JP3562408B2 - レーダ装置特性検出装置及び記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばＦＭＣＷレーダ装置等のレーダ装置の特性を検出することができるレーダ装置特性検出装置及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、レーダ装置としては、例えばＦＭＣＷレーダ装置などの各種の装置が使用されているが、そのレーダ装置のセンサ（即ち電波を発信しその反射波を受信する機構）の特性が劣化して、所望の認識結果が得られないことは、そのセンサの出力に基づいて各種の制御等を行う場合には問題である。
【０００３】
特に、レーダ装置を車両等の安全用途などの制御に用いた場合は、所望の認識結果が得られないと、車両の制御に関する性能が低下してしまう。
この対策として、基準となる対象物（基準反射物）を用いてセンサの特性劣化を検出するという方法がある。この方法とは、基準反射物からの反射波の反射強度（受信強度）を測定し、受信強度を一定値又は初期値等と比較することにより、センサの特性劣化を検出する方法である。よって、この検出方法を実施するレーダ装置では、基準反射物をレーダ本体に内蔵している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、自動車用レーダ等の一般用レーダの場合には、大きさ等の関係から、上述した基準反射物をレーダ本体に内蔵することは困難であり、また、製品がユーザの手に渡った後では、基準反射物を使った測定を定期的に行うことは一般的ではなく、その改善が求められていた。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、基準反射物を内蔵することなく、レーダ装置のセンサの劣化等の特性の状態を検出することができるレーダ装置特性検出装置及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
（１）上記問題を解決するためになされた請求項１の発明は、
車両搭載用のレーダ装置により得られた移動物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、前記移動物までの距離と該移動物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、を備え、前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる移動物のデータを利用することを特徴とするレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【０００７】
本発明では、移動物までの距離と移動物からの反射信号のレベル（受信強度）とを、対応づけて複数記憶している。従って、この複数のデータの分布状態を、例えばレーダ装置が正常な場合の基準となる分布状態と比較することにより、例えば特性が変化したか又は故障が発生したか等のレーダ装置の状態を検出することができる。
【０００８】
具体的には、例えば以下の手順でレーダ装置の状態を検出することができる。
一般的に、レーダ装置では、同一移動物である場合には、移動物の位置が近ければ近いほど受信強度（受信レベル）が強いということができる。しかし、レーダ装置内でのフィルタ等の特性により、必ずしもそうならない場合がある。そこで、図１に例示する様に、リフレクタ等の基準反射器を利用して収集したデータと、フィルタ値の値を考慮して決めた理論値とによって、分布状態を示す「基準特性の特性曲線（同図の実線）」を求めておく。
【０００９】
尚、図１では、Ｙ軸に受信レベルをとり、Ｘ軸に検知距離をとっている。また、簡易的に、この基準特性を、例えば最小２乗法で求めた１次式（Ｙ＝Ａ＊Ｘ＋Ｂ）で近似することができる。
そして、実際の複数のデータの分布状態に関しても、同様に特性曲線を求め、この測定によって得られた特性曲線と基準特性を示す特性曲線とを比較することにより、例えば基準特性の特性曲線をレベル方向に上下することにより、分布状態の変化が分かるので、レーダ装置の状態（基準となる状態からどの程度変化したか等）を検出することができる。
【００１０】
また、本発明は、車両搭載用のレーダを用いるので、このレーダ装置を車両に搭載することにより、レーダ装置から得られた情報に基づいて、各種の制御を行うことができる。
更に、本発明では、対象物が移動物（例えば車両）であり、よって、同一物体を比較的長時間連続して認識可能であるので、外乱の影響を受けにくい好適な分布状態が得られるという利点がある。
ここで、車両用レーダの場合には、対象物は車両、路側物の場合がほとんどであり、相対速度を見ることにより、車両と路側物とは分離可能であるため、車両と路側物とを区別してレーダ波の受信強度（受信レベル）を比較することができる。
尚、車両のみを考えた場合でも、トラックから軽自動車まで様々な種類の車両が存在し、同距離であっても受信レベルが異なりバラツキを生じるが、一定時間、移動物のデータを収集することで、おおまかな分布傾向を知ることができる。
【００１１】
しかも、本発明では、前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる対象物のデータを利用する。
レーダ装置の場合には、発信器等が適正な方向を向いているかどうかを確認するために、即ちいわゆる光軸補正を行うために、通常（検知距離や受信レベル等の）多くのデータを蓄積している。従って、この光軸補正用のデータを用いて、レーダ装置の特性の変化を検出すれば、メモリ等を節約できるという利点がある。
（２）請求項２の発明は、
