JP6570675B2

JP6570675B2 - レーダ信号処理装置

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Publication number: JP6570675B2
Application number: JP2018024717A
Authority: JP
Inventors: 満桐田; 洋酒巻
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-02-15
Filing date: 2018-02-15
Publication date: 2019-09-04
Anticipated expiration: 2038-02-15
Also published as: DE102018207744B3; US10866309B2; JP2019138862A; US20190250248A1

Description

この発明は、車載用レーダ装置のレーダ信号処理装置に関するもので、特にレーダからの送信波が物体で反射した反射波から物体を所定のカテゴリに識別することにより、車両の制御を行うべきか否かの判断を支援する技術に関する。

従来から、車載用レーダ装置によって測定される、自車と反射物体との相対距離、相対速度、方位、反射強度などの測定結果は、自車が前方の障害物に衝突した際の被害を軽減する衝突被害軽減ブレーキシステムや、前方の車両に追従するアダプティブクルーズコントロールシステムなど、車両の安全性や快適性を向上するための車載用アプリケーションで活用されている。

このようなアプリケーションでは、対象となる物体に関する測定結果そのもの、もしくは、測定結果から導出した新たな特徴量に基づき、制動すべきか否かを判定している。
例えば、物標の電力分布（マルチパスによるヌルポイントの発生パターン）から、物標の路面からの高さを推定し、制動対象であるか否かを判定している。
また、高さが既知である種々の物体を用いて予め作成した振幅パターン辞書（データベース）を照合することにより、物体の高さを推定している。
異なる例として、受信強度（レーダ反射断面積）及びFMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）方式における周波数の上り区間と下り区間での受信強度差のばらつき（標準偏差）に基づき、対象が車両であるか否か、人間であるか否かの識別を行い、制動対象であるか否かを判定している。

上述の各種技術による物標、物体等の識別、推定を行うための装置においては、特徴量のみに基づいて判定を行う装置では測定結果が正常に得られない場合には推定精度が劣化することがあり、また、辞書を照合する方式では精度の高い推定を行うための辞書を作成するために膨大な数のデータの取得が必要であり、また、ばらつきを算出するにはある程度のデータ蓄積が必要である。
また、これらの装置における問題点を解消することができるように構成された別の装置である特許文献１では、物体との相対距離と相対速度並びに物体の方位と反射強度に関わる一次特徴量を時系列的に同一化を行い、二次特徴量を抽出し、所定のカテゴリに関する二次特徴量の分布に対する帰属度に基づき物体のカテゴリを判定している。

特許第５９０８１９３号公報

従来の装置としては上述のように種々の技術を用いたものがあるが、例えば、特許文献１における装置では、物体が、自車から遠方にある場合や、自車のごく近傍でレーダビームから外れつつある場合（信号対雑音電力比が低い）、物体に由来する信号本来の特性ではなく、距離減衰および雑音の影響により、レーダ反射波の受信強度および距離変化に対する受信強度の変化量が変化し、実際の属性ではないものに誤識別されること、または識別不能になる可能性が考えられる。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、レーダ測定値から抽出した物体の特徴を用いて物体を識別し、精度の高い制動対象、非制動対象の判定が可能なレーダ信号処理装置を得ることを目的とする。

