JP6266887B2 - 推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、推定装置に関する。

従来、前方物体の運動状態を、α−βフィルタやカルマンフィルタ等の状態推定フィルタを用いて推定する推定装置が知られている。この推定装置によれば、推定する状態量の初期値を、前方物体の運動状態に関する観測値に基づいて設定する。

但し、観測値には、誤差がある。この誤差に起因して、真値から大きく異なる初期値が状態推定フィルタに設定されてしまうと、次のような問題が生じる。即ち、状態推定の基礎となる初期値が真値から大きく異なっていることに起因して、推定開始後、しばらくの間、高精度に状態量の推定を行うことができないといった問題が生じる。

この問題に対処するための技術としては、観測値を線形回帰分析し、その結果に基づいて、初期値を設定する技術が知られている（特許文献１参照）。この技術によれば、レーダ装置によって観測された前方物体の位置の一群に対して線形回帰分析を実行した結果に基づき、初期値として、前方物体の初期位置や初期速度等を設定する。

特開２００１−２７２４６６号公報

ところで、レーダ装置によれば、レーダ波の反射波を受信し、その受信信号を解析することにより、前方物体までの距離や前方物体の速度等を観測する。但し、レーダ装置による距離の観測値は、ドップラーシフトに基づく周波数の情報として得られる速度の観測値と比較して、精度が低い傾向にある。

特に、二周波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式により前方物体までの距離及び前方物体の速度を観測するレーダ装置によれば、速度の観測値は、受信信号の周波数情報から得られるのに対し、距離の観測値は、受信信号の位相情報から得られる。このため、二周波ＣＷ方式レーダ装置による距離の観測精度は、速度の観測精度に対し大きく劣る。

このような環境では、従来技術のようにレーダ装置による距離の観測値を単に線形回帰分析し、その結果に基づいて状態量の初期値を状態推定フィルタに設定しても、初期値の真値からの誤差が大きく、推定開始初期において高精度に前方物体の状態推定を行うことが難しい。

本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、前方物体までの距離及び前方物体の速度を観測する観測装置から得られる観測値に基づいて、高精度に前方物体までの距離を推定可能な技術、更には、状態推定フィルタに対し状態量の初期値を高精度に設定可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の推定装置は、前方物体までの距離Ｒ及び前方物体の速度Ｖを観測する観測装置による距離Ｒ及び速度Ｖの観測値に基づいて、前方物体までの距離Ｒを推定するものである。この推定装置は、変位量算出手段と、距離推定手段と、を備える。

変位量算出手段は、観測装置による所定期間における各時刻の速度Ｖの観測値Ｖ_zに基づき、これらの時刻毎に、観測値δ_zを算出する。観測値δ_zは、上記期間の開始時刻から対応する時刻までの前方物体の変位量δに関する観測値である。具体的に、変位量算出手段は、各時刻の観測値δ_zとして、上記期間の開始時刻から対応する時刻までの観測値Ｖ_zの時間積分値を算出する。

距離推定手段は、このように算出された上記各時刻の観測値δ_zと、観測装置による上記期間における各時刻の距離Ｒの観測値Ｒ_zと、を標本として用いて回帰分析を実行する。回帰分析における説明変数は、上記変位量δであり、目的変数は、上記距離Ｒである。

距離推定手段は、この回帰分析によって算出された回帰式に従う変位量δがゼロであるときの距離Ｒを、上記期間の開始時刻における前方物体までの距離Ｒであると推定する。
この推定装置によれば、速度Ｖの観測精度が距離Ｒの観測精度よりも高い場合、時間対距離の関係に従って距離Ｒの観測値を標本とした線形回帰分析を行う従来技術よりも、上記期間の開始時刻における前方物体までの距離Ｒを高精度に推定することができる。

従って、この推定装置により推定された上記期間の開始時刻における距離Ｒと、各時刻の変位量δ（観測値δ_z）とに基づけば、各時刻における前方物体までの距離Ｒを高精度に推定することができる。具体的に、距離推定手段は、推定した上記期間の開始時刻における距離Ｒと各時刻の計測値δ_zとの加算値を、各時刻における前方物体までの距離Ｒとして推定する構成にすることができる。

観測装置が、距離Ｒ及び速度Ｖに加えて、前方物体の方位θを観測する装置である場合、推定装置は、次のように構成することができる。即ち、推定装置は、距離推定手段により推定された各時刻における距離Ｒと、観測装置による方位θの観測値θ_zとに基づき、直交座標系での各時刻における前方物体の位置Ｐ（ｔ）を推定する位置推定手段を備えた構成にすることができる。この位置推定手段を備える推定装置によれば、各時刻における前方物体の位置Ｐ（ｔ）を高精度に推定することができる。

この他、上記推定装置を、状態量の初期値を設定するための装置として構成すれば、状態推定フィルタに対して、前方物体の状態量の初期値を高精度に設定することができる。
具体的に、状態推定フィルタを用いて前方物体の位置及び速度を推定する状態推定手段を備える推定装置には、次の初期値設定手段を設けることができる。

即ち、推定装置は、状態推定フィルタに対し、前方物体の位置及び速度の初期値として、位置推定手段により推定された位置Ｐ（ｔ）から特定される上記初期値に対応する時刻での位置及び速度を設定する初期値設定手段を備えた構成にすることができる。

この推定装置によれば、観測装置による観測値に基づいて、状態推定フィルタに対し適切な初期値を設定することができる。従って、この推定装置によれば、前方物体の状態量を、状態推定手段による推定開始初期から高精度に推定することができる。

