WO2014136754A1 - 推定装置 - Google Patents

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WO2014136754A1
WO2014136754A1 PCT/JP2014/055403 JP2014055403W WO2014136754A1 WO 2014136754 A1 WO2014136754 A1 WO 2014136754A1 JP 2014055403 W JP2014055403 W JP 2014055403W WO 2014136754 A1 WO2014136754 A1 WO 2014136754A1
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distance
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estimation
tracker
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麻衣 坂本
鈴木　幸一郎
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Denso Corp
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    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates

Definitions

  • the present disclosure relates to an estimation device that estimates a distance or the like of a front object.
  • an estimation device that estimates the motion state of a forward object using a state estimation filter such as an alpha-beta ( ⁇ - ⁇ ) filter or a Kalman filter is known.
  • a state estimation filter such as an alpha-beta ( ⁇ - ⁇ ) filter or a Kalman filter
  • the initial value of the state quantity estimated as the motion state at the start of estimation, and the initial value set in the state estimation filter is set based on the observation value related to the motion state of the forward object To do.
  • the radar apparatus receives a reflected wave based on the radar wave transmitted to the front object, and analyzes the received signal, so that the distance from the radar apparatus to the front object, the speed of the front object, etc. Observe.
  • the observed value of the distance from the radar device to the forward object by the radar device tends to be less accurate than the observed value of the velocity of the forward object obtained as frequency information based on the Doppler shift.
  • the observed value of the speed of the front object is the radar value. It is obtained from the frequency information of the received signal received by the device.
  • the observation value of the distance from the radar device to the front object is obtained from the phase information of the received signal received by the radar device.
  • the observation accuracy of the distance from the radar device to the forward object by the dual frequency CW radar device is greatly inferior to the observation accuracy of the velocity of the forward object.
  • the observation accuracy of the distance obtained from the phase information is inferior to that of the velocity obtained from the frequency information (for example, literature: Steven M. Kay, “Fundamentals of Statistical Signal Processing Vol1. Estimation Theory, pp Refer to 3.4-56 of 56-57).
  • the distance from the radar device to the front object is determined by receiving the reflected wave based on the radar wave transmitted from the radar device to the front object and analyzing the received signal. Pay attention to the method of observing the distance, the speed of the object in front, and the like. In this method, the observed value of the observed distance is simply linear regression analyzed as in the prior art, and even if the initial value of the state quantity is set in the state estimation filter based on the result, the true value of the initial value is determined. It is difficult to estimate the state of the front object with high accuracy at the beginning of estimation.
  • one aspect of the present disclosure provides a technique capable of estimating the distance to the front object with high accuracy based on the observation value obtained from the observation device that observes the distance to the front object and the speed of the front object.
  • Another object of the present disclosure is to provide a technique capable of setting an initial value of a state quantity given to a state estimation filter with high accuracy.
  • An estimation apparatus includes a distance to a front object and an observation apparatus that observes the speed of the front object based on observation values of the speed at a plurality of times in a predetermined period. The distance is estimated.
  • the estimation apparatus includes a displacement amount calculation unit and a distance estimation unit.
  • the displacement amount calculation unit relates to a displacement amount of the front object from a start time of the period to a corresponding time for each time based on observation values of the speed at a plurality of times in a predetermined period by the observation device. As an observed value, a time integral value of the observed value from the start time to the corresponding time is calculated.
  • the distance estimation unit performs a regression analysis using the observation values calculated at the respective times as described above and the observation values of the distances at the respective times during the period by the observation apparatus as samples.
  • the explanatory variable in the regression analysis is the displacement amount, and the objective variable is the distance.
  • the distance estimation unit estimates the distance when the amount of displacement according to the regression equation calculated by the regression analysis is zero as the distance to the front object at the start time of the period.
  • the start time of the above period is higher than the conventional technique in which linear regression analysis using the distance observation value as a sample is performed according to the time-to-distance relationship.
  • the distance to the front object in can be estimated with high accuracy.
  • the distance estimation unit can be configured to estimate the added value of the estimated distance at the start time of the period and the measured value at each time as the distance to the forward object at each time.
  • the estimation device can be configured as follows. That is, the estimation device includes a position estimation unit that estimates the position of the forward object at each time in the orthogonal coordinate system based on the distance at each time estimated by the distance estimation unit and the observation value of the azimuth by the observation device. It is possible to have a configuration provided. According to the estimation device including the position estimation unit, the position of the front object at each time can be estimated with high accuracy.
  • an estimation device including a state estimation unit that estimates the position and speed of a forward object using a state estimation filter may include the following initial value setting unit.
  • the estimation device sets the position and speed at the time corresponding to the initial value specified from the position estimated by the position estimation unit as the initial value of the position and speed of the front object for the state estimation filter.
  • a configuration including an initial value setting unit can be provided.
  • an appropriate initial value can be set for the state estimation filter based on the observation value by the observation device. Therefore, according to this estimation apparatus, the state quantity of the front object can be estimated with high accuracy from the initial stage of estimation by the state estimation unit.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an in-vehicle system according to an embodiment of the present disclosure. It is explanatory drawing showing the transmission / reception aspect of the radar wave which concerns on embodiment of this indication content. It is a functional block diagram showing the function implement
  • the in-vehicle system 1 includes a radar device 10 and a driving assistance ECU 100.
  • This in-vehicle system 1 is mounted on a vehicle K1 such as a four-wheeled vehicle.
  • the radar apparatus 10 emits a radar wave, receives the reflected wave, and based on the received signal, the distance R from the apparatus 10 to the target T, which is a forward object that reflects the radar wave, the target.
  • the velocity V of T and the azimuth ⁇ of the target T are observed.
  • the radar apparatus 10 inputs these observation values (R z , V z , ⁇ z ) to the driving support ECU 100.
  • the radar apparatus 10 of the present embodiment is configured as a dual-frequency CW type radar apparatus.
  • the radar apparatus 10 includes a transmission circuit 20, a distributor 30, a transmission antenna 40, a reception antenna 50, a reception circuit 60, a processing unit 70, and an output unit 80.
  • the transmission circuit 20 is a circuit for supplying the transmission signal Ss to the transmission antenna 40.
  • the transmission circuit 20 inputs a millimeter-wave band high-frequency signal to a distributor 30 located upstream of the transmission antenna 40.
  • the transmission circuit 20 alternately includes a high-frequency signal having a first frequency (f1) and a high-frequency signal having a second frequency (f2) slightly different from the first frequency (f1) at short time intervals. Are input to the distributor 30.
  • the distributor 30 converts the high-frequency signal input from the transmission circuit 20 into a transmission signal Ss and local signals L (f1) and L having the first frequency (f1) and the second frequency (f2) of the high-frequency signal, respectively.
  • the power is distributed to (f2).
  • the transmission antenna 40 Based on the transmission signal Ss supplied from the distributor 30, the transmission antenna 40 emits a radar wave having a frequency corresponding to the transmission signal Ss, for example, ahead of the host vehicle K1. Thereby, as shown in the left area of FIG. 2, the radar wave of the first frequency (f1) and the radar wave of the second frequency (f2) are alternately output.
  • the receiving antenna 50 is an antenna for receiving a radar wave (reflected wave) reflected from a target.
  • the receiving antenna 50 is configured as, for example, a linear array antenna in which a plurality of antenna elements 51 are arranged in a line.
  • a reception signal Sr of a reflected wave from each antenna element 51 is input to the reception circuit 60.
  • the reception circuit 60 processes the reception signal Sr input from each antenna element 51 constituting the reception antenna 50 to generate and output a beat signal BT for each antenna element 51. Specifically, for each antenna element 51, the receiving circuit 60 converts the received signal Sr input from the antenna element 51 and the local signals L (f 1) and L (f 2) input from the distributor 30 through the mixer 61. By using and mixing, a beat signal BT for each antenna element 51 is generated and output.
  • the receiving circuit 60 as a process until the beat signal BT is output, (i) A process of amplifying the reception signal Sr input from each antenna element 51 (ii)
  • the antenna element is obtained by mixing the received signal Sr input and amplified from each antenna element 51 and the local signals L (f1) and L (f2) input from the distributor 30 using the mixer 61.
  • Process of generating beat signal BT every 51 (iii) a process of removing unnecessary signal components from the generated beat signal BT for each antenna element 51, and (iv) A process of converting the beat signal BT for each antenna element 51 from which unnecessary components are removed into digital data is included.
  • the receiving circuit 60 converts the generated beat signal BT for each antenna element 51 into digital data and outputs the digital data.
  • the output beat signal BT for each antenna element 51 is input to the processing unit 70.
  • the processing unit 70 calculates the observed value (R z , V z , ⁇ z ) for each target T that reflects the radar wave by analyzing the beat signal BT for each antenna element 51.
  • the observed value R z is an observed value of the distance R from the radar device 10 (in other words, the host vehicle K1 on which the radar device 10 is mounted) to each target T
  • the observed value V z is the value of each target T. This is an observed value of the relative speed V with respect to the host vehicle K1.
  • the observed value ⁇ z is based on the arrangement direction of the antenna elements 51 orthogonal to the front-rear direction of the host vehicle K1, and the observed value about the direction ⁇ (see the right region in FIG. 2) of each target T from this reference. It is.
  • a solid line arrow in the right region of FIG. 2 simply indicates the propagation direction of the radar wave in an environment where the radar wave is reflected by the front vehicle K2, which is the target T in front of the host vehicle K1.
  • a method of calculating observed values (R z , V z , ⁇ z ) for each target T from the beat signal BT based on each antenna element 51 is known. Therefore, here, a method of calculating the observation values (R z , V z , ⁇ z ) in the processing unit 70 will be briefly described.
  • the processing unit 70 for each antenna element 51 includes first and second beat signals BT included in each antenna element 51. Fourier transform the two-beat signal. As a result, the first and second beat signals are converted into signals in the frequency domain.
  • the first beat signal here is a beat signal BT generated when the mixer 61 mixes the received signal Sr and the local signal L (f1) of the first frequency (f1).
  • the beat signal is a beat signal BT generated when the mixer 61 mixes the received signal Sr and the local signal L (f2) of the second frequency (f2). Since the time required for transmission / reception of the radar wave is very small, the first beat signal includes a reflected wave component of the radar wave of the first frequency (f1), and the second beat signal includes the second frequency (f2). The reflected wave component of the radar wave is included.
