対象位置検出装置及び対象位置検出方法
【課題】雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる対象位置検出装置を提供する。
【解決手段】定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力部１０と、単位時間毎の音波に基づいて対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定部２２と、方向推定値を方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理部２３と、定常的な雑音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶部３１と、第１計量化データから、第２計量化データを減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理部２４と、第３計量化データから対象の方向を検出する方向検出部２５とを備える。
【解決手段】定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力部１０と、単位時間毎の音波に基づいて対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定部２２と、方向推定値を方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理部２３と、定常的な雑音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶部３１と、第１計量化データから、第２計量化データを減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理部２４と、第３計量化データから対象の方向を検出する方向検出部２５とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音の影響を低減して対象の位置を検出する対象位置検出装置及び対象位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号処理において、加法性雑音を取り除く有効な手法としてスペクトルサブトラクション法が提案されている（特許文献１参照）。スペクトルサブトラクション法は、雑音のスペクトルを推定し、入力信号のスペクトルから推定した雑音のスペクトルを減算することにより、所望の音声信号を得るものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２１５５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、スペクトルサブトラクション法は、位相領域における減算は行わないため、音源の方向の検出等、位相情報に含まれる加法性雑音の除去が必要な分野には有効でない。
本発明は、上記問題点を鑑み、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる対象位置検出装置及び対象位置検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
音波入力部は、定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する。方向推定部は、単位時間毎の音波に基づいて対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する。計量化処理部は、方向推定値を方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する。計量化データ記憶部は、定常的な雑音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する。減算処理部は、第１計量化データから、第２計量化データを減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する。方向検出部は、第３計量化データから対象の方向を検出する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、計量化された領域において減算することで、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる対象位置検出装置及び対象位置検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の基本的な構成を説明するブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が備える音波入力部のを説明するブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が音波を入力する様子を説明する模式的な図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る対象位置検出方法を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の処理工程を図示した一例である。
【図６】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の計量化データを図示した一例である。
【図７】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の計量化データを図示した一例である。
【図８】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が入力する音波信号を図示した一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。但し、以下に示す実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施の形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【０００９】
（対象位置検出装置）
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、車両等の移動体に搭載され、移動体の周囲に存在する対象から発生する対象発生音に基づいて、移動体から見た対象の相対位置を検出する。検出される対象は、例えば、移動体に接近する車両等である。
【００１０】
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、図１に示すように、周囲の音波を入力し、入力した音波を離散信号に変換して出力する音波入力部１０と、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が行う種々の演算を処理する処理部２０と、プログラムファイル等を含む種々のデータを記憶する記憶部３０と、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が搭載される移動体の状態を検出する状態検出部４０とを備える。
【００１１】
音波入力部１０は、図２に示すように、音波を検出するセンサ部１１-1，１１-n（n:正の整数）と、センサ部１１-1，１１-nが検出した音波を示す信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２が増幅した信号をＡ／Ｄ変換して離散化するＡＤ変換器１３とを備える。センサ部１１-1，１１-nは、例えば、マイクロフォン、ハイドロフォン等の音響デバイスから構成される。センサ部１１-1，１１-nは、図３に示すように、検出する音波の音圧の勾配（音圧の空間微分）を得るため、複数設けられる。図３に示すように音源の方向を示す方位角θを考えると、方位角θは、θ＝ｓｉｎ−１（ｎｘ）と表すことができる。信号処理により音圧の勾配を得ることができれば、センサ部１１-1，１１-nの数は、複数である必要はなく、単数であって構わない。
【００１２】
音波入力部１０が入力する音波は、定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む。音波入力部１０は、入力した音波を示す電気信号である音波信号を処理部２０に出力する。
【００１３】
処理部２０は、音波入力部１０から出力された音波信号を処理する音波信号処理部２１と、音波信号処理部２１により処理された単位時間毎の音波信号に基づいて、対象の相対的な方向を示す複数の方向推定値ＥＳを算出する方向推定部２２と、音波信号に基づく方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより、第１計量化データＨＳ１（ｄ）を作成する計量化処理部２３と、第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、予め記憶部３０に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値ＥＳが方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データＨＳ２（ｄ）を作成する減算処理部２４と、第３計量化データＨＳ２（ｄ）から対象の方向を検出する方向検出部２５と、記憶処理部２６と、読出処理部２７とを備える。処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の演算処理装置からなる。
