JP6920342B2 - 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、可動オブジェクト、特に、可動な乗り物のオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置および方法に関する。

道路交通用車両は、ますます、車両周辺部を捕捉するためのレーダー・センサー類を搭載するようになってきている。レーダートラッキングシステムは、過去の走査サイクルの測定点から、可動オブジェクトの軌跡（トラック）を構成する。この様な軌跡は、オブジェクトの今までの軌道を記述し、これにより、移動経緯、即ち、その最新のポジション、速度、移動方向を観察することを可能にする。レーダー・センサーでは、コース方向におけるオブジェクトのデカルト速度を直接的に計ることはできないため、リアルな物理的オブジェクトとレーダー・センサー間の相対的ラジアル・ドップラー速度が測定される。レーダートラッキングシステムの大半のアプリケーションでは、特に、該オブジェクトの、トラッキングフィルタ内における状態として推定されるデカルト的なポジション、速度、更に時として、加速が、必要とされる。仮に、レーダー測定手段のレーダー生測定データをトラッキングフィルタ用の測定データとして用いたとすると、デカルト変数の推定された状態のおけるこれら生測定データ乃至未処理測定値の強い相関関係を有する、非線形の変換（ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ）乃至変形（ｔｒａｎｓｍｕｔａｔｉｏｎ）を避けることはできない。更にこれに起因して、複雑な線形化並びに手間暇のかかる計算を、これらに必要な計算ユニット乃至変換ユニットを用いて、実施しなければならなくなる。しかも、このような手間暇を必要とする計算をすれば、レーダートラッキングシステムの反応時間が、遅くなる。

よって、本発明の課題は、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための、従来のシステムと比較して必要な計算時間が短縮された、装置を提供することにある。

この課題は、本発明の第一アスペクトによれば、特許請求項１記載の特徴を有する装置によって解決される。

それによれば、以下を包含する可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置が提供される：
オブジェクトの予測されるポジションを基準とした、並びに、オブジェクトのレーダー測定データに記されているオブジェクトのポジションを基準したオブジェクトの推定された移動方向を算出するためのコース計算フィルタ；並びに、
オブジェクトのレーダー測定データに記されている測定されたラジアル速度と測定された角度に依存して、並びに、コース計算フィルタによって算出され、推定されたトラッキングされているオブジェクトの移動方向に依存して、レーダー生測定データのデカルト速度を算出する計算ユニット。

本発明に係る装置のある可能な実施形態においては、該装置は、オブジェクトのデカルト的なポジション、速度、及び／或いは、加速を、オブジェクトの計算ユニットによってそれまでに計算されたデカルト的なキネマティクスと、レーダー測定データ内に記されているオブジェクトのキネマティクスに依存して回帰的に算出する線形トラッキングフィルタを有している。

本発明に係る装置の更なる可能な実施形態においては、該装置は、該線形トラッキングフィルタによって回帰的に算出されたオブジェクトの速度、センサー的に捕捉されたレーダー測定データに依存して、該当するオブジェクトのレーダー測定データを割り出すためにフィルタリングするＪＰＤＡフィルタを有している。

本発明に係る装置の更なる可能な実施形態においては、線形トラッキングフィルタによって算出された該オブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速が、操縦者アシスタント・システムの評価ユニットに出力される。

本発明に係る装置ある可能な実施形態においては、該コース計算フィルタは、カルマンフィルタである。

本発明に係る装置のある更なる可能な実施形態においては、該コース計算フィルタは、ローパスフィルタである。

また本発明は、更なるアスペクトによれば、特許請求項７に記載の特徴を有する可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための方法も提供する。

即ち、本発明は、以下のステップを有する可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための方法を提供する：
オブジェクトの予測されるポジションを基準とした、並びに、センサー的に捕捉されたレーダー測定データ内に記されているオブジェクトのポジションを基準したオブジェクトの推定された移動方向を算出するステップ；並びに、
オブジェクトのレーダー測定データに記されている測定されたオブジェクトのラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角度に依存して、並びに、オブジェクトの、算出され、推定された移動方向に依存してオブジェクトのデカルト的キネマティクスを算出するステップ。

