JP2017096840A - 車両用物標検出装置 - Google Patents
車両用物標検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017096840A JP2017096840A JP2015230732A JP2015230732A JP2017096840A JP 2017096840 A JP2017096840 A JP 2017096840A JP 2015230732 A JP2015230732 A JP 2015230732A JP 2015230732 A JP2015230732 A JP 2015230732A JP 2017096840 A JP2017096840 A JP 2017096840A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- ghost
- detection
- detection point
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 223
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 description 49
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
- G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
- G01S13/723—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar by using numerical data
- G01S13/726—Multiple target tracking
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
- G01S2013/9327—Sensor installation details
- G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
【課題】他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定する車両用物標検出装置を提供する。
【解決手段】車両用物標検出装置は、レーダセンサと、複数の検出点をクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、2番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類し、ゴースト候補の物標に対応するクラスタの検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号の検出点を反射面の検出点として分類する検出点分類部と、反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、ゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面を基準としてゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部とを備える。
【選択図】図1
【解決手段】車両用物標検出装置は、レーダセンサと、複数の検出点をクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、2番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類し、ゴースト候補の物標に対応するクラスタの検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号の検出点を反射面の検出点として分類する検出点分類部と、反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、ゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面を基準としてゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部とを備える。
【選択図】図1
Description
本発明は、車両用物標検出装置に関する。
特許文献1には、車両用物標検出装置が記載されている。この装置は、ミリ波などの電波を出力し、反射波を受信して物標を検出するレーダ装置であり、実際に存在する物標とトンネル壁などによる反射波によって検出された実際には存在しない物標(ゴースト)とを区別する。具体的には、この装置は、車両の側方の壁の反射特性を取得し、取得した壁の反射特性が所定の閾値以上である場合に、検出した物標の側方に仮想壁を設定する。そして、この装置は、仮想壁を側方に設定した物標に対して、仮想壁と対称な位置に物標があった場合に、仮想壁と対称な位置にある物標の速度が所定の範囲内にあるか否かを判定し、仮想壁と対称な位置にある物標の速度が所定の範囲内にある場合に、仮想壁と対称な位置にある物標をゴーストと判定する。
特許文献1記載の車両用物標検出装置は、車両の側方の壁の反射特性を利用しているため、車両の側方前方に他車両が存在し、その他車両側面によって電波が反射する場合に発生するゴーストを、実際に存在する物標と区別することが困難である。さらに、特許文献1記載の車両用物標検出装置において、ゴーストの判定の精度を向上させるためには、物標の側方に設定する仮想壁と実際の壁とのずれを抑える必要がある。
本発明は、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる車両用物標検出装置を提供することを目的とする。
