JP7164327B2 - 物標検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、物標検出装置に関する。

従来、例えば車両の周囲へ電波を送信し、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて物標の自車両への向きの相対速度等を含む瞬時データを検出する物標検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００－１９３７４５号公報

しかしながら、上記した物標検出装置において検出される相対速度は、自車両への向きの速度成分のみであり、物標の実際の移動向きの速度成分を得るためには、初回検知から数スキャン分の瞬時データが必要となる。従って、従来の物標検出装置では、数スキャン後に物標の実際の移動向きが分かるため、物標に対する応答性を上げられないという課題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標に対する応答性を向上させることができる物標検出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、本発明に係る物標検出装置は、生成部と、算出部と、推定部とを備える。前記生成部は、送信した電波が物標で反射した複数の反射点それぞれについて、前記物標の自車両への向きの相対速度を含む瞬時データを生成する。前記算出部は、前記生成部によって生成された前記瞬時データの前記相対速度と前記自車両の速度とに基づいて、対地速度を算出する。前記推定部は、前記算出部によって算出された前記対地速度に基づき、複数の前記瞬時データそれぞれに対応する前記自車両への向きの対地ベクトルにおける起点を揃え、当該対地ベクトルに対する垂線の交点から前記物標の移動向きを推定する。

本発明によれば、物標に対する応答性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１Ｃ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、対地速度に基づく予測処理を示す図である。 図６は、推定部の機能ブロック図である。 図７は、バッファ更新部の更新処理を示す図である。 図８は、対地速度算出部による対地速度の算出処理を示す図である。 図９Ａは、交点が３つの場合における移動ベクトルの作成方法を示す図である。 図９Ｂは、交点が６つの場合における移動ベクトルの作成方法を示す図である。 図１０は、移動ベクトルに基づく重み付け処理を示す図である。 図１１は、実施形態に係る物標検出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１２は、実施形態に係る推定部が実行する推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、移動ベクトルの検証処理を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する物標検出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、物標検出装置がＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式である場合を例に挙げて説明するが、物標検出装置は、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～図１Ｃ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～図１Ｃ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１Ａでは、実施形態に係る物標検出装置１を搭載した自車両ＭＣと、所定の移動ベクトルＶで移動する他車両ＬＣとを示している。移動ベクトルＶとは、他車両ＬＣの実際の移動向きおよびかかる移動向きへの対地速度を含むベクトルである。対地速度とは、自車両ＭＣおよび他車両ＬＣの相対速度から自車両ＭＣの速度成分を除いた速度である。また、自車両ＭＣは、所定の移動ベクトルＭＶ（以下、自車ベクトルＭＶ）で移動することとする。

図１Ａに示すように、物標検出装置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、他車両ＬＣ等）を検出する。なお、物標検出装置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。

また、図１Ａに示すように、物標検出装置１は、自車両ＭＣの周囲に送信した電波が他車両ＬＣで反射した複数の反射点それぞれについて、瞬時データ１００を生成する。瞬時データ１００には、例えば、自車両ＭＣへの向きの相対速度（ベクトルＲＶ）等が含まれる。

ここで、従来の物標検出装置について説明する。従来の物標検出装置では、１スキャンで検出される瞬時データは、自車両への向きの相対速度のみ（例えば、図１Ａに示すベクトルＲＶ）であり、上記した移動ベクトルを得ることができない。つまり、１スキャンでは、物標の実際の移動向きを得ることができず、物標の実際の移動向きを得るためには、初回検知から数スキャン分の瞬時データの変化から求めなければならない。従って、従来の物標検出装置では、数スキャン後に物標の実際の移動向きが分かるため、物標に対する応答性を上げられないという課題があった。

そこで、実施形態に係る物標検出方法では、１スキャンで物標の実際の移動向きを検出可能とした。具体的には、図１Ｂに示すように、実施形態に係る物標検出方法では、まず、生成した複数の瞬時データ１００のベクトルＲＶ（以下、相対ベクトルＲＶ）における相対速度から自車両ＭＣの速度成分を除いた自車両ＭＣへの向きの対地速度を示すベクトルＧＶ（以下、対地ベクトルＧＶ）を算出する。具体的には、対地ベクトルＧＶは、移動ベクトルＶが自車両ＭＣと瞬時データ１００とを通る直線に射影されたベクトルである。また、自車両ＭＣの速度成分は、自車ベクトルＭＶを上記した直線に射影したベクトルであるが、かかる点については図８で後述する。

つづいて、図１Ｃに示すように、実施形態に係る物標検出方法では、複数の瞬時データ１００における対地速度に基づき、複数の瞬時データ１００それぞれに対応する自車両ＭＣへの向きの対地ベクトルＧＶにおける起点を揃え、対地ベクトルＧＶの終点から伸ばした垂線ＶＬの交点ＣＰから物標である他車両ＬＣの移動向きを推定する。

図１Ｃに示す例では、２つの瞬時データ１００に対応する対地ベクトルＧＶの起点を揃えた２次元平面を示している。なお、図１Ｃにおいて、縦軸は、自車両ＭＣに対して左右方向への対地速度（ＶＹ）を示し、横軸は、自車両ＭＣに対して前後方向への対地速度（ＶＸ）を示す。

図１Ｃに示すように、実施形態に係る物標検出方法では、まず、起点が揃った２つの対地ベクトルＧＶの終点を通る垂線ＶＬを引き、２つの垂線ＶＬの交点ＣＰを求める。そして、実施形態に係る物標検出方法では、交点ＣＰが１つであった場合、対地ベクトルＧＶの起点を移動ベクトルＶの起点とし、交点ＣＰを移動ベクトルＶの終点とする。すなわち、対地ベクトルＧＶの起点から交点ＣＰへの向きが物標の実際の移動向きを示し、対地ベクトルＧＶの起点と交点ＣＰとの間の距離が物標の移動向きへの対地速度を示す。