本発明に係る方法のある可能な実施形態においては、オブジェクトのデカルト的なポジション、速度、及び／或いは、加速を、オブジェクトの予測されるキネマティクス、並びに、移動方向推定と極性的生キネマティクスによって定まるレーダー生測定キネマティクスに依存して回帰的に算出する。

本発明に係る方法のある更なる可能な実施形態においては、オブジェクトの線形トラッキングフィルタによって回帰的に算出された予測されるポジション、並びに、回帰的に算出された予測される速度に依存して、センサー的に捕捉されたレーダー測定データが、該当するオブジェクトのレーダー測定データを割り出すためにフィルタリングされる。

本発明に係る方法の更なる可能な実施形態においては、算出された該オブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速が、操縦者アシスタント・システムの評価ユニットによって、操縦者アシスタント機能を提供するために評価される。

また本発明は、更なるアスペクトによれば、特許請求項１１に記載の特徴を有するレーダートラッキングシステムも、提供する。

これによれば、本発明は、以下を備えた、特に、該レーダートラッキングシステムの周辺にある可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置を装備したレーダートラッキングシステムを提供する：
オブジェクトの予測されるポジションを基準とした、並びに、オブジェクトのレーダー測定データに記されたオブジェクトのポジションを基準したオブジェクトの推定された移動方向を算出するためのコース計算フィルタ；並びに、
オブジェクトのレーダー測定データに記されている測定されたラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角度に依存して、並びに、コース計算フィルタによって算出され、推定されたオブジェクトの移動方向に依存して、レーダー生測定データのデカルト速度を算出する計算ユニット。

また本発明は、更なるアスペクトによれば、特許請求項１２に記載の特徴を有する乗り物用の操縦者アシスタント・システムも、提供する。

これによれば、本発明は、乗り物用の操縦者アシスタント・システムを提供するが、該操縦者アシスタント・システムは、本発明の第一アスペクトに係る可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置によって算出されたあるオブジェクトの、特に、乗り物の乗り物周辺部内の他の乗り物のポジション、速度、及び／或いは、加速を、操縦者アシスタント機能を該乗り物の操縦者に提供するために、リアルタイムに評価する評価ユニットを包含している。

本発明に係る操縦者アシスタント・システムのある可能な実施形態においては、これは、乗り物の乗り物周辺部内にいる他の乗り物、或いは、その他の交通参加者、特に、歩行者のポジション、速度、並びに、加速を算出することができるように構成されている。

本発明に係る乗り物のある可能な実施形態においては、該乗り物は、陸上用の乗り物、道路交通用車両、特に、乗用自動車或いは貨物用自動車である。

本発明に係る乗り物の更なる可能な実施形態においては、該乗り物は、航空用の乗り物、特に、飛行機或いはヘリコプターである。

本発明に係る乗り物の更なる可能な実施形態においては、該乗り物は、海や湖（池）などを走行するための乗り物、特に、水上用の乗り物或いは水中用の乗り物である。

また本発明は、更なるアスペクトによれば、特許請求項１５に記載の特徴を有する交通監視システムも、提供する。

これによれば、本発明は、少なくとも一つの該監視領域内に設けられた本発明の第一アスペクトに係る、該監視領域内にある可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置によって、監視領域内の該オブジェクトが属している空の交通、海／湖（池）の交通或いは陸上の交通を監視するための交通監視システムを提供する。

