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CN115298567A - 速度测定装置和速度测定方法 - Google Patents

速度测定装置和速度测定方法 Download PDF

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CN115298567A
CN115298567A CN202180022887.2A CN202180022887A CN115298567A CN 115298567 A CN115298567 A CN 115298567A CN 202180022887 A CN202180022887 A CN 202180022887A CN 115298567 A CN115298567 A CN 115298567A
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Abstract

为了能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度，本发明的速度测定装置具备：雷达部，其检测沿着道路移动的移动体，并输出距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm，其中，该速度是多普勒速度；存储部，其存储表示规定的速度下的通过距离与速度之积给出的rV值(特性量)与方位角θ之间的关系的θ‑rV曲线(特性曲线)；以及处理器，其基于距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm来估计移动体的速度，其中，处理器将距离的检测值rm与速度的检测值Vm相乘来计算rV值的测定值(rm×Vm)，并基于θ‑rV曲线、rV值的测定值以及方位角的检测值θm来获取速度的估计结果。

Description

速度测定装置和速度测定方法
技术领域
本公开涉及一种使用雷达来测定在道路上移动的移动体的速度的速度测定装置和速度测定方法。
背景技术
普及了一种为了监管速度违章而测定在道路上行驶的车辆的速度的技术。作为这样的以道路上的车辆为对象的速度测定的技术，以往已知如下技术：利用雷达来对道路上的移动体照射电波且捕捉其反射波，并对反射波中包含的信号(多普勒信号)进行处理，由此测定移动体的速度(参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第6309328号公报
发明内容
发明要解决的问题
另外，期待对道路上的移动体(车辆、人物、动物等)进行探测的雷达装置作为所谓的基建雷达在今后活用于车辆的自动驾驶系统等中。在该情况下，雷达装置设置于在十字路口设置的信号灯的支柱、在道路的路侧设置的路灯的支柱等。因此，雷达装置的设置高度增高。
然而，在上述的现有技术中，直接获取多普勒速度作为移动体的速度，在雷达装置设置于高处的情况下，该多普勒速度相对于实际速度的误差变大。尤其是，虽然在利用电波的频率低的大型装置来检测位于远处的移动体的情况下雷达的设置高度的影响较小，但若要应对实现装置的小型化等的期望，则雷达的设置高度的影响会变大。
因此，本公开的主要目的在于提供一种能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度的速度测定装置和速度测定方法。
用于解决问题的方案
本公开的速度测定装置是设置于道路的周边且测定沿着道路移动的移动体的速度的速度测定装置，构成为具备：雷达部，其检测道路上的移动体，并输出距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；存储部，其存储特性信息，该特性信息表示规定的速度下的通过所述距离与所述速度之积给出的特性量与所述方位角之间的关系；以及处理器，其基于所述特性信息、所述方位角的检测值以及将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘而得到的特性量的测定值，来估计所述移动体的速度。
另外，本公开的速度测定方法是使信息处理装置进行测定沿着道路移动的移动体的速度的处理的速度测定方法，所述速度测定方法构成为，所述信息处理装置的处理器进行以下处理：从用于检测道路上的移动体的雷达部获取距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘来计算特性量的测定值；以及基于所述特性量的测定值、所述方位角的检测值、以及表示规定的速度下的所述方位角与所述特性量之间的关系的特性信息，来获取速度的估计结果。
发明的效果
