JP7294781B2 - レーダ装置および物体判別方法 - Google Patents

Description

開示の実施形態は、レーダ装置および物体判別方法に関する。

従来、レーダ装置は、物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信し、受信信号を解析することによって、物体までの距離、相対速度、存在方位などを得る（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６－３８７３号公報

特に車両の制御の対象となるような物体（物標と呼ばれることもある）については、さらに物標の種類（歩行者であるか否かなど）も判別したいという要望があった。しかしながら、従来の技術では、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することが困難であった。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができるレーダ装置および物体判別方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係るレーダ装置は、受信部と、生成部と、判別部とを備える。受信部は、物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する。生成部は、前記受信部によって受信される前記受信信号から、前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する。判別部は、前記生成部によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記ピーク近傍のパワースペクトルとに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか否かの判別を行う。

実施形態の一態様に係るレーダ装置および物体判別方法によれば、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。

図１は、実施形態に係るレーダ装置のブロック図である。 図２は、実施形態に係る送信周波数と、受信周波数と、ビート周波数との関係の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係るビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。 図４は、実施形態に係る第２処理部の処理内容を示す図である。 図５は、実施形態に係る中心セルおよびピーク近傍セルの一例を示す説明図である。 図６Ａは、実施形態に係るピーク近傍データの速度方向における特徴を示す説明図である。 図６Ｂは、実施形態に係るピーク近傍データの距離方向における特徴を示す説明図である。 図６Ｃは、実施形態に係るピーク近傍データの特徴の傾向を示す説明図である。 図７は、実施形態に係るパワーの速度方向における重心位置の傾向を示す説明図である。 図８は、実施形態に係るパワー相対値の定義の一例を示す説明図である。 図９Ａは、実施形態に係る距離方向においてターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。 図９Ｂは、実施形態に係る距離方向においてターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。 図１０は、実施形態に係る斜め方向においてターゲットピークと隣接するピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。 図１１Ａは、実施形態に係る速度方向においてターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。 図１１Ｂは、実施形態に係る速度方向においてターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。 図１２は、実施形態に係るレーダ装置の信号処理部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、レーダ装置および物体判別方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。図１は、実施形態に係るレーダ装置１のブロック図である。

実施形態に係るレーダ装置１は、車両に搭載され、ＦＣＭ（Fast Chirp Modulation）方式によって車両の周囲に存在する物体（以下、「物標」と記載する）を検知する。ＦＣＭ方式は、周波数が連続的に変化する複数のチャープ波が繰り返される送信波を出力して検出範囲内に存在する物標との距離および相対速度を検出する方式である。

具体的には、ＦＣＭ方式は、送信波が物標によって反射された反射波を受信信号として複数の受信アンテナによって受信し、受信した反射波と送信波とから生成されるビート信号に対して二次元高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）処理（以下、二次元ＦＦＴ処理と記載する場合がある）を行って物標との距離および相対速度を検出する。

なお、二次元ＦＦＴ処理は、物標との距離に対応する距離方向への距離ＦＦＴ処理および物標との相対速度に対応する速度方向への速度ＦＦＴ処理の２回のＦＦＴ処理を行うことである。

かかるレーダ装置１は、図１に示すように、車両制御装置２に接続される。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。なお、レーダ装置１は、車載レーダ装置以外の各種用途（例えば、飛行機や船舶の監視等）に用いられてもよい。

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。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、ノコギリ波状に電圧が変化する変調信号を生成し、発振器１２へ供給する。発振器１２は、信号生成部１１で生成された変調信号に基づいてチャープ信号を生成して、送信アンテナ１３へ出力する。

送信アンテナ１３は、発振器１２から入力されるチャープ信号を送信波へ変換し、かかる送信波を車両の外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、複数のチャープ波が繰り返される波形である。送信アンテナ１３から車両の前方に送信された送信波は、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、アンテナ２１毎に設けられるミキサ２２と、ミキサ２２毎に設けられるＡ／Ｄ変換器２３とを備える。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へそれぞれ出力する。なお、図１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。特に本実施形態においては物標の方位を得る必要はないため、受信アンテナは１つであってもよい。

