追尾装置
【課題】センサと目標との距離が大きい場合には追尾維持性能を発揮し、センサと目標との距離が小さい場合には、各追尾目標に対する追尾精度を向上させる。
【解決手段】センサを介して２つの観測値を取得した場合に、センサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部２１と、角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて２つの観測値に対する重み係数を算出し、重み係数に基づいて各観測値の各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部２２と、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心および各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部２４とを備えた。
【解決手段】センサを介して２つの観測値を取得した場合に、センサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部２１と、角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて２つの観測値に対する重み係数を算出し、重み係数に基づいて各観測値の各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部２２と、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心および各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部２４とを備えた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、近接した複数の追尾目標に対する運動諸元の観測値をセンサを介して取得し、当該追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行う追尾装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、レーダセンサを用いて、近接した複数の追尾目標を追尾する追尾装置が知られている（例えば、非特許文献１参照）。この非特許文献１に開示された追尾装置では、まず、各追尾目標と、追尾ゲート内で複数得られた観測値との対応関係を示す各仮説の信頼度を算出する。この際、各仮説の信頼度として、各追尾目標の予測値（予測位置）と各観測値（観測位置）との距離に基づいて各観測値に対する重み係数を算出する。そして、各信頼度に基づいて各観測値の加重平均値を算出し、それぞれの追尾目標に対応付けることで複数の目標追尾を行っている。
ここで、複数の目標のうち、例えばｉ番目の目標を追尾する場合、追尾ゲート内での観測値数をＮｉとし、その観測値をｚｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎｉ）とし、これらの観測値がｉ番目の追尾目標である場合の信頼度をβｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎｉ）とすると、ｉ番目の追尾目標に対応付けられる各観測値の加重平均値は、式（１）で表される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｆｏｒｔｍａｎｎ，Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ ａｎｄ Ｓｃｈｅｆｆｅ，“Ｍｕｌｔｉ−Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，” Ｐｒｏｃ．ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ，２，ｐｐ．８０７−８１２，Ｆｅｂ．，１９８０．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、非特許文献１に開示された従来の追尾装置では、上式（１）のようにＮｉ個の観測値の加重平均値をｉ番目の追尾目標に対応付けているが、この加重平均値は追尾ゲート内に存在する全観測値の中間寄りに常に位置する。このため、従来の追尾装置では、追尾維持は可能であるが、レーダセンサと目標との距離が小さくなった場合であっても、追尾目標ごとの追尾精度を向上させることができないという課題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得することで追尾を行う追尾装置において、複数の観測値を検出するセンサと目標との距離が大きい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで追尾維持性能を発揮することができ、センサと目標との距離が小さい場合には、センサにより得られた各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる追尾装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る追尾装置は、センサを介して２つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、上記のように構成したので、センサと目標との距離が大きく、センサにより得られた２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、センサと目標との距離が小さく、センサにより得られた観測値のなす角度が大きい場合には、各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係る追尾装置が想定する観測状況を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１において使用する関数の一例を示した説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る追尾装置によって実現される効果を示した概念図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この本発明の実施の形態２に係る追尾装置によって実現される効果を示した概念図である。
【図９】この発明の実施の形態３に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態３に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態３に係る追尾装置が想定する観測状況を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
追尾装置は、近接した複数の追尾目標に対する観測値をレーダセンサ（不図示）を介して取得し、この追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行うものである。この追尾装置は、図１に示すように、目標観測手段１および追尾手段２から構成されている。なお以下で説明する実施の形態１に係る追尾装置では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
また、レーダセンサの種類は、追尾目標の位置や速度などの観測値が検出可能なレーダセンサであれば何でもよく、例えば測距用のレーダや、パルスドップラ周波数を利用する測速度用のレーダを用いる。また、赤外センサなどの光学センサ、画像レーダなどを用いてもよい。
【００１０】
目標観測手段１は、アンテナ・受信系（不図示）を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、２つの観測値を生成するものである。この目標観測手段１により生成された各観測値を示す情報は追尾手段２内の角度算出部２１に出力される。
【００１１】
追尾手段２は、目標観測手段１により生成された各観測値に基づいて、追尾目標に対する追尾処理を行うものである。この追尾手段２は、角度算出部２１、角度基準重心算出部２２、予測処理部２３、平滑処理部２４および平滑諸元ファイル２５から構成されている。
【００１２】
角度算出部２１は、目標観測手段１により生成された２つの観測値に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を算出するものである。この角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部２２に出力される。
【００１３】
角度基準重心算出部２２は、角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度に基づいてこの２つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて、各観測値の各観測値間での重心をそれぞれ算出するものである。この角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００１４】
予測処理部２３は、１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）を示す情報を平滑諸元ファイル２５から取得し、この平滑値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）を算出するものである。また、予測処理部２３は、１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル２５から取得し、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。この予測処理部２３により算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００１５】