本発明に係る車両用物標検出装置は、物標を検出する車両用物標検出装置であって、車両の周囲に電磁波を発信して反射波を受信することにより、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得するレーダセンサと、レーダセンサにより取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を1又は複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、レーダセンサにより取得された検出点と反射波の到来順番を示すエコー番号とを発信ごとに関連付け、2番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類するとともに、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する検出点分類部と、検出点分類部により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、検出点分類部により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定部により推定された反射面を基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部と、を備える。
本発明によれば、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
図1は、実施形態に係る車両用物標検出装置1を備える車両2の構成を説明するブロック図である。図1に示すように、車両用物標検出装置1は、乗用車などの車両2に搭載される。車両用物標検出装置1は、後述のとおり電磁波を用いて物標を検出する。
車両2は、レーダセンサ10及びECU(Electronic Control Unit)20を備えている。レーダセンサ10及びECU20は、CAN(Controller Area Network)通信回路を用いて通信するネットワークにそれぞれ接続され、相互通信を行うことができる。
レーダセンサ10は、車両2の周囲の物標を検出する検出器であり、より詳細には、車両2の進行方向における物標を検出する検出器である。物標とは、有体物であって、壁などの道路上の静止物、又は先行車両などの移動物である。レーダセンサ10は、電磁波の発信回路、受信回路、各種演算を行う演算回路及び記憶部を備えている。電磁波は、例えばレーザ光やミリ波である。レーダセンサ10は、車両2の周囲の設定検知角度の範囲に亘って電磁波を発信し、物標が反射した反射波を受信する。レーダセンサ10は、反射波の検出角度(受信角度)と、発信から受信までに要する電磁波の伝搬時間から求まる検出距離とに基づいて、物標の位置を検出する。なお、検出距離は反射波の強度から求めてもよい。レーダセンサ10は、発信ごとに、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得する。つまり、検出点とは、電磁波を反射した位置の観測点である。レーダセンサ10は、検出結果をECU20へ出力する。
ECU20は、物標検出部21、検出点分類部22、反射面推定部23、ゴースト判定部24及び物標追跡部25を備えている。
物標検出部21は、レーダセンサ10により取得された複数の検出点を物標ごとに分類する。物標検出部21は、レーダセンサ10により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を1又は複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタとは、複数の検出点を纏めて総称するものであり、1つのグループである。クラスタリングとは、複数の検出点をグループ化することである。物標検出部21は、同一の物標から反射された反射波に基づく検出点群を推定し、推定した検出点群を1つのクラスタとする。具体的には、物標検出部21は、複数の検出点の位置に基づいて検出点群の中の全ての検出点間の距離を算出し、得られた距離に基づいてクラスタリングを行う。物標検出部21は、全ての検出点間の中で最も距離が小さい検出点同士をクラスタリングする。その後、物標検出部21は、残りの検出点とクラスタの重心との全ての組み合わせの中から、最も距離が小さいものをクラスタリングする。物標検出部21は、クラスタ間の距離が所定の閾値を超える直前まで上述した処理を繰り返し行う。物標検出部21は、処理終了後のクラスタを、それぞれ1つの物標に対応する検出点群とする。
次に、物標検出部21は、クラスタと前回まで追跡していた物標との対応付けを行う。一例として、物標検出部21は、空間的な距離又はマハラノビス距離を基準としてMunkresアルゴリズムを用いて行う。図2は、物標検出部21の動作を説明する図である。図2では、前回まで追跡していた他車両A,Bが車両2の前方に存在している状況において、車両2から前方に一連の電磁波の発信が行われた例を図示している。車両2から放射状に延びる線は発信方向を示している。物標検出部21は、反射した電磁波の受信によって複数の検出点Pを検出し、クラスタリングしている。ここでは、クラスタリングにより、第1クラスタGA、第2クラスタGB、及び第3クラスタGCが存在している。物標検出部21は、前回の他車両Aの位置と、第1クラスタGA、第2クラスタGB、及び第3クラスタGCの位置とに基づいて、第1クラスタGAと他車両Aとを対応付ける。同様に、物標検出部21は、第2クラスタGBと他車両Bとを対応付ける。物標検出部21は、前回の物標と対応付けできないクラスタについては、新規の追跡対象の物標であるとし、当該クラスタと新規の追跡対象の物標とを対応付けする。図2に示す例では、第3クラスタGCと新規の追跡対象の物標とを対応付ける。なお、対応付けるとは、クラスタが特定された場合、物標(他車両A、他車両B、新規など)を特定することができるようにすることであり、例えば両者の識別子をテーブル形式で関連付けることをいう。
検出点分類部22は、物標検出部21で検出した物標それぞれがゴースト候補であるか否かを判定し、物標にゴースト候補がある場合には、物標ごとに、ゴーストが発生する要因となる反射面に対応する検出点を複数の検出点の中から分類する。車両2の周囲に壁や先行車両などの他車両が存在する環境では、レーダセンサ10が発信した電磁波が複数回反射してレーダセンサ10に戻る場合がある(マルチパスの発生)。つまり、1回の発信で受信タイミングの異なる複数の反射波を得ることがある。ゴーストとは、マルチパスの発生によって実際には存在しない場所に検出された物標のことをいう。ゴースト候補とは、ゴーストである可能性がある物標である。反射面とは、電磁波を反射する面である。このように、1回の発信で受信タイミングの異なる複数の反射波を得る場合があるため、反射波の到来順番を識別するエコー番号が反射波ごとに付与されている。エコー番号とは、反射波の到来順番を示す数字である。1回の発信に対して受信タイミングの異なる複数の反射波が得られた場合、反射波つまり検出点に対して、到来順に「0」,「1」,「2」,「3」…の順にエコー番号が割り当てられる。なお、エコー番号の割り当てはレーダセンサ10が行ってもよいし、ECU20が行ってもよい。