車載システムの概略構成を表すブロック図である。 レーダ波の送受信態様を表す説明図である。 トラッキング処理によって実現される機能を表す機能ブロック図である。 制御ユニットが実行するトラッキング処理を表すフローチャートである。 制御ユニットが実行する分析生成処理を表すフローチャートである。 本実施例による初期値の設定結果を従来例と比較して表すグラフである。 本実施例による状態推定結果を従来例と比較して表すグラフである。

以下に本発明の実施例について、図面と共に説明する。
図１に示す本実施例の車載システム１は、レーダ装置１０と運転支援ＥＣＵ１００とを備える。この車載システム１は、四輪自動車等の車両に搭載される。

レーダ装置１０は、レーダ波を発射して、この反射波を受信し、この受信信号に基づいて、レーダ波を反射した前方物体である物標までの距離Ｒ、物標の速度Ｖ、及び、物標の方位θを観測するものである。レーダ装置１０は、これらの観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を運転支援ＥＣＵ１００に入力する。具体的に、本実施例のレーダ装置１０は、二周波ＣＷ方式のレーダ装置として構成される。

このレーダ装置１０は、送信回路２０と、分配器３０と、送信アンテナ４０と、受信アンテナ５０と、受信回路６０と、処理ユニット７０と、出力ユニット８０と、を備える。
送信回路２０は、送信アンテナ４０に送信信号Ｓｓを供給するための回路である。送信回路２０は、ミリ波帯の高周波信号を、送信アンテナ４０の上流に位置する分配器３０に入力する。具体的に、送信回路２０は、短い時間間隔で交互に、第一周波数（ｆ１）の高周波信号と、第一周波数（ｆ１）とは僅かに周波数の異なる第二周波数（ｆ２）の高周波信号と、を生成して分配器３０に入力する。

分配器３０は、この送信回路２０から入力される高周波信号を、送信信号Ｓｓとローカル信号Ｌとに電力分配する。
送信アンテナ４０は、分配器３０から供給される送信信号Ｓｓに基づいて、送信信号Ｓｓに対応する周波数のレーダ波を自車両前方に発射する。これにより、図２左領域に示すように、第一周波数（ｆ１）のレーダ波と、第二周波数（ｆ２）のレーダ波とを交互に出力する。

一方、受信アンテナ５０は、物標から反射されたレーダ波（反射波）を受信するためのアンテナである。この受信アンテナ５０は、複数のアンテナ素子５１が一列に配置されたリニアアレーアンテナとして構成される。各アンテナ素子５１による反射波の受信信号Ｓｒは、受信回路６０に入力される。

受信回路６０は、受信アンテナ５０を構成する各アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒを処理して、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成し出力する。具体的に、受信回路６０は、アンテナ素子５１毎に、当該アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒと分配器３０から入力されるローカル信号Ｌとをミキサ６１を用いて混合することにより、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成して出力する。

但し、ビート信号ＢＴを出力するまでの過程には、受信信号Ｓｒを増幅する過程、ビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去する過程、及び、ビート信号ＢＴをディジタルデータに変換する過程が含まれる。このように、受信回路６０は、生成したアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴをディジタルデータに変換して出力する。出力されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴは、処理ユニット７０に入力される。

処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを解析することにより、レーダ波を反射した物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を算出するものである。観測値Ｒ_zは、レーダ装置１０（換言すればレーダ装置１０の搭載された自車両Ｋ１）から物標までの距離Ｒの観測値であり、観測値Ｖ_zは、物標の自車両Ｋ１に対する相対速度Ｖの観測値である。また、観測値θ_zは、物標の自車両Ｋ１の前後方向とは直交するアンテナ素子５１の配列方向を基準した方位θ（図２右領域参照）についての観測値である。図２右領域における実線矢印は、レーダ波が自車両Ｋ１の前方車両Ｋ２によって反射される環境でのレーダ波の伝播方向を簡易に示すものである。

ビート信号ＢＴから物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を算出する方法は、公知である。従って、ここでは、処理ユニット７０における観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の算出方法を、簡易説明する。

観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を算出するために、処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎に、ビート信号ＢＴに含まれる第一及び第二ビート信号をフーリエ変換する。これにより、第一及び第二ビート信号を周波数領域の信号に変換する。

ここで言う第一ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第一周波数（ｆ１）のローカル信号Ｌとが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことであり、第二ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第二周波数（ｆ２）のローカル信号Ｌとが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことである。レーダ波の送受信に要する時間は微小であるため、第一ビート信号には、第一周波数（ｆ１）のレーダ波の反射波成分が含まれ、第二のビート信号には、第二周波数（ｆ２）のレーダ波の反射波成分が含まれる。

上記変換後、処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎の周波数領域信号（上記フーリエ変換後の第一及び第二ビート信号）に基づいて、アンテナ素子５１毎の第一及び第二ビート信号の一群におけるパワースペクトルの平均を算出し、この平均から、パワーが閾値以上の周波数であるピーク周波数を検出する。このピーク周波数に対応する第一及び第二ビート信号の信号成分は、反射波成分に対応する。尚、第一周波数（ｆ１）と第二周波数（ｆ２）との間の周波数差は僅かであるため、第一及び第二ビート信号の夫々におけるピーク周波数の違いについては無視できる点に留意されたい。

その後、処理ユニット７０は、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数の情報から物標の相対速度Ｖについての観測値Ｖ_zを算出する。更に、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数に対応する第一ビート信号ＢＴの反射波成分と、当該ピーク周波数に対応する第二ビート信号ＢＴの反射波成分との位相差に基づいて、物標までの距離Ｒについての観測値Ｒ_zを算出する。また、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数に対応する第一及び第二ビート信号ＢＴの反射波成分についてのアンテナ素子間の位相差から、物標までの方位θについての観測値θ_zを算出する。

