JP6929183B2 - レーダ装置および物標検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、レーダ装置および物標検出方法に関する。

従来、例えば車両に搭載され、かかる車両から送信される送信波が物標に当たって反射した反射波を受信し、受信信号を解析することで周期的に物標を検出するレーダ装置がある（例えば、特許文献１参照）。

このようなレーダ装置では、送信波と反射波とに基づき検出される反射点を解析することで、物標の相対速度や、物標までの距離等の要素を含む瞬時値が生成される。そして、レーダ装置は、得られた瞬時値に対してフィルタ処理を施すことによって瞬時値に対応する物標データを生成する。

また、上記したフィルタ処理において、パーティクルフィルタを用いることが知られている。パーティクルフィルタでは、前回の周期でリサンプリングされた粒子データを用いて今回の粒子データを予測する予測処理が行われる。

特開２０１５−２１０１５７号公報

しかしながら、従来の技術は、新規に検出された物標に対する粒子データの予測精度を向上させる点で改善の余地があった。具体的には、前回の周期で初めて検出された物標の場合、前回の粒子データが存在しないため、前回の瞬時値が自車両の進行向きである縦方向に動くと仮定して粒子データを予測していた。このため、物標が実際には車幅方向である横方向へ動いた場合、粒子データの予測誤差が比較的大きくなるおそれがあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、新規物標に対する粒子データの予測精度を向上させることができるレーダ装置および物標検出方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るレーダ装置は、検出部と、フィルタ処理部とを備える。前記検出部は、周波数変調された送信波と物標による前記送信波の反射波とに基づいて前記物標に対応する瞬時値を検出する。前記フィルタ処理部は、前記検出部によって検出された前記瞬時値に対して所定数の粒子データを割り当てるパーティクルフィルタを施すことによって、前記瞬時値に対応する物標データを生成する。また、前記フィルタ処理部は、前回の前記瞬時値に前回の前記粒子データが割り当てられない新規の前記物標において、当該前回の瞬時値の相対速度に基づき、当該物標から自車両への向きのベクトルに対する垂線に対応する位置を今回の前記粒子データの予測位置とする。

本発明によれば、新規物標に対する粒子データの予測精度を向上させることができる。

図１Ａは、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。 図１Ｂは、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。 図３は、信号処理部の前段処理から信号処理部におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。 図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。 図４Ｂは、ペアリング処理の処理説明図（その１）である。 図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その２）である。 図５は、フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。 図６は、予測部の処理内容を示す図である。 図７は、予測部の処理内容を示す図である。 図８は、予測部の処理内容を示す図である。 図９は、予測部の処理内容を示す図である。 図１０は、実施形態に係るレーダ装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、変形例に係る予測部の処理内容を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。なお、以下では、レーダ装置１がＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式である場合を例に挙げて説明するが、レーダ装置１は、例えばＦＣＭ（Fast-Chirp Modulation）方式といった他の方式であってもよい。

まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて、実施形態に係る物標検出方法の概要について説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。図１に示すように、レーダ装置１は、例えば自車両ＭＣのフロントグリル内等に搭載され、自車両ＭＣの進行方向に存在する物標（例えば、先行車ＬＣ等）を検出する。なお、レーダ装置１の搭載箇所は、例えばフロントガラスやリアグリル、左右の側部（例えば、左右のドアミラー）等他の箇所に搭載されてもよい。

図１Ａに示すように、実施形態に係るレーダ装置１は、まず、物標に対応する瞬時値を検出する。瞬時値とは、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて検出される反射点の状態ベクトルを示す値である。かかる状態ベクトルには、反射点までの距離や相対速度や角度といった値が含まれる。

つづいて、図１Ａに示すように、実施形態に係るレーダ装置１は、検出した瞬時値に対してフィルタ処理を施すことによって、瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成する。フィルタ処理には、例えばパーティクルフィルタが用いられる。

パーティクルフィルタとは、所定数の粒子データと瞬時値とを所定の状態空間にプロットするとともに、かかる状態空間における位置関係を解析することによって、物標データを推定するものである。パーティクルフィルタでは、「予測」、「割り当て」、「重み付け」、「リサンプリング」および「データ生成」の処理が行われることで、瞬時値から物標データが生成される。

