JP7340097B2 - 衝突認識手段を用いた動力車両の周辺領域内にある離れたターゲット車両を追跡するための方法 - Google Patents
衝突認識手段を用いた動力車両の周辺領域内にある離れたターゲット車両を追跡するための方法 Download PDFInfo
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Description
- ターゲット車両のレーダセンサデータとセンサデータを、レーダセンサと第二周辺センサを用いて提供するステップであって、該レーダセンサデータからは、距離と方位角から割出される点、及び、ターゲット車両にある点のドップラー速度に基づいて割出されるレーダ反射点が導出される、ステップ;
- レーダ反射点からターゲット車両の車輪を識別するステップであって、各レーダ反射点の周りには、それぞれ距離次元と方位角次元の方向に広がる均一の大きさの二次元のウインドが設定され、該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の分散の合計が割出され、対応するレーダ反射点に帰属され、且つ、予め与えられている閾値よりも、それに帰属された合計が大きいレーダ反射点が、該車輪の1つの点として割出される、ステップ;
- レーダ反射点から識別された車輪に基づいて、第一レーダ捕捉データを提供するステップ;
- 第二周辺センサのセンサデータからターゲット車両の車輪を識別し、センサデータから識別された車輪に基づいて二番目の車輪捕捉データを提供するステップ;
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを統合するステップ;
- 統合された第一及び第二車輪捕捉データに基づいてターゲット車両のパラメータを割出すステップ。
- レーダセンサデータからフーリエ変換を用いてレーダ反射点を割出すステップ;
- レーダセンサデータのノイズからCFAR-フィルタを用いてレーダ反射点を分離するステップ;
- ターゲット車両から反射されたレーダ反射点を、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって、識別するステップ。
- レーダ反射点のドップラー速度の分散を、ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点毎に、レーダ反射点のドップラー速度と平均値の差として割出すステップ;並びに、- 該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の割出された分散の合計を生成するステップ。
- 1つの車輪の点として割出されたレーダ反射点を車輪クラスタに、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって帰属させるステップ;並びに
- 車輪クラスタをターゲット車両の車輪として識別するステップ。
- 車輪重心の位置データを、1つの車輪クラスタに帰属されたレーダ反射点から算出するステップ;並びに、
- 車輪重心の位置データを第一レーダ捕捉データとして提供するステップ。
- 車輪重心に位置的に最も近いレーダ反射点の方位角を割出すステップ;
- 特定の方位角を、それらの方位角として有しているレーダ反射点を1つのグループに集約するステップ;
- グループのレーダ反射点を、但し、該グループ内において相対的に最も高い輝度値を有し、且つ、車輪の点としては割出されなかったレーダ反射点を、割出すステップ;
- ターゲット車両の車輪重心の位置における速度として割出された、レーダ反射点のドップラー速度を、第一車輪捕捉データとして提供するステップ。
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを各々、ターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属するステップ;並びに、
- 共通のターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属された第一車輪捕捉データ及び第二車輪捕捉データを、Covariance-Intersection(共分散・論理積)アルゴリズムを基にして統合するステップ。
- 等速運動モデル(Constant Velocity Motion Model)
- 等加速運動モデル(Constant Acceleration Motion Model)
- 一定操舵角・等速モデル(Constant Steering Angle and Velocity Model)
- 明示的な横滑り推定を有する運動モデルと非線形シングルトラックモデル
特に、少なくとも4つのUnscentedカルマンフィルタが使用されるが、これら4つのUnscentedカルマンフィルタは各々、上述の運動モデルのうち1つの特定の運動モデルをベースとしていることから、上述の4つ全ての運動モデルが、描写される。
- 予め定められている距離内において、少なくとも予め与えられている数の隣接・ライダ反射点を有している選択されたライダ反射点をキーポイントとして、識別するステップ;
- 少なくとも1つのキーポイントに対して予め与えられている間隔以下の間隔を有し、予め与えられている間隔内において、予め与えられている数以下の数の隣接・ライダ反射点を有している選択されたライダ反射点を周縁点として識別するステップ;
- 周縁点に囲まれたキーポイントの周りの領域としてそれぞれセグメントを認識するステップ、但し、個々のセグメントは、タイヤトレッド又はタイヤ側面に帰属される;
- 各々のセグメントによって対応するパスをフィッティングするステップ;
- 対応するパスの中央に、各々のパスの対応するロットを割出すステップ;
- これらのロットの交点として、車輪中心点を割出すステップ;
- 第二車輪捕捉データとして、車輪中心点の位置データを提供するステップ。
- フィッティングされたパスに基づいてターゲット車両の操舵角を割出すステップ;並びに、
- 第二車輪捕捉データとして操舵角を提供するステップ。
- 等速運動モデル(Constant Velocity Motion Model)
- 等加速運動モデル(Constant Acceleration Motion Model)
- 一定操舵角・等速モデル(Constant Steering Angle and Velocity Model)
- 明示的な横滑り推定を有する運動モデルと非線形シングルトラックモデル
なお、本願は、特許請求の範囲に記載の発明に関するものであるが、他の観点として以下を含む。
1.