車両搭載用のレーダ装置により得られた移動物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、前記移動物までの距離と該移動物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、を備え、前記レーダ装置の特性の変化が、レーダ装置自身に起因する特性の変化か、又は外界の状態に起因する特性の変化かを、レーダ装置を搭載する車両の信号に基づいて判定することを特徴とするレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
本発明では、前記請求項１の発明と同様に、移動物までの距離と移動物からの反射信号のレベル（受信強度）とを、対応づけて複数記憶している。従って、この複数のデータの分布状態を、例えばレーダ装置が正常な場合の基準となる分布状態と比較することにより、例えば特性が変化したか又は故障が発生したか等のレーダ装置の状態を検出することができる。尚、具体的な手順の例に関しても、前記請求項１の発明と同様である。
また、本発明では、レーダ装置の特性の変化が、レーダ装置自身に起因する特性の変化か、又は外界の状態に起因する特性の変化かを、レーダ装置を搭載する車両の信号に基づいて判定する。
レーダ装置の特性が変化する原因としては、レーダ装置のセンサ等が故障した場合、センサ等に泥等が付着して性能が劣化した場合、センサ等の装置は正常であるが霧や雪等の天候などの外界の影響により性能が劣化した場合が考えられる。従って、この性能が劣化する原因を、車両の各種のセンサやスイッチなどの信号に基づいて判断することにより、特性の変化の原因を正確に認識することができる。
【００１２】
（３）請求項３の発明は、
レーダ装置により得られた対象物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、前記対象物までの距離と該対象物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、を備え、前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる対象物のデータを利用することを特徴とするレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【００１３】
本発明では、対象物までの距離と対象物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶している。従って、この複数のデータの分布状態を、例えばレーダ装置が正常な場合の基準となる分布状態と比較することにより、レーダ装置の状態、例えば特性が変化したか又は故障が発生したか等の状態を検出することができる。
更に、本発明では、前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる対象物のデータを利用する。つまり、レーダ装置の場合には、発信器等が適正な方向を向いているかどうかを確認するために、即ちいわゆる光軸補正を行うために、通常（検知距離や受信レベル等の）多くのデータを蓄積している。従って、この光軸補正用のデータを用いて、レーダ装置の特性の変化を検出すれば、メモリ等を節約できるという利点がある。
【００１４】
尚、記憶手段としては、ＲＡＭやバックアップＲＡＭ（ＥＥＰＲＯＭ等）などが挙げられ、検出手段としては、マイクロコンピュータのＣＰＵが挙げられる。
（４）請求項４の発明は、
前記レーダ装置が車両搭載用であることを特徴とする前記請求項３に記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
本発明は、レーダ装置を搭載する装置を例示したものである。このレーダ装置を車両に搭載することにより、レーダ装置から得られた情報に基づいて、各種の制御を行うことができる。
（５）請求項５の発明は、
前記対象物が移動物であることを特徴とする前記請求項３又は４に記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
本発明では、レーダ装置により検出される対象物を限定している。つまり、対象物が移動物（例えば車両）である場合には、同一物体を比較的長時間連続して認識可能であるので、外乱の影響を受けにくい好適な分布状態が得られるという利点がある。
ここで、車両用レーダの場合には、対象物は車両、路側物の場合がほとんどであり、相対速度を見ることにより、車両と路側物とは分離可能であるため、車両と路側物とを区別してレーダ波の受信強度（受信レベル）を比較することができる。
尚、車両のみを考えた場合でも、トラックから軽自動車まで様々な種類の車両が存在し、同距離であっても受信レベルが異なりバラツキを生じるが、一定時間、対象物のデータを収集することで、おおまかな分布傾向を知ることができる。
（６）請求項６の発明は、
前記複数のデータの分布状態と基準となるデータの分布状態とを比較して、前記レーダ装置の特性の変化を検出することを特徴とする前記請求項１〜５のいずれかに記載のレーダ装置特性検出方法を要旨とする。
【００１５】
ここでは、レーダ装置の特性の変化を、測定したデータの分布状態（例えばその分布を示す特性曲線や１次式）と基準となるデータの分布状態（例えば基準特性の特性曲線や１次式）とを比較して検出するので、特性の例えば異常を示す変化を確実に検出できる。
（７）請求項７の発明は、
前記各分布状態を比較する場合に、各分布状態を示す特性曲線を用いて比較することを特徴とする前記請求項６に記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【００１６】
図１に例示する様に、データの分布状態を示す方法として、周知の特性曲線（同図の実線）で示す方法がある（この特性曲線を、例えば多項式近似により求めてもよいし、複数の直線を組み合わせた近似により求めてもよい）。
つまり、データの分布状態を特性曲線で示すことができるのであるから、各データの分布状態を示す特性曲線同士を比較することにより、分布状態の変化、従って、レーダ装置の特性の変化を検出することができる。
