JP7196789B2 - 車載センサ装置 - Google Patents

Description

本開示は、車載センサにより車両周辺の物標を観測する技術に関する。

特許文献１に記載のレーダ装置は、車両が直進走行している場合に、静止物に対する相対速度の方位角度依存性を利用して、レーダ装置の光軸ずれ量と、車速センサにより測定される車速の誤差と、を算出している。そして、上記レーダ装置は、算出した光軸ずれ量に応じて、検知した物体の方位角度を補正し、算出した車速の誤差に応じて、車速を補正している。

特許第３７３３８６３号公報

上記レーダ装置は、車速センサにより測定された車速と、角速度センサにより測定された角速度と、を用いて、車両が直進走行しているか否か判定している。そのため、角度センサの測定情報に誤差がある場合には、車両が直進走行しているか否かの判定精度が低下する。ひいては、直進走行していない時に直進走行していると誤判定して、誤った光軸ずれ量を算出し、物体の方位角度を誤って補正する可能性がある。

本開示の１つの局面は、車両周辺の物標情報を高精度に認識することが可能な車載センサ装置を提供する。

本開示の１つの局面は、車載センサ装置であって、アクティブセンサ（１０）と、オドメトリセンサ（２０）と、処理部（３０）と、を備える。アクティブセンサは、移動体（８０）に搭載され、移動体の周囲に存在する静止物の相対距離及び相対方位を観測するように構成される。オドメトリセンサは、アクティブセンサの位置及び速度を予測するための、移動体の速度及びヨーレートを観測するように構成される。処理部は、静止物とアクティブセンサとの相対的な位置関係を特定する位置情報パラメータと、アクティブセンサの搭載角度と、オドメトリセンサの観測誤差と、を推定するように構成される。また、処理部は、予測処理（Ｓ４０）と、更新処理（Ｓ６０）と、を実行するように構成されている。予測処理は、位置情報パラメータと、アクティブセンサの搭載角度と、オドメトリセンサの観測誤差とを用いて、静止物の位置観測値の予測値である観測予測値を算出する。更新処理は、算出された観測予測値と、アクティブセンサにより観測された静止物の位置観測値との差分に応じて、位置情報パラメータと、アクティブセンサの搭載角度と、オドメトリセンサの観測誤差とを、同時に更新する。

本開示の１つの局面によれば、静止物の位置の観測予測値と、静止物の位置観測値との差分に応じて、静止物とアクティブセンサとの相対的な位置関係を特定する位置情報パラメータと、アクティブセンサの搭載角度と、オドメトリセンサの観測誤差とが、同時に更新される。よって、アクティブセンサの搭載角度のずれと、オドメトリセンサの観測誤差とが同時に補正される。したがって、車両周辺の物標情報を高精度に認識することができる。

本実施形態に係る車載センサ装置の構成を示すブロック図である。 レーダにより観測される物標の相対距離、相対方位、及び相対速度を示す図である。 オドメトリセンサにより観測される車速及びヨーレートを示す図である。 真の車速に対する車速観測値を示す図である。 真のヨーレートに対するヨーレート観測値を示す図である。 本実施形態に係る物標認識処理の手順を示すフローチャートである。 状態ベクトル及び状態量誤差共分散行列を示す図である。 ランドマークの判定手法を説明する図である。 ランドマークの座標を説明する図である。 状態ベクトル及び状態量誤差共分散行列へのランドマークの新規登録を説明する図である。 観測予測値と位置観測値との対応付けを示す図である。

以下、図面を参照しながら、本開示を実施するための形態を説明する。
＜１．構成＞
まず、本実施形態に係る車載センサ装置１００の構成について、図１～図３を参照して説明する。車載センサ装置１００は、レーダ１０と、オドメトリセンサ２０と、処理装置３０と、報知装置４０と、を備え、車両８０に搭載されている。なお、本実実施形態では、車両８０が移動体に相当する。

