JP6613624B2 - 判別方法及び判別装置 - Google Patents
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Description
このようにすることで、設計者の経験と勘に基づいて判別式を決定する場合に比べて、ターゲットの種別の判別精度を向上させることができる。
図1は、本発明の一実施形態の概要を説明するための図である。図1(a)は、道路を走行する車両Vの前方に、電波を反射する電波反射体(以下、「ターゲット」という)としての障害物TS(例えば、前方を走行する車両)が存在する状態を示している。車両Vがミリ波レーダ等の電波を発信すると、発信された電波は、図1(a)に示すA→B、及びA→C→B等のさまざまな経路を介して障害物TSに到達し、障害物TSで反射される。車両Vは、障害物TSで反射した電波(以下、「反射波」という)を受信し、受信した反射波の特性に基づいて、障害物TSが存在することを検出する。車両Vは、障害物TSが存在することを検出すると緊急ブレーキシステムを作動させ、自動的に停止する。
図2は、車両Vがターゲットの種別を判別する原理を説明するための図である。図2(a)は、ターゲットが障害物TSである場合における、車両Vから障害物TSまでの距離と反射波の強度(以下、「反射波強度」という)との関係を示す図である。図2(a)に示すように、ターゲットが道路上に存在する障害物TSである場合、車両Vからターゲットまでの距離が短くなるにつれて反射波強度が大きくなる。
図4は、判別式を決定する流れを説明するための図である。まず、さまざまな環境において、障害物TSからの反射波の特性、及び上部構造物TJからの反射波の特性を測定し、測定によって得られた実測データを学習用のデータとして収集する。実測データは、図2に示したような距離と反射波強度との関係を示すデータに、ターゲットの種別が関連付けられたデータである。
図8は、上記の方法により決定した判別式を用いて、走行中に受信する反射波強度に基づいてターゲットの種別を判別する判別装置1の構成を示す図である。判別装置1は、レーダ発信部11と、反射波受信部12と、記憶部13と、制御部14とを有する。判別装置1は、例えば、車両Vの前方部に設けられて使用される。
反射波受信部12は、レーダ発信部11が発信したレーダがターゲットで反射した反射波を受信し、受信した反射波強度の値を制御部14に通知する。
算出部142は、車両Vから発信した電波の反射波強度に基づいて、ターゲットまでの距離x1、ターゲットまでの距離と反射波強度との関係を示す曲線の傾きx2、及び反射波強度が減少する頻度x3を算出する。算出部142は、これらの特徴量を用いて、図5のステップS18において決定された係数を含む判別式の値を算出する。算出部142は、算出した値を判別部143に通知する。
コンピュータは、車両Vの走行時の周辺環境(例えば、天候、明るさ)に関連付けて実測データを取得し、周辺環境に関連付けて最適な判別式を決定してもよい。そして、判別装置1は、周辺環境の状態を測定する測定部(不図示)を有し、測定した周辺環境の状態に関連付けて複数の判別式を記憶し、走行中に検知した周辺環境の状態を示す情報又は運転手による入力された周辺環境の状態を示す情報に基づいて、周辺環境に対応する判別式を用いてターゲットの種別を判別してもよい。
ターゲットの種別が「上部構造物」である場合の反射波強度の1507個のサンプル、及びターゲットの種別が「停止した車両」である場合の反射波強度の10515個のサンプルを用いて、コンピュータにより、式(2)における最適な係数を決定した。そして、決定した係数を含む判別式を記憶させた判別装置1を用いて、車両Vの走行中にターゲットの種別を判別した。判別装置1を搭載した車両Vで、上部構造物が存在する59箇所の道路を走行し、取得した反射波強度のデータを判別式に代入してターゲットの種別を判別したところ、判別装置1が、ターゲットが上部構造物であると正しく判別できた確率は、67.8%であった。
(判別式)
75≦x1<100かつx2≧0.20かつx1+50x3≧200、又は
x1≧100かつx2≧0.15かつx1+50x3≧200