【００１４】
方向推定部２２は、例えば、時空間勾配法により、周波数ビン毎、複数の周波数ビンをまとめたブロック毎、又は時間周波数毎に方向推定値を求めることができる。或いは、単位時間の更に短いブロックの時間毎に１つの方位推定値を求めるようにしても良い。方向推定値を求める手法は、時空間勾配法に限るものでなく、相互相関法により、周波数毎に算出するようにしても良い。
【００１５】
記憶部３０は、定常的な雑音に基づく方向推定値ＥＳ（τ，ω）が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶する計量化データ記憶部３１と、移動体が車両の場合におけるタイヤの情報等、移動体に関する情報を記憶する移動体情報記憶部３２と、地図上の位置に応じた環境を記憶する地図情報記憶部３３とを備える。記憶部３０は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク装置等の記憶装置から構成される。
【００１６】
状態検出部４０は、移動体の移動状態を検出する移動状態検出部４１と、移動体の周囲の環境を検出する移動環境検出部４２と、移動体の位置を検出する位置検出部４３とを備える。移動状態検出部４１は、例えば移動体が自動車の場合、ＣＡＮ（Controller Area Network）等に接続され、例えば移動体の速度、エンジンの回転数、ギヤ比等、移動体の移動状態を示す情報を検出する。移動環境検出部４２は、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出する。また、移動環境検出部４２は、ワイパ動作を検知し、雨天であることを検出するようにしても良い。位置検出部４３は、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器等から構成される。移動環境検出部４２は、例えば、位置検出部４３が検出した移動体の現在位置情報を用いて、地図情報記憶部３３を参照することにより、移動体の周囲の環境に関する情報を検出する。
【００１７】
図１に示す処理部２０、記憶部３０、状態検出部４０は、それぞれ論理構造としての表示であり、処理部２０、記憶部３０、状態検出部４０それぞれを構成する各部は、同一のハードウェアである演算処理装置により構成されて良く、別個のハードウェアにより構成されても構わない。
【００１８】
減算処理部２４による減算処理は、第１計量化データＨＳ１（ｄ）の作成より前に算出された方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより作成され、計量化データ記憶部３１に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を用いる。第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、例えば、計量化処理部２３が、単位時間毎の音波信号に基づく方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより作成され、以降に作成された第１計量化データＨＳ１（ｄ）から減算処理部２４が減算するようにして良い。
【００１９】
計量化処理部２３が作成する計量化データの方向の範囲は、例えば、道路を走行する車両の前方及び後方にあわせて−９０°〜９０°の１８０°とすることができる。
【００２０】
処理部２０の記憶処理部２６は、計量化処理部２３が作成した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を計量化データ記憶部３１に記憶させる。計量化データ記憶部３１が記憶する第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、移動体の移動中に随時計算、記憶されるようにしても良く、予め、状態検出部４０が検出可能な移動体の状態に応じた複数の種類の第２計量化データＨＳ０（ｄ）が記憶されるようにしても良い。
【００２１】
読出処理部２７は、計量化データ記憶部３１に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す。減算処理部２４は、読出処理部２７が計量化データ記憶部３１から読み出した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を用いて第３計量化データＨＳ２（ｄ）を作成する。
【００２２】
（方向推定の処理の一例）
方向推定部２２は、例えば、以下に原理を説明する時空間勾配法により、方向推定値を求めることができる。方向推定値を求める手法は、時空間勾配法に限るものでなく、相対的な角度に対応する値が求められれば、相互相関法等、他の手法を用いても構わない。
音圧をｆ（ｔ）、音圧の時間微分をｆｔ（ｔ）とすると、音圧の空間微分ｆｘ（ｔ），ｆｙ（ｔ），ｆｚ（ｔ）は、以下の式（１）〜（３）のように表される。
【００２３】
【数１】
【数２】
【数３】
【００２４】
ｎｘ，ｎｙ，ｎｚは、観測点となるセンサ部１１の中心から音源となる対象方向の単位ベクトルの要素である。Ｒは観測点から音源までの距離、Ｃは温度の関数である音速を示す。式（１）〜式（３）は、音源が１つの点音源であれば、音圧と、音圧の時間微分及び音圧の空間微分とは、従属関係にある。以下、式（１）〜式（３）を「波源拘束偏微分方程式」という。
【００２５】
観測点の任意の時間における音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分を取得し、波源拘束偏微分方程式を適用することで、音源となる対象の位置を算出することができる。例えば、入力された時間領域の音波信号を、適当な時間間隔の窓関数を適用してフレームに分解する。その後、短時間フーリエ変換によって、周波数領域に変換した音波信号を用いて、音源の方向を推定する。
【００２６】
任意の周波数における音圧をＦ（ω）、音圧の時間微分をＦｔ（ω）とすると、音圧の空間微分Ｆｘ（ω），Ｆｙ（ω），Ｆｚ（ω）は、以下の式（４）〜式（６）のように表される。
【００２７】
【数４】
【数５】
【数６】
【００２８】
式（４）〜式（６）について、方向毎に独立して最小二乗法を適用することで、ベクトルの３軸方向の要素を得ることができる。ここで、対象の水平面の位置を除外すれば、ベクトルｎの要素であるｎｘ，ｎｙ，ｎｘのいずれか１つが求まればよい。
以下、ｎｘの解法を例として説明する。式（４）を変形して、式（７）の二乗誤差が最小となるようなｎｘ及び距離Ｒを求める。
【００２９】
【数７】
式（８）〜式（１３）のようにＳ，Ｓtt，Ｓxx，Ｓｔ，Ｓｘ，Ｓxtを定める。
【００３０】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
このとき、ベクトルｎの要素、及び距離Ｒは、式（１４）、式（１５）から求めることができる。この場合、ベクトルｎの要素が方向推定値に対応する。
【００３１】
【数１４】
【数１５】
【００３２】
なお、式（８）〜式（１３）は、短時間フーリエ変換によって、得られたすべての周波数帯域について総和を計算しており、任意の時間区間に対し唯一の方向推定結果を計算している。式（１４）、式（１５）の結果は、式（８）〜式（１３）を総和でなく周波数毎に計算することで、周波数毎に方位推定結果を得ることも可能である。
【００３３】
（対象位置検出方法）
図４のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態に係る対象位置検出方法の一例について説明する。
先ず、ステップＳ１において、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は初期化され、ステップＳ２において、音波信号処理部２１は、音波入力部１０が入力した音波を離散的な音波信号として音波入力部１０から入力し、信号処理する。
【００３４】
ステップＳ２における信号処理として、音波信号処理部２１は、例えば、図５のステップＳ１０-1，Ｓ１０-nに示すように、音波入力部１０が備えるセンサ部１１-1，１１-nにおいてそれぞれ検出された音波について信号処理を行う。音波信号処理部２１は、例えば、音波信号にハン窓等の窓関数を適用することにより短時間毎に分解したフレームτに対し、短時間フーリエ変換を行い、フレーム毎に周波数領域の信号（全体として時間周波数領域の信号）に変換する。
【００３５】
