JP3104559B2 - 車載用レーダ装置 - Google Patents

車載用レーダ装置

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は車載用レーダ装置に関
し、特に先行車両や路側物等の目標物体を検出する車載
用レーダ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、自車両の前方にレーダビーム
を照射して、先行車両等の目標物体を検出する車載用レ
ーダ装置が開発されている。例えば、特開昭６１−２５
９１８６号公報には、複数方向にレーダビームを送出
し、各レーダビーム毎に目標物までの距離を算出して先
行車両の方向及び距離を検出し、方向と距離の時間変化
率が所定値以下で推移するものを追尾対象と判断するこ
とが開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】先行車が追越し等のた
めに、緩やかに走行車線を変更した場合には、変更車線
を変更したことによって追尾対象ではなくなるが、従来
装置では、先行車の方向及び距離の時間変化率が所定値
以下となって追尾対象のままで残り、無駄に追尾し続け
るという問題があった。
【０００４】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
目標物体が走行車線を変更したとき、この目標物体の確
信度を低下させることにより、制御・警報対象から確実
に除外でき、必要な制御・警報対象となる目標物体だけ
を確実に検出できる車載用レーダ装置を提供することを
目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、図１（Ａ）に示す如く、レーダ装置本体Ｍ１で周波
数変調された搬送波を送受信し、周波数上昇部分及び周
波数下降部分夫々のビート信号のパワースペクトラムで
対をなすピークの周波数から目標物体との相対距離及び
相対速度を算出する車載用レーダ装置において、上記目
標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係から目
標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度を演算
する確信度演算手段Ｍ２と、上記相対速度から目標物体
が離れつつあり、かつ、上記目標物体の検出強度の変化
率が所定値以上で減小しているときに上記目標物体の確
信度を低下させる第１の確信度変更手段Ｍ３とを有す
る。
【０００６】請求項２に記載の発明は、図１（Ｂ）に示
す如く、レーダ装置本体Ｍ１で周波数変調された搬送波
を送受信し、周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々の
ビート信号のパワースペクトラムで対をなすピークの周
波数から目標物体との相対距離及び相対速度を算出する
車載用レーダ装置において、上記目標物体の検出状況と
過去の検出状況との対応関係から目標物体の存在度合い
の確からしさを表わす確信度を演算する確信度演算手段
Ｍ２と、レーダ検出領域における複数の目標物体の夫々
の相対距離及び相対速度から、前記複数の目標物体のう
ち第１の目標物体と第２の目標物体間の接近状況を判定
し、前記第１の目標物体が第２の目標物体に対して所定
以上の接近と判定したとき、上記第１の目標物体の確信
度を低下させる第２の確信度変更手段Ｍ４とを有する。
【０００７】請求項３に記載の発明は、図１（Ｃ）に示
す如く、レーダ装置本体Ｍ１で周波数変調された搬送波
を送受信し、周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々の
ビート信号のパワースペクトラムで対をなすピークの周
波数から目標物体との相対距離及びドップラー効果に基
づく相対速度を算出する車載用レーダ装置において、上
記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係か
ら目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度を
演算する確信度演算手段Ｍ２と、上記目標物体の算出さ
れた相対距離の微分値がドップラー効果に基づき算出さ
れた相対速度より大なるとき、上記目標物体の確信度を
低下させる第３の確信度変更手段５とを有する。
【０００８】
【作用】請求項１に記載の発明においては、相対速度か
ら目標物体が離れつつあり、かつ、目標物体の検出強度
の変化率が所定値以上で減小しているときに上記目標物
体の確信度を低下させるため、自車の走行車線から車線
変更した目標物体を認識して制御・警報対象から確実に
除去できる。
【０００９】請求項２に記載の発明においては、複数の
目標物体のうちの第１の目標物体と第２の目標物体夫々
の相対距離及び相対速度から、第１及び第２の目標物体
の接近状況を判定して第１の目標物体が第２の目標物体
に対して所定以上の接近と判定したとき、上記第１の目
標物体の確信度を低下させるため、車線変更をするであ
ろう目標物体を予測して制御・警報対象から早期に除去
できる。
【００１０】請求項３に記載の発明においては、目標物
体の算出された相対距離の微分値がドップラー効果に基
づき算出された相対速度より大なるとき、目標物体の確
信度を低下させるため、相対距離の微分値がドップラー
効果に基づく相対速度より大なることで目標物体が車線
変更のための速度成分を持つことを推定でき、車線変更
を行う目標物体を確実に認識して制御・警報対象から確
実に除去できる。
【００１１】
【実施例】図２は本発明装置のブロック図を示す。同図
中、送信側回路は、搬送波発生器１０，周波数変調器１
２，変調電圧発生器１４，方向性結合器１６，及び送信
アンテナ１８から構成される。搬送波発生器１０からは
搬送波が出力され、周波数変調器１２に供給される。一
方、変調電圧発生器１４からは振幅が三角形状に変化す
