JP7376416B2 - 演算装置、演算方法 - Google Patents

Description

本発明は、演算装置、および演算方法に関する。

運転支援車載システムでは、自車両の走行を制御あるいは支援するために、外界状況を認識する必要がある。そのため、複数のセンサを自車両に設置し、それら複数のセンサから取得されるデータを、センサ情報融合処理ユニットにおいて処理し、他車両や歩行者などの立体物の位置や速度等の状態を認識する必要がある。さまざまな状況に対応するためには、自車両に設置されるセンサ数を増やす必要があり、また認識対象とする周囲の物標数も増やす必要がある。センサ数や物標数の増大により、センサ情報融合処理ユニットにおける外界状況の認識処理の負荷が増大する。特許文献１には、車両の所定箇所に設置されたセンサユニットと、前記センサユニットと車内バスによって接続された中央制御ユニットとを備え、前記センサユニットが、車両周囲の物標を検出するセンサと、前記センサによって検出された各物標の物標情報を生成して前記車内バスを介して前記中央制御ユニットへ前記物標情報を送信するセンサ制御部とを有し、前記センサ制御部が、前記センサによって検出された各物標が、前記車両の周辺領域を複数に区画した複数のエリアのいずれに存在するかを判定し、これらエリアに設定されたスコアに基づいて各物標の優先度を計算し、前記優先度が高い物標の物標情報を前記中央制御ユニットへ送信するが前記優先度が低い物標の物標情報を前記中央制御ユニットへ送信しないように構成され、かつ、前記車両の走行速度に応じて一部のエリアの大きさを変更するように構成されている、車両用物標検出システムが開示されている。

特開２０１８－５５４２７号公報

特許文献１に記載されている発明では、処理の高速化に検討の余地がある。

本発明の第１の態様による演算装置は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記処理ユニット割当部は、前記物標の位置情報に応じて割り当てる前記グループを決定する。
本発明の第２の態様による演算装置は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記グループのそれぞれに優先度が設定されており、前記関連付け部は、前記優先度が低いグループの処理を簡略化する。
本発明の第３の態様による演算装置は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記関連付け部および前記状態融合部を含む処理ユニットを複数備え、前記処理ユニット割当部は、前記グループを前記処理ユニットのそれぞれに割り当て、前記複数の処理ユニットのそれぞれは、他の前記処理ユニットと並列に、前記関連付け部および前記状態融合部を動作させ、前記処理ユニットのそれぞれからアクセス可能な共有メモリを備え、前記共有メモリに前記複数のグループの情報を前記グループごとに連続したアドレスに格納するメモリ領域割当部をさらに備え、前記処理ユニットのそれぞれは、キャッシュメモリを備え、前記処理ユニットのそれぞれは、前記共有メモリから前記物標の情報を読み出す際に所定のブロックサイズで連続して読み出して前記キャッシュメモリに格納する。
本発明の第４の態様による演算方法は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記割り当て処理では、前記物標の位置情報に応じて割り当てる前記グループを決定する。
本発明の第５の態様による演算方法は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記グループのそれぞれに優先度が設定されており、前記関連付け処理では、前記優先度が低いグループの処理を簡略化する。
本発明の第６の態様による演算方法は、センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、前記演算装置は、前記関連付け処理および前記融合処理を実行する処理ユニットを複数備え、前記割り当て処理では、前記グループを前記処理ユニットのそれぞれに割り当て、前記複数の処理ユニットのそれぞれは、他の前記処理ユニットと並列に、前記関連付け処理および前記融合処理を実行させ、前記演算装置は、前記処理ユニットのそれぞれからアクセス可能な共有メモリを備え、前記共有メモリに前記複数のグループの情報を前記グループごとに連続したアドレスに格納するメモリ領域割当処理をさらに含み、前記処理ユニットのそれぞれは、キャッシュメモリを備え、前記処理ユニットのそれぞれは、前記共有メモリから前記物標の情報を読み出す際に所定のブロックサイズで連続して読み出して前記キャッシュメモリに格納する。

本発明によれば、処理を高速化できる。

演算装置のハードウエア構成図 演算装置の機能ブロック図 演算装置による推定処理の処理フロー図 自車両と外界の物標の例を示す図 変形例１における領域分割の動的な設定を示す図 第２の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図 第３の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図 第４の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図 第５の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図 第７の実施の形態における演算装置のハードウエア構成図 第７の実施の形態における共有メモリのメモリマップを示す図

－第１の実施の形態－
以下、図１～図４を参照して、演算装置の第１の実施の形態を説明する。

図１は、演算装置１００のハードウエア構成図である。演算装置１００は、不図示の車両（以下、「自車両」と呼ぶ）に搭載され、センサ１０１および制御装置１０２に接続される。演算装置１００は処理ユニット２１０と、分散メモリ１１２と、共有メモリ１１１と、共通リソース２８０とを備える。ただしセンサ１０１、処理ユニット２１０、および分散メモリ１１２は１以上から構成され、構成要素を枝番で表す。センサ１０１は、第１センサ１０１－１、第２センサ１０１－２、および第Ｓセンサ１０１－Ｓを含む。センサは例えばカメラセンサ、レーダセンサ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）センサ、ソナーセンサなどである。処理ユニット２１０は、第１処理ユニット２１０－１、第２処理ユニット２１０－２、および第Ｐ処理ユニット２１０－Ｐを含む。分散メモリ１１２は、第１分散メモリ１１２－１、第２分散メモリ１１２－２、および第Ｐ分散メモリ１１２－Ｐを含む。

センサ１０１の構成数Ｓは、他の構成の数には依存しない。処理ユニット２１０の構成数Ｐは、分散メモリ１１２の構成数Ｐと同一である。すなわち処理ユニット２１０と分散メモリ１１２とは、１：１で存在する。Ｐ個の処理ユニット２１０は処理を同時並列に実行することができる。

処理ユニット２１０は、例えば複数の中央演算処理装置（ＣＰＵ）、１つのＣＰＵに実装された複数の演算処理コア、１つの演算処理コアが時分割で略同時に複数の演算を実行する疑似的な複数の演算処理コアなどである。また処理ユニット２１０は、ＧＰＧＰＵ（General Purpose computing on Graphics Processing Units）、およびＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を１または複数用いて実現されてもよい。さらに処理ユニット２１０は、ＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、およびＦＰＧＡを組み合わせて実現されてもよい。

