JP3650296B2 - 追尾装置 - Google Patents
追尾装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3650296B2 JP3650296B2 JP27887099A JP27887099A JP3650296B2 JP 3650296 B2 JP3650296 B2 JP 3650296B2 JP 27887099 A JP27887099 A JP 27887099A JP 27887099 A JP27887099 A JP 27887099A JP 3650296 B2 JP3650296 B2 JP 3650296B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cluster
- target
- divided
- observation point
- destination
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は追尾装置に関し、特に、複数の目標物に対して、その移動予測の管理を行うための追尾装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＪＰＤＡ（Joint Probabilistic Data Association）方式では、例えば、"Multitarget tracking using joint probabilistic dataassociation"(IEEE Conf. Decision Control. pp.807-812, 1980)に示されるように、目標物の予測領域(楕円)が重なりを持つ場合、これらを1つのクラスタとして連結し、追尾処理を行なっていた。
【０００３】
図９は、上記文献に示された従来の追尾装置の追尾方法を説明するための説明図である。図９において、ｔ１及びｔ２は過去の情報に基づく移動後の予測位置における目標物であり、これらの目標物ｔ１及びｔ２を中心とする2つの楕円は、それぞれの目標物の予測領域３１及び３２である。また、図９のｙ１〜ｙ４はその時の観測点になる。ＪＰＤＡでは、目標物ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２が重なっているため、この2つの予測領域を連結して1つのクラスタとして処理を行なう。
【０００４】
次式の行列式（１）は、目標物と観測点の関係を示したものである。縦が目標物、横が観測点で分かれており、目標０は対応目標なしを示し、目標１は目標物ｔ１を、目標２は目標物ｔ２を示す。行列式（１）内の“１"は可能性あり、“０"は可能性無しを示しており、この行列Ωは、次の内容を表したものである。
【０００５】
【数１】
【０００６】
観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ２は、目標物ｔ１、もしくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
【０００７】
これを満たす目標物と観測点の組合せは、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２が対応なしのケース
となり、ＪＰＤＡでは、これらの各可能性を元に、目標物の移動先を決定し、目標物の内部情報を更新する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来例のＪＰＤＡでは、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それらを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行なうため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多くなる、言い換えれば、演算量が増えるという問題点があった。
【０００９】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、組合せを考慮した処理を行うにもかかわらず、処理に必要な演算量を減らすことが可能な追尾装置を得ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する。
【００１４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する。
【００１５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成する。
【００１６】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成する。
【００１７】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分割クラスタの生成を行なう。
【００１８】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００１９】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００２０】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点の座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００２１】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点が観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なう。
【００２２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重なりの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成した分割クラスタに付加する。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割するクラスタ分割部と、から構成されている追尾装置である。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部から構成されている。
【００２６】
また、のりしろを、追尾処理対象となる目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とする。
【００２７】
また、のりしろを、分割の基準として用いた分割基準に基づいて規定する。
【００２８】
また、目標物の追尾処理を行なった後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なう。
【００２９】
また、目標物の追尾処理を行った後に、追尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なう。
【００３０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における追尾装置の構成を示したものである。図において、１は、観測点の入力を行なう入力線であり、２は、目標物の移動を予測し、その予測に応じて、予測範囲を生成する予測領域生成部である。３は、観測点と予測領域からクラスタを生成するクラスタ生成部、４は、生成されたクラスタを分割するクラスタ分割部、５は、分割された個々のクラスタにおいて、組合せを考慮した追尾方式で目標物の追尾を行なう組合せ推論部である。６は、組合せ推論部５の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報(航跡)の更新を行なう、目標物航跡更新部である。また、７は、目標物航跡更新部６の結果を追尾結果として出力する出力線である。８ａ〜８ｅは、各部の処理結果を次に転送する転送線である。
【００３１】
次に図１を用いて、この追尾装置の動作を説明する。
【００３２】
（１）まず、観測点情報が入力線１を介してクラスタ生成部３に送られるとともに、予測領域生成部２が作成した予測領域が転送路８ａを介して、クラスタ生成部３に送られる。
【００３３】
（２）クラスタ生成部３は、複数の目標物の予測領域が重なり、かつ、それらの重なる領域に観測点が存在する時、それらの予測領域を結合し、１つのクラスタを生成する。
【００３４】
（３）クラスタ生成部３で生成された１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｂを介して、クラスタ分割部４に送られる。
【００３５】
（４）クラスタ分割部４は、定めた条件に基づき、１つのクラスタを複数に分割する。なお、この条件の具体的な例については、後述の実施の形態３〜６等で説明する。
【００３６】
（５）分割後の１つ１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｃを介して、組合せ推論部５に送られる。
【００３７】
（６）組合せ推論部５は、上述の従来例で示したような目標物と観測点の組合せを算出し、個々の組合せの可能性を求める。
【００３８】
（７）個々の組合せの可能性を示す情報が転送路８ｄを介して、目標物航跡更新部６に送られる。
【００３９】
（８）目標物航跡更新部６は、目標物の情報を有しており、送られた個々の組合せ可能性を元に、目標物の情報を更新する。
【００４０】
（９）更新した結果が出力線７を介して出力される。また、転送線８ｅを介して予測領域生成部２へ送られる。
【００４１】
（１０）予測領域生成部２は、目標物航跡更新部６から送られてきた更新された目標物の情報に基づいて、各目標物について移動予測を行ない、その予測領域を生成する。
【００４２】
本追尾装置は、以上の動作を繰り返すことによって、追尾装置として動作する。上述したように、本発明の追尾装置は、クラスタ分割部４が行なうクラスタの分割によって、追尾性能は多少低下するものの、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができる。このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。
【００４３】
実施の形態２．
図２は、本発明の実施の形態２による本発明の追尾装置の構成を示したものである。上述の実施の形態１では、クラスタの生成後にクラスタを分割していたが、この実施の形態においては、予め、クラスタを生成する時点で制限を付けてクラスタを生成する、制限付クラスタ生成部９を用いることで、同様の機能を持たせることができる。すなわち、制限付クラスタ生成部９においては、クラスタの生成を行う際に、制限を付けて、その制限に合ったクラスタの生成を行う。この制限の具体的な例については、後述の実施の形態７〜１１等で説明する。なお、図１及び図２のいずれの構成も、分割の条件（制限）により、転送路８ｃで転送される情報は同じになる。
【００４４】
以上のように、この実施の形態においては、実施の形態１で示したクラスタ生成部３及びクラスタ分割部４の代わりに、制限付クラスタ生成部９を設けて、クラスタを生成する際に、制限を付けてクラスタを生成するようにし、その結果、クラスタ分割部４から出力される分割クラスタと同等の結果を得るようにしたので、上述の実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【００４５】
実施の形態３．
以下、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的な例について、図１及び図３を用いて説明する。図３は、目標物ｔ１〜ｔ４の予測領域３１〜３４が重なりを有し、これらが１つのクラスタとなった状態を示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ４の予測位置は、楕円の予測領域３１〜３４の中心とする（図示省略）。目標物ｔ１の予測領域３１内には観測点ｙ１及びｙ２が含まれており、以下、同様に、目標物ｔ２の予測領域３２内には観測点ｙ２〜ｙ４が、目標物ｔ３の予測領域３３内には観測点ｙ４〜ｙ７が、目標物ｔ４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜ｙ９が含まれている。従って、観測点ｙ２、ｙ４及びｙ７は重なりの部分に含まれている。
【００４６】
この実施の形態においては、クラスタ分割部４が「目標物数＜４」という条件によって分割を行なう設定であるとする。図３のクラスタは、目標物数が４個（ｔ１〜ｔ４）であるため、分割対象となり、目標物ｔ１の予測領域３１に対して、ｔ２及びｔ３の予測領域３２及び３３と連結を繰り返した後、前述の条件からｔ４を連結できず、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみのクラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ７は、両方のクラスタに含まれるため、両方のクラスタ情報に含まれた形で分割が行なわれる。
【００４７】
この実施の形態においては、「目標物数＜４」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて目標物数が３以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００４８】