このように、実施形態に係る物標検出方法によれば、複数の瞬時データ１００に基づいて１スキャンで物標の移動向きを検出できるため、数スキャン必要とした従来に比べて、物標に対する応答性を向上させることができる。

さらに、実施形態に係る物標検出方法では、瞬時データ１００の対地速度に基づいて移動ベクトルＶを推定することで、相対速度と比べて、自車両ＭＣの変化（速度や位置等）を考慮する必要がないため、移動ベクトルＶの推定精度をさらに高めることができる。

なお、実施形態に係る物標検出方法では、物標の移動向きのみが必要であれば、移動向きへの対地速度である対地ベクトルＧＶの起点と交点ＣＰとの間の距離を必ずしも求める必要はない。つまり、実施形態に係る物標検出方法では、少なくとも物標の移動向きを推定する。

また、実施形態に係る物標検出方法では、交点ＣＰが３つ以上の場合に、かかる交点ＣＰにより形成される三角形の内心を求めることで、物標の移動向きを推定するが、かかる点については後述する。

次に、図２を参照して、実施形態に係る物標検出装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る物標検出装置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、物標検出装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備える。物標検出装置１は、自車両ＭＣの挙動を制御する車両制御装置２に接続される。

かかる車両制御装置２は、物標検出装置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、他車両ＬＣ等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、図示しない同期部によって受信アンテナ同士でタイミングを合わせた上で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、生成部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や、瞬時データ１００の履歴を含む情報である。また、履歴データ３３ａには、瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きの対地速度や自車両ＭＣへの向きに相当する角度等といった情報も含まれるが、かかる点については後述する。

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、物標検出装置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。

生成部３２ａは、瞬時データ１００を生成する。具体的には、生成部３２ａは、周波数解析処理と、ピーク抽出処理と、瞬時データ生成処理とを行うことで、瞬時データ１００を生成する。

周波数解析処理では、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）を行う。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。

ピーク抽出処理では、周波数解析処理による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する。なお、ピーク抽出処理では、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。

瞬時データ生成処理では、ピーク抽出処理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、瞬時データ生成処理では、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、瞬時データ生成処理では、判定した組み合わせ結果から各物標の自車両ＭＣに対する距離および自車両ＭＣへの向きの相対速度を算出する。また、瞬時データ処理では、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）分の瞬時データ１００としてフィルタ処理部３２ｂへ出力するとともに、記憶部３３の履歴データ３３ａとして記憶する。

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の前段処理から生成部３２ａ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処理において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。ピーク抽出処理では、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、ピーク抽出処理により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、瞬時データ生成処理では、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、瞬時データ生成処理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、瞬時データ生成処理の方位演算結果を模式的に示すものである。瞬時データ生成処理では、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。瞬時データ生成処理では、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、瞬時データ生成処理では、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、瞬時データ生成処理では、各ピークの組み合わせに対応する各物標（各反射点）の距離および自車両ＭＣへの向きの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、自車両ＭＣ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データ１００を示すペアリング処理結果が得られる。

図２に戻って、フィルタ処理部３２ｂについて説明する。図２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、推定部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、生成部３２ａによって生成された瞬時データ１００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、瞬時データ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サンプル点（粒子データ）の予測処理を行う。具体的には、予測部３２１ｂは、最新の周期を時間ｔとし、時間ｔにおける粒子データの分布状態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個の粒子データを配置（サンプリング）する。つまり、予測部３２１ｂは、予測処理において、時間ｔ－１の粒子データから時間ｔにおいて瞬時データ１００が現れそうな領域に粒子データを分布させる。

また、予測部３２１ｂは、前回の物標データに基づいて今回の物標データに対応する予測データを生成する。具体的には、予測部３２１ｂは、前回の物標データの移動向きおよびかかる移動向きへの相対速度に基づいて予測データを生成する。

また、予測部３２１ｂは、新規の物標に対応する瞬時データ１００については、前回の周期の粒子データが存在しないため、所定の分布状態の粒子データを分布させる。

なお、予測部３２１ｂは、移動向きへの相対速度に基づいて予測データを生成する場合に限定されるものではなく、例えば、移動向きへの対地速度に基づいて予測データを生成してもよい。ここで、対地速度を用いた予測処理について、図５を用いて説明する。

図５は、対地速度に基づく予測処理を示す図である。なお、対地速度の算出方法については後述する。図５では、時刻ｔにおける物標検出装置１（ｔ）が右前方へ旋回して時刻ｔ＋１における物標検出装置１（ｔ＋１）へ移動する場合において、時刻ｔの物標データ５０（ｔ）から時刻ｔ＋１の予測データ６０（ｔ＋１）を予測する予測処理について説明する。つまり、予測処理とは、物標データ自体の予測処理と、自車両ＭＣの移動にともなう座標系の変換を行う処理である。以下では、物標データ自体の予測処理を先に行い、次いで座標系変換を行う手順を例に挙げて説明する。なお、座標系変換を先に行い、次いで予測処理を行っても問題はない。

図５に示すように、予測部３２１ｂは、まず、物標データ５０（ｔ）を移動ベクトルＶ（対地速度）の分だけ移動させて座標系変換前の一時データ５０（ｔ＋１）を生成する。つまり、前回測定時である時刻ｔの自車両ＭＣの位置、方向に基づく座標系で表した場合の物標の移動先を一時データ５０（ｔ＋１）として予測する。

時刻ｔの自車両ＭＣの状態に基づいて、座標系変換後の原点と基準方向となる時刻ｔ＋１における物標検出装置１（ｔ＋１）の位置と方向とを予測する。より具体的には、予測部３２１ｂは、自車両ＭＣの走行速度および旋回半径に基づいて時刻ｔ＋１における物標検出装置１（ｔ＋１）の位置を予測する。さらに具体的には、予測部３２１ｂは、時刻ｔから時刻ｔ＋１へのＸＹ平面における位置変化（ΔｘおよびΔｙ）と、方向の変化、つまり回転角度θとを予測する。つまり、この時点において、自車両ＭＣの並進移動量と、回転移動量とが求まる。