それぞれの処理ユニット２１０は、高速にアクセス可能な専用の分散メモリ１１２と接続される。たとえば第１処理ユニット２１０－１は第１分散メモリ１１２－１に対して高速なアクセスが可能であり、第２処理ユニット２１０－２は第２分散メモリ１１２－２に対して高速なアクセスが可能である。たとえば第１処理ユニット２１０－１は、第２分散メモリ１１２－２へのアクセスが不可能ではないが、第２処理ユニット２１０－２を介してアクセスすることになるため低速となる。

本実施の形態では、それぞれの処理ユニット２１０が高速にアクセス可能な専用の分散メモリ１１２を「専用分散メモリ」と呼び、専用分散メモリ以外の分散メモリ１１２を「他接続分散メモリ」と呼ぶ。たとえば、第１処理ユニット２１０－１の専用分散メモリは第１分散メモリ１１２－１であり、第１処理ユニット２１０－１を基準とすれば第１分散メモリ１１２－１以外の全ての分散メモリ１１２、たとえば第２分散メモリ１１２－２などは他接続分散メモリである。第２処理ユニット２１０－２の専用分散メモリは第２分散メモリ１１２－２である。また本実施の形態では、メモリへのアクセス速度の高低には、転送速度の高低および遅延の大小を含む。すなわち高速にメモリへのアクセスが可能な場合には、転送速度が速い場合と遅延が小さい場合とを含む。

共有メモリ１１１は、それぞれの処理ユニット２１０から略同一の速度でアクセスできる。ただし共有メモリ１１１へのアクセス速度は、専用分散メモリよりも遅い。そのため本実施の形態では、それぞれの処理ユニット２１０は専用分散メモリを主に使用する。

共通リソース２８０は、たとえばＣＰＵである。ただし共通リソース２８０が処理ユニット２１０と共通するハードウエアにより実現されてもよい。

センサ１０１は自車両の外界にある検出物標の状態を検出する。物標とは他車両や歩行者、標識などの様々な検出対象物である。この物標のうち、センサ１０１が検出した物標を検出物標と呼ぶ。また物標のうち、後述するように追跡、すなわちトラッキングを行っている物標を「追跡物標」と呼ぶ。換言すると、検出物標および追跡物標の上位概念が物標である。さらに、物標の状態とは、物標の位置、物標の速度、物標の加速度、物標のヨーレート、物標に関するその他の動きを示す値、および物標の種類、のうち少なくとも１つである。ただし第１の実施の形態では、物標の状態には物標の位置が必ず含まれる。センサ１０１は、検出物標の状態を演算装置１００に出力する。センサ１０１は複数の物標を検出する能力を有しているため、センサ１０１から演算装置１００に入力される検出物標の数は、自車両の外界の状況に応じて０個や１個の場合もあれば、複数となる場合もある。

演算装置１００は、Ｐ個の処理ユニット２１０を用いた並列処理によりセンサ１０１から入力される検出物標の情報を処理して、追跡物標の情報を更新する。追跡物標とは、演算装置１００が追跡している物標であり、センサ１０１が過去に検出した物標でもある。すなわち「検出物標の状態」と「追跡物標の状態」とは、同種の情報である。以下では、追跡物標を更新して追跡物標の状態を制御装置１０２に出力することを「推定処理」と呼び、推定処理を行う周期を「処理周期」と呼ぶ。

処理ユニット２１０による推定処理は、以下のとおりである。まずセンサ１０１が検出した検出物標と、前回までの処理周期に検出されて演算装置１００が追跡している追跡物標の状態とを用いて、今回の処理周期における外界の物標の状態を推定して追跡物標の状態を更新する。また処理ユニット２１０は、更新された追跡物標の状態を用いて、次の処理周期における追跡物標の状態を推定する。以上が処理ユニット２１０による推定処理である。なお演算装置１００の出力部２０４は、処理ユニット２１０が更新した追跡物標の状態を制御装置１０２に出力し、この出力を受けた制御装置１０２は、自車両の加速や減速、ステアリング等を制御する。演算装置１００の処理を以下に説明する。

図２は、演算装置１００が備える機能を機能ブロックとして示した機能ブロック図である。演算装置１００はその機能として、共通演算部２９０と処理ユニット２１０とを備える。共通演算部２９０は、受信部２００と、追跡物標入力部２２０と、事前処理部２０１と、処理ユニット割当部２０２と、メモリ領域割当部２０３と、出力部２０４とを備える。処理ユニット２１０は、関連付け部２１１と、状態融合部２１２と、状態予測部２１３とを備える。図２と図１との対応を説明すると、図２の共通演算部９０は図１の共通リソース２８０により実現され、図２の処理ユニット２１０は図１の処理ユニット２１０に相当する。

換言すると、処理ユニット２１０、すなわち関連付け部２１１、状態融合部２１２、および状態予測部２１３は、並列処理のために同一の処理を実行する機能ブロックが複数存在する。たとえば関連付け部２１１は、関連付け部２１１－１、関連付け部２１１－２、および関連付け部２１１－Ｐの総称である。たとえば、関連付け部２１１はオブジェクト指向のプログラム言語における「クラス」に相当し、実際に並列処理を行う、関連付け部２１１－１や関連付け部２１１－２などは、関連付け部２１１の「インスタンス」に相当する。状態融合部２１２と状態融合部２１２－１などとの関係、および状態予測部２１３と状態予測部２１３－１などとの関係も同様である。なお図２には示していないが、受信部２００や事前処理部２０１も、同一の処理を実行する機能ブロックが複数存在してもよい。

受信部２００は、センサ１０１から検出物標の情報を受信して共有メモリ１１１に格納する。事前処理部２０１は、共有メモリ１１１に格納された検出物標の状態に対して、事前処理を行う。事前処理とはたとえば、センサ１０１が検出物標の状態を表現する際に用いる座標系の相違を統一する処理や、動作タイミングの異なるセンサからのデータを推定処理のタイミングに同期させたデータへ変換する処理である。