レーダ１０は、車両８０の前方中央（例えば、バンパやエンブレムの裏側）に搭載されている。レーダ１０は、ミリ波を送信し、送信したミリ波の反射波を受信するアクティブセンサである。本実施形態では、レーダ１０は、レーダ１０の光軸Ｌｒが、車体中心線Ｌｏと一致するように取り付けられるが、経年変化等により、光軸Ｌｒが車体中心線Ｌｏからずれることがある。

本実施形態では、図２に示すように、レーダ１０の水平方向の搭載角度αを、光軸Ｌｒと車体中心線Ｌｏとのなす角度とし、レーダ１０の向きθｓを、光軸ＬｒとＸ軸とのなす角度とする。基準の搭載角度である基準角度と現在の搭載角度αとの差分が、搭載角度αのずれ量を示す。本実施形態では、基準角度は０°であるが、例えば、光軸Ｌｒを車体中心線Ｌｏに対して４５°傾けてレーダ１０を車両８０に搭載する場合は、基準角度は４５°になる。

図２に示すように、レーダ１０は、ミリ波を送受信することによって、レーダ１０に対する物標ＴＧの相対距離ｒｍ、相対方位θｍ、及び相対速度ｖｍを観測し、観測した各観測値を処理装置３０へ送信する。本実施形態では、相対方位θｍは、レーダ１０の光軸Ｌｒを基準とした方位である。

なお、レーダ１０は、車両８０の前方中央に限らず、車両８０の後方中央や側方などに搭載されていてもよいし、複数のレーダ１０が車両８０に搭載されていてもよい。また、レーダ１０は、ミリ波レーダの代わりに、レーザレーダであってもよい。

オドメトリセンサ２０は、車速センサ２１と、ヨーレートセンサ２２と、を含む。図３に示すように、車速センサ２１は、車両８０のタイヤの回転速度を測定し、測定した回転速度に、タイヤの直径値を乗算して車速観測値ｖに変換する。タイヤの直径値は一定の値である。また、ヨーレートセンサ２２は、車両８０のヨーレートωを観測する。車速センサ２１及びヨーレートセンサ２２は、各観測値を処理装置３０へ送信する。なお、オドメトリセンサ２０は、車速センサ２１とヨーレートセンサ２２以外のセンサを含んでいてもよい。

処理装置３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＩ／Ｏを備えるマイクロコンピュータを主体として構成されている。処理装置３０は、レーダ１０、車速センサ２１及びヨーレートセンサ２２から各種の観測値を取得する。

レーダ１０は、レーダ１０の光軸Ｌｒが車体中心線Ｌｏと一致するように搭載される。しかしながら、図２に示すように、経年変化や衝突によって、レーダ１０の搭載角度αが基準角度からずれることがある。搭載角度αが基準角度からずれると、物標ＴＧの横方向の位置が実際の位置からずれる。物標ＴＧの横方向の位置がずれると、物標ＴＧをトラッキングする際に、物標ＴＧの横位置の予測誤差が大きくなり、ロストしやすくなる。さらに、車両８０から見た物標ＴＧの横方向位置がずれるため、物標ＴＧが、車両８０が走行している車線上に存在しているか、隣接車線に存在しているか判定が困難になる。

また、車速観測値ｖは、車速センサ２１により観測された回転速度に、車両８０のタイヤの直径値を乗算して算出される。ここで、タイヤの交換やタイヤの空気圧の変化によって、タイヤの直径が変化することがある。タイヤの直径が変化すると、図４に示すように、車速観測値ｖが真の車速からずれる。車速観測値ｖに観測誤差が含まれると、物標ＴＧの対地速度を算出する際に誤差が大きくなり、物標が静止物か移動物か判定が困難になる。

図４に示すように、車速観測値ｖの観測誤差は、車速観測値ｖが大きいほど大きくなる。本実施形態では、車速観測値ｖに対する真の車速の比（以下、速度誤差比）をγとする。すなわち、車速観測値ｖに対して真の車速はγｖとする。