実施の形態４．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的な他の例について、図１及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、観測点の個数に関する条件によって分割を行うこととする。具体的には、例えば、クラスタ分割部４が「観測点数＜６」という条件によって分割を行なう設定であるとする。図３のクラスタは、観測点数が９個（ｙ１〜ｙ９）であるため、分割対象となり、ｔ１の領域３１に対してｔ２及びｔ３の領域３２及び３３と連結を繰り返そうとするが、前述の条件からｔ３を連結できず（観測点数がのべ７個）、また同様に、ｔ３とｔ４も連結できず（観測点数がのべ６個）、結果として、「ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３のみのクラスタとｔ４のみのクラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ４やｙ７は、両方のクラスタに含まれるため、両方のクラスタ情報に含まれた形で分割が行なわれる。
【００４９】
この実施の形態においては、「観測点数＜６」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて観測点数が６以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００５０】
実施の形態５．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的なさらなる他の例について、図１及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、観測点の個数及び目標点の個数の両方に関する条件により分割を行うこととする。具体的には、クラスタ分割部４が「ｆ(観測点数，目標点数)＜閾値」という条件によって分割を行なう設定であるとする。この時、関数ｆ（観測点数，目標点数）（以下、簡略化のため、ｆ（ ）とする。）は、演算量、もしくは、その上限の予測式である。この実施の形態では、この値に基づき、実施の形態３及び４と同様の分割を行なう。
【００５１】
この演算量の予測式に用いる関数としては、例えば、次式（２）〜（５）で示されるものがある。
【００５２】
f( ) = (観測点数) × (目標物数) （２）
【００５３】
f( ) = Π((各目標物領域に含まれる観測点の数)＋１) （３）
【００５４】
なお、式（３）において、記号Πは、全ての目標物領域に対して(各目標物領域に含まれる観測点の数＋１)を乗算した値であり、図３の場合には、３×４×５×４＝２４０である。
【００５５】
f( ) = P(観測点数，目標物数) （４）
【００５６】
なお、式（４）において、記号Ｐは、“P(x,y) = x! / y!"とする。
【００５７】
【数２】
【００５８】
上式（５）においては、目標物数≦観測点数とし、記号Ｃは、“C(x,y)=P(x,y) / (x-y)!"とする。
【００５９】
上述の実施の形態３及び４においては、観測点数か目標物数のいずれか一方を考慮した条件で分割を行っていたが、この実施の形態においては、観測点数と目標物数の両方を考慮した演算量の条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、その逆のような場合においても、確実に、組合せ推論部５以降の演算における演算量を低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が閾値以下と少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６０】
実施の形態６．
上述の実施の形態５は、演算の際に必要とする記憶容量は十分確保されているものとして扱ったが、図１の組合せ推論部５が持つメモリ等の記憶容量が十分ではない場合には、本実施の形態で示すように、クラスタ分割部４が、「ｇ(観測点数，目標点数) ＜ 閾値」という条件によって分割を行なう。この時、関数ｇ(観測点，目標点数)（以下、簡略化のため、ｇ（ ）とする。）はメモリ使用量、もしくは、その上限の予測式である。本実施の形態における追尾装置では、この値に基づき、実施例３及び４と同様の分割を行なう。なお、関数ｇ（ ）の具体的な例としては、例えば、上式（２）〜（５）等がある。
【００６１】
この実施の形態においては、観測点数と目標物数の両方を考慮して、組合せ推論部５以降の演算において使用するメモリ使用量の値が閾値以下になるようにクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、メモリ等の記憶容量が十分でない場合においても、確実に、組合せ推論部５以降の演算における演算量を低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６２】
実施の形態７．
以下は、上述の実施の形態２で説明した図２の追尾装置における制限付クラスタ生成部９のクラスタ生成のための制限の具体的な例について、図２及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、制限付クラスタ生成部９は、クラスタの面積自体、もしくは、クラスタに外接する方形(極座標系、直交座標系を問わない)を求め、その面積に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行なうこととする。
【００６３】
この場合、仮に、図３のｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３の面積は閾値を越えず、ｔ４の予測領域３４を加えると越えることが分かっていれば、ｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３内に入る観測点の入力が終了している場合には、ｔ４の予測領域３４内に入る観測点の入力が終了していなくても、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして、組合せ推論部５に送ることができる。このように行うことにより、作業の手間が省けるとともに、処理時間を短縮することができる。
【００６４】
また、観測点を得るために観測を行なっている地点から目標物予測領域までの距離に応じて、閾値を変えるという方法もある。例えば、距離別に幾つかの閾値を用意し、遠くなるほど比較する閾値を大きくするという方式を採用することもできる。
【００６５】
この実施の形態においては、「クラスタの面積＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６６】
実施の形態８．
この実施の形態においては、上述の実施の形態２で説明した図２の追尾装置における制限付クラスタ生成部９のクラスタ生成のための制限の具体的な他の例について、図２及び図４を用いて説明する。この実施の形態においては、１つのクラスタに含まれる目標物の予測領域の角度差によって、クラスタの生成を行うこととする。
【００６７】
本追尾装置に入力される観測点が、図４のような時計回りの回転型探索によって得られ、かつ、その回転に会わせて観測点が順次入力線1から得られる場合を例に説明する。制限付クラスタ生成部９は、連結したクラスタが図４の中心Ｏとなす角度（すなわち、クラスタ全体が収まる最小の扇形の中心角の大きさ）を求め、その角度に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行なう。
【００６８】
この場合、仮に、図４のｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３までの角度ａ１は閾値を越えず、ｔ４の予測領域３４を加えた角度ａ２は閾値を越えることが分かっていれば、ｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３内に入る観測点の入力が終了している場合には、ｔ４の予測領域３４内に入る観測点の入力を待たずに、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして、組合せ推論部５に送ることができる。このように行うことにより、作業の手間が省けるとともに、処理時間を短縮することができる。
【００６９】
この実施の形態においては、「クラスタに含まれる予測領域の角度差＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まるクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００７０】
実施の形態９．
上述の実施の形態８では、クラスタが持つ角度を算出して制限付きのクラス生成を行なっていたが、目標物の予測位置の中心座標を用いても同様の角度による制限付クラスタ生成を行なうことができる。すなわち、図４の楕円３１〜３３の中心座標が、図４の中心Ｏとなす角度を求め、その角度に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行う。
【００７１】
この実施の形態においては、「クラスタに含まれる目標物の中心座標の角度差＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる中心座標の目標物を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００７２】
実施の形態１０．
上述の実施の形態８では、クラスタの持つ角度を算出して分割を行なっていたが、観測点ｙ１〜ｙ９の極座標を用いて、同様の分割を行なうことができる。この方法では、観測点ｙ１〜ｙ９に極座標が付随している場合、閾値との比較が容易になり、さらに演算量が少なくなるという利点がある。
【００７３】
実施の形態１１．
上述の実施の形態８においては、回転に会わせて観測点が順次送られるものとしていたが、定期/非定期を問わず、１つのクラスタに含まれる観測点が入力される時間に差がある場合には、この入力時間間隔を用いて、制限付クラスタ生成部９は、クラスタを生成することができる。
【００７４】
例えば、図４において、観測点ｙ１〜ｙ５が入力された時点で、ｙ６以降が入力されておらず、次の入力までに入力時間の差として設定した閾値を越える場合、制限付クラスタ生成部９は、ｙ６以降の観測点入力を待たずに、ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２のみでクラスタを生成し、これを次の組合せ推論部５に送る。これにより、ｔ１及びｔ２に対する処理遅延を抑えることができる。
【００７５】
この実施の形態においては、上述の実施の形態８と同様の効果が得られるとともに、さらに、この実施の形態においては、１つのクラスタに含まれる複数の観測点が入力される時間に差がある場合、この時間差に閾値を設け、設定した閾値を越える場合、次の観測点の入力を待たずに、すべての観測点の入力が済んでいる予測領域のみでクラスタを生成するようにしたので、観測点の入力が済んでいる予測領域に対する処理遅延を抑えることができる。
【００７６】
実施の形態１２．
上述の実施の形態３では、目標物の数で分割し、指定個数を越えた時点で、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみのクラスタ」というように前半の方が多くのクラスタとなるように分割する例について述べたが、分割位置はこれだけではなく、「ｔ１及びｔ２のクラスタと、ｔ３及びｔ４のクラスタ」というように目標物数が均等になるように分割する方法(均等分割)や、「ｔ１のみのクラスタと、ｔ２〜ｔ４のクラスタ」と後半の方が多くのクラスタとなるように分割する方法(逆順分割)がある。これらのいずれの方法においても、上述の実施の形態３と同様の効果が得られる。
【００７７】
実施の形態１３．
上述の実施の形態１２では、目標数による分割を用いたが、上述の実施の形態４〜１１で述べたような他の指標を用いる分割も同様に、それぞれの指標を用いて、均等分割や逆順分割を行なうことができる。なお、この時、クラスタの分割を決定する指標と分割位置を決定する指標は、必ずしも同じである必要はない。また、これらのいずれの方法においても、上述の実施の形態４〜１１と同様の効果を得ることができる。
【００７８】
実施の形態１４．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具体的な他の例について、図１及び図５を用いて説明する。図５は、目標物ｔ１〜ｔ５の予測領域３１〜３５が重なりを有し、これらが１つのクラスタとなった状態を示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ５の予測位置は、楕円の予測領域３１〜３５の中心とする（図示省略）。目標物ｔ１の予測領域３１内には観測点ｙ１及びｙ２が含まれており、以下、同様に、目標物ｔ２の予測領域３２内には観測点ｙ２〜ｙ４，ｙ１１，ｙ１２が、目標物ｔ３の予測領域３３内には観測点ｙ３〜ｙ７，ｙ１１，ｙ１２が、目標物ｔ４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜ｙ１０が、目標物ｔ５の予測領域３５内には観測点ｙ６及びｙ１０が含まれている。
【００７９】
この実施の形態においては、クラスタ分割部４がクラスタの分割を行う際に、分割後の複数のクラスタで共有される観測点数が最小になるように分割を行う。
【００８０】
クラスタ分割部４は、「目標物数＜４」という分割基準を持っており、目標物の予測領域ｔ１〜ｔ５と観測点ｙ１〜ｙ１２からなるクラスタを受け取ったものとする。仮に、分割後の目標物数が均等になるような分割を行なう場合、
・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割
・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割
という2つの分割方法がある。この2つの分割において、分割後の両方のクラスタに含まれる観測点は、前者がｙ６とｙ７の２点、後者がｙ３とｙ４とｙ１１とｙ１２の４点である。
【００８１】
本実施の形態では、上述したように、分割後、複数のクラスタに含まれる観測点数が少なくなるような分割を選択するという構成であるので、従って、クラスタ分割部４は、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタ」への分割を行なう。
