JP5057858B2 - 目標追尾装置、目標追尾方法、目標追尾プログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば、センサ等の検出装置により得られた検出情報に基づき目標を追尾する目標追尾技術に関する。

高分解能センサにより目標を観測する。目標が大型目標の場合は、高分解能センサは同一目標から複数の検出位置を検出（観測）する。高分解能センサで目標追尾を行う場合、目標追尾を行う追尾フィルタは、複数の検出位置の重心位置を使用して、目標追尾結果である航跡を生成する。
特開２００４−２５１６６０号公報

高分解能センサと目標との位置関係によっては、検出位置の欠落が生じる。このことから、検出位置の重心位置の精度が劣化するといった課題がある。
また、精度が劣化した検出位置の重心位置を追尾フィルタに入力すると、目標追尾結果である航跡の精度が劣化するという課題がある。

本発明は、例えば、同一目標から複数の検出位置を得るセンサシステム（目標追尾システム）において、検出位置の重心位置精度劣化を低減することを目的とする。
また、本発明は、センサシステムで使用する追尾フィルタが出力する目標航跡の高精度化を目的とする。

本発明に係る目標追尾装置は、例えば、目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置であり、
検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得部と、
観測精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得部が取得した検出情報に基づき、処理装置により目標の追尾を行う追尾処理部と、
上記検出情報取得部が取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を処理装置により算出するクラスタリング算出部と、
上記クラスタリング算出部が算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを処理装置により算出するサイズ算出部と、
上記サイズ算出部が算出したプロット集合サイズの大きさに基づき、上記追尾処理部が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度を処理装置により制御するパラメータ制御部と
を備えることを特徴とする。

本発明に係る目標追尾装置は、プロット集合サイズの大きさに基づき、観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度を制御する。したがって、本発明に係る目標追尾装置によれば、目標の追尾を高精度に行うことができる。

実施の形態１．
この実施の形態では、プロット集合サイズの大きさに基づき、観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度を制御する目標追尾装置１００について説明する。

まず、この実施の形態及び以下の実施の形態における目標追尾装置１００の外観について説明する。図１は、目標追尾装置１００を備える目標追尾システムの外観の一例を示す図である。

図１に示すように、目標追尾システムは、例えば、目標追尾装置１００と複数のセンサ９０５とを備える。また、目標追尾装置１００は、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、サーバ９０４を備える。
目標追尾装置１００は、各センサ９０５から目標である航空機９０６を検出して得た検出情報を取得する。そして、目標追尾装置１００は、取得した検出情報に基づき、航空機９０６を追尾する。

次に、この実施の形態及び以下の実施の形態における目標追尾装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、目標追尾装置１００ハードウェア構成の一例を示す図である。
図２に示すように、目標追尾装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。

ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０は、不揮発性メモリの一例である。ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３とＲＡＭ９１４とは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５とキーボード９０２とは、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５は、出力装置の一例である。さらに、通信ボード９１５は、通信装置の一例である。ＬＣＤ９０１は、表示装置の一例である。

磁気ディスク装置９２０又はＲＯＭ９１３などには、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。

上記プログラム群には、以下の説明において「検出情報取得部１０２」、「クラスタリング算出部１０４」、「プロット集合重心算出部１０６」、「追尾処理部１０８」、「サイズ算出部１１０」、「パラメータ制御部１１２」、「表示処理部１１４」、「軌跡情報記憶部１１６」、「ゲート制御部１１８」、「相違予想情報記憶部１２０」、「エリア判定処理部１２２」、「相違判定部１２４」、「相違制御処理部１２６」、「プロット監視部１２８」、「メモリートラック制御部１３０」、「形状記憶部１３２」、「形状相違点補完部１３４」等として説明する機能を実行するプログラムやその他のプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群には、以下の説明において、「検出情報」、「制御情報」等として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶される。「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、以下の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。

また、以下の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。また、「〜処理」として説明するものは「〜ステップ」であっても構わない。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ＲＯＭ９１３等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータ等を機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータ等に実行させるものである。

次に、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図３は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
目標追尾装置１００は、ネットワークを介して検出装置２００と接続される。目標追尾装置１００は、複数の検出装置２００と接続されても構わないが、ここでは簡単のため１つの検出装置２００のみを図示している。
目標追尾装置１００は、目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置２００から取得して目標の追尾を行う。
目標追尾装置１００は、検出情報取得部１０２、クラスタリング算出部１０４（プロットクラスタリング処理部）、プロット集合重心算出部１０６、追尾処理部１０８（追尾フィルタ処理部）、サイズ算出部１１０（プロット集合サイズ監視部）、パラメータ制御部１１２（フィルタパラメータ制御部）、表示処理部１１４を備える。

検出装置２００は、例えば、レーダ、ＩＲ（ＩｎｆｒａＲｅｄ）、ＥＷ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｗａｒｆａｒｅ）、ＥＯ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｏｐｔｉｃ）、ＥＳＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｍｅａｓｕｒｅｓ）等のセンサである。
検出装置２００は、高分解能に目標を検出することを想定する。つまり、検出装置２００は、高分解能センサである。
検出装置２００は、１台であっても、複数台存在してもよい。検出装置２００は、複数の種類の異なるセンサも含でいてもよい。

検出情報取得部１０２は、検出装置２００から目標の位置（検出位置）を示す検出情報を取得して記憶装置に記憶する。検出情報取得部１０２が取得した検出情報には、同一目標から得た検出位置だけでなく、他の目標から得た検出位置や誤警報を含む。
検出情報取得部１０２は、取得した検出情報を、クラスタリング算出部１０４へ入力する。

検出位置は、検出装置２００が検出した１つの検出情報が示す位置である場合と、検出装置２００が検出した複数の検出情報が示す連続した位置の重心である場合とのいずれであってもよい。
図４は、検出装置２００が検出した１つの検出情報が示す位置と、複数の検出情報が示す連続した位置の重心の概念図である。図４は、例えば、高分解能センサにより大型目標を観測した場合に、同一目標から複数の検出位置を得た場合の２次元空間における概念図である。
各セルの内、色がついているそれぞれのセルが検出装置２００が検出した１つの検出情報が示す検出位置である。
大型目標から連続した（隣接した）検出位置の集合Ａ、Ｂ、Ｃが得られる。集合Ａ、Ｂ、Ｃにおける重心が重心Ａ、Ｂ、Ｃである。つまり、重心Ａ、Ｂ、Ｃが、検出装置２００により検出された連続した位置の重心である。
なお、図４における２次元空間の横軸、縦軸は、各種座標系における横軸及び縦軸でよい。

