JP6753523B2 - 物体検知装置、物体検知方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電波によって物体を検知するための、物体検知装置及び物体検知方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

近年、踏切、交差点を監視する目的で、レーダによる監視装置が設置されている。例えば、特許文献１は、レーダ波を利用した反射型障害物検知方式の監視装置（踏切保安装置）を開示している。特許文献１に開示されている監視装置は、監視領域における障害物の存在又は不在を判定する。

但し、特許文献１に開示されている監視装置は、監視領域における障害物の存在又は不在を判定する機能しか備えていないため、領域を監視するという点では、得られる情報が不十分である。つまり、単に対象物の存在を検知するだけでは、監視領域に存在する事が問題となる物とそうでない物との識別ができない。そのため、特許文献１に開示されている監視装置には、安全な物が監視領域に侵入した場合であっても、不要な警報を出す誤警報が問題となる。

上記の誤警報の問題を回避するためには、対象物の存在を検知するだけでなく、その対象物の種別の判定及び挙動の識別を行なって、その対象物が監視領域に存在する事が危険であるのか、又は安全であるのかを判別することが必要となる。

このため、特許文献２及び特許文献３は、対象物の種類を識別するために、レーダで対象物の大きさ又は寸法を測定する、監視装置を開示している。具体的には、特許文献２に開示された監視装置は、レーダ波を水平面で旋回させて、レーダ波を踏切の全体に照射し、踏切内の障害物で反射した反射波によって踏切断面画像を形成する。また、特許文献２に開示された監視装置は、得られた踏切断面画像を画像処理して、障害物の大きさを精度良く認識し、障害物が自動車及び歩行者等のいずれであるかを正確に識別する。

また、特許文献３に開示された監視装置は、交差点に設置され、レーダセンサを用いて、交差点内に存在しているオブジェクト、及び交差点に接近しているオブジェクトについて、その位置、速度、寸法、及び移動方向を検出する。なお、オブジェクトには、車両及び交通弱者である人が含まれる。

また、対象物と監視装置との間の距離を測定するレーダ方式としては、多くの場合、周波数が連続的に変化する送信波を放射するＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式が用いられている。ＦＭＣＷ方式で実現される距離分解能は、送信するＲＦ信号の周波数の帯域幅をＢＷ、光速をｃとして、ｃ／（２ＢＷ）で与えられる。また、例えば、特許文献４は、ＦＭＣＷ方式の距離分解能を、ｃ／（２ＢＷ）より改善する手段として、ＦＭＣＷ方式レーダの信号処理にＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification法）を適用する事を開示している。

特開２００１−０５１０５６号公報 特開２００１−１３０４１２号公報 特開２０１６−１２２４３９号公報 特開平１０−０３１０６５号公報

ところで、上記特許文献２及び３に開示された監視装置では、上記したように、対象物の大きさ又は寸法から対象物の種類を識別するが、識別に誤差が生じるという問題がある。これは、レーダで測定できる対象物の大きさ又は寸法は、レーダから見た対象物の大きさ又は寸法に依存することによる。つまり、同じ対象物であっても対象物の姿勢又は位置によってレーダから見た対象物の大きさ又は寸法は変化することから、誤った識別が行なわれることがある。

例を挙げると、人が立っている状態、うずくまっている状態、倒れている状態で、レーダから見た対象物の大きさ又は寸法は変化する。このため、監視装置において、それらを全て人であると識別する事は困難である。そこで、レーダによる対象物の種類及び挙動の識別をより正確に行う事のできる技術が求められている。

本発明の目的の一例は、上記の課題を解決し、物体の状態に影響されることなく、物体の識別を行なえ得る、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知装置は、電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、
前記照射部が照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、
前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、
前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、位置検出部と、
前記位置検出部が検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、変位検出部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知方法は、電波によって物体を検知するための物体検知方法であって、
（ａ）周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、ステップと、
（ｃ）前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ステップと、
（ｄ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を有する、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、前記照射部が照射したＲＦ送信信号が物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、プロセッサとを備える、物体検知装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を実行させることを特徴とする。

以上のように本発明によれば、物体の状態に影響されることなく、物体の識別を行なえ得ることができる。

図１は、本発明の実施の形態における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態における物体検知装置の構成を具体的に示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図４は、本発明の実施の形態で用いられるＲＦ送信信号とＲＦ受信信号との一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態における物体検知装置と検知対象となる物体との位置関係の一例を示す図である。 図６は、図３に示すステップＳ４による位置検出の結果の一例を示す図である。 図７は、図３に示すステップＳ５による変位検出の結果の一例を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態における物体検知の適用例の一例を示す図である。 図９は、本発明の実施の形態における物体検知の適用例の他の例を示す図である。 図１０は、本発明の実施の形態における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図１〜図１０を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における物体検知装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における物体検知装置の構成を示すブロック図である。

図１に示す本実施の形態における物体検知装置１は、電波によって物体を検知するための装置である。図１に示すように、物体検知装置１は、照射部１０１と、受信部２０１と、ＩＦ信号生成部２０２と、位置検出部２０３と、変位検出部２０４とを備えている。

照射部１０１は、周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する。受信部２０１は、照射部１０１が照射したＲＦ送信信号が物体で反射された場合に、反射されたＲＦ送信信号（反射波）をＲＦ受信信号として受信する。本実施の形態では、受信部２０１が受信した信号、つまり、物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号と表記する。

