度の推定方法は、統合ナビゲーション装置を用いて、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つデータテーブルに格納するステップと、ミリ波レーダーを用いて、自動車に対する障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するステップと、障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を現在時刻ｔ１での相対速度に修正するステップと、自動車の現在時刻ｔ１における絶対速度と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップと、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、自動車運転の分野に関し、特に障害物の絶対速度の推定方法、障害物の絶対速度の推定システム、コンピュータ装置及びコンピュータ記憶媒体に関する。

従来技術では、通常、統合ナビゲーション装置を用いて、自動運転車の絶対速度を測定し、ミリ波レーダーを用いて、障害物の相対速度を測定し、障害物の絶対速度は、ミリ波測定結果と統合ナビゲーション結果とを加算して得られる。

統合ナビゲーション装置は、ＧＰＳの精確なタイムスタンプを有するが、ミリ波レーダーは、ホストがデータを受信する時刻のタイムスタンプのみを有するため、時間遅延が生じ、２つの異なる時刻データの重ね合わせを招き、障害物の速度測定が不精確である。

本発明の実施例は、従来技術の１つ又は複数の技術的問題を解決するために、障害物の絶対速度の推定方法、システム、コンピュータ装置、コンピュータ記憶媒体を提供する。

本発明の第一態様によれば、障害物の絶対速度の推定方法を提供し、該方法は、
統合ナビゲーション装置を用いて、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つデータテーブルに格納するステップと、
ミリ波レーダーを用いて、前記自動車に対する前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するステップと、
前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正するステップと、
前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップとを含む。

本発明の第一態様の一実施例では、前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正することは、
障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得るステップと、
複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得るステップと、
第二時刻ｔ２に測定される前記障害物の相対速度から前記平均誤差量を減算し、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るステップと、を含む。

本発明の第一態様の別の実施例では、前記自動車の前記現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得ることは、
クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値より大きく、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値未満である場合、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップを含む。

本発明の第一態様のさらに別の実施例では、前記自動車の前記現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得ることは、
障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得るステップと、
複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得るステップと、
クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値未満で、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値より大きい場合、前記ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び前記ミリ波レーダーの隣接する検出の間の検出周期を記録ステップと、
各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得るステップとを含む。

本発明の第一態様のまたさらに別の実施例では、前記ミリ波レーダーにより検出される障害物の数と検出周期に基づき、前記ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正して、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るステップと、
前記データテーブルにおいて、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を検索し、検索された自動車の絶対速度と修正後の複数種の前記同類障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップとをさらに含む。

本発明の第二態様によれば、障害物の絶対速度の推定システムを提供し、該システムは、
自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つ前記現在時刻ｔ１と前記絶対速度に対応するデータテーブルを格納する統合ナビゲーション装置と、
前記自動車に対する前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するミリ波レーダーと、
前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正する修正装置と、
前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得る加算器と、を備える。

本発明の第二態様の一実施例では、修正装置は、
障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、
複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得て、
第二時刻ｔ２に測定される前記障害物の相対速度から前記平均誤差量を減算し、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るために用いられる。

本発明の第二態様の別の実施例では、加算器は、クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値より大きく、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値未満である場合、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るために用いられる。

本発明の第二態様のさらに別の実施例では、修正装置は、
障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得、
複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得、
クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値未満で、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値より大きい場合、前記ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び前記ミリ波レーダーの隣接する検出の間の検出周期を記録し、
各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得るためにさらに用いられる。

本発明の第二態様のまたさらに別の実施例では、修正装置は、
前記ミリ波レーダーにより検出される障害物の数と検出周期に基づき、前記ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正して、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得、
前記データテーブルにおいて、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を検索し、前記加算器は、検索された自動車の絶対速度と修正後の複数種の前記同類障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るために用いられる。

本発明の第三態様によれば、コンピュータ装置を提供し、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプログラムを記憶するメモリと、を備え、１つ又は複数のプログラムが１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のプロセッサが上記方法を実現する。

本発明の第四態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体を提供し、コンピュータプログラムが記憶され、該プログラムがプロセッサにより実行されると、上記方法を実現する。

