JP2022502781A - ターゲット追跡方法及び装置 - Google Patents

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Abstract

本発明はターゲット追跡方法及び装置に関し、車両の分野に属する。前記方法は、現在の時刻でのターゲット融合リストを読み取り、ターゲット融合リストは１つ又は複数の環境ターゲットのうち各々の環境ターゲットに対応するターゲット属性集合を含み、ターゲット属性集合は１つ又は複数のセンサのそれぞれによって測定された環境ターゲットのパラメータ属性集合を含むステップ（Ｓ１１０）と、現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであるか否かを判断するステップ（Ｓ１２０）と、現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストでなければ、現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定し、ターゲット追跡リストはスクリーニングされた各々の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含むステップ（Ｓ１３０）とを含む。それによって、意思決定システムはより正確な意思決定をすることができる。【選択図】図１

Description

本発明は車両の分野に関し、具体的には、ターゲット追跡方法及び装置に関する。
自律運転車両は運転過程において車体に取り付けられたセンサにより周囲環境ターゲットの情報を取得し、周囲環境ターゲットの情報に基づいて車両の制御及び経路の計画を行う。
周囲環境ターゲットの感知過程には、環境ターゲットに対する追跡が非常に重要である。関連技術では、カルマンフィルターアルゴリズムを用いた環境ターゲットの追跡が主に開示されているが、このようなアルゴリズムの計算量が大きく、大きな計算リソースが消費され、しかもデータ遅延が大きい。
以上に鑑み、本発明は、背景技術に記載の技術的課題を少なくとも部分的に解決するターゲット追跡方法を提案することを目的とする。上記目的を達成させるために、本発明の技術案は以下のとおりである。
ターゲット追跡方法であって、前記方法は、現在の時刻でのターゲット融合リストを読み取り、前記ターゲット融合リストは１つ又は複数の環境ターゲットのうち各々の環境ターゲットに対応するターゲット属性集合を含み、前記ターゲット属性集合は１つ又は複数のセンサのそれぞれによって測定された環境ターゲットのパラメータ属性集合を含み、前記パラメータ属性集合は、縦方向速度、縦方向距離、ターゲットＩＤのうちの１つ又は複数を少なくとも含むステップと、前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであるか否かを判断するステップと、前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストでなければ、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定し、前記ターゲット追跡リストはスクリーニングされた各々の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含むステップとを含む。
さらに、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定する前記ステップは、前記前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、前記ターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの現在の時刻でのパラメータ属性集合を予測し、予測したターゲットリストを得るステップと、前記予測したターゲットリストを前記現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングするステップと、前記マッチングしたマッチング結果から現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定するステップとを含む。
さらに、前記前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、前記ターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの現在の時刻でのパラメータ属性集合を予測し、予測したターゲットリストを得る前記ステップは、前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの特定属性の値、所定の融合周期を使用して前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの前記特定属性の現在の時刻での予測値を計算し、前記予測したターゲットリストは計算した前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの前記特定属性の現在の時刻での予測値を含むステップを含む。
さらに、前記予測したターゲットリストを前記現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングする前記ステップは、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中のいずれかの環境ターゲットについて、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合及び前記予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合を使用して、前記マッチングを行うステップ実行するステップを含む。