そして、予測部３２１ｂは、かかる位置変化（ΔｘおよびΔｙ）および回転角度θに基づいて予測データ６０（ｔ＋１）の予測位置を決定する。つまり、一時データ５０（ｔ＋１）に対して、上記の並進移動量と回転移動量に基づいた座標系変換を行う。具体的には、予測部３２１ｂは、まず、一時データ５０（ｔ＋１）に対して並進移動変換を行う。具体的には上記した位置変化（ΔｙおよびΔｘ）を基に移動させる。次に、回転移動変換を行う。具体的には、並進移動変換後の一時データ５０（ｔ＋１）に対して回転角度θだけ回転させる。並進移動変換を先に行うと、回転移動変換における回転中心、つまり原点と、実際の回転中心、つまり物標検出装置１（ｔ＋１）の位置とが一致して都合がよい。以上の操作はつまり、予測部３２１ｂは、時刻ｔから時刻ｔ＋１までの物標検出装置１の変化量に基づき、時刻ｔ＋１における物標検出装置１の位置ならびに方向を原点および基準方向した場合の予測データ６０（ｔ＋１）の位置を生成する。これにより、物標検出装置１（ｔ），１（ｔ＋１）をＸＹ平面の原点に揃えた場合における物標データ５０（ｔ）から予測データ６０（ｔ＋１）への位置変化を予測できる。なお、上記の例では並進移動変換と回転移動変換とを別々に適用したが、この限りではない。例えば並進移動変換や回転移動変換は、その操作を複合したものを一つの線形変換行列として記述することもできる。また回転移動量は回転角度θを変数として記載したが、この限りでもない。方向ベクトルや複素数、四元数などを用いて記述する手法をとってもなんら問題はない。また、座標系変換手法は種々あり、要求に応じて種々選択することができる。

図２に戻って、割り当て部３２２ｂについて説明する。割り当て部３２２ｂは、最新の周期における瞬時データ１００を、予測部３２１ｂの予測結果である最新の粒子データへ割り当てる処理を行う。具体的には、割り当て部３２２ｂは、予測部３２１ｂによって生成された予測データに対応する所定の割り当て範囲内に存在する瞬時データ１００に対して、当該予測データに対応する粒子データを割り当てる。

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データ１００があった場合には、かかる瞬時データ１００を新規の物標として扱う。

推定部３２３ｂは、生成部３２ａによって生成された複数の瞬時データ１００に基づいて物標の移動ベクトルＶを推定する。具体的には、推定部３２３ｂは、瞬時データ１００における自車両ＭＣへの向きの対地速度に基づき、複数の瞬時データ１００それぞれに対応する自車両ＭＣへの向きの対地速度を示す対地ベクトルＧＶにおける起点を揃え、対地ベクトルＧＶに対する垂線ＶＬの交点ＣＰから物標の移動ベクトルＶを推定する。

ここで、図６～図１０を用いて、推定部３２３ｂの処理内容について具体的には説明する。図６は、推定部３２３ｂの機能ブロック図である。図６に示すように、推定部３２３ｂは、瞬時データ選択部３２３ｂａと、バッファ更新部３２３ｂｂと、対地速度算出部３２３ｂｃ（算出部の一例）と、バッファリング部３２３ｂｄと、垂線作成部３２３ｂｅと、交点作成部３２３ｂｆと、内心作成部３２３ｂｇと、移動ベクトル作成部３２３ｂｈとを備える。

瞬時データ選択部３２３ｂａは、移動ベクトルＶの推定処理に用いる瞬時データ１００を選択する。具体的には、瞬時データ選択部３２３ｂａは、瞬時データ１００に含まれる自車両ＭＣへの向きの相対速度（または、対地速度）や、自車両ＭＣへの向きに相当する角度および距離に基づいて移動ベクトルＶの推定処理では不要な瞬時データ１００を除外する処理を行う。

例えば、瞬時データ選択部３２３ｂａは、複数の瞬時データ１００のうち、相対ベクトルＲＶ（または、対地ベクトルＧＶ）の自車両ＭＣへの向きが類似する瞬時データ１００を移動ベクトルＶの推定処理から除外する。具体的には、瞬時データ選択部３２３ｂａは、２つの瞬時データ１００の角度差（例えば、略ゼロ）が所定の閾値未満の場合、２つの瞬時データ１００のいずれか一方を除外する。

かかる場合、瞬時データ選択部３２３ｂａは、例えば、２つの瞬時データ１００のうち、自車両ＭＣまでの距離が近い方の瞬時データ１００や、角度のパワー値が大きい方の瞬時データ１００を残すようにする。これは、角度が略同じで、相対速度（または、対地速度）が異なる２つの瞬時データ１００は、同一の物標からは得られないことに起因している。また、自車両ＭＣへの向きに相当する角度が略同じで、相対速度（または、対地速度）が同じ２つの瞬時データ１００は、物標において同じような位置の反射点に由来していると考えられ、移動ベクトルＶの推定処理においては、いずれか一方のみを用いれば情報量として足りるため除外する。

このように、角度が略同じ複数の瞬時データ１００のうち、少なくとも１つを残して、残りを除外することで、移動ベクトルＶの推定精度を落とすことなく、推定部３２３ｂの推定処理における処理量が嵩むことを防止できる。

また、瞬時データ選択部３２３ｂａは、複数の瞬時データ１００のうち、自車両ＭＣへの向きの相対速度が類似、かつ、自車両ＭＣまでの距離が類似の瞬時データ１００を移動ベクトルＶの推定処理から除外する。

