JP7294978B2 - 進行方向推定装置及び物体追跡装置 - Google Patents

Description

本開示は進行方向推定装置及び物体追跡装置に関する。

特許文献１に物体追跡装置が開示されている。物体追跡装置は車両に搭載される。物体追跡装置は、車載レーダを用いて物体を検出する処理サイクルを繰り返す。物体追跡装置は、Ｎ回目の処理サイクルで検出した物体の位置や速度から、（Ｎ＋１）回目の処理サイクルで検出される、同じ物体の位置（以下では予測位置とする）を予測する。Ｎは自然数である。物体追跡装置は、予測位置を中心とする接続範囲を設定する。（Ｎ＋１）回目の処理サイクルで検出した物体が接続範囲内にある場合、物体追跡装置は、（Ｎ＋１）回目の処理サイクルで検出した物体が、Ｎ回目の処理サイクルで検出された物体であると判断する。

特開２０１８－２５４９２号公報

予測位置を予測するためには、Ｎ回目の処理サイクルで検出した物体の速度を推定することが必要になる。物体の速度を推定するためには、物体の進行方向を推定することが必要になる。従来は、物体の進行方向を、自車の進行方向と同じであると想定していた。

しかしながら、例えば、物体が先行車であり、その先行車がカーブ路を走行している場合、先行車の進行方向は、自車の進行方向とは大きく異なる。そのため、先行車の進行方向が自車の進行方向と同じであると想定すると、先行車の進行方向を正確に推定できない。また、先行車の進行方向を正確に推定できないと、先行車を追跡することが困難になる。

本開示の１つの局面は、物体の進行方向を正確に推定できる進行方向推定装置及び追跡装置を提供することを目的とする。

本開示の１つの局面は、移動体に搭載されたセンサを用いて、前記移動体の周辺に存在する物体を検出するように構成された物体検出ユニットと、前記物体検出ユニットにより検出された前記物体の位置を算出するように構成された位置算出ユニットと、前記物体検出ユニットにより検出された前記物体が存在する走行路の形状を推定するように構成された形状推定ユニットと、前記形状推定ユニットが推定した前記走行路の形状と、前記位置算出ユニットが算出した前記物体の位置とに基づき、前記物体の位置における前記走行路の接線方向を算出するように構成された接線方向算出ユニットと、前記接線方向算出ユニットが算出した前記接線方向に基づき、前記物体検出ユニットにより検出された前記物体の進行方向を推定するように構成された進行方向推定ユニットと、を備える進行方向推定装置である。

本開示の１つの局面である進行方向推定装置は、物体の位置における走行路の接線方向に基づき、物体の進行方向を推定する。物体の位置における走行路の接線方向は、物体の進行方向に近い可能性が高い。そのため、本開示の１つの局面である進行方向推定装置は、物体の進行方向を正確に推定できる。

物体追跡装置１の構成を表すブロック図である。 物体追跡装置１の機能的構成を表すブロック図である。 １つのミリ波レーダ装置３１と、その物体検出領域３９とを表す説明図である。 ５つのミリ波レーダ装置３１と、それぞれの物体検出領域３９とを表す説明図である。 物体追跡装置１が実行する処理の全体を表すフローチャートである。 物体追跡装置１が実行する進行方向算出処理を表すフローチャートである。 物体追跡装置１が実行する走行路の形状推定処理を表すフローチャートである。 車両３の走行軌跡４１の曲率を用いて、物体４３が存在する走行路４５の形状を推定する方法を表す説明図である。 信頼度が低い場合の物体４３の進行方向Ｄ１を表す説明図である。 信頼度が高い場合の物体４３の進行方向Ｄ１を表す説明図である。

本開示の例示的な実施形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
１．物体追跡装置１の構成
物体追跡装置１の構成を、図１～図４に基づき説明する。図１に示すように、物体追跡装置１は車両３に搭載される。車両３は移動体に対応する。物体追跡装置１は、ＣＰＵ５と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ７とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。

物体追跡装置１の各機能は、ＣＰＵ５が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ７が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、物体追跡装置１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