以下、本発明の様々なアスペクトに係る可能な実施形態を、添付されている図を用いて詳細に説明する：

本発明の第一アスペクトに係る可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置の実施し得る形態の一例のブロック図である。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置の実施し得る形態を示すための更なるブロック図である。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る方法の実施例を示すための簡略化されたフローチャートである。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置と本発明に係る方法の使用例の模式的描写である。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置と本発明に係る方法の作動形態を説明するための模式的描写である。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置と本発明に係る方法の作動形態を説明するための模式的描写である。 可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置と本発明に係る方法の作動形態を説明するための模式的描写である。

図１から明らかなように、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置１は、示されている実施例では、本質的に二つのユニット、即ち、コース計算フィルタ２と計算ユニット３を有している。該コース計算フィルタ、乃至、ヘディング・フィルタ２は、可動オブジェクトの推定される移動方向、乃至、推定されるコースを算出するために設けられている。該コース計算フィルタ２は、可動オブジェクトの推定された移動方向を、トラッキングされたオブジェクトの予測されるポジションを基準として、並びに、オブジェクトのレーダー測定データに記されているオブジェクトの最新ポジション、乃至、測定ポジションを基準として算出する。

該装置１の計算ユニット３は、レーダー生測定データのデカルト速度を算出するために設けられている。該計算ユニット３は、オブジェクトのレーダー測定データに記されているオブジェクトの測定されたラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角度に依存して、並びに、コース計算フィルタ２によって算出され、推定されたオブジェクトの移動方向に依存して、デカルト速度を算出する。該装置１のコース計算フィルタ２は、ある好ましい実施形態においては、カルマンフィルタである。該カルマンフィルタは、オブジェクト、乃至、ターゲット・オブジェクトの既知の最新の状態、即ち、ポジション、移動方向及び速度、場合によっては、加速を、評価し、これを基に、最後に実施されたレーダー測定時点におけるターゲット・オブジェクトの新しい状態を予測する。このような予想を行う際にカルマンフィルタは、その際に発生するエラーの推定、或いは、予測（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、乃至、予想（ｆｏｒｅｃａｓｔ）の不確定要素の推定も更新する。該カルマンフィルタは、好ましくは、この状態予想の加重された平均値、並びに、各々の状態の実施された測定をフィルタリングするが、但し、既知の測定エラー、及び、ターゲット・オブジェクト・移動モデルに起因する自己不確定要素も考慮される。該カルマンフィルタは、状態推定の不確定要素に関する推定のアップデートを実施する。よって、該カルマンフィルタによる算出は、本質的に二つのサブ・ステップによって実施される。該カルマンフィルタは、先ず、その不確定要素、乃至、分散と共に最新の状態バリアブルの推定を、出力する。次の測定データが得られると直ぐに、これらの推定は、加重された平均値を用いてアップデート、乃至、更新されるが、但し、高い信頼性を、乃至、低い分散を有する推定値に、より多く加重されることができる。算出は、好ましくは、再帰的リアルタイムに実施されるが、但しその際、最新の提供された測定値、並びに、その前に算出された状態、並びに、その不確定要素マトリクスが、用いられる。図１に示されている装置１のコース計算フィルタ２は、代案的には、ローパスフィルタとして実装されることも可能である。該コース計算フィルタ２は、オブジェクトの推定移動方向を算出する。オブジェクトの移動方向のみが算出される、乃至、推定されることから、来られの算出は、コース計算フィルタ２によって非常に早くリアルタイムに実施されることができる。

該計算ユニット３は、レーダー生測定データのデカルト速度の算出を、コース計算フィルタ２によって算出されたオブジェクトの推定移動方向、並びに、オブジェクトの測定されたラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角を包含し、レーダー測定ユニットから供給される最新のレーダー測定データ内に記されている他の測定値に依存して実施する。