最初に、検出点分類部22は、物標検出部21で検出した物標ごとに、対応する全ての検出点についてエコー番号を読み込み、2番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類する。2番目以降の到来順番を示すエコー番号とは、最も早く到来した反射波以外であることを示しており、エコー番号が「0」,「1」,「2」…の順に付与される場合であれば1以上のエコー番号であることを意味する。これにより、クラスタに属する検出点の全てのエコー番号が最も早く到来したことを示している場合には、当該クラスタに対応する物標はゴースト候補ではないと分類される。一方、クラスタに属する検出点の中に2番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点が含まれている場合には、当該クラスタに対応する物標はゴースト候補であると分類される。
次に、検出点分類部22は、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタについて、当該クラスタに属する検出点を検出した発信を特定し、特定した発信により検出された全ての検出点とエコー番号との関係を示す表を作成する。図3は、同一ゴースト候補を検出した発信についての検出点とエコー番号との対応関係を説明する表である。図中のビームとは、発信を意味する。例えば、検出点分類部22は、ビームaに関して、1番目に到来した反射波に関する検出点の位置(xa0,ya0)にエコー番号「0」を関連付ける。検出点分類部22は、ビームaに関して、2番目に到来した反射波に関する検出点の位置(xa1,ya1)にエコー番号「1」を関連付ける。検出点分類部22は、ビームaに関して、3番目に到来した反射波に関する検出点の位置(xa2,ya2)にエコー番号「2」を関連付ける。検出点分類部22は、ビームb〜eそれぞれにも同様に検出点とエコー番号とを関連付ける。この動作により、図3に示す表が生成される。
次に、検出点分類部22は、図3に示す表の中で、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が付与された検出点を特定する。ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりも車両2に近い検出点、つまり図3の表の中でゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりもエコー番号が早い検出点は、ゴースト発生の要因となる反射面の検出点である可能性がある。
例えば、図3に示す表の中で、ビームaにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「1」の検出点であるとした場合、検出点分類部22は、エコー番号「0」の検出点を特定する。同様に、ビームbにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「1」の検出点であるとした場合、検出点分類部22は、エコー番号「0」の検出点を特定する。同様に、ビームcにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「2」の検出点であるとした場合、検出点分類部22は、エコー番号「0」及び「1」の検出点を特定する。同様に、ビームdにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「1」の検出点であるとした場合、検出点分類部22は、エコー番号「0」の検出点を特定する。同様に、ビームeにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「2」の検出点であるとした場合、検出点分類部22は、エコー番号「0」及び「1」の検出点を特定する。
検出点分類部22は、上述のように特定した、ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する。図3の例では、ビームaにおけるエコー番号「0」の検出点、ビームbにおけるエコー番号「0」の検出点、ビームcにおけるエコー番号「0」及び「1」の検出点、ビームdにおけるエコー番号「0」の検出点、及び、ビームeにおけるエコー番号「0」及び「1」の検出点がゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類される。
反射面推定部23は、検出点分類部22により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する。図4は、反射面推定部23の動作を説明する図である。図4では、ゴースト候補に分類された物標Dに対応するクラスタGDと、それよりも到来順番が早い検出点の集合であるクラスタGEとの位置関係を示している。仮にゴースト候補の物標Dがゴーストであり、ゴーストを発生させる要因となる反射面Rが局所的に平面である場合には、図4に示すように、電磁波は、車両2の先行車両の側面の平面である反射面Rで反射して実体のある物標Fに到来し、物標Fで反射し、反射面Rで反射して車両2に戻ることになる。つまり、物標Fの検出点群を纏めたクラスタGFが反射面RによってクラスタGDの位置に存在するかのように検出されている。反射面推定部23は、クラスタGEに属する検出点の位置を直線近似して反射面Rの位置及び向きを推定する。反射面推定部23は、直線近似として最小二乗法などを用いる。なお、反射面推定部23は、クラスタGEに属する検出点の位置に基づいて、RANSAC法などにより点群から反射面Rを推定してもよい。
ゴースト判定部24は、反射面推定部23により推定された反射面Rを基準として、ゴースト候補の物標と対になる物標が存在した場合には、当該ゴースト候補の物標をゴーストと判定する。より詳細には、ゴースト判定部24は、検出点分類部22により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定部23により推定された反射面Rを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定する。なお、ゴースト判定部24は、物標の形状の一致度を判定に含めてもよい。図5は、ゴースト判定部24の動作を説明する図である。ゴースト判定部24は、ゴースト候補の物標Dに対応するクラスタGDを、反射面Rを基準として対称となる位置に移動させ、移動させたクラスタGDに対応した物標を探索する。ここで、図5に示すように、異なるビームによって当該位置にゴースト候補ではない物標F(クラスタGF’)が検出されたとする。この場合、ゴースト判定部24は、ゴースト候補の物標Dの速度と物標Fの速度とを比較する。ゴースト判定部24は、両者の速度が反射面Rを基準として対称となる方向かつ同じ大きさである場合には、ゴースト候補の物標Dは、対応する物標Fのゴーストであると判定する。ゴースト判定部24は、ゴーストと判定した物標Dを物標検出部21で検出した物標から取り除く。