ＩＦ信号生成部２０２は、ＲＦ送信信号とＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する。位置検出部２０３は、周期毎の複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、物体の位置を検出する。変位検出部２０４は、位置検出部２０３が検出した物体の位置と複素ＩＦ信号から算出される物体の複素反射率の位相とに基づいて、物体の変位を検出する。

このように、物体検知装置１では、電波が照射された領域に存在する物体の位置だけでなく変位も検出される。また、変位は物体の複素反射率の位相から検出されるので、静止している物である場合はゼロとなるが、静止している人である場合はゼロより大きな値となるので、両者を識別することも可能となる。このため、物体検知装置１によれば、物体の状態に影響されることなく、物体の種類及び挙動の識別を行なうことが可能となる。

続いて、図２を用いて、本実施の形態における物体検知装置の構成を更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における物体検知装置の構成を具体的に示すブロック図である。

図２に示すように、本実施の形態では、物体検知装置１は、送信機１０と、受信機２０とを備えている。このうち、送信機１０は、上述した照射部１０１を備えている。また、受信機２０は、上述した受信部２０１と、ＩＦ信号生成部２０２と、位置検出部２０３と、変位検出部２０４とを備えている。更に、受信機２０は、物体識別部２０５も備えている。

位置検出部２０３は、本実施の形態では、周期毎の複素ＩＦ信号から生成された評価関数のピークの位置に基づいて、物体の位置、具体的には、物体と物体検知装置１との距離Ｒを検出する。評価関数は、後述する数２２によって示される。

変位検出部２０４は、本実施の形態では、後述する数２３及び数２４の処理を通じて、位置検出部２０３が検出した対象物の位置の情報と複素ＩＦ信号とに基づいて、物体の複素反射率を算出する。そして、変位検出部２０４は、物体の複素反射率の位相から物体の変位として、物体の微小変位又は振動を算出する。このようにして算出された物体の変位が、本発明の特徴的な要素となる。

物体識別部２０５は、変位検出部２０４で検出した物体の変位に基づいて、物体の種類及び挙動の両方、又は一方を識別する。例えば、物体が固定された障害物である場合、物体は振動しないので、変位も持たない。一方、物体が人である場合、静止している状態で１Ｈｚ程度、歩いている状態で数Hz程度の振動（変位）がある。また、物体が車などの機械である場合、そのエンジンが稼動している状態では数十Ｈｚ程度の振動（変位）があり、稼動していない状態では振動しない。従って、物体識別部２０５は、物体の変位（振動）のパターンを解析する事で、物体を識別する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における物体検知装置１の動作について図３〜図７を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１及び図２を参酌する。また、本実施の形態では、物体検知装置１を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１の動作説明に代える。

図３に示すように、最初に、送信機１０において、照射部１０１が、対象領域に向けて、周波数の掃引されたＲＦ送信信号を照射する（ステップＳ１）。ステップＳ１において、例えば、ＲＦ送信信号ｕ（ｔ）は、次の数１によって示される信号である。

上記数１において、ｔは時刻を示している。ＵはＲＦ送信信号ｕ（ｔ）の振幅を示している。θは位相を示している。位相θは時刻ｔの関数として示される。

そして、ＲＦ送信信号が照射された領域に物体が存在していると、ＲＦ送信信号は、存在している物体で反射される。この物体で反射された信号は、物体検知装置１へ戻る。

次に、受信部２０１は、ＲＦ送信信号が物体で反射されると、物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する（ステップＳ２）。例えば、ＲＦ受信信号は、次の数２によって示される信号である。

上記数２において、Ｕ_０はＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）の振幅を示している。θ_０（ｔ）は位相を示している。位相θ_０（ｔ）は時刻ｔの関数として示される。

また、ステップＳ２では、受信部２０１は、受信したＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）をＩＦ信号生成部２０２に送信する。

次に、ＩＦ信号生成部２０２は、照射部１０１からＲＦ送信信号ｕ（ｔ）を取得し、受信部２０１からＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）を取得し、これらをミキシングして複素ＩＦ信号を生成する（ステップＳ３）。

具体的には、ＩＦ信号生成部２０２が取得したＲＦ送信信号ｕ（ｔ）は、例えば、図４に示すチャープ信号である。チャープ信号の周波数ｆ（ｔ）は、次の数３に示すように変化するものとする。図４は、本発明の実施の形態で用いられるＲＦ送信信号とＲＦ受信信号との一例を示す図である。

ここで、時刻ｔは、（ｋＴ−Ｔ／２）＜ｔ＜（ｋＴ＋Ｔ／２）の範囲の値をとる。ｋは０，±１，±２，・・・の整数を示す。Ｔはチャープ信号の１周期を示す。ｆ_ｍｉｎはチャープ信号の最小周波数を示す。αは周波数ｆ（ｔ）の単位時間当たりの変化率（傾き）を示す。

ＲＦ送信信号ｕ（ｔ）の周波数ｆ（ｔ）が、上記数３に示すように変化する場合、周波数ｆ（ｔ）と位相θ（ｔ）との間には、次の数４に示す関係が成り立つ。

そして、上記数３と上記数４とから、位相θ（ｔ）は、次の数５に示すように計算される。なお、下記数５では、ｔ_ｋ＝ｔ−ｋＴであるから、ｔ−ｋＴをｔ_ｋに置き換えている。

また、ＩＦ信号生成部２０２が取得したＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）が、例えば、図４に示すチャープ信号である場合、ＲＦ送信信号ｕ（ｔ）とＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）との間には、遅延時間τが生じる。このとき、次の数６に示す位相の関係が成り立つ。