る三角波が出力され、変調波として周波数変調器１２に
供給される。これによって、搬送波発生器１０からの搬
送波は周波数変調され、時間経過に伴って周波数が三角
形状に変化する送信信号が出力される。この送信信号は
方向性結合器１６を介して送信アンテナ１８に供給さ
れ、被検出物体に向けて放射される。一方、方向性結合
器１６を介して、送信信号の一部は後述する受信側回路
のミキサ２２に供給される。
【００１２】受信側回路は、受信アンテナ２０，ミキサ
２２，増幅器２４，フィルタ２６，高速フーリエ変換処
理器（ＦＦＴ信号処理器）２８，ターゲット認識器３
０，危険判定器３２，及び警報器３４から構成される。
被検出物体からの反射波は受信アンテナ２０で受信さ
れ、ミキサ２２に供給される。ミキサ２２では受信信号
と方向性結合器１６からの送信信号の一部が差分演算に
より結合され、ビート信号が生成される。ミキサ２２か
らのビート信号は増幅器２４で増幅され、アンチエリア
シングフィルタ２６を介してＦＦＴ信号処理器２８及び
ターゲット認識器３０に供給される。ＦＦＴ信号処理器
２８は周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のパワー
スペクトラムを得て、ターゲット認識器３０に供給す
る。
【００１３】ターゲット認識器３０は周波数上昇部分，
下降部分夫々のパワースペクトラムのピークを検出して
ペアリングを行ない、各目標物体に対応するピーク対を
形成する。このピーク対の周波数上昇部分のピーク周波
数fup と周波数下降部分のピーク周波数fdown とから得
られる相対速度周波数fd, 距離周波数fr fd＝(fdown-fup）／２ …（１） fr＝(fdown+fup）／２ …（２） 及び fd＝２・Ｖ／Ｃ・ｆ０ …（３） fr＝４・ｆｍ・Δｆ／Ｃ・Ｒ …（４） 但し、Ｖ：相対速度、Ｃ：光速、ｆ０：中心周波数、ｆ
ｍ：変調周波数、Δｆ：周波数変移幅、Ｒ：相対距離 により相対距離Ｒ及びドップラー効果に基づく相対速度
Ｖを同時に求める。この後、危険判定器３２で予め定め
られた、又は自車の走行状態に応じて算出される安全距
離と上記相対距離の大小比較を行ない、安全距離以下で
ある場合には危険と判定し、警報器３４により運転者に
報知する。
【００１４】また、ステア制御回路４０は車速センサ４
２から自車速度ＶS を供給され、操舵角センサ４４から
操舵角θH を供給され、ターゲット認識器３０から相対
距離Ｒを供給されており、次式によりカーブの曲率半径
ρ及び送信アンテナ１８及び受信アンテナ２０の回動角
であるステア角θS を算出する。
【００１５】 θS ＝ sin-1（Ｒ／２ρ） …（ａ） ρ＝（１＋Ｋ1 ×ＶS 2 ）×Ｋ2 ／θH …（ｂ） 但し、Ｋ1 ，Ｋ2 は定数であり、ステア角θS は例えば
車両の進行方向を０として左側を正、右側を負としてい
る。ステア制御回路４０は（ａ）式で算出したステア角
θS となるようにステア機構４６を駆動して送信アンテ
ナ１８及び受信アンテナ２０の回動を制御する。また、
車速センサ４２で検出した自車速度はターゲット認識器
３０にも供給されている。
【００１６】図３乃至図６はターゲット認識器３０が実
行する認識処理の一実施例のフローチャートを示す。こ
の処理は数十msec毎に実行される。同図中、ステップＳ
１０ではＦＦＴ信号処理器２８より供給されるパワース
ペクトラムを取り込む。次にステップＳ１２で、ピーク
対毎つまり目標物体毎に（１）式〜（４）式を用いて目
標物体の相対距離Ｒ及び相対速度Ｖ（Ｖは接近方向を正
とする）、及びピーク対の平均レベルである反射強度Ｌ
ＶＬを計算する。この反射強度ＬＶＬは周波数上昇部
分，周波数下降部分夫々のピークのレベルを別々に用い
ても良いが、計算が複雑になるため平均レベルを用い
る。なお、目標物体の数ｎは車両だけであれば５程度で
あるが、路側物等からの反射があるので２０程度とな
る。
【００１７】ステップＳ１４では保存データが有るか、
つまり前回既に目標物体が存在していたか否かを判別
し、保存データがなければステップＳ１６に進み、ステ
ップＳ１２において検出された新たな目標物体のＲ，
Ｖ，ＬＶＬのデータを新保存データとして全て保存し、
図５のステップＳ６０に進む。このときの新たな目標物
体の存在確率は基本的に例えば５％等の一定値とする。
【００１８】また、保存データが存在する場合には、ス
テップＳ１８で新データつまり新たな目標物体ｉ（ｉは
１〜ｎのいずれか）を選択し、その相対距離Ｒｉ，相対
速度Ｖｉを中心とする範囲Ｒｉ±α，Ｖｉ±βを計算す
る。上記の範囲±α，±β夫々は車両が急加減速を行な
ったときの限界値とレーダ装置の誤差を含んだ値であ
る。そしてステップＳ２０で全ての保存データの相対距
離Ｒ’ｍ，相対速度Ｖ’ｍとｉ番目の新データの範囲Ｒ
ｉ±α，Ｖｉ±βとの比較を、全ての保存データについ
て行なう。なお、保存データに範囲を設けて新データと
比較しても良く、また、保存データのＲ’ｍ，Ｖ’ｍと
Ｖ’ｍの増分ΔＶ’ｍ及びＲ’ｍの増分ΔＲ’ｍとから
次のＲ’ｍ，Ｖ’ｍを予測して、この予測値を上記保存
データの代りに用いても良い。
【００１９】次にステップＳ２２では範囲Ｒｉ±α又は
Ｖｉ±β内に２つ以上の保存データがあるか否かを判別
し、あればステップＳ２４に進み、なければ図４のステ
ップＳ４０に進む。ステップＳ２４では範囲内に存在し
た２つ以上の保存データの反射強度ＬＶＬ’ｍ，ＬＶ
Ｌ’ｐ，…と範囲の中心である新データの反射強度ＬＶ
Ｌｉとの差を求め、この差が最小の保存データを選択す
る。更にステップＳ２６で選択された差が最小となる保
存データが２つ以上あるか否かを判別し、あればステッ
プＳ２８に進み、なければステップＳ４０に進む。ここ
で、反射強度の差を比較するのは、検出周期が短かい場
合は同一の目標物体の反射強度は急激に変化しないため
である。
【００２０】ステップＳ２８では差が最小の２つ以上の