【００１７】
例えば特性曲線同士が（例えば受信レベルの座標軸に沿って）どの程度ずれているかにより、特性の変化を検出することができる。
（８）請求項８の発明は、
前記特性曲線を、１次式にて近似することを特徴とする前記請求項７に記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【００１８】
上述した特性曲線は、データの分布状態を正確に表すが、その計算が面倒である。そこで、本発明では、図１に例示する様に、特性曲線に変えて例えば最小２乗法で求めた１次式（Ｙ＝Ａ＊Ｘ＋Ｂ）の直線（同図の破線）を用いる。この１次式を用いれば、分布状態をかなりよく表すことができるとともに、計算が簡単であるという利点がある。
【００１９】
（９）請求項９の発明は、
前記１次式の切片同士を比較することを特徴とする前記請求項８に記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
図２に例示する様に、各分布状態を示す１次式同士が、Ｙ軸に沿って上下方向にどれくらいずれたかにより、特性の変化を検出することができる。
【００２０】
例えば１次式がＹ＝Ａ＊Ｘ＋ＢからＹ＝Ａ＊Ｘ＋Ｂ’に変化した場合には、Ｙ切片のずれ量（オフセット＝Ｂ−Ｂ’）だけ、レーダ装置の特性が変化したとみなすことができる。
また、例えばＹ軸に受信レベルをとりＸ軸に検知距離をとった場合に、対象物が遠方にあるときには、Ｘ切片はかなり大きくなって、求めることが困難になることがある。これに対して、Ｙ切片の場合には、検知距離による影響は大きくでないので、Ｙ切片を使用すると１次式の上下方向のずれ（従って受信レベルの変動）を容易に検出することができる。
【００２６】
（１０）請求項１０の発明は、
前記レーダ装置の特性変化を検出した場合には、前記対象物を認識するための検出しきい値を変更することを特徴とする前記請求項１〜９のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【００２７】
本発明は、特性が変化した場合の対処方法を示している。ここでは、特性が変化した場合には、センサ等の検出しきい値を変更している。例えばレーダ装置の特性が劣化した場合には、例えばセンサの検出しきい値を下げることにより、通常ではデータが得られないような状態でもデータを蓄積することができ、周囲の状況の把握の精度を上げることができる。
【００２８】
（１１）請求項１１の発明は、
前記センサの特性変化を検出した場合には、制御対象の制御モードを変更することを特徴とする前記請求項１〜１０のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置を要旨とする。
【００２９】
本発明は、特性が変化した場合の対処方法を示している。ここでは、特性が変化した場合には、例えば車両の制御モードを変更している。例えば特性が劣化した場合には、例えば追従制御時の車間距離を長くしたり、制動力を高めることなどにより、いっそう安全な走行を可能とすることができる。
【００３２】
（１２）請求項１２の発明は、
前記請求項１〜１１のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置による処理を実行させる手段を記憶していることを特徴とする記録媒体を要旨とする。
本発明は、請求項１〜１１のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置による制御を実行させる手段を記憶している記録媒体である。
【００３３】
例えば記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フロッピィディスク、ハードディスク、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。
つまり、上述したレーダ装置特性検出装置の制御を実行させることができる例えばプログラム等の手段を記憶したものであれば、特に限定はない。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明のレーダ装置特性検出装置及び記録媒体の実施の形態の例（実施例）を図面と共に説明する。
（実施例１）
ａ）図３は、本発明が適用された実施例１の車両用のＦＭＣＷレーダ装置（以下単にレーダ装置と記す）の全体構成を表すブロック図である。
【００３５】
図３に示すように、本実施例のレーダ装置１は、変調信号Ｓｍに応じて所定の周波数に変調されたレーダ波を送信する送信器３と、送信器３から放射され、対象物に反射されたレーダ波を受信する受信器５とからなる送受信部（センサ）７を備えている。また、送信器３に変調信号Ｓｍを供給すると共に、受信器５から出力される中間周波のビート信号Ｂに基づき、対象物との距離や受信レベルを測定し、且つレーダ装置１の特性変化を検出する信号処理部１１を備えている。
【００３６】
本実施例では、当該レーダ装置１により自動車前方の対象物を検出するために、送受信部７が自動車の前面に取り付けられ、信号処理部１１が、車室内又は車室近傍の所定位置に取り付けられている。
ここで、送信器３は、送信信号として、ミリ波帯の高周波信号を生成する電圧制御発振器（ＶＣＯ）３ｃと、変調信号Ｓｍを電圧制御発振器３ｃの調整レベルに変換して電圧制御発振器３ｃに供給する変調器（ＭＯＤ）３ｄと、電圧制御発振器３ｃからの送信信号からローカル信号を生成する電力分配器（ＣＯＵＰ）３ｂと、送信信号に応じてレーダ波を放射する送信アンテナ３ａとにより構成されている。
【００３７】
また、受信器５は、レーダ波を受信する受信アンテナ５ａと、受信アンテナ５ａからの受信信号に電力分配器３ｄからのローカル信号を混合するミキサ５ｂと、ミキサ５ｂの出力を増幅する前置増幅器５ｃと、前置増幅器５ｃの出力から不要な高周波成分を除去し、送信信号及び受信信号の周波数の差成分であるビート信号Ｂを抽出するローパスフィルタ５ｄと、ビート信号Ｂを必要な信号レベルに増幅する後置増幅器５ｅとにより構成されている。
