JP4116898B2 - 目標追尾装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ、レーザ、カメラ等の目標観測手段により計測した、人、自転車、車両、航空機等の移動目標の距離、俯角（仰角）、方位角、位置、またはこれらの時間変化率（速度）等の運動諸元の観測値から目標の位置、速度等を精度良く推定する目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の目標追尾装置は、レーダ装置と、相関ゲート判定器と、信頼度算出器と、平滑器と、平滑誤差評価器と、第２の遅延回路と、予測誤差評価器と、ゲイン行列算出器と、第１の遅延回路と、予測器とを備える。上記相関ゲート判定器は、レーダ装置から観測ベクトルを受け取ると、その観測ベクトルが目標に係る観測ベクトルである可能性が高い場合にのみ有効なデータとして採用するため、予測誤差評価器から出力される予測誤差共分散行列と予め設定されたレーダ装置の観測誤差共分散行列とから各航跡毎に目標の予測存在確率分布を算出し、この分布の所望の等確率範囲内に存在する観測ベクトルを当該航跡と相関があるとみなし、信頼度算出器に出力する。この信頼度算出器は、相関ゲート判定器から出力された航跡と相関のある観測ベクトルを受け取ると、予測器の出力する予測ベクトルを入力し、これらと予め設定されたレーダ装置の検出確率及び不要信号発生頻度とから上記観測ベクトルの信頼度を算出する。上記のようにして、平滑器が航跡毎に対応する目標の位置及び速度の平滑ベクトルを算出すると、予測器は予め設定された目標の運動モデルを用いて、現時刻より１サンプリング後の目標の予測ベクトルを算出する（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】
『Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｒａｄａｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ』，ＡＲＴＥＣＫ ＨＯＵＳＥ，１９８６，ｐｐ２９９−３０２
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の目標追尾装置では、目標の大きさに比べてレーダの分解能が高く、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合に、信頼度算出器は予測器の出力する予測ベクトルに近い観測ベクトルの信頼度を高く、遠い観測ベクトルの信頼度を低く判定するため、予測ベクトルの誤差が大きいほど、目標相関結果は目標の代表位置（重心位置）からずれた位置となる傾向があるという問題点があった。
【０００５】
また、相関ゲート判定器により判定された相関ゲート内の観測ベクトルの全てを用いて平滑ベクトルを算出するため、相関ゲート内にクラッタ等の不要信号が存在する場合には、その影響により追尾精度が劣化するという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合においても、不要信号の影響を受けにくく、かつ目標の重心位置を精度よく追尾することができる目標追尾装置を得るものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標追尾装置は、空間に放出した電波の反射信号から目標の観測ベクトルを観測するレーダ装置と、前記レーダ装置により観測された観測ベクトルのうち、予め設定されたレーダ装置の観測誤差共分散行列、予測誤差共分散行列、及び予測ベクトルに基づき、追尾維持中の目標である航跡の予測存在範囲内に存在する観測ベクトルを選択して出力する相関ゲート判定器と、前記相関ゲート判定器により出力された航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルを入力し、観測ベクトル群であるクラスターの全てについてクラスターの重心位置と、前記クラスターに対応する航跡と相関のある観測ベクトルとの距離を算出し、クラスターと観測ベクトルの距離の関係を示す距離テーブルを作成するとともに、結合されたクラスターがある場合は、再計算された重心位置を用いて前記距離テーブルを更新するクラスター距離算出器と、前記クラスター距離算出器により作成された距離テーブルを入力し、距離の最も小さい観測ベクトルを探索し、該当する観測ベクトルがある場合には探索した観測ベクトルと距離テーブルを出力し、該当する観測ベクトルがない場合にはクラスターの重心位置を出力する類似データ探索器と、前記類似データ探索器により探索された、クラスターの重心位置からの距離の最も小さい観測ベクトルを、これに対応するクラスターのメンバーとして登録すると同時に距離テーブルから削除し、この新メンバーが追加されたクラスターの重心位置を、新メンバーと既存のメンバーの位置及び画像サイズから再計算するクラスター結合器と、前記類似データ探索器から追尾目標と相関の認められたクラスターの重心位置を入力し、前記予測ベクトル及びゲイン行列を用いて、航跡の平滑ベクトルを算出する平滑器と、前記平滑器により算出された航跡の平滑ベクトルを１サンプリング時間だけ遅延する第１の遅延回路と、前記ゲイン行列及び前記予測誤差共分散行列を用いて平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差評価器と、前記平滑誤差評価器により算出された平滑誤差共分散行列を１サンプリング時間だけ遅延する第２の遅延回路と、前記第２の遅延回路により遅延された平滑誤差共分散行列を入力し、現時刻より１サンプリング後の前記予測誤差共分散行列を算出する予測誤差評価器と、前記予測誤差評価器により算出された予測誤差共分散行列、及び前記予め設定されたレーダ装置の観測誤差共分散行列から前記ゲイン行列を算出するゲイン行列算出器と、前記第１の遅延回路により遅延された平滑ベクトルを入力し、これと予め設定された目標の運動モデルを用いて現時刻より１サンプリング後の目標の前記予測ベクトルを算出する予測器と、前記予測器により算出された航跡毎の予測ベクトルを、初期クラスターの重心位置として登録する初期クラスター登録器とを設けたものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【０００９】
図１において、目標追尾装置は、レーダ装置（目標観測手段）１と、相関ゲート判定器２と、クラスター距離算出器（クラスター距離算出手段）３と、類似データ探索器（類似データ探索手段）４と、クラスター結合器（クラスター結合手段）５と、平滑器（平滑手段）６と、平滑誤差評価器７と、第２の遅延回路８と、予測誤差評価器９と、ゲイン行列算出器１０と、第１の遅延回路１１と、予測器（予測手段）１２と、初期クラスター登録器（初期クラスター登録手段）１３とを備える。
【００１０】
レーダ装置１は、空間に放出した電波の反射信号から目標を検出し、その位置を計測する。但し、反射信号にはクラッタ等の不要信号が含まれる可能性があるため、レーダ装置１は目標以外の位置を出力することもある。
【００１１】
相関ゲート判定器２は、レーダ装置１により観測された観測ベクトルのうち、航跡（追尾維持中の目標）の予測存在範囲内に存在する観測ベクトルを選択し、クラスター距離算出器３に出力する。
【００１２】