本発明の技術案によれば、ミリ波レーダーにより測定される障害物の修正後の相対速度がより精確になり、その修正後の相対速度とＧＰＳの精確なタイムスタンプ特徴を有する統合ナビゲーション装置により測定される自動車の絶対速度とを加算して、特定の時刻に測定される障害物の絶対速度を得て、従来技術における時間遅延を解消し、それにより、障害物の速度測定がより精確になる。

以上、明細書の目的のために発明の概要を説明したが、何らかの形態に限定されるものではない。上記説明された例示的な態様、実施形態及び特徴に加えて、本発明のさらなる態様、実施形態及び特徴は図面及び以下の詳細説明によって容易に明らかになる。

図面において、特に断らない限り、同一符号は同一又は類似の部材又は要素を示す。これらの図面は必ずしも縮尺に応じて作成されるものではない。なお、これらの図面は本発明に開示されているいくつかの実施形態を示しているが、本発明の範囲を限定するものではない。

本発明の第一態様の一実施例に係る障害物の絶対速度の推定方法を模式的に示すフローチャートである。 本発明の第一態様の別の実施例に係る障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を現在時刻ｔ１での相対速度に修正することを模式的に示すフローチャートである。 本発明の第一態様のさらに別の実施例に係る自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得ることを模式的に示すフローチャートである。 本発明の第二態様の一実施例に係る障害物の絶対速度の推定システムを模式的に示すブロック図である。 本発明の第三態様に係るコンピュータ装置の一実施例を模式的に示す図である。

以下、いくつかの例示的な実施例を説明する。当業者が理解できるように、本発明の趣旨又は範囲を逸脱せずに、説明された実施例を様々な形態で変更することができる。従って、図面及び説明は本質的に限定的ではなく例示的なものである。

図１は、本発明の実施例に係る障害物の絶対速度の推定方法１００を示し、該方法１００は、
統合ナビゲーション装置を用いて、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）を測定し、且つデータテーブルに格納するステップ１０２と、ミリ波レーダーを用いて、自動車に対する障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ２）を取得するステップ１０４と、障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ２）を現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）に修正するステップ１０６と、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度、すなわち、ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ（ｔ１）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）を得るステップ１０８と、を含む。

本発明の明細書の各実施例において言及される用語「障害物」は、広義に理解され、例えば、自動車の周囲の通行人、自転車、自転電動車、ほかの非自動車又は自動車は、自車（自動車）に対して、障害物であると見なされても良い。

本発明の各実施例において言及される用語「自動車」は、広義に理解され、例えば、自動運転車、無人車、有人車、電気自動車など動力特性を有する車両を含んでもよい。

本発明の各実施例において言及される用語「絶対速度」とは、地面等の静止物体に対する速度である。

本発明の各実施例において言及される「相対速度」の用語とは、障害物の自動車（自車）に対する速度であり、例えば、障害物が通行人である場合、「相対速度」の用語とは、通行人である障害物の自動車に対する速度であり、障害物が自転車である場合、「相対速度」の用語とは自転車である障害物の自動車に対する速度であるなどが挙げられる。

本発明の各実施例では、後述する統合ナビゲーション装置、ミリ波レーダー、修正装置、加算器等は自動車（自車）に搭載されてもよく、場合によっては、自動車（自車）に搭載しなくてもよい。

本発明の各実施例において言及される用語「自動車」とは自車であり、「ほかの自動車」とは自車に対するほかの車両である。

ステップ１０２では、統合ナビゲーション装置を用いて、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）を測定し、且つデータテーブルに格納する。なお、統合ナビゲーション装置は、精確なタイムスタンプを有し、例えば、特定の時刻、例えば、地面等の静止物体に対する自動車（自車）の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）をリアルタイムに測定できる。多くの場合、地面に対する自動車の絶対速度は、経時変化し、精確なタイムスタンプを有する統合ナビゲーション装置によって自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を精確に測定できる。特定の時刻に対応する絶対速度をデータテーブルに格納し、後続の使用に備える。

