JP7115402B2 - レーダ装置 - Google Patents

レーダ装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7115402B2
JP7115402B2 JP2019074876A JP2019074876A JP7115402B2 JP 7115402 B2 JP7115402 B2 JP 7115402B2 JP 2019074876 A JP2019074876 A JP 2019074876A JP 2019074876 A JP2019074876 A JP 2019074876A JP 7115402 B2 JP7115402 B2 JP 7115402B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
spectrum
feature amount
specific environment
feature
peaks
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019074876A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020173164A (ja
Inventor
直継 清水
聖也 藤津
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Corp
Original Assignee
Denso Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Corp filed Critical Denso Corp
Priority to JP2019074876A priority Critical patent/JP7115402B2/ja
Priority to PCT/JP2020/016033 priority patent/WO2020209347A1/ja
Priority to DE112020001840.7T priority patent/DE112020001840T5/de
Priority to CN202080027981.2A priority patent/CN113678023B/zh
Publication of JP2020173164A publication Critical patent/JP2020173164A/ja
Priority to US17/496,289 priority patent/US20220026525A1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7115402B2 publication Critical patent/JP7115402B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06Systems determining position data of a target
    • G01S13/08Systems for measuring distance only
    • G01S13/32Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G01S13/34Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
    • G01S13/345Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal using triangular modulation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35Details of non-pulse systems
    • G01S7/352Receivers
    • G01S7/356Receivers involving particularities of FFT processing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06Systems determining position data of a target
    • G01S13/08Systems for measuring distance only
    • G01S13/32Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G01S13/34Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
    • G01S13/347Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal using more than one modulation frequency
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06Systems determining position data of a target
    • G01S13/42Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/583Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
    • G01S13/584Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets adapted for simultaneous range and velocity measurements
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35Details of non-pulse systems
    • G01S7/352Receivers
    • G01S7/354Extracting wanted echo-signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Description

本開示は、移動体に搭載されるレーダ装置に関する。
車両等の移動体に搭載されるレーダ装置は、トンネルや立体駐車場など、非常に多くの反射点が検出される環境で使用されると、物標の誤検出が生じ易くなる。
特許文献1には、レーダ装置において、検出ピーク数のばらつきによって、自車両が誤検出の生じ易い特定環境下にあるか否かを判定し、特定環境下にあると判定された場合に、検出ピークを抽出する際の閾値を高くすることで誤検出を抑制する技術が記載されている。
特開2016-206011号公報
しかしながら、発明者等による詳細な検討の結果、以下の課題が見出された。
トンネル等の壁面に囲われた特定環境内では、反射点の数が増大するだけでなく、電波の拡散が抑制されるため、遠距離に存在する物標からの反射電力が特定環境外と比較して大きな電力で検出される。特に、2周波CW(以下、2FCW)やFCM等のように、信号の位相差、換言すれば差信号の位相を利用して距離を算出する方式では、算出された距離に、位相折返しによる曖昧性(以下、アンビギュイティ)が含まれる。つまり、信号の位相が1回転する距離が検知上限距離となり、検知上限距離より遠くに位置する物標は、位相折返しによって、検知上限距離内の物標(以下、ゴースト)として誤検出される。このようなゴーストは、ピーク検出に用いる閾値を変化させるだけでは取り除くことができず、ゴーストを除去するための特別な処理であるゴースト除去処理を別途実施する必要がある。但し、ゴースト除去処理は、ゴーストの誤判定により検出物標を不要に削除することを避ける必要があり、また、レーダ装置における処理量負荷を増大させるため、必要なときにだけ実施することが望ましい。
本開示の1つの局面は、移動体に搭載されるレーダ装置において、移動体が特定環境下にあるか否かの判定精度を向上させる技術を提供することにある。
本開示の一態様は、移動体に搭載されるレーダ装置であって、スペクトラム生成部(70:S110~S160)と、ピーク抽出部(70:S170)と、特徴量算出部(70:S310,S410)と、分布記憶部(72)と、環境判定部(70:S420~S460)と、を備える。
スペクトラム生成部は、1種類以上の変調方式を用い、各変調方式による変調波をレーダ波として送受信することで得られる信号を解析することで、1次元スペクトラム及び2次元スペクトラムのうち少なくとも一方を生成する。ピーク抽出部は、変調方式毎に生成される1次元スペクトラム及び2次元スペクトラムのうち少なくとも一方からピークを抽出する。特徴量算出部は、ピーク抽出部にて抽出された各ピークに対応づけられる情報を用いて、予め決められた一種類以上の特徴量を算出する。分布記憶部には、特徴量毎に予め生成され、特徴量が与えられたときに、特徴量が取得されたときの環境が予め設定された特定環境である確率を表す分布である肯定分布、及び特徴量が取得されたときの環境が特定環境以外の非特定環境である確率を表す分布である否定分布が予め記憶される。環境判定部は、特徴量算出部での算出結果から肯定分布を用いて特定環境確率を算出すると共に、否定分布を用いて非特定環境確率を算出する。環境判定部は、更に、特徴量毎に算出される特定環境確率と非特定環境確率とを統合した結果に従って、移動体が特定環境下にあるか非特定環境下にあるかを判定する。但し、特徴量は、特定環境で算出された場合と非特定環境で算出された場合とで異なった分布形状に従う。
