WO2022168361A1 - レーダ信号処理装置 - Google Patents

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太亮 廣瀬
浩司 黒田
幸修 田中
健 永崎
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日立Astemo株式会社
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    • G01S7/4091—Means for monitoring or calibrating by simulation of echoes using externally generated reference signals, e.g. via remote reflector or transponder during normal radar operation

Definitions

  • the present invention relates to a radar signal processing device, for example, a radar system including a plurality of radar devices mounted on a vehicle, and a radar signal processing device provided in the radar device.
  • In-vehicle millimeter-wave radar is one of the sensors in the above system that explores the external environment in real time (estimating distance, speed, angle, reflection intensity, etc. as target object information around the vehicle).
  • Target information is estimated by radiating radio waves, receiving reflected waves bounced back from targets, and performing signal processing.
  • radar devices such as in-vehicle millimeter-wave radars (hereinafter sometimes simply referred to as radars) are subject to changes in the vehicle attitude or deterioration of the radar itself over time after delivery of the radar-equipped vehicle. and the vehicle traveling direction axis.
  • This misalignment may cause an error in the radar's estimation of surrounding target information, which may adversely affect vehicle control after the radar.
  • the position of the preceding vehicle may be incorrectly estimated as if it were in the next lane even though the preceding vehicle is in the same lane as the own vehicle.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and is capable of easily detecting shaft misalignment and estimating and correcting the amount of shaft misalignment in a radar system using a plurality of radar devices mounted on a vehicle. It is an object of the present invention to provide a radar signal processing device.
  • a radar signal processing device of the present invention is a radar signal processing device for processing signals from a plurality of radars mounted on a vehicle, wherein a signal from a first radar among the plurality of radars a target detection unit for detecting a target around the vehicle by the signal of the plurality of radars and detecting the target by a signal from a second radar of the plurality of radars; It is determined whether or not the targets are the same based on the difference in time when the target was detected by the radar and the difference in distance to the target detected by the first radar and the second radar.
  • the target determination unit determines that the target is the same
  • the first radar is determined based on the difference in the distance to the target detected by the first radar and the second radar.
  • an axis deviation detection unit that detects an axis deviation of the radar or the second radar.
  • the present invention by comparing the inclination of the wall detection information, which is the target information detected by each radar, and the detection time information, the above-described detection of axis deviation and estimation and correction of the amount of axis deviation can be performed. It is possible.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a radar device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. FIG. 2 is a configuration diagram of a perimeter monitoring system in which a plurality of radar devices 100 shown in FIG. 1 are installed in a vehicle
  • FIG. 2 is a processing flow diagram of an aiming processing unit 180 in the radar device 100 shown in FIG. 1
  • FIG. 2 is an image diagram for explaining the principle of the present embodiment (no radar axis deviation).
  • FIG. 2 is an image diagram for explaining the principle of the present embodiment (with radar axis deviation);
  • FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the amount of radar axis deviation and the amount of deviation of the inclination of a wall detection straight line or plane;
  • FIG. 4 is an image diagram when the detection ranges of the radar 100a and the radar 100c partially overlap.
  • FIG. 1 shows the configuration of a radar device according to the present embodiment in general.
  • the radar device 100 of the illustrated embodiment includes a millimeter wave radar, a LIDAR, a sonar, etc., and basically includes a transmitter 101, a receiver 103, a radar signal processor (radar signal processor) 105, A transmission/reception control unit 110 is provided.
  • Transmitting section 101 includes modulation processing section 120 and transmitting antenna 130 .
  • Receiving section 103 includes receiving antenna 140 and demodulation processing section 150 .
  • Radar signal processing section 105 includes frequency analysis section 160 , target detection section 170 and aiming processing section 180 .
  • the aiming processing unit 180 also includes an application condition determination unit 181 , a target determination unit 183 , an axis deviation detection unit 185 , an axis deviation radar determination unit 187 , and an axis deviation amount estimation/correction unit 189 .
  • the radar signal processing unit (radar signal processing device) 105 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), HDD (Hard Disk Drive) and other memories. It is configured as a computer provided with Each function of the radar signal processing unit (radar signal processing device) 105 is realized by the processor executing a program stored in the ROM.
  • the RAM stores data including intermediate data for calculations by programs executed by the processor.
  • the modulation processing unit 120 raises the carrier wave frequency to a specific frequency band such as the 77 GHz band by phase-modulating or frequency-modulating the radio wave according to the system, and then transmits it to space via the transmitting antenna 130. radiate. Radio waves reflected from surrounding targets are received by the receiving antenna 140, and in the demodulation processing unit 150, the transmitted waves are used to lower the frequency band of the baseband signal that can be analyzed by signal processing, and a signal amplifier or filter is used. Converts to digital data (signal) through processing and AD conversion.
  • the transmission/reception control section 110 is provided to control the operations of the modulation processing section 120 and the demodulation processing section 150 .
  • the converted digital data (signal) is input to the frequency analysis unit 160 of the radar signal processing unit 105, and from the frequency spectrum after Fourier transform in the distance direction, speed direction, and angle direction, the distance, speed, and angle of the surrounding target are obtained. (hereinafter these may be referred to as target object information).
  • the estimated target information is input to the target detection unit 170, and not only the currently estimated target information but also the past target information is considered to improve the estimation accuracy of the target information.
  • the processing contents (tracking and wall detection processing) of the target detection unit 170 will be described in detail later.
  • the aiming processing unit 180 detects the radar axis misalignment, estimates the amount of axis misalignment when there is axis misalignment, and corrects the target object information of the target object detection unit 170 by the amount of the axis misalignment. After that, the information is CAN-output and transmitted to the ECU (vehicle control unit) 200 in the subsequent stage.