各受信アンテナ２１から出力された受信信号は、不図示の増幅器（例えば、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、チャープ信号と受信信号の一部と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変換器２３へ出力する。

これにより、チャープ信号の周波数ｆ_ＳＴ（以下、送信周波数ｆ_ＳＴと記載する）と受信信号の周波数ｆ_ＳＲ（以下、受信周波数ｆ_ＳＲと記載する）との差となるビート周波数ｆ_ＳＢ（＝ｆ_ＳＴ－ｆ_ＳＲ）を有するビート信号が生成される。ミキサ２２で生成されたビート信号は、Ａ／Ｄ変換器２３でデジタルの信号へ変換された後に処理部３０に出力される。

図２は、送信周波数ｆ_ＳＴと、受信周波数ｆ_ＳＲと、ビート周波数ｆ_ＳＢとの関係の一例を示す図である。図２に示すように、ビート信号は、チャープ波毎に生成される。なお、ここでは、１回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ１」とし、２回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ２」とし、ｎ回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂｎ」としている。

また、図２に示す例では、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波毎に、基準周波数ｆ０から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ１－ｆ０）／Ｔｍ）で増加し、最大周波数ｆ１に達すると基準周波数ｆ０に短時間で戻るノコギリ波状（いわゆるアップチャープ）である。

なお、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波毎に基準周波数ｆ０から最大周波数ｆ１へ短時間で到達し、かかる最大周波数ｆ１から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ０－ｆ１）／Ｔｍ）で減少するノコギリ波状（いわゆるダウンチャープ）であってもよい。

図１の説明に戻り、処理部３０について説明する。処理部３０は、送信制御部３１および信号処理部３２を備える。信号処理部３２は、第１処理部３３、第２処理部３４、生成部３５、判別部３６および出力部３７を備える。

かかる処理部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポート等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。

処理部３０は、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、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する送信制御部３１および信号処理部３２を備える。

なお、送信制御部３１および信号処理部３２のうち少なくとも一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

送信制御部３１は、送信部１０の信号生成部１１を制御し、信号生成部１１からノコギリ歯状に電圧が変化する変調信号を発振器１２へ出力させる。これにより、時間の経過に従って周波数が変化するチャープ信号が発振器１２から送信アンテナ１３へ出力される。

信号処理部３２は、各Ａ／Ｄ変換器２３から出力されるビート信号に対してそれぞれ二次元ＦＦＴ処理（距離ＦＦＴ処理および速度ＦＦＴ処理）を行う。そして、信号処理部３２は、かかる二次元ＦＦＴ処理の結果に基づいて物標の距離、相対速度（縦方向への相対速度および横方向への相対速度）および方位を演算し、算出した距離および相対速度から、例えば、物標が歩行者か否かを判別する。以下、信号処理部３２の各部の処理について説明する。

信号処理部３２の第１処理部３３は、各Ａ／Ｄ変換器２３から入力されるビート信号のそれぞれに対して距離ＦＦＴ処理を行うことで受信アンテナ２１毎に周波数スペクトルを生成する。具体的には、第１処理部３３は、ビート信号毎に各距離［ｂｉｎ］ｆｒ（ｆｒ１～ｆｒｍ）について距離ＦＦＴ処理を行う。ここで、図３を用いて、距離ＦＦＴ処理の結果について具体的に説明する。

図３は、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。図３に示す周波数スペクトルでは、横軸を距離［ｂｉｎ］（周波数）とし、縦軸をパワースペクトル（パワー［ｄＢ］）の大きさ（ピークの大きさ）としている。図３に示す例では、距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０のみにピークが出現していることとする。

ここで、ビート信号の周波数は、物標とレーダ装置１との間の距離に比例して増減する。このため、第１処理部３３は、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行うことで、物標との距離に対応する距離［ｂｉｎ］ｆｒに出現するピーク（パワーが所定値以上）を距離方向のターゲットピークとして取得する。