処理ユニット７０は、このようにしてビート信号ＢＴの周波数情報から物標毎の相対速度Ｖについての観測値Ｖ_zを算出し、ビート信号ＢＴの位相情報から物標毎の距離Ｒ及び方位θについての観測値Ｒ_z及び観測値θ_zを算出する。そして、これら物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を、出力ユニット８０を介して運転支援ＥＣＵ１００に入力する。

一方、運転支援ＥＣＵ１００は、制御ユニット１１０と、入力ユニット１２０と、を備える。制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から入力ユニット１２０を介して入力される各物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）に基づいて、各物標の状態推定を行う。この推定結果に基づいて、運転者による車両の運転を支援するための処理を実行する。

具体的に、制御ユニット１１０は、各種プログラムに従う処理を実行するＣＰＵ１１１と、これら各種プログラムを記憶するＲＯＭ１１３と、ＣＰＵ１１１による処理実行時に作業領域として使用されるＲＡＭ１１５と、を備える。ＲＯＭ１１３としては、例えば、フラッシュメモリ等の電気的にデータ書換可能な不揮発性メモリを採用可能である。状態推定に関する処理や運転支援に関する処理を含む各種処理は、ＣＰＵ１１１による上記プログラムに従う処理の実行により実現される。

制御ユニット１１０は、運転支援に関する処理として、例えば、制御対象２００としての表示装置を制御することにより、接近物があることを運転者に警告表示する処理を実行する。この他、制御ユニット１１０は、運転支援に関する処理として、制御対象２００としてのブレーキシステムやステアリングシステム等を制御することにより、接近物との衝突回避のための車両制御を実行する。

運転支援ＥＣＵ１００は、制御対象２００とは専用線を介して、又は、車内ネットワークを介して制御可能に接続される。車内ネットワークを介した車両制御は、例えば、エンジンＥＣＵやブレーキＥＣＵ、ステアリングＥＣＵ等の車内ネットワーク内の電子制御装置（ＥＣＵ）との協働により実現される。エンジンＥＣＵは、内燃機関を制御する電子制御装置のことであり、ステアリングＥＣＵは、ステアリング制御を行う電子制御装置のことであり、ブレーキＥＣＵは、制動制御を行う電子制御装置のことである。

また、制御ユニット１１０は、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）に基づく各物標の状態推定に際し、図３に示すように、物標毎のＥＫＦトラッカＱ１を生成する。そして、このＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定を行う。ＥＫＦトラッカＱ１は、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）によって物標の状態推定を行うトラッカである。

周知のように、拡張カルマンフィルタは、非線形状態空間モデルを線形近似して状態量の推定を行うカルマンフィルタである。トラッカは、例えば、オブジェクトやタスクとして生成される。以下では、トラッカを処理の実行主体とした表現を用いて、トラッカにより実現される処理を説明する場合があるが、この表現は、トラッカに対応する処理を制御ユニット１１０が実行することを意味する。

制御ユニット１１０は、ＥＫＦトラッカＱ１の生成時、当該ＥＫＦトラッカＱ１に対して物標の状態量についての初期値を設定する。この設定に際して、図３に示す機能Ｆ１〜Ｆ４により、特徴的な処理動作を実現する。

即ち、制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から得られた各物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）をＥＫＦトラッカＱ１に割り当てる（割当機能Ｆ１）。但し、ＥＫＦトラッカＱ１により追跡されていない新規物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）が生じた場合には、ＬＫＦトラッカＱ２を生成する。そして、このＬＫＦトラッカＱ２に該当する観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を割り当てて、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）の補正を行う（補正機能Ｆ２）。

ＬＫＦトラッカＱ２は、線形カルマンフィルタ（ＬＫＦ）により物標の状態推定を行うトラッカである。周知のように線形カルマンフィルタは、線形状態空間モデルに基づく状態量の推定を行うカルマンフィルタである。本実施例のＬＫＦトラッカＱ２は、物標の距離Ｒ方向への運動がモデル化された簡易な一次元の直線運動モデルに従って、物標までの距離Ｒ及び物標との相対速度Ｖを含む状態量（Ｒ，Ｖ）を推定するトラッカとして構成される。

このＬＫＦトラッカＱ２は、方位θについての観測値θ_zを用いずに状態推定を行う。即ち、ＬＫＦトラッカＱ２は、距離Ｒ及び相対速度Ｖについての観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を用いて、状態量（Ｒ，Ｖ）を推定する。

制御ユニット１１０は、ＬＫＦトラッカＱ２による各時刻の状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値を、補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）として用いて後続の処理を実行する。
即ち、制御ユニット１１０は、上記後続の処理として、補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）を標本として用いた特徴的な線形回帰分析を行う（回帰分析機能Ｆ３）。これによって、各時刻における物標までの距離Ｒについての高精度な推定を行う。そして、制御ユニット１１０は、ＥＫＦトラッカＱ１を生成しつつ、この距離Ｒの推定値Ｒ_eを用いて、ＥＫＦトラッカＱ１に設定する状態量の初期値を決定し、生成したＥＫＦトラッカＱ１に当該初期値を設定する（ＥＫＦトラッカ生成機能Ｆ４）。

具体的に、制御ユニット１１０は、図４にトラッキング処理を、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）のサンプリング周期毎に繰り返し実行する。これによって、上述した機能Ｆ１〜Ｆ４を実現し、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定を行う。

図４に示すトラッキング処理を開始すると、制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から得られる物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）を取り込む（Ｓ１１０）。その後、物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の内、ＥＫＦトラッカＱ１にて追跡されている物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の夫々を、対応する物標のＥＫＦトラッカＱ１に割り当てる（Ｓ１２０）。