【００３８】
一方、信号処理部１１は、起動信号Ｃにより起動され、三角波状の変調信号Ｓｍを発生する三角波発生器１３と、受信器５からのビート信号ＢをデジタルデータＤに変換するＡ／Ｄ変換器１５と、ＣＰＵ１７ａ，ＲＯＭ１７ｂ，ＲＡＭ１７ｃを中心に構成されたマイクロコンピュータ１７と、マイクロコンピュータ１７の指令に基づき高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の演算を実行する演算処理装置１９とにより構成されている。
【００３９】
このマイクロコンピュータ１７では、後述するように、Ａ／Ｄ変換器１５を介して得られるデジタルデータＤに基づき、対象物との距離（検知距離）、相対速度、及び方位の検出に加え、移動物の判定、及びレーダ装置１の特性の変化の検出等を行う。
【００４０】
なお、Ａ／Ｄ変換器１５は、起動信号Ｃにより動作を開始すると、所定時間間隔毎にビート信号ＢをＡ／Ｄ変換して、ＲＡＭ１７ｃの所定領域に書き込むと共に、所定回数のＡ／Ｄ変換を終了すると、ＲＡＭ１７ｃ上に設定された終了フラグ（図示せず）をセットして、動作を停止するように構成されている。
【００４１】
そして、起動信号Ｃにより、三角波発生器１３が起動され、変調器３ｄを介して電圧制御発振器３ｃに変調信号Ｓｍが入力されると、電圧制御発振器３ｃは、変調信号Ｓｍの三角波状の波形の上り勾配に応じて所定の割合で周波数が増大（この区間を上昇部と呼ぶ）し、それに引き続く下り勾配に応じて周波数が減少（この区間を下降部と呼ぶ）するように変調された送信信号を出力する。
【００４２】
この送信信号に応じたレーダ波が送信器３から送出され、対象物に反射したレーダ波が、受信器５にて受信される。そして、受信器５では、受信アンテナ５ａから出力される受信信号と、送信器３からの送信信号とが混合されることにより、ビート信号Ｂが生成される。なお、受信信号は、レーダ波が対象物まで間を往復する時間だけ送信信号に対して遅延し、且つ、対象物との間に相対速度がある場合には、これに応じてドップラシフトを受ける。このため、ビート信号Ｂは、この遅延成分ｆｒとドップラ成分ｆｄとを含んだものとなる。
【００４３】
そして、Ａ／Ｄ変換器１５によりビート信号ＢをＡ／Ｄ変換してなるデジタルデータＤは、ＲＡＭ１７ｃ上のデータブロックに順次格納される。
このようにしてデータブロックに格納されたデータ（例えば対象物の受信レベルや検知距離）は、マイクロコンピュータ１７及び演算処理装置１９にて処理され、対象物の検出やレーダ装置１の特性変化の検出等のために使用される。
【００４４】
ｂ）次に、本実施例にて行うレーダ装置１の特性変化を検出する原理及び基本的な手法について説明する。
▲１▼まず、実際の（特性変化の検出のための）データの収集に先立って、予めセンサ基準特性を作成しておく。
【００４５】
具体的には、レーダ装置１を用いて、同一の対象物（ある車両のリフレクタ）に対してレーダ波を発信してその反射波を受信する。そして、その検知距離（対象物との距離）を変えて、検知距離及び受信レベルを関連させた複数のデータを取得する。
【００４６】
このデータをプロットすると、例えば前記図１に示すようになる。従って、このデータとフィルタ値を考慮することにより、実線で示すセンサ基準特性（基準特性の特性曲線）が得られる。尚、この特性曲線を求める手法は周知の方法であり、例えば多項式近似により求めてもよいし、複数の直線を組み合わせた近似により求めてもよい。
【００４７】
ただし、本実施例では、計算が複雑な基準特性の特性曲線ではなく、最小２乗法により、各データの分布状態の特性を１次式にて表現する。具体的には、分布状態の特性を、Ｙ軸に受信レベル（ｄＢ）をとりＸ軸に検知距離（ｍ）をとった１次式（Ｙ＝Ａ＊Ｘ＋Ｂ）で近似して表現する。以下、この１次式を、基準となる近似１次式（基準１次式）という。
【００４８】
▲２▼そして、実際にレーダ装置１の特性変化を検出する場合には、例えば移動物である先行車に関して、レーダ装置１によってその検知距離及び受信レベルを測定し、複数のデータを蓄積する。
▲３▼次に、測定したデータに関して、前記と同様にして近似１次式（以下、これを測定１次式という）を求め、この測定１次式と前記基準１次式とを比較する。
【００４９】
例えば前記図２に示す様に、基準となるデータ（白丸で示す）の基準１次式と測定１次式とがずれている場合、即ちそれぞれの式の切片Ｂと切片Ｂ’とがずれている場合には、その切片のオフセット分（Ｂ−Ｂ’）に対応した分だけ、センサの特性が変化したと判定する。尚、以下では、Ｙ切片Ｂ、Ｂ’を総称して係数Ｂとも記す。
【００５０】
例えば、後に詳述する様に、センサの状態や外界の状態によって、具体的には、センサの高温時、雨天時、（泥等の）前面付着時、センサ故障時等により、測定１次式の係数Ｂは、図４に示す様に変化するので、この変化の状態を把握することにより、センサの特性の変化を検出することができる。
【００５１】
尚、図４の縦軸はＹ切片（係数Ｂ）を示し、Ｂ−１ａ、Ｂ−１ｂ、Ｂ−１ｃ、Ｂ−１ｄは、各変化の状態の判定レベルを示している。
ｃ）次に、前記手法に基づいてマイクロコンピュータ１７にて実行される処理を、フローチャート等を参照して説明する。
【００５２】
図５に示すように、まず、ステップ１００にて、起動処理を行って、ビート信号を読み込む。
つまり、本処理が起動されると、まず、起動信号Ｃを出力して三角波発生器１３を起動するとともに、起動信号Ｃを出力してＡ／Ｄ変換器１５を起動する。
【００５３】
それによって、三角波発生器１３からの変調信号Ｓｍを受けた送信器３により、周波数変調されたレーダ波を送信する。それと共に、対象物により反射したレーダ波を受信することにより、受信器５からビート信号Ｂを出力する。