ステップ１０４では、ミリ波レーダーを用いて、自動車に対する障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ２）を取得する。ミリ波レーダーの各回の検出の間に、時間差があり、即ち、時間遅延がある。例えば、障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を検出する必要があるが、得られる測定結果は次の時刻例えば第二時刻ｔ２にミリ波レーダーが受信する測定結果であることが多く、このような時間遅延があるため、測定結果が不精確で、自動車に対する障害物の測定時刻での実際相対速度を真に反映できない。換言すれば、ミリ波レーダーにより受信される障害物の相対速度のタイムスタンプが第二時刻ｔ２であるが、実際の測定結果（障害物の相対速度）は、前の時刻、すなわち現在時刻ｔ１に測定される障害物の相対速度である。現在時刻ｔ１での測定結果が第二時刻ｔ２に受信される時間遅延があるため、後続の修正ステップを行う必要があり、すなわち、名目上第二時刻ｔ２のタイムスタンプに受信される測定結果を現在時刻ｔ１のタイムスタンプに受信される測定結果に修正し、それにより精確なタイムスタンプでの測定結果（障害物の相対速度）を真に反映する。

この場合に、ステップ１０６によって、障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ２）を現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）に修正する必要がある。修正の目的は、障害物の現在時刻ｔ１での実際相対速度を真に反映することである。障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ２）を現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）に修正するステップ１０６は、図２に示されるステップ１１０を含んでもよい。

ステップ１１０では、障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度ｖ＿ｒ１（ｔ２）、ｖ＿ｒ２（ｔ２）、ｖ＿ｒ３（ｔ２）…ｖ＿ｒｎ（ｔ２）等と自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、例えば、ｖ＿ａ１（ｔ１）＝ｖ＿ｒ１（ｔ２）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）、ｖ＿ａ２（ｔ１）＝ｖ＿ｒ２（ｔ２）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）、ｖ＿ａ３（ｔ１）＝ｖ＿ｒ３（ｔ２）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）…ｖ＿ａｎ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ３（ｔ２）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）等である。得られる想定絶対速度は、後続の実際の処理に基礎を築くためのものである。ここで、複数の想定絶対速度を得ることとは、例えば、障害物が通行人である場合、通行人である障害物の想定絶対速度ｖ＿ａ１（ｔ１）を得て、障害物が自転車である場合、自転車である障害物の想定絶対速度ｖ＿ａ２（ｔ１）を得て、障害物がほかの自動車である場合、ほかの自動車である障害物の想定絶対速度ｖ＿ａ３（ｔ１）を得ることなどである。

さらに、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度ｖ＿ａ１（ｔ１）、ｖ＿ａ２（ｔ１）、ｖ＿ａ３（ｔ１）…ｖ＿ａｎ（ｔ１）等のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングするステップ１１２を含んでもよく、例えば、複数の障害物が存在するシーンにおいて大部分の障害物の走行速度が同じであり、すなわち速度が０であり、それは、自動車の走行中に、シーンにおける多くの障害物が静止障害物、例えば、木、家屋、橋、道路等であるからであり、これらの静止障害物は、ちょうど統計と仮定の基礎となる。現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度ｖ＿ａ１（ｔ１）、ｖ＿ａ２（ｔ１）、ｖ＿ａ３（ｔ１）…ｖ＿ａｎ（ｔ１）のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、例えば、ｖ＿ａ１（ｔ１）、ｖ＿ａ３（ｔ１）、ｖ＿ａ５（ｔ１）、ｖ＿ａ７（ｔ１）…ｖ＿ａｎ（ｔ１）を含み、これらの同類障害物を静止障害物とみなすことは、後続の修正処理の基礎となる。同類障害物の複数の想定絶対速度ｖ＿ａ１（ｔ１）、ｖ＿ａ３（ｔ１）、ｖ＿ａ５（ｔ１）、ｖ＿ａ７（ｔ１）…ｖ＿ａｎ（ｔ１）を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得て、すなわちΔｖ＿ａ＝（ｖ＿ａ１（ｔ１）＋ｖ＿ａ３（ｔ１）＋ｖ＿ａ５（ｔ１）＋ｖ＿ａ７（ｔ１）＋…＋ｖ＿ａｎ（ｔ１））／ｍ、ここで、Ｍは、同類障害物としてクラスタリングされる障害物の数である。それにより、平均誤差量Δｖ＿ａを得る。

