JPH09318741A

JPH09318741A - 目標追尾装置

Info

Publication number: JPH09318741A
Application number: JP8138727A
Authority: JP
Inventors: Shingo Tsujimichi; 信吾辻道; Yoshio Kosuge; 義夫小菅
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1996-05-31
Filing date: 1996-05-31
Publication date: 1997-12-12
Anticipated expiration: 2016-05-31
Also published as: JP3146156B2

Abstract

(57)【要約】【課題】複数の目標観測装置からのデータを統合して
精度を上げた目標追尾装置を得る。【解決手段】複数のセンサからの観測データをセンサ
別と時間とを統合して識別子と共に取り入れるセンサデ
ータ統合手段と、クラスタ内仮説表に含まれる既存の航
跡から観測ベクトルの可能な物理領域を得るゲート算出
手段と、上記で切り出された観測ベクトルに対し、新・
既存クラスタ毎に観測ベクトルが誤信号・既存航跡・新
目標である各可能性を全て得るゲート内判定行列算出手
段と、航跡相関行列算出手段と、仮説更新手段と、航跡
決定装置を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、レーダ等のセンサ
から得られた観測ベクトルから、複数の目標の航跡を推
定する目標追尾装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】センサによって得られる観測ベクトルか
ら航跡を求めるために、既存の航跡に対して追尾フィル
タをかけることによって、現在時刻における目標の存在
予測位置を算出し、その予測位置範囲（以後、この領域
をゲートと呼ぶ）と実際の観測ベクトルとの相関処理に
よって現在時刻における目標の航跡を推定している。

【０００３】ここで、複数の目標が狭い領域に存在する
場合には、一つの航跡のゲート内に複数の目標が存在す
る場合がある。このような状況においても正しい追尾を
続ける為には、一目標の追尾の場合以上に、航跡と観測
ベクトルの相関を精度良く行う必要がある。

【０００４】従来この要求に応えるものとして、図７に
示すような複数目標追尾方式が提案されている。この図
７は特願平７−７３９１１号に示された目標追尾装置の
全体構成図である。図において、１は装置に入力した観
測ベクトル全体から各航跡のゲートに含まれる観測ベク
トルを選択する観測ベクトル選択部である。２は目標追
尾装置内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラス
タ表である。３は観測ベクトル選択部の出力とシステム
内クラスタ表に示された既存のクラスタの関係から既存
のクラスタを統合し、また、新しいクラスタを作成しク
ラスタ内観測ベクトル表を作成する、クラスタ新設、統
合部である。４はクラスタ内に含まれる観測ベクトルの
全体を示すクラスタ内観測ベクトル表である。５はクラ
スタ内観測ベクトル表とクラスタ内の仮説の状況を示す
データ群を入力とし、クラスタ内のゲート内判定行列を
算出するゲート内判定行列算出部である。６はクラスタ
内の観測ベクトルと航跡の関係を示すクラスタ内ゲート
内判定行列である。７はクラスタ内ゲート内判定行列を
入力としクラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関
行列算出部である。８はクラスタ内で仮説の拡張可能性
を示すクラスタ内航跡相関行列である。９は前時刻まで
の観測ベクトルによる仮説の状況とクラスタ内航跡相関
行列から現時刻に入力した観測ベクトルに対応して仮説
を更新する仮説更新部である。１０はクラスタ内仮説状
況データ群である。１１はクラスタ内にある全ての仮説
を示したクラスタ内仮説表である。１２は各仮説ごとに
仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表である。
１３はクラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成
する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクト
ル表である。１４はクラスタ内にある全ての航跡に対し
て次の観測ベクトル入力時刻における存在予測位置範囲
を算出する、ゲート算出部である。１５はクラスタ内に
複数の仮説が存在する場合に、その中から最善の仮説を
１つ選択して目標の数とその航跡を決定する航跡決定部
である。１６は目標追尾装置である。１７は空間中の目
標を観測して観測ベクトルを得るためのセンサである目
標観測装置である。１８はディスプレイ上に航跡を表示
し目標の状態を使用者に示す目標表示装置である。

【０００５】次に従来例の動作を説明する。図８（ａ）
に示すように、今、仮に空間内を２つの目標が移動して
いるとする。これらの目標をセンサによって観測した場
合に、センサは離散的に動作し、目標の観測ベクトルは
離散的に得られる。また、目標以外の誤信号が入力する
こともあるし、逆に目標の観測に失敗し、目標からの観
測ベクトルが得られないこともある。例えば、図８
（ｂ）のような観測ベクトルが得られる。以下、図８の
時刻ｔ₁ とｔ₂ の状況で従来例の動作を説明する。

【０００６】まず、時刻ｔ₁ の観測ベクトルＺ_1,1 が入
力する。この状況では既存のクラスタ、仮説や航跡が存
在しないので、観測ベクトル選択部１はＺ_1,1 を既存の
クラスタとは関係しない独立した観測ベクトルとしてク
ラスタ新設、統合部３に送る。

【０００７】次に、クラスタ新設、統合部３はＺ_1,1 を
含むクラスタ１を新設し、システム内クラスタ表２に定
義すると共に、クラスタ１のクラスタ内観測ベクトル表
４にＺ_1,1 を書き込む。ここで、このクラスタ内観測ベ
クトル表４には現時刻の観測ベクトルのみが記載され
る。