クラスタリング算出部１０４は、検出情報取得部１０２が取得した検出情報が示す目標の検出位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を処理装置により算出する。
クラスタリング算出部１０４は、例えば、連続したプロットを処理装置により統合する。
次に、クラスタリング算出部１０４は、統合したプロット集合の重心を処理装置により算出する。
そして、クラスタリング算出部１０４は、算出した１個あるいは複数個の重心と、追尾処理部１０８が生成した航跡情報とを用いて、目標とみこまれる検出位置の集合を処理装置により算出する。
この目標とみこまれる検出位置の集合がクラスタリングした検出位置であり、これをプロット集合と呼ぶ。

図５は、クラスタリングした検出位置の概念図を示す図である。
検出情報取得部１０２が取得した各検出情報は、検出位置として色がついている各セルを示すものとする。
クラスタリング算出部１０４は、検出情報が示す連続した検出位置を統合し、各連続した検出位置の重心を算出する。すると、図５に示す３箇所の重心が算出される。クラスタリング算出部１０４は、算出した３箇所の重心と、過去に追尾して生成した航跡情報とに基づき、破線で示した位置の集合をプロット集合として算出する。つまり、クラスタリング算出部１０４は、図５の破線で示した位置の集合が１つの目標であると算出する。

クラスタリング算出部１０４は、プロット集合と、検出情報取得部１０２が取得した検出情報とをプロット集合重心算出部１０６へ入力する。また、クラスタリング算出部１０４は、後述するサイズ算出部１１０が算出したプロット集合サイズをプロット集合重心算出部１０６へ入力する。
さらに、クラスタリング算出部１０４は、プロット集合と、検出情報取得部１０２が取得した検出情報とをサイズ算出部１１０へ入力する。

プロット集合重心算出部１０６は、クラスタリング算出部１０４が入力したクラスタリングした検出位置の集合の重心を算出する。
図６は、クラスタリングした検出位置の重心の概念図である。図６に示すように、プロット集合重心算出部１０６は、破線で示すクラスタリングした検出位置の重心を算出する。

プロット集合重心算出部１０６は、算出したクラスタリングした検出位置の重心と、検出情報取得部１０２が取得した検出情報とを追尾処理部１０８へ入力する。
また、プロット集合重心算出部１０６は、後述するサイズ算出部１１０が算出したプロット集合サイズを追尾処理部１０８へ入力する。

追尾処理部１０８は、プロット集合重心算出部１０６が算出したクラスタリングした検出位置の重心と、検出情報取得部１０２が取得した検出情報とを追尾フィルタの観測値として入力して、処理装置により航跡情報を生成する。
そして、追尾処理部１０８は、生成した航跡情報を表示処理部１１４へ入力する。また、追尾処理部１０８は、クラスタリングした検出位置と、検出情報取得部１０２が取得した検出情報と、プロット集合サイズとを、表示処理部１１４へ入力する。

追尾処理部１０８は、例えば、制御工学における、カルマンフィルタや、α―βフィルタ、α―β−γフィルタ、Ｈ無限大フィルタ等を追尾フィルタとして適用して、目標の運動モデルおよび観測モデルを設定して、目標航跡を生成する。
航跡情報は、例えば、時刻、航跡位置、航跡速度（速度）、航跡加速度（速度変化率）、航跡を生成するのに使用した観測値、目標航跡番号、使用センサ種類、メモリートラック情報、航跡に対する観測値の確からしさ、検出位置の管理番号、クラスタリングした検出位置の管理番号、プロット集合サイズ等を含む情報である。
メモリートラック情報は、追尾フィルタにおいて、目標と相関せずに、前時刻の航跡をそのまま現時刻まで、追尾フィルタで定義する運動モデルにより、外挿したか否かの情報である。

追尾フィルタで設定する観測モデルには、目標の観測のあいまいさを表す観測精度パラメータを設定する。
観測精度パラメータは、例えば、極座標の距離、角度の精度、あるいは直交座標のＸ，Ｙ，Ｚ座標等の精度を示す。
また、観測精度パラメータは、目標位置である距離、角度の精度の他に、目標の速度相当である距離、角度変化率、直交座標のＸ，Ｙ，Ｚの速度、想定される各種座標の速度等が設定できる観測モデルである場合は、それらの精度を設定してもよい。同様に、また、目標位置を３次及び４次微分した、加速度、加加速度、あるいは、目標位置をＮ次微分した諸元の精度を設定してもよい。
また、センサのＳ／Ｎ比等が観測可能であり、追尾フィルタに入力可能であるならば、Ｓ／Ｎ比等の精度を設定してよい。
なお、観測精度パラメータが示すこれら精度は、どのような座標系で設定してもよい。

ここで、観測精度パラメータは、観測値の精度と一致することが望ましい。
観測精度パラメータと観測値の精度が一致するということは、追尾フィルタに入力される観測値と、追尾フィルタで設定する観測モデルとが一致することである。したがって、観測精度パラメータが、観測値の精度に近い程、追尾フィルタでは、当該観測値を実際の目標の真値に近いものとして、観測値の航跡への寄与が大きくなるような、観測値と航跡の相関及び観測値のフィルタリング処理を行う。逆に、観測精度パラメータが、観測値の精度とかけ離れている程、追尾フィルタでは、当該観測値を、目標の真値と異なるものとして、観測値の航跡への寄与が小さくなるような、観測値と航跡の相関及び観測値のフィルタリング処理を行う。

追尾フィルタで設定する運動モデルには、目標の運動のあいまいさを表す駆動雑音パラメータを設定する。駆動雑音パラメータは制御工学では、システム雑音パラメータと呼ばれることもある。
駆動雑音パラメータが０ということは、目標の実際の運動と、追尾フィルタに設定している運動モデルが一致することである。

