物体認識装置及びレーダ装置
【課題】レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズがレーダ信号等に混入した場合に、物体の誤認識を防止する。
【解決手段】所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置は、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、誤認識を防止できる。
【解決手段】所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置は、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、誤認識を防止できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置に関し、特に、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行う物体認識装置に関する。
【背景技術】
【0002】
車載用のレーダ装置がレーダ信号の送信方向を変化させる方式として、メカニカルスキャン方式が知られている。特許文献1には、メカニカルスキャン方式を採用した車載用レーダ装置の例が記載されている。
【0003】
メカニカルスキャン方式によれば、レーダ装置は、所定の角度範囲でアンテナを機械的に揺動させて、レーダ信号の送信方向を逐次変化させる。レーダ信号は、他の車両や障害物といった物体により反射されるとアンテナで受信される。よって、そのときアンテナが指向する角度から、受信信号の到来方向、つまり物体が位置する角度が特定される。
【0004】
また、レーダ信号が物体により反射されると、その周波数はドップラ効果などにより変移する。よって、送信信号と受信信号とでは周波数差が生じる。この周波数差からは、物体の相対速度、相対距離といった情報が得られる。
【0005】
こうしたことから、レーダ装置による物体認識処理は、次のようになされる。
【0006】
まず、レーダ装置は、送受信信号の周波数差信号を生成する。周波数差信号は、マイクロコンピュータで構成される物体認識装置により処理される。物体認識装置は、アンテナが指向する角度を単位角ごとに検出し、それぞれの単位角ごとに周波数差信号のレベルのピーク(以下、単にピークという)を検出する。
【0007】
ここで、1つの物体が複数の単位角にわたる角度範囲においてレーダ信号を反射すると、その角度範囲において複数のほぼ同一周波数のピークが検出される。そのとき、これら複数のピークのレベルは、物体の中心部で最大となる。このことを利用し、物体認識装置は、互いに近似するほぼ同一周波数のピーク群を抽出する。そして、抽出されたピーク群のうち、そのレベルが極大値を形成するピーク群を、物体として認識する。
【0008】
物体認識装置は、物体と認識したピーク群について、ピークの極大値に対応する角度からその物体が位置する角度、ピーク群の周波数からその物体の相対速度、相対距離といった物体情報を求める。
【0009】
物体情報は、車両の動作を制御する車両ECU(Electronic Control Unit)に出力される。車両ECUは、物体情報に基づいて、車両のスロットルやブレーキといったアクチュエータ、または、エアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両は、他車両への追従走行や、衝突対応動作を行う。
【特許文献1】特開2004−132734号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
ところで、1つの物体から検出されるピークの数は、物体の角度方向におけるサイズに応じて異なる。例えば、角度方向のサイズが大きい物体である乗用車からは4〜5本あるいはそれ以上のピークが検出される。これに対し、サイズが小さい物体であるバイクからは、1〜2本のピークが検出される。
【0011】
車載用のレーダ装置には、バイクなどの物体も的確に認識し、認識した物体の物体情報を車両ECUに出力することが求められる。よって、従来の物体認識装置は、ピーク本数の多少にかかわらず、ほぼ同一の周波数で極大値を形成するピーク群(単一のピークのみの場合を含む)を物体として認識していた。
【0012】
しかしながら、レーダ装置に外部から電磁波が作用すると、その影響によりレーダ信号や周波数差信号にノイズが混入する場合がある。かかるノイズは、FFT処理の結果、複数の周波数において、単一のピークとして検出される。すると、上記従来技術では、ノイズによるピークが物体として誤認識されてしまう。物体が誤認識され、その物体の物体情報に基づき車両の動作が制御されると、走行における安全性が低下するという問題を招く。
【0013】
そこで、本発明の目的は、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因してノイズがレーダ信号等に混入した場合であっても、物体の誤認識を防止する物体認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0014】
上記の目的を達成するために、本発明の第1の側面における物体認識装置は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【0015】
上記側面の好ましい態様における物体認識装置は、前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【0016】
上記側面の別の好ましい態様における物体認識装置は、前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【0017】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【0018】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【発明の効果】
【0019】
上記側面によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、ノイズがレーダ信号等に混入したとしても、物体の誤認識を防止することができる。
【0020】
上記の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記周波数変調が中止された後に、再度前記物体認識処理を行うので、周波数変調を中止してもノイズによるピーク群の周波数は変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0021】
上記の別の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記利得の減少がなされた後に、再度前記物体認識処理を行うので、利得制御処理によってもノイズによるピーク群のレベルは変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0022】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合に、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合には、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズは高調波として混入する傾向があり、その場合は、ピークの周波数は所定周波数の逓倍になるという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0023】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズによるピーク群は、ほぼ同一レベルで互いに近似する周波数のピークとして検出される傾向があるので、かかる傾向を判断基準として用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0024】
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。但し、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【0025】
図1は、本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。レーダ装置10は、車両1前方Fを中心とする所定の角度範囲α(度)において物体を認識する車載用レーダ装置として、使用される。レーダ装置10は、車両1の前部バンパー部分やフロントグリル内に搭載される。レーダ信号は、車両1のバンパー前面やフロントグリルに設けられるレドームを透過して送受信される。
【0026】
図2は、本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。レーダ装置10は、アンテナ12を駆動させる機構を備えたメカニカルスキャン式のレーダ装置である。
【0027】
アンテナ12には、レーダ信号を送信する送信アンテナ素子12Tと、物体により反射されたレーダ信号を受信する受信アンテナ素子12Rとが配列される。
【0028】
モータ30は、不図示のクランクによりアンテナ12と連結され、アンテナ12を揺動させる。駆動回路28は、物体認識装置14からの指示信号に応答してモータ30に駆動信号を入力する。エンコーダ32は、アンテナ12の角度に対応したパルス信号を物体認識装置14に入力する。
【0029】
変調信号生成部16は、物体認識装置14からの指示に応答して、周波数変調信号を生成する。電圧制御発振器(VCO)18は、周波数変調信号に従った周波数の送信信号Stを出力する。送信信号Stは、分配器20により電力分配され、その一部St1が送信アンテナ素子12Tに出力される。
【0030】
利得制御部26は、受信アンテナ素子12Rが受信した受信信号Srの利得を増減させる。ミキサ22は、利得が増加または減少された受信信号Srと、電力分配された送信信号Stの一部St2とを混合して、送信信号Stと受信信号Srの周波数差信号Sbを生成する。ミキサ22が生成した周波数差信号Sbは、A/D変換器24でサンプリングされデジタルデータに変換される。
【0031】