図２は、ブロック図に、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置１をそこに採用することが可能なレーダートラッキングシステムの一つの可能な実施例を示している。装置１は、コース計算フィルタ２と計算ユニット３を有している。該計算ユニット３は、生測定データのデカルト速度を算出し、これを、配線４を介して、レーダートラッキングシステムの線形トラッキングフィルタ５に提供する。該レーダートラッキングシステムは、示されている実施形態では、更に、センサー的に捕捉されたレーダー測定データＲＭＤを、該当するオブジェクトのレーダー測定データを割り出すためにフィルタリングするＪＰＤＡ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）フィルタ６も装備している。該当するオブジェクトのレーダー測定データＲＭＤは、その際、該オブジェクトの最新のポジションを包含しているｘ_Ｋ，ｙ_Ｋ。該線形トラッキングフィルタ５は、該オブジェクト乃至ターゲット・オブジェクトのデカルト的ポジション、速度及び加速を、ＪＰＤＡによって組み合わされた生測定データの計算ユニット３によって算出されたデカルト速度、並びに、予測ユニット１１において予測されたオブジェクト・キネマティクスに依存して回帰的に算出する。該当するオブジェクトの組合されたレーダー測定データＲＭＤのデカルト的ポジションは、図２に示す如く、ＪＰＤＡフィルタ６からシグナル配線７を介して線形トラッキングフィルタ５に出力する。該オブジェクトのレーダー測定データＲＭＤにおいて測定されたポジションは、これも図２に示されている如く、更に、ＪＰＤＡフィルタ６により、配線８を介して装置１のコース計算フィルタ２に出力される。また、オブジェクトのレーダー測定データＲＭＤは、ＪＰＤＡフィルタ６からシグナル配線９を介して装置１の計算ユニット３に供給されるオブジェクトの測定されたラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角も包含している。該ＪＰＤＡフィルタ６は、入力側において、レーダー測定ユニットと接続されており、レーダートラッキングシステムの周辺部内の様々なオブジェクトの全てのレーダー測定データＲＭＤを包含している。即ち、該ＪＰＤＡフィルタ６は、周辺部内の帰属する可動な既にトラッキングされたオブジェクトを含む得られたレーダー測定データＲＭＤを組み合わせる。該ＪＰＤＡフィルタ６は、予測ユニット１１によって、オブジェクトの回帰的に算出された予測ポジション、並びに、回帰的に算出された予測速度に依存してレーダー測定ユニットから得られるセンサー的に捕捉されたレーダー測定データＲＭＤを、該当するオブジェクト、乃至、ターゲット・オブジェクトのレーダー測定データを割り出すためにフィルタリングする。線形トラッキングフィルタ５によってアップデートされたキネマティクス、即ち、オブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速は、操縦者アシスタント・システムの後続の評価ユニットに出力される。更に、可動オブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速を包含する算出されたオブジェクト・キネマティクスは、図２に示されている如く、再帰的ループにおいて、配線１０を介して次の計算サイクル用に、予測ユニット、乃至、予測フィルタ１１に送り返される。該予測フィルタ１１は、線形トラッキングフィルタ５に出力された値を予測するが、但し、該コース計算フィルタ、乃至、ヘディング・フィルタ２は、オブジェクトの該予測されたポジションを配線１２を介して得る。該ＪＰＤＡフィルタ６は、該予測フィルタ１１から、該オブジェクトの予測ポジションと予測速度を、配線１３を介して受取る。更に線形トラッキングフィルタ５は、再帰的計算を実施できるように、ある配線１４を介して直前の計算サイクルにおけるオブジェクトの予測ポジション、予測速度、及び／或いは、該配線１４を介して予測加速を、受け取る。該ＪＰＤＡフィルタ６の助けを借り、クラスタ測定を、関連するトラッキングされたターゲット・オブジェクトに帰属させることができる。該予測ポジションとポジション測定の助けを借りれば、ターゲット・オブジェクトの移動方向、乃至、コースを推定することができる。算出されたコース、乃至、算出された移動方向を基準として、計算ユニット３により、測定されたラジアル・オブジェクト速度と測定されたオブジェクト角を基に、デカルト速度が、算出される。出力値として、該オブジェクトのアップデートされたポジション、アップデートされた速度、並びに、アップデートされた加速、並びに、これらに帰属する標準偏差として計算する線形トラッキングフィルタ５用の通常のデカルト的測定入力データとして、該算出されたデカルト速度は、該当するオブジェクトのデカルト的ポジション測定データＲＭＤと共に用いられる。これにより計算技術的に煩雑な非線形データ変換を回避することができる、即ち、必要な計算時間を短縮することができる。コース計算フィルタ、乃至、ヘディング・フィルタ２の助けを借りれば、レーダー生測定データＲＭＤ、即ち、特に、領域、角度、並びに、ラジアル・ドップラー速度を、線形トラッキングフィルタ５用のデカルト座標系の測定データに変換することが可能である。これらのアップデートされたデータは、再帰的な計算ループに戻される。これは、最新のポジション測定との恒常的な比較を可能にするとともに、その時点におけるオブジェクトのコースの標準偏差のより正確な推定に役立っている。