追尾フィルタでは、観測値と、追尾フィルタで内部計算している予測値との重み付けにより、航跡を算出している。
駆動雑音パラメータが大きいほど、追尾フィルタで設定している運動モデルのあいまいさが大きい。そのため、予測値に比べ、観測値への航跡寄与が大きくなるような重み付けを行い、航跡を算出する。
一方、駆動雑音パラメータが小さいほど、追尾フィルタで設定している運動モデルのあいまいさが小さい。そのため、観測値に比べ、予測値への航跡寄与が大きくなるような重み付けを行い、航跡を算出する。

つまり、観測精度パラメータと駆動雑音パラメータとを適切に設定することで、目標の追尾精度が向上する。そこで、後述するサイズ算出部１１０とパラメータ制御部１１２とは、適切な観測精度パラメータと駆動雑音パラメータとを設定する。

サイズ算出部１１０は、クラスタリング算出部１０４が入力した検出情報とプロット集合とを用いて、プロット集合サイズを算出する。
サイズ算出部１１０は、算出したプロット集合サイズをパラメータ制御部１１２へ入力する。

プロット集合サイズの概念図を、図７から図１０までに示す。
図７は、クラスタリングした検出位置を、矩形で近似した場合のクラスタリングした検出位置の領域を示す。つまり、図７は、クラスタリングした検出位置を、矩形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図である。矩形で近似するとは、例えば、全ての検出位置を包含する最小の矩形を求めることである。
図８は、楕円体で近似した場合のクラスタリングした検出位置の領域を示す。つまり、図８は、クラスタリングした検出位置を、楕円体で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図である。楕円体で近似するとは、例えば、全ての検出位置を包含する最小の楕円体を求めることである。
図９は、検出セルの端点からなる多角形で近似した場合のクラスタリングした検出位置の領域を示す。つまり、図９は、クラスタリングした検出位置を、検出セルの端点からなる多角形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図である。検出セルの端点からなる多角形で近似するとは、例えば、検出位置の端点を結んでできる多角形を求めることである。
図１０は、目標形状を多角形で近似した場合のクラスタリングした検出位置の領域を示す。つまり、図１０は、目標形状を多角形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図である。目標形状を多角形で近似するとは、例えば、目標形状の概略がある程度既知である場合等に、全ての検出位置を包含する最小の目標形状の相似形を求めることである。
図７から図１０までに示したように、プロット集合サイズを求めるときの領域は、いろいろな形状が考えられ、どのような形状でも構わない。また、プロット集合サイズを求めるときの領域は、Ｎ次元空間でも良い。Ｎは任意の自然数である。

サイズ算出部１１０は、図７から図１０までに示した領域やその他考えうる領域形状に基づき、プロット集合サイズを算出する。
プロット集合サイズとは、例えば、検出セルの面積と、プロット集合サイズを求めるときの領域の端点の最小値及び最大値等である。

図１１は、プロット集合サイズの算出方法の一例を示す概念図である。
図１１では、一例として図７に示したクラスタリングした検出位置を矩形で近似した場合のプロット集合サイズの算出方法を示す。
図１１において、例えば、横軸をＸ、縦軸をＹとする。ここで、Ｘ、Ｙは互いに入れ替えてもよい。また、Ｘをレンジ、Ｙをクロスレンジとしてもよい。さらに、Ｘを距離、Ｙを方位とする等、各種基準としてもよい。
矩形領域の横軸、縦軸の端点をそれぞれ、Ｘ_ｍａｘ、Ｙ_ｍａｘ、Ｘ_ｍｉｎ、Ｙ_ｍｉｎと表す。

例えば、プロット集合サイズを、式１又は式２のように算出する。式１又は式２のいずれかを使用するのは、事前に決めておく。

Ω（ｋ） ＝ ｍａｘ［ Ｘ_ｍａｘ−Ｘ_ｍｉｎ， Ｙ_ｍａｘ−Ｙ_ｍｉｎ ］（式１）

式１の左辺におけるΩ（ｋ）は、時刻ｋのときのプロット集合サイズである。
式１の右辺は、領域の縦軸と横軸の長さの内、大きいものを選択すること意味する。

Ω（ｋ） ＝ （Ｘ_ｍａｘ−Ｘ_ｍｉｎ）×（Ｙ_ｍａｘ−Ｙ_ｍｉｎ）（式２）

式２の左辺におけるΩ（ｋ）は、時刻ｋのときのプロット集合サイズである。
式２の右辺は、領域の縦軸と横軸の長さを乗算したものであり、面積を意味する。

ここで、式１と式２とは、２次元で考えているが、３次元でも、Ｎ次元でも良い。Ｎは任意の自然数である。
なお、式２を３次元で考えた場合は、容積を意味する。

パラメータ制御部１１２は、サイズ算出部１１０が入力したプロット集合サイズに基づき、追尾処理部１０８が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度を処理装置により制御する。
パラメータ制御部１１２は、例えば、式３と式４とに基づき観測精度パラメータが示す観測精度を制御する。

｜Ω（ｋ）−Ω_ｇ｜＞Ω_ｔｈ（式３）

｜Ω（ｋ）−Ω_ｇ｜≦Ω_ｔｈ（式４）

式３と式４とにおけるΩ_ｇは、過去Ｎ時刻分のプロット集合サイズの平均である。また、Ω_ｔｈは、プロット集合サイズの閾値（第３の閾値）である。
なお、Ω_ｇの算出において、現時刻ｋを含めたＮ時刻分のプロット集合サイズの平均をとっても、現時刻ｋを含めない、Ｎ時刻分のプロット集合サイズの平均をとってもかまわない。Ω_ｇの算出方法は、事前に決めておく。
また、Ω_ｔｈは、式１で、現時刻のプロット集合サイズを計算した場合と、式２で、現時刻のプロット集合サイズを計算した場合とで、値が異なるようにしておく。

式３が成り立つ場合には、パラメータ制御部１１２は、観測精度を低くした観測精度パラメータを追尾処理部１０８へ入力する。観測精度を低くするとは、観測精度パラメータを大きくすることである。
一方、式４が成り立つ場合には、パラメータ制御部１１２は、観測精度を高くした観測精度パラメータを追尾処理部１０８へ入力する。観測精度を高くするとは、観測精度パラメータを小さくすることである。
観測パラメータを大きくする（小さくする）とは、通常時に使用される所定の観測パラメータよりも大きくする（小さくする）との意味である。
また、パラメータ制御部１１２は、プロット集合サイズにより必要に応じて、駆動雑音パラメータの値を変えて追尾処理部１０８へ入力する。

