JP7394582B2 - レーダーデータを処理する装置及び方法 - Google Patents

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Description

以下、レーダーデータを処理する技術が提供される。
先進運転支援システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＡＤＡＳ）は、車両の内部又は外部に搭載されるセンサを用いて、運転者の安全と便宜を増進し、危険な状況を回避しようとする目的として運転をサポートする補助システムである。
ＡＤＡＳで用いられるセンサは、カメラ、赤外線センサ、超音波センサ、ライダー（ＬｉＤＡＲ）及びレーダー（Ｒａｄａｒ）を含む。このうち、レーダーは、光学基盤センサに比べて天気のような周辺環境の影響を受けることなく、車両周辺のオブジェクトを安定的に測定することができる。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、様々なターゲットから検出されるノイズ代表情報を活用し、走行に関する情報として車両速度を推定することにある。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する方法は、レーダーセンサを介して受信されたレーダー信号から前記レーダー信号の位相情報を算出するステップと、前記算出された位相情報からノイズ代表情報を算出するステップと、前記ノイズ代表情報及び前記レーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて走行に関する情報を決定するステップとを含む。
前記位相情報を算出するステップは、個別ターゲット地点ごとに前記レーダーセンサのスキャンを介して一連のチャープ信号を検出するステップと、前記検出された一連のチャープ信号に対応する位相変化推移を算出するステップとを含み得る。
前記位相変化推移を算出するステップは、前記検出された一連のチャープ信号の各チャープ信号でドップラー軸による位相値を決定するステップを含み得る。
前記位相変化推移を算出するステップは、前記レーダー信号から分析された角度情報及び距離情報に基づいて複数のターゲット地点のそれぞれを識別するステップを含み得る。
前記位相情報を算出するステップは、前記位相情報に対してアンラッピング演算を適用するステップを含み得る。
前記ノイズ代表情報を算出するステップは、前記位相情報に対して線形回帰分析による線形モデルを推定するステップと、前記線形モデルに対する前記位相情報の適合度を前記ノイズ代表情報として推定するステップとを含み得る。
前記ノイズ代表情報を推定するステップは、一連のチャープ信号の各チャープ信号に対して、位相値と前記線形モデルによる推定値との間の誤差を算出するステップと、前記算出された誤差に関する和を前記ノイズ代表情報として決定するステップとを含み得る。
前記走行に関する情報を決定するステップは、前記レーダーデータを処理した結果及び前記ノイズ代表情報に基づいて、周辺オブジェクトを検出するステップを含み得る。
前記走行に関する情報を決定するステップは、前記ノイズ代表情報と閾値との間の比較に基づいて、前記ノイズ代表情報のうち正常信号を示すターゲット地点を判別するステップと、前記判別されたターゲット地点に対応するノイズ代表情報及びレーダーデータに基づいて前記走行に関する情報を決定するステップとを含み得る。
レーダーデータを処理する方法は、前記閾値を前記ノイズ代表情報に対する分布に基づいて決定するステップをさらに含み得る。
前記分布に基づいて決定するステップは、前記ノイズ代表情報に対する前記分布から第１ピークが示す値及び第２ピークが示す値の間の値を前記閾値として決定するステップを含み得る。
前記走行に関する情報を決定するステップは、前記正常信号を示す複数のターゲット地点のそれぞれに対応するレーダーデータから候補速度を推定するステップと、前記複数のターゲット地点から推定された候補速度に基づいて車両速度を決定するステップとを含み得る。
前記車両速度を決定するステップは、前記複数のターゲット地点のそれぞれから反射して受信された前記正常信号から算出されたドップラーの速度及び角度に基づいて前記候補速度を推定するステップを含み得る。
前記車両速度を決定するステップは、複数の候補速度を代表する値を前記車両速度として決定するステップを含み得る。
レーダーデータを処理する方法は、前記走行に関する情報をユーザに提供するステップをさらに含み得る。
前記走行に関する情報をユーザに提供するステップは、前記走行に関する情報から算出された車両速度を視角化するステップを含み得る。
レーダーデータを処理する方法は、前記走行に関する情報として、前記ノイズ代表情報及び前記レーダーデータに基づいて検出されたオブジェクト検出情報を指示するステップをさらに含み得る。
前記オブジェクト検出情報を指示するステップは、前記オブジェクト検出情報に基づいて車両の動きを制御し得る。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、レーダー信号を検出するレーダーセンサと、前記レーダー信号の位相情報を算出し、前記算出された位相情報からノイズ代表情報を算出し、前記ノイズ代表情報及び前記レーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて走行に関する情報を決定するプロセッサとを含む。
他の一実施形態に係る訴追は、複数のターゲット地点に関するレーダー信号を検出するように構成されるレーダーセンサと、前記レーダー信号に関するノイズ代表情報を算出し、前記ノイズ代表情報の分布から第１ピークに対応するノイズ代表情報及び第２ピークに対応するノイズ代表情報の間の値を閾値として決定し、前記閾値に基づいて前記複数のターゲット地点から検出された前記レーダー信号を分類し、前記ノイズ代表情報から正常信号を有するターゲット地点を含む信号マップを生成するプロセッサとを含む。
前記プロセッサは、特定のターゲットポイントから検出されたレーダー信号のノイズ代表値が前記閾値未満である場合、前記特定のターゲットポイントから正常信号が受信されたものとして決定するように構成され得る。
前記プロセッサは、特定のターゲットポイントから検出されたレーダー信号のノイズ代表値が前記閾値以上であれば、前記特定のターゲットポイントからノイズ信号が受信されたものとして決定するように構成され得る。
一実施形態に他のレーダーデータを処理する装置は、信号強度が弱くても信号の側面におけるノイズに剛健に走行に関する情報を決定することができる。
また、レーダーデータを処理する装置は、個別的にランダムに動くオブジェクトが多い状況であっても、ノイズ代表情報によって表現されるターゲットを用いて車両速度を剛健かつ正確に推定することができる。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する方法を通した周辺環境認識を説明する図である。 一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置の構成を説明するブロック図である。 一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置の内部動作を説明する図である。 一実施形態に係るレーダーセンサの構成を説明するブロック図である。 一実施形態に係るレーダーセンサのスキャンによって取得されるチャープ信号を説明する図である。 一実施形態により検出されたレーダー信号の位相変化を説明する図である。 一実施形態により検出されたレーダー信号の位相変化を説明する図である。 一実施形態に係るレーダーデータを処理する方法を説明するフローチャートである。 一実施形態により識別されたターゲット地点を説明する図である。 一実施形態により識別された任意のターゲット地点で反射されたレーダー信号の位相変化を説明する図である。 一実施形態に係るレーダー信号の位相情報に対してアンラッピング演算を適用する動作を説明する図である。 一実施形態に係る位相情報からノイズ代表情報を算出する動作を説明する図である。 一実施形態に係るノイズ代表情報の活用を説明する図である。 一実施形態に係るノイズ代表情報から正常信号を判別する動作を説明する図である。 一実施形態により判別された正常信号を用いて車両速度を決定する動作を説明する図である。 一実施形態により決定された走行関連の情報をユーザに提供する動作を説明する図である。