図３は、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る方法の実施例を示すためのフローチャートを示している。

第一ステップＳ１においては、トラッキングされたオブジェクトの予測されるポジションを基準とした、並びに、センサー的に捕捉されたレーダー測定データＲＭＤ内に記されているオブジェクトのポジションを基準したオブジェクトの推定移動方向の算出が実施される。

続く第二ステップＳ２では、生測定データのデカルト速度が、オブジェクトのレーダー測定データＲＭＤに記されているオブジェクトの測定されたラジアル速度と測定されたオブジェクト角度に依存して、並びに、オブジェクトの、算出され、推定された移動方向に依存して算出される。図３に示されている本発明に係る方法は、レーダートラッキングシステムの装置によって、好ましくは、リアルタイムに実施される。

図４は、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置と本発明に係る方法の使用例を模式的に描写している。図４に示されている実施例では、図１の本発明に係る手段１が、レーダー測定データＲＭＤをレーダー測定ユニット１６から継続的に受け取るレーダートラッキングシステム１５の一部を構成している。該レーダー測定ユニット１６とレーダートラッキングシステム１５は、示されている実施例では、車両１７のボディ内に配置されている。該車両１７は、ドライバー・アシスタント・システム１８を装備している。該ドライバー・アシスタント・システム１８は、評価ユニット、乃至、データ処理ユニット１９を装備している。該評価ユニット１９は、該レーダートラッキングシステム１５から継続的に、レーダートラッキングシステム１５に包含される可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置１の線形トラッキングフィルタ５から出力される出力データを、受け取る。該装置１の線形トラッキングフィルタ５は、継続して再帰的に、車両１７の周辺部内にあるオブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速をリアルタイムに算出する。該ドライバー・アシスタント・システム１８の評価ユニット１９は、線形トラッキングフィルタ５から出力された、車両１７の周辺部にある一つの乃至複数のオブジェクトのポジション、速度、及び／或いは、加速を包含するデータを、車両１７のドライバーに対してドライバー・アシスタント機能を提供するために、リアルタイムに評価する。該ドライバー（操縦者）アシスタント機能は、例えば、他のオブジェクト、特に、他の乗り物との衝突を回避するための操舵プロセスを包含している。図４に示す如く、車両１７は、一本の道路の右側車線車両１７上を速度Ｖで動いているが、該車両１７の前方には、他の車両オブジェクト２０−Ａが、オブジェクトとして存在している。該車両１７の後方には、第二車両２０−Ｂが、オブジェクトＢとして同じ方向に動いている。更に、図４では、該車両１７の対向車線を通過している第三オブジェクト、乃至、車両２０−Ｃも示されている。