なお、第１処理部３３は、４つのＡ／Ｄ変換器２３から入力される各ビート信号に対して所定サイクルで周期的に距離ＦＦＴ処理を行う。第１処理部３３は、距離ＦＦＴ処理の結果を第２処理部３４へ出力する。

第２処理部３４は、第１処理部３３における距離ＦＦＴ処理の結果に対して速度ＦＦＴ処理を行う。速度ＦＦＴ処理とは、距離ＦＦＴ処理の結果である周波数スペクトルの距離［ｂｉｎ］ｆｒ毎に各速度［ｂｉｎ］ｆｖについて２回目のＦＦＴ処理を行うことである。これにより、速度ＦＦＴ処理の結果として、物標の相対速度に対応する速度［ｂｉｎ］ｆｖにピークが出現することとなる。

かかる第２処理部３４は、物標の相対速度がゼロでない場合に生じる受信信号のドップラ成分を利用する。具体的には、第２処理部３４は、ビート信号の周波数スペクトルにおけるピークの位相の変化を検出する。ここで、図４を用いて、第２処理部３４の処理内容について説明する。

図４は、第２処理部３４の処理内容を示す図である。図４では、複数の受信アンテナ２１のうち、任意の１つの受信アンテナ２１の周波数スペクトルを時系列に並べて示している。また、図４では、時間的に連続するビート信号Ｂ１～Ｂ８の距離ＦＦＴ処理の結果とビート信号Ｂ１～Ｂ８間のピークの位相変化の一例を示す。図４に示す例では、各ビート信号Ｂ１～Ｂ８の距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０にピークがあり、かかるピークの位相が変化している。

ここで、物標とレーダ装置１との相対速度がゼロでない場合、ビート信号Ｂ１～Ｂ８間において同一物標に相当する距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０のピークにドップラ周波数に応じた位相の変化が現われる。

第２処理部３４は、所定サイクルで周期的に距離ＦＦＴ処理を行って得られる周波数スペクトルを時系列に並べて速度ＦＦＴ処理を行うことで、ドップラ周波数に対する周波数（速度［ｂｉｎ］）にピークが出現する周波数スペクトルを速度方向のターゲットピークとして取得する。第２処理部３４は、速度ＦＦＴ処理の結果を生成部３５へ出力する。

図１へ戻って生成部３５および判別部３６について説明する。生成部３５は、第２処理部３４から入力される速度ＦＦＴ処理の結果から距離方向を第１軸とし、速度方向を第２軸とした二次元の直交座標系（以下、二次元座標系と記載する）におけるパワースペクトルを生成する。

判別部３６は、生成部３５によって生成されるパワースペクトルに基づいて、物標との距離、相対速度および角度（方位）を演算する。そして、判別部３６は、算出した距離および相対速度から、例えば、物標が歩行者か否かを判別する。そして、判別部３６は、演算結果および判別結果を出力部３７へ出力する。

なお、判別部３６による角度の推定は、例えば、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）、ＤＢＦ（Digital Beam Forming）、または、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）などの所定の推定方式を用いて行われる。

出力部３７は、車両制御装置２に対して各種情報を出力する。例えば、出力部３７は、検出した物標に関する物標情報を車両制御装置２へ出力する。物標情報には、例えば、判別部３６によって歩行者と判別された物標の距離、相対速度および角度が含まれる。

ここで、一般的なレーダ装置の判別部は、距離方向のターゲットピークと、速度方向のターゲットピークとに基づいて、物標が歩行者か否かを判別する。例えば、一般的な判別部は、距離方向のターゲットピークについて、歩行者の方が路面クラッタよりもパワーが高い傾向があるため、パワーが所定の閾値以上である場合に、物標を歩行者と判別する。
しかし、ときとして路面クラッタの距離方向におけるパワーが閾値を超える場合がある。かかる場合に、判別部は、路面を歩行者と誤判別することがある。

また、一般的な判別部は、速度方向のターゲットピークについて、歩行者は移動するが路面は移動しないため、物標との相対速度から自車両の速度成分を差し引いた対地速度が所定の閾値以上である場合に、物標を歩行者と判別する。しかし、かかる判別部は、閾値未満の対地速度で移動する歩行者を路面と誤判別することがある。

