JP6714148B2 - 自動車レーダを利用する標的対象物の改善された検出 - Google Patents

自動車レーダを利用する標的対象物の改善された検出 Download PDF

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Description

１．相互関連出願
本出願は、それらの全体が本明細書によって本明細書に組み込まれる、「ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＯＦ Ａ ＴＡＲＧＥＴ ＯＢＪＥＣＴ ＵＴＩＬＩＺＩＮＧ ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ ＲＡＤＡＲ」と題された、２０１６年８月３１日に出願された米国特許一部継続出願第１５／２５３，３４３号に対する優先権の利益を主張するものである。本出願はまた、それらの全体が本明細書によって本明細書に組み込まれる、「ＩＭＰＲＯＶＥＤ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＯＦ Ａ ＴＡＲＧＥＴ ＯＢＪＥＣＴ ＵＴＩＬＩＺＩＮＧ ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ ＲＡＤＡＲ」と題された、２０１６年９月８日に出願された米国仮特許出願第６２／３８４，９１１号に対する優先権の利益を主張するものである。
２．技術分野
本開示は、自動車レーダシステムに関し、特に、自動車レーダを利用して標的対象物を検出するためのシステム及び方法に関する。
３．関連技術の議論
自動車レーダシステムでは、複数のレーダセンサは、ホスト車両に取り付けられ得る。各レーダセンサは、車両に隣接して関心領域にレーダ信号を伝送するための送信器と、関心領域内の対象物から返送レーダ信号を受信するための受信器とを含む。各センサにおける処理回路は、受信された返送レーダ信号を処理して、様々な標的対象物（他の車両など）を検出し、かつ対象物の範囲、軸受、及び／又は速度を決定する。
有用な検出シナリオの一例は、ホスト車両と標的対象物との間におけるような交差経路検出（例えば、駐車角度検出）を伴う。例えば、いくつかの実施形態では、ホスト車両は、目的とする前方に引くこと又は後退すること（駐車場から出るか、又は車道と合流することなど）を行う現在の静的車両（駐車場に駐車されるか、又は交差点で停止されるなど）を表し得る。したがって、そのような操縦の間にホスト車両で経路を交差し得る他の車両などの標的対象物を検出することは、そのようなシナリオにおいて有用である。有利なことに、標的対象物の交差経路検出は、可能な衝突を防止するために、警報又は他のフィードバックを提供するために使用され得る。いくつかの実施形態では、フィードバックは、例えば、受動的なフィードバックであり得、差し迫った衝突の視覚及び／又は可聴警告を介して運転者に警報を出す。他の実施形態では、フィードバックは、例えば、自動運転システム、自動制動システムなどを介して、ホスト車両の移動を自動的に調整／制御し得る能動的フィードバックであり得る。
自動車レーダを介した標的対象物の従来の交差経路検出は、典型的には、ホスト車両に対して１つ以上の所定の関心領域によって画定された所定の警報区画を利用した。とりわけ、これらの１つ以上の関心領域は、交差経路角度（ホスト車両のヘディングと標的対象物の軌道との間の角度）に関係なく同じままである。本明細書に開示されるように、いくつかの実施形態では、重複関心領域は、いくつかの可能性がある交差経路シナリオのために集合警報区画を表すように選択され得る。例えば、図１は、２つの異なる関心領域（領域１及び領域２）によって画定された集合警報区画を利用する例示の実施形態を描写する。本実施形態では、領域２は、仮定された９０度の交差経路角度シナリオのために関心領域を表すように構成されており、領域１は、仮定された４５〜６０度の交差経路角度シナリオのために関心領域を表すように構成されている。図１に描写される集合警報区画などの所定の警報区画を利用する残念な結果は、所定の警報区画が、典型的には、上方と下方の両方で、所与の交差経路角度シナリオのための異なる最適関心領域に関して包括的であり得る（例えば、図１における４５度の交差経路角度シナリオのための最適関心領域を参照）。これにより、１つ以上の所定の関心領域を利用する集合警報区画などの所定の警報区画は、多くの場合、結果として標的対象物の不正確な検出を生じ（差し迫った衝突の誤指示、又は更に悪いことに、差し迫った衝突の遅延した若しくは不正確な指示を提供し）得る。
したがって、ホスト車両と標的対象物との間の交差経路検出のための改善されたシステム及び方法の必要性がある。これら及び他の必要性は、本開示により満たされる。
システム及び方法は、ホスト車両と標的対象物との間の改善された交差経路検出のために本明細書に提示される。例示の実施形態では、ホスト車両のための交差交通警報システムは、ホスト車両に取付可能で、かつ複数の時点にわたって標的対象物のホスト車両に対する相対位置を追跡するために構成されている自動車接近感知検出器であって、任意の所与の時点で、標的対象物の軌道及びホスト車両の運転経路が、交差経路角度で交差する、自動車接近感知検出器と、デジタル信号を受信し、デジタル信号を処理して、標的対象物の軌道と、ホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、複数の時点にわたる分散を最小限に抑える最適化問題を解決することによって、交差経路角度を算出するためのプロセッサと、を含み得る。
例示の実施形態では、ある時点における垂直経路距離は、交差経路角度、及びその時点における標的対象物についての追跡情報の関数として表され得る。例示の実施形態では、追跡情報は、極座標で表され得る。時点ｉにおける垂直経路距離を表す瞬間垂直経路距離Ｐｄ（ｉ）は、交差経路角度θｃｐ、時点ｉにおける瞬間追跡範囲Ｒ（ｉ）、及び時点ｉにおける瞬間追跡角度θ（ｉ）の関数として算出され得る。Ｐｄ（ｉ）＝−Ｒ（ｉ）ｃｏｓ（θｃｐ＋θｍ−θ（ｉ））であり、式中、θｍは、ホスト車両のセンサ取付角度であることに留意されたい。ｎ個の時点について、交差経路角度は、最適化問題
Figure 0006714148
 を解決することによって算出され得、式中、
Figure 0006714148
 である。例示の実施形態では、最適化問題は、平均二乗誤差を用いて解決され得る。いくつかの実施形態では、これは、マトリックスの固有分解を使用して解決され得る。他の実施形態では、これは、各時点ｉにおける垂直経路距離を表す瞬間垂直経路距離Ｐｄ（ｉ）を、複素数表現に変換することによって解決され得る。
例示の実施形態では、プロセッサは、標的対象物が関心領域内にあるかどうかに少なくとも部分的に基づいて、交差交通警報又は他のフィードバックがトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得、関心領域は、交差経路角度に少なくとも部分的に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、デジタル信号を更に処理して、算出された交差経路角度によって判定される、時点ｉにおけるホスト車両の位置と標的対象物の軌道との間で瞬間最短経路距離を決定する。この瞬間最短経路距離は、時点ｉにおける標的対象物の軌道に垂直な軸に沿った、時点ｉにおけるホスト車両と標的対象物との間の距離の予測として決定され得、時点ｉにおける、ホスト車両と標的対象物との間の距離は、追跡範囲測定値に基づいて決定される。有利なことに、交差交通警報又は他のフィードバックは、決定された瞬間最短経路距離に少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。例えば、プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、決定された瞬間最短経路距離が閾値を超えることに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。とりわけ、この閾値は、一定であるか、可変（例えば、算出された交差経路角度に基づいて可変）であり得る。更なる例示の実施形態では、プロセッサは、デジタル信号を更に処理して、算出された交差経路角度によって判定される、時点ｉにおける標的対象物の軌道に垂直なベクトルと時点ｉにおけるホスト車両の位置との間の垂直距離を特徴とする、時点ｉにおける標的対象物とホスト車両との間で瞬間横方向距離を決定する。この瞬間横方向距離は、時点ｉにおける標的対象物の軌道に平行な軸に沿った、時点ｉにおける、ホスト車両と標的対象物との間の距離の予測として決定され得、時点ｉにおける、ホスト車両と標的対象物との間の距離は、追跡範囲測定値に基づいて決定される。時点ｉにおける対象物に対する瞬間的な衝突までの時間（time to collision、ＴＴＣ）は、時点ｉ、及び標的対象物に対する速度における、標的対象物とホスト車両との間の瞬間横方向距離に基づいて更に決定され得る。有利なことに、プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、標的対象物に対する決定された瞬間的ＴＴＣに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、ホスト車両は、運転経路に対して運動している場合がある（動的ホストシナリオ）。これにより、動的ホストの場合には、ホスト車両の共通の基準位置は、時点の各々におけるホスト車両の位置に対する既知のオフセットを含む共通の基準点であり得る。例示の実施形態では、ホスト車両の基準点は、瞬間時点ｉにおけるホスト車両の位置であり得る。これにより、各時点における標的対象物についての追跡情報は、瞬間時点ｉにおけるホスト車両の位置に正規化され得る。例示の実施形態では、各時点における標的対象物についての正規化された追跡情報は、ホスト車両のホスト速度及び角度変化の関数として算出され得る。