【００８２】
分割後の複数のクラスタに共有されている観測点については、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この実施の形態においては、分割後の複数のクラスタに共有される観測点数が少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【００８３】
実施の形態１５．
上述の実施の形態１４では、分割後に共有される(複数のクラスタに存在する)観測点数が最小となる分割位置を採用したが、本実施の形態のクラスタ分割部４は、分割後に共有される領域の重なり数を最小とするような分割を行なう。例えば、図５を用いて説明すれば、実施の形態１４と同じく目標物数による制限によって、
・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割
・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割
のいずれかが選択される場合、前者において領域が重なるのは、ｔ３とｔ４、ｔ３とｔ５の２組だが、後者は、ｔ２とｔ３の１組である。
【００８４】
本実施の形態の構成では、分割部分での領域の重なりが最小となるような分割を実施するので、従って、クラスタ分割部４は、後者の「ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタ」への分割を行なう。
【００８５】
なお、領域の重なりについて、２領域を１組とする組数による換算を行なったが、領域数を基準に用いるようにしても良い。領域数の場合には、前者がｔ２，ｔ３の２領域、後者がｔ３，ｔ４，ｔ５の３領域となる。
【００８６】
分割後の複数のクラスタに共有されている領域の重なりについては、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この実施の形態においては、分割後の複数のクラスタに共有される領域の重なりが少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【００８７】
実施の形態１６．
上述の実施の形態１２〜１５では、１つの指標を元に分割位置を決定していたが、これらの条件を複合したものを選択基準に用いることもできる。なお、この場合にも、上述の実施の形態１２〜１５と同様の効果を得ることができる。
【００８８】
実施の形態１７．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具体的な他の例について、図１及び図６を用いて説明する。
【００８９】
クラスタ分割部４は、「目標物数＜３」という制約で分割を行なう設定になっている状態で、図６に示すｔ１〜ｔ４が結合されたクラスタを受け取り、ｔ１とｔ２のクラスタとｔ３とｔ４のクラスタに分割を行なったとする。この時、各クラスタの他のクラスタに対するのりしろにあたる領域を付加して分割を行なうのが、本実施の形態の構成である。
【００９０】
図６の例では、ｔ１とｔ２のクラスタには、のりしろにあたる領域ｔ３が付加され、ｔ３とｔ４のクラスタには、のりしろにあたるｔ２が付加されて、組合せ推論部５に送られる。組合せ推論部５は、付加分を含め、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして算出を行なった後、付加分を除くｔ１とｔ２に関する算出結果をクラスタの値として目標物航跡更新部６に送る。ｔ３とｔ４のクラスタにｔ２が付加されたものについても同様に、付加分を含めた組合せについて算出し、付加分を除く算出結果を目標物航跡更新部６に送る。目標物航跡更新部６での動作は、これまでの実施例と同じである。
【００９１】
本実施の形態の構成では、上述の実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができる。
【００９２】
実施の形態１８．
上述の実施の形態１７では、クラスタに付加する「のりしろ」の定義をクラスタを形成する領域に直接重なりを持つ領域としていたが、本実施の形態では、直接接続に限らず、上述の実施の形態３〜１５で用いた各指標を元に「のりしろ」を定義することも可能である。
【００９３】
例えば、実施の形態５のように演算負荷を基準に計算能力の許す限り、のりしろにあたる領域を増やす方法もある。
【００９４】
本実施の形態においても、上述の実施の形態１７と同様に、上述の実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができる。
【００９５】
実施の形態１９．
図７は、本発明の実施の形態１９による本発明の追尾装置の構成を示したものである。図７の構成は、図１の構成に、観測点入力の許容される処理遅延の時間帯を予測する入力予測部１０と、クラスタ情報を格納するディスク１１を加えたものである。
【００９６】
この図７の構成では、クラスタ分割部４は、クラスタ分割を行なう際、クラスタの情報をディスク１１に格納する。本実施の形態では、図７の構成において、入力線１で観測点が入力されている方位にある目標物の追尾結果について、入力線１の観測点入力から出力線７から結果を出力するまでの遅延時間に制限が設けられており、その時間内に結果の出力が終了するものとする。
【００９７】
図８は、観測が回転式探索で行なわれる場合に、追尾装置に入力される観測点を観測する追尾装置の位置４０と、目標物の移動後の予測領域の関係を示したものである。回転式で角速度一定の場合、目標物は、１度観測された後、次に観測されるまでに約１周回転分の時間が経過する。それに基づいて、予測領域生成部２は、予測領域を生成する。目標物の追尾、いわゆる、情報の更新のみであれば、実施の形態１で示した一連の手順は、約１周回転分の時間内に終了すればよい。言い換えれば、目標物の更新は、その情報が次の更新に用いられる直前に終了していればよい。
【００９８】
本実施の形態の追尾装置に対して、目標物の情報が図８のようになっており、許容されている処理遅延も図８の角度換算で２０゜程度だとした場合、図８の網かけ部分の観測を行なっている間、追尾装置の各部は行なうべき処理が無い。入力予測部１０は、この網かけとなる時間帯を予測し、クラスタ分割前のデータに基づく処理が可能であれば、次の動作を行なう。
【００９９】
（１）クラスタ分割前のデータをディスク１１から取り出し、組合せ推論部５に送る。
【０１００】
（２）組合せ推論部５は通常の処理を行ない、処理結果を目標物航跡更新部６に送る。
【０１０１】
（３）目標物航跡更新部６は、新しい結果に基づき、更新情報を書き換え、その結果を予測領域生成部２に送る。
【０１０２】
（４）予測領域生成部２は、新しい更新情報に基づき、新たに予測領域生成し、クラスタ生成部３と入力予測部１０に伝達する。
【０１０３】
（５）クラスタ生成部３は、予測領域情報を伝達された内容に基づいて更新する。
【０１０４】
以上により、分割前の値に基づく処理を行なうことができる。
【０１０５】
この実施の形態においては、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行うようにしたので、演算余力がない場合には演算量を低くして演算を行い、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行うので、追尾性能を上げることができ、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１０６】
実施の形態２０．
実施の形態１９では、分割前のクラスタをそのまま処理するものとしていたが、分割前の処理をそのまま実行する程の余裕はない場合には、演算余力に応じて、異なる分割方法によって再計算を行なうという方法もある。例えば、実施例３で示したようなのりしろとなる領域を持たない分割方式で行なった計算を、実施例１７で示したのりしろ付きの分割方式で行なった計算に変えるという方法等が例として挙げられる。
【０１０７】
この実施の形態においては、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行い、それ程の余力がない場合には、演算余力に応じて別の分割方法で分割したクラスタについて追尾処理を行うようにしたので、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行い、それ程の余力がない場合にも、別の分割方法で分割したクラスタにおいて再度演算を行って追尾処理を行うようにしたので、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１０８】
【発明の効果】
この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。また、分割クラスタ生成手段が、目標物の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成するようにしたので、すなわち、例えば、目標物の個数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処理が容易であり、処理時間も短くすることができ、また、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを比較的少なくすることができるという効果が得られる。
【０１１２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成するようにしたので、すなわち、例えば、観測点の個数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処理が容易であり、処理時間も短くすることができ、また、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを比較的少なくすることができるという効果が得られる。
【０１１３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成するようにしたので、観測点数と目標物数の両方を考慮した条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、その逆のような場合においても、確実に、組合せ推論手段以降の演算における演算量を閾値以下に低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成するようにしたので、観測点数と目標物数の両方を考慮して、組合せ推論手段以降の演算において使用する記憶容量の値が閾値以下になるように分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、メモリ等の記憶容量が十分でない場合においても、確実に、組合せ推論手段以降の演算における演算量及び使用する記憶容量を低く抑えることができ、その結果、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１６】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まるクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１７】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる中心座標の目標物を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【０１１８】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点の座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる座標の観測点を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるとともに、さらに、観測点に付随している極座標を用いて閾値との比較を行うので、閾値との比較が容易になるという利点がさらに得られる。
【０１１９】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点が観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なうようにしたので、個々のクラスタの処理に必要な演算量を低く抑えることができるとともに、さらに、クラスタに含まれる複数の観測点が入力される時間に差がある場合、この時間差に閾値を設け、時間差が設定した閾値を越える場合、次の観測点の入力を待たずに、すべての観測点の入力が済んでいる予測領域のみでクラスタを生成することが可能であるので、観測点の入力が済んでいる予測領域に対する処理遅延を抑えることができるという効果が得られる。
【０１２０】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、また、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、組合せ推論手段以降の演算処理の負荷が均等になり、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なくでき、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを少なくすることができるという効果が得られる。