物体追跡装置１は、図２に示すように、物体検出ユニット９と、位置算出ユニット１１と、形状推定ユニット１３と、接線方向算出ユニット１５と、進行方向推定ユニット１７と、移動体進行方向算出ユニット１９と、信頼度算出ユニット２１と、ヨーレート算出ユニット２３と、対地速度推定ユニット２５と、追跡ユニット２７と、を備える。物体追跡装置１のうち、追跡ユニット２７を除く部分は、進行方向推定装置２９である。

図１に示すように、物体追跡装置１は、ミリ波レーダ装置３１と、カメラ３３と、情報記憶部３５と、センサ群３７と、接続している。
ミリ波レーダ装置３１は、車両３の周辺に存在する物体を検出する。ミリ波レーダ装置３１は、検出結果を物体追跡装置１に送る。例えば、図３に示すように、１つのミリ波レーダ装置３１が、車両３の前端における中央に取り付けられている。ミリ波レーダ装置３１は、車両３の前方に物体検出領域３９を有する。物体検出領域３９とは、物体を検出可能な領域である。

また、例えば、図４に示すように、車両３の四隅、及び前端における中央に、それぞれミリ波レーダ装置３１が取り付けられている。５つのミリ波レーダ装置３１は、それぞれ、物体検出領域３９を有する。ミリ波レーダ装置３１は、移動体に搭載されたセンサに対応する。

カメラ３３は車両３の周辺を撮影し、画像を生成する。カメラ３３は、生成した画像を物体追跡装置１に送る。情報記憶部３５は地図情報を記憶している。地図情報は、走行路の位置、形状等を含む情報である。センサ群３７は、車両３に関する情報を検出するセンサを含む。センサ群３７は、例えば、車速センサ、操舵角センサ等を含む。

２．物体追跡装置１が実行する処理
物体追跡装置１が実行する処理を、図５～図１０に基づき説明する。物体追跡装置１は、図５に示す処理を所定時間ごとに繰り返し実行する。図５に示す処理を１回実行することは、１回の処理サイクルである。

図５のステップ１では、物体検出ユニット９が、ミリ波レーダ装置３１を用いて、車両３の周辺に存在する物体を検出する処理を行う。その結果、物体検出ユニット９は観測情報を取得する。観測情報は、物体の位置、物体の速度等を表す情報である。検出された１つの物体ごとに１つの観測情報が存在する。

物体追跡装置１は、前回の処理サイクルまで追跡してきた物体に関する物体情報をメモリ７に登録している。物体情報とは、追跡している物体の位置、物体の速度、物体の進行方向、物体のヨーレート等を表す情報である。１つの物体ごとに１つの物体情報が存在する。物体追跡装置１は、前回の処理サイクルで登録された物体情報のそれぞれについて、後述するステップ２～６の処理を行う。

ステップ２では、前回の処理サイクルで登録された物体情報のうち、今回の処理サイクルでステップ３～６の処理を未だ行っていない物体情報（以下では未処理の物体情報とする）が存在するか否かを追跡ユニット２７が判断する。未処理の物体情報が存在する場合、本処理はステップ３に進む。未処理の物体情報が存在しない場合、本処理はステップ７に進む。

ステップ３では、追跡ユニット２７が、未処理の物体情報のうち、１つの物体情報を選択する。選択した物体情報を、以下では処理中の物体情報とする。追跡ユニット２７は、処理中の物体情報について、現時点における予測情報を算出する。予測情報は、現時点における物体の位置の予測値、現時点における物体の速度の予測値等を含む情報である。

追跡ユニット２７は、現時点における物体の位置の予測値を以下のように推測する。処理中の物体情報は、物体の位置、物体の速度、及び物体の進行方向を表す。追跡ユニット２７は、処理中の物体情報に基づき、物体の進行方向における速度（以下では進行方向速度とする）を算出する。追跡ユニット２７は、処理中の物体情報における物体の位置から、物体の進行方向に、進行方向速度で、サイクル周期の時間だけ進んだ位置を、現時点における物体の位置の予測値とする。サイクル周期とは、処理サイクルの周期である。また、追跡ユニット２７は、現時点における物体の速度の予測値を、処理中の物体情報に基づき推測する。