【０００８】次に、ゲート内判定行列算出部５が、クラ
スタ内の今回の観測ベクトル全てと航跡の相関可能性を
示す、ゲート内判定行列を算出する。

【０００９】一般に時刻ｔ_k におけるゲート内判定行列
は、ｔ_k での観測ベクトル数がｍ_k、ｔ_k での既追尾目
標数（すなわち、ｔ_k-1 での追尾目標数）がＮ_k-1 、ｔ
_k での追尾目標数がＮ_k ＝Ｎ_k-1 ＋ｍ_k の時に、次のよ
うに定義される。

【００１０】

【数１】

【００１１】ここで、行はｔ_k での観測ベクトルＺ_k,j
（ｊ＝１，２．．．，ｍ_k ）に対応し、列は航跡に対応
する。また、各要素はそれぞれの観測ベクトルがそれぞ
れの航跡のゲート内にあるか否かを示す。

【００１２】具体的には次のように各要素を設定する。
まず、ｔ＝０の列は観測ベクトルが誤信号である場合を
示す。実際に全ての観測ベクトルは誤信号である可能性
があるので

【００１３】

【数２】

【００１４】とする。次に、（１≦ｔ≦Ｎ_k −ｍ_k ）
の列は既追尾目標である航跡Ｔ_t に対応する。すなわ
ち、観測ベクトルＺ_k,j （ｊ＝１，２．．．，ｍ_k ）が
航跡Ｔ_t のゲート内に含まれる場合に式（３）含まれな
い場合に式（４）とする。

【００１５】

【数３】

【００１６】次に、（Ｎ_k −ｍ_k ＋１≦ｔ≦Ｎ_k ）の列
は新目標である航跡Ｔ_t に対応する。これは、全ての観
測ベクトルがそれぞれ新目標である可能性を表現するた
めのもので、１個の観測ベクトルが１本の航跡に対応す
る。すなわち、（ｊ＝ｔ−Ｎ_k ＋ｍ_k ）の場合は式
（５）、逆に（ｊ≠ｔ−Ｎ_k ＋ｍ_k ）の場合は式（６）
とする。

【００１７】

【数４】

【００１８】以上のように定義されたゲート内判定行列
を図３の例に適用すると以下のようになる。ここでは、
観測ベクトルｍ_k は１、既追尾航跡Ｎ_k-1 は０、追尾航
跡Ｎ_k は１となるので、以下の１行２列のゲート内判定
行列が生成される。

【００１９】

【数５】

【００２０】この行列表現により観測ベクトルＺ_1,2 が
誤信号である可能性と、新目標である航跡Ｔ₁ に対応す
る可能性が示されている。

【００２１】次に、航跡相関行列算出部７がゲート内判
定行列から全ての航跡相関行列を算出する。航跡相関行
列は、実際に仮説として取り得る観測ベクトルと航跡の
相関関係を示すものである。一般に時刻ｔ_k における航
跡相関行列はゲート内判定行列から次のように定義され
る。

【００２２】

【数６】

【００２３】ここで、ゲート内相関行列と同様に、行は
ｔ_k での観測ベクトル、列は航跡に対応し、また、各要
素はそれぞれの観測ベクトルがそれぞれの航跡と相関し
ているかどうかを示す。具体的には次のように各要素を
設定する。すなわち、観測ベクトルＺ_k,j （ｊ＝１，
２．．．，ｍ_k ）が航跡Ｔ_t （ｔ＝０，１，．．．，Ｎ
_k ）と相関がある場合に式（９）、相関がない場合に式
（１０）とする。

【００２４】

【数７】

【００２５】ゲート内判定行列から航跡相関行列を作成
する際には、次の３つの基準に従い、３者を同時に満た
す全ての組み合わせを、それぞれ別の航跡相関行列とし
て表現する。（ア）ゲート内判定行列において１である要素に対応す
る航跡相関行列の要素のみが１とでき、その他の要素は
０とする。（イ）航跡相関行列のｔ＝０の列以外の全ての列では、
高々１つの要素のみを１とし他の要素は０とする。（ウ）航跡相関行列の全ての行では、必ず一つの要素を
１とし他の要素は０とする。以上のように定義された航跡相関行列を図３の例に適用
すると以下のようになる。

【００２６】

【数８】

【００２７】この２つの行列表現により観測ベクトルＺ
_1,2 を誤信号であるとする仮説と、新目標である航跡Ｔ
₁ に対応するとする仮説が共に作成可能であることが示
されている。

【００２８】次に、仮説更新部９において、これまでの
仮説に先ほど算出した航跡相関行列を組み合わせて、仮
説を現在の状況に対応したものに更新する。ここで、航
跡相関行列において観測ベクトルと相関があるとされて
いる既追尾航跡が仮説内に追尾航跡として含まれない場
合は、両者を組み合わせることはできない。その他の全
ての組み合わせにより、既追尾航跡に新しい観測ベクト
ルを追加し航跡をのばすこと、新しい航跡を新目標とし
て追加すること、ある観測ベクトルを誤信号として扱う
ことで仮説が更新される。こうして、多くの場合１つの
仮説が複数の航跡相関行列と組み合わされて、複数の仮
説に更新されるので、仮説を更新する度に仮説数は増加
する。