クラスター距離算出器３は、相関ゲート判定器２の出力する航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルを入力し、初期クラスター登録器１３で登録された全クラスターについてクラスターの代表位置と、そのクラスターに対応する航跡と相関のある観測ベクトルとの距離を算出し、クラスターと観測ベクトルと距離の関係を示す距離テーブルを作成する。
【００１３】
類似データ探索器４は、クラスター距離算出器３により作成された距離テーブルを入力し、距離の最も小さい観測ベクトルを探索し、該当する観測ベクトルがある場合には探索した観測ベクトルと距離テーブルをクラスター結合器５に出力し、ない場合には平滑器６にクラスターの重心位置を出力する。
【００１４】
クラスター結合器５は、類似データ探索器４で探索した、クラスター代表位置からの距離の最も小さい観測ベクトルを、これに対応するクラスターのメンバーとして登録すると同時に距離テーブルから削除し、この新メンバーが追加されたクラスターの重心位置を、新メンバーと既存のメンバーの位置及び画像サイズから再計算する。
【００１５】
平滑器６は、類似データ探索器４から追尾目標と相関の認められた観測ベクトル群（クラスター）の重心を入力し、予測器１２で算出された予測ベクトルと、ゲイン行列算出器１０により算出されたゲイン行列を用いて、目標の位置及び速度の平滑ベクトルを算出する。
【００１６】
第１の遅延回路１１は、平滑器６により算出された航跡の平滑ベクトルを１サンプリング時間だけ遅延する。
【００１７】
平滑誤差評価器７は、ゲイン行列算出器１０により算出されたゲイン行列と、予測誤差評価器９により算出された予測誤差共分散行列とを用いて平滑誤差共分散行列を算出する。
【００１８】
第２の遅延回路８は、平滑誤差評価器７により算出された平滑誤差共分散行列を１サンプリング時間だけ遅延する。
【００１９】
予測誤差評価器９は、平滑誤差評価器７により算出された平滑誤差共分散行列を第２の遅延回路８を介して入力し、現時刻より１サンプリング後の予測誤差共分散行列を算出する。
【００２０】
ゲイン行列算出器１０は、予測誤差評価器９により算出された予測誤差共分散行列と予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列からゲイン行列を算出する。
【００２１】
予測器１２は、平滑器６から出力される平滑ベクトルを第１の遅延回路１１を介して入力し、これと予め設定された目標の運動モデルを用いて現時刻より１サンプリング後の目標の位置及び速度の予測ベクトルを算出する。
【００２２】
初期クラスター登録器１３は、予測器１２の算出する各航跡毎の予測ベクトルを、初期クラスターの重心として登録する。
【００２３】
つぎに、この実施の形態１に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００２４】
最初に、この実施の形態１に係る目標追尾装置の動作原理を説明する。図２に示すように、レーダ装置１が地上から高さｚ_ｒの位置に設置され、道路を走行する車両を追尾する場合を仮定する。レーダ装置１のアンテナ取り付け位置の鉛直線と地上面との交点を原点とし、道路面をｘｙ平面、鉛直上向きをｚ軸の正にとったｏ−ｘｙｚ座標を基準座標とする。基準座標におけるレーダ装置１のアンテナ取り付け位置は（０，０，ｚ_ｒ）とする。
【００２５】
レーダ装置１は、アンテナ取り付け位置を原点とする極座標において、車両の距離Ｒ及び方位角Ａｚ（ｙ軸正の方向より反時計回りを正とする）を計測し、式（１）及び式（２）により基準座標の位置に変換する。
【００２６】
【数１】

【００２７】
次に、車両の運動モデルを式（３）に示す。ここで、（アンダーライン）ｘ_ｋはサンプリング時刻ｔ_ｋにおける車両の運動諸元の真値を表す状態ベクトルであり、ｘｙ座標における車両の位置ベクトルを式（４）、速度ベクトルを式（５）とすると、車両の状態ベクトルは式（６）で表される。また、（アンダーライン）Ａ^Ｔはベクトル（アンダーライン）Ａの転置ベクトルを表す。なお、（アンダーライン）ｘは、ｘの下にアンダーラインがあることを表し、以下、同様である。
【００２８】
【数２】

【００２９】
Φ_ｋ−１はサンプリング時刻ｔ_ｋ−１よりｔ_ｋへの状態ベクトルの推移行列であり、式（７）で表される。また、（アンダーライン）ｗ_ｋはサンプリング時刻ｔ_ｋにおける駆動雑音ベクトルであり、Γ_１（ｋ）はサンプリング時刻における駆動雑音ベクトルの変換行列である。例えば、車両の運動モデルを等速直線運動と仮定したことによる打ち切り誤差項をΓ_１（ｋ−１）（アンダーライン）ｗ_ｋ−１とみれば、（アンダーライン）ｗ_ｋは加速度ベクトル相当であり、Γ_１（ｋ−１）は式（８）で表される。なお、Ｔはレーダ装置１のサンプリング間隔、Ｉは２行２列の単位行列である。
【００３０】
【数３】

【００３１】
また、平均を表す記号としてＥを用いると、（アンダーライン）ｗ_ｋは平均の２次元正規分布白色雑音であり、式（９）及び（１０）とする。ただし、（アンダーライン）０は零ベクトルであり、Ｑ_ｋはサンプリング時刻ｔ_ｋにおける駆動雑音共分散行列である。
【００３２】
【数４】

【００３３】
次に、車両の距離Ｒ及び方位角Ａｚがサンプリング時刻ｔ_ｋにレーダ装置１より観測される場合のｘｙ座標におけるレーダ装置１の観測モデルを式（１１）で表す。ここで、（アンダーライン）ｚ_ｋはｘｙ座標で表されるサンプリング時刻ｔ_ｋにおけるレーダ装置１の観測ベクトル、Ｈは観測行列で、式（１２）で表される。
【００３４】
また、（アンダーライン）ｖ_ｋはサンプリング時刻ｔ_ｋにおけるレーダ装置１の観測雑音ベクトルであり、平均（アンダーライン）０の２次元正規分布白色雑音で、式（１３）及び（１４）で表される。なお、Ｒ_ｋはサンプリング時刻ｔ_ｋにおけるレーダ装置１の観測誤差共分散行列である。Γ_２（ｋ）は極座標よりｘｙ座標への観測雑音ベクトルの変換行列で、式（１５）で表される。サンプリング時刻ｔ_ｋまでの間に車両の追尾に用いたレーダ装置１の観測ベクトル全体をＺ_ｋとする（式（１６）を参照）。
【００３５】
【数５】

【００３６】
次に、サンプリング時刻ｔ_ｋ−１までのレーダ装置１の観測ベクトルＺ_ｋ−１が得られているときの予測処理について述べる。サンプリング時刻ｔ_ｋにおける車両の状態ベクトル（アンダーライン）ｘ_ｋの予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）、予測誤差共分散行列をＰ_ｋ（−）とすると、それぞれ条件付平均ベクトル、条件付共分散行列で定義され、式（１７）及び式（１８）で表される。ここで、（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ−１（＋）及びＰ_ｋ−１（＋）はそれぞれ前サンプリング時刻ｔ_ｋ−１の平滑ベクトル及び平滑誤差共分散行列である。これらの算出方法については後で述べる。なお、（ハットアンダーライン）ｘは、ｘの上に＾、下にアンダーラインがあることを表し、以下、同様である。
【００３７】
【数６】

【００３８】
次に、相関ゲート判定処理について述べる。追尾車両の存在位置の確率分布は、式（１９）に示す条件付確率密度関数で表される。すなわち、追尾車両からの観測ベクトルは、式（２０）で与えられる予測位置ベクトル（アンダーライン）ｚ_ｋ（−）を平均とし、式（２１）で与えられるＳ_ｋを共分散行列とする２次元正規分布に従うとする。そこで、式（２２）を満たす（アンダーライン）ｚ_{ｋ ,i}を追尾車両（航跡）の予測存在範囲内の観測ベクトルと判定する。ここで、ｄは予測存在範囲の大きさを決めるパラメータであり、自由度２のχ自乗分布により算出する。