物体認識装置14は、A/D変換器24を介して入力される周波数差信号のサンプリングデータを処理する。物体認識装置14は、CPU(Central Processing Unit)と、CPUが実行する各種処理プログラムや制御プログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、CPUが各種データを一時的に格納するRAM(Random Access Memory)とを有する周知のマイクロコンピュータを中心として構成される。さらに、物体認識装置14は、周波数差信号のサンプリングデータに対し高速フーリエ変換(FFT)処理を実行するためのDSP(Digital Signal Processor)などの演算処理装置を有する。
【0032】
物体認識装置14の動作は、マイクロコンピュータやDSPが、処理プログラムや制御プログラムに従って各種演算を行うことで実現される。すなわち、物体認識装置14は、周波数差信号をFFT処理し、その結果から物体を認識する。さらに、物体認識装置14は、認識した物体の距離や相対速度、及び物体が存在する角度といった物体情報を求める。
【0033】
また、物体認識装置14は、変調信号生成部16に対する周波数変調モードの切替の指示や、利得制御部26に対する受信信号Srの利得の増減の指示などを行う。よって、レーダ装置10の動作が統合的に制御される。
【0034】
なお、物体情報は、車両ECU40に入力される。車両ECU40は、物体情報に基づいて、ブレーキやスロットルといった各種アクチュエータ、またはエアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両1は、先行車両への追従走行や、障害物との衝突回避または衝突対応動作を実行する。
【0035】
次に、上記構成のレーダ装置10の送受信動作、物体認識装置14による周波数差信号のピーク検出処理、ピーク検出結果に基づく物体認識処理について説明する。
【0036】
まず、レーダ装置10の送受信動作について、図3〜図5を用いて説明する。
【0037】
図3は、レーダ装置10の送信動作を説明する図である。アンテナ12は、車両1の前方中央Fを中心とする角度範囲αにおいて、(−α/2)度から(α/2)度の間を指向するように往復して揺動する。そして、アンテナからは、単位角θごとの全角度に向けて、送信信号Stが送信される。
【0038】
このとき、変調信号生成部16は、三角波状の周波数変調信号を生成してVCO18に印加する。これにより、送信信号Stには、FM−CW(Frequency Modulated-Continuous Wave)方式の周波数変調が施される。
【0039】
図4は、時間に対する送信号の周波数変化と、アンテナ12が指向する角度との関係について説明する図である。図4(A)は、時間(横軸)に対する送信信号の周波数(縦軸)を示す。図4(A)に示すように、送信信号の周波数は、周波数fm、周波数偏移幅ΔF(中心周波数f0)の三角波に従って、時間軸に対して直線的な上昇と下降とを反復する。以下では、周波数が上昇する期間UPをアップ期間、周波数が下降する期間DNをダウン期間という。
【0040】
図4(B)は、上述したような、時間(横軸)に対する送信信号Stの周波数(縦軸)の変化(上段)と、時間(横軸)に対するアンテナ12の角度(縦軸)の変化(下段)との関係を示す。図示するように、1対のアップ期間とダウン期間からなる1変調周期で、アンテナ12は単位角θ揺動するように、周波数変調周期とアンテナ12の動作が同期される。
【0041】
図3に戻ると、先行車両や障害物といった物体Tが存在する角度では、送信信号Stは物体Tに反射され、アンテナ12に受信される。このとき、受信信号Srの周波数は物体との相対距離と相対速度とに応じて変移する。
【0042】
図5は、送受信信号とその周波数差信号Sbの、時間に対する周波数変化を説明する図である。図5(A)は、時間(横軸)に対する送信信号Stと受信信号Srの周波数(縦軸)を示す。実線で示す送信信号Stの周波数に対し、点線で示す受信信号Srの周波数は、物体Tとの相対距離による遅延ΔT1と、相対速度に応じたドップラ効果による周波数偏移ΔDを受ける。
【0043】
図5(B)は、時間(横軸)に対する送信信号Stと受信信号Srの周波数差信号Sbの周波数(縦軸)を示す。受信信号Srの周波数変移の結果、周波数差信号Sbの周波数は、送信信号Stのアップ期間では周波数fu、ダウン期間で周波数fdとなる。
【0044】
次に、物体認識装置14によるピーク検出処理について説明する。
【0045】
図6は、単位角ごとの周波数差信号Sbに対するFFT処理結果の一例を示す。図6(A)、(B)では、周波数(横軸)に対する周波数差信号Sbのレベル(縦軸)を示す。図6(A)は、アップ期間の周波数差信号Sbに対するFFT処理結果を示す。ここで、フロアノイズを除去するために、予め定めたレベルに閾値Thvが設定される。すると、これを上回るレベルの、周波数fuのピーク(以下、アップのピークという)Puが検出される。
【0046】
図6(B)は、ダウン期間の周波数差信号Sbに対するFFT処理結果を示す。ここでは、閾値Thvを上回るレベルの、周波数fdのピーク(以下、ダウンのピークという)Pdが検出される。
【0047】
上記の周波数差信号は、単位角ごとに求められる。すると、同一の物体からは、複数の単位角にわたる角度範囲で周波数差信号が検出される。これらの周波数差信号は、同一物体の相対速度と相対距離とを反映した互いに近似する周波数を有する。よって、相互に所定の周波数範囲内にあるピークを抽出することで、同一の物体から検出されたピークによるピーク群が形成される。ここで、所定の周波数範囲は、同一物体から得られたピークと判断可能であり、かつ異なる物体を周波数方向に分離可能な周波数範囲であれば、任意に設定できる。このようにして、複数の周波数のアップのピークからなるピーク群と、複数の周波数のダウンのピークからなるピーク群とがそれぞれ検出される。
【0048】
次に、物体認識装置14による物体認識処理について説明する。
【0049】
図7は、複数の単位角にわたる角度範囲で検出される、アップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。図7(A)、(B)は、いずれも単位角(中心をCとする扇状のマップの中心角)に対する周波数(半径方向)ごとのピークを示す。ここで、ピークの長さは、レベルの大きさに対応する。なお、「ピーク群」には、単一のピークのみからなる場合も含まれるものとする。
【0050】
図7(A)は、アップピーク群の例を示す。乗用車など有る程度角度方向のサイズが大きい物体から得られたアップのピーク群GPu1(周波数fu1)と、バイクなど角度方向のサイズが小さい物体から得られたGPu2(周波数fu2)、GPu3(周波数fu3)が示される。
【0051】
図7(B)は、ダウンピーク群の例を示す。同じく乗用車から検出されるダウンのピーク群GPd1(周波数fd1)と、バイクから検出されるダウンのピーク群GPd2(周波数fd2)、GPd3(周波数fd3)の例が示される。
【0052】
ここで、同一の物体から検出される、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群では、ピークのレベルが物体の中心部で極大値を形成する。よって、このことを利用して、物体認識装置14は、アップのピーク群とダウンのピーク群それぞれから、極大値を形成するピーク群を抽出する。抽出されたピーク群は、1つの物体として認識される。
【0053】
よって、図7(A)の例では、アップのピーク群GPu1、GPu2、GPu3はいずれも極大値を形成するので、それぞれ物体として認識される。また、図7(B)の例では、ダウンのピーク群GPd1、Gpd2、Gpd3はいずれも極大値を形成するので、それぞれが物体として認識される。
【0054】
さらに、物体認識装置14は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを、極大値が形成される角度、または、極大値のレベルなどに基づいて対応付けする。図7(A)、(B)の例では、アップのピーク群GPu1とダウンのピーク群GPd1とが、また、アップのピーク群GPu2とダウンのピーク群GPd2とが、さらに、アップのピーク群GPu3とダウンのピーク群GPd3とが、極大値が形成される角度と極大値のレベルとが近似しているので、互いに対応付けされる。
【0055】
これにより、同一の物体から得られた周波数差信号のアップ期間の周波数とダウン期間の周波数とが対応付けられる。よって、物体認識装置14は、その周波数情報を用いて、物体の相対距離、相対速度を次式により算出する。ここで、fuはアップ期間の周波数、fdはダウン期間の周波数であり、Cは光速、fmは三角波の周波数、f0は三角波の中心周波数、ΔFは三角波の周波数偏移幅である。
【0056】
R=C・(fu+fd)/(8・ΔF・fm)
V=C・(fd−fu)/(4.f0)
また、物体認識装置14は、極大値が形成される角度からその物体の中心の角度といった物体情報を求める。
【0057】
ここで、上述した物体認識装置14の動作を、フローチャート図に従って説明する。
【0058】
図8は、物体認識装置14が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。物体認識装置14は、エンコーダ32からの入力信号に基づきアンテナの指向方向に対応する角度を、単位角ごとに検出する。そして、単位角ごとに、周波数差信号Sbに対しFFT処理を行い、周波数差信号Sbのアップのピークとダウンのピークを検出する、ピーク検出処理を行う(S10)。
【0059】
角度範囲αにおける全ての単位角でピーク検出処理が終了すると、物体認識装置14は、アップのピーク群とダウンのピーク群とを抽出する。そして、ピークのレベルが極大値を形成するそれぞれのピーク群を1つの物体として認識する、物体認識処理を行う(S12)。
【0060】
さらに、物体認識装置14は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを対応付けする(S14)。そして、アップのピーク群とダウンのピーク群を対応づけた物体について、相対距離、相対速度、物体の中心の角度といった物体情報を算出する(S16)。そして、物体情報を車両ECU40に出力する(S18)。
【0061】