また、図５に示すように、ヨーレートセンサ２２により観測されたヨーレート観測値ωには、ＤＣオフセット誤差が含まれることがある。ＤＣオフセット誤差がヨーレート観測値ωに含まれると、ヨーレート観測値ωは真のヨーレートからずれる。その結果、車両８０が直進していても回転しているように認識されるため、物標ＴＧをトラッキングする際に、物標ＴＧの横位置の予測誤差が大きくなり、ロストしやすくなる。本実施形態では、ヨーレート観測値ωに含まれるオフセット誤差をω０とする。また、以下では、速度誤差比γ及びオフセット誤差ω０をまとめて観測誤差γ，ω０と称する。

よって、処理装置３０は、レーダ１０により観測される静止物の位置情報を取得する都度、搭載角度α及びオドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０を同時に更新する。そして、処理装置３０は、更新した搭載角度α及び／又はオドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０を用いて、移動する物標を含む物標の位置及び／又は対地速度を算出し、物標を認識する。なお、処理装置３０が実行する物標認識処理の詳細は後述する。

また、処理装置３０は、基準角度に対する搭載角度αのずれ量が予め設定された角度規定量を超えた場合、又は、観測誤差γ，ω０がそれぞれの誤差規定量を超えた場合に、報知装置４０へ報知指令を出力する。角度規定量は、補正し得るずれ量の最大値である。また、誤差規定量は、車速観測値ｖを補正し得る最大の観測誤差と、ヨーレート観測値ωを補正し得る最大の観測誤差である。

報知装置４０は、ディスプレイ、スピーカ、Human Machine Interfaceなどである。報知装置４０は、処理装置３０から報知指令を受信すると、表示及び／又は音声で、ユーザに、ずれ量及び／又は観測誤差が規定量を超えていることを報知する。

＜２．処理＞
次に、処理装置３０が実行する物標認識処理の手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。処理装置３０は、拡張カルマンフィルタの処理フレームワークを使用して、物体認識処理を実行する。本実施形態では、レーダ１０の観測値を、位置観測値である相対距離ｒｍ及び相対角度θｍとして説明する。なお、レーダ１０の観測値を、相対距離ｒｍ、相対速度θｍ及び相対速度ｖｍとした場合も、本実施形態を拡張して同様に実行することができる。

まず、Ｓ１０では、初期化を行う。拡張カルマンフィルタの処理フレームワークでは、推定したい各変数の平均値を状態量ベクトルＸとして定義し、各変数間の誤差共分散を、状態量誤差共分散行列Ｐ（以下、共分散行列Ｐと称する）として定義する。そして、上記処理フレームワークでは、前回の状態量ベクトルＸから今回の状態量ベクトルＸを予測する予測モデルと、状態量からセンサによる観測値へ変換する観測モデルとを用いて、今回の状態量ベクトルＸ、状態量誤差共分散行列Ｐを更新する。

初期化では、状態量ベクトルＸと共分散行列Ｐの初期値を設定する。本実施形態では、推定したい変数は、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値ｘｓ，ｙｓ、レーダ１０の向きθｓ、速度誤差比γ、レーダ１０の搭載角度α、オフセット誤差ω０と、１～Ｎ番目のランドマーク（すなわち、静止物）のＸ座標値及びＹ座標値ｘｌ＿１，ｙ１＿１，…，ｘｌ＿Ｎ，ｙｌ＿Ｎである。Ｎは自然数である。

初期化の時点では、ランドマークは登録されていないため、図７に示すように、状態量ベクトルＸは、（ｘｓ，ｙｓ，θｓ，γ，α，ω０）の６個の要素を有するベクトルである。これに合わせて、共分散行列Ｐは、６×６の行列である。