また、残りの観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の内、ＬＫＦトラッカＱ２にて追跡されている物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の夫々を、対応する物標のＬＫＦトラッカＱ２に割り当てる（Ｓ１３０）。

Ｓ１１０で取り込まれた物標毎の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）の中に、ＥＫＦトラッカＱ１及びＬＫＦトラッカＱ２のいずれによっても追跡されていない新規物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）が存在する場合、制御ユニット１１０は、Ｓ１４０において肯定判断し、Ｓ１５０に移行する。

Ｓ１５０では、新規物標毎に、新たなＬＫＦトラッカＱ２を生成する。生成したＬＫＦトラッカＱ２の夫々には、状態量（Ｒ，Ｖ）の初期値として、対応する新規物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を設定する。その後、Ｓ１６０に移行する。一方、新規物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）がなく、Ｓ１４０にて否定判断すると、制御ユニット１１０は、Ｓ１５０をスキップしてＳ１６０に移行する。

Ｓ１６０に移行すると、制御ユニット１１０は、生成済の全トラッカに対して、Ｓ１８０以降の処理を実行したか否かを判断する。ここで、実行していないと判断すると（Ｓ１６０でＮｏ）、Ｓ１７０に移行する。Ｓ１７０では、生成済トラッカ群の中からＳ１８０以降の処理について未処理のトラッカの一つを処理対象に選択する。

但し、ここで言う生成済トラッカ群とは、生成されているＥＫＦトラッカＱ１及びＬＫＦトラッカＱ２の一群内、今回のトラッキング処理で新たに生成されたトラッカ以外のトラッカ群のことである。今回のトラッキング処理にて新たに生成されたトラッカは、Ｓ１７０において、選択の対象から外される。

Ｓ１７０において処理対象のトラッカを選択すると、制御ユニット１１０は、Ｓ１８０に移行し、当該選択したトラッカが追跡する物標が消滅しているか否かを判断する。物標が消滅したか否かの判断は、このトラッカに対応する物標の観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）が所定回数以上連続して欠落しているか否かの判断により実現することができる。

物標が消滅していると判断した場合（Ｓ１８０でＹｅｓ）、制御ユニット１１０は、このトラッカを消去して、対応する物標の追跡を終了した後に、Ｓ１６０に移行し、処理対象のトラッカを切り替える。

一方、物標が消滅していないと判断した場合には（Ｓ１８０でＮｏ）、処理対象のトラッカを更新する処理を実行する（Ｓ１９０）。即ち、処理対象のトラッカに、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）に基づいた現時刻における状態量の事後推定値を算出させる（Ｓ１９０）。これにより、処理対象のトラッカが保持する物標の状態量を更新する。

処理対象のトラッカがＥＫＦトラッカＱ１である場合には、このトラッカによって、拡張カルマンフィルタに基づく物標の状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事後推定値が算出（更新）される。状態量Ｙは、自車両の前後方向をＹ軸としたときのＸＹ座標系における物標の位置のＹ座標を表し、状態量Ｘは、ＸＹ座標系における物標の位置であってＸ座標を表す。Ｘ軸方向は、Ｙ軸に直交する方向であって地面に平行な方向（換言すれば、アンテナ素子５１の配列方向）である。Ｖｙは、物標の自車両に対する相対速度のＹ軸方向成分を表し、Ｖｘは、物標の自車両に対する相対速度のＸ軸方向成分を表す。

状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の更新は、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）及び状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値に基づいて行われる。状態量の初期値設定後の初回更新時には、初期値に対応した状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値が用いられる。

追跡対象の物標に対応する観測値をレーダ装置１０から取得することができなかったことにより、処理対象のトラッカに新しい観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）が割り当てられていない場合には、周知のように、状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値が観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）に対応するとみなして、状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）を更新する。

この他、処理対象のトラッカが、ＬＫＦトラッカＱ２である場合には、このトラッカによって、線形カルマンフィルタに基づく物標の状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値が算出（更新）される。状態量（Ｒ，Ｖ）の更新は、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）及び状態量（Ｒ，Ｖ）の事前推定値に基づいて行われる。上述したように、状態量（Ｒ，Ｖ）の推定に際して、方位θの観測値θ_zは、用いられない。

ＬＫＦトラッカＱ２により算出された状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値は、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）の補正値（Ｒ_c，Ｖ_c）として後続の処理で用いられる。制御ユニット１１０は、Ｓ１９０においてＬＫＦトラッカＱ２により算出された事後推定値（Ｒ_c，Ｖ_c）を、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）と一緒に観測された方位θの観測値θ_zと共に、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）に対応する補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c，θ_z）として記憶する。

Ｓ１９０での処理を終了すると、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２であるか否かによって処理を切り替える（Ｓ２００）。具体的に、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２ではなくＥＫＦトラッカＱ１である場合（Ｓ２００でＮｏ）、Ｓ２１０，Ｓ２２０をスキップして、Ｓ１６０に移行する。

一方、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２である場合には（Ｓ２００でＹｅｓ）、Ｓ２１０に移行して、処理対象のトラッカのＳ１９０による更新回数が規定数（Ｎ＋１回）以上となったか否かを判断する。この判断のために、トラッキング処理では、ＬＫＦトラッカＱ２毎の更新回数（Ｓ１９０の実行回数）を記憶する。

そして、更新回数が規定数以上となったと判断すると（Ｓ２１０でＹｅｓ）、制御ユニット１１０は、Ｓ２２０に移行して、処理対象のＬＫＦトラッカＱ２に代わるＥＫＦトラッカＱ１を生成する手順を含む図５に示す分析生成処理を実行する。その後、Ｓ１６０に移行する。一方、更新回数が規定数未満である場合には、Ｓ２１０で否定判断して、Ｓ２２０をスキップし、Ｓ１６０に移行する。

