JP3886773B2 - 目標追尾装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はレーダ等のセンサから得られた探知データから、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置、特に既に追尾目標から分離した目標についても効果的かつ効率的に追尾が行えるように工夫した装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
目標の軌道である航跡を推定する目標追尾では、センサから得られる探知データをまず、目標からのものか、不要信号であるかを判定する。目標からのものと判定した場合、それが既に追尾を行っている目標のものであるのか(既存の目標が複数ある場合はそのうちのどれであるのか)、新たに発生した目標なのかを判定する。この判定には、既存目標の速度から該当時刻における位置を算出した予測値を中心とする空間領域であるゲートを利用する。このゲートの大きさについては、追尾目標からの探知データがこのゲート内で観測される確率が、例えば０．９以上といった高い確率となるよう設定される。
【０００３】
このゲート内に入った探知データは既存目標からのものである可能性が高く、どのゲートにも入らなかった探知データは不要信号または新目標である可能性が高いといえる。既存航跡から得られたと判定した探知データについては、既存航跡が持つ予測値を利用して探知データが探知された時刻における目標の真の位置と速度の推定値を計算する。
【０００４】
図２２に航跡と探知データの相関の例を示す。現時刻ｔ＝３で３０，３１，３２，３３の４つの探知データが得られている。目標０の航跡(探知データ００，１０，２０によって構成される航跡)のゲートには探知データ３０，３１が入り、目標１(探知データ０１，１１，２１によって構成される航跡)の航跡のゲートには探知データ３２が入る。探知データ３３はどちらのゲートにも入らない。
【０００５】
一つの可能性としては、「探知データ３０：目標０、探知データ３１：不要信号、探知データ３２：目標１、探知データ３３：新目標」というものがあるし、別の可能性として「探知データ３０：不要信号、探知データ３１：目標０、探知データ３２：目標１、探知データ３３：不要信号」も考えられる。このように可能性が多くある状況で、どれか一つに決定してしまうと、それが誤りであった場合には目標の追跡に失敗する危険性が高くなる。
【０００６】
そこで割り当て方(仮説)を複数考えて、探知データと目標の相関を仮説毎に決定し、最終的に最も良い仮説を残せば、より正確な目標追尾が可能である。このやり方に基づいた従来の目標追尾装置は、例えば特開平８−２７１６１７号公報に示されている。この手法では、探知データとそれの組み合わせである航跡と、航跡の組み合わせである仮説を互いに探知データを共有しないクラスタ毎に処理を行うことによって、処理の効率化を図っている。
【０００７】
ここでこの従来技術に基づく目標追尾装置の構成図を図１８、その追尾手順の動作の概略を示すフローチャートを図１９に示す。
【０００８】
図１８において、１００は目標追尾装置、１は目標追尾装置１００に入力した探知データ全体と各航跡の存在可能領域からクラスタ毎に航路対応の探知データを選択する探知データ選択部、２は目標追尾装置１００内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラスタ表、３は探知データ選択部１の出力とシステム内クラスタ表２に示された既存のクラスタの関係から、複数のクラスタ内の航路と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合し、また既存のクラスタ内の航路と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成しクラスタ内観測ベクトル表４を作成するクラスタ新設統合部である。
【０００９】
４はクラスタ内に含まれる探知データである観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベクトル表である。５はクラスタ内仮説状況データ群１０からの既存航跡とクラスタ内観測ベクトル表４からの探知データとの相関具合よりクラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部である。６はクラスタ内の探知データである観測ベクトルと航跡の関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列表である。
【００１０】
７はクラスタ内ゲート内判定行列６を基に各探知データ(観測ベクトル)に対する解釈の可能な組み合わせ全てを抽出する、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部、８はそのクラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列表、９は前時刻までの観測ベクトルによる既存の仮説状況とクラスタ内航跡相関行列を組み合わせて現時刻に入力した新たな観測ベクトルに対応して仮説を更新する仮説更新部である。
【００１１】
１０はクラスタ内仮説状況データ群であり、１１はクラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表、１２は各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表、１３はクラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表である。
【００１２】
１４は各クラスタに含まれる全ての既存航跡に対して次の探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部、１５は信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行する仮説縮小部、１６は航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタ分離の処理を実行するクラスタ分離部、１７は仮航跡群の中から目標を追跡している可能性が極めて高い航跡を本航跡に昇格させ状況を出力する航跡決定部、２００は空間中の目標を観測して観測ベクトル等の探知データを得るためのセンサである目標観測装置、そして３００はディスプレイ上に航跡を表示し目標の状態を使用者に示す目標表示装置である。
【００１３】
以下、図１９に従って従来技術の動作を説明する。まず、図１９の「次サンプリングデータの読込」ステップ００で探知データ選択部１がその時刻の探知データを、センサである目標観測装置２００から読み込む。次の「ゲート内判定」ステップ０１で探知データ選択部１がゲート算出部１４が算出した既存航跡のゲートと探知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがどのクラスタに属するのか決定する。
【００１４】
以下、図２０〜２２までの図を例として説明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに３サンプリングで５つの探知データがあり、図２０のような状態であったとする。この時、航跡は探知データの組で表記して、
Ｔ１： １０−２０
Ｔ２： １０−２１
Ｔ３： １１−２０
Ｔ４： １１−２１
Ｔ５： ２０
Ｔ６： ２１
である。
【００１５】
また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」と表記して、
Ｈ１： ｛Ｔ１，Ｔ４｝ｒｅｌ１
Ｈ２： ｛Ｔ１，Ｔ６｝ｒｅｌ２
Ｈ３： ｛Ｔ２，Ｔ５｝ｒｅｌ３
Ｈ４： ｛Ｔ２｝ｒｅｌ４
Ｈ５： ｛Ｔ５｝ｒｅｌ５
である。
【００１６】
また、探知データの読み込みを行う「次サンプリングデータの読込」ステップ００で、図２１のように探知データ３０，３１，３２，３３が入り、３０，３１がＴ１，Ｔ３，Ｔ５の航跡のゲートに、３２がＴ２，Ｔ４のゲートに入ったとする。また３３はどの航跡のゲートにも入らなかったとする。
【００１７】
次の「航跡および新クラスタの作成」ステップ０２ではクラスタ新設統合部３により、ゲートと探知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成される航跡は以下の３つの種類がある。
(１)更新航跡：既存航跡に、ゲート内に入った探知データを追加してできる航跡
(２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする航跡
(３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡
【００１８】
図２１の例では、まず更新航跡として、
Ｔ１１： １０−２０−３０
Ｔ１２： １０−２０−３１
Ｔ２１： １０−２１−３２
Ｔ３１： １１−２０−３０
Ｔ３２： １１−２０−３１
Ｔ４１： １１−２１−３２
Ｔ５１： ２０−３０
Ｔ５２： ２０−３１
Ｔ６１： ２１−３２
新航跡としては
Ｔ７１： ３０
Ｔ７２： ３１
Ｔ７３： ３２
が生成され、メモリトラック航跡としては
Ｔ８１： １０−２０
Ｔ８２： １０−２１
Ｔ８３： １１−２０
Ｔ８４： １１−２１
Ｔ８５： ２０
Ｔ８６： ２１
が作成される。
【００１９】
航跡は新航跡として生成されたばかりの段階では仮航跡であり、その後更新を続け、本航跡として認められるまで仮航跡の状態であり続ける。仮航跡は目標を追跡しているのかどうかの判断が保留されている段階の航跡であり、本航跡は目標を追跡していると判断された状態の航跡である。
【００２０】
また、本ステップでは、どのクラスタとも相関がなかった探知データについては、その探知データを起点とする新たなクラスタを生成する。図２１の例では探知データ３３はどの航跡とも相関がないので、この探知データによる新クラスタが生成される。
【００２１】
また、本ステップではこの時刻における探知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行われる。
【００２２】
次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ステップ０３では、まずゲート内判定行列算出部５によって各クラスタに相関した探知データに対する解釈の可能性の一覧である、ゲート内判定行列が生成される。
【００２３】
このゲート内判定行列の各行は該当時刻にクラスタと相関した探知データを示している。図２３の(ａ)に、本例におけるゲート内判定行列の例を示す。この例では第１行が探知データ３０、第２行が探知データ３１、第３行が探知データ３２に相当する。また、列に関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２列から第７列までが既存航跡Ｔ１〜Ｔ６を示し、終わりの３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔ１と相関する探知データは３０，３１であるので第１，２行が１となり第３行は０となる。終わりの３列については、３つの新航跡はそれぞれの起点にしか対応できないから、単位行列となる。
【００２４】
次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で、１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。
【００２５】
図２３の(ｂ)〜(ｆ)に、本例における(ａ)のゲート内判定行列より得られる航跡相関行列のいくつかの例を示す。
【００２６】
次の「仮説の作成」ステップ０４で、仮説更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を行う。各仮説の更新では、その中に含まれている航跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除いた全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ１ではＴ１とＴ４が参照されている。図２３の航跡相関行列(ｂ)〜(ｆ)では、航跡相関行列(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔ２の存在を仮定しているので、仮説Ｈ１の更新には用いられない。
【００２７】
Ｈ１を航跡相関行列(ｂ)によって更新すると、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であることを示しているので、