  • the average of the power spectrum is calculated, and from this average, the peak frequency that is the frequency at which the power is equal to or higher than the threshold is detected.
  • a plurality of peak frequencies are detected, it is estimated that there are a plurality of targets T.
  • there is one peak frequency it is estimated that there is one target T.
  • the signal components of the first and second beat signals corresponding to the peak frequency correspond to the reflected wave component of the corresponding target T. Note that since the frequency difference between the first frequency (f1) and the second frequency (f2) is slight, the difference in peak frequency between the first and second beat signals can be ignored. .
  • the processing unit 70 calculates an observation value V z for the relative velocity V of each corresponding target T from the information on the peak frequency for each peak frequency. Furthermore, the processing unit 70 is based on the phase difference between the reflected wave component of the first beat signal BT corresponding to the peak frequency and the reflected wave component of the second beat signal BT corresponding to the peak frequency for each peak frequency. Thus, the observed value R z for the distance R to each corresponding target T is calculated. In addition, for each peak frequency, the observed value ⁇ z for each azimuth ⁇ of the corresponding target T from the phase difference between the antenna elements for the reflected wave components of the first and second beat signals BT corresponding to the peak frequency. Is calculated.
  • the processing unit 70 calculates the observed value V z for the relative velocity V for each target T from the frequency information of the beat signal BT obtained for each antenna element 51, and is obtained for each antenna element 51. From the phase information of the beat signal BT, the observed value R z and the observed value ⁇ z for the distance R and azimuth ⁇ for each target T are calculated. Then, the processing unit 70 inputs the observation values (R z , V z , ⁇ z ) for each target T to the driving support ECU 100 via the output unit 80.
  • the driving assistance ECU 100 includes a control unit 110 and an input unit 120.
  • the control unit 110 estimates the state of each target T based on the observation values (R z , V z , ⁇ z ) for each target T input from the radar apparatus 10 via the input unit 120. Based on the estimation result, the control unit 110 executes a process for supporting the driving of the vehicle by the driver.
  • the control unit 110 includes a CPU 111 that executes processes according to various programs, a ROM 113 that stores these various programs, and a RAM 115 that is used as a work area when the CPU 111 executes processes.
  • ROM 113 for example, an electrically rewritable nonvolatile memory such as a flash memory can be adopted.
  • Various processes including a process related to state estimation and a process related to driving support are realized by the CPU 111 executing processes according to the program.
  • the control unit 110 executes a process of displaying a warning to the driver of the vehicle K1 that there is an approaching object, for example, by controlling a display device as the control target 200 as a process related to driving support.
  • the control unit 110 controls the brake system, steering system, and the like of the vehicle K1 as the control target 200 as processing related to driving support, thereby avoiding a collision between the vehicle K1 and an approaching object with respect to the vehicle K1. Carry out vehicle control.
  • the driving support ECU 100 is connected to the controlled object 200 via a dedicated line or via a vehicle network so as to be controllable.
  • Vehicle control via the in-vehicle network is realized by cooperation between an electronic control unit (ECU) in the in-vehicle network such as an engine ECU, a brake ECU, and a steering ECU and the driving support ECU 100, for example.
  • ECU electronice control unit
  • the engine ECU is an electronic control device that controls the internal combustion engine of the vehicle K1
  • the steering ECU is an electronic control device that performs steering control of the vehicle K1
  • the brake ECU performs braking control of the vehicle K1. It is an electronic control device.
  • control unit 110 generates an EKF tracker Q1 for each target T as shown in FIG. 3 when estimating the state of each target T based on the observed values (R z , V z , ⁇ z ). And the state estimation of each target T using this EKF tracker Q1 is performed.
  • the EKF tracker Q1 is a tracker that performs state estimation of the corresponding target T using an extended Kalman filter (EKF).
  • the extended Kalman filter is a Kalman filter that estimates a state quantity by linearly approximating a nonlinear state space model.
  • the tracker is generated as an object or task executed by the control unit 110, for example.
  • the processing realized by the tracker may be described using an expression with the tracker as the execution subject of the process, but this expression means that the control unit 110 executes the process corresponding to the tracker. .
  • the control unit 110 sets an initial value for the state quantity of the corresponding target T in the EKF tracker Q1. Set. In this setting, the control unit 110 realizes a characteristic processing operation by the functions F1 to F4 shown in FIG.
  • the control unit 110 assigns the observation values (R z , V z , ⁇ z ) of each target T obtained from the radar apparatus 10 to the corresponding EKF tracker Q1 (allocation function F1). However, when an observation value (R z , V z , ⁇ z ) of a new target that is not tracked by the EKF tracker Q1 occurs, the control unit 110 generates the LKF tracker Q2. Then, the observed values (R z , V z ) corresponding to the LKF tracker Q2 are assigned, and the observed values (R z , V z ) are corrected, that is, smoothed (correcting function F2).
  • the LKF tracker Q2 is a tracker that performs state estimation of a corresponding target using a linear Kalman filter (LKF).
  • the linear Kalman filter is a Kalman filter that estimates a state quantity based on a linear state space model.
  • the LKF tracker Q2 follows the simple one-dimensional linear motion model in which the motion of the corresponding target in the direction of the distance R is modeled, and the distance R to the target and the relative velocity V to the target. Is configured as a tracker for estimating a state quantity (R, V) including.
  • the LKF tracker Q2 performs state estimation without using the observed value ⁇ z for the direction ⁇ . That is, the LKF tracker Q2 estimates the state quantities (R, V) of the corresponding target using the observed values (R z , V z ) for the distance R and the relative velocity V.
  • the control unit 110 uses the LKF tracker Q2 to correct the a posteriori estimated value of the state quantity (R, V) of the corresponding target at each time in the past even after the start of the estimation, and the observed value (R c , V c ) after correction. To perform subsequent processing. That is, as the subsequent processing, the control unit 110 performs a characteristic linear regression analysis using the corrected observation values (R c , V c ) as samples (regression analysis function F3). As a result, the highly accurate estimation of the distance R to the corresponding target at each past time is performed even at the start of the above estimation.
  • control unit 110 which while generating EKF tracker Q1 to the corresponding target object, by using the estimated value R e of the distance R, to determine the initial value of the state amount to be set in EKF tracker Q1, generated The initial value is set in the tracker Q1 (EKF tracker generation function F4).
  • control unit 110 repeatedly executes the tracking process in FIG. 4 for each sampling period of the observed values (R z , V z , ⁇ z ).
  • the functions F1 to F4 described above are realized, and the state of the target is estimated using the EKF tracker Q1.
  • the control unit 110 takes in the observed values (R z , V z , ⁇ z ) for each target T obtained from the radar apparatus 10 (S110). Thereafter, the observed value for each target T (R z, V z, ⁇ z) of the observed value of the target object being tracked by EKF tracker Q1 (R z, V z, ⁇ z) of the respective, The corresponding target EKF tracker Q1 is assigned (S120).
  • control unit 110 the remaining observations (R z, V z, ⁇ z) of the observed value of the target object being tracked by LKF tracker Q2 (R z, V z, ⁇ z) each of s Are assigned to the LKF tracker Q2 of the corresponding target (S130).
  • the control unit 110 In S150, the control unit 110 generates a new LKF tracker Q2 for each new target. In each of the generated LKF trackers Q2, the observed value (R z , V z ) of the corresponding new target is set as the initial value of the state quantity (R, V). Thereafter, the process proceeds to S160. On the other hand, if there is no observation value (R z , V z ) of the new target and a negative determination is made in S140, the control unit 110 skips S150 and proceeds to S160.
  • control unit 110 determines whether or not the processes after S180 have been executed for all the generated trackers. If it is determined that it is not executed (No in S160), the process proceeds to S170. In S170, the control unit 110 selects one of the unprocessed trackers as a processing target for the processes in and after S180 from the generated tracker group.
  • the generated tracker group referred to here is a group of trackers other than the tracker newly generated in the current tracking process in the group of the generated EKF tracker Q1 and LKF tracker Q2.
  • the tracker newly generated in this tracking process is excluded from the selection target in S170.
  • the control unit 110 proceeds to S180 and determines whether or not the target tracked by the selected tracker has disappeared.
  • the determination as to whether or not the target has disappeared is realized by determining whether or not the observed values (R z , V z , ⁇ z ) of the target corresponding to the tracker are continuously missing for a predetermined number of times. be able to.
  • control unit 110 deletes this tracker, ends tracking of the corresponding target, moves to S160, and selects a tracker to be processed. Switch.
  • the control unit 110 executes a process of updating the tracker to be processed (S190).
  • the tracker to be processed is caused to calculate the a posteriori estimated value of the state quantity at the current time based on the observed values (R z , V z , ⁇ z ) (S190). Thereby, the state quantity of the target held by the tracker to be processed is updated.
  • the a posteriori estimated value of the target state quantity (X, Y, Vx, Vy) based on the extended Kalman filter is calculated (updated) by this tracker.
  • the state quantity Y represents the Y coordinate of the position of the target in the XY coordinate system when the front-rear direction of the host vehicle is the Y axis
  • the state quantity X is the position of the target in the XY coordinate system and represents the X coordinate.
  • the X-axis direction is a direction orthogonal to the Y-axis and parallel to the ground (in other words, the arrangement direction of the antenna elements 51).
  • Vy represents the Y-axis direction component of the relative speed of the target to the host vehicle
  • Vx represents the X-axis direction component of the relative speed of the target to the host vehicle.
  • the state quantities (X, Y, Vx, Vy) are updated based on the observed values (R z , V z , ⁇ z ) and the prior estimated values of the state quantities (X, Y, Vx, Vy).
  • a prior estimated value of the state quantity (X, Y, Vx, Vy) corresponding to the initial value is used.
  • the control unit 110 assumes that the prior estimated value of the state quantity (X, Y, Vx, Vy) corresponds to the observed value (R z , V z , ⁇ z ), and the state quantity (X , Y, Vx, Vy).
  • the a posteriori estimated value of the target state quantity (R, V) based on the linear Kalman filter is calculated (updated) by this tracker.
  • the state quantities (R, V) are updated based on the observed values (R z , V z ) and the prior estimated values of the state quantities (R, V). As described above, in estimating the state quantities (R, V), the observed value ⁇ z of the azimuth ⁇ is not used.