【００２９】図８の例では、組み合わせるべき既存の仮
説は存在しないので、航跡相関行列から新しく仮説を作
成する。まずΩ（Ｈ^1,1 ）からは、観測ベクトルＺ_1,1
を誤信号と考え、航跡が存在しない仮説Ｘ^1,1 が生成さ
れる。これを次のように表記する。

【００３０】

【数９】

【００３１】次にΩ（Ｈ^1,2 ）からは、観測ベクトルＺ
_1,1 を新目標からの信号と考え、航跡Ｔ₁ を新しく開始
する仮説Ｘ^1,2 が生成される。また、ここで航跡Ｔ₁ を
式（１４）と記述する。

【００３２】

【数１０】

【００３３】最後に航跡決定部１５では要求があったと
きに、何らかの手法で仮説のうちの１つを選択し、目標
数と航跡を一意に決定する。

【００３４】次に、以上の状態において時刻がｔ₂ に進
み、新たに観測ベクトルＺ_2,1 とＺ_2,2 が入力した場合
の装置の動作を説明する。

【００３５】まず、ゲート算出部１４では、クラスタ内
の全ての航跡に対して、時刻ｔ₂ における予測存在範囲
であるゲートを算出する。今の場合は、クラスタ内に存
在する唯一の航跡であるＴ₁ に対してゲートを算出す
る。

【００３６】次に、観測ベクトル選択部１で上記算出さ
れたゲートと観測ベクトルの関係を調査し、その結果、
ここではＺ_2,1 とＺ_2,2 の両方が航跡Ｔ₁ のゲートの中
に入っていたとする。次に、クラスタ新設、統合部３で
あるが、ここでは新たなクラスタは発生せず、また、ク
ラスタの統合も起こらない。その結果、今、説明の対象
としているクラスタの中に観測ベクトルＺ_2,1 とＺ_2,2
が存在することが確定した。しかし、仮に別のクラスタ
が存在し、そこに含まれる航跡のゲートにもＺ_2,1 また
はＺ_2, ₂ が含まれるならば、両方のクラスタは統合され
る。

【００３７】次にゲート内判定行列算出部５で時刻ｔ₂
におけるゲート内判定行列を、次の式（１５）の通り算
出する。

【００３８】

【数１１】

【００３９】ここで第１行が観測ベクトルＺ_2,1 、第２
行がＺ_2,2 に対応する。また、第１列が誤信号、第２列
が既存航跡Ｔ₁ 、第３列が新航跡Ｔ₂ 、第４列が新航跡
Ｔ₃に対応する。先に述べたように全ての観測ベクトル
は誤信号である可能性を持つので、第１列は共に値１を
入れる。また、この例では両方の観測ベクトルが航跡Ｔ
₁ のゲートに入っているので第２列も共に値１を入れ
る。

【００４０】次に航跡相関行列算出部７で時刻ｔ₂ にお
ける航跡相関行列を、次の式（１６）の通り可能性のあ
るものを算出する。

【００４１】

【数１２】

【００４２】次に、仮説更新部９で仮説を更新する。ま
ず、仮説Ｘ^1,1 を更新する。ここで、既追尾航跡Ｔ₁ の
存在を仮定している航跡相関行列は使用できないので、
４個の航跡相関行列により仮説を更新することになる。
結果を次の式（１７）に示す。次に、仮説Ｘ^1,2 を更新
する。ここでは８個の航跡相関行列全てを使用して仮説
を更新することになる。結果を次の式（１８）に示す。

【００４３】

【数１３】

【００４４】以上まとめると、ｔ₁ における２個の仮説
が更新されて、ｔ₂ において１２個の仮説が生成され
た。また、その結果、このクラスタの中には５本の航跡
が存在する。

【００４５】以下、時刻が進み、新しい観測ベクトルが
入力する度に以上の作業を繰り返す。

【００４６】

【発明が解決しようとする課題】従来の目標追尾装置は
以上のように構成されており、単一のセンサで観測され
た観測ベクトルを利用することを前提としており、同一
の目標群に対して複数のセンサから観測ベクトルが得ら
れる状況に対応していないという課題があった。

【００４７】この発明は、上記のような課題を解消する
ためになされたもので、複数センサからの場合によって
は同時刻での複数入力に対応した目標追尾装置を得るこ
とを目的としている。また更に、それぞれのセンサに固
有の観測誤差から生じるセンサ間の相対的な観測誤差を
補正して、これをゼロに近づけるセンサデータ統合装置
を得ることを目的とする。

【００４８】また更に、複数センサから同一時刻に観測
した観測ベクトルに対応し、かつ、仮説数を縮小して演
算規模を少なくしたり、または可能であればクラスタ分
離を行う目標追尾装置を得ることを目的とする。