ターゲット車両(2)との迫っている衝突を認識するための動力車両(1)の衝突認識手段を用いた動力車両(1)の周辺領域内にある離れたターゲット車両(2)を、レーダセンサとして構成されている第一周辺センサ(5)のレーダセンサデータと、衝突認識手段の第二周辺センサ(6)のセンサデータとを融合することによって、追跡するための方法(100)であって、
レーダセンサ(5)と第二周辺センサ(6)は、それぞれ、双方の周辺センサ(5,6)によってターゲット車両(2)の少なくとも一部分が捕捉される様に重なり合った捕捉領域(7,8)を有し、
且つ、
以下のステップ、即ち、
- ターゲット車両(2)のレーダセンサデータとセンサデータを、レーダセンサ(5)と第二周辺センサ(6)を用いて提供するステップ(101)であって、該レーダセンサデータからは、距離と方位角から割出される点、及び、ターゲット車両(2)にある点のドップラー速度に基づいて割出されるレーダ反射点が導出される、ステップ(101)、
- レーダ反射点からターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別するステップ(101)であって、各レーダ反射点の周りには、それぞれ距離次元と方位角次元の方向に広がる均一の大きさの二次元のウインドが設定され、該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の分散の合計が割出され、対応するレーダ反射点に帰属され、且つ、予め与えられている閾値よりも、それに帰属された合計が大きいレーダ反射点が、該車輪(4a,4b,4c,4d)の1つの点として割出される、ステップ(101)、
- レーダ反射点から識別された車輪(4a,4b,4c,4d)に基づいて、第一レーダ捕捉データを提供するステップ(103)、
- 第二周辺センサ(6)のセンサデータからターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別(104)し、センサデータから識別された車輪(4a,4b,4c,4d)に基づいて二番目の車輪捕捉データ(12)を提供するステップ(105)、
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを統合するステップ(106)、並びに、
- 統合された第一及び第二車輪捕捉データに基づいてターゲット車両(2)のパラメータ(14)を割出すステップ、
を備えることを特徴とする方法(100)。
2.
レーダセンサデータからレーダ反射点を導出する工程が、以下のステップ、即ち、
- レーダセンサデータからフーリエ変換を用いてレーダ反射点を割出すステップ、
- レーダセンサデータのノイズからCFARフィルタを用いてレーダ反射点を分離するステップ、
- ターゲット車両から反射されたレーダ反射点を、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって、識別するステップ、
を備えることを特徴とする上記1に記載の方法(100)。
3.
1つのウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の分散の合計を割出す工程が、以下のステップ、
- 該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度から算術平均を割出すステップ、
- レーダ反射点のドップラー速度の分散を、ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点毎に、レーダ反射点のドップラー速度と平均値の差として割出すステップ、並びに、
- 該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の割出された分散の合計を生成するステップ、
を備えることを特徴とする上記1又は2に記載の方法(100)。
4.
レーダ反射点からターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別するステップ(101)が、更に、以下のステップ、即ち、
- 1つの車輪(4a,4b,4c,4d)の点として割出されたレーダ反射点を車輪クラスタに、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって帰属させるステップ、並びに、
- 車輪クラスタをターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)として識別するステップ、
を備えることを特徴とする上記1~3のうち何れか一つに記載の方法(100)。
5.
第一車輪捕捉データを提供するステップ(103)が、以下のステップ、即ち、
- 車輪重心の位置データを、1つの車輪クラスタに帰属されたレーダ反射点から算出するステップ、並びに、
- 車輪重心の位置データを第一レーダ捕捉データとして提供するステップ、
を備えることを特徴とする上記4に記載の方法(100)。
6.
第一車輪捕捉データを提供するステップ(103)が、更に、以下のステップ、即ち、
- 車輪重心に位置的に最も近いレーダ反射点の方位角を割出すステップ、
- 特定の方位角を、それらの方位角として有しているレーダ反射点を1つのグループに集約するステップ、
- グループのレーダ反射点を、但し、該グループ内において相対的に最も高い輝度値を有し、且つ、車輪の点(4a,4b,4c,4d)としては割出されなかったレーダ反射点を、割出すステップ、
- ターゲット車両(2)の車輪重心の位置における速度として割出された、レーダ反射点のドップラー速度を、第一車輪捕捉データとして提供するステップ、
を備えることを特徴とする上記5に記載の方法(100)。
7.