車両１７のレーダートラッキングシステム１５に内蔵されている装置１は、車両１７の周辺部内にある様々な可動オブジェクト、乃至、車両のオブジェクト・キネマティクスを割り出すこと、並びに、ドライバー・アシスタント・システム１８の評価ユニット１９用にデータ評価を提供することに適している。ここで言う「オブジェクト」は、任意の交通参加者、例えば、車両や歩行者のことを示している。ここで言う「道路交通用車両１７」は、好ましくは、乗用自動車或いは貨物用自動車である。代案的に、該車両（乗り物）１７は、航空用の乗り物、乃至、海／湖（池）用の乗り物であることも可能である。該オブジェクト、乃至、ターゲット・オブジェクトは、乗り物、例えば、航空用の乗り物、海／湖（池）用の乗り物、乃至、陸上用の乗り物を包含することもできる。ここで言う「航空用の乗り物」は、例えば、旅客用ジェット機或いはプライベート飛行機、乃至、ヘリコプター或いはドローンであることができる。車両（乗り物）１７の周辺部にあるオブジェクトのオブジェクト・キネマティクスは、二次元乃至三次元的に割り出すことができる。即ち、オブジェクトの算出されたデカルト速度は、少なくとも二つの座標、好ましくは、三つの座標を包含している。

図５Ａ，５Ｂ，５Ｃは、可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る装置１と本発明に係る方法の作動形態を説明するものである。サイクルタイムｔ１の時点において、可動ターゲット・オブジェクト２０は、それまでの移動方向、乃至、それまでのコースＫ１を動いている。測定された帰属するターゲット・ポジションＺＰも、図５Ａ内に示されている。図５Ａでは、修正された移動方向、乃至、修正され、算出されたコースＫ２に基づく軌道が示されている。オブジェクト２０の軌道は、実線で示されている。修正されたコースＫ２は、次の計算サイクルｔ２用に、それまでのコースＫ１’から、帰属するオブジェクト２０の評価されたレーダー測定データに従い、改めて、図５Ｂに示すように、コースＫ２’に修正される。これによれば、オブジェクト２０の軌道は、図５Ｂに示されているごとく、修正されたコースＫ２’側に曲がる。サイクルタイムｔ３においては、前に修正されたコースＫ２’が、それまでのコースＫ１’’になり、続いて、オブジェクト２０の評価されたレーダー測定データに応じてのコースＫ２’’への新たな修正変更が、図５Ｃに示される如く、実施される。即ち、該コース計算フィルタ２は、それまでの推定をベースに、新しい測定データに基づいて、継続的に、ターゲット・オブジェクトの最新のコースを割り出し続ける。ターゲット・オブジェクトの測定データに記されている新しいポジションが、以前に推定されたコース方向に無い場合、該コース計算フィルタ、乃至、ヘディング・フィルタ２が、新しい測定データ、それまでの推定、及びその分散を基に、推定を合わせる。該コース計算フィルタ２は、測定ノイズの大半をフィルタリングする能力を有し（安定性）、更には、その推定を、新しい乃至最新の測定データに迅速に合わせる能力も有している（柔軟性）。ある可能な実施形態においては、コース計算フィルタ２は、ローパスフィルタによって実装されることができる。コース計算フィルタ２の出力データは、ターゲット・オブジェクト２０の推定移動方向とその分散を含んでいる。ある可能な実施形態においてコース計算フィルタ２として使用される該ローパスフィルタは、ある可能な実施形態においては、以下の如く、実装されることができる：
θ＝ｆ（Ｖ１，Ｖ２）×θ_ａｌｔ＋（１−ｆ（Ｖ１，Ｖ２））×θ_{ｇｅｍｅｓｓｅｎ}、但し、式中：
θ_ａｌｔは、前の計算サイクルで推定された移動方向（ａｌｔ＝旧）、
θ_{ｇｅｍｅｓｓｅｎ}は、現在最新の計算サイクルでのオブジェクトの測定された移動方向（ｇｅｍｅｓｓｅｎ＝測定）
ｆ（Ｖ１，Ｖ２）は、移動方向の推定された、並びに、測定された分散Ｖ１，Ｖ２の加重ファンクションを表し、更に、
θは、現在最新の計算サイクルでのオブジェクトの推定された移動方向である。