また、光速をｃ、一つのチャープ送信期間内における対象物の距離をＲとした時、距離Ｒと遅延時間τの間には、以下の数７に示す関係がある。

そして、ＩＦ信号生成部２０２は、取得したＲＦ送信信号ｕ（ｔ）と取得したＲＦ受信信号ｕ_０（ｔ）とをミキシングしてＩＦ信号を生成する。具体的には、ＩＦ信号生成部２０２は、例えば、次の数８に示すＩＦ信号の同相成分Ｉ（ｔ）と、次の数９に示すＩＦ信号の直交成分Ｑ（ｔ）とをそれぞれ生成する。

また、ＩＦ信号生成部２０２が直交復調器を備えている場合は、ＩＦ信号生成部２０２は、直交復調器を用いて、ＩＦ信号の同相成分Ｉ（ｔ）と直交成分Ｑ（ｔ）とを生成することができる。その他、ＩＦ信号生成部２０２が変調器を備えている場合は、ＩＦ信号生成部２０２は、変調器を用いて、ＩＦ信号の同相成分Ｉ（ｔ）を生成し、更に、同相成分Ｉ（ｔ）にヒルベルト変換を適用することで直交成分Ｑ（ｔ）を生成することができる。

ＩＦ信号の位相θ_ｗ（ｔ）は、次の数１０に示す位相となる。また、数１０においては、時刻ｔ_ｋは、（−Ｔ／２＋τ）＜ｔ_ｋ＜（Ｔ／２）の範囲での値である。

ところで、物体の位置（物体検知装置１から対象物までの距離）Ｒ（ｔ）が３０メートルである場合、遅延時間τ＝０．２ｕ秒である。また、ｔ_ｋの代表的な値は、チャープ周期Ｔ（１ｍ秒程度）である。したがって、上記数１０における遅延時間τとｔ_ｋとを比較すると、遅延時間τはｔ_ｋに比べて充分に小さい。

そこで、上記数１０において、遅延時間τ＜＜ｔ_ｋの条件を適用すると、τ^２の項を無視する近似を行うことができる。その結果、ＩＦ信号の位相θ_ｗ（ｔ）は、次の数１１のように示される。

そして、ＩＦ信号生成部２０２は、ＩＦ信号の同相成分Ｉ（ｔ）と直交成分Ｑ（ｔ）とから、次の数１２で与えられる複素ＩＦ信号Ｓ（ｔ）を生成する。

次に、位置検出部２０３は、周期毎の複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、物体の位置を検出する（ステップＳ４）。ここで、Ｎ個の物体が、距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎの位置に存在するものと仮定する。この場合に得られる複素ＩＦ信号Ｓ（ｔ）は、重ね合わせの理により以下の数１３で与えられる。

上記数１３において、σ（Ｒ_ｎ）は距離Ｒ_ｎに存在する物体の反射率である。反射率σ（Ｒ_ｎ）は未知数である。対象物の反射率σ（Ｒ_ｎ）が非零になる位置Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを検出する事で、対象物の距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを決定する事が可能となる。また、上記数１３は、次の数１４のようにも表記される。

また、上記数１４において、左辺のＳは、次の数１５で定義が与えられるＫ×１次のベクトルである。

上記数１５において、Ｓ（ｔ_１）、Ｓ（ｔ_２）、・・・、Ｓ（ｔ_Ｋ）は、一つのチャープ内のサンプリング時間ｔ_１、ｔ_２、・・・、ｔ_Ｋにおける複素ＩＦ信号の値であり、Ｋはサンプリング点数である。上記数１５における[]^tはベクトルの転置を表す。

また、上記数１４において、右辺のＡは次の数１６で定義が与えられるＫ×Ｎ次の行列である。

また、Ａは方向行列とも呼ばれる。方向行列Ａ内のベクトルａ（Ｒ）は、以下の数１７により定義される。なお、ベクトルａ（Ｒ）は方向ベクトルと呼ばれる。

また、上記数１４において、右辺のσ’は次の数１８で定義が与えられるＮ×１次のベクトルである。

ここでσ’（Ｒ_ｎ）（ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）は、距離Ｒ_ｎにある対象物の複素反射率であり、次の数１９で定義される。

そして、上記数１４が成立する場合において、ＭＵＳＩＣ法の処理を適用する事で、対象物の反射率σ（Ｒ_ｎ）が非零になる位置Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを検出できる。これにより、対象物の距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを高精度に測定する事ができる。

従って、本実施の形態では、ステップＳ４において、位置検出部２０３は、ＩＦ信号生成部２０２が生成した複素ＩＦ信号Ｓ（ｔ）を用いてＭＵＳＩＣ法の処理を行う事で、対象物の距離を測定し位置を決定する。以下では、本実施の形態において、位置検出部２０３が実施する物体の位置決定の方法についてより具体的に説明する。

位置検出部２０３は、上記数１５で定義したベクトルＳに対し、ベクトルＳの部分要素を取った次の数２０で定義されるベクトルＳ_ｇを算出する。下記の数２０において、ＧはベクトルＳ_ｇの要素の数である。

次に、位置検出部２０３は、ベクトルＳ_ｇを用い、次の数２１に従って、相関行列Ｒ_Ｓを計算する。下記数２０において、数式内の添字Ｈは複素共役転置を表している。

次に、位置検出部２０３は、相関行列Ｒ_Ｓの固有ベクトル[ｅ_１,ｅ_２,・・・,ｅ_Ｇ]を算出する。更に、位置検出部２０３は、固有値が最小となる固有ベクトルを取り出して、行列Ｅ_Ｎ＝[ｅ_Ｎ＋１,ｅ_Ｎ＋２,・・・,ｅ_Ｇ]を生成する。