このような構成によれば、特定環境下にあるか否かの判定を、複数の特徴量を組み合わせて行うことができるため、判定精度を向上させることができる。なお、1次元スペクトラム及び2次元スペクトラムの座標軸に対応づけられる物理量は、変調方式によって異なる。1次元スペクトラムの座標軸は、例えば、2FCWでは相対速度に対応づけられ、FMCWでは距離及び相対速度に対応づけられる。また、2次元スペクトラムの座標軸は、例えば、2FCWでは相対速度と方位とに対応づけられ、FMCWでは、距離及び相対速度と方位とに対応づけられ、FCMでは、距離と相対速度とに対応づけられる。なお、FMCWは、Frequency Modulated Continuous Waveの略であり、CWは、Continuous Waveの略であり、FCMは、Fast-Chirp Modulationの略である。2FCWの2Fは、2つの周波数という意味である。
車載システムの構成を示すブロック図である。 使用するレーダ波の変調方式に関する説明図である。 物標検出処理のフローチャートである。 物標検出処理で生成されるFFTスペクトラムや方位展開された2次元スペクトラムを例示する説明図である。 FFTスペクトラム及び2次元スペクトラムにおける判定エリアを例示する説明図である。 第1特徴量のヒストグラム及び正規分布である。 第2特徴量のヒストグラム及び正規分布である。 第4特徴量,第5特徴量,及び第4特徴量に類似する特徴量のヒストグラムである。 第6特徴量のヒストグラムである。 第7特徴量及び第8特徴量のヒストグラムである。 第9特徴量及び第10特徴量のヒストグラムである。 第1実施形態における環境判定処理のフローチャートである。 第2実施形態における環境判定処理のフローチャートである。 非特定環境を走行中に算出される統合確率と、フィルタ処理前及びフィルタ処理後のログベイズ比とを処理サイクル毎にプロットしたグラフである。 特定環境を走行中に算出される統合確率と、フィルタ処理前及びフィルタ処理後のログベイズ比とを処理サイクル毎にプロットしたグラフである。 第3実施形態における物標検出処理のフローチャートである。 学習処理のフローチャートである。
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
[0.特定環境について]
まず、本開示で扱う特定環境について説明する。
まっすぐな形状のトンネル内では、天井もしくは路側物からの反射が自車後方に一列に並ぶため、レーダによって検出される天井もしくは路側物の方位は、トンネル内を接近する車両の検出方位と一致する。また、トンネル内では、電波の拡散がなく、遠距離に存在する物標の反射電力がトンネル外と比較して大きな電力で検出される。このため、距離の算出に電波の位相を利用する(即ち、距離の算出にアンビギュイティを有する)変調方式では、位相が1回転する検知距離より遠距離に存在する物標が、検知距離内で検出されてしまい、いわゆるゴーストが発生する。以下、このようなゴーストを遠距離ゴーストという。
そして、複数の変調方式を利用して、それぞれの変調で検出されたピーク等の情報を比較して物標を検出するレーダの場合、ある変調方式で検出される遠距離ゴーストと、他の変調方式で検出される近距離の天井からの反射波とが、同じような距離及び方位で検出され、これらが同一物標に基づく反射点であると誤認される場合がある。すると、近距離に物標が存在すると誤判定され、警報等を誤作動させる原因となる。本開示では、少なくともこのような状況、即ち、遠距離ゴーストが近距離物標として誤検出される可能性がある環境を、特定環境とする。但し、本開示において扱うことのできる特定環境は、これに限定されるものではない。
[1.第1実施形態]
[1-1.構成]
車載システム1は、図1に示すように、レーダ装置10と運転支援ECU100とを備える。ECUは、Electronic Control Unitの略である。この車載システム1は、移動体である四輪自動車等の車両に搭載される。レーダ装置10は、例えば、車両の後端かつ左右端のそれぞれに取り付けられ、レーダ装置10の検知範囲内に車両の直進方向に沿った後方向、及び直進方向に直交する横方向が含まれるように配置される。レーダ装置10が搭載された車両を自車ともいう。
レーダ装置10は、レーダ波を発射して反射波を受信し、その受信信号Srに基づいて、レーダ波を反射した物標までの距離R、物標の速度V、物標の方位θを観測する。レーダ装置10は、これらの観測値(R,V,θ)から、横位置x、縦位置y、横速度Vx、縦速度Vyの推定値を算出し、これら推定値(x,y,Vx,Vy)を運転支援ECU100に入力する。なお、横位置xは、車載システム1を搭載する車両の車幅方向に沿った位置であり、縦位置yは、車両の進行方向に沿った位置である。
運転支援ECU100は、レーダ装置10から入力される各物標の推定値(x,y,Vx,Vy)に基づいて、運転者による車両の運転を支援するための各種処理を実行する。運転支援に関する処理には、例えば、接近物があることを運転者に警報を発する処理や、ブレーキシステムやステアリングシステム等を制御することにより、接近物との衝突回避や、自動で車線変更するための車両制御を実行する処理等が含まれてもよい。
レーダ装置10は、送信回路20と、分配器30と、送信アンテナ40と、受信アンテナ50と、受信回路60と、処理ユニット70と、出力ユニット80とを備える。
送信回路20は、送信アンテナ40に送信信号Ssを供給するための回路である。送信回路20は、ミリ波帯の高周波信号を、送信アンテナ40の上流に位置する分配器30に入力する。送信回路20は、具体的には、図2に示すように、予め設定された処理サイクルごとに、第1変調期間と第2変調期間とを交互に繰り返し、各変調期間で生成された高周波信号を分配器30に入力する。なお、第1変調期間では、周波数が三角波状に増加、減少するように周波数変調された高周波信号を生成する。第2変調期間では、周波数が交互に切り替わる高周波信号を生成する。処理サイクルは、第1変調期間と第2変調期間との合計期間より長く設定されており、第2変調期間の終了後、次の処理サイクルの第1変調期間が始まるまでの期間を処理期間という。
つまり、レーダ装置10は、第1変調期間では第1変調波としてFMCWを送受信するFMCWレーダとして動作し、第2変調期間では第2変調波として2周波CW(以下、2FCW)を送信する2FCWレーダとして動作する。なお、2FCWで使用される2つの周波数は、所定の上限距離(例えば、150m)の範囲で、距離を一意に測定できるように設定される。2FCWで使用する周波数が異なる二つの信号を、以下では、第1信号及び第2信号という。また、FMCWの波形は、上記所定の上限距離とは異なる距離の範囲で、距離を一意に特定できるように設定される。なお、第一変調による上限距離と、第二変調による上限距離は同じ距離でもよい。
図1に戻り、分配器30は、送信回路20から入力される高周波信号を、送信信号Ssとローカル信号Lとに電力分配する。
送信アンテナ40は、分配器30から供給される送信信号Ssに基づいて、送信信号Ssに対応する周波数のレーダ波を発射する。
受信アンテナ50は、物標にて反射されたレーダ波である反射波を受信するためのアンテナである。この受信アンテナ50は、複数のアンテナ素子51が一列に配置されたリニアアレーアンテナとして構成される。各アンテナ素子51による反射波の受信信号Srは、受信回路60に入力される。
受信回路60は、受信アンテナ50を構成する各アンテナ素子51から入力される受信信号Srを処理して、アンテナ素子51毎のビート信号BTを生成し出力する。具体的に、受信回路60は、アンテナ素子51毎に、当該アンテナ素子51から入力される受信信号Srと分配器30から入力されるローカル信号Lとをミキサ61を用いて混合することにより、アンテナ素子51毎のビート信号BTを生成して出力する。
但し、ビート信号BTを出力するまでの過程には、受信信号Srを増幅する過程、ビート信号BTから不要な信号成分を除去する過程、及び、ビート信号BTをデジタルデータに変換する過程が含まれる。このように、受信回路60は、生成したアンテナ素子51毎のビート信号BTをデジタルデータに変換して出力する。出力されたアンテナ素子51毎のビート信号BTは、処理ユニット70に入力される。以下では、第1変調期間に取得されるビート信号BTのA/D変換データを第1変調データ、第2変調期間に取得されるビート信号BTのA/D変換データを第2変調データという。