  • the a posteriori estimated value of the state quantity (R, V) calculated by the LKF tracker Q2 is used in subsequent processing as a correction value (R c , V c ) of the observed value (R z , V z ).
  • the control unit 110 uses the posterior estimated value (R c , V c ) calculated by the LKF tracker Q2 in S190 together with the observed value ⁇ z of the azimuth ⁇ observed together with the observed values (R z , V z ).
  • the corrected observation values (R c , V c , ⁇ z ) corresponding to the observation values (R z , V z , ⁇ z ) are stored in, for example, the RAM 115 or the like.
  • the control unit 110 stores the current number of updates of the processing target tracker in the RAM 115, for example.
  • the control unit 110 switches processing depending on whether or not the processing target tracker is the LKF tracker Q2 (S200). Specifically, if the tracker to be processed is not the LKF tracker Q2 but the EKF tracker Q1 (No in S200), the control unit 110 skips S210 and S220 and proceeds to S160.
  • the control unit 110 stores the number of updates in S210 of the tracker to be processed in S190, that is, the RAM 15 or the like by the process in step S190. It is determined whether or not the number of updates performed is equal to or greater than a specified number (N + 1).
  • control unit 110 proceeds to S220, generates an EKF tracker Q1 that replaces the LKF tracker Q2 to be processed, and this EFK tracker Q1
  • the analysis generation process shown in FIG. 5 including the procedure for setting the initial value is executed. Thereafter, the process proceeds to S160.
  • the control unit 110 makes a negative determination in S210, skips S220, and proceeds to S160.
  • control unit 110 sequentially selects each of the trackers belonging to the generated tracker group as a processing target (S170), executes the processing after S180, and the state of the target held by each tracker Q1, Q2 Update quantity.
  • the number of updates of the LKF tracker Q2 is equal to or greater than the specified number (N + 1)
  • the analysis generation process shown in FIG. 5 is executed (S220), and the LKF tracker Q2 is switched to the EKF tracker Q1.
  • control unit 110 performs the analysis generation process shown in FIG. 5, so that the N + 1 observation values (R c ) including the corrected observation values (R c , V c ) regarding the new target are obtained. , V c , ⁇ z ), and an EKF tracker Q1 with appropriate initial values is generated from these observation values (R c , V c , ⁇ z ). Thereafter, state estimation using the EKF tracker Q1 is performed for this target.
  • the constant T used in the equation [1] is the tracking processing execution period T shown in FIG. 4 and coincides with the sampling period T of the observed values (R z , V z , ⁇ z ).
  • step S330 the control unit 110 performs linear regression analysis using the distance R as the objective variable and the displacement ⁇ as the explanatory variable, and the observed value (R) at each time in the predetermined period. c ) and a regression analysis using the observed value ( ⁇ c ) at each time as a sample.
  • X e [n] R e [n] ⁇ cos ( ⁇ z [n]) [3]
  • Y e [n] R e [n] ⁇ sin ( ⁇ z [n]) [4]
  • a function X (t) representing a change in the position of the target in the X-axis direction is calculated by linear regression analysis using n] as a sample (S360).
  • Vx0 the X-axis direction component of the relative velocity V
  • the function Y (t) representing the position change of the target in the Y-axis direction is calculated by linear regression analysis using n] as a sample (S370).
  • Vy0 the Y-axis direction component of the relative velocity V
  • the control unit 110 sets the slope Vx0 of the function X (t) as the initial value of the state quantity Vx, and sets the slope Vy0 of the function Y (t) as the initial value of the state quantity Vy.
  • the control unit 110 ends the analysis generation process.
  • the initial value is set in the EKF tracker Q1 by such a procedure. Then, regarding this target, the control unit 110 performs state estimation using the EKF tracker Q1.
  • the control unit 110 uses the LKF tracker Q2 before setting an initial value for the EKF tracker Q1.
  • the observed value (R z , V z ) of the corresponding new target obtained from the radar apparatus 10 is corrected (smoothed).
  • the control unit 110 sets an initial value for the EKF tracker Q1 based on the corrected observed values (R c , V c ).
  • the observation value Rz for the distance R to the target is calculated from the phase information included in the received signal of the reflected wave as described above. Therefore, the accuracy of the observations R z is poor, there is a possibility that a large variation in the observed value R z.
  • the variation can be suppressed. Therefore, in the control unit 110 according to this embodiment, it is possible to suppress the low observation accuracy of the distance R in the radar device 10 from adversely affecting the setting of the initial value for the EKF tracker Q1.
  • the control unit 110 uses the difference in accuracy to estimate the distance R to the target with high accuracy by the processes of S310, S330, and S340 described above.
  • an estimated value of the distance R corresponding to the observed value R z is calculated by linear regression analysis using the time t as an explanatory variable and the distance R as an objective variable, and an initial value for the tracker is set based on the estimated value. It was.
  • the regression line obtained by the regression analysis is greatly affected by the observed value R z of the distance R having a large error from the true value. Therefore, the position of the target as the initial value of the state quantity set to the tracker at time t1 based on the regression line is a value greatly deviated from the true value as represented by triangular plot points in FIG. turn into. In addition, the relative speed of the target as the initial value of the state quantity set from the slope of the regression line becomes a value greatly deviated from the true value.
  • the displacement amount ⁇ c is used as the explanatory variable, and the distance R is used as the target variable, using the displacement amount ⁇ c based on the observed value V c of the highly accurate velocity V. Perform regression analysis.
  • the estimated value R e of the distance R corresponding to the observed value R c Therefore, by suppressing the influence of the large observed value of the error from the true value can be obtained a highly accurate estimate R e.
  • the position of the target as the initial value of the state quantity is true for the EKF tracker Q1, as represented by the white circle in FIG. It can be appropriately set as a value with a small error from the value. Further, as a result of obtaining a highly accurate regression equation, the relative speed of the target as the initial value of the state quantity can be appropriately set as a value with a small error from the true value.
  • an appropriate initial value can be set as described above.
  • the EKF tracker Q1 after the time t1 when the initial value is set is used.
  • the dashed-dotted line shown in FIG. 7 represents the locus of the estimated value of the state quantity by the EKF tracker Q1 when a value larger than the true value is set as the initial value of the state quantity.
  • the EKF tracker Q1 calculates the estimated value of the state quantity as a value deviating upward from the true value.
  • the EKF tracker Q1 it is not possible to perform state estimation with high accuracy in the initial stage of target state estimation by the EKF tracker Q1.
  • control unit 110 when the target position (R, ⁇ ) is converted into the XY coordinate system and the initial value is set in the EKF tracker Q1, the observed value of the azimuth ⁇ is measured. Considering that ⁇ z also includes errors, further regression analysis was performed.
  • the control unit 110 uses the estimated value (R e [n], ⁇ z [n]) of the target position as the estimated value (X e ) of the position (X, Y) in the XY coordinate system. [N], Y e [n]) (S350), the estimated values (X e [n], Y e [n]) are further subjected to linear regression analysis (S360, S370).
  • the control unit 110 sets an initial value according to the result of the regression analysis for the EKF tracker Q1, thereby suppressing an error in the initial value due to the observation error of the azimuth ⁇ .
  • control unit 110 According to the control unit 110 according to the present embodiment, a more appropriate initial value can be set, and a good system can be constructed as a target state estimation system using the EKF tracker Q1.
  • the control unit 110 corrects (smooths) the observation values (R z , V z ) obtained from the radar device 10 using the LKF tracker Q2, and the observation values (R c , with V c), and to calculate the estimated value R e of the distance R of the target.
  • the control unit 110 does not calculate the estimated value R e , but the observed values (R z , V z ) obtained from the radar device 10 instead of the observed values (R c , V c ) corrected by the LKF tracker Q2. It is also possible to use.
  • the control unit 110 in S310 ⁇ S340 of analyzing generation process, the observed value (R c, V c) the same processing as in the case of using the observed value instead of the observed value (R c, V c) (R z, V z) was performed using the estimated value R e of the distance R may be calculated.
  • control unit 110 for setting the initial values for EKF tracker Q1 by the procedure of S310 ⁇ S340, has been calculated estimated value R e of the distance R, the present disclosure, It is also possible to utilize this calculation technique for purposes other than setting initial values.
  • the calculation technique of the estimated value R e of the distance R according to the procedure of S310 to S340 uses the high observation accuracy of the velocity V when the observation accuracy of the distance R is worse than the observation accuracy of the velocity V.
  • the driving assistance ECU 100 of the present embodiment corresponds to an example of an estimation device
  • the radar device 10 corresponds to an example of an observation device.
  • the process of S310 executed by the control unit 110 of the driving support ECU 100 corresponds to an example of the process realized by the displacement amount calculation means
  • the processes of S330 and S340 executed by the control unit 110 are realized by the distance estimation means. This corresponds to an example of processing to be performed.
  • the processes of S130 to S150 and S190 executed by the control unit 110 correspond to an example of the process realized by the correcting means, and the processes of S350 to S370 executed by the control unit 110 are realized by the position estimating means.
  • the processing of S350 corresponds to an example of processing realized by the conversion means.
  • the update process of the state quantity held by the EKF tracker Q1 realized by S190 executed by the control unit 110 corresponds to an example of the process realized by the state estimation unit, and the process of S390 executed by the control unit 110 is as follows. This corresponds to an example of processing realized by the initial value setting means.