いくつかの実施形態では、最適化問題は、多重仮説問題として解決され得、多重仮説問題は、複数の可能な交差経路角度解を想定し、各々の交差経路角度解は、標的対象物の対応する可能な軌道を表し、交差経路角度は、標的対象物の軌道とホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、複数の時点にわたる分散を最小限に抑える複数の可能な交差経路角度解から１つの交差経路角度解を選択することによって、決定される。これにより、例示の実施形態では、多重仮説問題を解決することは、（ｉ）時点の各々について、複数の可能な交差経路角度解の各々について、その時点における標的対象物の対応する軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）時点の各々についての対応する垂直経路距離の間の分散を最小限に抑える複数の可能な交差経路角度解から１つの交差経路角度解を選択することに基づいて交差経路角度を決定することと、を含み得る。例として、複数の時点は、第１の時点及び第２の時点を含み、多重仮説問題を解決することは、（ｉ）第１の時点について、複数の可能な交差経路角度解の各々について、第１の時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）第２の時点について、複数の可能な交差経路解の各々について、第２の時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉｉ）複数の可能な交差経路角度解の各々について、第１の時点における対応する垂直経路距離と第２の時点における対応する垂直経路距離との間の差を決定することと、を含み得る。
例示の実施形態では、分散情報は、第１の複数の時点について算出されて、バッファ内に記憶され得、その後、その基礎となった垂直経路距離は、メモリから破棄され得る。更なる例示の実施形態では、交差経路角度は、第１の複数の時点について算出され、次いで、例えば、標的対象物の軌道とホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の第２の複数の時点における各時点で、垂直経路距離の、第２の複数の時点にわたる分散を最小限に抑える最適化問題を解決することによって、第２の複数の時点について再算出され得る。
更なる例示の実施形態では、ホスト車両のための交差交通警報システムであって、ホスト車両に取付可能で、かつ３つ以上の時点にわたって標的対象物のホスト車両に対する相対位置を追跡するために構成されている自動車接近感知検出器であって、所与の任意の時点で、標的対象物の軌道及びホスト車両のヘディングが、交差経路角度で交差する、自動車接近感知検出器と、自動車接近感知検出器からデータを受信及び処理して、３つ以上の時点にわたる最適化問題を解決することによって交差経路角度を算出するように構成されているプロセッサと、を備える、交差交通警報システムが提示される。より具体的には、最適化問題は、有利なことに、標的対象物の軌道とホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、３つ以上の時点にわたる分散を最小限に抑え得る。
更なる例示の実施形態では、ホスト車両のための交差交通警報システムであって、ホスト車両に取付可能で、かつ複数の時点にわたって標的対象物のホスト車両に対する相対位置を追跡するために構成されている自動車接近感知検出器であって、所与の任意の時点で、標的対象物の軌道及びホスト車両のヘディングが、交差経路角度で交差する、自動車接近感知検出器と、自動車接近感知検出器からデータを受信及び処理して、標的対象物の複数の追跡の各々についての交差経路角度の推定値を決定するように構成されている、プロセッサであって、各追跡が、２つ以上の時点の異なる組を特徴とする、プロセッサと、を備える、交差交通警報システムが提示される。有利なことに、プロセッサは、交差経路角度推定値間の分散を決定するように更に構成され得る。いくつかの実施形態では、プロセッサは、互いに対して低い分散で交差経路角度推定値を特定及び平均化することによって、平均交差経路角度を決定するように更に構成され得る。更なる実施形態では、クラスタ分析が適用され得る。例えば、いくつかの実施形態では、複数の追跡の各々について（例えば、複数の連続した時点対の各々について）の交差経路角度推定値は、決定され得る。一般に、クラスタ分析は、交差経路角度推定値における経時的変化を評価するために使用され得る。クラスタ分析（クラスタ化）は、次いで、複数の交差経路角度推定値に適用され得る。クラスタ分析は、交差経路角度における急激な経時的変化を表す別個の密接に分配されたクラスタを検出するために使用され得る。代替的に、互いに流入して、より広い拡大分布を形成するクラスタは、交差経路角度における段階的変化を示し得る。様々なクラスタモデル及びアルゴリズムは、クラスタ分析を実施する際に適用され得る。いくつかの実施形態では、経時的平均交差経路角度は、クラスタ中心に基づいて決定され得る。更なる実施形態では、クラスタ分析は、誤った算出（例えば、基準分布密度）を表し得る外れ値データ点を特定するために使用され得る。そのような外れ値データ点は、例えば、クラスタ算出（平均交差経路角度を算出する又は旋回／曲線経路を検出することなど）から軽視され得る。これにより、クラスタ分析は、データ検証目的のために有利に使用され得る。
他の実施形態では、プロセッサは、複数の交差経路角度推定値を平均化することによって、平均交差経路角度を決定するように更に構成され得る。更なる実施形態では、プロセッサは、交差経路角度推定値間の分散に基づいて、標的対象物の軌道における変化を判定するように更に構成され得る。例えば、交差経路角度推定値間の分散が、第１の閾値を超える場合、プロセッサは、旋回を示す標的対象物の方向に大きな変化があったことを判定するように構成され得る。旋回が検出される場合、平均交差経路角度を決定するとき、方向の大きな変化の前の追跡からの交差経路角度推定値は無視され得る。交差経路天使推定値間の分散は、第１の閾値未満であり、かつ第２の閾値を超える場合、プロセッサはまた、曲線を示す標的対象物の方向における小さな変化があったことを判定するように構成され得る。曲線が検出される場合、（ｉ）データサンプリングレートのうちの１つ以上は、時間交差経路角度推定値を低減させるように増加され得るか、又は（ｉｉ）バッファリングサイズは、平均を決定するときにより少ない交差経路角度推定値を使用するように減少され得る。
更なる例示の実施形態では、ホスト車両のための交差交通警報システムであって、ホスト車両に取付可能で、かつ複数の時点にわたって標的対象物のホスト車両に対する相対位置を追跡するために構成されている自動車接近感知検出器であって、所与の任意の時点で、標的対象物の軌道及びホスト車両のヘディングが、交差経路角度で交差する、自動車接近感知検出器と、自動車接近感知検出器からデータを受信及び処理して、交差経路角度を決定し、かつホスト車両の位置と交差経路角度の推定値によって決定されるような標的対象物の軌道との間の最短経路距離を決定するように構成されている、プロセッサと、を備える、交差交通警報システムが提示される。この最短経路距離はまた、交差経路角度の推定値を特徴とする標的対象物の軌道に垂直な軸に沿って、ホスト車両の位置と標的対象物の位置との間の距離の予測として決定され、ホスト車両の位置と標的対象物の位置との間の距離は、追跡範囲測定値に基づいて決定され得る。有利なことに、プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、決定された最短経路距離に少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。例えば、プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、決定された最短経路距離が閾値を超えることに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。とりわけ、この閾値は、一定であるか、可変（例えば、算出された交差経路角度に基づいて可変）であり得る。
更なる例示の実施形態では、ホスト車両のための交差交通警報システムであって、ホスト車両に取付可能で、かつ複数の時点にわたって標的対象物のホスト車両に対する相対位置を追跡するために構成されている自動車接近感知検出器であって、所与の任意の時点で、標的対象物の軌道及びホスト車両のヘディングが、交差経路角度で交差する、自動車接近感知検出器と、自動車接近感知検出器からデータを受信及び処理して、交差経路角度の推定値を決定し、かつ交差経路角度の推定値によって決定される、標的対象物の軌道に垂直なベクトルとホスト車両の位置との間の垂直距離を特徴とする横方向距離を決定する、プロセッサと、を備える、交差交通警報システムが提示される。この横方向距離は、標的対象物の現在の軌道と平行な軸に沿って、ホスト車両の位置と標的対象物の位置との間の距離の予測として決定され得、ホスト車両の位置と標的対象物の位置との間の距離は、範囲測定に基づいて決定される。例示の実施形態では、プロセッサは、横方向距離、及び横方向距離方向の標的対象物に対する速度に基づいて、標的対象物に対する衝突までの時間（ＴＴＣ）を決定するように更に構成され得る。有利なことに、交差交通警報又は他のフィードバックは、標的対象物について判定されたＴＴＣに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成され得る。
本開示に従う、例示の所定の集合警報区画を描写する。
本開示に従う、例示の自動車レーダシステムの概略ブロック図を描写する。
本開示に従う、警報区画についての最適関心領域が、ホスト車両と標的対象物との間の交差経路角度に依存して、（ホスト車両に対して）変化し得る方法を描写する。
本開示に従う、例示的な交差経路警報システムについてのフロー図を描写する。
本開示に従う、図５の交差経路警報システムについての例示的な処理モジュールについてのフロー図を描写する。
本開示に従う、異なる交差経路角度シナリオのためにホスト車両に対して移動する標的対象物の例示の追跡を描写する。 本開示に従う、異なる交差経路角度シナリオのためにホスト車両に対して移動する標的対象物の例示の追跡を描写する。
本開示に従う、交差経路角度を推定するための例示的なアルゴリズムのフローチャートを描写する。
本開示に従う、図８のアルゴリズムの有効性を実証する経験的な結果を描写する。 本開示に従う、図８のアルゴリズムの有効性を実証する経験的な結果を描写する。
本開示に従う、ホスト位置及び配向がｔｎ−１とｔｎとの間で変化した動的ホストの例を描写する。