第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを統合するステップ(106)が、以下のステップ、即ち、
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを各々、ターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属するステップ、並びに、
- 共通のターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属された第一及び第二車輪捕捉データを、Covariance-Intersectionアルゴリズムを基にして統合するステップ、
を備えることを特徴とする上記1~6のうち何れか一つに記載の方法(100)。
8.
パラメータ(14)を、ターゲット車両(2)を追跡するための追跡フィルタに入力するステップ(108)を備えることを特徴とする上記1~7のうち何れか一つに記載の方法(100)。
9.
ターゲット車両(2)の現在地を、パラメータ(14)を基に推定するために、ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、追跡フィルタとしてのUnscentedカルマンフィルタに入力されることを特徴とする上記8に記載の方法(100)。
10.
ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、追跡フィルタとしての複数の異なるUnscentedカルマンフィルタに入力され、複数の異なるUnscentedカルマンフィルタが、それぞれ、異なる運動モデルをベースとしていることを特徴とする上記9に記載の方法(100)。
11.
ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、ターゲット車両(2)の幾何学的重心であることを特徴とする上記10のうち何れか一つに記載の方法(100)。
12.
第二周辺センサ(6)が、ライダセンサとして構成され、該センサデータが、ライダ反射点(9)を備えることを特徴とする上記1~11のうち何れか一つに記載の方法(100)。
13.
ライダセンサ(6)のセンサデータからターゲット車両(2)の1つの車輪(4a,4b,4c,4d)を識別する工程に、ターゲット車両(2)に属する予め定められた上限内の地面からの高さを有するライダ反射点(9)を選択することが含まれていて、車輪(4a,4b,4c,4d)が、これらの選択されたライダ反射点(9)のみを基準に識別されることを特徴とする上記12に記載の方法(100)。
14.
第二車輪捕捉データを提供するステップ(105)が、以下のステップ、即ち、
- 予め定められている距離内において、少なくとも予め与えられている数の隣接するライダ反射点を有している選択されたライダ反射点(9)をキーポイントとして、識別するステップ、
- 少なくとも1つのキーポイントに対して予め与えられている間隔以下の間隔を有し、予め与えられている間隔内において、予め与えられている数以下の数の隣接するライダ反射点を有している選択されたライダ反射点(9)を周縁点として識別するステップ、
- 周縁点に囲まれたキーポイントの周りの領域としてそれぞれセグメント(10)を認識するステップであって、個々のセグメント(10)は、タイヤトレッド又はタイヤ側面に帰属される、ステップ、
- 各々のセグメント(10)によって対応するパス(11)をフィッティングするステップ、
- 対応するパス(11)の中央に、各々のパスの対応するロットを割出すステップ、
- これらのロットの交点として、車輪中心点(12)を割出すステップ、
- 第二車輪捕捉データとして、車輪中心点(12)の位置データを提供するステップ、
を備えることを特徴とする上記13に記載の方法(100)。
15.
第二車輪捕捉データを提供するステップ(105)が、更に、以下のステップ、即ち、
- フィッティングされたパスに基づいてターゲット車両(2)の操舵角を割出すステップ(11)、並びに、
- 第二車輪捕捉データとして操舵角を提供するステップ、
を備えることを特徴とする上記14に記載の方法(100)。
16.
パラメータ(14)を用いたターゲット車両(2)の追跡を基にして、衝突に関連するデータを割出すステップ(109)も更に備えることを特徴とする上記8~15のうち何れか一つに記載の方法(100)。
17.