具体的には、瞬時データ選択部３２３ｂａは、２つの瞬時データ１００の相対速度差（例えば、略ゼロ）が所定の閾値未満、かつ、距離差（例えば、略ゼロ）が所定の閾値未満の場合、２つの瞬時データ１００のいずれか一方を除外する。かかる場合、瞬時データ選択部３２３ｂａは、角度のパワー値が大きい方の瞬時データ１００や、角度が物標データ近い方の瞬時データ１００を残すようにする。これは、相対速度が略同じ、かつ、距離が略同じ２つの瞬時データ１００は原理上存在せず、異なる物標の瞬時データ１００または角度割れである可能性が高いためである。

これにより、他の物標の瞬時データ１００を用いることによる移動ベクトルＶの推定精度の低下を防ぐことができるとともに、推定部３２３ｂの推定処理における処理量が嵩むことを防止できる。

次に、バッファ更新部３２３ｂｂは、記憶部３３に記憶された履歴データ３３ａの更新処理を行う。バッファ更新部３２３ｂｂによる更新処理は、例えば、瞬時データ選択部３２３ｂａによって選択された新たな瞬時データ１００を履歴データ３３ａに加える前に行われるが、測定周期に１回行われればどのタイミングでもいい。処理内容とバッファ内容との関連に応じて適宜実施タイミングは設定するとよい。具体的には、バッファ更新部３２３ｂｂは、新たな瞬時データ１００を履歴データ３３ａとして記憶する場合に、自車両ＭＣの回転角度の変化量に基づいて履歴データ３３ａにおける過去の瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きに相当する角度を補正する。ここで、図７を用いて、バッファ更新部３２３ｂｂの更新処理についてより具体的に説明する。

図７は、バッファ更新部３２３ｂｂの更新処理を示す図である。図７には、更新処理の前後における履歴データ３３ａを示している。具体的には、履歴データ３３ａには、「ＩＤ」、「相対速度」、「対地速度」、「角度」および「保存経過カウント」といった項目が含まれる。

「ＩＤ」は、各瞬時データ１００を識別する識別情報である。「相対速度」は、瞬時データ１００における自車両ＭＣへの向きの相対速度を示す。「対地速度」は、後述の対地速度算出部３２３ｂｃによって算出される自車両ＭＣへの向きの対地速度を示す。「角度」は、上記の瞬時データ生成処理の角度推定処理で推定した角度であり、自車両ＭＣへの向きに相当する方向である。具体的には、「角度」は、自車両ＭＣの正面方向をゼロとした場合の左右方向への角度を示す。「保存経過カウント」は、最新周期のスキャンから経過した周期を示す。例えば、保存経過カウントが「１」は、最新周期の１つ前の周期、すなわち時刻ｔ－１で得られた瞬時データ１００であることを示す。

図７に示すように、バッファ更新部３２３ｂｂは、自車両ＭＣの回転角度の変化量に基づいて履歴データ３３ａの「角度」および「保存経過カウント」を更新する。自車両ＭＣの回転角度の変化量とは、自車両ＭＣの旋回に伴う水平方向への回転角度である。具体的には、回転角度の変化量（θとする）は、自車両ＭＣの走行速度をＶｓｅｌｆ、自車両ＭＣの旋回半径をｃｒｖＲ、時間の変化量をΔｔとした場合、以下の式で算出される。すなわち、θ＝Ｖｓｅｌｆ×Δｔ／ｃｒｖＲにより算出される。また、旋回の方向、つまり右向きか左向きか、つまりθの正負は例えばステアリング角などの情報を用いて決定する。

図７に示す例では、自車両ＭＣの回転角度の変化量（θ）が、－３度（例えば、右前方へ旋回）であったとする。かかる場合、バッファ更新部３２３ｂｂは、履歴データ３３ａに含まれるすべての過去の瞬時データ１００における「角度」を「－３度」減算する。変化量で言えば「３度」加算される。また、バッファ更新部３２３ｂｂは、履歴データ３３ａに含まれるすべての過去の瞬時データ１００における「保存経過カウント」を「１」増やす。これら過去の瞬時データ１００は、後段の移動ベクトルＶの推定処理において、新たな瞬時データ１００が所定数未満の場合に用いられる。

つまり、バッファ更新部３２３ｂｂは、過去の瞬時データ１００に対して、予測部３２１ｂで行ったような自車両ＭＣの旋回に伴う座標系変換を適用するものである。つまり、記憶している過去の瞬時データ１００も、現在の瞬時データ１００と同様に、現在の自車両ＭＣの座標系における方向を有することになる。そのため、後段の移動ベクトルＶの推定処理において、過去の瞬時データ１００を、最新の瞬時データ１００の「角度」と同じ基準に揃えることができる。したがって、移動ベクトルＶの推定処理において、過去の瞬時データ１００を、現在の瞬時データ１００と同様に使用でき、結果、推定精度を向上できる。

なお、図７では、瞬時データ１００の「角度」を加算する場合について説明したが、自車両ＭＣの回転角度の変化量が正の値（例えば、左前方へ旋回）であった場合、瞬時データ１００の「角度」にかかる値が減算される。なお、上記では履歴データ３３ａの角度を都度補正する手法を例示したがこの限りではない。例えば各測定タイミングｎにおける自車両ＭＣの回転角度の変化量θｎのみを記録しておき、履歴データ３３ａを使用する時にθｎを減算しつづけていくという手法もある。この場合、時刻ｔ－ｋの履歴データ３３ａに対する補正された角度θはθ＝θｎ＋θｎ－１＋……＋θｎ－ｋとなる。θｎは回転角度の変化量ではなく積算値、すなわち各測定タイミングｎにおける自車角度そのものでも構わない。その場合はθ＝θｎ－θｎ－ｋとなる。また、速度と旋回半径からではなく、電子コンパスなどを用いて直接測定した自車の方向を用いてもよい。また角度として例示したが、方向ベクトルとしてもよいし、複素数や四元数を用いた演算を用いてもよい。回転移動の座標系変換には種々の方法があり、目的に応じて適宜選択できる。