Ｈ１１：｛Ｔ８１，Ｔ８４｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｅ)によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔ１１，Ｔ４１｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｆ)によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔ８１，Ｔ７２，Ｔ４１｝
となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生成する。
【００２８】
次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ０５において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。準最適化には様々な手法があり、
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する
・過去Ｎ回の時刻における探知データの相関内容が同一の仮説を統合する
といった手法が知られている。
【００２９】
また、クラスタ分離はクラスタ分離部１６によって以下のように航跡間の探知データの共有具合を検査することによって行われる。クラスタでは、原則として探知データを共有する航跡を構成する探知データは全て同じクラスタに属していなければならない。例えば
Ｔａ：１１−２０−３０
Ｔｂ：２１−３２
Ｔｃ：２０−３２
なる３航跡が存在する場合、ＴａとＴｃ、ＴｂとＴｃは探知データの共有があり、これらは同一クラスタを構成する。この状況で準最適化によりＴｃが削除された場合を考える。残りの２航跡は探知データを共有していないので、各々独立にクラスタを構成することができる。
【００３０】
次の「本航跡判定」ステップ０６において、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡している可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる処理が行われる。この「目標を追跡している可能性が極めて高い」ことを判定するための条件として、例えば
・その航跡が残存する全ての仮説に含まれること
が挙げられる。
【００３１】
以上が１サイクル分のデータ処理の流れであり、１サイクルが終了すると、次の探知データを読み込み、次のサイクルの処理が実行される。
【００３２】
ここで本発明が問題とする、「既追尾目標から複数の目標が分離される」状況とその対処方法について説明する。センサから得られる探知データを利用して目標の軌道である航跡を推定する目標追尾の機能は、
１．未知の目標を探知する、追尾初期化機能
２．既知の目標を追跡する、追尾維持機能
に大別することができる。前者については、各探知データについて新たに発生した目標からのものであるとする可能性を考慮する必要があるが、後者については、それが維持対象目標からのものであるかどうかのみを考えればよい。上記に説明した従来の追尾方式でこれらをどのように実現するかについて説明する。追尾初期化機能では各探知データについて新航跡を考慮し、新航跡から更新された仮航跡が本航跡に昇格されることにより目標が探知されたとすればよい。これに対して追尾維持機能では本航跡が始めからあることを仮定しており、各探知データについて新航跡を考慮せずに維持対象の本航跡との相関の有無のみを検査する。
【００３３】
追尾維持機能では上記で説明した追尾方式の中で、ゲート内判定行列、航跡相関行列を作る際、新航跡に相当する列が不要となる。しかし遠方からセンサに近づく複数目標を観測する場合、センサの分解能が原因で遠方では１目標として観測されていたものが、ある時点から複数の目標として観測されるという場合が起こる。このような目標を追尾維持対象とする場合、維持対象目標から一つ、またはそれ以上の別目標が分離され、それらと元の既追尾目標と併せて追尾しなければならない。このような場合、上記の追尾維持機能を適用しようとすると、追尾維持機能のみでは、分離された目標のどれか一つのみしか追尾できない。
【００３４】
また、追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式では、分離された目標のうちのどれか一つを既追尾目標、他を新目標として扱う。新航跡として開始した航跡は仮航跡から成長して本航跡に昇格する。この方式により、分離後の全てを追尾することが可能である。しかしこの追尾初期化は既存の本航跡からの分離を想定していないので、誤った航跡を本航跡に昇格させる可能性が高くなる。
【００３５】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来方式による目標追尾装置では、既追尾目標の維持機能のみによる従来の追尾方式では、分離後の全ての目標を追尾することができない。また追尾初期化機能と追尾維持機能の両方を持った従来の追尾方式では、分離目標を追尾していない航跡を本航跡としてしまう可能性が高くなるという問題があった。
【００３６】
本発明は、後者における新航跡の生成について制限を設けることによって、分離目標を追尾している可能性が高い航跡のみを作成する目標追尾装置を提供することを目的とする。
。
【００３７】
また、後者における仮航跡の生成、更新についてその残存の条件をより厳しく設定することによって、分離目標を追尾している可能性が高い航跡のみを処理する目標追尾装置を提供することを目的とする。
【００３８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、相関ありと判定された探知データの集合より新目標としての可能性を考慮する探知データを、本航跡のゲートに入ったか否かという条件により決定する新目標用探知データ選択部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置にある。
【００３９】
また、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部と、新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００４０】
さらに前記本航跡諸元代表値決定部における代表値計算は、本航跡の内の航跡信頼度が高い順の上位の所定の数の本航跡における運動諸元の航跡信頼度による重み付け平均によることを特徴とする。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を各実施の形態に従って説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図、図２にはその追尾手順動作の概略を示すフローチャートを示す。図１において図１８に示す従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。図１において１００ａはこの発明の一実施の形態による目標追尾装置であり、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、その探知データが新目標となる可能性が高いか否かを決定する新目標用探知データ選択部１８が追加されている。
【００４７】
以下、図２のフローチャートに従って動作を説明する。まず、「次サンプリングデータの読込」ステップ００１で探知データ選択部１がその時刻の探知データを、センサである目標観測装置２００から読み込む。次の「ゲート内判定」ステップ００２で探知データ選択部１が既存航跡のゲートと探知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがどのクラスタに属するのか決定する。
【００４８】
以下、図３に示す航跡と探知データの例を用いて説明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに１回航跡が確立して、図３のような本航跡と仮航跡が一つずつ存在する状態であったとする。この時、各航跡を以下のように表記する。
Ｔｔ１：(本航跡)
Ｔｐ１：ｄ１１−ｄ２１
また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」なる形式で表記して、
Ｈ１：｛Ｔｔ１，Ｔｐ１｝ｒｅｌ１
Ｈ２：｛Ｔｔ１｝ｒｅｌ２
とする。
【００４９】
時刻ｔ３において「次サンプリングデータ(探知データ)の読込」ステップ００１でこのクラスタと相関を持つ探知データとしてｄ３１，ｄ３２，ｄ３３が入力され、「ゲート内判定」ステップ００２でｄ３１，ｄ３２が本航跡のゲートに、ｄ３３が仮航跡のゲートに入ったとする。
【００５０】
次の「新目標用探知データの選択」ステップ００３では、新目標用探知データ選択部１８が前ステップ００２で相関有りと判定された探知データの集合より、新目標としての可能性を考慮する探知データを選択する。この選択は「本航跡のゲートに入ったか否か」という条件による判定で実施される。この例では、ｄ３１とｄ３２が新目標の可能性を考慮する探知データとして選択される。
【００５１】
次の「航跡および新クラスタの作成」ステップ００４では従来技術と同様にクラスタ新設統合部３により、既存航跡ゲートと探知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成される航跡は以下の３つの種類がある。
(１)更新航跡：既存航跡にゲート内に入った探知データを追加してできる航跡
(２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする航跡
(３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し「該当する時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡
ただし、(２)の新航跡については、前ステップ００３において新目標の可能性を考慮する探知データについてのみ航跡が作成される。
【００５２】
図３の例では、まず更新航跡として、
Ｔｔ１１：Ｔｔ０１−ｄ３１
Ｔｔ１２：Ｔｔ０１−ｄ３２
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡としては
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
が生成され、メモリトラック航跡としては
Ｔｔ４１： Ｔｔ０１
Ｔｐ４２： ｄ１０−ｄ２１
が作成される。
【００５３】
また、本ステップでは、どのクラスタとも相関がなかった探知データについては、その探知データを起点とする新たなクラスタを生成する。また、本ステップではこの時刻における探知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行われる。
【００５４】
次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ステップ００５では、まずゲート内判定行列算出部５によってゲート内判定行列が生成される。ゲート内判定行列は、探知データと航跡の可能な相関関係を示す表である。
【００５５】
このゲート内判定行列の各行は該当時刻にクラスタと相関した探知データを示している。図４に本例におけるゲート内判定行列とそれより得られる航跡相関行列のいくつかの例を示す。図４の(ａ)に示す例では、第１行が探知データ３１、第２行が探知データ３２、第３行が探知データ３３に相当する。また、列に関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２、３列が既存航跡Ｔｔ１、Ｔｐ２を示し、終わりの３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔｔ１と相関する探知データはｄ３１，ｄ３２であるので第１，２行が１となり第３行は０となる。終わりの３列については、３つの探知データのうち、ｄ３３については新航跡の可能性は考慮されないので、新航跡部における３行目の要素は全て０が設定される。
【００５６】
次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。
【００５７】
次の「仮説の作成」ステップ００６で、仮説更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を実行する。各仮説の更新では、その中に含まれている航跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除いた全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ２ではＴｔ１のみが参照されている。図４の(ｂ)〜(ｆ)の航跡相関行列では、(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔｐ１の存在を仮定しているので、この２つの航跡相関行列は仮説Ｈ２の更新には用いられない。Ｈ１を図４の(ｂ)によって更新すると、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であることを示しているので、