このように、一般的な判別部は、距離方向のターゲットピークと、速度方向のターゲットピークとに基づいて、物標が歩行者か否かを判別するため、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することが困難であった。

なお、一般的な判別部は、複数サイクルの処理で連続して取得されるターゲットピークに基づいて物標が歩行者か否かを判別することにより、判別の確度を向上させることは可能であるが、これでは、歩行者か否かの判別に要する時間が嵩む。

そこで、実施形態に係る判別部３６は、二次元座標系におけるターゲットピーク近傍のパワースペクトルの特徴が歩行者と路面クラッタとで異なることを利用することにより、物標が歩行者か否かを判別する。これにより、レーダ装置１は、１サイクルの処理で取得される瞬時値から物標が歩行者か否かを迅速、且つ高角度に判別することができる。

具体的には、判別部３６は、二次元座標系内でターゲットピークが検出される位置に中心セルを定義し、中心セルの周囲にピーク近傍のパワースペクトル（以下、ピーク近傍データと記載する）を検出する位置となるピーク近傍セルを定義する。

図５は、実施形態に係る中心セルおよびピーク近傍セルの一例を示す説明図である。図５に示すように、判別部３６は、例えば、物標との相対速度（以下、速度と記載する）を横軸、物標との距離（以下、距離と記載する）を縦軸とする二次元座標系において、ターゲットピークが検出される位置に中心セル（７）を定義する。

そして、判別部３６は、中心セル（７）の周囲に、近傍セル（１）～（６）、（８）～（１３）を定義する。例えば、判別部３６は、距離方向において、中心セル（７）から正側に１［ｂｉｎ］離れた近傍セル（３）、正側に２［ｂｉｎ］離れた近傍セル（１）、負側に１［ｂｉｎ］離れた近傍セル（１１）、および負側に２［ｂｉｎ］離れた近傍セル（１３）を定義する。

また、判別部３６は、速度方向において、中心セル（７）から正側に１［ｂｉｎ］離れた近傍セル（６）、正側に２［ｂｉｎ］離れた近傍セル（５）、負側に１［ｂｉｎ］離れた近傍セル（８）、および負側に２［ｂｉｎ］離れた近傍セル（９）を定義する。さらに、判別部３６は、斜め方向において中心セル（７）と隣接する４つの近傍セル（２）、（４）、（１０）、（１２）を定義する。

そして、判別部３６は、生成部３５によって生成されるパワースペクトルから物標に対応するターゲットピークを検出した場合、ターゲットピークが検出された中心セル（７）の各近傍セル（１）～（６）、（８）～（１３）からピーク近傍データを検出する。

このとき、ピーク近傍データには、受信信号が歩行者からの反射波であった場合と、路面クラッタであった場合とで、異なる特徴が表れる。ここで、図６Ａ、図６Ｂ、および図６Ｃを参照し、ピーク近傍データの特徴および特徴の傾向について説明する。

図６Ａは、実施形態に係るピーク近傍データの速度方向における特徴を示す説明図である。図６Ｂは、実施形態に係るピーク近傍データの距離方向における特徴を示す説明図である。図６Ｃは、実施形態に係るピーク近傍データの特徴の傾向を示す説明図である。

図６Ａの右図に示すように、路面クラッタの場合、速度方向におけるピーク近傍データのパワーは、路面が静止しているため、中心セル（７）から速度方向へ遠ざかるにつれて低下する特徴がある。その結果、路面クラッタの場合、ピーク近傍データのピーク形状は、速度方向に広がりを持たず、ターゲットピークに対して対称な形状となる。

一方、図６Ａの左図に示すように、歩行者の場合、速度方向におけるピーク近傍データのパワーは、歩行者に動きがあるため、中心セル（７）から速度方向へ遠ざかっても一方（ここでは、速度正方向）では低下しない特徴がある。その結果、歩行者の場合、ピーク近傍データのピーク形状は、路面クラッタの場合に比べて速度方向に広がりを持ち、ターゲットピークに対して非対称な形状となる。