また、図７に示すように、バッファ更新部３２３ｂｂは、「保存経過カウント」が所定数（図７では「３」）以上となった瞬時データ１００については、履歴データ３３ａから削除する。これは、情報として比較的古くなるなどによって、信頼性が低下した瞬時データ１００を除外し、後段の移動ベクトルＶの推定処理に使用しないための操作であり、これにより、移動ベクトルＶの推定精度を向上できる。なお、上記では経過カウントを超過したら削除、としたが方法としてはこの限りではない。逆に寿命として記録し、更新処理ではカウントを減算し、０になったら除外する手法もある。また測定時刻のカウントのみを記録し、履歴データ３３ａの更新はせず、現在の測定カウントから所定のカウント数以上過去の履歴データ３３ａを除外するなどの手法もある。種々の方法があり、目的に応じて適宜選択できる。

次に、対地速度算出部３２３ｂｃは、瞬時データ選択部３２３ｂａによって選択された瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きの相対速度から自車両ＭＣの速度成分を除いた対地速度を算出する。つまり、瞬時データ１００の相対速度には、自車両ＭＣの移動に伴う見かけ上の速度成分と、他車両の実際の移動に伴う速度成分が含まれており、対地速度算出部３２３ｂｃでは、後者の実際の他車両の移動に伴う速度成分を抽出する。すなわち、対地速度とは、静止座標系、つまり、地面などを基準とした座標系において、他車両の実際の移動速度を自車両方向に投影した速度成分ともいえる。ここで、図８を用いて、対地速度の算出処理について説明する。

図８は、対地速度算出部３２３ｂｃによる対地速度の算出処理を示す図である。図８では、自車両ＭＣの実際の移動向きおよびかかる移動向きへの実際の走行速度を示す自車ベクトルＭＶを示している。図８に示すように、対地速度算出部３２３ｂｃは、まず、自車ベクトルＭＶに基づいて瞬時データ１００への向きの自車ベクトルＭａＶを算出する。具体的には、自車ベクトルＭａＶは、自車ベクトルＭＶが自車両ＭＣと瞬時データ１００とを通る直線に射影されたベクトルである。この自車ベクトルＭａＶが、相対ベクトルＲＶにおける自車両ＭＣの速度成分となる。

つまり、対地速度算出部３２３ｂｃは、瞬時データ１００の相対ベクトルＲＶと自車ベクトルＭａＶとを加算することで、自車両ＭＣへの向きの対地速度を示す対地ベクトルＧＶを算出する。

次に、バッファリング部３２３ｂｄは、瞬時データ選択部３２３ｂａによって選択された新たな瞬時データ１００を記憶部３３の履歴データ３３ａに記憶する。なお、履歴データ３３ａにおける新たな瞬時データ１００の「保存経過カウント」は、例えば「０」のように適宜初期値に設定される。

次に、垂線作成部３２３ｂｅは、対地速度算出部３２３ｂｃによって算出された瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きの対地速度を示す対地ベクトルＧＶに対する垂線ＶＬを作成する。

具体的には、垂線作成部３２３ｂｅは、複数の瞬時データ１００それぞれに対応する対地ベクトルＧＶの起点を揃えた場合に、対地ベクトルＧＶの終点を通る垂線ＶＬを作成する。例えば、垂線作成部３２３ｂｅは、自車両ＭＣの左右方向への対地速度成分（ＶＹ軸）と、自車両ＭＣに対して前後方向への対地速度成分（ＶＸ軸）とで表される平面の原点に対地ベクトルＧＶの起点を揃えたとする（図１Ｃ参照）。

かかる場合、垂線ＶＬの直線式は、ＶＹ＝ａ×ＶＸ＋ｂで表される。具体的には、対地ベクトルＧＶのＶＸ軸を基準とする角度αと、対地ベクトルＧＶの大きさを対地速度Ｔａとした場合、係数ａは、ａ＝ｔａｎ（α＋π／２）で表わされ、係数ｂは、ｂ＝Ｔａ／ｓｉｎ（α）で表される。なお、α＝０または±２πの場合、係数ａが発散するため、以降の処理においては、Ｖｘ＝Ｖとして例外処理を行う。

なお、垂線作成部３２３ｂｅは、最新の瞬時データ１００の数が不足している場合、履歴データ３３ａの過去の瞬時データ１００を用いて垂線作成処理を行う。つまり、垂線作成部３２３ｂｅは、最新の瞬時データ１００の数が所定数未満の場合、記憶部３３に記憶された履歴データ３３ａ（過去の瞬時データ１００の一例）を移動ベクトルＶの推定処理に用いる。

これにより、瞬時データ１００の数が不足することで移動ベクトルＶの推定精度が低下することを抑えることができる。

次に、交点作成部３２３ｂｆは、垂線作成部３２３ｂｅによって作成された垂線ＶＬの交点ＣＰを作成する。具体的には、交点作成部３２３ｂｆは、交点ＣＰを求める２つの垂線ＶＬをｎ１およびｎ２とし、ｎ１の係数ａをａ［ｎ１］、係数ｂをｂ［ｎ１］と表した場合、交点ＣＰの座標ＶＸは、ＶＸ＝（ｂ［ｎ２］－ｂ［ｎ１］）／（ａ［ｎ１］－ａ［ｎ２］）により算出され、座標ＶＹは、ＶＹ＝ａ×ＶＸ＋ｂに上記のＶＸを代入することで算出される。

次に、内心作成部３２３ｂｇは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰが３つ以上であった場合、かかる３つの交点ＣＰにより形成される三角形の内心ＩＰ（図９Ａ参照）を作成する。なお、内心作成部３２３ｂｇによる内心ＩＰの作成方法については、図９Ａで後述する。