本発明の第一態様の一実施例では、第二時刻ｔ２に測定される障害物の相対速度ｖ＿ｒ１（ｔ２）、ｖ＿ｒ２（ｔ２）、ｖ＿ｒ３（ｔ２）…ｖ＿ｒｎ（ｔ２）から平均誤差量Δｖ＿ａを減算し、修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ１（ｔ１）、ｖ＿ｒ２（ｔ１）、ｖ＿ｒ３（ｔ１）…ｖ＿ｒｎ（ｔ１）を得るステップ１１４をさらに含む。例えば、障害物が通行人である場合、第二時刻ｔ２に測定される障害物の相対速度ｖ＿ｒ１（ｔ２）から平均誤差量Δｖ＿ａを減算し、修正後の通行人である障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ１（ｔ１）を得て、すなわちｖ＿ｒ１（ｔ１）＝ｖ＿ｒ１（ｔ２）−Δｖ＿ａであり、障害物が自転車である場合、第二時刻ｔ２に測定される障害物の相対速度ｖ＿ｒ２（ｔ２）から平均誤差量Δｖ＿ａを減算し、修正後の自転車である障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ２（ｔ１）を得て、すなわちｖ＿ｒ２（ｔ１）＝ｖ＿ｒ２（ｔ２）−Δｖ＿ａであり、障害物がほかの自動車である場合、第二時刻ｔ２に測定される障害物の相対速度ｖ＿ｒ３（ｔ２）から平均誤差量Δｖ＿ａを減算し、修正後の自動車である障害物の現在時刻ｔ１でのほかの相対速度ｖ＿ｒ３（ｔ１）を得て、すなわちｖ＿ｒ３（ｔ１）＝ｖ＿ｒ３（ｔ２）−Δｖ＿ａであるなどが挙げられる。

本発明の第一態様の一実施例では、ステップ１０８では、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度、すなわちｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ（ｔ１）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）を得ることは、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値より大きく、及び／又は平均誤差量が第二閾値未満である場合、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）、すなわちｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ（ｔ１）＋ｖ＿ｃ（ｔ１）を得るステップ１１６を含む。これは、第一種の形態である。

なお、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値より大きいとは、１つのシーンにおける８０％の障害物は静止障害物であり、残りの２０％の障害物は移動速度が異なる移動障害物であると仮定してもよいことを意味する。１つのシーンにおける７０％の障害物は静止障害物であり、残りの３０％の障害物は移動速度が異なる移動障害物であると仮定してもよいなどである。１つのシーンにおいて想定される静止障害物の百分率は、本発明の科学的価値を左右するものではなく、それは特殊の場合を除き、実際には１つのシーンにおけるほとんどの障害物が静止障害物である可能性があるからである。１つのシーンにおいて、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが１０よりも大きい場合、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値より大きい標準を満たすと判断でき、また、第一閾値の数値は、状況に応じてそれぞれ１５、２０、２５又は３０等に設定されてもよい。誤差量とは、測定される障害物の絶対速度ｖ＿ａであり、平均誤差量が第二閾値未満であるとは、測定される障害物の絶対速度ｖ＿ａが例えば０．５ｋｍ／ｈ、０．４ｋｍ／ｈ、０．３ｋｍ／ｈ等未満であることを意味する。ここで、仮定される第二閾値の０．５ｋｍ／ｈ、０．４ｋｍ／ｈ、０．３ｋｍ／ｈ等も状況に応じて具体的に設定される。クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値より大きく、及び／又は平均誤差量が第二閾値未満である場合、第一標準又は上記第一種の形態を満たすと判断し、直接に自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）（ｖ＿ｒ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ（ｔ２）−Δｖ＿ａ）を得る。

本発明の別の実施例では、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）を得ることは、第二種の形態を含んでよい。

障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得る。

図３のステップ１１８に示すように、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値未満で、及び／又は平均誤差量が第二閾値より大きい場合、修正後の複数種の同類障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るとともに、ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期を記録し、それにより各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得る。

なお、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値未満であるとは、同類障害物の数ｍが１０、１５、２０、２５又は３０等未満であることを意味する。平均誤差量が第二閾値より大きいとは、測定される障害物の絶対速度ｖ＿ａが、例えば、０．５ｋｍ／ｈ、０．４ｋｍ／ｈ、０．３ｋｍ／ｈ等より大きいことを意味する。クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値未満で、及び／又は平均誤差量が第二閾値より大きい場合、上記第一種の形態のように直接に自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）（ｖ＿ｒ（ｔ１）＝ｖ＿ｒ（ｔ２）−Δｖ＿ａ）を得るのではなく、第二種の処理方式を採用する必要がある。すなわち、ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の障害物数Ｎと２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期Ｔを記録し、それにより各種の同類障害物の障害物数Ｎ、検出周期Ｔ、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差Δｔ＝ｔ２−ｔ１の関数関係を得る。