次に、図４のステップＳ３（図５のステップＳ１２に相当）において、方向推定部２２は、単位時間毎の音波信号に基づいて、対象の方向を示す方向推定値ＥＳを算出する。方向推定部２２は、例えば、時空間勾配法を用いて方向推定値ＥＳを算出する。このとき、算出される方向推定値ＥＳは、周波数ビン毎、又はフレームτ毎に算出される。方向推定部２２により算出される方向推定値ＥＳは、例えば、時空間勾配法により、周波数毎、単位時間の更に短いブロックの時間毎、又は時間周波数毎に算出される。或いは、方向推定値ＥＳは、相互相関法により、周波数毎に算出するようにしても良い。
【００３６】
方向推定部２２による方向推定値ＥＳの算出は、例えば、図５のステップＳ１１に示すように、音波信号処理部２１により処理された音波信号から、音圧（ステップＳ１１１）、音圧の時間微分（ステップＳ１１２）、音圧の空間微分（ステップＳ１１３）を算出してから行われる。
【００３７】
次に、図４のステップＳ４（図５のステップＳ１３に相当）において、計量化処理部２３は、方向推定部２２が算出した方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより、第１計量化データＨＳ１（ｄ）を作成する。第１計量化データＨＳ１（ｄ）は、例えば図６（ａ）に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。
【００３８】
次に、図４のステップＳ５において、減算処理部２４は、計量化処理部２３が計量化した第１計量化データＨＳ１（ｄ）を、予め設定された、方向毎のブロック数で正規化する。
【００３９】
次に、ステップＳ６において、読出処理部２７は、計量化データ記憶部３１から第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す（図５のステップＳ１３５に相当）。減算処理部２４は、計量化処理部２３が計量化し、正規化した第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、読出処理部２７が計量化データ記憶部３１から読み出した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算し、第３計量化データＨＳ２（ｄ）を算出する（図５のステップＳ１４に相当）。このとき、ＨＳ１（ｄ）又はＨＳ０（ｄ）の絶対値を制御する係数βを、ＨＳ１（ｄ）又はＨＳ０（ｄ）に乗ずることにより、ＨＳ２（ｄ）のバランスを調整し、方向検出における精度劣化を低減することができる。係数βは、方向毎に設定されても良い。
【００４０】
次に、図４のステップＳ７において、減算処理部２４は、ステップＳ６において算出された第３計量化データＨＳ２（ｄ）が、０より小さいか否かを判定する。ＨＳ２（ｄ）が、０より小さい負値である場合、減算処理部２４は、ステップＳ８において、負値を０又は微小な値に置き換える。
【００４１】
次に、図４のステップＳ８（図５のステップＳ１５に相当）において、方向検出部２５は、第３計量化データＨＳ２（ｄ）から、対象の方向を検出する。正規化された第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、例えば、図６（ｂ）のようなヒストグラムとして表すことができ、図６（ａ）に示す第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、図６（ｂ）に示す第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算して得られた第３計量化データＨＳ２（ｄ）は、例えば図６（ｃ）に示すようなヒストグラムとして表すことができる。減算処理部２４は、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を、予め設定された、方向毎のブロック数で正規化する。方向検出部２５は、図６（ｃ）に示すように、第３計量化データＨＳ２（ｄ）のヒストグラムのピーク位置、又は尖度の大きい山から、対象の方向を検出する。
【００４２】
−移動体の状態が取得可能な場合−
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、移動体が車両の場合、事前に、プルービンググラウンドのように、状態が決められた道路と、他に車両が存在しない状況下で収録した走行雑音を定常的な雑音として収録し、その走行雑音に基づいた様々な第２計量化データを計量化データ記憶部３１に記憶させておくことができる。この場合、記憶処理部２６が車両の状態に関連付けて計量化データ記憶部３１に記憶させておき、読出処理部２７が走行中の車両の状態に応じて、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す。
【００４３】
発明者らの検討に拠れば、タイヤから発生するロードノイズと風切り音は、検出される方向において、自車位置（０°）と同じ位置付近に定位し、かつ、車速が高まるに連れ帯域広がり、自車位置付近のヒストグラムの尖度が高まっていく傾向にあった。対象の方向の検出において、ロードノイズ、風切り音の雑音の影響を除去するため、既知の環境におけるこれらの雑音から、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を計算し計量化データ記憶部３１に記憶させる。
【００４４】
ロードノイズ、風切り音等からなる雑音は、車両の速度が低速の場合、例えば図７（ａ）に示すように、正規化されたヒストグラムは広がった方向にピークをもつ。一方、車両の速度が高速の場合、図７（ｂ）に示すように、正規化されたヒストグラムは自車位置付近に高い尖度のピークをもつ。図７（ｃ）は、高速道路入り口付近に頻出する自車周辺に存在する壁において反射した走行雑音に基づいて作成され、正規化されたヒストグラムの例である。この場合、自車位置および自車位置前方付近にピークを有する分布となる。
【００４５】
その他、車両が電気自動車（ＥＶ）の場合、時速２０ｋｍ周辺を境に、雑音の特性が変化するので、車速に応じて、異なる第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶させることも有効である。
【００４６】
このように、計量化データ記憶部３１は、状態検出部４０が検出可能な移動体の状態に応じて、様々な第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶することが可能である。読出処理部２７は、状態検出部４０が検出する状態に応じて、対応する第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出すことができる。
【００４７】
−移動体の状態が取得不能の場合−
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、第３計量化データＨＳ２（ｄ）の算出に用いる第２計量化データＨＳ０（ｄ）を、第１計量化データＨＳ１（ｄ）の算出の数フレーム前に算出することで、状態検出部４０等を備えず、移動体の状態が未知の場合であっても加法性の雑音の影響を低減し、対象の方向を検出することができる。
【００４８】
例えば、図８に示すように、フレームτ１において入力した音波信号を基づく第１計量化データＨＳ１（ｄ）の減算に用いる第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、フレームτ１より前のフレームτ１−α（α：１以上の整数）において入力された音波信号を用いる。例えば、第２計量化データＨＳ０（ｄ）の作成に用いるフレームは、例えば、現在のフレームτ１の信号の総和エネルギと同じ、または小さいフレームを選択すると良い。例えば、図８に示すように、第２計量化データＨＳ０（ｄ）の作成に用いるフレームとして、例えば、現在のフレームτ１の信号と比較してエネルギが大きいフレームτ０,τ−１は選択せず、フレームτ−２を選択するようにすれば良い。
【００４９】
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、対象の検出に用いる音波に含まれる加法性の雑音を、方向推定値を計量化したヒストグラム領域で減算することにより、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる。
【００５０】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、移動体の状態を検出する状態検出部４０を備え、移動体の状態に応じて第２計量化データを用いて減算することにより、適切に加法性の雑音の影響を低減できる。