下記で説明する実施形態は様々な変更が加えられることができる。特許出願の範囲がこのような実施形態によって制限も限定もされることはない。各図面に提示された同じ参照符号は同じ部材を示す。
本明細書で開示されている特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明するための目的として例示されたものであり、実施形態は様々な異なる形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。
本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
図１は、一実施形態に係るレーダーデータを処理する方法を通した周辺環境認識を説明する図である。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置１１０は、センサを介して前方に存在するオブジェクトを検出する。例えば、オブジェクトを検出するセンサは、イメージセンサ及びレーダーセンサなどであってもよく、そのため、前方のオブジェクト１８０までの距離も検出することができる。本明細書では、センサとしてレーダーセンサを用いる例示を主に説明する。参考として、レーダーセンサは、オブジェクト１８０を検出するだけではなく、オブジェクト及びその他の障害物から反射されるレーダー信号も検出できる。レーダーセンサから放出されたレーダー信号が任意の地点から反射され、反射された信号がレーダーセンサによって検出され、ここで、レーダー信号が反射される地点をターゲット地点と示す。
図１では、センサがレーダーである場合について説明する。レーダーデータを処理する装置１１０は、レーダーセンサ１１１で受信されたレーダー信号を分析し、前方のオブジェクト１８０までの距離、水平角、高度角、視線速度を検出する。レーダーセンサ１１１は、レーダーデータを処理する装置１１０の内部又は外部に位置する。レーダーデータを処理する装置１１０は、レーダーセンサ１１１により受信されたレーダー信号だけでなく、他のセンサ（例えば、イメージセンサなど）で収集されたデータを共に考慮して前方のオブジェクト１８０までの距離を検出してもよい。
レーダーデータを処理する装置１１０は、車両に搭載される。車両は、レーダーデータを処理する装置１１０によって検出されたオブジェクトまでの距離に基づいて、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）動作、ＡＥＢ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｂｒａｋｉｎｇ）動作、及びＢＳＤ（Ｂｌｉｎｄ Ｓｐｏｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）動作などを行う。
さらに、レーダーデータを処理する装置１１０は、距離検出の他にも周辺マップ１３０を生成する。周辺マップ１３０は、レーダーデータを処理する装置１１０の周辺に存在するターゲットの位置を示すマップとして、周辺のターゲットは、車両及び人のように動的オブジェクトであってもよく、ガードレール及び信号機のように静的ターゲット（例えば、背景）であってもよい。ターゲット地点は、ターゲット上の任意の地点を示すが、ターゲット地点を必ずターゲット上の位置に限定することはない。ターゲット地点は、規則性をもって検出される任意のレーダー信号が反射された地点を示す。
周辺マップ１３０を生成するための方法として、単一スキャンイメージ方法が使用される。レーダーデータを処理する装置１１０がセンサから単一スキャンイメージ１２０を取得し、取得された単一スキャンイメージ１２０から周辺マップ１３０を生成することが単一スキャンイメージ方法である。単一スキャンイメージ１２０は、レーダースキャンイメージとして、任意のレーダーセンサ１１１によって受信されたレーダー信号が指示する距離を示す。例えば、図１に示された単一スキャンイメージにおいて、横軸はレーダーセンサ１１１の水平角、縦軸はレーダーセンサ１１１からターゲットまでの距離を示す。水平角は、車両の底面に平行な平面上で車両の長さ軸又はレーダーセンサの光軸を基準にして定義される角度である。
ただし、単一スキャンイメージの形態が図１に図示するものに限定されることはなく、設計に応じて、他のフォーマットに表現されてもよい。例えば、スキャンイメージは、水平角に対応する軸、標的までの距離に対応する軸に加えて、高度角（ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ａｎｇｌｅ）に対応する軸に基づいて表現されてもよい。高度角まで含まれる場合、レーダーデータは４次元データに表現される。高度角は、車両の底面に直交する平面上で車両の長さ軸又はレーダーセンサの光軸を基準として定義される角度である。
レーダーデータを処理する装置１１０は、多重レーダーマップを介してターゲットの形状に対する正確な情報を取得することができる。多重レーダーマップは、複数のレーダースキャンイメージの結合から生成する。例えば、レーダーデータを処理する装置１１０は、レーダーセンサ１１１の移動によって取得されるレーダースキャンイメージを時空間的に結合することで周辺マップ１３０を生成することができる。
レーダーデータは、レーダーセンサ１１１によって検出される遠視データを含む。
周辺マップ１３０を生成するためには、到達方向情報を活用することができる。到達方向（ＤｏＡ：Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ）情報は、ターゲット地点から反射されたレーダー信号が受信された方向を指示する情報を意味する。このような到達方向情報は、レーダースキャンデータ及び周辺マップを生成するために使用される。
レーダーデータを処理する装置１１０は、レーダーセンサの仮想アンテナの個数だけの情報を受信し、遠視レーダーデータ（ｒａｗ ｒａｄａｒ ｄａｔａ）を取得し、遠視レーダーデータを解釈するための到達方向推定動作（ＤｏＡ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）のアルゴリズム（例えば、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、ＥＳＰＲＩＴ（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｖｉａ Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ．Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）など）の種類に応じて高解像度の到達方向情報を取得することができる。
以下はレーダーデータの処理において、レーダー信号の強度だけでなく、レーダー信号の位相を通した追加的なデータを活用する方法を説明する。
図２は、一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置の構成を説明するブロック図である。
レーダーデータを処理する装置２００は、レーダーセンサ２１０及びプロセッサ２２０を含む。
レーダーセンサ２１０は、レーダーデータを検出する。例えば、レーダーセンサ２１０は、レーダー信号を外部に放射し、放射されたレーダー信号のうちターゲット地点から反射された信号を受信する。レーダーセンサ２１０は、一回のスキャンに対応する一連のチャープ信号を放射して受信する。レーダーセンサ２１０は、図４を参照して詳細に説明することにする。
プロセッサ２２０は、レーダー信号の位相情報を算出する。位相情報は、検出されたレーダー信号に含まれた一連のチャープ信号のそれぞれに対応する位相値を含む。位相情報は、下記の図５～図７を参照して説明する。プロセッサ２２０は、算出された位相情報からノイズ代表情報を算出する。ノイズ代表情報は、位相情報に含まれたノイズ量に関する情報を示す。ノイズ代表情報は、下記の図１２を参照して説明する。プロセッサ２２０は、ノイズ代表情報及びレーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて走行に関する情報を決定する。走行に関する情報は、例えば、オブジェクト検出情報及び走行する車両の状態（例えば、車両速度）に関する情報を示してもよい。
ただし、プロセッサ２２０とレーダーセンサ２１０が別途のモジュールに実現されるものとして限定することはない。プロセッサ２２０とレーダーセンサ２１０とが統合して実現されてもよい。
図３は、一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置の内部動作を説明する図である。