  • the application condition determination unit 181 first determines the execution of the axis deviation detection process (application condition determination). Only when the application condition determination unit 181 satisfies the application condition, the target determination unit 183 determines the same target object information (wall detection information) detected by the radar device 100 and the other radar device 100′. conduct.
  • the axis deviation detection unit 185 compares two pieces of target information (wall detection information) determined as the same target, and determines whether or not there is an axis deviation. detection or judgment.
  • the axis deviation radar determination unit 187 detects the axis deviation radar based on the reliability given to the target information (wall detection information) of each radar, for example. make a judgment.
  • the axis deviation estimation/correction unit 189 estimates the axis deviation amount of the radar determined by the determination of the axis deviation radar, corrects the target object information of the target object detection unit 170, and outputs it by CAN.
  • the aiming processing unit 180 of the present embodiment utilizes information detected by the other radar device 100' to detect the axis deviation and estimate the amount of axis deviation.
  • the detection information 100A' of (the target detection unit 170 of) the other radar device 100' is input to the target determination unit 183).
  • the detection information 100A' of (the target detection unit 170 of) the other radar device 100' is, for example, the tilt of the wall (calculated from the detected distance information) and the detection time, among the information identified as the wall. Yes (explained later), and the other radar device 100′ is, for example, a rear left corner radar 100c (shown in FIG. 2) when the radar device 100 is a front left corner radar 100a (shown in FIG. 2).
  • the other radar device 100′ is, for example, a rear left corner radar 100c (shown in FIG. 2) when the radar device 100 is a front left corner radar 100a (shown in FIG. 2).
  • FIG. 2 shows a configuration example of a perimeter monitoring system as a radar system using a plurality of units of the above-described radar device (a plurality of units installed in a vehicle).
  • FIG. 2 shows an example in which two units (100a and 100b) are mounted on the left and right corners of the front of the vehicle, and two units (100c and 100d) are mounted on the left and right corners of the rear of the vehicle.
  • the detection ranges of the respective radar devices front left corner radar 100a, front right corner radar 100b, rear left corner radar 100c, rear right corner radar 100d mounted on the vehicle 500 overlap.
  • each radar device 100a, 100b, 100c, 100d is sent to the ECU 200 via the CAN bus 300.
  • the ECU 200 predicts collisions with surrounding targets and alerts the driver according to the degree of collision risk. Or it is a system that activates the emergency brake.
  • the radar signal processing unit (radar signal processing device) 105 of the present embodiment is a processing device installed collectively in each radar device 100a, 100b, 100c, 100d or in the ECU 200, and does not depend on the installation location. .
  • a case of being installed in each radar device 100a, 100b, 100c, 100d is exemplified.
  • Radar signal processor radar signal processor
  • ⁇ Target detection part 170> The tracking and wall detection processing of the target detection unit 170 in the radar signal processing unit 105 of the radar device 100 will be described.
  • the target detection unit 170 first performs tracking processing for tracking and detecting targets (information) around the vehicle, considering not only the target information currently estimated by the frequency analysis unit 160, but also past target information. to implement. The details of the tracking process are omitted in this specification because conventionally known techniques can be employed.
  • the target object detection unit 170 outputs wall detection information to CAN, assuming that there are structures such as walls and guardrails around the vehicle. Note that the wall detection information described here indicates the detected tilt of the wall and detection time information.
  • the target detection unit 170 detects data representing a plane as a wall from the distance to the target (detection point) after tracking processing, and detects the angle of the detected plane (data) (corresponding to the inclination of the wall). Output to CAN as wall detection information along with detection time.
  • the detection points should be evenly spaced and lined up in the vertical direction. ⁇ The detection points should be from a stationary object.
  • ⁇ Aiming processing unit 180> A flowchart of the aiming processing unit 180 in the radar signal processing unit 105 of the radar device 100 is shown in FIG.
  • the aiming processing unit 180 uses detection information 100A estimated within the radar device 100 and detection information 100A' estimated within the other radar device 100' as main input information.
  • the radar device 100 indicates, for example, the front left corner radar 100a, and the other radar device 100' indicates the rear left corner radar 100c (see FIG. 2).
  • the wall detection information (inclination of the detection line and detection time) detected in the tracking and wall detection processing of the marker detection unit 170 is shown.
  • the aiming processing unit 180 performs application condition determination S301 by the application condition determination unit 181, same target determination S303 by the target determination unit 183, axis deviation determination S305 by the axis deviation detection unit 185, axis deviation radar Determination S307 of the axis deviation radar by the determination unit 187, estimation and correction S309 of the axis deviation amount estimation and correction unit 189, composed of a total of five processing blocks, the same target determination S303 which is the first processing related to the target.
  • an application condition determination S301 which is a process for determining whether to execute the shaft deviation detection process, is performed.
  • Applicable Condition Judgment S301 Applicable Condition Judgment Unit 181
  • the application condition determination S301 it is determined whether or not the application condition for executing the axis deviation detection processing is satisfied. Only when all the applicable conditions are satisfied (S302: Yes), the same target determination S303 is performed. Skip all.
  • This embodiment utilizes radar wall detection information to detect and estimate axial misalignment. Therefore, if the present embodiment is applied in a state in which the accuracy of radar wall detection information is poor, there is a risk of malfunction (such as erroneous detection of shaft misalignment).
  • this embodiment is applied only in situations where the accuracy of wall detection information is relatively high.
  • the application conditions of this embodiment determined in the application condition determination S301 and the grounds for setting each application condition are shown below.
  • ⁇ Applicable conditions of this embodiment>> (a) Wall detection information is present in both front and rear radars (b) Yaw rate is below the default value, or steering angle is below the default value (c) Vehicle speed is above the default value to be
  • the yaw rate is equal to or less than the default value, or the steering angle is equal to or less than the default value
  • the condition (b) is provided so that the present embodiment is out of the applicable range when the own vehicle is turning (in other words, the straight running state is the applicable range of the present embodiment).