この発明のレーダ信号処理装置は、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について少なくとも物体との相対距離と相対速度並びに物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する一次特徴量抽出部と、一次特徴量を格納し、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付けるデータ格納処理部と、データ格納処理部における一次特徴量から二次特徴量を抽出する二次特徴量抽出部と、あらかじめ定められたカテゴリに関する二次特徴量の分布に対する帰属度を算出する帰属度算出部と、二次特徴量毎の帰属度と二次特徴量毎に応じた重み係数を掛け合わせたものの総和を取った総和を瞬時スコアとし、瞬時スコアを周期方向に累積したものを累積スコアとして算出する累積／瞬時スコア算出部と、二次特徴量抽出部で抽出された二次特徴量に基づき、物体の対地速度が第１のしきい値以上であれば、車両フラグをそのカテゴリであるステータスにし、その他のカテゴリのフラグをそのカテゴリでないステータスにし、物体の対地速度が第１のしきい値よりも遅い第２のしきい値以上であって且つ第１のしきい値よりも遅ければ、低位置フラグを低位置物体でないステータスにし、物体の最大検知距離がしきい値以上であれば、車両フラグをそのカテゴリであるステータスにし、その他のカテゴリをそのカテゴリでないステータスにするフラグ判定部と、累積／瞬時スコア算出部およびフラグ判定部からの情報に基づき、フラグが付いているカテゴリがある場合、フラグが付いているカテゴリを識別結果として出力し、フラグが付いているカテゴリがない場合、瞬時スコアがしきい値以上であって瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリが同一であれば、当該カテゴリを識別結果として出力し、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリではなく、あるいは瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリと同一でなければ、瞬時スコアの観測時間がしきい値以上であれば、瞬時スコアに依らず累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力する物体判定部を備えたものである。

この発明のレーダ信号処理装置は、物体の特徴量に基づく瞬時スコアから累積スコアを得て物体の識別判定を行うようにしたので、種別判定を間違いにくくすることができ、また識別不能となりにくく、識別判定の精度が向上する。

この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置を示す構成図である。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における累積／瞬時スコア算出部の動作を模式的に示す概念図である。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における物体判定部の動作を説明するためのフローチャートである。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における累積／瞬時スコア算出部で得られる瞬時スコアの例を示す特性図である。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における累積／瞬時スコア算出部で得られる累積スコアの例を示す特性図である。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における累積／瞬時スコア算出部で得られる瞬時スコアの他の例を示す特性図である。この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における累積／瞬時スコア算出部で得られる累積スコアの他の例を示す特性図である。この発明の実施の形態２に係わるレーダ信号処理装置を示す構成図である。この発明の実施の形態２に係わるレーダ信号処理装置におけるフラグ判定部の動作を説明するためのフローチャートである。この発明の実施の形態２に係わるレーダ信号処理装置におけるフラグ判定部の動作を説明するための別のフローチャートである。この発明の実施の形態２に係わるレーダ信号処理装置における物体判定部の動作を説明するためのフローチャートである。この発明の各実施の形態に係るレーダ処理装置におけるハードウエアの一例を示すブロック図である。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による車載用レーダ装置（「レーダ」とも称す）のレーダ信号処理装置を示す構成図である。このレーダは、車両に搭載され、複数の物体に関する情報を出力するものである。
図１に示すレーダ信号処理装置１０は、一次特徴量抽出部１１、データ格納処理部１２、二次特徴量抽出部１３、帰属度算出部１４、帰属度データベース１５、累積／瞬時スコア算出部、物体判定部１７を備えている。
なお、図示していない物体に電波を放射し、当該物体（「反射物体」とも称す）からの反射波を受ける部分及びその方式（FMCW 方式、FMICW 方式、パルスドップラー方式など）や、全体の制御を行う部分等については、一般的な車載用のレーダと同等のものであるため、説明を省略する。

一次特徴量抽出部１１は、観測値入力、すなわち反射物体からの反射波として得られた受信信号から、少なくとも物体に関する相対距離、相対速度、方位、反射強度を算出する。以降、これらを一次特徴量と称する。すなわち、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について少なくとも物体と自車との相対距離と相対速度並びに物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する。ただし、後段の判定処理で使用しない一次特徴量については必ずしも取得する必要はない。なお、反射物体が複数存在する場合は、複数物体に関する一次特徴量を算出する。また、一次特徴量における方位は、例えばESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）や、MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）といった公知の超分解能処理による出力結果を含む。また、一次特徴量は、所定の周期（例えば、１００msec）で得られるものとする。

データ格納処理部１２は、一次特徴量抽出部１１より出力された一次特徴量を格納すると共に、格納された一次特徴量について、同一反射物に関するものには例えば同一ＩＤ（番号）を付す。すなわち、データ格納処理部１２には、反射物毎に同一ＩＤが付された一次特徴量（相対距離、相対速度、方位、受信強度）が時系列に格納される。すなわち、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付ける。一次特徴量をデータ格納処理部１２において時系列的に同一化を行うことになる。