レーダーデータを処理する装置３００は、上述したようにレーダーセンサ３１０を介してレーダーデータを取得する。
プロセッサ３２０は、レーダーデータ前処理動作３３０及びレーダーデータ後処理動作３４０を行う。レーダーデータ前処理動作３３０は、例えば、距離ＦＦＴ（ｆａｓｔ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）動作３３１、ＤＯＡ推定動作３３２、ドップラーＦＦＴ動作３３３、及びターゲット地点ごとの信号判別動作３３４を含む。レーダーデータ後処理動作３４０は、前処理されたデータを用いて走行関連の情報を決定する動作を含む。
レーダーデータは３次元のデータとして、それぞれの軸は任意の電波が送信された後、レーダーセンサ３１０によって受信されるまでに経過する時間、一回のスキャンで送信されたチャープ信号間の変化、及びバーチャルアンテナ間に受信されたチャープ信号の変化に対応する。
本明細書におけるレーダーデータ前処理動作３３０は、レーダーデータの各軸を距離軸、視線速度軸、及び角度軸に変換する動作を含む。視線速度は、レーダーセンサがターゲット地点を見たとき、ターゲット地点の相対速度を示す。例えば、プロセッサ３２０は、距離ＦＦＴ動作３３１、ドップラーＦＦＴ動作３３３、及びＤＯＡ推定動作３３２の順にレーダーデータを処理してもよい。ただし、レーダーデータのそれぞれの軸に対応する情報は、互いに分離可能な情報を含んでいるため、処理順序を変更してＦＦＴ動作及びＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）動作が適用されても同じ結果を示す。参考として、角度軸は、水平角に関する軸である。ただし、本明細書で主に水平角を中心に記述するが、これに限定されることなく、角度軸は、水平角と高度角の全てに関する軸であってもよい。
例えば、プロセッサ３２０は、距離ＦＦＴ動作３３１として、レーダーデータで電子波が送信され、受信されるまでに経過する時間にＦＦＴ演算を適用することによって距離値に変換することができる。
また、プロセッサ３２０は、ＤＯＡ推定動作３３２として、ＤＢＦのような方法により、ターゲット地点から反射されたレーダー信号の到達方向に対応する角度を推定することができる。
上述したように、レーダーデータで２つの軸（例えば、距離軸及び角度軸）が定義されているため、レーダーデータを処理する装置３００は、２つの軸を介してターゲット地点を識別する。レーダーデータを処理する装置３００は、距離軸及び角度軸によって識別されるターゲット地点のそれぞれに対して、残りの軸（例えば、ドップラー軸）によるチャープ信号間の信号変化を追跡することができる。
例えば、プロセッサ３２０は、距離ＦＦＴ動作３３１及びＤＯＡ推定動作３３２を行った後、ターゲット地点ごとの信号判別動作３３４を行う。プロセッサ３２０は、ターゲット地点ごとの信号判別動作３３４を介して、ドップラー値とは区別される情報（例えば、ノイズ代表情報）を生成する。プロセッサ３２０は、ターゲット地点ごとの信号判別動作３３４の間に、レーダーデータからレーダー信号のドップラー軸による位相変化推移を追跡し、該当の位相変化推移に基づいてノイズ代表情報を推定することができる。ノイズ代表情報は、上述したように、ターゲット地点から反射されて受信されたレーダー信号に含まれたノイズの量に関する情報であって、該当レーダー信号が確率的に正常信号である可能性が高いか、又は、ノイズ信号である可能性が高いかを示す値を含む。したがって、ノイズ代表情報は、ターゲット地点から検出されたレーダー信号に対する信頼度あるいは該当レーダー信号に含まれたノイズの比率を示す。ノイズ代表情報は、ターゲット地点ごとのＲＳＳ値（Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ ｖａｌｕｅ）が２進化された値の形態になったノイズ代表値を含んでもよい。ただし、これに限定されることはない。
また、レーダーデータを処理する装置３００は、ドップラーＦＦＴ動作３３３を介して、ドップラー軸によるチャープ信号間の信号変化から視線速度（例えば、ドップラー速度）を推定する。プロセッサ３２０はドップラーＦＦＴ動作３３３として、任意の距離及び任意の角度におけるチャープ信号間の信号変化に対してＦＦＴ演算を適用することで、該当距離及び該当角度における視線速度を取得することができる。
プロセッサ３２０は、上述した距離ＦＦＴ動作３３１、ＤＯＡ推定動作３３２、及びドップラーＦＦＴ動作３３３の結果から、距離、角度、及び視線速度に対して検出された強度（例えば、リターンパワー（ｒｅｔｕｒｎ ｐｏｗｅｒ）を示すデータ）を取得し、該当のデータにレーダーデータ後処理動作３４０を適用する。
一実施形態によれば、レーダーデータを処理する装置３００は、レーダーデータ後処理動作３４０に対する入力であって、２種類のデータを用いることができる。２種類のデータのうち、レーダーデータは、例えば、任意の距離、任意の角度、任意の視線速度にあるターゲット地点から反射されたレーダー信号が検出された強度を示す３次元データである。２種類のデータの他方のノイズ代表情報は、任意の距離及び任意の角度にあるターゲット地点から反射されたレーダー信号に含まれたノイズの量に関するノイズ代表値を示す２次元データ（例えば、下記の図１２を参照して説明する線形モデルに対する位相情報の適合度）を含む。プロセッサ３２０は、レーダーデータ後処理動作３４０として、上述したように前処理されたデータを用いてオブジェクト検出、オブジェクト追跡、オブジェクト識別、車両自体の速度推定、及びレーダーイメージング動作などを行う。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置３００は、レーダー信号の強度に関するレーダーデータと共にレーダー信号の位相に関するノイズ代表情報を用いることによって、走行関連の情報をより正確に算出することができる。走行関連の情報は、例えば、オブジェクト検出結果、オブジェクト追跡結果、オブジェクト識別結果、車両速度、及びレーダーイメージなどを含む。したがって、レーダーデータを処理する装置３００は、自転車や歩行者のように相対的に低いＲＣＳ（Ｒａｄａｒ ｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎ）を有するオブジェクトもノイズ代表情報を介して探知することができる。
図４は、一実施形態に係るレーダーセンサの構成を説明するブロック図である。
レーダーセンサ４１０は、アンテナ４１３を介して信号を放射し、アンテナ４１３を介して信号を受信する。レーダーセンサ４１０は、例えば、ｍｍＷａｖｅ Ｒａｄａｒであってもよく、放射された電子波がオブジェクトにぶつかって戻ってくる時間（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）と信号波形の変化を分析し、オブジェクトまでの距離を測定する。例えば、レーダーセンサ４１０は、ＦＭＣＷレーダー（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ－Ｗａｖｅ Ｒａｄｉｏ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）レーダーで実現される。
レーダーセンサ４１０のチャープ送信器（Ｃｈｉｒｐ Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）４１１は、時間に応じて周波数が変わる、周波数変調信号（ＦＭ ｓｉｇｎａｌ、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｓｉｇｎａｌ）４０２を生成する。例えば、チャープ送信器４１１は、チャープ信号４０１を周波数変調することで、周波数変調信号４０２を生成する。チャープ信号４０１は、時間に応じて周波数が線形に増加して減少する信号を示す。図４に示されたチャープ信号４０１において、横軸は時間、縦軸は周波数を示す。チャープ送信器４１１は、チャープ信号４０１による周波数を有する周波数変調信号４０２を生成する。例えば、図４に示すように、周波数変調信号４０２は、チャープ信号４０１の周波数が増加する区間では徐々に周波数が増加する波形を示し、チャープ信号４０１の周波数が減少する区間では徐々に周波数が減少する波形を示す。チャープ送信器４１１は、周波数変調信号４０２をデュプレクサ４１２に伝達する。