ところで、上記手順のうち、手順S10のピーク検出処理では、ピーク数の多少にかかわらず、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群が物体として認識される。そうすることにより、ピークの数が1本あるいは2本といった小型の物体も検出される。
【0062】
しかし、レーダ装置10に外部から電磁波が作用し、これに起因して送受信信号や周波数差信号にノイズが混入すると、ノイズがピークとして検出される場合がある。かかる場合の例を図9に示す。
【0063】
図9は、アップのピーク群に、ノイズによるピークnP_1、nP_2、…が混在している場合を示す。このとき、ピークnP_1、nP_2のそれぞれは周波数が異なるので、それぞれ単一のピークによるピーク群として検出される。なお、ここでは、周波数が低い順に、ピークnP_1、nP_2、…、とする。
【0064】
すると、上記のような物体認識処理では、ノイズによるピークnP_1、nP_2、…のそれぞれが、アップのピーク群として取り扱われ、物体として誤認識されてしまう。すると、実在する物体から検出されるダウンのピーク群と誤って対応付けされる。
【0065】
また、このことは、ダウンのピーク群にノイズによるピークが混入しても同じである。あるいは、アップ、ダウン両方のピーク群にノイズが混入すると、ノイズ同士が対応づけされる場合もある。
【0066】
こうしたことが生じると、実在の物体に関する物体情報とは異なる角度、相対速度、相対距離を誤って算出してしまい、車両ECU40の誤動作を招くおそれがある。
【0067】
ところで、ノイズによるピークのレベルは、バイクなどの小型の物体から検出されるピークのレベルより一般に大きい。そこで、このことを利用し、本実施形態における物体認識装置14は、次のような手順で物体認識を行う。そうすることで、物体の誤認識と、これに伴う上記の事態が回避される。
【0068】
図10は、本実施形態における物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図10の手順は、図8の手順S10と手順S12の間に、物体認識装置14により実行される。
【0069】
まず、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるアップのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するアップのピーク群を抽出する(S1101)。また、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるダウンのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する(S1102)。
【0070】
次に、物体認識装置14は、抽出されたアップのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。ここで、「基準ピーク数」は「1」であるが、「2」以上の任意の数を用いてもよい。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるかを判断する(S1103)。
【0071】
「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、ダウンのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるか、否かを判断する(S1104)。そして、「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、手順S1103、S1104で抽出したピーク群を、物体として認識する対象から削除する(S1120)。
【0072】
そして、上記手順の後に残ったアップとダウンのピーク群が、手順S12において物体として認識される。
【0073】
上記の手順によれば、ノイズによるピークのレベルは、小型の物体によるピークのレベルより大きいので、ノイズによるピークのレベルより小さく、かつ小型の物体によるピークのレベルより大きいレベルを基準レベルとすることにより、ノイズによるピーク群と小型の物体によるピーク群とを判別できる。また、その際、ノイズによるピーク群と判別されたピーク群の数が「15」未満であれば、アップとダウンのピーク群同士を対応づけするときに、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率は比較的小さい。反対に、ピーク群の数が「15」以上の場合は、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率が比較的大きい。よって、これらを物体として認識するピーク群から削除する。なお、ピーク数の基準値は「15」以外の数を用いてもよい。
【0074】
あるいは、かかるピーク本数の条件を設けずに、ピークのレベルによりノイズによるピークを判別し、これを削除する手順とすることも可能である。
【0075】
さらに、手順S1103またはS1104のいずれかを省略してもよい。アップまたはダウンのピーク群のいずれかからノイズによるピーク群が削除されれば、ノイズによるピーク群が対応づけされることを回避できる。
【0076】
このように、本実施形態では、ノイズによるピーク群を削除することで、物体を誤認識することを防ぎ、誤認識に伴う誤動作を回避できる。
【0077】
以下では、本実施形態における実施例について説明する。
【0078】
[第1の実施例]
図11は、本実施形態の第1の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図11の手順は、図10の手順の変形例である。図11の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0079】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104でピーク群を抽出した後、タイマが動作中でなければ(S1105のNO)タイマを開始させる(S1107)。タイマが動作中であれば(S1105のYES)、予め定めた所定時間(例えば300ミリ秒)が経過したかを判断する(S1106)。そして、所定時間経過したとき(S1106のYES)、つまり、所定時間にわたってノイズによる蓋然性のあるピーク群が検出されたとき、そのピーク群を削除する(S1120)。
【0080】
このように、ノイズによるピーク群と確認するためのある程度の時間を設けることにより、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。
【0081】
[第2の実施例]
レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズは、いわゆる高調波成分としてレーダ信号等に混入する場合がある。その場合、ノイズは、所定周波数の逓倍の周波数として、混入する。すると、図9に示したノイズによるピークnP_1、nP_2、nP_3、…、は、ある周波数の逓倍の周波数で検出される。例えば、ピークnP_1はある周波数fxの1倍、ピークnP_2はfxの2倍、ピークnP_3はfxの3倍、…で検出される。第2の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0082】
図12は、本実施形態の第2の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図12の手順は、図10の手順の変形例である。図12の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0083】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104で抽出したピーク群について、各ピーク群の周波数が、ある周波数の逓倍である場合に(S1108)、そのピーク群を削除する(S1120)。ただし、ここで、ある周波数の逓倍は、必ずしも連続した倍数でなくてもよい。
【0084】
このような判断手順を加えることで、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0085】
なお、ノイズによるピークは、ノイズが混入したときにレーダ信号を送受信したほぼ同一の単位角方向において検出されることを考慮し、手順S1108では、さらに、抽出されたピーク群がほぼ同一の単位角において検出されたことを判断条件として加えてもよい。そうすることで、より精度よくノイズによるピーク群を判別できる。
【0086】
[第3の実施例]
物体認識装置14では、受信信号Srのレベルが計算処理上の上限まで達して飽和状態になると、正確なFFT結果が得られなくなる。よって、物体認識装置14は、受信信号Srの利得が所定レベルの基準利得以上のときには、利得制御部26に利得制御信号を入力し、受信信号Srの利得を基準利得未満に減少させる処理を行う。
【0087】
しかし、このとき、ノイズによるピークのレベルは、受信信号Srの利得の低下に伴って低下することはない。
【0088】
第3の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0089】
図13は、本実施形態の第3の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図13の手順は、図10の手順の変形例である。図13の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0090】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104でピーク群を抽出した後、受信信号Srの利得を判定する(S1109)。そして、利得が予め定めたレベルの基準利得より小さければ(S1109のYES)、すなわち、受信信号Srの利得がある程度低下させられていても、手順S1103、S1104で基準レベル以上のピークが抽出されていれば、そのピークはノイズによる蓋然性が大きいと判断できる。よって、物体認識装置14は、そのピーク群を削除する(S1120)。
【0091】