この場合、判別装置1が、ターゲットが上部構造物であると正しく判別できた確率は、42.4%であった。このように、本実施形態に係る手法を用いて最適な係数を決定することにより、ターゲットの種別の判別精度を向上させることができることを確認できた。
以上説明したように、本実施形態においては、車両Vからレーダを発信した際の反射波強度の実測データに基づいて決定した判別式を用いて、ターゲットの種別を判別する。したがって、設計者の経験と勘に基づいて判別式を決定する場合に比べて、ターゲットの種別の判別精度を向上させることができる。
11 レーダ発信部
12 反射波受信部
13 記憶部
14 制御部
141 発信制御部
142 算出部
143 判別部
Claims (5)
- コンピュータにより実行される、
車両から発信した電波が電波反射体で反射して生じた反射波の強度を示す反射波強度データを、前記電波反射体の種別に関連付けて取得する第1取得ステップと、
前記反射波強度データに基づいて、前記車両から前記電波反射体までの距離と前記反射波の強度との関係を示す特性データを生成する生成ステップと、
前記特性データに基づいて算出される、前記反射波の特徴を示す特徴量を取得する第2取得ステップと、
前記車両が衝突しない高さの前記電波反射体である上部構造物に対応する前記特徴量及び前記特徴量に乗算される係数を含む判別式の値を第1値とする第1式を複数生成し、かつ前記上部構造物よりも下方の前記電波反射体に対応する前記特徴量及び前記特徴量に乗算される前記係数を含む前記判別式の値を第2値とする第2式を複数生成する式生成ステップと、
前記複数の第1式と前記複数の第2式とが満たされる確率に基づいて、前記係数を決定する係数決定ステップと、
前記上部構造物に対応する複数の前記特徴量を前記係数が決定された前記判別式に入力した場合に得られる複数の第1判別値を算出する第1算出ステップと、
前記上部構造物よりも下方の前記電波反射体に対応する複数の前記特徴量を前記係数が決定された前記判別式に入力した場合に得られる複数の第2判別値を算出する第2算出ステップと、
前記複数の第1判別値のうちの少なくとも一部の値が含まれ、かつ前記複数の第2判別値が含まれない範囲内の値を、前記上部構造物か否かが未知の前記電波反射体に前記電波が反射して生じた前記反射波の前記特徴量を前記判別式に入力した場合に得られる値に基づいて前記電波反射体が前記上部構造物であると判定するための閾値に決定する閾値決定ステップと、
を有することを特徴とする判別方法。 - 前記特徴量が、前記距離に対応する第1特徴量、及び前記距離の所定の変化量に対する前記反射波の強度の変化量の大きさを示す第2特徴量を含むことを特徴とする、
請求項1に記載の判別方法。 - 前記特徴量が、前記反射波の強度が、前記距離の所定の変化量に対して所定量以上低下する頻度の大きさを示す第3特徴量を含むことを特徴とする、
請求項2に記載の判別方法。 - 前記判別式が、前記第1特徴量、前記第1特徴量に乗算される第1係数、前記第2特徴量、及び前記第2特徴量に乗算される第2係数を含む回帰モデルであることを特徴とする、
請求項2又は3に記載の判別方法。 - 車両から発信した電波が電波反射体で反射して生じた反射波に基づいて、前記電波反射体の種別を判別する判別装置であって、
請求項1に記載の第1取得ステップ、生成ステップ、第2取得ステップ、式生成ステップ、及び係数決定ステップにより決定された判別式と、請求項1に記載の第1算出ステップ、第2算出ステップ、及び閾値決定ステップにより決定された閾値とを記憶する記憶手段と、
電波を発信する発信手段と、
前記上部構造物か否かが未知の前記電波反射体に、前記発信手段が発信した前記電波が反射して生じた反射波を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記反射波の前記特徴量を算出し、算出した前記特徴量を用いて前記判別式の値を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した前記判別式の値と前記閾値とを比較した結果に基づいて、前記電波反射体が前記上部構造物であるか否かを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする判別装置。
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