  • Vehicle speed is equal to or greater than a predetermined value
  • This application condition is set from the viewpoint of the accuracy deterioration of the subsequent same target determination S303, not the accuracy deterioration of the wall detection information.
  • the time difference ⁇ t from when the front radar detects the wall until when the rear radar detects the wall, which will be described later in S303, is a function of the vehicle speed Vsv. There is an inversely proportional relationship such that ⁇ t increases as Vsv decreases.
  • ⁇ t is calculated to be 10.8 seconds by the formula (1) described later.
  • this application condition was set in order to prevent erroneous shaft misalignment detection.
  • the application condition determination S301 based on the vehicle information (yaw rate, steering angle, vehicle speed) regarding the behavior of the vehicle and the wall detection information as the target object information detected by the radar, the execution determination of the radar axis deviation detection processing is performed. to prevent false misalignment detection.
  • FIG. 4 shows an image diagram for explaining this processing.
  • the left diagram of FIG. 4 shows a scene in which a fragment with a guardrail is detected by the front left corner radar 100a at an arbitrary time t [sec] while the vehicle 500 is traveling at a certain speed Vsv [km/h]. .
  • the detection range of the radar 100a and the detection range of the radar 100c do not overlap, but as the vehicle 500 moves for ⁇ t seconds, the fragment with the guardrail spans the detection range of the radar 100a and the detection range of the radar 100c. become a thing.
  • the time difference ⁇ t between detection by the radar 100a and detection by the radar 100c can be calculated using the following formula (1).
  • Lwall is the length of the guardrail fragment detected by the radar 100a
  • Lsv is the length in the traveling direction of the vehicle
  • Vsv is the vehicle speed.
  • the following calculation formula (1) is for the installation angle of the radar 100a and the radar 100c. It is a calculation formula when the left end of the range (the orientation of the sector at the rear left corner in FIG. 4) is parallel to the rear surface of the vehicle, and the calculation formula differs depending on the radar installation angle.
  • the difference between the time detected by the radar 100a and the time detected by the radar 100c should be approximately equal to ⁇ t if the same target is detected by each radar.
  • the information detected by the radar 100a and the information detected by the radar 100c are It is determined that they are the same target.
  • the time difference between detection of the target by the front left corner radar 100a and the rear left corner radar 100c and the distance to the target detected by the front left corner radar 100a and the rear left corner radar 100c It is determined whether or not the targets are the same based on the difference in inclination obtained from .
  • the process proceeds to axis deviation determination S305, and if not determined to be the same target (S304: No), skip the shaft deviation determination S305 and thereafter, and end the process.
  • axis deviation determination S305 Axis deviation detection unit 185)
  • axis deviation determination S305 the presence or absence of axis deviation is detected or determined by comparing two pieces of wall detection information (inclinations of straight lines or planes) determined to be the same target.
  • the default value 2 for determination is smaller than the default value 1 in the same target determination S303. It is determined (S306: Yes), and if it does not exceed, it is determined that there is no axis deviation, assuming that the difference in inclination of the straight line or plane is within the detection error range of the radar (S306: No).
  • FIG. 5 shows an image diagram for explaining this processing when only the rear left corner radar 100c is off-axis.
  • the straight line or plane of the wall detection result is tilted by the amount of the axis misalignment, as shown in FIG.
  • the distance to the target detected by the front left corner radar 100a and the rear left corner radar 100c is obtained. Based on the tilt difference (in other words, the angle difference between the plane detected by the front left corner radar 100a and the plane detected by the rear left corner radar 100c), the front left corner radar 100a or the rear left corner radar 100c Detects shaft misalignment.
  • Determination S307 of axis deviation radar axis deviation radar determination unit 187)
  • the reliability of the output data is first given to the wall detection information of the radar in the axis deviation radar determination S307.
  • the wall detection information with a high degree of reliability is assumed to be positive, and the wall detection information with a low degree of reliability is assumed to be axially misaligned.
  • a radar that monitors the side of the vehicle (side radar) is installed on the side of the vehicle.
  • this overlapping area is referred to as a common area.
  • the front radar and the side radar each acquire detection information for the same target, so it can be said that the difference between the detection information is less than the detection accuracy of the radar. Therefore, if the difference in wall detection information detected in the common area is less than the detection accuracy of the radar, it is unlikely that both the front and side radars have the same axis deviation. Assuming that the reliability of the detection information is high, the reliability is added.
  • the method of giving reliability is not limited to this method, and methods such as giving reliability from the AND condition with detection information from sensors other than radar are also conceivable.
  • axis deviation amount estimation and correction S309 axis misalignment amount estimation/correction unit 189
  • axis deviation amount estimation and correction S309 when axis deviation has occurred, estimation and correction of the axis deviation amount (axis deviation angle) of the radar in which the axis deviation has occurred, which has been clarified in axis deviation radar determination S307, are performed. conduct.
  • FIG. 6 shows the relationship between the axis deviation amount 189a of the radar and the deviation amount 189b of the wall detection straight line or inclination of the plane.
  • FIG. 6 is drawn assuming that the rear left corner radar 100c is installed at a predetermined angle ⁇ , and an axis deviation of an angle ⁇ occurs in the counterclockwise direction. From FIG. 6, since the amount of deviation 189a of the radar axis and the amount of deviation 189b of the inclination of the wall detection straight line or plane are equal, the amount of deviation of the radar axis can be estimated from the amount of deviation of the inclination of the wall detection straight line or plane. .
  • the apparent axis misalignment can be corrected by rotating the target detection position and velocity vector by the estimated radar axis misalignment amount of 189a (in the opposite direction). be.
  • the radar signal processing unit (radar signal processing device) 105 of this embodiment processes signals from a plurality of radars mounted on a vehicle.
