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JP2017156219A - 追尾装置、追尾方法およびプログラム - Google Patents

追尾装置、追尾方法およびプログラム Download PDF

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康平 山本
素子 加賀谷
Motoko Kagaya
素子 加賀谷
前野　蔵人
Kurato Maeno
蔵人 前野
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Abstract

【課題】偽像の判定精度を向上させる。【解決手段】画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定する第１の物標追尾部と、反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定する第２の物標追尾部と、前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングするマッチング部と、前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する偽像判定部と、を備える、追尾装置が提供される。【選択図】図１

Description

本発明は、追尾装置、追尾方法およびプログラムに関する。
特許文献１に記載の技術は、レーダおよび画像センサを組み合わせて、レーダデータおよび画像センサデータに含まれる物標候補が同一の物標であるか否かを判定し、同一であると判定した物標の位置や方位などの物標情報を推定している。判定方法として、画像センサデータから得られる物標の位置から横方向の閾値内にレーダの反応が存在するか、あるいは方位を比較して（および相対速度を比較して）判定する技術が開示されている。物標情報の推定では、レーダデータおよび画像センサデータの一方の物標情報を選択する、あるいは、重み付け和により２つの物標情報を統合する技術が開示されている。
特開２０１４−６１２３号公報
しかしながら、レーダの多重反射の影響によりレーダデータに偽像が存在すると、偽像の電力値が大きい場合や偽像が物標の横位置に近接する場合に、上記判定や上記推定を誤ってしまう問題点がある。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、偽像の判定精度を向上させることが可能な技術を提供することにある。
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定する第１の物標追尾部と、反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定する第２の物標追尾部と、前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングするマッチング部と、前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する偽像判定部と、を備える、追尾装置が提供される。
また、本発明の別の観点によれば、画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定することと、反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定することと、前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングすることと、前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定することと、を備える、追尾方法が提供される。
また、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定する第１の物標追尾部と、反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定する第２の物標追尾部と、前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングするマッチング部と、前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する偽像判定部と、を備える追尾装置として機能させるためのプログラムが提供される。
以上説明したように本発明によれば、偽像の判定精度を向上させることが可能となる。
第１の実施形態に係る追尾装置の機能構成例を示す図である。 分布間の重複度の例を示す図である。 物標の運動モデルの例を説明するための図である。 第２の実施形態に係る追尾装置の機能構成例を示す図である。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
［構成の説明］
図１は、第１の実施形態に係る追尾装置の機能構成例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る追尾装置１０Ａは、レーダ１０１、信号処理部１０２、画像センサ１０３Ａ、画像処理部１０４Ａ、第１の物標追尾部１０５、第２の物標追尾部１０６、マッチング部１０７および偽像判定部１０８Ａを備える。