また、利得が基準利得以上であれば(S1109のNO)、物体認識装置14は、利得制御部26に利得の減少を指示する(S1110)。すなわち、「利得制御処理」を行う。その後、次の処理サイクルで、上記の判定を行う。このとき、前回サイクルにおけるピークのレベルをRAMに記憶しておき、利得が減少された後のピークのレベルと比較し、その変化量が一定以下であれば、ノイズであると判断できる。
【0092】
このような手順により、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0093】
[第4の実施例]
物体認識装置14は、定期的に、変調信号生成部16による三角波状の周波数変調信号の生成を中止させ、VCO18に一定の周波数のレーダ信号を生成させる処理を行う。そうすることで、路面等から反射されるレーダ信号のドップラ周波数を検出し、これを監視することでレーダ装置の異常検出を行う。
【0094】
ここで、FM−CW方式に従って三角波状の周波数変調をレーダ信号に施す動作モードをFM−CWモードといい、これに対し、レーダ信号に周波数変調を施さず、したがって、一定周波数のレーダ信号が送信される動作モードをCW(Continuous Wave)モードという。
【0095】
ところで、CWモードのときに物体から検出される周波数差信号をFFT処理すると、物体の相対速度に対応したドップラ周波数のピークが検出される。ここで、図14(A)に、同一の物体からFM−CWモードのときに検出されるピーク群fGP(アップのピークを例とする)を示し、図14(B)に、CWモードのときに検出されるピーク群cGPを示す。
【0096】
すると、ピーク群fGPとピーク群cGPとは、それぞれ異なる周波数で検出される。すなわち、ピーク群fGPは、相対距離に応じた時間的遅延と相対速度に応じたドップラ周波数とを反映した送受信信号の周波数差に、ピーク群cGPは相対速度に応じたドップラ周波数に対応する。
【0097】
ここで、FM−CWモードのときに、ピーク群fGPの周波数fu11と近似する周波数のノイズによるピークnP_1、2、…が検出された場合に、同じ物体をCWモードで検出すると、物体によるピーク群cGPは、FM−CWモードのときと比べて周波数がfcまでシフトするが、ノイズによるピークnP_1、2、…の周波数はシフトしない。すなわち、ノイズによるピークをより確実に判別することが可能になる。
第4の実施例では、このことを利用し、ノイズによるピーク群を判別する。
【0098】
図15は、本実施形態の第4の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図15の手順は、図10の手順の変形例である。図15の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0099】
物体認識装置14は、まず、モードの判定を行い(S1100)、FM−CWモードのときに、手順S1103、S1104でピーク群が抽出された場合は、CWモードへの切替を変調信号生成部16に指示する(S1111)。すなわち、「周波数変調制御処理」を行う。
【0100】
すると、次の処理サイクルは、CWモードであるので(S1100)、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を抽出し、そのなかから、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する(S1112)。そして、物体認識装置14は、そのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準値以上のピーク群を抽出し、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるか、否かを判断する(S1113)。「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、これらを削除する(S1114)。このとき、前回サイクルでのピーク群の周波数を記憶しておき、周波数変調を中止した後の周波数と比較して、一定の誤差範囲であれば、ノイズであると判断できる。
【0101】
そして、物体認識装置14は、変調信号生成部16に対しFM−CWモードへの切替を指示して(S1115)、処理を終了する。
【0102】
このような手順により、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0103】
[第5の実施例]
ノイズによるピークは、図9に示したように、異なる周波数に対応して検出される場合のほかに、ピークのレベルが基準レベルを超えており、かつ相互に所定の周波数範囲内のピークとして検出される場合がある。この場合、ノイズによるピークはほぼ同一レベルであり、かつ、角度範囲の広範囲において検出される。第5の実施例では、このことに着目して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0104】
図16は、本実施形態の第5の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図16の手順は、図10の手順の変形例として、または図10の手順の一部として実行される。図10の手順の一部として実行される場合、例えば、図10の手順S1101の前、または、手順S1104とS1120の間に実行される。
【0105】
物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内で且つ15本以上の、ほぼ同一レベルのアップのピーク群を抽出する(S1103b)。また、相互に所定の周波数範囲内で且つ15本以上の、ほぼ同一レベルのダウンのピーク群を抽出する(S1104b)。そして、物体認識装置14は、手順S1103b、S1104bで抽出したピーク群を削除する(S1120b)。
【0106】
このような手順により、物体認識装置14は、ノイズによるピークを物体から検出されるピークと判別することができる。なお、ピークの本数の基準は「15」以外にも、任意に設定可能である。また、ほぼ同一レベルと判断するときのピーク間のレベル差に対する許容範囲も、任意に設定できる。
【0107】
なお、上述した第1〜第5までの実施例は、これらのいずれか複数を組み合わせて実行することも可能である。
【0108】
また、以上説明した実施の形態は、レーダ装置10が、車両の前方だけでなく、後方や側方を監視するレーダ装置として用いられる場合においても適用可能である。また、FM−CW方式だけでなく、その他の変調方式を採用するレーダ装置においても、単位角ごとに周波数差信号のピークを検出し、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群を物体として認識する物体認識装置に、本実施形態は適用できる。
【0109】
以上説明したとおり、本実施形態によれば、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズがレーダ信号等に混入した場合でも、物体認識装置による物体の誤認識を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【0110】
【図1】本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。
【図2】本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。
【図3】レーダ装置10の送信動作を説明する図である。
【図4】時間に対する送信号の周波数変化とアンテナ12の角度について説明する図である。
【図5】送受信信号とその周波数差信号の、時間に対する周波数変化を説明する図である。
【図6】単位角ごとの周波数差信号Sbに対するFFT処理結果の一例を示す図である。
【図7】複数の単位角で検出される同一周波数のアップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。
【図8】物体認識装置14が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。
【図9】ノイズによるピークの例を示す図である。
【図10】本実施形態における物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図11】本実施形態の第1の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図12】本実施形態の第2の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図13】本実施形態の第3の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図14】同一の物体からFM−CWモードのときに検出されるピーク群とCWモードのときに検出されるピーク群の例を示す図である。
【図15】本実施形態の第4の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図16】本実施形態の第5の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【符号の説明】
【0111】
10:レーダ装置、11:送受信部、12:アンテナ、13:アンテナ駆動部、14:物体認識装置
【技術分野】
【0001】
本発明は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置に関し、特に、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行う物体認識装置に関する。
【背景技術】
【0002】
車載用のレーダ装置がレーダ信号の送信方向を変化させる方式として、メカニカルスキャン方式が知られている。特許文献1には、メカニカルスキャン方式を採用した車載用レーダ装置の例が記載されている。
【0003】
メカニカルスキャン方式によれば、レーダ装置は、所定の角度範囲でアンテナを機械的に揺動させて、レーダ信号の送信方向を逐次変化させる。レーダ信号は、他の車両や障害物といった物体により反射されるとアンテナで受信される。よって、そのときアンテナが指向する角度から、受信信号の到来方向、つまり物体が位置する角度が特定される。
【0004】