平滑処理部２４は、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心、および、予測処理部２３より算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑値を算出するものである。また、平滑処理部２４は、予測処理部２３より算出された現観測時刻における予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインに基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑処理部２４により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５に出力される。
【００１６】
平滑諸元ファイル２５は、平滑処理部２４により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を記憶するものである。また、平滑諸元ファイル２５は、各観測時刻において、記憶している１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３に出力する。
【００１７】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図２はこの発明の実施の形態１に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値（観測位置）ｚ１，ｚ２が検出された状況を想定して説明を行う。
【００１８】
追尾装置による追尾処理では、図２に示すように、まず、目標観測手段１は、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、２つの観測値ｚ１，ｚ２を生成する（ステップＳＴ２１）。この目標観測手段１により生成された各観測値ｚ１，ｚ２を示す情報は角度算出部２１に出力される。
【００１９】
次いで、角度算出部２１は、目標観測手段１により生成された各観測値ｚ１，ｚ２に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを算出する（ステップＳＴ２２）。この角度算出部２１により算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部２２に出力される。
【００２０】
次いで、角度基準重心算出部２２は、角度算出部２１により算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、この２つの観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数に基づいて、式（２）から観測値ｚ１，ｚ２に対する各観測値ｚ１，ｚ２間での重心ｚ１θ，ｚ２θをそれぞれ算出する（ステップＳＴ２３）。
この角度基準重心算出部２２により算出された各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θを示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００２１】
ここで、各観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する際に用いる関数ｆ（θ）としては、例えば図４に示すように、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θに応じて変化する関数を使用する。なお、関数ｆ（θ）は、図４に示す関数に限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。これは、以降の実施の形態においても同様である。
【００２２】
このステップＳＴ２３の角度基準重心算出処理によって、図５（ａ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値ｚ１，ｚ２（図５の×印位置）のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θ（図５の□，■印位置）が各観測値ｚ１，ｚ２に対して中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、図５（ｂ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θが各観測値ｚ１，ｚ２側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
なお図５の○，●印位置は、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）である。
【００２３】
一方、予測処理部２３は予測処理を行う（ステップＳＴ２４）。具体的には、予測処理部２３は、まず、１観測周期前の観測時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１（ｉ＝１，２）を示す情報を平滑諸元ファイル２５から取得する。そして、この平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１に基づいて、式（３）から現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００２４】
次に、予測処理部２３は、１観測周期前の時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル２５から取得する。そして、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。
この予測処理部２３により算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００２５】
次いで、平滑処理部２４は平滑処理を行う（ステップＳＴ２５）。具体的には、平滑処理部２４は、まず、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θを、予測処理部２３より算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋ（ｉ＝１，２）を算出する。そして、式（４）に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００２６】
次に、平滑処理部２４は、予測処理部２３により算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋに基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。
この平滑処理部２４により算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５に出力されて記憶される。
【００２７】
次いで、平滑諸元ファイル２５は、１観測周期後の観測時刻ｔｋ＋１において、記憶している観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３に出力する（ステップＳＴ２６）。
【００２８】
以上のように、この実施の形態１によれば、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度に基づいてこの２つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の重心を各追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００２９】
実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図６に示す実施の形態２に係る追尾装置の構成は、図１に示す実施の形態１に係る追尾装置に加重平均部２６ｂを追加したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態２に係る追尾装置では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
【００３０】
加重平均部２６ｂは、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値、および、予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値に対する信頼度を算出するものである。また、加重平均部２６ｂは、目標観測手段１により生成された各観測値、および、算出した各観測値に対する信頼度に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値の加重平均値を算出する。この加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値を示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３１】
なお、角度基準重心算出部２２ｂは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値のなす角度を変数とする関数に基づいて、この２つの観測値に対する重み係数を算出する。さらに、角度基準重心算出部２２ｂは、加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値、および、算出した各観測値に対する重み係数に基づいて、各観測値の信頼度付き重心を算出する。この角度基準重心算出部２２ｂにより算出された各観測値の信頼度付き重心を示す情報は平滑処理部２４ｂに出力される。
【００３２】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図７はこの発明の実施の形態２に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値（観測位置）ｚ１，ｚ２が検出された状況を想定して説明を行う。