【００４９】

【課題を解決するための手段】この発明に係る目標追尾
装置は、複数のセンサからの観測データをセンサと時間
とを統合して識別子と共に取り入れるセンサデータ統合
手段と、クラスタ内仮説表に含まれる既存の航跡から識
別子対応の観測ベクトルの可能な物理領域を得るゲート
算出手段と、センサデータ統合部出力の観測データをゲ
ート算出部出力の領域で各クラスタ毎に切り出された観
測ベクトルに対し、必要に応じて新クラスタを生成し、
または既存クラスタに統合して、これらの新・既存クラ
スタ毎に観測ベクトルが誤信号・既存航跡・新目標であ
る各可能性を全て包含するゲート内判定行列を算出する
ゲート内判定行列算出手段と、このゲート内判定行列か
ら各仮説の拡張方法を示す航跡相関行列を算出する航跡
相関行列算出手段と、この航跡相関行列と既存の航跡か
ら上記あり得る航跡を付加して新しい仮説を生成して識
別子付でクラスタ内仮説表を更新する仮説更新手段と、
このクラスタ内仮説表の複数の仮説から目標の航跡を決
める航跡決定装置を備えた。

【００５０】また更に、センサデータ統合手段は複数の
センサからの観測データを１つの観測データとし、同時
刻の観測データに対しては優先度の高い観測データを時
刻マーカと共に取り入れるようにして、以降のゲート算
出手段、ゲート内判定行列算出手段、航跡相関行列算出
手段、仮説更新手段は、上記時刻の新旧の順に観測ベク
トルを取り扱うようにした。

【００５１】また更に、センサデータ統合手段は予め既
知目標を観測して各センサの固有誤差を知り、複数セン
サからの観測データの統合に際してはこの固有誤差の補
正をして、必要に応じてはデータ形式をそろえるように
した。

【００５２】また更に、既存の仮説の数を削減する仮説
縮小手段を付加した。

【００５３】また更に、クラスタの分離が可能なら仮説
の数を削減する際にクラスタを分離するクラスタ分離手
段を付加した。

【００５４】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．複数のセンサにより、入力データの信頼
性が向上する。このためセンサデータを統合する要素を
設け、複数入力データを統合し、１時刻１入力データと
して以後の処理を行う。図１はこの発明の実施の形態１
における目標追尾装置の全体構成図である。図１におい
て、１７は空間中の目標を観測して観測ベクトルを得る
ためのセンサである目標観測装置である。従来例では単
一の目標観測装置を想定していたが、ここでは複数の目
標観測装置を想定している。１９ｂは複数の目標観測装
置からの観測ベクトルを統合して、以下の目標追尾処理
を目標観測装置が単一の場合と同様に実行できる形に整
えるセンサデータ統合部である。その他は従来例と同様
の構成となっている。また、図２は、図１に示すセンサ
データ統合部の動作を示すフローチャートである。ここ
で、センサデータ統合部は図２に示すステップＳ２０〜
Ｓ２６を実行する手段を備え、特にステップＳ２４で、
同時刻入力に対しては優先度の高い観測データのみを後
段に出力する。

【００５５】次に上記構成の装置の動作を説明する。従
来例では、単一の目標観測装置１７からの観測ベクトル
が直接観測ベクトル選択部１に送られていた。それに対
し、本実施の形態では複数の目標観測装置１７を想定し
ており、それらの目標観測装置１７からの観測ベクトル
をまずセンサデータ統合部１９ｂに集める。センサデー
タ統合部１９ｂは、観測ベクトル選択部１以降が、従来
例の単一目標観測装置１７を仮定している場合と同様に
動作できるように、各目標観測装置１７からの観測ベク
トルを整理統合した後、その結果の観測ベクトルを観測
ベクトル選択部１に送る。

【００５６】次に、図２によりセンサデータ統合部１９
ｂの動作を説明する。まず、ステップＳ２０では目標観
測装置１７からのセンサデータ入力処理を実行するかど
うかを判断する。次に、ステップＳ２１では入力された
観測ベクトルの観測時刻と、現在処理中、すなわち前回
観測ベクトル選択部１に送った観測ベクトルの観測時刻
を調査する。次に、ステップＳ２２ではステップＳ２１
で調査した観測時刻を比較する。次に、ステップＳ２３
では、目標観測装置１７からの観測ベクトルの観測時刻
が現在処理中の観測ベクトルの観測時刻と同じか、また
はそれよりも過去のデータであった場合に入力された観
測ベクトルを棄てる。

【００５７】次に、ステップ２４では、目標観測装置１
７からの観測ベクトルの観測時刻が現在処理中の観測ベ
クトルの観測時刻以降の場合に入力された観測ベクトル
をバッファに格納する処理を行う。但し、その際にバッ
ファ中にまだ観測ベクトル選択部１に送られていないデ
ータがあり、そのデータの観測時刻が今回格納しようと
しているデータの観測時刻と一致している場合は、あら
かじめ定義した優先度に従い、片方のデータを棄てる。
また、目標観測装置１７が異なる場合にはデータのフォ
ーマットなどが異なる場合もあるので、データ格納時に
はデータフォーマットを標準形式にそろえる。

【００５８】次に、ステップＳ２５では観測ベクトル選
択部１へのセンサデータ出力処理を実行するかどうかを
判断する。最後に、ステップＳ２６ではセンサデータ出
力処理を実行する場合に、バッファ中のデータから、観
測時刻が最も古いデータを選択して出力する。以上でセ
ンサデータ統合処理を終わる。

【００５９】以上説明したセンサデータ統合部１９の作
用により、複数の目標観測装置からの観測ベクトルを統
合したことにより、観測ベクトル選択部１以降の各部
は、目標観測装置が複数存在することを全く意識するこ
と無く、従来と全く同じ動作で目標追尾処理を実行する
ことができる。