根据本公开，由于通过距离与速度之积给出的特性量不取决于雷达与移动体之间的上下方向上的位置关系，因此通过基于特性量来估计移动体的速度，能够以不取决于移动体的高度的方式进行速度估计。由此，能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度。
附图说明
图1是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的速度测定的状况的侧视图。
图2是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的速度测定的状况的侧视图。
图3是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的俯视图。
图4是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的俯视图。
图5是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的说明图。
图6是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的说明图。
图7是示出第一实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构的框图。
图8是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。
图9是示出由第二实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的说明图。
图10是示出第二实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构的框图。
图11是示出由第二实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。
图12是示出第三实施方式所涉及的特性信息的说明图。
图13是示出第三实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构的框图。
图14是示出由第三实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。
具体实施方式
为了解决上述问题而完成的第一发明是设置于道路的周边且测定沿着道路移动的移动体的速度的速度测定装置，所述速度测定装置构成为具备：雷达部，其检测道路上的移动体，并输出距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；存储部，其存储特性信息，该特性信息表示规定的速度下的通过所述距离与所述速度之积给出的特性量与所述方位角之间的关系；以及处理器，其基于所述特性信息、所述方位角的检测值以及将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘而得到的特性量的测定值，来估计所述移动体的速度。
由此，由于通过距离与速度之积给出的特性量不取决于雷达与移动体之间的上下方向上的位置关系，因此通过基于特性量来估计移动体的速度，能够以不取决于移动体的高度的方式进行速度估计。由此，能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度。
另外，第二发明构成为，所述雷达部设置于以下高度：在该高度，根据假想的移动体的高度的偏差，从所述雷达部观察移动体时的高低角出现超过容许限度的变化。
由此，能够在由于雷达部的位置高而使得多普勒速度的误差变得显著的情况下确保速度的测定精度。
另外，第三发明构成为，所述处理器基于多个速度中的各速度下的所述特性信息，来获取速度的估计值作为所述速度的估计结果。
由此，能够获取高精度的速度的估计值。
另外，第四发明构成为，所述处理器基于所述距离的检测值、所述方位角的检测值以及所述速度的检测值，来获取以所述方位角和所述特性量为坐标轴的平面上的测定点的位置，确定与所述特性信息对应的多条特性曲线中的、处于所述测定点的最近的两条所述特性曲线，并通过基于所述特性曲线与所述测定点之间的位置关系的插值法，来获取所述速度的估计值。
由此，即使不以细微的间隔设定大量的每个速度下的特性信息(特性曲线)，也能够获取高精度的速度的估计值。
另外，第五发明构成为，所述处理器对通过多次执行所述雷达部的检测处理而获取到的多个所述速度的估计值进行统计处理，来获取最终的所述速度的估计值。
由此，能够进一步提高最终的速度的估计值的精度。此外，统计处理例如是平均化等处理。
另外，第六发明构成为，所述处理器基于限制速度下的所述特性信息，来获取与是否超过所述限制速度有关的速度的判定结果作为所述速度的估计结果。