【００３３】
追尾装置による追尾処理では、図７に示すように、まず、目標観測手段１ｂは、実施の形態１における目標観測手段１と同様の処理によって、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号から２つの観測値ｚ１，ｚ２を生成する（ステップＳＴ７１）。この目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２を示す情報は角度算出部２１ｂおよび加重平均部２６ｂに出力される。
【００３４】
次いで、角度算出部２１ｂは、実施の形態１における角度算出部２１と同様の処理によって、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを算出する（ステップＳＴ７２）。この角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３５】
一方、加重平均部２６ｂは観測値加重平均算出処理を行う（ステップＳＴ７３）。具体的には、加重平均部２６ｂは、まず、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２、および、予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊ（ｉ＝１，２， ｊ＝１，２）を算出する。ここで例えば、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚ１，ｚ２との距離を変数とする関数を用い、式（５）から、追尾目標ごとに各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊを算出する。
【００３６】
ここで、上式（５）では、追尾目標ごとの各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊを算出する際に用いる関数として、各予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚ１，ｚ２との距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。
【００３７】
次に、加重平均部２６ｂは、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２、および、算出した追尾目標ごとの各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊに基づいて、式（６）から、追尾目標ごとに、各観測値ｚ１，ｚ２の加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２を算出する。
この加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２を示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３８】
次いで、角度基準重心算出部２２ｂは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、各観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数および加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２に基づいて、式（７）から各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θを算出する（ステップＳＴ７４）。
この角度基準重心算出部２２ｂにより算出された各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θを示す情報は平滑処理部２４ｂに出力される。
【００３９】
このステップＳＴ７４の角度基準重心算出処理によって、図８（ａ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値ｚ１，ｚ２（図８の×印位置）のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θ（図８の□，■印位置）が２つの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２（図８の△，▲印位置）の中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、図８（ｂ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θが各加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
なお図８の○，●印位置は、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）である。
【００４０】
一方、予測処理部２３ｂは、実施の形態１における予測処理部２３と同様の処理によって予測処理を行い、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ７５）。この予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４ｂおよび加重平均部２６ｂに出力される。
【００４１】
次いで、平滑処理部２４ｂは、実施の形態１における平滑処理部２４と同様の処理によって平滑処理を行い、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ７６）。この平滑処理部２４ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５ｂに出力されて記憶される。
【００４２】
次いで、平滑諸元ファイル２５ｂは、実施の形態１における平滑諸元ファイル２５と同様の処理によって、１観測周期後の時刻ｔｋ＋１において、記憶している時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３ｂに出力する（ステップＳＴ７７）。
【００４３】
以上のように、この実施の形態２によれば、追尾目標ごとに各観測値に対する信頼度を算出し、この信頼度に基づいて各観測値の信頼度付き重心を算出して各追尾目標に対応付けるように構成したので、実施の形態１における効果に対して、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置をより安定化させることができ、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、各追尾目標に対する追尾精度をより向上させることができる。
【００４４】
実施の形態３．
図９はこの発明の実施の形態３に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図９に示す実施の形態３に係る追尾装置の構成は、図６に示す実施の形態２に係る追尾装置の角度算出部２１ｂを多目標角度算出部２１ｃに変更したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態３に係る追尾装置では、図１１に示すように、レーダセンサによりＮ個の追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
【００４５】
なお、目標観測手段１ｃは、アンテナ・受信系（不図示）を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、Ｎ個の観測値を生成する。この目標観測手段１ｃにより生成された各観測値を示す情報は多目標角度算出部２１ｃに出力される。
【００４６】
多目標角度算出部２１ｃは、目標観測手段１ｃにより生成されたＮ個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出するものである。この多目標角度算出部２１ｃにより算出された各組み合わせでの２つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００４７】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図１０はこの発明の実施の形態３に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図１１に示すように、レーダセンサによりＮ個の追尾目標に対する観測値ｚｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）が検出された状況を想定して説明を行う。
【００４８】
追尾装置による追尾処理では、図１０に示すように、まず、目標観測手段１ｃは、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、Ｎ個の観測値ｚｊを生成する（ステップＳＴ１０１）。この目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊを示す情報は多目標角度算出部２１ｃおよび加重平均部２６ｃに出力される。
【００４９】
次いで、多目標角度算出部２１ｃは、目標観測手段１ｃにより生成されたＮ個の観測値ｚｊに基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度θｊ，ｍ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｎ）を全ての組み合わせについて算出する（ステップＳＴ１０２）。この多目標角度算出部２１ｃにより算出された各組み合わせでの２つの観測値のなす角度θｊ，ｍを示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００５０】