さらに、前記マッチングしたマッチング結果から現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定する前記ステップは、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中の前記いずれかの環境ターゲットについて、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていなければ、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与するステップと、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていれば、前記いずれかの環境ターゲットの縦方向距離と予測したターゲットリスト中の前記第１の環境ターゲットの予測した縦方向距離との間の第１の差が第１の所定値よりも小さいか否か、及び前記いずれかの環境ターゲットの縦方向速度と予測したターゲットリスト中の前記第１の環境ターゲットの縦方向速度との間の第２の差が第２の所定値よりも小さいか否かを判断するステップと、前記第１の差が前記第１の所定値よりも小さく、前記第２の差が前記第２の所定値よりも小さければ、前記第１の環境ターゲットの融合追跡ＩＤを前記いずれかの環境ターゲットの融合追跡ＩＤとするステップと、前記第１の差が前記第１の所定値以上であり、及び／又は前記第２の差が前記第２の所定値以上であれば、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与するステップとを実行することによって、前記いずれかの環境ターゲットの融合追跡ＩＤを決定する。
さらに、前記方法は、前記予測したターゲットリスト中の第２の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中のいずれの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合とも同じサブＩＤを持っていなければ、前記第２の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを削除するステップをさらに含む。
さらに、前記方法は、前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであれば、前記初期ターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのそれぞれに異なる融合追跡ＩＤを付与して、前記現在の時刻でのターゲット追跡リストを得るステップをさらに含む。
さらに、前記ターゲット融合リストは、環境ターゲットを検知し得るセンサの数である各々の環境ターゲットの重なり度をさらに含み、前記方法は、重なり度１の環境ターゲットを監視し、該重なり度１の環境ターゲットの存在時間が第３の所定値よりも大きければ、出力したターゲット追跡リストには前記重なり度１の環境ターゲットのパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含めるステップをさらに含む。
従来技術に対して、本発明の前記ターゲット追跡方法は以下の優位性を有する。
ターゲット追跡リストにおいて環境ターゲットに融合追跡ＩＤを付与することにより、意思決定システムは融合追跡ＩＤを使用して興味のある環境ターゲットをリアルタイムで追跡し、より正確な意思決定をし、システム全体の安全な作動を行うことができる。
本発明の別の目的は、背景技術に記載の技術的課題を少なくとも部分的に解決するターゲット追跡装置を提案することである。
上記目的を達成するために、本発明の技術案は以下のように実現される。
ターゲット追跡装置であって、前記装置はメモリとプロセッサを含み、前記メモリには、前記プロセッサが上記ターゲット追跡方法を実行できるようにする命令が記憶されている。
従来技術に比べて前記ターゲット追跡装置及び上記ターゲット追跡方法の有する優位性が同じであるので、ここでは詳しく説明しない。
それに対応して、本発明の実施例は、機械が上記ターゲット追跡方法を実行できるようにする命令が記憶されている機械読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
本発明の実施例の他の特徴及び利点は後の具体的な実施形態よりも部分的に詳細に説明される。
図面は本発明の実施例をさらに理解するために提供され、明細書の一部を構成し、以下の特定実施形態とともに本発明の実施例を解釈するが、本発明の実施例を制限するものではない。
本発明の一実施例に係るターゲット追跡方法の模式的フローチャートを示す。 本発明の一実施例に係るターゲット追跡装置の構造ブロック図を示す。
以下、図面を参照しながら本発明の実施例の特定実施形態を詳細に説明する。なお、ここで説明する特定実施形態は本発明の実施例を説明して解釈することに用いられ、本発明の実施例を制限するものではない。
本発明の実施例に記載の「センサ」は、車両に配置された環境ターゲット用の任意のタイプの装置、たとえばカメラ、レーザレーダー、ミリ波レーダーなどであってもよい。本発明の実施例に記載の「ターゲット」とは、車両の前方、後方又は側方にある移動又は静止の任意の物体、たとえば、車両、人や建物などである。