由此，能够获取高精度的速度的判定结果。
另外，第七发明构成为，所述处理器对通过多次执行所述雷达部的检测处理而获取到的多次的速度的判定结果进行整合，来获取最终的速度的判定结果。
由此，能够进一步提高最终的速度的判定结果的精度。
另外，第八发明构成为，所述处理器判别由所述雷达部检测出的移动体的种类，并基于与移动体的种类对应的所述特性信息来获取所述速度的估计结果。
由此，能够高精度地估计各种移动体的速度。
另外，第九发明是使信息处理装置进行测定沿着道路移动的移动体的速度的处理的速度测定方法，所述速度测定方法构成为，所述信息处理装置的处理器进行以下处理：从用于检测道路上的移动体的雷达部获取距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘来计算特性量的测定值；以及基于所述特性量的测定值、所述方位角的检测值、以及表示规定的速度下的所述方位角与所述特性量之间的关系的特性信息，来获取速度的估计结果。
由此，与第一发明同样，能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度。
下面，参照附图来对本公开的实施方式进行说明。
(第一实施方式)
图1是示出由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的速度测定的状况的侧视图。图2是示出移动体不同的情况下的、由速度测定装置1进行的速度测定的状况的侧视图。
如图1所示，速度测定装置1利用雷达来探测在道路上移动的移动体，并测定该移动体的速度。该速度测定装置1设置于道路的上方的高处，例如距地面5m～6m的高度。具体地说，速度测定装置1安装于在十字路口设置的信号灯的支柱、在道路的路侧设置的路灯的支柱、在道路的路侧设置的车辆感测器的支柱等。
在本实施方式中，作为速度测定装置1的雷达的检测结果，输出速度的检测值Vm(多普勒速度)。该速度的检测值Vm是以速度测定装置1的雷达为基准的速度，与在道路上移动的移动体的实际速度V不同，存在误差。尤其是在雷达设置于高的位置的情况下、即在雷达大幅度远离路面的情况下，速度的检测值Vm的误差变大。
另外，速度的检测值Vm(多普勒速度)的误差取决于移动体的高度H。例如，如图2的(A)、(B)所示，即使在小型的二轮车和大型的四轮车以相同的速度V行驶的情况下，移动体的高度H也分别不同。由此，从速度测定装置1的雷达观察移动体时的高低角α分别不同，因此速度的检测值Vm也不同。
另一方面，如果能够获取该高低角α、移动体的地面位置，则能够根据速度的检测值Vm(多普勒速度)来估计移动体的实际的速度V。但是，由于高低角、地面位置取决于移动体的高度H，因此如果不知道移动体的高度H，则也无法估计高低角、地面位置。
然而，在通常的二维雷达中，作为检测结果，虽然能够获取以雷达为基准的距离及方位角，但无法获取与高低角α、移动体的高度H有关的信息。因此，无法估计移动体的准确的速度。
因此，在本实施方式中，以不取决于移动体的高度的方式进行速度估计，即使在速度测定装置1设置于高的位置的情况下，也能够高精度地估计移动体的速度V。尤其是，在本实施方式中，即使仅凭二维雷达的检测结果，通过基于不取决于雷达与移动体之间的上下方向上的位置关系的变量来估计移动体的速度，也能够以不取决于移动体的高度的方式进行速度估计。
另外，在速度测定装置1设置于如下高度的情况下，可以采用本实施方式的速度测定方法：在该高度，根据假想的移动体的高度的偏差，高低角出现超过与所要求的测定精度相应的容许限度的变化。即，在速度测定装置1的位置低的情况下，移动体的高度的偏差几乎不会对高低角产生影响，但当速度测定装置1的位置变高时，高低角根据移动体的高度的偏差而出现大幅变化，从而多普勒速度的误差变得显著。因此，在速度测定装置1的位置高的情况下，通过采用本实施方式的速度测定方法，能够确保速度的测定精度。
此外，如图1所示，高低角α是以水平方向为基准的、从速度测定装置1的雷达观察移动体的方向的上下方向的角度β(俯角)的余角。
接着，说明由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要。图3是示出由速度测定装置1进行的处理的概要的俯视图。图4是示出由速度测定装置1进行的处理的概要的俯视图。
如图3所示，在本实施方式中，作为速度测定装置1的雷达的检测结果，获取以雷达为基准的距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)。
在此，以雷达为基准的距离的检测值rm、从雷达到移动体的水平方向的距离rg以及高低角α成为如下式这样的关系。
rm＝rg/sin(α) (式1)