本開示に従う、動的ホストが垂直経路距離及び横方向距離算出に影響を与える方法並びに本明細書に記載される座標変換がそのようなものを補償し得る方法を描写する。 本開示に従う、動的ホストが垂直経路距離及び横方向距離算出に影響を与える方法並びに本明細書に記載される座標変換がそのようなものを補償し得る方法を描写する。 本開示に従う、動的ホストが垂直経路距離及び横方向距離算出に影響を与える方法並びに本明細書に記載される座標変換がそのようなものを補償し得る方法を描写する。 本開示に従う、動的ホストが垂直経路距離及び横方向距離算出に影響を与える方法並びに本明細書に記載される座標変換がそのようなものを補償し得る方法を描写する。
本開示は、詳細な説明で更に記載され、本開示の実施形態の非限定的な例として、記載された複数の図面に関するものが続き、図面中、同様の参照番号は、図面のいくつかの図を通して類似の部分を表す。
本開示の例示的な実施形態によると、自動車レーダシステムを利用する、ホスト車両と標的対象物との間の改善された交差経路検出のための方法が提供される。一般的に言って、本開示のシステム及び方法は、標的対象物の位置における変化を追跡して、位置におけるそのような追跡された変化に基づいて、ホスト車両の経路と標的対象物の経路との間などの交差経路角度を決定するために、ホスト車両上で自動車レーダを利用する。この交差経路角度は、標的対象物及びホスト車両の現在の軌道に基づいて、交差経路検出のために最適関心領域を有利なことに特徴付け得る。本明細書における様々な例示の実施形態が「レーダ」及び「レーダシステム」の使用に関するものである一方で、本出願がそのような電波に基づく感知に限定されないことを、出願人は示す。むしろ、本明細書に記載されるシステム及び方法は、標的対象物の相対位置を追跡すること（例えば、レーザースキャン（例えば、ライダ）系システム、カメラ、又は他の画像に基づく感知システムなどの標的対象物についての範囲及び角度位置情報を提供することなど）ができる任意の自動車接近感知検出器を利用し得る。
本明細書に記載されるように、交差経路角度を推定することは、有利なことに、標的対象物の軌道とホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、複数の時点にわたる分散を最小限に抑える最適化問題を解決することを伴い得る。より具体的には、各々の時点における垂直経路距離が、交差経路角度、及びその時点における標的対象物についてのレーダ情報の関数として表されるので、最適化問題を解決することは、結果として時点の各々における同一又は類似の垂直経路距離になる交差経路角度解を選択することを本質的に伴う。
とりわけ、この最適化問題は、任意の数の異なる数学的技法を使用して解決され得る。例えば、いくつかの実施形態では、この最適化問題は、多重仮説問題として仮定され得、複数の異なる交差経路角度解が試みられる。そのような実施形態では、最良の解は、複数の異なる交差経路角度解（その解に基づいて、結果として垂直経路距離における最小の分散をもたらす）から選択され得る。
更なる実施形態では、反復プロセスは、最適交差経路角度を選択するために適用され得る。これにより、例えば、いくつかの実施形態では、次の交差経路角度解は、試みられ、反復プロセスにおいて、前の交差経路角度解と比較され得、２つの解のうちの良い方（最も小さな分散を有する解）は、次の反復のための前の交差経路角度解として選択されている。そのような実施形態では、次の交差経路角度解は、前の交差経路角度解の分散に部分的に基づいて選択され得る。特に、前の交差経路角度解についての垂直経路距離が、第２の時点と比較して第１の時点においてより大きい又はより小さかったどうかに依存して、次の交差経路角度解は、前の交差経路角度解よりも大きい又は小さいものとして選択され得る。
また更なる実施形態では、本明細書に記載される最適化問題は、そこから解決され得る数学的解を有し得る。例えば、いくつかの実施形態では、最適化問題は、平均二乗誤差を用いて解決され得る。例示の実施形態では、マトリックスの固有分解は、複数の時点にわたる垂直経路距離における分散を最小限に抑える最適交差経路角度を決定するために適用され得る。代替的に、最適交差経路角度は、瞬間垂直経路距離Ｐｄ（ｉ）（各時点ｉにおける垂直経路距離を表す）を、複素数表現に変換することに基づいて解決され得る。
有利なことに、いくつかの実施形態では、交差経路角度は、反復的に／再帰的に（例えば、少なくとも複数の独立した追跡を表す３つ以上の点にわたって）決定され得る。交差経路角度の反復／回帰判定は、有利なことに、標的対象物及び／又はホスト車両の、曲線経路などの軌道における変化（交差経路角度における変化によって特徴付けられ得る）の検出を可能にし、及びそれを説明し得る。これにより、例えば、いくつかの実施形態では、標的対象物の位置における変化を追跡するためのサンプリング頻度は、例えば、交差経路角度における変化に基づいて、能動的に調節され得る。例えば、いくつかの実施形態では、変化（標的対象物及び／又はホスト車両の曲線経路軌道を示す変化など）が交差経路角度で検出されるとき、サンプル周波数を増加して及び／又はバッファサイズを低減させることは有利であり得る。
交差経路角度の反復／回帰判定はまた、交差経路角度における反復／回帰変化に基づいて、データセットにおける複数の交差経路角度データ点の適応的ウィンドウ処理を可能にし得る。このように、外れ値データ点は、結果として交差経路角度の単一の追跡算出よりも高信頼のデータを生じるデータセットから差し引かれ／破棄され得る。いくつかの実施形態では、交差経路角度における変化は、標的対象物の方向の変化を検出／決定するために使用され得る。これにより、例えば、適応的ウィンドウ処理は、方向における変化の後からデータ点だけを利用するように構成され得る。
好ましい実施形態では、交差経路検出は、例えば、駐車場若しくは車道から後退するのを準備しているか、又は交差点で待機している車両などの固定又は静的ホスト車両を仮定し得る。固定又は静的ホスト車両を仮定することは、有利なことに、ホスト車両軌道と標的対象物軌道との間の交差経路角度の算出を単純化し得る。
いくつかの実施形態では、交差経路角度は、標的対象物の第１の追跡（例えば、２つ以上の時点の第１の組にわたって標的対象物を追跡することを特徴とする）について決定され得る。これにより、いくつかの実施形態では、交差経路角度は、時点の各々についての対応する垂直経路距離の間の分散を最小限に抑える最適交差経路角度を決定する最適化問題を解決することによって決定され得る。
上記したように、いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、この最適化問題は、交差経路角度についての可能な解の範囲を想定する多重仮説問題として、仮定され得、各々の解は、ホスト車両のヘディングに対する標的対象物の軌道についての可能な対応する解ベクトルの角度オフセットを特徴付ける。そのような実施形態では、多重仮説問題を解決することは、各々の可能な交差経路角度解について、対応する解ベクトルと標的対象物との間の対応する垂直経路距離を算出することを、第１の追跡における複数の時点の各々について含み得る。多重仮説問題は、次いで、時点の各々についての対応する垂直経路距離の間の分散を最良に最小限に抑える交差経路角度解について解決され得る。
有利なことに、多重仮説タイプ問題の使用は、複数の時点にわたる独立した算出の各々が複数の可能な解を想定する手法、及び交差経路角度が複数の時点にわたるこれらの可能な解の収束に基づいて推定される手法を容易にし得る。例えば、いくつかの実施形態では、交差経路角度のために可能な解の範囲を想定する多重仮説問題が起こされ得、各々の可能な交差経路角度解は、所与の時点における標的対象物のための対応する可能な軌道を表す。これにより、多重仮説問題を解決することは、（ｉ）第１の複数の時点の各々について、複数の可能な交差経路角度解の各々について、その時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）複数の可能な交差経路角度解の各々について、時点の各々についての対応する垂直経路距離の間の分散を決定することと、を含み得る。これにより、例えば、第１の複数の時点は、第１の時点及び第２の時点を含み、多重仮説問題を解決することは、（ｉ）第１の時点について、複数の可能な交差経路角度解の各々について、第１の時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）第２の時点について、複数の可能な交差経路解の各々について、第２の時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉｉ）複数の可能な交差経路角度解の各々について、第１の時点における対応する垂直経路距離と第２の時点における対応する垂直経路距離との間の差を決定することと、を含み得る。最適交差経路角度解は、次いで、第１の時点における対応する垂直経路距離と第２の時点における対応する垂直経路距離との間の最小の差を有する交差経路角度解として選択され得る。
しかしながら、本出願が、最適交差経路角度について解決するために多重仮説問題解釈を使用することに限定されないことを、出願人は示す。実際、本明細書に記載されるように、最適交差経路角度について直接解決するか又は反復的に解決するための他の数学的技法がまた、本明細書に記載される。
本明細書で使用するとき、「分散」という用語は、その平均からのパラメータ値の偏差の期待値である分散の数学的決定に限定されないことを、出願人は示す。むしろ、「分散」は、概して、パラメータ値が、パラメータ値の分布、又はパラメータ値の分布に対する何らかの他の品質評価測定値に対して拡散する程度を反映する何らかの測定値を指すために使用される。これにより、いくつかの実施形態では、分散は、数学的分散算出、標準偏差算出、絶対値算出の平均などを含み得る。
いくつかの実施形態では、交差経路角度についての最適化問題が、２つ以上の時点にわたって解決され得ることに留意されたい。これにより、いくつかの実施形態では、交差経路角度を推定することは、どの可能な交差経路角度解が、結果として、３つ以上の時点の各々のための対応する垂直経路距離の間の最低分散を生じるかに基づき得る。多重仮説タイプ分析の場合、３つの時点にわたって解決することは、例えば、第３の時点について、交差経路角度の可能な解の各々について、第３の時点における標的対象物の対応する可能な軌道とホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することを更に含み得る。