追跡物標入力部２２０は、分散メモリ１１２に格納されている追跡物標の状態を共有メモリ１１１に書き出す。この予測状態は、前回の処理周期における推定処理で状態予測部２１３が予測した追跡物標の状態である。処理ユニット割当部２０２は、事前処理部２０１の処理結果である検出物標の状態と、追跡物標入力部２２０で読みだされた追跡物標のそれぞれに対して、複数のグループのいずれか１つに割り当てる。具体的には処理ユニット割当部２０２は、後述するように位置情報を用いて、それぞれの物標を処理ユニット２１０－１～２１０－Ｐのいずれかに割り当てる。割り当てられた処理ユニット２１０は、並列処理において検出物標や追跡物標の処理を担当する。

メモリ領域割当部２０３は、事前処理部２０１が出力する検出物標、および追跡物標入力部２２０が読み出した追跡物標を、複数のグループに分類し、グループごとにいずれかの分散メモリ１１２を割り当てる。ただし検出物標や追跡物標が複数のメモリ領域に割り当てられてもよい。前述のとおり、処理ユニット２１０のそれぞれは、高速にアクセス可能な分散メモリ１１２の領域があらかじめ定められている。そのためメモリ領域割当部２０３は、それぞれの処理ユニット２１０が参照する情報はそれぞれの処理ユニット２１０が高速にアクセス可能な分散メモリ１１２の一部である専用分散メモリに格納する。

関連付け部２１１は、検出物標の状態と追跡物標の状態から、同一の物体を探索して関連づける。たとえば関連付け部２１１は、センサ１０１が検出した１つの検出物標と１つの追跡物標とを関連付ける。また関連付け部２１１は、センサ１０１が検出した複数の検出物標と追跡物標とを関連付ける場合があり、センサ１０１が検出した複数の検出物標同士を関連付けて既存の追跡物標とは関連付けない場合もある。

状態融合部２１２は、関連付け部２１１が関連付けた複数の物体の状態を融合して、追跡物標の状態を更新する。関連付け部２１１がいずれかの追跡物標と１以上の検出物標とを関連付けた場合には、状態融合部２１２はその追跡物標の状態を更新する。関連付け部２１１が複数の検出物標を関連付けて既存の追跡物標との関連付けがなかった場合には、状態融合部２１２は新たに追跡物標を作成してその追跡物標の状態を更新、すなわち新規に作成する。

状態予測部２１３は、状態融合部２１２が更新した追跡物標の状態から、次の処理周期における追跡物標の状態を予測して更新し、分散メモリ１１２に格納する。たとえば状態予測部２１３は、今回の処理周期から次回の処理周期まで等速直線運動を行うと仮定して、時間差に対応した移動量を算出することで現在位置を予測する。出力部２０４は、状態融合部２１２が更新した追跡物標の状態を制御装置１０２に出力する。

図３は、演算装置１００による推定処理の処理フロー図である。図３では図２に示した各機能ブロックの相関を視覚的に示している。ただし図３では、受信部２００および事前処理部２０１も同一の処理を実行する複数の機能ブロックが存在する。

受信部２００はセンサ１０１から検出物標の状態を受信して共有メモリ１１１に格納する。それぞれのセンサ１０１の処理周期は、一般に推定処理の処理周期と完全には一致しないため、それぞれの受信部２００が読みだすデータの量は、以下のように一定ではない。すなわち、センサ１０１の複数周期のデータを一度に読み出す場合もあるし、推定処理の処理周期の間にセンサ１０１の動作タイミングが無く読み出すデータが存在しない場合もある。

事前処理部２０１は、受信部２００が共有メモリ１１１に格納した検出物標の状態に対して事前処理を行う。この検出物標の状態は処理ユニット割当部２０２が処理対象とする。追跡物標入力部２２０は、分散メモリ１１２に格納されている、前回の処理周期において推定した追跡物標の状態を読み出して共有メモリ１１１に書き出す。処理ユニット割当部２０２は、共有メモリ１１１から追跡物標入力部２２０および事前処理部２０１の出力を読み込み、それぞれの検出物標および追跡物標を処理する処理ユニットを決定する。

メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット割当部２０２の決定に基づき、共有メモリ１１１に格納されている検出物標の状態および追跡物標の状態を分散メモリ１１２に書き込む。メモリ領域割当部２０３による分散メモリ１１２への書き込みが終了すると、処理ユニット２１０による並列処理が開始される。処理ユニット２１０の処理は図４を参照して説明する。

図４は自車両と外界の物標の例を示す図である。図４は図示中央の自車両３００とその外界の状況を示しており、図示上方が自車両の前方、図示下方が自車両の後方である。図４では、符号３１０－１、３１０－２、および３１０－３の３つが、追跡物標入力部２２０で読み出した追跡物標である。また、符号３１１、３１２、および３１３のそれぞれは、第１センサ１０１－１、第２センサ１０１－２、および第３センサ１０１－３が検出した検出物標を示す。

具体的には、第１センサ１０１－１が検出した検出物標は、符号３１１－１および符号３１１－２で示される物標である。第２センサ１０１－２が検出した検出物標は、符号３１２－１、および符号３１２－２である。第３センサ１０１－３が検出した検出物標は、符号３１３－４である。符号３２０および符号３２１については後述する。

関連付け部２１１では、検出物標の状態と追跡物標の状態に基づき、同一の物標を探索して関連づける。図４に示す例ではたとえば、追跡物標３１０－１に対して物標３１１－１と３１２－１が同一の物標を表していると判断されて関連づけられる。同一の物標であるか否かの判定には、たとえばそれぞれの物体の距離を基準にする。距離の計算には、誤差の影響を考慮した距離であるマハラノビス距離を用いてもよい。また、同一の物標であるか否かの判定には距離だけではなく、速度や加速度の差も考慮してもよい。

同様にして、追跡物標３１０－２に対して検出物標３１１－２と検出物標３１２－２が関連づけられる。追跡物標３１０－３に対しては関連づけられる検出物標が無い。また、検出物標３１３－４に対しては関連づけられる追跡物標が無い。以上の処理は、それぞれの物標に対して、関連付ける追跡物標を検索する処理となる。そのため、それぞれの処理ユニット２１０は割り当てられた物標に対して関連付けの対象となる追跡物標を検索する。