オブジェクト・キネマティクスを割り出すための本発明に係る方法と本発明に係る手段１は、交通監視システム用に用いることも可能である。該交通監視システムは、該監視システムの監視領域内の様々な交通参加者、乃至、可動なオブジェクト２０が動いている、空の交通、海／湖（池）の交通或いは道路交通を監視する役割を果たしている。この際、該監視システムは、少なくとも一つの、図１に示すような監視領域内にある様々な可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置１を包含している。またこの際、様々な可動オブジェクトのオブジェクト・キネマティクスは、非常に短い待ち時間、乃至、遅延時間のリアルタイムで算出されるため、該交通監視システムの反応時間は、短い。これにより、該監視領域内の様々なオブジェクト２０間の特に衝突を信頼性高く、且つ、確実に回避することができる。ある可能な実施形態においては、該交通監視システムによって割り出された様々な可動オブジェクト２０のオブジェクト・キネマティクスが、無線インターフェースを介してワイヤレスに、監視領域内の様々なオブジェクトに伝達される。この様にすることで、例えば航空用の乗り物や道路交通用車両などと言った可動オブジェクト２０に、それらの近隣にある他のオブジェクトのオブジェクト・キネマティクス、及び／或いは、最新のコース、乃至、最新の移動方向に関する情報が提供され、それに基づいて反応する、特に、衝突回避を実施することができる。

１ オブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置
２ コース計算フィルタ
３ 計算ユニット
４ 配線
５ トラッキングフィルタ
６ ＪＰＤＡフィルタ
７ 配線
８ 配線
９ 配線
１０ 配線
１１ フィルタ
１２ 配線
１３ 配線
１４ 配線
１５ レーダートラッキングシステム
１６ レーダー測定ユニット
１７ 車両（乗り物）
１８ ドライバー・アシスタント・システム
１９ 評価ユニット
２０ ターゲット・オブジェクト

Claims (15)

1. 以下を包含することを特徴とする可動オブジェクト（２０）のオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置（１）：
   −オブジェクト（２０）の予測されるポジション
   

   

   を基準とした、並びに、オブジェクトのレーダー測定データ（ＲＭＤ）に記されたオブジェクト（２０）のポジション（Ｘ_Ｋ，Ｙ_Ｋ）を基準したオブジェクト（２０）の推定された移動方向
   

   

   を算出するためのコース計算フィルタ（２）；並びに、
   −オブジェクト（２０）のレーダー測定データ（ＲＭＤ）に記されている測定されたラジアル・オブジェクト速度（Ｖ_ｒａｄＫ）と測定されたオブジェクト角度（φ_Ｋ）に依存して、並びに、コース計算フィルタ（２）によって算出され、推定されたオブジェクト（２０）の移動方向
   

   

   に依存して、オブジェクト（２０）のデカルト速度（Ｖ_ｘＫ，Ｖ_ｙＫ）を算出する計算ユニット（３）。
2. オブジェクト（２０）の
   

   

   を、計算ユニット（３）によって算出された生測定データのデカルト速度（Ｖ_ｘＫ，Ｖ_ｙＫ）、オブジェクト（２０）のレーダー測定データ内に記載されているポジション（Ｘ_Ｋ，Ｙ_Ｋ）、並びに、前の計算サイクルの予測フィルタ（１１）において予測されたオブジェクト・キネマティクスに依存して、算出する線形トラッキングフィルタ（５）を備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. オブジェクト（２０）の線形トラッキングフィルタ（５）によって回帰的に算出された予測されるポジション
   

   

   、並びに、回帰的に算出された予測される速度
   

   

   に依存して、センサー的に捕捉されたレーダー測定データが、該当するオブジェクト（２０）のレーダー測定データを割り出すために組み合わせるＪＰＤＡフィルタ（６）を備えたことを特徴とする請求項１或いは２の何れか一項に記載の装置。
4. 該線形トラッキングフィルタ（５）によって算出されたオブジェクト（２０）の
   