代替的に、いくつかの実施形態では、別個の交差経路角度解は、複数の追跡の各々について算出され得る。これにより、いくつかの実施形態では、システム及び方法は、複数の追跡のための交差経路角度解の間の分散を更に決定し得、その分散が所与の閾値未満である場合に、平均推定交差経路角度を算出し（異なる追跡減少についてそれらの交差経路角度解を平均化することは、許容可能な分散範囲に収まり）得る。
とりわけ、いくつかの実施形態では、対応する解ベクトルと標的対象物との間の垂直距離は、ホスト車両の現在の位置と標的対象物の現在の軌道との間の最短経路距離であり得る。この最短経路距離が、標的対象物の現在の軌道に垂直な軸に沿った、ホスト車両と標的対象物との間の距離の予測として特徴付けられ得ることに留意されたい。これにより、いくつかの実施形態では、最短経路距離は、例えば、標的対象物の経路とホスト車両の現在の位置との間の垂直距離として特徴付けられ得る。有利なことに、本明細書に記載されるように、最短経路距離は、例えば、関心領域を囲むための有用な測定基準であり、それによって、ホスト車両のための警報区画を確立し得る。特に、システム及び方法は、ホスト車両が標的対象物に対して所定の最短経路距離内にある場合のみ、警報又は他のフィードバックをトリガするように構成され得る。とりわけ、いくつかの実施形態では、最短経路距離は、解決された交差経路角度に基づいて算出され得る。いくつかの実施形態では、最短経路距離がまた、第２の時点についての対応する解ベクトルと標的対象物との間の垂直距離に実質的に等しい、第１の時点についての対応する解ベクトルと標的対象物との間の垂直距離の収束として特徴付けられ得ることにも留意されたい。
ホスト車両の所与の位置について、最短経路距離が、ホスト車両の現在の配向に関係なく一定のままであるように構成されている（相対配向のみが変化し、最短経路距離ベクトルの大きさは変化しない）ことに留意されたい。このように、最短経路距離は、ホスト車両の配向に関係なく警報区画を特徴付ける関心領域に対する固定バッファ距離を適用する（例えば、最短経路距離に関して固定閾値を適用することによって）ことを表すために使用され得る。これにより、いくつかの実施形態では、警報区画のバッファ幅は、一定のままであり得、警報区画の配向のみが、交差経路角度に基づいて決定されるように、ホスト車両に対して変化している。他の実施形態では、ホスト車両配向に依存して、分散するバッファ距離を適用することが有用であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、可変閾値は、例えば、交差経路角度に基づいて、最短経路距離に関して適用され得る。これにより、６０度及び４５度の角度は、９０度の角度とは異なる閾値（例えば、実施形態に依存してより大きな閾値又はより小さな閾値）を有するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、利用され得る別の有用な測定基準は、真の経路距離である。真の経路距離は、ホスト車両の現在の位置と標的対象物の現在の軌道との間の、ホスト車両のヘディングに沿った距離を指し得る。ホスト車両の所与の位置について、真の経路距離が、ホスト車両の現在の配向に依存して分散する（相対配向のみが変化し、最短経路距離ベクトルの大きさは変化しない）ことに留意されたい。このように、真の経路距離はまた、ホスト車両の配向に依存している警報区画を特徴付ける関心領域に対する可変バッファ距離を確立するために使用され得る。これにより、いくつかの実施形態では、警報区画のバッファ幅は、交差経路角度によって分散するように構成され得る。例示の実施形態では、この可変バッファ幅は、ホスト車両の現在の位置と標的対象物の現在の軌道との間のホスト車両のヘディングに沿って延在する真の経路距離ベクトルに適用された閾値に基づいて決定され得る（例えば、閾値がベクトルの大きさに適用される場合）。これにより、バッファ幅は、標的対象物の現在の軌道に垂直な軸に沿った閾値処理されたベクトルの予測として算出され得る。このように、交差経路角度が９０度により近い場合、可変バッファ幅が、より大きくなるように構成され得ることに留意されたい。
いくつかの実施形態では、真の経路距離が、集合バッファ幅を確立するために最短経路距離に連動して使用され得ることに留意されたい。例えば、いくつかの実施形態では、バッファ幅は、真の経路距離について算出されたバッファ幅と集合された最短経路距離に対するバッファ幅の集合に基づいて確立され得る。これにより、いくつかの実施形態では、最短経路距離に適用され得る閾値は、固定閾値に、標的対象物の現在の軌道に垂直な軸に沿った、閾値処理された真の経路距離ベクトルの予測を加えたものと等しい可変閾値であり得る。
本明細書に記載される更に有用な測定基準は、通常、本明細書で使用するとき垂直距離を指し得る、標的対象物の現在の位置における標的対象物の現在の軌道に垂直なベクトルとホスト車両のヘディングに沿った点との間の横方向距離である。いくつかの実施形態では、ホスト車両のヘディングに沿った点は、ホスト車両の現在の位置であり得、その場合には、横方向距離は、標的対象物の現在の軌道と平行の軸に沿った、ホスト車両と標的対象物との間の距離の予測として算出され得る。代替の実施形態では、ホスト車両のヘディングに沿った点は、ホスト車両のヘディングと標的対象物の軌道との間の交差点であり得る。これにより、そのような横方向距離では、標的対象物の現在の軌道に沿った、標的対象物の現在の位置とホスト車両のヘディングとの間の距離を表し得る。
有利なことに、本明細書に記載されるように、横方向距離は、例えば、その横方向距離及び標的対象物の現在の速度に基づいて、標的対象物に対する衝突（ＴＴＣ）の時間を推定するための有用な測定基準であり得る。これにより、横方向距離及び／又は標的対象物のＴＴＣは、例えば、関心領域を囲む際に更に使用されて、それによって、ホスト車両のための警報区画を確立し得る。特に、システム及び方法は、標的対象物がホスト車両からの所定の横方向距離及び／又はＴＴＣ内にある場合のみ、警報又は他のフィードバックをトリガするように構成され得る。
更なる実施形態において、例えば、ホスト車両の真の経路距離及び現在の速度に基づいて、標的対象物の軌道経路を交差しているホスト車両のために、ＴＴＣが更に決定され得ることに留意されたい。いくつかの実施形態では、ホスト車両のためのＴＴＣは、関心領域のための追加の境界因子として利用され得る。
これにより、いくつかの実施形態では、システム及び方法は、以下の基準のうちの１つ以上の任意の組み合わせが満たされる場合のみ、警報又は他のフィードバックをトリガするように構成され得る：（ｉ）ホスト車両が、標的対象物に所定の最短経路距離内である、（ｉｉ）ホスト車両が、標的対象物に所定の横方向距離内である、（ｉｉｉ）標的対象物のＴＴＣが、所与の閾値未満である、及び／又は、（ｉｖ）ホスト車両のＴＴＣが所与の閾値未満である。例えば、好ましい実施形態では、（ｉ）ホスト車両が、標的対象物に対して所定の最短経路距離内にあるか、又はホスト車両のＴＴＣが所与の閾値未満であるとき、及び（ｉｉ）標的対象物のＴＴＣが所定の閾値未満であるとき、警報又はフィードバックは、トリガされ得る。いくつかの実施形態では、基準は、トリガする状況及びフィードバックの警報のトリガを防止する状況の両方を提供し得る。これにより、例えば、いくつかの実施形態では、基準は、最短経路距離に関して、警報又はフィードバックをトリガするための第１の閾値と、警報又はフィードバックがトリガすることを防止するための第２の閾値と、を含み得る。とりわけ、これは、それら自体では警報又はフィードバックを自動的にトリガしないが、むしろ、警報又はフィードバックが他の基準に基づいてトリガされることを可能にする最短経路距離についての中間範囲値を考慮に入れる。
本明細書における例示の実施形態及び算出は、概して、静的なホスト車両（関心の単純さにおいて）に関する一方で、本開示がそのような実施形態に限定されるものではないことに留意されたい。これにより、いくつかの実施形態では、交差経路検出は、移動するホスト車両を更に説明し得る。そのような実施形態では、第２の時点におけるホスト車両の位置及び配向は、第１の時点におけるホスト車両の位置及び配向に対して（例えば、ホスト車両のＧＰＳ又は他の運動追跡（ジャイロ又はステアリングホイール角度、速度計／オドメータ読取り値など）に基づいて、）知られ得る。この既知の相対位置データは、例えば、レーダ入力の共通の基準点を提供するように、有利なことに、時点のうちの１つ以上においてレーダ算出をオフセットするために使用され得る（とりわけ、共通の基準点は、第１の時点におけるホスト車両位置及び配向、車両位置及び配向の何らかの他の共通の基準点の第２の時点における車両位置及び配向であり得る）。これにより、交差経路角度の算出は、本明細書に記載される類似した算出を使用して、共通の基準点に基づいて進行し得る（本質的に、ホスト車両位置及び配向の共通の基準点の使用は、ホスト車両が静的である場合に、交差経路角度の算出を１つに低減させる）。このように、ホスト車両に対する交差経路角度は、共通の基準点において車両に対して算出され得、例えば、交差経路角度は、第１の時点で、又は第２の時点でホスト車両位置及び配向に対して決定され得る。いくつかの実施形態では、基準点に対する交差経路角度解が、所望の時点におけるホスト車両位置及び配向に対する交差経路角度解を表すように、置換され得る（そのような置換は、共通の基準点に対するオフセットに基づいて実装され得る）ことに留意されたい。これにより、一般的に言って、動的ホストの場合、レーダ測定値は、ホスト車両が、例えば、ホストヨーレート及び速度情報を特徴とする配向及び／又は位置において移動するたびに、補償され得る。
上記したように、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ホスト車両の自動車レーダシステムを標的対象物の交差経路検出のために利用する。図２は、いくつかの例示的な実施形態に従う、自動車レーダ信号を処理するための１つ以上のレーダセンサモジュール１２を含む、自動車レーダシステム１０の概略ブロック図を含む。図２を参照すると、レーダシステム１０は、ホスト車両においてレーダシステム１０と互換性を有するレーダ送受信信号を処理する１つ以上のレーダモジュール１２を含む。レーダセンサモジュール１２は、レーダシステムによって監視されているホスト車両に隣接する関心領域にレーダ信号を生成及び伝送する。信号の生成及び伝送は、ＲＦ信号生成器２４、レーダ伝送回路２０、及び伝送アンテナ１６によって達成される。レーダ伝送回路２０は、概して、伝送アンテナ１６を介して伝送される信号を生成することを必要とされる任意の回路（信号変換／タイミング回路、伝送トリガ回路、ＲＦスイッチ回路、ＲＦ電力増幅器回路、又は、レーダシステム１０によって使用されて、本明細書に詳細に記載される例示的な実施形態に従う、伝送されたレーダ信号を生成する任意の他の適切な伝送回路など）を含む。いくつかの実施形態では、ＲＦ信号伝送回路２０は、ＲＦ信号生成器２４に含まれるＲＦ発振器からの入力に依存し得るＲＦスイッチ機構を含み得る。ＲＦ信号伝送回路は、有利なことに、例えば、伝送アンテナ三角関数算出に基づくパルス整形回路を更に含み得る。