ｘｓ，ｙｓ，θｓの初期値は０とする。共分散行列Ｐのｘｓ，ｙｓ，θｓに対応する要素の対角頂項、及び非対角頂項（すなわち、共分散行列Ｐの領域Ｐ１）の値は０とする。また、γ、α、ω０の初期値は、理想状態、すなわち、誤差がない場合の値とする。本実施形態では、γ＝１、α＝０、ω０＝０とする。共分散行例Ｐのγ、α、ω０に対応する要素の対角項（すなわち、共分散行列Ｐの領域Ｐ２）の値は、それぞれの予め想定される誤差分散、又は、考えられる誤差量最大値などに基づいて設定する。共分散行例Ｐのγ、α、ω０の非対角項（すなわち、共分散行列Ｐの領域Ｐ１及びＰ２を除く領域）の値は０とする。

続いて、Ｓ２０では、レーダ１０による観測を行い、物標の観測値を取得するとともに、オドメトリセンサ２０による車速観測値ｖ及びヨーレート観測値ωを取得する。ここでの物標は、レーダ１０の検知距離範囲内に存在する移動体及び静止物を含む。また、Ｋ個の物標が観測された場合、取得された観測値は、相対距離ｒｍ＿１，ｒｍ＿２，…，ｒｍ＿Ｋ、相対方位θｍ＿１，ｒｍ＿２，…，ｒｍ＿Ｋ、相対速度ｖｍ＿１，ｖｍ＿２，…，ｖｍ＿Ｋを含む。Ｋは自然数である。

次に、最初の処理サイクルでは、ランドマークが登録されていないため、Ｓ３０～Ｓ６０の処理を飛ばし、Ｓ７０の処理へ進む。Ｓ７０では、ランドマークの追加及び削除を行う。最初の処理サイクルでは、ランドマークが登録されていないため、ランドマークの追加のみ行う。

具体的には、Ｓ２０で検出した物標のうち、静止物と判定される物標をランドマークとして登録する。図８に示すように、物標が静止物である場合、観測される相対速度ｖｍは、真の車速γｖの静止物方向への射影成分γｖ×ｃｏｓ（α＋θｍ）となる。そこで、γｖ×ｃｏｓ（α＋θｍ）－ｖｍの絶対値が、設定された差分閾値よりも小さい場合に、物標が静止物であると判定する。

そして、静止物と判定された物標をランドマークとして登録する。具体的には、Ｎ個の静止物が観測された場合、図１０に示すように、状態量ベクトルＸに、Ｎ個のランドマークのＸ座標値及びＹ座標値ｘｌ＿ｉ，ｙｌ＿ｉを追加する。ｉは、１～Ｎの自然数である。状態量ベクトルＸは、要素数が６＋２Ｎのベクトルになる。なお、本実施形態では、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値ｘｓ，ｙｓと、レーダ１０の向きθｓと、各ランドマークのＸ座標値及びＹ座標値ｘｌ＿ｉ，ｙｌ＿ｉとが、各ランドマークとレーダ１０との相対的な位置関係を特定する位置情報パラメータである。

また、共分散行列Ｐに、新規登録するランドマークの自己共分散行列と、他の状態量との相互共分散行列とを追加する。自己共分散行列（すなわち、共分散行列Ｐの領域Ｐ３）の値は、レーダ観測する物標位置の観測誤差（ｒｍ＿ｉ, θｍ＿ｉ）に合わせた誤差分散で初期化する。例えば、自己共分散行列の値は、微小量（ΔＰｘ，ΔＰｙ）とする。また、相互共分散行列（すなわち、共分散行列Ｐの領域Ｐ４）の値は、初期では相関がないとして０に初期化する。共分散行列Ｐは、（６＋２Ｎ）×（６＋２Ｎ）の行列になる。

次に、Ｓ２０へ戻り、物標の観測値ｒｍ，θｍ，ｖｍ、車速観測値ｖ、及びヨーレート観測値ωを取得する。
続いて、Ｓ３０において、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値ｘｓ、ｙと、レーダ１０の向きθｓとを、オドメトリセンサ２０の観測値を用いて予測し、予測ベクトルＸ´を算出する。