次に、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰに基づいて物標の移動ベクトルＶを作成する。例えば、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰが１つであった場合、ベクトルＲＶの起点（ＶＹ軸およびＶＸ軸の原点）を移動ベクトルＶの起点とし、交点ＣＰを移動ベクトルＶの終点として推定する。

つまり、推定部３２３ｂは、移動ベクトル作成部３２３ｂｈによって作成された移動ベクトルＶに基づいて、対地ベクトルＧＶにおける起点から交点ＣＰへの向きが物標の実際の移動向きであると推定し、対地ベクトルＧＶにおける起点および交点ＣＰの距離が物標の移動向きへの対地速度であると推定する。

また、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰが３つ以上であった場合、内心作成部３２３ｂｇによって作成された内心ＩＰに基づいて移動ベクトルＶを作成する。ここで、図９Ａおよび図９Ｂを用いて、交点ＣＰが３つ以上の場合における移動ベクトルＶの作成方法について説明する。

図９Ａは、交点ＣＰが３つの場合における移動ベクトルＶの作成方法を示す図である。図９Ｂは、交点ＣＰが６つの場合における移動ベクトルＶの作成方法を示す図である。まず、図９Ａを用いて、交点ＣＰが３つの場合における移動ベクトルＶの作成方法について説明する。

まず、内心作成部３２３ｂｇは、３つの交点ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３の内心ＩＰを作成する。具体的には、内心ＩＰは、３つの交点ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３に形成される三角形の内接円の中心である。

より具体的には、内心作成部３２３ｂｇは、上記したＶＹ軸およびＶＸ軸の平面における原点を起点として、各交点ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３を終点とする算出用ベクトルＣＶ１，ＣＶ２，ＣＶ３を作成する。

そして、内心作成部３２３ｂｇは、算出用ベクトルＣＶ１，ＣＶ２，ＣＶ３と、各交点ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３の対辺に基づいて内心ＩＰを作成する。具体的には、内心作成部３２３ｂｇは、交点ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３の対辺をＣＰ１ａ，ＣＰ２ａ，ＣＰ３ａと表した場合、原点から内心ＩＰへのベクトル（図９Ａでは、移動ベクトルＶ）は、Ｖ＝（ＣＰ１ａ×ＣＶ１＋ＣＰ２ａ×ＣＶ２＋ＣＰ３ａ×ＣＶ３）／（ＣＰ１ａ＋ＣＰ２ａ＋ＣＰ３ａ）で算出される。

なお、内心作成部３２３ｂｇは、三角形を形成する３つの交点ＣＰのバラつきが所定値以上の場合には、内心ＩＰの算出処理から除外する。具体的には、内心作成部３２３ｂｇは、３つの交点ＣＰの不偏分散が所定値以上の場合には、内心ＩＰの算出処理から除外する。

そして、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、内心ＩＰが１つの場合、原点から内心ＩＰへのベクトルを移動ベクトルＶとして作成する。このように、内心ＩＰを算出して移動ベクトルＶを作成することで、交点ＣＰが複数の場合であっても、移動ベクトルＶの推定精度が低下することを防止できる。

なお、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、算出用ベクトルＣＶ１，ＣＶ２，ＣＶ３のうち、いずれか２つの算出用ベクトルＣＶ１，ＣＶ２，ＣＶ３の誤差が所定値以上であることが明らかである場合等には、残りの１つの算出用ベクトルＣＶ１，ＣＶ２，ＣＶ３を移動ベクトルＶとしてもよい。

次に、図９Ｂを用いて、交点ＣＰが６つの場合における移動ベクトルＶの作成方法について説明する。図９Ｂに示すように、交点ＣＰ３～ＣＰ８が６つの場合、かかる交点ＣＰ３～ＣＰ８によって形成される三角形が複数となり、従って内心ＩＰ１～ＩＰ４も複数となる。なお、図９Ｂに示す例では、３つの交点ＣＰ（例えば、交点ＣＰ３，ＣＰ５，ＣＰ８）により三角形が形成されない組み合わせもあり、かかる交点ＣＰの組み合わせについては内心ＩＰの作成から除外する。

図９Ｂに示すように、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、例えば、内心ＩＰ１～ＩＰ４の平均値となる平均点ＩＰＡを算出し、原点から平均点ＩＰＡへのベクトルを移動ベクトルＶとして算出する。

このように、内心ＩＰが複数作成された場合に、平均点ＩＰＡによる移動ベクトルＶを作成することにより、内心ＩＰのバラつきによる移動ベクトルＶの推定誤差を最小限に抑えることができる。

なお、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、複数の内心ＩＰのバラつきが所定値以上の場合には、移動ベクトルＶの作成処理から除外する。具体的には、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、複数の内心ＩＰのうち、不偏分散が所定値以上の内心ＩＰについては、移動ベクトルＶの作成処理から除外する。

図２に戻って重み付け部３２４ｂについて説明する。重み付け部３２４ｂは、割り当て関係にある今回の瞬時データ１００および今回の粒子データについて今回の粒子データそれぞれに対して重みを付ける。

例えば、重み付け部３２４ｂは、今回の粒子データのうち、今回の瞬時データ１００に近い粒子データの重みを大きくし、今回の瞬時データ１００から遠い粒子データ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。

また、重み付け部３２４ｂは、推定部３２３ｂによって推定された移動ベクトルＶに基づいて重み付けを行う。ここで、かかる点について、図１０を用いて説明する。図１０は、移動ベクトルＶに基づく重み付け処理を示す図である。

図１０では、３つの粒子データに基づくベクトルＰＶ１～ＰＶ３の起点と、移動ベクトルＶの起点とをＶＹ軸およびＶＸ軸平面の原点に揃えた場合を示している。なお、粒子データに基づくベクトルＰＶ１～ＰＶ３は、前回の粒子データから今回の粒子データ（予測部３２１ｂにより予測された粒子データ）へのベクトルである。