レーダモジュール１２はまた、受信アンテナ１８を介してレーダ受信回路２２におけるレーダ信号を受信する。レーダ受信回路２２は、概して、受信アンテナ１８を介して受信された信号を処理することを必要とされる任意の回路（ＲＦ低雑音増幅器回路、信号変換／タイミング回路、受信トリガ回路、ＲＦスイッチ回路、又は、レーダシステム１０によって使用される任意の他の適切な回路など）を含む。いくつかの実施形態では、レーダ受信回路２２はまた、複数の受信アンテナから受信アンテナを選択するための受信アンテナ選択モジュールを含み得る。いくつかの例示的な実施形態では、レーダ受信回路２２によって処理される受信された信号は、所定の位相差を有する２つの信号を生成する移相器回路２６に転送される。同相（Ｉ）信号及び直交（Ｑ）信号と称されるこれらの２つの信号は、それぞれ、混合機２８及び３０によって、ＲＦ信号生成器２４からのＲＦ信号と混合されて、Ｉ及びＱ中間周波数（ＩＦ）信号を生成する。いくつかの実施形態では、混合は、受信アンテナ三角関数算出に基づくＲＦ信号生成器２４からのＲＦ信号のパルス整形に更に基づき得る。結果として得られるＩＦ信号は、回路３２をフィルタ処理することによって、必要に応じて更にフィルタ処理されて、図２において「Ｉ」及び「Ｑ」に標識付けされた、フィルタ処理されたＩＦ Ｉ及びＱ信号を生成する。ＩＦ Ｉ及びＱ信号は、アナログデジタル変換器回路（ＡＤＣ）３４によってデジタル化される。これらのデジタル化されたＩ及びＱ ＩＦ信号は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）３６などのプロセッサによって処理される。いくつかの例示的な実施形態では、ＤＳＰ３６は、システム１０によって実施される対象物範囲、軸受、及び／又は速度決定を含む、対象物検出及びパラメータ決定を実行することが必要とされる処理の全てを実施し得る。
図２に図解されるシステム構成が例示的であるだけで、他のシステム構成が本明細書に記載される実施形態を実装するために使用され得ることが理解されよう。例えば、ＩＦ信号及びアナログデジタル変換のフィルタ処理の順序付けは、図２に図解される順序とは異なり得る。ＩＦ信号は、フィルタ処理の前にデジタル化され得、次いで、デジタルフィルタ処理は、デジタル化された信号（複数可）上で実行され得る。他の実施形態では、ＲＦ信号が更なるデジタル化及び処理のためにＤＣに直接変換されるように、ＩＦステージ全体は除去され得る。
本開示によると、本明細書に提供されるシステム及び方法は、有利なことに、ホスト車両と標的対象物との間などの交差経路検出を提供し得る。上記したように、いくつかの実施形態では、ホスト車両は、目的とする前方に引くこと又は後退すること（例えば、駐車場から出るか、又は車道と合流することなど）を行う車両（例えば、駐車場に駐車されるか、又は交差点で停止されるなど）を表し得る。したがって、そのような操縦の間にホスト車両で経路を交差し得る他の車両などの標的対象物を検出することは、そのようなシナリオにおいて有用である。有利なことに、標的対象物の交差経路検出は、可能な衝突を防止するために、警報又は他のフィードバックを提供するために使用され得る。いくつかの実施形態では、フィードバックは、例えば、受動的なフィードバックであり得、差し迫った衝突の視覚及び／又は可聴警告を介して運転者に警報を出す。他の実施形態では、フィードバックは、例えば、自動運転システム、自動制動システムなどを介して、ホスト車両の移動を自動的に調整／制御し得る能動的フィードバックであり得る。
所定の静的な区画警報区画（例えば、１つ以上の重複関心領域を特徴とする）を利用する従来の交差経路検知システムと対照的に、本出願のシステム及び方法は、警報区画が、交差経路角度の関数として変化することを可能にする可能にする。図３は、最適関心領域が、ホスト車両の配向に依存して、（ホスト車両に対して）変化し得る方法を図解する。特に、図３は、ホスト車両の３つの例示の配向を描写する。とりわけ、最適関心領域は、各々の場合では、ホスト車両とよりもむしろ標的対象物の軌道と整列されたままである。
ここで図４を参照すると、例示的な交差経路警報システムのためのフロー図が描写される。ステップ４１０では、ホスト車両による標的対象物の追跡についての受信されたレーダ情報などの入力は、システムによって受信される。これらの入力は、次に、ステップ４２０において処理されて、例えば、本明細書に記載されるものなどの最適化問題を解決することを介して、交差経路角度を推定する。いくつかの実施形態では、ステップ４２０は、標的対象物に対するホスト車両の最短経路距離（ホスト車両と標的対象物の現在の軌道との間の垂直距離を特徴とする）を推定するために交差経路角度を利用することを更に含み得る。有利なことに、この経路距離は、関心領域を確立する際に使用され得、それは、特定の閾値経路距離に限定され得る。これにより、例えば、警報区画は、ホスト車両から所定の最短経路距離未満であるように囲まれ得る。更なる実施形態では、ステップ４２０はまた、標的対象物に対するホスト車両の横方向距離（例えば、いくつかの実施形態では、標的対象物の現在の軌道に垂直なベクトルとホスト車両の現在の位置との間の垂直距離によって特徴付けられ得るように）を決定するために交差経路角度を利用することを含み得る。また更なる実施形態では、ステップ４２０は、例えば、その横方向距離及び標的対象物の現在の速度に基づいて、標的対象物に対するＴＴＣ算出を含み得る。とりわけ、いくつかの実施形態では、ステップ４２０はまた、本明細書に記載されるように、例えば、ホスト車両に対する真の経路距離及びＴＴＣに関するものなどの他の更なる算出を含み得る。有利なことに、いくつかの実施形態では、ステップ４２０の算出は、単一の処理モジュール（例えば、図４のＦａｒＰａｔｈモジュール）を介して利用して実装され得る。これらの算出は、交差経路フィードバックモジュール（例えば、図４のＲＣＰモジュール）への入力となり得、それは、ステップ４３０で、可能な警報又は他のフィードバックを決定するためにそのようなパラメータを評価し得る。例えば、いくつかの実施形態では、交差経路フィードバックモジュールは、警報区画を確立するパラメータが処理モジュールの算出によって与えられる場合、標的が警報区画にあるとき、警報又は他のフィードバックを生成するように構成されている既存の警報モジュールであり得る。最後に、ステップ４４０では、警報又はフィードバックは、交差経路フィードバックモジュールから生成される。上記したように、フィードバックは、受動的であり得る（運転者への聴覚又は視覚警告など）か、又は能動的であり得る（自動制動特性を起動することなど）。
ここで図５を参照すると、例示的な処理モジュールのためのフロー図が描写される。ステップ５１０では、交差経路角度は、所与の追跡のために推定される。図６及び図７の各々は、ホスト車両に対して移動する標的対象物の例示の追跡を図解する。図６は、交差経路角度が９０度である例を表し、図７は、交差経路角度が６０度である例を表す。図６及び図７は、図４のステップ５１０で交差経路角度の推定において使用され得る様々な入力パラメータを更に図解する。例えば、これらのレーダ入力パラメータは、レーダ範囲算出Ｒ（所与の時点におけるホスト車両と標的車両との間の距離であり得る）、及びレーダ角度θｒ（所与の時点におけるレーダボアサイトに対する標的車両の角度であり得る）を含み得る。レーダ角度θｒは、レーダ取付角度θｍ（レーダボアサイトに垂直な軸とホスト車両の運転経路との間の角度であり得る）などの１つ以上の追加のパラメータを介して、ホスト車両に対して更に位置的に関連付けられ得る。図６及び図７の実施形態では、交差経路角度はまた、（図６及び図７の例が、静止したホスト車両を仮定するならば）駐車角度θｐｋと称される。「経路距離」という用語が、垂直経路距離を指すために図６及び図７において使用されることに留意されたい。
いくつかの実施形態では、駐車角度θｐｋを算出することを容易にするために、経路距離Ｐｄ（ｉ，ｊ）は、等式Ｐｄ（ｉ，ｊ）＝−Ｒ（ｉ）＊ｃｏｓ（θｐｋ（ｊ）＋θｍ−θｒ（ｉ））（等式（１）とも称される）（式中、ｉは時刻であり、ｊは仮説反復／回帰である）を使用して、各々の時点及び各々の可能な駐車角度θｐｋ（ｊ）について算出される。これにより、多重仮説問題が起こされ、θｐｋは、時点の間でベクトルＰｄの分散を最小限に抑えることによって解決され得る（標的が直線で移動するという仮定下で）：θｐｋ＝ａｒｇｍｉｎ（ｖａｒ（Ｐｄ））。この方法は、性質において本質的に凸状である費用関数を利用して、計算量を最小限に抑える。
図８は、駐車角度θｐｋを算出して、多重仮説タイプ問題に基づいて最短経路距離を決定するための例示的なアルゴリズムのフローチャートを描写する。ステップ８１０では、新しいデータ（Ｒ（ｉ）、θｒ（ｉ）が利用可能であるとき、経路距離Ｐｄ（ｉ，ｊ）を得るために全ての駐車角度仮説θｐｋ（ｊ）についての等式（１）が実行される。ステップ８２０では、ｉ≧２（３つ以上の時点）のとき、Ｐｄ（ｉ，ｊ）の分散は、ｊごとのｉの全ての履歴に対応して算出され、これにより、経路距離ベクトルＶａｒＰｄ（ｊ）の分散を生じる。次に、ステップ８３０では、ベクトルＶａｒＰｄ（ｊ）の最小値が決定され、また現在の時間ｉまでのデータについての最良の駐車角度である対応するθｐｋ（ｊ）が決定される。ステップ８４０では、経路距離ベクトルは、等式（１）及びステップ８３０で解決されたθｐｋ（ｊ）を使用して、（現在の時間ｉまで）再算出される。この経路距離ベクトルは、ホスト車両に対する最短経路距離を表し、警報区画についてのパラメータとして使用され得る。とりわけ、例示のアルゴリズム当たりの距離推定は、駐車角度推定値収束の重み付き平均を利用する。これにより、最後に、ステップ８５０では、最短経路距離及びＯＥＭ要件に基づく警報論理が実装される。