【００３９】
【数７】

【００４０】
次に、目標相関処理について述べる。相関ゲート判定処理において、航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトル（アンダーライン）ｚ_{ｋ ,i}の集合をξ_ｎとし、式（２３）で再定義する。また、航跡ｎの相関対象とすべき観測ベクトルの集合（クラスター）をＣ_ｎとし、その重心位置をｇ_ｎとする。さらに、クラスターＣと観測ベクトルξの非類似度（距離）を式（２４）で表す。
【００４１】
【数８】

【００４２】
航跡ｎと観測ベクトルの関連性を、階層的クラスター分析によるグルーピングの手順に追尾結果を利用した方法にて調べる。相関ゲート判定処理において選択された観測ベクトルは、すでに追尾を維持している航跡の何れかからのもの、あるいは不要信号であるため、分類すべきクラスターの数は航跡数に等しい。そこで、まず、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を考え、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとする。従って、この時点でのクラスターＣ_ｎの重心位置ｇ_ｎは式（２５）で与えられる。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００４３】
各クラスターＣ_ｎと、これに対応する航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトルξ_ｎとの非類似度（距離）は、例えば双方の重心位置の距離の２乗として算出する。すべてのクラスターと観測ベクトルの距離の対応表を距離テーブルと呼ぶ。任意のクラスターＣと、任意の観測ベクトルξの非類似度ｄ（Ｃ,ξ）は式（２６）で与えられる。ここで、‖ａ‖はベクトルａのユークリッドノルムを表す。そして、非類似度が最も小さいクラスターと観測ベクトルのペアを探索し、これらを１つのクラスターとして結合し、その重心位置を更新する。結合するクラスター及び観測ベクトルの画像のサイズ（観測セル数）を、それぞれＮ_Ｃ及びＮ_ξとすると、クラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を結合した後の重心位置ｇ'_ｎは式（２７）で与えられる。ただし、初期メンバーである予測位置は重心の算出に用いない。すなわち、最初に結合された観測ベクトルをそのクラスターの真の初期メンバーとして予測位置と入れ替える。そして、距離テーブルにおいて、重心位置を更新したクラスターは、対応する観測ベクトルとの距離２乗の値を式（２６）に従い更新する。なお、クラスターと結合した観測ベクトルは、他のクラスターのメンバーにはしないため、距離テーブルから削除する。以上の処理を予測存在範囲内すべての観測ベクトルがいずれかのクラスターと結合されるまで繰り返す。このときの、各クラスターの重心位置を対応する航跡に対する相関結果とする。
【００４４】
次に、目標相関処理の例を図３及び図４をもとに説明する。図３では２台の車両を追尾維持している場合で、それぞれの車両を追尾する航跡の予測存在範囲（相関ゲート）内に、レーダ装置１で検出した観測ベクトルが得られている状況を示している。Ｚ_１〜Ｚ_３は車両１からの観測ベクトル、Ｚ_４〜Ｚ_６は車両２からの観測ベクトルである。
【００４５】
目標相関処理では、まず、各航跡に対応する２つのクラスターを考える。そして、それぞれに対応する予測位置（航跡１は×_１、航跡２は×_２）を各クラスターの仮のメンバーとする。次に、クラスターの重心（初期状態では予測位置）とそのクラスター（航跡）の相関ゲート内のすべての観測ベクトルとの距離を算出する（この関係が距離テーブル）。最も距離の小さいクラスター１とＺ_１のペアが結合される。図４に、この結合の様子（樹形図）を示す。そして、クラスター１はＺ_１をメンバーに加えたことにより、その重心位置が変化するため重心位置を再計算する。また、これに伴い、再計算した重心位置とメンバーとの距離も再計算する。このとき、仮のメンバーである予測位置は重心位置計算の対象としない。また、メンバーに加えたＺ_１は、距離テーブルから削除し、次の最小距離を探索する。この処理を対象となる観測ベクトルがなくなるまで繰り返すと、図４のようにクラスターと観測ベクトルが、その距離の小さいものから結合される。そして、星印で示した最終的な重心位置が、それぞれの航跡の相関結果となる。
【００４６】
【数９】

【００４７】
次に、平滑処理について述べる。前述の目標相関処理により算出された、追尾車両の相関結果であるクラスターの重心ベクトルをｇと置き直すと、ゲイン行列Ｋ_ｋ、平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（＋）及び平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ（＋）は通常のカルマンフィルタの理論により、式（２８）〜式（３１）で与えられる。ここで、Ｒ_ｋは式（１４）で表される、サンプリング時刻ｔ_ｋにおけるレーダ装置１の観測誤差共分散行列であり、（アンダーライン）ｖ_ｋは式（３１）で与えられる残差ベクトルである。
【００４８】
【数１０】

【００４９】
次に、この実施の形態１に係る目標追尾装置の動作を具体的に説明する。
【００５０】
レーダ装置１では、図２に示すように車両の距離Ｒ及び方位角Ａｚを観測し、式（１）及び式（２）に従いｘｙ座標に変換する（ステップＳＴ１）。相関ゲート判定器２では、予測器１２から航跡及び仮航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を予測器１２から初期クラスター登録器１３を介して入力し、これらと予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから、観測ベクトルの予測ベクトル（アンダーライン）ｚ_ｋ（−）とその誤差共分散行列Ｓ_ｋをそれぞれ、式（２０）及び式（２１）に従い算出し、レーダ装置１から入力した観測ベクトルのうち、予め設定されたゲートサイズパラメータｄに対して式（２２）を満たす観測ベクトルの全てを対応する航跡の予測存在領域内であると見なして選択する。これを全ての航跡に対して行う（ステップＳＴ２）。クラスター距離算出器３では、相関ゲート判定器２で選択された航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルの集合ξ_ｎのすべてに対し、初期クラスター登録器１３で生成されたクラスターＣとの非類似度を式（２６）に従い算出し、距離テーブルを作成する（ステップＳＴ３）。ここで、クラスター結合器５により結合されたクラスターがある場合は、更新された重心位置を用いて非類似度を更新する。
【００５１】