状態融合部２１２は、関連付け部２１１が関連付けた物標と追跡物標について、両者の状態を融合して追跡物標の状態を更新する。たとえば、関連付け部２１１が関連付ける、追跡物標３１０－１、物標３１１－１、および物標３１２－１の状態を融合して、追跡物標３１０－１の状態を更新する。この融合では、各状態を単純平均する方法、各状態に含まれる誤差を考慮して平均する方法、それぞれ各状態の信頼度、すなわち存在確率を考慮して重みづけ平均する方法などが用いられる。

追跡物標３１０－３には関連づけられる物標が無いため、この追跡物標は過去に誤検出されたものか、センサ１０１の検出範囲外に移動した可能性が考えられる。そのためこの追跡物標を削除するか否かを判定する。この判定は、過去に物標と関連付けられた回数を基準とする方法や、存在確率を別途に計算して管理する方法などを用いることができる。

検出物標３１３－４には関連づけられる追跡物標が無いため、新しく検知された物標であると判断して、新たな追跡物標を生成する。以上の処理は、追跡物標ごとに状態を融合し、当該追跡物標の状態を更新する処理となる。そのため、各処理ユニットは割り当てられた追跡物標の予測状態に対して融合処理を実施する。なお、関連付け部２１１と状態融合部２１２は処理ユニットの割り当てられ方が異なるため、関連付け部２１１と状態融合部２１２の間に並列処理の同期があってもよい。

状態予測部２１３は、状態融合部２１２により更新された追跡物標の状態から、次の処理周期における追跡物標の状態を予測して、分散メモリ１１２に格納する。最後に出力部２０４は、処理ユニット２１０－１から２１０－Ｐの動作終了を待ち、状態融合部２１２で更新された追跡物標の状態を出力する。

処理ユニット割当部２０２とメモリ領域割当部２０３における割り当ては以下のように実施することが可能である。本実施の形態では、以下に説明するように物体の位置情報を用いてグループ分けを行う。

それぞれの処理ユニット２１０が実行する処理は、複数の物標や追跡物標のうち、位置が近い物体を探索して融合を行う。そのため、あらかじめ簡単な判定により、それぞれの処理ユニット２１０が探索を行う物体をその処理ユニット２１０の専用分散メモリに格納することで高速な処理が可能となる。前述のように、それぞれの処理ユニット２１０による専用分散メモリへのアクセスは、他接続分散メモリや共有メモリ１１１よりも高速だからである。

図４に示す例では、領域３２０－１から領域３２０－５のように、自車両の位置を基準として、自車両３００の幅方向には制限がなく、自車両３００の進行方向に区切られた領域を定義する。換言すると図４に示す各領域は、自車両３００の幅方向を長手方向とする矩形形状を有する。図４に示すように自車両３００を基準とした領域を分割するための情報（以下、「領域分割情報」と呼ぶ）は、あらかじめ定められて演算装置１００の不図示の記憶装置に格納される。領域分割情報の一例をあげると、図４に示す複数の矩形の形状およびサイズの情報である。なお領域分割情報は、領域の形状を示す情報でもあるので「領域パターン」の情報ともいえる。

処理ユニット割当部２０２は、領域分割情報に基づき、それぞれの領域に存在する検知物標や追跡物標をそれぞれの処理ユニット２１０に割り当てる。たとえば、追跡物標３１０－１、検出物標３１１－１、および検出物標３１２－１が領域３２０－１に存在するので、処理ユニット２１０－１に割り当てられる。メモリ領域割当部２０３も同様にメモリ領域を割り当てることができるが、領域の境界付近では特別な注意が必要となる。図４の例を参照して具体的に説明する。

図４に示す例では、追跡物標３１０－２と検出物標３１２－２は領域３２０－２に存在するので、処理ユニット２１０－２に割り当てられる。また、検出物標３１１－２は領域３２０－３に存在するので、処理ユニット２１０－３に割り当てられる。このとき、検出物標３１１－２に対する処理において、検出物標３１１－２が追跡物標３１０－２と関連づけられる必要がある。そのため、検出物標３１１－２に対する処理を担当している処理ユニット２１０－３は追跡物標３１０－２のデータにアクセス可能でなければならない。

これを実現するために、空間を領域３２１のように分割してメモリ領域を割り当てる。すなわちメモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０－１の専用分散メモリには、領域３２１－１および領域３２１－１２に含まれる物体の情報を格納する。メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０－２の専用分散メモリには、領域３２１－１２、領域３２１－２、および領域３２１－２３に含まれる物体の情報を格納する。メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０－３の専用分散メモリには、領域３２１－２３、領域３２１－３、および領域３２１－３４に含まれる物体の情報を格納する。メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０－４の専用分散メモリには、領域３２１－３４、領域３２１－４、および領域３２１－４５に含まれる物体の情報を格納する。メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０－５の専用分散メモリには、領域３２１－４５、および領域３２１－５に含まれる物体の情報を格納する。

このようにメモリ領域割当部２０３は、領域の境界に存在する物体の情報は、複数の専用分散メモリに格納する。ただしメモリ領域割当部２０３は、領域の境界に存在する物体の情報を共有メモリ１１１に格納してもよい。図４に示した情報を言い換えると、実線は処理ユニット割当部２０２が参照して処理ユニット２１０が探索する物体が存在する領域を示す。また図４の破線は、メモリ領域割当部２０３が参照してどのメモリに格納するかの判断に用いられる。また実線と破線の間隔は、あらかじめ定められた距離、たとえば０．５ｍや１．０ｍである。

上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）演算装置１００は、センサ１０１からセンサ１０１が認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部２００と、複数の物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部２０２と、第１の物標の関連付け対象となる第２の物標を、複数のグループに含まれる一部のグループから検索する関連付け部２１１と、関連付け部２１１により関連付けられた第１の物標と第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部２１２とを備える。第１の物標とは、検出物標および追跡物標のいずれかであり、第２の物標とは、検出物標および追跡物標のいずれかである。そのため、関連付け部２１１が検索する対象が限定されているので処理を高速化できる。