保存データについて、新データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗との和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒ
ｉ）2＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小と
なる保存データを選択する。この後、ステップＳ３０で
選択した保存データを他の新データが選択していないか
どうかを確認して図４のステップＳ４０に進む。ステッ
プＳ４０ではステップＳ３０の確認によって選択した保
存データを他の新データが選択しているかどうかを判別
し、他が選択していればステップＳ４２に進み、他が選
択していなければステップＳ４３でｉ番目の新データに
対する保存データの選択を終了してステップＳ４８に進
む。
【００２１】ステップＳ４２では選択された保存データ
の反射強度ＬＶＬ’ｍと、これを選択した複数の新デー
タの反射強度ＬＶＬｉ，ＬＶＬｊ，…との差を求め、こ
の差が最小の新データを選択する。更にステップＳ４４
で選択された差が最小となる新データが２つ以上あるか
否かを判別し、あればステップＳ４６に進み、なければ
ステップＳ４８に進む。
【００２２】ステップＳ４６では差が最小の２つ以上の
新データについて、保存データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗の和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒｉ）
2 ＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小となる
新データを選択する。この後、ステップＳ４８でｉ番目
の新データが今回得られた新データの最後のものかどう
かを判別し、最後でなければステップＳ５０で範囲Ｒｉ
±α，Ｖｉ±β内で選択された保存データを選択済みと
してステップＳ１８に戻り処理を繰り返す。また、ステ
ップＳ４８でｉ番目が新データの最後と判別されるとス
テップＳ５２に進み、保存データを選択できなかった新
データを新保存データとして保存して図５のステップＳ
６０に進む。
【００２３】図５のステップＳ６０，Ｓ６２では全ての
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データ、
つまり新たに検出された目標物体ｉについてはステップ
Ｓ６４に進んで図７に示すマップを新データの反射強度
ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを演算する。ミリ波レ
ーダでは反射強度ＬＶＬはセンサ能力と目標物体の大き
さ（反射しやすさ）によって決まるためＬＶＬが大きい
と誤検出しにくいのでγを大きくして存在確率の増加率
を速くする。次にステップＳ６６で（１）式により確信
度としての存在確率ＥＸｉを演算し、Ｒｉ，Ｖｉ，ＬＶ
Ｌｉと共に保存してステップＳ８０に進む。
【００２４】 Ａｉ＝Ｂ×γｉ ＥＸｉ＝Ａｉ …（１） 但し、Ｂは例えば５％等の所定増減値 また、新データに選択された保存データつまり以前から
検出されている目標物体ｉについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くする。このため、ス
テップＳ６８で図７のマップを新データの反射強度ＬＶ
Ｌｉで参照して補正係数γｉを求め、ステップＳ７０で
（２）式により存在確率ＥＸｉを演算し、ステップＳ８
０に進む。
【００２５】 Ａｉ＝Ｂ×γｉ ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ＋Ａｉ …（２） 但し、ＥＸｉｒは前回保存した存在確率である。また、
新データに選択されてない保存データ、つまり目標物体
ｉを見失った場合はステップＳ７２に進み、目標物体ｉ
の保存データ（前回検出された値）の反射強度ＬＶＬｉ
で図８に示すマップを参照して補正係数ηｉを演算す
る。このマップで、前回のＬＶＬｉが大であると、見失
うことが生じる可能性が低く、目標物体ｉが車線変更等
で自車前方に存在しなくなった可能性が高いためであ
る。次にステップＳ７４で（３）式により存在確率ＥＸ
ｉを演算する。
【００２６】 Ｃｉ＝Ｂ×ηｉ ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ−Ｃｉ …（３） この後、ステップＳ７６では（３）式で得たＥＸｉが０
以下か否かを判別し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ７
８で目標物体ｉの保存データを消去し、ＥＸｉ＞０のと
きはステップＳ８０に進む。
【００２７】図６のステップＳ８０では自車の操舵角又
はヨーレート等から旋回半径を計算し、この旋回半径で
図９のマップを参照してしきい値Ｚを計算する。これは
直線路ではレーダビーム幅を１車線幅程度にしぼってお
り、存在確率が低くても誤検出の可能性が低く、カーブ
ではビームを偏向させたとしても離接車両を検出する確
率が高くなるため旋回半径が小さい程しきい値を高くし
ている。
【００２８】この後ステップＳ８４で全ての目標物体ｉ
について、存在確率ＥＸｉをしきい値Ｚと比較し、ＥＸ
ｉ≧Ｚの目標物体ｉについてはステップＳ８６で制御・
警報対象のデータとして次処理に進み、またＥＸｉ＜Ｚ
の目標物体ｉについてはステップＳ８８で制御・警報対
象のデータから除いて次処理に進む。
【００２９】これにより、ノイズ、路側物、隣接車線の
車両等の短時間しか自車の前方に存在しない目標物体を
除去することができ、ノイズ等により目標物体を見失う
ことが防止できる。これは上記実施例では存在確率計算
に反射強度を用いているために適確な判断が可能となっ
ている。
【００３０】ところで、反射強度ＬＶＬを用いてセンサ
能力に従って目標物体の存在確率を計算することができ
るが、反射強度ＬＶＬの変化する大きな要因として目標
物体の大きさ及び材質で変わる反射断面積の大きさがあ