そして、ビート信号ＢをＡ／Ｄ変換器１５にてデジタルデータＤに変換し、そのＩＦ信号（Ｃ）をサンプリングして、ＲＡＭ１７ｃに書き込む。この処理を所定周期毎に繰り返して、対象物のデータを蓄積する。
【００５４】
続くステップ１１０にて、周波数解析を行う。
ここでは、ＲＡＭ１７ｃ上のデータブロックのいずれか一つを順次選択し、そのデータブロックのデータを演算処理装置１９に入力して、周知のＦＦＴの演算を行う。なお、演算処理装置１９に入力されるデータは、ＦＦＴの演算により表れるサイドローブを抑制するために、ハニング窓や三角窓等を用いた周知のウィンドウ処理が施される。そして、この演算結果として、各周波数毎の複素ベクトルが得られる。
【００５５】
続くステップ１２０では、ピークサーチを行う。
つまり、前記ＦＦＴ処理されたビート信号のスペクトルから、対象物の反射波であると思われるスペクトルピークを抽出する。なお、三角波の上昇部及び下降部で同様な処理を行う。
【００５６】
具体的には、複素ベクトルの絶対値、即ちその複素ベクトルが示す周波数成分の振幅に基づき、周波数スペクトル上でピークとなる全ての周波数成分（以下ピーク周波数成分と呼ぶ）を検出して、その周波数をピーク周波数として特定する。なお、ピークの検出方法としては、例えば、周波数に対する振幅の変化量を順次求め、その前後にて変化量の符号が反転する周波数にピークがあるものとして、その周波数を特定すればよい。
【００５７】
続くステップ１３０では、ペアマッチ（ペアリング）処理を行う。このペアマッチ処理とは、三角波の上昇部、下降部のピーク周波数の正しい組み合わせを求める処理である。
具体的には、ピーク周波数成分の振幅、即ちパワーを夫々比較することにより、上昇部と下降部とで同じパワーを有するものを、同一対象物からの反射波に基づくピーク周波数成分のペアとして特定するペアマッチ処理を実行する。尚、このペアマッチ処理は、例えば特願平８−１７９２２７号の図７及びその説明等にに示す処理と同様であるので、その説明は省略する。
【００５８】
続くステップ１４０では、対象物の情報を演算する処理を行う。
つまり、前記ステップ１３０にてペアマッチされたピーク周波数を用いて、対象物との距離及び相対速度を算出する処理を実行する。そして、そのペアマッチされた組み合わせのピーク周波数のレベル平均を、受信レベルとして同時に保存する。なお、レベル平均ではなく、上り、下りのどちらかでもよいが、平均した方が安定する。
【００５９】
ここで、前記距離・相対速度を求める処理は、例えば特願平８−１７９２２７号の図５及びその説明等に示す処理と同様であるので、その説明は省略する。
続くステップ１５０では、外部情報を読み込む処理を行う。
つまり、車両の状態や外界の状態を認識するために、例えばワイパーが操作されていることを示すワイパーＯＮ信号や、送受信部７の温度状態を示すセンサ温度信号を読み込む。
【００６０】
続くステップ１６０では、移動物情報を蓄積（ストア）する処理を行う。
具体的には、前記ステップ１４０にて求めた対象物の相対速度から、移動物（車両）か停止物（路側物）かを区別する。例えば、自車と同じ速度で近づいてくる対象物を停止物と判断し、それ以外の対象物を移動物と判断する。そして、移動物の情報として、移動物との距離（検知距離）とその受信レベルをストアする。
【００６１】
続くステップ１７０では、分布指標値として係数Ｂを演算する。
本実施例では、センサの特性を１次式で近似しているので、移動物の受信レベルと検知距離の複数のデータを用い、最小２乗法によって、データの分布状態を示す（従って測定時のセンサの特性を示す）１次式を求め、そのＹ切片Ｂ’を分布指標値とするのである。
【００６２】
つまり、過去の一定時間における移動物情報の分布指標値として、データの分布状態を示す１次式のＹ切片Ｂ’である係数Ｂを演算する。
続くステップ１８０では、後に図６等にて詳述する様にして、要因判定を行う。つまり、分布指標値と各種センサ信号との組み合わせにより、どんな要因によりセンサの特性が変化しているかを判定する処理を行う。
【００６３】
続くステップ１９０では、前記ステップ１８０にて判定した結果を出力する。例えばセンサの故障や、センサの前面に異物が付着していると判定された場合には、ダイアグ出力を行う。また、悪天候による性能の劣化であると判定された場合には、悪天候を示す悪天候フラグをセットする。
【００６４】
ｄ）次に、前記ステップ１８０にて実施される要因判定処理について、図６のフローチャート等に基づいて説明する。
図６のステップ２００にて、前記図４に示す様に、最小の第１判定レベルＢ−ｌａを用い、前記ステップ１７０にて求めた分布指標値の係数Ｂが、第１判定レベルＢ−ｌａを下回るか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２５０に進み、一方否定判断されるとステップ２１０に進む。
【００６５】
尚、判定レベルの大きさは、第１判定レベルＢ−ｌａ＜第２判定レベルＢ−ｌｂ＜第３判定レベルＢ−ｌｃ＜第４判定レベルＢ−ｌｄである。
ステップ２５０では、係数Ｂが第１判定レベルＢ−ｌａを下回る非常に小さな値であると判断されたので、下記［表１］に示す要因判定マップに示すレベルＡの状態であると判断する。
【００６６】
尚、この表１は、ワイパーの作動状態とセンサの温度状態とから、センサの特性の変化の要因を判定するための要因判定マップである。
【００６７】
【表１】

【００６８】
そして、レベルＡの状態では、ワイパーのＯＮ・ＯＦＦの状態、センサの温度の状態にかかわらず、センサ故障が発生したと判断し、その旨を示すフラグをセットし、一旦本処理を終了する。尚、ワイパーのＯＮ・ＯＦＦは、ワイパーフラグのセット「１」・リセット「０」により判断する。
【００６９】