例えば、同類障害物（路面の障害物）の障害物数ＮをＮ１と記録する場合、２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期をＴ１、対応する第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差をΔｔ１＝ｔ２−ｔ１、すなわちΔｔ１＝ｆ（Ｎ１，Ｔ１）とし、
同類障害物（家の障害物）の障害物数ＮをＮ２とする場合、２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期をＴ２、対応する第二時刻ｔ２’と現在時刻ｔ１’との時間差Δｔ１’＝ｔ２’−ｔ１’、すなわちΔｔ１’＝ｆ（Ｎ２，Ｔ２）とし、
同類障害物（木の障害物）の障害物数ＮをＮ３とする場合、２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期をＴ３、対応する第二時刻ｔ２”と現在時刻ｔ１”との時間差Δｔ１”＝ｔ２”−ｔ１”、すなわちΔｔ１”＝ｆ（Ｎ３，Ｔ３）とするなどであり、最終的にフィッティングして得る関数式は、Δｔ１＝ｆ（Ｎ１，Ｔ１）である。いくつかの特殊の関数関係、例えばΔｔ１＝ｆ（Ｎ１，Ｔ１）、Δｔ１’＝ｆ（Ｎ２，Ｔ２）、Δｔ１”＝ｆ（Ｎ３，Ｔ３）、…Δｔ１ⁿ＝ｆ（Ｎn，Ｔn）に基づき如何にフィッティングして最終的な関数関係式Δｔ＝ｆ（Ｎ，Ｔ）を得るかについて、当業者は、数学におけるフィッティング技術に従って簡単に解決でき、例えば、一般的に使用されるフィッティング方法として、最小二乗曲線フィッティング法等が挙げられ、これらは、本発明の発明点ではないため、ここで詳細説明をしない。

本発明の第一態様の一実施例では、図３中のステップ１２０に示すように、ミリ波レーダーにより検出される障害物数、例えばＮ１’と検出周期Ｔ１’に基づき、ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正し、上記データテーブルにおいて現在時刻ｔ１に統合ナビゲーション装置により測定される自動車の絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）を検索し、検索された自動車の絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算し、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）を得る。

第二種の形態で障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）を得る方式について、まず、多くのデータの訓練によって、例えば、最初の段階で得られた二項関数関係式Δｔ１＝ｆ（Ｎ１，Ｔ１）、Δｔ１’＝ｆ（Ｎ２，Ｔ２）、Δｔ１”＝ｆ（Ｎ３，Ｔ３）、…Δｔ１ⁿ＝ｆ（Ｎn，Ｔn）に基づき、フィッティングして関数関係式Δｔ＝ｆ（Ｎ，Ｔ）を得て、この関数関係式に基づき、具体的には、クラスタリング後の同類障害物の数ｍが第一閾値未満、及び／又は平均誤差量が第二閾値より大きい場合、障害物数Ｎ１’と検出周期Ｔ１’が既知であるとすると、Δｔ＝ｆ（Ｎ，Ｔ）に基づき対応する時間遅延Δｔを得て、ミリ波レーダーのデータのタイムスタンプを修正し、第二時刻ｔ２のタイムスタンプを現在時刻ｔ１に修正し、さらに該タイムスタンプｔ１に応じて最も近い統合ナビゲーションデータに対応する障害物の相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）を検索し、統合ナビゲーション装置により測定される自動車の絶対速度ｖ＿ｃ（ｔ１）と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度ｖ＿ｒ（ｔ１）とを加算し、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度ｖ＿ａ（ｔ１）＝ｖ＿ｃ（ｔ１）＋ｖ＿ｒ（ｔ１）を得る。

本発明の技術案によれば、修正後のミリ波レーダーにより測定される障害物の相対速度がより精確になり、ＧＰＳの精確なタイムスタンプ特徴を有する統合ナビゲーション装置により測定される自動車の絶対速度と前記障害物の相対速度とを加算して、特定の時刻に測定される障害物の絶対速度を得て、従来技術の時間遅延を解消し、それにより障害物の速度測定がより精確になる。