る。例えば大型のパネルトラックの如きものは相対距離
が遠くても存在確率が早く高くなり、２輪車の如きもの
は相対距離が近づかないと存在確率はなかなか高くなら
ず、制御・警報対象とはならない。このため、車間距離
（相対距離）及び自車速度によって存在確率を変化させ
ることにより、目標物体の物理的な危険性を存在確率に
反映させ、２輪車等の見失いを減少させるのが次の第２
実施例及び第３実施例である。
【００３１】図１０は認識処理の第２実施例の要部のフ
ローチャートであり、第１実施例の図５の代りに実行さ
れる。図１０のステップＳ１００，Ｓ１０２では全ての
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データ、
つまり新たに検出された目標物体ｉについてはステップ
Ｓ１０４に進んで図７に示すマップを新データの反射強
度ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを演算し、図１１に
示すマップを新データの相対距離Ｒｉで参照して補正係
数ν１ｉを演算し、図１２に示すマップを自車の車速で
参照して補正係数ξ１ｉを演算する。
【００３２】図１１において相対距離Ｒｉが小なる程、
補正定数ν１は増加させ、補正係数ν２は逆に減少させ
ている。また、図１２において車速が大な程、補正係数
ξ１は増加させ、補正係数ξ２は逆に減少させている。
次にステップ１０６で（４）式により存在確率ＥＸｉを
演算しＲｉ，Ｖｉ，ＬＶＬｉと共に保存してステップＳ
８０に進む。
【００３３】 Ｄｉ＝Ｂ×（γｉ＋ν１ｉ＋ξ１ｉ） ＥＸｉ＝Ｄｉ …（４） また、新データに選択された保存データつまり以前から
検出されている目標物体ｉについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くするためステップＳ
１０８で図７，図１１，図１２夫々のマップを新データ
の反射強度ＬＶＬｉ，相対距離Ｒｉ及び車速ＳＰＤ夫々
で参照して補正係数γｉ，ν１ｉ，ξ１ｉを求め、ステ
ップＳ１１０で（５）式により存在確率ＥＸｉを演算
し、ステップＳ８０に進む。
【００３４】 Ｄｉ＝Ｂ×（γｉ＋ν１ｉ＋ξ１ｉ） ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ＋Ｄｉ …（５） また、新データに選択されてない保存データ、つまり目
標物体ｉを見失った場合はステップＳ１１２に進み、目
標物体ｉの保存データ（前回検出された値）の反射強度
ＬＶＬｉ，相対距離Ｒｉ及び車速ＳＰＤ夫々で図８，図
１１，図１２夫々に示すマップを参照して補正係数η
ｉ，ν２ｉ，ξ２ｉ夫々を演算する。図１１，図１２で
ν２をＲが小なる程減少させξ２をＳＰＤが大なる程減
少させているのは物理的な危険性を表わすためである。
次にステップＳ１１４で（６）式により存在確率ＥＸｉ
を演算する。
【００３５】 Ｅｉ＝Ｂ×（ηｉ＋ν２ｉ＋ξ２ｉ） ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ−Ｅｉ …（６） この後、ステップＳ７６では（３）式で得たＥＸｉが０
以下か否かを判別し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ１
１８で目標物体ｉの保存データを消去し、ＥＸｉ＞０の
ときはステップＳ８０に進む。上記のステップＳ６６，
Ｓ７４が確信度演算手段Ｍ２に対応する。
【００３６】目標物体の種類によって見失う確率に差が
あることは前述の通りである。この差を減らすため学習
により存在確率を計算し、２輪車等の反射強度の小さな
車両も確実に認識するようにしたのが第３実施例であ
る。同一物体からのレーダの反射強度は図１３に示す如
く相対距離Ｒによって変化する。このため図１４に実線
で示す如き乗用車相当の基準反射強度マップを予め実験
又はシミュレーョンにより作成しておく。これは一般道
路では乗用車が比較的多いため基準としている。この基
準レベルに対してトラック等の大型車両は一点鎖線に示
す如く平均的に高いレベルとなり、２輪車等は破線に示
す如く平均的に低いレベルとなる。このため、存在確率
が０以上の時間が一定時間以上となるまで基準レベルと
の差を平均化し、その平均値を現在のレベルに加算した
値を存在確率の増加率の補正量とする。見失った場合は
元のレベルに対して減少率の補正を行なう。
【００３７】図１５は認識処理の第３実施例の要部のフ
ローチャートであり、第１実施例の図５の代りに実行さ
れる。図１５のステップＳ２００，Ｓ２０２では全ての
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データつ
まり新たに検出された目標物体ｉについてはステップＳ
２０４で図１４のマップを新データの相対距離Ｒｉで参
照して基準レベルの反射強度ＬＶＬＢを演算し、ステッ
プＳ２０６で基準レベルの反射強度ＬＶＬＢから新デー
タの反射強度ＬＶＬｉを減算して差ＴＬＶＬｉを求め
る。次にステップＳ２０８で図７に示すマップを新デー
タの反射強度ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを演算
し、図１１に示すマップを新データの相対距離Ｒｉで参
照して補正係数ν１ｉを演算し、図１２に示すマップを
車速ＳＰＤで参照して補正係数ξ１ｉを演算する。ステ
ップＳ２１０では（４）式より存在確率ＥＸｉ＝Ｂ×
（γｉ＋ν１ｉ＋ξ１ｉ）を演算しステップＳ８０に進
む。
【００３８】また、新データに選択された保存データ、
つまり以前から検出されている目標物体ｉについては、
図１６のステップＳ２１２でＬＶＬ学習を終了したか否
かを判別する。終了していなければ、ステップＳ２１４
で図１４のマップを新データの相対距離Ｒｉで参照して
基準レベルの反射強度ＬＶＬＢを演算し、ステップＳ２
１６で基準レベルの反射強度ＬＶＬＢと新データの反射
強度ＬＶＬｉとの差をＴＬＶＬｉに加算する。次にステ