レーダーセンサ４１０のデュプレクサ４１２は、アンテナ４１３を通した信号の送信経路及び受信経路を決定する。例えば、レーダーセンサ４１０が周波数変調信号４０２を放射する間、デュプレクサ４１２は、チャープ送信器４１１からアンテナ４１３までの信号経路を形成することができ、形成された信号経路を介して周波数変調信号４０２をアンテナ４１３に伝達した後、外部へ放射される。
レーダーセンサ４１０がオブジェクトから反射された信号を受信する間、デュプレクサ４１２は、アンテナ４１３から周波数分析器４１６までの信号経路を形成する。アンテナ４１３は、放射された信号が障害物に到達した後、反射されて戻ってきた反射信号を受信し、レーダーセンサ４１０は、アンテナ４１３から周波数分析器４１６までの信号経路を介して反射信号を周波数分析器４１６に伝達する。
周波数ミキサ４１４は、受信された信号から周波数変調（ＦＭ）以前の線形信号（例えば、オリジナルチャープ信号）を復調できる。増幅器４１５は、復調された線形信号の振幅を増幅する。
周波数分析器４１６は、オブジェクトから反射して入ってくる信号４０８と放射されたチャープ信号４０１とを比較する。周波数分析器４１６は、放射されたチャープ信号４０１及び反射された信号４０８間の周波数の差を検出する。放射されたチャープ信号４０１及び反射された信号４０８間の周波数の差は、図４に示されたグラフ４０９において、放射されたチャープ信号４０１の周波数が時間軸に沿って線形に増加する区間の間に一定の差を示し、レーダーセンサ４１０とオブジェクトとの間の距離に比例する。したがって、レーダーセンサ４１０とオブジェクトとの間の距離は、放射されたチャープ信号４０１及び反射された信号４０８間の周波数の差から導出される。周波数分析器４１６は、分析された情報をレーダーデータを処理する装置のプロセッサに伝達する。
例えば、周波数分析器４１６は、下記の数式（１）によりレーダーセンサ４１０とオブジェクトとの間の距離を算出する。
Figure 0007394582000001
 上述した数式（１）において、Ｒはレーダーセンサ４１０とオブジェクトとの間の距離を示す。ｃは光速を示す。Ｔは、放射されたチャープ信号４０１の上昇区間の時間の長さを示す。ｆｂは、上昇区間内任意の時点で放射されたチャープ信号４０１及び反射された信号４０８間の周波数の差であって、ビート周波数（ｂｅａｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と呼ぶ。Ｂは、変調帯域幅を示す。参考として、ビート周波数ｆｂは次のような数式（２）を介して導き出される。
Figure 0007394582000002
 上述した数式（２）において、ｆｂはビート周波数を示し、ｔｄは、放射されたチャープ信号４０１の放射時点及び反射された信号４０８の受信時点間の時間差（例えば、遅延時間）を示す。
一実施形態によれば、複数のレーダーセンサが車両の様々な部位に設けられ、複数のレーダーセンサによって検出された情報に基づいてレーダーデータを処理する装置が車両の全方向に対するターゲット地点までの距離、方向、及び相対速度を算出することができる。レーダーデータを処理する装置は、車両に搭載される。車両は、レーダーセンサによって収集された情報に基づいて、取得された情報を用いて走行を補助する様々な機能（例えば、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、ＢＳＤ（Ｂｌｉｎｄ Ｓｐｏｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）、及びＬＣＡ（ｌａｎｅ ｃｈａｎｇｅ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）など）を提供する。
複数のレーダーセンサのそれぞれは、チャープ信号を周波数変調して外部に放射し、ターゲット地点から反射された信号を受信する。図４では例示的にレーダーセンサによって検出されるチャープ信号を用いた距離推定動作について説明したが、これに限定されることなく、図３を参照して説明したように、様々な情報が取得され得る。
以下、図５では一回のスキャンの間に一連のチャープ信号の送信及び受信について説明する。
図５は、一実施形態に係るレーダーセンサのスキャンによって取得されるチャープ信号を説明する図である。
レーダーデータを処理する装置が車両５９１であり、任意のターゲット地点５９２から反射されたレーダー信号５１０を検出する例示について説明する。一回のスキャン５１１に対応するレーダー信号５１０は、複数のチャープ信号を含む。例えば、各チャープ信号５１２はＴの周期を有し、あるスキャンに対応するレーダー信号５１０はｎ個のチャープ信号を含む。レーダーセンサは、一回のスキャンの間にｎ個のチャープ信号を放射し、該当ｎ個のチャープ信号を検出する。したがって、あるスキャン５１１に対応するレーダー信号５１０の時間の長さはｎＴである。ここで、ｎは１以上の整数である。各チャープ信号はｍｓ単位で放出されるため、その間にターゲットの速度は定数であると仮定される。
レーダー信号５１０に含まれたチャープ信号は、図５に示すように、ファースト時間（ｆａｓｔ ｔｉｍｅ）軸、スロー時間（ｓｌｏｗ ｔｉｍｅ）軸、及び周波数軸のグラフ５２０に表現されてもよい。スロー時間軸はチャープ信号によって区分される時間軸であり、ファースト時間軸は各チャープ信号５１２の周波数変化が示される時間軸である。また、各チャープ信号５１２をビート信号波形５３０に表現する場合、図５に示すように、各チャープ信号５１２ごとに位相５４０が相違になる。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、このような位相の変化を検出した結果を、走行関連の情報を算出するために利用する。レーダー信号に含まれたチャープ信号の位相変化推移は、ターゲット地点及び車両の移動により変わり、以下、図６及び図７を参照して説明する。
図６及び図７は、一実施形態により検出されたレーダー信号の位相変化を説明する図である。
レーダーセンサによって検出されるレーダー信号は、次の数式（３）のようにモデリングされる。
Figure 0007394582000003
 上述した数式（３）において、ｓ（ｒ，ｉ，θ）はレーダーセンサからｒの距離及びθの角度に位置するターゲット地点から反射されたレーダー信号を示す。ａ及びｂは任意の定数であり、ｉは任意のスキャンに対応するレーダー信号に含まれたｎ個のチャープ信号のうち、ｉ番目のチャープ信号を指示するインデックスである。ｉは１以上ｎ以下の整数である。ε（ｉ）はｉ番目のチャープ信号に含まれたノイズ成分を示す。ｊ（ａ・ｉ＋ｂ＋ε（ｉ））はｉ番目のチャープ信号の位相に対応する。したがって、ノイズがなければ、レーダー信号の位相はチャープ信号のインデックスに応じて線形性を示す。
例えば、図６は、車両及びターゲット地点がすべて停止した状態で検出されたレーダー信号の位相変化推移６１０を示す。車両及びターゲット地点がすべて停止した状態では、位相変化推移６１０で位相が変わらないことがある。
異なる例として、図７は、車両及びターゲット地点のうち少なくとも１つでも移動する状態で検出されたレーダー信号の位相変化推移７１０を示す。図７に示すように、車両及びターゲット地点のうち少なくとも１つが移動する状態では、位相変化推移７１０でチャープ信号のインデックス（例えば、ｉ）に応じて位相が線形に増加して減少する。３つの線のそれぞれは、レーダーセンサから任意の距離及びレーダーセンサを基準にして任意の角度にある地点から検出されるレーダー信号に対して、チャープ信号のインデックスｉによる位相変化を示す。インデックスｉの増加は、スロー時間軸による時間の経過を示す。
したがって、ノイズがなければ、一回のスキャンに対応するレーダー信号に含まれたチャープ信号のそれぞれに対応する位相値は、チャープ信号のインデックスに応じて（例えば、図５で言及されたスロー時間（ｓｌｏｗ ｔｉｍｅ）軸に沿って）線形に変わり得る。
図８は、一実施形態に係るレーダーデータを処理する方法を説明するフローチャートである。
まず、ステップＳ８１０において、レーダーデータを処理する装置は、レーダーセンサを介して受信されたレーダー信号からレーダー信号の位相情報を算出する。例えば、レーダーセンサは、個別ターゲット地点ごとにスキャンを介して一連のチャープ信号を検出する。プロセッサは、検出された一連のチャープ信号に対応する位相変化推移を算出する。プロセッサは、検出された一連のチャープ信号のそれぞれでドップラー軸による位相値を位相情報として決定する。
そして、ステップＳ８２０において、レーダーデータを処理する装置は、算出された位相情報からノイズ代表情報を算出する。プロセッサは、位相情報に対して線形回帰分析による線形モデルを推定する。プロセッサは、線形モデルに対する位相情報の適合度をノイズ代表情報として推定する。位相情報の適合度の推定は、下記の図１２を参照して説明する。