即ち、制御ユニット１１０は、上記生成済トラッカ群に属するトラッカの夫々を、順に処理対象に選択して（Ｓ１７０）、Ｓ１８０以降の処理を実行し、各トラッカＱ１，Ｑ２が保持する物標の状態量を更新する。そして、ＬＫＦトラッカＱ２の更新回数が規定数（Ｎ＋１）回以上となった場合には、図５に示す分析生成処理を実行して（Ｓ２２０）、このＬＫＦトラッカＱ２をＥＫＦトラッカＱ１に切り替える。

このようにして、制御ユニット１１０は、新規物標に関し、補正された観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）を含むＮ＋１回分の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c，θ_z）を蓄積し、これらの観測値（Ｒ_c，Ｖ_c，θ_z）から、適切な初期値を設定したＥＫＦトラッカＱ１を生成する。その後、この物標に関して、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた状態推定を行う。

続いて、制御ユニット１１０が実行する分析生成処理の詳細を、図５を用いて説明する。分析生成処理を開始すると、制御ユニット１１０は、補正後の観測値Ｖ_cに基づいて、時刻ｔ＝０から時刻ｔ＝ＮＴまでの各時刻ｔ＝ｎＴ（但し、ｎ＝０，１，…，Ｎ）における変位量δについての観測値δ_c［ｎ］を算出する（Ｓ３１０）。

ここで用いる定数Ｔは、図４に示すトラッキング処理の実行周期Ｔであり、観測値（Ｒ_z，Ｖ_z，θ_z）のサンプリング周期Ｔに一致する。ここでは、ＬＫＦトラッカＱ２の（Ｎ＋１）回の更新により得られる（Ｎ＋１）個の観測値Ｖ_cの内、最初に得られた観測値Ｖ_cの観測時刻ｔをｔ＝０として定義する。上式で用いられる観測値Ｖ_c［ｉ］は、時刻ｔ＝ｉＴ（ｉ＝０，…，ｎ−１）での観測値Ｖ_cである。

変位量δは、時刻ｔ＝０での物標の存在地点を基準地点とした距離Ｒ方向の変位量に対応する。距離Ｒの変化量に対して方位θの変位量は微小であるため、ここでは、方位θが一定であるものとみなして、距離Ｒ方向の変位量δを上式に従って算出する。即ち、Ｓ３１０では、処理対象のトラッカＱ２が追跡する物標の変位量δに関する各時刻ｔ＝ｎＴの観測値δ_c［ｎ］として、時刻ｔ＝０から対応する時刻ｔ＝ｎＴまでの観測値Ｖ_cの時間積分値を算出する。

その後、制御ユニット１１０は、Ｎ個の観測値Ｒ_c［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）と上記算出したＮ個の観測値δ_c［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）とを標本として用いた線形回帰分析を実行する（Ｓ３３０）。但し、観測値Ｒ_c［ｎ］は、時刻ｔ＝ｎＴでの観測値Ｒ_cを表す。

具体的には、目的変数として距離Ｒを用い、説明変数として変位量δを用いた線形回帰分析を実行する。距離Ｒと変位量δとの関係は、上記基準地点での距離Ｒ＝Ｒ０を用いて、式Ｒ＝Ｒ０＋δで表すことができる。従って、線形回帰分析では、この関係式を回帰式として用いて、二乗誤差ε²が最小となる回帰式の切片の値Ｒ０を求める。

Ｓ３３０では、このようにして線形回帰分析を実行することにより、変位量δ＝０（時刻ｔ＝０）での距離Ｒの推定値Ｒ_e［０］として、二乗誤差ε²が最小となる値Ｒ０を算出する。

その後、制御ユニット１１０は、この推定値Ｒ_e［０］を用いて、各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝１，…，Ｎ）における距離Ｒの推定値Ｒ_e［ｎ］を、式Ｒ_e［ｎ］＝Ｒ_e［０］＋δ_c［ｎ］に従って算出する（Ｓ３４０）。即ち、各時刻ｔ＝ｎＴでの距離Ｒの推定値Ｒ_e［ｎ］として、推定値Ｒ_e［０］と、各時刻ｔ＝ｎＴでの変位量δの観測値δ_c［ｎ］との加算値を算出する。

その後、制御ユニット１１０は、物標までの距離Ｒの推定値Ｒ_e［ｎ］と、対応する方位θの観測値θ_z［ｎ］とから特定される極座標系における各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）での物標の位置（Ｒ，θ）の推定値（Ｒ_e［ｎ］，θ_z［ｎ］）を、上述したＸ軸及びＹ軸で定義される直交座標系としてのＸＹ座標系における位置（Ｘ，Ｙ）の推定値（Ｘ_e［ｎ］，Ｙ_e［ｎ］）に変換する（Ｓ３５０）。

Ｘ_e［ｎ］＝Ｒ_e［ｎ］・ｃｏｓ（θ_z［ｎ］）
Ｙ_e［ｎ］＝Ｒ_e［ｎ］・ｓｉｎ（θ_z［ｎ］）
その後、上記変換により得られた各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）の位置推定値（Ｘ_e［ｎ］，Ｙ_e［ｎ］）のＸ座標Ｘ_e［ｎ］を標本として用いた線形回帰分析により、物標のＸ軸方向の位置変化を表す関数Ｘ（ｔ）を算出する（Ｓ３６０）。