二次特徴量抽出部１３は、一次特徴量から、相対距離、相対速度、方位（波数）、受信強度（振幅）、最大検知距離、受信強度の変動（距離／時間）などの二次特徴量を算出する。
なお、受信強度は、一次特徴量として得られる反射強度から、雑音やマルチパス等によって生じた急峻な変化を抑圧したものとすることができる。
また、受信強度の変動は、現観測値と一観測前の値との差（もしくは比）とすることができる。
また、方位（波数）の情報は、波数推定の結果から、例えば、当該物体からの反射波数が１波か、もしくは、２波（複数）かとすることができる。
また、上記以外に、一次特徴量を用いて得られる他の特徴量とすることもでき、例えば、所定距離範囲内もしくは所定観測点内における受信強度の標準偏差や、最大値や、最大値と最小値との差を加えることもできる。
なお、判定あるいはスコア算出あるいはフラグ設定（フラグに関しては後述する）に直接使用できる相対距離、相対速度など、一次特徴量からそのまま二次特徴量に移行する特徴量を加えることができる。

帰属度算出部１４は、帰属度データベース１５から得られる二次特徴量毎の帰属度分布に基づいて、二次特徴量抽出部１３から入力される二次特徴量の各特徴量のカテゴリ（種別）毎の値（帰属度）を算出する。すなわち、あらかじめ定められたカテゴリに関する二次特徴量の分布に対する帰属度を算出する。

帰属度データベース１５は、予め定めたカテゴリについて、予め数例の観測を行って取得した二次特徴量分布や、送信電力、距離、アンテナ利得、反射断面積等から導出した理論値に基づく二次特徴量分布や、カテゴリに関する経験的知見に基づく性質を数値化し格納する。

累積／瞬時スコア算出部１６は、図２に示す概念図のように、帰属度算出部より入力された二次特徴量の帰属度を表す、最大検知距離、受信強度、受信強度の変化量、波数情報、相対速度等の二次特徴量の所定重み係数を掛け、総和値を算出して瞬時スコアとし、この総和値（瞬時スコア）を周期方向に累積したものを累積スコアとして算出し、物体判定のために出力する。

物体判定部１７は、累積／瞬時スコア算出部１６から入力された当該物体に関するカテゴリ毎の帰属度に基づき、当該物体がどのカテゴリに属するか、すなわち、当該物体の種別（例えば、車両、人、乗り越え可能な低位置物体等）を判定し、判定結果を出力する。
なお、判定結果はその後、図示しない制御部により、例えば、制動制御に用いられる。

次に、動作について説明する。
まず、一次特徴量抽出部１１において、所定観測周期毎に入力される受信信号を用いて、一次特徴量（相対距離、相対速度、方位、反射強度）を算出する。なお、本一次特徴量は、レーダにおいて相対距離、相対速度、方位、反射強度を算出する一般的な方式によるものであるため、詳細な説明を省略する。

次に、データ格納処理部１２において、一次特徴量抽出部１１から入力された一次特徴量を格納し、それまで格納されている過去複数回の数観測分の一次特徴量と共に、例えばカルマンフィルタを用いた追尾処理により同一反射物に関するもの同士の対応付けを行い、同一反射物に対して同一ＩＤ（番号）及び、データの更新時刻を記した時刻タグもしくはデータの入力順序を記した順序タグを付す。なお、一次特徴量として取得した反射強度には、一般に、雑音やマルチパスによる急峻な変化が重畳しているため、後段において安定した判定結果を得るために、所定距離範囲もしくは所定観測点による移動平均を行う。

なお、データ格納処理部１２において、例えば、同一ＩＤの一次特徴量が更新（追加）されない状態が所定観測数に達した一次特徴量については、順次消去することで、データ格納処理部１２のメモリ空間を節約することができる。