Ｈ１１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ４２｝
となる。また、Ｈ１を(４)によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝
となる。また、Ｈ１を(ｆ)によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔｔ４１，Ｔｔ２２，Ｔｐ３２｝
となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生成する。
【００５８】
次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ００７において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。
【００５９】
次の「本航跡判定」ステップ００８において、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡している可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる処理が行われる。
【００６０】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、新目標の可能性を考慮する探知データを追尾維持航跡のゲート内に入る探知データに限定するため、維持対象目標から分離した目標を追尾している可能性が高い航跡のみを効率良く生成することができる。
【００６１】
実施の形態２．
図５はこの発明の別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図６にはその動作の概略を示すフローチャートを示す。図５および図６において従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。図５においては、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部１９、および新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部２０が追加されている。また、図６においては、「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５が追加されている。
【００６２】
以下、図６のフローチャートに従って動作を説明する。「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５以外は、実施の形態１における同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００６３】
「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５では、まず本航跡諸元代表値決定部１９が前時刻における全ての本航跡が持つ予測に関する諸元を使って、代表的な予測に関する諸元を計算する。ただし、この本航跡群は、航跡確立時点における探知データの相関が完全に一致するものである。また、ここで航跡信頼度とは、その航跡を持っている仮説の信頼度の和である。
【００６４】
この代表値の計算については、たとえば本航跡の内の航跡信頼度が高い順の上位Ｎ個の航跡が持つ諸元の、以下のような航跡信頼度による重み付け平均とする。
【００６５】
【数１】
【００６６】
(１)式は予測ベクトル、(２)式は予測誤差共分散行列の代表値である。また、ｘkpi、Ｐkpi、βiはそれぞれ、航跡ｉの予測ベクトル、予測誤差共分散行列、航跡信頼度である。
【００６７】
次に新航跡諸元計算部２０が、新航跡の各々について、本航跡諸元代表値決定部１９が計算した予測の諸元の代表値と、新航跡を生成する探知データの位置情報を用いて新航跡の運動諸元(平滑値)を計算する。
【００６８】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、新航跡の運動諸元を本航跡の予測に関する運動諸元を使用するので、精度の良い運動諸元を持った仮航跡を生成することができ、追尾処理を正確に、かつ効率的に行うことができる。
【００６９】
実施の形態３．
図７はこの発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図８は図７の新目標数限定航跡相関行列算出部２１の構成図、図９にはこの実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートを示す。図７および図９において上記実施の形態のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。
【００７０】
図７においては、航跡相関行列算出部７の代わりに、ゲート内判定行列を基に各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを新航跡数に関する制限を考慮しながら抽出する新目標数限定航跡相関行列算出部２１が設けられている。また、図９においては、「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５以外は従来のものと同様である。
【００７１】
また、図８において、７はゲート内判定行列を基に各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部、１０１はこの航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部である。
【００７２】
以下、図９のフローチャートに従って動作を説明する。「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５以外は、従来技術のフローチャート図における同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００７３】
「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５では新目標数限定航跡相関行列算出部２１が、前ステップの「ゲート内判定行列生成」ステップ００４で作成されたゲート内判定行列を基に、航跡相関行列を作成する。この航跡相関行列は以下の条件を満たす。
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。
・新航跡の部分が選択されている行数は予め指定された整数値以下である。
【００７４】
この最後の条件で、指定整数値を１とした場合、図３の例において作成されるゲート内判定行列、航跡相関行列は図１１のようになる。新航跡の数は１以下としてあるため、(ｋ)に示す航跡相関行列は作成されない。この最後の条件を満たすか否かは図８の新目標数限定航跡相関行列算出部２１の詳細構成図における新目標数検査部１０１が行い、その他の処理は航跡相関行列算出部７が行う。後者は従来技術における構成図の同名の部分と同じものである。
【００７５】
実施の形態４．
この実施の形態４では上記実施の形態３の図９に示す「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５における新目標数制限の指定値を、過去数サンプル中の探知データ数の平均と本航跡数を用いて、
指定数 ＝ 過去数サンプル中の探知データ数の平均 − 本航跡数
なる式によって算出する方式である。この実施の形態での図７の構成図における新目標数限定航跡相関行列算出部２１の詳細構成図１０の新目標数算出部１０２が上記指定数の算出を行う。
【００７６】
以上のように実施の形態３、４に係わる発明によれば、仮説中の新航跡数を予め制限することにより予想した分離数以上の新航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な新航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００７７】
実施の形態５．
図１２はこの発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図１３は図１２の仮航跡制限部２２の詳細構成図、図１４にはこの実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートを示す。図７および図９において従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。
【００７８】
図１２においては、仮説中の仮航跡数を検査し、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮航跡制限部２２が設けられている。また、図１４においては、「仮航跡制限」ステップ００９以外は従来のものと同様である。また図１３において、１１１は仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部、１１２は指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮説削除部である。
【００７９】
以下、図１４のフローチャートに従って動作を説明する。「仮航跡制限」ステップ００９以外は従来技術のものと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。「仮航跡制限」ステップ００９では仮航跡制限部２２が、前ステップである００６「仮説の作成」ステップ００６で作成された仮説群から指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する。
【００８０】
この指定数を２とした場合の例を、図３を用いて説明する。時刻ｔ３において更新航跡として、
Ｔｔ１１：Ｔｔ０１−ｄ３１
Ｔｔ１２：Ｔｔ０１−ｄ３２
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡として
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
Ｔｐ３３：ｄ３３
メモリトラック航跡としては
Ｔｔ４１：Ｔｔ０１
Ｔｐ４２：ｄ１０−ｄ２１
が作成される。
【００８１】
これらの航跡を組合せて作成される仮説には、以下の３例が含まれる。
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１ ｝
Ｈ１１：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝
Ｈ３１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ２２，Ｔｐ３２｝
このうち、Ｈ３１は仮航跡が２つ含まれるので削除され、Ｈ０１とＨ１１は残され、次のステップ００７における準最適化方式によってふるいに掛けられる。仮航跡数制限部２２の詳細構成図を示す図１３において、各仮説の仮航跡数の検査を仮航跡数検査部１１１が行い、条件を満たさなかった仮説を仮説削除部１１２が削除する。
【００８２】
実施の形態６．
本実施の形態では実施の形態５の「仮航跡制限」ステップ００９における仮説中の仮航跡数制限の指定値を、過去数サンプル中の探知データ数の平均と本航跡数を用いて、
指定数 ＝ 過去数サンプル中の探知データ数の平均 − 本航跡数
なる式によって算出するという方式により追尾処理を行う。この実施の形態の発明の図１２の構成図における仮航跡制限部２２の詳細構成図１５の仮航跡数算出部１１３が上記指定数の算出を行う。
【００８３】
以上のように実施の形態５、６に係わる発明によれば、仮説中の仮航跡数を制限することにより予想した分離数以上の仮航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００８４】
実施の形態７．
この実施の形態による目標追尾装置の全体の構成図および動作の概略を示すフローチャートは図１２、図１４と同じである。図１６にはこの実施の形態による仮航跡制限部２２の詳細構成図、図１７には図１４の「仮航跡制限」ステップ００９での動作を示す詳細なフローチャートを示す。図１６において、１１４は仮航跡に相関する探知データを検査する相関探知データ検査部、１１５は探知データの相関について条件を満たさない仮航跡を削除する航跡削除部、１１６は参照する航跡が同一となった仮説を統合する仮説統合部である。