次に、位置検出部２０３は、相関行列Ｒ_Ｓから算出した行列Ｅ_Ｎと上記数１７で定義した方向ベクトルa（Ｒ）とを用いて、以下の数２２で定義されるＭＵＳＩＣ法に基づく評価関数Ｐ_ＭＵ（Ｒ）を算出する。

上記数２２において、変数Ｒは任意の値をスイープしてよい。ＭＵＳＩＣ法では、物体の反射率σ（Ｒ_ｎ）が非零になる位置Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎにおいて、評価関数Ｐ_ＭＵ（Ｒ）はピークを持つ。従って、評価関数Ｐ_ＭＵ（Ｒ）のピークの位置から、対象物の距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを測定する事ができる。

ここで、図５を用いて、ステップＳ４で得られる物体の位置の検出結果の例を説明する。図５は、本発明の実施の形態における物体検知装置と検知対象となる物体との位置関係の一例を示す図である。

図５に示すように、物体検知装置１から１ｍ離れた位置に物体３１が存在し、物体検知装置１から１．３ｍ離れた位置に物体３２が存在するものとする。この例において、物体検知装置１の照射部１０１は、最小ＲＦ周波数２４．０５ＧＨｚ、最大ＲＦ周波数２４．２５ＧＨｚ、ＲＦ帯域幅２００ＭＨｚのＲＦ送信信号（ＦＭＣＷ信号）を送信する。チャープ周期は１０２４μs、１チャープ周期あたりのサンプリング点数Ｋは１０１、ベクトルＳ_ｇの要素の数Ｇは７５としている。

そして、図５に示す配置例において、ステップＳ４により算出した評価関数Ｐ_ＭＵ（Ｒ）を適用すると、図６に示す結果となる。図６は、図３に示すステップＳ４による位置検出の結果の一例を示す図である。図６で示した評価関数では、物体検知装置１からの距離が１ｍの位置と１．３ｍの位置とにそれぞれ、物体３１と物体３２とに対応するピークが得られている。従って、位置検出部２０３は、図６に示す評価関数のピーク位置から、物体３１と物体３２との位置が１ｍと１．３ｍとである事を特定する。また、３０ｃｍ離れた二つの対象物を分離して検知できている事から、この例において、物体検知装置１には、３０ｃｍの距離分解能がある事が確認される。

ところで、背景技術の欄で既に述べたように、通常のＦＭＣＷ方式で実現される距離分解能は、送信するＲＦ信号の周波数の帯域幅をＢＷ、光速をｃとして、ｃ/（２ＢＷ）で与えられる。従って、帯域幅ＢＷが２００ＭＨｚの場合、距離分解能の理論値は７５ｃｍとなる。これに対して、本実施の形態では、ステップＳ4において超分解能アルゴリズムであるＭＵＳＩＣ法が適用されているため、距離分解能は、通常のＦＭＣＷ方式レーダの１／２から１／３程度に改善されている。

上述したステップＳ１〜Ｓ４の実行により、物体検知装置１から物体までの距離が測定されるが、物体までの距離を測定するだけでは、物体の種類及び挙動を識別する事は困難である。既に述べたとおり、物体の種類又は挙動毎に、物体には、特定のパターンを持った微小変位又は振動が生じることから、物体の種類及び挙動を識別するためには、このような微小変位又は振動の測定及び解析が必要となる。

そのため、本実施の形態では、ステップＳ４の実行後、変位検出部２０４は、位置検出部２０３が検出した物体の位置と複素ＩＦ信号から算出される物体の複素反射率の位相とに基づいて、物体の変位を検出する（ステップＳ５）。また、物体が人又は車両である場合、物体の変位は１ｃｍ以下の微小な値になることから、ステップＳ５で検出される変位は、具体的には、物体の微小変位又は振動である。

ここで、変位検出部２０４による処理について詳細に説明する。まず、変位検出部２０４は、ステップＳ４で算出された物体の距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを用い、次の数２３に基づいて、上記数１８で定義したベクトルσ’を算出する。

また、上記数１６の定義で示したように、方向行列Ａを決定するためには、対象物の距離Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎの情報が必要となる。従って、変位検出部２０４は、上記数２３で算出したベクトルσ’の要素から、距離Ｒ_ｎにある物体の複素反射率σ’（Ｒ_ｎ）（ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）を算出する。

次に、変位検出部２０４は、以下の数２４に従い、算出した物体の複素反射率σ’（Ｒ_ｎ）（ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）の位相Dσ’（Ｒ_ｎ）から、距離Ｒ_ｎにある物体の微小変位ΔＲ_ｎを算出する。なお、下記の数２４は、上記数１９を変形することによって得られている。

位相Ｄσ’（Ｒ_ｎ）の誤差をΔθとした場合、変位の誤差はｃΔθ／（４πｆ_ｍｉｎ）で与えられる。例えば、誤差Δθが３度、最小ＲＦ周波数ｆ_ｍｉｎが２４．０５ＧＨｚの場合、変位の誤差は５２μｍと極めて小さい値になる。本実施の形態では、変位検出に複素反射率の位相を用いる事で、変位検出の高精度化を実現している。