処理ユニット70は、CPU71と、例えば、RAM又はROM等の半導体メモリ(以下、メモリ72)と、を有するマイクロコンピュータを備える。また、処理ユニット70は、高速フーリエ変換(以下、FFT)処理等を実行するコプロセッサを備えてもよい。
処理ユニット70は、物標検出処理を少なくとも実行する。物標検出処理は、アンテナ素子51毎のビート信号BTを解析することにより、レーダ波を反射した物標毎の推定値(x,y,Vx,Vy)を算出する処理である。
[1-2.処理]
[1-2-1.物標検出処理]
処理ユニット70が実行する物標検出処理を、図3のフローチャートを用いて説明する。
本処理は、車載システム1が起動すると、処理サイクル毎に繰り返し実行される。
本処理が起動すると、処理ユニット70は、S110にて、第1変調期間が終了したか否か、即ち、第1変調データの取得が終了したか否かを判定する。処理ユニット70は、第1変調データの取得が終了していなければ、同ステップを繰り返すことで待機し、第1変調データの取得が終了していれば、処理をS120に移行する。
S120では、処理ユニット70は、第1変調データを、アンテナ素子51毎、かつ、アップチャープ及びダウンチャープのそれぞれについて周波数解析処理を実行することでパワースペクトラムを算出する。
ここでは、周波数解析処理としてFFT処理を実行する。FFTは、Fast Fourier Transformの略である。FFTによって得られるパワースペクトラムをFFTスペクトラムという。FFTスペクトラムでは、反射波のパワーが周波数ビン毎に表される。周波数ビンは、FFTスペクトラムの単位目盛りとなる周波数範囲であり、FFTの対象となるデータのサンプル数とサンプリング周波数とによって決まる。
なお、アップチャープは、FMCWにおいて、時間とともに周波数が増加する信号であり、ダウンチャープは、FMCWにおいて、時間とともに周波数が減少する信号である。以下では、アップチャープのFFTペクトラムをUP-FFTスペクトラム及びダウンチャープのFFTペクトラムをDN-FFTスペクトラムという。これらUP-FFTスペクトラム及びDN-FFTスペクトラムが1次元スペクトラムに相当する。
処理ユニット70は、UP-FFTスペクトラム及びDN-FFTスペクトラムのそれぞれについて、各アンテナ素子51から得られたFFTスペクトラムを平均した平均FFTスペクトラムを算出する。更に、処理ユニット70は、平均FFTスペクトラム上で信号レベルが予め設定された閾値以上となるピークを有する周波数ビンを抽出する。
続くS130では、処理ユニット70は、S120にて算出されたUP-FFTスペクトラム及びDN-FFTスペクトラムのそれぞれについて、方位演算を実行する。
方位演算では、各チャネルの同一周波数ビンで検出されるピークの位相が、チャネル毎に異なることを利用して方位展開する。この方位演算により、周波数ビン及び方位を座標軸とする2次元スペクトラムを生成する。方位演算にはMUSIC等の高分解アルゴリズムを用いてもよい。MUSICは、Multiple Signal Classificationの略である。これに限らず、ビームフォーミング等を用いてもよい。また、方位演算は、少なくとも、先のS120にてFFTスペクトラム上でピークが検出された全ての周波数ビンについて実行する。以下では、アップチャープの2次元スペクトラムをUPスペクトラム、ダウンチャープの2次元スペクトラムをDNスペクトラムという。
続くS140では、処理ユニット70は、第2変調期間が終了したか否か、即ち、第2変調データの取得が終了したか否かを判定する。処理ユニット70は、第2変調期間が終了していなければ、同ステップを繰り返すことで待機し、第2変調期間が終了していれば、処理をS150に移行する。
S150では、処理ユニット70は、第2変調データをアンテナ素子51毎かつ第1信号及び第2信号のそれぞれについて周波数解析処理を実行してパワースペクトラムを生成し、パワースペクトラム上のピークを検出する。ここでは、S120と同様に、周波数解析処理としてFFT処理を用いる。このFFT処理の結果として得られるFFTスペクトラムも1次元スペクトラムに相当する。
なお、2FCWにおける第1信号及び第2信号の周波数は十分に接近しているため、第1信号から検出されるドップラ周波数と、第2信号から検出されるドップラ周波数とは、略同じ大きさとなる。つまり、第1信号のFFTスペクトラムと第2信号のFFTスペクトラムでは、同じ周波数ビンにてピークが検出される。その結果、第1信号のFFTスペクトラムと第2信号のFFTスペクトラムとは、同様の形状となるため、図4には、一方のFFTスペクトラムのみを示す。
そして、第1信号及び第2信号のそれぞれについて、アンテナ素子51毎に得られたFFTスペクトラムを平均化した平均FFTスペクトルを算出し、パワーが予め設定された閾値以上となるピークを有する周波数ビンを抽出する。
更に、二つの平均FFTスペクトラムから同一周波数ビンにて検出される2つのピーク周波数成分の位相差Δθから距離を算出する。但し、実際の位相差は、Δθであるか2nπ+Δθであるかを区別できないため、位相差Δθから算出される距離は、アンビギュイティを有する。nは整数である。
続くS160では、処理ユニット70は、第1信号及び第2信号のいずれか一方のFFTスペクトラム(以下、MF-FFTスペクトラム)を用い、S130と同様に、方位演算を実行する。この方位演算により、生成される2次元ペクトラムを、MFスペクトラムという。方位演算は、少なくとも、先のS150にてMF-FFTスペクトラム上でピークが検出された全ての周波数ビンについて実行する。
続くS170では、処理ユニット70は、S130にて生成されたUPスペクトラム及びDNスペクトラム、並びにS160にて生成されたMFスペクトラムから、予め設定された閾値以上のパワーを有する全てのピークを対象ピークとして抽出する。
続くS180では、処理ユニット70は、S170にて抽出された対象ピーク間で、同一物標に基づくと推定されるピーク同士を対応づけるピークマッチングを行うことで、当該サイクルでの瞬時値を生成する。
具体的には、MFスペクトラム上の対象ピークから特定される方位、距離、及び相対速度に基づいて、UPスペクトラム及びDNスペクトラムで対象ピークが現れる周波数ビンの推定範囲を設定し、その推定範囲内に存在するピークを抽出する。
ここで設定される推定範囲は、図4に示すように、いずれも対象ピークと同一方位に設定され、周波数ビンの範囲が距離と相対速度とに応じて可変設定される。具体的には、対象ピークに対応する反射点が自車両に接近中である場合、周波数ビンの範囲は、UPスペクトラムの方がDNスペクトラムより低く設定される。対象ピークに対応する反射点が自車両から離隔中である場合、周波数ビンの範囲は、UPスペクトラムの方がDNスペクトラムより高く設定される。これは、ドップラシフトによりアップチャープで検出される周波数とダウンチャープで検出される周波数との大小関係が変化するFMCWの特性に基づく。但し、対象ピークに対応する反射点と自車両との相対速度がゼロである場合、2FCWでのピークは、低周波ノイズに埋もれて検出できないため、FMCWのピークとのマッチングが不能となる。この場合、FMCWの中だけで、すなわち、UPスペクトラムのピークとDNスペクトラムのピークとのマッチングが行われる。
以下では、XXスペクトラム上のピークをXXピークという。但し、XXは、MF-FFT、UP-FFT、DN-FFT、MF、UP、及びDNのいずれかを表す。
そして、MFピークに対応するUPピーク及びDNピークがいずれも抽出された場合の瞬時値を(MF,UP,DN)で表す。MFピークに対応するUPピークのみが抽出された場合の瞬時値を(MF,UP)で表す。MFピークに対応するDNピークのみが抽出された場合の瞬時値を(MF,DN)で表す。
更に、MFピークを用いることなく、UPピークとDNピークとを用いて、FMCWレーダにおける公知の手法を用いて抽出される瞬時値を(UP,DN)で表す。
続くS190では、処理ユニット70は、S180で生成された瞬時値を用いて、トラッキングを実行することにより物標を検出する。トラッキングでは、前回の処理サイクルで検出されている物標及び物標候補(以下、物標等)から、今回の処理サイクルで物標等が検出されることが予測される距離及び方位(以下、予測位置)を算出する。また、瞬時値からその瞬時値により表される反射点(以下、ピーク対応点)の距離及び方位(以下、検出位置)を算出する。そして、予測位置と検出位置との差が予め設定された許容範囲内にあれば、物標等と瞬時値とは、同一の対象からの反射であると対応付け、履歴接続を実施する。そして、どの物標にも対応づけることができなければ、新規に検出された履歴接続がない瞬時値であるとして、その瞬時値を新たな物標候補とする。また、物標候補は、所定回の処理サイクルに渡って履歴接続が確認された場合に、正式な物標として認識される。
続くS200では、処理ユニット70は、自車両が走行している周囲の状況が特定環境であるか否かを判定する環境判定処理を実行する。環境判定処理の詳細については後述する。
続くS210では、処理ユニット70は、S200での環境判定処理の結果、特定環境であると判定した場合は、処理をS220に移行し、特定環境ではないと判定した場合は、処理をS230に移行する。