【００５１】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、定常的な雑音として移動体から発生する音に基づく第２計量化データを記憶することにより、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５２】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、定常的な雑音として移動体から発生し、周囲において反射した音に基づく第２計量化データを記憶することにより、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５３】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、地図情報記憶部３３、位置情報検出部４３を備えることにより、移動体の周囲の環境を考慮して、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５４】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、移動状態検出部４１を備えることにより、移動体の移動状態に応じて適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５５】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、計量化処理部２３により作成された第２計量化データを用いて減算することにより、移動体の状態が取得不能の場合であっても、加法性の雑音の影響を低減できる。
【００５６】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、音波入力部１０が複数のセンサ部１１を備えることにより、容易に音圧の勾配を取得することができる。
【００５７】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、周波数領域に変換された音波信号に基づいて、周波数ビン毎に方位推定値を算出することにより、方位推定値の算出に用いる信号の時間周波数に関する分割方法を変更することができる。
【００５８】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、複数の方向推定値を算出する単位時間を、更に短いブロックに分割し、ブロック毎に１つの方向推定値を算出することにより、方位推定値の算出に用いる信号の時間周波数に関する分割方法を変更することができる。
【００５９】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、方向推定値が示す方向内の範囲で前記第１計量化データを作成することにより、検出したい範囲に対応する第３計量化データを作成することができる。
【００６０】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、第１及び第２計量化データを正規化することにより、適切なスケールレベルを有する第３計量化データを作成することができる。
【００６１】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、減算処理部は、前記第１計量化データ又は前記第２計量化データのいずれかに係数を乗じることにより、適切なスケールレベルを有する第３計量化データを作成することができる。
【００６２】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は上記の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
既に述べた実施の形態においては、対象位置検出装置が搭載される移動体は、車両に限るものでなく、ヘリコプター、船、潜水艦等にも適用可能である。
【００６３】
また、既に述べた実施の形態においては、移動環境検出部４２は、方向検出部２５の検出結果により、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出するようにしても良い。例えば、移動体の移動方向に平行に壁がある場合、方向検出部２５による方向検出結果は、所定の範囲の方向（角度）に定位する。読出処理部２７は、これらのデータを予め移動環境検出部４２に設定することにより、方向検出部２５による方向検出結果から、移動体の周囲の環境を示す情報を検出することができる。
【００６４】
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００６５】
１０…音波入力部
１１…センサ部
１２…増幅器
１３…ＡＤ変換器
２０…処理部
２１…音波信号処理部
２２…方向推定部
２３…計量化処理部
２４…減算処理部
２５…方向検出部
２６…記憶処理部
２７…読出処理部
３０…記憶部
３１…計量化データ記憶部
３２…移動体情報記憶部
３３…地図情報記憶部
４０…状態検出部
４１…移動状態検出部
４２…移動環境検出部
４３…位置検出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音の影響を低減して対象の位置を検出する対象位置検出装置及び対象位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号処理において、加法性雑音を取り除く有効な手法としてスペクトルサブトラクション法が提案されている（特許文献１参照）。スペクトルサブトラクション法は、雑音のスペクトルを推定し、入力信号のスペクトルから推定した雑音のスペクトルを減算することにより、所望の音声信号を得るものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２１５５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、スペクトルサブトラクション法は、位相領域における減算は行わないため、音源の方向の検出等、位相情報に含まれる加法性雑音の除去が必要な分野には有効でない。
本発明は、上記問題点を鑑み、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる対象位置検出装置及び対象位置検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
音波入力部は、定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する。方向推定部は、単位時間毎の音波に基づいて対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する。計量化処理部は、方向推定値を方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する。計量化データ記憶部は、定常的な雑音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する。減算処理部は、第１計量化データから、第２計量化データを減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値が方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する。方向検出部は、第３計量化データから対象の方向を検出する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、計量化された領域において減算することで、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる対象位置検出装置及び対象位置検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の基本的な構成を説明するブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が備える音波入力部のを説明するブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が音波を入力する様子を説明する模式的な図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る対象位置検出方法を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の処理工程を図示した一例である。
【図６】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の計量化データを図示した一例である。
【図７】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置の計量化データを図示した一例である。
【図８】本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が入力する音波信号を図示した一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。但し、以下に示す実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施の形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【０００９】
（対象位置検出装置）
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、車両等の移動体に搭載され、移動体の周囲に存在する対象から発生する対象発生音に基づいて、移動体から見た対象の相対位置を検出する。検出される対象は、例えば、移動体に接近する車両等である。