【００６０】実施の形態２．本実施の形態の目標追尾装
置の構成は図１に示すものと同じである。ただしセンサ
データ統合部はその内部動作が少し異なる。図３はこの
発明によるセンサデータ統合部１９ｃが目標観測装置１
７に固有の誤差を補正する手段の一実施例の動作を示す
フローチャートである。ここで、センサデータ統合部１
９ｃの誤差補正手段は図４に示すステップＳ２９〜Ｓ３
１を実行する手段を備えている。ステップＳ３０の具体
的方法は各種あるが、ここでは詳細記述を省略する。本
実施の形態の特徴は、ステップＳ３１の固有誤差の補正
をしていることである。これにより識別子を別にすれ
ば、以降のデータの取扱いをあたかも１つのセンサから
の入力と同様な取扱いができる。

【００６１】次に上記装置の動作を説明する。まずステ
ップＳ２９では現在着目している観測ベクトルを観測し
た目標観測装置１７に固有の観測誤差およびその観測誤
差に基づく誤差補正法が算出済みかどうかを判断する。

【００６２】次にステップＳ３０では現在着目している
目標観測装置１７に固有の観測誤差およびその観測誤差
に基づく誤差補正法を算出する。ここで重要なのは、真
に正しい観測結果を得ることではなく、複数の観測装置
それぞれの観測結果の相対的な差をゼロに近づけること
である。そこで、誤信号が無く、また、目標が近接して
存在しないような、良好な条件下で、同一の目標を複数
のセンサで観測して、その観測結果を比較することによ
り相対的な観測誤差を知ることができる。

【００６３】最後にステップＳ３１では現在着目してい
る観測ベクトルを補正して、目標観測装置１７に固有の
誤差を取り除く。

【００６４】以上の固有誤差補正は実施の形態１または
後述の実施の形態３で示したセンサデータ統合部の処理
フローにおいて、ステップＳ２４またはＳ２７の観測ベ
クトル格納時、若しくはステップＳ２６またはＳ２８の
観測ベクトル出力時に実施することができる。また、各
センサからの入力のデータフォーマット（形式）の違い
を吸収し、同一形式として出力する。

【００６５】実施の形態３．図１はこの発明の実施の形
態１における目標追尾装置の全体構成図である。図１に
おいて、１７は空間中の目標を観測して観測ベクトルを
得るためのセンサである目標観測装置である。従来例で
は単一の目標観測装置を想定していたが、ここでは複数
の目標観測装置を想定している。１９ａは複数の目標観
測装置からの観測ベクトルを統合して、以下の目標追尾
処理を目標観測装置が単一の場合と同様に実行できる形
に整えるセンサデータ統合部である。また、１ａは装置
に入力した観測ベクトル全体から各航跡のゲートに含ま
れる観測ベクトルを選択する観測ベクトル選択部であ
る。２ａは目標追尾装置内全体のクラスタの状態を示す
システム内クラスタ表である。３ａは観測ベクトル選択
部の出力とシステム内クラスタ表に示された既存のクラ
スタの関係から既存のクラスタを統合し、また、新しい
クラスタを作成しクラスタ内観測ベクトル表を作成す
る、クラスタ新設、統合部である。４ａはクラスタ内に
含まれる観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベク
トル表である。５ａはクラスタ内観測ベクトル表とクラ
スタ内の仮説の状況を示すデータ群を入力とし、クラス
タ内のゲート内判定行列を算出するゲート内行列算出部
である。６ａはクラスタ内の観測ベクトルと航跡の関係
を示すクラスタ内ゲート内判定行列である。７ａはクラ
スタ内ゲート内判定行列を入力としクラスタ内の航跡相
関行列を算出する航跡相関行列算出部である。８ａはク
ラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関
行列である。

【００６６】９ａは前時刻までの観測ベクトルによる仮
説の状況とクラスタ内航跡相関行列から現時刻に入力し
た観測ベクトルに対応して仮説を更新する仮説更新部で
ある。１０ａはクラスタ内仮説状況データ群である。１
１ａはクラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内
仮説表である。１２ａは各仮説ごとに仮説内にある全て
の航跡を示した仮説内航跡表である。１３ａはクラスタ
内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクト
ルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表である。１
４ａはクラスタ内にある全ての航跡に対して次の観測ベ
クトル入力時刻における存在予測位置範囲を算出する、
ゲート算出部である。１５ａはクラスタ内に複数の仮説
が存在する場合に、その中から最善の仮説を１つ選択し
て目標の数とその航跡を決定する航跡決定部である。そ
の他は従来例と同様の構成となっている。図４は本実施
の形態におけるセンサデータ統合部１９ａの動作を示す
フローチャートである。ここで、センサデータ統合部１
９ａは図４に示すステップ２０〜２３、２５、２７、２
８を実行する手段を備えており、図２の動作をするデー
タ統合部１９ｂとは少し異なっている。ここで、ステッ
プ２７は図２のステップ２４を置き換えたものであり、
ステップ２８は図２の２６を置き換えたものである。そ
の他のステップは図２と同様である。また図１の１６の
点線内に示される各要素は、従来の時刻を唯一のマーカ
として演算を行っていたのに対し、センサ対応の識別子
も含めたマーカで演算を取扱う。