（２）演算装置１００は、関連付け部２１１および状態融合部２１２を含む処理ユニット２１０を複数備える。処理ユニット割当部２０２は、グループを処理ユニット２１０のそれぞれに割り当てる。複数の処理ユニット２１０のそれぞれは、他の処理ユニット２１０と並列に、関連付け部２１１および状態融合部２１２を動作させる。そのため、並列処理により演算装置１００の処理を高速化できる。

（３）処理ユニット割当部２０２は、物標の位置情報に応じて割り当てるグループを決定する。同一の物標は、どのセンサ１０１で測定しても略同一の位置に観測されることが期待されるので、位置を基準にグループ分けを行うことで効率的に同一の物標を検索できる。

（４）処理ユニット２１０のそれぞれは、高速に読み取り可能な専用のメモリである専用分散メモリを有する。演算装置１００は、第１処理ユニット２１０－１が有する第１分散メモリ１１２－１に、第１処理ユニット２１０－１が検索対象とするグループの情報をコピーするメモリ領域割当部２０３を備える。それぞれの処理ユニット２１０は、それぞれの処理ユニット２１０が有する専用分散メモリから物標の情報を読み込んで処理する。そのため、それぞれの処理ユニット２１０は主に高速に読み出しが可能な専用分散メモリにアクセスするので、読み出しに要する時間を短縮して処理を高速化できる。

（変形例１）
上述した第１の実施の形態では、領域分割情報はあらかじめ定められた値、すなわち固定値である旨を説明した。しかし領域分割情報は動的に設定されてもよい。たとえば処理ユニット割当部２０２が、それぞれの領域において検出物標と追跡物標の合計数が略均等になるように領域分割情報を設定してもよい。

図５は、変形例１における領域分割の動的な設定を示す図である。図５に示す例では、自車両３００の前方近傍に物標が多く存在する。処理ユニット割当部２０２は、これらが領域３０２－２と領域３０３－３の両方に概ね等分に分配されるように、領域３０２－２と領域３０３－３の境界を図４の場合に比べて後方に移動させている。

本変形例では、次の作用効果が得られる。
（５）処理ユニット割当部２０２は、図５に示すように、グループを決定するための物標の位置情報の閾値を、複数の物標の位置情報に基づき決定する。すなわち、それぞれの領域に存在する物標の数を略均一にすることで、それぞれの処理ユニット２１０の処理時間を略均一にでき、処理全体に要する時間を短くすることができる。仮に領域に含まれる物標の数に偏りが生じると、それぞれの処理ユニット２１０の処理時間のばらつきが大きくなり、処理時間が最も長い処理ユニット２１０の存在が出力部２０４の動作を遅らせることになる。しかし本変形例によれば、それぞれの処理ユニット２１０が処理する物体の数が略均等となるので、処理時間も均等になる傾向にあり、全体の処理時間が短縮される。

（変形例２）
上述した第１の実施の形態では、領域分割情報により分割されたそれぞれに領域に対して異なる処理ユニット２１０を割り当てた。しかし複数の領域を１つの処理ユニット２１０に割り当ててもよい。この場合は、地理的に連続して存在する複数の領域を同一の処理ユニット２１０に割り当てることが望ましい。たとえば図４に示す例において、領域２３０－５を担当する処理ユニット２１０にもう１つの領域を担当させる場合には、地理的に連続していない領域３２０－３よりも地理的に連続している領域３２０－４を担当させることが望ましい。

（変形例３）
追跡物標に関連付けられる検出物標が存在しない場合には、センサ１０１の検出範囲を算出して、直前の処理周期において推定した追跡物標の位置がセンサ１０１の検出範囲であるか否かを判断してもよい。そして、追跡物標の位置がセンサ１０１の検出範囲内であるにもかかわらず検出物標が存在しない場合には、過去の検出が誤検出であったと判断してその追跡物標の情報を削除する。また、追跡物標の位置がセンサ１０１の検出範囲外の場合には、一時的に物標が検出できないだけで後に同一の物標が検出される可能性もあるため、その追跡物標の情報は削除せずに保存する。

（変形例４）
演算装置１００は、処理ユニット２１０を１つのみ備えてもよい。その場合には処理ユニット割当部２０２は、領域分割情報に基づき物標のグループ分けを行い、処理ユニット２１０がグループごとに順番に処理を行う。メモリ領域割当部２０３は、処理ユニット２１０が処理対象とするグループが変更になるたびに、専用分散メモリに処理対象の物標の情報を格納する。なお本変形例では専用分散メモリを使用することなく共有メモリ１００のみを用いて演算を行ってもよい。

－第２の実施の形態－
図６を参照して、演算装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、領域分割情報により分割される領域の形状が縦長である点が第１の実施の形態と異なる。ただし、物標の状態に物標の位置情報が含まれる点、および物体の位置情報を用いてグループ分けを行う点は第１の実施の形態と同様である。

図６は、第２の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図である。本実施の形態における領域は、自車両３００の進行方向には制限がなく、自車両３００の幅方向に区切られた領域を定義する。換言すると図４に示す各領域は、自車両３００の進行方向を長手方向とする矩形形状を有する。実線と破線との間隔は、第１の実施の形態と同様にあらかじめ定められた距離である。

処理ユニット割当部２０２は、領域５０１－１～領域５０１－４のそれぞれに存在する検知物標や追跡物標を、処理ユニット２１０－１～処理ユニット２１０－４に割り当てる。またメモリ領域割当部２０３は、領域５０２－１から領域５０２－４に存在する物体の情報を、それぞれ処理ユニット２１０－１～処理２１０－４の専用分散メモリに格納する。領域５０２－１２に存在する物体の情報は、処理ユニット２１０－１および処理ユニット２１０－２の専用分散メモリに格納してもよいし、共有メモリ１１１に格納してもよい。領域５０２－２３に存在する物体の情報は、処理ユニット２１０－２および処理ユニット２１０－３の専用分散メモリに格納してもよいし、共有メモリ１１１に格納してもよい。領域５０２－３４に存在する物体の情報は、処理ユニット２１０－３および処理ユニット２１０－４の専用分散メモリに格納してもよいし、共有メモリ１１１に格納してもよい。