レーダ１０１は、ミリ波などの電波を物標に向けて送信し、反射波を受信可能なＣＷ型のレーダであり、複数の受信素子を有し、かつ、複数の発振周波数を段階的に切り替えて送信する機能を有する。なお、レーダ１０１は、複数の発振周波数を連続的に切り替えて送信することも可能であるが、その場合には、以下に示す各種の数式とは異なる数式が利用される。
信号処理部１０２は、受信信号を解析し、相対速度、距離および角度を算出する。
画像センサ１０３Ａは、画像を連続的に撮影可能なセンサである。
画像処理部１０４Ａは、画像センサ１０３Ａによって検出された画像から物標数と物標の位置を検出し、物標の位置をレーダ座標系に補正する。
第１の物標追尾部１０５は、画像処理部１０４Ａによって検出された物標の位置を運動モデルに従って追尾し、補正する。
第２の物標追尾部１０６は、信号処理部１０２によって検出された物標の位置を運動モデルに従って追尾し、補正する。
マッチング部１０７は、第１の物標追尾部１０５の出力する状態推定値を中心とする事後確率分布と、第２の物標追尾部１０６の出力する状態予測値を中心とする事前確率分布との分布間の相関を求め、追尾対象の対応付けを行う。
偽像判定部１０８Ａは、物標ごとに得られるマッチング部１０７の出力分布を元に、信号処理部１０２から入力される物標候補が偽像か否かを判定する。
なお、レーダ１０１は、追尾装置１０の内部に備えられていてもよいし、追尾装置１０の外部に備えられていてもよい。また、画像センサ１０３Ａは、追尾装置１０の内部に備えられていてもよいし、追尾装置１０の外部に備えられていてもよい。
［動作の説明］
まず、レーダ１０１は、受信信号を信号処理部１０２に入力する。信号処理部１０２は、受信信号を解析し、物標に対する相対速度ｖ［ｍ／ｓ］、距離ｒ［ｍ］および角度（数式１）を公知の手法により算出する。例えば、信号処理部１０２は、ＦＦＴを利用してドップラー周波数ｆｄ［Ｈｚ］を求め、送信波の波長（数式２）を利用して（数式３）により相対速度を求める。
Figure 2017156219
 ・・・（数式１）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３）
また、例えば、信号処理部１０２は、発振周波数の差（数式４）と発振周波数間の信号位相差（数式５）を利用して、（数式６）により距離を求める。ただし、ｃ［ｍ／ｓ］は光速である。
Figure 2017156219
 ・・・（数式４）
Figure 2017156219
 ・・・（数式５）
Figure 2017156219
 ・・・（数式６）
また、例えば、信号処理部１０２は、同一のドップラー周波数を有する受信素子間の信号位相差（数式７）を利用して、（数式８）により角度を求める。ただし、Ｌ［ｍ］は受信アンテナの素子間隔である。
Figure 2017156219
 ・・・（数式７）
Figure 2017156219
 ・・・（数式８）
以上に例示した方法においては、検出対象の物標に対して、ドップラー周波数が１対１で対応する。すなわち、単一のドップラー周波数につき、相対速度、距離および角度が１セット得られる。しかし、通常の受信信号はノイズ成分を多く含むため、受信信号から代表的なドップラー周波数を選出するためには、ノイズを適切に処理する必要がある。信号処理部１０２は、ＣＦＡＲ回路を含み、ノイズに対して動的に信号強度に対する閾値を決定し、ドップラー周波数の代表値を選出する。信号処理部１０２は、ＣＦＡＲ回路の閾値を超えたドップラー周波数に対応する相対速度、距離および角度を出力し、マッチング部１０７に入力する。
ここで、移動する物標に接近した位置に反射物体が存在すると、多重反射が発生し得る。レーダ１０１のアンテナが多重反射波を受信すると、物標が存在しない方向から一定の信号強度とドップラー周波数を持った観測値（偽像）が得られる。多重反射波はＣＦＡＲ回路の閾値を超える可能性があるため、偽像が発生し、複数の観測値が得られた場合、どの観測値が所望の物標情報なのかを判定する必要が生じる。
画像センサ１０３Ａは、画像を連続的に撮影可能なセンサであり、出力画像を画像処理部１０４Ａに入力する。
画像処理部１０４Ａは、画像センサ１０３Ａとレーダ１０１との位置関係を事前に計測しておくことで、画像センサ１０３の出力座標系をレーダ１０１の出力座標系と等価となるように補正を行い、背景差分やテンプレートマッチングなどの公知の方法によって物標の位置を特定する。画像処理部１０４Ａは、特定した物標の位置からレーダ１０１の位置を基準とした距離および角度を算出し、検出した物標数とともに第１の物標追尾部１０５に入力する。
第１の物標追尾部１０５は、物標の相対速度、距離および角度を公知のカルマンフィルタやパーティクルフィルタなどを利用して追尾することができる。例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を利用する場合の状態空間モデルは、時刻ｋの相対速度、距離および角度をベクトル（数式９）で表現すると、（数式１０）および（数式１１）のように書ける。ただし、（数式１２）を観測値、（数式１３）をシステムノイズの共分散行列、（数式１４）を観測ノイズの共分散行列とする。
Figure 2017156219