次に、二次特徴量抽出部１３において、一次特徴量を用いて、最大検知距離や、受信強度や、受信強度の変化量や、波数情報といった二次特徴量を算出する。

最大検知距離は、対象の物体の相対距離の最大値を表す特徴量である。一般に、車両や人などのようなある高さを持つ物体は遠距離から検知されるため、最大検知距離は大きい傾向を持つ。一方、乗り越え可能な低位置物体は比較的近距離で初めて検知されるため、最大検知距離は小さい傾向を持つ。

受信強度は、物体の反射強度を表す特徴量である。一般に、同一距離においては、車両など高いレーダ反射断面積を持ち、かつ、金属等の材質の物体の反射強度値は高い。一方、人はレーダ反射断面積が車両に比べ小さいため、車両より反射強度値は小さいが、様々な姿勢を取ることが可能であるため、反射強度値の値域は大きい。また、例えば路面の継ぎ目やグレーチングなど乗り越え可能な低位置物体は、比較的遠距離では受信強度は小さいが、近づくと、エッジ部分からの反射の影響が大きくなるため、受信強度は比較的大きな値を持つ。

受信強度の変化量は、受信強度の現在及び直近の観測における受信強度の差もしくは比で定義する特徴量である。一般に、物体に近づく状況（自車と物体との相対距離が小さくなる状況）において、車両の場合は、マルチパスによる急激な受信強度の変動を除くと、比較的受信強度の変化量は小さいまま推移する。また、人の場合は、レーダ反射断面積が変化するため、受信強度の変化量は車両よりも大きく推移する。また、乗り越え可能な低位置物体の場合は、遠距離では車両と同様に受信強度の変化量は小さく推移し、ある距離から近づくとエッジ等の影響により大きくなる。

波数情報は、（超分解能）測角時に得られる、同一物体からの反射点の数や、方位を表す特徴量である。例えば、車両の場合、距離により反射点が１点もしくは複数点となり、かつ、反射点が明確に複数の場合（反射点が所定方位差を持つ場合）、反射点が明確ではない複数の場合（反射点の方位が近い、もしくは一方が測角不能など）といった状態となる。人や低位置物体の場合も同様であるが、このような状態は車両、人、低位置物体で異なることが予想される。波数情報はこのような各状態を例えば、１、２、・・・といった番号により表現する。

次に、帰属度算出部１４において、抽出した二次特徴量の、各カテゴリ（例えば、車両、人、低位置物体）への帰属度を算出する。
帰属度算出には、予め作成した帰属度データベース１５を用いる。

帰属度データベース１５は、所定のカテゴリについて、相対距離毎に二次特徴量の分布状況を表したものである。例えば、ある二次特徴量の、ある相対距離において、カテゴリをカテゴリ１（低位置物体）、カテゴリ２（人、歩行者）、カテゴリ３（車両）とした場合の帰属度を特徴量全体（横軸）に亘る帰属度（縦軸）を分布状に表すことができる。また、各カテゴリの値域における代表値（例えば、重心値、中央値、最頻値）で表すこともできる。
なお、帰属度データベース１５の作成方法は以上に限らず、例えば、各カテゴリの値域全体を矩形状に表すこともできる。
また、各カテゴリの重複部分については、重複数で割った値を各カテゴリの帰属度分布とすることもできる。
帰属度データベース１５を代表値で作成した場合は、データベースの領域（メモリ）を削減することができる。

帰属度データベース１５は、各カテゴリのサンプル（教師データ）を数例取得することで作成が可能である。
例えば、帰属度分布を得るには、サンプル（教師データ）のヒストグラムを作成したのち、最大値を規格化することで作成することができる。また、相対距離毎に帰属度分布を作成している場合は、相対距離を細かく（例えば１ｍ）設定することで距離毎の特性も細かく反映できるため、精度の高い物体識別が可能となる。また、相対距離を、二次特徴量が同じような特性を持つ領域をまとめて、例えば遠／近のように大きく設定することで、データベースの領域（メモリ）を削減することもできる。また、帰属度分布は、相対速度毎に作成することもできる。この場合には、受信強度の変化量のように、複数の観測点の変化を捉える特徴量では、相対速度によって特性が異なることが予想されるが、速度毎に帰属度分布を作成することでそれに対応でき、物体識別性能の劣化を低減する効果が期待できる。