レーダセンサとして構成されている第一周辺センサ(5)と第二周辺センサ(6)、並びに、制御装置を備えた離れたターゲット車両(2)との迫っている衝突を認識するための動力車両(1)用の衝突認識手段であって、該制御装置が、動力車両(1)の周辺領域にある離れたターゲット車両(2)の追跡を、上記1~16のうち何れか一つに記載の方法(100)によって実施するために構成されていることを特徴とする衝突認識手段。
2 ターゲット車両
3 車体
4a,4b, 車輪
4c,4d
5 第一周辺センサ(レーダセンサ)
6 第二周辺センサ(ライダセンサ)
7 レーダセンサの捕捉領域
8 ライダセンサの捕捉領域
9 ライダ反射点
10 セグメント
11 パス
12 車輪中心点
13a 車輪ゲート、前方・右
13b 車輪ゲート、前方・左
13c 車輪ゲート、後方・右
13d 車輪ゲート、後方・左
14 幾何学的重心
100 離れたターゲット車両を追跡するための方法
101 レーダセンサデータとターゲット車両のセンサデータを提供
102 レーダ反射点からターゲット車両の1つの車輪を同定
103 第一レーダ捕捉データを提供
104 ライダ反射点からターゲット車両の1つの車輪を同定
105 第二レーダ捕捉データを提供
106 第一及び第二車輪捕捉データを統合
107 ターゲット車両のパラメータを割出す
108 追跡フィルタにパラメータを入力
109 衝突に関連するデータを割出す
Claims (17)
- ターゲット車両(2)との迫っている衝突を認識するための動力車両(1)の衝突認識手段を用いた動力車両(1)の周辺領域内にある離れたターゲット車両(2)を、レーダセンサとして構成されている第一周辺センサ(5)のレーダセンサデータと、衝突認識手段の第二周辺センサ(6)のセンサデータとを融合することによって、追跡するための方法(100)であって、
第一周辺センサ(5)と第二周辺センサ(6)は、それぞれ、双方の周辺センサ(5,6)によってターゲット車両(2)の少なくとも一部分が捕捉される様に重なり合った捕捉領域(7,8)を有し、
且つ、
以下のステップ、即ち、
- ターゲット車両(2)のレーダセンサデータとセンサデータを、第一周辺センサ(5)と第二周辺センサ(6)を用いて提供するステップ(101)であって、該レーダセンサデータからは、距離と方位角から割出される点、及び、ターゲット車両(2)にある点のドップラー速度に基づいて割出されるレーダ反射点が導出される、ステップ(101)、
- レーダ反射点からターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別するステップ(101)であって、各レーダ反射点の周りには、それぞれ距離次元と方位角次元の方向に広がる均一の大きさの二次元のウインドが設定され、該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の分散の合計が割出され、対応するレーダ反射点に帰属され、且つ、予め与えられている閾値よりも、それに帰属された合計が大きいレーダ反射点が、該車輪(4a,4b,4c,4d)の1つの点として割出される、ステップ(101)、
- レーダ反射点から識別された車輪(4a,4b,4c,4d)に基づいて、第一レーダ捕捉データを提供するステップ(103)、
- 第二周辺センサ(6)のセンサデータからターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別(104)し、センサデータから識別された車輪(4a,4b,4c,4d)に基づいて二番目の車輪捕捉データ(12)を提供するステップ(105)、
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを統合するステップ(106)、並びに、
- 統合された第一及び第二車輪捕捉データに基づいてターゲット車両(2)のパラメータ(14)を割出すステップ、
を備えることを特徴とする方法(100)。 - レーダセンサデータからレーダ反射点を導出する工程が、以下のステップ、即ち、
- レーダセンサデータからフーリエ変換を用いてレーダ反射点を割出すステップ、
- レーダセンサデータのノイズからCFARフィルタを用いてレーダ反射点を分離するステップ、
- ターゲット車両から反射されたレーダ反射点を、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって、識別するステップ、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法(100)。 - 1つのウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の分散の合計を割出す工程が、以下のステップ、
- 該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度から算術平均を割出すステップ、
- レーダ反射点のドップラー速度の分散を、ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点毎に、レーダ反射点のドップラー速度と平均値の差として割出すステップ、並びに、
- 該ウインド内に含まれている全てのレーダ反射点のドップラー速度の割出された分散の合計を生成するステップ、
を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の方法(100)。 - レーダ反射点からターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)を識別するステップ(101)が、更に、以下のステップ、即ち、
- 1つの車輪(4a,4b,4c,4d)の点として割出されたレーダ反射点を車輪クラスタに、クラスタ法、好ましくは、DBSCAN法によって帰属させるステップ、並びに、
- 車輪クラスタをターゲット車両(2)の車輪(4a,4b,4c,4d)として識別するステップ、