ステップ４では、追跡ユニット２７が、前記ステップ３で算出した予測情報と、前記ステップ１で取得した観測情報のそれぞれとを対比する。追跡ユニット２７は、観測情報のうち、予測情報を中心とする接続範囲内にあるものを、処理中の物体情報と関連付ける。接続範囲は、例えば、物体の位置に関する範囲であってもよいし、物体の位置及び速度に関する範囲であってもよい。関連付けられた観測情報を、以下では関連観測情報とする。

ステップ５では、位置算出ユニット１１が、以下のようにしてフィルタ処理を行う。位置算出ユニット１１は、関連観測情報に含まれる物体の位置と、予測情報に含まれる物体の位置の予測値とを、それぞれに所定の重みを付けた上で合成し、フィルタ処理後の物体の位置を算出する。また、位置算出ユニット１１は、関連観測情報に含まれる物体の速度と、予測情報に含まれる物体の速度の予測値とを、それぞれに所定の重みを付けた上で合成し、フィルタ処理後の物体の速度を算出する。

位置算出ユニット１１は、処理中物体情報により表される物体について、物体情報を新たに登録する。新たに登録された物体情報（以下では最新の処理中物体情報とする）は、フィルタ処理後の物体の位置と、フィルタ処理後の物体の速度とを含む。なお、前記ステップ４において処理中の物体情報と観測情報とを関連付け、ステップ５において最新の処理中物体情報を新たに登録することは、処理中の物体情報により表される物体を追跡することに対応する。

ステップ６は進行方向算出処理である。この処理を図６に基づき説明する。図６のステップ１１では、経過サイクルが所定値以下であるか否かを追跡ユニット２７が判断する。経過サイクルとは、処理中物体情報により表される物体が、現時点まで追跡されている処理サイクルの数である。

経過サイクルが所定値以下である場合、本処理はステップ１２に進む。経過サイクルが所定値を超える場合、本処理はステップ１９に進む。
ステップ１２では、移動体進行方向算出ユニット１９が、センサ群３７を用いて、車両３の進行方向を算出する。

ステップ１３では、対地速度推定ユニット２５が、処理中の物体情報により表される物体の対地速度を算出する。対地速度とは、地面を基準とする速度である。対地速度推定ユニット２５は、ミリ波レーダ装置３１を用いて、車両３を基準とする物体の相対速度を算出する。また、対地速度推定ユニット２５は、センサ群３７を用いて、地面に対する車両３の速度を算出する。対地速度推定ユニット２５は、車両３を基準とする物体の相対速度と、地面に対する車両３の速度とに基づき、物体の対地速度を算出する。物体の対地速度が所定値以上である場合、本処理はステップ１４に進む。物体の対地速度が所定値未満である場合、本処理はステップ１８に進む。

ステップ１４は走行路の形状推定処理である。この処理を図７に基づき説明する。図７のステップ２１では、形状推定ユニット１３が、車両３の走行軌跡の曲率を用いて、物体が存在する走行路の形状を推定する。例えば、形状推定ユニット１３は、車両３の操舵角を継続的に測定することで、図８に示すように、車両３の走行軌跡４１の曲率を算出する。形状推定ユニット１３は、物体４３と車両３とが同じ走行路４５を走行しているとの仮定の下で、物体４３の走行路４５の曲率は、車両３の走行軌跡４１の曲率と等しいと推定する。図８に示す事例では、物体４３は先行車である。

ステップ２２では、形状推定ユニット１３が、物体が存在する走行路に沿って並ぶ路側物の配列を用いて、走行路の形状を推定する。例えば、形状推定ユニット１３は、ミリ波レーダ装置３１又はカメラ３３を用いて、走行路に沿って並ぶ路側物を認識する。路側物として、例えば、ガードレール、縁石等が挙げられる。形状推定ユニット１３は、路側物の配列の形状を認識する。路側物の配列の形状は、一般的に、走行路の形状と一致する。形状推定ユニット１３は、路側物の配列の形状を、走行路の形状とする。