つまり、図７に示す様に、センサの温度が正常の範囲内で、ワイパーフラグが「０」である場合に、一定時間係数Ｂが「０」に近い値をとった時には、過去の多くの実験結果から、センサ故障である可能性が高いので、センサ故障であると判断するのである（表１のレベルＡの斜線の範囲）。
【００７０】
尚、レベルＡであっても、その他の条件の場合には、必ずしもセンサ故障と見なせないかもしれないが、安全を見込んで、ここではセンサ故障と判断する。
一方、ステップ２１０では、前記図４に示す様に、次に大きな第２判定レベルＢ−ｌｂを用い、係数Ｂが第２判定レベルＢ−ｌｂを下回るか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２６０に進み、一方否定判断されるとステップ２２０に進む。
【００７１】
ステップ２６０では、係数Ｂが第２判定レベルＢ−ｌｂを下回ると判断されたので、前記［表１］に示すレベルＢの状態であると判断する。
そして、レベルＢの状態では、図８に示す様に、センサの温度が正常の範囲内で、ワイパーフラグが「０」である場合に、一定時間係数Ｂが所定の小さな値をとった時には、過去の実験結果から、センサの前面に泥等の異物が付着した可能性が高いので、前面付着であると判断するのである（表１のレベルＢの斜線の範囲）。
【００７２】
尚、本実施例では、ワイパーフラグが「１」で温度が正常である場合にも、温度による要因ではないとみなして、同様に前面付着とみなす。また、ワイパーフラグが「０」で温度異常がある場合には、温度による要因の可能性が高いとして、温度異常と見なす。更に、ワイパーフラグが「１」で温度異常がある場合には、悪天候による要因の可能性が高いとして、悪天候であるとみなす。尚、これらの判定条件は、過去の多くの実験結果を分析した確率を加味して判断している。
【００７３】
一方、ステップ２２０では、前記図４に示す様に、次に大きな第３判定レベルＢ−ｌｃを用い、係数Ｂが第３判定レベルＢ−ｌｃを下回るか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２７０に進み、一方否定判断されるとステップ２３０に進む。
【００７４】
ステップ２７０では、係数Ｂが第３判定レベルＢ−ｌｃを下回ると判断されたので、前記［表１］に示すレベルＣの状態であると判断する。
そして、レベルＣの状態では、図９に示す様に、センサの温度が正常の範囲内で、ワイパーフラグが「１」である場合に、一定時間係数Ｂが所定のやや大きな値をとった時には、雨天によるワイパーの作動であるとみなして、雨天時（悪天候）と判断するのである（表１のレベルＣの斜線の範囲）。
【００７５】
この様な悪天候に起因するセンサの特性の劣化の場合には、センサ自身には異常はないので、悪天候の場合には、センサ自身は正常であると見なす。
尚、本実施例では、ワイパーフラグが「１」で温度が正常である場合には、要因を特定することが困難であるので、前回の判定値を保持する。また、ワイパーフラグが「０」で温度異常がある場合には、温度に要因が大であるとして、温度異常と見なす。更に、ワイパーフラグが「１」で温度異常がある場合には、悪天候の要因が大であるとして、悪天候であるとみなす。尚、これらの判定条件は、過去の多くの実験結果を分析した確率を加味して判断している。
【００７６】
一方、ステップ２３０では、前記図４に示す様に、最大の第４判定レベルＢ−ｌｄを用い、係数Ｂが第４判定レベルＢ−ｌｄを下回るか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２８０に進み、一方否定判断されるとステップ２４０に進む。
【００７７】
ステップ２８０では、係数Ｂが第４判定レベルＢ−ｌｄを下回ると判断されたので、前記［表１］に示すレベルＤの状態であると判断する。
そして、レベルＤの状態では、図１０に示す様に、センサの温度が正常の範囲を外れ、ワイパーフラグが「０」である場合に、一定時間係数Ｂが所定の大きな値をとった時には、センサの温度異常であると判断するのである（表１のレベルＤの斜線の範囲）。
【００７８】
このような温度異常に起因するセンサの特性の劣化の場合には、外界の温度の状態が原因であってセンサ自身には異常はないので、温度異常の場合には、センサ自身は正常であると見なす。
従って、センサの温度上昇が見られた場合には、温度補償を行うことにより、通常と同様に対象物の測定を行うことができる。例えば温度上昇に伴って、係数Ｂが低下するので、温度上昇が発生した場合には、測定したデータの受信レベルに所定の値を加算したものを受信レベルとして、通常と同様に対象物の測定を行うことができる。
【００７９】
尚、本実施例では、ワイパーフラグが「１」で温度が正常である場合には、要因を特定することが困難であるので、前回の判定値を保持する。また、ワイパーフラグが「０」で温度異常がある場合には、悪天候による要因が大であるとして、悪天候と見なす。更に、ワイパーフラグが「０」で温度異常がある場合には、温度異常の要因が大であるとして、温度異常であるとみなす。尚、これらの判定条件は、過去の多くの実験結果を分析した確率を加味して判断している。
【００８０】
一方、ステップ２４０では、係数Ｂの値の変動が少なく正常の範囲であるので、センサ正常であることを示すフラグをセットし、一旦本処理を終了する。
ｅ）この様に、本実施例では、上述した構成により下記の効果を奏する。
・本実施例では、対象物までの距離（検知距離）と受信レベルとを、対応づけて複数記憶しこの複数のデータの分布状態を１次式で近似して、この１次式のＹ切片の変化から、送受信部（センサ）７の故障を含むセンサ７の特性の変化を検出している。
【００８１】
従って、従来の様に基準反射物を内蔵することなく、レーダ装置１のセンサ７の劣化等の特性の変化を検出することができるので、レーダ装置１をコンパクトにできる。よって、車両等に搭載されるレーダ装置１として好適なものである。
・また、本実施例では、分布状態を１次式で表しているので、その演算が容易である。
【００８２】