物標追跡部25は、物標検出部21で検出した物標からゴースト判定部24によってゴーストと判定された物標を取り除いた物標について、物標の状態を推定する。物標の状態とは、位置、速度、形状などである。物標追跡部25は、過去(前回)のクラスタの情報に基づいて推定された物標の状態を、最新(今回)のクラスタの情報に基づいて逐次更新する。具体的には、物標追跡部25は、ゴースト判定部24によって判定された物標を取り除いた物標について、前回(直前)まで物標追跡部25で追跡していた物標の状態から今回(最新)の物標の状態を予測する。そして、物標追跡部25は、予測した最新の物標の状態を、今回観測されたクラスタの情報を用いて補正する。物標の状態の予測は、カルマンフィルタを用いることができる。カルマンフィルタのパラメータとしては、クラスタの位置情報を観測値、そして、物標の位置、速度、加速度、姿勢角、姿勢角速度などを状態変数すればよい。
上述したレーダセンサ10及びECU20を備えて車両用物標検出装置1は構成される。
次に、車両用物標検出装置1の物標検出処理について説明する。図6は、車両用物標検出装置1の物標検出処理のフローチャートである。図6に示す物標検出処理は、車両用物標検出装置1の作動開始の信号を取得したときに開始される。
図6に示すように、車両用物標検出装置1のレーダセンサ10は、データ取得処理(S10)として、車両2の周囲の設定検知角度の範囲に亘って電磁波を発信し、物標が反射した反射波を受信する。
次に、車両用物標検出装置1の物標検出部21は、物標検出判定処理(S12)として、物標を検出したか否かを判定する。物標検出部21は、データ取得処理(S10)の検出結果に基づいて、物標を検出したか否かを判定する。検出点が取得されない場合には、物標を検出していないと判定し、図6に示す物標検出処理を終了する。一方、検出点が取得された場合には、物標検出部21は、検出点を物標ごとに分類する。物標検出部21は、レーダセンサ10により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を1又は複数のクラスタにクラスタリングする。そして、物標検出部21は、クラスタと前回まで追跡していた物標との対応付けを行う。
次に、車両用物標検出装置1の検出点分類部22は、クラスタ選択処理(S14)として、物標検出判定処理(S12)にてクラスタリングされたクラスタから1つのクラスタを選択する。
次に、検出点分類部22は、エコー番号判定処理(S16)として、クラスタ選択処理(S14)にて選択されたクラスタに、エコー番号「1」以上の検出点(2番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点)が属しているか否かを判定する。エコー番号「1」以上の検出点が属していると判定された場合には、ゴースト候補設定処理(S18)が実行される。
検出点分類部22は、ゴースト候補設定処理(S18)として、クラスタ選択処理(S14)にて選択されたクラスタの物標をゴースト候補に設定する。ゴースト候補設定処理(S18)の処理が終了した場合、及び、エコー番号判定処理(S16)にてエコー番号「1」以上の検出点が属していないと判定された場合には、判定完了処理(S20)が実行される。
検出点分類部22は、判定完了処理(S20)として、物標検出判定処理(S12)にてクラスタリングされた全てのクラスタに関してエコー番号判定処理(S16)を実行したか否かを判定する。全てのクラスタに関してエコー番号判定処理(S16)が実行されていないと判定された場合、クラスタ選択処理(S14)へ処理が戻り、エコー番号判定処理(S16)及びゴースト候補設定処理(S18)が実行される。このように、全てのクラスタに関してエコー番号判定処理(S16)が実行されたと判定されるまで、クラスタ選択処理(S14)〜判定完了処理(S20)が繰り返し実行される。全てのクラスタに関してエコー番号判定処理(S16)が実行されたと判定された場合、ゴースト候補判定処理(S22)が実行される。
検出点分類部22は、ゴースト候補判定処理(S22)として、ゴースト候補が設定された物標が存在するか否かを判定する。ゴースト候補が設定された物標が存在すると判定された場合、反射面推定処理(S24)が実行される。
最初に、検出点分類部22は、反射面推定処理(S24)として、物標ごとに、ゴーストが発生する要因となる反射面Rに対応する検出点を複数の検出点の中から分類する。検出点分類部22は、ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面Rに対応する検出点として分類する。この処理は、ゴースト候補の物標ごとに行われる。つまり、ゴースト候補の物標ごとに対応する反射面Rの検出点が分類される。そして、車両用物標検出装置1の反射面推定部23は、反射面推定処理(S24)として、ゴースト候補の物標ごとに、検出点分類部22により分類された反射面Rに対応する検出点の位置に基づいて、反射面Rの位置及び向きを推定する。
次に、車両用物標検出装置1のゴースト判定部24は、ゴースト判定処理(S26)として、ゴースト候補判定処理(S22)にて分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定処理(S24)にて推定された反射面Rを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定する。ゴースト判定部24は、ゴーストと判定した物標Dを物標検出部21で検出した物標から取り除く。
次に、車両用物標検出装置1の物標追跡部25は、追跡処理(S28)として、物標検出判定処理(S12)にて検出された物標からゴースト判定処理(S26)にてゴーストと判定された物標を取り除いた物標について、物標の状態を推定する。追跡処理(S28)が終了すると、図6に示す物標検出処理が終了する。物標検出処理が終了した場合に、車両用物標検出装置1の作動終了の信号を取得していないときには、再びデータ取得処理(S10)から処理が開始される。このように、図6に示す物標検出処理は、車両用物標検出装置1の作動終了の信号を取得するまで、繰り返し実行される。