次に、ステップＳ８３０において、レーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報及びレーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて走行に関する情報を決定する。例えば、プロセッサは、ノイズ代表情報を２進化した結果を用いて走行に関する情報を決定してもよい。
図９は、一実施形態により識別されたターゲット地点を説明する図である。図９は、レーダーデータを処理する装置が装着された機器（例えば、車両）の前方に先行オブジェクト（例えば、他の車両）が存在する環境９１０を示している。
一実施形態によれば、レーダーデータを処理する装置は、レーダー信号を距離軸及び角度軸に応じて分析した結果に基づいて、周辺マップ９２０を生成する。図９に示された周辺マップ９２０は、レーダー信号から識別されるターゲット地点を距離及び角度ごとに指示するマップを示す。例えば、レーダーデータを処理する装置は、レーダー信号から分析された角度情報及び距離情報に基づいて複数のターゲット地点のそれぞれを識別する。角度情報は角度軸に関する情報を示し、距離情報は距離軸に関する情報を示す。レーダーデータを処理する装置は、識別されたターゲット地点のそれぞれからあるスキャンに対応するレーダー信号に含まれたチャープ信号単位ごとに時間による位相変化を追跡することができる。
下記、図１０では、図９に示された周辺マップで識別された複数のターゲット地点うち、任意のターゲット地点９２１から反射されたレーダー信号の位相変化を示す。
図１０は、一実施形態により識別された任意のターゲット地点から反射されたレーダー信号の位相変化を説明する図である。図１０は、図９において、レーダーデータを処理する装置のレーダーセンサに隣接するターゲット地点９２１に対する位相変化推移を示す。あるターゲット地点に対する位相変化推移は、実数軸（ｒｅａｌ ａｘｉｓ）及び虚数軸（ｉｍａｇｉｎａｒｙ ａｘｉｓ）によるグラフ１０１０に表現され、チャープ信号インデックス軸及び位相軸によるグラフ１０２０のように表現される。チャープ信号インデックス軸及び位相軸によるグラフ１０２０に示すように、ターゲット地点９２１について算出された位相値は線形に減少する。参考として、位相値の変化は、ε（ｉ）などのようなノイズ成分により、図１０に示すように完ぺきな線形性（ｐｅｒｆｅｃｔ ｌｉｎｅａｒｉｔｙ）を示すことはない。
図１１は、一実施形態に係るレーダー信号の位相情報に対してアンラッピング演算を適用する動作を説明する図である。
図１１は、位相情報で発生し得るラップ現象を説明する。位相値は周期性によりπないし－πを有するため、πよりも若干大きい位相は－πよりも若干大きい値に表現され、－πよりも若干小さい位相はπよりも若干小さい値に表現される。したがって、π又は－πで値が変動される場合、位相値が急激に変化することがあり、これをラップ現象という。ラップ現象を含む位相情報１１１１は、図１１に示すように、チャープ信号インデックスｉ別に位相値が急激に変化する。参考として、図７で、実線はラップ現象が１回、点線はラップ現象が２回、二点鎖線はラップ現象が０回発生したことを示す。
ラップ現象は、連続的な位相情報が、離散的なラッピングされた位相形式によりサンプリングされるとき発生する可能性がある。ラッピングされた位相形式は、位相を（－π，π］又は（０，２π］の区間に示す方式を示す。絶対位相がラッピングされた位相形式に表現されるとき、曖昧性の問題（ａｍｂｉｇｕｉｔｙ ｐｒｏｂｌｅｍ）が発生する可能性があり、この曖昧性の問題が解決されるように絶対位相を復元する動作をアンラッピング演算という。
レーダーデータを処理する装置は、位相情報に対してアンラッピング演算を適用する。アンラッピング演算によってラップ現象の除去された位相情報１１１２では、図１１に示すように、データ上の変動の幅が減少し得る。レーダーデータを処理する装置は、アンラッピング演算の適用された位相情報１１１２に対して次の図１２を参照して説明するよう、ノイズ代表情報を算出することができる。
図１２は、一実施形態に係る位相情報からノイズ代表情報を算出する動作を説明する図である。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、位相情報１２１０に対して線形回帰分析による線形モデル１２２０を推定する。線形モデル１２２０は、例えば、算出された位相情報１２１０に近似化された線形関数である。レーダーデータを処理する装置は、知られた線形回帰分析方式を介して位相情報１２１０にマッチングする線形モデル１２２０を決定する。
レーダーデータを処理する装置は、線形モデル１２２０に対する位相情報１２１０の適合度をノイズ代表情報として推定する。レーダーデータを処理する装置は、一連のチャープ信号のそれぞれに対して、位相値及び線形モデル１２２０による推定値の間の誤差を算出する。レーダーデータを処理する装置は、算出された誤差に関する和をノイズ代表情報として決定する。例えば、レーダーデータを処理する装置は、あるスキャンで距離及び角度に応じて識別される任意のターゲット地点に対するノイズ代表情報を、下記の数式（４）のようにＲＳＳ値に算出することができる。
Figure 0007394582000004
 上述した数式（４）において、ｙｉはｉ番目のチャープ信号に対応する位相値、ｘｉはｉ番目のチャープ信号のインデックスとしてｉを示す。α及びβは、線形モデル１２２０の係数を示す。εｉはｉ番目のチャープ信号及び線形モデル１２２０間の誤差を示す。ＲＳＳ値が大きいほど、該当ターゲット地点から検出されたレーダー信号は多いノイズを含み、ＲＳＳ値が小さいほど、該当ターゲット地点から検出されたレーダー信号は少ないノイズを含む。ただし、ノイズ代表情報をこれに限定されることなく、数式（５）ないし数式（７）によるＲスクエア値（例えば、決定係数）が用いられてもよい。
Figure 0007394582000005
 上述した数式（５）ないし数式（６）において、ｙｉはｉ番目のチャープ信号に対応する位相値、ｙ－（ｙバー）はレーダー信号に含まれたチャープ信号に対応する位相値の平均、ｆｉは線形モデル１２２０によるｉ番目のチャープ信号に対応する値を示す。ＳＳｔｏｔは自乗総和（ｔｏｔａｌ ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅｓ）、ＳＳｒｅｓは自乗回帰の和（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅｓ）、Ｒ２は決定係数を示す。
誤差に関連する和として、上記ではＲＳＳ値及び決定係数について説明したが、これに限定されることはない。誤差に関する和は、誤差絶対値の和であってもよい。
図１３は、一実施形態に係るノイズ代表情報の活用を説明する図である。図１３は、レーダーセンサによってキャプチャーされる場面の例示を示す。図１３は、レーダーデータを処理する装置が装着された機器（例えば、車両）の前方に先行オブジェクト１３１１（例えば、先行車両）が存在する状況１３１０を示している。例えば、レーダーセンサは、車両の一側（例えば、正面側）に装着され、レーダーセンサの視野角（ＦＯＶ：ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）は、車両の前方向に向かっている。
レーダーデータを処理する装置は、レーダーセンサを介して検出されたレーダー信号から、図３を参照して上述したように、レーダーデータ及びノイズ代表情報１３３０を算出する。
レーダーデータを処理する装置はレーダーデータとして、レーダー信号から信号強度に基づいたターゲット検出結果を算出する。例えば、レーダーデータを処理する装置は、ＣＦＡＲ（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｆａｌｓｅ ａｌａｒｍ ｒａｔｅ）方式による検出結果を算出する。ＣＦＡＲ方式による検出結果は、ＣＦＡＲの結果１３２０とも示すことができる。ＣＦＡＲ結果１３２０でターゲット地点は、距離軸及び角度軸によって識別される。ＣＦＡＲ方式は、任意の地点（例えば、テストされるセル（ＣＵＴ：ｃｅｌｌ ｕｎｄｅｒ ｔｅｓｔ））に対して周辺セルを基盤に該当地点がターゲットである確率を判断する方式として、周辺セルの信号強度（例えば、ノイズフロアー（ｎｏｉｓｅ ｆｌｏｏｒ）など）を用いて決定された閾値、及びレーダーセンサによって該当地点に対して検出された信号強度に基づいた閾値処理方式である。例えば、周辺セルから検出された信号強度に基づいて決定された閾値よりも該当地点から検出された信号強度が大きい場合、レーダーデータを処理する装置は、該当地点をターゲット地点として決定し得る。反対に、該当地点から検出された信号強度が閾値以下である場合、レーダーデータを処理する装置は、該当地点をノンターゲット地点（ｎｏｎ－ｔａｒｇｅｔ ｐｏｉｎｔ）として決定し得る。上述したように、ターゲット地点は人又は車両のようなターゲット上の任意の地点を示す。