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Abstract

　推定装置は、観測装置による所定期間における各時刻の距離の観測値及び、各時刻の観測値を標本として用いた回帰分析を実行し、当該回帰分析により算出された回帰式に従う変位量がゼロであるときの距離の値を、開始時刻における前方物体までの距離の値であると推定する距離推定部を備えている。

Description

推定装置
　本開示内容は、前方物体の距離等を推定する推定装置に関する。
　従来、前方物体の運動状態を、アルファ-ベータ（α－β）フィルタやカルマンフィルタ等の状態推定フィルタを用いて推定する推定装置が知られている。この推定装置によれば、推定開始時における、前記運動状態として推定する状態量の初期値であり、前記状態推定フィルタに設定される初期値を、前方物体の運動状態に関する観測値に基づいて設定する。
　但し、観測値には、誤差がある。この誤差に起因して、真値から大きく異なる初期値が状態推定フィルタに設定されてしまうと、次のような問題が生じる。即ち、状態推定の基礎となる初期値が真値から大きく異なっていることに起因して、推定装置による推定開始後、しばらくの間、高精度に状態量の推定を行うことができないといった問題が生じる。
　この問題に対処するための技術としては、観測値を線形回帰分析し、その結果に基づいて、推定開始時における状態推定フィルタに設定される初期値を設定する技術が知られている（特許文献１参照）。この技術によれば、レーダ装置によって観測された前方物体の位置の一群に対して線形回帰分析を実行した結果に基づき、推定開始時における状態推定フィルタに対する初期値として、前方物体の初期位置や初期速度等を設定する。
特開２００１－２７２４６６号公報
　ところで、レーダ装置は、前方物体に対して送信されたレーダ波に基づく反射波を受信し、その受信信号を解析することにより、前記レーダ装置から該前方物体までの距離や該前方物体の速度等を観測する。但し、レーダ装置による該レーダ装置から前記前方物体までの距離の観測値は、ドップラーシフトに基づく周波数の情報として得られる前方物体の速度の観測値と比較して、精度が低い傾向にある。
　特に、二周波ＣＷ（Dual　Frequency　Continuous　Wave）レーダ装置を用いて該レーダ装置から前方物体までの距離及び該前方物体の速度を観測する場合には、前記前方物体の速度の観測値は、前記レーダ装置により受信された受信信号の周波数情報から得られる。一方、該レーダ装置から前方物体までの距離の観測値は、前記レーダ装置により受信された受信信号の位相情報から得られる。このため、二周波ＣＷ方式レーダ装置による、該レーダ装置から前方物体までの距離の観測精度は、該前方物体の速度の観測精度に対し大きく劣る。
　つまり、位相情報から得られる距離の観測精度は、周波数情報から得られる速度の観測精度に比べて劣っている（例えば、文献：Steven M. Kay,　“Fundamentals　of　Statistical　Signal　Processing　Vol1.　Estimation　Theory,　pp.　56-57の3.41式参照）。
　このように、前方物体までの距離を、レーダ装置から前方物体に対して送信されたレーダ波に基づく反射波を受信し、その受信信号を解析することにより、前記レーダ装置から該前方物体までの距離や該前方物体の速度等を観測する方法に着目する。この方法では、従来技術のように、観測された距離の観測値を単に線形回帰分析し、その結果に基づいて状態量の初期値を状態推定フィルタに設定しても、初期値の真値からの誤差が大きく、推定開始初期において高精度に前方物体の状態推定を行うことが難しい。
　本開示内容は、上述した課題に鑑みてなされたものである。
　すなわち、本開示内容の一態様は、前方物体までの距離及び前方物体の速度を観測する観測装置から得られる観測値に基づいて、高精度に前方物体までの距離を推定可能な技術を提供することを目的とする。
　また、本開示内容の他の態様は、状態推定フィルタに与える状態量の初期値を高精度に設定可能な技術を提供することを目的とする。
　本開示内容のある例示態様に係る推定装置は、前方物体までの距離及び前記前方物体の速度を観測する観測装置による所定期間における複数の時刻それぞれの前記速度の観測値に基づいて、前方物体までの距離を推定するものである。この推定装置は、変位量算出部と、距離推定部と、を備える。
　前記変位量算出部は、前記観測装置による所定期間における複数の時刻それぞれの前記速度の観測値に基づき、前記時刻毎に、前記期間の開始時刻から対応する時刻までの前記前方物体の変位量に関する観測値として、前記開始時刻から前記対応する時刻までの前記観測値の時間積分値を算出する。
　距離推定部は、このように算出された上記各時刻の観測値と、前記観測装置による上記期間における各時刻の距離の観測値と、を標本として用いて回帰分析を実行する。回帰分析における説明変数は、上記変位量であり、目的変数は、上記距離である。
　距離推定部は、この回帰分析によって算出された回帰式に従う変位量がゼロであるときの距離を、上記期間の開始時刻における前方物体までの距離であると推定する。
　この推定装置によれば、速度の観測精度が距離の観測精度よりも高い場合、時間対距離の関係に従って距離の観測値を標本とした線形回帰分析を行う従来技術よりも、上記期間の開始時刻における前方物体までの距離を高精度に推定することができる。
　従って、この推定装置により推定された上記期間の開始時刻における距離と、各時刻の変位量（観測値）とに基づけば、各時刻における前方物体までの距離を高精度に推定することができる。具体的に、距離推定部は、推定した上記期間の開始時刻における距離と各時刻の計測値との加算値を、各時刻における前方物体までの距離として推定する構成にすることができる。
　観測装置が、距離及び速度に加えて、前方物体の方位を観測する装置である場合、推定装置は、次のように構成することができる。即ち、推定装置は、前記距離推定部により推定された各時刻における距離と、観測装置による方位の観測値とに基づき、直交座標系での各時刻における前方物体の位置を推定する位置推定部を備えた構成にすることができる。この位置推定部を備える推定装置によれば、各時刻における前方物体の位置を高精度に推定することができる。
　この他、上記推定装置を、状態量の初期値を設定するための装置として構成すれば、状態推定フィルタに対して、前方物体の状態量の初期値を高精度に設定することができる。
　具体的に、状態推定フィルタを用いて前方物体の位置及び速度を推定する状態推定部を備える推定装置には、次の初期値設定部を設けることができる。
　即ち、推定装置は、状態推定フィルタに対し、前方物体の位置及び速度の初期値として、位置推定部により推定された位置から特定される上記初期値に対応する時刻での位置及び速度を設定する初期値設定部を備えた構成にすることができる。
　この推定装置によれば、観測装置による観測値に基づいて、状態推定フィルタに対し適切な初期値を設定することができる。従って、この推定装置によれば、前方物体の状態量を、状態推定部による推定開始初期から高精度に推定することができる。
本開示内容の実施形態に係る車載システムの概略構成を表すブロック図である。 本開示内容の実施形態に係るレーダ波の送受信態様を表す説明図である。 本開示内容の実施形態に係るトラッキング処理によって実現される機能を表す機能ブロック図である。 図１に示す制御ユニットが実行するトラッキング処理を表すフローチャートである。 図１に示す制御ユニットが実行する分析生成処理を表すフローチャートである。 本開示内容の実施形態により得られた初期値の設定結果を従来例における初期値の設定結果と比較して表すグラフである。 本開示内容の実施形態により得られた状態推定結果を従来例にｙより得られた状態推定結果と比較して表すグラフである。
　以下に本開示内容の一実施形態について、図面と共に説明する。
　図１に示す本実施形態の車載システム１は、レーダ装置１０と運転支援ＥＣＵ１００とを備える。この車載システム１は、四輪自動車等の車両Ｋ１に搭載される。
　レーダ装置１０は、レーダ波を発射して、この反射波を受信し、この受信信号に基づいて、レーダ波を反射した前方物体である物標Ｔまでの該装置１０からの距離Ｒ、物標Ｔの速度Ｖ、及び、物標Ｔの方位θを観測するものである。レーダ装置１０は、これらの観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を運転支援ＥＣＵ１００に入力する。具体的に、本実施例のレーダ装置１０は、二周波ＣＷ方式のレーダ装置として構成される。
　このレーダ装置１０は、送信回路２０と、分配器３０と、送信アンテナ４０と、受信アンテナ５０と、受信回路６０と、処理ユニット７０と、出力ユニット８０と、を備える。
　送信回路２０は、送信アンテナ４０に送信信号Ｓｓを供給するための回路である。送信回路２０は、ミリ波帯の高周波信号を、送信アンテナ４０の上流に位置する分配器３０に入力する。具体的に、送信回路２０は、短い時間間隔で交互に、第一周波数（ｆ１）の高周波信号と、第一周波数（ｆ１）とは僅かに周波数の異なる第二周波数（ｆ２）の高周波信号と、を生成して分配器３０に入力する。
　分配器３０は、この送信回路２０から入力される高周波信号を、送信信号Ｓｓと、この高周波信号の第一周波数（ｆ１）および第二周波数（ｆ２）それぞれを有するローカル信号Ｌ（ｆ１）およびＬ（ｆ２）とに電力分配する。
　送信アンテナ４０は、分配器３０から供給される送信信号Ｓｓに基づいて、送信信号Ｓｓに対応する周波数のレーダ波を自車両Ｋ１の例えば前方に発射する。これにより、図２左領域に示すように、第一周波数（ｆ１）のレーダ波と、第二周波数（ｆ２）のレーダ波とを交互に出力する。
　一方、受信アンテナ５０は、物標から反射されたレーダ波（反射波）を受信するためのアンテナである。この受信アンテナ５０は、例えば、複数のアンテナ素子５１が一列に配置されたリニアアレーアンテナとして構成される。各アンテナ素子５１による反射波の受信信号Ｓｒは、受信回路６０に入力される。
　受信回路６０は、受信アンテナ５０を構成する各アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒを処理して、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成し出力する。具体的に、受信回路６０は、アンテナ素子５１毎に、当該アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒと分配器３０から入力されるローカル信号Ｌ（ｆ１）およびＬ（ｆ２）とをミキサ６１を用いて混合することにより、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成して出力する。
　例えば、受信回路６０は、ビート信号ＢＴを出力するまでの過程として、 
(i)各アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒを増幅する過程
(ii)各アンテナ素子５１から入力され、かつ増幅された受信信号Ｓｒと分配器３０から入力されるローカル信号Ｌ（ｆ１）およびＬ（ｆ２）とをミキサ６１を用いて混合することによりアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成する過程