累積／瞬時スコア算出部１６は、図２に示す概念図のように、帰属度算出部より入力された二次特徴量の帰属度を表す、最大検知距離、受信強度、受信強度の変化量、波数情報、相対速度等の二次特徴量の所定重み係数を掛け、総和値を算出して瞬時スコアとし、この総和値（瞬時スコア）を周期方向に累積したものを累積スコアとして算出し、物体判定のために出力する。
なお、図２において、係数Ｗｉは、予め定めた各二次特徴量の重み係数である。

このような重み係数は、各二次特徴量の判定に対する影響度に応じて設定することができる。
例えば、全ての二次特徴量の影響度が等しい場合は、重み係数を全て等しい値（例えば１）とする。
また、各二次特徴量の影響度が相対距離に応じて異なる場合は、相対距離毎に重み係数を変えることでより精度の高い処理が可能となる。

次に物体判定部１７における動作を図３に示すフローチャートに沿って説明する。
先ず、処理開始後、累積／瞬時スコア算出部１６からの情報に基づき、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリがあるか否かを判断し（ステップＳ３０１）、当該カテゴリがある場合（Ｙｅｓ）は、累積スコアが最大値のカテゴリを検索する（ステップＳ３０２）。次に、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリは同一かを判断し（ステップＳ３０３）、同一のカテゴリと判断されれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３０４に進み、瞬時スコアがしきい値以上であり、累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。ステップＳ３０１における判断おいて、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリがない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３０５に移行し、ステップＳ３０５において、瞬時スコアの観測時間がしきい値以上か否かを判断し、しきい値以上であれば（Ｙｅｓ）、累積スコアが最大値のカテゴリを検索し（ステップＳ３０６）、次に累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。更に、ステップＳ３０５における判断おいて、観測時間がしきい値以上でない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３０８に移行し、ステップＳ３０８において、識別結果を不明として出力し、処理を終了する。
また、ステップＳ３０３における判断において、瞬時スコアがしきい値以上であるカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリが同一でない場合（即ち、両カテゴリが異なる場合）（Ｎｏ）は、ステップＳ３０５に移行し、それ以降は、上述したステップＳ３０５〜ステップＳ３０８の処理を実行する。
なお、ステップＳ３０５における観測時間のしきい値は、自車速度で可変にしてもよい。例えば、自車が止まっているときは、しきい値を大きくし、また、自車が動いているときは（例えば時速２０ｋｍ／ｈ以上）、しきい値を小さくする。

次に、車両、人、低位置物体の瞬時スコアと累積スコアとの関係について説明する。
図４と図５は、人が近づいていくシーンで、二つのカテゴリの瞬時スコアがしきい値以上となるケースにおける車両、人、低位置物体の周期に対する瞬時スコアと累積スコアの特性を示している。
図４に示すように、瞬時スコアのしきい値が瞬時スコア０．７の場合、矢印Ａ部分において示されるように、周期の初期の段階において低位置物体と人の瞬時スコアがしきい値以上になっている。また、図５に示すように、累積スコアは矢印Ｂ部分において示されるように、人の累積スコアが最大のカテゴリであると識別結果として出力するため、人と正しく識別できる。
図６と図７は、人が近づいていくシーンで、三つのカテゴリの瞬時スコアがしきい値より小さくなるケースにおける車両、人、低位置物体の周期に対する瞬時スコアと累積スコアの特性を示している。
図６に示すように、瞬時スコアのしきい値が瞬時スコア０．７の場合、どのカテゴリについても瞬時スコアがしきい値以上になっていない。また、図７に示すように、累積スコアは、周期の前半部分（１〜５０周期未満）では、識別判定結果は、不明と出力し、周期の後半部分（周期が５０以上）では、累積スコアが最大なカテゴリを識別結果として出力するため、人と正しく識別できる。