ただし、レーダー信号の強度に基づいた検出結果は、信号強度の弱いターゲットをキャプチャーできないこともある。例えば、ターゲットの大きさが小さいか、又は、ターゲットのＲＣＳ（Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ）値が低いか、又は、ターゲットがレーダーセンサから遠距離にある場合、ターゲットから反射される信号の強度が大きく減衰される。図１３に示すように、ＣＦＡＲ結果１３２０の先行オブジェクト１３１１に対応する領域１３２１からターゲット地点が検出されないこともある。
レーダーデータを処理する装置は、図１１を参照して上述したように、ターゲット地点ごとのノイズ代表情報１３３０を算出することができる。図１３において、ノイズ代表情報１３３０は、ターゲット地点ごとにＲＳＳ値を示したものであり、暗いほど小さいＲＳＳ値、明るいほど大きいＲＳＳ値を示す。したがって、ノイズ代表情報１３３０で暗いほど正常信号である確率が高く、明るいほどノイズ信号である確率が高い。
ノイズ代表情報１３３０は、信号強度が弱くても線形位相変化を示す反射信号に対応するターゲットをキャプチャーすることができる。図１３に示すように、ノイズ代表情報１３３０の先行オブジェクト１３１１に対応する領域１３３１からターゲット地点が検出される。
したがって、レーダーデータを処理する装置は、レーダーデータ及びノイズ代表情報１３３０を協力的に利用することにより、オブジェクトを正確に検出しながらも、信号の弱いオブジェクトまで追跡することができる。
図１４は、一実施形態に係るノイズ代表情報から正常信号を判別する動作を説明する図である。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０から正常信号（Ｎｏｒｍａｌ ｓｉｇｎａｌ）を抽出する。正常信号はノーマル信号と呼ばれてもよい。正常信号は、複数のターゲット地点から反射された信号のうちノイズ成分が少ない信号を示す。例えば、レーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０と閾値１４４９との間の比較に基づいて、ノイズ代表情報１４３０のうち正常信号を示すターゲット地点を判別することができる。レーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０でノイズ代表値が閾値１４４９よりも小さい場合に応答して、該当のノイズ代表値に対応するターゲット地点から検出された信号を正常信号として決定する。
一実施形態によれば、レーダーデータを処理する装置は、正常信号の有無を判別するための基準となる上述した閾値１４４９をノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０（例えば、ヒストグラム）に基づいて決定し得る。ノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０は、ノイズ代表値を示す軸に沿ってカウントされたターゲット地点の個数に表現される。例えば、ノイズ代表情報１４３０に含まれたノイズ代表値が、各ターゲット地点に対するＲＳＳ値である場合、図１４に示された分布において、横軸はＲＳＳ値、縦軸は各ＲＳＳ値を有するターゲット地点の個数を示す。ただし、縦軸がこれに限定されることなく、各ＲＳＳ値を有するターゲット地点の個数を総ターゲット地点個数に割ることで、任意のＲＳＳ値を有する確率として表現することができる。例えば、ＲＳＳ値の分布確率は、次の数式（８）のようにモデリングされることができる。
Figure 0007394582000006
 上述した数式（８）において、ｐ（ｘ）はＲＳＳ値がｘである確率を示し、ｐ（Ａ）は任意の信号がＡクラスに属する確率、ｐ（Ｂ）は任意の信号がＢクラスに属する確率を示す。ここで、ｘは、任意のターゲット地点に対して算出されたＲＳＳ値を示す。ｐ（ｘ｜Ａ）は、Ａクラスである信号のＲＳＳ値がｘである確率、ｐ（ｘ｜Ｂ）は、Ｂクラスである信号のＲＳＳ値がｘである確率を示す。
一実施形態によれば、上述した数式（８）を参照して、レーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０を第１分布１４４１及び第２分布１４４２に分類することができる。例えば、各ターゲット地点から検出されたレーダー信号は、２つのクラスのうち、いずれかのクラスに属するものと仮定する。例えば、Ａクラスは、信号成分がドミナント（ｄｏｍｉｎａｎｔ）してノイズが少ないクラスを示し、Ｂクラスはノイズ成分がドミナントしてノイズが多いクラスを示す。２つのクラスはそれぞれ分布を形成する。図１４において、第１分布１４４１はＡクラスに属する信号に関する分布を示し、第２分布１４４２はＢクラスに属する信号に関する分布を示す。第１分布１４４１は第１ピークを有し、第２分布１４４２は第２ピークを有する。第１ピークは、例えば、ＲＳＳ値が０に近接した地点に示される。第２ピークは、第１ピークが示されるＲＳＳ値よりも大きいＲＳＳ値に示される。このように、２つのピークが示される分布を双峰分布（ｂｉｍｏｄａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）のように示す。図１４において、双峰分布は、双峰ガンマ分布にモデリングされる。また、一回のスキャンで十分に多い個数のチャープ（例えば、閾値個数以上のチャープ）が用いられる場合、ノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０は、双峰ガウス分布にもモデリングされ得る。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０で第１ピークが示されるノイズ代表値と、第２ピークが示されるノイズ代表値との間の値を閾値１４４９として決定する。例えば、レーダーデータを処理する装置は、第１分布及び第２分布が交差している地点のＲＳＳ値を閾値１４４９として決定してもよい。したがって、レーダーデータを処理する装置は、任意のターゲット地点から検出されたレーダー信号のノイズ代表値が閾値１４４９よりも小さければ、該当ターゲット地点から正常信号（例えば、上述したＡクラスに属する信号）が受信されたものと決定する。反対に、レーダーデータを処理する装置は、任意のターゲット地点から検出されたレーダー信号のノイズ代表値が閾値１４４９以上であれば、該当ターゲット地点からノイズ信号（例えば、上述したＢクラスに属する信号）が受信されたものと決定する。
レーダーデータを処理する装置は、閾値１４４９を介して複数のターゲット地点から検出されたレーダー信号を分類することで、図１４に示すように、正常信号マップ１４５０を生成する。正常信号マップ１４５０は、ノイズ代表情報１４３０から正常信号を有するターゲット地点のみを含むマップであり得る。
参考として、レーダーデータを処理する装置は、レーダースキャンごとに閾値１４４９を新しく決定してもよいが、初期（例えば、工場生産の時点）に設定された閾値１４４９を固定してもよい。この場合、レーダーデータを処理する装置は、固定された閾値１４４９を走行時に検出されるレーダー信号から算出されたノイズ代表値と比較し、正常信号の有無を判別することができる。したがって、閾値１４４９が固定された場合、レーダーデータを処理する装置は、ノイズ代表情報１４３０に対する分布１４４０の算出をスキップ（ｓｋｉｐ）してもよい。
参考として、図１４では、閾値処理を通した正常信号マップ１４５０の抽出について説明したが、これに限定されることはない。レーダーデータを処理する装置は、ＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ａ Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）方式、又はＭＬＥ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）方式を介してレーダー信号が属するクラスを決定してもよい。さらに、上述した２進化方式の代わりに、レーダーデータを処理する装置は、ＡクラスやＢクラスに属する事後確率（Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）又は可能度（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）を算出してもよい。例えば、レーダーデータを処理する装置は、レーダー信号が各クラスに属する確率を、ノイズ代表値から直ちに算出してもよい。