 ・・・（数式９）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１０）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１１）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１２）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１３）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１４）
図３は、物標の運動モデルの例を説明するための図である。図３に示すように、物標２０が等速直線運動を行い、レーダ１０１に対する水平方向（図３におけるＸ軸方向）への移動量を０と仮定すると、運動モデルは、（数式１５）のように書ける。
Figure 2017156219
 ・・・（数式１５）
以上に例示した手法によって物標の追尾が可能となる。第１の物標追尾部１０５は、マッチング部１０７に画像センサ１０３Ａにおける追跡対象の物標ｃに関する状態推定値（数式１６）と事後共分散行列（数式１７）とを入力する。
Figure 2017156219
 ・・・（数式１６）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１７）
第２の物標追尾部１０６は、偽像判定部１０８Ａによって偽像ではないと判定された観測値を取り入れ、第１の物標追尾部１０５と同様の動作をし、追尾結果として状態推定値を出力する。また、第２の物標追尾部１０６は、次時刻の偽像判定のためにマッチング部１０７にレーダ１０１における追尾対象の物標ｉに関する状態予測値（数式１８）と事前共分散行列（数式１９）とを入力する。
Figure 2017156219
 ・・・（数式１８）
Figure 2017156219
 ・・・（数式１９）
マッチング部１０７は、第１の物標追尾部１０５から入力される値を事後分布（数式２０）とし、第２の物標追尾部１０６から入力される値を予測分布（数式２１）として、それら分布間の重複度Ｓｃ，ｉを求める。ただし、（数式２２）は、平均と分散とによって表現されるガウス分布である。
Figure 2017156219
 ・・・（数式２０）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２１）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２２）
重複度Ｓｃ，ｉは、ガウス分布積の結果である（数式２３）〜（数式２６）を利用して（数式２７）により求まる分布間の相関の指標である。図２に示すように、重複度Ｓｃ，ｉは各分布の共有する領域の重み付き面積（図２における斜線部）とみなすことができる。ここでの重みとは、各分布の分散の大きさとなる。
Figure 2017156219
 ・・・（数式２３）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２４）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２５）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２６）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２７）
次に、マッチング部１０７は、重複度Ｓｃ，ｉの和が最大となる場合を、物標数の階乗通りの中から選出し、レーダ１０１と画像センサ１０３とにおける同一の追尾対象としてマッチングする。マッチング部１０７は、マッチングされた組み合わせの分布パラメータ（数式２８）および（数式２９）を偽像判定部１０８Ａに入力する。
Figure 2017156219
 ・・・（数式２８）
Figure 2017156219
 ・・・（数式２９）
偽像判定部１０８Ａは、信号処理部１０２から入力されたＣＦＡＲ回路の閾値を超えたドップラー周波数に対応する観測値（数式３０）（相対速度、距離および角度）が偽像であるか否かを判定する。かかる判定において、偽像判定部１０８Ａは、マハラノビス距離の２乗値（数式３５）が任意の棄却確率（数式３１）を持つ自由度３の分布（数式３２）に従うとして、（数式３３）が満たされる場合に、観測値が偽像ではないと判定し、（数式３４）が満たされる場合に、観測値が偽像であると判定する。
Figure 2017156219
 ・・・（数式３０）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３１）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３２）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３３）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３４）
Figure 2017156219
 ・・・（数式３５）
偽像判定部１０８Ａは、単一の観測値が偽像ではないと判定した場合は、当該観測値を第２の物標追尾部１０６に入力する。また、偽像判定部１０８Ａは、２つ以上の観測値が偽像ではないと判定した場合は、マハラノビス距離が最小の観測値を第２の物標追尾部１０６に入力する。あるいは、偽像判定部１０８Ａは、２つ以上の観測値が偽像ではないと判定した場合は、未検出として第２の物標追尾部１０６をスキップしてもよい。