類似データ探索器４では、クラスター距離算出器３で作成した距離テーブルにおいて、非類似度が最も小さいクラスターと観測ベクトルのペアを探索し、所望のペアが存在しない場合は各クラスターの重心位置を平滑器６に出力し、ペアが存在する場合はペア情報と距離テーブルをクラスター結合器５に出力する（ステップＳＴ４）。クラスター結合器５では、類似データ探索器４で探索したクラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}のペアを同一クラスターとして結合して、式（２７）に従いその重心位置を更新すると同時に、この観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を距離テーブルから削除する（ステップＳＴ５）。
【００５２】
平滑器６では、各航跡に対し、類似データ探索器４の出力する各航跡と相関の認められた観測データのグループ（クラスター）の重心ｇと、予測器１２で算出した予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と、ゲイン行列算出器１０で算出したゲイン行列Ｋ_ｋとを入力し、式（２９）に従い平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ６）。
【００５３】
平滑誤差評価器７では、予測誤差評価器９から予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を、ゲイン行列算出器１０からゲイン行列Ｋ_ｋをそれぞれ入力し、式（３０）に従い平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ７）。予測誤差評価器９では、第２の遅延回路８から１サンプリング前の平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ−１（＋）を入力し、これと、予め設定された駆動雑音Ｑ_ｋ−１を用いて式（１８）に従い予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ８）。ゲイン行列算出器１０では、予測誤差評価器９から入力した予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）と、予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから式（２８）に従いゲイン行列Ｋ_ｋを算出する（ステップＳＴ９）。
【００５４】
予測器１２では、１サンプリング前の平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ−１（＋）を第１の遅延回路１１を介して入力し、式（１７）に従い予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ１０）。初期クラスター登録器１３では、予測器１２の出力する各航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を入力し、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を生成し、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとして登録し、その重心位置を式（２５）に従い初期設定する（ステップＳＴ１１）。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００５５】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、レーダ装置１の分解能が目標の大きさに比べて高く、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合においても、初期クラスター登録器１３において追尾目標の予測ベクトルをクラスター代表位置として初期定義し、類似データ探索器４において、クラスターと観測ベクトルとの距離の小さいものから追尾目標との相関を判定し、クラスター結合器５において、相関のある観測ベクトルをクラスターとして結合し、その重心を相関結果として算出する構成としているため、目標の重心位置を平滑処理に利用することが可能であり、追尾精度がよくなるという効果を奏する。
【００５６】
なお、この実施の形態１では、クラスターと観測ベクトルの非類似度を重心距離としているが、最短距離や最長距離等、一般的な階層的クラスター分析手法で用いられるあらゆる非類似度の取り方にしても同様の効果を得ることができる。また、レーダの代わりに、レーザレーダ、光学カメラ等を用いて移動体の位置を測定する場合や、これらのセンサを複数配置してネットワークで利用する場合にも適用可能である。
【００５７】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【００５８】
図５において、図１と同一符号である１〜１３は、上記実施の形態１と同一または相当部分を示すのでその説明を省略する。
【００５９】
距離制限器（距離制限手段）１４は、類似データ探索器４から探索したクラスター代表位置からの距離の最も小さい観測ベクトルを、目標サイズ推定器１５から制限距離を、それぞれ入力し、観測ベクトルの距離が制限距離を超えない場合にクラスター結合器５にこの観測ベクトルを出力し、超える場合には類似データ探索器４に処理を戻す。
【００６０】
目標サイズ推定器（目標サイズ推定手段）１５は、平滑器６の出力する追尾目標の過去の画像サイズの平均から目標全長を推定し、その全長に対応するクラスターと観測ベクトル間の距離の制限値（制限距離）を出力する。
【００６１】
つぎに、この実施の形態２に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００６２】
最初に、この実施の形態２に係る目標追尾装置の動作原理を説明する。レーダ装置１による車両の観測、車両の運動モデル、車両の観測モデル、予測処理、誤検出や周辺反射物などからの車両以外の観測ベクトルの発生モデル、仮説の生成、相関ゲート判定処理、平滑処理は、上記実施の形態１における式（１）〜式（２２）、式（２８）〜式（３１）までの原理と同じであるので省略する。
【００６３】
次に、目標相関処理について述べる。相関ゲート判定処理において、航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトル（アンダーライン）ｚ_{ｋ , ｉ}の集合をξ_ｎとし、式（２３）で再定義する。また、航跡ｎの相関対象とすべき観測ベクトルの集合（クラスター）をＣ_ｎとし、その重心位置をｇ_ｎとする。さらに、クラスターＣと観測ベクトルξの非類似度（距離）を式（２４）で表す。
【００６４】
航跡ｎと観測ベクトルの関連性を、階層的クラスター分析によるグルーピングの手順に追尾結果を利用した方法にて調べる。相関ゲート判定処理において選択された観測ベクトルは、すでに追尾を維持している航跡の何れかからのもの、あるいは不要信号であるため、分類すべきクラスターの数は航跡数に等しい。そこで、まず、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を考え、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとする。従って、この時点でのクラスターＣ_ｎの重心位置ｇ_ｎは式（２５）で与えられる。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００６５】