(iii)生成されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去する過程、および
(iv)不要成分が除去されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴをディジタルデータに変換する過程
が含まれている。
　このように、受信回路６０は、生成したアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴをディジタルデータに変換して出力する。出力されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴは、処理ユニット７０に入力される。
　処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを解析することにより、レーダ波を反射した物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を算出するものである。観測値Ｒzは、レーダ装置１０（換言すればレーダ装置１０の搭載された自車両Ｋ１）から各物標Ｔまでの距離Ｒの観測値であり、観測値Ｖzは、各物標Ｔの自車両Ｋ１に対する相対速度Ｖの観測値である。また、観測値θzは、自車両Ｋ１の前後方向とは直交するアンテナ素子５１の配列方向を基準とし、この基準からの各物標Ｔの方位θ（図２右領域参照）についての観測値である。図２右領域における実線矢印は、レーダ波が、自車両Ｋ１の前方の物標Ｔである前方車両Ｋ２によって反射される環境でのレーダ波の伝播方向を簡易に示すものである。
　各アンテナ素子５１に基づくビート信号ＢＴから物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を算出する方法は、公知である。従って、ここでは、処理ユニット７０における観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の算出方法を、簡易的に説明する。
　物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を算出するために、処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎に、該アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴに含まれる第一及び第二ビート信号をフーリエ変換する。これにより、第一及び第二ビート信号を周波数領域の信号に変換する。
　ここで言う第一ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第一周波数（ｆ１）のローカル信号Ｌ（ｆ１）とが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことであり、第二ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第二周波数（ｆ２）のローカル信号Ｌ（ｆ２）とが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことである。レーダ波の送受信に要する時間は微小であるため、第一ビート信号には、第一周波数（ｆ１）のレーダ波の反射波成分が含まれ、第二ビート信号には、第二周波数（ｆ２）のレーダ波の反射波成分が含まれる。
　上記変換後、処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎の周波数領域信号（上記フーリエ変換後の第一及び第二ビート信号）に基づいて、アンテナ素子５１毎の第一及び第二ビート信号の一群におけるパワースペクトルの平均を算出し、この平均から、パワーが閾値以上の周波数であるピーク周波数を検出する。このピーク周波数が複数検出される場合、物標Ｔは複数存在することが推定され、また、ピーク周波数が１つの場合、物標Ｔが１つであることが推定される。このピーク周波数に対応する第一及び第二ビート信号の信号成分は、対応する物標Ｔの反射波成分に対応する。尚、第一周波数（ｆ１）と第二周波数（ｆ２）との間の周波数差は僅かであるため、第一及び第二ビート信号の夫々におけるピーク周波数の違いについては無視できる点に留意されたい。
　その後、処理ユニット７０は、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数の情報から、対応する物標Ｔそれぞれの相対速度Ｖについての観測値Ｖzを算出する。更に、処理ユニット７０は、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数に対応する第一ビート信号ＢＴの反射波成分と、当該ピーク周波数に対応する第二ビート信号ＢＴの反射波成分との位相差に基づいて、対応する物標Ｔそれぞれまでの距離Ｒについての観測値Ｒzを算出する。また、ピーク周波数毎に、当該ピーク周波数に対応する第一及び第二ビート信号ＢＴの反射波成分についてのアンテナ素子間の位相差から、対応する物標Ｔそれぞれの方位θについての観測値θzを算出する。
　処理ユニット７０は、このようにして、アンテナ素子５１毎に得られたビート信号ＢＴの周波数情報から物標Ｔ毎の相対速度Ｖについての観測値Ｖzを算出し、アンテナ素子５１毎に得られたビート信号ＢＴの位相情報から、物標Ｔ毎の距離Ｒ及び方位θについての観測値Ｒz及び観測値θzを算出する。そして、処理ユニット７０は、これら物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を、出力ユニット８０を介して運転支援ＥＣＵ１００に入力する。
　一方、運転支援ＥＣＵ１００は、制御ユニット１１０と、入力ユニット１２０と、を備える。制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から入力ユニット１２０を介して入力される物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に基づいて、物標Ｔそれぞれの状態推定を行う。この推定結果に基づいて、制御ユニット１１０は、運転者による車両の運転を支援するための処理を実行する。
　具体的に、制御ユニット１１０は、各種プログラムに従う処理を実行するＣＰＵ１１１と、これら各種プログラムを記憶するＲＯＭ１１３と、ＣＰＵ１１１による処理実行時に作業領域として使用されるＲＡＭ１１５と、を備える。ＲＯＭ１１３としては、例えば、フラッシュメモリ等の電気的にデータ書換可能な不揮発性メモリを採用可能である。状態推定に関する処理や運転支援に関する処理を含む各種処理は、ＣＰＵ１１１による上記プログラムに従う処理の実行により実現される。
　制御ユニット１１０は、運転支援に関する処理として、例えば、制御対象２００としての表示装置を制御することにより、接近物があることを車両Ｋ１の運転者に警告表示する処理を実行する。この他、制御ユニット１１０は、運転支援に関する処理として、制御対象２００としての車両Ｋ１のブレーキシステムやステアリングシステム等を制御することにより、車両Ｋ１と該車両Ｋ１に対する接近物との衝突回避のための車両制御を実行する。
　運転支援ＥＣＵ１００は、制御対象２００とは専用線を介して、又は、車内ネットワークを介して制御可能に接続される。車内ネットワークを介した車両制御は、例えば、エンジンＥＣＵやブレーキＥＣＵ、ステアリングＥＣＵ等の車内ネットワーク内の電子制御装置（ＥＣＵ）と運転支援ＥＣＵ１００との間の協働により実現される。エンジンＥＣＵは、車両Ｋ１の内燃機関を制御する電子制御装置のことであり、ステアリングＥＣＵは、車両Ｋ１のステアリング制御を行う電子制御装置のことであり、ブレーキＥＣＵは、車両Ｋ１の制動制御を行う電子制御装置のことである。
　また、制御ユニット１１０は、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に基づく各物標Ｔの状態推定に際し、図３に示すように、物標Ｔ毎のＥＫＦトラッカＱ１を生成する。そして、このＥＫＦトラッカＱ１を用いた各物標Ｔの状態推定を行う。ＥＫＦトラッカＱ１は、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）によって対応する物標Ｔの状態推定を行うトラッカである。
　周知のように、拡張カルマンフィルタは、非線形状態空間モデルを線形近似して状態量の推定を行うカルマンフィルタである。トラッカは、例えば、制御ユニット１１０により実行されるオブジェクトやタスクとして生成される。以下では、トラッカを処理の実行主体とした表現を用いて、トラッカにより実現される処理を説明する場合があるが、この表現は、トラッカに対応する処理を制御ユニット１１０が実行することを意味する。
　制御ユニット１１０は、物標Ｔ毎のＥＫＦトラッカＱ１の生成時、すなわち、物標Ｔそれぞれの状態量の推定開始時において、当該ＥＫＦトラッカＱ１における対応する物標Ｔの状態量についての初期値を設定する。この設定に際して、制御ユニット１１０は、図３に示す機能Ｆ１～Ｆ４により、特徴的な処理動作を実現する。
　即ち、制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から得られた各物標Ｔの観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を対応するＥＫＦトラッカＱ１に割り当てる（割当機能Ｆ１）。但し、ＥＫＦトラッカＱ１により追跡されていない新規物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）が生じた場合には、制御ユニット１１０は、ＬＫＦトラッカＱ２を生成する。そして、このＬＫＦトラッカＱ２に該当する観測値（Ｒz，Ｖz）を割り当てて、観測値（Ｒz，Ｖz）の補正、すなわち、平滑化を行う（補正機能Ｆ２）。
　ＬＫＦトラッカＱ２は、線形カルマンフィルタ（ＬＫＦ）により、対応する物標の状態推定を行うトラッカである。周知のように線形カルマンフィルタは、線形状態空間モデルに基づく状態量の推定を行うカルマンフィルタである。本実施例のＬＫＦトラッカＱ２は、対応する物標の距離Ｒ方向への運動がモデル化された簡易な一次元の直線運動モデルに従って、該物標までの距離Ｒ及び物標との相対速度Ｖを含む状態量（Ｒ，Ｖ）を推定するトラッカとして構成される。
　このＬＫＦトラッカＱ２は、方位θについての観測値θzを用いずに状態推定を行う。即ち、ＬＫＦトラッカＱ２は、距離Ｒ及び相対速度Ｖについての観測値（Ｒz，Ｖz）を用いて、対応する物標の状態量（Ｒ，Ｖ）を推定する。
　制御ユニット１１０は、ＬＫＦトラッカＱ２による、推定開始時によりも過去の各時刻における対応する物標の状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値を、補正後の観測値（Ｒc，Ｖc）として用いて後続の処理を実行する。
　即ち、制御ユニット１１０は、上記後続の処理として、補正後の観測値（Ｒc，Ｖc）を標本として用いた特徴的な線形回帰分析を行う（回帰分析機能Ｆ３）。これによって、上記推定開始時によりも過去の各時刻における対応する物標までの距離Ｒについての高精度な推定を行う。そして、制御ユニット１１０は、対応する物標に対するＥＫＦトラッカＱ１を生成しつつ、この距離Ｒの推定値Ｒeを用いて、ＥＫＦトラッカＱ１に設定する状態量の初期値を決定し、生成したＥＫＦトラッカＱ１に当該初期値を設定する（ＥＫＦトラッカ生成機能Ｆ４）。