また、レーダ信号が物体により反射されると、その周波数はドップラ効果などにより変移する。よって、送信信号と受信信号とでは周波数差が生じる。この周波数差からは、物体の相対速度、相対距離といった情報が得られる。
【0005】
こうしたことから、レーダ装置による物体認識処理は、次のようになされる。
【0006】
まず、レーダ装置は、送受信信号の周波数差信号を生成する。周波数差信号は、マイクロコンピュータで構成される物体認識装置により処理される。物体認識装置は、アンテナが指向する角度を単位角ごとに検出し、それぞれの単位角ごとに周波数差信号のレベルのピーク(以下、単にピークという)を検出する。
【0007】
ここで、1つの物体が複数の単位角にわたる角度範囲においてレーダ信号を反射すると、その角度範囲において複数のほぼ同一周波数のピークが検出される。そのとき、これら複数のピークのレベルは、物体の中心部で最大となる。このことを利用し、物体認識装置は、互いに近似するほぼ同一周波数のピーク群を抽出する。そして、抽出されたピーク群のうち、そのレベルが極大値を形成するピーク群を、物体として認識する。
【0008】
物体認識装置は、物体と認識したピーク群について、ピークの極大値に対応する角度からその物体が位置する角度、ピーク群の周波数からその物体の相対速度、相対距離といった物体情報を求める。
【0009】
物体情報は、車両の動作を制御する車両ECU(Electronic Control Unit)に出力される。車両ECUは、物体情報に基づいて、車両のスロットルやブレーキといったアクチュエータ、または、エアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両は、他車両への追従走行や、衝突対応動作を行う。
【特許文献1】特開2004−132734号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
ところで、1つの物体から検出されるピークの数は、物体の角度方向におけるサイズに応じて異なる。例えば、角度方向のサイズが大きい物体である乗用車からは4〜5本あるいはそれ以上のピークが検出される。これに対し、サイズが小さい物体であるバイクからは、1〜2本のピークが検出される。
【0011】
車載用のレーダ装置には、バイクなどの物体も的確に認識し、認識した物体の物体情報を車両ECUに出力することが求められる。よって、従来の物体認識装置は、ピーク本数の多少にかかわらず、ほぼ同一の周波数で極大値を形成するピーク群(単一のピークのみの場合を含む)を物体として認識していた。
【0012】
しかしながら、レーダ装置に外部から電磁波が作用すると、その影響によりレーダ信号や周波数差信号にノイズが混入する場合がある。かかるノイズは、FFT処理の結果、複数の周波数において、単一のピークとして検出される。すると、上記従来技術では、ノイズによるピークが物体として誤認識されてしまう。物体が誤認識され、その物体の物体情報に基づき車両の動作が制御されると、走行における安全性が低下するという問題を招く。
【0013】
そこで、本発明の目的は、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因してノイズがレーダ信号等に混入した場合であっても、物体の誤認識を防止する物体認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0014】
上記の目的を達成するために、本発明の第1の側面における物体認識装置は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【0015】
上記側面の好ましい態様における物体認識装置は、前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【0016】
上記側面の別の好ましい態様における物体認識装置は、前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【0017】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【0018】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【発明の効果】
【0019】
上記側面によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、ノイズがレーダ信号等に混入したとしても、物体の誤認識を防止することができる。
【0020】
上記の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記周波数変調が中止された後に、再度前記物体認識処理を行うので、周波数変調を中止してもノイズによるピーク群の周波数は変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0021】
上記の別の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記利得の減少がなされた後に、再度前記物体認識処理を行うので、利得制御処理によってもノイズによるピーク群のレベルは変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0022】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合に、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合には、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズは高調波として混入する傾向があり、その場合は、ピークの周波数は所定周波数の逓倍になるという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【0023】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズによるピーク群は、ほぼ同一レベルで互いに近似する周波数のピークとして検出される傾向があるので、かかる傾向を判断基準として用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0024】
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。但し、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【0025】
図1は、本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。レーダ装置10は、車両1前方Fを中心とする所定の角度範囲α(度)において物体を認識する車載用レーダ装置として、使用される。レーダ装置10は、車両1の前部バンパー部分やフロントグリル内に搭載される。レーダ信号は、車両1のバンパー前面やフロントグリルに設けられるレドームを透過して送受信される。
【0026】
図2は、本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。レーダ装置10は、アンテナ12を駆動させる機構を備えたメカニカルスキャン式のレーダ装置である。
【0027】
アンテナ12には、レーダ信号を送信する送信アンテナ素子12Tと、物体により反射されたレーダ信号を受信する受信アンテナ素子12Rとが配列される。
【0028】
モータ30は、不図示のクランクによりアンテナ12と連結され、アンテナ12を揺動させる。駆動回路28は、物体認識装置14からの指示信号に応答してモータ30に駆動信号を入力する。エンコーダ32は、アンテナ12の角度に対応したパルス信号を物体認識装置14に入力する。
【0029】
変調信号生成部16は、物体認識装置14からの指示に応答して、周波数変調信号を生成する。電圧制御発振器(VCO)18は、周波数変調信号に従った周波数の送信信号Stを出力する。送信信号Stは、分配器20により電力分配され、その一部St1が送信アンテナ素子12Tに出力される。
【0030】
利得制御部26は、受信アンテナ素子12Rが受信した受信信号Srの利得を増減させる。ミキサ22は、利得が増加または減少された受信信号Srと、電力分配された送信信号Stの一部St2とを混合して、送信信号Stと受信信号Srの周波数差信号Sbを生成する。ミキサ22が生成した周波数差信号Sbは、A/D変換器24でサンプリングされデジタルデータに変換される。
【0031】
物体認識装置14は、A/D変換器24を介して入力される周波数差信号のサンプリングデータを処理する。物体認識装置14は、CPU(Central Processing Unit)と、CPUが実行する各種処理プログラムや制御プログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、CPUが各種データを一時的に格納するRAM(Random Access Memory)とを有する周知のマイクロコンピュータを中心として構成される。さらに、物体認識装置14は、周波数差信号のサンプリングデータに対し高速フーリエ変換(FFT)処理を実行するためのDSP(Digital Signal Processor)などの演算処理装置を有する。
【0032】
物体認識装置14の動作は、マイクロコンピュータやDSPが、処理プログラムや制御プログラムに従って各種演算を行うことで実現される。すなわち、物体認識装置14は、周波数差信号をFFT処理し、その結果から物体を認識する。さらに、物体認識装置14は、認識した物体の距離や相対速度、及び物体が存在する角度といった物体情報を求める。
【0033】
また、物体認識装置14は、変調信号生成部16に対する周波数変調モードの切替の指示や、利得制御部26に対する受信信号Srの利得の増減の指示などを行う。よって、レーダ装置10の動作が統合的に制御される。
【0034】
なお、物体情報は、車両ECU40に入力される。車両ECU40は、物体情報に基づいて、ブレーキやスロットルといった各種アクチュエータ、またはエアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両1は、先行車両への追従走行や、障害物との衝突回避または衝突対応動作を実行する。
【0035】
次に、上記構成のレーダ装置10の送受信動作、物体認識装置14による周波数差信号のピーク検出処理、ピーク検出結果に基づく物体認識処理について説明する。