一方、加重平均部２６ｃは観測値加重平均算出処理を行う（ステップＳＴ１０３）。具体的には、加重平均部２６ｃは、まず、目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊ、および、予測処理部２３ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。ここで例えば、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚｊとの距離を変数とする関数を用い、式（８）から、追尾目標ごとに各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊを算出する。
【００５１】
ここで、上式（８）では、追尾目標ごとの各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊを算出する際に用いる関数として、各予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚｊとの距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。
【００５２】
次に、加重平均部２６ｃは、目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊ、および、算出した追尾目標ごとの各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊに基づいて、式（９）から、追尾目標ごとに、各観測値ｚｊの加重平均値ｚ（バー）ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。
この加重平均部２６ｃにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）ｉを示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００５３】
次いで、角度基準重心算出部２２ｃは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、多目標角度算出部２１ｃにより算出された２つの観測値のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、この２つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出する。そして、これらの重み係数および加重平均部２６ｃにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）ｉに基づいて、式（１０）から各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを算出する（ステップＳＴ１０４）。
この角度基準重心算出部２２ｃにより算出された各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを示す情報は平滑処理部２４ｃに出力される。
【００５４】
このステップＳＴ１０４の角度基準重心算出処理によって、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θが各加重平均値ｚ（バー）ｉの中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚｉの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θが各加重平均値ｚ（バー）ｉ側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００５５】
一方、予測処理部２３ｃは予測処理を行う（ステップＳＴ１０５）。具体的には、予測処理部２３ｃは、まず、１観測周期前の時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を示す情報を平滑諸元ファイル２５ｃから取得する。そして、この平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１に基づいて、式（１１）から現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。
【００５６】
次に、予測処理部２３ｃは、実施の形態１における予測処理部２３と同様の処理によって、各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。
この予測処理部２３ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４ｃおよび加重平均部２６ｃに出力される。
【００５７】
次いで、平滑処理部２４ｃは平滑処理を行う（ステップＳＴ１０６）。具体的には、平滑処理部２４ｃは、まず、角度基準重心算出部２２ｃにより算出された各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを、予測処理部２３ｃより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。そして、式（１２）に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００５８】
次に、平滑処理部２４ｃは、予測処理部２３ｃにより算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋに基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。
この平滑処理部２４ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５ｃに出力されて記憶される。
【００５９】
次いで、平滑諸元ファイル２５ｃは、実施の形態１における平滑諸元ファイル２５と同様の処理によって、１観測周期後の時刻ｔｋ＋１において、記憶している時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３ｃに出力する（ステップＳＴ１０７）。
【００６０】
以上のように、この実施の形態３によれば、Ｎ個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせに対して算出し、これらの角度から重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の信頼度付き重心を追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００６１】
なお、図９に示す実施の形態３に係る追尾装置は、実施の形態２に係る追尾装置の角度算出部２１ｂを多目標角度算出部２１ｃに変更したものであるが、実施の形態１に係る追尾装置の角度算出部２１を多目標角度算出部２１ｃに変更した場合についても同様に適用可能である。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１，１ｂ，１ｃ 目標観測手段、２，２ｂ，２ｃ 追尾手段、２１，２１ｂ 角度算出部、２１ｃ 多目標角度算出部、２２，２２ｂ，２２ｃ 角度基準重心算出部、２３，２３ｂ，２３ｃ 予測処理部、２４，２４ｂ，２４ｃ 平滑処理部、２５，２５ｂ，２５ｃ 平滑諸元ファイル、２６ｂ，２６ｃ 加重平均部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、近接した複数の追尾目標に対する運動諸元の観測値をセンサを介して取得し、当該追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行う追尾装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、レーダセンサを用いて、近接した複数の追尾目標を追尾する追尾装置が知られている（例えば、非特許文献１参照）。この非特許文献１に開示された追尾装置では、まず、各追尾目標と、追尾ゲート内で複数得られた観測値との対応関係を示す各仮説の信頼度を算出する。この際、各仮説の信頼度として、各追尾目標の予測値（予測位置）と各観測値（観測位置）との距離に基づいて各観測値に対する重み係数を算出する。そして、各信頼度に基づいて各観測値の加重平均値を算出し、それぞれの追尾目標に対応付けることで複数の目標追尾を行っている。
ここで、複数の目標のうち、例えばｉ番目の目標を追尾する場合、追尾ゲート内での観測値数をＮｉとし、その観測値をｚｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎｉ）とし、これらの観測値がｉ番目の追尾目標である場合の信頼度をβｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｎｉ）とすると、ｉ番目の追尾目標に対応付けられる各観測値の加重平均値は、式（１）で表される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｆｏｒｔｍａｎｎ，Ｂａｒ−Ｓｈａｌｏｍ ａｎｄ Ｓｃｈｅｆｆｅ，“Ｍｕｌｔｉ−Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，” Ｐｒｏｃ．ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ，２，ｐｐ．８０７−８１２，Ｆｅｂ．，１９８０．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、非特許文献１に開示された従来の追尾装置では、上式（１）のようにＮｉ個の観測値の加重平均値をｉ番目の追尾目標に対応付けているが、この加重平均値は追尾ゲート内に存在する全観測値の中間寄りに常に位置する。