【００６７】次に上記構成の装置の動作を説明する。従
来例では、単一の目標観測装置１７からの観測ベクトル
が直接観測ベクトル選択部１に送られていた。それに対
し、本実施の形態では複数の目標観測装置１７を想定し
ており、それらの目標観測装置１７からの観測ベクトル
をまずセンサデータ統合部１９ａに集める。センサデー
タ統合部１９ａは、観測ベクトル選択部１以降が、従来
の単一目標観測装置１７を仮定している場合と同様に動
作できるように、各目標観測装置１７からの観測ベクト
ルを整理統合した後、その結果の観測ベクトルを観測ベ
クトル選択部１に送る。本実施の形態では、複数の目標
測定装置からデータは同一の目標をほぼ同一の出力とフ
ォーマットで得られて、これらを時刻が重なる場合も含
めて拡張して追尾処理をするものである。従って、先の
実施の形態１においては追尾装置の基本部分１６は時刻
マーカｔ_k に対応したデータ列のみとしたので、特願平
７−７３９１１号での対応部分と全く同じ形態でよか
た。しかし、本実施の形態では同一時刻の異なる目標観
測装置からの入力は、定まった順序で異なるデータとし
て取扱うので、時刻マーカｔ_k を内部に含む新しい識別
子列ｌ_k を生成し、以後このｌ_k 毎の観測データをｔ_k
系列に替わるものとして取扱うようにしている。ゲート
算出部１４ａ、航跡決定部１５ａ等は出力に時刻の要因
を含める必要があり、従ってこれらの部分は上記の識別
子列ｌ_k から時刻マーカｔ_k を取り出して、これに基づ
いて処理をしている。

【００６８】本実施例では、センサデータ統合部１９ａ
の機構により、観測データを識別する識別子として、従
来の、時刻に基づいて観測データを区別する識別子ｔ_k
の他に、時刻とセンサの両者から観測データを区別する
識別子ｌ_k を設定する。これら２種類の識別子を以降の
各ブロックに伝え、各ブロックの処理目的に応じて、こ
れらの識別子を使い分けることにより、複数の目標観測
装置１７から同じ観測時刻の観測ベクトルが入力された
場合に、それら全てを利用するようにしている。

【００６９】次に、図４によりセンサデータ統合部１９
の動作を説明する。まず、ステップＳ２０からステップ
Ｓ２３までは実施の形態１と同じ動作をする。次に、ス
テップ２７は図２のステップＳ２４に変わるものであ
る。ここでは、目標観測装置１７からの観測ベクトルの
観測時刻ｔ_k が現在処理中の観測ベクトルの観測時刻以
降の場合に入力された観測ベクトルをバッファに格納す
る処理を行う。その際に複数の目標観測装置１７から同
じ観測時刻の観測ベクトルが入力された場合にそれぞれ
を区別できるように、観測装置と観測時刻が異なる全て
の観測ベクトルにユニークな識別番号ｌ_k を付加する。
また、目標観測装置１７が異なる場合にはデータのフォ
ーマットなどが異なる場合もあるので、データ格納時に
はデータフォーマットを標準形式にそろえる。

【００７０】次に、ステップＳ２５では観測ベクトル選
択部１へのセンサデータ出力処理を実行するかどうかを
判断する。最後に、ステップＳ２８は実施の形態１のス
テップＳ２６に代わるもので、ここではセンサデータ出
力処理を実行する場合に、バッファ中のデータから、観
測時刻が最も古いデータを選択して出力する。また、観
測時刻が同じデータがあった場合は、識別番号ｌ_k が最
も古いデータを選択して出力する。以上でセンサデータ
統合処理を終わる。

【００７１】以上説明したセンサデータ統合部１９ａの
作用により、目標追尾装置１６は観測時刻および観測セ
ンサの等しい一群のデータに対して、観測ベクトル選
択、仮説更新、ゲート算出といった一連の処理を実施す
る。逆に言えば、従来同様、時刻が異なれば処理のルー
プは異なるし、更に同時刻でも観測センサが異なれば別
のデータ群として別の処理ループで処理される。ここ
で、複数の目標観測装置からの観測ベクトルを統合した
ことにより、本実施例では同じ観測時刻の観測ベクトル
群が連続して観測ベクトル選択部１ａ以降の各部に送ら
れる場合が生じる。ここで、観測ベクトル選択部１ａ以
降の各部は、それぞれの観測ベクトルを時刻差が０の別
時刻の観測ベクトルと考えて動作する。

【００７２】従来例では、各ベクトルは時刻を識別する
ｔ_k によって１回分の処理を切り分けていたが、本実施
の形態では、先に述べたように、センサデータ統合部１
９ａから時刻ｔ_k と識別番号ｌ_k とｔ_k の両識別子が渡
され、各部はそれを以降のブロックに伝えながら、必要
に応じて両者を使い分ける。まず、従来例で時刻ｔ_kを
用いて明示的に説明されていた処理は、本実施例では全
てｔ_k をｌ_k に読み替えた処理を実行する。即ち、観測
ベクトル選択、仮説更新、ゲート算出といった一連の処
理ループは識別番号ｌ_k が進む度に次のループに進む。
このように仮説に関する処理では、データ群相互の順序
関係は重要であるが、時刻の進行は必須ではなく、一定
時刻間隔で進行する必要もない。