図１は、本発明の一実施例に係るターゲット追跡方法の模式的フローチャートを示す。図１に示すように、本発明の実施例はターゲット追跡方法を提供し、前記方法は、任意の車両、たとえば自律運転車両に適用できる。前記方法は、ステップＳ１１０〜ステップＳ１３０を含むことができる。
ステップＳ１１０では、現在の時刻でのターゲット融合リストを読み取る。
ターゲット融合リストは１つ又は複数の環境ターゲットのうち各々の環境ターゲットに対応するターゲット属性集合を含むことができる。環境ターゲットのターゲット属性集合は１つ又は複数のセンサのそれぞれによって測定された環境ターゲットのパラメータ属性集合を含むことができる。パラメータ属性集合は、縦方向速度、縦方向距離、横方向距離、ターゲットＩＤなどのうちの１つ又は複数を含むことができる。本発明の実施例では、縦方向速度は検知対象のターゲットの車両運転方向における速度であり、縦方向距離は車両に対する検知対象のターゲットの縦方向距離であり、横方向距離は車両に対する検知対象のターゲットの横方向距離である。これらのうち、縦方向速度、縦方向距離及び横方向距離はセンサが車両座標系下で決定したものであってもよい。ターゲットＩＤはセンサが検知したターゲットに付与するＩＤであり、従来の単一センサはターゲットについて追跡処理を行い、さまざまな時刻に検知した同一環境ターゲットに同じＩＤ情報を付与することができる。当然ながら、環境ターゲットのパラメータ属性集合は他のパラメータ属性、たとえば横方向速度、ターゲット縦方向加速度、ターゲット横方向加速度、ターゲット長さ及び／又はターゲット幅などを含むことができる。
１つの環境ターゲットは１つ又は複数のセンサにより検知され得、１つのセンサは１つの環境ターゲットについて１つのパラメータ属性集合を測定することができ、該環境ターゲットに対応するターゲット属性集合は、該環境ターゲットを検知し得るすべてのセンサのそれぞれによって測定された該環境ターゲットのパラメータ属性集合を含む。
１つ又は複数のセンサによって検知された環境ターゲットが同一の環境ターゲットであるか否かをどのように決定するかについて簡単に説明する。
まず、各々のセンサによって検知された各々のターゲットのパラメータ属性集合を組み合わせて属性組み合わせを生成することができ、各々の属性組み合わせは、各々のセンサによってそれぞれ検知された環境ターゲットのパラメータ属性集合の中から選択された１つの環境ターゲットのパラメータ属性集合を含むことができる。一例として、３つのセンサを備えるとすれば、この３つのセンサはそれぞれＡ、Ｂ、Ｃを示す。センサＡは２つのターゲットを検知し、この２つのターゲットのパラメータ属性集合をそれぞれ取得して、Ａ１及びＡ２とする。センサＢは３つのターゲットを検知し、この３つのターゲットのパラメータ属性集合をそれぞれ取得して、Ｂ１、Ｂ２及びＢ３とする。センサＣは１つのターゲットを検知し、この１つのターゲットのパラメータ属性集合を取得して、Ｃ１とする。センサＡ、Ｂ及びＣによって検知された各々のターゲットのパラメータ属性集合を読み取り、読み取った各々のターゲットのパラメータ属性集合に基づいて６個の属性組み合わせを生成し、この６個の属性組み合わせは、たとえば、それぞれＡ１、Ｂ１及びＣ１；Ａ１、Ｂ２及びＣ１；Ａ１、Ｂ３及びＣ１；Ａ２、Ｂ１及びＣ１；Ａ２、Ｂ２及びＣ１；Ａ２、Ｂ３及びＣ１である。
次に、属性組み合わせ中の任意のｎ個のパラメータ属性集合における各々のタイプの同じｎ個のパラメータ属性の離散度をそれぞれ計算すると、縦方向距離を示すｎ個のパラメータ属性について離散度を計算し、横方向距離を示すｎ個のパラメータ属性について離散度を計算し、縦方向距離を示すｎ個のパラメータ属性について離散度を計算する。ここで、離散度は標準偏差、分散や平均差などであってもよく、標準偏差が好ましく使用される。各々のタイプの同じｎ個のパラメータ属性の離散度がすべてそれぞれに対応する所定の範囲にあると判断すれば、このｎ個のパラメータ属性集合が同一環境ターゲットに対応すると決定することができ、このｎ個のパラメータ属性集合についてデータ融合を行い、前記同一環境ターゲットのターゲット属性集合を得ることができる。各々のタイプの同じｎ個のパラメータ属性の離散度が、すべてそれぞれに対応する所定の範囲内ではないと判断すれば、このｎ個のパラメータ属性集合はそれぞれ、異なる検知ターゲットに対応すると決定する。
上記方式によれば、各々の環境ターゲットのターゲット属性集合を決定し、ターゲット融合リストを得ることができる。任意選択に、ターゲット属性集合のうちのターゲットＩＤの集合を用いて、繰り返して融合したデータを削除することができる。具体的には、ターゲット融合リストに含まれるターゲットＩＤの集合に対応するターゲット属性集合を削除することができ、一例として、ターゲット融合リスト中にターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４／ＩＤ５、ターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４及びターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２が含まれると、ターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４はターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４／ＩＤ５に含まれ、ターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２はターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４／ＩＤ５に含まれ、この３つのターゲットＩＤの集合はすべて同一ターゲットである。