S220では、処理ユニット70は、物標等毎に、その物標等が虚像であるか否かを判定し、判定結果に従って虚像フラグを設定して、処理をS230に進める。物標等が虚像であるか否かの判定は、例えば、物標等及びその物標等と履歴接続のある瞬時値に対応づけられる情報から一つ以上の特徴量を抽出し、環境判定処理と同様の手法を用いて確率的に判定してもよい。
S240では、処理ユニット70は、S190にて検出された物標に関する推定値(x,y,Vx,Vy)を生成し、出力ユニット80を介して運転支援ECU100に出力して、処理を終了する。推定値には、虚像フラグFが含まれてもよい。
なお、運転支援ECU100では、推定値に虚像フラグFが含まれる場合、例えば、虚像フラグを警報オンオフ情報として用い、虚像フラグFがオンに設定された推定値(すなわち、物標)については、警報、ブレーキシステム、及びステアリングシステム等を制御する対象から除外してもよい。なお、虚像フラグFは、その他の種々の制御に用いてもよい。
物標検出処理において、S110~S160がスペクトラム生成部に相当し、S170がピーク抽出部に相当する。
[1-2-2.特徴量/肯定分布/否定分布]
処理ユニット70が、先のS200で実行する環境判定処理について説明する前に、環境判定処理で使用する特徴量、肯定分布、否定分布、肯定確率、及び否定確率について説明する。
特徴量は、MFスペクトラム、UPスペクトラム及びDNスペクトラムから抽出される情報、並びに、これらのスペクトラムを生成する過程で得られるMF-FFTスペクトラム、UP-FFTスペクトラム、DN-FFTスペクトラムから抽出される情報である。また、これらの情報を組み合わせて演算することによって得られる情報を用いてもよい。ここでは、10個の特徴量について説明する。10個の特徴量を第1~第10特徴量D1~D10という。
また、図5に示すように、FFTスペクトラム及び2次元スペクトラムにおいて、予め設定された周波数閾値以上の領域を判定エリアという。周波数閾値は、自車速、即ち、レーダ装置10を搭載する移動体の移動速度に応じて設定される。これは、停止物が自車速相当の相対速度を有することからわかるように、FMCWのスペクトラムでは、相対速度に応じて判定エリアとすべき周波数帯がオフセットするためである。なお、自車が前進し、停止物がレーダ装置10の設置位置より後方で検出される場合、停止物は正の相対速度を有する。また、停止物がレーダ装置10の設置位置より前方で検出される場合、停止物は負の相対速度を有する。また、周波数閾値は、自車の近傍かつ側方に位置する路側物等からの反射電力が判定エリアに混入しない程度に高い周波数に設定される。これは、自車後方の遠距離に位置する停止物は自車の真後に近い方向で検出されるが、自車の近傍かつ側方に位置する停止物は、真横方向にて検出されるためである。
更に、判定エリアで検出されるピークを、判定用ピークという。この周波数閾値に対応づけられる距離が閾値距離に相当する。
第1特徴量D1は、2次元スペクトラム上の判定用ピークの総数である。
第2特徴量D2は、2次元スペクトラム上の判定用ピークの平均電力である。
第3特徴量D3は、2次元スペクトラム上の判定用ピークの電力分散である。
第4特徴量D4は、2次元スペクトラム上の判定用ピークの平均方位である。
第5特徴量D5は、2次元スペクトラム上の判定用ピークの方位分散である。
第6特徴量D6は、FFTスペクトラム上の判定用ピーク毎に、方位展開によって1個の判定用ピークから、2次元スペクトラム上で分離される判定用ピークの数の平均値(以下、平均到来波数)である。
第7特徴量D7は、FFTスペクトラム上の判定用ピークの平均電力である。
第8特徴量D8は、FFTスペクトラム上の判定用ピークの電力分散である。
第9特徴量D9は、FFTスペクトラムのノイズフロアに対する電力比(すなわち、S/N)である。
第10特徴量D10は、FFTスペクトラムのノイズフロアに対する電力比の分散である。
ここでは、第4特徴量D4で用いる判定用ピークの方位は、自車両の後正面方向に対する差分を用いる。但し、第4特徴量D4として、後正面方向に対する差分の代わりに、単純に、判定用ピークの方位を用いてもよい。また、第3特徴量D3、第5特徴量D5、第8特徴量D8及び第10特徴量D10は、実際には分散そのものではなく、分散の逆数に係数を乗じた値が用いられる。また、ここでは、2次元スペクトラムから抽出する特徴量として、判定用ピークの平均電力及び電力分散が例示されているが、第9特徴量D9及び第10特徴量と同様に、単なる平均電力及び電力分散の代わりに、ノイズフロアに対する電力比及び電力分散を用いてもよいし、判定用ピークの代わりに2次元スペクトラムを用いてもよい。電力、電力比、及び電力分散を算出する対象としてピークの代わりにスペクトラムを用いた場合、スペクトラムではピーク以外の電力も用いる点が異なる。第1特徴量D1では、2次元スペクトラム上の判定用ピークの総数を用いているが、FFTスペクトラム上の判定用ピークの総数を用いてもよい。
そして、第i特徴量Diが取得されたときに、自車両が特定環境を走行中である確率を表す分布を肯定分布とし、自車両が特定環境以外の非特定環境を走行中である確率を表す分布を否定分布とする。肯定分布及び否定分布は、移動体を走行させて事前に収集した特徴量に基づき、その特徴量が特定環境及び非特定環境のいずれで取得されたかを手動で対応づけた結果を学習データとして、この学習データに基づいて生成される。
肯定分布は、特定環境を走行中に収集される多数の第i特徴量Diを用いてヒストグラムを生成し、正規分布に則る特徴量であれば、更に正規分布を求めることで生成される。同様に、否定分布は、非特定環境を走行中に収集される多数の第i特徴量Diを用いてヒストグラムを生成し、正規分布に則る特徴量であれば、更に正規分布を求めることで生成される。つまり、肯定分布及び否定分布を用いて確率を算出する場合、正規分布に則る特徴量であれば正規分布を用いて算出が行われ、正規分布に則らない特徴量であればヒストグラムを用いて算出が行われる。図6~図11には、第1特徴量D1~第10特徴量D10のヒストグラムを例示する。特に第1特徴量D1及び第2特徴量D2については、正規分布も例示する。
肯定確率P(P)は、走行中に特定環境が出現する確率であり、否定確率P(N)は、走行中に非特定環境が出現する確率である。
第1特徴量D1~第10特徴量D10のそれぞれについて生成された肯定分布及び否定分布、並びに、肯定確率P(P)及び否定確率P(N)は、メモリ72に記憶される。メモリ72において、肯定分布及び否定分布を記憶する領域が分布記憶部に相当する。
[1-2-3.環境判定処理]
処理ユニット70が実行する環境判定処理を、図12のフローチャートを用いて説明する。
S410では、処理ユニット70は、先のS170で検出される対象ピークのうち、判定エリアに属する判定用ピークに基づいて、第1特徴量D1~第10特徴量D10を算出する。各特徴量の算出には、予め設定されたいずれか一つのFFTスペクトラム又は2次元スペクトラムを用いてもよいし、複数のFFTスペクトラム又は2次元スペクトラムを用いてもよい。複数のスペクトラムを用いる場合は、スペクトラム毎に特徴量を算出してもよいし、各スペクトラムでの算出値の平均を特徴量としてもよい。
続くS420では、処理ユニット70は、第1特徴量D1~第10特徴量D10のそれぞれについて、特定環境確率P(Di|P)及び非特定環境確率P(Di|N)を算出する。具体的には、メモリ72に記憶された肯定分布及び否定分布から、S410で算出された第i特徴量Diの値に対応する確率を読み取る。
続くS430では、処理ユニット70は、(1)~(3)式に従って、統合確率PPを算出する。この式では、特定環境確率P(Di|P)及び非特定環境確率P(Di|N)が独立した事象であると仮定してベイズ推定を適用するナイーブベイズを用いて、自車両が走行中の環境が特定環境である確率を算出する。
Figure 0007115402000001
(2)式は、全ての特徴量D1~D10についての特定環境確率P(Di|P)を合成した確率を表し、(3)式は、全ての特徴量D1~D10について非特定環境確率P(Di|N)を合成した確率を表す。但し、(2)式及び(3)式の代わりに、(4)式及び(5)式を用いることで、演算量を削減すると共に、ソフトウェア上の桁落ちを抑制してもよい。
Figure 0007115402000002
続くS440では、処理ユニット70は、S430にて算出された統合確率PPが、予め設定された閾値THより大きいか否かを判定する。統合確率PPが閾値THより大きければ、処理をS450に移行し、統合確率PPが閾値TH以下であれば、処理をS460に移行する。なお、閾値THは、非特定環境が特定環境であると誤判定される確率が可能な限り小さくなるように、実験等によって決定される。
S450では、処理ユニット70は、自車が走行中の環境は特定環境であると判定して、環境判定処理を終了する。
S460では、処理ユニット70は、自車が走行中の環境は非特定環境であると判定して、環境判定処理を終了する。