等速運動モデルによれば、時刻ｔにおける物標の位置（Ｘ，Ｙ）のＸ座標Ｘ（ｔ）は、時刻ｔ＝０における物標の位置のＸ座標Ｘ０と、物標の自車両に対する相対速度ＶのＸ軸方向成分Ｖｘ０とを用いて、式Ｘ（ｔ）＝Ｘ０＋Ｖｘ０・ｔで表すことができる。

Ｓ３６０では、線形回帰分析により、標本Ｘ_e［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）に対する二乗誤差が最小となる回帰式Ｘ（ｔ）＝Ｘ０＋Ｖｘ０・ｔの切片の値Ｘ０及び傾きの値Ｖｘ０を算出する。これにより、時刻ｔと物標の位置のＸ座標との対応関係を表す上記関数Ｘ（ｔ）を算出する。この関数Ｘ（ｔ）は、標本Ｘ_e［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）を、時間ｔ対位置Ｘのグラフにプロットしたときの近似直線に対応する。

更に、制御ユニット１１０は、上記変換により得られた各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）の位置推定値（Ｘ_e［ｎ］，Ｙ_e［ｎ］）のＹ座標Ｙ_e［ｎ］を標本として用いた線形回帰分析により、物標のＹ軸方向の位置変化を表す関数Ｙ（ｔ）を算出する（Ｓ３７０）。

等速運動モデルによれば、時刻ｔにおける物標の位置（Ｘ，Ｙ）のＹ座標Ｙ（ｔ）は、時刻ｔ＝０における物標の位置のＹ座標Ｙ０と、物標の自車両に対する相対速度ＶのＹ軸方向成分Ｖｙ０とを用いて、式Ｙ（ｔ）＝Ｙ０＋Ｖｙ０・ｔで表すことができる。

Ｓ３７０では、線形回帰分析により、標本Ｙ_e［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）に対する二乗誤差が最小となる回帰式Ｙ（ｔ）＝Ｙ０＋Ｖｙ０・ｔの切片の値Ｙ０及び傾きの値Ｖｙ０を算出する。これにより、時刻ｔと物標の位置のＹ座標との対応関係を表す上記関数Ｙ（ｔ）を算出する。

その後、制御ユニット１１０は、処理対象のＬＫＦトラッカＱ２を消去し、その代わりに、このＬＫＦトラッカＱ２が追跡する物標を追跡対象とする新たなＥＫＦトラッカＱ１を生成する（Ｓ３８０）。そして、生成したＥＫＦトラッカＱ１に対し、物標の状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の初期値として、値（Ｘ（ｔ＝ＮＴ），Ｙ（ｔ＝ＮＴ），Ｖｘ０，Ｖｙ０）を設定する（Ｓ３９０）。

即ち、状態量Ｘの初期値として、Ｓ３６０で算出した関数Ｘ（ｔ）に従う現時刻ｔ＝ＮＴでの位置Ｘ（ｔ＝ＮＴ）を設定し、状態量Ｙの初期値として、Ｓ３７０で算出した関数Ｙ（ｔ）に従う現時刻ｔ＝ＮＴでの位置Ｙ（ｔ＝ＮＴ）を設定する。また、状態量Ｖｘの初期値として、関数Ｘ（ｔ）の傾きＶｘ０を設定し、状態量Ｖｙの初期値として、関数Ｙ（ｔ）の傾きＶｙ０を設定する。

その後、制御ユニット１１０は、当該分析生成処理を終了する。本実施例によれば、このような手順でＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定する。その後、この物標に関して、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた状態推定を行う。

以上、本実施例のトラッキング処理について説明したが、本実施例によれば、新規物標が現れた場合、ＥＫＦトラッカＱ１に対し初期値を設定する前に、ＬＫＦトラッカＱ２を用いてレーダ装置１０から得られた観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を補正（平滑化）する。そして、補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）に基づいて、ＥＫＦトラッカＱ１に対し初期値を設定する。

二周波ＣＷ方式のレーダ装置１０によれば、物標までの距離Ｒについての観測値Ｒ_zを、上述したように反射波の受信信号に含まれる位相情報から算出する。このため、観測値Ｒ_zの精度が悪く、観測値Ｒ_zに大きなばらつきが生じるが、ＬＫＦトラッカＱ２を用いた補正によれば、そのばらつきを抑えることができる。従って、本実施例によれば、レーダ装置１０における距離Ｒの観測精度の低さがＥＫＦトラッカＱ１に対する初期値の設定に悪影響を与えるのを抑えることができる。

また、二周波ＣＷ方式のレーダ装置１０によれば、物標の相対速度Ｖについての観測値Ｖ_zを、上述したように受信信号に含まれる周波数情報から算出する。このため、観測値Ｖ_zの精度は、観測値Ｒ_zに対して高い。本実施例によれば、この精度の違いを利用して、上述したＳ３１０，Ｓ３３０，Ｓ３４０の処理により、物標までの距離Ｒを高精度に推定する。

即ち、観測値Ｖ_zから得られる変位量δの観測値δ_cに基づき、時刻ｔ＝０での距離Ｒ＝Ｒ０を高精度に推定し、この距離Ｒ０と、観測値δ_cとに基づき、各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）における距離Ｒの推定値Ｒ_e［ｎ］を高精度に算出する。従って、本実施例によれば、ＥＫＦトラッカＱ１に適切な初期値を設定することができる。

従来技術によれば、時刻ｔを説明変数とし距離Ｒを目的変数とする線形回帰分析により観測値Ｒ_zに対応する距離Ｒの推定値を算出し、これに基づいてトラッカに対する初期値を設定していた。