本発明の第二態様によれば、障害物の絶対速度の推定システム２００を提供し、図４に示すように、該推定システム２００は、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つ現在時刻ｔ１と絶対速度に対応するデータテーブルを格納する統合ナビゲーション装置２０２と、自動車に対する障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するミリ波レーダー２０４と、障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を現在時刻ｔ１での相対速度に修正する修正装置２０６と、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得る加算器２０８と、を備える。

本発明の第二態様の一実施例では、修正装置２０６は、障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物のそれぞれの現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近く且つ数量が最も多いものを同類障害物としてクラスタリングし、同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得て、第二時刻ｔ２に測定される障害物の相対速度から平均誤差量を減算し、障害物の修正後の現在時刻ｔ１での相対速度を得るために用いられる。

本発明の第二態様の一実施例では、加算器は、クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値より大きく、及び／又は平均誤差量が第二閾値未満である場合、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と障害物の修正後の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るために用いられる。

本発明の第二態様の一実施例では、修正装置は、
障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、
複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得て、
クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値未満で、及び／又は平均誤差量が第二閾値より大きい場合、ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び２回の隣接する検出の間のミリ波レーダーの検出周期を記録し、それにより各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得る。

本発明の第二態様の一実施例では、修正装置は、ミリ波レーダーにより検出される障害物の数と検出周期に基づき、ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正し、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得て、
データテーブルにおいて統合ナビゲーション装置により、現在時刻ｔ１に測定される自動車の絶対速度を検索し、加算器は、検索された自動車の絶対速度と修正後の障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得る。

本発明の第三態様の実施例によれば、コンピュータ装置を提供し、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備え、１つ又は複数のプログラムが１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のプロセッサが上記方法を実現する。

本発明の第４態様の実施例によれば、コンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体を提供し、当該プログラムは、プロセッサにより実行される時、上記した方法を実現することを特徴とする。

例えば、図５には本開示の実施例を実施するための例示的なコンピュータ装置３００の模式ブロック図を示している。また、理解すべきものは、コンピュータ装置３００は、本開示に記述された障害物の検知方法１００を実現するために用いられることである。図面に示すように、コンピュータ装置３００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）３０２を備え、当該ＣＰＵ３０２は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）３０４に記憶されたコンピュータプログラム命令又は記憶手段３１６からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３０６にロードされたコンピュータプログラム命令に応じて、様々な適切な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ３０６には、コンピュータ装置３００の操作に必要な各種のプログラム及びデータが記憶されてもよい。ＣＰＵ３０２、ＲＯＭ３０４及びＲＡＭ３０６はバス３０８を介して互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース３１０もバス３０８に接続されている。

コンピュータ装置３００における複数の部材は、Ｉ／Ｏインタフェース３１０に接続され、その複数の部材は、例えばキーボードや、マウス等の入力手段３１２と、例えば各種タイプのディスプレイや、スピーカー等の出力手段３１４と、例えば磁気ディスクや、光ディスク等の記憶手段３１６と、例えばネットワークカードや、モデム、無線通信送受信機等の通信手段３１８と、を備える。コンピュータ装置３００は、通信手段３１８により、インターネットのようなコンピュータネットワーク及び／又は各種の電気通信ネットワークを介して、他の装置と情報／データを交換することができる。

処理手段３０２は上述した各方法及びプロセス、例えば方法１００を実行する。例えば、一部の実施例において、方法１００は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されることができ、プログラムが物理的に例えば記憶手段３１６のような機械可読媒体に含まれる。一部の実施例において、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ＲＯＭ３０４及び／又は通信手段３１８を介してコンピュータ装置３００にロード及び／又はインストールされることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ３０６にロードされてＣＰＵ６２により実行される時、上記した方法１００の一つ又は複数の動作又はステップを実行することができる。好ましくは、他の実施例において、ＣＰＵ３０２はいずれか他の適切な方式（例えば、ファームウェアを介して）により方法１００を実行するように配置されることができる。

以上、本明細書で説明した機能は、一つ又は複数のハードウェア論理部材により少なくとも一部が実行される。例えば、限定的ではないが、使用可能な模範タイプのハードウェア論理部材として、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、専用標準製品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップのシステム（ＳＯＣ）、ロード・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）等を含む。