例えば、レーダーデータを処理する装置は、レーダーデータを処理した結果（例えば、ＣＦＡＲ結果）及びノイズ代表情報１４３０に基づいて、周辺オブジェクトを検出することができる。異なる例として、レーダーデータを処理する装置は、判別されたターゲット地点に対応するノイズ代表情報１４３０及びレーダーデータに基づいて走行に関する情報を決定することができる。走行に関する情報の決定については、次の図１５及び図１６を参照して詳細に説明する。
図１５は、一実施形態により判別された正常信号を用いて車両速度を決定する動作を説明する図である。
一実施形態によれば、レーダーデータを処理する装置１５９０は、正常信号を示す複数のターゲット地点１５５０，１５６０のそれぞれに対応するレーダーデータから候補速度を推定する。候補速度は、レーダーデータを処理する装置１５９０に対する各ターゲット地点の相対速度を示す。例えば、ターゲット地点１５５０が停止したターゲットであれば、候補速度は車両の自体速度に対応する。レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数のターゲット地点１５５０，１５６０のそれぞれから反射して受信された正常信号から算出されたドップラーの速度及び角度に基づいて候補速度を推定することができる。
例えば、図１５は、車両をトップビュー（ｔｏｐ ｖｉｅｗ）で図示したものとして、ｘ軸は車両の長さ軸に対応し、ｙ軸は車両の横軸に対応する。原点は、車両に装着されたレーダーセンサに対応する。θｖは長さ軸を基準として車両のステアリング角度を示し、θｔは長さ軸を基準としてターゲット地点１５５０のレーダーセンサに対する相対的な角度を示す。ｖは車両の現在速度を示す。レーダーデータを処理する装置１５９０は、ターゲット地点１５５０から検出されたレーダー信号に基づいて、図１５に示された例示にてドップラー速度であり、
ｖｄ＝ｖ・ｃｏｓ（θｔ－θｖ）
を算出する。したがって、レーダーデータを処理する装置１５９０は、候補速度ｖを次式により算出し得る。
Figure 0007394582000007
 そして、レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数のターゲット地点から推定された候補速度に基づいて車両速度を決定する。レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数の候補速度を代表する値を車両速度として決定する。複数のターゲット地点１５５０，１５６０のうち一部のターゲット地点１５６０は、停止した状態でない移動状態であってもよく、レーダーデータを処理する装置１５９０は、移動状態に対応する該当ターゲット地点１５６０に対応する候補速度を排除する。例えば、レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数の候補速度のうち、複数の候補速度によって支持される速度を代表速度として決定する。レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数の候補速度を互いに類似の速度値を有するグループに分類する。レーダーデータを処理する装置１５９０は、複数のターゲット地点１５５０，１５６０のうち、閾値カウント（例えば、総ターゲット地点１５５０，１５６０の半分の個数）よりも多いターゲット地点１５５０，１５６０を含んでいるグループに対応する速度値（例えば、該当グループに属する候補速度の平均値など）を代表速度として決定してもよい。車両に装着されたレーダーセンサは広い領域をスキャンすることができ、レーダーセンサの視野角にあるターゲットは、街灯、並木、沿石、タイル、及びマンホールなどのようにほとんど停止したオブジェクトであるためである。
したがって、信号強度が弱くても、レーダーデータを処理する装置１５９０は、様々なターゲットから検出されるノイズ代表情報を活用して、走行に関する情報として車両速度を正確に推定することができる。特に、レーダーデータを処理する装置１５９０は、信号の側面でのノイズに剛健に走行に関する情報を決定することができる。また、レーダーデータを処理する装置１５９０は、個別的にランダムに動くオブジェクトが多い状況であっても、それより多い個数のターゲット（例えば、ノイズ代表情報によって表現されるターゲット）を用いて車両速度を剛健に正確に推定することができる。
また、レーダーデータを処理する装置１５９０は、自体の速度を推定した後、レーダーセンサによって検出可能な範囲内にある全てのターゲットに対して、該当ターゲットが実質的に停止したか、又は動いているかの有無を判別してもよい。例えば、レーダーデータを処理する装置１５９０は、自分の車両速度及びターゲット地点に対して推定されたドップラー速度を比較する。レーダーデータを処理する装置１５９０は、車両速度及びターゲット地点に対して推定されたドップラー速度間の差が閾値の速度差を超過する場合に応答して、該当ターゲット地点が移動オブジェクト上の地点であると決定することができる。
図１６は、一実施形態により決定された走行関連の情報をユーザに提供する動作を説明する図である。
一実施形態によれば、レーダーデータを処理する装置は、走行に関する情報をユーザに提供する。例えば、レーダーデータを処理する装置は、走行に関する情報から算出された車両速度を視角化する。図１６に示すように、レーダーデータを処理する装置は、速度計器盤１６２０を介して針を制御することによって車両速度を視角化することができる。速度計器盤１６２０がディスプレイとして実現される場合、レーダーデータを処理する装置は、ディスプレイ上に示される速度コンテンツ（例えば、速度情報）を調整することで車両速度を視角化し得る。異なる例として、レーダーデータを処理する装置は、ＨＵＤ（ｈｅａｄ ｕｐ ｄｉｓｐｌａｙ）などのようなディスプレイを介して車両速度を視角化してもよい。例えば、図１６では、ＨＵＤがフロントガラス（ｗｉｎｄ ｓｈｉｅｌｄ ｇｌａｓｓ）を介して虚像が結像するイメージ平面を形成することができ、レーダーデータを処理する装置は、ユーザの視野１６１０内にイメージ平面を介して速度コンテンツ１６３０を視角化することができる。ここで、ＨＵＤは、ユーザの左眼及び右眼にそれぞれ左映像及び右映像を提供することで、ユーザに立体的に視角化されたコンテンツを提供することができる。
また、レーダーデータを処理する装置は、レーダーデータを処理した結果及びノイズ代表情報に基づいて検出されたオブジェクト検出情報を、走行に関する情報として指示する。オブジェクト検出情報の指示は、明示的な指示動作及び暗示的な指示動作を含む。明示的な指示動作は、オブジェクト検出情報を装置の外部へ直接的に提供する動作を含む。暗示的な指示動作は、オブジェクト検出情報を装置の内部的に用いる動作を含む。
例えば、明示的な指示動作として、レーダーデータを処理する装置は、図１６に示すように、ノイズ代表情報及びレーダーデータに基づいて検出されたターゲット（例えば、人）に対する検出情報を視角化し得る。レーダーデータを処理する装置は、車両用ＨＵＤ（Ｈｅａｄ－ｕｐ ｄｉｓｐｌａｙ）などのようなディスプレイを介して実際のターゲット上にオーバーレイされるように検出情報を視角化する。図１６では、検出情報が警告コンテンツ１６４０の形態に視角化されたが、これに限定されることはない。
また、暗示的な指示動作として、レーダーデータを処理する装置は、オブジェクト検出情報に基づいて車両の動きを制御することができる。例えば、レーダーデータを処理する装置は、オブジェクト検出情報に基づいて、車両からオブジェクトまでの距離及び車両の方向などを決定する。レーダーデータを処理する装置は、オブジェクトまでの距離に基づいて車両速度を変更したり、車両のステアリングを制御する。
一実施形態に係るレーダーデータを処理する装置は、レーダーデータだけでなく、カメラ、超音波、ライダーのような異種センサ、又はＧＰＳ、Ｖ２Ｘ通信などの情報を融合することで、より精密なＡＤＡＳ技術を提供することもできる。