しかしながら、この技術では、図６において破線で示すように回帰分析により得られる回帰直線が、真値からの誤差の大きい距離Ｒの観測値Ｒ_zの影響を大きく受ける。よって、回帰直線に基づいて時刻ｔ１でトラッカに設定される状態量の初期値としての物標の位置が、図６において三角のプロット点で表されるように、真値から大きくずれた値となってしまう。また、回帰直線の傾きから設定される状態量の初期値としての物標の相対速度が、真値から大きくずれた値となってしまう。

これに対し、本実施例によれば、精度の高い速度Ｖの観測値Ｖ_cに基づく変位量δ_cを用いて、変位量δを説明変数とし距離Ｒを目的変数とする回帰分析を実行する。これによって、観測値Ｒ_cに対応する距離Ｒの推定値Ｒ_eを算出する。このため、真値からの誤差の大きい観測値の影響を抑えて、精度の高い推定値Ｒ_eを求めることができる。

従って、図６白丸で表されるように、ＥＫＦトラッカＱ１に対しては、状態量の初期値としての物標の位置を、従来技術よりも真値からの誤差の小さい値として、適切に設定することができる。また、精度の高い回帰式が得られる結果、状態量の初期値としての物標の相対速度を、真値からの誤差の小さい値として、適切に設定することができる。

本実施例によれば、このように適切な初期値を設定することができる結果、図７実線で示すように、初期値を設定した時刻ｔ１以降におけるＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定に際して、初期段階から精度の高い状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の推定値を算出することができる。

従来技術によってＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定した場合には、初期値の真値からの誤差が大きいため、図７一点鎖線で示すように、精度の良い状態推定が行えるようになるまでに時間がかかる。図７に示す一点鎖線は、状態量の初期値として、真値よりも大きい値が設定された場合のＥＫＦトラッカＱ１による状態量の推定値の軌跡を表すものである。

図７に示す例によれば、初期値として真値よりも大きい値が設定された結果、状態量の推定値が真値よりも上方向に乖離した値としてＥＫＦトラッカＱ１により算出される。このように、従来技術によれば、ＥＫＦトラッカＱ１による物標の状態推定の初期段階において、高い精度で状態推定を行うことができない。

これに対して、本実施例によれば、精度の高い適切な初期値を設定することができる結果、従来よりも早い段階から、ＥＫＦトラッカＱ１による物標の状態推定を高精度に行うことができる。

更に言えば、本実施例では、物標の位置（Ｒ，θ）をＸＹ座標系に変換して、ＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定する際、方位θの観測値θ_zにも誤差が含まれることを考慮して、更なる回帰分析を行うようにした。

即ち、物標の位置の推定値（Ｒ_e［ｎ］，θ_z［ｎ］）を、ＸＹ座標系における位置（Ｘ，Ｙ）の推定値（Ｘ_e［ｎ］，Ｙ_e［ｎ］）に変換した後（Ｓ３５０）、この推定値（Ｘ_e［ｎ］，Ｙ_e［ｎ］）を、更に線形回帰分析するようにした（Ｓ３６０，Ｓ３７０）。そして、この回帰分析の結果に従う初期値をＥＫＦトラッカＱ１に対して設定することで、方位θの観測誤差による初期値の誤差を抑えるようにした。

従って、本実施例によれば、一層適切な初期値の設定を行うことができ、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定システムとして、良好なシステムを構築することができる。

［他の実施形態］
以上に、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記実施例に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。

上記実施例によれば、レーダ装置１０から得られる観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を、ＬＫＦトラッカＱ２により補正（平滑化）して、この補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）を用いて、物標の距離Ｒの推定値Ｒ_eを算出するようにした。しかしながら、推定値Ｒ_eの算出は、ＬＫＦトラッカＱ２による補正後の観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）ではなく、レーダ装置１０から得られた観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を用いて行われてもよい。

即ち、分析生成処理のＳ３１０〜Ｓ３４０では、観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）を用いた場合と同様の処理を、観測値（Ｒ_c，Ｖ_c）の代わりに観測値（Ｒ_z，Ｖ_z）を用いて実行して、距離Ｒの推定値Ｒ_eを算出してもよい。

また、上記実施例によれば、ＥＫＦトラッカＱ１に対する初期値の設定のために、Ｓ３１０〜Ｓ３４０の手順により、距離Ｒの推定値Ｒ_eを算出したが、この算出技術は、初期値の設定以外の目的で活用されてもよい。

即ち、Ｓ３１０〜Ｓ３４０の手順による距離Ｒの推定値Ｒ_eの算出技術は、距離Ｒの観測精度が速度Ｖの観測精度よりも悪い場合に、速度Ｖの観測精度の高さを利用して、距離Ｒの観測値Ｒ_zを高精度に補正する技術である。従って、本発明は、初期値の設定に限らず、単に観測値Ｒ_zを補正するための目的で、活用することができる。

また、以上には、状態推定フィルタとして、線形カルマンフィルタや非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタを用いて、物標の状態推定を行う実施例を説明したが、他の種類の状態推定フィルタを用いることができることは言うまでもない。

［対応関係］
本実施例の運転支援ＥＣＵ１００は、推定装置の一例に対応し、レーダ装置１０は、観測装置の一例に対応する。そして、運転支援ＥＣＵ１００の制御ユニット１１０が実行するＳ３１０の処理は、変位量算出手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３３０，Ｓ３４０の処理は、距離推定手段によって実現される処理の一例に対応する。

また、制御ユニット１１０が実行するＳ１３０〜Ｓ１５０，Ｓ１９０の処理は、補正手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３５０〜Ｓ３７０の処理は、位置推定手段によって実現される処理の一例に対応し、Ｓ３５０の処理は、変換手段によって実現される処理の一例に対応する。

また、制御ユニット１１０が実行するＳ１９０により実現されるＥＫＦトラッカＱ１が保持する状態量の更新処理は、状態推定手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３９０の処理は、初期値設定手段によって実現される処理の一例に対応する。