また、図６Ｂの左図に示すように、歩行者の場合、距離方向におけるピーク近傍データのパワーは、送信波が歩行者の存在地点で反射されるため、中心セル（７）から距離方向へ遠ざかるにつれて低下する特徴がある。その結果、歩行者の場合、ピーク近傍データのピーク形状は、距離方向に広がりを持たず、ターゲットピークに対して対称な形状となる。

一方、図６Ｂの右図に示すように、路面クラッタの場合、距離方向におけるピーク近傍データのパワーは、送信波が距離方向に幅（奥行）がある路面で反射されるため、中心セル（７）から距離方向へ遠ざかっても殆ど低下しない特徴がある。その結果、路面クラッタの場合、ピーク近傍データのピーク形状は、歩行者の場合に比べて距離方向に広がりを持った形状となる。

このため、図６Ｃに示すように、ピーク近傍データのパワー重心（速度方向）の偏りは、歩行者の場合にありとなり、路面クラッタの場合になしとなる傾向がある。また、ピーク形状の速度方向の広がりは、歩行者の場合に大となり、路面クラッタの場合に小となる傾向がある。また、ピーク形状の距離方向の広がりは、歩行者の場合に小となり、路面クラッタの場合に大となる傾向がある。

また、歩行者である場合、図６Ａの左図に示すように、ピーク近傍データの速度方向におけるピーク形状は、ターゲットピークに対して非対称となり、図６Ｂの左図に示すように、距離方向におけるピーク形状は、ターゲットピークに対して対称となっている。

一方、路面クラッタである場合、図６Ａの右図に示すように、ピーク近傍データの速度方向におけるピーク形状は、ターゲットピークに対して対称となり、図６Ｂの右図に示すように、距離方向におけるピーク形状も、ターゲットピークに対して対称となっている。

このため、ピーク近傍データのパワーは、二次元座標系における斜め方向にも対称性の差よる分布の偏りが発生する傾向がある。このように、ピーク近傍データには、受信信号が歩行者からの反射波であった場合と、路面クラッタであった場合とで、異なる特徴が表れる傾向がある。

そこで、判別部３６は、上記したピーク近傍データの特徴の傾向を利用し、ターゲットピークと、ピーク近傍データとに基づいて物標が歩行者か否かを判定する。これにより、レーダ装置１は、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。

具体的には、判別部３６は、二次元座標系におけるピーク近傍データの速度方向の重心位置、距離方向のピーク形状、斜め方向のピーク形状、および速度方向のピーク形状のそれぞれについて、物標が歩行者か否かを判定する。

判別部３６は、ピーク近傍データの速度方向における重心位置に基づいて、物標を歩行者か否か判別する場合、パワースペクトルの特徴量として、中心セル（７）を原点としたターゲットピークおよびピーク近傍データの速度方向における重心を算出する。

このとき、判別部３６は、近傍セル（１）～（６）、中心セル（７）、および近傍セル（８）～（１３）の各ピーク近傍データのパワーを、それぞれＰ_１～Ｐ_１３とした場合に、下記式［１］によって、重心Ｖを算出する。

そして、判別部３６は、算出した重心Ｖが統計に基づく閾値を超えて中心セルから離れている場合に、パワー重心の偏り（速度方向）があるとして、物標を歩行者と判別する。図７は、実施形態に係るパワーの速度方向における重心位置の傾向を示す説明図である。

図７に破線のグラフで示すように、統計では、路面クラッタの場合の重心Ｖは、中心セル近傍に集中して分布する傾向がある。これに対して、図７に実線のグラフで示すように、歩行者の場合の重心は、路面クラッタの場合よりも広範囲に分布する傾向がある。

このため、判別部３６は、［１］によって算出した重心Ｖが、図７に点線で示す閾値を超えて中心セルから離れている場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、算出した重心Ｖが、図７に示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。これにより、判別部３６は、今回のサイクルで取得される瞬時値のターゲットピークおよびピーク近傍データから物標が歩行者か否かを高確度に判別することができる。