ここで、パーティクルフィルタの各処理について簡単に説明する。「予測」は、最新の周期で用いる粒子データの状態空間での分布状態を予測する処理である。具体的には、「予測」は、１つ前の周期である前回の粒子データにおける分布状態から最新の周期である今回の粒子データにおける分布状態を予測する予測処理である。

「割り当て」は、最新の周期で検出された瞬時値を「予測」した粒子データへ割り当てる処理である。「割り当て」では、例えば、前回の物標データから所定の割り当て範囲に存在する瞬時値を今回の粒子データへ割り当てる。

「重み付け」は、割り当てられた瞬時値に基づいて粒子データそれぞれに対して重み付けする処理である。「リサンプリング」は、「重み付け」された粒子データそれぞれの重みに基づいて粒子データそれぞれを再配置（リサンプリング）する処理である。「データ生成」は、リサンプリングされた粒子データに基づいて最新の物標データを生成する処理である。なお、パーティクルフィルタの各処理の詳細については後述する。

ここで、新規に検出された物標に対する従来の物標検出方法について説明する。新規に検出された物標とは、前回の周期で検出された瞬時値に前回の粒子データが割り当てられなかった物標を指す。

従来の物標検出方法では、この新規の物標において、今回の粒子データを予測する場合、前回の粒子データが存在しないため、前回の瞬時値の位置から自車両の進行向きである縦方向に動くと仮定して今回の粒子データを予測していた。

しかしながら、新規物標が実際には、自車両の車幅向きである横方向に動いた場合、今回の粒子データとの予測誤差が比較的大きくなってしまうおそれがあった。

そこで、実施形態に係る物標検出方法では、図１Ｂに示すように前回の瞬時値の相対速度に基づき、当該物標から自車両ＭＣへの向きのベクトルＲＶに対する垂線ＶＬに対応する位置を今回の粒子データ５０の予測位置とすることとした。なお、ベクトルＲＶの始点の位置は当該物標の位置となる。ここで、図１Ｂを用いて、新規物標に対する粒子データ５０の予測処理について説明する。

図１Ｂでは、新規の物標における前回の瞬時値１００と、瞬時値１００の相対速度を示すベクトルＲＶとを示している。図１Ｂに示すように、実施形態に係る物標検出方法では、瞬時値１００の相対速度に基づき、次回の処理で垂線ＶＬ上に粒子データ５０が配置されるように状態ベクトルＳＶを生成し、かかる状態ベクトルＳＶの情報を初期状態の粒子データ５０へ与える。

ここでいう状態ベクトルＳＶとは、瞬時値１００に対応する物標が瞬時値１００の相対速度で移動すると仮定し、自車両ＭＣへの向き（すなわちベクトルＲＶの向き）以外へ動く場合のベクトルを示す。なお、状態ベクトルＳＶの算出方法は、図６で後述する。

かかる状態ベクトルＳＶの終点は、すべてベクトルＲＶの垂線ＶＬに位置する。すなわち、実施形態に係る物標検出方法では、次回（２回目）の予測処理において、瞬時値１００の相対速度を示すベクトルＲＶの垂線ＶＬ上に粒子データ５０が配置されるようにする。

つまり、実施形態に係る物標検出方法では、従来のように新規物標の移動する向きを縦方向（ｙ軸方向）に絞るのではなく、様々な方向に移動すると仮定して２回目の粒子データ５０が配置されるように、１回目の処理において状態ベクトルＳＶの情報を与える。

このため、新規物標が横方向（ｘ軸方向）に移動した場合に、粒子データ５０の予測誤差を従来よりも低減できる。すなわち、実施形態に係る物標検出方法では、新規物標に対する粒子データ５０の予測精度を向上させることができる。

なお、実施形態に係る物標検出方法では、新規物標が加速または減速することを考慮して、粒子データ５０を垂線ＶＬの周辺にも配置できるが、かかる点については図９で後述する。

次に、図２を参照して、実施形態に係るレーダ装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係るレーダ装置１の構成を示すブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

図２に示すように、レーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備える。レーダ装置１は、自車両ＭＣの挙動を制御する車両制御装置２と接続される。

かかる車両制御装置２は、レーダ装置１による物標の検出結果に基づいて、ＰＣＳ（Pre-crash Safety System）やＡＥＢ(Advanced Emergency Braking System)などの車両制御を行う。