【００７３】また、具体的な処理内容を明示していない
が、ゲート算出部における予測計算では、データの順序
だけでなく、時間差が重要な情報となるので、従来と同
様に時刻マーカｔ_k を利用して前の処理データからの時
間差を算出する。また、それ以前のブロックでも、仮説
や航跡の信頼度を算出するためには時刻の情報が必要で
あり、その算出には時刻マーカｔ_k を利用する。

【００７４】実施の形態４．上記実施の形態で仮説に基
づいて演算を行う部分があり、この仮説数が増加すると
演算数が加速度的に増加する。ここではこの仮説数を減
らして演算規模を小さくする場合を説明する。図５は実
施の形態４における目標追尾装置の全体構成図である。
図５において、３２ａは仮説に対して何らかの評価を行
い、その結果によって一部の仮説を削除することによっ
て仮説数を縮小する仮説縮小部である。その他の構成は
実施の形態１で説明した図１の目標追尾装置と同じであ
る。

【００７５】次に上記構成の装置の動作を説明する。実
施の形態３と同様の動作をすることにより仮説の構築を
繰り返すと、仮説数は急激に増加する。例えば従来例で
もｔ₁ で２個だった仮説数がｔ₂ では１２個に増加して
いる。更に、実施の形態１では複数センサからの観測ベ
クトルを扱うことから、従来例以上に単位時間当たりに
扱う観測ベクトル量が増加することが予想される。この
ように、実施の形態１の基本構成で仮説の構築を続ける
と仮説構築に伴う処理量とデータ量が非常に大きくな
り、装置の性能限界を越えてしまう可能性がある。

【００７６】仮説縮小部３２ａは任意の時点でクラスタ
内仮説状況データ群を入力し、何らかの方式で仮説のも
っともらしさの評価を行い、評価の低い仮説、すなわ
ち、ありそうもない仮説を削除し、その結果を戻すもの
である。具体的な手法としては、例えば以下に示すもの
が利用できる。（１）最も信頼度の高い仮説のみを残す。（２）信頼度がある基準値以下の仮説はすてる。（３）過去Ｎ時刻分の内容が同一の仮説を統合する。（４）航跡数が同じで、各航跡の内容（位置、速度な
ど）がほぼ同一の仮説を統合する。ここで例示した手法における信頼度の算出には、多くの
場合、時刻ｔ_k と識別番号ｌ_k を使い分ける必要があ
る。また、例えば（４）の手法では、各航跡の全般的な
類似性を識別子ｌ_k 毎の観測データの同一性の度合いで
評価し、更に観測データが異なっている部分について
は、その部分の位置や速度を比較して、より詳細な類似
性チェックを行う。ここで速度を求める為には上記の識
別子ｌ_k から時刻マーカｔ_k を取り出して、これに基づ
いて処理をする必要がある。以上のように、任意の時点
で仮説の縮小を行うことにより、装置の性能限界を越え
ることなく仮説構築などの追尾処理を続けることができ
る。

【００７７】実施の形態５．仮説の削減と共に、別のグ
ループのものかどうかを判断して目標群が条件に合致す
るとクラスタを分離して別目標とし、従って演算規模を
更に小さくする場合を説明する。図６は実施の形態５に
おける目標追尾装置の全体構成図である。図６において
３３ａは仮説を縮小した際にクラスタを分離できるかど
うかを評価し、クラスタが分離できる場合にそれぞれの
クラスタの仮説を再構成するクラスタ分離装置である。
その他の構成は実施の形態４で説明した図５の目標追尾
装置と同じである。

【００７８】次に上記構成の装置の動作を説明する。実
施の形態３と同様の動作をすることにより仮説の構築を
繰り返すと、その過程において２つのクラスタが共通の
観測ベクトルと相関を持つことにより統合されることが
ある。しかし、仮説構築の基本動作を繰り返す限りにお
いて、原理上クラスタの分離は起こらない。

【００７９】しかし、実施の形態４で説明した仮説の縮
小を行った場合はクラスタの分離が起こり得る。クラス
タを分離するとそれぞれの仮説の規模が縮小し、装置全
体として仮説の更新に必要な処理量を削減することがで
きる。そこで、本実施の形態においては、仮説縮小後の
任意の時点において、クラスタ分離装置３３によって、
クラスタの分離判定と実際のクラスタ分離処理を行う。
このクラスタ分離装置３３ではクラスタの定義を装置内
の全航跡の関係を用いて以下のように行い、それを条件
にしてクラスタ分離の処理を行う。

【００８０】すなわち、航跡Ｔ_i とＴ_j が少なくとも１
つの観測ベクトルを共有する場合に限り、航跡Ｔ_i とＴ
_j を類似航跡と呼びＴ_i 〜Ｔ_j （１９）と書く。航跡Ｔ_i とＴ_j においてＴ_i ＝Ｔ_i1〜Ｔ_i2〜…〜Ｔ_in＝Ｔ_j （２０）となるＴ_i1，Ｔ_i2，…Ｔ_inが存在する場合に限り式（２
１）と定義する。Ｔ_i ≡Ｔ_j （２１）この関係は、反射律、対称律、推移律を満足しており、
すなわち同値関係にある。任意の時刻において、全航跡
は同値関係により分類することができ、複数の互いに素
な類に分けることができる。この類のことをクラスタと
呼ぶ。