各クラスターＣ_ｎと、これに対応する航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトルξ_ｎとの非類似度（距離）は、例えば双方の重心位置の距離の２乗として算出する。すべてのクラスターと観測ベクトルの距離の対応表を距離テーブルと呼ぶ。任意のクラスターＣと、任意の観測ベクトルξの非類似度ｄ（Ｃ,ξ）は式（２６）で与えられる。ここで、‖ａ‖はベクトルａのユークリッドノルムを表す。
【００６６】
ここで、非類似度は目標の大きさによって制限することが可能である。これまでに観測された追尾目標の画像サイズの平均値等から追尾目標のおおよその大きさ（全長）が推定できるため、この全長をＬとすると、レーダ装置１の観測誤差を考慮した式（３２）を非類似度の制限値とすることができる。すなわち、式（３３）を満たす観測ベクトルはクラスターＣのメンバーとはせずに距離テーブルから削除することによって、不要信号をクラスターのメンバーとすることを避けることができる。
【００６７】
【数１１】

【００６８】
そして、非類似度が最も小さく、かつ、式（３３）を満たすクラスターと観測ベクトルのペアを１つのクラスターとして結合し、その重心位置を更新する。結合するクラスターと観測ベクトルの画像のサイズ（観測セル数）を、それぞれＮ_ＣＮ_ξとすると、クラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を結合した後の重心位置ｇ'_ｎは式（２７）で与えられる。ただし、初期メンバーである予測位置は重心の算出に用いない。すなわち、最初に結合された観測ベクトルをそのクラスターの真の初期メンバーとして予測位置と入れ替える。そして、距離テーブルにおいて、重心位置を更新したクラスターは、対応する観測ベクトルとの距離２乗の値を式（２６）に従い更新する。なお、クラスターと結合した観測ベクトルは、他のクラスターのメンバーにはしないため、距離テーブルから削除する。以上の処理を予測存在範囲内すべての観測ベクトルがいずれかのクラスターと結合されるまで繰り返す。このときの、各クラスターの重心位置を対応する航跡に対する相関結果とする。
【００６９】
次に、この実施の形態２に係る目標追尾装置の動作を具体的に説明する。
【００７０】
レーダ装置１では、図２に示すように車両の距離Ｒ及び方位角Ａｚを観測し、式（１）及び式（２）に従いｘｙ座標に変換する（ステップＳＴ１）。相関ゲート判定器２では、予測器１２から航跡及び仮航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を予測器１２から初期クラスター登録器１３を介して入力し、これらと予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから、観測ベクトルの予測ベクトル（アンダーライン）ｚ_ｋ（−）とその誤差共分散行列Ｓ_ｋをそれぞれ、式（２０）及び式（２１）に従い算出し、レーダ装置１から入力した観測ベクトルのうち、予め設定されたゲートサイズパラメータｄに対して式（２２）を満たす観測ベクトルの全てを対応する航跡の予測存在領域内であると見なして選択する。これを全ての航跡に対して行う（ステップＳＴ２）。クラスター距離算出器３では、相関ゲート判定器２で選択された航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルの集合ξ_ｎのすべてに対し、初期クラスター登録器１３で生成されたクラスターＣとの非類似度を式（２６）に従い算出し、距離テーブルを作成する（ステップＳＴ３）。ここで、クラスター結合器５により結合されたクラスターがある場合は、更新された重心位置を用いて非類似度を更新する。
【００７１】
類似データ探索器４では、クラスター距離算出器３で作成した距離テーブルにおいて、非類似度が最も小さいクラスターと観測ベクトルのペアを探索し、所望のペアが存在しない場合は各クラスターの重心位置を平滑器６に出力し、ペアが存在する場合はペア情報と距離テーブルを距離制限器１４に出力する（ステップＳＴ４）。この距離制限器１４では、目標サイズ推定器１５で推定した制限距離ｄ_ｍａｘを入力し、類似データ探索器４から入力したペアに対し式（３３）を評価し、式（３３）を満たす場合にはこのペア情報をクラスター結合器５に出力し、満たさない場合には、類似データ探索４に処理を戻す（ステップＳＴ５）。クラスター結合器５では、距離制限器１４において距離制限を満たしたクラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}のペアを同一クラスターとして結合して、式（２７）に従いその重心位置を更新すると同時に、この観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を距離テーブルから削除する（ステップＳＴ６）。
【００７２】
平滑器６では、各航跡に対し、類似データ探索器４の出力する各航跡と相関の認められた観測データのグループ（クラスター）の重心ｇと、予測器１２で算出した予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と、ゲイン行列算出器１０で算出したゲイン行列Ｋ_ｋとを入力し、式（２９）に従い平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ７）。目標サイズ推定器１５では、これまでに追尾目標と相関のとれた観測ベクトル群（クラスター）の合計画像サイズの平均値から追尾目標のおおよその全長Ｌを推定し、レーダ装置１の観測誤差を考慮した式（３２）を非類似度の制限値として算出する（ステップＳＴ８）。
【００７３】
平滑誤差評価器７では、予測誤差評価器９から予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を、ゲイン行列算出器１０からゲイン行列Ｋ_ｋをそれぞれ入力し、式（３０）に従い平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ９）。予測誤差評価器９では、第２の遅延回路８から１サンプリング前の平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ−１（＋）を入力し、これと、予め設定された駆動雑音Ｑ_ｋ−１を用いて式（１８）に従い予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ１０）。ゲイン行列算出器１０では、予測誤差評価器９から入力した予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）と、予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから式（２８）に従いゲイン行列Ｋ_ｋを算出する（ステップＳＴ１１）。
【００７４】