図９及び図１０を参照すると、図８のアルゴリズムの有効性が実証される。特に、図９は、異なる相対位置に対する駐車角度を推定する際に、図８のアルゴリズムの相対的な有効性を実証する。図９では、Ｘ（ｍ）は横方向距離であり、Ｙ（ｍ）は最短経路距離である。図１０は、次いで、（ｉ）最短経路距離、（ｉｉ）横方向距離、（ｉｉｉ）駐車角度、及び（ｉｖ）ＴＴＣを上から下まで含む様々なパラメータの推定の多重仮説問題を解決するための収束時間を実証する。
とりわけ、図８のアルゴリズムは、有利なことに、各々の新しい時点（ｉ，ｉ＋１，ｉ＋２，ｉ＋３など）によって提供される各々の新しい追跡のために反復的に／再帰的に実行され得る。この反復／回帰手法は、有利なことに、データ平滑化、並びにデータセットから差し引かれ／破棄され得る外れ値データ点を特定することを可能にし得る。例えば、いくつかの実施形態では、交差経路角度、最短経路距離などの算出されたパラメータのうちの１つ以上は、その後の算出によって検証され得、例えば、適合算出の閾値の数は、そのようなデータ点を検証することを必要とされる。更なる実施形態では、交差経路角度、最短経路距離などの算出されたパラメータは、複数の追跡からの結果の平均に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、非適合算出は、例えば、外れ値として差し引かれ／破棄され得る。一般に、複数の追跡にわたるパラメータの相互算出は、単一の追跡からのデータを使用して達成できるよりも大きなデータ信頼性及び完全性を提供する。
代替的に、数学的解は、その中で起こされる最適化問題から解決され得る。これにより、例えば、再び図７を参照すると、駐車角度θｐｋが、標的経路方向とホスト車両ヘディング方向との間の角度として定義される場合、センサ取付角度θｍは、センサ表面方向とホスト車両ヘディング方向との間の角度として定義される。アルゴリズムの目的は、垂直経路距離推定の最小分散と標的車両追跡を適合させる最適駐車角度（交差経路角度）を見い出して、次いで、対応する経路距離を見い出すことである。所与の時点における瞬間垂直経路距離は、
Figure 0006714148
 として表され得、式中、ｉは、瞬間時間であり、Ｐｄ（ｉ）は、瞬間経路距離であり、Ｒ（ｉ），θ（ｉ）は、それに応じたレーダ追跡範囲及び角度である。これにより、最適化問題は、標的が直線で移動するという仮定下で、経路距離ベクトル
Figure 0006714148
 の分散を最小限に抑える最適駐車角度θｐｋについて解決するものとして表され得る。これにより、
Figure 0006714148
 であり、式中、
Figure 0006714148
 ｎは、推定（例えば、使用される時点の数）を算出するために使用されるデータの長さである。
上記の仮定された最適化問題は、有利なことに、最小平均二乗誤差について（例えば、分散を最小限に抑えることの表現として）解決され得る。いくつかの実施形態では、固有分解が使用され得る一方で、これは、計算及びメモリの観点から高価であり得るマトリックス演算を伴う。これにより、本明細書に提示される例示の実施形態は、
Figure 0006714148
 を複素数表現に変換する代替の手法を利用する。これがマトリックス演算を回避するので、それは、計算コスト及びメモリ使用の両方を省く。そのような実施形態によると、最適駐車角度θｐｋは、
Figure 0006714148
 として算出され得、
式中、
Figure 0006714148
 であり、
Figure 0006714148
 は、ベクトルＣ、範囲ベクトル
Figure 0006714148
 及び角度ベクトル
Figure 0006714148
 の平均である。
とりわけ、ｍは、
Figure 0006714148
 の条件を有する任意の整数である。
駐車角度θｐｋについての上記の最適化問題解は、以下のとおりに証明され得る。
Figure 0006714148
 を定義することによって、経路距離ベクトル
Figure 0006714148
 は、以下のように表され得る。
Figure 0006714148
 式中、
Figure 0006714148
 であり、
Figure 0006714148
 は、ベクトル
Figure 0006714148
 の平均として定義され、そのため、
Figure 0006714148
 であり、式中、それに応じて、
Figure 0006714148
 は、ベクトルＣの平均であり、そのため、平均を有しない経路距離ベクトルは、
Figure 0006714148
 であり、以下の関係を使用する。
Figure 0006714148
 を導き得、式中、＊は置換を有しない共役を表し、Ｔは置換を表す。したがって、経路距離ベクトルの分散は、以下のように算出され得る。
Figure 0006714148
Figure 0006714148
 の特性を使用することとして算出され得、式中、
Figure 0006714148
 である。
これは、結果として
Figure 0006714148
 の解になる
Figure 0006714148
 であるとき、最小限に抑えられ得る。
再び図５を参照すると、ステップ５４０では、最適交差経路角度解は、最短経路距離を決定するために利用され得る。本明細書に理解されるように、いくつかの実施形態では、最適交差経路角度について解決することは、交差経路角度の関数として垂直経路距離についてのパラメータを既に含み得、それによって、ステップ５４０は、実はステップ５１０に連動してある程度実行され得る。例えば、本明細書に記載される多重仮説技法は、既に、経路距離Ｐｄ（ｉ，ｊ）についてのパラメータをもたらし、それは、解決された駐車足首θｐｋ（ｊ）について、最短経路距離である。上述の最小平均二乗手法を使用して、最短経路距離は、
Figure 0006714148
 として解決され得る。
また図５を参照すると、交差経路角度（例えば、算出された駐車角度θｐｋはまた、標的対象物の軌道と平行な軸へのホスト車両と標的対象物との間の距離の予測として算出され得る横方向経路距離を算出するために使用され得る（ステップ５５０で）。次に、横方向経路距離は、例えば、その横方向距離及び標的対象物の速度に基づいて、標的対象物についてＴＴＣを算出するために使用され得る（ステップ５６０で）。本明細書に記載されるように、これらのパラメータに基づく警報論理はまた、実装され得る。上述の最小平均二乗手法を使用して、横方向距離は、以下のように解決され得る。
Figure 0006714148
 標的対象物の速度は、次いで、レーダドップラー速度
Figure 0006714148
 から算出され得、ＴＴＣは、以下のように算出され得る。
Figure 0006714148
 であり、式中
Figure 0006714148
 である。
再び図７を参照すると、交差経路角度において分散を最小限に抑えることによって何が意味されるかについての更なる説明が提供される。駐車角度の第１の仮説ｊのための時点ｉ及びｉ＋１についての垂直経路距離が描写される。とりわけ、仮説ｊについて、時点ｉにおける垂直経路距離Ｐｄ（ｉ，ｊ）は、時点ｉ＋１における垂直経路距離Ｐｄ（ｉ＋１，ｊ）よりも長い。これにより、仮説ｊが最適解でない分散が高く示される。むしろ、時点ｉにおける垂直経路距離Ｐｄ（ｉ）が時点ｉ＋１における垂直経路距離Ｐｄ（ｉ＋１）と同じである場合、最適解は、交差経路角度解によって表される。
有利なことに、本明細書に提示されるいくつかの例が２つの時点にわたって分散を最小限に抑えるために単純化される一方で、本開示のシステム及び方法は、そのようなものに限定されない。むしろ、垂直経路距離における分散を最小限に抑える最適化問題として交差経路角度の算出を仮定することによって、本明細書に提示されるシステム及び方法は、有利なことに、３つ以上の時点からデータを考慮して、同時にそれによって、交差経路角度のより良好なより高信頼の算出を考慮に入れ得る。
有利なことに、いくつかのシステム及び方法では、処理モジュールは、標的対象物の軌道における変化を検出するための処理（ステップ５２０で）（例えば、旋回検出及び／又は曲線軌道検出）を更に含み得る。有利なことに、標的対象物の軌道における変化のそのような検出は、複数の追跡にわたる交差経路角度の反復／回帰判定によって可能にされる。特に、標的対象物の方向における変化は、１つの追跡からその後の追跡までの交差経路角度における変化に基づいて検出され得る。とりわけ、ホスト車両が静的である実施形態では、交差経路角度における変化は、標的対象物によって方向における変化に完全に起因し得る。しかしながら、ホスト車両がまた追跡の間の配向における変化を経験し得る他の実施形態では、正規化交差経路角度における変化を比較する前に、共通の基準点に対する各々の追跡のために交差経路角度を最初に正規化することが必要であり得る。
いずれの場合も、いくつかの実施形態では、閾値は、例えば、旋回している標的対象物に起因し得る、方向における大きな変化を検出するために適用され得る。これにより、例えば、複数の追跡にわたる交差経路角度における変化が、第１の閾値Φ１（一定値又は追跡の価値依存時間若しくは距離のいずれかかとして実装され得る）よりも大きい場合、いくつかの実施形態では、システム及び方法は、旋回が起こったことを判定し得る。上記したように、交差経路角度の反復／回帰判定は、交差経路角度における反復／回帰変化に基づいて、データセットにおける複数の交差経路角度データ点の適応的ウィンドウ処理を可能にし得る。旋回が検出されている場合、これは、旋回の前にデータ点を破棄して、その後のデータ点のみをパラメータ算出に含むことによって実装され得る。
いくつかの実施形態では、方向における変化は、データ点を破棄することを必要とするようには分割され得ない。そのような実施形態では、システム及び方法は、Φ１未満であるが、第２の閾値Φ２（一定値又は追跡の価値依存時間若しくは距離のいずれかとして実装され得る）よりも更に大きい複数の追跡にわたる交差経路角度における変化に基づいて曲線経路を検出し得る。特に、駐車角度推定における単調な増加又は減少があり、かつ全体的な変化がΦ２よりも大きく、かつΦ１未満である限り、曲線が示され得る。標的対象物の変化する軌道をより良好に追跡するために、曲線軌道が検出される場合、システム及び方法は、いくつかの実施形態では、追跡のためにサンプル周波数を増加し得る。代替的に、他の実施形態では、平均又は集合パラメータ決定のために使用されるバッファサイズは、減少され得る（例えば、曲線が検出される場合、より少ないデータ点が、交差経路角度を決定又は検証する際に使用され得る）。これにより、データ平滑化は、標的車両の方向における検出された変化の間に低減され得る。適応的バッファサイズ、データ点のウィンドウ処理、及びサンプリングレートの変化の可能な使用が、図５のステップ５３０において反映されることに留意されたい。