【００８１】本目標追尾装置は従来例で説明したよう
に、航跡を前面に出して仮説構築処理を行っており、ク
ラスタ内仮説状況データ群に、以上の条件判定に必要な
情報が存在する。クラスタ分離部３３はこの情報からク
ラスタの分離判定を行い、次にクラスタの分離と仮説の
再構築を行いクラスタ内仮説状況データ群を更新する。

【００８２】実施の形態６．図６は実施の形態６の目標
追尾装置の全体構成図である。本実施の形態においてセ
ンサデータ統合部ａは図３、図４のフローチャートで示
す動作をする。

【００８３】次に上記装置の動作を説明する。ここで示
す目標追尾装置は先の実施の形態で示した全ての処理を
実施するものである。即ち、センサデータ統合部１９ａ
は複数の目標観測装置からのデータを統合し、その際
に、同じ時刻に別の目標観測装置が観測した観測ベクト
ルを時刻差０の別時刻の観測ベクトルとして扱い、かつ
それぞれの目標観測装置に固有の観測誤差を補正する。
また、仮説縮小部３２ａはクラスタ内仮説状況データ群
を入力データとして受け取り、このデータを用いて一部
の仮説を削除し、結果を戻す。更に、仮説縮小後の任意
の時点において、クラスタ分離装置３３ａによって、ク
ラスタの分離判定と実際のクラスタ分離処理を行う。そ
の他の部分の動作は実施の形態３と同様である。

【００８４】

【発明の効果】以上のように、この発明の目標追尾装置
はセンサデータ統合装置を備えたので、複数の目標観測
装置に対応した目標追尾を場合によっては時刻差０でも
できる効果がある。

【００８５】また更に、仮説縮小装置またはクラスタ分
離装置を備えたので、複数の目標観測装置に対応し、か
つ、仮説数を縮小し、またはクラスタ数を分離し、演算
規模を小さくする効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１ないし３における目標
追尾装置の全体構成図である。

【図２】実施の形態１におけるセンサデータ統合装置
の動作を示すフローチャート図である。

【図３】実施の形態２におけるセンサデータ統合装置
の動作を示すフローチャート図である。

【図４】実施の形態３におけるセンサデータ統合装置
の動作を示すフローチャート図である。

【図５】実施の形態４における目標追尾装置の全体構
成図である。

【図６】実施の形態５における目標追尾装置の全体構
成図である。

【図７】従来の目標追尾装置の例を示す全体構成図で
ある。

【図８】目標の移動と目標追尾装置に入力する観測ベ
クトルの発生状況を示す図である。

【符号の説明】

１ａ観測ベクトル選択部、３ａクラスタ新設、統合
部、５ａゲート内判定行列算出部、７ａ航跡相関行
列算出部、９ａ仮説更新部、１４ａゲート算出部、
１５ａ航跡決定部、１９ａ，９ｂ，１９ｃセンサデ
ータ統合部、３２ａ仮説縮小部、３３ａクラスタ分
離部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のセンサからの観測データをセンサ
と時間を統合して識別子と共に取り入れるセンサデータ
統合手段と、後述のクラスタ内仮説表に含まれる既存の航跡から識別
子対応の観測ベクトルの可能な物理領域を得るゲート算
出手段と、上記センサデータ統合部出力の観測データを上記ゲート
算出部出力の領域で各クラスタ毎に切り出された観測ベ
クトルに対し、必要に応じて新クラスタを生成し、また
は既存クラスタに統合して、これらの新・既存クラスタ
毎に観測ベクトルが誤信号・既存航跡・新目標である各
可能性を全て包含するゲート内判定行列を算出するゲー
ト内判定行列算出手段と、上記ゲート内判定行列からあり得る航跡を抽出する航跡
相関行列を算出する航跡相関行列算出手段と、上記航跡相関行列と既存の航跡から上記にあり得る航跡
を付加して新しい仮説を生成し、識別子付でクラスタ内
仮説表を更新する仮説更新手段と、上記クラスタ内仮説表の複数の仮説から目標の航跡を決
める航跡決定装置を備えた目標追尾装置。
【請求項２】センサデータ統合手段は、複数のセンサ
からの観測データを１つの観測データとし、同時刻の観
測データに対しては優先度の高い観測データを時刻マー
カと共に取り入れるようにし、以降のゲート算出手段、ゲート内判定行列算出手段、航
跡相関行列算出手段、仮説更新手段は、上記時刻の新旧
の順に観測ベクトルを取り扱うようにしたことを特徴と
する請求項１記載の目標追尾装置。
【請求項３】センサデータ統合手段は、予め既知目標
を観測して各センサの固有誤差を知り、複数センサから
の観測データの統合に際しては上記固有誤差の補正をし
て、必要に応じてはデータ形式をそろえるようにしたこ
とを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
【請求項４】既存の仮説の数を削減する仮説縮小手段
を付加したことを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
置。
【請求項５】クラスタの分離が可能なら仮説の数を削
減する際にクラスタを分離するクラスタ分離手段を付加
したことを特徴とする請求項４記載の目標追尾装置。