具体的には、周期ΔＴの間における車両８０の移動量ΔＡ１はγｖΔＴである。レーダ１０のＸ座標値の変動量Δｘは、移動量ΔＡ１のＸ軸方向への射影成分である。すなわち、変動量Δｘ＝γｖΔＴｃｏｓ（θｓ－α）である。また、レーダ１０のＹ座標値の変動量Δｙは、移動量ΔＡ１のＹ軸方向への射影成分である。すなわち、変動量Δｙ＝γｖΔＴｓｉｎ（θｓ－α）である。周期ΔＴは、Ｓ２０～Ｓ７０の処理を繰り返す周期である。

また、周期ΔＴの間における車両８０の回転量ΔＡ２は、（ω－ω０）ΔＴである。レーダ１０の向きの変動量Δθｓは、回転量ΔＡ２と一致する。よって、Δθｓ＝（ω－ω０）ΔＴである。したがって、予測ベクトルＸ´は、次の式（１）のように表される。

さらに、共分散行列Ｐのｘｓ，ｙｓ，θｓに対応する要素の対角頂に誤差を加え、それ以外の要素を０又は微小量にして、予測共分散行列Ｐ´を算出する。誤差は、オドメトリセンサ２０のランダム誤差を加味して算出する。予測共分散行列Ｐ´は、次の式（２）のように表される。

続いて、Ｓ４０では、登録されている各ランドマークの位置観測値の予測値である観測予測値ｒｍ＿ｉ´，θｍ＿ｉ´を算出する。観測予測値ｒｍ＿ｉ´，θｍ＿ｉ´は、Ｓ３０において算出した、レーダ１０のＸ座標予測値ｘｓ´、Ｙ座標予測値ｙｓ´、及び、傾き予測値θｓ´を用いて算出する。具体的には、図９を参照して、観測予測値ｒｍ＿ｉ´，θｍ＿ｉ´は、次の式（３）を用いて算出される。

続いて、Ｓ５０では、図１１に示すように、Ｓ４０で算出された各ランドマークと、Ｓ２０において取得した位置観測値ｒｍ＿ｊ，θｍ＿ｊと、を関連付ける。ｉは１～Ｎの自然数、ｊは１～Ｍの自然数である。

具体的には、例えば、Global Nearest Neighbor 法を用いてもよい。すなわち、ランドマークごとに、ランドマークから見てある範囲内にある位置観測値とランドマークの観測予測値との間でコストを定義する。そして、関連付けられたランドマークの観測予測値と位置観測値との間のコストの総和が最小となるように、ランドマークと位置観測値とを関連づける。コストは、観測予測値と位置観測値とが近いほど、コストが小さくなるように算出する。また、各ランドマークの観測予測値と位置観測値とを近いものから順に関連づけてもよい。

続いて、Ｓ６０では、登録されているランドマークのＸ座標値及びＹ座標値ｘｌ＿ｉ，ｙｌ＿ｉ、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値ｘｓ，ｙｓ、レーダ１０の向きθｓ、レーダ１０の搭載角度α、オドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０を同時に更新する。

具体的には、Ｓ５０において、関連付けられたランドマークと位置観測値との組み合わせから、観測ヤコビアン行列Ｈを算出する。ここでは、ｎ番目のランドマークとｍ番目の観測値とが関連付けられているとする。ｎ，ｍは自然数である。まず、式（４）に示すように、ｎ番目のランドマークの観測予測値ｒｍ＿ｎ´，θｍ＿ｎ´を用いて、観測ヤコビアン行列Ｈを算出する。観測ヤコビアン行列Ｈは、２×（６＋２Ｎ）の行列であり、１番目～Ｎ番目までのランドマークに対応する項のうち、ｎ番目のランドマークに対応する項以外は０になっている。

次に、算出した観測ヤコビアン行列Ｈと共分散行列Ｐと行列Ｒとを用いて、式（５）から観測誤差共分散行列Ｓを算出する。ここで、行列Ｒは、観測値の誤差共分散であり、センサ特性から決定する。