【０１２１】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタに共有されている観測点については、個々のクラスタに対しての演算の際に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この発明においては、分割後の複数のクラスタに共有される観測点数が少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【０１２２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重なりの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタに共有されている領域の重なりについては、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この発明においては、分割後の複数のクラスタに共有される領域の重なりが少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【０１２３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成した分割クラスタに付加するようにしたので、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができるとともに、クラスタを分割することにより、個々のクラスタに必要な演算量を低く抑えることができる。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割するクラスタ分割部と、から構成されているので、重なりを有するすべての予測領域をまず無条件に連結させ、次に、所定の条件に基づいてそのクラスタの分割を行うようにしたので、分割クラスタ生成処理が容易であるとともに、所定の条件に基づいて分割された分割クラスタについて追尾処理を行うので、演算量を低く抑えることができるという効果が得られる。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部から構成されているので、クラスタを生成する時点で、予め、所定の条件による制限をつけてクラスタの生成を行うので、処理時間が短縮されるとともに、所定の条件に基づいて分割された分割クラスタについて追尾処理を行うので、演算量を低く抑えることができるという効果が得られる。
【０１２４】
また、のりしろを、追尾処理対象となる目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とするようにしたので、直接接続されている重要な領域に関する情報が付加されるので、追尾の性能をさらに上げることができる。
【０１２５】
また、のりしろを、分割の基準として用いた分割基準に基づいて規定するようにしたので、観測対象等の諸条件に合わせて、分割基準の種類を選択するようにすれば、さらに利便性及び追尾性能を上げることができる。
【０１２６】
また、目標物の追尾処理を行なった後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なうようにしたので、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行うようにしたので、演算余力がない場合には演算量を低くして演算を行い、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行うので、追尾性能を上げることができ、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１２７】
また、目標物の追尾処理を行った後に、追尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なうようにしたので、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行い、それ程の余力がない場合には、演算余力に応じて別の分割方法で分割したクラスタについて追尾処理を行うため、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行い、それ程の余力がない場合にも、別の分割方法で分割したクラスタにおいて再度演算を行って追尾処理を行うので、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態２における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図３】 本発明の実施の形態３における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図４】 本発明の実施の形態８における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図５】 本発明の実施の形態１５における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図６】 本発明の実施の形態１７における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図７】 本発明の実施の形態１９における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図８】 本発明の実施の形態１９における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図９】 従来の追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１ 入力線、２ 予測領域生成部、３ クラスタ生成部、４ クラスタ分割部、５ 組合せ推論部、６ 目標物航跡更新部、７ 出力線、８ａ，８ｂ，８ｃ，８ｄ，８ｅ 転送線、９ 制限付クラスタ生成部、１０ 入力予測部、１１ ディスク。
【発明の属する技術分野】
この発明は追尾装置に関し、特に、複数の目標物に対して、その移動予測の管理を行うための追尾装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＪＰＤＡ（Joint Probabilistic Data Association）方式では、例えば、"Multitarget tracking using joint probabilistic dataassociation"(IEEE Conf. Decision Control. pp.807-812, 1980)に示されるように、目標物の予測領域(楕円)が重なりを持つ場合、これらを1つのクラスタとして連結し、追尾処理を行なっていた。
【０００３】
図９は、上記文献に示された従来の追尾装置の追尾方法を説明するための説明図である。図９において、ｔ１及びｔ２は過去の情報に基づく移動後の予測位置における目標物であり、これらの目標物ｔ１及びｔ２を中心とする2つの楕円は、それぞれの目標物の予測領域３１及び３２である。また、図９のｙ１〜ｙ４はその時の観測点になる。ＪＰＤＡでは、目標物ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２が重なっているため、この2つの予測領域を連結して1つのクラスタとして処理を行なう。
【０００４】
次式の行列式（１）は、目標物と観測点の関係を示したものである。縦が目標物、横が観測点で分かれており、目標０は対応目標なしを示し、目標１は目標物ｔ１を、目標２は目標物ｔ２を示す。行列式（１）内の“１"は可能性あり、“０"は可能性無しを示しており、この行列Ωは、次の内容を表したものである。
【０００５】
【数１】
観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ２は、目標物ｔ１、もしくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
【０００７】
これを満たす目標物と観測点の組合せは、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２が対応なしのケース
となり、ＪＰＤＡでは、これらの各可能性を元に、目標物の移動先を決定し、目標物の内部情報を更新する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来例のＪＰＤＡでは、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それらを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行なうため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多くなる、言い換えれば、演算量が増えるという問題点があった。
【０００９】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、組合せを考慮した処理を行うにもかかわらず、処理に必要な演算量を減らすことが可能な追尾装置を得ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する。
【００１４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する。
【００１５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成する。
【００１６】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成する。
【００１７】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分割クラスタの生成を行なう。
【００１８】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００１９】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００２０】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点の座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なう。
【００２１】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、観測点が観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なう。
【００２２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重なりの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行う。
【００２５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成した分割クラスタに付加する。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割するクラスタ分割部と、から構成されている追尾装置である。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部から構成されている。
【００２６】
また、のりしろを、追尾処理対象となる目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とする。
【００２７】
また、のりしろを、分割の基準として用いた分割基準に基づいて規定する。
【００２８】
また、目標物の追尾処理を行なった後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なう。
【００２９】
また、目標物の追尾処理を行った後に、追尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なう。
【００３０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における追尾装置の構成を示したものである。図において、１は、観測点の入力を行なう入力線であり、２は、目標物の移動を予測し、その予測に応じて、予測範囲を生成する予測領域生成部である。３は、観測点と予測領域からクラスタを生成するクラスタ生成部、４は、生成されたクラスタを分割するクラスタ分割部、５は、分割された個々のクラスタにおいて、組合せを考慮した追尾方式で目標物の追尾を行なう組合せ推論部である。６は、組合せ推論部５の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報(航跡)の更新を行なう、目標物航跡更新部である。また、７は、目標物航跡更新部６の結果を追尾結果として出力する出力線である。８ａ〜８ｅは、各部の処理結果を次に転送する転送線である。
【００３１】
次に図１を用いて、この追尾装置の動作を説明する。
【００３２】
（１）まず、観測点情報が入力線１を介してクラスタ生成部３に送られるとともに、予測領域生成部２が作成した予測領域が転送路８ａを介して、クラスタ生成部３に送られる。
【００３３】
（２）クラスタ生成部３は、複数の目標物の予測領域が重なり、かつ、それらの重なる領域に観測点が存在する時、それらの予測領域を結合し、１つのクラスタを生成する。
【００３４】
（３）クラスタ生成部３で生成された１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｂを介して、クラスタ分割部４に送られる。
【００３５】
（４）クラスタ分割部４は、定めた条件に基づき、１つのクラスタを複数に分割する。なお、この条件の具体的な例については、後述の実施の形態３〜６等で説明する。
【００３６】
（５）分割後の１つ１つのクラスタの情報(観測点と目標物の予測領域)が転送路８ｃを介して、組合せ推論部５に送られる。
【００３７】
（６）組合せ推論部５は、上述の従来例で示したような目標物と観測点の組合せを算出し、個々の組合せの可能性を求める。
【００３８】