つまり、ターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４及びターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２がすべて含まれるターゲットＩＤの集合である場合、ターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２／ＩＤ３／ＩＤ４及びターゲットＩＤの集合ＩＤ１／ＩＤ２に対応するターゲット属性集合をターゲット融合リストから削除する。このようにターゲット融合リスト中のすべての繰り返して融合したデータを削除することによって、簡易化されたターゲット融合リストを得ることができる。ターゲット融合リストの決定は、リアルタイムで実行されてもよいし、所定時間おきに１回実行されてもよい。
ステップＳ１２０では、現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであるか否かを判断する。
初期融合リストとは、車両の運転過程において決定された一番目のターゲット融合リストである。たとえば記憶されたターゲット融合リストがあるか否かと判断することができる。ターゲット融合リストがある場合、現在の時刻でのターゲット融合リストが初期融合リストではないと決定し、ターゲット融合リストがない場合、現在の時刻でのターゲット融合リストが初期融合リストであると決定する。
ステップＳ１２０で現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストではないと判断する場合、ステップＳ１３０を実行する。
ステップＳ１３０では、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定する。
ターゲット追跡リストは、スクリーニングされた各々の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含む。現在の時刻で決定されたターゲット追跡リスト中の対応する環境ターゲットは、現在の時刻でのターゲット融合リスト中の対応する環境ターゲットと同じであってもよいし、異なってもよい。現在の時刻で決定されたターゲット追跡リスト中の対応する環境ターゲットの数は現在の時刻でのターゲット融合リスト中の対応する環境ターゲットの数以下であってもよい。
ステップＳ１２０で現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであると判断すれば、ステップＳ１４０を実行し、すなわち、該初期ターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのそれぞれに異なる融合追跡ＩＤを付与して、現在の時刻でのターゲット追跡リストを得る。次に、該現在の時刻でのターゲット追跡リストを記憶して、次の時刻に使用する。
ターゲット追跡リストにおいて環境ターゲットに融合追跡ＩＤを付与することによって、意思決定システムは、融合追跡ＩＤを使用して興味のある環境ターゲットをリアルタイムで追跡し、より正確な意思決定をし、システム全体の安全な運転を確保できる。
現在の時刻でのターゲット融合リスト中の環境ターゲットの融合追跡ＩＤを決定する際に、前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットのパラメータ属性集合を予測し、予測したターゲットリストを得ることができる。たとえば、環境ターゲットの縦方向距離などの特定属性を予測し、たとえば、環境ターゲットの予測した縦方向距離は所定の融合周期の値と該環境ターゲットの縦方向速度の現在の値との積と、該環境ターゲットの縦方向距離の現在の値との和、即ち、環境ターゲットの予測した縦方向距離＝所定の融合周期の値×該環境ターゲットの縦方向速度の現在の値＋該環境ターゲットの縦方向距離の現在の値に等しい。このように、前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの縦方向距離の現在の時刻での予測値を算出することができる。
所定の融合周期の値は、隣接する２つのターゲット融合リストの出力時間の間の差であってもよく、任意選択に、この差は固定値に設定されてもよい。つまり、所定の融合周期の値も固定値に設定されてもよい。任意選択に、前記所定の融合周期の値の範囲は、１５ｍｓ〜２５ｍｓであってもよく、たとえば２０ｍｓに設定されてもよい。
前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの縦方向速度については、所定の融合周期の値が小さいので、環境ターゲットの縦方向速度は実質的に一定であると考えられる。つまり、予測したターゲットリストは、前の時刻でのターゲット追跡リストと比べて、環境ターゲットの縦方向距離の現在の時刻での予測値だけを追加している。
予測したターゲットリストが決定された後、予測したターゲットリストを現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングし、マッチング結果から現在の時刻でのターゲット融合リスト中の各環境ターゲットの融合追跡ＩＤを決定することができる。マッチングする際に、現在の時刻でのターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合を予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合とマッチングすることができる。以下、現在の時刻でのターゲット融合リスト中のいずれかの環境ターゲットを例にして融合追跡ＩＤの決定について説明する。