そして、変位検出部２０４は、チャープ毎に、微小変位ΔＲ_ｎを算出し、それによって、微小変位ΔＲ_ｎの時間変動のデータを取得する。

また、ステップＳ５では、上述したように、物体の複素反射率の位相から物体の変位を検出している。そして、物体の複素反射率を得るには、複素ＩＦ信号が必要となる。このような、複素ＩＦ信号としては、ＩＦ信号生成部２０２が、直交復調器又はヒルベルト交換によって生成したものを用いることができる。

ここで、ステップＳ５で得られる物体の微小変位又は振動の検出結果の例を説明する。ステップＳ４での例と同じく、図５で示すように、物体検知装置１から１ｍ離れた位置に物体３１が存在し、物体検知装置１から１．３ｍ離れた位置に物体３２が存在するものとする。また、物体３１は、振幅３ｍｍ、周波数３Ｈｚで振動しているものとする。更に、物体３２は、振幅３ｍｍ、周波数１Ｈｚで振動しているものとする。この例において、物体検知装置１は、最小ＲＦ周波数２４．０５ＧＨｚ、最大ＲＦ周波数２４．２５ＧＨｚ、ＲＦ帯域幅２００ＭＨｚのＲＦ送信信号（ＦＭＣＷ信号）を送信する。チャープ周期は１０２４μs、１チャープ周期あたりのサンプリング点数Ｋは１０１、ベクトルＳ_ｇの要素の数Ｇは７５としている。

図５に示した配置例において、ステップＳ５により算出された物体３１と物体３２の変位を図７に示す。図７は、図３に示すステップＳ５による変位検出の結果の一例を示す図である。図７で示した結果のとおり、ステップＳ５により、物体３１が持つ振幅３ｍｍおよび周波数３Ｈｚの振動と、物体３２が持つ振幅３ｍｍおよび周波数１Ｈｚの振動がそれぞれ正しく検出されている。

次に、物体識別部２０５は、ステップＳ５で変位検出部２０４が検出した物体の変位に基づいて、物体の種類又は挙動を識別する（ステップＳ６）。具体的には、ステップＳ６では、例えば、物体識別部２０５は、ステップＳ５で検出された変位がゼロである場合は、物体は固定された障害物であると判定する。また、物体識別部２０５は、ステップＳ５で検出された変位が１Ｈｚ程度である場合は、物体は静止している人であると判定する。

更に、物体識別部２０５は、ステップＳ４で検出された距離の時系列変化が、人の歩く速度と一致し、ステップＳ５で検出された変位が数Ｈｚ程度の振動である場合は、物体は人であり、歩いていると判定する。また、物体識別部２０５は、ステップＳ４で検出された距離の時系列変化はゼロであるが、ステップＳ５で検出された変位が数十Ｈｚ程度の振動である場合は、停止している車両であると判定する。

以上のように、本実施の形態では、位置検出部２０３による物体までの距離の測定処理に加え、変位検出部２０４による物体の微少変位又は振動の測定が行なわれている。このため、本実施の形態では、物体までの距離の測定しか行なっていない従来の装置と異なり、物体の微少変位又は振動によって、物体の種類又は挙動の識別が可能となる。

なお、上述した各数式は、各部によって格納されていても良いし、図２には示されていない記憶装置に格納されていても良い。後者の場合は、各部は、必要に応じて、記憶装置から数式を読み出すことになる。

［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＳ３〜Ｓ６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における物体検知装置１と物体検知方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、位置検出部２０３、変位検出部２０４、及び物体識別部２０５として機能し、処理を行なう。また、コンピュータは、汎用のパーソナルコンピュータであっても良いし、車載用のコンピュータ等の組み込み用のコンピュータであっても良い。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、位置検出部２０３、変位検出部２０４、及び物体識別部２０５のいずれかとして機能しても良い。

［変形例］
続いて、本実施の形態における変形例について説明する。上述した例では、ステップＳ４において、ＭＵＳＩＣ法に基づいて物体の位置検出（距離測定）が行なわれているが、本実施の形態では、ステップＳ４における手法は特に限定されない。例えば、本変形例においては、ステップＳ４として、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique）法に基づいて、物体の位置検出（距離測定）が行なわれていても良い。

なお、ＭＵＳＩＣ法とＥＳＰＲＩＴ法は、いずれも電波の到来方向推定を用途として開発された起源を持ち、またいずれもアンテナの指向性のヌル点を到来方向に向ける、いわゆるヌルステアリング法を用いた超高分解能アルゴリズムとして知られている。本実施の形態では、ＥＳＰＲＩＴ法は電波の到来方向推定ではなく、対象物の距離測定に用いられる。

ここで、ＥＳＰＲＩＴ法に基づいて物体の位置検出（距離測定）を行う場合のステップＳ４について詳細に説明する。本変形例では、ステップＳ４において、位置検出部２０３は、まず、上記の数１５で定義したベクトルＳに対し、ベクトルＳの部分要素を取った上記数２０で定義されるベクトルＳ_ｇを算出する。さらに位置検出部２０３は、ベクトルＳ_ｇを用い、上記数２１に従って相関行列Ｒ_Ｓを計算する。

但し、本変形例では、ＥＳＰＲＩＴ法が用いられるため、ＩＦ信号のサンプリング時間ｔ_１、ｔ_２、・・・、ｔ_Ｋは等間隔で無ければならないという条件が満たされている必要がある。すなわち、一定のサンプリング時間ΔｔでＩＦ信号のサンプリングが行なわれている必要がある。