環境判定処理において、S410が特徴量算出部に相当し、S420~S460が環境判定部に相当する。
[1-3.効果]
以上詳述した第1実施形態によれば、以下の効果を奏する。
(1a)レーダ装置10は、複数の変調方式による受信信号から算出されるFFTスペクトラム、及び2次元スペクトラムから複数の特徴量D1~D10を抽出する。そして、各特徴量D1~D10について算出される特定環境確率P(Di|P)及び非特定環境確率P(Di|N)を統合した統合確率PPを用いて、自車両が特定環境下にあるか否かを判定する。このため、レーダ装置10によれば、特徴量D1~D10によって表現される複数の要素を考慮して特定環境であるか否かを判定できるため、判定精度を向上させることができる。その結果、特定環境下にあるときだけゴースト判定を実施させることができ、レーダ装置10の処理負荷を軽減できる。
(1b)レーダ装置10では、特定環境確率P(Di|P)及び非特定環境確率P(Di|N)を統合する際に、各事象が独立であると仮定するナイーブベイズの手法を利用している。このため、特徴量Diの追加削除を簡単に行うことができ、特定環境下にあるか否かの判定精度を適宜調整できる。
(1c)レーダ装置10では、統合確率PPを評価する閾値THを、非特定環境を特定環境であると誤判定されることが可能な限り抑制されるように設定される。つまり、非特定環境であるにも関わらずゴーストを除去する処理が実施されると、実在する物標をゴーストとして誤判定して、危険を見逃す可能性があるが、このような事態が発生することを抑制できる。逆に言えば、特定環境を非特定環境と誤判定しても、ゴーストが除去されず、ゴーストの基づく誤警報が増えるだけで、危険を見逃すことはないため、これらを考慮して閾値THは、安全側に設定される。ただし、閾値THは、走行環境、自車速、舵角等のオドメトリ情報、及び走行環境に応じて可変設定されてもよい。
[2.第2実施形態]
[2-1.第1実施形態との相違点]
第2実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第1実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
第1実施形態では、特定環境の判定に統合確率PPを用いる。これに対し、第2実施形態では、ログベイズ比を用いる点で、第1実施形態と相違する。つまり、環境判定処理の内容が一部相違する。
[2-2.処理]
処理ユニット70が、図12に示した第1実施形態の環境判定処理に代えて実行する第2実施形態の虚像判定処理について、図13のフローチャートを用いて説明する。なお、S410~S420及びS450~S460の処理は、第1実施形態での処理と同様であるため、説明を省略する。
S420に続くS432では、処理ユニット70は、(6)(7)式に従って、ログベイズ比LBを算出する。但し、logP(D|P)及びlogP(D|N)は、前述の(4)(5)式を用いて算出する。
LB=TH+log P(D|P)-log P(D|N) (6)
TH=log P(P)-log P(N)+A (7)
(7)式におけるAは、実験的に設定される定数であり、0であってもよい。THは、閾値であり、LBが正値であれば特定環境、LBが負値であれば非特定環境と判定できるように設定される。
続くS434では処理ユニット70は、ログベイズ比LBに対して、値の急激な変化を抑制するフィルタ処理を実行する。なお、S432にて算出されたログベイズ比をLB[n]、フィルタ処理後のログベイズ比をLBf[n]、前回の処理サイクルで算出されたフィルタ処理後のログベイズ比をLBf[n-1]で表す。また、係数αは、0<α≦1の実数である。フィルタ処理では、(8)式に示す演算を実行する。フィルタ処理後のログベイズ比LBf[n]を、単にログベイズ比LBfとも表記する。
LBf[n]=α×LB[n]+(1-α)LBf[n-1] (8)
続くS442では、処理ユニット70は、ログベイズ比LBfが0より大きいか否かを判定する。ログベイズ比LBfが0より大きければ、自車が走行中の環境は特定環境であるとして、処理をS450に移行し、ログベイズ比LBfが0以下であれば、自車が走行中の環境は非特定環境であるとして、処理をS460に移行する。
[2-3.動作例]
図14及び図15は、いずれも、上側のグラフが(4)式によって算出されるゴースト確率PGを示す。また、下側のグラフが(6)式によって算出されるフィルタ処理前のログベイズ比LB、及び(8)式によって算出されるフィルタ処理後のログベイズ比LBfを、処理サイクル毎にプロットした結果を示す。なお、図14は、自車が走行する環境が非特定環境である場合、図15は、自車が走行する環境が特定環境である場合を示す。
図14に示すように25番目の処理サイクルでは、外乱により、非特定環境下であるにも関わらず、統合確率PPが50%を超える大きな値となると共に、ログベイズ比LBが正値となる。つまり、統合確率PPやフィルタ処理前のログベイズ比LBを用いて特定環境であるか否かの判定を行った場合に、誤った判定結果が得られる可能性がある。これに対して、フィルタ処理後のログベイズ比LBfは負値のままであり、正しい判定結果が得られる。
なお、(7)式のパラメータAを調整することで、閾値THを変化させることができる。例えば、A=0に設定した場合、特定環境を非特定環境であると誤判定する確率と、逆に非特定環境を特定環境であると誤判定する確率とが等しくなる。
例えば、車載システム1が、自車に接近する物標に対して警報を発生させるシステムとして作動する場合を考える。この場合、非特定環境(例えば、一般道)を特定環境(例えば、トンネル)であると誤判定してシステムが無駄に作動するより、特定環境を非特定環境であると誤判定してシステムが作動しない方が、より問題である可能性が高い。つまり、危険がない状況で警報が発生するより、危険がある状況で警報が発生しない方が問題となる。
また、例えば、車載システム1が、物標候補の中からゴースト(すなわち、虚像)を検出して削除した上で、自車に接近する物標に対して警報を発生させるシステムとして作動する場合を考える。この場合、非特定環境を特定環境であると誤判定して、システムが無駄に作動すると、検知すべき物標を不要に削除してしまう可能性がある。
従って、これらの事態が発生することを抑制するために、A>0に設定すること、すなわち、図14において、閾値THをプラス側にシフトさせることで、非特定環境を特定環境であると誤判定する確率をより低下させてもよい。また、車載システム1が実現する処理によっては、逆に、A<0に設定し、閾値THをマイナス側にシフトさせることで、特定環境を非特定環境であると誤判定する確率をより低下させてもよい。
[2-4.効果]
以上詳述した第2実施形態によれば、前述した第1実施形態の効果(1a)~(1c)を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
(2a)ログベイズ比LBfは、今回の処理サイクルで得られたフィルタ処理前のログベイズ比LB[n]と前回の処理サイクルで得られたフィルタ処理後のログベイズ比LBf[n-1]とを、係数αを用いて混合するフィルタ処理を行うことで算出している。このため、外乱により異常なログベイズ比LB[n]が突発的に算出されたとしても、特定環境であるか否かの判定が直ちに追従することがなく、安定した判定結果を得ることができる。
(2b)ログベイズ比LBfを用いることで、統合確率PPを用いる場合と比較して、より演算量を削減できる。
(2c)ログベイズ比LBの演算に、閾値THが組み込まれており、閾値THの調整も簡易に行うことができる。
[3.第3実施形態]
[3-1.第1実施形態との相違点]
第3実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第1実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
第1実施形態では、特定環境であるか否かを判定するに当たり、メモリ72に予め記憶された肯定分布及び否定分布を用い、その値は不変である。これに対し、第3実施形態では、メモリ72に記憶された肯定分布及び否定分布を学習処理によって適宜更新する点で、第1実施形態と相違する。つまり、物標検出処理の内容が一部相違する。
また、本実施形態では、動作モードとして、学習処理を実行する学習モードが存在する。なお、学習処理を実行する前であっても、メモリ72には、肯定分布及び否定分布の初期値が記憶されているものとする。
[3-2.物標検出処理]
処理ユニット70が、図3に示した第1実施形態の物標検出処理に代えて実行する第3実施形態の物標検出処理について、図16のフローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態の物標検出処理は、S175及びS240が追加されている以外は、第1実施形態での処理と同様であるため、この相違点について説明する。
S170に続くS175では、処理ユニット70は、レーダ装置10の動作モードが学習モードであるか否かを判定し、学習モードであれば、処理をS240に移行し、学習モードでなければ、処理をS180に移行する。動作モードの設定は、処理ユニット70の外部に設けられた入力装置からの入力操作によって行われる。