另外，以雷达为基准的速度的检测值Vm(多普勒速度)、以雷达为基准的水平方向上的移动体的速度Vg以及高低角α成为如下式这样的关系。
Vm＝Vg×sin(α) (式2)
根据式1和式2，rm×Vm如下式所示。
rm×Vm＝rg/sin(α)×Vg×sin(α) (式3)
rm×Vm＝rg×Vg (式4)
在此，如式4所示，rV值(rg×Vg＝rm×Vm)(特性量)根据作为雷达的检测结果的距离的检测值rm和速度的检测值Vm(多普勒速度)来求出。另外，rV值不取决于高低角α。即，rV值不取决于移动体的高度H，无论是小型的二轮车还是大型的四轮车均为相同的值。因而，如果基于rV值来估计移动体的速度，则能够以不取决于移动体的高度H的方式进行速度估计。
另一方面，如图4所示，当移动体在道路上移动时，方位角的检测值θm根据移动体的位置变化而发生变化。另外，由于速度测定装置1的雷达是固定的，因此雷达与道路之间的位置关系不发生变化。因而，在利用雷达检测到了在道路上移动的移动体的情况下，能够基于作为检测结果的方位角的检测值θm来确定移动体的位置。另外，从雷达到移动体的水平方向上的距离rg根据方位角的检测值θm而变化。因而，rV值成为取决于方位角的检测值θm的变量。
接着，说明由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要。图5、图6是示出由速度测定装置1进行的处理的概要的说明图。
在本实施方式中，在将横轴(第一坐标轴)设为方位角θ且将纵轴(第二坐标轴)设为rV值(rg×Vg＝rm×Vm)的θ-rV平面上，设定表示方位角θ与rV值之间的关系的θ-rV曲线(特性曲线)。在此，rV值根据移动体的实际速度而变化，但当假想移动体以固定速度进行移动的状态时，针对每个规定的速度设定θ-rV曲线(特性曲线)。
另外，在方位角θ相同的情况下，rV值随着移动体的实际速度变快而变大。因而，速度快的θ-rV曲线位于θ-rV平面的上侧。
图5所示的例子是将移动体的实际速度设为40km/h、50km/h、60km/h的情况，在θ-rV平面上绘制出每个速度下的θ-rV曲线。
另一方面，在速度测定装置1中，作为雷达的检测结果，获取距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)。因而，基于距离的检测值rm和速度的检测值Vm(多普勒速度)，根据式4来求出rV值的测定值(rg×Vg＝rm×Vm)，由此能够在θ-rV平面上设定将rV值的测定值设为纵轴的坐标值且将方位角的检测值θm设为横轴的坐标值的测定点Pm。
图5所示的例子是测定点Pm与每个速度下的θ-rV曲线中的某一条θ-rV曲线重合的情况。在该情况下，获取与测定点Pm重合的θ-rV曲线的速度作为速度的估计值。
图6的(A)所示的例子是测定点Pm位于速度V1的θ-rV曲线与速度V2的θ-rV曲线之间的情况。在该情况下，通过插值法(内插法)来获取速度的估计值。此时，基于速度V1、V2和插值系数a，根据下式来获取速度的估计值。
V＝a·V1+(1-a)·V2 (式5)
在此，关于插值系数a，基于测定点Pm、方位角θ为检测值θm时的速度V1的θ-rV曲线上的点P1以及方位角θ为检测值θm时的速度V2的θ-rV曲线上的点P2之间的位置关系来进行设定即可。
另外，在每个速度下的θ-rV曲线为三条以上的情况下，确定处于测定点Pm的最近的上下侧的两条rV曲线，并实施插值法(内插法)即可。
图6的(B)所示的例子是对同一移动体多次实施雷达的检测处理的情况。在该情况下，通过多次的检测处理而得到多个测定点Pmi(i＝1，…，n)，根据各次的测定点Pmi的位置(坐标)来得到各次的速度的估计值Vi(i＝1，…，n)。然后，对各次的速度的估计值Vi进行平均，来计算最终的速度的估计值。由此，能够提高速度的估计值的精度。
此外，由于方位角θ根据移动体移动而发生变化，因此当对同一移动体进行多次检测处理时，在以隔开与测定定时对应的间隔的方式排列的状态下得到各次的测定点Pmi。
另外，在本实施方式中，作为针对通过各次的测定处理而获取到的速度的估计值Vi的统计处理，设为了计算平均值，但也可以获取最大值(异常值除外)。另外，在本实施方式中，设定速度测定区间，在该速度测定区间内对移动体进行检测并测定其速度。该速度测定区间在θ-rV平面中成为方位角θ的范围。
另外，图3、图4是以笔直且水平的道路为前提的，但道路不限定于直线，另外，不限定于水平。即使在道路弯曲的情况下、道路倾斜的情况下，只要生成适合于现场的特性信息，就能够以同样的过程来估计速度。
接着，对第一实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构进行说明。图7是示出速度测定装置1的概要结构的框图。