送信部１０は、信号生成部１１と、発振器１２と、送信アンテナ１３とを備える。信号生成部１１は、後述する送受信制御部３１の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器１２は、かかる信号生成部１１によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成し、送信アンテナ１３へ出力する。なお、図２に示すように、発振器１２によって生成された送信信号は、後述するミキサ２２に対しても分配される。

送信アンテナ１３は、発振器１２からの送信信号を送信波へ変換し、かかる送信波を自車両ＭＣの外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、三角波で周波数変調された連続波である。送信アンテナ１３から自車両ＭＣの外部、たとえば前方へ送信された送信波は、先行車ＬＣなどの物標で反射されて反射波となる。

受信部２０は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ２１と、複数のミキサ２２と、複数のＡ／Ｄ変換部２３とを備える。ミキサ２２およびＡ／Ｄ変換部２３は、受信アンテナ２１ごとに設けられる。

各受信アンテナ２１は、物標からの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ２２へ出力する。なお、図２に示す受信アンテナ２１の数は４つであるが、３つ以下または５つ以上であってもよい。

受信アンテナ２１から出力された受信信号は、図示略の増幅器（たとえば、ローノイズアンプ）で増幅された後にミキサ２２へ入力される。ミキサ２２は、分配された送信信号と、受信アンテナ２１から入力される受信信号との一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、Ａ／Ｄ変換部２３へ出力する。

ビート信号は、送信波と反射波との差分波であって、送信信号の周波数（以下、「送信周波数」と記載する）と受信信号の周波数（以下、「受信周波数」と記載する）との差となるビート周波数を有する。ミキサ２２で生成されたビート信号は、Ａ／Ｄ変換部２３でデジタル信号に変換された後に、処理部３０へ出力される。

処理部３０は、送受信制御部３１と、信号処理部３２と、記憶部３３とを備える。信号処理部３２は、検出部３２ａと、フィルタ処理部３２ｂとを備える。

記憶部３３は、履歴データ３３ａを記憶する。履歴データ３３ａは、信号処理部３２が実行する一連の信号処理における物標データの履歴を含む情報である。

処理部３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶部３３に対応するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ、その他の入出力ポートなどを含むマイクロコンピュータであり、レーダ装置１全体を制御する。

かかるマイクロコンピュータのＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、送受信制御部３１および信号処理部３２として機能する。なお、送受信制御部３１および信号処理部３２は全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアで構成することもできる。

送受信制御部３１は、信号生成部１１を含む送信部１０、および、受信部２０を制御する。信号処理部３２は、一連の信号処理を周期的に実行する。つづいて信号処理部３２の各構成要素について説明する。

検出部３２ａは、周波数解析部３２１ａと、ピーク抽出部３２２ａと、瞬時値生成部３２３ａとを備え、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて物標に対応する瞬時値１００を検出する。

周波数解析部３２１ａは、各Ａ／Ｄ変換部２３から入力されるビート信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）処理（以下、「ＦＦＴ処理」と記載する）を行い、結果をピーク抽出部３２２ａへ出力する。かかるＦＦＴ処理の結果は、ビート信号の周波数スペクトルであり、ビート信号の周波数ごと（周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビンごと）のパワー値（信号レベル）である。

ピーク抽出部３２２ａは、周波数解析部３２１ａによるＦＦＴ処理の結果においてピークとなるピーク周波数を抽出して、抽出結果を瞬時値生成部３２３ａへ出力する。なお、ピーク抽出部３２２ａは、後述するビート信号の「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。

瞬時値生成部３２３ａは、ピーク抽出部３２２ａにおいて抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とそのパワー値を算出する角度推定処理を実行する。なお、角度推定処理の実行時点で、到来角度は、物標が存在すると推定される角度であることから、以下では「推定角度」と記載する場合がある。

また、瞬時値生成部３２３ａは、算出した推定角度とパワー値との算出結果に基づいて「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」それぞれのピーク周波数の正しい組み合わせを判定するペアリング処理を実行する。

また、瞬時値生成部３２３ａは、判定した組み合わせ結果からレーダ装置１に対する各物標の距離および相対速度を算出する。また、瞬時値生成部３２３ａは、算出した各物標の推定角度、距離および相対速度を、最新周期（最新スキャン）分の瞬時値１００としてフィルタ処理部３２ｂへ出力する。

説明を分かりやすくするために、信号処理部３２の前段処理から信号処理部３２におけるここまでの処理の流れを図３〜図４Ｃに示す。図３は、信号処理部３２の前段処理から信号処理部３２におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。