  • the distance to the target is data representing a plane, and based on the difference in angle (tilt) between the plane detected by the first radar and the plane detected by the second radar, the Detecting axial misalignment of the first radar or the second radar.
  • each of the plurality of radars is provided with a reliability level of output data, and when the axial deviation is detected, which one of the first radar and the second radar causes the axial deviation based on the reliability level. determine what is happening.
  • each information is detected, and the amount of axis deviation is estimated and detected. Correction is possible.
  • FIG. 7 shows an image diagram when the detection ranges of the radar 100a and the radar 100c partially overlap.
  • the detection ranges of the radar 100a and the radar 100c partially overlap. be.
  • radar axis deviation is detected by observing the same target with each radar in a common area and comparing the observed information.
  • This embodiment is similar in that it observes the same target, but it compares relative information such as the inclination of a straight line or plane that does not depend on coordinates, and the difference in detection time is a known value (this embodiment By comparing with ⁇ t) described in 1 and comparing the above two points, it is possible to observe the same target with each radar even if there is no common area.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in storage devices such as memory, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as IC cards, SD cards, and DVDs.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In practice, it may be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

軸ずれの検知、および軸ずれ量の推定と補正を簡便に行うことのできるレーダ信号処理装置を提供する。車両に搭載された複数のレーダからの信号を処理するものであって、前記複数のレーダのうち第一のレーダからの信号により前記車両の周囲の物標を検知し、前記複数のレーダのうち第二のレーダからの信号により前記物標を検知する物標検知部170と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで前記物標が検知された時間差と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離(から求まる傾き)の差に基づいて、前記物標が同一か否かを判定する物標判定部183と、前記物標が同一であると判定された場合に、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離(から求まる傾き)の差に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知する軸ずれ検知部185と、を備える。

Description

レーダ信号処理装置
　本発明は、レーダ信号処理装置に係り、例えば、車両に搭載される複数のレーダ装置からなるレーダシステム、およびレーダ装置に備えられるレーダ信号処理装置に関する。
　近年、車間距離警報システムやアダプティブクルーズコントロール、衝突被害軽減ブレーキなど、運転者または歩行者の安全を確保するようなシステムが車両に搭載されている。
　車載用ミリ波レーダは、上記システム内において、リアルタイムに外界の状況を探る(車両周辺の物標情報として、距離、速度、角度、反射強度などを推定する)センサーの一つであり、空間に電波を放射し、物標から跳ね返ってきた反射波を受信し、信号処理を施すことで、物標情報を推定する。
　このような車載用ミリ波レーダを、車両の異なる位置(例えば、前方の左右角に2ユニット、後方の左右角に2ユニットなど)に搭載することで、車両周囲の環境をリアルタイムに監視可能であり、検知した情報を基に、運転手へ警報を促すまたは緊急ブレーキを作動させるような周辺監視システムの研究開発が各社で進んでいる(特許文献1参照)。
特開２０１５－０７８９２５号公報
　しかし、車載用ミリ波レーダ等のレーダ装置(以下、単にレーダと呼称する場合がある)は、レーダ搭載車両を納車後、経年により車両姿勢が変化またはレーダ自体が劣化することで、レーダ放射軸と車両進行方向軸の間にずれが生じる。
　この軸ずれによって、レーダによる周辺の物標情報の推定に誤りが生じ、レーダ後段の車両制御へ悪影響を及ぼす可能性がある。