【００１０】
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、図１に示すように、周囲の音波を入力し、入力した音波を離散信号に変換して出力する音波入力部１０と、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が行う種々の演算を処理する処理部２０と、プログラムファイル等を含む種々のデータを記憶する記憶部３０と、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置が搭載される移動体の状態を検出する状態検出部４０とを備える。
【００１１】
音波入力部１０は、図２に示すように、音波を検出するセンサ部１１-1，１１-n（n:正の整数）と、センサ部１１-1，１１-nが検出した音波を示す信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２が増幅した信号をＡ／Ｄ変換して離散化するＡＤ変換器１３とを備える。センサ部１１-1，１１-nは、例えば、マイクロフォン、ハイドロフォン等の音響デバイスから構成される。センサ部１１-1，１１-nは、図３に示すように、検出する音波の音圧の勾配（音圧の空間微分）を得るため、複数設けられる。図３に示すように音源の方向を示す方位角θを考えると、方位角θは、θ＝ｓｉｎ−１（ｎｘ）と表すことができる。信号処理により音圧の勾配を得ることができれば、センサ部１１-1，１１-nの数は、複数である必要はなく、単数であって構わない。
【００１２】
音波入力部１０が入力する音波は、定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む。音波入力部１０は、入力した音波を示す電気信号である音波信号を処理部２０に出力する。
【００１３】
処理部２０は、音波入力部１０から出力された音波信号を処理する音波信号処理部２１と、音波信号処理部２１により処理された単位時間毎の音波信号に基づいて、対象の相対的な方向を示す複数の方向推定値ＥＳを算出する方向推定部２２と、音波信号に基づく方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより、第１計量化データＨＳ１（ｄ）を作成する計量化処理部２３と、第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、予め記憶部３０に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算することにより、対象発生音に基づく方向推定値ＥＳが方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データＨＳ２（ｄ）を作成する減算処理部２４と、第３計量化データＨＳ２（ｄ）から対象の方向を検出する方向検出部２５と、記憶処理部２６と、読出処理部２７とを備える。処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の演算処理装置からなる。
【００１４】
方向推定部２２は、例えば、時空間勾配法により、周波数ビン毎、複数の周波数ビンをまとめたブロック毎、又は時間周波数毎に方向推定値を求めることができる。或いは、単位時間の更に短いブロックの時間毎に１つの方位推定値を求めるようにしても良い。方向推定値を求める手法は、時空間勾配法に限るものでなく、相互相関法により、周波数毎に算出するようにしても良い。
【００１５】
記憶部３０は、定常的な雑音に基づく方向推定値ＥＳ（τ，ω）が方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶する計量化データ記憶部３１と、移動体が車両の場合におけるタイヤの情報等、移動体に関する情報を記憶する移動体情報記憶部３２と、地図上の位置に応じた環境を記憶する地図情報記憶部３３とを備える。記憶部３０は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク装置等の記憶装置から構成される。
【００１６】
状態検出部４０は、移動体の移動状態を検出する移動状態検出部４１と、移動体の周囲の環境を検出する移動環境検出部４２と、移動体の位置を検出する位置検出部４３とを備える。移動状態検出部４１は、例えば移動体が自動車の場合、ＣＡＮ（Controller Area Network）等に接続され、例えば移動体の速度、エンジンの回転数、ギヤ比等、移動体の移動状態を示す情報を検出する。移動環境検出部４２は、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出する。また、移動環境検出部４２は、ワイパ動作を検知し、雨天であることを検出するようにしても良い。位置検出部４３は、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器等から構成される。移動環境検出部４２は、例えば、位置検出部４３が検出した移動体の現在位置情報を用いて、地図情報記憶部３３を参照することにより、移動体の周囲の環境に関する情報を検出する。
【００１７】
図１に示す処理部２０、記憶部３０、状態検出部４０は、それぞれ論理構造としての表示であり、処理部２０、記憶部３０、状態検出部４０それぞれを構成する各部は、同一のハードウェアである演算処理装置により構成されて良く、別個のハードウェアにより構成されても構わない。
【００１８】
減算処理部２４による減算処理は、第１計量化データＨＳ１（ｄ）の作成より前に算出された方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより作成され、計量化データ記憶部３１に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を用いる。第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、例えば、計量化処理部２３が、単位時間毎の音波信号に基づく方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより作成され、以降に作成された第１計量化データＨＳ１（ｄ）から減算処理部２４が減算するようにして良い。
【００１９】
計量化処理部２３が作成する計量化データの方向の範囲は、例えば、道路を走行する車両の前方及び後方にあわせて−９０°〜９０°の１８０°とすることができる。
【００２０】
処理部２０の記憶処理部２６は、計量化処理部２３が作成した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を計量化データ記憶部３１に記憶させる。計量化データ記憶部３１が記憶する第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、移動体の移動中に随時計算、記憶されるようにしても良く、予め、状態検出部４０が検出可能な移動体の状態に応じた複数の種類の第２計量化データＨＳ０（ｄ）が記憶されるようにしても良い。
【００２１】
読出処理部２７は、計量化データ記憶部３１に記憶された第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す。減算処理部２４は、読出処理部２７が計量化データ記憶部３１から読み出した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を用いて第３計量化データＨＳ２（ｄ）を作成する。
【００２２】
（方向推定の処理の一例）
方向推定部２２は、例えば、以下に原理を説明する時空間勾配法により、方向推定値を求めることができる。方向推定値を求める手法は、時空間勾配法に限るものでなく、相対的な角度に対応する値が求められれば、相互相関法等、他の手法を用いても構わない。
音圧をｆ（ｔ）、音圧の時間微分をｆｔ（ｔ）とすると、音圧の空間微分ｆｘ（ｔ），ｆｙ（ｔ），ｆｚ（ｔ）は、以下の式（１）〜（３）のように表される。
【００２３】
【数１】
【数２】
【数３】
【００２４】
ｎｘ，ｎｙ，ｎｚは、観測点となるセンサ部１１の中心から音源となる対象方向の単位ベクトルの要素である。Ｒは観測点から音源までの距離、Ｃは温度の関数である音速を示す。式（１）〜式（３）は、音源が１つの点音源であれば、音圧と、音圧の時間微分及び音圧の空間微分とは、従属関係にある。以下、式（１）〜式（３）を「波源拘束偏微分方程式」という。
【００２５】
観測点の任意の時間における音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分を取得し、波源拘束偏微分方程式を適用することで、音源となる対象の位置を算出することができる。例えば、入力された時間領域の音波信号を、適当な時間間隔の窓関数を適用してフレームに分解する。その後、短時間フーリエ変換によって、周波数領域に変換した音波信号を用いて、音源の方向を推定する。
【００２６】