【0036】
まず、レーダ装置10の送受信動作について、図3〜図5を用いて説明する。
【0037】
図3は、レーダ装置10の送信動作を説明する図である。アンテナ12は、車両1の前方中央Fを中心とする角度範囲αにおいて、(−α/2)度から(α/2)度の間を指向するように往復して揺動する。そして、アンテナからは、単位角θごとの全角度に向けて、送信信号Stが送信される。
【0038】
このとき、変調信号生成部16は、三角波状の周波数変調信号を生成してVCO18に印加する。これにより、送信信号Stには、FM−CW(Frequency Modulated-Continuous Wave)方式の周波数変調が施される。
【0039】
図4は、時間に対する送信号の周波数変化と、アンテナ12が指向する角度との関係について説明する図である。図4(A)は、時間(横軸)に対する送信信号の周波数(縦軸)を示す。図4(A)に示すように、送信信号の周波数は、周波数fm、周波数偏移幅ΔF(中心周波数f0)の三角波に従って、時間軸に対して直線的な上昇と下降とを反復する。以下では、周波数が上昇する期間UPをアップ期間、周波数が下降する期間DNをダウン期間という。
【0040】
図4(B)は、上述したような、時間(横軸)に対する送信信号Stの周波数(縦軸)の変化(上段)と、時間(横軸)に対するアンテナ12の角度(縦軸)の変化(下段)との関係を示す。図示するように、1対のアップ期間とダウン期間からなる1変調周期で、アンテナ12は単位角θ揺動するように、周波数変調周期とアンテナ12の動作が同期される。
【0041】
図3に戻ると、先行車両や障害物といった物体Tが存在する角度では、送信信号Stは物体Tに反射され、アンテナ12に受信される。このとき、受信信号Srの周波数は物体との相対距離と相対速度とに応じて変移する。
【0042】
図5は、送受信信号とその周波数差信号Sbの、時間に対する周波数変化を説明する図である。図5(A)は、時間(横軸)に対する送信信号Stと受信信号Srの周波数(縦軸)を示す。実線で示す送信信号Stの周波数に対し、点線で示す受信信号Srの周波数は、物体Tとの相対距離による遅延ΔT1と、相対速度に応じたドップラ効果による周波数偏移ΔDを受ける。
【0043】
図5(B)は、時間(横軸)に対する送信信号Stと受信信号Srの周波数差信号Sbの周波数(縦軸)を示す。受信信号Srの周波数変移の結果、周波数差信号Sbの周波数は、送信信号Stのアップ期間では周波数fu、ダウン期間で周波数fdとなる。
【0044】
次に、物体認識装置14によるピーク検出処理について説明する。
【0045】
図6は、単位角ごとの周波数差信号Sbに対するFFT処理結果の一例を示す。図6(A)、(B)では、周波数(横軸)に対する周波数差信号Sbのレベル(縦軸)を示す。図6(A)は、アップ期間の周波数差信号Sbに対するFFT処理結果を示す。ここで、フロアノイズを除去するために、予め定めたレベルに閾値Thvが設定される。すると、これを上回るレベルの、周波数fuのピーク(以下、アップのピークという)Puが検出される。
【0046】
図6(B)は、ダウン期間の周波数差信号Sbに対するFFT処理結果を示す。ここでは、閾値Thvを上回るレベルの、周波数fdのピーク(以下、ダウンのピークという)Pdが検出される。
【0047】
上記の周波数差信号は、単位角ごとに求められる。すると、同一の物体からは、複数の単位角にわたる角度範囲で周波数差信号が検出される。これらの周波数差信号は、同一物体の相対速度と相対距離とを反映した互いに近似する周波数を有する。よって、相互に所定の周波数範囲内にあるピークを抽出することで、同一の物体から検出されたピークによるピーク群が形成される。ここで、所定の周波数範囲は、同一物体から得られたピークと判断可能であり、かつ異なる物体を周波数方向に分離可能な周波数範囲であれば、任意に設定できる。このようにして、複数の周波数のアップのピークからなるピーク群と、複数の周波数のダウンのピークからなるピーク群とがそれぞれ検出される。
【0048】
次に、物体認識装置14による物体認識処理について説明する。
【0049】
図7は、複数の単位角にわたる角度範囲で検出される、アップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。図7(A)、(B)は、いずれも単位角(中心をCとする扇状のマップの中心角)に対する周波数(半径方向)ごとのピークを示す。ここで、ピークの長さは、レベルの大きさに対応する。なお、「ピーク群」には、単一のピークのみからなる場合も含まれるものとする。
【0050】
図7(A)は、アップピーク群の例を示す。乗用車など有る程度角度方向のサイズが大きい物体から得られたアップのピーク群GPu1(周波数fu1)と、バイクなど角度方向のサイズが小さい物体から得られたGPu2(周波数fu2)、GPu3(周波数fu3)が示される。
【0051】
図7(B)は、ダウンピーク群の例を示す。同じく乗用車から検出されるダウンのピーク群GPd1(周波数fd1)と、バイクから検出されるダウンのピーク群GPd2(周波数fd2)、GPd3(周波数fd3)の例が示される。
【0052】
ここで、同一の物体から検出される、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群では、ピークのレベルが物体の中心部で極大値を形成する。よって、このことを利用して、物体認識装置14は、アップのピーク群とダウンのピーク群それぞれから、極大値を形成するピーク群を抽出する。抽出されたピーク群は、1つの物体として認識される。
【0053】
よって、図7(A)の例では、アップのピーク群GPu1、GPu2、GPu3はいずれも極大値を形成するので、それぞれ物体として認識される。また、図7(B)の例では、ダウンのピーク群GPd1、Gpd2、Gpd3はいずれも極大値を形成するので、それぞれが物体として認識される。
【0054】
さらに、物体認識装置14は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを、極大値が形成される角度、または、極大値のレベルなどに基づいて対応付けする。図7(A)、(B)の例では、アップのピーク群GPu1とダウンのピーク群GPd1とが、また、アップのピーク群GPu2とダウンのピーク群GPd2とが、さらに、アップのピーク群GPu3とダウンのピーク群GPd3とが、極大値が形成される角度と極大値のレベルとが近似しているので、互いに対応付けされる。
【0055】
これにより、同一の物体から得られた周波数差信号のアップ期間の周波数とダウン期間の周波数とが対応付けられる。よって、物体認識装置14は、その周波数情報を用いて、物体の相対距離、相対速度を次式により算出する。ここで、fuはアップ期間の周波数、fdはダウン期間の周波数であり、Cは光速、fmは三角波の周波数、f0は三角波の中心周波数、ΔFは三角波の周波数偏移幅である。
【0056】
R=C・(fu+fd)/(8・ΔF・fm)
V=C・(fd−fu)/(4.f0)
また、物体認識装置14は、極大値が形成される角度からその物体の中心の角度といった物体情報を求める。
【0057】
ここで、上述した物体認識装置14の動作を、フローチャート図に従って説明する。
【0058】
図8は、物体認識装置14が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。物体認識装置14は、エンコーダ32からの入力信号に基づきアンテナの指向方向に対応する角度を、単位角ごとに検出する。そして、単位角ごとに、周波数差信号Sbに対しFFT処理を行い、周波数差信号Sbのアップのピークとダウンのピークを検出する、ピーク検出処理を行う(S10)。
【0059】
角度範囲αにおける全ての単位角でピーク検出処理が終了すると、物体認識装置14は、アップのピーク群とダウンのピーク群とを抽出する。そして、ピークのレベルが極大値を形成するそれぞれのピーク群を1つの物体として認識する、物体認識処理を行う(S12)。
【0060】
さらに、物体認識装置14は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを対応付けする(S14)。そして、アップのピーク群とダウンのピーク群を対応づけた物体について、相対距離、相対速度、物体の中心の角度といった物体情報を算出する(S16)。そして、物体情報を車両ECU40に出力する(S18)。
【0061】
ところで、上記手順のうち、手順S10のピーク検出処理では、ピーク数の多少にかかわらず、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群が物体として認識される。そうすることにより、ピークの数が1本あるいは2本といった小型の物体も検出される。
【0062】
しかし、レーダ装置10に外部から電磁波が作用し、これに起因して送受信信号や周波数差信号にノイズが混入すると、ノイズがピークとして検出される場合がある。かかる場合の例を図9に示す。
【0063】
図9は、アップのピーク群に、ノイズによるピークnP_1、nP_2、…が混在している場合を示す。このとき、ピークnP_1、nP_2のそれぞれは周波数が異なるので、それぞれ単一のピークによるピーク群として検出される。なお、ここでは、周波数が低い順に、ピークnP_1、nP_2、…、とする。
【0064】
すると、上記のような物体認識処理では、ノイズによるピークnP_1、nP_2、…のそれぞれが、アップのピーク群として取り扱われ、物体として誤認識されてしまう。すると、実在する物体から検出されるダウンのピーク群と誤って対応付けされる。
【0065】
また、このことは、ダウンのピーク群にノイズによるピークが混入しても同じである。あるいは、アップ、ダウン両方のピーク群にノイズが混入すると、ノイズ同士が対応づけされる場合もある。
【0066】
こうしたことが生じると、実在の物体に関する物体情報とは異なる角度、相対速度、相対距離を誤って算出してしまい、車両ECU40の誤動作を招くおそれがある。
【0067】
ところで、ノイズによるピークのレベルは、バイクなどの小型の物体から検出されるピークのレベルより一般に大きい。そこで、このことを利用し、本実施形態における物体認識装置14は、次のような手順で物体認識を行う。そうすることで、物体の誤認識と、これに伴う上記の事態が回避される。