いくつかの場合、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていない。たとえば、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が｛ＩＤ３，ＩＤ４｝であり、予測したターゲットリストのうち各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合がいずれもＩＤ３及び／又はＩＤ４を含まなければ、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合も予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていないことが満たされる。このような場合は、重なりターゲットがあるが、追跡ターゲットがないことに相当し、つまり、新しいターゲットが追跡システムに進入する。このとき、この新しいターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与し、即ち、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与する必要がある。
いくつかの場合、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合は予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っており、即ち、いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合のサブＩＤは第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合のサブＩＤと完全に同じであるか、又は部分的に同じである。たとえば、前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が｛ＩＤ１，ＩＤ５，ＩＤ７｝であり、第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が｛ＩＤ１，ＩＤ９，ＩＤ１２｝であれば、２つの集合中のＩＤ１は２つの時刻にマッチングしており、他のＩＤはマッチングしておらず、これは上記のように部分的に同じである場合に合致し、完全に相同であるとは、２つの集合中のサブＩＤが完全に同じであることを意味する。
いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていれば、前記いずれかの環境ターゲット及び前記第１の環境ターゲットの他の属性に基づいて両方が同一ターゲットであるか否かを決定し、意思決定の正確性をさらに確保することができる。たとえば、現在の時刻でのターゲット融合リスト中の前記いずれかの環境ターゲットの縦方向距離と予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットの予測した縦方向距離との間の第１の差が第１の所定値よりも小さいか否か、及び現在の時刻でのターゲット融合リスト中の前記いずれかの環境ターゲットの縦方向速度と予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットの縦方向速度との間の第２の差が第２の所定値よりも小さいか否かを判断する。第１の差が第１の所定値よりも小さく、第２の差が第２の所定値よりも小さければ、前記いずれかの環境ターゲットと前記第１の環境ターゲットが同一ターゲットであることを示し、このような場合、第１の環境ターゲットの融合追跡ＩＤを前記いずれかの環境ターゲットの融合追跡ＩＤとする。第１の差が第１の所定値以上であり、及び／又は第２の差が第２の所定値以上であれば、前記いずれかの環境ターゲットと前記第１の環境ターゲットが同一ターゲットではないことを示し、前記いずれかの環境ターゲットは新しいターゲットであると考えられ、このような場合、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与する。前記第１の差及び第２の差を計算するにあたり、同一センサに対応するデータを使用することができ、たとえば、同じサブＩＤに対応する縦方向距離の現在の値及び縦方向距離の予測値を使用して前記第１の差を計算し、同じサブＩＤに対応する縦方向速度の現在の値及び縦方向速度の前の時刻での値を使用して前記第２の差を計算する。しかし、本発明の実施例はそれに制限されず、異なるセンサによって測定されたデータを使用して前記第１の差及び前記第２の差を計算してもよい。
本発明の実施例では、予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットは、予測したターゲットリスト中のいずれかの環境ターゲットであってもよく、普遍性を有する。さらに、上記の他の属性の比較については縦方向距離及び縦方向速度を例として説明し、当然ながら、他の属性もいずれかの環境ターゲットと第１の環境ターゲットが同一ターゲットであるか否かの判断に適用でき、たとえば、加速度などの属性が使用され得る。また、上記の第１の所定値及び第２の所定値は必要に応じて任意の適切な値に設定され得る。
上記方式によれば、現在の時刻でのターゲット融合リストのうち各々の環境ターゲットに対応する融合追跡ＩＤを決定し、現在の時刻でのターゲット追跡リストを得ることができる。センサによって決定されたターゲットＩＤを使用して融合追跡ＩＤを決定することにより、ターゲット追跡モジュールの消耗した計算リソースが顕著に減少し、ターゲット追跡のデータ遅延が大幅に低減される。