例えば、重み付け部３２４ｂは、ベクトルＰＶ１～ＰＶ３と移動ベクトルＶとの類似度が高いほど重みを大きくする。例えば、重み付け部３２４ｂは、ベクトルＰＶ１～ＰＶ３および移動ベクトルＶのＶＹ軸およびＶＸ軸の対地速度成分が近いほど、類似度を高くする。

つまり、図１０に示す例では、重み付け部３２４ｂは、ベクトルＰＶ１，ＰＶ２に由来する粒子データの重みを大きくし、ベクトルＰＶ３に由来する粒子データの重みを小さくする。これにより、後段のリサンプリング部３２５ｂにおけるリサンプリングの精度を向上させることができ、算出される物標データの精度を向上させることができる。

次に、リサンプリング部３２５ｂは、今回の粒子データそれぞれの重みに基づいて粒子データを再配置（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を瞬時データ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に基づいて確率密度関数を再計算し、再計算された確率密度関数の重心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、確率密度関数の重心に基づいて物標データを生成したが、例えば、確率密度関数の平均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、粒子データが割り当てられなかった瞬時データ１００を新規の物標として扱い、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、新規の物標の場合、瞬時データ１００＝物標データとして出力する。

次に、図１１を用いて、実施形態に係る物標検出装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図１１は、実施形態に係る物標検出装置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１１に示すように、まず、生成部３２ａは、送信した電波が物標で反射した複数の反射点それぞれについて、物標の自車両ＭＣへの向きの相対速度を含む瞬時データ１００を生成する（ステップＳ１０１）。

つづいて、フィルタ処理部３２ｂの予測部３２１ｂは、前回の粒子データに基づいて今回の粒子データを予測する予測処理を行う（ステップＳ１０２）。なお、フィルタ処理部３２ｂは、前回の粒子データが存在しない場合、前回の瞬時データ１００の相対速度に基づいて今回の粒子データを予測する。

つづいて、割り当て部３２２ｂは、今回の粒子データに今回の瞬時データ１００を割り当てる（ステップＳ１０３）。つづいて、推定部３２３ｂは、複数の今回の瞬時データ１００に基づいて物標の移動ベクトルＶを推定する（ステップＳ１０４）。なお、推定部３２３ｂによる推定処理の処理手順については図１２で後述する。

つづいて、割り当て部３２２ｂは、今回の粒子データが割り当てられなかった瞬時データ１００の有無により新規の物標の有無を判定する（ステップＳ１０５）。割り当て部３２２ｂは、瞬時データ１００が新規の物標であった場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、新規の物標に対応する瞬時データ１００に対して所定の粒子データ（例えば、初期状態の粒子データ）を設定する（ステップＳ１０６）。

つづいて、重み付け部３２４ｂは、瞬時データ１００が新規の物標でなかった場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、推定部３２３ｂによって推定された移動ベクトルＶに基づいて今回の粒子データそれぞれに重み付けを行う（ステップＳ１０７）。

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のリサンプリングを行う（ステップＳ１０８）。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Ｓ１０９）、処理を終了する。

次に、図１２を用いて、実施形態に係る推定部３２３ｂが実行する推定処理の処理手順について説明する。図１２は、実施形態に係る推定部３２３ｂが実行する推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

図１２に示すように、まず、瞬時データ選択部３２３ｂａは、複数の瞬時データ１００のうち、移動ベクトルＶの推定処理に用いる瞬時データ１００を選択する選択処理を行う（ステップＳ２０１）。

つづいて、バッファ更新部３２３ｂｂは、自車両ＭＣの回転角度の変化量に基づいて記憶部３３の履歴データ３３ａにおける過去の瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きに相当する角度を補正することで、履歴データ３３ａの更新処理を行う（ステップＳ２０２）。

つづいて、対地速度算出部３２３ｂｃは、瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きの相対速度から自車両ＭＣの速度成分を除いた対地速度を算出する（ステップＳ２０３）。つづいて、バッファリング部３２３ｂｄは、瞬時データ選択部３２３ｂａによって選択された新たな瞬時データ１００を履歴データ３３ａとして記憶するバッファリング処理を行う（ステップＳ２０４）。

つづいて、垂線作成部３２３ｂｅは、対地速度算出部３２３ｂｃによって算出された瞬時データ１００における自車両ＭＣへの向きの対地速度に基づき、複数の瞬時データ１００それぞれに対応する対地ベクトルＧＶにおける起点を揃え、対地ベクトルＧＶに対する垂線ＶＬを作成する垂線作成処理を行う（ステップＳ２０５）。

つづいて、交点作成部３２３ｂｆは、垂線作成部３２３ｂｅによって作成された垂線ＶＬの交点ＣＰを作成する交点作成処理を行う（ステップＳ２０６）。移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰが１つであるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、交点作成部３２３ｂｆによって作成された交点ＣＰが１つであった場合（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、移動ベクトル作成処理を行い（ステップＳ２０８）、処理を終了する。なお、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、かかる場合、対地ベクトルＧＶの起点から交点ＣＰへのベクトルを移動ベクトルＶとして作成する。

一方、ステップＳ２０７において、内心作成部３２３ｂｇは、交点ＣＰが１つでない場合（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、すなわち、交点ＣＰが３つ以上の場合、３つの交点ＣＰにより形成される三角形の内心ＩＰを作成する内心作成処理を行い（ステップＳ２０９）、処理をステップＳ２０８へ移行する。なお、かかる場合、移動ベクトル作成部３２３ｂｈは、ステップＳ２０８において、内心作成部３２３ｂｇによって作成された内心ＩＰに基づいて移動ベクトル作成処理を行う。