ップＳ２１８で上記加算を所定回数ｑ回行なったかを判
別し、ｑ回未満ではステップＳ２２０に進み図７のマッ
プを新データの反射強度ＬＶＬｉで参照して補正係数γ
ｉを演算し、図１１のマップを新データの相対距離Ｒｉ
で参照して補正係数ν１ｉを演算し、図１２に示すマッ
プを車速ＳＰＤで参照して補正係数ξ１ｉを演算する。
ステップＳ２２２では（４）式より存在確率ＥＸｉを演
算しステップＳ８０に進む。
【００３９】ステップＳ２１８でｑ回加算したと判別さ
れるとステップＳ２２４でＴＬＶＬｉをｑで割算して平
均値ＤＬＶＬｉを求め、次のステップＳ２２６で新デー
タの反射強度ＬＶＬｉにＤＬＶＬｉを加算して補正反射
強度ＮＬＶＬｉを求める。これによりＬＶＬ学習が終了
する。次にステップＳ２２８で図７のマップをＮＬＶＬ
ｉで参照して補正係数γｉを演算し、図１２のマップを
車速ＳＰＤで参照して補正係数ξ１ｉを演算する。ステ
ップＳ２３０では（７）式より存在確率ＥＸｉを演算
し、ステップＳ８０に進む。
【００４０】 Ｄｉ＝Ｂ×（γｉ＋ξ１ｉ） ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ＋Ｄｉ …（７） また、ステップＤ２１２でＬＶＬ学習を終らしたと判別
された場合はステップＳ２３２で図１４のマップを新デ
ータの相対距離Ｒｉで参照して基準レベルの反射強度Ｌ
ＶＬＢを演算し、ステップＤ２３４で（８）式により平
均値ＤＬＶＬｉを更新する。
【００４１】 ＤＬＶＬｉ＝（ＤＬＶＬｉ×（ｑ−１） ＋（ＬＶＬＢ−ＬＶＬｉ））／ｑ …（８） ステップＳ２３６では新データの反射強度ＬＶＬｉにＤ
ＬＶＬｉを加算して補正反射強度ＮＬＶＬｉを求める。
次にステップＳ２３８で図７のマップをＮＬＶＬｉで参
照して補正定数γｉを演算し、図１２のマップを車速Ｓ
ＰＤで参照して補正係数ξ１ｉを演算する。ステップＳ
２４０では（７）式により存在確率ＥＸｉを演算し、ス
テップＳ８０に進む。
【００４２】図１５のステップＳ２０２で新データに選
択されてない保存データつまり目標物体ｉを見失った場
合はステップＳ２４２でＬＶＬ学習を終了したか否かを
判別する。終了してなければステップＳ２４４で図８の
マップを保存データ（前回検出された値）の反射強度Ｌ
ＶＬｉで参照して補正係数ηｉを演算し、図１１のマッ
プを新データの相対距離Ｒｉで参照して補正係数ν２ｉ
を演算し、図１２に示すマップを車速ＳＰＤで参照して
補正係数ξ２ｉを演算する。ステップＳ２４６では
（６）式より存在確率ＥＸｉを演算する。この後、ステ
ップＳ２５０で存在確率ＥＸｉが０以下か否かを判別
し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ２５２で目標物体ｉ
の保存データを消去し、ＥＸｉ＞０のときはステップＳ
８０に進む。ステップＳ２４２でＬＶＬ学習を終了して
なければステップＳ２５４で図８のマップを保存データ
（前回検出された値）の反射強度ＬＶＬｉで参照して補
正係数ηｉを演算し、図１２に示すマップを車速ＳＰＤ
で参照して補正係数ξ２ｉを演算する。ステップＳ２５
６では（９）式より存在確率ＥＸｉを演算する。
【００４３】 Ｅｉ＝Ｂ×（ηｉ＋ξ２ｉ） ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ−Ｅｉ …（９） この後、ステップＳ２６０で存在確率ＥＸｉが０以下か
否かを判別し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ２６２で
目標物体ｉの保存データを消去し、ＥＸｉ＞０のときは
ステップＳ８０に進む。
【００４４】ここで、全ての車両の反射強度ＬＶＬを基
準レベルに近づけることは、単に相対距離Ｒによる補正
であるだけではなく、実際にはマルチパス等で反射強度
が相対距離Ｒに対し一定ではないため、反射強度ＬＶＬ
に対し、平均値ＤＬＶＬを加算することに意味があり、
これによってセンサ能力を反映させている。
【００４５】これによって図１７に示す如く時点ｔ0 で
新たに検出された目標物体の存在確率は連続して検出さ
れる時間が長くなるに従って高くなり、時点ｔ2 〜ｔ3
間の如く見失ったときに存在確率が低下する。しかし時
点ｔ3 〜ｔ4 間で再び検出されると存在確率は徐々に高
くなり、その後見失った時間が長くなると最後には存在
確率が０となる。また、時点ｔ1 〜ｔ5 間でこの存在確
率はしきい値Ｚを越え、この目標物体は、制御・警報対
象のデータとされている。
【００４６】なお、上記の実施例では目標物体の検出強
度に応じて目標物体の存在確率を補正しているが、この
他にレーダ装置に故障が発生したとき、故障が軽微であ
れば補正量を小さくし故障が重大であれば補正量を大き
くして目標物体の存在確率を補正するように検出精度に
応じた補正を行なっても良い。
【００４７】図１８及び図１９は認識処理の第４実施例
の要部のフローチャートであり、第１実施例の図６の代
りに実行される。図１８のステップＳ３００では相対速
度Ｖi を自車速度と比較し、相対速度Ｖ i が自車速度Ｖ
S から所定範囲内にあるか否かを判別する。相対速度Ｖ
i が自車速度から所定範囲内で自車速度と同程度の場合
は、このｉ番目の目標物体が停止物体であるとみなし
て、ステップＳ３０２に進む。ステップＳ３０２ではし
きい値Ｚに高設定値ＥＸＴＨＳ（例えば８０％）を設定
する。
【００４８】次にステップＳ３０４では存在確率ＥＸi
をしきい値Ｚと比較し、ＥＸi ≧Ｚの場合はステップＳ
３２０で目標物体ｉを制御・警報対象のデータとして次
処理に進む。また、ＥＸi ＜Ｚの場合はステップＳ３０
６で存在確率ＥＸi が減少中かどうかを判別する。存在
確率ＥＸi が所定回数連続して減少していればステップ
Ｓ３０８で目標物体ｉの存在確率ＥＸi を強制的に０と
してステップＳ３１０に進み、また存在確率ＥＸi が所
定回数連続して減少してなければそのままステップＳ３
１０に進み、ステップＳ３１０では目標物体ｉを制御・