上述した第２の実施の形態によれば、図６に示すように領域分割することで、横方向の関連付け検索処理を削減できる。自車走行車線と対向車線では他車両の相対速度に大きな違いがあるため、異なる関連付け・融合処理方法を採用する場合もあり、横方向の分割により領域ごとに異なる処理を割り当てながら並列処理を実施することが可能となる。また、交差点等で右左折する場合には、右左折先の認識情報処理が優先されることもあり、その割り当て処理の違いを考慮した処理ユニット割り当てが可能となる。

－第３の実施の形態－
図７を参照して、演算装置の第３の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、領域分割情報により分割される領域の形状が格子状である点で、第１の実施の形態と異なる。ただし、物標の状態に物標の位置情報が含まれる点、および物体の位置情報を用いてグループ分けを行う点は第１の実施の形態と同様である。

図７は、第３の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図である。本実施の形態における領域は、自車両３００の進行方向に平行な直線、および自車両の幅方向に平行な直線により区切られる格子状の領域である。実線と破線との間隔は、第１の実施の形態と同様にあらかじめ定められた距離である。図７において実線で区切られる領域６０１のそれぞれに存在する物体が、個別の処理ユニット２１０の処理対象として割り当てられる。

図７では作図の都合により符号の記載を省略しているが、破線で示される領域は第１の実施の形態と同様にメモリ領域割当部２０３が物体の情報を格納するメモリを決定するために参照される。ただし本実施の形態では４つの領域が隣接するため、同一の物体の情報が４つの専用分散メモリに格納される場合もある。図７に示す分割では、２０の領域があるため、例えば処理ユニットが４つであれば、処理ユニット１つあたりに５つの領域を割り当てることができる。

上述した第３の実施の形態によれば、第１の実施の形態や第２の形態とも異なったバリエーションで領域を分割できる。

（第３の実施の形態の変形例）
領域分割情報により分割される領域には優先度を設定し、優先度が低い領域の処理は簡略化してもよい。たとえば図７における領域６０１－１１、６０１－４１、６０１－１５、６０１－４５は自車両６００から最も遠い場所であり、相対的に物標の認識における重要度が低い。これら４つの領域は相対的に優先度が低い「優先度：低」とし、他の領域は相対的に優先度が高い「優先度：高」にあらかじめ設定する。

演算装置１００は、これらの優先度が低い領域は、あらかじめ処理内容を簡易化してもよいし、当該処理タイミングで処理負荷が高いと判断された場合に簡易処理へ切り替えてもよい。簡易処理には、例えばそのタイミングには当該領域で検知物標が無かったものとする方法や、検知物標に対する関連付けを実施せずにすべての検知物標から新たな追跡物標を生成する方法がある。

本変形例によれば、次の作用効果が得られる。
（６）グループのそれぞれに優先度が設定されている。関連付け部２１１は、優先度が低いグループの処理を簡略化する。そのため、重要度が低い領域の処理が遅いことを理由に全体の処理が遅くなることを避けることができる。

－第４の実施の形態－
図８を参照して、演算装置の第４の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、領域の分割をさらに工夫している点で、第１の実施の形態と異なる。

図８は、第４の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図である。図８に示す領域の分割は、第１の実施の形態において図４に示した領域を、認識の重要度に対応させて分割および統合したものである。自車両７００の走行にあたって、自車両近傍と自車両前方は重要度の高い領域であるため、これらの領域に存在する物標に対する処理は最優先される。そのため、この重要度の高い領域に多くの物標が存在する場合にも推定処理を完了する必要がある。

この要求に対応するために、重要度の高い自車両７００の近傍と自車両７００の前方の領域７０１－１～領域７０４－４で処理負荷が分散されるように領域を設定し、残る領域で７０１－５～領域７０１－８を設定する。すなわち、自車両７００の側方かつ遠方は重要度が低いので領域７０１－５および領域７０１－６は広く設定する。また自車両７００の後方は前方に比べて重要度が低いので、自車両７００の前方は３分割するが後方は２分割として領域７０１－７および領域７０１－８とする。なお、図８では作図の都合により破線を記載していないが、第１の実施の形態や第３の実施の形態と同様に、領域の境界から所定の距離には破線が存在する。

優先度の高い領域７０１－１～領域７０４－４を異なる処理ユニット２１０－１～領域２１０－４に割り当てることで処理負荷が高い場合でも優先度の高い領域の処理が所定の時間内に完了できる。領域７０１－５～領域７０１－８は、処理ユニット２１０－１から２１０－４に割り当てることも可能であるが、優先度の高い処理ユニット７０１－１から７０１－４の処理を優先させる。以上のように領域を設定して処理ユニットを割り当てることで、処理の優先度を設定することができる。

上述した第４の実施の形態によれば、自車両との位置関係に基づき重要な領域ほど狭い面積に設定することができる。

－第５の実施の形態－
図９を参照して、演算装置の第５の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、領域をセンサの検出範囲と一致させる点で、第１の実施の形態と異なる。

図９は、第５の実施の形態において領域分割情報により分割される領域を示す図である。図９に示す扇形の領域は各センサの検出領域を示している。センサとその検出領域を例示すると以下のとおりである。センサ１０１－１は長距離レーダであり、領域８０１－１および領域８０１－４が検出領域である。またセンサ１０１－２はカメラセンサであり、領域８０１－２、領域８０２－３、および領域８０２－４がその検出領域ある。センサ１０１－３は左前方に取り付けられたレーダであり、領域８０１－２および領域８０１－５が検出領域である。センサ１０１－４は右前方に取り付けられたレーダであり、領域８０１－３および領域８０１－６がその検出領域でありる。センサ１０１－５は左後方に取り付けられたレーダであり、領域８０１－７および領域８０１－９がその検出領域である。センサ１０１－６は右後方に取り付けられたレーダでり、領域８０１－８および領域８０１－９がその検出領域である。