　具体的に、制御ユニット１１０は、図４にトラッキング処理を、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）のサンプリング周期毎に繰り返し実行する。これによって、上述した機能Ｆ１～Ｆ４を実現し、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定を行う。
　図４に示すトラッキング処理を開始すると、制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から得られる物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）を取り込む（Ｓ１１０）。その後、物標Ｔ毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の内、ＥＫＦトラッカＱ１にて追跡されている物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の夫々を、対応する物標のＥＫＦトラッカＱ１に割り当てる（Ｓ１２０）。
　また、制御ユニット１１０は、残りの観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の内、ＬＫＦトラッカＱ２にて追跡されている物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の夫々を、対応する物標のＬＫＦトラッカＱ２に割り当てる（Ｓ１３０）。
　Ｓ１１０で取り込まれた物標毎の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）の中に、ＥＫＦトラッカＱ１及びＬＫＦトラッカＱ２のいずれによっても追跡されていない新規物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）が存在する場合、制御ユニット１１０は、Ｓ１４０において肯定判断し、Ｓ１５０に移行する。
　Ｓ１５０では、制御ユニット１１０は、新規物標毎に、新たなＬＫＦトラッカＱ２を生成する。生成したＬＫＦトラッカＱ２の夫々には、状態量（Ｒ，Ｖ）の初期値として、対応する新規物標の観測値（Ｒz，Ｖz）を設定する。その後、Ｓ１６０に移行する。一方、新規物標の観測値（Ｒz，Ｖz）がなく、Ｓ１４０にて否定判断すると、制御ユニット１１０は、Ｓ１５０をスキップしてＳ１６０に移行する。
　Ｓ１６０に移行すると、制御ユニット１１０は、生成済の全トラッカに対して、Ｓ１８０以降の処理を実行したか否かを判断する。ここで、実行していないと判断すると（Ｓ１６０でＮｏ）、Ｓ１７０に移行する。Ｓ１７０では、制御ユニット１１０は、生成済トラッカ群の中からＳ１８０以降の処理について未処理のトラッカの一つを処理対象に選択する。
　但し、ここで言う生成済トラッカ群とは、生成されているＥＫＦトラッカＱ１及びＬＫＦトラッカＱ２の一群内、今回のトラッキング処理で新たに生成されたトラッカ以外のトラッカ群のことである。今回のトラッキング処理にて新たに生成されたトラッカは、Ｓ１７０において、選択の対象から外される。
　Ｓ１７０において処理対象のトラッカを選択すると、制御ユニット１１０は、Ｓ１８０に移行し、当該選択したトラッカが追跡する物標が消滅しているか否かを判断する。物標が消滅したか否かの判断は、このトラッカに対応する物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）が所定回数以上連続して欠落しているか否かの判断により実現することができる。
　物標が消滅していると判断した場合（Ｓ１８０でＹｅｓ）、制御ユニット１１０は、このトラッカを消去して、対応する物標の追跡を終了した後に、Ｓ１６０に移行し、処理対象のトラッカを切り替える。
　一方、物標が消滅していないと判断した場合には（Ｓ１８０でＮｏ）、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカを更新する処理を実行する（Ｓ１９０）。即ち、処理対象のトラッカに、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に基づいた現時刻における状態量の事後推定値を算出させる（Ｓ１９０）。これにより、処理対象のトラッカが保持する物標の状態量を更新する。
　処理対象のトラッカがＥＫＦトラッカＱ１である場合には、このトラッカによって、拡張カルマンフィルタに基づく物標の状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事後推定値が算出（更新）される。状態量Ｙは、自車両の前後方向をＹ軸としたときのＸＹ座標系における物標の位置のＹ座標を表し、状態量Ｘは、ＸＹ座標系における物標の位置であってＸ座標を表す。Ｘ軸方向は、Ｙ軸に直交する方向であって地面に平行な方向（換言すれば、アンテナ素子５１の配列方向）である。Ｖｙは、物標の自車両に対する相対速度のＹ軸方向成分を表し、Ｖｘは、物標の自車両に対する相対速度のＸ軸方向成分を表す。
　状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の更新は、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）及び状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値に基づいて行われる。状態量の初期値設定後の初回更新時には、初期値に対応した状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値が用いられる。
　追跡対象の物標に対応する観測値をレーダ装置１０から取得することができなかったことにより、処理対象のトラッカに新しい観測値（Ｒz，Ｖz，θz）が割り当てられていない場合には、制御ユニット１１０は、周知のように、状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の事前推定値が観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に対応するとみなして、状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）を更新する。
　この他、処理対象のトラッカが、ＬＫＦトラッカＱ２である場合には、このトラッカによって、線形カルマンフィルタに基づく物標の状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値が算出（更新）される。状態量（Ｒ，Ｖ）の更新は、観測値（Ｒz，Ｖz）及び状態量（Ｒ，Ｖ）の事前推定値に基づいて行われる。上述したように、状態量（Ｒ，Ｖ）の推定に際して、方位θの観測値θzは、用いられない。
　ＬＫＦトラッカＱ２により算出された状態量（Ｒ，Ｖ）の事後推定値は、観測値（Ｒz，Ｖz）の補正値（Ｒc，Ｖc）として後続の処理で用いられる。制御ユニット１１０は、Ｓ１９０においてＬＫＦトラッカＱ２により算出された事後推定値（Ｒc，Ｖc）を、観測値（Ｒz，Ｖz）と一緒に観測された方位θの観測値θzと共に、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に対応する補正後の観測値（Ｒc，Ｖc，θz）として、例えばＲＡＭ１１５等に記憶する。また、ステップＳ１９０において、制御ユニット１１０は、処理対象トラッカの現在の更新回数を例えばＲＡＭ１１５等に記憶する。
　Ｓ１９０での処理を終了すると、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２であるか否かによって処理を切り替える（Ｓ２００）。具体的に、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２ではなくＥＫＦトラッカＱ１である場合（Ｓ２００でＮｏ）、Ｓ２１０，Ｓ２２０をスキップして、Ｓ１６０に移行する。
　一方、処理対象のトラッカがＬＫＦトラッカＱ２である場合には（Ｓ２００でＹｅｓ）、制御ユニット１１０は、Ｓ２１０において、処理対象のトラッカのＳ１９０による更新回数、すなわち、ステップＳ１９０の処理によりＲＡＭ１５等に記憶された更新回数が規定数（Ｎ＋１回）以上となったか否かを判断する。
　そして、更新回数が規定数以上となったと判断すると（Ｓ２１０でＹｅｓ）、制御ユニット１１０は、Ｓ２２０に移行して、処理対象のＬＫＦトラッカＱ２に代わるＥＫＦトラッカＱ１を生成し、このＥＦＫトラッカＱ１に対する初期値を設定する手順を含む図５に示す分析生成処理を実行する。その後、Ｓ１６０に移行する。一方、更新回数が規定数未満である場合には、制御ユニット１１０は、Ｓ２１０で否定判断して、Ｓ２２０をスキップし、Ｓ１６０に移行する。
　即ち、制御ユニット１１０は、上記生成済トラッカ群に属するトラッカの夫々を、順に処理対象に選択して（Ｓ１７０）、Ｓ１８０以降の処理を実行し、各トラッカＱ１，Ｑ２が保持する物標の状態量を更新する。そして、ＬＫＦトラッカＱ２の更新回数が規定数（Ｎ＋１）回以上となった場合には、図５に示す分析生成処理を実行して（Ｓ２２０）、このＬＫＦトラッカＱ２をＥＫＦトラッカＱ１に切り替える。
　このようにして、制御ユニット１１０は、図５に示す分析生成処理を実行することにより、新規物標に関し、補正された観測値（Ｒc，Ｖc）を含むＮ＋１回分の観測値（Ｒc，Ｖc，θz）を蓄積し、これらの観測値（Ｒc，Ｖc，θz）から、適切な初期値を設定したＥＫＦトラッカＱ１を生成する。その後、この物標に関して、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた状態推定を行う。
　続いて、制御ユニット１１０が実行する分析生成処理の詳細を、図５を用いて説明する。分析生成処理を開始すると、制御ユニット１１０は、補正後のＮ＋１回分の観測値Ｖcに基づいて、所定期間、すなわち、過去の時刻ｔ＝０から現時刻（推定時）ｔ＝ＮＴまでの期間における各時刻ｔ＝ｎＴ（但し、ｎ＝０，１，…，Ｎ）における変位量δについての観測値δc［ｎ］を、例えば下式［１］を用いて算出する（Ｓ３１０）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　この［１］式で用いられている定数Ｔは、図４に示すトラッキング処理の実行周期Ｔであり、観測値（Ｒz，Ｖz，θz）のサンプリング周期Ｔに一致する。ここでは、ＬＫＦトラッカＱ２の（Ｎ＋１）回の更新により得られる（Ｎ＋１）個の観測値Ｖcの内、最初に得られた観測値Ｖcの観測時刻ｔをｔ＝０として定義する。上式で用いられる観測値Ｖc［ｉ］は、時刻ｔ＝ｉＴ（ｉ＝０，…，ｎ－１）での観測値Ｖcである。
　変位量δは、時刻ｔ＝０での物標の存在地点を基準地点とした距離Ｒ方向の変位量に対応する。距離Ｒの変化量に対して方位θの変位量は微小であるため、このステップＳ３１０では、制御ユニット１１０は、方位θが一定であるものとみなして、距離Ｒ方向の変位量δを上式［１］に従って算出する。即ち、ステップＳ３１０では、制御ユニット１１０は、処理対象のトラッカＱ２が追跡する物標の変位量δに関する各時刻ｔ＝ｎＴの観測値δc［ｎ］として、時刻ｔ＝０から対応する時刻ｔ＝ｎＴまでの観測値Ｖcの時間積分値を算出する。