（７）個々の組合せの可能性を示す情報が転送路８ｄを介して、目標物航跡更新部６に送られる。
【００３９】
（８）目標物航跡更新部６は、目標物の情報を有しており、送られた個々の組合せ可能性を元に、目標物の情報を更新する。
【００４０】
（９）更新した結果が出力線７を介して出力される。また、転送線８ｅを介して予測領域生成部２へ送られる。
【００４１】
（１０）予測領域生成部２は、目標物航跡更新部６から送られてきた更新された目標物の情報に基づいて、各目標物について移動予測を行ない、その予測領域を生成する。
【００４２】
本追尾装置は、以上の動作を繰り返すことによって、追尾装置として動作する。上述したように、本発明の追尾装置は、クラスタ分割部４が行なうクラスタの分割によって、追尾性能は多少低下するものの、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができる。このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。
【００４３】
実施の形態２．
図２は、本発明の実施の形態２による本発明の追尾装置の構成を示したものである。上述の実施の形態１では、クラスタの生成後にクラスタを分割していたが、この実施の形態においては、予め、クラスタを生成する時点で制限を付けてクラスタを生成する、制限付クラスタ生成部９を用いることで、同様の機能を持たせることができる。すなわち、制限付クラスタ生成部９においては、クラスタの生成を行う際に、制限を付けて、その制限に合ったクラスタの生成を行う。この制限の具体的な例については、後述の実施の形態７〜１１等で説明する。なお、図１及び図２のいずれの構成も、分割の条件（制限）により、転送路８ｃで転送される情報は同じになる。
【００４４】
以上のように、この実施の形態においては、実施の形態１で示したクラスタ生成部３及びクラスタ分割部４の代わりに、制限付クラスタ生成部９を設けて、クラスタを生成する際に、制限を付けてクラスタを生成するようにし、その結果、クラスタ分割部４から出力される分割クラスタと同等の結果を得るようにしたので、上述の実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【００４５】
実施の形態３．
以下、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的な例について、図１及び図３を用いて説明する。図３は、目標物ｔ１〜ｔ４の予測領域３１〜３４が重なりを有し、これらが１つのクラスタとなった状態を示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ４の予測位置は、楕円の予測領域３１〜３４の中心とする（図示省略）。目標物ｔ１の予測領域３１内には観測点ｙ１及びｙ２が含まれており、以下、同様に、目標物ｔ２の予測領域３２内には観測点ｙ２〜ｙ４が、目標物ｔ３の予測領域３３内には観測点ｙ４〜ｙ７が、目標物ｔ４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜ｙ９が含まれている。従って、観測点ｙ２、ｙ４及びｙ７は重なりの部分に含まれている。
【００４６】
この実施の形態においては、クラスタ分割部４が「目標物数＜４」という条件によって分割を行なう設定であるとする。図３のクラスタは、目標物数が４個（ｔ１〜ｔ４）であるため、分割対象となり、目標物ｔ１の予測領域３１に対して、ｔ２及びｔ３の予測領域３２及び３３と連結を繰り返した後、前述の条件からｔ４を連結できず、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみのクラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ７は、両方のクラスタに含まれるため、両方のクラスタ情報に含まれた形で分割が行なわれる。
【００４７】
この実施の形態においては、「目標物数＜４」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて目標物数が３以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００４８】
実施の形態４．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的な他の例について、図１及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、観測点の個数に関する条件によって分割を行うこととする。具体的には、例えば、クラスタ分割部４が「観測点数＜６」という条件によって分割を行なう設定であるとする。図３のクラスタは、観測点数が９個（ｙ１〜ｙ９）であるため、分割対象となり、ｔ１の領域３１に対してｔ２及びｔ３の領域３２及び３３と連結を繰り返そうとするが、前述の条件からｔ３を連結できず（観測点数がのべ７個）、また同様に、ｔ３とｔ４も連結できず（観測点数がのべ６個）、結果として、「ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３のみのクラスタとｔ４のみのクラスタ」に分割される。この時、観測点ｙ４やｙ７は、両方のクラスタに含まれるため、両方のクラスタ情報に含まれた形で分割が行なわれる。
【００４９】
この実施の形態においては、「観測点数＜６」という条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて観測点数が６以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００５０】
実施の形態５．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件の具体的なさらなる他の例について、図１及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、観測点の個数及び目標点の個数の両方に関する条件により分割を行うこととする。具体的には、クラスタ分割部４が「ｆ(観測点数，目標点数)＜閾値」という条件によって分割を行なう設定であるとする。この時、関数ｆ（観測点数，目標点数）（以下、簡略化のため、ｆ（ ）とする。）は、演算量、もしくは、その上限の予測式である。この実施の形態では、この値に基づき、実施の形態３及び４と同様の分割を行なう。
【００５１】
この演算量の予測式に用いる関数としては、例えば、次式（２）〜（５）で示されるものがある。
【００５２】
f( ) = (観測点数) × (目標物数) （２）
【００５３】
f( ) = Π((各目標物領域に含まれる観測点の数)＋１) （３）
【００５４】
なお、式（３）において、記号Πは、全ての目標物領域に対して(各目標物領域に含まれる観測点の数＋１)を乗算した値であり、図３の場合には、３×４×５×４＝２４０である。
【００５５】
f( ) = P(観測点数，目標物数) （４）
【００５６】
なお、式（４）において、記号Ｐは、“P(x,y) = x! / y!"とする。
【００５７】
【数２】
上式（５）においては、目標物数≦観測点数とし、記号Ｃは、“C(x,y)=P(x,y) / (x-y)!"とする。
【００５９】
上述の実施の形態３及び４においては、観測点数か目標物数のいずれか一方を考慮した条件で分割を行っていたが、この実施の形態においては、観測点数と目標物数の両方を考慮した演算量の条件によってクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、その逆のような場合においても、確実に、組合せ推論部５以降の演算における演算量を低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が閾値以下と少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６０】
実施の形態６．
上述の実施の形態５は、演算の際に必要とする記憶容量は十分確保されているものとして扱ったが、図１の組合せ推論部５が持つメモリ等の記憶容量が十分ではない場合には、本実施の形態で示すように、クラスタ分割部４が、「ｇ(観測点数，目標点数) ＜ 閾値」という条件によって分割を行なう。この時、関数ｇ(観測点，目標点数)（以下、簡略化のため、ｇ（ ）とする。）はメモリ使用量、もしくは、その上限の予測式である。本実施の形態における追尾装置では、この値に基づき、実施例３及び４と同様の分割を行なう。なお、関数ｇ（ ）の具体的な例としては、例えば、上式（２）〜（５）等がある。
【００６１】
この実施の形態においては、観測点数と目標物数の両方を考慮して、組合せ推論部５以降の演算において使用するメモリ使用量の値が閾値以下になるようにクラスタ分割部４がクラスタの分割を行うようにしたので、メモリ等の記憶容量が十分でない場合においても、確実に、組合せ推論部５以降の演算における演算量を低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６２】
実施の形態７．
以下は、上述の実施の形態２で説明した図２の追尾装置における制限付クラスタ生成部９のクラスタ生成のための制限の具体的な例について、図２及び図３を用いて説明する。この実施の形態においては、制限付クラスタ生成部９は、クラスタの面積自体、もしくは、クラスタに外接する方形(極座標系、直交座標系を問わない)を求め、その面積に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行なうこととする。
【００６３】
この場合、仮に、図３のｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３の面積は閾値を越えず、ｔ４の予測領域３４を加えると越えることが分かっていれば、ｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３内に入る観測点の入力が終了している場合には、ｔ４の予測領域３４内に入る観測点の入力が終了していなくても、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして、組合せ推論部５に送ることができる。このように行うことにより、作業の手間が省けるとともに、処理時間を短縮することができる。
【００６４】
また、観測点を得るために観測を行なっている地点から目標物予測領域までの距離に応じて、閾値を変えるという方法もある。例えば、距離別に幾つかの閾値を用意し、遠くなるほど比較する閾値を大きくするという方式を採用することもできる。
【００６５】
この実施の形態においては、「クラスタの面積＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００６６】
実施の形態８．
この実施の形態においては、上述の実施の形態２で説明した図２の追尾装置における制限付クラスタ生成部９のクラスタ生成のための制限の具体的な他の例について、図２及び図４を用いて説明する。この実施の形態においては、１つのクラスタに含まれる目標物の予測領域の角度差によって、クラスタの生成を行うこととする。
【００６７】
本追尾装置に入力される観測点が、図４のような時計回りの回転型探索によって得られ、かつ、その回転に会わせて観測点が順次入力線1から得られる場合を例に説明する。制限付クラスタ生成部９は、連結したクラスタが図４の中心Ｏとなす角度（すなわち、クラスタ全体が収まる最小の扇形の中心角の大きさ）を求め、その角度に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行なう。
【００６８】
この場合、仮に、図４のｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３までの角度ａ１は閾値を越えず、ｔ４の予測領域３４を加えた角度ａ２は閾値を越えることが分かっていれば、ｔ１〜ｔ３の予測領域３１〜３３内に入る観測点の入力が終了している場合には、ｔ４の予測領域３４内に入る観測点の入力を待たずに、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして、組合せ推論部５に送ることができる。このように行うことにより、作業の手間が省けるとともに、処理時間を短縮することができる。
【００６９】
この実施の形態においては、「クラスタに含まれる予測領域の角度差＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まるクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００７０】
実施の形態９．
上述の実施の形態８では、クラスタが持つ角度を算出して制限付きのクラス生成を行なっていたが、目標物の予測位置の中心座標を用いても同様の角度による制限付クラスタ生成を行なうことができる。すなわち、図４の楕円３１〜３３の中心座標が、図４の中心Ｏとなす角度を求め、その角度に閾値を設けて、制限付きのクラスタ生成を行う。
【００７１】
この実施の形態においては、「クラスタに含まれる目標物の中心座標の角度差＜閾値」という制限によって、制限付クラスタ生成部９がクラスタの生成を行うようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる中心座標の目標物を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【００７２】
実施の形態１０．
上述の実施の形態８では、クラスタの持つ角度を算出して分割を行なっていたが、観測点ｙ１〜ｙ９の極座標を用いて、同様の分割を行なうことができる。この方法では、観測点ｙ１〜ｙ９に極座標が付随している場合、閾値との比較が容易になり、さらに演算量が少なくなるという利点がある。
【００７３】
実施の形態１１．