以上の動作により、物標の追尾が達成される。最終的に出力される値は、第２の物標追尾部１０６より得られる状態推定値である。
［効果の説明］
第１の物標追尾部１０５および第２の物標追尾部１０６に用いることができるとして例示した運動モデル（数式１５）は、物標の動きが等速直線的であり、レーダ１０１に対して水平方向の動きがない場合、次時刻のパラメータを高精度に予測することが可能であるという効果がある。
マッチング部１０７と偽像判定部１０８Ａは、画像センサ１０３Ａによって取得されるパラメータの性質と精度を考慮している。一般に、画像センサ１０３Ａによって取得される相対速度は、レーダ１０１によって取得される相対速度と比較して精度が劣る。その理由は、画像センサ１０３Ａの相対速度が物標の位置の時間微分近似に基づいて求められるためである。さらに、画像センサ１０３Ａを用いた場合、遠方になるほど距離の計測精度が劣化する問題がある。しかし、画像センサ１０３Ａを用いた場合、遠方においても物標の数は精度よく検出することができ、かつ、上記したレーダ１０１に発生するような偽像が発生しないため、安定性のある物標追尾が可能である。
上記した２つの処理部（信号処理部１０２および画像処理部１０４Ａ）では、その安定性をレーダ１０１におけるマッチング方法と偽像判定方法に取り込んでいる。画像センサ１０３Ａの状態推定値に関する事後分布とレーダ１０１の状態予測値の予測分布との積の計算によって、画像センサ１０３Ａの有する前記安定性をレーダ１０１の状態予測に取り込むことができ、結果として「分布間の相関度の取得」と「観測値の出現分布の取得」を行うことが可能である。
分布間の相関度を基準にマッチングを行うことは、単純にレーダ１０１の予測値と画像センサ１０３Ａの推定値との間の距離を求める場合よりも分布のバラつきを考慮しているため、マッチング精度を向上させることが期待できる。観測値の出現分布は、画像センサ１０３Ａの有する偽像が生じないという性質とレーダ１０１が高い精度を有するという性質の両方を考慮しているため、偽像判定精度を向上させる効果が期待できる。
上記では、第１の実施形態における偽像判定部１０８Ａにおいて、画像センサ１０３Ａの事後分布とレーダ１０１の予測分布との積に関する分布を用いた。しかし、画像センサ１０３Ａの事後分布またはレーダ１０１の予測分布のどちらか一方を考慮したい場合は、ガウス分布の加法性を利用して片方の分布を積の分布に足し合わせたガウス分布で（数式３５）を計算してもよい。
（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態について説明する。
図４は、第２の実施形態に係る追尾装置の機能構成例を示す図である。図４に示すように、第２の実施形態に係る追尾装置１０Ｂは、レーダ１０１、信号処理部１０２、画像センサ１０３Ｂ、画像処理部１０４Ｂ、第１の物標追尾部１０５、第２の物標追尾部１０６、マッチング部１０７および偽像判定部１０８Ｂを備える。以下では、第１の実施形態とは異なる、画像センサ１０３Ｂ、画像処理部１０４Ｂおよび偽像判定部１０８Ｂについて主に説明する。
画像センサ１０３Ｂによって撮影される画像には、物標の写り方が状況によって異なることが予想される。物標として車両を検出する場合を例として挙げれば、夕暮れ時などには、日照量の減少により得られる画像のSNRやコントラストの低下で車両形状を抽出するエッジが劣化する。また、夜間の車両検出などでライトを用いる方式も、夕暮れ時にはライトが付いていない車両が存在しやすいという事情があるために、車両が画像に暗く写りやすいことが予想される。また、夕暮れ時などには、周囲が暗くなり始めているという事情があるために、画像から車両のエッジが検出しにくいことが想定される。
そこで、第一の例では、レーダ１０１によって検出された観測値が物標以外を由来とする情報であると偽像判定部１０８Ｂによって判定される程度に基づき、画像処理部１０４Ｂが処理パラメータを動的に変更して画像処理を行う。そして、画像処理部１０４Ｂは、変更後の処理パラメータによる画像処理後の画像を第１の物標追尾部１０５に出力して、第１の物標追尾部１０５は、変更後の処理パラメータによる画像処理後の画像に基づいて物標を再度追尾する。これによって、レーダ１０１による検出精度がさらに向上することが期待される。
より具体的には、画像処理部１０４Ｂは、レーダ１０１によって検出された観測値が物標以外を由来とする情報である旨が偽像判定部１０８Ｂから入力されない場合には、当該観測値に対して第１の画像処理を行う。そして、画像処理部１０４Ｂは、第１の画像処理後の観測値を第１の物標追尾部１０５に出力する。
一方、画像処理部１０４Ｂは、レーダ１０１によって検出された観測値が物標以外を由来とする情報である旨が偽像判定部１０８Ｂから入力された場合には、当該観測値に対して第１の画像処理とは処理パラメータが異なる第２の画像処理を行う。そして、画像処理部１０４Ｂは、第２の画像処理後の観測値を第１の物標追尾部１０５に出力する。