上述してきたように、実施形態に係る物標検出装置１は、生成部３２ａと、対地速度算出部３２３ｂｃ（算出部の一例）と、推定部３２３ｂとを備える。生成部３２ａは、送信した電波が物標で反射した複数の反射点それぞれについて、物標の自車両ＭＣへの向きの相対速度を含む瞬時データ１００を生成する。対地速度算出部３２３ｂｃは、生成部３２ａによって生成された瞬時データ１００の自車両ＭＣへの向きの相対速度と自車両ＭＣの速度とに基づいて、対地速度を算出する。推定部３２３ｂは、対地速度算出部３２３ｂｃａによって算出された対地速度に基づき、複数の瞬時データ１００それぞれに対応する自車両ＭＣへの向きの対地ベクトルＧＶにおける起点を揃え、対地ベクトルＧＶに対する垂線ＶＬの交点ＣＰから物標の移動向き（移動ベクトルＶの一要素）を推定する。これにより、物標に対する応答性を向上させることができる。

上述した実施形態では、物標検出装置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、物標検出装置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、実施形態に係る物標検出装置１は、移動ベクトル作成部３２３ｂｈによって作成された移動ベクトルＶの確度を粒子データに基づいて検証してもよい。かかる点について、図１３を用いて説明する。

図１３は、移動ベクトルＶの検証処理を示す図である。図１３では、移動ベクトルＶと、粒子データに基づくベクトルＰＶとを示している。

図１３に示すように、推定部３２３ｂは、作成した移動ベクトルＶと粒子データのベクトルＰＶとの類似度により移動ベクトルＶの信頼度を示す確度を算出する。具体的には、推定部３２３ｂは、移動ベクトルＶおよびベクトルＰＶのＶＹ軸およびＶＸ軸の対地速度成分の類似度を確度として算出する。

例えば、推定部３２３ｂは、粒子データのベクトルＰＶと移動ベクトルＶとの類似度が所定値以上である場合に、かかる移動ベクトルＶを最終的な推定結果の確定値とする。一方、推定部３２３ｂは、粒子データのベクトルＰＶと移動ベクトルＶとの類似度が所定値未満である場合に、かかる移動ベクトルＶの使用を禁止する。これにより、より推定精度の高い移動ベクトルＶを使用することができる。

なお、図１３では、移動ベクトルＶおよびベクトルＰＶのＶＹ軸およびＶＸ軸の対地速度成分の類似度を確度として算出したが、例えば、移動ベクトルＶおよびベクトルＰＶの実際の移動向きの類似度を確度として算出してもよい。

なお、上述した実施形態では、フィルタ処理部３２ｂは、パーティクルフィルタを用いた場合を示したが、用いる時系列フィルタは、パーティクルフィルタに限定されるものではなく、例えば、カルマンフィルタや、αβフィルタ等の時系列フィルタであってもよい。

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 物標検出装置
３２ 信号処理部
３２ａ 生成部
３２ｂ フィルタ処理部
３３ 記憶部
３３ａ 履歴データ
１００ 瞬時データ
３２１ｂ 予測部
３２２ｂ 割り当て部
３２３ｂ 推定部
３２３ｂａ 瞬時データ選択部
３２３ｂｂ バッファ更新部
３２３ｂｃ 対地速度算出部
３２３ｂｄ バッファリング部
３２３ｂｅ 垂線作成部
３２３ｂｆ 交点作成部
３２３ｂｇ 内心作成部
３２３ｂｈ 移動ベクトル作成部
３２４ｂ 重み付け部
３２５ｂ リサンプリング部
３２６ｂ 物標データ生成部
ＬＣ 他車両
ＭＣ 自車両

Claims (6)

1. 送信した電波が物標で反射した複数の反射点それぞれについて、前記物標の自車両への向きの相対速度を含む瞬時データを測定周期毎に繰り返し生成する生成部と、
   前記生成部によって生成された前記それぞれの瞬時データの前記相対速度と前記自車両の対地速度とに基づいて、前記それぞれの反射点における物標の前記自車両への向きの対地速度を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記対地速度に基づき、前記測定周期のうち最新周期における複数の前記瞬時データそれぞれに対応する前記対地速度を示すベクトルである対地ベクトルの起点を、自車両に対する前後左右方向の対地速度を座標軸とする静止座標系における原点に揃え、前記起点と、当該対地ベクトルに対する垂線の交点から前記物標の前記静止座標系における移動向きを推定する推定部と
   を備える物標検出装置であって、
   前記生成部によって生成された前記瞬時データを前記測定周期毎に履歴データとして記憶する記憶部をさらに備え、
   前記推定部は、
   前記生成部によって生成された前記最新周期の前記瞬時データの数が所定数未満であった場合、前記履歴データとして記憶された過去の前記瞬時データを前記最新周期の瞬時データとして前記移動向きの推定処理に用いる
   ことを特徴とする物標検出装置。
2. 前記推定部は、
   前記交点が１つであった場合、前記対地ベクトルにおける前記起点から当該交点への向きが前記移動向きであると推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
3. 前記推定部は、
   前記交点が３つ以上であった場合、該交点により形成される三角形の内心に基づいて前記移動向きを推定すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の物標検出装置。
4. 前記推定部は、
   前記最新周期の複数の瞬時データのうち、前記対地ベクトルの前記自車両への向きが所定角度差未満であるものは一つを除き除外すること
   を特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の物標検出装置
5. 前記瞬時データには
   前記自車両から当該瞬時データの位置までの距離が含まれ、
   前記推定部は、
   前記生成部によって生成された前記最新周期の複数の瞬時データのうち、前記自車両への向きの相対速度差が所定値未満であり、かつ前記自車両から当該瞬時データまでの距離差が所定値未満であるものは一つを除き除外すること
   を特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の物標検出装置
6. 前記推定部は、
   前記自車両の方向の変化に基づき、前記履歴データにおける過去の前記瞬時データにおける前記自車両への向きに相当する角度を補正すること
   を特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の物標検出装置。

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