上述の実施の形態８においては、回転に会わせて観測点が順次送られるものとしていたが、定期/非定期を問わず、１つのクラスタに含まれる観測点が入力される時間に差がある場合には、この入力時間間隔を用いて、制限付クラスタ生成部９は、クラスタを生成することができる。
【００７４】
例えば、図４において、観測点ｙ１〜ｙ５が入力された時点で、ｙ６以降が入力されておらず、次の入力までに入力時間の差として設定した閾値を越える場合、制限付クラスタ生成部９は、ｙ６以降の観測点入力を待たずに、ｔ１及びｔ２の予測領域３１及び３２のみでクラスタを生成し、これを次の組合せ推論部５に送る。これにより、ｔ１及びｔ２に対する処理遅延を抑えることができる。
【００７５】
この実施の形態においては、上述の実施の形態８と同様の効果が得られるとともに、さらに、この実施の形態においては、１つのクラスタに含まれる複数の観測点が入力される時間に差がある場合、この時間差に閾値を設け、設定した閾値を越える場合、次の観測点の入力を待たずに、すべての観測点の入力が済んでいる予測領域のみでクラスタを生成するようにしたので、観測点の入力が済んでいる予測領域に対する処理遅延を抑えることができる。
【００７６】
実施の形態１２．
上述の実施の形態３では、目標物の数で分割し、指定個数を越えた時点で、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４のみのクラスタ」というように前半の方が多くのクラスタとなるように分割する例について述べたが、分割位置はこれだけではなく、「ｔ１及びｔ２のクラスタと、ｔ３及びｔ４のクラスタ」というように目標物数が均等になるように分割する方法(均等分割)や、「ｔ１のみのクラスタと、ｔ２〜ｔ４のクラスタ」と後半の方が多くのクラスタとなるように分割する方法(逆順分割)がある。これらのいずれの方法においても、上述の実施の形態３と同様の効果が得られる。
【００７７】
実施の形態１３．
上述の実施の形態１２では、目標数による分割を用いたが、上述の実施の形態４〜１１で述べたような他の指標を用いる分割も同様に、それぞれの指標を用いて、均等分割や逆順分割を行なうことができる。なお、この時、クラスタの分割を決定する指標と分割位置を決定する指標は、必ずしも同じである必要はない。また、これらのいずれの方法においても、上述の実施の形態４〜１１と同様の効果を得ることができる。
【００７８】
実施の形態１４．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具体的な他の例について、図１及び図５を用いて説明する。図５は、目標物ｔ１〜ｔ５の予測領域３１〜３５が重なりを有し、これらが１つのクラスタとなった状態を示している。なお、目標物ｔ１〜ｔ５の予測位置は、楕円の予測領域３１〜３５の中心とする（図示省略）。目標物ｔ１の予測領域３１内には観測点ｙ１及びｙ２が含まれており、以下、同様に、目標物ｔ２の予測領域３２内には観測点ｙ２〜ｙ４，ｙ１１，ｙ１２が、目標物ｔ３の予測領域３３内には観測点ｙ３〜ｙ７，ｙ１１，ｙ１２が、目標物ｔ４の予測領域３４内には観測点ｙ７〜ｙ１０が、目標物ｔ５の予測領域３５内には観測点ｙ６及びｙ１０が含まれている。
【００７９】
この実施の形態においては、クラスタ分割部４がクラスタの分割を行う際に、分割後の複数のクラスタで共有される観測点数が最小になるように分割を行う。
【００８０】
クラスタ分割部４は、「目標物数＜４」という分割基準を持っており、目標物の予測領域ｔ１〜ｔ５と観測点ｙ１〜ｙ１２からなるクラスタを受け取ったものとする。仮に、分割後の目標物数が均等になるような分割を行なう場合、
・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割
・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割
という2つの分割方法がある。この2つの分割において、分割後の両方のクラスタに含まれる観測点は、前者がｙ６とｙ７の２点、後者がｙ３とｙ４とｙ１１とｙ１２の４点である。
【００８１】
本実施の形態では、上述したように、分割後、複数のクラスタに含まれる観測点数が少なくなるような分割を選択するという構成であるので、従って、クラスタ分割部４は、「ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタ」への分割を行なう。
【００８２】
分割後の複数のクラスタに共有されている観測点については、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この実施の形態においては、分割後の複数のクラスタに共有される観測点数が少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【００８３】
実施の形態１５．
上述の実施の形態１４では、分割後に共有される(複数のクラスタに存在する)観測点数が最小となる分割位置を採用したが、本実施の形態のクラスタ分割部４は、分割後に共有される領域の重なり数を最小とするような分割を行なう。例えば、図５を用いて説明すれば、実施の形態１４と同じく目標物数による制限によって、
・ｔ１〜ｔ３のクラスタとｔ４〜ｔ５のクラスタへ分割
・ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタへ分割
のいずれかが選択される場合、前者において領域が重なるのは、ｔ３とｔ４、ｔ３とｔ５の２組だが、後者は、ｔ２とｔ３の１組である。
【００８４】
本実施の形態の構成では、分割部分での領域の重なりが最小となるような分割を実施するので、従って、クラスタ分割部４は、後者の「ｔ１〜ｔ２のクラスタとｔ３〜ｔ５のクラスタ」への分割を行なう。
【００８５】
なお、領域の重なりについて、２領域を１組とする組数による換算を行なったが、領域数を基準に用いるようにしても良い。領域数の場合には、前者がｔ２，ｔ３の２領域、後者がｔ３，ｔ４，ｔ５の３領域となる。
【００８６】
分割後の複数のクラスタに共有されている領域の重なりについては、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この実施の形態においては、分割後の複数のクラスタに共有される領域の重なりが少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【００８７】
実施の形態１６．
上述の実施の形態１２〜１５では、１つの指標を元に分割位置を決定していたが、これらの条件を複合したものを選択基準に用いることもできる。なお、この場合にも、上述の実施の形態１２〜１５と同様の効果を得ることができる。
【００８８】
実施の形態１７．
この実施の形態においては、上述の実施の形態１で説明した図１の追尾装置におけるクラスタ分割部４の分割のための条件のさらなる具体的な他の例について、図１及び図６を用いて説明する。
【００８９】
クラスタ分割部４は、「目標物数＜３」という制約で分割を行なう設定になっている状態で、図６に示すｔ１〜ｔ４が結合されたクラスタを受け取り、ｔ１とｔ２のクラスタとｔ３とｔ４のクラスタに分割を行なったとする。この時、各クラスタの他のクラスタに対するのりしろにあたる領域を付加して分割を行なうのが、本実施の形態の構成である。
【００９０】
図６の例では、ｔ１とｔ２のクラスタには、のりしろにあたる領域ｔ３が付加され、ｔ３とｔ４のクラスタには、のりしろにあたるｔ２が付加されて、組合せ推論部５に送られる。組合せ推論部５は、付加分を含め、ｔ１〜ｔ３を1つのクラスタとして算出を行なった後、付加分を除くｔ１とｔ２に関する算出結果をクラスタの値として目標物航跡更新部６に送る。ｔ３とｔ４のクラスタにｔ２が付加されたものについても同様に、付加分を含めた組合せについて算出し、付加分を除く算出結果を目標物航跡更新部６に送る。目標物航跡更新部６での動作は、これまでの実施例と同じである。
【００９１】
本実施の形態の構成では、上述の実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができる。
【００９２】
実施の形態１８．
上述の実施の形態１７では、クラスタに付加する「のりしろ」の定義をクラスタを形成する領域に直接重なりを持つ領域としていたが、本実施の形態では、直接接続に限らず、上述の実施の形態３〜１５で用いた各指標を元に「のりしろ」を定義することも可能である。
【００９３】
例えば、実施の形態５のように演算負荷を基準に計算能力の許す限り、のりしろにあたる領域を増やす方法もある。
【００９４】
本実施の形態においても、上述の実施の形態１７と同様に、上述の実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができる。
【００９５】
実施の形態１９．
図７は、本発明の実施の形態１９による本発明の追尾装置の構成を示したものである。図７の構成は、図１の構成に、観測点入力の許容される処理遅延の時間帯を予測する入力予測部１０と、クラスタ情報を格納するディスク１１を加えたものである。
【００９６】
この図７の構成では、クラスタ分割部４は、クラスタ分割を行なう際、クラスタの情報をディスク１１に格納する。本実施の形態では、図７の構成において、入力線１で観測点が入力されている方位にある目標物の追尾結果について、入力線１の観測点入力から出力線７から結果を出力するまでの遅延時間に制限が設けられており、その時間内に結果の出力が終了するものとする。
【００９７】
図８は、観測が回転式探索で行なわれる場合に、追尾装置に入力される観測点を観測する追尾装置の位置４０と、目標物の移動後の予測領域の関係を示したものである。回転式で角速度一定の場合、目標物は、１度観測された後、次に観測されるまでに約１周回転分の時間が経過する。それに基づいて、予測領域生成部２は、予測領域を生成する。目標物の追尾、いわゆる、情報の更新のみであれば、実施の形態１で示した一連の手順は、約１周回転分の時間内に終了すればよい。言い換えれば、目標物の更新は、その情報が次の更新に用いられる直前に終了していればよい。
【００９８】
本実施の形態の追尾装置に対して、目標物の情報が図８のようになっており、許容されている処理遅延も図８の角度換算で２０゜程度だとした場合、図８の網かけ部分の観測を行なっている間、追尾装置の各部は行なうべき処理が無い。入力予測部１０は、この網かけとなる時間帯を予測し、クラスタ分割前のデータに基づく処理が可能であれば、次の動作を行なう。
【００９９】
（１）クラスタ分割前のデータをディスク１１から取り出し、組合せ推論部５に送る。
【０１００】
（２）組合せ推論部５は通常の処理を行ない、処理結果を目標物航跡更新部６に送る。
【０１０１】
（３）目標物航跡更新部６は、新しい結果に基づき、更新情報を書き換え、その結果を予測領域生成部２に送る。
【０１０２】
（４）予測領域生成部２は、新しい更新情報に基づき、新たに予測領域生成し、クラスタ生成部３と入力予測部１０に伝達する。
【０１０３】
（５）クラスタ生成部３は、予測領域情報を伝達された内容に基づいて更新する。
【０１０４】
以上により、分割前の値に基づく処理を行なうことができる。
【０１０５】
この実施の形態においては、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行うようにしたので、演算余力がない場合には演算量を低くして演算を行い、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行うので、追尾性能を上げることができ、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１０６】
実施の形態２０．
実施の形態１９では、分割前のクラスタをそのまま処理するものとしていたが、分割前の処理をそのまま実行する程の余裕はない場合には、演算余力に応じて、異なる分割方法によって再計算を行なうという方法もある。例えば、実施例３で示したようなのりしろとなる領域を持たない分割方式で行なった計算を、実施例１７で示したのりしろ付きの分割方式で行なった計算に変えるという方法等が例として挙げられる。
【０１０７】
この実施の形態においては、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行い、それ程の余力がない場合には、演算余力に応じて別の分割方法で分割したクラスタについて追尾処理を行うようにしたので、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行い、それ程の余力がない場合にも、別の分割方法で分割したクラスタにおいて再度演算を行って追尾処理を行うようにしたので、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１０８】
【発明の効果】
この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。また、分割クラスタ生成手段が、目標物の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成するようにしたので、すなわち、例えば、目標物の個数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処理が容易であり、処理時間も短くすることができ、また、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを比較的少なくすることができるという効果が得られる。
【０１１２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点の個数に基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成するようにしたので、すなわち、例えば、観測点の個数が閾値以下というような条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、分割処理が容易であり、処理時間も短くすることができ、また、それ以降の処理の演算対象がすべて目標物数が閾値以下のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを比較的少なくすることができるという効果が得られる。