警報対象のデータから除いて次処理に進む。
【００４９】一方、ステップＳ３００で相対速度Ｖi が
自車速度と異なっている場合は、このｉ番目の目標物体
が移動物体とみなしてステップＳ３１２に進み、しきい
値Ｚに中設定値ＥＸＴＨＭ（例えば５０％）を設定す
る。次にステップＳ３１４で目標物体ｉの存在確率ＥＸ
i が所定回数連続して増加中かどうかを判別する。存在
確率ＥＸi が所定回数連続して増加していればステップ
Ｓ３１６で目標物体ｉの存在確率ＥＸi に図５のステッ
プＳ７０で算出したＡi 又は図１０のステップＳ１１０
で算出したＤi を加算することにより存在確率ＥＸi の
増加分Ａi 又はＤ i を２倍としてステップＳ３１８に進
み、存在確率ＥＸi が所定回数連続して増加してなけれ
ばそのままステップＳ３１８に進む。
【００５０】ステップＳ３１８では存在確率ＥＸi をし
きい値Ｚと比較し、ＥＸi ≧Ｚの場合は図１９のステッ
プＳ３３０に進み、ＥＸi ＜Ｚの場合はステップＳ３１
０で目標物体ｉを制御・警報対象のデータから除いて次
処理に進む。本実施例ではステップＳ３００で目標物体
ｉが移動物体か停止物体かを判別し、停止物体の場合は
検知対象物となる可能性が低いため、慎重に判定できる
ようにしきい値Ｚを高設定値ＥＸＴＨＳとし、移動物体
の場合は検知対象物となる可能性が高いため、しきい値
Ｚを中設定値ＥＸＴＨＭとして存在確率ＥＸi が低い時
点から制御・警報対象とする。
【００５１】ここで、停止物体には路側物等の不要反射
物と、自車線上の停止車両等の障害物とがある。路側物
の場合は時系列的な相対距離データは図２０（Ａ）に示
す如く短時間で不連続となることが多い。また停止車両
の場合は時系列的な相対距離データは図２０（Ｂ）に示
す如く長時間連続して接近することが多い。
【００５２】このため、路側物の場合は、存在確率ＥＸ
i がしきい値Ｚを越える以前に減少し始め、停止車両の
場合は、これに近付いている限り存在確率ＥＸi が時間
と共に増大する。ステップＳ３０６で存在確率ＥＸi が
減少した場合は目標物体ｉが路側物とみなし、ステップ
Ｓ３０８で路側物の存在確率ＥＸi を強制的に０として
路側物の除去を確実にしている。
【００５３】移動物体の場合にはステップＳ３１２でし
きい値Ｚを中設定値ＥＸＴＨＭとし、目標物体ｉが制御
・警報対象データから突発的に除外されることを防止し
ている。また、この目標物体ｉが制御・警報対象データ
となるまでの応答性が遅くなることを防止するために、
その存在確率が増加している間はステップＳ３１６でそ
の増分を２倍として存在確率ＥＸi の増加速度を大きく
している。
【００５４】図２１（Ａ）は停止物体における存在確率
の時系列的な変化及びしきい値Ｚを示し、図２１（Ｂ）
は移動物体における存在確率の時系列的な変化及びしき
い値Ｚを示しており、制御・警報対象のデータを黒丸で
表わし、制御・警報対象を外れたデータを白丸で表わし
ている。
【００５５】図１８の実施例では、目標物体ｉが移動物
体で、存在確率ＥＸi が増加中の場合はステップＳ３１
６でＥＸi の増分を一律に２倍としている。この代り
に、図２１に示すマップを相対速度Ｖi で参照して増分
ΔＥＸを求め、増分ΔＥＸを存在確率ＥＸi に加算する
構成としても良い。
【００５６】図２２において、増分ΔＥＸは、相対速度
Ｖi つまり目標物体ｉが自車に接近する速度がＶi Ｍま
ではＶi が速いほど大きくなり、この接近速度が速いほ
ど存在確率の増加速度が大きくなる。図１９のステップ
Ｓ３３０では目標物体毎の時系列的な保存データの反射
強度ＬＶＬのディジタルフィルタリング（低域フィル
タ）を行ってなます。これは各目標物体の反射強度は時
間的に変動が高速であるためである。次にステップＳ３
３２で目標物体ｉの反射強度ＬＶＬｉが閾値Ｌ0 未満か
否かを判別する。
【００５７】ここで、ＬＶＬｉ＜Ｌ0 の場合はステップ
Ｓ３３４に進み、目標物体ｉの反射強度の変化率ＤＬＶ
Ｌｉが負の閾値ＤＬ0 未満か否か、つまり反射強度ＬＶ
Ｌｉがある程度以上急に減小したか否かを判別する。Ｄ
ＬＶＬｉ＜ＤＬ0 の場合は、ステップＳ３３６に進み、
相対速度Ｖi が負の閾値ＣＳ0 未満か否か、つまり相対
速度Ｖi は正が接近方向であるため、目標物体ｉがある
程度以上の速さで遠ざかっているか否かを判別する。
【００５８】ステップＳ３３６でＶi ＜ＣＳ0 の場合、
つまり反射強度ＬＶＬｉが閾値Ｌ0より小さく、かつ、
反射強度ＬＶＬｉがある程度急に減小しており、かつ目
標物体ｉがある程度速く遠ざかっている場合は、目標物
体ｉが走行車線を自車線から隣接車線に変更したとみな
し、ステップＳ３３８に進んで存在確率ＥＸｉを強制的
に０とする。この後、図１８のステップＳ３１０で目標
物体ｉを制御・警報対象のデータから除いて次処理に進
む。
【００５９】一方、ステップＳ３３２でＬＶＬｉ＜Ｌ0
の場合、又はステップＳ３３４でＤＬＶＬｉ＜ＤＬ0 の
場合、又はステップＳ３３６でＶi ＜ＣＳ0 の場合は図
１８のステップＳ３２０で目標物体ｉを制御・警報対象
のデータとして次処理に進む。上記のステップＳ３３２
〜Ｓ３３８が第１の確信度変更手段Ｍ３に対応する。
【００６０】ここで、図２３に示す如く、自車５０の走
行車線６０の前方に先行車両５１，５２が存在し、先行
車両５１が速度の遅い先行車両５２を追越すため、隣接
車線６１に車線変更した場合について考える。先行車５
１の車線変更前では図２４（Ａ），（Ｂ）に示す周波数
上昇部分（ｕｐ区間）、周波数下降部分（ｄｏｗｎ区
間）夫々のパワースペクトラムにおいて、先行車両５１
のピークは相対速度の変化がないことを示し、先行車両
５２のピークは相対速度が接近方向であることを示して
いる。また車線変更後は図２５（Ａ），（Ｂ）に示す周
波数上昇部分，周波数下降部分夫々のパワースペクトラ
ムにおいて、先行車両５１のピークは相対速度が離反方
向であることを示し、先行車両５２のピークは相対速度
が隣接方向であることを示している。