　例えば、高速道路にて自車両と同じ車線上を先行車両が走行している状況を考える。このとき、レーダ放射軸がずれていた場合、先行車両は自車両と同じ車線上にいるにも関わらず、あたかも隣車線上にいるかのように誤って先行車両の位置を推定してしまう可能性がある。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、車両に搭載された複数のレーダ装置を用いたレーダシステムにおいて、軸ずれの検知、および軸ずれ量の推定と補正を簡便に行うことのできるレーダ信号処理装置を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明のレーダ信号処理装置は、車両に搭載された複数のレーダからの信号を処理するレーダ信号処理装置であって、前記複数のレーダのうち第一のレーダからの信号により前記車両の周囲の物標を検知し、前記複数のレーダのうち第二のレーダからの信号により前記物標を検知する物標検知部と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで前記物標が検知された時間差と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離の差に基づいて、前記物標が同一か否かを判定する物標判定部と、前記物標が同一であると判定された場合に、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離の差に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知する軸ずれ検知部と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、各レーダが検知した物標情報である壁検知情報の傾き、および検知時刻それぞれの情報を比較することで、前述した軸ずれの検知、および軸ずれ量の推定と補正が可能である。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本実施例の実施例全般に係るレーダ装置の構成を示すブロック図。 図1に示すレーダ装置100を車両に複数設置した周辺監視システムの構成図。 図1に示すレーダ装置100におけるエイミング処理部180の処理フロー図。 本実施例の原理説明用イメージ図(レーダ軸ずれなし)。 本実施例の原理説明用イメージ図(レーダ軸ずれあり)。 レーダの軸ずれ量と壁検知の直線ないし平面の傾きのずれ量との関係を示す図。 レーダ100aとレーダ100cの検知範囲が一部分重複したときのイメージ図。
　以下、図面を参照しながら本発明の実施例について詳細に説明する。
<レーダ装置>
　図1に本実施例の実施例全般に係るレーダ装置の構成を示す。
　図示実施例のレーダ装置100は、ミリ波レーダ、LIDAR、ソナー等で構成されており、基本的に、送信部101と、受信部103と、レーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105と、送受信制御部110を備える。送信部101は、変調処理部120と送信アンテナ130を含む。受信部103は、受信アンテナ140と復調処理部150を含む。レーダ信号処理部105は、周波数解析部160と物標検知部170とエイミング処理部180を含む。
　また、エイミング処理部180は、適用条件判定部181と、物標判定部183と、軸ずれ検知部185と、軸ずれレーダ判別部187と、軸ずれ量推定・補正部189を備える。なお、レーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等のメモリ等を備えるコンピュータとして構成されている。レーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105の各機能は、ROMに記憶されたプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。RAMは、プロセッサが実行するプログラムによる演算の中間データ等を含むデータを格納する。
　レーダ装置100は、まず、変調処理部120において、方式に応じて位相変調や周波数変調を施した電波を77GHz帯など特定の周波数帯へ搬送波周波数を引き上げたのち、送信アンテナ130を介して空間へ放射する。周辺の物標から反射した電波を受信アンテナ140にて受信し、復調処理部150において、送信波を用いて、信号処理にて解析可能なベースバンド信号の周波数帯域まで引き下げるとともに、信号増幅器やフィルター処理、AD変換を通して、デジタルデータ(信号)へ変換を行う。送受信制御部110は、変調処理部120および復調処理部150の動作を制御するために設けられる。
　変換したデジタルデータ(信号)を、レーダ信号処理部105の周波数解析部160へ入力し、距離方向、速度方向、角度方向へフーリエ変換した後の周波数スペクトルから、周辺物標の距離、速度、角度(以下、これらを物標情報と呼称する場合がある)を推定する。
　推定した物標情報を物標検知部170へ入力し、現在推定した物標情報だけでなく、過去の物標情報も考慮して、物標情報の推定精度を向上する。なお、物標検知部170の(トラッキングおよび壁検知処理の)処理内容は、後で詳細に説明する。
　次に、エイミング処理部180にて、レーダ軸ずれの検知を行い、軸ずれがあった場合には軸ずれ量の推定を行い、物標検知部170の物標情報を軸ずれ分だけ補正したのちに、CAN出力し、後段のECU(車両制御部)200に情報を送信する。
　つまり、エイミング処理部180は、まず、適用条件判定部181にて、軸ずれ検知処理の実行判定(適用条件判定)を行う。適用条件判定部181にて適用条件を満足した場合にのみ、物標判定部183にて、レーダ装置100および他レーダ装置100’で検知した物標情報(壁検知情報)の同一物標判定を行う。
　物標判定部183にて同一物標として判定された場合に、軸ずれ検知部185にて、同一物標として判定された2つの物標情報(壁検知情報)を比較し、軸ずれの有無の検知ないし判定を行う。軸ずれ検知部185にて軸ずれありと判定された場合に、軸ずれレーダ判別部187にて、例えば各レーダの物標情報(壁検知情報)に付与した信頼度を基に、軸ずれレーダの判別を行う。また、軸ずれ量推定・補正部189にて、軸ずれレーダの判別にて判明したレーダの軸ずれ量の推定および物標検知部170の物標情報の補正を行い、CAN出力する。
　なお、エイミング処理部180の各部の処理内容は、後で詳細に説明する。
　なお、本実施例のエイミング処理部180は、前述のように、他レーダ装置100’が検知した情報を活用して、軸ずれ検知および軸ずれ量の推定を行うため、エイミング処理部180(の物標判定部183)には、他レーダ装置100’(の物標検知部170)の検知情報100A’が入力される。
　ここで、他レーダ装置100’(の物標検知部170)の検知情報100A’とは、例えば、壁として識別した情報のうち、壁の傾き(検知した距離情報から算出)や検知時刻などであり(後で説明)、他レーダ装置100’とは、例えば、レーダ装置100を前方左角レーダ100a(図2に示す)とした場合に、後方左角レーダ100c(図2に示す)のことを表すこととする。
<周辺監視システム(レーダシステム)>
　前記<レーダ装置>にて、レーダ装置単体の内部的な処理を説明した。前述したレーダ装置を複数ユニット用いた(車両に複数設置した)レーダシステムとしての周辺監視システムの一構成例を図2に示す。図2では、車両前方の左右角に2ユニット(100aおよび100b)、車両後方の左右角に2ユニット(100cおよび100d)をそれぞれ搭載した例を示している。後で説明するように、本実施例では、車両500に搭載された各レーダ装置(前方左角レーダ100a、前方右角レーダ100b、後方左角レーダ100c、後方右角レーダ100d)の検知範囲は重複していない。各レーダ装置100a、100b、100c、100dで検知した情報はCANバス300を通してECU200に送信され、ECU200内部で周辺の物標との衝突予測を行い、衝突の危険度に応じて、運転手へ警報または緊急ブレーキを作動させるシステムとなっている。