【0068】
図10は、本実施形態における物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図10の手順は、図8の手順S10と手順S12の間に、物体認識装置14により実行される。
【0069】
まず、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるアップのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するアップのピーク群を抽出する(S1101)。また、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるダウンのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する(S1102)。
【0070】
次に、物体認識装置14は、抽出されたアップのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。ここで、「基準ピーク数」は「1」であるが、「2」以上の任意の数を用いてもよい。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるかを判断する(S1103)。
【0071】
「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、ダウンのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるか、否かを判断する(S1104)。そして、「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、手順S1103、S1104で抽出したピーク群を、物体として認識する対象から削除する(S1120)。
【0072】
そして、上記手順の後に残ったアップとダウンのピーク群が、手順S12において物体として認識される。
【0073】
上記の手順によれば、ノイズによるピークのレベルは、小型の物体によるピークのレベルより大きいので、ノイズによるピークのレベルより小さく、かつ小型の物体によるピークのレベルより大きいレベルを基準レベルとすることにより、ノイズによるピーク群と小型の物体によるピーク群とを判別できる。また、その際、ノイズによるピーク群と判別されたピーク群の数が「15」未満であれば、アップとダウンのピーク群同士を対応づけするときに、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率は比較的小さい。反対に、ピーク群の数が「15」以上の場合は、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率が比較的大きい。よって、これらを物体として認識するピーク群から削除する。なお、ピーク数の基準値は「15」以外の数を用いてもよい。
【0074】
あるいは、かかるピーク本数の条件を設けずに、ピークのレベルによりノイズによるピークを判別し、これを削除する手順とすることも可能である。
【0075】
さらに、手順S1103またはS1104のいずれかを省略してもよい。アップまたはダウンのピーク群のいずれかからノイズによるピーク群が削除されれば、ノイズによるピーク群が対応づけされることを回避できる。
【0076】
このように、本実施形態では、ノイズによるピーク群を削除することで、物体を誤認識することを防ぎ、誤認識に伴う誤動作を回避できる。
【0077】
以下では、本実施形態における実施例について説明する。
【0078】
[第1の実施例]
図11は、本実施形態の第1の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図11の手順は、図10の手順の変形例である。図11の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0079】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104でピーク群を抽出した後、タイマが動作中でなければ(S1105のNO)タイマを開始させる(S1107)。タイマが動作中であれば(S1105のYES)、予め定めた所定時間(例えば300ミリ秒)が経過したかを判断する(S1106)。そして、所定時間経過したとき(S1106のYES)、つまり、所定時間にわたってノイズによる蓋然性のあるピーク群が検出されたとき、そのピーク群を削除する(S1120)。
【0080】
このように、ノイズによるピーク群と確認するためのある程度の時間を設けることにより、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。
【0081】
[第2の実施例]
レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズは、いわゆる高調波成分としてレーダ信号等に混入する場合がある。その場合、ノイズは、所定周波数の逓倍の周波数として、混入する。すると、図9に示したノイズによるピークnP_1、nP_2、nP_3、…、は、ある周波数の逓倍の周波数で検出される。例えば、ピークnP_1はある周波数fxの1倍、ピークnP_2はfxの2倍、ピークnP_3はfxの3倍、…で検出される。第2の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0082】
図12は、本実施形態の第2の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図12の手順は、図10の手順の変形例である。図12の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0083】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104で抽出したピーク群について、各ピーク群の周波数が、ある周波数の逓倍である場合に(S1108)、そのピーク群を削除する(S1120)。ただし、ここで、ある周波数の逓倍は、必ずしも連続した倍数でなくてもよい。
【0084】
このような判断手順を加えることで、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0085】
なお、ノイズによるピークは、ノイズが混入したときにレーダ信号を送受信したほぼ同一の単位角方向において検出されることを考慮し、手順S1108では、さらに、抽出されたピーク群がほぼ同一の単位角において検出されたことを判断条件として加えてもよい。そうすることで、より精度よくノイズによるピーク群を判別できる。
【0086】
[第3の実施例]
物体認識装置14では、受信信号Srのレベルが計算処理上の上限まで達して飽和状態になると、正確なFFT結果が得られなくなる。よって、物体認識装置14は、受信信号Srの利得が所定レベルの基準利得以上のときには、利得制御部26に利得制御信号を入力し、受信信号Srの利得を基準利得未満に減少させる処理を行う。
【0087】
しかし、このとき、ノイズによるピークのレベルは、受信信号Srの利得の低下に伴って低下することはない。
【0088】
第3の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0089】
図13は、本実施形態の第3の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図13の手順は、図10の手順の変形例である。図13の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0090】
物体認識装置14は、手順S1103、S1104でピーク群を抽出した後、受信信号Srの利得を判定する(S1109)。そして、利得が予め定めたレベルの基準利得より小さければ(S1109のYES)、すなわち、受信信号Srの利得がある程度低下させられていても、手順S1103、S1104で基準レベル以上のピークが抽出されていれば、そのピークはノイズによる蓋然性が大きいと判断できる。よって、物体認識装置14は、そのピーク群を削除する(S1120)。
【0091】
また、利得が基準利得以上であれば(S1109のNO)、物体認識装置14は、利得制御部26に利得の減少を指示する(S1110)。すなわち、「利得制御処理」を行う。その後、次の処理サイクルで、上記の判定を行う。このとき、前回サイクルにおけるピークのレベルをRAMに記憶しておき、利得が減少された後のピークのレベルと比較し、その変化量が一定以下であれば、ノイズであると判断できる。
【0092】
このような手順により、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0093】
[第4の実施例]
物体認識装置14は、定期的に、変調信号生成部16による三角波状の周波数変調信号の生成を中止させ、VCO18に一定の周波数のレーダ信号を生成させる処理を行う。そうすることで、路面等から反射されるレーダ信号のドップラ周波数を検出し、これを監視することでレーダ装置の異常検出を行う。
【0094】
ここで、FM−CW方式に従って三角波状の周波数変調をレーダ信号に施す動作モードをFM−CWモードといい、これに対し、レーダ信号に周波数変調を施さず、したがって、一定周波数のレーダ信号が送信される動作モードをCW(Continuous Wave)モードという。
【0095】
ところで、CWモードのときに物体から検出される周波数差信号をFFT処理すると、物体の相対速度に対応したドップラ周波数のピークが検出される。ここで、図14(A)に、同一の物体からFM−CWモードのときに検出されるピーク群fGP(アップのピークを例とする)を示し、図14(B)に、CWモードのときに検出されるピーク群cGPを示す。
【0096】
すると、ピーク群fGPとピーク群cGPとは、それぞれ異なる周波数で検出される。すなわち、ピーク群fGPは、相対距離に応じた時間的遅延と相対速度に応じたドップラ周波数とを反映した送受信信号の周波数差に、ピーク群cGPは相対速度に応じたドップラ周波数に対応する。
【0097】