次に、位置検出部２０３は、相関行列Ｒ_Ｓの固有ベクトル[ｅ_１,ｅ_２,・・・,ｅ_Ｇ]を算出する。さらに、固有値が最小となる固有ベクトル[ｅ_Ｎ＋１,ｅ_Ｎ＋２,・・・,ｅ_Ｇ]以外を用いて、行列Ｅ_Ｓ＝[ｅ_１,ｅ_２,・・・,ｅ_Ｎ]を生成する。

次に、位置検出部２０３は、行列Ｅ_Ｓを用いて、次の数２５で与えられる行列Ｅ_ＸとＥ_Ｙとを算出する。数２５において、行列Ｊ_１は（Ｇ−１）×（Ｇ−１）次元の単位行列に、零ベクトルをＧ列目に追加して生成される（Ｇ−１）×Ｇ次元の行列である。また、行列Ｊ_２は（Ｇ−１）×（Ｇ−１）次元の単位行列に、零ベクトルを１列目に追加して生成される（Ｇ−１）×Ｇ次元の行列である。

次に、位置検出部２０３は、算出した行列Ｅ_Ｘ及びＥ_Ｙから、行列Ψ＝Ｅ_Ｘ ⁻¹Ｅ_Ｙを算出する。さらに、位置検出部２０３は、行列Ψの固有値β_n (ｎ＝１、２、・・・、Ｎ) を算出する。

次に、位置検出部２０３は、算出した行列Ψの固有値β_n (ｎ＝１、２、・・・、Ｎ)を用いて、次の数２６から対象物の位置Ｒ_１、Ｒ_２、・・・、Ｒ_Ｎを算出する。

その後、本変形例においても、図３に示した例と同様に、変位検出部２０４が物体の微小変位又は振動を検出し（ステップＳ５）、物体識別部２０５が、物体の種類又は挙動を識別する（ステップＳ６）。

このように、本実施の形態では、ステップＳ４における物体の位置検出（距離測定）の方法としては、ＭＵＳＩＣ法及びＥＳＰＲＩＴ法のいずれでも良い事となる。また、ステップＳ４における対象物の位置検出（距離測定）の方法は、近接した複数の物体を分離して検知できる高分解能の方法であることが求められる。すなわち、本実施の形態は、ＭＵＳＩＣ法又はＥＳＰＲＩＴ法に代表される、ヌルステアリング法を用いた超高分解能アルゴリズムを物体の位置検出（距離測定）に用いる事が好ましい態様である。

［適用例１］
続いて、図８を用いて本実施の形態における物体検知装置１の適用例の一例について以下に説明する。図８は、本発明の実施の形態における物体検知の適用例の一例を示す図である。

図８に示すように、適用例１では、物体検知装置１は、地面から突き出た固定冶具４1１の上に設置され、地面に存在する物体を検知する。検知対象となる物体としては、例えば、歩行者、自動車等の車輌が挙げられる。図８の例では、物体４０３ａは歩行者であり、物体４０３ｂは車輌である。なお、検知対象となる物体は、これらに限定されず、歩行者及び車輌以外の物体であっても良い。また、物体検知装置１の設置場所としては、踏切、交差点等が想定されるが、物体検知装置１の設置場所はこれらに限定されることはない。

図８の例では、固定冶具４1１に搭載された物体検知装置１は、ＲＦ送信信号４０２を予め設定された領域へと照射し、ＲＦ送信信号４０２が物体４０３ａ及び４０３ｂによって反射されると、反射波を受信する。そして、物体検知装置１は、ＭＵＳＩＣ法又はＥＳＰＲＩＴ法を用いて、物体４０３ａ及び４０３ｂの位置を検出し、更に、各物体の変位も測定する。

続いて、物体検知装置１は、物体４０３ａ及び４０３ｂの変位に基づいて、それぞれの種類を識別する。例えば、物体４０３ａは、歩行者であるため、その運動状態に依存するが、数Ｈｚ以下の周波数の変位（動き）を示す。また、物体４０３ｂは、自動車等の車輌であるため、その運転状態に依存するが、数十Ｈｚ程度の変位（振動）を示す。

このように、物体の種類毎に変位（振動）の周波数が異なることを利用して、物体検知装置１は、検知された物体の種類を識別する。図８の例では、物体検知装置１は、物体４０３ａを歩行者と識別し、物体４０３ｂを車輌と識別する。また、本適用例１では、変位の周波数が物体の種類の識別に用いられているが、これは一例である。本適用例１では、例えば、変位の時間波形のパターンを用いて、物体の種類の識別が行なわれていてもよい。

また、本適用例１では、物体検知装置１は、物体の挙動（状態）を識別することもできる。例えば、物体が歩行者である場合に検出される変位は、歩行者が立ち止まっている場合は１Ｈｚ程度の低周波の振動となり、歩行者が歩行している場合は数Ｈｚ程度の比較的高周波の振動（変位）となる。また、物体が車輌である場合に検出される変位は、車輌のエンジンが停止している状態では、ゼロとなり、車輌のエンジンが稼動している状態では、数十Ｈｚ程度の振動（変位）となる。従って、物体検知装置１は、物体の振動（変位）の測定により、物体の挙動（状態）を識別することができる。このように物体の挙動（状態）の情報は、踏切又は交差点において安全監視に利用できる。

［適用例２］
続いて、図９を用いて本実施の形態における物体検知装置１の適用例の他の例について以下に説明する。図９は、本発明の実施の形態における物体検知の適用例の他の例を示す図である。