S240では、処理ユニット70は、学習処理を実行して処理を終了する。なお、学習処理は、特定環境であるか否かの判定に用いる確率分布を生成、更新する処理である。
[3-3.学習処理]
処理ユニット70が、S250で実行する学習処理を、図17のフローチャートを用いて説明する。
S310では、処理ユニット70は、先のS170で検出される対象ピークのうち、判定エリアに属する判定用ピークに基づいて、第1特徴量D1~第10特徴量D10を算出する。
各特徴量の算出には、予め設定されたいずれか一つのFFTスペクトラム又は2次元スペクトラムを用いてもよいし、複数のFFTスペクトラム又は2次元スペクトラムを用いてもよい。複数のスペクトラムを用いる場合は、スペクトラム毎に特徴量を算出してもよいし、各スペクトラムでの算出値の平均を特徴量としてもよい。
S320では、処理ユニット70は、S310にて算出された特徴量を、教師データと対応づけてメモリ72に記憶する。教師データは、自車両が走行中の環境が特定環境であるか否かを表すデータであり、学習モードのときに、例えば、車両の乗員が特定環境であるか非特定環境であるかを判断した結果を、逐次、処理ユニット70に対して入力することで設定される。また、ナビ、カメラ、及び衛星測位システム(例えば、GPS)等からどのような環境を走行しているのかを判定できる装置がシステムに含まれている場合(例えば、データ収集専用の車両である場合)は、それらの装置から教師データが取得されてもよい。なお、教師データに対応づけられた特徴量(以下、教師データ付き特徴量)は、図6~図11中のヒストグラムに示すように、特徴量毎かつ教師データ(即ち、特定環境か否か)毎に蓄積される。
続くS330では、処理ユニット70は、更新タイミングであるか否かを判定し、更新タイミングであれば、処理をS340に移行し、更新タイミングでなければ、処理を終了する。更新タイミングは、S320の処理によりメモリ72に蓄積された教師データ付き特徴量が、肯定分布及び否定分布の生成,更新に必要な数に達していることを保証するタイミングであればよい。
S340では、処理ユニット70は、蓄積された教師データ付き特徴量に基づいて、特徴量の種類毎に肯定分布及び否定分布を生成すると共に、肯定確率P(P)及び否定確率P(N)を生成する。具体的には、図6~図11中のヒストグラムに示された特徴量の分布を、正規分布で表すことで、図6及び図7中に示すような肯定分布及び否定分布が生成される。図8~図11のヒストグラムについても、図示は省略するが、同様にして肯定分布及び否定分布が生成される。肯定確率P(P)及び否定確率P(N)は、特定環境下で収集された特徴量の数、及び非特定環境下で収集された特徴量の数をそれぞれ集計した結果を用いて算出される。但し、肯定確率P(P)及び否定確率P(N)は、固定値であってもよい。
続くS350では、処理ユニット70は、S340にて生成された肯定分布及び否定分布によって、メモリ72に記憶されている肯定分布及び否定分布を更新して、処理を終了する。
図6~図11に示すように、第1特徴量D1、第4特徴量D4~第6特徴量D6,第8特徴量D8、及び第10特徴量D10については、非特定環境より特定環境の方が小さな値となる傾向がある。また、第2特徴量D2、第7特徴量D7、及び第9特徴量D9については、非特定環境より特定環境の方が大きな値となる傾向がある。
なお、図8に示すように、第4特徴量D4として、後方正面方向に対するピークの方位差の平均を用いているが、第4特徴量D4の代わりに、又は第1~第8特徴量D1~D8に加えて、ピークの平均方位を用いてもよい。
学習処理において、S310が特徴量算出部に相当し、S320が収集部に相当し、S330~S350が学習部に相当する。
[3-4.効果]
以上詳述した第3実施形態によれば、前述した第1実施形態の効果(1a)~(1c)を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
(3a)学習モードを用いることで、メモリ72に記憶されている肯定分布及び否定分布を更新できるため、特定環境であるか否かの判定精度を、逐次、向上させることができる。
[4.他の実施形態]
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は前術の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
(4a)上記実施形態では、環境判定処理を、第1~第10特徴量D1~D10を用いて行っているが、本開示は、これに限定されるものではない。例えば、車載カメラの画像から得られる自車両周囲の情報や、自車両の位置情報と地図情報とを用いて得られる情報を組み合わせて、特定環境であるか否かを判定するように構成されてもよい。
(4b)上記実施形態では、ログベイズ比LBの算出に用いる特徴量として、第1~第10特徴量D1~D10を用いているが、肯定分布と否定分布との間に明確な違いが生じる特徴量であればよい。また、統合確率PPの算出に用いる特徴量の数も、10個に限定されるものではなく、1~9個でも11個以上でもよい。
(4c)上記実施形態において、(4)(5)式を用いて、log確率であるlog P(D|P)及びlog P(D|N)を求めた場合、非常に小さな値になり易い。但し、最終的に算出される統合虚像確率PGは、これらの値の比で求められる。従って、logP(Di|R)及びlogP(D|I)の中で最大値を、MAXとして、それぞれから最大値を減じた結果を、log確率として用いてもよい。
(4d)上記実施形態において、レーダ装置10は、検知範囲内に車両の直進方向に沿った後方向が含まれるように配置されるが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、レーダ装置10は、検知範囲内に車両の直進方向に沿った前方向が含まれるように配置されてもよい。この場合、特徴量で用いる方位は、例えば、前方正面方向を基準方向に対する方位差として算出してもよい。
(4d)本開示に記載の処理ユニット70及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の処理ユニット70及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の処理ユニット70及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。処理ユニット70に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。
(4e)上記実施形態における1つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、1つの構成要素が有する1つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、1つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される1つの機能を、1つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。
(4f)前術したレーダ装置10の他、当該レーダ装置10を構成要素とするシステム、当該レーダ装置10としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、環境判定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
1…車載システム、10…レーダ装置、20…送信回路、30…分配器、40…送信アンテナ、50…受信アンテナ、51…アンテナ素子、60…受信回路、61…ミキサ、70…処理ユニット、71…CPU、72…メモリ、80…出力ユニット、100…運転支援ECU。

Claims (15)

  1. 移動体に搭載されるレーダ装置であって、
    1種類以上の変調方式を用い、各変調方式による変調波をレーダ波として送受信することで得られる信号を解析することで、1次元スペクトラム及び2次元スペクトラムのうち少なくとも一方を生成するように構成されたスペクトラム生成部(70:S110~S160)と、
    前記変調方式毎に生成される前記1次元スペクトラム及び前記2次元スペクトラムのうち少なくとも一方からピークを抽出するように構成されたピーク抽出部(70:S170)と、
    前記ピーク抽出部にて抽出された各ピークに対応づけられる情報を用いて、予め決められた一種類以上の特徴量を算出するように構成された特徴量算出部(70:S310,S410)と、
    前記特徴量毎に予め生成され、前記特徴量が与えられたときに、該特徴量が取得されたときの環境が予め設定された特定環境である確率を表す分布である肯定分布、及び該特徴量が取得されたときの環境が前記特定環境以外の非特定環境である確率を表す分布である否定分布が予め記憶された分布記憶部(72)と、