【００６１】また、先行車両５１の反射強度は車線変更
後は変更前に対して減小する。これに対して、先行車両
５２の反射強度は先行車両５１が外れるために車線変更
後に増大する。このことから、先行車両５１が車線変更
をすると図１９のステップＳ３３２，Ｓ３３４，Ｓ３３
６を満足することが明らかである。
【００６２】図２６は認識処理の第５実施例のフローチ
ャートであり、図１９の代りに実行される。図２６のス
テップＳ３４０では自車前方のレーダ検出領域における
複数の目標物体のうち、自車に近いものから順に２個の
目標物体ｊ，ｊ＋１を選択する。次にステップＳ３４２
で目標物体ｊの相対速度Ｖj と相対距離Ｒj と目標物体
ｊ＋１の相対速度Ｖj+1 と相対距離Ｒj+1 とを保存デー
タから取り出す。
【００６３】次に自車に近い方の目標物体ｊから見た目
標物体ｊ＋１の接近速度Ｖj+1 −Ｖ j 、距離Ｒj+1 −Ｒ
j を求め、ステップＳ３４４で（１０）式を満足するか
否かを判別する。 Ｒj+1 −Ｒj ≦（Ｖj+1 −Ｖj ）2 ／２α …（10） ここで、αは相対加速度であり、例えば１Ｇ程度であ
る。（１０）式を満足すれば目標物体ｊが目標物体ｊ＋
１に衝突するか、その横を通り抜けるかのどちらかであ
る。
【００６４】このため、（１０）式を満足するとステッ
プＳ３４６に進み、目標物体ｊの反射強度ＬＶＬｊが閾
値Ｌ0 未満か否かを判別する。ＬＶＬｊ＜Ｌ0 の場合は
反射強度が小さいため目標物体ｊが車線変更したとみな
しステップＳ３４８に進んで存在確率ＥＸｉを強制的に
０とする。この後、図１８のステップＳ３１０で目標物
体ｉを制御・警報対象のデータから除いて次処理に進
む。
【００６５】一方、ステップＳ３４４で（１０）式を満
足しない場合、又はステップＳ３４６でＬＶＬｊ＜Ｌ0
の場合は図１８のステップＳ３２０で目標物体ｉを制御
・警報対象のデータとして次処理に進む。上記のステッ
プＳ３４４〜Ｓ３４８が第２の確信度変更手段Ｍ４に対
応する。
【００６６】同様に、複数の目標物体のうち、自車に近
いものからｎ番目及びｎ＋１番目の目標物体を目標物体
ｊ，ｊ＋１と選択するとｎ番目の目標物体が車線変更を
行うときに、これを制御・警報対象から除去できる。こ
の実施例では車線変更をするであろう目標物体を予測し
て制御・警報対象から早期に除去できる。また、上記実
施例のようにｎ＝１の場合には、特に、本発明装置を追
従走行に適用した場合に追従対象である最も近い目標物
体が車線変更して追従対象でなくなったとき、不要かつ
誤った追従を避けることができ、良好な追従対象の変更
が可能である。
【００６７】次に図２７に示す如く、自車５０が照射す
るレーダビームの照射方向に移動する目標物体５２につ
いては相対距離Ｒj+1 の微分値と相対速度Ｖj+1 とが一
致する。しかし、レーダビームの照射方向と移動方向と
が角度θをなす目標物体ｊについては、レーダビーム照
射方向の相対速度成分がＶj ・Ｃｏｓθとなるため相対
距離Ｒj の微分値ＤＲj に対して相対速度Ｖj が小さく
なる。この原理を用いて、図１９のステップＳ３３６で
目標物体ｊの相対距離Ｒj の微分値ＤＲj が相対速度Ｖ
j を越えるか否かを判別し、ＤＲj ＞Ｖj のときステッ
プＳ３３８に進み、ＤＲj ≦Ｖj のときステップＳ３２
０に進むよう構成しても良い。この場合は、ステップＳ
３３６，Ｓ３３８が第３の確信度変更手段Ｍ５に対応す
る。
【００６８】この場合は、相対距離の微分値が相対速度
より大なることで目標物体が車線変更のための速度成分
を持つことを推定でき、車線変更を行う目標物体を確実
に認識して制御・警報対象から確実に除去できる。
【００６９】
【発明の効果】上述の如く、請求項１に記載の発明によ
れば、相対速度から目標物体が離れつつあり、かつ、目
標物体の検出強度の変化率が所定値以上で減小している
ときに上記目標物体の確信度を低下させるため、自車の
走行車線から車線変更した目標物体を認識して制御・警
報対象から確実に除去でき、不要な目標物体を除去でき
るので、後続の危険判定での負荷を低減できる。
【００７０】また、請求項２に記載の発明によれば、複
数の目標物体のうちの第１の目標物体と第２の目標物体
夫々の相対距離及び相対速度から、第１及び第２の目標
物体の接近状況を判定して第１の目標物体が第２の目標
物体に対して所定以上の接近と判定したとき、上記第１
の目標物体の確信度を低下させるため、車線変更をする
であろう目標物体を予測して制御・警報対象から早期に
除去でき、不要な目標物体を除去できるので、後続の危
険判定での負荷を低減できる。
【００７１】また、請求項３に記載の発明においては、
目標物体の算出された相対距離の微分値がドップラー効
果に基づき算出された相対速度より大なるとき、目標物
体の確信度を低下させるため、相対距離の微分値がドッ
プラー効果に基づく相対速度より大なることで目標物体
が車線変更のための速度成分を持つことを推定でき、車
線変更を行う目標物体を確実に認識して制御・警報対象
から確実に除去でき、制御・警報対象となる目標物体だ
けを確実に検出でき、不要な目標物体を除去できるの
で、後続の危険判定での負荷を低減でき、実用上きわめ
て有用である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明装置のブロック図である。
【図３】認識処理の第１実施例のフローチャートであ
る。
【図４】認識処理の第１実施例のフローチャートであ
る。
【図５】認識処理の第１実施例のフローチャートであ
る。
【図６】認識処理の第１実施例のフローチャートであ
る。
【図７】マップを示す図である。
【図８】マップを示す図である。
【図９】マップを示す図である。
【図１０】認識処理の第２実施例のフローチャートであ
る。
【図１１】マップを示す図である。
【図１２】マップを示す図である。
【図１３】マップを示す図である。
【図１４】マップを示す図である。
【図１５】認識処理の第３実施例のフローチャートであ
る。