【００８５】
以下、この実施の形態における動作について説明する。図１４において「仮航跡制限」ステップ００９以外は、従来技術のものにおける同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００８６】
「仮航跡制限」ステップ００９では仮航跡制限部２２が、前ステップである「仮説の作成」ステップ００６で作成された仮説群から、相関した全探知データ中の、他の本航跡のゲート内に入った探知データの割合が閾値に満たない仮航跡を削除する。ステップ００９の詳細な動作を示す図１７のフローチャートにおいて、「仮航跡の相関具合の検査」ステップ００９１では、相関探知データ検査部１１４が各仮航跡について、相関した全探知データ中の、他の本航跡のゲート内に入った探知データの割合を計算する。
【００８７】
図３の例で、探知データｄ１１は本航跡Ｔ０１のゲート内に入り、探知データｄ２１は入らなかったとする。
更新航跡中の仮航跡は、
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡として
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
Ｔｐ３３：ｄ３３
メモリトラック航跡中の仮航跡は
Ｔｐ４２：ｄ１１−ｄ２１
となり、６個の仮航跡ができる。新航跡のＴｐ３１，Ｔｐ３２，Ｔｐ３３は相関する探知データが１個だけなので、検査から除外する。
【００８８】
時刻ｔ３において本航跡のゲート内に入っているのはｄ３１，ｄ３２であるので、本航跡のゲート内に入った探知データの割合は
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−３２ → ２／３
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−３３ → １／３
Ｔｐ４２：ｄ１１−ｄ２１ → １／２
となる。
【００８９】
「誤航跡の削除」ステップ００９２では航跡削除部１１５が、本航跡のゲート内に入った探知データの割合が閾値に満たない仮航跡を削除する。この閾値を１／２とするとＴｐ２２は削除される。
【００９０】
「仮説の統合」ステップ００９３では仮説統合部１１６が、前ステップ００９２での仮航跡の削除により同一となった仮説を統合する。以下の３つの仮説があったとする。
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１｝ｒｅｌ０１
Ｈ１１：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝ｒｅｌ１１
Ｈ３１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ２２，Ｔｐ３２｝ｒｅｌ３１
Ｔｐ２２を削除すると
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１ ｝ ｒｅｌ０１
Ｈ１１’：｛Ｔｔ１１｝ｒｅｌ１１
Ｈ３１’：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ３２｝ｒｅｌ３１
で、Ｈ０１とＨ１１’の内容(含まれる航跡)が同一となる。従ってこの２仮説は統合され、統合仮説の信頼度はｒｅｌ０１＋ｒｅｌ１１となる。
【００９１】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、全相関探知データ中の、本航跡のゲート内に入った探知データの割合によって仮航跡を篩いにかけるので、分離目標である可能性が高い仮航跡のみを残すことができ、追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を残して誤った本航跡昇格判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９２】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、その探知データが新目標となる可能性が高いか否かを決定する新目標用探知データ選択部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置としたので、新目標の可能性を考慮する探知データを例えば追尾維持航跡のゲート内に入る探知データに限定するため、維持対象目標から分離した目標を追尾している可能性が高い航跡のみを効率良く生成することができる。
【００９３】
また、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部と、新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部と、をさらに備え、あるいはさらには、前記本航跡諸元代表値決定部における代表値計算が、上位Ｎ個の本航跡における運動諸元の航跡信頼度による重み付け平均によることとしたので、新航跡の運動諸元を本航跡の予測に関する運動諸元を使用するので、精度の良い運動諸元を持った仮航跡を生成することができ、追尾処理を正確に、かつ効率的に行うことができる。
【００９４】
また、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを、新航跡数に関する制限を考慮しながら抽出する新目標数限定航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、を備え、前記新目標数限定航跡相関行列算出部を、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、この航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部とで構成した。あるいはまた、前記新目標数限定航跡相関行列算出部を、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、この航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部と、新目標の指定数を、過去観測された探知データ数より決定する新目標数算出部と、で構成した。これにより、仮説中の新航跡数を予め制限することにより予想した分離数以上の新航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な新航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９５】
また、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、仮説中の仮航跡数を検査し、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮航跡制限部と、を備え、前記仮航跡制限部を、仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部と、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮説削除部と、で構成した。あるいはまた前記仮航跡制限部を、仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部と、指定数以上の仮航跡を持つと判断された仮説を削除する仮説削除部と、仮航跡の指定数を、過去観測された探知データ数より決定する仮航跡数算出部と、で構成した。これにより、仮説中の仮航跡数を制限することにより予想した分離数以上の仮航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９６】
さらに前記仮航跡制限部を、仮航跡に相関する探知データを検査する相関探知データ検査部と、探知データの相関について条件を満たさない仮航跡を削除する航跡削除部と、参照する航跡が同一となった仮説を統合する仮説統合部と、で構成したので、全相関探知データ中の、本航跡のゲート内に入った探知データの割合によって仮航跡をふるいにかけるので、分離目標である可能性が高い仮航跡のみを残すことができ、追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を残して誤った本航跡昇格判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図２】 この発明の一実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図３】 航跡と探知データの一例を示す図である。
【図４】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【図５】 この発明の別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図６】 この発明の別の実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図７】 この発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図８】 この発明の実施の形態３における新目標数限定航跡相関行列算出部の構成図である。
【図９】 図７に示すこの発明の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１０】 この発明の実施の形態４における新目標数限定航跡相関行列算出部の構成図である。
【図１１】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【図１２】 この発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図１３】 この発明の実施の形態５における仮航跡制限部の構成図である。
【図１４】 図１２に示すこの発明の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１５】 この発明の実施の形態６における仮航跡制限部の構成図である。
【図１６】 この発明の実施の形態７における仮航跡制限部の構成図である。
【図１７】 この発明の実施の形態７における仮航跡制限部の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１８】 従来の目標追尾装置の構成図である。
【図１９】 従来の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図２０】 従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図２１】 従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図２２】 検知データと航跡の相関の一例を示す図である。
【図２３】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ 探知データ選択部、２ システム内クラスタ表、３ クラスタ新設統合部、４ クラスタ内観測ベクトル表、５ ゲート内判定行列算出部、６ クラスタ内ゲート内判定行列表、７ 航跡相関行列算出部、８ クラスタ内航跡相関行列表、９ 仮説更新部、１０ クラスタ内仮説状況データ群、１１ クラスタ内仮説表、１２ 仮説内航跡表、１３ クラスタ内航跡−観測ベクトル表、１４ ゲート算出部、１５ 仮説縮小部、１６ クラスタ分離部、１７ 航跡決定部、１８ 新目標用探知データ選択部、１９ 本航跡諸元代表値決定部、２０ 新航跡諸元計算部、２１ 新目標数限定航跡相関行列算出部、２２ 仮航跡制限部、１００ａ 目標追尾装置、１０１ 新目標数検査部、１０２ 新目標数算出部、１１１ 仮航跡数検査部、１１２ 仮説削除部、１１３ 仮航跡数算出部、１１４相関探知データ検査部、１１５ 航跡削除部、１１６ 仮説統合部、２００ 目標観測装置、３００ 目標表示装置。
【発明の属する技術分野】
本発明はレーダ等のセンサから得られた探知データから、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置、特に既に追尾目標から分離した目標についても効果的かつ効率的に追尾が行えるように工夫した装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
目標の軌道である航跡を推定する目標追尾では、センサから得られる探知データをまず、目標からのものか、不要信号であるかを判定する。目標からのものと判定した場合、それが既に追尾を行っている目標のものであるのか(既存の目標が複数ある場合はそのうちのどれであるのか)、新たに発生した目標なのかを判定する。この判定には、既存目標の速度から該当時刻における位置を算出した予測値を中心とする空間領域であるゲートを利用する。このゲートの大きさについては、追尾目標からの探知データがこのゲート内で観測される確率が、例えば０．９以上といった高い確率となるよう設定される。