上記したように、いくつかの実施形態では、システム及び方法は、複数の追跡にわたって平均／集合パラメータ値を決定するように更に構成され得る（図５のステップ５７０で）。これにより、いくつかの実施形態では、平均（グローバル）交差経路角度は、複数の追跡からの集合データに基づいて決定され得る。より具体的には、少なくとも２つの独立した追跡からの交差経路角度推定が利用可能であるとき、第１の追跡のための交差経路角度の推定と第２の追跡のための交差経路角度の推定との間の分散が算出される。変動が、所与の閾値Φ３（一定値、又は追跡の時間若しくは距離依存値のいずれかとして実装され得る）未満である場合、第１及び第２の追跡からのデータは、平均化の候補として考えられる。一旦所定の数（例えば、３つ）のデータ点が一致する（例えば、３つ以上の追跡のための交差経路角度推定値の全てが互いの所定の分散内にある）場合、平均パラメータ値（平均（グローバル）交差経路角度など）は、そのようなデータに基づいて（例えば、これらの追跡の各々から交差経路角度推定を平均化することに基づいて）決定され得る。この様式で、独立したデータ点は、その信頼性を増加するために第１に、他のデータ点に対して検証され、次いで、平均化される。
代替の実施形態では、クラスタ分析は、複数の追跡（例えば、複数の連続した時点対／群）からの集合追跡データに基づいて、平均（グローバル）交差経路角度を決定するために適用され得る。特に、連続した追跡（例えば、連続した時点対／群）のための複数の交差経路角度推定は、クラスタ中心を決定するために分析され得る。クラスタ化はまた、標的の方向における急激な変化を検出するために使用され得る。特に、旋回は、第２の別個の交差経路角度クラスタの発現に基づいて検出され得る。これは、結果として別個のものとしてのクラスタ中心（例えば、標的の段階的な曲線経路の場合などにおける）を生じないであろう交差経路角度における段階的な変化と対比され得る。これにより、クラスタ分析は、交差経路角度推定値における経時的変化を評価するための有用なツールであり、（ｉ）高信頼のグローバル又は平均交差経路角度を（例えば、クラスタ中心に基づいて）検出すること、（ｉｉ）データを検証して、任意の外れ値（例えば、いずれのクラスタ中にも存在しないデータ点）を特定する及び不適格とすること、並びに（ｉｉｉ）交差経路角度における変化が、標的の段階的な曲線経路と標的の迅速な旋回とを（例えば、クラスタ分離に基づいて）区別するように、段階的又は急激であるかを判断することのために使用され得る。例示の実施形態では、ｋは、クラスタ中心（複数可）からの二乗距離が各々の交差経路角度データ点について最小限に抑えられるように、クラスタ化が利用され得ることを意味する。分布に基づくクラスタ化はまた、例えば、様々な分布モデル（例えば、期待値最大化に基づくガウス分布）に基づいて利用され得る。密度に基づくクラスタ化はまた、交差経路角度推定値における経時的変化を評価するために利用され得る。
本明細書で使用するとき、追跡は、複数の時点についての追跡データを含み得る。これにより、いくつかの実施形態では、標的対象物の連続した追跡は、重複データ（例えば、重複時点）を含み得る。例えば、いくつかの実施形態では、第１の追跡は、第１の複数の時点（ｉ．．．ｉ＋ｎ）についての追跡情報を含み得る一方で、第２の追跡は、第２の複数の時点（ｉ＋１．．．ｉ＋ｎ＋１）についての追跡情報を含み得る。代替的に、標的対象物の連続した追跡は、重複しない場合がある。
本明細書に記載のいくつかの実施形態及び算出は、概して、静的なホスト車両（関心の単純さにおいて）に関する一方で、本開示がそのような実施形態に限定されるものではないことに留意されたい。これにより、上記したように、いくつかの実施形態では、交差経路角度検出は、移動しているホスト車両を更に説明し得る。そのような実施形態では、第２の時点におけるホスト車両の位置及び配向は、第１の時点におけるホスト車両の位置及び配向に対して（例えば、ホスト車両のＧＰＳ又は他の運動追跡（ジャイロ又はステアリングホイール角度、速度計／オドメータ読取り値など）に基づいて、）知られ得る。この既知の相対位置データは、例えば、レーダ入力の共通の基準点を提供するように、有利なことに、時点のうちの１つ以上においてレーダ算出をオフセットするために使用され得る（とりわけ、共通の基準点は、第１の時点におけるホスト車両位置及び配向、車両位置及び配向の何らかの他の共通の基準点の第２の時点における車両位置及び配向であり得る）。これにより、交差経路角度の算出は、本明細書に記載される類似した算出を使用して、共通の基準点に基づいて進行し得る（本質的に、ホスト車両位置及び配向の共通の基準点の使用は、ホスト車両が静的である場合に、交差経路角度の算出を１つに低減させる）。このように、ホスト車両に対する交差経路角度は、共通の基準点において車両に対して算出され得、例えば、交差経路角度は、第１の時点で、又は第２の時点でホスト車両位置及び配向に対して決定され得る。いくつかの実施形態では、基準点に対する交差経路角度解が、所望の時点におけるホスト車両位置及び配向に対する交差経路角度解を表すように、置換され得る（そのような置換は、共通の基準点に対するオフセットに基づいて実装され得る）ことに留意されたい。これにより、一般的に言って、動的ホストの場合、レーダ測定値は、ホスト車両が、例えば、ホストヨーレート及び速度情報を特徴とする配向及び／又は位置において移動するたびに、補償され得る。
とりわけ、動的ホストの場合に補償され得る多くの異なるタイプのシナリオが存在し得る。例えば、いくつかの実施形態では、ホスト車両は一定軌道を呈し得る一方で、他の実施形態では、ホスト車両は軌道を変化させ得る。更にまた、いくつかの実施形態では、ホスト車両は一定速度を呈し得る一方で、他の実施形態では、ホスト車両速度は可変であり得る。最後に、いくつかの実施形態では、ホスト車両は一定ヨーレートを呈し得る一方で、他の実施形態では、ホスト車両ヨーレートは可変であり得る。動的ホスト補償は、有利なことに、最適様式でこれらのシナリオの各々に対処することを可能にし得る。
有利なことに、いくつかの実施形態では、座標変換は、前のデータ（前の時点）に適用され得る。特に、例示の実施形態では、ホストが新しい位置を有するたびに、（１つ以上の前の時点についての）全てのバッファデータは、交差経路角度を推定する前に新しい座標に再算出され得る。したがって、いくつかの実施形態では、本開示のシステム及び方法は、ホスト車両位置の変化を有利なことに検出／監視するように構成され得る。例示の実施形態では、これは、車両速度及びヨーレートを検出／監視することに基づいて、達成され得る。これにより、一旦動的ホスト状況が検出されると、システム及び方法は、バッファされた追跡データ（例えば、レーダ範囲及びレーダ角度データ）に前の時点から座標変換を自動的に適用し得る。例示の実施形態では、座標変換は、（ｉ）前のフレーム座標における追跡データ（分散している時間である）、（ｉｉ）ホスト速度、及び（ｉｉｉ）角度変化（ヨーレート、ステアリングホイール角度など）に基づいて算出され得る。
図１１を参照すると、ｔｎの座標においてｔｎ−１に対する座標変換を実施する例が提供され、ｔｎは現在の時点であり、ｔｎ−１は前の時点である。描写された実施形態では、ホスト位置及び配向が、ｔｎ−１とｔｎとの間で変化したことに留意されたい。提供された実施形態では、前の時点ｔｎ−１についてのレーダ範囲Ｒｒ及びレーダ角度θｒ情報が、ｔｎにおけるホストのための座標系に変換される一方で、代替の実施形態では、現在の時間ｔｎについてのレーダ範囲Ｒｒ及びレーダ角度θｒ情報が、ｔｎ−１におけるホストのための座標系に変換され得るか、又は現在及び前の時点の両方についてのレーダ範囲Ｒｒ及びレーダ角度θｒ情報が、いずれかの時点におけるホストのための座標系のためとは異なり得る基準座標系に変換され得ることが理解されよう。
第１のステップでは、前の時点ｔｎ−１についてのバッファされたレーダ角度θｒ情報（複数の前の時点からのデータを含み得る）は、新しい時点ｔｎにおけるホストのための座標系に再算出及び変換され得る。これにより、
Figure 0006714148
 であり、
式中、
Figure 0006714148
 ｖ（ｔｎ）はホスト速度であり、ω（ｔｎ）は時間ｔｎのホストヨーレートであり、Δはサンプリング間隔である。
現在のレーダ角度θ（ｔｎ）は、レーダ角度ベクトル
Figure 0006714148
 として加えられ得る。
次に、前の時点ｔｎ−１についてのバッファされたレーダ範囲Ｒｒ情報（複数の前の時点からのデータを再度含み得る）は、新しい時点ｔｎにおけるホストのための座標系に再算出及び変換され得る。これにより、
Figure 0006714148
 現在のレーダ角度Ｒｒ（ｔｎ）は、レーダ角度ベクトル
Figure 0006714148
 として加えられ得る。
とりわけ、これらの算出は、交差経路角度θｐから独立するように更に低減され得る。これにより、
Figure 0006714148
本明細書に記載されるように、以下の証明は、動的補償を実証及び検証する。ｔｎの座標における時間ｔｎ−１の範囲測定で開始して、
Figure 0006714148
 式中、ｖ（ｔｎ）は、ホスト速度であり、ω（ｔｎ）は、ホストヨーレートである。
ｔｎの座標における時間ｔｎ−１の角度測定
Figure 0006714148
 三角関数の公式を使用して、Ｃ＝θｒ（ｔｎ−１│ｔｎ−１）＋θｍ−ω（ｔｎ−１）Δを定義し、以下を有する。
Figure 0006714148
 単純化するために、第１に以下を解決する必要がある。
Figure 0006714148
Figure 0006714148
 式中、ｆ（ａ，ｂ）はａ，ｂ関数であるため、
Figure 0006714148
 この等式が成り立つ条件は、以下である。
ａ ｃｏｓ（ｆ（ａ，ｂ））＝−ｂ ｓｉｎ（ｆ（ａ，ｂ））
よって、
Figure 0006714148
 上記を組み合わせると、以下を有する。
Figure 0006714148