また、判別部３６は、ピーク形状に基づいて歩行者か否かを判別する場合、各ピーク近傍データの特徴量として、ピーク近傍データのパワーと、ターゲットピークのパワーとの差分（以下、パワー相対値と記載する）を取得する。

図８は、実施形態に係るパワー相対値の定義の一例を示す説明図である。図８に示すように、判別部３６は、例えば、近傍セル（１）～（６）、（８）～（１３）における各パワー相対値をＡ（１）～Ｈ（１３）と定義する。

ここで、例えば、Ａ（１）は、Ｐ_１（近傍セル（１）におけるピーク近傍データのパワー）からＰ_７（中心セル７におけるターゲットピークのパワー）を減算することで算出される。また、Ｂ（２）は、Ｐ_２からＰ_７を減算することで算出される。なお、他のパワー相対値についても同様に算出される。

そして、判別部３６は、二次元座標系におけるピーク近傍データの距離方向のピーク形状に基づいて、物標を歩行者か否か判別する場合、ピーク形状の速度方向の広がりが小さい場合に、物標を歩行者と判別する（図６Ｃ参照）。

このとき、判別部３６は、距離方向において、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値と、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値とに基づく歩行者か否かの判別とを行う。そして、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が統計に基づく閾値より大きい場合に、速度方向の広がりが小さいとして、物標を歩行者と判定する。

図９Ａは、実施形態に係る距離方向においてターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。図９Ｂは、実施形態に係る距離方向においてターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。

判別部３６は、距離方向において、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値に基づく歩行者か否かの判別を行う場合、Ｃ（３）とＧ（１１）とのうち、大きい方を特徴量として取得する。なお、判別部３６は、Ｃ（３）とＧ（１１）との平均値を特徴量として取得してもよい。

ここで、図９Ａに示すように、統計では、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の絶対値は、実線のグラフで示す歩行者の場合の方が、破線のグラフで示す路面クラッタよりも大きい傾向がある。

このため、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が図９Ａに点線で示す閾値よりも大きい場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、取得したパワー相対値が、図９Ａに示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。

また、判別部３６は、距離方向において、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値に基づく歩行者か否かの判別を行う場合、Ａ（１）とＨ（１３）とのうち、大きい方を特徴量として取得する。なお、判別部３６は、Ａ（１）とＨ（１３）との平均値を特徴量として取得してもよい。

図９Ｂに示すように、統計では、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の絶対値は、図９Ａに示す統計よりも増大するが、実線のグラフで示す歩行者の場合の方が、破線のグラフで示す路面クラッタよりも大きい傾向は同じである。

このため、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が図９Ｂに点線で示す閾値よりも大きい場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、取得したパワー相対値が、図９Ｂに示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。

また、判別部３６は、二次元座標系におけるピーク近傍データの斜め方向のピーク形状に基づいて、物標を歩行者か否か判別する。このとき、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が統計に基づく閾値よりも小さい場合に、斜め方向の広がりが大きいとして、物標を歩行者と判定する。

図１０は、実施形態に係る斜め方向においてターゲットピークと隣接するピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。判別部３６は、二次元座標系におけるピーク近傍データの斜め方向のピーク形状に基づいて、物標を歩行者か否か判別する場合、Ｂ（２）、Ｂ（４）、Ｆ（１０）、およびＦ（１２）の最大値を特徴量として取得する。

ここで、図１０に示すように、統計では、斜め方向においてターゲットピークと隣接するピーク近傍データのパワー絶対値は、実線のグラフで示す歩行者の場合の方が、破線のグラフで示す路面クラッタよりも小さい傾向がある。

このため、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が図１０に点線で示す閾値よりも小さい場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、取得したパワー相対値が、図１０に示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。

また、判別部３６は、二次元座標系におけるピーク近傍データの速度方向のピーク形状に基づいて、物標を歩行者か否か判別する。ここでは、判別部３６は、ピーク形状の速度方向の広がりが大きい場合に、物標を歩行者と判別する（図６Ｃ参照）。

このとき、判別部３６は、速度方向において、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値と、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値とに基づく歩行者か否かの判別とを行う。そして、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が統計に基づく閾値より小さい場合に、速度方向の広がりが大きいとして、物標を歩行者と判定する。