さらに、いくつかの場合、予測したターゲットリストを現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングする際に、予測したターゲットリスト中の第２の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が現在の時刻でのターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合とも同じサブＩＤを持っていない場合があり、つまり、現在の時刻でのターゲット融合リストには前記第２の環境ターゲットとマッチングする環境ターゲットがなく、追跡ターゲットがあるが、重なりターゲットがない場合である。これは、環境ターゲットがすでにセンサ検知範囲を離れていることを示し、センサによって該第２の環境ターゲットを長時間予測しているため、第２の環境ターゲットを保留せずに、該第２の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを直接削除してもよい。本発明の実施例では、予測したターゲットリスト中の第２の環境ターゲットとは、予測したターゲットリスト中のいずれかの環境ターゲットであってもよく、普遍性を有する。
さらに、ターゲット融合リストには各々の環境ターゲットの重なり度がさらに含まれてもよく、本発明の実施例の重なり度とは、環境ターゲットを検知し得るセンサの数を指しうる。たとえば、ある環境ターゲットについては、３つのセンサはすべて該環境ターゲットを検知することができ、これは、この環境ターゲットの重なり度が３であることを示す。任意選択に、ターゲット融合リスト中の、環境ターゲットのターゲット属性集合の数に基づいて重なり度を決定することができ、たとえば、３つのセンサが環境ターゲットを検知できれば、それぞれのセンサは、この環境ターゲットごとに１つのターゲット属性集合をそれぞれ出力し、この場合、得られたターゲット融合リストにおいて、この環境ターゲットについて３つのターゲット属性集合があり、このように、この環境ターゲットの重なり度が３であると決定できる。
環境ターゲットの重なり度が１であれば、１つだけのセンサはこの環境ターゲットを検知することを示し、このような場合、この重なり度１の環境ターゲットを監視し、この重なり度１の環境ターゲットが誤検出されたか否かを決定する。たとえば、重なり度１の環境ターゲットの存在時間が第３の所定値よりも大きいか否かに基づいて、ターゲット追跡リスト中にこの環境ターゲットをリストするか否かを決定する。具体的には、現在の時刻での各環境ターゲットの融合追跡ＩＤが決定された後、追跡ターゲット中には、まず、重なり度が１よりも大きい各環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤをリストする。重なり度が１である各環境ターゲットについては、存在周期が第３の所定値よりも大きい環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤだけがリストされる。つまり、存在周期が第３の所定値よりも大きい重なり度１の環境ターゲットだけはターゲット追跡リストにリストされる。
第３の所定値は任意の適切な値に設定され得、たとえば、追跡周期によって限定され得、たとえば、この第３の所定値は所定の数の追跡周期の和に等しくてもよく、ここで、１つのターゲット融合リストが出力されるごとに、１つの追跡周期とされる。ある重なり度１の環境ターゲットが予め設定された回数のターゲット融合リスト中に監視されれば、ターゲット融合リスト中の各環境ターゲットにこの属性を追跡周期だけ追加してもよい。重なり度が１よりも大きい環境ターゲットに対しては、その追跡周期には０が付与され得る。重なり度１の環境ターゲットに対しては、その追跡周期を累積することができ、たとえば、前の時刻に重なり度１の環境ターゲットの追跡周期が３であり、現在の時刻でのターゲット融合リスト中にこの重なり度１の環境ターゲットがさらに監視されていれば、現在の時刻でのこの重なり度１の環境ターゲットの追跡周期は４に設定されてもよい。重なり度１の環境ターゲットの追跡周期が所定値よりも大きければ、この該重なり度が１である各環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤはターゲット追跡リスト中に出力されてもよい。重なり度が１である環境ターゲットについて追跡周期が限定されると、環境ターゲットに対する誤追跡を防止し、意思決定システムによる意思決定をより正確にすることができる。
それに対応して、本発明の実施例は、機械が上記のターゲット追跡方法を実行できるようにする命令が記憶されている機械読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。前記機械読み取り可能な記憶媒体は、たとえば、ＵＳＢメモリ、リムーバブルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクや光ディスクなど、プログラムコードを記憶可能な各種媒体であってもよい。
図２は、本発明の一実施例に係るターゲット追跡装置の構造ブロック図である。図２に示すように、本発明の実施例はターゲット追跡装置をさらに提供し、前記装置は、メモリ２１０とプロセッサ２２０を含み、前記メモリ２１０には、プロセッサ２２０が本発明の任意の実施例に係るターゲット追跡方法を実行するようにする命令が記憶されている。