また、図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。また、図４Ｂおよび図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その１）および（その２）である。なお、図３は、２つの太い下向きの白色矢印で３つの領域に区切られている。以下では、かかる各領域を順に、上段、中段、下段と記載する。

図３の上段に示すように、送信信号ｆｓ（ｔ）は、送信アンテナ１３から送信波として送出された後、物標において反射されて反射波として到来し、受信アンテナ２１において受信信号ｆｒ（ｔ）として受信される。

このとき、図３の上段に示すように、受信信号ｆｒ（ｔ）は、自車両ＭＣと物標との距離に応じて、送信信号ｆｓ（ｔ）に対して時間差Ｔだけ遅延している。この時間差Ｔと、自車両ＭＣおよび物標の相対速度に基づくドップラー効果とにより、ビート信号は、周波数が上昇する「ＵＰ区間」の周波数ｆｕｐと、周波数が下降する「ＤＮ区間」の周波数ｆｄｎとが繰り返される信号として得られる（図３の中段参照）。

図３の下段には、かかるビート信号を周波数解析部３２１ａにおいてＦＦＴ処理した結果を、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて模式的に示している。

図３の下段に示すように、ＦＦＴ処理後には、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれの周波数領域における波形が得られる。ピーク抽出部３２２ａは、かかる波形においてピークとなるピーク周波数を抽出する。

たとえば、図３の下段に示した例の場合、ピーク抽出閾値が用いられ、「ＵＰ区間」側においては、ピークＰｕ１〜Ｐｕ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｕ１〜ｆｕ３がそれぞれ抽出される。

また、「ＤＮ区間」側においては、同じくピーク抽出閾値により、ピークＰｄ１〜Ｐｄ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｄ１〜ｆｄ３がそれぞれ抽出される。

ここで、ピーク抽出部３２２ａが抽出した各ピーク周波数の周波数成分には、複数の物標からの反射波が混成している場合がある。そこで、瞬時値生成部３２３ａは、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算する角度推定処理を行い、ピーク周波数ごとに対応する物標の存在を解析する。

なお、瞬時値生成部３２３ａにおける方位演算は、たとえばＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）などの公知の到来方向推定手法を用いて行うことができる。

図４Ａは、瞬時値生成部３２３ａの方位演算結果を模式的に示すものである。瞬時値生成部３２３ａは、かかる方位演算結果の各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３から、これらピークＰｕ１〜Ｐｕ３にそれぞれ対応する各物標（各反射点）の推定角度を算出する。また、各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３の大きさがパワー値となる。瞬時値生成部３２３ａは、図４Ｂに示すように、かかる角度推定処理を「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて行う。

そして、瞬時値生成部３２３ａは、方位演算結果において、推定角度およびパワー値の近い各ピークを組み合わせるペアリング処理を行う。また、その組み合わせ結果から、瞬時値生成部３２３ａは、各ピークの組み合わせに対応する各物標（各反射点）の距離および相対速度を算出する。

距離は、「距離∝（ｆｕｐ＋ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。相対速度は、「速度∝（ｆｕｐ−ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。その結果、図４Ｃに示すように、レーダ装置１に対する、各反射点ＲＰの推定角度、距離および相対速度の瞬時値１００を示すペアリング処理結果が得られる。

次に、図５を用いて、フィルタ処理部３２ｂについて説明する。図５は、フィルタ処理部３２ｂの構成を示すブロック図である。図５に示すように、フィルタ処理部３２ｂは、予測部３２１ｂと、割り当て部３２２ｂと、新規粒子設定部３２３ｂと、重み付け部３２４ｂと、リサンプリング部３２５ｂと、物標データ生成部３２６ｂとを備える。

フィルタ処理部３２ｂは、検出部３２ａによって検出された瞬時値１００に対して所定数の粒子データ５０を対応付けるパーティクルフィルタを施すことによって、瞬時値１００に対応する物標データを生成する。

予測部３２１ｂは、パーティクルフィルタにおける前回の粒子データ５０から今回の粒子データ５０を予測する予測処理を行う。具体的には、予測部３２１ｂは、最新の周期を時間ｔとし、時間ｔにおける各粒子データ５０の分布状態Ｘ_ｔとした場合、前回の周期の時間ｔ−１の分布状態Ｘ_ｔ−１に基づく確率密度関数に基づいてＮ個の粒子データ５０を配置（サンプリング）する。