任意の周波数における音圧をＦ（ω）、音圧の時間微分をＦｔ（ω）とすると、音圧の空間微分Ｆｘ（ω），Ｆｙ（ω），Ｆｚ（ω）は、以下の式（４）〜式（６）のように表される。
【００２７】
【数４】
【数５】
【数６】
【００２８】
式（４）〜式（６）について、方向毎に独立して最小二乗法を適用することで、ベクトルの３軸方向の要素を得ることができる。ここで、対象の水平面の位置を除外すれば、ベクトルｎの要素であるｎｘ，ｎｙ，ｎｘのいずれか１つが求まればよい。
以下、ｎｘの解法を例として説明する。式（４）を変形して、式（７）の二乗誤差が最小となるようなｎｘ及び距離Ｒを求める。
【００２９】
【数７】
式（８）〜式（１３）のようにＳ，Ｓtt，Ｓxx，Ｓｔ，Ｓｘ，Ｓxtを定める。
【００３０】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
このとき、ベクトルｎの要素、及び距離Ｒは、式（１４）、式（１５）から求めることができる。この場合、ベクトルｎの要素が方向推定値に対応する。
【００３１】
【数１４】
【数１５】
【００３２】
なお、式（８）〜式（１３）は、短時間フーリエ変換によって、得られたすべての周波数帯域について総和を計算しており、任意の時間区間に対し唯一の方向推定結果を計算している。式（１４）、式（１５）の結果は、式（８）〜式（１３）を総和でなく周波数毎に計算することで、周波数毎に方位推定結果を得ることも可能である。
【００３３】
（対象位置検出方法）
図４のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態に係る対象位置検出方法の一例について説明する。
先ず、ステップＳ１において、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は初期化され、ステップＳ２において、音波信号処理部２１は、音波入力部１０が入力した音波を離散的な音波信号として音波入力部１０から入力し、信号処理する。
【００３４】
ステップＳ２における信号処理として、音波信号処理部２１は、例えば、図５のステップＳ１０-1，Ｓ１０-nに示すように、音波入力部１０が備えるセンサ部１１-1，１１-nにおいてそれぞれ検出された音波について信号処理を行う。音波信号処理部２１は、例えば、音波信号にハン窓等の窓関数を適用することにより短時間毎に分解したフレームτに対し、短時間フーリエ変換を行い、フレーム毎に周波数領域の信号（全体として時間周波数領域の信号）に変換する。
【００３５】
次に、図４のステップＳ３（図５のステップＳ１２に相当）において、方向推定部２２は、単位時間毎の音波信号に基づいて、対象の方向を示す方向推定値ＥＳを算出する。方向推定部２２は、例えば、時空間勾配法を用いて方向推定値ＥＳを算出する。このとき、算出される方向推定値ＥＳは、周波数ビン毎、又はフレームτ毎に算出される。方向推定部２２により算出される方向推定値ＥＳは、例えば、時空間勾配法により、周波数毎、単位時間の更に短いブロックの時間毎、又は時間周波数毎に算出される。或いは、方向推定値ＥＳは、相互相関法により、周波数毎に算出するようにしても良い。
【００３６】
方向推定部２２による方向推定値ＥＳの算出は、例えば、図５のステップＳ１１に示すように、音波信号処理部２１により処理された音波信号から、音圧（ステップＳ１１１）、音圧の時間微分（ステップＳ１１２）、音圧の空間微分（ステップＳ１１３）を算出してから行われる。
【００３７】
次に、図４のステップＳ４（図５のステップＳ１３に相当）において、計量化処理部２３は、方向推定部２２が算出した方向推定値ＥＳを方向毎に計量化することにより、第１計量化データＨＳ１（ｄ）を作成する。第１計量化データＨＳ１（ｄ）は、例えば図６（ａ）に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。
【００３８】
次に、図４のステップＳ５において、減算処理部２４は、計量化処理部２３が計量化した第１計量化データＨＳ１（ｄ）を、予め設定された、方向毎のブロック数で正規化する。
【００３９】
次に、ステップＳ６において、読出処理部２７は、計量化データ記憶部３１から第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す（図５のステップＳ１３５に相当）。減算処理部２４は、計量化処理部２３が計量化し、正規化した第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、読出処理部２７が計量化データ記憶部３１から読み出した第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算し、第３計量化データＨＳ２（ｄ）を算出する（図５のステップＳ１４に相当）。このとき、ＨＳ１（ｄ）又はＨＳ０（ｄ）の絶対値を制御する係数βを、ＨＳ１（ｄ）又はＨＳ０（ｄ）に乗ずることにより、ＨＳ２（ｄ）のバランスを調整し、方向検出における精度劣化を低減することができる。係数βは、方向毎に設定されても良い。
【００４０】
次に、図４のステップＳ７において、減算処理部２４は、ステップＳ６において算出された第３計量化データＨＳ２（ｄ）が、０より小さいか否かを判定する。ＨＳ２（ｄ）が、０より小さい負値である場合、減算処理部２４は、ステップＳ８において、負値を０又は微小な値に置き換える。
【００４１】
次に、図４のステップＳ８（図５のステップＳ１５に相当）において、方向検出部２５は、第３計量化データＨＳ２（ｄ）から、対象の方向を検出する。正規化された第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、例えば、図６（ｂ）のようなヒストグラムとして表すことができ、図６（ａ）に示す第１計量化データＨＳ１（ｄ）から、図６（ｂ）に示す第２計量化データＨＳ０（ｄ）を減算して得られた第３計量化データＨＳ２（ｄ）は、例えば図６（ｃ）に示すようなヒストグラムとして表すことができる。減算処理部２４は、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を、予め設定された、方向毎のブロック数で正規化する。方向検出部２５は、図６（ｃ）に示すように、第３計量化データＨＳ２（ｄ）のヒストグラムのピーク位置、又は尖度の大きい山から、対象の方向を検出する。
【００４２】
−移動体の状態が取得可能な場合−
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、移動体が車両の場合、事前に、プルービンググラウンドのように、状態が決められた道路と、他に車両が存在しない状況下で収録した走行雑音を定常的な雑音として収録し、その走行雑音に基づいた様々な第２計量化データを計量化データ記憶部３１に記憶させておくことができる。この場合、記憶処理部２６が車両の状態に関連付けて計量化データ記憶部３１に記憶させておき、読出処理部２７が走行中の車両の状態に応じて、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出す。
【００４３】
発明者らの検討に拠れば、タイヤから発生するロードノイズと風切り音は、検出される方向において、自車位置（０°）と同じ位置付近に定位し、かつ、車速が高まるに連れ帯域広がり、自車位置付近のヒストグラムの尖度が高まっていく傾向にあった。対象の方向の検出において、ロードノイズ、風切り音の雑音の影響を除去するため、既知の環境におけるこれらの雑音から、第２計量化データＨＳ０（ｄ）を計算し計量化データ記憶部３１に記憶させる。
【００４４】
ロードノイズ、風切り音等からなる雑音は、車両の速度が低速の場合、例えば図７（ａ）に示すように、正規化されたヒストグラムは広がった方向にピークをもつ。一方、車両の速度が高速の場合、図７（ｂ）に示すように、正規化されたヒストグラムは自車位置付近に高い尖度のピークをもつ。図７（ｃ）は、高速道路入り口付近に頻出する自車周辺に存在する壁において反射した走行雑音に基づいて作成され、正規化されたヒストグラムの例である。この場合、自車位置および自車位置前方付近にピークを有する分布となる。
【００４５】
その他、車両が電気自動車（ＥＶ）の場合、時速２０ｋｍ周辺を境に、雑音の特性が変化するので、車速に応じて、異なる第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶させることも有効である。
【００４６】
このように、計量化データ記憶部３１は、状態検出部４０が検出可能な移動体の状態に応じて、様々な第２計量化データＨＳ０（ｄ）を記憶することが可能である。読出処理部２７は、状態検出部４０が検出する状態に応じて、対応する第２計量化データＨＳ０（ｄ）を読み出すことができる。
【００４７】
−移動体の状態が取得不能の場合−
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置は、例えば、第３計量化データＨＳ２（ｄ）の算出に用いる第２計量化データＨＳ０（ｄ）を、第１計量化データＨＳ１（ｄ）の算出の数フレーム前に算出することで、状態検出部４０等を備えず、移動体の状態が未知の場合であっても加法性の雑音の影響を低減し、対象の方向を検出することができる。