　本実施例のレーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105は、各レーダ装置100a、100b、100c、100d内、または、ECU200内に纏めて搭載される処理装置であり、搭載場所には依存しない。本実施例では、各レーダ装置100a、100b、100c、100d内に搭載される場合を例示している。
<レーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105>
　以下、図1とともに図3を参照して、レーダ装置100内のレーダ信号処理部105内の物標検知部170およびエイミング処理部180の各部の処理内容を説明する。
<物標検知部170>
　レーダ装置100のレーダ信号処理部105における、物標検知部170のトラッキングおよび壁検知処理について説明する。物標検知部170は、まず、周波数解析部160で現在推定した物標情報だけでなく、過去の物標情報も考慮して、車両の周囲の物標(情報)を追跡・検知するトラッキング処理を実施する。トラッキング処理の詳細については従来公知の技術を採用できるため本明細書では割愛する。トラッキング処理後の検知点が以下の条件を満たしたとき、物標検知部170は、車両の周囲に壁やガードレール等の構造物が存在するとして、壁検知情報をCANへ出力する。なお、ここで述べた壁検知情報とは、検知した壁の傾きや検知時刻情報を示す。すなわち、物標検知部170は、トラッキング処理後の物標(検知点)までの距離から平面を表すデータを壁として検出し、検出された平面(データ)の角度(壁の傾きに相当)を検知時刻とともに壁検知情報としてCANへ出力する。
　≪壁検知の条件≫
　　・検知点が等間隔、かつ、縦方向(鉛直方向)に並んでいること
　　・静止物からの検知点であること
<エイミング処理部180>
　レーダ装置100のレーダ信号処理部105における、エイミング処理部180のフローチャートを図3に示す。エイミング処理部180は、レーダ装置100内で推定した検知情報100Aと、他レーダ装置100’内で推定した検知情報100A’を主な入力情報とする。ここで、レーダ装置100とは、例えば前方左角レーダ100a、他レーダ装置100’とは、後方左角レーダ100cをそれぞれ示し(図2参照)、検知情報100Aと100A’は、各レーダの物標検知部170のトラッキングおよび壁検知処理内で検知した壁検知情報(検知線の傾きと検知した時刻)を示すこととする。
　エイミング処理部180は、図3に示すように、適用条件判定部181による適用条件判定S301、物標判定部183による同一物標判定S303、軸ずれ検知部185による軸ずれ判定S305、軸ずれレーダ判別部187による軸ずれレーダの判別S307、軸ずれ量推定・補正部189による軸ずれ量推定および補正S309、合計5つの処理ブロックから構成され、物標に関する最初の処理である同一物標判定S303に入る前に、軸ずれ検知処理の実行判定の処理である適用条件判定S301を行う。
(適用条件判定S301:適用条件判定部181)
　同一物標判定S303に入る前に、適用条件判定S301では、軸ずれ検知処理の実行の適用条件を満足しているか否かの判定を行う。適用条件すべてを満足した場合にのみ(S302:Yes)、同一物標判定S303に移行するとし、適用条件を満足しなかった場合には(S303:No)、同一物標判定S303以降の処理をすべてスキップする。
　本実施例は、レーダの壁検知情報を活用して軸ずれ検知および推定を行っている。したがって、レーダの壁検知情報の精度が悪い状態で本実施例を適用した場合、誤作動(誤った軸ずれ検知等)に繋がる恐れがある。
　そこで、壁検知情報の精度が比較的高い状況下でのみ本実施例を適用する。下記に適用条件判定S301にて判定する本実施例の適用条件と、各適用条件の設定根拠を示す。
≪本実施例の適用条件≫
　(a)前方レーダおよび後方レーダ共に壁検知情報が存在していること
　(b)ヨーレートが既定値以下であること、またはステアリング角が既定値以下であること
　(c)自車速度が既定値以上であること
≪適用条件の設定根拠≫
　(a)前方レーダおよび後方レーダ共に壁検知情報が存在していること
　本実施例は、壁検知情報を用いてレーダ軸ずれの検知および軸ずれ量の推定を行っているため、前記情報が存在することが本実施例の前提条件となる。
　(b)ヨーレートが既定値以下であること、またはステアリング角が既定値以下であること
　自車両が旋回しているとき、下記の観点で壁検知情報の精度が劣化する可能性がある。したがって、自車旋回時は本実施例を適用範囲外とする(言い換えれば、直進状態を本実施例の適用範囲とする)ために、(b)の条件を設けている。
　・物標の状態判定(移動物または静止物の判定)の精度が劣化する
　・壁またはガードレールを斜めに検知してしまい、誤った軸ずれ検知に繋がる
　その一方で、自車旋回時のヨーレート等を考慮して、物標の状態判定、および壁検知を実施することも可能であるが、直進時と同等の精度が必ずしも保証できないと考えられるため、本適用条件を設定するに至った。
　(c)自車速度が既定値以上であること
　本適用条件は、壁検知情報の精度劣化ではなく、後段の同一物標判定S303の精度劣化という観点で設定している。後述する同一物標判定S303にて記述する、前方レーダが壁検知してから後方レーダで壁検知するまでの時間差Δtは、車両速度Vsvの関数になっており、Vsvが大きいほどΔtは小さく、Vsvが小さいほどΔtは大きくなる、といった反比例の関係にある。
　したがって、車両速度が低速(または停止)の場合、Δtが大きくなることから、前方レーダで検知した物標と後方レーダで検知した物標が、同一物標でない可能性も高くなると考えられる。
　例えば、車両速度3km/hで直進(Vsv=3km/h)、車両長さを5m(Lsv=5m)、検知した壁の長さを4m(Lwall=4m)、と仮定する。後述する式(1)によって、Δtを算出すると、10.8秒となる。
　この10.8秒間に、例えば自車両の後方左角レーダ100cの検知範囲内に別車両が同じくらいの車速で斜めに入り込んできた場合、前方レーダと後方レーダの壁検知結果に差分が生じてしまい、誤った軸ずれ検知に繋がる可能性がある。
　前述のように、誤った軸ずれ検知を防止するために、本適用条件を設定した。
　すなわち、適用条件判定S301では、車両の挙動に関する車両情報(ヨーレート、ステアリング角、車両速度)、レーダが検知した物標情報としての壁検知情報を基に、レーダの軸ずれ検知処理の実行判定を行い、誤った軸ずれ検知を防止する。
(同一物標判定S303:物標判定部183)