このため、従来の追尾装置では、追尾維持は可能であるが、レーダセンサと目標との距離が小さくなった場合であっても、追尾目標ごとの追尾精度を向上させることができないという課題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得することで追尾を行う追尾装置において、複数の観測値を検出するセンサと目標との距離が大きい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで追尾維持性能を発揮することができ、センサと目標との距離が小さい場合には、センサにより得られた各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる追尾装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る追尾装置は、センサを介して２つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、上記のように構成したので、センサと目標との距離が大きく、センサにより得られた２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、センサと目標との距離が小さく、センサにより得られた観測値のなす角度が大きい場合には、各観測値をそれぞれの追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係る追尾装置が想定する観測状況を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１において使用する関数の一例を示した説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る追尾装置によって実現される効果を示した概念図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この本発明の実施の形態２に係る追尾装置によって実現される効果を示した概念図である。
【図９】この発明の実施の形態３に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態３に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態３に係る追尾装置が想定する観測状況を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。
追尾装置は、近接した複数の追尾目標に対する観測値をレーダセンサ（不図示）を介して取得し、この追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行うものである。この追尾装置は、図１に示すように、目標観測手段１および追尾手段２から構成されている。なお以下で説明する実施の形態１に係る追尾装置では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
また、レーダセンサの種類は、追尾目標の位置や速度などの観測値が検出可能なレーダセンサであれば何でもよく、例えば測距用のレーダや、パルスドップラ周波数を利用する測速度用のレーダを用いる。また、赤外センサなどの光学センサ、画像レーダなどを用いてもよい。
【００１０】
目標観測手段１は、アンテナ・受信系（不図示）を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、２つの観測値を生成するものである。この目標観測手段１により生成された各観測値を示す情報は追尾手段２内の角度算出部２１に出力される。
【００１１】
追尾手段２は、目標観測手段１により生成された各観測値に基づいて、追尾目標に対する追尾処理を行うものである。この追尾手段２は、角度算出部２１、角度基準重心算出部２２、予測処理部２３、平滑処理部２４および平滑諸元ファイル２５から構成されている。
【００１２】
角度算出部２１は、目標観測手段１により生成された２つの観測値に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を算出するものである。この角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部２２に出力される。
【００１３】
角度基準重心算出部２２は、角度算出部２１により算出された２つの観測値のなす角度に基づいてこの２つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて、各観測値の各観測値間での重心をそれぞれ算出するものである。この角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００１４】
予測処理部２３は、１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）を示す情報を平滑諸元ファイル２５から取得し、この平滑値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）を算出するものである。また、予測処理部２３は、１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル２５から取得し、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。この予測処理部２３により算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００１５】
平滑処理部２４は、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値の重心、および、予測処理部２３より算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑値を算出するものである。また、平滑処理部２４は、予測処理部２３より算出された現観測時刻における予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインに基づいて、現観測時刻における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。この平滑処理部２４により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５に出力される。
【００１６】
平滑諸元ファイル２５は、平滑処理部２４により算出された現観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を記憶するものである。また、平滑諸元ファイル２５は、各観測時刻において、記憶している１観測周期前の観測時刻における各追尾目標の平滑値および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３に出力する。
【００１７】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図２はこの発明の実施の形態１に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値（観測位置）ｚ１，ｚ２が検出された状況を想定して説明を行う。
【００１８】
追尾装置による追尾処理では、図２に示すように、まず、目標観測手段１は、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、２つの観測値ｚ１，ｚ２を生成する（ステップＳＴ２１）。この目標観測手段１により生成された各観測値ｚ１，ｚ２を示す情報は角度算出部２１に出力される。
【００１９】
次いで、角度算出部２１は、目標観測手段１により生成された各観測値ｚ１，ｚ２に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを算出する（ステップＳＴ２２）。この角度算出部２１により算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部２２に出力される。
【００２０】
次いで、角度基準重心算出部２２は、角度算出部２１により算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、この２つの観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数に基づいて、式（２）から観測値ｚ１，ｚ２に対する各観測値ｚ１，ｚ２間での重心ｚ１θ，ｚ２θをそれぞれ算出する（ステップＳＴ２３）。
この角度基準重心算出部２２により算出された各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θを示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００２１】
ここで、各観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する際に用いる関数ｆ（θ）としては、例えば図４に示すように、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θに応じて変化する関数を使用する。なお、関数ｆ（θ）は、図４に示す関数に限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。これは、以降の実施の形態においても同様である。
【００２２】
このステップＳＴ２３の角度基準重心算出処理によって、図５（ａ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値ｚ１，ｚ２（図５の×印位置）のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θ（図５の□，■印位置）が各観測値ｚ１，ｚ２に対して中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、図５（ｂ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θが各観測値ｚ１，ｚ２側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