以上、本実施形態に係る車両用物標検出装置1では、物標検出部21により、レーダセンサ10により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点が1又は複数のクラスタにクラスタリングされ、クラスタと物標とが対応付けされ、検出点分類部22により、レーダセンサ10により取得された検出点とエコー番号とが発信ごとに関連付けられ、2番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標がゴースト候補として分類され、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点が、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面Rに対応する検出点として分類され、反射面推定部23により、反射面Rに対応する検出点の位置に基づいて反射面Rの位置及び向きが推定され、ゴースト判定部24により、ゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面Rを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定される。このように、車両用物標検出装置1によれば、ゴーストを発生させる要因が壁であるか他車両であるかを判定することなく反射面Rを推定することができるので、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができる。さらに、車両用物標検出装置1によれば、反射面Rを用いてゴーストの判定を行うため、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる。
本発明は、上述した実施形態に基づいて、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。また、上述した実施形態に記載されている技術的事項を利用して、下記の実施例の変形例を構成することも可能である。各実施形態の構成を適宜組み合わせて使用してもよい。
1…車両用物標検出装置、2…車両、10…レーダセンサ、21…物標検出部、22…検出点分類部、23…反射面推定部、24…ゴースト判定部、25…物標追跡部。
Claims (1)
- 物標を検出する車両用物標検出装置であって、
車両の周囲に電磁波を発信して反射波を受信することにより、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得するレーダセンサと、
前記レーダセンサにより取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を1又は複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、
前記レーダセンサにより取得された検出点と反射波の到来順番を示すエコー番号とを発信ごとに関連付け、2番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類するとともに、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する検出点分類部と、
前記検出点分類部により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、
前記検出点分類部により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が前記反射面推定部により推定された反射面を基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部と、
を備える車両用物標検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015230732A JP2017096840A (ja) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 車両用物標検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015230732A JP2017096840A (ja) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 車両用物標検出装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017096840A true JP2017096840A (ja) | 2017-06-01 |
Family
ID=58803679
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015230732A Pending JP2017096840A (ja) | 2015-11-26 | 2015-11-26 | 車両用物標検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2017096840A (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019017430A1 (ja) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | 株式会社タダノ | 測定対象物の上面推定方法、ガイド情報表示装置およびクレーン |
CN109613509A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-04-12 | 北京润科通用技术有限公司 | 一种车载雷达散射点的聚类方法及装置 |
JP2021012104A (ja) * | 2019-07-05 | 2021-02-04 | オムロン株式会社 | レーダ装置、ゴースト判定方法、およびプログラム |
KR20210029927A (ko) * | 2019-09-09 | 2021-03-17 | 주식회사 만도 | 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템 |