次に、算出した観測ヤコビアン行列Ｈと観測誤差共分散行列Ｓと共分散行列Ｐとを用いて、式（６）からカルマンゲイン行列Ｋを算出する。

次に、式（９）に示すように、ｍ番目の位置観測値ｒｍ＿ｍ，θｍ＿ｍとｎ番目のランドマークの観測予測値ｒｍ＿ｎ´，θｍ＿ｎ´との差分行列Ｙを算出する。そして、式（７）に示すように、状態量ベクトルＸをＸ´＋ＫＹに更新する。また、式（８）に示すように、共分散行列Ｐを、（１－ＫＨ）Ｐ´に更新する。これにより、ｎ番目のランドマークのＸ座標値及びＹ座標値ｘｌ＿ｎ，ｙｌ＿ｎだけでなく、すべてのランドマークのＸ座標値及びＹ座標値が更新される。

次に、ｎ＋１番目のランドマークとｋ番目の観測値とが対応付けられているとする。ｋは自然数である。ｎ番目のランドマークと同様に、ｎ＋１番目のランドマークの観測予測値を用いて、観測ヤコビアン行列Ｈを算出し、観測誤差共分散行列Ｓ及びカルマンゲイン行列Ｋを算出する。

そして、ｎ番目のランドマークと同様に、式（７）を用いて、状態量ベクトルＸを更新する。このとき、ｎ番目のランドマークの観測予測値を用いたときに更新した状態量ベクトルＸを、予測ベクトルＸ´とする。また、式（８）を用いて、共分散行列Ｐを更新する。このとき、ｎ番目のランドマークの観測予測値を用いたときに更新した共分散行列Ｐを、予測共分散行列Ｐ´とする。このように、状態量ベクトルＸ及び共分散行列Ｐの更新を、関連付けられたランドマークと観測値との組み合わせの数だけ順次繰り返す。

続いて、Ｓ７０では、今回の処理サイクルのＳ２０において、新規に観測された静止物をランドマークとして登録する。すなわち、状態量ベクトルＸに、新規のランドマークのＸ座標値及びＹ座標値を追加する。さらに、共分散行列Ｐに、新規のランドマークの自己共分散行列と、他の状態量との相互共分散行列とを追加する。

また、登録されているランドマークのうち、規定回数の処理サイクルに亘って、位置観測値と関連付けられなかったランドマークを削除する。すなわち、状態量ベクトルＸから、該当するランドマークのＸ座標値及びＹ座標値を削除する。さらに、共分散行列Ｐから、該当するランドマークの自己共分散行列と、他の状態量との相互共分散行列とを削除する。

続いて、Ｓ２０に戻り、物標の観測値ｒｍ，θｍ，ｖｍ、車速観測値ｖ、及びヨーレート観測値ωを取得し、移動体を含む物標の位置及び／又は対地速度を算出する。詳しくは、前回の処理サイクルにおいて更新された搭載角度α、及び／又は、更新された観測誤差γ，ω０を用いて補正された車速観測値ｖ及びヨーレートωを用いて、移動体を含む物標の位置及び又は対地速度を算出する。

その後、Ｓ３０～Ｓ７０の処理を再度実行し、Ｓ２０の処理へ戻る。そして、Ｓ２０～Ｓ７０の処理を繰り返し実行する。
なお、本実施形態では、Ｓ４０の処理が予測処理に相当し、Ｓ６０の処理が更新処理に相当する。また、Ｓ２０の処理が物標認識処理に相当する。

＜３．効果＞
以上説明した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）ランドマークの位置の観測予測値と、観測予測値と関連付けられた位置観測値との差分行列Ｙに応じて、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値ｘｓ，ｙｓと、レーダ１０の向きθｓと、レーダ１０の搭載角度αと、オドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０とが、同時に更新される。したがって、車両８０の周辺の物標情報を高精度に認識することができる。