・更に、本実施例では、ワイパー信号やセンサ７の温度信号などに用い、前記表１の要因判定マップ等に基づいて、センサ７の特性が変化した要因を判定しているので、センサ７の特性の変化の要因を細かく認識することができる。
・その上、本実施例では、対象物として移動物を選択し、その移動物（車両）のデータに基づいて、センサ７の特性の変化を判定している。
【００８３】
つまり、同一物体を比較的長時間連続して認識可能であるので、外乱の影響を受けにくい好適な分布状態が得られるという利点がある。
尚、この方法以外に、停止物の情報を加味して（又はその情報のみで）、センサ７の特性の変化を判定することも可能である。
（実施例２）
次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な箇所の説明は省略する。
【００８４】
本実施例では、前記実施例１の図５及び図６等に処理により、レーダ装置の特性変化を検出した場合には、前記対象物を認識するための検出しきい値を変更する。
具体的には、図１１のフローチャートに示す様に、ステップ３００にて、現在レベルＡの状態であるか否かを判定する。ここで肯定判断されると、センサ故障であり、検出しきい値を変更しても改善は見られないので、そのまま本処理を終了する。一方否定判断されるとステップ３１０に進む。
【００８５】
ステップ３１０では、現在レベルＢの状態であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３４０に進み、一方否定判断されるとステップ３２０に進む。
ステップ３４０では、レベルＢに対応して予め設定された検出しきい値Ｂに設定し、一旦本処理を終了する。
【００８６】
つまり、レベルＢとは、例えば前面付着等により、センサの受信レベルが大きく低下しているので、この場合には、検出しきい値をレベルＢに合わせて大きく低下させることにより、対象物の測定が可能になる。
一方ステップ３２０では、現在レベルＣの状態であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３５０に進み、一方否定判断されるとステップ３３０に進む。
【００８７】
ステップ３５０では、レベルＣに対応して予め設定された検出しきい値Ｃに設定し、一旦本処理を終了する。
つまり、レベルＣとは、例えば雨天時等により、センサの受信レベルがやや低下しているので、この場合には、検出しきい値をレベルＣに合わせてやや低下させることにより、対象物の測定が可能になる。
【００８８】
一方ステップ３３０では、現在レベルＤの状態であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３６０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。
ステップ３６０では、レベルＤに対応して予め設定された検出しきい値Ｄに設定し、一旦本処理を終了する。
【００８９】
つまり、レベルＤとは、例えばセンサ高温時等により、センサの受信レベルがわずかに低下しているので、この場合には、検出しきい値をレベルＤに合わせてわずかに低下させることにより、対象物の測定が可能になる。
この様に、本実施例では、センサの特性が変化した場合には、センサ等の検出しきい値を変更している。そのため、通常では対象物の測定ができないような場合でも、対象物のデータを蓄積することができ、周囲の状況の把握の精度を上げることができる。
（実施例３）
次に、実施例３について説明するが、前記実施例１と同様な箇所の説明は省略する。
【００９０】
本実施例では、前記実施例１の図５及び図６等に処理により、レーダ装置の特性変化を検出した場合には、車両の制御モードを変更する。
具体的には、図１２のフローチャートに示す様に、ステップ４００にて、現在雨天（悪天候）時であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ４１０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。
【００９１】
ステップ４１０では、悪天候時であるので、例えば追従制御を行っている場合には、車間距離を大きくする制御を行う。また、ブレーキアシストの制御を行っている場合には、スリップを生じないように制動力を小さくして、短時間で停止できるようにする。更には、スリップが発生し易い状況であるとして、アンチスキッド制御に入るタイミングを早めるように、制御開始の条件（例えば制御開始の判定に用いるスリップ率を下げる）を変更してもよい。
【００９２】
この様に、本実施例では、センサの特性が変化した場合には、その状態に応じて車両の制御状態（制御モード）を変更しているので、例えば車両の制御の安全性を一層高めることができる。
（実施例４）
次に、実施例４について説明するが、前記実施例１と同様な箇所の説明は省略する。
【００９３】
本実施例では、データの分布状態を示す１次式のＹ切片を用いるだけではなく、その傾きである係数Ａを使用するものである。
図１３に示す様に、基準となるデータの分布状態を示す基準１次式（Ｙ＝Ａ＊Ｘ＋Ｂ）に対して、実際に測定したデータの分布状態を示す測定１次式（Ｙ＝Ａ”＊Ｘ＋Ｂ”）を求めると、通常は、Ｙ切片だけでなく傾きである係数Ａも異なっている。
【００９４】
従って、傾きの許容範囲を設定し、測定１次式の傾きＡがこの許容範囲から外れている場合には、何らかの要因の異常があるとして、センサの特性の変化の判定を中止する。
これにより、異常がある場合には、上述した判定を行わないので、判定の精度が高まるという利点がある。
【００９５】
尚、本発明は上記実施例に何ら限定されることなく、本発明の技術的範囲を逸脱しない限り、種々の態様で実施できることはいうまでもない。
（１）例えば前記実施例では、ＦＭＣＷレーダ装置について述べたが、ＣＷレーダ装置等の他のレーダ装置にも適用できる。
【００９６】