以上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが把握する。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はそのうちの一つ以上の組合せを含み、希望の通りに動作するよう処理装置を構成したり、独立的又は結合的に処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかの類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、又は送信される信号波に永久的又は一時的に具体化することができる。ソフトウェアはネットワークに連結されたコンピュータシステム上に分散され、分散した方法で格納されたり実行され得る。ソフトウェア及びデータは一つ以上のコンピュータで読出し可能な記録媒体に格納され得る。
本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＹＩＪＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気－光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
２００：レーダーデータを処理する装置
２１０：レーダーセンサ
２２０：プロセッサ

Claims (22)

  1. 車両に搭載された電子装置により行われるレーダーデータを処理する方法において、
    レーダーセンサを介して受信されたレーダー信号から前記レーダー信号の位相情報を算出するステップと、
    前記算出された位相情報からノイズ代表情報を算出するステップと、
    前記ノイズ代表情報及び前記レーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて前記車両の車両速度を決定するステップと、
    を含み、
    前記ノイズ代表情報を算出するステップは、
    前記レーダーセンサのスキャンを介して検出された位相変化推移を示す前記位相情報に対して、線形回帰分析による線形モデルを推定するステップと、
    前記線形モデルに対する前記位相情報の適合度を前記ノイズ代表情報として推定するステップと、
    を含むレーダーデータを処理する方法。
  2. 前記位相情報を算出するステップは、
    個別ターゲット地点ごとに前記レーダーセンサのスキャンを介して一連のチャープ信号を検出するステップと、
    前記検出された一連のチャープ信号に対応する前記位相変化推移を算出するステップと、
    を含む、請求項１に記載のレーダーデータを処理する方法。
  3. 前記位相変化推移を算出するステップは、前記検出された一連のチャープ信号の各チャープ信号でドップラー軸による位相値を決定するステップを含む、請求項２に記載のレーダーデータを処理する方法。
  4. 前記位相変化推移を算出するステップは、前記レーダー信号から分析された角度情報及び距離情報に基づいて複数のターゲット地点のそれぞれを識別するステップを含む、請求項２に記載のレーダーデータを処理する方法。
  5. 前記位相情報を算出するステップは、前記位相情報に対してアンラッピング演算を適用するステップを含む、請求項１に記載のレーダーデータを処理する方法。
  6. 前記ノイズ代表情報を推定するステップは、
    一連のチャープ信号の各チャープ信号に対して、位相値と前記線形モデルによる推定値との間の誤差を算出するステップと、
    前記算出された誤差に関する和を前記ノイズ代表情報として決定するステップと、
    を含む、請求項１に記載のレーダーデータを処理する方法。
  7. 前記レーダーデータを処理する方法は、前記レーダーデータを処理した結果及び前記ノイズ代表情報に基づいて、周辺オブジェクトを検出するステップをさらに含む、請求項１－６のうち何れか１項に記載のレーダーデータを処理する方法。
  8. 前記車両速度を決定するステップは、
    前記ノイズ代表情報と閾値との間の比較に基づいて、前記ノイズ代表情報のうち正常信号を示すターゲット地点を判別するステップと、
    前記判別されたターゲット地点に対応するノイズ代表情報及びレーダーデータに基づいて前記車両速度を決定するステップと、
    を含む、請求項１－６のうち何れか１項に記載のレーダーデータを処理する方法。
  9. 前記レーダーデータを処理する方法は、前記閾値を前記ノイズ代表情報に対する分布に基づいて決定するステップをさらに含む、請求項８に記載のレーダーデータを処理する方法。
  10. 前記分布に基づいて前記閾値を決定するステップは、前記ノイズ代表情報に対する前記分布から第１ピークが示す値及び第２ピークが示す値の間の値を前記閾値として決定するステップを含む、請求項９に記載のレーダーデータを処理する方法。
  11. 前記車両速度を決定するステップは、
    前記正常信号を示す複数のターゲット地点のそれぞれに対応するレーダーデータから候補速度を推定するステップと、
    前記複数のターゲット地点から推定された候補速度に基づいて車両速度を決定するステップと、
    を含む、請求項８に記載のレーダーデータを処理する方法。
  12. 前記車両速度を決定するステップは、前記複数のターゲット地点のそれぞれから反射して受信された前記正常信号から算出されたドップラーの速度及び角度に基づいて前記候補速度を推定するステップをさらに含む、請求項１１に記載のレーダーデータを処理する方法。
  13. 前記車両速度を決定するステップは、複数の候補速度を代表する値を前記車両速度として決定するステップをさらに含む、請求項１１に記載のレーダーデータを処理する方法。
  14. 前記レーダーデータを処理する方法は、前記車両速度をユーザに提供するステップをさらに含む、請求項１－１３のうち何れか１項に記載のレーダーデータを処理する方法。
  15. 前記車両速度をユーザに提供するステップは、前記車両速度を視角化するステップを含む、請求項１４に記載のレーダーデータを処理する方法。
  16. 前記レーダーデータを処理する方法は、前記ノイズ代表情報及び前記レーダーデータに基づいて検出されたオブジェクト検出情報を指示するステップをさらに含む、請求項１－１５のうち何れか１項に記載のレーダーデータを処理する方法。
  17. 前記オブジェクト検出情報を指示するステップは、前記オブジェクト検出情報に基づいて車両の動きを制御するステップを含む、請求項１６に記載のレーダーデータを処理する方法。
  18. 請求項１に記載の方法をレーダーデータ処理装置のコンピュータに実行させる１つ以上の命令語を含むコンピュータプログラム。
  19. 車両に搭載されたレーダーデータを処理する装置において、
    レーダー信号を検出するレーダーセンサと、
    前記レーダー信号の位相情報を算出し、前記算出された位相情報からノイズ代表情報を算出し、前記ノイズ代表情報及び前記レーダー信号から算出されたレーダーデータに基づいて前記車両の車両速度を決定するプロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、
    前記レーダーセンサのスキャンを介して検出された位相変化推移を示す前記位相情報に対して、線形回帰分析による線形モデルを推定し、
    前記線形モデルに対する前記位相情報の適合度を前記ノイズ代表情報として推定するレーダーデータを処理する装置。
  20. 前記レーダーセンサは、複数のターゲット地点に関するレーダー信号を検出し、
    前記プロセッサは、
    前記レーダー信号に関する前記ノイズ代表情報を算出し、前記ノイズ代表情報の分布から第１ピークに対応するノイズ代表情報及び第２ピークに対応するノイズ代表情報の間の値を閾値として決定し、前記閾値に基づいて前記複数のターゲット地点から検出された前記レーダー信号を分類し、前記ノイズ代表情報から正常信号を有するターゲット地点を含む信号マップを生成する、請求項１９に記載のレーダーデータを処理する装置。
  21. 前記プロセッサは、特定のターゲットポイントから検出されたレーダー信号のノイズ代表値が前記閾値未満である場合、前記特定のターゲットポイントから正常信号が受信されたものとして決定するように構成される、請求項２０に記載のレーダーデータを処理する装置。
  22. 前記プロセッサは、特定のターゲットポイントから検出されたレーダー信号のノイズ代表値が前記閾値以上であれば、前記特定のターゲットポイントからノイズ信号が受信されたものとして決定するように構成される、請求項２０に記載のレーダーデータを処理する装置。
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