    前記特徴量算出部での算出結果から前記肯定分布を用いて特定環境確率を算出すると共に、前記否定分布を用いて非特定環境確率を算出し、前記特徴量毎に算出される前記特定環境確率と前記非特定環境確率とを統合した結果に従って、前記移動体が前記特定環境下にあるか前記非特定環境下にあるかを判定するように構成された環境判定部(70:S420~S460)と、
    を備え、
    前記特徴量は、前記特定環境で算出された場合と前記非特定環境で算出された場合とで異なった分布形状に従う、
    レーダ装置。
  2. 請求項1に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記ピーク抽出部で抽出されたピークの平均方位を、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  3. 請求項1又は請求項2に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記ピーク抽出部で抽出されたピークの方位の分散を、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  4. 請求項2又は請求項3に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記ピーク抽出部で抽出されたピークの方位として、予め設定された基準方向に対する方位差を用いる、
    レーダ装置。
  5. 請求項1から請求項4までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記ピーク抽出部で抽出された複数のピークの平均電力、前記複数のピークのノイズフロアに対する平均電力比、前記複数のピークの電力の分散、及び前記複数のピークのノイズフロアに対する電力比の分散のうち少なくとも一つを、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  6. 請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記ピーク抽出部で抽出されたピークの総数を、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  7. 請求項1から請求項6までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記スペクトラム生成部は、前記変調方式の少なくとも1つにて得られる信号に対してFFTを実行することで前記1次元スペクトラムとしてのFFTスペクトラムを生成し、該FFTスペクトラムを周波数ビン毎に方位展開することで、前記2次元スペクトラムを生成するように構成された、
    レーダ装置。
  8. 請求項7に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記FFTスペクトラム上で検出される複数のピークの平均電力、前記複数のピークのノイズフロアに対する電力比、前記複数のピークの電力分散、及び前記複数のピークのノイズフロアに対する電力分散のうち少なくとも一つを、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  9. 請求項7又は請求項8に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記FFTスペクトラムの平均電力、前記FFTスペクトラムのノイズフロアに対する電力比、前記FFTスペクトラムの電力分散、及び前記FFTスペクトラムのノイズフロアに対する電力比の分散のうち少なくとも一つを、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  10. 請求項7から請求項9までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記FFTスペクトラムで抽出されるピークの総数を、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  11. 請求項8から請求項10までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記FFTスペクトラム上のピークを方位展開したときに、前記FFTスペクトラム上の1つのピークから、前記2次元スペクトラム上で分離されるピークの数の平均を、前記特徴量の一つとして算出する、
    レーダ装置。
  12. 請求項1から請求項11までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部は、前記移動体の移動速度に応じて設定される閾値距離以上で検出されるピークを用いて前記特徴量を算出する、
    レーダ装置。
  13. 請求項1から請求項12までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記変調方式には、FMCW変調が少なくとも含まれ、
    前記スペクトラム生成部は、前記FMCW変調におけるアップチャープ及びダウンチャープをいずれも前記変調方式の一つとして、少なくとも一方について前記1次元スペクトラムと前記2次元スペクトラムとを生成する
    レーダ装置。
  14. 請求項1から請求項13までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記変調方式には多周波CW変調またはFCM変調が少なくとも含まれる
    レーダ装置。
  15. 請求項1から請求項14までのいずれか1項に記載のレーダ装置であって、
    前記特徴量算出部にて算出された前記特徴量を、前記特徴量が取得されたときの環境が前記特定環境であるか前記非特定環境であるかを示す教師データに対応づけて収集する収集部(70:S310~S320)と、
    予め設定された更新タイミングに従って、前記収集部によって収集された前記特徴量を用いて、前記肯定分布及び前記否定分布を生成し、前記分布記憶部の記憶内容を更新する学習部(70:S330~S350)と、
    を更に備えるレーダ装置。
JP2019074876A 2019-04-10 2019-04-10 レーダ装置 Active JP7115402B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019074876A JP7115402B2 (ja) 2019-04-10 2019-04-10 レーダ装置
PCT/JP2020/016033 WO2020209347A1 (ja) 2019-04-10 2020-04-09 レーダ装置
DE112020001840.7T DE112020001840T5 (de) 2019-04-10 2020-04-09 Radarvorrichtung
CN202080027981.2A CN113678023B (zh) 2019-04-10 2020-04-09 雷达装置
US17/496,289 US20220026525A1 (en) 2019-04-10 2021-10-07 Radar apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019074876A JP7115402B2 (ja) 2019-04-10 2019-04-10 レーダ装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020173164A JP2020173164A (ja) 2020-10-22
JP7115402B2 true JP7115402B2 (ja) 2022-08-09

Family

ID=72750695

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019074876A Active JP7115402B2 (ja) 2019-04-10 2019-04-10 レーダ装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220026525A1 (ja)
JP (1) JP7115402B2 (ja)
CN (1) CN113678023B (ja)
DE (1) DE112020001840T5 (ja)
WO (1) WO2020209347A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008089505A (ja) 2006-10-04 2008-04-17 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2012058018A (ja) 2010-09-07 2012-03-22 Denso Corp レーダ装置
JP2013213761A (ja) 2012-04-03 2013-10-17 Honda Elesys Co Ltd レーダ装置、車載レーダシステム、及びプログラム