１…車載システム、１０…レーダ装置、２０…送信回路、３０…分配器、４０…送信アンテナ、５０…受信アンテナ、５１…アンテナ素子、６０…受信回路、６１…ミキサ、７０…処理ユニット、８０…出力ユニット、１００…運転支援ＥＣＵ、１１０…制御ユニット、１１１…ＣＰＵ、１１３…ＲＯＭ、１１５…ＲＡＭ、１２０…入力ユニット、２００…制御対象、ＢＴ…ビート信号、Ｆ１…割当機能、Ｆ２…補正機能、Ｆ３…回帰分析機能、Ｆ４…ＥＫＦトラッカ生成機能、Ｋ１，Ｋ２…車両、Ｌ…ローカル信号、Ｓｒ…受信信号、Ｓｓ…送信信号、Ｑ１，Ｑ２…トラッカ。

Claims (7)

1. 推定装置であって、
   前方物体までの距離Ｒ、前記前方物体の速度Ｖ、及び前記前方物体の方位θを観測する観測装置（１０）による所定期間における各時刻の前記速度Ｖの観測値Ｖ_zに基づき、前記各時刻毎に、前記期間の開始時刻から対応する時刻までの前記前方物体の変位量δに関する観測値δ_zとして、前記開始時刻から前記対応する時刻までの前記観測値Ｖ_zの時間積分値を算出する変位量算出手段（１１０，Ｓ３１０）と、
   目的変数及び説明変数の組として前記距離Ｒ及び前記変位量δの組を用いた回帰分析であって、前記観測装置による前記期間における前記各時刻の前記距離Ｒの観測値Ｒ_z、及び、前記各時刻の前記観測値δ_zを標本として用いた回帰分析により算出される回帰式に従う前記変位量δがゼロであるときの前記距離Ｒを、前記開始時刻における前記前方物体までの前記距離Ｒであると推定する距離推定手段（１１０，Ｓ３３０，Ｓ３４０）と、
   線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタを用いた前記前方物体の状態推定によって、前記各時刻の前記観測値Ｒ_z及び前記観測値Ｖ_zを補正する補正手段（１１０，Ｓ１３０〜Ｓ１５０，Ｓ１９０）と、
   を備え、
   前記変位量算出手段は、前記各時刻の観測値δ_zとして、前記補正手段による補正後の前記観測値Ｖ_zの時間積分値を算出し、
   前記回帰分析は、前記補正手段による補正後の前記各時刻の観測値Ｒ_z、及び、前記各時刻の前記観測値δ_zを標本とした回帰分析であり、
   前記距離推定手段は、前記推定した前記開始時刻における前記距離Ｒと前記各時刻の前記観測値δ _z との加算値を、前記各時刻における前記前方物体までの前記距離Ｒとして推定し、
   更に、前記推定装置は、
   前記距離推定手段により推定された前記各時刻における前記距離Ｒと、前記観測装置による前記方位θの観測値θ _z とに基づき、直交座標系での前記各時刻における前記前方物体の位置Ｐ（ｔ）を推定する位置推定手段（１１０，Ｓ３５０〜Ｓ３７０）と、
   非線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタを用いて前記前方物体の位置及び速度を推定する状態推定手段（１１０，Ｓ１９０，Ｑ１）と、
   前記状態推定手段が用いる前記状態推定フィルタに対し、前記前方物体の位置及び速度に関する初期値として、前記位置推定手段により推定された前記位置Ｐ（ｔ）から特定される前記初期値に対応する時刻での位置及び速度を設定する初期値設定手段（１１０，Ｓ３９０）と、
   を備えること
   を特徴とする推定装置。
2. 前記線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタは、線形カルマンフィルタであること
   を特徴とする請求項１記載の推定装置。
3. 前記位置推定手段は、
   前記距離推定手段により推定された前記各時刻における前記距離Ｒ及び前記観測値θ_zから特定される極座標系での前記各時刻の前記前方物体の位置（Ｒ，θ_z）を、前記直交座標系であるＸＹ座標系での前記各時刻の前記前方物体の位置（Ｘ_z，Ｙ_z）に、変換する変換手段（１１０，Ｓ３５０）
   を備え、
   前記変換によって得られた前記各時刻の前記位置（Ｘ_z，Ｙ_z）のＸ座標Ｘ_zを標本として用いた回帰分析により、時刻ｔと前記前方物体の位置のＸ座標との対応関係を表す関数Ｘ（ｔ）を算出する一方、前記各時刻の前記位置（Ｘ_z，Ｙ_z）のＹ座標Ｙ_zを標本として用いた回帰分析により、時刻ｔと前記前方物体の位置のＹ座標との対応関係を表す関数Ｙ（ｔ）を算出し、これによって、前記各時刻における前記前方物体の位置Ｐ（ｔ）＝（Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ））を推定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の推定装置。
4. 前記非線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタは、非線形カルマンフィルタであること
   を特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項記載の推定装置。
5. 前記非線形カルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタであること
   を特徴とする請求項４記載の推定装置。
6. 前記観測装置は、レーダ波を発射して反射波を受信し、前記反射波の受信信号に含まれる周波数情報から、前記前方物体の前記速度Ｖを観測し、前記受信信号に含まれる位相情報から前記前方物体までの前記距離Ｒを観測する装置であること
   を特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項記載の推定装置。
7. 前記観測装置は、二周波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式によりレーダ波を発射して反射波を受信し、前記反射波の受信信号から前記前方物体までの前記距離Ｒ及び前記前方物体の速度Ｖを観測する装置であること
   を特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項記載の推定装置。

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