ステップ２３では、形状推定ユニット１３が、地図情報を用いて、物体が存在する走行路の形状を推定する。例えば、形状推定ユニット１３は、ミリ波レーダ装置３１又はカメラ３３を用いて、車両３を基準とする物体の相対位置を取得する。また、形状推定ユニット１３は、車両３の絶対位置を取得する。形状推定ユニット１３は、車両３を基準とする物体の相対位置と、車両３の絶対位置とを用いて、物体の絶対位置を取得する。形状推定ユニット１３は、物体の絶対位置と地図情報とを照合して、物体が存在する走行路の形状を推定する。

ステップ２４では、形状推定ユニット１３が、物体が存在する走行路における走行区画線の形状を用いて、走行路の形状を推定する。例えば、形状推定ユニット１３は、カメラ３３を用いて、走行路における走行区画線を認識する。走行区画線として、例えば、白線等が挙げられる。走行区画線の形状は、一般的に、走行路の形状と一致する。形状推定ユニット１３は、走行区画線の形状を、走行路の形状とする。

ステップ２５では、形状推定ユニット１３が、前記ステップ２１～２４でそれぞれ推定した走行路の形状を統合して、走行路の形状を最終的に推定する。例えば、形状推定ユニット１３は、前記ステップ２１～２４でそれぞれ推定した走行路の形状を平均化したものを、最終的な走行路の形状とする。

ステップ２６では、信頼度算出ユニット２１が、前記ステップ２５で推定した走行路の形状の信頼度を算出する。信頼度算出ユニット２１が信頼度を算出する方法として、例えば、以下の方法（ａ）～（ｃ）がある。

（ａ）信頼度算出ユニット２１は、走行路の形状を表す指標を継続的に取得する。指標として、例えば、曲率、曲率半径等が挙げられる。信頼度算出ユニット２１は、指標が所定の範囲外となってからの経過時間が長いほど、信頼度を高く算出する。例えば、指標が曲率である場合、所定の範囲は、予め設定された下限値以上、予め設定された上限値以下の範囲である。

（ｂ）信頼度算出ユニット２１は、前記（ａ）と同様に、走行路の形状を表す指標を継続的に取得する。信頼度算出ユニット２１は、時間の経過にともなう指標の変化量が大きいほど、信頼度を低く算出する。

（ｃ）形状推定ユニット１３は、複数の方法で走行路の形状を推定する。複数の方法として、例えば、前記ステップ２１～２４の方法がある。信頼度算出ユニット２１は、複数の方法でそれぞれ推定された走行路の形状の一致度が高いほど、信頼度を高く算出する。例えば、第１の方法で推定された走行路の形状を第１の推定形状とする。また、第２の方法で推定された、同じ走行路の形状を第２の推定形状とする。第１の推定形状と第２の推定形状との一致度が高いほど、信頼度算出ユニット２１は信頼度を高く算出する。

図６に戻り、ステップ１５では、接線方向算出ユニット１５が、物体の位置における走行路の接線方向を算出する。物体の位置とは、最新の処理中物体情報により表される物体の位置である。走行路とは、前記ステップ１４において形状を推定した走行路である。接線方向とは、物体の位置における走行路の走行方向である。

ステップ１６では、進行方向推定ユニット１７が、前記ステップ１５で算出した接線方向に基づき、物体の進行方向を推定する。進行方向推定ユニット１７は、例えば、前記ステップ１５で算出した接線方向と、前記ステップ１２で算出した車両３の進行方向とを、それぞれに所定の重みをつけて合成することで、物体の進行方向を推定する。

前記ステップ２６で推定した信頼度が高いほど、接線方向につける重みが大きくなり、車両３の進行方向につける重みが小さくなる。例えば、信頼度が低い場合は、図９に示すように、物体４３の進行方向Ｄ１は、接線方向Ｄ２よりも、車両３の進行方向Ｄ３に近くなる。