予測器１２では、１サンプリング前の平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ−１（＋）を第１の遅延回路１１を介して入力し、式（１７）に従い予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ１２）。初期クラスター登録器１３では、予測器１２の出力する各航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を入力し、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を生成し、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとして登録し、その重心位置を式（２５）に従い初期設定する（ステップＳＴ１３）。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００７５】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、レーダ装置１の分解能が目標の大きさに比べて高く、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合においても、初期クラスター登録器１３において追尾目標の予測ベクトルをクラスター代表位置として初期定義し、類似データ探索器４において、クラスターと観測ベクトルとの距離の小さいものから追尾目標との相関を判定し、クラスター結合器５において、相関のある観測ベクトルをクラスターとして結合し、その重心を相関結果として算出する構成としているため、目標の重心位置を平滑処理に利用することが可能であり、追尾精度がよくなるという効果を奏する。
【００７６】
また、目標サイズ推定器１５において、これまでに追尾目標と相関のとれた観測ベクトルの合計画像サイズの平均値から追尾目標の全長を推定し、推定全長とレーダ装置１の観測誤差を考慮した制限距離を用いて、クラスターの結合を制限する構成としているので、クラッタ等の目標以外の不要信号が相関対象となることを防ぐことができ、更に追尾精度がよくなるという効果を奏する。
【００７７】
なお、この実施の形態２では、クラスターと観測ベクトルの非類似度を重心距離としているが、最短距離や最長距離等、一般的な階層的クラスター分析手法で用いられるあらゆる非類似度の取り方にしても同様の効果を得ることができる。また、レーダの代わりに、レーザレーダ、光学カメラ等を用いて移動体の位置を測定する場合や、これらのセンサを複数配置してネットワークで利用する場合にも適用可能である。
【００７８】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置の構成を示す図である。
【００７９】
図６において、図５と同一符号である１〜１５は、上記実施の形態２と同一または相当部分を示すのでその説明を省略する。
【００８０】
距離差判定器（距離差判定手段）１６は、距離制限器１４から入力した、クラスター代表位置からの距離の最も小さい観測ベクトルと２番目に小さい観測ベクトルを入力し、これらの距離差があらかじめ設定された制限値よりも大きい場合にのみ、距離のもっとも小さい観測ベクトルをクラスター結合器５に出力する。
【００８１】
メンバー削除器１７は、類似データ探索器４の出力する各クラスターの最終的な重心位置と距離テーブルを入力し、クラスターのメンバーと重心位置との距離を再計算し、目標サイズ推定器１５から入力した制限距離を超える観測ベクトルをクラスターのメンバーから削除する。
【００８２】
つぎに、この実施の形態３に係る目標追尾装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００８３】
最初に、この実施の形態３に係る目標追尾装置の動作原理を説明する。レーダ装置１による車両の観測、車両の運動モデル、車両の観測モデル、予測処理、誤検出や周辺反射物などからの車両以外の観測ベクトルの発生モデル、仮説の生成、相関ゲート判定処理、平滑処理は、上記実施の形態１における式（１）〜式（２２）、式（２８）〜式（３１）までの原理と同じであるので省略する。
【００８４】
次に、目標相関処理について述べる。相関ゲート判定処理において、航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトル（アンダーライン）ｚ_{ｋ , ｉ}の集合をξ_ｎとし、式（２３）で再定義する。また、航跡ｎの相関対象とすべき観測ベクトルの集合（クラスター）をＣ_ｎとし、その重心位置をｇ_ｎとする。さらに、クラスターＣと観測ベクトルξの非類似度（距離）を式（２４）で表す。
【００８５】
航跡ｎと観測ベクトルの関連性を、階層的クラスター分析によるグルーピングの手順に追尾結果を利用した方法にて調べる。相関ゲート判定処理において選択された観測ベクトルは、すでに追尾を維持している航跡の何れかからのもの、あるいは不要信号であるため、分類すべきクラスターの数は航跡数に等しい。そこで、まず、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を考え、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとする。従って、この時点でのクラスターＣ_ｎの重心位置ｇ_ｎは式（２５）で与えられる。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００８６】
各クラスターＣ_ｎと、これに対応する航跡ｎの予測存在範囲内と判定された観測ベクトルξ_ｎとの非類似度（距離）は、例えば双方の重心位置の距離の２乗として算出する。すべてのクラスターと観測ベクトルの距離の対応表を距離テーブルと呼ぶ。任意のクラスターＣと、任意の観測ベクトルξの非類似度ｄ（Ｃ,ξ）は式（２６）で与えられる。ここで、‖ａ‖はベクトルａのユークリッドノルムを表す。
【００８７】
ここで、非類似度は目標の大きさによって制限することが可能である。これまでに観測された追尾目標の画像サイズの平均値等から追尾目標のおおよその大きさ（全長）が推定できるため、この全長をＬとすると、レーダ装置１の観測誤差を考慮した式（３２）を非類似度の制限値とすることができる。すなわち、式（３３）を満たす観測ベクトルはクラスターＣのメンバーとはせずに距離テーブルから削除することによって、不要信号をクラスターのメンバーとすることを避けることができる。
【００８８】
そして、非類似度が最も小さく、かつ、式（３３）を満たすクラスターと観測ベクトルのペアを１つのクラスターとして結合し、その重心位置を更新する。但し、この観測ベクトルが他のクラスターの距離とも十分近い場合、すなわち最小の距離と２番目に近い距離との差があらかじめ設定された値より小さい場合は、どちらのクラスターである可能性も高いため、結合しない。クラスターを結合する場合、結合するクラスターと観測ベクトルの画像のサイズ（観測セル数）を、それぞれＮ_ＣＮ_ξとすると、クラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を結合した後の重心位置ｇ'_ｎは式（２７）で与えられる。ただし、初期メンバーである予測位置は重心の算出に用いない。すなわち、最初に結合された観測ベクトルをそのクラスターの真の初期メンバーとして予測位置と入れ替える。そして、距離テーブルにおいて、重心位置を更新したクラスターは、対応する観測ベクトルとの距離２乗の値を式（２６）に従い更新する。なお、クラスターと結合した観測ベクトルは、他のクラスターのメンバーにはしないため、距離テーブルから削除する。以上の処理を予測存在範囲内すべての観測ベクトルがいずれかのクラスターと結合されるまで繰り返す。そして、最終的な重心位置を各メンバーの距離を再計算し、制限距離の半分の距離を超える観測ベクトルを目標以外のものと判定して、クラスターのメンバーから削除する。
【００８９】
次に、この実施の形態３に係る目標追尾装置の動作を具体的に説明する。