ここで、処理パラメータは特に限定されない。例えば、処理パラメータは、画像処理部１０４Ｂから出力される画像の解像度であってもよいし、画像の輝度やコントラストであってもよいし、画像処理部１０４Ｂから出力される画像のフレームレートであってもよい。また、画像の輝度が閾値を超える画素が物標のエッジとして抽出される場合、処理パラメータは、エッジ抽出のための閾値であってもよい。すなわち、処理パラメータは、少なくとも、画像の解像度、輝度、フレームレート、エッジ抽出のための閾値のうちいずれか一つを含んでもよい。
例えば、処理パラメータが解像度である場合、解像度を上げる変更によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。処理パラメータが輝度である場合、輝度を上げる変更によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。処理パラメータがフレームレートである場合、フレームレートを上げる変更によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。あるいは、処理パラメータがエッジ抽出のための閾値である場合、エッジ検出のための閾値を下げる変更によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。
なお、処理パラメータを具体的にどのような値にするかは特に限定されない。例えば、条件ごとの処理パラメータを用意しておき、その時々に満たされている条件に対応する処理パラメータを利用するようにしてもよい。例えば、昼用の処理パラメータと夜用の処理パラメータとを用意しておき、昼の時間帯であれば、昼用の処理パラメータが利用され、夜の時間帯であれば、夜用の処理パラメータが利用されてもよい。
偽像判定部１０８Ｂは、第１の画像処理後の観測値に基づいて、レーダ１０１によって検出された観測値が物標以外を由来とする情報であると判定された場合に、当該観測値が物標以外を由来とする情報である旨を画像処理部１０４Ｂに出力する。一方、偽像判定部１０８Ｂは、第２の画像処理後の観測値に基づいて、レーダ１０１によって検出された観測値が物標以外を由来とする情報であると判定された場合に、当該観測値が偽像であると判定する。
また、第二の例では、レーダ１０１による検出率と画像センサ１０３Ｂによる検出率との乖離が閾値を超えた場合に、画像センサ１０３Ｂの検出精度が低下していることが想定される。そこで、偽像判定部１０８Ｂは、レーダ１０１による検出率と画像センサ１０３Ｂによる検出率との乖離が閾値を超えた場合に、画像センサ１０３Ｂのパラメータを変更する。そして、画像センサ１０３Ｂは、変更後のパラメータを用いて撮影を行う。これによって、レーダ１０１による検出精度がさらに向上することが期待される。
ここで、画像センサ１０３Ｂのパラメータは特に限定されない。例えば、画像センサ１０３Ｂのパラメータは、画像センサ１０３Ｂのホワイトバランスであってもよいし、画像センサ１０３Ｂの絞りであってもよい。すなわち、画像センサ１０３Ｂのパラメータは、少なくとも、画像センサ１０３Ｂのホワイトバランス、画像センサ１０３Ｂの絞りのうちいずれか一つを含んでもよい。
例えば、画像センサ１０３Ｂのパラメータがホワイトバランスである場合、ホワイトバランスの調整によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。画像センサ１０３Ｂのパラメータが絞りである場合、絞りを開く変更によって画像からエッジが検出されやすくしてもよい。
（変形例の説明）
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記においては、レーダ１０１が電波を放射するレーダとして説明したが、レーダ１０１は音波を放射するレーダで代用することもできる。かかる場合、上記における光速を音速に変更するなどといった手順が必要になる。また、本実施形態においては、レーダ１０１に限定されず、反射波で測定するあらゆるアクティブ型センサが適用され得る。
また、上記では、状態空間モデルとして極座標上のパラメータを用いる例を説明した。しかし、本実施形態においては、極座標上のパラメータを用いるモデル以外にも、相対速度、距離および角度を直交座標に変換して直交座標上で追尾を実行するような状態空間モデルを用いることも可能である。
また、上記では、画像センサ１０３の事後分布とレーダ１０１の予測分布の積を用いたが、画像センサ１０３の事後分布の代わりに、画像センサ１０３の予測分布を用いることも可能である。
なお、追尾装置１０を構成する各ブロック（レーダ１０１と画像センサ１０３とを除く）は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成され、プログラムがＣＰＵによりＲＡＭに展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。このとき、プログラムが記録されたコンピュータによって読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、追尾装置１０を構成する各ブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
１０（１０Ａ、１０Ｂ） 追尾装置
１０１ レーダ
１０２ 信号処理部
１０３（１０３Ａ、１０３Ｂ） 画像センサ
１０４（１０４Ａ、１０４Ｂ） 画像処理部
１０５ 第１の物標追尾部
１０６ 第２の物標追尾部
１０７ マッチング部