WO2021166902A1 (ja) * | 2020-02-21 | 2021-08-26 | 株式会社デンソー | 物標認識装置 |
WO2021182239A1 (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-16 | 株式会社デンソー | 物体認識装置 |
EP3913392A1 (en) * | 2020-05-22 | 2021-11-24 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method and apparatus for rear cross collision warning |
EP3982160A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Imec VZW | Method and system for indoor multipath ghosts recognition |
JP2022526819A (ja) * | 2019-04-08 | 2022-05-26 | コンチネンタル オートモーティブ システムズ インコーポレイテッド | 自動車レーダー追跡のためのゴーストオブジェクト識別 |
WO2023033078A1 (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
WO2023033077A1 (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
JP2024071623A (ja) * | 2019-02-28 | 2024-05-24 | ズークス インコーポレイテッド | 速度および位置情報を使用するレーダ反射の認識 |
-
2015
- 2015-11-26 JP JP2015230732A patent/JP2017096840A/ja active Pending
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019017430A1 (ja) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | 株式会社タダノ | 測定対象物の上面推定方法、ガイド情報表示装置およびクレーン |
JP2019023568A (ja) * | 2017-07-21 | 2019-02-14 | 株式会社タダノ | 測定対象物の上面推定方法、ガイド情報表示装置およびクレーン |
US11414305B2 (en) | 2017-07-21 | 2022-08-16 | Tadano Ltd. | Measurement target top-surface estimation method, guide information display device, and crane |
CN111928782A (zh) * | 2017-07-21 | 2020-11-13 | 株式会社多田野 | 测定对象物的上表面推定方法、引导信息显示装置以及起重机 |
CN109613509B (zh) * | 2018-12-30 | 2021-07-27 | 北京润科通用技术有限公司 | 一种车载雷达散射点的聚类方法及装置 |
CN109613509A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-04-12 | 北京润科通用技术有限公司 | 一种车载雷达散射点的聚类方法及装置 |
JP2024071623A (ja) * | 2019-02-28 | 2024-05-24 | ズークス インコーポレイテッド | 速度および位置情報を使用するレーダ反射の認識 |
JP2022526819A (ja) * | 2019-04-08 | 2022-05-26 | コンチネンタル オートモーティブ システムズ インコーポレイテッド | 自動車レーダー追跡のためのゴーストオブジェクト識別 |
US12196841B2 (en) | 2019-04-08 | 2025-01-14 | Continental Autonomous Mobility US, LLC | Ghost object identification for automobile radar tracking |
JP7582965B2 (ja) | 2019-04-08 | 2024-11-13 | コンチネンタル オートモーティブ システムズ インコーポレイテッド | 自動車レーダー追跡のためのゴーストオブジェクト識別 |
JP2021012104A (ja) * | 2019-07-05 | 2021-02-04 | オムロン株式会社 | レーダ装置、ゴースト判定方法、およびプログラム |
JP7331506B2 (ja) | 2019-07-05 | 2023-08-23 | オムロン株式会社 | レーダ装置、ゴースト判定方法、およびプログラム |
KR20210029927A (ko) * | 2019-09-09 | 2021-03-17 | 주식회사 만도 | 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템 |
KR102662224B1 (ko) | 2019-09-09 | 2024-05-02 | 주식회사 에이치엘클레무브 | 레이더 장치, 레이더 장치의 타겟 인식 방법 및 레이더 장치를 포함하는 차량 제어 시스템 |
WO2021166902A1 (ja) * | 2020-02-21 | 2021-08-26 | 株式会社デンソー | 物標認識装置 |
JP2021135044A (ja) * | 2020-02-21 | 2021-09-13 | 株式会社デンソー | 物標認識装置 |
JP2021143868A (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-24 | 株式会社デンソー | 物体認識装置 |
WO2021182239A1 (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-16 | 株式会社デンソー | 物体認識装置 |
US12287427B2 (en) | 2020-05-22 | 2025-04-29 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method and apparatus for rear cross collision warning |