信頼度が高い場合は、図１０に示すように、物体４３の進行方向Ｄ１は、車両３の進行方向Ｄ３よりも、接線方向Ｄ２に近くなる。
進行方向推定ユニット１７は、推定した物体の進行方向を、最新の処理中物体情報に追加する。よって、最新の処理中物体情報は、物体の進行方向を含むようになる。

ステップ２７では、ヨーレート算出ユニット２３が、物体のヨーレートを算出する。物体とは、最新の処理中物体情報により表される物体である。ヨーレート算出ユニット２３は、前記ステップ１４で推定した走行路の形状と、前記ステップ１６で推定した物体の進行方向と、最新の処理中物体情報に含まれる物体の位置及び速度とに基づき、物体のヨーレートを算出する。

ヨーレート算出ユニット２３は、算出した物体のヨーレートを最新の処理中物体情報に追加する。よって、最新の処理中物体情報は、物体のヨーレートを含むようになる。
ステップ１８では、進行方向推定ユニット１７が、前記ステップ１２で算出した車両３の進行方向が、物体の進行方向であると推定する。進行方向推定ユニット１７は、推定した物体の進行方向を、最新の処理中物体情報に追加する。よって、最新の処理中物体情報は、物体の進行方向を含むようになる。

ステップ１９では、進行方向推定ユニット１７が、フィルタ処理の結果を利用して物体の進行方向を推定する。進行方向推定ユニット１７は、推定した物体の進行方向を、最新の処理中物体情報に追加する。よって、最新の処理中物体情報は、物体の進行方向を含むようになる。

図５に戻り、ステップ７では、未使用の観測情報が存在するか否かを追跡ユニット２７が判断する。未使用の観測情報とは、いずれの物体情報とも関連付けられなかった観測情報である。未使用の観測情報が存在する場合、本処理はステップ８に進む。未使用の観測情報が存在しない場合、今回の処理サイクルを終了する。

ステップ８の処理は、未使用の観測情報により表される物体について、進行方向を算出する処理である。この処理は、前記ステップ６の処理と同様である。
ステップ９では、追跡ユニット２７が、新規の物体情報を登録する。新規の物体情報は、未使用の観測情報に前記ステップ８で推定した物体の進行方向を追加した情報である。

３．進行方向推定装置２９及び物体追跡装置１が奏する効果
（１Ａ）進行方向推定装置２９は、物体の位置における走行路の接線方向に基づき、物体の進行方向を推定する。物体の位置における走行路の接線方向は、物体の進行方向に近い可能性が高い。そのため、進行方向推定装置２９は、物体の進行方向を正確に推定できる。

（１Ｂ）進行方向推定装置２９は、車両３の走行軌跡の曲率、走行路に沿って並ぶ路側物の配列、地図情報、及び、走行路における走行区画線の形状を用いて、走行路の形状を推定する。そのため、進行方向推定装置２９は、物体の進行方向を一層正確に推定できる。

（１Ｃ）進行方向推定装置２９は、車両３の進行方向を算出することができる。進行方向推定装置２９は、走行路の接線方向と、車両３の進行方向とを、それぞれに所定の重みをつけて合成することで、物体の進行方向を推定する。

そのため、進行方向推定装置２９は、仮に、走行路の接線方向の推定結果が不正確である場合でも、走行路の接線方向のみを用いる場合に比べて、物体の進行方向を正確に推定することができる。
（１Ｄ）進行方向推定装置２９は、走行路の形状の信頼度を算出する。進行方向推定装置２９は、信頼度が高いほど、走行路の接線方向につける重みを大きくする。そのため、進行方向推定装置２９は、物体の進行方向を一層正確に推定することができる。

（１Ｅ）進行方向推定装置２９は、（ａ）走行路の形状を表す指標が所定の範囲外となってからの経過時間、（ｂ）時間の経過にともなう指標の変化量、及び（ｃ）複数の方法でそれぞれ推定された、走行路の形状の一致度、から成る群から選択される１以上を用いて信頼度を算出する。そのため、進行方向推定装置２９は、信頼度を一層正確に算出することができる。