なお図５の○，●印位置は、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）である。
【００２３】
一方、予測処理部２３は予測処理を行う（ステップＳＴ２４）。具体的には、予測処理部２３は、まず、１観測周期前の観測時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１（ｉ＝１，２）を示す情報を平滑諸元ファイル２５から取得する。そして、この平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１に基づいて、式（３）から現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００２４】
次に、予測処理部２３は、１観測周期前の時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑誤差共分散行列を平滑諸元ファイル２５から取得する。そして、この平滑誤差共分散行列に基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。
この予測処理部２３により算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４に出力される。
【００２５】
次いで、平滑処理部２４は平滑処理を行う（ステップＳＴ２５）。具体的には、平滑処理部２４は、まず、角度基準重心算出部２２により算出された各観測値ｚ１，ｚ２の重心ｚ１θ，ｚ２θを、予測処理部２３より算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋ（ｉ＝１，２）を算出する。そして、式（４）に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００２６】
次に、平滑処理部２４は、予測処理部２３により算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋに基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。
この平滑処理部２４により算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５に出力されて記憶される。
【００２７】
次いで、平滑諸元ファイル２５は、１観測周期後の観測時刻ｔｋ＋１において、記憶している観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３に出力する（ステップＳＴ２６）。
【００２８】
以上のように、この実施の形態１によれば、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度に基づいてこの２つの観測値に対する重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の重心を各追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００２９】
実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図６に示す実施の形態２に係る追尾装置の構成は、図１に示す実施の形態１に係る追尾装置に加重平均部２６ｂを追加したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態２に係る追尾装置では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
【００３０】
加重平均部２６ｂは、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値、および、予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻における各追尾目標の予測値に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値に対する信頼度を算出するものである。また、加重平均部２６ｂは、目標観測手段１により生成された各観測値、および、算出した各観測値に対する信頼度に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値の加重平均値を算出する。この加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値を示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３１】
なお、角度基準重心算出部２２ｂは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値のなす角度を変数とする関数に基づいて、この２つの観測値に対する重み係数を算出する。さらに、角度基準重心算出部２２ｂは、加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値、および、算出した各観測値に対する重み係数に基づいて、各観測値の信頼度付き重心を算出する。この角度基準重心算出部２２ｂにより算出された各観測値の信頼度付き重心を示す情報は平滑処理部２４ｂに出力される。
【００３２】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図７はこの発明の実施の形態２に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図３に示すように、レーダセンサにより２つの追尾目標に対する観測値（観測位置）ｚ１，ｚ２が検出された状況を想定して説明を行う。
【００３３】
追尾装置による追尾処理では、図７に示すように、まず、目標観測手段１ｂは、実施の形態１における目標観測手段１と同様の処理によって、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号から２つの観測値ｚ１，ｚ２を生成する（ステップＳＴ７１）。この目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２を示す情報は角度算出部２１ｂおよび加重平均部２６ｂに出力される。
【００３４】
次いで、角度算出部２１ｂは、実施の形態１における角度算出部２１と同様の処理によって、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２に基づいて、レーダセンサ位置を基準点とした２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを算出する（ステップＳＴ７２）。この角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３５】
一方、加重平均部２６ｂは観測値加重平均算出処理を行う（ステップＳＴ７３）。具体的には、加重平均部２６ｂは、まず、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２、および、予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊ（ｉ＝１，２， ｊ＝１，２）を算出する。ここで例えば、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚ１，ｚ２との距離を変数とする関数を用い、式（５）から、追尾目標ごとに各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊを算出する。
【００３６】
ここで、上式（５）では、追尾目標ごとの各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊを算出する際に用いる関数として、各予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚ１，ｚ２との距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。
【００３７】
次に、加重平均部２６ｂは、目標観測手段１ｂにより生成された各観測値ｚ１，ｚ２、および、算出した追尾目標ごとの各観測値ｚ１，ｚ２に対する信頼度βｉ，ｊに基づいて、式（６）から、追尾目標ごとに、各観測値ｚ１，ｚ２の加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２を算出する。
この加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２を示す情報は角度基準重心算出部２２ｂに出力される。
【００３８】
次いで、角度基準重心算出部２２ｂは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、角度算出部２１ｂにより算出された２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、各観測値ｚ１，ｚ２に対する重み係数を算出する。そして、この重み係数および加重平均部２６ｂにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２に基づいて、式（７）から各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θを算出する（ステップＳＴ７４）。
この角度基準重心算出部２２ｂにより算出された各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θを示す情報は平滑処理部２４ｂに出力される。
【００３９】