（２）更新された搭載角度α、及び／又は、更新されたオドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０を用いて補正された速度観測値ｖ及びヨーレート観測値ωを用いて、物標の位置及び／又は対地速度が算出される。したがって、物標の位置情報及び／又は速度情報の正確性を向上させることができる。

（３）基準角度に対する搭載角度αのずれ量が角度規定量を超えた場合、及び／又は、オドメトリセンサ２０の観測誤差γ，ω０が誤差規定量を超えた場合に、ユーザに報知される。これにより、ユーザは、安心して車載センサ装置１００による認識結果を用いたアプリケーションを利用することができる。

（他の実施形態）
以上、本開示を実施するための形態について説明したが、本開示は上述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。

（ａ）上記実施形態では、搭載角度αを状態量ベクトルＸの要素としたが、基準角度に対する搭載角度αのずれ量を状態量ベクトルＸの要素としてもよい。この場合、ずれ量の更新に応じて、搭載角度αを更新すればよい。

（ｂ）ランドマークとレーダ１０との相対的な位置関係を特定する位置情報パラメータは、レーダ１０のＸ座標値及びＹ座標値と、レーダ１０の向きと、ランドマークのＸ座標値及びＹ座標値に限らない。例えば、車両８０のＸ座標値及びＹ座標値と、車両８０の向きと、ランドマークのＸ座標値及びＹ座標値であってもよい。

（ｃ）上記実施形態ではオドメトリセンサの観測誤差として車速の比例誤差、ヨーレートのオフセット誤差のみを考慮するが、それ以外の誤差を考慮してもよい。たとえば、オドメトリセンサの観測誤差として、ヨーレートの比例誤差を追加してもよい。

（ｄ）レーダ１０を搭載する移動体は、車両に限らず、船舶、航空機などでもよい。
（ｅ）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。

（ｆ）上述した車載センサ装置の他、当該車載センサ装置を構成要素とするシステム、当該車載センサ装置の処理部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、物標観測方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１０…レーダ、２０…オドメトリセンサ、２１…車速センサ、２２…ヨーレートセンサ、３０…処理装置、８０…車両、１００…車載センサ装置。

Claims (3)

1. 移動体（８０）に搭載され、前記移動体の周囲に存在する静止物の相対距離及び相対方位を観測するように構成されたアクティブセンサ（１０）と、
   前記アクティブセンサの位置及び速度を予測するための、前記移動体の速度及びヨーレートを観測するように構成されたオドメトリセンサ（２０）と、
   前記静止物と前記アクティブセンサとの相対的な位置関係を特定する位置情報パラメータと、前記アクティブセンサの搭載角度と、前記オドメトリセンサの観測誤差と、を推定するように構成された処理部（３０）と、を備え、
   前記処理部は、
   前記位置情報パラメータと、前記アクティブセンサの搭載角度と、前記オドメトリセンサの観測誤差とを用いて、前記静止物の位置観測値の予測値である観測予測値を算出する予測処理（Ｓ４０）と、
   算出された前記観測予測値と、前記アクティブセンサにより観測された前記静止物の位置観測値との差分に応じて、前記位置情報パラメータと、前記アクティブセンサの搭載角度と、前記オドメトリセンサの観測誤差とを、同時に更新する更新処理（Ｓ６０）と、を実行するように構成されている、
   車載センサ装置。
2. 前記処理部は、
   更新された前記アクティブセンサの搭載角度、及び／又は、更新された前記オドメトリセンサの観測誤差を用いて補正された前記オドメトリセンサの観測値を用いて、物標の位置及び／又は対地速度を算出する物標認識処理（Ｓ２０）を実行するように構成されている、
   請求項１に記載の車載センサ装置。
3. 基準角度に対する前記アクティブセンサの搭載角度のずれ量が設定された角度規定量を超えた場合、又は、前記オドメトリセンサの観測誤差が設定された誤差規定量を超えた場合に、ユーザに報知するように構成された報知部（４０）を備える、
   請求項１又は２に記載の車載センサ装置。
   

Images