【０００３】
このゲート内に入った探知データは既存目標からのものである可能性が高く、どのゲートにも入らなかった探知データは不要信号または新目標である可能性が高いといえる。既存航跡から得られたと判定した探知データについては、既存航跡が持つ予測値を利用して探知データが探知された時刻における目標の真の位置と速度の推定値を計算する。
【０００４】
図２２に航跡と探知データの相関の例を示す。現時刻ｔ＝３で３０，３１，３２，３３の４つの探知データが得られている。目標０の航跡(探知データ００，１０，２０によって構成される航跡)のゲートには探知データ３０，３１が入り、目標１(探知データ０１，１１，２１によって構成される航跡)の航跡のゲートには探知データ３２が入る。探知データ３３はどちらのゲートにも入らない。
【０００５】
一つの可能性としては、「探知データ３０：目標０、探知データ３１：不要信号、探知データ３２：目標１、探知データ３３：新目標」というものがあるし、別の可能性として「探知データ３０：不要信号、探知データ３１：目標０、探知データ３２：目標１、探知データ３３：不要信号」も考えられる。このように可能性が多くある状況で、どれか一つに決定してしまうと、それが誤りであった場合には目標の追跡に失敗する危険性が高くなる。
【０００６】
そこで割り当て方(仮説)を複数考えて、探知データと目標の相関を仮説毎に決定し、最終的に最も良い仮説を残せば、より正確な目標追尾が可能である。このやり方に基づいた従来の目標追尾装置は、例えば特開平８−２７１６１７号公報に示されている。この手法では、探知データとそれの組み合わせである航跡と、航跡の組み合わせである仮説を互いに探知データを共有しないクラスタ毎に処理を行うことによって、処理の効率化を図っている。
【０００７】
ここでこの従来技術に基づく目標追尾装置の構成図を図１８、その追尾手順の動作の概略を示すフローチャートを図１９に示す。
【０００８】
図１８において、１００は目標追尾装置、１は目標追尾装置１００に入力した探知データ全体と各航跡の存在可能領域からクラスタ毎に航路対応の探知データを選択する探知データ選択部、２は目標追尾装置１００内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラスタ表、３は探知データ選択部１の出力とシステム内クラスタ表２に示された既存のクラスタの関係から、複数のクラスタ内の航路と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合し、また既存のクラスタ内の航路と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成しクラスタ内観測ベクトル表４を作成するクラスタ新設統合部である。
【０００９】
４はクラスタ内に含まれる探知データである観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベクトル表である。５はクラスタ内仮説状況データ群１０からの既存航跡とクラスタ内観測ベクトル表４からの探知データとの相関具合よりクラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部である。６はクラスタ内の探知データである観測ベクトルと航跡の関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列表である。
【００１０】
７はクラスタ内ゲート内判定行列６を基に各探知データ(観測ベクトル)に対する解釈の可能な組み合わせ全てを抽出する、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部、８はそのクラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列表、９は前時刻までの観測ベクトルによる既存の仮説状況とクラスタ内航跡相関行列を組み合わせて現時刻に入力した新たな観測ベクトルに対応して仮説を更新する仮説更新部である。
【００１１】
１０はクラスタ内仮説状況データ群であり、１１はクラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表、１２は各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表、１３はクラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表である。
【００１２】
１４は各クラスタに含まれる全ての既存航跡に対して次の探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部、１５は信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行する仮説縮小部、１６は航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタ分離の処理を実行するクラスタ分離部、１７は仮航跡群の中から目標を追跡している可能性が極めて高い航跡を本航跡に昇格させ状況を出力する航跡決定部、２００は空間中の目標を観測して観測ベクトル等の探知データを得るためのセンサである目標観測装置、そして３００はディスプレイ上に航跡を表示し目標の状態を使用者に示す目標表示装置である。
【００１３】
以下、図１９に従って従来技術の動作を説明する。まず、図１９の「次サンプリングデータの読込」ステップ００で探知データ選択部１がその時刻の探知データを、センサである目標観測装置２００から読み込む。次の「ゲート内判定」ステップ０１で探知データ選択部１がゲート算出部１４が算出した既存航跡のゲートと探知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがどのクラスタに属するのか決定する。
【００１４】
以下、図２０〜２２までの図を例として説明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに３サンプリングで５つの探知データがあり、図２０のような状態であったとする。この時、航跡は探知データの組で表記して、
Ｔ１： １０−２０
Ｔ２： １０−２１
Ｔ３： １１−２０
Ｔ４： １１−２１
Ｔ５： ２０
Ｔ６： ２１
である。
【００１５】
また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」と表記して、
Ｈ１： ｛Ｔ１，Ｔ４｝ｒｅｌ１
Ｈ２： ｛Ｔ１，Ｔ６｝ｒｅｌ２
Ｈ３： ｛Ｔ２，Ｔ５｝ｒｅｌ３
Ｈ４： ｛Ｔ２｝ｒｅｌ４
Ｈ５： ｛Ｔ５｝ｒｅｌ５
である。
【００１６】
また、探知データの読み込みを行う「次サンプリングデータの読込」ステップ００で、図２１のように探知データ３０，３１，３２，３３が入り、３０，３１がＴ１，Ｔ３，Ｔ５の航跡のゲートに、３２がＴ２，Ｔ４のゲートに入ったとする。また３３はどの航跡のゲートにも入らなかったとする。
【００１７】
次の「航跡および新クラスタの作成」ステップ０２ではクラスタ新設統合部３により、ゲートと探知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成される航跡は以下の３つの種類がある。
(１)更新航跡：既存航跡に、ゲート内に入った探知データを追加してできる航跡
(２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする航跡
(３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡
【００１８】
図２１の例では、まず更新航跡として、
Ｔ１１： １０−２０−３０
Ｔ１２： １０−２０−３１
Ｔ２１： １０−２１−３２
Ｔ３１： １１−２０−３０
Ｔ３２： １１−２０−３１
Ｔ４１： １１−２１−３２
Ｔ５１： ２０−３０
Ｔ５２： ２０−３１
Ｔ６１： ２１−３２
新航跡としては
Ｔ７１： ３０
Ｔ７２： ３１
Ｔ７３： ３２
が生成され、メモリトラック航跡としては
Ｔ８１： １０−２０
Ｔ８２： １０−２１
Ｔ８３： １１−２０
Ｔ８４： １１−２１
Ｔ８５： ２０
Ｔ８６： ２１
が作成される。
【００１９】
航跡は新航跡として生成されたばかりの段階では仮航跡であり、その後更新を続け、本航跡として認められるまで仮航跡の状態であり続ける。仮航跡は目標を追跡しているのかどうかの判断が保留されている段階の航跡であり、本航跡は目標を追跡していると判断された状態の航跡である。
【００２０】
また、本ステップでは、どのクラスタとも相関がなかった探知データについては、その探知データを起点とする新たなクラスタを生成する。図２１の例では探知データ３３はどの航跡とも相関がないので、この探知データによる新クラスタが生成される。
【００２１】
また、本ステップではこの時刻における探知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行われる。
【００２２】
次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ステップ０３では、まずゲート内判定行列算出部５によって各クラスタに相関した探知データに対する解釈の可能性の一覧である、ゲート内判定行列が生成される。
【００２３】
このゲート内判定行列の各行は該当時刻にクラスタと相関した探知データを示している。図２３の(ａ)に、本例におけるゲート内判定行列の例を示す。この例では第１行が探知データ３０、第２行が探知データ３１、第３行が探知データ３２に相当する。また、列に関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２列から第７列までが既存航跡Ｔ１〜Ｔ６を示し、終わりの３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔ１と相関する探知データは３０，３１であるので第１，２行が１となり第３行は０となる。終わりの３列については、３つの新航跡はそれぞれの起点にしか対応できないから、単位行列となる。
【００２４】
次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で、１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。
【００２５】
図２３の(ｂ)〜(ｆ)に、本例における(ａ)のゲート内判定行列より得られる航跡相関行列のいくつかの例を示す。
【００２６】
次の「仮説の作成」ステップ０４で、仮説更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を行う。各仮説の更新では、その中に含まれている航跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除いた全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ１ではＴ１とＴ４が参照されている。図２３の航跡相関行列(ｂ)〜(ｆ)では、航跡相関行列(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔ２の存在を仮定しているので、仮説Ｈ１の更新には用いられない。
【００２７】
Ｈ１を航跡相関行列(ｂ)によって更新すると、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であることを示しているので、
Ｈ１１：｛Ｔ８１，Ｔ８４｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｅ)によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔ１１，Ｔ４１｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｆ)によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔ８１，Ｔ７２，Ｔ４１｝
となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生成する。
【００２８】
次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ０５において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。準最適化には様々な手法があり、