CN113706887A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-11-26 | 现代摩比斯株式会社 | 用于后方交叉碰撞警告的方法和装置 |
US12007503B2 (en) | 2020-05-22 | 2024-06-11 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method and apparatus for rear cross collision warning |
EP3913392A1 (en) * | 2020-05-22 | 2021-11-24 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method and apparatus for rear cross collision warning |
EP3982160A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Imec VZW | Method and system for indoor multipath ghosts recognition |
US20220114363A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-14 | Imec Vzw | Method and System for Indoor Multipath Ghosts Recognition |
US12080060B2 (en) * | 2020-10-08 | 2024-09-03 | Imec Vzw | Method and system for indoor multipath ghosts recognition |
JP2023035011A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
JP7472878B2 (ja) | 2021-08-31 | 2024-04-23 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
JP7472879B2 (ja) | 2021-08-31 | 2024-04-23 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
JP2023035010A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
WO2023033077A1 (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
WO2023033078A1 (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | 株式会社デンソー | 車両用レーダ装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2017096840A (ja) | 車両用物標検出装置 | |
JP4906398B2 (ja) | 車載道路形状識別装置、車載システム、道路形状識別方法及び周辺監視方法 | |
US10453343B2 (en) | Object detection apparatus | |
JP4883246B2 (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
EP1610151B1 (en) | Method, apparatus , and computer progam product for radar detection of moving target | |
US10436899B2 (en) | Object detection apparatus | |
EP2784762A1 (en) | Vehicle identification device | |
JP7274970B2 (ja) | 追従対象特定システム及び追従対象特定方法 | |
EP3299841B1 (en) | Method and apparatus for analyzing reflection signals, driver assistance system, and vehicle | |
CN103703497A (zh) | 车辆确定系统及车辆确定装置 | |
CN107272001B (zh) | 视线外障碍物检测和定位 | |
US10793145B2 (en) | Object recognition device, object recognition method, and vehicle control system | |
JP6169146B2 (ja) | 物体認識統合装置および物体認識統合方法 | |
JP2015132553A (ja) | 物体検出装置 | |
CN102879774A (zh) | 短航迹合成方法和装置 | |
JP5067091B2 (ja) | 衝突判定装置 | |
JP2018179926A (ja) | 物体認識処理装置、物体認識処理方法および車両制御システム | |
JP2012088285A (ja) | 障害物認識装置及び障害物認識方法 | |
JP7094418B1 (ja) | 交通管制装置および交通管制システム | |
US11555913B2 (en) | Object recognition device and object recognition method | |
CN110678776B (zh) | 用于增强的对象跟踪的系统 | |
KR20150134063A (ko) | 차량용 레이다를 이용한 터널 내 미러 트랙 제거 방법 및 시스템 | |
KR101725128B1 (ko) | 초고속 선박 추적 방법 및 장치 | |
US20220398850A1 (en) | Information generation device, information generation method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
JP4074550B2 (ja) | 物体認識装置及び認識方法 |