   

   を、ドライバー・アシスタント・システム（１８）の評価ユニット（１９）に出力することを特徴とする請求項２或いは３の何れか一項に記載の装置。
5. 該コース計算フィルタ（２）がカルマンフィルタであることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の装置。
6. 該コース計算フィルタ（２）がローパスフィルタであることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の装置。
7. 以下のステップを有することを特徴とする可動オブジェクト（２０）のオブジェクト・キネマティクスを割り出すための方法：
   − オブジェクト（２０）の予測されるポジション
   

   

   を基準とした、並びに、センサー的に捕捉されたレーダー測定データ（ＲＭＤ）内に記されているオブジェクト（２０）のポジション（ｘ_Ｋ，ｙ_Ｋ）を基準したオブジェクトの推定された移動方向
   

   

   を算出するステップ（Ｓ１）；並びに、
   − オブジェクトのレーダー測定データ（ＲＭＤ）に記されている測定されたオブジェクト（２０）のラジアル・オブジェクト速度（Ｖ_ｒａｄＫ）と測定されたオブジェクト角度（φ_Ｋ）に依存して、並びに、オブジェクト（２０）の、算出され、推定された移動方向
   

   

   に依存してオブジェクト（２０）のデカルト的速度（Ｖ_ｘＫ，Ｖ_ｙＫ）を算出するステップ（Ｓ２）。
8. オブジェクト（２０）の
   

   

   を、レーダー測定データの算出されたデカルト速度（Ｖ_ｘＫ，Ｖ_ｙＫ）、レーダー測定データ（ＲＭＤ）内に記されているオブジェクト（２０）のポジション（Ｘ_Ｋ，Ｙ_Ｋ）、並びに、予測されたオブジェクト・キネマティクスに依存して、回帰的に算出することを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. オブジェクト（２０）の予測フィルタ（１１）によって回帰的に算出された予測されるポジション
   

   

   と回帰的に算出された予測される速度
   

   

   に依存して、センサー的に捕捉されたレーダー測定データが、該当するオブジェクト（２０）のレーダー測定データを割り出すために組み合わされることを特徴とする請求項７或いは８の何れか一項に記載の方法。
10. オブジェクト（２０）の算出された
    

    

    が、ドライバー・アシスタント機能を提供するドライバー・アシスタント・システム（１８）の評価ユニット（１９）によって評価されることを特徴とする請求項８或いは９の何れか一項に記載の方法。
11. 請求書１から６のうち何れか一項に記載の装置（１）を備えたレーダートラッキングシステム（１５）。
12. 車両用（１７）のドライバー・アシスタント・システム（１８）であって、請求項１から６のうち何れか一項に記載の装置（１）によって算出された少なくとも一つのオブジェクト（２０）のポジション、速度、加速を、ドライバー・アシスタント機能を、車両（１７）のドライバーに提供するためにリアルタイムに評価する評価ユニット（１９）を有することを特徴とするドライバー・アシスタント・システム（１８）。
13. 車両（１７）の車両周辺部内にある他の車両、或いは、その他の交通参加者、特に、歩行者のポジション、速度、並びに、加速を算出することができるように構成されていることを特徴とする請求項１２に記載のドライバー・アシスタント・システム。
14. 該車両（１７）が、航空用の乗り物、海や湖（池）などを走行するための乗り物、或いは、陸上用の乗り物であることを特徴とする請求項（１３）に記載のドライバー・アシスタント・システム。
15. 少なくとも一つの監視領域内に設けられた請求項１から６のうち何れか一項に記載の該監視領域内にある可動オブジェクト（２０）のオブジェクト・キネマティクスを割り出すための装置（１）によって、監視領域内の該オブジェクト（２０）が属している空の交通、海／湖（池）の交通或いは陸上の交通を監視するための交通監視システム。

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