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する
・過去Ｎ回の時刻における探知データの相関内容が同一の仮説を統合する
といった手法が知られている。
【００２９】
また、クラスタ分離はクラスタ分離部１６によって以下のように航跡間の探知データの共有具合を検査することによって行われる。クラスタでは、原則として探知データを共有する航跡を構成する探知データは全て同じクラスタに属していなければならない。例えば
Ｔａ：１１−２０−３０
Ｔｂ：２１−３２
Ｔｃ：２０−３２
なる３航跡が存在する場合、ＴａとＴｃ、ＴｂとＴｃは探知データの共有があり、これらは同一クラスタを構成する。この状況で準最適化によりＴｃが削除された場合を考える。残りの２航跡は探知データを共有していないので、各々独立にクラスタを構成することができる。
【００３０】
次の「本航跡判定」ステップ０６において、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡している可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる処理が行われる。この「目標を追跡している可能性が極めて高い」ことを判定するための条件として、例えば
・その航跡が残存する全ての仮説に含まれること
が挙げられる。
【００３１】
以上が１サイクル分のデータ処理の流れであり、１サイクルが終了すると、次の探知データを読み込み、次のサイクルの処理が実行される。
【００３２】
ここで本発明が問題とする、「既追尾目標から複数の目標が分離される」状況とその対処方法について説明する。センサから得られる探知データを利用して目標の軌道である航跡を推定する目標追尾の機能は、
１．未知の目標を探知する、追尾初期化機能
２．既知の目標を追跡する、追尾維持機能
に大別することができる。前者については、各探知データについて新たに発生した目標からのものであるとする可能性を考慮する必要があるが、後者については、それが維持対象目標からのものであるかどうかのみを考えればよい。上記に説明した従来の追尾方式でこれらをどのように実現するかについて説明する。追尾初期化機能では各探知データについて新航跡を考慮し、新航跡から更新された仮航跡が本航跡に昇格されることにより目標が探知されたとすればよい。これに対して追尾維持機能では本航跡が始めからあることを仮定しており、各探知データについて新航跡を考慮せずに維持対象の本航跡との相関の有無のみを検査する。
【００３３】
追尾維持機能では上記で説明した追尾方式の中で、ゲート内判定行列、航跡相関行列を作る際、新航跡に相当する列が不要となる。しかし遠方からセンサに近づく複数目標を観測する場合、センサの分解能が原因で遠方では１目標として観測されていたものが、ある時点から複数の目標として観測されるという場合が起こる。このような目標を追尾維持対象とする場合、維持対象目標から一つ、またはそれ以上の別目標が分離され、それらと元の既追尾目標と併せて追尾しなければならない。このような場合、上記の追尾維持機能を適用しようとすると、追尾維持機能のみでは、分離された目標のどれか一つのみしか追尾できない。
【００３４】
また、追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式では、分離された目標のうちのどれか一つを既追尾目標、他を新目標として扱う。新航跡として開始した航跡は仮航跡から成長して本航跡に昇格する。この方式により、分離後の全てを追尾することが可能である。しかしこの追尾初期化は既存の本航跡からの分離を想定していないので、誤った航跡を本航跡に昇格させる可能性が高くなる。
【００３５】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来方式による目標追尾装置では、既追尾目標の維持機能のみによる従来の追尾方式では、分離後の全ての目標を追尾することができない。また追尾初期化機能と追尾維持機能の両方を持った従来の追尾方式では、分離目標を追尾していない航跡を本航跡としてしまう可能性が高くなるという問題があった。
【００３６】
本発明は、後者における新航跡の生成について制限を設けることによって、分離目標を追尾している可能性が高い航跡のみを作成する目標追尾装置を提供することを目的とする。
。
【００３７】
また、後者における仮航跡の生成、更新についてその残存の条件をより厳しく設定することによって、分離目標を追尾している可能性が高い航跡のみを処理する目標追尾装置を提供することを目的とする。
【００３８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、相関ありと判定された探知データの集合より新目標としての可能性を考慮する探知データを、本航跡のゲートに入ったか否かという条件により決定する新目標用探知データ選択部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置にある。
【００３９】
また、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部と、新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００４０】
さらに前記本航跡諸元代表値決定部における代表値計算は、本航跡の内の航跡信頼度が高い順の上位の所定の数の本航跡における運動諸元の航跡信頼度による重み付け平均によることを特徴とする。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を各実施の形態に従って説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図、図２にはその追尾手順動作の概略を示すフローチャートを示す。図１において図１８に示す従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。図１において１００ａはこの発明の一実施の形態による目標追尾装置であり、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、その探知データが新目標となる可能性が高いか否かを決定する新目標用探知データ選択部１８が追加されている。
【００４７】
以下、図２のフローチャートに従って動作を説明する。まず、「次サンプリングデータの読込」ステップ００１で探知データ選択部１がその時刻の探知データを、センサである目標観測装置２００から読み込む。次の「ゲート内判定」ステップ００２で探知データ選択部１が既存航跡のゲートと探知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがどのクラスタに属するのか決定する。
【００４８】
以下、図３に示す航跡と探知データの例を用いて説明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに１回航跡が確立して、図３のような本航跡と仮航跡が一つずつ存在する状態であったとする。この時、各航跡を以下のように表記する。
Ｔｔ１：(本航跡)
Ｔｐ１：ｄ１１−ｄ２１
また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」なる形式で表記して、
Ｈ１：｛Ｔｔ１，Ｔｐ１｝ｒｅｌ１
Ｈ２：｛Ｔｔ１｝ｒｅｌ２
とする。
【００４９】
時刻ｔ３において「次サンプリングデータ(探知データ)の読込」ステップ００１でこのクラスタと相関を持つ探知データとしてｄ３１，ｄ３２，ｄ３３が入力され、「ゲート内判定」ステップ００２でｄ３１，ｄ３２が本航跡のゲートに、ｄ３３が仮航跡のゲートに入ったとする。
【００５０】
次の「新目標用探知データの選択」ステップ００３では、新目標用探知データ選択部１８が前ステップ００２で相関有りと判定された探知データの集合より、新目標としての可能性を考慮する探知データを選択する。この選択は「本航跡のゲートに入ったか否か」という条件による判定で実施される。この例では、ｄ３１とｄ３２が新目標の可能性を考慮する探知データとして選択される。
【００５１】
次の「航跡および新クラスタの作成」ステップ００４では従来技術と同様にクラスタ新設統合部３により、既存航跡ゲートと探知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成される航跡は以下の３つの種類がある。
(１)更新航跡：既存航跡にゲート内に入った探知データを追加してできる航跡
(２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする航跡
(３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し「該当する時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡
ただし、(２)の新航跡については、前ステップ００３において新目標の可能性を考慮する探知データについてのみ航跡が作成される。
【００５２】
図３の例では、まず更新航跡として、
Ｔｔ１１：Ｔｔ０１−ｄ３１
Ｔｔ１２：Ｔｔ０１−ｄ３２
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡としては
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
が生成され、メモリトラック航跡としては
Ｔｔ４１： Ｔｔ０１
Ｔｐ４２： ｄ１０−ｄ２１
が作成される。
【００５３】
また、本ステップでは、どのクラスタとも相関がなかった探知データについては、その探知データを起点とする新たなクラスタを生成する。また、本ステップではこの時刻における探知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行われる。
【００５４】
次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ステップ００５では、まずゲート内判定行列算出部５によってゲート内判定行列が生成される。ゲート内判定行列は、探知データと航跡の可能な相関関係を示す表である。
【００５５】
このゲート内判定行列の各行は該当時刻にクラスタと相関した探知データを示している。図４に本例におけるゲート内判定行列とそれより得られる航跡相関行列のいくつかの例を示す。図４の(ａ)に示す例では、第１行が探知データ３１、第２行が探知データ３２、第３行が探知データ３３に相当する。また、列に関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２、３列が既存航跡Ｔｔ１、Ｔｐ２を示し、終わりの３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔｔ１と相関する探知データはｄ３１，ｄ３２であるので第１，２行が１となり第３行は０となる。終わりの３列については、３つの探知データのうち、ｄ３３については新航跡の可能性は考慮されないので、新航跡部における３行目の要素は全て０が設定される。
【００５６】
次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。
【００５７】
次の「仮説の作成」ステップ００６で、仮説更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を実行する。各仮説の更新では、その中に含まれている航跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除いた全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ２ではＴｔ１のみが参照されている。図４の(ｂ)〜(ｆ)の航跡相関行列では、(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔｐ１の存在を仮定しているので、この２つの航跡相関行列は仮説Ｈ２の更新には用いられない。Ｈ１を図４の(ｂ)によって更新すると、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であることを示しているので、
Ｈ１１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ４２｝
となる。また、Ｈ１を(４)によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝
となる。また、Ｈ１を(ｆ)によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔｔ４１，Ｔｔ２２，Ｔｐ３２｝
となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生成する。