実施の形態２．
図８は、この発明の実施の形態２による車載用レーダ装置のレーダ信号処理装置を示す構成図である。図８における装置は、図１に示す装置にフラグ判定部を追加している。なお、図８において、図１と同一符号は、同一部分を示している。

フラグ判定部１８における動作を図９、図１０に示すフローチャートに沿って説明する。
なお、図９、図１０において、フラグの数値の定義として、「１」はそのカテゴリの物体であることを表すステータス、「−１」はフラグのカテゴリの物体でないことを表すステータス、「０」は初期値を表わしている。また、Ｖｔａ、Ｖｔｂは第１のしきい値、第２のしきい値となる速度を表わしており、Ｖｔａ＝２０ｋｍ／ｈ、Ｖｔｂ＝５ｋｍ／ｈである。さらに、Ｒｔａはしきい値となる距離を表わしており、Ｒｔａ＝１５０ｍである。なお、速度Ｖｔｂは、速度Ｖｔａよりも遅い速度である。

先ず、図９に示すように、処理開始後、相対速度、自車速度を読み出し（ステップＳ９０１）、ステップＳ９０２において対地速度を算出し、次に対地速度が速度Ｖｔａより大きいか否かを判断し（ステップＳ９０３）、対地速度が速度Ｖｔａより大きければ（Ｙｅｓ）、車両フラグをそのカテゴリであるステータス「１」に、その他のフラグをそのカテゴリでない「−１」にし（ステップＳ９０４）、処理を終了する。ステップＳ９０３における判断において、対地速度が速度Ｖｔａより大きくなければ（Ｎｏ）、ステップＳ９０５に移行し、ステップＳ９０５において、対地速度が速度Ｖｔｂより大きいか否かを判断し、対地速度が速度Ｖｔｂより大きければ（Ｙｅｓ）、低位置フラグを「−１」にし（ステップＳ９０６）、処理を終了する。また、ステップＳ９０５における判断において、対地速度が速度Ｖｔｂより大きくなければ（Ｎｏ）、処理を終了する。

また、図１０に示すように、最大検知距離を読み出し（ステップＳ１００１）、次に最大検知距離が距離Ｒｔａより大きいか否かを判断し（ステップＳ１００２）、最大検知距離が距離Ｒｔａより大きければ（Ｙｅｓ）、車両フラグを「１」に、その他のフラグを「−１」にし（ステップＳ１００３）、処理を終了する。ステップＳ１００２における判断において、対地速度が速度Ｖｔａより大きくなければ（Ｎｏ）、処理を終了する。

次に物体判定部１７における動作を図１１に示すフローチャートに沿って説明する。
先ず、処理開始後、累積／瞬時スコア算出部１６およびフラグ判定部１８からの情報に基づき、フラグが付いているカテゴリはあるか否かを判断し（ステップＳ１１０１）、当該カテゴリがある場合（Ｙｅｓ）、フラグが付いているカテゴリを識別結果として出力し（ステップＳ１１０２）、処理を終了する。ステップＳ１１０１における判断おいて、フラグが付いているカテゴリがない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１１０３に移行する。
ステップＳ１１０３において、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリがあるか否かを判断し、当該カテゴリがある場合（Ｙｅｓ）は、累積スコアが最大値のカテゴリを検索する（ステップＳ１１０４）。次に、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリは同一かを判断し（ステップＳ１１０５）、同一のカテゴリと判断されれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０６に進み、瞬時スコアがしきい値以上であり、累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力し（ステップＳ１１０６）、処理を終了する。ステップＳ１１０３における判断おいて、瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリがない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１１０７に移行し、ステップＳ１１０７おいて、観測時間がしきい値以上か否かを判断し、しきい値以上であれば（Ｙｅｓ）、累積スコアが最大値のカテゴリを検索し（ステップＳ１１０８）、次に累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力し（ステップＳ１１０９）、処理を終了する。更に、ステップＳ１１０７における判断おいて、観測時間がしきい値以上でない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１１１０に移行し、ステップＳ１１１０において、識別結果を不明として出力し、処理を終了する。
また、ステップＳ１１０５における判断において、瞬時スコアがしきい値以上であるカテゴリと累積スコアが最大値のカテゴリが同一でない場合（即ち、両カテゴリが異なる場合）（Ｎｏ）は、ステップＳ１１０７に移行し、それ以降は、上述したステップＳ１１０７〜ステップＳ１１１０の処理を実行する。
なお、ステップＳ１１０７における観測時間のしきい値は、自車速度で可変にしてもよい。例えば、自車が止まっているときは、しきい値を大きくし、また、自車が動いているときは（例えば時速２０ｋｍ／ｈ以上）、しきい値を小さくする。