ここで、FM−CWモードのときに、ピーク群fGPの周波数fu11と近似する周波数のノイズによるピークnP_1、2、…が検出された場合に、同じ物体をCWモードで検出すると、物体によるピーク群cGPは、FM−CWモードのときと比べて周波数がfcまでシフトするが、ノイズによるピークnP_1、2、…の周波数はシフトしない。すなわち、ノイズによるピークをより確実に判別することが可能になる。
第4の実施例では、このことを利用し、ノイズによるピーク群を判別する。
【0098】
図15は、本実施形態の第4の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図15の手順は、図10の手順の変形例である。図15の手順のうち、図10の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図10の手順と異なる手順について説明する。
【0099】
物体認識装置14は、まず、モードの判定を行い(S1100)、FM−CWモードのときに、手順S1103、S1104でピーク群が抽出された場合は、CWモードへの切替を変調信号生成部16に指示する(S1111)。すなわち、「周波数変調制御処理」を行う。
【0100】
すると、次の処理サイクルは、CWモードであるので(S1100)、物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を抽出し、そのなかから、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する(S1112)。そして、物体認識装置14は、そのピーク群から、1本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準値以上のピーク群を抽出し、抽出されたピーク群の数が「15」以上であるか、否かを判断する(S1113)。「15」以上の場合は(YES)、物体認識装置14は、これらを削除する(S1114)。このとき、前回サイクルでのピーク群の周波数を記憶しておき、周波数変調を中止した後の周波数と比較して、一定の誤差範囲であれば、ノイズであると判断できる。
【0101】
そして、物体認識装置14は、変調信号生成部16に対しFM−CWモードへの切替を指示して(S1115)、処理を終了する。
【0102】
このような手順により、物体認識装置14は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【0103】
[第5の実施例]
ノイズによるピークは、図9に示したように、異なる周波数に対応して検出される場合のほかに、ピークのレベルが基準レベルを超えており、かつ相互に所定の周波数範囲内のピークとして検出される場合がある。この場合、ノイズによるピークはほぼ同一レベルであり、かつ、角度範囲の広範囲において検出される。第5の実施例では、このことに着目して、ノイズによるピーク群を判別する。
【0104】
図16は、本実施形態の第5の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。図16の手順は、図10の手順の変形例として、または図10の手順の一部として実行される。図10の手順の一部として実行される場合、例えば、図10の手順S1101の前、または、手順S1104とS1120の間に実行される。
【0105】
物体認識装置14は、相互に所定の周波数範囲内で且つ15本以上の、ほぼ同一レベルのアップのピーク群を抽出する(S1103b)。また、相互に所定の周波数範囲内で且つ15本以上の、ほぼ同一レベルのダウンのピーク群を抽出する(S1104b)。そして、物体認識装置14は、手順S1103b、S1104bで抽出したピーク群を削除する(S1120b)。
【0106】
このような手順により、物体認識装置14は、ノイズによるピークを物体から検出されるピークと判別することができる。なお、ピークの本数の基準は「15」以外にも、任意に設定可能である。また、ほぼ同一レベルと判断するときのピーク間のレベル差に対する許容範囲も、任意に設定できる。
【0107】
なお、上述した第1〜第5までの実施例は、これらのいずれか複数を組み合わせて実行することも可能である。
【0108】
また、以上説明した実施の形態は、レーダ装置10が、車両の前方だけでなく、後方や側方を監視するレーダ装置として用いられる場合においても適用可能である。また、FM−CW方式だけでなく、その他の変調方式を採用するレーダ装置においても、単位角ごとに周波数差信号のピークを検出し、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群を物体として認識する物体認識装置に、本実施形態は適用できる。
【0109】
以上説明したとおり、本実施形態によれば、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズがレーダ信号等に混入した場合でも、物体認識装置による物体の誤認識を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【0110】
【図1】本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。
【図2】本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。
【図3】レーダ装置10の送信動作を説明する図である。
【図4】時間に対する送信号の周波数変化とアンテナ12の角度について説明する図である。
【図5】送受信信号とその周波数差信号の、時間に対する周波数変化を説明する図である。
【図6】単位角ごとの周波数差信号Sbに対するFFT処理結果の一例を示す図である。
【図7】複数の単位角で検出される同一周波数のアップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。
【図8】物体認識装置14が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。
【図9】ノイズによるピークの例を示す図である。
【図10】本実施形態における物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図11】本実施形態の第1の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図12】本実施形態の第2の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図13】本実施形態の第3の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図14】同一の物体からFM−CWモードのときに検出されるピーク群とCWモードのときに検出されるピーク群の例を示す図である。
【図15】本実施形態の第4の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図16】本実施形態の第5の実施例における、物体認識装置14の動作手順を説明するフローチャート図である。
【符号の説明】
【0111】
10:レーダ装置、11:送受信部、12:アンテナ、13:アンテナ駆動部、14:物体認識装置
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、
単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、
複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項2】
請求項1において、
前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項3】
請求項1において、
前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項4】
請求項1において、
前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項5】
請求項1において、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項6】
請求項1乃至5のいずれかに記載の物体認識装置を備えるレーダ装置。
【請求項1】
所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、
単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、
複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項2】
請求項1において、
前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項3】
請求項1において、
前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項4】
請求項1において、
前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項5】
請求項1において、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項6】
請求項1乃至5のいずれかに記載の物体認識装置を備えるレーダ装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【公開番号】特開2009−222472(P2009−222472A)
【公開日】平成21年10月1日(2009.10.1)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2008−65371(P2008−65371)
【出願日】平成20年3月14日(2008.3.14)
【出願人】(000237592)富士通テン株式会社 (3,383)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成21年10月1日(2009.10.1)
【国際特許分類】
【出願日】平成20年3月14日(2008.3.14)
【出願人】(000237592)富士通テン株式会社 (3,383)
【Fターム(参考)】
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