プロセッサ２２０は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であってもよく、他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタ論理デバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。
メモリ２１０は、前記コンピュータプログラム命令を記憶するために使用されてもよく、前記プロセッサは、前記メモリ内に記憶されたコンピュータプログラム命令を運転又は実行し、前記メモリ内に記憶されたデータを読み取ることによって、車両センサ用の前記データ融合装置の様々な機能を実現する。メモリ２１０は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、ハードディスク、メモリ、プラグインハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ Ｍｅｄｉａ Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュメモリカード（Ｆｌａｓｈ Ｃａｒｄ）、少なくとも１つの磁気ディスクメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の揮発性固体メモリデバイスなどの不揮発性メモリを含むことができる。
本発明の実施例によるターゲット追跡装置の具体的な動作原理及び利点は、上述した本発明の実施例によるターゲット追跡方法の具体的な動作原理及び利点と類似しており、ここでは詳しく説明しない。
以上、図面を参照しながら本発明の実施例の任意の実施形態を詳細に説明したが、本発明の実施例は、上述した実施形態における具体的な詳細に限定されるものではなく、本発明の実施例の技術構想の範囲内において、本発明の実施例の技術案に対して複数の簡単な変形を行うことができ、これらの簡単な変形はいずれも本発明の実施例の特許範囲に属する。
また、上述の特定実施例に記述された各具体的な技術的特徴は、矛盾しない限り、任意の適切な方式で組み合わせてもよい。不必要な重複を避けるために、本発明の実施例では、様々な可能な組み合わせについては、もはや別途説明しない。
当業者は、上述した実施例の方法におけるステップの全部又は一部を実現することが、プログラムによって関連するハードウェアを命令することによって完了できることを理解でき、このプログラムは、本出願の様々な実施例に記載の方法のステップの全部又は一部をシングルチップマイクロコンピュータ、チップ、又はプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に実行させるためのいくつかの命令を含む記憶媒体に記憶される。一方、上述した記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、リムーバブルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクや光ディスクなど、プログラムコードを記憶可能な各種媒体を含む。
さらに、本発明の実施例の様々な異なる実施形態の間の任意の組み合わせも可能であり、本発明の実施例の思想に反しない限り、本発明の実施例によって開示されたものとして同様に扱われるべきである。
２１０ メモリ
２２０ プロセッサ

Claims (10)

  1. ターゲット追跡方法であって、
    現在の時刻でのターゲット融合リストを読み取り、前記ターゲット融合リストは１つ又は複数の環境ターゲットのうち各々の環境ターゲットに対応するターゲット属性集合を含み、前記ターゲット属性集合は１つ又は複数のセンサのそれぞれによって測定された環境ターゲットのパラメータ属性集合を含み、前記パラメータ属性集合は、縦方向速度、縦方向距離、ターゲットＩＤのうちの１つ又は複数の属性を少なくとも含むステップと、
    前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであるか否かを判断するステップと、
    前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストでなければ、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定し、前記ターゲット追跡リストはスクリーニングされた各々の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含むステップとを含む、ことを特徴とするターゲット追跡方法。
  2. 前記現在の時刻でのターゲット融合リスト及び記憶された前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定する前記ステップは、
    前記前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、前記ターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの現在の時刻でのパラメータ属性集合を予測し、予測したターゲットリストを得るステップと、
    前記予測したターゲットリストを前記現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングするステップと、
    前記マッチングしたマッチング結果から現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記前の時刻でのターゲット追跡リストに基づいて、前記ターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの現在の時刻でのパラメータ属性集合を予測し、予測したターゲットリストを得る前記ステップは、