パラメータ制御部１１２がこのような制御を行うのは、プロット集合サイズが著しく過去の値と異なるのは、観測値に問題があることが考えられるためである。つまり、パラメータ制御部１１２は、プロット集合サイズが著しく過去の値と異なる場合には、観測値に問題があるとして、過去の観測値に基づく予測値が航跡に与える影響を強くする。

表示処理部１１４は、追尾処理部１０８が入力した航跡情報と、クラスタリングした検出位置と、検出位置とを、オペレータが見やすいように加工して表示装置に表示する。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、プロット集合サイズを求め、現時刻のプロット集合サイズと過去Ｎ時刻分のプロット集合サイズの差の絶対値がある事前に決めたプロット集合サイズの閾値よりも大きい場合、追尾フィルタに与える観測精度パラメータを大きく設定する。これにより、追尾フィルタは、現時刻の検出位置よりも過去の追尾結果を重視する制御をして、航跡を生成する。
したがって、航跡精度の劣化が低減される。さらに、クラスタリングした検出位置の重心を精度良く算出することができる。

実施の形態２．
この実施の形態では、目標の追尾に使用する検出情報の絞込みを行うゲートを制御する目標追尾装置１００について説明する。

まず、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図１２は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能に加え、さらに、軌跡情報記憶部１１６（航跡情報データベース）、ゲート制御部１１８を備える。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００のその他の機能は、概ね実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能と同様である。そこで、ここでは、実施の形態１に係る目標追尾装置１００と異なる部分のみ説明する。

軌跡情報記憶部１１６は、追尾処理部１０８が目標を追尾して生成した、目標追尾の結果を示す航跡情報を記憶装置に記憶する。

ゲート制御部１１８は、軌跡情報記憶部１１６が記憶した過去所定の期間（過去数時刻分）の航跡情報を取得する。
次に、ゲート制御部１１８は、取得した航跡情報に含まれているメモリートラック情報からメモリートラックした回数を取得する。
また、ゲート制御部１１８は、航跡情報に含まれているプロット集合サイズを取得する。さらに、ゲート制御部１１８は、取得したプロット集合サイズから過去所定の期間のプロット集合サイズの変化を示す時系列変化情報を算出する。なお、航跡情報にプロット集合サイズの時系列変化情報が含まれている場合には、時系列変化情報を航跡情報から取得するとしてもよい。
そして、ゲート制御部１１８は、メモリートラック回数とプロット集合サイズの時系列変化情報とに基づき、追尾フィルタにおけるゲートを制限する。具体的には、ゲート制御部１１８は、メモリートラックした回数が所定の回数以上である場合、又は、プロット集合サイズが所定以上に大きくなっている場合、追尾処理部１０８が追尾に使用する検出情報を絞り込みするためのゲートを広げないように処理装置により制限する。
プロット集合サイズが所定以上に大きくなっているとは、プロット集合サイズが所定のサイズ以上に大きくなっていること、及び所定の割合以上に早く大きくなっていることのいずれであってもよい。
また、ゲート制御部１１８は、メモリートラック回数とプロット集合サイズの変化率とのいずれかのみに基づき、ゲートを制限するとしてもよい。

図１３は、追尾フィルタにおけるゲートの概念図である。
ゲートは、航跡の予測値と検出情報（観測値）との対応関係から、追尾に使用する検出情報の候補を絞り込む。ゲートは、例えば、図１３に示すように予測値を中心とした楕円で形成され、楕円の範囲に含まれる位置を示す検出情報を追尾に使用する。ゲートの形状は楕円に限らず、円でも矩形でも扇形でもどのような形状でもよい。
ゲートは、航跡や観測値の誤差共分散行列により、大きさが変化する可変ゲートでもよいし、大きさが固定の固定ゲートでもよい。

メモリートラック回数とプロット集合サイズとによりゲート制御することとしたのは、以下の理由による。
例えば、隣接する他のエリアに存在する別目標からの観測値が目標のゲートに入った場合、クラスタリングした検出位置の重心がずれる。その結果、メモリートラックが発生する。つまり、メモリートラックが多く発生している場合、別目標からの観測値が何度も目標のゲートに入った可能性がある。
また、ゲートが可変ゲートであると仮定すると、メモリートラックが発生することにより、ゲートが大きくなる可能性がある。その結果、別目標から得られた検出情報と相関がとれてしまい、結果としてクラスタリングした検出位置の重心がずれる。
さらに、プロット集合サイズが大きくなるということは、隣接する他のエリアに存在する別目標からの観測値が目標のゲートに入った可能性がある。
そこで、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、メモリートラック回数と、プロット集合サイズの変化率とに基づきゲートを制限することで、別目標から得た検出情報との誤相関を防ぐ。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、ゲートを制限することで、別目標から得た検出情報との誤相関を防ぐため、クラスタリングした検出位置の重心を精度良く算出することができる。

実施の形態３．
この実施の形態では、検出装置２００による検出のずれや欠落の発生する可能性に基づき、観測精度パラメータを制御する目標追尾装置１００について説明する。

まず、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図１４は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能に加え、さらに、相違予想情報記憶部１２０（エリア情報データベース）、エリア判定処理部１２２を備える。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００のその他の機能は、概ね実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能と同様である。そこで、ここでは、実施の形態１に係る目標追尾装置１００と異なる部分のみ説明する。

相違予想情報記憶部１２０は、検出装置２００により得られるべき検出情報と、実際に検出装置２００により得られると予想される検出情報との相違を予想相違情報として、所定のエリア毎に記憶装置に記憶する。
つまり、相違予想情報記憶部１２０は、クラスタリングした検出位置がずれるエリアや、欠落するエリアについての情報を記憶する。相違予想情報記憶部１２０は、所定のエリア毎に、高分解能センサで目標を観測した場合に、検出位置がどの程度ずれるかを示す検出位置相違情報と、検出位置がどの程度欠落するかを示す検出位置欠落情報とを予想相違情報として記憶する。すなわち、予想相違情報は、検出位置相違情報及び検出位置欠落情報と、位置情報とを備える。