【００９０】
レーダ装置１では、図２に示すように車両の距離Ｒ及び方位角Ａｚを観測し、式（１）及び式（２）に従いｘｙ座標に変換する（ステップＳＴ１）。相関ゲート判定器２では、予測器１２から航跡及び仮航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を予測器１２から初期クラスター登録期１３を介して入力し、これらと予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから、観測ベクトルの予測ベクトル（アンダーライン）ｚ_ｋ（−）とその誤差共分散行列Ｓ_ｋをそれぞれ、式（２０）及び式（２１）に従い算出し、レーダ装置１から入力した観測ベクトルのうち、予め設定されたゲートサイズパラメータｄに対して式（２２）を満たす観測ベクトルの全てを対応する航跡の予測存在領域内であると見なして選択する。これを全ての航跡に対して行う（ステップＳＴ２）。クラスター距離算出器３では、相関ゲート判定器２で選択された航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルの集合ξ_ｎのすべてに対し、初期クラスター登録器１３で生成されたクラスターＣとの非類似度を式（２６）に従い算出し、距離テーブルを作成する（ステップＳＴ３）。ここで、クラスター結合器５により結合されたクラスターがある場合は、更新された重心位置を用いて非類似度を更新する。
【００９１】
類似データ探索器４では、クラスター距離算出器３で作成した距離テーブルにおいて、非類似度が最も小さいクラスターと観測ベクトルのペアと２番目に小さいペアを探索し、所望のペアが存在しない場合は各クラスターの重心位置を平滑器６に出力し、ペアが存在する場合はペア情報と距離テーブルを距離制限器１４に出力する（ステップＳＴ４）。この距離制限器１４では、目標サイズ推定器１５で推定した制限距離ｄ_ｍａｘを入力し、類似データ探索器４から入力したペアに対し式（３３）を評価し、式（３３）を満たす場合にはこのペア情報を距離差判定器１６に出力し、満たさない場合には、類似データ探索器４に処理を戻す（ステップＳＴ５）。距離差判定器１６では、距離制限器１４において距離制限を満たした最小距離と２番目に小さい距離を有するクラスターと観測ベクトルのペアの距離差を求め、これがあらかじめ設定された値よりも大きい場合にはペア情報をクラスター結合器５に出力し、小さい場合には、類似データ探索器４に処理を戻す（ステップＳＴ６）。クラスター結合器５では、距離差判定器１６において距離制限を満たしたクラスターＣと観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}のペアを同一クラスターとして結合して、式（２７）に従いその重心位置を更新すると同時に、この観測ベクトル（アンダーライン）ξ_{ｎ , ｉ}を距離テーブルから削除する（ステップＳＴ７）。メンバー削除器１７では、類似データ探索器４から各クラスターの重心位置と距離テーブルを入力し、各クラスター毎に再度、メンバーとの重心距離を算出し、重心距離が制限距離の１／２の距離を超えるメンバーを削除する（ステップＳＴ８）。
【００９２】
平滑器６では、各航跡に対し、メンバー削除器１７の出力する各航跡と相関の認められた観測データのグループ（クラスター）の重心ｇと、予測器１２で算出した予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）と、ゲイン行列算出器１０で算出したゲイン行列Ｋ_ｋとをそれぞれ入力し、式（２９）に従い平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ９）。目標サイズ推定器１５では、これまでに追尾目標と相関のとれた観測ベクトル群（クラスター）の合計画像サイズの平均値から追尾目標のおおよその全長Ｌを推定し、レーダ装置１の観測誤差を考慮した式（３２）を非類似度の制限値として算出する（ステップＳＴ１０）。
【００９３】
平滑誤差評価器７では、予測誤差評価器９から予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を、ゲイン行列算出器１０からゲイン行列Ｋ_ｋをそれぞれ入力し、式（３０）に従い平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ（＋）を算出する（ステップＳＴ１１）。予測誤差評価器９では、第２の遅延回路８から１サンプリング前の平滑誤差共分散行列Ｐ_ｋ−１（＋）を入力し、これと、予め設定された駆動雑音Ｑ_ｋ−１を用いて式（１８）に従い予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ１２）。ゲイン行列算出器１０では、予測誤差評価器９から入力した予測誤差共分散行列Ｐ_ｋ（−）と、予め設定されたレーダ装置１の観測誤差共分散行列Ｒ_ｋとから式（２８）に従いゲイン行列Ｋ_ｋを算出する（ステップＳＴ１３）。
【００９４】
予測器１２では、１サンプリング前の平滑ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ−１（＋）を第１の遅延回路１１を介して入力し、式（１７）に従い予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を算出する（ステップＳＴ１４）。初期クラスター登録器１３では、予測器１２の出力する各航跡の予測ベクトル（ハットアンダーライン）ｘ_ｋ（−）を入力し、各航跡に対応するクラスターＣ_ｎ（ｎ番目の航跡に対応）を生成し、対応する航跡の予測位置を仮のメンバーとして登録し、その重心位置を式（２５）に従い初期設定する（ステップＳＴ１５）。ここで、式（１７）で与えられる予測ベクトルのうち、ｎ番目の航跡に対する予測ベクトルを（ハットアンダーライン）ｘ^ｎ _ｋ（−）と再定義している。
【００９５】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、レーダ装置１の分解能が目標の大きさに比べて高く、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合においても、初期クラスター登録器１３において追尾目標の予測ベクトルをクラスター代表位置として初期定義し、類似データ探索器４において、クラスターと観測ベクトルとの距離の小さいものから追尾目標との相関を判定し、クラスター結合器５において、相関のある観測ベクトルをクラスターとして結合し、その重心を相関結果として算出する構成といているため、目標の重心位置を平滑処理に利用することが可能であり、追尾精度がよくなるという効果を奏する。
【００９６】
また、目標サイズ推定器１５において、これまでに追尾目標と相関のとれた観測ベクトルの合計画像サイズの平均値から追尾目標の全長を推定し、推定全長とレーダ装置１の観測誤差を考慮した制限距離を用いて、クラスターの結合を制限する構成としており、更に、メンバー削除器１７において、最終的なクラスターの重心とメンバーの距離を再計算して、距離が目標サイズを超える観測ベクトルを削除する構成としているので、不要信号が相関対象となることを、より防ぐことができ、更に追尾制度がよくなるという効果を奏する。
【００９７】