    前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの特定属性の値、所定の融合周期を使用して、前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの前記特定属性の現在の時刻での予測値を計算し、前記予測したターゲットリストは、計算した前記前の時刻でのターゲット追跡リスト中の各環境ターゲットの前記特定属性の現在の時刻での予測値を含むステップを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 前記予測したターゲットリストを前記現在の時刻でのターゲット融合リストとマッチングする前記ステップは、前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中のいずれかの環境ターゲットについて、
    前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合及び前記予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合を使用して、前記マッチングを行うステップを実行するステップを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 前記マッチングしたマッチング結果から現在の時刻でのターゲット追跡リストを決定する前記ステップは、
    前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中の前記いずれかの環境ターゲットについて、
    前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記予測したターゲットリスト中の各々の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていなければ、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与するステップと、
    前記いずれかの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記予測したターゲットリスト中の第１の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合と同じサブＩＤを持っていれば、前記いずれかの環境ターゲットの縦方向距離と予測したターゲットリスト中の前記第１の環境ターゲットの予測した縦方向距離との間の第１の差が第１の所定値よりも小さいか否か、及び前記いずれかの環境ターゲットの縦方向速度と予測したターゲットリスト中の前記第１の環境ターゲットの縦方向速度との間の第２の差が第２の所定値よりも小さいか否かを判断するステップと、
    前記第１の差が前記第１の所定値よりも小さく、前記第２の差が前記第２の所定値よりも小さければ、前記第１の環境ターゲットの融合追跡ＩＤを前記いずれかの環境ターゲットの融合追跡ＩＤとするステップと、
    前記第１の差が前記第１の所定値以上であり、及び／又は前記第２の差が前記第２の所定値以上であれば、前記いずれかの環境ターゲットに新しい融合追跡ＩＤを付与するステップとを実行することによって、前記いずれかの環境ターゲットの融合追跡ＩＤを決定する、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
  6. 前記予測したターゲットリスト中の第２の環境ターゲットのターゲットＩＤ集合が前記現在の時刻でのターゲット融合リスト中のいずれの環境ターゲットのターゲットＩＤ集合とも同じサブＩＤを持っていなければ、前記第２の環境ターゲットに対応するパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを削除するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  7. 前記現在の時刻でのターゲット融合リストが初期ターゲット融合リストであれば、前記初期ターゲット融合リスト中の各々の環境ターゲットのそれぞれに異なる融合追跡ＩＤを付与して、前記現在の時刻でのターゲット追跡リストを得るステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記ターゲット融合リストは、環境ターゲットを検知し得るセンサの数である各々の環境ターゲットの重なり度をさらに含み、
    重なり度１の環境ターゲットを監視し、該重なり度１の環境ターゲットの存在時間が第３の所定値よりも大きければ、出力したターゲット追跡リストには前記重なり度１の環境ターゲットのパラメータ属性集合及び融合追跡ＩＤを含めるステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
  9. ターゲット追跡装置であって、
    メモリとプロセッサを含み、前記メモリには、前記プロセッサが請求項１〜８のいずれか１項に記載のターゲット追跡方法を実行できるようにする命令が記憶されている、ことを特徴とするターゲット追跡装置。
  10. 機械読み取り可能な記憶媒体であって、
    機械が請求項１〜８のいずれか１項に記載のターゲット追跡方法を実行できるようにする命令が記憶されている、ことを特徴とする機械読み取り可能な記憶媒体。
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