なお図９では作図の都合により破線を記載していないが、第１の実施の形態や第３の実施の形態と同様に、領域の境界から所定の距離には破線が存在する。

上述した第５の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（７）受信部２００には複数のセンサから検出物標の情報が入力される。処理ユニット割当部２０２は、複数のセンサ１０１のそれぞれの検出範囲と、物標の位置情報とに応じて割り当てるグループを決定する。そのため、第１～第４の形態とも異なったバリエーションで領域を分割できる。

－第６の実施の形態－
演算装置の第６の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、物体のグループ分けに位置情報を用いない点で、第１の実施の形態と異なる。

本実施の形態では、処理ユニット割当部２０２は物体の位置情報以外の情報を用いてグループ分け、すなわち処理ユニットの割り当てを行い、メモリ領域割当部２０３は物体の位置情報以外の情報を用いて物体の情報を格納するメモリを決定する。位置情報以外の情報とは、たとえば速度、加速度、大きさ、種別である。なお物体の種別とは、４輪車、２輪車、歩行者などをいう。同一の物体であれば、速度、加速度、および大きさのいずれも略同一であることが期待されるからである。

たとえば、速度の大きく異なる物標は同一の物標である可能性が低いため、関連付け対象としての検索対象とはならず、物標の速度を基準として分割することに合理性がある。速度を利用する第１の例として、自車両に対する物標の相対速度を評価し、相対速度の正負でグループ分けすることができる。また速度を利用する第２の例として、物標の速度ベクトルと自車両の速度ベクトルの積を算出し、両者の進行方向が同一か否かによりグループ分けすることができる。また、物標の大きさを基準とした分割や、物標の種別での分割も可能である。

上述した第６の実施の形態によれば、第１～第５の実施の形態とは異なる観点でグループ分けを行うことができる。

（第６の実施の形態の変形例）
第１～第５の実施の形態では、物体のグループ分けに位置情報を用い、第６の実施の形態では、物体のグループ分けに位置情報以外の情報を用いた。しかし、物体のグループ分けに位置情報および位置情報以外の情報を用いてもよい。たとえば位置情報と速度情報を組み合わせてもよい。第１の実施の形態における図３を参照して具体的に説明する。

処理ユニット割当部２０２は、領域３２０－１に存在し、かつ自車両との相対速度がゼロ以上である物体を第１処理ユニット２１０－１の処理対象とする。また処理ユニット割当部２０２は、領域３２０－１に存在し、かつ自車両との相対速度がゼロ未満、すなわちマイナスある物体を第２処理ユニット２１０－２の処理対象とする。メモリ領域割当部２０３は、領域３２０－１に存在し、かつ自車両との相対速度がゼロ以上である物体の情報を第１分散メモリ１１２－１に格納する。またメモリ領域割当部２０３は、領域３２０－１に存在し、かつ自車両との相対速度がゼロ未満である物体の情報を第２分散メモリ１１２－２に格納する。

－第７の実施の形態－
図１０～図１１を参照して、演算装置の第７の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、ハードウエア構成およびメモリ領域割当部２０３の動作が第１の実施の形態と異なる。

図１０は、第７の実施の形態における演算装置１００Ａのハードウエア構成図である。演算装置１００Ａは、処理ユニット２１０Ａと、共通リソース２８０と、共有メモリ１１１とを備える。ただし処理ユニット２１０Ａは１以上から構成され、構成要素を枝番で表す。処理ユニット２１０Ａは、第１処理ユニット２１０Ａ－１、第２処理ユニット２１０Ａ－２、および第Ｐ処理ユニット２１０－ＰＡを含む。それぞれの処理ユニット２１０Ａは、高速にアクセスできるキャッシュ１１３を備える。このキャッシュ１１３は、たとえばＣＰＵのＬ１キャッシュやＬ２キャッシュなどのキャッシュメモリである。キャッシュ１１３は他の処理ユニットからはアクセスできない。

それぞれの処理ユニット２１０Ａは、共有メモリ１１１に格納されている情報を参照する際には、キャッシュ１１３への蓄積の有無を確認し、キャッシュ１１３に存在しない場合のみ共有メモリ１１１にアクセスする。そして処理ユニット２１０Ａは、共有メモリ１１１から必要な情報を含む所定のブロックサイズで読み取りを行い、キャッシュ１１３に書き込む。所定のブロックサイズとは、たとえばキャッシュ１１３と同じサイズである。

メモリ領域割当部２０３は、事前処理部２０１が出力する検出物標、および追跡物標入力部２２０が読み出した追跡物標を、複数のグループに分類し、グループごとに共有メモリ１１１のあらかじめ定められた領域に格納する。事前処理部２０１および追跡物標入力部２２０は処理結果を共有メモリ１１１に書き出すので、メモリ領域割当部２０３の処理は共有メモリ１１１に書き込まれている情報を同じ共有メモリ１１１内でコピーすることであるとも言える。

メモリ領域割当部２０３が共有メモリ１１１に書き込む各グループの領域は、少なくともグループ内では連続したアドレスの領域である。また異なるグループ同士のアドレスも連続であることが望ましい。ただし各グループのメモリ領域は固定であることが望ましく、その領域内でたとえば先頭から隙間なく情報を格納することが望ましい。

図１１は、メモリ領域割当部２０３が情報を配置した後の共有メモリ１１１の状態を示すメモリマップである。このメモリマップでは、アドレス「０ｘｆ１００～０ｘｆ４ｆｆ」を示している。またこのメモリマップでは、情報が格納されている領域をハッチングで示している。図１１に示す例では、領域３２１－１に含まれる物体の情報はアドレス「０ｘｆ１００」を先頭とする領域に格納され、領域３２１－１２に含まれる物体の情報はアドレス「０ｘｆ２００」を先頭とする領域に格納される。また、領域３２１－２に含まれる物体の情報はアドレス「０ｘｆ３００」を先頭とする領域に格納され、領域３２１－２３に含まれる物体の情報はアドレス「０ｘｆ４００」を先頭とする領域に格納される。