本明細書の説明において、用語「一実施例」、「いくつかの実施例」、「例」、「具体例」、又は「いくつかの例」等の説明とは、該実施例又は例を参照すると説明した具体的な特徴、構造、材料又は特性が本発明の少なくとも１つの実施例又は例に含まれることを意味する。且つ、説明される具体的な特徴、構造、材料又は特性はいずれか１つ又は複数の実施例又は例で適切な方式で結合してもよい。また、矛盾しない限り、当業者は本明細書に説明される様々な実施例又は例、及び様々な実施例又は例の特徴を結合及び組み合わせすることができる。

また、用語の「第１」、「第２」は説明のためのものに過ぎず、相対重要性を指示又は示唆し、又は指示された技術的特徴の数を暗示すると理解すべきではない。従って、「第１」、「第２」で制限された特徴は少なくとも１つの該特徴を明示的又は暗示的に含んでもよい。本発明の説明において、特に明確且つ具体的に制限しない限り、「複数」の意味は２つ又は２つ以上である。

当業者であれば、フローチャートにおける、又はここでほかの方式で説明されるいかなる過程又は方法についての説明は、確定の論理機能又は過程を実現するための１つ又は複数のステップの実行可能命令のコードを含むモジュール、セグメント又は部分を示すと理解されてもよく、且つ本発明の好適な実施形態の範囲はほかの実現を含み、指示又は検討される順序通りでなくてもよく、関わる機能に基づいて、ほぼ同時に、又は逆順序で機能を実行してもよいと理解すべきである。

フローチャートに示す、又はここでほかの方式で説明される論理及び／又はステップは、例えば、論理機能を実現するための実行可能命令の順序付けリストであると見なされてもよく、具体的にいかなるコンピュータ可読媒体に実現されてもよく、命令実行システム、装置又はデバイス（例えばコンピュータに基づくシステム、プロセッサを含むシステム又は命令実行システム、装置又はデバイスから命令を受信し且つ命令を実行するシステム）の使用に備え、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用される。本明細書については、「コンピュータ可読媒体」はプログラムを包含、記憶、通信、伝播又は伝送することにより、命令実行システム、装置又はデバイス、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用されるいかなる装置であってもよい。コンピュータ可読媒体のさらなる具体例（非網羅的リスト）は、１つ又は複数の配線を有する電気接続部（電子装置）、ポータブルコンピュータケース（磁気装置）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去再書込み可能な読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリー）、光ファイバー装置、及び携帯型読み出し専用メモリー（ＣＤＲＯＭ）を含む。また、コンピュータ可読媒体は更にその上に前記プログラムを印刷できる用紙又はほかの適切な媒体であってもよい理由は、例えば用紙又はほかの媒体を光学的に走査し、次に編集、解釈し、又は必要な時にほかの適切な方式で処理して、電子方式で前記プログラムを取得し、次にそれをコンピュータメモリに記憶することができるためである。

本発明の各部分はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよいと理解すべきである。上記実施形態において、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶される、且つ適切な命令実行システムで実行するソフトウェア又はファームウェアで実現されてもよい。例えば、ハードウェアで実現する場合は、別の実施形態と同様に、データ信号に対して論理機能を実現する論理ゲート回路を有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲート回路を有する確定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の本分野での公知技術のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせで実現してもよい。

当業者であれば、上記実施例方法におけるステップの全部又は一部の実現がプログラムによって関連するハードウェアを命令して完了させてもよく、前記プログラムがコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、実行時に、該プログラムは方法実施例のステップの１つ又はそれらの組み合わせを含むと理解される。

また、本発明の各実施例における各機能ユニットが１つの処理モジュールに統合されてもよく、各ユニットが独立して物理的に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットが１つのモジュールに統合されてもよい。上記統合モジュールはハードウェアのタイプで実現されてもよいし、ソフトウェア機能モジュールのタイプで実現されてもよい。前記統合モジュールはソフトウェア機能モジュールのタイプで実現され、且つ独立した製品として販売又は使用される時、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。前記記憶媒体は読み出し専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスク等であってもよい。