　同一物標判定S303では、レーダ装置100(前方左角レーダ100a)および他レーダ装置100’(後方左角レーダ100c)で検知した壁検知情報が、同一物標か否かの判定を行う。図4に本処理を説明するためのイメージ図を示す。図4の左図は、車両500がある速度Vsv[km/h]で走行中の任意の時刻t[sec]に、前方左角レーダ100aにてガードレールのある断片を検知した場面を示している。図4の右図は、左図からΔt秒後の時刻t+Δt[sec]において、前述の前方左角レーダ100aで検知したガードレールのある断片と「同じ断片」を後方左角レーダ100cにて検知した場面を示している。本実施例では、レーダ100aの検知範囲とレーダ100cの検知範囲は重複しないが、Δt秒間に車両500が移動することによって、ガードレールのある断片はレーダ100aの検知範囲とレーダ100cの検知範囲にまたがるものとなる。
　ここで、ガードレールは静止物であることと、自車速度が既知であることから、レーダ100aで検知してから、レーダ100cで検知するまでの時間差Δtは下記の式(1)で算出することが可能である。ここで、Lwallとはレーダ100aで検知したガードレール断片の長さ、Lsvとは車両の進行方向長さ、Vsvとは車両速度をそれぞれ示している。なお、下記の計算式(1)は、レーダ100aとレーダ100cの設置角度について、レーダ100aの検知範囲(図4の前方左角の扇形の向き)の左端を車両前面と平行、レーダ100cの検知範囲(図4の後方左角の扇形の向き)の左端を車両背面と平行とした場合の計算式であり、レーダ設置角度によって算出式は異なる。
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　ここで、レーダ100aで検知した時刻とレーダ100cで検知した時刻の差分は、もし同一物標をそれぞれのレーダで検知していれば、Δtとほぼ等しくなるはずである。
　したがって、同一物標判定S303では、上記の壁検知時刻差とΔtとの比較を加えた下記の二つの条件を同時に満たした場合に、レーダ100aで検知した情報とレーダ100cで検知した情報は、同一物標であると判定する。
　(a)レーダ100aおよびレーダ100cの壁検知時刻差≒Δt
　(b)レーダ100aおよびレーダ100cの壁検知の傾きの差＜既定値1
　ここで、レーダ100aおよびレーダ100cの壁検知時刻差(=レーダ100aで検知した時刻とレーダ100cで検知した時刻の差分)および壁検知の傾きの差は、レーダ100aおよびレーダ100cで検知した壁検知情報(検知情報100A、検知情報100A’)に含まれる検知時刻および壁の傾きを基に、算出可能である。
　すなわち、同一物標判定S303では、前方左角レーダ100aおよび後方左角レーダ100cで物標が検知された時間差と、前方左角レーダ100aおよび後方左角レーダ100cで検知された物標までの距離から求まる傾きの差に基づいて、物標が同一か否かを判定する。
　レーダ100a、レーダ100cで検知した情報が、同一物標であると判定された場合に(S304:Yes)、軸ずれ判定S305へ移行し、同一物標と判定されなかった場合には(S304:No)、軸ずれ判定S305以降をスキップして処理を終了する。
(軸ずれ判定S305:軸ずれ検知部185)
　軸ずれ判定S305では、同一物標として判定された２つの壁検知情報(直線ないし平面の傾き)を比較することにより、軸ずれの有無の検知ないし判定を行う。
　直線ないし平面の傾きの差＜既定値2のとき、軸ずれなしと判定し(S306:No)、処理を終了する。一方、直線ないし平面の傾きの差≧既定値2のとき、軸ずれありと判定し(S306:Yes)、軸ずれレーダの判別S307へ移行する。
　ここで、判別のための既定値2は、同一物標判定S303における既定値1よりも小さいものであり、直線ないし平面の傾きの差がこの既定値2を超えた場合には軸ずれありと判定し(S306:Yes)、超えなかった場合には直線ないし平面の傾きの差はレーダの検知誤差の範囲内のものであるとして、軸ずれなしと判定する(S306:No)。
　図5に後方左角レーダ100cのみが軸ずれしたときの本処理を説明するためのイメージ図を示す。軸ずれが生じた場合、図5のように壁検知結果の直線ないし平面が軸ずれ量分だけ斜めに傾く。
　すなわち、軸ずれ判定S305では、同一物標判定S303にて物標が同一であると判定された場合に、前方左角レーダ100aおよび後方左角レーダ100cで検知された物標までの距離から求まる傾きの差(換言すれば、前方左角レーダ100aで検出された平面と後方左角レーダ100cで検出された平面の角度の差)に基づいて、前方左角レーダ100aまたは後方左角レーダ100cの軸ずれを検知する。
(軸ずれレーダの判別S307:軸ずれレーダ判別部187)
　軸ずれ判定S305にて、レーダの軸ずれを検知したのちに、軸ずれレーダの判別S307にて、第一にレーダの壁検知情報に出力データの信頼度を付与する。次に、信頼度の高い壁検知情報を正として、信頼度の低い壁検知情報に軸ずれが生じたとして、軸ずれが生じたレーダを判別する。
　例えば、図2のような車両構成に加えて、車両脇を監視するレーダ(側方レーダ)を車両側方に設置したとする。この場合、前方レーダと側方レーダ間で検知範囲が重複する領域(以下、この重複した領域を共通領域と呼称する)が生まれる。この共通領域内において、前方レーダと側方レーダは同じ物標に対してそれぞれ検知情報を取得するため、それら検知情報の差分はレーダの検知精度未満に収まるといえる。したがって、共通領域内で検知した壁検知情報の差分がレーダの検知精度未満に収まった場合、前方レーダと側方レーダ共に同じような軸のずれ方をしている可能性は低いことから、壁検知情報の信頼性は高いとして、信頼度を加算する。
　そして、信頼度の高いレーダの壁検知情報を正として考えることで、信頼度が相対的に低いもう一方のレーダの壁検知情報を生み出したレーダに、軸ずれが生じたと判定することができる。
　信頼度付与の方法は本手法の限りではなく、例えばレーダ以外の他のセンサーの検知情報とのAND条件から信頼度を付与する、などの手法も考えられる。
(軸ずれ量推定および補正S309:軸ずれ量推定・補正部189)
　軸ずれ量推定および補正S309では、軸ずれが生じていた場合に、軸ずれレーダの判別S307にて判明した、軸ずれが生じているレーダの軸ずれ量(軸ずれ角度)の推定および補正を行う。レーダの軸ずれ量189aと壁検知の直線ないし平面の傾きのずれ量189bとの関係を図6に示す。
　図6は、後方左角レーダ100cを所定角度θで設置したとして、反時計回り方向に角度φの軸ずれが生じた場合を仮定して描画している。図6より、レーダの軸ずれ量189aと壁検知の直線ないし平面の傾きのずれ量189bは等しいため、レーダの軸ずれ量は壁検知の直線ないし平面の傾きのずれ量から推定することができる。
　物標検知情報の補正の際には、物標検知位置と速度ベクトルを、推定したレーダの軸ずれ量189a分だけ(反対方向に)回転させることで、見かけ上の軸ずれの補正が可能である。
<作用効果>