【０１１３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの処理に必要な演算量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した演算量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成するようにしたので、観測点数と目標物数の両方を考慮した条件によって分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、観測点数が目標物数に対して極端に多い、または、その逆のような場合においても、確実に、組合せ推論手段以降の演算における演算量を閾値以下に低く抑えることができ、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１４】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を目標物と観測点に基づいて予測し、予測した記憶容量が所定の閾値以下になるように分割クラスタを生成するようにしたので、観測点数と目標物数の両方を考慮して、組合せ推論手段以降の演算において使用する記憶容量の値が閾値以下になるように分割クラスタ生成手段がクラスタの分割を行うようにしたので、メモリ等の記憶容量が十分でない場合においても、確実に、組合せ推論手段以降の演算における演算量及び使用する記憶容量を低く抑えることができ、その結果、個々のクラスタの処理に必要な演算量が少ないため、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１５】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の面積のクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１６】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まるクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるという効果が得られる。
【０１１７】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、目標物の予測領域の中心座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる中心座標の目標物を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能である。
【０１１８】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点の座標の角度差に基づいて、クラスタが分割された分割クラスタの生成を行なうようにしたので、以下の処理の演算対象がすべて閾値以下の角度内に収まる座標の観測点を有するクラスタであるので、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なく、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であるとともに、さらに、観測点に付随している極座標を用いて閾値との比較を行うので、閾値との比較が容易になるという利点がさらに得られる。
【０１１９】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、観測点が観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、時間差に基づいて分割クラスタの生成を行なうようにしたので、個々のクラスタの処理に必要な演算量を低く抑えることができるとともに、さらに、クラスタに含まれる複数の観測点が入力される時間に差がある場合、この時間差に閾値を設け、時間差が設定した閾値を越える場合、次の観測点の入力を待たずに、すべての観測点の入力が済んでいる予測領域のみでクラスタを生成することが可能であるので、観測点の入力が済んでいる予測領域に対する処理遅延を抑えることができるという効果が得られる。
【０１２０】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、また、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、組合せ推論手段以降の演算処理の負荷が均等になり、個々のクラスタの処理に必要な演算量は少なくでき、演算能力の小さい追尾装置においても処理が可能であり、さらに、分割クラスタ間での演算量のばらつきを少なくすることができるという効果が得られる。
【０１２１】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される観測点の個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタに共有されている観測点については、個々のクラスタに対しての演算の際に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この発明においては、分割後の複数のクラスタに共有される観測点数が少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【０１２２】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、生成される分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重なりの個数が最小となるように、分割クラスタの生成を行うようにしたので、本来は、分割後の複数のクラスタに共有されている領域の重なりについては、個々のクラスタに対しての演算の度に処理対象にされてしまうので、複数回演算対象になってしまうが、この発明においては、分割後の複数のクラスタに共有される領域の重なりが少なくなるような分割を選択するようにしたので、のべ演算量を最小に抑えることができる。
【０１２３】
また、この発明は、複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、目標物の移動先を決定する追尾装置であって、目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、観測点及び予測領域とに基づいて、クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、個々の分割クラスタにおいて、目標物と観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、組合せ推論手段の演算結果に基づいて、目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、を備えた追尾装置であるので、分割クラスタ生成手段が行なうクラスタの分割によって、処理に必要な演算量を大幅に減らすことができ、このため、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、追尾処理を実現することができるので、装置の小型化が図れるとともに、追尾装置を安価に提供することができるという効果が得られる。さらに、分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、生成される分割クラスタが少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成した分割クラスタに付加するようにしたので、のりしろにあたる情報を付加することによって、追尾の性能を上げることができるとともに、クラスタを分割することにより、個々のクラスタに必要な演算量を低く抑えることができる。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、所定の条件に基づき、クラスタを複数の分割クラスタに分割するクラスタ分割部と、から構成されているので、重なりを有するすべての予測領域をまず無条件に連結させ、次に、所定の条件に基づいてそのクラスタの分割を行うようにしたので、分割クラスタ生成処理が容易であるとともに、所定の条件に基づいて分割された分割クラスタについて追尾処理を行うので、演算量を低く抑えることができるという効果が得られる。
また、分割クラスタ生成手段が、複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基づいて予測領域を連結させていき、クラスタを複数に分割した分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部から構成されているので、クラスタを生成する時点で、予め、所定の条件による制限をつけてクラスタの生成を行うので、処理時間が短縮されるとともに、所定の条件に基づいて分割された分割クラスタについて追尾処理を行うので、演算量を低く抑えることができるという効果が得られる。
【０１２４】
また、のりしろを、追尾処理対象となる目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とするようにしたので、直接接続されている重要な領域に関する情報が付加されるので、追尾の性能をさらに上げることができる。
【０１２５】
また、のりしろを、分割の基準として用いた分割基準に基づいて規定するようにしたので、観測対象等の諸条件に合わせて、分割基準の種類を選択するようにすれば、さらに利便性及び追尾性能を上げることができる。
【０１２６】
また、目標物の追尾処理を行なった後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なうようにしたので、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行うようにしたので、演算余力がない場合には演算量を低くして演算を行い、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行うので、追尾性能を上げることができ、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【０１２７】
また、目標物の追尾処理を行った後に、追尾装置の演算余力に応じて、クラスタを異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なうようにしたので、追尾処理を行った後に、追尾装置に演算余力が生じた場合に、クラスタの分割前の分割を行わなかった場合の処理を行い、それ程の余力がない場合には、演算余力に応じて別の分割方法で分割したクラスタについて追尾処理を行うため、演算余力がある場合には、分割前の情報に基づく処理を行い、それ程の余力がない場合にも、別の分割方法で分割したクラスタにおいて再度演算を行って追尾処理を行うので、常に演算能力に見合った最良の追尾性能で処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態２における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図３】 本発明の実施の形態３における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図４】 本発明の実施の形態８における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図５】 本発明の実施の形態１５における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図６】 本発明の実施の形態１７における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図７】 本発明の実施の形態１９における追尾装置の構成を示したブロック図である。
【図８】 本発明の実施の形態１９における追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【図９】 従来の追尾装置の動作を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１ 入力線、２ 予測領域生成部、３ クラスタ生成部、４ クラスタ分割部、５ 組合せ推論部、６ 目標物航跡更新部、７ 出力線、８ａ，８ｂ，８ｃ，８ｄ，８ｅ 転送線、９ 制限付クラスタ生成部、１０ 入力予測部、１１ ディスク。
Claims (19)