エリア判定処理部１２２は、相違判定部１２４、相違制御処理部１２６を備える。

相違判定部１２４は、追尾処理部１０８から航跡情報を取得する。
相違判定部１２４は、航跡情報を用いて、追尾している目標が現在どのエリアに存在するかを識別する。つまり、相違判定部１２４は、検出情報取得部１０２が取得した直近の検出情報が示す位置がどのエリアであるかを識別する。
相違判定部１２４は、相違予想情報記憶部１２０が記憶した予想相違情報から、識別した位置（目標が現在いる位置）を含むエリアの予想相違情報を取得する。
相違判定部１２４は、取得したエリアにおいて相違が存在するか否かを処理装置により判定する。

相違制御処理部１２６は、相違が存在すると相違判定部１２４が判定した場合、観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度が低くなるようにパラメータ制御部１１２へ処理装置により制御情報を入力して指示をする。
一方、相違制御処理部１２６は、相違が存在しないと相違判定部１２４が判定した場合、観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す観測精度が高くなるようにパラメータ制御部１１２へ処理装置により制御情報を入力して指示をする。

ここで、実施の形態１で説明したプロット集合サイズに基づく観測精度パラメータの大小の設定を優先するか、この実施の形態で説明した追尾目標の航跡が欠落するエリアに存在するか否かによる判定を用いた観測精度パラメータ大小の設定を優先するかは、事前に決めておく。両者を考慮して観測精度パラメータを設定するとしてもよい。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、クラスタリングした検出位置が欠落することが予想されるエリアを事前登録しておき、追尾フィルタにおける観測精度パラメータを大きく設定する。
したがって、この実施の形態に係る目標追尾装置１００によれば、クラスタリングした検出位置の重心の精度劣化を低減することが可能である。

実施の形態４．
この実施の形態では、所定の場合にメモリートラックを発生させる目標追尾装置１００について説明する。

まず、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図１５は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能に加え、さらに、プロット監視部１２８、メモリートラック制御部１３０を備える。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００のその他の機能は、概ね実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能と同様である。そこで、ここでは、実施の形態１に係る目標追尾装置１００と異なる部分のみ説明する。

プロット監視部１２８は、サイズ算出部１１０からプロット集合サイズとプロット数とを取得する。
プロット数は、クラスタリング算出部１０４が算出したプロット集合に含まれるプロットの数である。プロット監視部１２８は、プロット数をクラスタリング算出部１０４からサイズ算出部１１０を介して取得する。
次に、プロット監視部１２８は、プロット集合サイズに基づき、目標のプロット集合サイズがある事前に決めた閾値よりも大きいか否かを判定する。
また、プロット監視部１２８は、プロット数に基づき、プロット数がある事前に決めた閾値よりも大きい否かを判定する。
そして、プロット監視部１２８は、判定した結果を、メモリートラック制御部１３０へ入力する。

メモリートラック制御部１３０は、プロット監視部１２８判定した結果に基づき、プロット集合サイズが所定の値（第１の閾値）よりも大きい場合、又は、プロット集合に含まれるプロット数が所定の値（第２の閾値）よりも多い場合、メモリートラックを発生させるように追尾処理部１０８へ制御情報を処理装置により送信する。
つまり、メモリートラック制御部１３０は、上記の場合には、検出情報が不当なものであるとして、現時刻の観測値である検出情報に基づかずに目標の追尾を行うように追尾処理部１０８を制御する。このように制御することで、強制的に、航跡が所定の範囲を出ないようにする。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、プロット集合サイズやプロット数が極端に大きくなるような場合、航跡が所定の範囲を出ないように、追尾目標を強制的にメモリートラックさせる。つまり、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、例えば、天候および建物の遮蔽情報、目標との隣接状況、地面、海面、雲等の影響により、誤警報（誤検出）が多く出るような場合、検出が不当であるとして、航跡が所定の範囲を出ないように、追尾目標を強制的にメモリートラックさせる。
したがって、この実施の形態に係る目標追尾装置１００によれば、クラスタリングした検出位置の重心の精度劣化の低減が可能である。

実施の形態５．
実施の形態４では、所定の場合にメモリートラックを発生させることにより、航跡が所定の範囲を出ないように制御した。この実施の形態では、上記所定の場合に、観測精度パラメータを制御することで、航跡が所定の範囲を出ないようにする。

まず、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図１６は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、実施の形態４に係る目標追尾装置１００と同様の概ね構成である。そこで、ここでは、実施の形態４に係る目標追尾装置１００と異なる部分のみ説明する。

メモリートラック制御部１３０は、プロット監視部１２８判定した結果に基づき、プロット集合サイズが所定の値（第１の閾値）よりも大きい場合、又は、プロット集合に含まれるプロット数が所定の値（第２の閾値）よりも多い場合、観測精度パラメータが示す観測精度を低く設定するように制御する制御情報を処理装置によりパラメータ制御部１１２へ送信する。
つまり、メモリートラック制御部１３０は、上記の場合には、検出情報が不当なものであるとして、観測精度パラメータを大きく設定させる。このように制御することで、強制的に、航跡が所定の範囲を出ないようにする。

パラメータ制御部１１２は、メモリートラック制御部１３０が送信した制御情報に基づき、観測精度パラメータを大きくしたものを追尾処理部１０８へ入力する。
パラメータ制御部１１２は、併せて、航跡が所定の範囲を出ないようにメモリートラックさせる制御情報を追尾処理部１０８へ入力するとしてもよい。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、プロット集合サイズやプロット数が極端に大きくなるような場合、航跡が所定の範囲を出ないように、観測精度パラメータを大きく設定する。つまり、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、例えば、天候および建物の遮蔽情報、目標との隣接状況、地面、海面、雲等の影響により、誤警報（誤検出）が多く出るような場合、検出が不当であるとして、航跡が所定の範囲を出ないように、観測精度パラメータを大きく設定する。すなわち、追尾目標を強制的にメモリートラックさせるのとほぼ等価な効果を、観測精度パラメータを大きく設定することにより得る。
したがって、この実施の形態に係る目標追尾装置１００によれば、クラスタリングした検出位置の重心の精度劣化を低減することができる。