　以上で説明したように、本実施例のレーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)105は、車両に搭載された複数のレーダからの信号を処理するものであって、前記複数のレーダのうち第一のレーダからの信号により前記車両の周囲の物標を検知し、前記複数のレーダのうち第二のレーダからの信号により前記物標を検知する物標検知部170と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで前記物標が検知された時間差と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離(から求まる傾き)の差に基づいて、前記物標が同一か否かを判定する物標判定部183と、前記物標が同一であると判定された場合に、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離(から求まる傾き)の差に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知する軸ずれ検知部185と、を備える。
　また、前記物標までの距離は平面を表すデータであって、前記第一のレーダで検出された平面と前記第二のレーダで検出された平面の角度(傾き)の差に基づいて、前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知する。
　また、前記複数のレーダのそれぞれに出力データの信頼度が付与され、前記軸ずれが検知された場合、前記信頼度に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダのいずれが軸ずれを起こしているかを判定する。
　本実施例によれば、各レーダが検知した物標情報である壁検知情報の傾き、および検知時刻、それぞれの情報を比較することで、前述した軸ずれの検知、および軸ずれ量の推定と補正が可能である。言い換えれば、複数レーダの物標情報である壁検知情報および検知時刻の比較によるレーダ軸ずれ検知と軸ずれ量推定が可能となる。
<変形例>
　図7にレーダ100aとレーダ100cの検知範囲が一部分重複したときのイメージ図を示す。
　図7に示す例では、レーダ100aとレーダ100cの検知範囲が一部分重複しているが、本実施例では、図7に示すような共通領域の有無に関わらず、レーダの軸ずれ検知が可能である。
　特許文献1として挙げた公知例は、共通領域において各レーダで同じ物標を観測し、その観測した情報を比較することでレーダの軸ずれを検知している。同じ物標を観測するという点では本実施例でも同様であるが、直線ないし平面の傾きという座標によらない相対的な情報を比較していること、検知時刻の差分を既知の値(実施例1で述べたΔt)と比較すること、上記二点の比較により、共通領域が無かったとしても同じ物標を各レーダで観測することを可能としている。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
100:レーダ装置
100A:検知情報(レーダ装置)
100a:前方左角レーダ
100b:前方右角レーダ
100c:後方左角レーダ
100d:後方右角レーダ
100’:他レーダ装置
100A’:検知情報(他レーダ装置)
101:送信部
103:受信部
105:レーダ信号処理部(レーダ信号処理装置)
110:送受信制御部
120:変調処理部
130:送信アンテナ
140:受信アンテナ
150:復調処理部
160:周波数解析部
170:物標検知部
180:エイミング処理部
181:適用条件判定部
183:物標判定部
185:軸ずれ検知部
187:軸ずれレーダ判別部
189:軸ずれ量推定・補正部
189a:レーダの軸ずれ量
189b:壁検知の直線ないし平面の傾きのずれ量
200:ECU(車両制御部)
300:CANバス
500:車両

Claims (8)

  1. 　車両に搭載された複数のレーダからの信号を処理するレーダ信号処理装置であって、
    　前記複数のレーダのうち第一のレーダからの信号により前記車両の周囲の物標を検知し、前記複数のレーダのうち第二のレーダからの信号により前記物標を検知する物標検知部と、
    　前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで前記物標が検知された時間差と、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離の差に基づいて、前記物標が同一か否かを判定する物標判定部と、
    　前記物標が同一であると判定された場合に、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで検知された前記物標までの距離の差に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知する軸ずれ検知部と、を備えることを特徴とするレーダ信号処理装置。
  2. 　請求項１に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記第一のレーダの検知範囲と前記第二のレーダの検知範囲は重複しないことを特徴とするレーダ信号処理装置。
  3. 　請求項２に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記車両の移動によって前記物標は前記第一のレーダの検知範囲と前記第二のレーダの検知範囲にまたがるものであることを特徴とするレーダ信号処理装置。
  4. 　請求項３に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記物標までの距離は平面を表すデータであって、前記第一のレーダで検出された平面と前記第二のレーダで検出された平面の角度の差に基づいて、前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれを検知することを特徴とするレーダ信号処理装置。
  5. 　請求項１に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記複数のレーダのそれぞれに出力データの信頼度が付与され、前記軸ずれが検知された場合、前記信頼度に基づいて前記第一のレーダまたは前記第二のレーダのいずれが軸ずれを起こしているかを判定することを特徴とするレーダ信号処理装置。
  6. 　請求項１に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記車両の挙動に関する車両情報または前記レーダが検知した物標情報を基に、前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれ検知処理の実行判定を行うことを特徴とするレーダ信号処理装置。
  7. 　請求項６に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記車両のヨーレート、ステアリング角、または車両速度を基に、前記第一のレーダまたは前記第二のレーダの軸ずれ検知処理の実行判定を行うことを特徴とするレーダ信号処理装置。
  8. 　請求項１に記載のレーダ信号処理装置において、
    　前記物標判定部は、前記第一のレーダおよび前記第二のレーダで前記物標が検知された時間差と、前記物標の長さを前記車両の車両速度で除した時間を少なくとも含む時間差とを比較し、前記物標が同一か否かを判定することを特徴とするレーダ信号処理装置。
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