【００５８】
次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ００７において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。
【００５９】
次の「本航跡判定」ステップ００８において、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡している可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる処理が行われる。
【００６０】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、新目標の可能性を考慮する探知データを追尾維持航跡のゲート内に入る探知データに限定するため、維持対象目標から分離した目標を追尾している可能性が高い航跡のみを効率良く生成することができる。
【００６１】
実施の形態２．
図５はこの発明の別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図６にはその動作の概略を示すフローチャートを示す。図５および図６において従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。図５においては、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部１９、および新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部２０が追加されている。また、図６においては、「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５が追加されている。
【００６２】
以下、図６のフローチャートに従って動作を説明する。「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５以外は、実施の形態１における同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００６３】
「新航跡運動諸元計算」ステップ００７５では、まず本航跡諸元代表値決定部１９が前時刻における全ての本航跡が持つ予測に関する諸元を使って、代表的な予測に関する諸元を計算する。ただし、この本航跡群は、航跡確立時点における探知データの相関が完全に一致するものである。また、ここで航跡信頼度とは、その航跡を持っている仮説の信頼度の和である。
【００６４】
この代表値の計算については、たとえば本航跡の内の航跡信頼度が高い順の上位Ｎ個の航跡が持つ諸元の、以下のような航跡信頼度による重み付け平均とする。
【００６５】
【数１】
(１)式は予測ベクトル、(２)式は予測誤差共分散行列の代表値である。また、ｘkpi、Ｐkpi、βiはそれぞれ、航跡ｉの予測ベクトル、予測誤差共分散行列、航跡信頼度である。
【００６７】
次に新航跡諸元計算部２０が、新航跡の各々について、本航跡諸元代表値決定部１９が計算した予測の諸元の代表値と、新航跡を生成する探知データの位置情報を用いて新航跡の運動諸元(平滑値)を計算する。
【００６８】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、新航跡の運動諸元を本航跡の予測に関する運動諸元を使用するので、精度の良い運動諸元を持った仮航跡を生成することができ、追尾処理を正確に、かつ効率的に行うことができる。
【００６９】
実施の形態３．
図７はこの発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図８は図７の新目標数限定航跡相関行列算出部２１の構成図、図９にはこの実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートを示す。図７および図９において上記実施の形態のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。
【００７０】
図７においては、航跡相関行列算出部７の代わりに、ゲート内判定行列を基に各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを新航跡数に関する制限を考慮しながら抽出する新目標数限定航跡相関行列算出部２１が設けられている。また、図９においては、「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５以外は従来のものと同様である。
【００７１】
また、図８において、７はゲート内判定行列を基に各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部、１０１はこの航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部である。
【００７２】
以下、図９のフローチャートに従って動作を説明する。「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５以外は、従来技術のフローチャート図における同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００７３】
「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５では新目標数限定航跡相関行列算出部２１が、前ステップの「ゲート内判定行列生成」ステップ００４で作成されたゲート内判定行列を基に、航跡相関行列を作成する。この航跡相関行列は以下の条件を満たす。
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。
・新航跡の部分が選択されている行数は予め指定された整数値以下である。
【００７４】
この最後の条件で、指定整数値を１とした場合、図３の例において作成されるゲート内判定行列、航跡相関行列は図１１のようになる。新航跡の数は１以下としてあるため、(ｋ)に示す航跡相関行列は作成されない。この最後の条件を満たすか否かは図８の新目標数限定航跡相関行列算出部２１の詳細構成図における新目標数検査部１０１が行い、その他の処理は航跡相関行列算出部７が行う。後者は従来技術における構成図の同名の部分と同じものである。
【００７５】
実施の形態４．
この実施の形態４では上記実施の形態３の図９に示す「新目標数制限付き航跡相関行列生成」ステップ００５における新目標数制限の指定値を、過去数サンプル中の探知データ数の平均と本航跡数を用いて、
指定数 ＝ 過去数サンプル中の探知データ数の平均 − 本航跡数
なる式によって算出する方式である。この実施の形態での図７の構成図における新目標数限定航跡相関行列算出部２１の詳細構成図１０の新目標数算出部１０２が上記指定数の算出を行う。
【００７６】
以上のように実施の形態３、４に係わる発明によれば、仮説中の新航跡数を予め制限することにより予想した分離数以上の新航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な新航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００７７】
実施の形態５．
図１２はこの発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図、図１３は図１２の仮航跡制限部２２の詳細構成図、図１４にはこの実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートを示す。図７および図９において従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。
【００７８】
図１２においては、仮説中の仮航跡数を検査し、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮航跡制限部２２が設けられている。また、図１４においては、「仮航跡制限」ステップ００９以外は従来のものと同様である。また図１３において、１１１は仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部、１１２は指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮説削除部である。
【００７９】
以下、図１４のフローチャートに従って動作を説明する。「仮航跡制限」ステップ００９以外は従来技術のものと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。「仮航跡制限」ステップ００９では仮航跡制限部２２が、前ステップである００６「仮説の作成」ステップ００６で作成された仮説群から指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する。
【００８０】
この指定数を２とした場合の例を、図３を用いて説明する。時刻ｔ３において更新航跡として、
Ｔｔ１１：Ｔｔ０１−ｄ３１
Ｔｔ１２：Ｔｔ０１−ｄ３２
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡として
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
Ｔｐ３３：ｄ３３
メモリトラック航跡としては
Ｔｔ４１：Ｔｔ０１
Ｔｐ４２：ｄ１０−ｄ２１
が作成される。
【００８１】
これらの航跡を組合せて作成される仮説には、以下の３例が含まれる。
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１ ｝
Ｈ１１：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝
Ｈ３１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ２２，Ｔｐ３２｝
このうち、Ｈ３１は仮航跡が２つ含まれるので削除され、Ｈ０１とＨ１１は残され、次のステップ００７における準最適化方式によってふるいに掛けられる。仮航跡数制限部２２の詳細構成図を示す図１３において、各仮説の仮航跡数の検査を仮航跡数検査部１１１が行い、条件を満たさなかった仮説を仮説削除部１１２が削除する。
【００８２】
実施の形態６．
本実施の形態では実施の形態５の「仮航跡制限」ステップ００９における仮説中の仮航跡数制限の指定値を、過去数サンプル中の探知データ数の平均と本航跡数を用いて、
指定数 ＝ 過去数サンプル中の探知データ数の平均 − 本航跡数
なる式によって算出するという方式により追尾処理を行う。この実施の形態の発明の図１２の構成図における仮航跡制限部２２の詳細構成図１５の仮航跡数算出部１１３が上記指定数の算出を行う。
【００８３】
以上のように実施の形態５、６に係わる発明によれば、仮説中の仮航跡数を制限することにより予想した分離数以上の仮航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００８４】
実施の形態７．
この実施の形態による目標追尾装置の全体の構成図および動作の概略を示すフローチャートは図１２、図１４と同じである。図１６にはこの実施の形態による仮航跡制限部２２の詳細構成図、図１７には図１４の「仮航跡制限」ステップ００９での動作を示す詳細なフローチャートを示す。図１６において、１１４は仮航跡に相関する探知データを検査する相関探知データ検査部、１１５は探知データの相関について条件を満たさない仮航跡を削除する航跡削除部、１１６は参照する航跡が同一となった仮説を統合する仮説統合部である。
【００８５】
以下、この実施の形態における動作について説明する。図１４において「仮航跡制限」ステップ００９以外は、従来技術のものにおける同名のステップと同一処理であるので、このステップのみについて説明する。
【００８６】
「仮航跡制限」ステップ００９では仮航跡制限部２２が、前ステップである「仮説の作成」ステップ００６で作成された仮説群から、相関した全探知データ中の、他の本航跡のゲート内に入った探知データの割合が閾値に満たない仮航跡を削除する。ステップ００９の詳細な動作を示す図１７のフローチャートにおいて、「仮航跡の相関具合の検査」ステップ００９１では、相関探知データ検査部１１４が各仮航跡について、相関した全探知データ中の、他の本航跡のゲート内に入った探知データの割合を計算する。
【００８７】
図３の例で、探知データｄ１１は本航跡Ｔ０１のゲート内に入り、探知データｄ２１は入らなかったとする。
更新航跡中の仮航跡は、
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３２