（１Ｆ）進行方向推定装置２９は、物体の進行方向と、走行路の形状とに基づき、物体のヨーレートを算出することができる。
（１Ｇ）進行方向推定装置２９は、物体の対地速度を推定する。進行方向推定装置２９は、対地速度が予め設定された閾値以上であることを必要条件として、前記ステップ１４～１６の処理によって物体の進行方向を推定する。

進行方向推定装置２９は、対地速度が小さい物体については、前記ステップ１８の処理で物体の進行方向を推定する。そのため、進行方向推定装置２９は、処理負担を軽減できる。なお、対地速度が小さい物体については、進行方向を正確に推定する必要性が低い。対地速度が小さい物体として、例えば、車両以外の物体がある。

（１Ｈ）物体追跡装置１は、経過サイクルが所定値以下である物体に限って、前記ステップ１２～１６の処理で推定した物体の進行方向を用いて物体の追跡を行う。そのため、常に、前記ステップ１２～１６の処理で推定した物体の進行方向を用いて物体の追跡を行う場合に比べて、物体追跡装置１の処理負担を軽減できる。

なお、経過サイクルが所定値を超える物体の場合、前記ステップ１９の処理によって物体の進行方向を推定できるので、前記ステップ１２～１６の処理を行わなくてもよい。
経過サイクルが所定値以下であることは、物体が初めて検出された時点からの経過時間が所定値以下であることに対応する。

物体追跡装置１は、初めて検出された物体に限って、前記ステップ１２～１６の処理で推定した物体の進行方向を用いて物体の追跡を行ってもよい。
＜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。

（１）ミリ波レーダ装置３１の代わりに、他のセンサを用いて物体を検出してもよい。
（２）車両３の代わりに他の移動体を用いてもよい。他の移動体として、例えば、船舶、航空機、鉄道車両等が挙げられる。

（３）ステップ２１～２４のうち、任意に選択した１～３のステップを実行し、残りのステップは実行しなくてもよい。例えば、ステップ２１は実行し、ステップ２２～２４は実行しなくてもよい。この場合、ステップ２５で得られる走行路の形状は、ステップ２１で推定した走行路の形状になる。

また、例えば、ステップ２２は実行し、ステップ２１、２３～２４は実行しなくてもよい。この場合、ステップ２５で得られる走行路の形状は、ステップ２２で推定した走行路の形状になる。
また、例えば、ステップ２３は実行し、ステップ２１～２２、２４は実行しなくてもよい。この場合、ステップ２５で得られる走行路の形状は、ステップ２３で推定した走行路の形状になる。

また、例えば、ステップ２４は実行し、ステップ２１～２３は実行しなくてもよい。この場合、ステップ２５で得られる走行路の形状は、ステップ２４で推定した走行路の形状になる。
（４）ステップ１６では、ステップ１５で算出した接線方向を物体の進行方向としてもよい。

（５）ステップ１６において、接線方向と、車両３の進行方向とにつける重みは、信頼度以外の基準に基づき設定してもよい。また、接線方向と、車両３の進行方向とにつける重みは、固定値であってもよい。

（６）本開示に記載の物体追跡装置１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、本開示に記載の物体追跡装置１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、本開示に記載の物体追跡装置１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。物体追跡装置１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。
（７）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。

（８）上述した物体追跡装置１の他、当該物体追跡装置１を構成要素とするシステム、当該物体追跡装置１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、物体追跡方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…物体追跡装置、３…車両、５…ＣＰＵ、７…メモリ、９…物体検出ユニット、１１…位置算出ユニット、１３…形状推定ユニット、１５…接線方向算出ユニット、１７…進行方向推定ユニット、１９…移動体進行方向算出ユニット、２１…信頼度算出ユニット、２３…ヨーレート算出ユニット、２５…対地速度推定ユニット、２７…追跡ユニット、２９…進行方向推定装置、３１…ミリ波レーダ装置、３３…カメラ、３５…情報記憶部、３７…センサ群、３９…物体検出領域、４１…走行軌跡、４３…物体、４５…走行路