速度测定装置1具备雷达部11、存储部12以及处理器13。
雷达部11具备天线21和信号处理部22。天线21放射高频的电波，并捕捉其反射波。信号处理部22用于对由天线21捕捉到的反射波进行信号处理，包括ADC(Analog toDigital Converter：模数转换器)、DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器)等器件。该信号处理部22输出距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)作为检测结果。
存储部12存储由处理器13执行的程序等。另外，存储部12存储由特性信息生成装置2预先生成的特性信息，具体地说，存储同与表示方位角θ与rV值(rg×Vg＝rm×Vm)之间的关系的θ-rV曲线对应的表或数式有关的信息。此外，存储部12包括存储器等设备。
处理器13通过执行存储部12中存储的程序来进行与速度测定有关的各种处理。在本实施方式中，处理器13进行检测结果获取处理、测定点位置获取处理以及速度估计处理等。此外，处理器13包括CPU等设备。
在检测结果获取处理中，处理器13从雷达部11获取作为检测结果的、距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)。
在测定点位置获取处理中，处理器13基于距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm，来获取θ-rV平面上的测定点Pm的坐标(θm，rm×Vm)。
在速度估计处理中，处理器13基于测定点Pm的坐标(θm，rm×Vm)与每个速度下的θ-rV曲线之间的位置关系，来确定处于测定点的最近的上下侧的θ-rV曲线。然后，处理器13基于上下侧的θ-rV曲线的速度，通过插值法(内插法)来计算速度的估计值作为速度的估计结果。
此外，速度测定装置1设为雷达部11、存储部12以及处理器13等收容于一个壳体中的结构即可，但也可以设为包括存储部12及处理器13等的控制器与雷达部11分体的结构。
另外，速度测定装置1也可以设为经由网络等通信路与服务器(信息处理装置)(未图示)连接的结构，由服务器进行由处理器13执行的与速度测定有关的处理，具体地说，进行检测结果获取处理、测定点位置获取处理以及速度估计处理等。
另外，也可以设为速度测定装置1的功能搭载于与车载终端之间交换车辆行驶信息、交通信息等的路侧机(未图示)来作为路侧机的一个功能的结构。
另外，特性信息生成装置2由PC(信息处理装置)构成。该特性信息生成装置2生成特性信息，具体地说，生成同与表示方位角θ与rV值(rg×Vg＝rm×Vm)之间的关系的θ-rV曲线对应的表或数式有关的信息。
另外，特性信息根据速度测定装置1的设置环境而不同。因此，针对每个速度测定装置1生成特性信息。即，特性信息生成装置2使用使移动体在设置有速度测定装置1的现场的道路上实际地移动而收集到的学习信息，来生成适于现场的道路的状态和速度测定装置1的设置状态的特性信息。
在此，学习信息是方位角θ和rV值(rg×Vg＝rm×Vm)的组合。另外，通过在假想的范围内改变移动体的速度来收集学习信息，能够生成多个速度中的各速度下的特性信息。另外，若进行道路施工而使得道路的状态发生变化，则再次收集学习信息，并重新制成特性信息。
接着，说明由第一实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程。图8是示出由速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。此外，图8是如图6的(B)所示的那样对同一移动体多次实施雷达部11的检测处理的情况的例子。
首先，处理器13以规定的测定次数(n次)重复进行测定处理(ST101～ST106)。
在该测定处理中，首先，处理器13从雷达部11获取作为检测结果的、距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)(检测结果获取处理)(ST102)。
接着，处理器13基于距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm，来获取θ-rV平面上的测定点Pm的坐标(θm，rm×Vm)(测定点位置获取处理)(ST103)。
接着，处理器13基于测定点Pm的坐标(θm，rm×Vm)与每个速度下的θ-rV曲线之间的位置关系，来确定处于测定点的最近的上下侧的θ-rV曲线(ST104)。然后，处理器13基于上下侧的θ-rV曲线的速度，通过插值法(内插法)来计算速度的估计值(速度估计处理)(ST105)。