なお、予測部３２１ｂは、新規の物標に対する２回目の処理の場合、後述する新規粒子設定部３２３ｂによって１回目の処理で与えられた相対速度に基づいて、垂線ＶＬ（図１Ｂ参照）上に移動させる処理を行う。なお、新規物標に対する粒子データ５０の予測処理については、図６〜図９を用いて後述する。

割り当て部３２２ｂは、最新の周期における瞬時値１００を、予測部３２１ｂの予測結果である今回の粒子データ５０へ割り当てる処理を行う。具体的には、割り当て部３２２ｂは、前回の物標データから今回の物標データを予測し、その予測結果に基づいて所定の割り当て範囲内に存在する瞬時値１００を割り当てる。

なお、割り当て部３２２ｂは、いずれの物標データの割り当て範囲内にも存在しない瞬時値１００があった場合には、かかる瞬時値１００を新規の物標として扱う。

新規粒子設定部３２３ｂは、新規の物標に相当する瞬時値の周りに初期状態の粒子データ５０を設定する。初期状態とは、例えば新規の物標に対して複数の粒子データ５０を予め定められた位置関係で配置された状態をいう。

さらに、新規粒子設定部３２３ｂは、瞬時値の相対速度に基づいて、初期状態の粒子データ５０に対して次回の処理で移動すると予測される予測位置を示す相対ベクトル（状態ベクトルＳＶ）の情報を与える。なお、新規粒子設定部３２３ｂによって設定された初期状態の粒子データ５０については、重み付け部３２４ｂおよびリサンプリング部３２５ｂによる処理は行わない。

重み付け部３２４ｂは、割り当てられた今回の瞬時値１００に基づいて今回の粒子データ５０それぞれに重みを付ける。具体的には、重み付け部３２４ｂは、今回の粒子データ５０のうち、今回の瞬時値１００に近い粒子の重みを大きくし、今回の瞬時値１００から遠い粒子の重みを小さくする。なお、ここでいう「近い」および「遠い」は、マハラノビス距離が「近い」および「遠い」ことを指す。

リサンプリング部３２５ｂは、今回の粒子データ５０それぞれの重みに基づいて粒子データ５０を再配置（リサンプリング）する。具体的には、リサンプリング部３２５ｂは、重みが小さい粒子データ５０を瞬時値１００の近くへ移動させる。

物標データ生成部３２６ｂは、リサンプリング部３２５ｂによって再配置された今回の粒子データ５０の平均に基づいて物標データを生成する。なお、物標データ生成部３２６ｂは、確率密度関数の平均に基づいて物標データを生成したが、例えば、粒子の各パラメータの中央値に基づいて物標データを生成してもよい。また、確率密度関数の最大値に基づいて物標データを生成してもよい。

また、物標データ生成部３２６ｂは、新規の物標に相当する瞬時値１００については、そのまま物標データとして出力する。すなわち。物標データ生成部３２６ｂは、瞬時値１００＝物標データとして出力する。

次に、図６〜図９を用いて、予測部３２１ｂの新規の物標に対する粒子データ５０の予測処理について詳細に説明する。図６〜図９は、予測部３２１ｂの処理内容を示す図である。まず、図６を用いて、状態ベクトルＳＶの算出方法について説明する。図６では、１つの状態ベクトルＳＶを例示しているが、実際にはベクトル向きが異なる複数の状態ベクトルＳＶが算出される。

図６に示すように、新規粒子設定部３２３ｂは、相対速度を示すベクトルＲＶに基づき、自車両ＭＣの進行向き（ｙ軸）の相対速度である縦成分ＲＶｙと、自車両ＭＣの車幅方向への相対速度である横成分ＲＶｘとの組み合わせである状態ベクトルＳＶを生成し、か当該状態ベクトルＳＶの情報を初期状態の粒子データ５０へ与える。

具体的には、まず、新規粒子設定部３２３ｂは、ベクトルＲＶの終点を通る垂線ＶＬを生成する。垂線ＶＬは、縦成分ＲＶｙおよび横成分ＲＶｘで表される直線である。すなわち、垂線ＶＬの直線式は、ＲＶｙ＝ａ×ＲＶｘ＋ｂで表される。なお、係数ａは、ａ＝―１／ｔａｎθであり、係数ｂは、相対速度であるベクトルＲＶを用いて、ｂ＝ＲＶ／ｓｉｎθで表される。