【図１６】認識処理の第３実施例のフローチャートであ
る。
【図１７】図１５，図１６による認識処理を説明するた
めの図である。
【図１８】認識処理の第４実施例のフローチャートであ
る。
【図１９】認識処理の第４実施例のフローチャートであ
る。
【図２０】時系列的な相対距離データを示す図である。
【図２１】時系列的な存在確率の変化を示す図である。
【図２２】マップを示す図である。
【図２３】車線変更を説明するための図である。
【図２４】車線変更を説明するための図である。
【図２５】車線変更を説明するための図である。
【図２６】認識処理の第５実施例のフローチャートであ
る。
【図２７】車線変更を説明するための図である。
【符号の説明】
１０ 搬送波発生器 １２ 周波数変調器 １４ 変調電圧発生器 １６ 方向性結合器 １８ 送信アンテナ ２０ 受信アンテナ ２２ ミキサ ２４ 増幅器 ２６ フィルタ ２８ ＦＦＴ信号処理器 ３０ ターゲット認識器 ３４ 警報器 ４０ ステア制御回路 ４２ 車速センサ ４４ 操舵角センサ ４６ ステア機構 Ｍ１ レーダ装置本体 Ｍ２ 確信度演算手段 Ｍ３ 第１の確信度変更手段 Ｍ４ 第２の確信度変更手段 Ｍ５ 第３の確信度変更手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−72333（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−156171（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−150195（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−175389（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−146361（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−138218（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−134036（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−232214（ＪＰ，Ａ) 実開 昭56−149973（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/96 B60R 21/00

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
    波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
    ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
    体との相対距離及び相対速度を算出する車載用レーダ装
    置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
    から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
    を演算する確信度演算手段と、 上記相対速度から目標物体が離れつつあり、かつ、上記
    目標物体の検出強度の変化率が所定値以上で減小してい
    るときに上記目標物体の確信度を低下させる第１の確信
    度変更手段とを有することを特徴とする車載用レーダ装
    置。
  2. 【請求項２】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
    波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
    ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
    体との相対距離及び相対速度を算出する車載用レーダ装
    置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
    から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
    を演算する確信度演算手段と、 レーダ検出領域における複数の目標物体の夫々の相対距
    離及び相対速度から、前記複数の目標物体のうち第１の
    目標物体と第２の目標物体間の接近状況を判定し、前記
    第１の目標物体が第２の目標物体に対して所定以上の接
    近と判定したとき、上記第１の目標物体の確信度を低下
    させる第２の確信度変更手段とを有することを特徴とす
    る車載用レーダ装置。
  3. 【請求項３】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
    波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
    ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
    体との相対距離及びドップラー効果に基づく相対速度を
    算出する車載用レーダ装置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
    から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
    を演算する確信度演算手段と、 上記目標物体の算出された相対距離の微分値がドップラ
    ー効果に基づき算出された相対速度より大なるとき、上
    記目標物体の確信度を低下させる第３の確信度変更手段
    とを有することを特徴とする車載用レーダ装置。
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