（２）また、このレーダ装置による制御を実行させる手段を記憶している記録媒体も、本発明の範囲である。
例えば記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フロッピィディスク、ハードディスク、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。
【００９７】
つまり、上述したレーダ装置の制御を実行させることができる例えばプログラム等の手段を記憶したものであれば、特に限定はない。
（３）更に、レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる対象物のデータを利用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】センサの基準特性を示すグラフである。
【図２】センサの特性変化を示すグラフである。
【図３】実施例１のレーダ装置の全体構成を示すブロック図である。
【図４】係数Ｂの変化と判定レベルとの関係を示す説明図である。
【図５】実施例１のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】実施例１の要因判定処理を示すフローチャートである。
【図７】センサ故障時の係数Ｂ等の変化を示す説明図である。
【図８】前面付着時の係数Ｂ等の変化を示す説明図である。
【図９】雨天時の係数Ｂ等の変化を示す説明図である。
【図１０】センサ高温時の係数Ｂ等の変化を示す説明図である。
【図１１】実施例２の検出しきい値変更処理を示すフローチャートである。
【図１２】実施例３の制御モード変更処理を示すフローチャートである。
【図１３】実施例４のセンサの特性変化を示すグラフである。
【符号の説明】
１…レーダ装置 ７…送受信部（センサ） ３…送信器
３ｄ…変調器 ３ｃ…電圧制御発振器 ３ｂ…電力分配器
３ａ…送信アンテナ ５…受信器 ５ａ…受信アンテナ
５ｂ…ミキサ ５ｃ…前置増幅器 ５ｄ…ローパスフィルタ
５ｅ…後置増幅器 １１…信号処理部 １３…三角波発生器
１５…Ａ／Ｄ変換器 １７…マイクロコンピュータ １７ａ…ＣＰＵ
１７ｂ…ＲＯＭ １７ｃ…ＲＡＭ １９…演算処理装置

Claims (12)

1. 車両搭載用のレーダ装置により得られた移動物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、
   前記移動物までの距離と該移動物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、
   この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、
   を備え、
   前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる移動物のデータを利用することを特徴とするレーダ装置特性検出装置。
2. 車両搭載用のレーダ装置により得られた移動物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、
   前記移動物までの距離と該移動物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、
   この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、
   を備え、
   前記レーダ装置の特性の変化が、レーダ装置自身に起因する特性の変化か、又は外界の状態に起因する特性の変化かを、レーダ装置を搭載する車両の信号に基づいて判定することを特徴とするレーダ装置特性検出装置。
3. レーダ装置により得られた対象物のデータに基づいて、前記レーダ装置の特性を検出するレーダ装置特性検出装置において、
   前記対象物までの距離と該対象物からの反射信号のレベルとを、対応づけて複数記憶する記憶手段と、
   この複数のデータの分布状態の変化から、前記レーダ装置の特性を検出する検出手段と、
   を備え、
   前記レーダ装置の特性の検出の際に、レーダ装置の光軸補正に用いる対象物のデータを利用することを特徴とするレーダ装置特性検出装置。
4. 前記レーダ装置が車両搭載用であることを特徴とする前記請求項３に記載のレーダ装置特性検出装置。
5. 前記対象物が移動物であることを特徴とする前記請求項３又は４に記載のレーダ装置特性検出装置。
6. 前記複数のデータの分布状態と基準となるデータの分布状態とを比較して、前記レーダ装置の特性の変化を検出することを特徴とする前記請求項１〜５のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置。
7. 前記各分布状態を比較する場合に、各分布状態を示す特性曲線を用いて比較することを特徴とする前記請求項６に記載のレーダ装置特性検出装置。
8. 前記特性曲線を、１次式にて近似することを特徴とする前記請求項７に記載のレーダ装置特性検出装置。
9. 前記１次式の切片同士を比較することを特徴とする前記請求項８に記載のレーダ装置特性検出装置。
10. 前記レーダ装置の特性変化を検出した場合には、前記対象物又は移動物を認識するための検出しきい値を変更することを特徴とする前記請求項１〜９のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置。
11. 前記センサの特性変化を検出した場合には、制御対象の制御モードを変更することを特徴とする前記請求項１〜１０のいずれかに記載のレーダ装置特性検出装置。
12. 前記請求項１〜１１のいずれかに記載のレーダ装置状態検出装置による処理を実行させる手段を記憶していることを特徴とする記録媒体。

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