このステップＳＴ７４の角度基準重心算出処理によって、図８（ａ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値ｚ１，ｚ２（図８の×印位置）のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θ（図８の□，■印位置）が２つの加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２（図８の△，▲印位置）の中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、図８（ｂ）に示すように、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値ｚ１，ｚ２のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚ１，ｚ２の信頼度付き重心ｚ（バー）１θ，ｚ（バー）２θが各加重平均値ｚ（バー）１，ｚ（バー）２側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
なお図８の○，●印位置は、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２）である。
【００４０】
一方、予測処理部２３ｂは、実施の形態１における予測処理部２３と同様の処理によって予測処理を行い、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ７５）。この予測処理部２３ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４ｂおよび加重平均部２６ｂに出力される。
【００４１】
次いで、平滑処理部２４ｂは、実施の形態１における平滑処理部２４と同様の処理によって平滑処理を行い、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を算出する（ステップＳＴ７６）。この平滑処理部２４ｂにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５ｂに出力されて記憶される。
【００４２】
次いで、平滑諸元ファイル２５ｂは、実施の形態１における平滑諸元ファイル２５と同様の処理によって、１観測周期後の時刻ｔｋ＋１において、記憶している時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋおよび平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３ｂに出力する（ステップＳＴ７７）。
【００４３】
以上のように、この実施の形態２によれば、追尾目標ごとに各観測値に対する信頼度を算出し、この信頼度に基づいて各観測値の信頼度付き重心を算出して各追尾目標に対応付けるように構成したので、実施の形態１における効果に対して、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置をより安定化させることができ、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、各追尾目標に対する追尾精度をより向上させることができる。
【００４４】
実施の形態３．
図９はこの発明の実施の形態３に係る追尾装置の構成の一例を示すブロック図である。図９に示す実施の形態３に係る追尾装置の構成は、図６に示す実施の形態２に係る追尾装置の角度算出部２１ｂを多目標角度算出部２１ｃに変更したものであり、同様の構成についてはその説明を省略する。なお以下で説明する実施の形態３に係る追尾装置では、図１１に示すように、レーダセンサによりＮ個の追尾目標に対する観測値が検出された状況を想定して説明を行う。
【００４５】
なお、目標観測手段１ｃは、アンテナ・受信系（不図示）を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、Ｎ個の観測値を生成する。この目標観測手段１ｃにより生成された各観測値を示す情報は多目標角度算出部２１ｃに出力される。
【００４６】
多目標角度算出部２１ｃは、目標観測手段１ｃにより生成されたＮ個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出するものである。この多目標角度算出部２１ｃにより算出された各組み合わせでの２つの観測値のなす角度を示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００４７】
次に、上記のように構成された追尾装置による追尾処理の流れについて説明する。図１０はこの発明の実施の形態３に係る追尾装置による追尾処理の流れを示すフローチャートである。なお以下では、図１１に示すように、レーダセンサによりＮ個の追尾目標に対する観測値ｚｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）が検出された状況を想定して説明を行う。
【００４８】
追尾装置による追尾処理では、図１０に示すように、まず、目標観測手段１ｃは、アンテナ・受信系を介してレーダセンサから取得した受信信号に対して、公知の方法による信号処理を行い、Ｎ個の観測値ｚｊを生成する（ステップＳＴ１０１）。この目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊを示す情報は多目標角度算出部２１ｃおよび加重平均部２６ｃに出力される。
【００４９】
次いで、多目標角度算出部２１ｃは、目標観測手段１ｃにより生成されたＮ個の観測値ｚｊに基づいて、レーザセンサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度θｊ，ｍ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｎ）を全ての組み合わせについて算出する（ステップＳＴ１０２）。この多目標角度算出部２１ｃにより算出された各組み合わせでの２つの観測値のなす角度θｊ，ｍを示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００５０】
一方、加重平均部２６ｃは観測値加重平均算出処理を行う（ステップＳＴ１０３）。具体的には、加重平均部２６ｃは、まず、目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊ、および、予測処理部２３ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）に基づいて、追尾目標ごとに、各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。ここで例えば、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚｊとの距離を変数とする関数を用い、式（８）から、追尾目標ごとに各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊを算出する。
【００５１】
ここで、上式（８）では、追尾目標ごとの各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊを算出する際に用いる関数として、各予測位置ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１と各観測値ｚｊとの距離を変数とする関数を用いているが、これに限定されるものではなく、その他の関数を用いてもよい。
【００５２】
次に、加重平均部２６ｃは、目標観測手段１ｃにより生成された各観測値ｚｊ、および、算出した追尾目標ごとの各観測値ｚｊに対する信頼度βｉ，ｊに基づいて、式（９）から、追尾目標ごとに、各観測値ｚｊの加重平均値ｚ（バー）ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。
この加重平均部２６ｃにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）ｉを示す情報は角度基準重心算出部２２ｃに出力される。
【００５３】
次いで、角度基準重心算出部２２ｃは、実施の形態１における角度基準重心算出部２２と同様の処理によって、多目標角度算出部２１ｃにより算出された２つの観測値のなす角度θを変数とする関数ｆ（θ）を用いて、この２つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出する。そして、これらの重み係数および加重平均部２６ｃにより算出された追尾目標ごとの加重平均値ｚ（バー）ｉに基づいて、式（１０）から各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを算出する（ステップＳＴ１０４）。
この角度基準重心算出部２２ｃにより算出された各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを示す情報は平滑処理部２４ｃに出力される。
【００５４】
このステップＳＴ１０４の角度基準重心算出処理によって、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度θが小さい場合には、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θが各加重平均値ｚ（バー）ｉの中間寄りの位置となる。そのため、追尾目標候補となる位置を安定化させることができ、各追尾目標に対する追尾維持が可能となる。
また、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さくなり、２つの観測値のなす角度θが大きくなるに連れて、各追尾目標に対応付けられる各観測値ｚｉの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θが各加重平均値ｚ（バー）ｉ側に近づく。そのため、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００５５】