　その後、制御ユニット１１０は、Ｎ＋１個の観測値Ｒc［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）と上記算出したＮ＋１個の観測値δc［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）とを標本として用いた線形回帰分析を実行する（Ｓ３３０）。但し、観測値Ｒc［ｎ］は、時刻ｔ＝ｎＴでの観測値Ｒcを表す。
　具体的には、ステップＳ３３０において、制御ユニット１１０は、目的変数として距離Ｒを用い、説明変数として変位量δを用いた線形回帰分析であって、前記所定期間における前記各時刻の観測値（Ｒc）、及び、前記各時刻の前記観測値（δc）を標本として用いた回帰分析を実行する。距離Ｒと変位量δとの関係は、上記基準地点での距離Ｒ＝Ｒ0を用いて、式Ｒ＝Ｒ0＋δで表すことができる。従って、線形回帰分析では、この関係式Ｒ＝Ｒ0＋δを回帰式として用いて、下式［２］で表される二乗誤差ε2が最小となる回帰式の切片の値Ｒ0を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　Ｓ３３０では、制御ユニット１１０は、このようにして線形回帰分析を実行することにより、変位量δ＝０（時刻ｔ＝０）での距離Ｒの推定値Ｒe［０］として、二乗誤差ε2が最小となる値Ｒ0を算出する。
　その後、制御ユニット１１０は、この推定値Ｒe［０］を用いて、各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝１，…，Ｎ）における距離Ｒの推定値Ｒe［ｎ］を、式Ｒe［ｎ］＝Ｒe［０］＋δc［ｎ］に従って算出する（Ｓ３４０）。即ち、制御ユニット１１０は、各時刻ｔ＝ｎＴでの距離Ｒの推定値Ｒe［ｎ］として、推定値Ｒe［０］と、各時刻ｔ＝ｎＴでの変位量δの観測値δc［ｎ］との加算値を算出する。
　その後、制御ユニット１１０は、物標までの距離Ｒの推定値Ｒe［ｎ］と、対応する方位θの観測値θz［ｎ］とから特定される極座標系における各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）での物標の位置（Ｒ，θ）の推定値（Ｒe［ｎ］，θz［ｎ］）を、例えば下式[3]および[4]を用いて、上述したＸ軸及びＹ軸で定義される直交座標系としてのＸＹ座標系における位置（Ｘ，Ｙ）の推定値（Ｘe［ｎ］，Ｙe［ｎ］）に変換する（Ｓ３５０）。
　Ｘe［ｎ］＝Ｒe［ｎ］・ｃｏｓ（θz［ｎ］）　　　［３］
　Ｙe［ｎ］＝Ｒe［ｎ］・ｓｉｎ（θz［ｎ］）　　　［４］
　その後、制御ユニット１１０は、上記変換により得られた各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）の位置推定値（Ｘe［ｎ］，Ｙe［ｎ］）のＸ座標Ｘe［ｎ］を標本として用いた線形回帰分析により、物標のＸ軸方向の位置変化を表す関数Ｘ（ｔ）を算出する（Ｓ３６０）。
　等速運動モデルによれば、時刻ｔにおける物標の位置（Ｘ，Ｙ）のＸ座標Ｘ（ｔ）は、時刻ｔ＝０における物標の位置のＸ座標Ｘ０と、物標の自車両に対する相対速度ＶのＸ軸方向成分Ｖｘ０とを用いて、式Ｘ（ｔ）＝Ｘ０＋Ｖｘ０・ｔで表すことができる。
　Ｓ３６０では、制御ユニット１１０は、線形回帰分析により、標本Ｘe［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）に対する二乗誤差が最小となる回帰式Ｘ（ｔ）＝Ｘ０＋Ｖｘ０・ｔの切片の値Ｘ０及び傾きの値Ｖｘ０を算出する。これにより、時刻ｔと物標の位置のＸ座標との対応関係を表す上記関数Ｘ（ｔ）を算出する。この関数Ｘ（ｔ）は、標本Ｘe［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）を、時間ｔ対位置Ｘのグラフにプロットしたときの近似直線に対応する。
　更に、制御ユニット１１０は、上記変換により得られた各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）の位置推定値（Ｘe［ｎ］，Ｙe［ｎ］）のＹ座標Ｙe［ｎ］を標本として用いた線形回帰分析により、物標のＹ軸方向の位置変化を表す関数Ｙ（ｔ）を算出する（Ｓ３７０）。
　等速運動モデルによれば、時刻ｔにおける物標の位置（Ｘ，Ｙ）のＹ座標Ｙ（ｔ）は、時刻ｔ＝０における物標の位置のＹ座標Ｙ０と、物標の自車両に対する相対速度ＶのＹ軸方向成分Ｖｙ０とを用いて、式Ｙ（ｔ）＝Ｙ０＋Ｖｙ０・ｔで表すことができる。
　Ｓ３７０では、制御ユニット１１０は、線形回帰分析により、標本Ｙe［ｎ］（ｎ＝０，…，Ｎ）に対する二乗誤差が最小となる回帰式Ｙ（ｔ）＝Ｙ０＋Ｖｙ０・ｔの切片の値Ｙ０及び傾きの値Ｖｙ０を算出する。これにより、時刻ｔと物標の位置のＹ座標との対応関係を表す上記関数Ｙ（ｔ）を算出する。
　その後、制御ユニット１１０は、処理対象のＬＫＦトラッカＱ２を消去し、その代わりに、このＬＫＦトラッカＱ２が追跡する物標を追跡対象とする新たなＥＫＦトラッカＱ１を生成する（Ｓ３８０）。そして、制御ユニット１１０は、生成したＥＫＦトラッカＱ１に対し、物標の状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の初期値として、値（Ｘ（ｔ＝ＮＴ），Ｙ（ｔ＝ＮＴ），Ｖｘ０，Ｖｙ０）を設定する（Ｓ３９０）。
　即ち、制御ユニット１１０は、状態量Ｘの初期値として、Ｓ３６０で算出した関数Ｘ（ｔ）に従う現時刻ｔ＝ＮＴでの位置Ｘ（ｔ＝ＮＴ）を設定し、状態量Ｙの初期値として、Ｓ３７０で算出した関数Ｙ（ｔ）に従う現時刻ｔ＝ＮＴでの位置Ｙ（ｔ＝ＮＴ）を設定する。また、制御ユニット１１０は、状態量Ｖｘの初期値として、関数Ｘ（ｔ）の傾きＶｘ０を設定し、状態量Ｖｙの初期値として、関数Ｙ（ｔ）の傾きＶｙ０を設定する。
　その後、制御ユニット１１０は、当該分析生成処理を終了する。本実施例によれば、このような手順でＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定する。その後、この物標に関して、制御ユニット１１０は、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた状態推定を行う。
　以上、本実施形態のトラッキング処理について説明したが、本実施形態に係る制御ユニット１１０は、新規物標が現れた場合、ＥＫＦトラッカＱ１に対し初期値を設定する前に、ＬＫＦトラッカＱ２を用いてレーダ装置１０から得られた、対応する新規物標の観測値（Ｒz，Ｖz）を補正（平滑化）する。そして、制御ユニット１１０は、補正後の観測値（Ｒc，Ｖc）に基づいて、ＥＫＦトラッカＱ１に対し初期値を設定する。
　二周波ＣＷ方式のレーダ装置１０によれば、物標までの距離Ｒについての観測値Ｒzを、上述したように反射波の受信信号に含まれる位相情報から算出する。このため、観測値Ｒzの精度が悪く、観測値Ｒzに大きなばらつきが生じる恐れがある。
　しかしながら、本実施形態に係る制御ユニット１１０によるＬＫＦトラッカＱ２を用いた補正によれば、そのばらつきを抑えることができる。従って、本実施形態に係る制御ユニット１１０においては、レーダ装置１０における距離Ｒの観測精度の低さがＥＫＦトラッカＱ１に対する初期値の設定に悪影響を与えるのを抑えることができる。
　また、二周波ＣＷ方式のレーダ装置１０によれば、物標の相対速度Ｖについての観測値Ｖzを、上述したように受信信号に含まれる周波数情報から算出する。このため、観測値Ｖzの精度は、観測値Ｒzに対して高い。本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、この精度の違いを利用して、上述したＳ３１０，Ｓ３３０，Ｓ３４０の処理により、物標までの距離Ｒを高精度に推定する。
　即ち、制御ユニット１１０は、観測値Ｖzから得られる変位量δの観測値δcに基づき、時刻ｔ＝０での距離Ｒ＝Ｒ０を高精度に推定し、この距離Ｒ０と、観測値δcとに基づき、各時刻ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，…，Ｎ）における距離Ｒの推定値Ｒe［ｎ］を高精度に算出する。従って、本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、ＥＫＦトラッカＱ１に適切な初期値を設定することがきる。
　従来技術によれば、時刻ｔを説明変数とし距離Ｒを目的変数とする線形回帰分析により観測値Ｒzに対応する距離Ｒの推定値を算出し、これに基づいてトラッカに対する初期値を設定していた。
　しかしながら、この技術では、図６において破線で示すように回帰分析により得られる回帰直線が、真値からの誤差の大きい距離Ｒの観測値Ｒzの影響を大きく受ける。よって、回帰直線に基づいて時刻ｔ１でトラッカに設定される状態量の初期値としての物標の位置が、図６において三角のプロット点で表されるように、真値から大きくずれた値となってしまう。また、回帰直線の傾きから設定される状態量の初期値としての物標の相対速度が、真値から大きくずれた値となってしまう。
　これに対し、本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、精度の高い速度Ｖの観測値Ｖcに基づく変位量δcを用いて、変位量δを説明変数とし距離Ｒを目的変数とする回帰分析を実行する。これにより、観測値Ｒcに対応する距離Ｒの推定値Ｒeを算出する。このため、真値からの誤差の大きい観測値の影響を抑えて、精度の高い推定値Ｒeを求めることができる。
　従って、本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、図６白丸で表されるように、ＥＫＦトラッカＱ１に対しては、状態量の初期値としての物標の位置を、従来技術よりも真値からの誤差の小さい値として、適切に設定することができる。また、精度の高い回帰式が得られる結果、状態量の初期値としての物標の相対速度を、真値からの誤差の小さい値として、適切に設定することができる。
　本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、このように適切な初期値を設定することができる結果、図７実線で示すように、初期値を設定した時刻ｔ１以降におけるＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定に際して、初期段階から精度の高い状態量（Ｘ，Ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）の推定値を算出することができる。
　従来技術によってＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定した場合には、初期値の真値からの誤差が大きいため、図７において一点鎖線で示すように、精度の良い状態推定が行えるようになるまでに時間がかかる。図７に示す一点鎖線は、状態量の初期値として、真値よりも大きい値が設定された場合のＥＫＦトラッカＱ１による状態量の推定値の軌跡を表すものである。
　図７に示す例によれば、初期値として真値よりも大きい値が設定された結果、状態量の推定値が真値よりも上方向に乖離した値としてＥＫＦトラッカＱ１により算出される。このように、従来技術によれば、ＥＫＦトラッカＱ１による物標の状態推定の初期段階において、高い精度で状態推定を行うことができない。
　これに対して、本実施形態によれば、精度の高い適切な初期値を設定することができる結果、従来よりも早い段階から、ＥＫＦトラッカＱ１による物標の状態推定を高精度に行うことができる。