また、距離差判定器１６において、２つのクラスターからの距離差が小さい観測ベクトルをどちらのクラスターのメンバーにもしない構成としているので、信頼性の低い観測ベクトルを相関対象として追尾精度が劣化するのを防ぐ効果を奏する。
【００９８】
なお、この実施の形態３では、クラスターと観測ベクトルの非類似度を重心距離としているが、最短距離や最長距離等、一般的な階層的クラスター分析手法で用いられるあらゆる非類似度の取り方にしても同様の効果を得ることができる。また、レーダの代わりに、レーザレーダ、光学カメラ等を用いて移動体の位置を測定する場合や、これらのセンサを複数配置してネットワークで利用する場合にも適用可能である。
【００９９】
【発明の効果】
この発明に係る目標追尾装置は、以上説明したとおり、目標が画像あるいは複数の点として観測される場合においても、不要信号の影響を受けにくく、かつ目標の重心位置を精度よく追尾することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の動作原理を説明するための図である。
【図３】 この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の目標相関処理を説明するための図である。
【図４】 この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置の目標相関処理を説明するための図である。
【図５】 この発明の実施の形態２に係る目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図６】 この発明の実施の形態３に係る目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ レーダ装置、２ 相関ゲート判定器、３ クラスター距離算出器、４ 類似データ探索器、５ クラスター結合器、６ 平滑器、７ 平滑誤差評価器、８第２の遅延回路、９ 予測誤差評価器、１０ ゲイン行列算出器、１１ 第１の遅延回路、１２ 予測器、１３ 初期クラスター登録器、１４ 距離制限器、１５ 目標サイズ推定器、１６ 距離差判定器、１７ メンバー削除器。

Claims (3)

1. 空間に放出した電波の反射信号から目標の観測ベクトルを観測するレーダ装置と、
   前記レーダ装置により観測された観測ベクトルのうち、予め設定されたレーダ装置の観測誤差共分散行列、予測誤差共分散行列、及び予測ベクトルに基づき、追尾維持中の目標である航跡の予測存在範囲内に存在する観測ベクトルを選択して出力する相関ゲート判定器と、
   前記相関ゲート判定器により出力された航跡の予測存在範囲内の観測ベクトルを入力し、観測ベクトル群であるクラスターの全てについてクラスターの重心位置と、前記クラスターに対応する航跡と相関のある観測ベクトルとの距離を算出し、クラスターと観測ベクトルの距離の関係を示す距離テーブルを作成するとともに、結合されたクラスターがある場合は、再計算された重心位置を用いて前記距離テーブルを更新するクラスター距離算出器と、
   前記クラスター距離算出器により作成された距離テーブルを入力し、距離の最も小さい観測ベクトルを探索し、該当する観測ベクトルがある場合には探索した観測ベクトルと距離テーブルを出力し、該当する観測ベクトルがない場合にはクラスターの重心位置を出力する類似データ探索器と、
   前記類似データ探索器により探索された、クラスターの重心位置からの距離の最も小さい観測ベクトルを、これに対応するクラスターのメンバーとして登録すると同時に距離テーブルから削除し、この新メンバーが追加されたクラスターの重心位置を、新メンバーと既存のメンバーの位置及び画像サイズから再計算するクラスター結合器と、
   前記類似データ探索器から追尾目標と相関の認められたクラスターの重心位置を入力し、前記予測ベクトル及びゲイン行列を用いて、航跡の平滑ベクトルを算出する平滑器と、
   前記平滑器により算出された航跡の平滑ベクトルを１サンプリング時間だけ遅延する第１の遅延回路と、
   前記ゲイン行列及び前記予測誤差共分散行列を用いて平滑誤差共分散行列を算出する平滑誤差評価器と、
   前記平滑誤差評価器により算出された平滑誤差共分散行列を１サンプリング時間だけ遅延する第２の遅延回路と、
   前記第２の遅延回路により遅延された平滑誤差共分散行列を入力し、現時刻より１サンプリング後の前記予測誤差共分散行列を算出する予測誤差評価器と、
   前記予測誤差評価器により算出された予測誤差共分散行列、及び前記予め設定されたレーダ装置の観測誤差共分散行列から前記ゲイン行列を算出するゲイン行列算出器と、
   前記第１の遅延回路により遅延された平滑ベクトルを入力し、これと予め設定された目標の運動モデルを用いて現時刻より１サンプリング後の目標の前記予測ベクトルを算出する予測器と、
   前記予測器により算出された航跡毎の予測ベクトルを、初期クラスターの重心位置として登録する初期クラスター登録器と
   を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
2. これまでに追尾目標と相関のとれた観測ベクトルの合計画像サイズの平均値から追尾目標の全長を推定し、クラスターの結合を制限するための、推定した全長及びレーダ装置の観測誤差を考慮して制限距離を算出する目標サイズ推定器と、
   前記類似データ探索器により探索された、クラスターの重心位置からの距離の最も小さい観測ベクトル及び距離テーブル、並びに前記目標サイズ推定器により算出された制限距離に基づき、観測ベクトルの距離が制限距離を超えない場合には前記クラスター結合器にこの観測ベクトルを出力し、制限距離を超える場合には前記類似データ探索器に処理を戻す距離制限器と
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
3. 前記類似データ探索器から各クラスターの重心位置と距離テーブルを入力し、クラスターのメンバーと重心位置との距離を再計算し、この距離が前記目標サイ ズ推定器により算出された制限距離を超える観測ベクトルをクラスターのメンバーから削除するメンバー削除器と、
   前記距離制限器において制限距離を満たした最小距離と２番目に小さい距離を有するクラスターと観測ベクトルのペアの距離差を求め、２つのクラスターからの距離差が小さい観測ベクトルをどちらのクラスターのメンバーにもしないように、これらの距離差が予め設定された値よりも大きい場合にはペア情報を前記クラスター結合器に出力し、予め設定された値よりも小さい場合には前記類似データ探索器に処理を戻す距離差判定器とをさらに備え、
   前記距離制限器は、前記類似データ探索器から入力したペアが制限距離を満たす場合には、このペア情報を、前記クラスター結合器の代りに、前記距離差判定器に出力し、
   前記クラスター結合器は、前記距離差判定器において距離制限を満たしたクラスターと観測ベクトルのペアを同一クラスターとして結合して、クラスターの重心位置を更新すると同時に、この観測ベクトルを距離テーブルから削除し、
   前記平滑器は、前記メンバー削除器から出力された各航跡と相関の認められた観測データのクラスターの重心位置、前記予測器により算出された予測ベクトル、及び前記ゲイン行列算出器により算出されたゲイン行列に基づき、平滑ベクトルを算出する
   ことを特徴とする請求項２記載の目標追尾装置。

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