一方、予測処理部２３ｃは予測処理を行う（ステップＳＴ１０５）。具体的には、予測処理部２３ｃは、まず、１観測周期前の時刻ｔｋ−１における各追尾目標の平滑値（平滑位置および平滑速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を示す情報を平滑諸元ファイル２５ｃから取得する。そして、この平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ−１｜ｋ−１に基づいて、式（１１）から現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値（予測位置および予測速度）ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。
【００５６】
次に、予測処理部２３ｃは、実施の形態１における予測処理部２３と同様の処理によって、各追尾目標の予測誤差共分散行列を算出する。
この予測処理部２３ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および予測誤差共分散行列を示す情報は平滑処理部２４ｃおよび加重平均部２６ｃに出力される。
【００５７】
次いで、平滑処理部２４ｃは平滑処理を行う（ステップＳＴ１０６）。具体的には、平滑処理部２４ｃは、まず、角度基準重心算出部２２ｃにより算出された各観測値ｚｊの信頼度付き重心ｚ（バー）ｉ，θを、予測処理部２３ｃより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の予測値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１に対応付け、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出する。そして、式（１２）に示すカルマンフィルタアルゴリズムに従って現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１を算出する。
【００５８】
次に、平滑処理部２４ｃは、予測処理部２３ｃにより算出された予測誤差共分散行列、および、各追尾目標に対するカルマンゲインＫｉ，ｋに基づいて、現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑誤差共分散行列を算出する。
この平滑処理部２４ｃにより算出された現観測時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報は平滑諸元ファイル２５ｃに出力されて記憶される。
【００５９】
次いで、平滑諸元ファイル２５ｃは、実施の形態１における平滑諸元ファイル２５と同様の処理によって、１観測周期後の時刻ｔｋ＋１において、記憶している時刻ｔｋにおける各追尾目標の平滑値ｘ（ハット）ｉ，ｋ｜ｋ−１および平滑誤差共分散行列を示す情報を予測処理部２３ｃに出力する（ステップＳＴ１０７）。
【００６０】
以上のように、この実施の形態３によれば、Ｎ個の観測値に基づいて、レーザセンサ位置を基準とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせに対して算出し、これらの角度から重み係数を算出し、この重み係数に基づいて算出した各観測値の信頼度付き重心を追尾目標に対応付けるように構成したので、レーダセンサと各追尾目標との距離が大きく、２つの観測値のなす角度が小さい場合には、追尾目標候補となる位置を安定化させることで各追尾目標に対する追尾維持が可能となり、レーダセンサと各追尾目標との距離が小さく、２つの観測値のなす角度が大きい場合には、複数得られている各観測値のそれぞれを各追尾目標に対応付けることで、各追尾目標に対する追尾精度を向上させることができる。
【００６１】
なお、図９に示す実施の形態３に係る追尾装置は、実施の形態２に係る追尾装置の角度算出部２１ｂを多目標角度算出部２１ｃに変更したものであるが、実施の形態１に係る追尾装置の角度算出部２１を多目標角度算出部２１ｃに変更した場合についても同様に適用可能である。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１，１ｂ，１ｃ 目標観測手段、２，２ｂ，２ｃ 追尾手段、２１，２１ｂ 角度算出部、２１ｃ 多目標角度算出部、２２，２２ｂ，２２ｃ 角度基準重心算出部、２３，２３ｂ，２３ｃ 予測処理部、２４，２４ｂ，２４ｃ 平滑処理部、２５，２５ｂ，２５ｃ 平滑諸元ファイル、２６ｂ，２６ｃ 加重平均部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得し、当該観測値に基づいて当該追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行う追尾装置において、
前記センサを介して２つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、
前記角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、
前記角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および前記各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部と
を備えた追尾装置。
【請求項２】
前記角度基準重心算出部は、前記２つの観測値のなす角度を変数とする関数を用いて、当該角度が大きくなるにつれて前記各観測値の重心が当該各観測値の中間側から当該各観測値側に近づくような前記重み係数を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の追尾装置。
【請求項３】
前記追尾目標ごとに、前記予測値に基づいて前記各観測値に対する信頼度を算出し、当該信頼度に基づいて当該各観測値の加重平均値を算出する加重平均部を備え、
前記角度基準重心算出部は、前記各観測値に対する重み係数および前記加重平均部により算出された追尾目標ごとの加重平均値に基づいて、当該各観測値の信頼度付き重心を算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の追尾装置。
【請求項４】
前記角度算出部は、前記センサを介して３つ以上の観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出し、
前記角度基準重心算出部は、前記角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出し、当該各重み係数に基づいて、前記センサを介して取得した各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の追尾装置。
【請求項１】
近接した複数の追尾目標に対する観測値をセンサを介して取得し、当該観測値に基づいて当該追尾目標に対する平滑値および予測値を算出することで追尾を行う追尾装置において、
前記センサを介して２つの観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした当該２つの観測値のなす角度を算出する角度算出部と、
前記角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を算出し、当該重み係数に基づいて当該各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する角度基準重心算出部と、
前記角度基準重心算出部により算出された各観測値の重心および前記各追尾目標に対する予測値に基づいて、各追尾目標に対する平滑値を算出する平滑処理部と
を備えた追尾装置。
【請求項２】
前記角度基準重心算出部は、前記２つの観測値のなす角度を変数とする関数を用いて、当該角度が大きくなるにつれて前記各観測値の重心が当該各観測値の中間側から当該各観測値側に近づくような前記重み係数を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の追尾装置。
【請求項３】
前記追尾目標ごとに、前記予測値に基づいて前記各観測値に対する信頼度を算出し、当該信頼度に基づいて当該各観測値の加重平均値を算出する加重平均部を備え、
前記角度基準重心算出部は、前記各観測値に対する重み係数および前記加重平均部により算出された追尾目標ごとの加重平均値に基づいて、当該各観測値の信頼度付き重心を算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の追尾装置。
【請求項４】
前記角度算出部は、前記センサを介して３つ以上の観測値を取得した場合に、当該センサ位置を基準点とした２つの観測値のなす角度を全ての組み合わせについて算出し、
前記角度基準重心算出部は、前記角度算出部により算出された２つの観測値のなす角度に基づいて当該２つの観測値に対する重み係数を全ての組み合わせについて算出し、当該各重み係数に基づいて、前記センサを介して取得した各観測値の当該各観測値間での重心をそれぞれ算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の追尾装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−２４２１２１（Ｐ２０１２−２４２１２１Ａ）
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１０９５２２（Ｐ２０１１−１０９５２２）
【出願日】平成２３年５月１６日（２０１１．５．１６）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１６日（２０１１．５．１６）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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