図９に示すように、適用例２では、物体検知装置１は、移動体４０１に搭載されている。図９の例では、移動体４０１は、車輌である。なお、移動体４０１は車輌以外であってもよい。

また、図９に示すように、移動体４０１に搭載された物体検知装置１は、移動体４０１の進行方向側に存在する物体４０３ａ、４０３ｂ及び４０３ｃを検出し、これらの位置及び変位を測定する。そして、物体検知装置１は、各物体の変位に基づいて、物体４０３ａ、４０３ｂ及び４０３ｃの種類を識別する。図９の例では、物体４０３ａは歩行者であり、物体４０３ｂは車輌である。また、物体４０３ｃは障害物（固定物）である。

適用例２においても、物体検知装置１は、ＭＵＳＩＣ法又はＥＳＰＲＩＴ法を用いて、物体４０３ａ、４０３ｂ、及び４０３ｃの位置を検出し、更に、各物体の変位も測定する。そして、物体検知装置１は、物体４０３ａ、４０３ｂ、及び４０３ｃの変位に基づいて、それぞれの種類を識別する。

例えば、適用例１で述べたように、歩行者は数Ｈｚ以下の周波数の変位（動き）を示し、車輌は数十Ｈｚ程度の変位（振動）を示す。また、固定物は変位（振動）自体を示さず、変位はゼロとなる。

このように、本適用例２でも、適用例１と同様に、物体の種類毎に変位（振動）の周波数が異なることを利用して、検知された物体の種類を識別する。また、本適用例２においても、適用例１と同様に、変位の周波数が物体の種類の版別に用いられているが、これは一例である。本適用例２でも、変位の時間波形のパターンを用いて、物体の種類の識別が行なわれていてもよい。

本適用例２では、物体検知装置１は、移動体４０１に搭載された状態で、物体の存在を検知するだけでなく、物体の種類を識別することができるので、交通の安全性を向上させることができる。

例えば、物体４０３ａが歩行者であることを識別できれば、物体検知装置１は、歩行者は道路４０４を横断するなど危険な行動を行うものと予測して、移動体４０１に対して、移動速度を落とすなどの安全対策を指示することができる。また、物体４０３ｃが固定された障害物であると識別できれば、物体検知装置１は、障害物は同じ位置に存在し続けるものと予測して、移動体４０１に対して、方向を修正するように指示することができる。また、物体４０３ｂが車輌であると識別できれば、物体検知装置１は、物体４０３ｂは道路に沿って移動を継続すると予測して、移動体４０１に対して、接近し過ぎないように指示することができる。

このように、適用例２によれば、物体検知装置１は、識別した物体の種類に応じて、物体の運動を予測でき、予測結果を移動体４０１に通知することができる。このため、移動体４０１は、予測結果を安全運航に利用することができる。

［物理構成］
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、物体検知装置１を実現するコンピュータの一例について図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図１０に示すように、コンピュータ５１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１１と、メインメモリ５１２と、記憶装置５１３と、入力インターフェイス５１４と、表示コントローラ５１５と、データリーダ／ライタ５１６と、通信インターフェイス５１７とを備える。これらの各部は、バス５２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ５１０は、ＣＰＵ５１１に加えて、又はＣＰＵ５１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。

ＣＰＵ５１１は、記憶装置５１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ５１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ５１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体５２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス５１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置５１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス５１４は、ＣＰＵ５１１と、キーボード及びマウスといった入力機器５１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ５１５は、ディスプレイ装置５１９と接続され、ディスプレイ装置５１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ５１６は、ＣＰＵ５１１と記録媒体５２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体５２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ５１０における処理結果の記録媒体５２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス５１７は、ＣＰＵ５１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体５２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。

なお、本実施の形態における物体検知装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、物体検知装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１９）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、
前記照射部が照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、
前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、
前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、位置検出部と、
前記位置検出部が検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、変位検出部と、
を備えている、ことを特徴とする物体検知装置。

（付記２）
前記物体の変位に基づいて、前記物体の種類及び挙動のうち少なくとも一方を識別する、物体識別部を、更に備えている、
付記１に記載の物体検知装置。

（付記３）
前記ＩＦ信号生成部は、直交復調器を備え、前記直交復調器によって、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして、前記複素ＩＦ信号生成する、
付記１または２に記載の物体検知装置。

（付記４）
前記ＩＦ信号生成部は、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号にヒルベルト変換を適用することによって、前記複素ＩＦ信号を生成する、
付記１または２に記載の物体検知装置。

（付記５）
前記位置検出部は、前記評価関数として、ヌルステアリング法に基づいて得られる評価関数を用い、そのピークの位置から、前記物体の位置を検出する、
付記１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。

（付記６）
前記位置検出部は、前記ヌルステアリング法として、Multiple Signal Classification法を用いる、
付記５に記載の物体検知装置。

（付記７）
前記位置検出部は、前記ヌルステアリング法として、Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique法を用いる、
付記５に記載の物体検知装置。

（付記８）
電波によって物体を検知するための物体検知方法であって、
（ａ）周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、ステップと、
（ｃ）前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ステップと、
（ｄ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を有する、ことを特徴とする物体検知方法。

（付記９）
（ｆ）前記物体の変位に基づいて、前記物体の種類及び挙動のうち少なくとも一方を識別する、ステップ、更に有する、
付記８に記載の物体検知方法。

（付記１０）
前記（ｃ）のステップで、直交復調器によって、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして、前記複素ＩＦ信号生成する、
付記８または９に記載の物体検知方法。