図１２〜図１５は、動的ホストが垂直経路距離及び横方向距離算出に影響を与える方法並びに本明細書に記載される座標変換がそのようなものを補償し得る方法を描写する。より具体的には、図１２〜１５の各々は、動的ホストの異なるシナリオに関する。例えば、図１２は、動的ホスト一定速度及び軌道に変化なしに関し、図１３は、分散する速度を有し、かつ軌道の変化を有しない動的ホストに関し、図１４は、一定ヨーレートを有する動的ホストに関し、図１５は、分散するヨーレートを有する動的ホストに関する。とりわけ、本明細書に記載される座標変換は、これらのシナリオの各々において動的ホストを補償するために有効である。
本開示の多くの変更及び修正が、前述の説明を読んだ後に疑いなく当業者に明らかになるであろう一方で、図解によって示され及び記載される特定の実施形態が、制限すると考えられることを決して意図するものではないことを理解されたい。更に、本主題は、特定の実施形態に関して記載されたものであるが、本開示の趣旨及び範囲内の変動は当業者に起こるものとする。前述の例が、説明の目的のためにのみ提供されたものであって、本開示を制限するものとして決して解釈されないことに留意されたい。
本発明の概念がその例示的な実施形態に関して特に示されて、記載された一方で、形態及び詳細における様々な変化が、以下の特許請求の範囲によって定義されるように、本発明の概念の趣旨及び範囲から逸脱することなく、本発明において行われ得ることが、当業者によって理解されるであろう。

Claims (23)

  1. ホスト車両のための交差交通警報システムであって、
    ホスト車両に取付可能で、かつ複数の時点にわたって標的対象物の前記ホスト車両に対する相対位置を追跡する自動車接近感知検出器と、
    前記自動車接近感知検出器からデジタル信号を受信及び処理して、標的対象物の軌道と、前記ホスト車両の共通の基準位置（複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、前記複数の時点にわたる分散を最小限に抑える最適化問題を解決することによって、交差経路角度を算出するプロセッサと、を備え、
    前記交差経路角度が、前記複数の各時点において、前記標的対象物の軌道と前記ホスト車両の向いている方向が交差する角度である、交差交通警報システム。
  2. ある時点における前記垂直経路距離が、前記交差経路角度、及びその時点における前記標的対象物についての追跡情報の関数として表される、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  3. 前記プロセッサは、前記標的対象物が関心領域内にあるかどうかに少なくとも部分的に基づいて、交差交通警報又は他のフィードバックがトリガされるべきかどうかを判定するように構成されており、前記関心領域が、前記交差経路角度に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  4. 前記プロセッサが、前記デジタル信号を更に処理して、前記算出された交差経路角度によって判定される、時点ｉにおける前記ホスト車両の位置と前記標的対象物の軌道との間で瞬間最短経路距離を決定する、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  5. 前記瞬間最短経路距離が、時点ｉにおける前記標的対象物の軌道に垂直な軸に沿った、時点ｉにおける前記ホスト車両と前記標的対象物との間の距離の予測として決定され、時点ｉにおける、前記ホスト車両と前記標的対象物との間の前記距離が、追跡範囲測定値に基づいて決定される、請求項４に記載の交差交通警報システム。
  6. 前記プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、前記決定された瞬間最短経路距離に少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成されている、請求項４に記載の交差交通警報システム。
  7. 前記プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、前記決定された瞬間最短経路距離が閾値を超えることに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成されている、請求項６に記載の交差交通警報システム。
  8. 前記閾値が、前記算出された交差経路角度に関係なく一定である、請求項７に記載の交差交通警報システム。
  9. 前記閾値が、前記算出された交差経路角度に基づいて可変である、請求項７に記載の交差交通警報システム。
  10. 前記プロセッサが、前記デジタル信号を更に処理して、前記算出された交差経路角度によって判定される、時点ｉにおける前記標的対象物の軌道に垂直なベクトルと時点ｉにおけるホスト車両の位置との間の前記垂直距離を特徴とする、時点ｉにおける前記標的対象物と前記ホスト車両との間で瞬間横方向距離を決定する、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  11. 前記瞬間横方向距離が、時点ｉにおける前記標的対象物の軌道に平行な軸に沿った、時点ｉにおける、前記ホスト車両と前記標的対象物との間の距離の予測として決定され、時点ｉにおける、前記ホスト車両と前記標的対象物との間の前記距離が、追跡範囲測定値に基づいて決定される、請求項１０に記載の交差交通警報システム。
  12. 前記プロセッサが、前記デジタル信号を更に処理して、時点ｉにおける前記標的対象物と前記ホスト車両との間の前記瞬間横方向距離、及び前記標的対象物の相対速度に基づいて、時点ｉにおける前記標的対象物に対する瞬間的な衝突までの時間（ＴＴＣ）を決定する、請求項１０に記載の交差交通警報システム。
  13. 前記プロセッサは、交差交通警報又は他のフィードバックが、前記標的対象物に対する前記決定された瞬間的ＴＴＣに少なくとも部分的に基づいてトリガされるべきかどうかを判定するように構成されている、請求項１２に記載の交差交通警報システム。
  14. 前記ホスト車両が、前記運転経路に対して運動しており、前記ホスト車両の前記共通の基準位置が、前記時点の各々における前記ホスト車両の位置に対する既知のオフセットを含む共通の基準点である、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  15. 前記ホスト車両の前記基準点が、瞬間時点ｉにおける前記ホスト車両の位置である、請求項１４に記載の交差交通警報システム。
  16. 各時点における前記標的対象物についての追跡情報が、瞬間時点ｉにおける前記ホスト車両の前記位置に正規化される、請求項１５に記載の交差交通警報システム。
  17. 各時点における前記標的対象物についての正規化された追跡情報が、前記ホスト車両のホスト速度及び角度変化の関数として算出される、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  18. 前記最適化問題が、多重仮説問題として解決され、前記多重仮説問題が、複数の可能な交差経路角度解を想定し、各々の交差経路角度解が、前記標的対象物の対応する可能な軌道を表し、前記交差経路角度が、標的対象物の前記軌道と前記ホスト車両の前記共通の基準位置（前記複数の時点にわたる）との間の、各時点における前記垂直経路距離の、複数の時点にわたる前記分散を最小限に抑える前記複数の可能な交差経路角度解から１つの交差経路角度解を選択することによって、決定される、請求項１に記載の交差交通警報システム。
  19. 前記多重仮説問題を解決することが、（ｉ）前記時点の各々について、前記複数の可能な交差経路角度解の各々について、その時点における前記標的対象物の対応する軌道と、前記ホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）前記時点の各々についての前記対応する垂直経路距離の間の分散を最小限に抑える前記複数の可能な交差経路角度解から１つの交差経路角度解を選択することに基づいて前記交差経路角度を決定することと、を含む、請求項１８に記載の交差交通警報システム。
  20. 前記複数の時点が、第１の時点及び第２の時点を含み、前記多重仮説問題を解決することが、（ｉ）前記第１の時点について、前記複数の可能な交差経路角度解の各々について、前記第１の時点における前記標的対象物の前記対応する可能な軌道と、前記ホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉ）前記第２の時点について、前記複数の可能な交差経路解の各々について、前記第２の時点における前記標的対象物の前記対応する可能な軌道と、前記ホスト車両の基準位置との間の対応する垂直経路距離を算出することと、（ｉｉｉ）前記複数の可能な交差経路角度解の各々について、前記第１の時点における前記対応する垂直経路距離と、前記第２の時点における前記対応する垂直経路距離との間の差を決定することと、を含む、請求項１９に記載の交差交通警報システム。
  21. 複数の時間が、第１の複数の時点を含み、前記第１の複数の時点についての分散情報が、バッファ内に記憶され、その後、その基礎となった垂直経路距離が、メモリから破棄される、請求項２０に記載の交差経路警報システム。
  22. 前記複数の時間が、第１の複数の時点を含み、前記プロセッサが、標的対象物の軌道と前記ホスト車両の共通の基準位置（前記複数の時点にわたる）との間の、第２の複数の時点における各時点における垂直経路距離の、前記第２の複数の時点にわたる分散を最小限に抑える最適化問題を解決することによって、前記交差経路角度を再算出するように更に構成されている、請求項２１に記載の交差経路警報システム。
  23. ホスト車両のための交差交通警報システムであって、
    ホスト車両に取付可能で、かつ３つ以上の時点にわたって標的対象物の前記ホスト車両に対する相対位置を追跡する自動車接近感知検出器と、
    前記自動車接近感知検出器からデータを受信及び処理して、前記３つ以上の時点にわたる最適化問題を解決することによって前記交差経路角度を算出するプロセッサとを備え、
    前記交差経路角度が、前記複数の時点の各時点において、前記標的対象物の軌道と前記ホスト車両の向いている方向が交差する角度であり、
    前記最適化問題が、標的対象物の軌道と前記ホスト車両の共通の基準位置（前記複数の時点にわたる）との間の、各時点における垂直経路距離の、前記３つ以上の時点にわたる分散を最小限に抑えることである交差経路警報システム。
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