つづいて、新規粒子設定部３２３ｂは、上記した垂線ＶＬの直線式を用いて、縦成分ＲＶｙおよび横成分ＲＶｘの組み合わせを抽出し、かかる組み合わせの状態ベクトルＳＶを粒子データ５０へ与える。これにより、新規物標があらゆる方向へ動く場合であっても、次回以降の処理において粒子データ５０が割り当てられやすくなるため、予測誤差を低減することができる。

なお、瞬時値１００の角度θが、−２７０°、−９０°、０°、１８０°、３６０°の場合、予測部３２１ｂは、垂線ＶＬの直線式を用いずに、例外処理を行う。

具体的には、角度θが、０°または３６０°の場合、ＲＶｘ＝ＲＶとし、１８０°の場合、ＲＶｘ＝−ＲＶとし、−２７０°または９０°の場合、ＲＶｙ＝ＲＶとし、−９０°または２７０°の場合、ＲＶｙ＝−ＲＶとする。

次に、図７を用いて、縦成分ＲＶｙおよび横成分ＲＶｘに制限を設けて粒子データ５０を生成する方法について説明する。図７では、縦成分ＲＶｙの正方向および負方向と、横成分ＲＶｘの正方向および負方向へそれぞれ閾値を設けた場合を示している。

新規粒子設定部３２３ｂは、縦成分ＲＶｙの相対速度および横成分ＲＶｘの相対速度それぞれが所定の閾値以下である組み合わせに基づいて状態ベクトルＳＶを生成する。例えば、縦成分ＲＶｙの閾値を１２０ｋｍ／ｈ、横成分ＲＶｘの閾値を６０ｋｍ／ｈとする。

かかる場合、縦成分ＲＶｙは、上限（図７の「ＲＶｙ」）が１２０ｋｍ／ｈとなり、下限（「−ＲＶｙ」）が−２４０ｋｍ／ｈとなる。また、横成分ＲＶｘは、上限（「ＲＶｘ」）が６０ｋｍ／ｈとなり、下限（「−ＲＶｘ」）が−６０ｋｍ／ｈとなる。

そして、新規粒子設定部３２３ｂは、かかる閾値（図７に示す矩形枠）と、垂線ＶＬとの交点である粒子データ５０ａおよび粒子データ５０ｂを両端とし、その間（垂線ＶＬの実線部分）に今回の粒子データ５０が配置されるように状態ベクトルＳＶを生成する。

換言すれば、粒子データ５０ａは、縦成分ＲＶｙの上限、かつ、横成分ＲＶｘの下限となり、粒子データ５０ｂは、縦成分ＲＶｙの下限、かつ、横成分ＲＶｘの上限となる。

このように、縦成分ＲＶｙと横成分ＲＶｘとに閾値を設けることで、粒子データ５０の範囲が広がりすぎることを防止できる、つまり粒子データ５０を密に配置できるため、予測精度を向上させることができる。

なお、図７に示す例では、縦成分ＲＶｙおよび横成分ＲＶｘの双方に閾値を設定したが、いずれか一方のみに閾値を設定してもよい。

また、新規粒子設定部３２３ｂは、相対速度の閾値に限定されるものではなく、他のパラメータの閾値に基づいて状態ベクトルＳＶを生成してもよい。かかる点について図８を用いて説明する。図８では、路面に対する物標の速度（ベクトルＶ）に対する閾値Ｖｔｈを例にして説明する。

新規粒子設定部３２３ｂは、瞬時値の相対速度に基づいて路面に対する物標の速度を算出し、算出した当該速度に基づいて状態ベクトルＳＶを生成し、初期状態の粒子データ５０へ与える。路面に対する物標の速度とは、瞬時値１００の相対速度から自車両ＭＣの速度成分を除いた速度成分であり、実質的な物標の速度である。そして、路面に対する物標の速度をＶ、ベクトルＲＶの長さである相対速度をＲＶ、自車両ＭＣの速度をＭＶとした場合に、以下の式によって表される。すなわち、Ｖ＝ＲＶ＋ＭＶ×ｃｏｓθとなる。

そして、新規粒子設定部３２３ｂは、ベクトルＶに対応する垂線ＶＬａを生成する。垂線ＶＬａは、上記した垂線ＶＬと略同様の手法で生成される。すなわち、垂線ＶＬａは、ベクトルＶに対応する図示しない状態ベクトルの終点を結んだ線である。