【００４８】
例えば、図８に示すように、フレームτ１において入力した音波信号を基づく第１計量化データＨＳ１（ｄ）の減算に用いる第２計量化データＨＳ０（ｄ）は、フレームτ１より前のフレームτ１−α（α：１以上の整数）において入力された音波信号を用いる。例えば、第２計量化データＨＳ０（ｄ）の作成に用いるフレームは、例えば、現在のフレームτ１の信号の総和エネルギと同じ、または小さいフレームを選択すると良い。例えば、図８に示すように、第２計量化データＨＳ０（ｄ）の作成に用いるフレームとして、例えば、現在のフレームτ１の信号と比較してエネルギが大きいフレームτ０,τ−１は選択せず、フレームτ−２を選択するようにすれば良い。
【００４９】
本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、対象の検出に用いる音波に含まれる加法性の雑音を、方向推定値を計量化したヒストグラム領域で減算することにより、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる。
【００５０】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、移動体の状態を検出する状態検出部４０を備え、移動体の状態に応じて第２計量化データを用いて減算することにより、適切に加法性の雑音の影響を低減できる。
【００５１】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、定常的な雑音として移動体から発生する音に基づく第２計量化データを記憶することにより、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５２】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、定常的な雑音として移動体から発生し、周囲において反射した音に基づく第２計量化データを記憶することにより、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５３】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、地図情報記憶部３３、位置情報検出部４３を備えることにより、移動体の周囲の環境を考慮して、適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５４】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、移動状態検出部４１を備えることにより、移動体の移動状態に応じて適切に加法性雑音の影響を低減できる。
【００５５】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、計量化処理部２３により作成された第２計量化データを用いて減算することにより、移動体の状態が取得不能の場合であっても、加法性の雑音の影響を低減できる。
【００５６】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、音波入力部１０が複数のセンサ部１１を備えることにより、容易に音圧の勾配を取得することができる。
【００５７】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、周波数領域に変換された音波信号に基づいて、周波数ビン毎に方位推定値を算出することにより、方位推定値の算出に用いる信号の時間周波数に関する分割方法を変更することができる。
【００５８】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、複数の方向推定値を算出する単位時間を、更に短いブロックに分割し、ブロック毎に１つの方向推定値を算出することにより、方位推定値の算出に用いる信号の時間周波数に関する分割方法を変更することができる。
【００５９】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、方向推定値が示す方向内の範囲で前記第１計量化データを作成することにより、検出したい範囲に対応する第３計量化データを作成することができる。
【００６０】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、第１及び第２計量化データを正規化することにより、適切なスケールレベルを有する第３計量化データを作成することができる。
【００６１】
また、本発明の実施の形態に係る対象位置検出装置によれば、減算処理部は、前記第１計量化データ又は前記第２計量化データのいずれかに係数を乗じることにより、適切なスケールレベルを有する第３計量化データを作成することができる。
【００６２】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は上記の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
既に述べた実施の形態においては、対象位置検出装置が搭載される移動体は、車両に限るものでなく、ヘリコプター、船、潜水艦等にも適用可能である。
【００６３】
また、既に述べた実施の形態においては、移動環境検出部４２は、方向検出部２５の検出結果により、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出するようにしても良い。例えば、移動体の移動方向に平行に壁がある場合、方向検出部２５による方向検出結果は、所定の範囲の方向（角度）に定位する。読出処理部２７は、これらのデータを予め移動環境検出部４２に設定することにより、方向検出部２５による方向検出結果から、移動体の周囲の環境を示す情報を検出することができる。
【００６４】
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００６５】
１０…音波入力部
１１…センサ部
１２…増幅器
１３…ＡＤ変換器
２０…処理部
２１…音波信号処理部
２２…方向推定部
２３…計量化処理部
２４…減算処理部
２５…方向検出部
２６…記憶処理部
２７…読出処理部
３０…記憶部
３１…計量化データ記憶部
３２…移動体情報記憶部
３３…地図情報記憶部
４０…状態検出部
４１…移動状態検出部
４２…移動環境検出部
４３…位置検出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力部と、
単位時間毎の前記音波に基づいて前記対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定部と、
前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理部と、
前記定常的な雑音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶部と、
前記第１計量化データから、前記第２計量化データを減算することにより、前記対象発生音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理部と、
前記第３計量化データから前記対象の方向を検出する方向検出部と
を備えることを特徴とする対象位置検出装置。
【請求項２】
移動体に搭載された対象位置検出装置であって、
前記移動体の状態を検出する状態検出部を更に備え、
前記減算処理部は、前記状態検出部が検出する前記移動体の状態に応じた前記第２計量化データを用いて、前記第３計量化データを計算することを特徴とする請求項１に記載の対象位置検出装置。
【請求項３】
前記計量化データ記憶部は、前記定常的な雑音として、前記移動体から発生する音に基づく第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２に記載の対象位置検出装置。
【請求項４】
前記計量化データ記憶部は、前記定常的な雑音として、前記移動体から発生し、周囲において反射した音に基づく第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２又は３に記載の対象位置検出装置。
【請求項５】
地図上の位置に応じた環境を記憶する地図情報記憶部を更に備え、
前記状態検出部は、前記移動体の位置を検出する位置検出部と、前記位置検出部が検出した前記移動体の位置を用いて前記地図情報記憶部を参照することにより、前記移動体の状態として前記移動体の周囲の環境に関する情報を検出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項６】
前記移動体は自動車であって、
前記計量化データ記憶部が、速度、エンジンの回転数、ギヤ比のいずれかに応じて複数の前記第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項７】