以上の説明は、本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲を制限するためのものではなく、当業者が本発明に開示される技術的範囲内に容易に想到し得る種々の変更又は置換は、いずれも本発明の保護範囲内に含まれるべきである。従って、本発明の保護範囲は特許請求の範囲に準じるべきである。

Claims (12)

1. 障害物の絶対速度の推定方法であって、
   統合ナビゲーション装置を用いて、自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つデータテーブルに格納するステップと、
   ミリ波レーダーを用いて、前記自動車に対する前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するステップと、
   前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正するステップと、
   前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップと、を含むことを特徴とする障害物の絶対速度の推定方法。
2. 前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正することは、
   障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得るステップと、
   複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得るステップと、
   第二時刻ｔ２に測定される前記障害物の相対速度から前記平均誤差量を減算し、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るステップと、を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記自動車の前記現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得ることは、
   クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値より大きく、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値未満である場合、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップを含む請求項２に記載の方法。
4. 前記自動車の前記現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得ることは、
   障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得るステップと、
   複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得るステップと、
   クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値未満で、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値より大きい場合、前記ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び前記ミリ波レーダーの隣接する検出の間の検出周期を記録ステップと、
   各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得るステップとを含む請求項１に記載の方法。
5. 前記ミリ波レーダーにより検出される障害物の数と検出周期に基づき、前記ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正して、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るステップと、
   前記データテーブルにおいて、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を検索し、検索された自動車の絶対速度と修正後の複数種の前記同類障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るステップとをさらに含む請求項４に記載の方法。
6. 障害物の絶対速度の推定システムであって、
   自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を測定し、且つ前記現在時刻ｔ１と前記絶対速度に対応するデータテーブルを格納する統合ナビゲーション装置と、
   前記自動車に対する前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を取得するミリ波レーダーと、
   前記障害物の第二時刻ｔ２での相対速度を前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度に修正する修正装置と、
   前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得る加算器と、を備えることを特徴とする障害物の絶対速度の推定システム。
7. 前記修正装置は、
   障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得て、
   複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近く且つ数量が最も多い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得て、
   第二時刻ｔ２に測定される前記障害物の相対速度から前記平均誤差量を減算し、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得るために用いられる請求項６に記載の障害物の絶対速度の推定システム。
8. 前記加算器は、クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値より大きく、及び／又は前記平均誤差量が第二閾値未満である場合、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度と修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るために用いられる請求項７に記載の障害物の絶対速度の推定システム。
9. 前記修正装置は、
   障害物が存在するシーンにおける複数種の障害物の第二時刻ｔ２での相対速度と前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度とを加算して、複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度を得、
   複数種の障害物の現在時刻ｔ１での複数の想定絶対速度のうち数値が近い障害物を同類障害物としてクラスタリングし、前記同類障害物の複数の想定絶対速度を誤差量として平均値を求め、平均誤差量を得、
   クラスタリング後の同類障害物の数が第一閾値未満で、及び／又は前平均記誤差量が第二閾値より大きい場合、前記ミリ波レーダーにより検出される各種の同類障害物の数及び前記ミリ波レーダーの隣接する検出の間の検出周期を記録し、
   各種の同類障害物の障害物数、検出周期、及び第二時刻ｔ２と現在時刻ｔ１との時間差ｔ２−ｔ１の関数関係を得るために用いられる請求項６に記載の障害物の絶対速度の推定システム。
10. 前記修正装置は、
    前記ミリ波レーダーにより検出される障害物の数と検出周期に基づき、前記ミリ波レーダーの第二時刻ｔ２での時間データを現在時刻ｔ１での時間データに修正して、修正後の前記障害物の現在時刻ｔ１での相対速度を得、
    前記データテーブルにおいて、前記自動車の現在時刻ｔ１での絶対速度を検索し、前記加算器は、検索された自動車の絶対速度と修正後の複数種の前記同類障害物の現在時刻ｔ１での相対速度とを加算して、前記障害物の現在時刻ｔ１での絶対速度を得るために用いられる請求項９に記載の障害物の絶対速度の推定システム。
11. コンピュータ装置であって、
    １つ又は複数のプロセッサと、
    １つ又は複数のプログラムを記憶するメモリと、を備え、
    前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサが請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータ装置。
12. コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体であって、該プログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

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