そして、新規粒子設定部３２３ｂは、速度Ｖの閾値Ｖｔｈを向きによらず設定する。すなわち、閾値Ｖｔｈは、瞬時値１００を中心とする円形となる。そして、新規粒子設定部３２３ｂは、閾値Ｖｔｈと垂線ＶＬａとの交点である粒子データ５０ａおよび粒子データ５０ｂの間に今回の粒子データ５０が配置されるように状態ベクトルＳＶを生成する。従って、物標の速度を考慮した粒子データ５０の予測を行うことで、予測誤差を低減することができる。

なお、上記では、垂線ＶＬ上に粒子データ５０を配置する場合について説明したが、垂線ＶＬの周辺に粒子データ５０を配置してもよい。かかる点について図９を用いて説明する。

図９に示すように、予測部３２１ｂは、垂線ＶＬ上の任意の点を中心とする確率密度関数Ｐに従って垂線ＶＬの周辺に粒子データ５０（図示略）を配置する。具体的には、確率密度関数Ｐは、垂線ＶＬ上の任意の点を中心とする正規分布に従う。

すなわち、新規粒子設定部３２３ｂは、縦成分ＲＶｙおよび横成分ＲＶｘの組み合わせを示す地点を中心とする確率密度関数Ｐに基づいて今回の粒子データ５０が配置されるように状態ベクトルＳＶを生成する。これにより、新規物標の相対速度が変化した場合であっても、予測誤差を生じにくくすることができる。

次に、図１０を用いて、実施形態に係るレーダ装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図１０は、実施形態に係るレーダ装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、まず、検出部３２ａは、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて物標に対応する瞬時値１００を検出する（ステップＳ１０１）。

つづいて、フィルタ処理部３２ｂの予測部３２１ｂは、前回の粒子データ５０に基づいて今回の粒子データ５０を予測する予測処理を行う（ステップＳ１０２）。

つづいて、割り当て部３２２ｂは、今回の粒子データ５０に今回の瞬時値１００を割り当てる（ステップＳ１０３）。つづいて、割り当て部３２２ｂは、瞬時値１００が所定の割り当て範囲内に存在しない新規の物標が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

新規粒子設定部３２３ｂは、新規の物標が存在する場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、新規の物標に対して初期状態の粒子データ５０を設定するとともに、相対速度に基づく状態ベクトルＳＶの情報を与える（ステップＳ１０５）。

一方、ステップＳ１０４において、重み付け部３２４ｂは、新規の物標でない（ステップＳ１０４，Ｎｏ）場合、すなわち、所定の割り当て範囲内にある今回の瞬時値１００に基づいて今回の粒子データ５０それぞれに重み付けを行う（ステップＳ１０６）。

つづいて、リサンプリング部３２５ｂは、重み付け部３２４ｂによる重み付けに基づいて今回の粒子データ５０のリサンプリングを行う（ステップＳ１０７）。つづいて、物標データ生成部３２６ｂは、リサンプリングされた今回の粒子データ５０の確率密度関数を更新し、かかる確率密度関数に基づいて物標データを生成し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。

上述してきたように、実施形態に係るレーダ装置１は、検出部３２ａと、フィルタ処理部３２ｂとを備える。検出部３２ａは、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて物標に対応する瞬時値１００を検出する。フィルタ処理部３２ｂは、検出部３２ａによって検出された瞬時値１００に対して所定数の粒子データ５０を対応付けるパーティクルフィルタを施すことによって、瞬時値１００に対応する物標データを生成する。また、フィルタ処理部３２ｂは、前回の瞬時値１００に前回の粒子データ５０が割り当てられない新規の物標において、前回の瞬時値１００の相対速度に基づき、物標から自車両への向きのベクトルに対する垂線に対応する位置を今回の粒子データ５０の予測位置とする。これにより、新規物標に対する粒子データ５０の予測精度を向上させることができる。

上述した実施形態では、レーダ装置１は車両に設けられることとしたが、無論、車両以外の移動体、たとえば船舶や航空機などに設けられてもよい。

また、上述した実施形態では、レーダ装置１の用いる到来方向推定手法の例にＥＳＰＲＩＴを挙げたが、これに限られるものではない。たとえばＤＢＦ（Digital Beam Forming）や、ＰＲＩＳＭ（Propagator method based on an Improved Spatial-smoothing Matrix）、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）などを用いてもよい。