図１１Ａは、実施形態に係る速度方向においてターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。図１１Ｂは、実施形態に係る速度方向においてターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の傾向を示す説明図である。

判別部３６は、速度方向において、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値に基づく歩行者か否かの判別を行う場合、Ｅ（６）とＥ（８）との平均値を特徴量として取得する。なお、判別部３６は、Ｅ（６）とＥ（８）とのうち、大きい方を特徴量として取得してもよい。

ここで、図１１Ａに示すように、統計では、ターゲットピークから１ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の絶対値は、実線のグラフで示す歩行者の場合の方が、破線のグラフで示す路面クラッタよりも小さい傾向がある。

このため、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が図１１Ａに点線で示す閾値よりも小さい場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、取得したパワー相対値が、図１１Ａに示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。

また、判別部３６は、速度方向において、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値に基づく歩行者か否かの判別を行う場合、Ｄ（５）とＤ（９）との平均値を特徴量として取得する。なお、判別部３６は、Ｄ（５）とＤ（９）とのうち、大きい方を特徴量として取得してもよい。

図１１Ｂに示すように、統計では、ターゲットピークから２ｂｉｎ離れたピーク近傍データのパワー相対値の絶対値は、図１１Ａに示す統計よりも増大するが、実線のグラフで示す歩行者の場合の方が、破線のグラフで示す路面クラッタよりも小さい傾向は同じである。

このため、判別部３６は、パワー相対値の絶対値が図１１Ｂに点線で示す閾値よりも小さい場合に、物標を歩行者と判別する。つまり、判別部３６は、取得したパワー相対値が、図１１Ｂに示す統計において路面クラッタの割合よりも歩行者の割合が大きい領域に位置している場合に、物標を歩行者と判別する。

このように、判別部３６は、ターゲットピークを基準とするピーク近傍データの速度方向における重心位置と、ピーク近傍データのパワー相対値とを特徴量として取得し、閾値と比較することによって、物標を歩行者か否かを判別する。

これにより、判別部３６は、例えば、ターゲットピークの特徴量と閾値とを比較することでは判別することが困難であった歩行者と路面クラッタとを高確度に判別することができる。

次に、図１２を参照し、実施形態に係るレーダ装置１の信号処理部３２が実行する処理の一例について説明する。図１２は、実施形態に係るレーダ装置１の信号処理部３２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

信号処理部３２は、ビート信号が入力される場合に、図１２に示す処理を所定サイクルで繰り返し実行する。具体的には、信号処理部３２は、ビート信号が入力されると、まず、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行い（ステップＳ１０１）、その後、距離ＦＦＴ処理の結果に対して速度ＦＦＴ処理を行う（ステップＳ１０２）。

続いて、信号処理部３２は、距離ＦＦＴ処理の結果から二次元座標系におけるパワースペクトルを生成する（ステップＳ１０３）。その後、信号処理部３２は、ターゲットピークおよびピーク近傍データの速度方向における重心に基づいて歩行者か否かを判別する（ステップＳ１０４）。

続いて、信号処理部３２は、ピーク近傍データの距離方向におけるピーク形状に基づいて歩行者か否かを判別し（ステップＳ１０５）、ピーク近傍データの斜め方向におけるピーク形状に基づいて歩行者か否かを判別する（ステップＳ１０６）。

その後、信号処理部３２は、ピーク近傍データの速度方向におけるピーク形状に基づいて歩行者か否かを判別し（ステップＳ１０７）、物標が歩行者か否かの最終判別を行う（ステップＳ１０８）。

このとき、信号処理部３２は、例えば、ステップＳ１０４～ステップＳ１０８の全処理において歩行者と判別した場合に、物標を歩行者であると最終的に判別する。その後、信号処理部３２は、歩行者と判別した物標の距離、相対速度、および角度等を含む物標情報を車両制御装置２へ出力して（ステップＳ１０９）、処理を終了し、再度、ステップＳ１０１から処理を開始する。