　更に言えば、本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、物標の位置（Ｒ，θ）をＸＹ座標系に変換して、ＥＫＦトラッカＱ１に初期値を設定する際、方位θの観測値θzにも誤差が含まれることを考慮して、更なる回帰分析を行うようにした。
　即ち、本実施形態に係る制御ユニット１１０は、物標の位置の推定値（Ｒe［ｎ］，θz［ｎ］）を、ＸＹ座標系における位置（Ｘ，Ｙ）の推定値（Ｘe［ｎ］，Ｙe［ｎ］）に変換した後（Ｓ３５０）、この推定値（Ｘe［ｎ］，Ｙe［ｎ］）を、更に線形回帰分析するようにした（Ｓ３６０，Ｓ３７０）。そして、本実施形態に係る制御ユニット１１０は、この回帰分析の結果に従う初期値をＥＫＦトラッカＱ１に対して設定することで、方位θの観測誤差による初期値の誤差を抑えるようにした。
　従って本実施形態に係る制御ユニット１１０によれば、一層適切な初期値の設定を行うことができ、ＥＫＦトラッカＱ１を用いた物標の状態推定システムとして、良好なシステムを構築することができる。
　［他の実施形態］
　以上に、本開示内容の一実施形態について説明したが、本開示内容は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。
　上記実施形態によれば、制御ユニット１１０は、レーダ装置１０から得られる観測値（Ｒz，Ｖz）を、ＬＫＦトラッカＱ２により補正（平滑化）し、この補正後の観測値（Ｒc，Ｖc）を用いて、物標の距離Ｒの推定値Ｒeを算出するようにした。しかしながら、制御ユニット１１０は、推定値Ｒeの算出を、ＬＫＦトラッカＱ２による補正後の観測値（Ｒc，Ｖc）ではなく、レーダ装置１０から得られた観測値（Ｒz，Ｖz）を用いて行なうことも可能である。
　即ち、制御ユニット１１０は、分析生成処理のＳ３１０～Ｓ３４０においては、観測値（Ｒc，Ｖc）を用いた場合と同様の処理を、観測値（Ｒc，Ｖc）の代わりに観測値（Ｒz，Ｖz）を用いて実行して、距離Ｒの推定値Ｒeを算出してもよい。
　また、上記実施形態においては、制御ユニット１１０は、ＥＫＦトラッカＱ１に対する初期値の設定のために、Ｓ３１０～Ｓ３４０の手順により、距離Ｒの推定値Ｒeを算出したが、本開示内容においては、この算出技術を、初期値の設定以外の目的で活用することも可能である。
　即ち、Ｓ３１０～Ｓ３４０の手順による距離Ｒの推定値Ｒeの算出技術は、距離Ｒの観測精度が速度Ｖの観測精度よりも悪い場合に、速度Ｖの観測精度の高さを利用して、距離Ｒの観測値Ｒzを高精度に補正する技術である。従って、本開示内容は、初期値の設定に限らず、単に観測値Ｒzを補正するための目的で、活用することができる。
　また、上述した実施形態では、状態推定フィルタとして、線形カルマンフィルタや非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタを用いて、物標の状態推定を行う場合について説明したが、他の種類の状態推定フィルタを用いることができることは言うまでもない。
　［対応関係］
　本実施形態の運転支援ＥＣＵ１００は、推定装置の一例に対応し、レーダ装置１０は、観測装置の一例に対応する。そして、運転支援ＥＣＵ１００の制御ユニット１１０が実行するＳ３１０の処理は、変位量算出手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３３０，Ｓ３４０の処理は、距離推定手段によって実現される処理の一例に対応する。
　また、制御ユニット１１０が実行するＳ１３０～Ｓ１５０，Ｓ１９０の処理は、補正手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３５０～Ｓ３７０の処理は、位置推定手段によって実現される処理の一例に対応し、Ｓ３５０の処理は、変換手段によって実現される処理の一例に対応する。
　また、制御ユニット１１０が実行するＳ１９０により実現されるＥＫＦトラッカＱ１が保持する状態量の更新処理は、状態推定手段によって実現される処理の一例に対応し、制御ユニット１１０が実行するＳ３９０の処理は、初期値設定手段によって実現される処理の一例に対応する。
１…車載システム、１０…レーダ装置、２０…送信回路、３０…分配器、４０…送信アンテナ、５０…受信アンテナ、５１…アンテナ素子、６０…受信回路、６１…ミキサ、７０…処理ユニット、８０…出力ユニット、１００…運転支援ＥＣＵ、１１０…制御ユニット、１１１…ＣＰＵ、１１３…ＲＯＭ、１１５…ＲＡＭ、１２０…入力ユニット、２００…制御対象、ＢＴ…ビート信号、Ｆ１…割当機能、Ｆ２…補正機能、Ｆ３…回帰分析機能、Ｆ４…ＥＫＦトラッカ生成機能、Ｋ１，Ｋ２…車両、Ｌ…ローカル信号、Ｓｒ…受信信号、Ｓｓ…送信信号、Ｑ１，Ｑ２…トラッカ。

Claims (14)

  1. 　前方物体までの距離（Ｒ）及び前記前方物体の速度（Ｖ）を観測する観測装置（１０）による所定期間における複数の時刻それぞれの前記速度（Ｖ）の観測値（Ｖz）に基づき、前記時刻毎に、前記期間の開始時刻から対応する時刻までの前記前方物体の変位量（δ）に関する観測値（δz）として、前記開始時刻から前記対応する時刻までの前記観測値（Ｖz）の時間積分値を算出する変位量算出手段（１１０，Ｓ３１０）と、
    　目的変数として前記距離（Ｒ）を用い、且つ、説明変数として前記変位量（δ）を用いた回帰分析であって、前記観測装置による前記所定期間における前記各時刻の前記距離（Ｒ）の観測値（Ｒz）、及び、前記各時刻の前記観測値（δz）を標本として用いた回帰分析を実行し、当該回帰分析により算出された回帰式に従う前記変位量（δ）がゼロであるときの前記距離（Ｒ）の値を、前記開始時刻における前記前方物体までの前記距離（Ｒ）の値であると推定する距離推定手段（１１０，Ｓ３３０，Ｓ３４０）と、
    を備えることを特徴とする推定装置。
  2. 　線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタを用いた前記前方物体の状態推定によって、前記各時刻の前記観測値（Ｒz）及び前記観測値（Ｖz）を補正する補正手段（１１０，Ｓ１３０～Ｓ１５０，Ｓ１９０）をさらに備え、前記変位量算出手段は、前記各時刻の観測値（δz）として、前記補正手段による補正後の前記観測値（Ｖc）の時間積分値（δc）を算出し、前記距離推定手段は、前記補正手段による補正後の前記各時刻の観測値（Ｒｃ）、及び、前記各時刻の前記観測値（δc）を標本として用いて、前記回帰分析を実行することを特徴とする請求項１記載の推定装置。
  3. 　前記線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタは、線形カルマンフィルタであることを特徴とする請求項２記載の推定装置。
  4. 　前記距離推定手段は、前記推定した前記開始時刻における前記距離（Ｒ）と前記各時刻の前記観測値（δz）との加算値を、前記各時刻における前記前方物体までの前記距離（Ｒ）として推定することを特徴とする請求項１記載の推定装置。
  5. 　前記距離推定手段は、前記推定した前記開始時刻における前記距離（Ｒ）と前記各時刻の前記観測値（δz）との加算値を、前記各時刻における前記前方物体までの前記距離（Ｒ）として推定することを特徴とする請求項２記載の推定装置。
  6. 　前記距離推定手段は、前記推定した前記開始時刻における前記距離（Ｒ）と前記各時刻の前記観測値（δz）との加算値を、前記各時刻における前記前方物体までの前記距離（Ｒ）として推定することを特徴とする請求項３記載の推定装置。
  7. 　前記観測装置は、前記前方物体の方位θを更に観測する装置であり、
    　前記推定装置は、前記距離推定手段により推定された前記各時刻における前記距離（Ｒ）と、前記観測装置による前記方位（θ）の観測値（θz）とに基づき、直交座標系での前記各時刻（ｔ）における前記前方物体の位置｛Ｐ（ｔ）｝を推定する位置推定手段（１１０，Ｓ３５０～Ｓ３７０）をさらに備えることを特徴とする請求項４記載の推定装置。
  8. 　前記位置推定手段は、前記距離推定手段により推定された前記各時刻における前記距離（Ｒ）及び前記観測値（θz）から特定される極座標系での前記各時刻の前記前方物体の位置（Ｒ，θz）を、前記直交座標系であるＸＹ座標系での前記各時刻の前記前方物体の位置（Ｘz，Ｙz）に、変換する変換手段（１１０，Ｓ３５０）を備え、前記変換によって得られた前記各時刻の前記位置（Ｘz，Ｙz）のＸ座標（Ｘz）標本として用いた回帰分析により、時刻（ｔ）と前記前方物体の位置のＸ座標との対応関係を表す関数｛Ｘ（ｔ）｝を算出する一方、前記各時刻の前記位置（Ｘz，Ｙz）のＹ座標（Ｙz）を標本として用いた回帰分析により、時刻（ｔ）と前記前方物体の位置のＹ座標との対応関係を表す関数｛Ｙ（ｔ）｝を算出し、これによって、前記各時刻における前記前方物体の位置｛Ｐ（ｔ）＝（Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ））｝を推定することを特徴とする請求項７記載の推定装置。
  9. 　非線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタを用いて前記前方物体の位置及び速度を推定する状態推定手段（１１０，Ｓ１９０，Ｑ１）と、前記状態推定手段が用いる前記状態推定フィルタに対し、前記前方物体の位置及び速度に関する初期値として、前記位置推定手段により推定された前記位置｛Ｐ（ｔ）｝から特定される前記初期値に対応する時刻での位置及び速度を設定する初期値設定手段（１１０，Ｓ３９０）と、をさらに備えることを特徴とする請求項７記載の推定装置。
  10. 　非線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタを用いて前記前方物体の位置及び速度を推定する状態推定手段（１１０，Ｓ１９０，Ｑ１）と、前記状態推定手段が用いる前記状態推定フィルタに対し、前記前方物体の位置及び速度に関する初期値として、前記位置推定手段により推定された前記位置｛Ｐ（ｔ）｝から特定される前記初期値に対応する時刻での位置及び速度を設定する初期値設定手段（１１０，Ｓ３９０）と、をさらに備えることを特徴とする請求項８記載の推定装置。
  11. 　前記非線形状態空間モデルに基づく状態推定フィルタは、非線形カルマンフィルタであることを特徴とする請求項１０記載の推定装置。
  12. 　前記非線形カルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタであることを特徴とする請求項１１記載の推定装置。
  13. 　前記観測装置は、レーダ波を発射して反射波を受信し、前記反射波の受信信号に含まれる周波数情報から、前記前方物体の前記速度（Ｖ）を観測し、前記受信信号に含まれる位相情報から前記前方物体までの前記距離（Ｒ）を観測する装置であることを特徴とする請求項１記載の推定装置。
  14. 　前記観測装置は、二周波ＣＷ（Dual　Frequency　Continuous　Wave）方式によりレーダ波を発射し、前記前方物体による前記レーダ波の反射に基づく反射波を受信し、前記反射波の受信信号から前記前方物体までの前記距離（Ｒ）及び前記前方物体の速度（Ｖ）を観測する装置であることを特徴とする請求項１記載の推定装置。
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