また、上述した実施形態では、瞬時値１００がレーダ装置１の搭載位置と同じ高さである場合、つまりＸＹ平面上での物標検出方法について説明したが、瞬時値１００の高さを考慮してもよい。かかる点について図１１を用いて説明する。

図１１は、変形例に係る新規粒子設定部３２３ｂの処理内容を示す図である。図１１では、ｚ軸方向を高さ方向として説明する。図１１に示すように、瞬時値１００がレーダ装置１の搭載位置とは異なる高さから検出された場合、相対速度を示すベクトルＲＶは、縦成分ＲＶｙと、横成分ＲＶｘと、高さ成分ＲＶｚとを含むこととなる。

予測部３２１ｂは、ベクトルＲＶを法線ベクトルとし、ベクトルＲＶの終端ＲＶｃを中心とする垂直面ＶＳ上に粒子データ５０（図示略）を配置するように状態ベクトルＳＶを生成する。具体的には、予測部３２１ｂは、垂直面ＶＳに対応する縦成分ＲＶｙと、横成分ＲＶｘと、高さ成分ＲＶｚとの組み合わせを示す状態ベクトルＳＶを抽出することで粒子データ５０を生成する。

これにより、瞬時値１００の高さがレーダ装置１の高さとは異なる場合であっても、粒子データ５０の予測精度を向上させることができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ レーダ装置
３２ 信号処理部
３２ａ 検出部
３２ｂ フィルタ処理部
３２１ａ 周波数解析部
３２２ａ ピーク抽出部
３２３ａ 瞬時値生成部
３２１ｂ 予測部
３２２ｂ 割り当て部
３２３ｂ 新規粒子設定部
３２４ｂ 重み付け部
３２５ｂ リサンプリング部
３２６ｂ 物標データ生成部
３３ 記憶部
３３ａ 履歴データ
５０ 粒子データ
１００ 瞬時値

Claims (6)

1. 周波数変調された送信波と物標による前記送信波の反射波とに基づいて前記物標に対応する瞬時値を検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された前記瞬時値に対して所定数の粒子データを割り当てるパーティクルフィルタを施すことによって、前記瞬時値に対応する物標データを生成するフィルタ処理部と、を備え、
   前記フィルタ処理部は、
   前回の前記瞬時値に前回の前記粒子データが割り当てられない新規の前記物標において、当該前回の瞬時値の相対速度に基づき、当該物標から自車両への向きのベクトルに対する垂線に対応する位置を今回の前記粒子データの予測位置とすること
   を特徴とするレーダ装置。
2. 前記フィルタ処理部は、
   前記新規の物標における前記瞬時値に対して初期状態の前記粒子データを設定し、前記相対速度に基づき、自車両の進行向きの相対速度である縦成分と、前記自車両の車幅方向への相対速度である横成分との組み合わせである状態ベクトルを前記初期状態の粒子データへ与えること
   を特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. 前記フィルタ処理部は、
   前記縦成分の相対速度および前記横成分の相対速度それぞれが所定の閾値以下である前記組み合わせの前記状態ベクトルを前記初期状態の粒子データへ与えること
   を特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
4. 前記フィルタ処理部は、
   前記相対速度に基づいて路面に対する前記物標の速度を算出し、算出した当該速度に基づいて前記状態ベクトルを生成し、前記初期状態の粒子データへ与えること
   を特徴とする請求項２または３に記載のレーダ装置。
5. 前記フィルタ処理部は、
   前記縦成分および前記横成分の組み合わせを示す地点を中心とする確率密度関数に基づいて前記今回の粒子データが配置されるように前記状態ベクトルを生成すること
   を特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載のレーダ装置。
6. 周波数変調された送信波と物標による前記送信波の反射波とに基づいて前記物標に対応する瞬時値を検出する検出工程と、
   前記検出工程によって検出された前記瞬時値に対して所定数の粒子データを割り当てるパーティクルフィルタを施すことによって、前記瞬時値に対応する物標データを生成するフィルタ処理工程と、を含み、
   前記フィルタ処理工程は、
   前回の前記瞬時値に前回の前記粒子データが割り当てられない新規の前記物標において、当該前回の瞬時値の相対速度に基づき、当該物標から自車両への向きのベクトルに対する垂線に対応する位置を今回の前記粒子データの予測位置とすること
   を特徴とする物標検出方法。

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