なお、信号処理部３２は、ステップＳ１０４～ステップＳ１０８の全処理ではなく、ステップＳ１０４～ステップＳ１０８の処理うち、少なくともいずれか一つの処理において歩行者と判別した場合に、物標を歩行者であると最終的に判別してもよい。

また、信号処理部３２は、必ずしもステップＳ１０４～ステップＳ１０８の全処理を実行しなくてもよく、ステップＳ１０４～ステップＳ１０８の処理うち、少なくともいずれか一つの処理を実行して、物標が歩行者か否かの最終判別を行ってもよい。

なお、上述した実施形態は、一例であり種々の変形が可能である。例えば、レーダ装置１の判別部３６は、物標のターゲットピークを基準とするピーク近傍のパワースペクトルの特徴量が入力される場合に、物標を歩行者および路面のいずれかに分類する確率的分類器であってもよい。

かかる構成の場合、判別部３６には、上述したピーク近傍データの速度方向におけるパワー重心、ピーク近傍データの距離方向におけるパワー相対値、斜め方向におけるパワー相対値、および速度方向におけるパワー相対値が特徴量として入力される。

そして、判別部３６は、入力される特徴量に基づいて、例えば、ベイズ理論により、物標が歩行者か否かの判別を行い、その判別結果を出力する。かかる判別部３６によっても、１サイクルの処理で取得されるパワースペクトルの瞬時値から歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。

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
２ 車両制御装置
１０ 送信部
１１ 信号生成部
１２ 発振器
１３ 送信アンテナ
２０ 受信部
２１ 受信アンテナ
２２ ミキサ
２３ Ａ／Ｄ変換器
３０ 処理部
３１ 送信制御部
３２ 信号処理部
３３ 第１処理部
３４ 第２処理部
３５ 生成部
３６ 判別部
３７ 出力部

Claims (11)

1. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信部と、
   前記受信部によって受信される前記受信信号から、前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記ピーク近傍のパワースペクトルとに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別部と
   を備え、
   前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記速度方向における重心位置に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とするレーダ装置。
2. 前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記距離方向におけるピーク形状に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信部と、
   前記受信部によって受信される前記受信信号から、前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記ピーク近傍のパワースペクトルとに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別部と
   を備え、
   前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記距離方向におけるピーク形状に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とするレーダ装置。
4. 前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの斜め方向におけるピーク形状に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載のレーダ装置。
5. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信部と、
   前記受信部によって受信される前記受信信号から、前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記ピーク近傍のパワースペクトルとに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別部と
   を備え、
   前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの斜め方向におけるピーク形状に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とするレーダ装置。
6. 前記判別部は、
   前記ピークおよび前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記速度方向におけるピーク形状に基づいて前記判別を行う
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載のレーダ装置。
7. 前記判別部は、
   前記ピークを基準とする前記ピーク近傍のパワースペクトルの特徴を示す特徴量と閾値とを比較して前記判別を行う
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一つに記載のレーダ装置。
8. 前記判別部は、
   前記ピークを基準とする前記ピーク近傍のパワースペクトルの特徴を示す特徴量を入力とする確率的分類器によって前記判別を行う
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載のレーダ装置。
9. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信工程と、
   前記受信工程によって受信される前記受信信号から。前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成工程と、
   前記生成工程によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記速度方向における重心位置とに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別工程と
   を含むことを特徴とする物体判別方法。
10. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信工程と、
    前記受信工程によって受信される前記受信信号から。前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成工程と、
    前記生成工程によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの前記距離方向におけるピーク形状とに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別工程と
    を含むことを特徴とする物体判別方法。
11. 物体で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信工程と、
    前記受信工程によって受信される前記受信信号から。前記物体との距離に対応する距離方向と、前記物体との相対速度に対応する速度方向との二次元に対するパワースペクトルを生成する生成工程と、
    前記生成工程によって生成される前記パワースペクトルからピークを検出し、前記ピークと前記二次元における前記ピーク近傍のパワースペクトルの斜め方向におけるピーク形状とに基づいて前記ピークが歩行者によるものであるか路面クラッタによるものであるかの判別を行う判別工程と
    を含むことを特徴とする物体判別方法。

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