Claims (9)

1. 移動体に搭載されたセンサを用いて、前記移動体の周辺に存在する物体を検出するように構成された物体検出ユニットと、
   前記物体検出ユニットにより検出された前記物体の位置を算出するように構成された位置算出ユニットと、
   前記物体検出ユニットにより検出された前記物体が存在する走行路の形状を推定するように構成された形状推定ユニットと、
   前記形状推定ユニットが推定した前記走行路の形状と、前記位置算出ユニットが算出した前記物体の位置とに基づき、前記物体の位置における前記走行路の接線方向を算出するように構成された接線方向算出ユニットと、
   前記接線方向算出ユニットが算出した前記接線方向に基づき、前記物体検出ユニットにより検出された前記物体の進行方向を推定するように構成された進行方向推定ユニットと、
   を備える進行方向推定装置。
2. 請求項１に記載の進行方向推定装置であって、
   前記形状推定ユニットは、前記移動体の走行軌跡の曲率、前記走行路に沿って並ぶ路側物の配列、地図情報、及び、前記走行路における走行区画線の形状から成る群から選択される１以上を用いて、前記走行路の形状を推定するように構成された進行方向推定装置。
3. 請求項１又は２に記載の進行方向推定装置であって、
   前記移動体の進行方向を算出するように構成された移動体進行方向算出ユニットをさらに備え、
   前記進行方向推定ユニットは、前記接線方向と、前記移動体の進行方向とを、それぞれに所定の重みをつけて合成することで、前記物体の進行方向を推定するように構成された進行方向推定装置。
4. 請求項３に記載の進行方向推定装置であって、
   前記走行路の形状の信頼度を算出するように構成された信頼度算出ユニットをさらに備え、
   前記進行方向推定ユニットは、前記信頼度が高いほど、前記接線方向につける前記重みを大きくするように構成された進行方向推定装置。
5. 請求項４に記載の進行方向推定装置であって、
   前記信頼度算出ユニットは、（ａ）前記形状推定ユニットが推定した前記走行路の形状を表す指標が所定の範囲外となってからの経過時間、（ｂ）時間の経過にともなう前記指標の変化量、及び（ｃ）複数の方法でそれぞれ推定された、前記走行路の形状の一致度、から成る群から選択される１以上を用いて前記信頼度を算出するように構成された進行方向推定装置。
6. 請求項１～５のいずれか１項に記載の進行方向推定装置であって、
   前記進行方向推定ユニットが推定した前記物体の進行方向と、前記形状推定ユニットが推定した前記走行路の形状と、前記物体の位置及び速度とに基づき、前記物体のヨーレートを算出するように構成されたヨーレート算出ユニットをさらに備える進行方向推定装置。
7. 請求項１～６のいずれか１項に記載の進行方向推定装置であって、
   前記物体検出ユニットにより検出された前記物体の対地速度を推定するように構成された対地速度推定ユニットをさらに備え、
   前記進行方向推定ユニットは、前記対地速度推定ユニットが推定した前記対地速度が予め設定された閾値以上であることを必要条件として、前記物体の進行方向を推定するように構成された進行方向推定装置。
8. 物体追跡装置であって、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の進行方向推定装置と、
   前記物体検出ユニットが検出した前記物体の追跡を行うように構成された追跡ユニットと、
   を備え、
   前記追跡ユニットは、前記物体検出ユニットによって初めて検出された時点からの経過時間が所定値以下である前記物体に限って、前記進行方向推定装置が推定した前記物体の進行方向を用いて前記物体の追跡を行うように構成された物体追跡装置。
9. 請求項８に記載の物体追跡装置であって、
   前記追跡ユニットは、前記物体検出ユニットによって初めて検出された前記物体に限って、前記進行方向推定装置が推定した前記物体の進行方向を用いて前記物体の追跡を行うように構成された物体追跡装置。

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