１０８（１０８Ａ、１０８Ｂ） 偽像判定部
２０ 物標

Claims (12)

  1. 画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定する第１の物標追尾部と、
    反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定する第２の物標追尾部と、
    前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングするマッチング部と、
    前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する偽像判定部と、
    を備える、追尾装置。
  2. 前記マッチング部は、前記第１の分布と前記第２の分布との積に関する第３の分布に基づいて、前記分布パラメータの組み合わせを特定する、
    請求項１に記載の追尾装置。
  3. 前記追尾装置は、
    前記第２の情報が物標以外を由来とする情報である旨が入力されない場合には、前記第１の情報に対して第１の画像処理を行い、前記第１の画像処理を行った後の前記第１の情報を前記第１の物標追尾部に出力し、前記第２の情報が物標以外を由来とする情報である旨が入力された場合には、前記第１の情報に対して第１の画像処理とは処理パラメータが異なる第２の画像処理を行い、前記第２の画像処理を行った後の前記第１の情報を前記第１の物標追尾部に出力する画像処理部を備え、
    前記偽像判定部は、前記第１の画像処理を行った後の前記第１の情報に基づいて、前記第２の情報が物標以外を由来とする情報であると判定された場合に、前記第２の情報が物標以外を由来とする情報である旨を前記画像処理部に出力し、前記第２の画像処理を行った後の前記第１の情報に基づいて、前記第２の情報が物標以外を由来とする情報であると判定された場合に、前記第２の情報が偽像であると判定する、
    請求項１に記載の追尾装置。
  4. 前記処理パラメータは、少なくとも、画像の解像度、輝度、フレームレート、エッジ抽出のための閾値のうちいずれか一つを含む、
    請求項３に記載の追尾装置。
  5. 前記偽像判定部は、前記アクティブ型センサによる検出率と前記画像センサによる検出率との乖離が閾値を超えた場合に、前記画像センサのパラメータを変更する、
    請求項１に記載の追尾装置。
  6. 前記画像センサのパラメータは、少なくとも、ホワイトバランスおよび絞りのうちいずれか一つを含む、
    請求項５に記載の追尾装置。
  7. 前記偽像判定部は、前記第２の情報が偽像ではないと判定した場合、前記第２の情報を前記第２の物標追尾部に出力し、前記第２の情報が偽像であると判定した場合、前記画像センサによって検出された前記第１の情報を前記第２の物標追尾部に出力する、
    請求項１に記載の追尾装置。
  8. 前記第１の分布は、前記第１の物標追尾部における予測分布または事後分布であり、前記第２の分布は、前記第２の物標追尾部における予測分布である、
    請求項１に記載の追尾装置。
  9. 前記第１の分布、前記第２の分布および前記第３の分布は、いずれもガウス分布である、
    請求項２に記載の追尾装置。
  10. 前記偽像判定部は、前記第３の分布の指数部を用いて得られるマハラノビス距離を基準として、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する、
    請求項２に記載の追尾装置。
  11. 画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定することと、
    反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定することと、
    前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングすることと、
    前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定することと、
    を備える、追尾方法。
  12. コンピュータを、
    画像センサによって検出された所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第１の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第１の情報に関する第１の分布を決定する第１の物標追尾部と、
    反射波で測定するアクティブ型センサによって検出された前記所定の空間に存在する１以上の物標の少なくとも相対速度および距離のいずれか一方を含む第２の情報を所定の運動モデルに従って補正し、前記第２の情報に関する第２の分布を決定する第２の物標追尾部と、
    前記第１の分布と前記第２の分布との相関に基づいて、前記第１の分布と前記第２の分布とから得られる分布パラメータの組み合わせをマッチングするマッチング部と、
    前記分布パラメータの組み合わせに基づいて、前記第２の情報が偽像であるか否かを判定する偽像判定部と、
    を備える追尾装置として機能させるためのプログラム。
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