実施の形態６．
この実施の形態では、検出装置２００により得られた検出情報に欠落等がある場合、データの補完を行う目標追尾装置１００について説明する。

まず、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能について説明する。図１７は、この実施の形態に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図である。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能に加え、さらに、軌跡情報記憶部１１６、形状記憶部１３２（プロット集合情報データベース）、形状相違点補完部１３４（欠落位置算出部）を備える。
この実施の形態に係る目標追尾装置１００のその他の機能は、概ね実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能と同様である。そこで、ここでは、軌跡情報記憶部１１６、形状記憶部１３２、形状相違点補完部１３４に関連する部分のみ説明する。

軌跡情報記憶部１１６は、実施の形態２と同様であり、追尾処理部１０８が目標を追尾して生成した、目標追尾の結果を示す航跡情報を記憶装置に記憶する。

形状記憶部１３２は、プロット集合重心算出部１０６から、クラスタリングした検出位置と、クラスタリングした検出位置の重心を取得して記憶装置にする。現時刻のクラスタリングした検出位置の重心は、更新前の（１時刻前の）クラスタリングした検出位置の重心としてもよい。
また、形状記憶部１３２は、サイズ算出部１１０から、プロット集合サイズを取得して記憶装置に記憶する。
そして、形状記憶部１３２は、クラスタリングした検出位置とクラスタリングした検出位置の重心とプロット集合サイズとに基づき、目標形状を算出して記憶装置に記憶する。

形状相違点補完部１３４は、クラスタリングした検出位置とクラスタリングした検出位置の重心とプロット集合サイズとを含む過去から現在までのプロット集合情報を形状記憶部１３２から取得する。
また、形状相違点補完部１３４は、過去から現在までの目標形状を形状記憶部１３２から取得する。
また、形状相違点補完部１３４は、過去から現在までの航跡情報を取得する。

形状相違点補完部１３４は、過去のプロット集合情報に含まれる目標形状とプロット集合サイズと、現在のプロット集合情報に含まれる目標形状とプロット集合サイズとをマッチングする。
また、形状相違点補完部１３４は、過去の航跡情報から得られる航跡と、現在の航跡情報から得られる航跡をマッチングする。
そして、形状相違点補完部１３４は、現在の航跡情報を生成するために使用した検出情報が示す検出位置の欠落位置を算出する。
つまり、形状相違点補完部１３４は、過去所定の期間の目標の形状と、最新の目標の形状とを比較して相違点を求めることにより、最新の目標の形状を算出するのに使用した検出情報に欠落した欠落位置を処理装置により算出し、欠落位置を補完する欠落情報を生成する。

形状相違点補完部１３４は、算出の結果、欠落位置が多い場合、欠落情報をクラスタリング算出部１０４へ入力するとともに、再度、検出位置のクラスタリングをして、プロット集合を算出させる制御情報を入力する。
クラスタリング算出部１０４は、検出情報取得部１０２が取得した検出情報と、形状相違点補完部１３４が入力した欠落情報とに基づき、改めてプロット集合を算出する。
クラスタリング算出部１０４は、改めて算出した欠落情報を考慮したプロット集合をプロット集合重心算出部１０６へ入力する。

形状相違点補完部１３４は、欠落情報をプロット集合重心算出部１０６へ入力する。
プロット集合重心算出部１０６は、形状相違点補完部１３４が入力した欠落情報と、クラスタリング算出部１０４が入力した欠落情報を考慮したプロット集合とに基づき、欠落情報を考慮したプロット集合の重心を求める。
プロット集合重心算出部１０６は、欠落情報を考慮したプロット集合と、欠落情報を考慮したプロット集合の重心とを追尾処理部１０８へ入力する。

追尾処理部１０８は、欠落情報を考慮したプロット集合と、欠落情報を考慮したプロット集合の重心とに基づき、改めて目標の追尾を行う。

以上のように、この実施の形態に係る目標追尾装置１００は、欠落した現時刻のクラスタリングした検出位置を、過去に観測したクラスタリングした検出位置と目標形状とに基づき補完する。
したがって、この実施の形態に係る目標追尾装置１００によれば、クラスタリングした検出位置の重心の精度劣化を低減することができる。

つまり、上記実施の形態に係る目標追尾装置１００は、
同一目標から複数の検出位置を得るような検出装置２００（高分解能センサ）と、
検出装置２００から入力される検出位置から、連続した検出位置からなる集合を生成し、その連続した検出位置からなる重心を、各連続した検出位置ごとに求め、それら重心を検出位置として、検出位置をクラスタリングして、クラスタリングした検出位置を求める、クラスタリング算出部１０４（プロットクラスタリング処理部）と、
クラスタリングした検出位置から、クラスタリングした検出位置の重心を求める、プロット集合重心算出部１０６と、
クラスタリングした検出位置の重心を、追尾フィルタの観測値として、追尾フィルタにより、航跡情報を求める、追尾処理部１０８（追尾フィルタ処理部）と、
航跡情報を、オペレータに見やすいように表示する、表示処理部１１４と、
クラスタリングした検出位置を用いて、クラスタリングした検出位置の領域をある形状で近似し、その形状の長さ又は面積およびＮ次元の容積により、プロット集合サイズを算出する、サイズ算出部１１０（プロット集合サイズ監視部）と、
過去数時刻分のプロット集合サイズの移動平均と、現時刻のプロット集合サイズの差の絶対値が、事前に決めたプロット集合サイズの閾値を超えるか否かにより、追尾フィルタに設定する観測精度パラメータ及び駆動雑音パラメータを制御する、パラメータ制御部１１２（フィルタパラメータ制御部）と、
を備えたことを特徴とする。

さらに、上記実施の形態に係る目標追尾装置１００は、
航跡情報を蓄積する軌跡情報記憶部１１６（航跡情報データベース）と、
過去数時刻分の航跡情報から、メモリートラック情報及びプロット集合サイズの時系列変化を見て、追尾フィルタのゲートの大きさを制限する、ゲート制御部１１８と、
を備えたことを特徴とする。

さらに、上記実施の形態に係る目標追尾装置１００は、
検出位置欠落情報がエリアの位置からなるエリア情報を、蓄積する相違予想情報記憶部１２０（エリア情報データベース）と、
追尾フィルタで算出した航跡とエリア位置を用いて、検出位置が欠落するエリアに、航跡が存在すると判定するか否かにより、観測精度パラメータを制御する信号を、フィルタパラメータ制御部に出力し、追尾フィルタの観測精度パラメータを制御する、エリア判定処理部１２２と、
を備えたことを特徴とする。