を備えることを特徴とする請求項1~3のうち何れか一項に記載の方法(100)。 - 第一車輪捕捉データを提供するステップ(103)が、以下のステップ、即ち、
- 車輪重心の位置データを、1つの車輪クラスタに帰属されたレーダ反射点から算出するステップ、並びに、
- 車輪重心の位置データを第一レーダ捕捉データとして提供するステップ、
を備えることを特徴とする請求項4に記載の方法(100)。 - 第一車輪捕捉データを提供するステップ(103)が、更に、以下のステップ、即ち、
- 車輪重心に位置的に最も近いレーダ反射点の方位角を割出すステップ、
- 特定の方位角を、それらの方位角として有しているレーダ反射点を1つのグループに集約するステップ、
- グループのレーダ反射点を、但し、該グループ内において相対的に最も高い輝度値を有し、且つ、車輪の点(4a,4b,4c,4d)としては割出されなかったレーダ反射点を、割出すステップ、
- ターゲット車両(2)の車輪重心の位置における速度として割出された、レーダ反射点のドップラー速度を、第一車輪捕捉データとして提供するステップ、
を備えることを特徴とする請求項5に記載の方法(100)。 - 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを統合するステップ(106)が、以下のステップ、即ち、
- 第一車輪捕捉データと第二車輪捕捉データを各々、ターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属するステップ、並びに、
- 共通のターゲット車両軸及びターゲット車両サイドに帰属された第一及び第二車輪捕捉データを、Covariance-Intersectionアルゴリズムを基にして統合するステップ、
を備えることを特徴とする請求項1~6のうち何れか一項に記載の方法(100)。 - パラメータ(14)を、ターゲット車両(2)を追跡するための追跡フィルタに入力するステップ(108)を備えることを特徴とする請求項1~7のうち何れか一項に記載の方法(100)。
- ターゲット車両(2)の現在地を、パラメータ(14)を基に推定するために、ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、追跡フィルタとしてのUnscentedカルマンフィルタに入力されることを特徴とする請求項8に記載の方法(100)。
- ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、追跡フィルタとしての複数の異なるUnscentedカルマンフィルタに入力され、複数の異なるUnscentedカルマンフィルタが、それぞれ、異なる運動モデルをベースとしていることを特徴とする請求項9に記載の方法(100)。
- ターゲット車両(2)のパラメータ(14)が、ターゲット車両(2)の幾何学的重心であることを特徴とする請求項1~10のうち何れか一項に記載の方法(100)。
- 第二周辺センサ(6)が、ライダセンサとして構成され、前記ライダセンサのセンサデータが、ライダ反射点(9)を備えることを特徴とする請求項1~11のうち何れか一項に記載の方法(100)。
- ライダセンサ(6)のセンサデータからターゲット車両(2)の1つの車輪(4a,4b,4c,4d)を識別する工程に、ターゲット車両(2)に属する予め定められた上限内の地面からの高さを有するライダ反射点(9)を選択することが含まれていて、車輪(4a,4b,4c,4d)が、これらの選択されたライダ反射点(9)のみを基準に識別されることを特徴とする請求項12に記載の方法(100)。
- 第二車輪捕捉データを提供するステップ(105)が、以下のステップ、即ち、
- 予め定められている距離内において、少なくとも予め与えられている数の隣接するライダ反射点を有している選択されたライダ反射点(9)をキーポイントとして、識別するステップ、
- 少なくとも1つのキーポイントに対して予め与えられている間隔以下の間隔を有し、予め与えられている間隔内において、予め与えられている数以下の数の隣接するライダ反射点を有している選択されたライダ反射点(9)を周縁点として識別するステップ、
- 周縁点に囲まれたキーポイントの周りの領域としてそれぞれセグメント(10)を認識するステップであって、個々のセグメント(10)は、タイヤトレッド又はタイヤ側面に帰属される、ステップ、
- 各々のセグメント(10)によって対応するパス(11)をフィッティングするステップ、
- 対応するパス(11)の中央に、各々のパスの対応するロットを割出すステップ、
- これらのロットの交点として、車輪中心点(12)を割出すステップ、
- 第二車輪捕捉データとして、車輪中心点(12)の位置データを提供するステップ、
を備えることを特徴とする請求項13に記載の方法(100)。 - 第二車輪捕捉データを提供するステップ(105)が、更に、以下のステップ、即ち、
- フィッティングされたパスに基づいてターゲット車両(2)の操舵角を割出すステップ(11)、並びに、
- 第二車輪捕捉データとして操舵角を提供するステップ、
を備えることを特徴とする請求項14に記載の方法(100)。 - パラメータ(14)を用いたターゲット車両(2)の追跡を基にして、衝突に関連するデータを割出すステップ(109)も更に備えることを特徴とする請求項8~15のうち何れか一項に記載の方法(100)。
- レーダセンサとして構成されている第一周辺センサ(5)と第二周辺センサ(6)、並びに、制御装置を備えた離れたターゲット車両(2)との迫っている衝突を認識するための動力車両(1)用の衝突認識手段であって、該制御装置が、動力車両(1)の周辺領域にある離れたターゲット車両(2)の追跡を、請求項1~16のうち何れか一項に記載の方法(100)によって実施するために構成されていることを特徴とする衝突認識手段。
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