前記計量化処理部は、前記第１計量化データの作成より前に、前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより前記第２計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項８】
前記音波入力部は、前記音波を検出する複数のセンサ部を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項９】
前記音波を示す信号を周波数領域の信号に変換する音波信号処理部を更に備え、
前記方向推定部は、前記周波数領域の信号に基づいて、周波数ビン毎に前記方位推定値を算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１０】
前記方向推定部は、前記単位時間を更に短いブロックに分割し、前記ブロック毎に１つの方向推定値を算出することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１１】
前記計量化処理部は、−９０°〜９０°の範囲で前記第１計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１２】
前記減算処理部は、前記第１計量化データ及び第２計量化データを正規化し、前記正規化された前記第１計量化データ及び第２計量化データを用いて第３計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１３】
前記減算処理部は、前記第１計量化データ又は前記第２計量化データのいずれかに係数を乗じることにより、第３計量化データの値を制御することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１４】
定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力ステップと、
単位時間毎の前記音波に基づいて前記対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定ステップと、
前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理ステップと、
前記定常的な雑音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶ステップと、
前記第１計量化データから、前記第２計量化データを減算することにより、前記対象発生音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理ステップと、
前記第３計量化データから前記対象の方向を検出する方向検出ステップと
を含むことを特徴とする対象位置検出方法。
【請求項１】
定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力部と、
単位時間毎の前記音波に基づいて前記対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定部と、
前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理部と、
前記定常的な雑音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶部と、
前記第１計量化データから、前記第２計量化データを減算することにより、前記対象発生音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理部と、
前記第３計量化データから前記対象の方向を検出する方向検出部と
を備えることを特徴とする対象位置検出装置。
【請求項２】
移動体に搭載された対象位置検出装置であって、
前記移動体の状態を検出する状態検出部を更に備え、
前記減算処理部は、前記状態検出部が検出する前記移動体の状態に応じた前記第２計量化データを用いて、前記第３計量化データを計算することを特徴とする請求項１に記載の対象位置検出装置。
【請求項３】
前記計量化データ記憶部は、前記定常的な雑音として、前記移動体から発生する音に基づく第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２に記載の対象位置検出装置。
【請求項４】
前記計量化データ記憶部は、前記定常的な雑音として、前記移動体から発生し、周囲において反射した音に基づく第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２又は３に記載の対象位置検出装置。
【請求項５】
地図上の位置に応じた環境を記憶する地図情報記憶部を更に備え、
前記状態検出部は、前記移動体の位置を検出する位置検出部と、前記位置検出部が検出した前記移動体の位置を用いて前記地図情報記憶部を参照することにより、前記移動体の状態として前記移動体の周囲の環境に関する情報を検出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項６】
前記移動体は自動車であって、
前記計量化データ記憶部が、速度、エンジンの回転数、ギヤ比のいずれかに応じて複数の前記第２計量化データを記憶することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項７】
前記計量化処理部は、前記第１計量化データの作成より前に、前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより前記第２計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項８】
前記音波入力部は、前記音波を検出する複数のセンサ部を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項９】
前記音波を示す信号を周波数領域の信号に変換する音波信号処理部を更に備え、
前記方向推定部は、前記周波数領域の信号に基づいて、周波数ビン毎に前記方位推定値を算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１０】
前記方向推定部は、前記単位時間を更に短いブロックに分割し、前記ブロック毎に１つの方向推定値を算出することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１１】
前記計量化処理部は、−９０°〜９０°の範囲で前記第１計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１２】
前記減算処理部は、前記第１計量化データ及び第２計量化データを正規化し、前記正規化された前記第１計量化データ及び第２計量化データを用いて第３計量化データを作成することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１３】
前記減算処理部は、前記第１計量化データ又は前記第２計量化データのいずれかに係数を乗じることにより、第３計量化データの値を制御することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の対象位置検出装置。
【請求項１４】
定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む音波を入力する音波入力ステップと、
単位時間毎の前記音波に基づいて前記対象の方向を示す複数の方向推定値を算出する方向推定ステップと、
前記方向推定値を前記方向毎に計量化することにより、第１計量化データを作成する計量化処理ステップと、
前記定常的な雑音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第２計量化データを記憶する計量化データ記憶ステップと、
前記第１計量化データから、前記第２計量化データを減算することにより、前記対象発生音に基づく前記方向推定値が前記方向毎に計量化されたデータとして、第３計量化データを作成する減算処理ステップと、
前記第３計量化データから前記対象の方向を検出する方向検出ステップと
を含むことを特徴とする対象位置検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１３−１０４７６７（Ｐ２０１３−１０４７６７Ａ）
【公開日】平成２５年５月３０日（２０１３．５．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４８３６８（Ｐ２０１１−２４８３６８）
【出願日】平成２３年１１月１４日（２０１１．１１．１４）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月３０日（２０１３．５．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月１４日（２０１１．１１．１４）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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