US20150168547A1 (en) 2013-12-18 2015-06-18 Mando Corporation Method and device for sensing road environment based on frequency modulated continuous wave radar
JP2019039686A (ja) 2017-08-22 2019-03-14 株式会社デンソーテン レーダ装置および物標検出方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4492628B2 (ja) * 2007-03-20 2010-06-30 株式会社デンソー 干渉判定方法,fmcwレーダ
JP2009014405A (ja) * 2007-07-02 2009-01-22 Hitachi Ltd 車載用レーダ装置
EP2315045B1 (de) * 2009-10-22 2012-08-01 Sick Ag Messung von Entfernungen oder Entfernungsänderungen
US9377528B2 (en) * 2010-03-19 2016-06-28 Northeastern University Roaming mobile sensor platform for collecting geo-referenced data and creating thematic maps
DE102010030289A1 (de) * 2010-06-21 2011-12-22 Robert Bosch Gmbh Radarsensor und Verfahren zum Betreiben eines Radarsensors
JP5554688B2 (ja) * 2010-11-19 2014-07-23 株式会社デンソー レーダ装置
JP5953716B2 (ja) * 2011-11-28 2016-07-20 トヨタ自動車株式会社 車両用制御装置、特定物体判別装置、特定物体判別方法、特定物体判別プログラム
DE102012201472B4 (de) * 2012-02-01 2024-07-11 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Bereitstellung von Parkinformationen zu freien Parkplätzen
WO2014118968A1 (ja) * 2013-02-01 2014-08-07 三菱電機株式会社 レーダ装置
JP6321464B2 (ja) * 2014-06-13 2018-05-09 株式会社デンソー レーダ装置
JP6075338B2 (ja) 2014-07-15 2017-02-08 コベルコ建機株式会社 ハイブリッド建設機械
JP6413457B2 (ja) * 2014-08-08 2018-10-31 株式会社デンソー 降水判定装置
CN107134143A (zh) * 2016-02-26 2017-09-05 南京航空航天大学 一种基于连续波雷达的车流量统计与车型判别的方法
JP6950442B2 (ja) 2017-10-13 2021-10-13 富士通株式会社 バックアップ方法、バックアップシステム、およびバックアップ装置
EP3483630B1 (en) * 2017-11-10 2021-12-29 Veoneer Sweden AB Detection of parking slot configuration based on repetitive patterns
US11068627B2 (en) * 2018-08-09 2021-07-20 Zoox, Inc. Procedural world generation
CN109375204B (zh) * 2018-10-26 2021-04-13 中电科思仪科技股份有限公司 基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质
US11656342B2 (en) * 2019-01-21 2023-05-23 Nxp B.V. Histogram-based signal detection with sub-regions corresponding to adaptive bin widths

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008089505A (ja) 2006-10-04 2008-04-17 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2012058018A (ja) 2010-09-07 2012-03-22 Denso Corp レーダ装置
JP2013213761A (ja) 2012-04-03 2013-10-17 Honda Elesys Co Ltd レーダ装置、車載レーダシステム、及びプログラム
US20150168547A1 (en) 2013-12-18 2015-06-18 Mando Corporation Method and device for sensing road environment based on frequency modulated continuous wave radar
JP2019039686A (ja) 2017-08-22 2019-03-14 株式会社デンソーテン レーダ装置および物標検出方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE112020001840T5 (de) 2022-01-27
JP2020173164A (ja) 2020-10-22
CN113678023A (zh) 2021-11-19
CN113678023B (zh) 2024-06-07
US20220026525A1 (en) 2022-01-27
WO2020209347A1 (ja) 2020-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6321464B2 (ja) レーダ装置
CN110058239B (zh) 一种车载毫米波雷达装置及目标探测方法
JP7173735B2 (ja) レーダ装置及び信号処理方法
JPWO2007015288A1 (ja) 軸ずれ量推定方法及び軸ずれ量推定装置
CN110888115B (zh) 对雷达跟踪的潜在静止对象进行分类
WO2016104472A1 (ja) 推定方位を用いた方位誤差検出方法および装置、車載レーダ装置
JP7188894B2 (ja) レーダ装置及び信号処理方法
CN110678776B (zh) 用于增强的对象跟踪的系统
US20220026528A1 (en) Radar device
CN111433629A (zh) 雷达信号处理装置、雷达装置及雷达信号处理方法
JP7115402B2 (ja) レーダ装置
JP6555132B2 (ja) 移動物体検出装置
US20220128682A1 (en) Target detection apparatus
CN113631950A (zh) 物体追踪装置
JP6596534B2 (ja) レーダ装置、車両制御システム及び信号処理方法
US20220236398A1 (en) Object tracking apparatus
WO2021085083A1 (ja) 電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム
EP3483629B1 (en) Detecting a parking row with a vehicle radar system
CN110691985B (zh) 用于增强的对象追踪的系统
JP7125288B2 (ja) レーダ装置及び信号処理方法
JP7466023B2 (ja) 電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム
JP7424548B2 (ja) 車両用レーダ装置
EP4270048A1 (en) Use of camera information for radar beamforming
US20230258773A1 (en) Radar apparatus
US20230393257A1 (en) Fractalet radar processing

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210907

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220628

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220711

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7115402

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151