上述の各実施の形態において、自車のレーダ取り付け位置毎に、帰属度分布を作成することが考えられる。
上述のように、レーダ反射波は、物体の高度、自車レーダの取り付け位置（高度）により、例えばマルチパス発生の有無など、特性が異なる。
そのため、車種やその他の条件により自車レーダの取り付け位置が変わる場合には、その取り付け位置に特化した帰属度分布（データベース）を用いた方がより精度の高い判定ができる。
即ち、自車のレーダの取り付け位置毎に帰属度分布を作成／変更するようにすることによって、より精度の高い物体識別を行うことが可能である。

なお、レーダ信号処理装置１０は、ハードウエアの一例を図１２に示すように、プロセッサ１００と記憶装置１０１から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１００は、記憶装置１０１から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１００は、演算結果等のデータを記憶装置１０１の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

この発明の実施の形態は、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変更、省略することができる。

１０レーダ信号処理装置、１１一次特徴量抽出部、１２データ格納処理部、１３二次特徴量抽出部、１４帰属度算出部、１６累積／瞬時スコア算出部、１７物体判定部

Claims

車両に搭載され、複数の物体に関する情報を出力するレーダのレーダ信号処理装置において、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について前記物体と前記車両との相対距離と相対速度並びに前記物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する一次特徴量抽出部と、前記一次特徴量を格納し、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付けるデータ格納処理部と、前記データ格納処理部における一次特徴量から、距離毎の受信強度、受信強度の変化量を含む二次特徴量を抽出する二次特徴量抽出部と、あらかじめ定められた車両、歩行者、低位置物体を含むカテゴリに関する前記二次特徴量の分布に対する帰属度をそれぞれの二次特徴量毎に算出する帰属度算出部と、それぞれのカテゴリについて、二次特徴量毎の帰属度と二次特徴量毎に応じた重み係数を掛け合わせたものの総和を取った総和値を瞬時スコアとし、前記瞬時スコアを周期方向に累積したものを累積スコアとして算出する累積／瞬時スコア算出部と、前記二次特徴量抽出部で抽出された二次特徴量に基づき、物体の対地速度が第１のしきい値以上であれば、車両フラグをそのカテゴリであるステータスにし、その他のカテゴリのフラグをそのカテゴリでないステータスにし、前記物体の対地速度が前記第１のしきい値よりも遅い第２のしきい値以上であって且つ前記第１のしきい値よりも遅ければ、低位置フラグを低位置物体でないステータスにし、前記物体の最大検知距離がしきい値以上であれば、車両フラグをそのカテゴリであるステータスにし、その他のカテゴリをそのカテゴリでないステータスにするフラグ判定部と、前記累積／瞬時スコア算出部および前記フラグ判定部からの情報に基づき、フラグが付いているカテゴリがある場合、フラグが付いているカテゴリを識別結果として出力し、フラグが付いているカテゴリがない場合、前記瞬時スコアがしきい値以上であって前記瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと前記累積スコアが最大値のカテゴリが同一であれば、当該カテゴリを識別結果として出力し、前記瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリではなく、あるいは前記瞬時スコアがしきい値以上のカテゴリと前記累積スコアが最大値のカテゴリと同一でなければ、前記瞬時スコアの観測時間がしきい値以上であれば、前記瞬時スコアに依らず前記累積スコアが最大値のカテゴリを識別結果として出力する物体判定部を備えたことを特徴とするレーダ信号処理装置。