さらに、上記実施の形態に係る目標追尾装置１００は、
プロット集合サイズと、プロット数の情報から、プロット集合サイズが、事前に決めたプロット集合サイズの閾値よりも大きいか否かの情報、又は、プロット数が、事前に決めたプロット数の閾値よりも大きいか否かの情報、を出力する、プロット監視部１２８と、
プロット集合サイズが、事前に決めたプロット集合サイズの閾値よりも大きいか否かの情報、又は、プロット数が、事前に決めたプロット数の閾値よりも大きいか否かの情報から、追尾フィルタで現時刻の観測値を使用しないように、メモリートラックさせる制御信号を出力するメモリートラック制御部１３０と、
を備えたことを特徴とする。

さらに、上記メモリートラック制御部１３０は、
プロット集合サイズが、事前に決めたプロット集合サイズの閾値よりも大きいか否かの情報、又は、プロット数が、事前に決めたプロット数の閾値よりも大きいか否かの情報から、追尾フィルタで現時刻の観測値を使用しないように、等価的にメモリートラックさせる制御を、追尾フィルタに設定する観測精度パラメータを大きく設定することにより行うことを特徴とする。

さらに、上記実施の形態に係る目標追尾装置１００は、
クラスタリングした検出位置と、クラスタリングした検出位置の重心と、事前に算出した目標形状からなるプロット集合情報を蓄積する、形状記憶部１３２（プロット集合情報データベース）と、
プロット集合情報と、航跡情報から、推定欠落位置を算出し、クラスタリングした検出位置における推定欠落位置を補間したものについて、重心を取るような制御信号を出力する、形状相違点補完部１３４（欠落位置算出部）と、
を備えたことを特徴とする。

目標追尾装置１００を備える目標追尾システムの外観の一例を示す図。 目標追尾装置１００ハードウェア構成の一例を示す図。 実施の形態１に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。 検出装置２００が検出した１つの検出情報が示す位置と、複数の検出情報が示す連続した位置の重心の概念図。 クラスタリングした検出位置の概念図を示す図。 クラスタリングした検出位置の重心の概念図。 クラスタリングした検出位置を、矩形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図。 クラスタリングした検出位置を、楕円体で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図。 クラスタリングした検出位置を、検出セルの端点からなる多角形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図。 目標形状を多角形で近似した場合の、プロット集合サイズを求めるときの領域の概念図。 プロット集合サイズの算出方法の一例を示す概念図。 実施の形態２に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。 追尾フィルタにおけるゲートの概念図。 実施の形態３に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。 実施の形態４に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。 実施の形態５に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。 実施の形態６に係る目標追尾装置１００の機能を示す機能ブロック図。

符号の説明

１００ 目標追尾装置、１０２ 検出情報取得部、１０４ クラスタリング算出部、１０６ プロット集合重心算出部、１０８ 追尾処理部、１１０ サイズ算出部、１１２ パラメータ制御部、１１４ 表示処理部、１１６ 軌跡情報記憶部、１１８ ゲート制御部、１２０ 相違予想情報記憶部、１２２ エリア判定処理部、１２４ 相違判定部、１２６ 相違制御処理部、１２８ プロット監視部、１３０ メモリートラック制御部、１３２ 形状記憶部、１３４ 形状相違点補完部、９０１ ＬＣＤ、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ サーバ、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。

Claims (12)

1. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置であり、
   検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得部と、
   上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得部が取得した検出情報に基づき、処理装置により目標の追尾を行う追尾処理部と、
   上記検出情報取得部が取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を処理装置により算出するクラスタリング算出部と、
   上記クラスタリング算出部が算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを処理装置により算出するとともに、過去所定の期間に算出したプロット集合サイズの平均値を処理装置により算出するサイズ算出部と、
   上記サイズ算出部が算出したプロット集合サイズとプロット集合サイズの平均値との差の絶対値が所定の閾値より大きい場合、上記追尾処理部が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を低く設定するパラメータ制御部と
   を備えることを特徴とする目標追尾装置。
2. 上記パラメータ制御部は、上記プロット集合サイズが第１の閾値よりも大きい場合、上記追尾処理部が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を低く設定する
   ことを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
3. 上記パラメータ制御部は、上記プロット集合に含まれるプロット数が第２の閾値よりも多い場合、上記追尾処理部が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を低く設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装置。
4. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置であり、
   検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得部と、
   上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得部が取得した検出情報と、所定の方法により目標の位置を予測した予測位置とに基づき、処理装置により目標の追尾を行う追尾処理部と、
   上記検出情報取得部が取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を処理装置により算出するクラスタリング算出部と、
   上記クラスタリング算出部が算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズが第１の閾値よりも大きい場合、又は、上記プロット集合に含まれるプロット数が第２の閾値よりも多い場合、観測精度パラメータが示す精度を所定値よりも低く設定することにより、上記検出情報に基づかずに目標の追尾を行うメモリートラックを発生させるように上記追尾処理部へ制御情報を送信するメモリートラック制御部と
   を備えることを特徴とする目標追尾装置。
5. 上記目標追尾装置は、上記追尾処理部が追尾に使用する検出情報を絞り込みするためのゲートが変化する可変ゲートを用いて目標の追尾を行い、
   上記目標追尾装置は、さらに、
   上記追尾処理部が目標を追尾した結果を示す軌跡情報を記憶装置に記憶する軌跡情報記憶部と、
   上記軌跡情報記憶部が記憶した過去所定の期間の目標の軌跡情報から、メモリートラックした回数と、過去所定の期間のプロット集合のサイズの変化情報との少なくともいずれかを取得して、メモリートラックした回数が所定の回数以上である場合、又は、プロット集合サイズが所定以上に大きくなっていることをプロット集合のサイズの変化情報が示す場合、上記ゲートを広げないように処理装置により制限するゲート制御部と
   を備えることを特徴とする請求項４に記載の目標追尾装置。
6. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置であり、
   検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得部と、
   上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得部が取得した検出情報に基づき、処理装置により目標の追尾を行う追尾処理部と、
   上記検出情報取得部が取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を処理装置により算出するクラスタリング算出部と、
   上記クラスタリング算出部が算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを処理装置により算出するサイズ算出部と、
   上記サイズ算出部が算出したプロット集合サイズの大きさに基づき、上記追尾処理部が用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を処理装置により制御するパラメータ制御部と、
   上記クラスタリング算出部が算出したプロット集合から目標の形状を算出して記憶装置に記憶する形状記憶部と、
   上記形状記憶部が記憶した過去所定の期間の目標の形状と、上記形状記憶部が算出した最新の目標の形状とを比較して相違点を求めることにより、上記最新の目標の形状を算出するのに使用した検出情報を処理装置により補完する形状相違点補完部と
   を備え、
   上記追尾処理部は、上記検出情報補完部が補完した検出情報に基づき、再度目標の追尾を行う
   ことを特徴とする目標追尾装置。
7. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置の目標追尾方法であり、
   処理装置が、検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得ステップと、
   処理装置が、上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報に基づき、目標の追尾を行う追尾処理ステップと、
   処理装置が、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出ステップと、
   処理装置が、上記クラスタリング算出ステップで算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを算出するとともに、過去所定の期間に算出したプロット集合サイズの平均値を算出するサイズ算出ステップと、
   処理装置が、上記サイズ算出ステップで算出したプロット集合サイズとプロット集合サイズの平均値との差の絶対値が所定の閾値より大きい場合、上記追尾処理ステップで用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を低く設定するパラメータ制御ステップと
   を備えることを特徴とする目標追尾方法。
8. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾プログラムであり、
   検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得処理と、
   上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得処理で取得した検出情報に基づき、目標の追尾を行う追尾処理と、
   上記検出情報取得処理で取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出処理と、
   上記クラスタリング算出処理で算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを算出するとともに、過去所定の期間に算出したプロット集合サイズの平均値を算出するサイズ算出処理と、
   上記サイズ算出処理で算出したプロット集合サイズとプロット集合サイズの平均値との差の絶対値が所定の閾値より大きい場合、上記追尾処理で用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を低く設定するパラメータ制御処理と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする目標追尾プログラム。
9. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置の目標追尾方法であり、
   処理装置が、検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得ステップと、
   処理装置が、上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報と、所定の方法により目標の位置を予測した予測位置とに基づき、目標の追尾を行う追尾処理ステップと、
   処理装置が、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出ステップと、
   処理装置が、上記クラスタリング算出ステップで算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズが第１の閾値よりも大きい場合、又は、上記プロット集合に含まれるプロット数が第２の閾値よりも多い場合、観測精度パラメータが示す精度を所定値よりも低く設定することにより、上記検出情報に基づかずに目標の追尾を行うメモリートラックを発生させるように上記追尾処理ステップへ制御情報を送信するメモリートラック制御ステップと
   を備えることを特徴とする目標追尾方法。
10. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾プログラムであり、
    検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得処理と、
    上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得処理で取得した検出情報と、所定の方法により目標の位置を予測した予測位置とに基づき、目標の追尾を行う追尾処理と、
    上記検出情報取得処理で取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出処理と、
    上記クラスタリング算出処理で算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズが第１の閾値よりも大きい場合、又は、上記プロット集合に含まれるプロット数が第２の閾値よりも多い場合、観測精度パラメータが示す精度を所定値よりも低く設定することにより、上記検出情報に基づかずに目標の追尾を行うメモリートラックを発生させるように上記追尾処理へ制御情報を送信するメモリートラック制御処理と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする目標追尾プログラム。
11. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾装置の目標追尾方法であり、
    処理装置が、検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得ステップと、
    処理装置が、上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報に基づき、目標の追尾を行う追尾処理ステップと、
    処理装置が、上記検出情報取得ステップで取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出ステップと、
    処理装置が、上記クラスタリング算出ステップで算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを算出するサイズ算出ステップと、
    処理装置が、上記サイズ算出ステップで算出したプロット集合サイズの大きさに基づき、上記追尾処理ステップで用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を制御するパラメータ制御ステップと、
    処理装置が、上記クラスタリング算出ステップで算出したプロット集合から目標の形状を算出して記憶装置に記憶する形状記憶ステップと、
    処理装置が、上記形状記憶ステップで記憶した過去所定の期間の目標の形状と、上記形状記憶ステップで算出した最新の目標の形状とを比較して相違点を求めることにより、上記最新の目標の形状を算出するのに使用した検出情報を補完する形状相違点補完ステップと
    を備え、
    上記追尾処理ステップでは、上記検出情報補完ステップで補完した検出情報に基づき、再度目標の追尾を行う
    ことを特徴とする目標追尾方法。
12. 目標の位置を示す検出情報を、目標を検出する検出装置から取得して目標の追尾を行う目標追尾プログラムであり、
    検出装置から検出情報を取得して記憶装置に記憶する検出情報取得処理と、
    上記目標の極座標の距離と角度との精度を示す観測精度パラメータが設定された観測モデルを用いて、上記検出情報取得処理で取得した検出情報に基づき、目標の追尾を行う追尾処理と、
    上記検出情報取得処理で取得した検出情報が示す目標位置であるプロットをクラスタリングして、目標と認められる位置の集合を示すプロット集合を算出するクラスタリング算出処理と、
    上記クラスタリング算出処理で算出したプロット集合の大きさであるプロット集合サイズを算出するサイズ算出処理と、
    上記サイズ算出処理で算出したプロット集合サイズの大きさに基づき、上記追尾処理で用いる観測モデルに設定された観測精度パラメータが示す精度を制御するパラメータ制御処理と、
    上記クラスタリング算出処理で算出したプロット集合から目標の形状を算出して記憶装置に記憶する形状記憶処理と、
    上記形状記憶処理で記憶した過去所定の期間の目標の形状と、上記形状記憶処理で算出した最新の目標の形状とを比較して相違点を求めることにより、上記最新の目標の形状を算出するのに使用した検出情報を補完する形状相違点補完処理と
    をコンピュータに実行させ、
    上記追尾処理では、上記検出情報補完処理で補完した検出情報に基づき、再度目標の追尾を行う
    ことを特徴とする目標追尾プログラム。

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