（付記１１）
前記（ｃ）のステップで、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号にヒルベルト変換を適用することによって、前記複素ＩＦ信号を生成する、
付記８または９に記載の物体検知方法。

（付記１２）
前記（ｄ）のステップで、前記評価関数として、ヌルステアリング法に基づいて得られる評価関数を用い、そのピークの位置から、前記物体の位置を検出する、
付記８〜１１のいずれかに記載の物体検知方法。

（付記１３）
前記（ｄ）のステップで、前記ヌルステアリング法として、Multiple Signal Classification法を用いる、
付記１２に記載の物体検知方法。

（付記１４）
前記（ｄ）のステップで、前記ヌルステアリング法として、Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique法を用いる、
付記１２に記載の物体検知方法。

（付記１５）
周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、前記照射部が照射したＲＦ送信信号が物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、プロセッサとを備える、物体検知装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を実行させる命令を含むプログラム。

（付記１６）
前記プログラムが、前記プロッセに、
（ｃ）前記物体の変位に基づいて、前記物体の種類及び挙動のうち少なくとも一方を識別する、ステップ、実行させる命令を更に含む、
付記１５に記載のプログラム。

（付記１７）
前記（ａ）のステップで、前記評価関数として、ヌルステアリング法に基づいて得られる評価関数を用い、そのピークの位置から、前記物体の位置を検出する、
付記１５または１６に記載のプログラム。

（付記１８）
前記（ａ）のステップで、前記ヌルステアリング法として、Multiple Signal Classification法を用いる、
付記１７に記載のプログラム。

（付記１９）
前記（ａ）のステップで、前記ヌルステアリング法として、Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique法を用いる、
付記１７に記載のプログラム。

本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例であり、発明の範囲を限定しない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、追加、種々の省略、置き換え、変更を行ってよい。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１７年４月２６日に出願された日本出願特願２０１７−８７６０５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上のように本発明によれば、物体の状態に影響されることなく、物体の識別を行なえ得ることができる。本発明は、例えば、踏切を監視する踏切監視装置、車輌に搭載されて周囲を監視する車輌用の監視装置等に有用である。

１ 物体検知装置
１０ 送信機
２０ 受信機
３１、３２ 物体
１０１ 照射部
２０１ 受信部
２０２ ＩＦ信号生成部
２０３ 位置検出部
２０４ 変位検出部
２０５ 物体識別部
４０１ 移動体
４０２ ＲＦ送信信号
４０３ａ、４０３ｂ、４０３ｃ 物体
４０４ 道路
４１１ 固定冶具
５１０ コンピュータ
５１１ ＣＰＵ
５１２ メインメモリ
５１３ 記憶装置
５１４ 入力インターフェイス
５１５ 表示コントローラ
５１６ データリーダ／ライタ
５１７ 通信インターフェイス
５１８ 入力機器
５１９ ディスプレイ装置
５２０ 記録媒体
５２１ バス

Claims (9)

1. 電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
   周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、
   前記照射部が照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、
   前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、
   前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、位置検出部と、
   前記位置検出部が検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、変位検出部と、
   を備えている、ことを特徴とする物体検知装置。
2. 前記物体の変位に基づいて、前記物体の種類及び挙動のうち少なくとも一方を識別する、物体識別部を、更に備えている、
   請求項１に記載の物体検知装置。
3. 前記ＩＦ信号生成部は、直交復調器を備え、前記直交復調器によって、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして、前記複素ＩＦ信号生成する、
   請求項１または２に記載の物体検知装置。
4. 前記ＩＦ信号生成部は、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号にヒルベルト変換を適用することによって、前記複素ＩＦ信号を生成する、
   請求項１または２に記載の物体検知装置。
5. 前記位置検出部は、前記評価関数として、ヌルステアリング法に基づいて得られる評価関数を用い、そのピークの位置から、前記物体の位置を検出する、
   請求項１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。
6. 前記位置検出部は、前記ヌルステアリング法として、Multiple Signal Classification法を用いる、
   請求項５に記載の物体検知装置。
7. 前記位置検出部は、前記ヌルステアリング法として、Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique法を用いる、
   請求項５に記載の物体検知装置。
8. 電波によって物体を検知するための物体検知方法であって、
   （ａ）周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、ステップと、
   （ｂ）前記（ａ）のステップで照射したＲＦ送信信号が前記物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、ステップと、
   （ｃ）前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ステップと、
   （ｄ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
   （ｅ）前記（ｄ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を有する、ことを特徴とする物体検知方法。
9. 周期毎に周波数を掃引して得られるＲＦ送信信号を照射する、照射部と、前記照射部が照射したＲＦ送信信号が物体で反射された場合に、前記物体で反射されたＲＦ送信信号をＲＦ受信信号として受信する、受信部と、前記ＲＦ送信信号と前記ＲＦ受信信号とをミキシングして得られる信号から、前記周期毎に、複素ＩＦ信号を生成する、ＩＦ信号生成部と、プロセッサとを備える、物体検知装置において、
   前記プロセッサに、
   （ａ）前記周期毎の前記複素ＩＦ信号から生成される評価関数に基づいて、前記物体の位置を検出する、ステップと、
   （ｂ）前記（ａ）のステップで検出した前記物体の位置と前記複素ＩＦ信号から算出される前記物体の複素反射率の位相とに基づいて、前記物体の変位を検出する、ステップと、を実行させる命令を含むプログラム。

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