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−ｄ３３
新航跡として
Ｔｐ３１：ｄ３１
Ｔｐ３２：ｄ３２
Ｔｐ３３：ｄ３３
メモリトラック航跡中の仮航跡は
Ｔｐ４２：ｄ１１−ｄ２１
となり、６個の仮航跡ができる。新航跡のＴｐ３１，Ｔｐ３２，Ｔｐ３３は相関する探知データが１個だけなので、検査から除外する。
【００８８】
時刻ｔ３において本航跡のゲート内に入っているのはｄ３１，ｄ３２であるので、本航跡のゲート内に入った探知データの割合は
Ｔｐ２１：ｄ１１−ｄ２１−３２ → ２／３
Ｔｐ２２：ｄ１１−ｄ２１−３３ → １／３
Ｔｐ４２：ｄ１１−ｄ２１ → １／２
となる。
【００８９】
「誤航跡の削除」ステップ００９２では航跡削除部１１５が、本航跡のゲート内に入った探知データの割合が閾値に満たない仮航跡を削除する。この閾値を１／２とするとＴｐ２２は削除される。
【００９０】
「仮説の統合」ステップ００９３では仮説統合部１１６が、前ステップ００９２での仮航跡の削除により同一となった仮説を統合する。以下の３つの仮説があったとする。
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１｝ｒｅｌ０１
Ｈ１１：｛Ｔｔ１１，Ｔｐ２２｝ｒｅｌ１１
Ｈ３１：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ２２，Ｔｐ３２｝ｒｅｌ３１
Ｔｐ２２を削除すると
Ｈ０１：｛Ｔｔ１１ ｝ ｒｅｌ０１
Ｈ１１’：｛Ｔｔ１１｝ｒｅｌ１１
Ｈ３１’：｛Ｔｔ４１，Ｔｐ３２｝ｒｅｌ３１
で、Ｈ０１とＨ１１’の内容(含まれる航跡)が同一となる。従ってこの２仮説は統合され、統合仮説の信頼度はｒｅｌ０１＋ｒｅｌ１１となる。
【００９１】
以上のようにこの実施の形態に係わる発明によれば、全相関探知データ中の、本航跡のゲート内に入った探知データの割合によって仮航跡を篩いにかけるので、分離目標である可能性が高い仮航跡のみを残すことができ、追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を残して誤った本航跡昇格判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９２】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、探知データと既存の本航跡の相関を検査して、その探知データが新目標となる可能性が高いか否かを決定する新目標用探知データ選択部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置としたので、新目標の可能性を考慮する探知データを例えば追尾維持航跡のゲート内に入る探知データに限定するため、維持対象目標から分離した目標を追尾している可能性が高い航跡のみを効率良く生成することができる。
【００９３】
また、本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部と、新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部と、をさらに備え、あるいはさらには、前記本航跡諸元代表値決定部における代表値計算が、上位Ｎ個の本航跡における運動諸元の航跡信頼度による重み付け平均によることとしたので、新航跡の運動諸元を本航跡の予測に関する運動諸元を使用するので、精度の良い運動諸元を持った仮航跡を生成することができ、追尾処理を正確に、かつ効率的に行うことができる。
【００９４】
また、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを、新航跡数に関する制限を考慮しながら抽出する新目標数限定航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、を備え、前記新目標数限定航跡相関行列算出部を、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、この航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部とで構成した。あるいはまた、前記新目標数限定航跡相関行列算出部を、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、この航跡相関行列算出部が生成した航跡相関行列中の新目標数を検査し、指定数を超えていたらその航跡相関行列を除外する新目標数検査部と、新目標の指定数を、過去観測された探知データ数より決定する新目標数算出部と、で構成した。これにより、仮説中の新航跡数を予め制限することにより予想した分離数以上の新航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な新航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９５】
また、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、仮説中の仮航跡数を検査し、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮航跡制限部と、を備え、前記仮航跡制限部を、仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部と、指定数以上の仮航跡を持つ仮説を削除する仮説削除部と、で構成した。あるいはまた前記仮航跡制限部を、仮説中の仮航跡数を検査する仮航跡数検査部と、指定数以上の仮航跡を持つと判断された仮説を削除する仮説削除部と、仮航跡の指定数を、過去観測された探知データ数より決定する仮航跡数算出部と、で構成した。これにより、仮説中の仮航跡数を制限することにより予想した分離数以上の仮航跡を持つ仮説の生成が抑制されるため、分離目標を想定した追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を作って誤った確立判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【００９６】
さらに前記仮航跡制限部を、仮航跡に相関する探知データを検査する相関探知データ検査部と、探知データの相関について条件を満たさない仮航跡を削除する航跡削除部と、参照する航跡が同一となった仮説を統合する仮説統合部と、で構成したので、全相関探知データ中の、本航跡のゲート内に入った探知データの割合によって仮航跡をふるいにかけるので、分離目標である可能性が高い仮航跡のみを残すことができ、追尾処理を効率的に行うことができる。また、余計な仮航跡を残して誤った本航跡昇格判定をしてしまう可能性が少なくなるため、より正確な追尾が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図２】 この発明の一実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図３】 航跡と探知データの一例を示す図である。
【図４】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【図５】 この発明の別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図６】 この発明の別の実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図７】 この発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図８】 この発明の実施の形態３における新目標数限定航跡相関行列算出部の構成図である。
【図９】 図７に示すこの発明の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１０】 この発明の実施の形態４における新目標数限定航跡相関行列算出部の構成図である。
【図１１】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【図１２】 この発明のさらに別の実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図１３】 この発明の実施の形態５における仮航跡制限部の構成図である。
【図１４】 図１２に示すこの発明の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１５】 この発明の実施の形態６における仮航跡制限部の構成図である。
【図１６】 この発明の実施の形態７における仮航跡制限部の構成図である。
【図１７】 この発明の実施の形態７における仮航跡制限部の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１８】 従来の目標追尾装置の構成図である。
【図１９】 従来の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図２０】 従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図２１】 従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図２２】 検知データと航跡の相関の一例を示す図である。
【図２３】 ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ 探知データ選択部、２ システム内クラスタ表、３ クラスタ新設統合部、４ クラスタ内観測ベクトル表、５ ゲート内判定行列算出部、６ クラスタ内ゲート内判定行列表、７ 航跡相関行列算出部、８ クラスタ内航跡相関行列表、９ 仮説更新部、１０ クラスタ内仮説状況データ群、１１ クラスタ内仮説表、１２ 仮説内航跡表、１３ クラスタ内航跡−観測ベクトル表、１４ ゲート算出部、１５ 仮説縮小部、１６ クラスタ分離部、１７ 航跡決定部、１８ 新目標用探知データ選択部、１９ 本航跡諸元代表値決定部、２０ 新航跡諸元計算部、２１ 新目標数限定航跡相関行列算出部、２２ 仮航跡制限部、１００ａ 目標追尾装置、１０１ 新目標数検査部、１０２ 新目標数算出部、１１１ 仮航跡数検査部、１１２ 仮説削除部、１１３ 仮航跡数算出部、１１４相関探知データ検査部、１１５ 航跡削除部、１１６ 仮説統合部、２００ 目標観測装置、３００ 目標表示装置。
Claims (3)
- センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、
各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、
存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、
既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、
既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、
ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、
既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、
信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、
航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、
目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、
探知データと既存の本航跡の相関を検査して、相関ありと判定された探知データの集合より新目標としての可能性を考慮する探知データを、本航跡のゲートに入ったか否かという条件により決定する新目標用探知データ選択部と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。 - 本航跡の予測に関する運動諸元の代表値を計算する本航跡諸元代表値決定部と、
新目標を生成する探知データの位置情報と前記代表値を用いて新航跡の運動諸元を計算する新航跡諸元計算部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装置。 - 前記本航跡諸元代表値決定部における代表値計算は、本航跡の内の航跡信頼度が高い順の上位の所定の数の本航跡における運動諸元の航跡信頼度による重み付け平均によることを特徴とする請求項２に記載の目標追尾装置。
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