上述した第７の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（８）演算装置１００は、処理ユニット２１０のそれぞれからアクセス可能な共有メモリ１１１を備える。演算装置１００は、共有メモリ１１１に複数のグループの情報をグループごとに連続したアドレスに格納するメモリ領域割当部２０３を備える。処理ユニット２１０のそれぞれは、キャッシュメモリであるキャッシュ１１３を備える。処理ユニット２１０のそれぞれは、共有メモリ１１１から物標の情報を読み出す際に所定のブロックサイズで連続して読み出してキャッシュ１１３に格納する。そのため、処理ユニット２１０が共有メモリ１１１にアクセスする際にはキャッシュヒット率が高くなり、処理ユニット２１０が演算サイクルに比べれば低速な共有メモリ１１１にアクセスする頻度が低くなるために、結果的に処理ユニット２１０の処理速度が向上する。

－第８の実施の形態－
演算装置の第８の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、領域分割情報を使い分ける点が第１の実施の形態と異なる。

本実施の形態における処理ユニット割当部２０２は、領域分割情報を複数パターン有している。この複数パターンとは、たとえば図４、図６～図９に示す５パターンである。処理ユニット割当部２０２は、自車両の周囲環境に応じていずれかの領域分割情報を選択肢して使用する。処理ユニット割当部２０２は、自車両の周囲環境の情報をセンサ１０１から得てもよいし、不図示のセンサ、たとえば衛星航法システムによる自己位置と地図情報とをあわせて用いてもよい。自車両の周囲環境とは、自車両が走行している道路の種別、走行車線の数、一方通行であるか否か、周囲の車両の速度、天候、および路面の状況の少なくとも１つである。

上述した第８の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（９）処理ユニット割当部２０２は、周囲の環境に応じてあらかじめ定められた複数の領域パターンから１つの領域パターンを選択し、選択した領域パターンおよび物標の位置情報に応じて割り当てるグループを決定する。そのため処理ユニット割当部２０２は周囲の環境に応じて領域を分割することができる。

上述した各実施の形態および変形例において、機能ブロックの構成は一例に過ぎない。別々の機能ブロックとして示したいくつかの機能構成を一体に構成してもよいし、１つの機能ブロック図で表した構成を２以上の機能に分割してもよい。また各機能ブロックが有する機能の一部を他の機能ブロックが備える構成としてもよい。

上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

９０…共通演算部
１００、１００Ａ…演算装置
１０１…センサ
１１１…共有メモリ
１１２…分散メモリ
１１３…キャッシュ
２００…受信部
２０１…事前処理部
２０２…処理ユニット割当部
２０３…メモリ領域割当部
２０４…出力部
２１０…処理ユニット
２１１…関連付け部
２１２…状態融合部
２１３…状態予測部
２２０…追跡物標入力部
２８０…共通リソース
２９０…共通演算部

Claims (9)

1. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、
   前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記処理ユニット割当部は、前記物標の位置情報に応じて割り当てる前記グループを決定する、演算装置。
2. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記処理ユニット割当部は、前記グループを決定するための前記物標の位置情報の閾値を、前記複数の物標の位置情報に基づき決定する、演算装置。
3. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記受信部には複数のセンサから検出物標の情報が入力され、
   前記処理ユニット割当部は、前記複数のセンサのそれぞれの検出範囲と、前記物標の位置情報とに応じて割り当てる前記グループを決定する、演算装置。
4. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記処理ユニット割当部は、周囲の環境に応じてあらかじめ定められた複数の領域パターンから１つの領域パターンを選択し、選択した前記領域パターンおよび前記物標の位置情報に応じて割り当てる前記グループを決定する、演算装置。
5. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、
   前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記グループのそれぞれに優先度が設定されており、
   前記関連付け部は、前記優先度が低いグループの処理を簡略化する、演算装置。
6. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部と、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる処理ユニット割当部と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け部と、
   前記関連付け部により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする状態融合部とを備え、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記関連付け部および前記状態融合部を含む処理ユニットを複数備え、
   前記処理ユニット割当部は、前記グループを前記処理ユニットのそれぞれに割り当て、
   前記複数の処理ユニットのそれぞれは、他の前記処理ユニットと並列に、前記関連付け部および前記状態融合部を動作させ、
   前記処理ユニットのそれぞれからアクセス可能な共有メモリを備え、
   前記共有メモリに前記複数のグループの情報を前記グループごとに連続したアドレスに格納するメモリ領域割当部をさらに備え、
   前記処理ユニットのそれぞれは、キャッシュメモリを備え、
   前記処理ユニットのそれぞれは、前記共有メモリから前記物標の情報を読み出す際に所定のブロックサイズで連続して読み出して前記キャッシュメモリに格納する演算装置。
7. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、
   前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記割り当て処理では、前記物標の位置情報に応じて割り当てる前記グループを決定する、演算方法。
8. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、
   前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記グループのそれぞれに優先度が設定されており、
   前記関連付け処理では、前記優先度が低いグループの処理を簡略化する、演算方法。
9. センサから前記センサが認識した物標である検出物標の情報が入力される受信部を備える演算装置が実行する演算方法であって、
   複数の前記物標を複数のグループのいずれか１つに割り当てる割り当て処理と、
   第１の前記物標の関連付け対象となる第２の前記物標を、前記複数のグループに含まれる１部のグループから検索する関連付け処理と、
   前記関連付け処理により関連付けられた前記第１の物標と前記第２の物標とを融合して追跡対象の物標である追跡物標とする融合処理とを含み、
   前記第１の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記第２の物標とは、前記検出物標および前記追跡物標のいずれかであり、
   前記演算装置は、前記関連付け処理および前記融合処理を実行する処理ユニットを複数備え、
   前記割り当て処理では、前記グループを前記処理ユニットのそれぞれに割り当て、
   前記複数の処理ユニットのそれぞれは、他の前記処理ユニットと並列に、前記関連付け処理および前記融合処理を実行させ、
   前記演算装置は、前記処理ユニットのそれぞれからアクセス可能な共有メモリを備え、
   前記共有メモリに前記複数のグループの情報を前記グループごとに連続したアドレスに格納するメモリ領域割当処理をさらに含み、
   前記処理ユニットのそれぞれは、キャッシュメモリを備え、
   前記処理ユニットのそれぞれは、前記共有メモリから前記物標の情報を読み出す際に所定のブロックサイズで連続して読み出して前記キャッシュメモリに格納する、演算方法。

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