当以规定的测定次数(n次)重复进行以上的测定处理并获取到各次的速度的估计值Vi(i＝1，…，n)时，接着，处理器13对该各次的速度的估计值Vi进行平均，来计算速度的估计值(ST107)。然后，处理器13输出速度的估计值(ST108)。
(第二实施方式)
接着，对第二实施方式进行说明。此外，在此未特别提及的点与上述的实施方式相同。图9是示出由第二实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的概要的说明图。图10是示出第二实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构的框图。
在第一实施方式中设为获取移动体的移动速度，但在本实施方式中，对超速(速度违章)进行判定，即判定移动体的速度是否超过限制速度(阈值)。具体地说，判定测定点Pm位于与限制速度对应的θ-rV曲线的上侧还是下侧。即，在测定点Pm位于与限制速度对应的θ-rV曲线的上侧的情况下，判定为超速。另一方面，在测定点Pm位于与限制速度对应的θ-rV曲线的下侧或该θ-rV曲线中的情况下，判定为未超速。
另外，为了提高精度，也可以利用雷达来多次实施移动体的检测处理和超速判定处理。在该情况下，对多次的判定结果进行整合，来获取最终的超速的判定结果。此时，例如也可以通过多数决定法来决定判定结果。即，将判定为超速的判定结果的次数与判定为不超速的判定结果的次数进行比较，将次数多的判定结果决定为最终的判定结果。
如图10所示，速度测定装置1的结构与第一实施方式(参照图7)相同。另外，在存储部12中保存有事先制成的与限制速度对应的特性信息。
另外，处理器13与第一实施方式同样地进行检测结果获取处理和测定点位置获取处理，但进行超速判定处理来代替速度估计处理。
在超速判定处理中，处理器13判定是否超速来作为速度的估计结果，具体地说判定测定点Pm位于与限制速度对应的θ-rV曲线的上侧还是下侧。
接着，说明由第二实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程。图11是示出由速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。
首先，处理器13以规定的测定次数(n次)重复进行测定处理(ST101～ST111)。
在该测定处理中，首先，处理器13从雷达部11获取作为检测结果的、距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm(多普勒速度)(ST102)。
接着，处理器13基于距离的检测值rm、方位角的检测值θm以及速度的检测值Vm，来获取θ-rV平面上的测定点Pm的坐标(θm，rm×Vm)(测定点位置获取处理)(ST103)。
接着，处理器13判定测定点Pm位于与限制速度对应的θ-rV曲线的上侧还是下侧(ST111)。
当以规定的判定次数(n次)重复进行以上的判定处理并且获取到各次的超速的判定结果时，接着，处理器13对该各次的超速的判定结果进行整合，来获取最终的超速的判定结果(ST113)。然后，处理器13输出超速的判定结果(ST114)。
此外，在监管速度违章的情况下，为了通过读取车牌来获取车辆编号，另外为了要获取驾驶员的脸部图像，而利用摄像机来拍摄道路上的车辆。在该情况下，利用摄像机始终拍摄道路上的车辆，并以规定时间暂时地蓄积该摄影图像，当由速度测定装置1探测到超速的车辆时，提取出拍摄到该车辆的期间的摄影图像，并将其保存在适当的存储设备中，另外发送到监视中心。
(第三实施方式)
接着，对第三实施方式进行说明。此外，在此未特别提及的点与上述的实施方式相同。图12是示出第三实施方式所涉及的特性信息的说明图。图13是示出第三实施方式所涉及的速度测定装置1的概要结构的框图。
移动体的移动速度根据移动体的种类而大不相同。例如，车辆和人物的移动速度大不相同。因此，在本实施方式中，预先针对移动体的每个种类来制成特性信息(与θ-rV曲线对应的表或数式)。而且，在速度测定时，判别成为测定对象的移动体的种类，并使用与该移动体的种类相应的特性信息来进行速度估计。
在图12的(A)、(B)所示的例子中，对移动体的种类A(较低速的移动体，例如人物、自行车等)和移动体的种类B(较高速的移动体，例如四轮车、机动二轮车等)进行判别，并预先制成与种类A和种类B有关的特性信息(θ-rV曲线)。
如图13所示，速度测定装置1的结构与第一实施方式(参照图7)相同。另外，在存储部12中保存有事先制成的移动体的每个种类的特性信息。
另外，处理器13与第一实施方式同样地进行检测结果获取处理、测定点位置获取处理以及速度估计处理，但除此之外，还进行移动体种类判别处理和特性信息选定处理。
在移动体种类判别处理中，处理器13基于雷达部11的检测结果来判别成为测定对象的移动体的种类(例如四轮车、二轮机动车、人物、自行车等)。此外，可以通过摄像机来拍摄道路上的移动体，并基于该摄影图像来判别移动体的种类。
在特性信息选定处理中，处理器13选定与移动体的种类相应的特性信息(θ-rV曲线)。
接着，说明由第三实施方式所涉及的速度测定装置1进行的处理的过程。图14是示出由速度测定装置1进行的处理的过程的流程图。
首先，处理器13基于雷达部11的检测结果来判别成为测定对象的移动体的种类(移动体种类判别处理)(ST121)。然后，处理器13选定与该移动体的种类相应的特性信息(θ-rV曲线)(特性信息选定处理)(ST122)。之后(ST101～ST108)与第一实施方式相同。
如上所述，作为在本公开中公开的技术的例示，对实施方式进行了说明。然而，本公开中的技术并不限定于此，也能够应用于进行了变更、置换、附加、省略等而得到的实施方式。另外，也能够将在上述的实施方式中所说明的各构成要素组合来设为新的实施方式。
产业上的可利用性
本公开所涉及的速度测定装置和速度测定方法具有能够抑制设置高度的影响从而高精度地测定移动体的速度的效果，作为使用雷达来测定在道路上移动的移动体的速度的速度测定装置和速度测定方法等是有用的。
附图标记说明
1：速度测定装置(信息处理装置)；2：特性信息生成装置；11：雷达部；12：存储部；13：处理器；21：天线；22：信号处理部。

Claims (9)

1.一种速度测定装置，设置于道路的周边，用于测定沿着道路移动的移动体的速度，所述速度测定装置的特征在于，具备：
雷达部，其检测道路上的移动体，并输出距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；
存储部，其存储特性信息，该特性信息表示规定的速度下的通过所述距离与所述速度之积给出的特性量与所述方位角之间的关系；以及
处理器，其基于所述特性信息、所述方位角的检测值以及将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘而得到的特性量的测定值，来估计所述移动体的速度。
2.根据权利要求1所述的速度测定装置，其特征在于，
所述雷达部设置于以下高度：在该高度，根据假想的移动体的高度的偏差，从所述雷达部观察移动体时的高低角出现超过容许限度的变化。
3.根据权利要求1所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器基于多个速度中的各速度下的所述特性信息，来获取速度的估计值作为所述速度的估计结果。
4.根据权利要求3所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器基于所述距离的检测值、所述方位角的检测值以及所述速度的检测值，来获取以所述方位角和所述特性量为坐标轴的平面上的测定点的位置，
所述处理器确定与所述特性信息对应的多条特性曲线中的、处于所述测定点的最近的两条所述特性曲线，
所述处理器通过基于所述特性曲线与所述测定点之间的位置关系的插值法，来获取所述速度的估计值。
5.根据权利要求3所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器对通过多次执行所述雷达部的检测处理而获取到的多个所述速度的估计值进行统计处理，来获取最终的所述速度的估计值。
6.根据权利要求1所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器基于限制速度下的所述特性信息，来获取与是否超过所述限制速度有关的速度的判定结果作为所述速度的估计结果。
7.根据权利要求6所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器对通过多次执行所述雷达部的检测处理而获取到的多次的速度的判定结果进行整合，来获取最终的速度的判定结果。
8.根据权利要求1所述的速度测定装置，其特征在于，
所述处理器判别由所述雷达部检测出的移动体的种类，
所述处理器基于与移动体的种类对应的所述特性信息来获取所述速度的估计结果。
9.一种速度测定方法，使信息处理装置进行测定沿着道路移动的移动体的速度的处理，所述速度测定方法的特征在于，
所述信息处理装置的处理器进行以下处理：
从用于检测道路上的移动体的雷达部获取距离的检测值、方位角的检测值以及速度的检测值，其中，该速度是多普勒速度；
将所述距离的检测值与所述速度的检测值相乘来计算特性量的测定值；以及
基于所述特性量的测定值、所述方位角的检测值、以及表示规定的速度下的所述方位角与所述特性量之间的关系的特性信息，来获取速度的估计结果。
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