- 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記目標物の個数に基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成することを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記観測点の個数に基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成することを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、生成される上記分割クラスタの処理に必要な演算量を上記目標物と上記観測点に基づいて予測し、予測した上記演算量が所定の閾値以下になるように上記分割クラスタを生成することを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生 成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、生成される上記分割クラスタの演算処理に必要な記憶容量を上記目標物と上記観測点に基づいて予測し、予測した上記記憶容量が所定の閾値以下になるように上記分割クラスタを生成する追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、生成される上記分割クラスタの面積が所定の閾値以下になるように上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記目標物の上記予測領域の角度差に基づいて、上記クラスタが分割された上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記目標物の上記予測領域の中心座標の角度差に基づいて、上記クラスタが分割された上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記観測点の座標の角度差に基づいて、上記クラスタが分割された上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、
上記観測点が上記観測点入力手段に入力される時間に時間差がある場合、上記時間差に基づいて上記分割クラスタの生成を行なうことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、上記分割クラスタを生成する際に、分割の条件として分割基準に用いた値が各分割クラスタにおいて均等となるように、上記分割クラスタの生成を行うことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、生成される上記分割クラスタのうちの少なくとも２つで共有される上記観測点の個数が最小となるように、上記分割クラスタの生成を行うことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、生成される上記分割クラスタのうち少なくとも２つで共有される重なりの個数が最小となるように、上記分割クラスタの生成を行うことを特徴とする追尾装置。 - 複数の目標物に対して個々に移動先を範囲で予測し、予測した各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を範囲で予測し、予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点及び上記予測領域とに基づいて、上記クラスタを分割した分割クラスタを生成する分割クラスタ生成手段と、
個々の上記分割クラスタにおいて、上記目標物と上記観測点との個々の組合せについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
上記組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と、
を備え、
上記分割クラスタ生成手段が、分割クラスタを生成する際に、生成される上記分割クラスタが少なくとも１つの他と共有する重なりをのりしろとして、生成した上記分割クラスタに付加することを特徴とする追尾装置。 - 上記分割クラスタ生成手段が、
上記複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタを生成するクラスタ生成部と、
所定の条件に基づき、上記クラスタを複数の上記分割クラスタに分割するクラスタ分割部と、
から構成されていることを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の追尾装置。 - 上記分割クラスタ生成手段が、
上記複数の目標物の予測領域に重なりがある場合に、所定の条件に基づいて上記予測領域を連結させていき、上記クラスタを複数に分割した上記分割クラスタを生成する制限付クラスタ生成部
から構成されていることを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の追尾装置。 - 上記のりしろを、追尾処理対象となる目標物の予測領域に直接重なりを持っている領域とすることを特徴とする請求項１３に記載の追尾装置。
- 上記のりしろを、分割の基準として用いた分割基準に基づいて規定することを特徴とする請求項１３に記載の追尾装置。
- 請求項１ないし１７のいずれかに記載の追尾装置において、上記目標物の追尾処理を行なった後に、上記追尾装置に演算余力が生じた場合に、上記クラスタの分割を行なわなかった場合の追尾処理を行なうことを特徴とする追尾装置。
- 請求項１ないし１７のいずれかに記載の追尾装置において、上記目標物の追尾処理を行った後に、上記追尾装置の演算余力に応じて、上記クラスタを異なる分割条件で分割した分割クラスタにおいて再度追尾処理を行なうことを特徴とする追尾装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27887099A JP3650296B2 (ja) | 1999-09-30 | 1999-09-30 | 追尾装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27887099A JP3650296B2 (ja) | 1999-09-30 | 1999-09-30 | 追尾装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001099924A JP2001099924A (ja) | 2001-04-13 |
| JP3650296B2 true JP3650296B2 (ja) | 2005-05-18 |
Family
ID=17603278
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27887099A Expired - Fee Related JP3650296B2 (ja) | 1999-09-30 | 1999-09-30 | 追尾装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3650296B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102004014645A1 (de) | 2004-03-25 | 2005-10-13 | Mitsubishi Polyester Film Gmbh | Transparente, elektrisch leitfähige, beschichtete Polyesterfolie, Verfahren zu ihrer Herstellung sowie ihre Verwendung |
| JP5665320B2 (ja) * | 2010-01-12 | 2015-02-04 | 三菱電機株式会社 | 多目標追尾装置 |
| CN103477243B (zh) * | 2011-03-24 | 2016-04-27 | 古河电气工业株式会社 | 雷达装置 |
| JP6503267B2 (ja) * | 2015-09-01 | 2019-04-17 | 株式会社日立製作所 | 群トラッキング装置、群トラッキング方法及びプログラム |
| JP6847619B2 (ja) * | 2016-09-30 | 2021-03-24 | 株式会社Ｓｕｂａｒｕ | 追尾目標設定装置、追尾目標設定方法及び追尾目標設定プログラム |
| JP2018059884A (ja) * | 2016-10-07 | 2018-04-12 | 日本無線株式会社 | 物標識別装置、プログラム及び方法 |
| CN107144837B (zh) * | 2017-04-24 | 2020-11-17 | 北京海兰信数据科技股份有限公司 | 一种船用导航雷达数据互联的多目标跟踪方法及系统 |
| CN112114309B (zh) * | 2020-08-10 | 2023-04-07 | 西安电子科技大学 | 基于最优轮廓系数自适应k均值聚类的jpda多目标跟踪方法 |
-
1999
- 1999-09-30 JP JP27887099A patent/JP3650296B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001099924A (ja) | 2001-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6904127B2 (ja) | 中継ノード決定プログラム、中継ノード決定方法および並列処理装置 | |
| Gehring et al. | A parallel hybrid evolutionary metaheuristic for the vehicle routing problem with time windows | |
| Alsboui et al. | Enabling distributed intelligence for the Internet of Things with IOTA and mobile agents | |
| CN101923490B (zh) | 作业调度设备和作业调度方法 | |
| CN101266633B (zh) | 无缝超大规模虚拟游戏世界平台 | |
| JP3650296B2 (ja) | 追尾装置 | |
| CN107690622A (zh) | 实现硬件加速处理的方法、设备和系统 | |
| US20090248609A1 (en) | Optimum route searching apparatus, method and program | |
| WO2004080149A2 (en) | System and method for dymanic ordering in a network processor | |
| Meneguette et al. | An efficient green-aware architecture for virtual machine migration in sustainable vehicular clouds | |
| JP3645135B2 (ja) | 並列多目標追尾装置 | |
| JP3638235B2 (ja) | 並列多目標追尾装置 | |
| JP4336894B2 (ja) | 情報処理システムとｊｏｂ実行方法 | |
| CN111475287B (zh) | 基于区块链的多机器人协作多目标点负载均衡搜索方法及系统 | |
| JP2001099921A (ja) | 並列多目標追尾装置 | |
| JP3638234B2 (ja) | 多目標追尾装置 | |
| Gabdulbarov | FEATURES OF PROGRAM IMPLEMENTATION MANAGEMENT SYSTEM AUTOPILOT VEHICKES | |
| JP2746089B2 (ja) | ネットワークインタフェース選択システム | |
| US11580058B1 (en) | Hierarchical ring-based interconnection network for symmetric multiprocessors | |
| Findler et al. | Distributed air-traffic control. I: Theoretical studies | |
| Banerjee et al. | A study of gathering of location-aware mobile robots | |
| JP2009301455A (ja) | 移動体の入力決定手段、及びその手段を有するハイブリッド車両と多関節移動ロボット | |
| CN116366537A (zh) | 路由计算任务处理的方法及装置、计算机设备、存储介质 | |
| JP5617315B2 (ja) | 計算機仮想化システム、仮想計算機動的移動方法、仮想計算機動的移動プログラム | |
| Henmi et al. | DTN Routing Protocol Using Reinforcement Learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040802 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040824 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041021 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050215 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050217 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080225 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090225 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110225 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120225 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130225 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130225 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140225 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |