JP2019039750A - Rader system and method for detecting target - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、レーダ装置および物標検出方法に関する。 The present invention relates to a radar apparatus and a target detection method.
従来、例えばミリ波レーダ等の電子スキャン式のレーダ装置によって検出した車両等の物標に基づいてPCS(Pre-crash Safety System)やAEB(Advanced Emergency Braking System)を制御する車両制御システムが知られている。 Conventionally, for example, a vehicle control system for controlling a PCS (Pre-crash Safety System) or AEB (Advanced Emergency Braking System) based on a target such as a vehicle detected by an electronic scanning radar device such as a millimeter wave radar is known. ing.
レーダ装置は、自車両の走行向きを含む所定の角度範囲を一定周期でスキャンすることで物標の存在を検出する。そして、レーダ装置は、初めて物標が検出されると、次回以降の周期でもかかる物標を引き続き監視し続けて、最終的に検出された物標が車両等の物体であるか、路面であるかを判定する。例えば、レーダ装置は、次回以降に検出される物標の予測角度と実際に検出された角度との角度差に基づいて車両であるか路面であるかを判定する。 The radar apparatus detects the presence of a target by scanning a predetermined angle range including the traveling direction of the host vehicle at a constant period. Then, when the target is detected for the first time, the radar device continues to monitor the target in the next and subsequent cycles, and the finally detected target is an object such as a vehicle or a road surface. Determine whether. For example, the radar device determines whether the vehicle is a road surface based on the angle difference between the predicted angle of the target detected after the next time and the actually detected angle.
しかしながら、従来の技術は、例えば物標が車両であると判別するために、複数周期にわたって物標を監視し続けなければならず、例えば、他車両が近距離から突然スキャンの範囲内に入り込むカットインによって検出された場合、物標が車両であるとすばやく判別できないおそれがあった。 However, in the conventional technology, for example, in order to determine that the target is a vehicle, the target must be continuously monitored over a plurality of cycles, for example, a cut in which another vehicle suddenly enters the range of scanning from a short distance. When detected by IN, there is a possibility that it cannot be quickly determined that the target is a vehicle.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の判別を早期化できるレーダ装置および物標検出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a radar apparatus and a target detection method that can accelerate the discrimination of a target.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るレーダ装置は、検出部と、判定部とを備える。前記検出部は、自車両の走行向きを含む所定の角度範囲である走査範囲において、物標と前記走行向きとの角度差を検出する。前記判定部は、前記検出部によって初めて前記物標が検出された際の前記角度差が大きいほど、当該物標を路面よりも前記路面以外の物体であると判定する。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, a radar apparatus according to the present invention includes a detection unit and a determination unit. The detection unit detects an angle difference between the target and the traveling direction in a scanning range that is a predetermined angular range including the traveling direction of the host vehicle. The determination unit determines that the target is an object other than the road surface rather than the road surface as the angle difference when the target is detected for the first time by the detection unit is larger.
本発明によれば、物標の判別を早期化できる。 According to the present invention, the discrimination of the target can be accelerated.
以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。なお、以下では、レーダ装置1がFM−CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式である場合を例に挙げて説明するが、レーダ装置1は、例えばFCM(Fast-Chirp Modulation)方式といった他の方式であってもよい。
Hereinafter, embodiments of a radar apparatus and a target detection method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, this invention is not limited by this embodiment. In the following, a case where the
まず、図1を用いて実施形態に係る物標検出方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。図1では、物標Tである他車両が、自車両MCの前方に進路変更して割り込む、いわゆるカットインを行っている場面を示している。また、図1では、実施形態に係るレーダ装置1によって、自車両MCの走行向きを示す基準線100(以下、走行向き100)を含む所定の角度範囲αである走査範囲Rにおいて、初めて物標Tが検出された際の瞬時値50を示している。
First, the outline of the target detection method according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an outline of a target detection method according to an embodiment. FIG. 1 shows a scene in which another vehicle, which is the target T, is performing a so-called cut-in in which the course is changed and interrupted in front of the host vehicle MC. In FIG. 1, the
瞬時値50とは、所定周期で送信される送信波と、物標Tによる送信波の反射波によって検出される瞬間的な値であり、例えば、物標Tと自車両MCの走行向き100との角度差θや、自車両MCから物標Tまでの距離、物標Tの相対速度といった情報を含む。
The
図1に示すように、実施形態に係るレーダ装置1は、例えば自車両MCのフロントグリル内等の前方に搭載され、実施形態に係る物標検出方法を実行する。なお、レーダ装置1の搭載箇所は、例えばフロントガラスやリアグリル、左右の側部(例えば、左右のドアミラー)、自車両MCの後部等他の箇所に搭載されてもよい。自車両MCの後部に設けられる場合、走行向き100は、自車両MCの後方へ向かう向きとなる。
As shown in FIG. 1, the
実施形態に係る物標検出方法では、初めて物標Tが検出された際の角度差θに基づいて物標Tの種別が車両等の物体であるか路面であるかを判定する。なお、かかる物体は、車両に限らず、他の移動体であってもよく、あるいは自車両MCの走行の妨げとなる静止物であってもよい。 In the target detection method according to the embodiment, it is determined whether the type of the target T is an object such as a vehicle or a road surface based on the angle difference θ when the target T is detected for the first time. Such an object is not limited to a vehicle, and may be another moving body, or may be a stationary object that hinders traveling of the host vehicle MC.
ここで、従来の物標検出方法について説明する。従来の物標検出方法では、例えば物標が車両であると判別するために、複数周期にわたって物標を監視し続ける必要があった。つまり、次回以降に検出される瞬時値に基づいて車両か路面かを判別していた。 Here, a conventional target detection method will be described. In the conventional target detection method, for example, in order to determine that the target is a vehicle, it is necessary to continuously monitor the target over a plurality of cycles. That is, it is determined whether the vehicle or the road surface based on instantaneous values detected after the next time.
しかしながら、例えば、他車両がカットインによって比較的近距離から走査範囲に入り込む場合、従来の手法では、物標が車両であるとすばやく判別できないおそれがあった。 However, for example, when another vehicle enters the scanning range from a relatively short distance due to cut-in, the conventional method may not be able to quickly determine that the target is a vehicle.
そこで、実施形態に係る物標検出方法では、初回に検出された瞬時値50に基づいて物標Tが車両等の物体であるか路面であるかの判別を開始することとした。具体的には、実施形態に係る物標検出方法では、まず、物標Tに対応する瞬時値50の角度差θを検出する。
Therefore, in the target detection method according to the embodiment, it is determined based on the
つづいて、実施形態に係る物標検出方法では、初めて物標Tが検出された際の角度差θが大きいほど、物標Tを路面よりも路面以外の物体、つまり物標Tが車両であると判定する。 Subsequently, in the target detection method according to the embodiment, the larger the angle difference θ when the target T is detected for the first time, the more the target T is an object other than the road surface, that is, the target T is a vehicle. Is determined.
換言すれば、実施形態に係る物標検出方法では、カットインの特徴である、走査範囲Rの外側から内側へ入ってくる特性を利用して判定処理を行う。すなわち、角度差θが走査範囲Rの角度範囲αに近いほど、より車両である可能性が高いとみなす。 In other words, in the target detection method according to the embodiment, the determination process is performed using the characteristic that enters the inside from the outside of the scanning range R, which is a feature of cut-in. That is, the closer the angle difference θ is to the angle range α of the scanning range R, the higher the possibility of being a vehicle.
また、一方で、初めて検出される瞬時値50が走行向き100に近いほど、より路面である可能性が高いとみなす。換言すれば、走査範囲Rの中心付近に突然検出されるような物標Tは、車両である可能性が低いとみなす。
On the other hand, the closer the
なお、このように走査範囲Rの中心に突然現れるような物標Tとして、いわゆる路面の折り返しゴーストが考えられる。このように、初回に検出される角度差θから車両か路面かを判別可能になるため、物標Tの判別を早期化できる。 As the target T that suddenly appears in the center of the scanning range R in this way, a so-called road surface ghost is conceivable. Thus, since it is possible to determine whether the vehicle is a road surface from the angle difference θ detected at the first time, the determination of the target T can be accelerated.
なお、実施形態に係る物標検出方法では、初回の角度差θに基づいて物標Tが車両である確からしさを示す確度の初期値を算出するが、かかる点の詳細については、図6を用いて後述する。 In the target detection method according to the embodiment, the initial value of the accuracy indicating the likelihood that the target T is a vehicle is calculated based on the initial angle difference θ. For details of this point, refer to FIG. Will be described later.
次に、図2を参照して、実施形態に係るレーダ装置1の構成について詳細に説明する。図2は、実施形態に係るレーダ装置1の構成を示すブロック図である。なお、図2では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
Next, the configuration of the
換言すれば、図2に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。 In other words, each component illustrated in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. For example, the specific form of distribution / integration of each functional block is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof is functionally or physically distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions.・ It can be integrated and configured.
図2に示すように、レーダ装置1は、送信部10と、受信部20と、処理部30とを備える。レーダ装置1は、自車両MCの挙動を制御する車両制御装置2と接続される。
As shown in FIG. 2, the
かかる車両制御装置2は、レーダ装置1による物標Tの検出結果に基づいて、PCS(Pre-crash Safety System)やAEB(Advanced Emergency Braking System)などの車両制御を行う。
The
送信部10は、信号生成部11と、発振器12と、送信アンテナ13とを備える。信号生成部11は、後述する送受信制御部31の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器12は、かかる信号生成部11によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成し、送信アンテナ13へ出力する。なお、図2に示すように、発振器12によって生成された送信信号は、後述するミキサ22に対しても分配される。
The
送信アンテナ13は、発振器12からの送信信号を送信波へ変換し、かかる送信波を自車両MCの外部へ出力する。送信アンテナ13が出力する送信波は、三角波で周波数変調された連続波である。送信アンテナ13から自車両MCの外部、たとえば前方へ送信された送信波は、先行車などの物標Tで反射されて反射波となる。
The
受信部20は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ21と、複数のミキサ22と、複数のA/D変換部23とを備える。ミキサ22およびA/D変換部23は、受信アンテナ21ごとに設けられる。
The receiving
各受信アンテナ21は、物標Tからの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ22へ出力する。なお、図2に示す受信アンテナ21の数は4つであるが、3つ以下または5つ以上であってもよい。
Each receiving
受信アンテナ21から出力された受信信号は、図示略の増幅器(たとえば、ローノイズアンプ)で増幅された後にミキサ22へ入力される。ミキサ22は、分配された送信信号と、受信アンテナ21から入力される受信信号との一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、A/D変換部23へ出力する。
The reception signal output from the
ビート信号は、送信波と反射波との差分波であって、送信信号の周波数(以下、「送信周波数」と記載する)と受信信号の周波数(以下、「受信周波数」と記載する)との差となるビート周波数を有する。ミキサ22で生成されたビート信号は、A/D変換部23でデジタル信号に変換された後に、処理部30へ出力される。
The beat signal is a differential wave between the transmission wave and the reflected wave, and is a frequency of the transmission signal (hereinafter referred to as “transmission frequency”) and a frequency of the reception signal (hereinafter referred to as “reception frequency”). It has a beat frequency that makes a difference. The beat signal generated by the
処理部30は、送受信制御部31と、信号処理部32と、記憶部33とを備える。信号処理部32は、検出部32aと、算出部32bと、判定部32cと、物標データ生成部32dとを備える。
The
記憶部33は、履歴データ33aを記憶する。履歴データ33aは、信号処理部32が実行する一連の信号処理における物標データの履歴を含む情報である。
The
処理部30は、たとえば、CPU(Central Processing Unit)、記憶部33に対応するROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)、レジスタ、その他の入出力ポートなどを含むマイクロコンピュータであり、レーダ装置1全体を制御する。
The
かかるマイクロコンピュータのCPUがROMに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、送受信制御部31および信号処理部32として機能する。なお、送受信制御部31および信号処理部32は全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアで構成することもできる。
The microcomputer CPU functions as the transmission / reception control unit 31 and the
送受信制御部31は、信号生成部11を含む送信部10、および、受信部20を制御する。信号処理部32は、一連の信号処理を周期的に実行する。つづいて信号処理部32の各構成要素について説明する。
The transmission / reception control unit 31 controls the
検出部32aは、周波数解析部321aと、ピーク抽出部322aと、瞬時値生成部323aとを備え、自車両MCの走行向き100を含む所定の角度範囲αである走査範囲Rにおいて、物標Tと走行向き100の角度差θを検出する。具体的には、検出部32aは、周波数変調された送信波と物標Tによる送信波の反射波とに基づいて物標Tに対応する瞬時値50を検出する。
The
周波数解析部321aは、各A/D変換部23から入力されるビート信号に対して高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)処理(以下、「FFT処理」と記載する)を行い、結果をピーク抽出部322aへ出力する。かかるFFT処理の結果は、ビート信号の周波数スペクトルであり、ビート信号の周波数ごと(周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビンごと)のパワー値(信号レベル)である。
The
ピーク抽出部322aは、周波数解析部321aによるFFT処理の結果においてピークとなるピーク周波数を抽出して、抽出結果を瞬時値生成部323aへ出力する。なお、ピーク抽出部322aは、後述するビート信号の「UP区間」および「DN区間」のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。
The peak extraction unit 322a extracts a peak frequency that becomes a peak in the result of the FFT processing by the
瞬時値生成部323aは、ピーク抽出部322aにおいて抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とそのパワー値を算出する角度推定処理を実行する。なお、角度推定処理の実行時点で、到来角度は、物標Tが存在すると推定される角度(すなわち、角度差θ)であることから、以下では「推定角度」と記載する場合がある。 The instantaneous value generation unit 323a executes angle estimation processing for calculating the arrival angle of the reflected wave corresponding to each of the peak frequencies extracted by the peak extraction unit 322a and its power value. Note that at the time of execution of the angle estimation process, the arrival angle is an angle at which the target T is estimated to exist (that is, the angle difference θ), and therefore may be referred to as “estimated angle” below.
また、瞬時値生成部323aは、算出した推定角度とパワー値との算出結果に基づいて「UP区間」および「DN区間」それぞれのピーク周波数の正しい組み合わせを判定するペアリング処理を実行する。 In addition, the instantaneous value generation unit 323a executes a pairing process for determining a correct combination of peak frequencies of the “UP section” and the “DN section” based on the calculation result of the calculated estimated angle and power value.
また、瞬時値生成部323aは、判定した組み合わせ結果から各物標Tの自車両MCに対する距離および相対速度を算出する。また、瞬時値生成部323aは、算出した各物標Tの推定角度(角度差θ)、距離および相対速度を、最新周期(最新スキャン)分の瞬時値50として算出部32bへ出力する。
The instantaneous value generation unit 323a calculates the distance and relative speed of each target T with respect to the host vehicle MC from the determined combination result. The instantaneous value generation unit 323a outputs the calculated estimated angle (angle difference θ), distance, and relative speed of each target T to the
説明を分かりやすくするために、信号処理部32の前段処理から信号処理部32におけるここまでの処理の流れを図3〜図4Cに示す。図3は、信号処理部32の前段処理から信号処理部32におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。
In order to make the explanation easy to understand, the flow of processing from the previous stage processing of the
また、図4Aは、角度推定処理の処理説明図である。また、図4Bおよび図4Cは、ペアリング処理の処理説明図(その1)および(その2)である。なお、図3は、2つの太い下向きの白色矢印で3つの領域に区切られている。以下では、かかる各領域を順に、上段、中段、下段と記載する。 FIG. 4A is an explanatory diagram of angle estimation processing. 4B and 4C are process explanatory diagrams (part 1) and (part 2) of the pairing process. Note that FIG. 3 is divided into three regions by two thick downward white arrows. In the following, each of these areas will be described as an upper stage, a middle stage, and a lower stage in order.
図3の上段に示すように、送信信号fs(t)は、送信アンテナ13から送信波として送出された後、物標Tにおいて反射されて反射波として到来し、受信アンテナ21において受信信号fr(t)として受信される。
As shown in the upper part of FIG. 3, the transmission signal fs (t) is transmitted from the
このとき、図3の上段に示すように、受信信号fr(t)は、自車両MCと物標Tとの距離に応じて、送信信号fs(t)に対して時間差Tだけ遅延している。この時間差Tと、自車両MCおよび物標の相対速度に基づくドップラー効果とにより、ビート信号は、周波数が上昇する「UP区間」の周波数fupと、周波数が下降する「DN区間」の周波数fdnとが繰り返される信号として得られる(図3の中段参照)。 At this time, as shown in the upper part of FIG. 3, the reception signal fr (t) is delayed by a time difference T with respect to the transmission signal fs (t) according to the distance between the host vehicle MC and the target T. . Due to the time difference T and the Doppler effect based on the relative speed of the host vehicle MC and the target, the beat signal has a frequency fup in the “UP section” in which the frequency increases and a frequency fdn in the “DN section” in which the frequency decreases. Is obtained as a repeated signal (see the middle of FIG. 3).
図3の下段には、かかるビート信号を周波数解析部321aにおいてFFT処理した結果を、「UP区間」側および「DN区間」側のそれぞれについて模式的に示している。
The lower part of FIG. 3 schematically shows the result of FFT processing of the beat signal by the
図3の下段に示すように、FFT処理後には、「UP区間」側および「DN区間」側のそれぞれの周波数領域における波形が得られる。ピーク抽出部322aは、かかる波形においてピークとなるピーク周波数を抽出する。 As shown in the lower part of FIG. 3, after the FFT processing, waveforms in the respective frequency regions on the “UP section” side and the “DN section” side are obtained. The peak extraction unit 322a extracts a peak frequency that becomes a peak in the waveform.
たとえば、図3の下段に示した例の場合、ピーク抽出閾値が用いられ、「UP区間」側においては、ピークPu1〜Pu3がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数fu1〜fu3がそれぞれ抽出される。 For example, in the case of the example shown in the lower part of FIG. 3, the peak extraction threshold is used, and on the “UP section” side, the peaks Pu1 to Pu3 are determined as peaks, and the peak frequencies fu1 to fu3 are extracted.
また、「DN区間」側においては、同じくピーク抽出閾値により、ピークPd1〜Pd3がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数fd1〜fd3がそれぞれ抽出される。 On the “DN section” side, the peaks Pd1 to Pd3 are also determined as peaks by the peak extraction threshold, and the peak frequencies fd1 to fd3 are extracted, respectively.
ここで、ピーク抽出部322aが抽出した各ピーク周波数の周波数成分には、複数の物標からの反射波が混成している場合がある。そこで、瞬時値生成部323aは、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算する角度推定処理を行い、ピーク周波数ごとに対応する物標Tの存在を解析する。 Here, the frequency component of each peak frequency extracted by the peak extraction unit 322a may be a mixture of reflected waves from a plurality of targets. Therefore, the instantaneous value generation unit 323a performs angle estimation processing for calculating the direction for each peak frequency, and analyzes the presence of the target T corresponding to each peak frequency.
なお、瞬時値生成部323aにおける方位演算は、たとえばESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)などの公知の到来方向推定手法を用いて行うことができる。 The azimuth calculation in the instantaneous value generation unit 323a can be performed using a known arrival direction estimation method such as ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques).
図4Aは、瞬時値生成部323aの方位演算結果を模式的に示すものである。瞬時値生成部323aは、かかる方位演算結果の各ピークPu1〜Pu3から、これらピークPu1〜Pu3にそれぞれ対応する各物標T(各反射点)の推定角度を算出する。また、各ピークPu1〜Pu3の大きさがパワー値となる。瞬時値生成部323aは、図4Bに示すように、かかる角度推定処理を「UP区間」側および「DN区間」側のそれぞれについて行う。 FIG. 4A schematically shows the azimuth calculation result of the instantaneous value generation unit 323a. The instantaneous value generation unit 323a calculates an estimated angle of each target T (each reflection point) corresponding to each of the peaks Pu1 to Pu3 from each peak Pu1 to Pu3 of the azimuth calculation result. Moreover, the magnitude | size of each peak Pu1-Pu3 becomes a power value. As illustrated in FIG. 4B, the instantaneous value generation unit 323a performs the angle estimation process on each of the “UP section” side and the “DN section” side.
そして、瞬時値生成部323aは、方位演算結果において、推定角度およびパワー値の近い各ピークを組み合わせるペアリング処理を行う。また、その組み合わせ結果から、瞬時値生成部323aは、各ピークの組み合わせに対応する各物標T(各反射点)の距離および相対速度を算出する。 Then, the instantaneous value generation unit 323a performs a pairing process for combining each peak having an estimated angle and a power value close to each other in the azimuth calculation result. Further, from the combination result, the instantaneous value generation unit 323a calculates the distance and relative velocity of each target T (each reflection point) corresponding to each peak combination.
距離は、「距離∝(fup+fdn)」の関係に基づいて算出することができる。相対速度は、「速度∝(fup−fdn)」の関係に基づいて算出することができる。その結果、図4Cに示すように、自車両MCに対する、各反射点RPの推定角度、距離および相対速度の瞬時値50を示すペアリング処理結果が得られる。
The distance can be calculated based on the relationship of “distance ∝ (fup + fdn)”. The relative speed can be calculated based on the relationship of “speed-up (fup−fdn)”. As a result, as shown in FIG. 4C, a pairing process result indicating the
図2に戻って、算出部32bについて説明する。算出部32bは、検出部32aによって検出された瞬時値50に含まれる角度差θに基づいて物標Tが路面以外の物体である確からしさを示す確度を算出する。具体的には、算出部32bは、初回に検出された角度差θに基づいて確度の初期値を算出し、次回以降に検出された角度差θに基づいて確度の加算値を算出する。
Returning to FIG. 2, the
具体的には、算出部32bは、角度差θにおける物標Tの路面である路面確率または物体である物体確率の確率分布を取得し、かかる確率分布に基づいて確度(初期値)を算出する。ここで、図5および図6を用いて、算出部32bによる確度の初期値の算出方法について詳細に説明する。
Specifically, the calculating
図5は、角度差θにおける路面確率または物体確率の確率分布を示す図である。図5のグラフでは、横軸に角度差θを示し、縦軸に路面確率または物体確率を示している。図5のグラフにおいて、物体確率を実線で示し、路面確率を破線で示す。 FIG. 5 is a diagram showing a probability distribution of road surface probability or object probability at an angle difference θ. In the graph of FIG. 5, the horizontal axis indicates the angle difference θ, and the vertical axis indicates the road surface probability or the object probability. In the graph of FIG. 5, the object probability is indicated by a solid line, and the road surface probability is indicated by a broken line.
また、角度差θがゼロは、走行向き100を示し、−α/2およびα/2それぞれは、走査範囲Rにおける左右の境界線を示す(図1参照)。かかる確率分布は、予め実験などで得られた初回検知における角度差θの実測値に基づいて生成される。
In addition, when the angle difference θ is zero, the traveling
図5に示すように、路面確率および物体確率は、角度差θがゼロを中心とする正規分布の形状となる。また、物体確率は、路面確率よりも凸形状が緩やかである。具体的には、例えば、角度差θが−α/2(またはα/2)からある角度差θのところまでは、物体確率が路面確率よりも高い。 As shown in FIG. 5, the road surface probability and the object probability have a normal distribution shape centered on zero angle difference θ. Further, the convex shape of the object probability is gentler than the road surface probability. Specifically, for example, the object probability is higher than the road surface probability from an angle difference θ of −α / 2 (or α / 2) to a certain angle difference θ.
そして、ある角度差θのところで両者の確率が反転する。つまり、路面確率が物体確率よりも高くなる。そして、角度差θがゼロ周辺では、路面確率と物体確率との差が最大となる。 And the probability of both is reversed at a certain angle difference θ. That is, the road surface probability is higher than the object probability. When the angle difference θ is around zero, the difference between the road surface probability and the object probability is maximized.
換言すれば、かかる確率分布では、角度差θがゼロからある角度差θまでは、物標Tが路面である可能性が高く、ある角度差θから−α/2(またはα/2)までは、物標Tが物体である可能性が高くなることを示している。 In other words, in this probability distribution, when the angle difference θ is from zero to a certain angle difference θ, there is a high possibility that the target T is a road surface, and from a certain angle difference θ to −α / 2 (or α / 2). Indicates that there is a high possibility that the target T is an object.
また、例えば、物体確率に注目すると、角度差θがゼロに近い値であるほど、確率が高くなっている。これは、走査範囲Rの前方の境界線から物体が現れる可能性を含むためである。換言すれば、物標Tである物体が前方から近づいてくる確率がカットインする確率よりも高いことを示している。このように、確率分布を用いることで、路面確率および物体確率を容易に算出することができる。 For example, when attention is paid to the object probability, the probability is higher as the angle difference θ is closer to zero. This is because the possibility that an object appears from the boundary line in front of the scanning range R is included. In other words, the probability that the object that is the target T approaches from the front is higher than the probability of cut-in. Thus, by using the probability distribution, the road surface probability and the object probability can be easily calculated.
次に、図6を参照して、かかる確率分布を用いた確度の算出方法について説明する。図6は、算出部32bの処理内容を示す図である。図6では、走査範囲R内において、2つの瞬時値50a,50bが新規に得られた場面を示している。図6では、瞬時値50aの角度差θ1が瞬時値50bの角度差θ2よりも値が大きいこととする。また、角度差θ1は、確率分布(図5参照)における路面確率と物体確率との交点よりも−α/2(α/2)側であり、角度差θ2は、交点よりもゼロ側であるとする。
Next, with reference to FIG. 6, a method of calculating the accuracy using the probability distribution will be described. FIG. 6 is a diagram illustrating the processing contents of the
つまり、上述した確率分布(図5参照)に照らし合わせると、瞬時値50aに対応する物標Tは、物体である可能性が路面である可能性よりも高い。一方、瞬時値50bに対応する物標Tは、路面である可能性が物体である可能性よりも高い。
That is, in light of the above probability distribution (see FIG. 5), the target T corresponding to the
そして、算出部32bは、確率分布より得られた路面確率および物体確率に基づいて瞬時値50a,50b毎に物体である確からしさを示す確度を算出する。例えば、算出部32bは、物体確率から路面確率を減算することによって確度を算出することができる。これにより、瞬時値50aにおける確度は、正の値となり、瞬時値50bにおける確度は、負の値となる。
Then, the
あるいは、算出部32bは、路面確率に対する物体確率の比率を算出してもよい。かかる場合、瞬時値50aは、1よりも大きい値となり、瞬時値50bは、1よりも小さい値となる。
Alternatively, the
なお、確度の算出は上記した方法に限定されるものではなく、瞬時値50aの確度が瞬時値50bの確度よりも大きい値となるような算出方法であればよい。
The calculation of the accuracy is not limited to the above-described method, and any calculation method may be used as long as the accuracy of the
このように、算出部32bは、確度を算出することで、後述する判定部32cによる路面か車両かの判定処理を容易に行うことができる。
In this manner, the
また、上記では、初回に検出された角度差θに基づいて確度の初期値を算出する方法について説明したが、算出部32bは、同じ物標Tで次回以降に検出される角度差θに基づいて確度の加算値を算出する。
In the above description, the method of calculating the initial value of the accuracy based on the angle difference θ detected for the first time has been described. However, the
具体的には、まず、算出部32bは、時刻tである初回に検出される角度差θtから時刻t+1である次回に検出される角度差θt+1を予側する。例えば、算出部32bは、初回の瞬時値50の相対速度や距離を加味して次回の角度差θt+1を予測する。
Specifically, first, the
つづいて、算出部32bは、予測した角度差θt+1と実際に時刻t+1で検出された角度差θt+1を比較し、比較結果に基づいて確度の加算値を算出する。例えば、算出部32bは、予測した角度差θt+1と実際に時刻t+1で検出された角度差θt+1の差分が小さいほど、加算値を大きくする。算出部32bは、算出した確度の初期値および加算値を判定部32cへ出力する。
Subsequently, the
図2に戻って、判定部32cについて説明する。判定部32cは、算出部32bによって算出された確度に基づいて物標Tが路面であるか物体であるかの判定処理を行う。ここで、図7を用いて判定部32cの処理内容について説明する。
Returning to FIG. 2, the determination unit 32c will be described. The determination unit 32c performs a determination process as to whether the target T is a road surface or an object based on the accuracy calculated by the
図7は、判定部32cの処理内容を示す図である。図7のグラフでは、横軸に時間を示し、縦軸に確度の累積値を示す。累積値とは、確度の初期値に次回以降の加算値を積算した値である。図7では、2つの瞬時値50a,50b(図6参照)が次回以降も検出され続けた場合のグラフを示している。
FIG. 7 is a diagram illustrating processing contents of the determination unit 32c. In the graph of FIG. 7, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the cumulative value of accuracy. The cumulative value is a value obtained by integrating the initial value of accuracy with the added value from the next time. FIG. 7 shows a graph when two
図7に示すように、判定部32cは、確度の累積値が所定の閾値以上となった場合に、物標Tが物体であると判定する。換言すれば、判定部32cは、確度の累積値が所定の閾値未満の間は、物標Tが路面であると判定し続ける。 As illustrated in FIG. 7, the determination unit 32 c determines that the target T is an object when the accuracy accumulation value is equal to or greater than a predetermined threshold. In other words, the determination unit 32c continues to determine that the target T is a road surface while the accuracy accumulation value is less than the predetermined threshold value.
このように、確度の初期値および加算値を含む累積値に基づいて物体を判別することで、例えば、ノイズ等の影響で1回(あるいはごく少ない回数)だけ検出されるような物標Tを物体であると誤判定することを防止できる。 In this way, by identifying an object based on an initial value of accuracy and an accumulated value including an added value, for example, a target T that can be detected only once (or very few times) due to the influence of noise or the like. An erroneous determination that the object is an object can be prevented.
また、図7に示すように、判定部32cは、算出部32bの算出結果に基づいて、瞬時値50bよりも瞬時値50aの確度の初期値を基準値よりも高く設定する。これにより、瞬時値50aが物体であると判定される時間を早めることができるとともに、瞬時値50bが物体であると判定される時間を遅める、つまり瞬時値50bが物体であると誤判定されることを防止できる。なお、確度の累積値は、所定時間毎にリセットされる。
Further, as illustrated in FIG. 7, the determination unit 32c sets the initial value of the accuracy of the
図2に戻って、物標データ生成部32dについて説明する。物標データ生成部32dは、判定部32cの判定結果に基づいて物標データを生成する。物標データには、瞬時値50の角度差θ、相対速度、距離および物標Tの種別(物体または路面)が含まれる。
Returning to FIG. 2, the target data generation unit 32d will be described. The target data generation unit 32d generates target data based on the determination result of the determination unit 32c. The target data includes the angle difference θ of the
次に、図8を用いて、実施形態に係るレーダ装置1が実行する処理の処理手順について説明する。図8は、実施形態に係るレーダ装置1が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
Next, a processing procedure of processing executed by the
図8に示すように、まず、検出部32aは、物標Tと走行向き100との角度差θを含む瞬時値50を検出する(ステップS101)。つづいて、算出部32bは、新規の瞬時値50、つまり初めて物標Tが検出された際の瞬時値50であるか否かを判定する(ステップS102)。
As shown in FIG. 8, first, the
算出部32bは、新規の瞬時値50であった場合(ステップS102,Yes)、物標Tが物体である確からしさを示す確度の初期値を算出する(ステップS103)。つづいて、判定部32cは、算出部32bの算出結果に基づいて確度の累積値を更新する(ステップS104)。
When the
つづいて、判定部32cは、確度の累積値が所定の閾値以上であるか否かを判定する(ステップS105)。判定部32cは、累積値が閾値以上であった場合(ステップS105,Yes)、瞬時値50に対応する物標Tを物体、すなわち車両と判定し(ステップS106)、処理を終了する。
Subsequently, the determination unit 32c determines whether or not the accumulated accuracy value is equal to or greater than a predetermined threshold (step S105). If the cumulative value is equal to or greater than the threshold (Yes at Step S105), the determination unit 32c determines that the target T corresponding to the
一方、ステップS102において、算出部32bは、新規の瞬時値50ではない、つまり2回以上検出され続けている物標Tの瞬時値50である場合(ステップS102,No)、確度の加算値を算出し(ステップS107)、処理をステップS104に移行する。
On the other hand, when the
また、ステップS105において、算出部32bは、確度の累積値が閾値未満であった場合(ステップS105,No)、瞬時値50に対応する物標Tを路面と判定し(ステップS108)、処理を終了する。
In step S105, when the cumulative value of accuracy is less than the threshold value (No in step S105), the
上述してきたように、実施形態に係るレーダ装置1は、検出部32aと、判定部32cとを備える。検出部32aは、自車両MCの走行向き100を含む所定の角度範囲αである走査範囲Rにおいて、物標Tと走行向き100との角度差θを検出する。判定部32cは、検出部32aによって初めて物標Tが検出された際の角度差θが大きいほど、物標Tを路面よりも路面以外の物体であると判定する。これにより、物標の判別を早期化できる。
As described above, the
上述した実施形態では、レーダ装置1は自車両MCに設けられることとしたが、無論、車両以外の移動体、たとえば船舶や航空機などに設けられてもよい。
In the above-described embodiment, the
また、上述した各実施形態では、レーダ装置1の用いる到来方向推定手法の例にESPRITを挙げたが、これに限られるものではない。たとえばDBF(Digital Beam Forming)や、PRISM(Propagator method based on an Improved Spatial-smoothing Matrix)、MUSIC(Multiple Signal Classification)などを用いてもよい。
In each of the above-described embodiments, ESPRIT is given as an example of the direction-of-arrival estimation method used by the
また、上述した実施形態では、算出部32bによって確度の初期値および加算値を算出したが、これに限定されるものではなく、例えば、検出部32aによって初回に検出される角度差θを直接用いて判定部32cが路面か物体かの判定処理を行うこととしてもよい。
In the embodiment described above, the initial value and the added value of the accuracy are calculated by the
算出部32bは、角度差θのみに基づいて確度の初期値を算出したが、例えば瞬時値50の距離を加味して初期値を算出してもよい。かかる点について図9を用いて説明する。
The
図9は、変形例に係る算出部32bの処理内容を示す図である。図9では、角度差θが同じ2つの瞬時値50c,50dが検出され、瞬時値50dが瞬時値50cよりも自車両MCまでの距離が遠いこととする。また、図9に示す角度差θは、確率分布において、物体確率よりも路面確率が高い角度差であることとする(図5参照)。
FIG. 9 is a diagram illustrating processing contents of the
算出部32bは、角度差θおよび自車両MCまでの距離に基づいて確度を算出する、具体的には、算出部32bは、角度差θが所定値以下である場合に、かかる距離が遠いほど確度の初期値を高くする。なお、ここでいう所定値は、確率分布において、物体確率よりも路面確率が高い角度差の範囲内であることとする。
The
つまり、図9の下段に示すように、算出部32bは、瞬時値50cおよび瞬時値50dの確度の初期値を基準値よりも小さい値に設定しつつ、瞬時値50dを瞬時値50cよりも高い値に設定する。
That is, as shown in the lower part of FIG. 9, the
すなわち、たとえ角度差θが小さい値であっても、距離が遠いほど、物標Tが前方から近づく物体である可能性が高いとみなす。これにより、前方から近づく物標Tが路面として判定され続けることを防止し、早期に車両であると判定することができる。 That is, even if the angle difference θ is a small value, the longer the distance, the higher the possibility that the target T is an object that approaches from the front. Thereby, it can prevent that the target T which approaches from the front continues being determined as a road surface, and can determine with it being a vehicle at an early stage.
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Thus, the broader aspects of the present invention are not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications can be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and their equivalents.
1 レーダ装置
32 信号処理部
32a 検出部
32b 算出部
32c 判定部
32d 物標データ生成部
33 記憶部
33a 履歴データ
50 瞬時値
MC 自車両
T 物標
R 走査範囲
θ 角度差
α 角度範囲
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記検出部によって初めて前記物標が検出された際の前記角度差が大きいほど、当該物標を路面よりも前記路面以外の物体であると判定する判定部と
を備えることを特徴とするレーダ装置。 A detection unit that detects an angular difference between the target and the traveling direction in a scanning range that is a predetermined angular range including the traveling direction of the host vehicle;
A radar unit comprising: a determination unit that determines that the target is an object other than the road surface rather than a road surface as the angle difference when the target is first detected by the detection unit is larger. .
前記判定部は、
前記算出部によって算出された前記確度に基づいて前記物標が前記路面であるか前記物体であるかの判定処理を行うこと
を特徴とする請求項1に記載のレーダ装置。 A probability distribution based on the measured value of the angle difference and the road surface probability that is the road surface or the object probability that is the object is obtained, and the accuracy that indicates the probability that the target is the object is obtained based on the probability distribution. A calculation unit for calculating,
The determination unit
The radar apparatus according to claim 1, wherein a determination process is performed to determine whether the target is the road surface or the object based on the accuracy calculated by the calculation unit.
前記検出部によって初めて前記物標が検出された際の前記角度差に基づいて前記確度の初期値を算出し、前記検出部によって次回以降に当該物標が検出された際の前記角度差に基づいて前記確度の加算値を算出し、
前記判定部は、
前記初期値に前記加算値を足した前記確度の累積値が所定の閾値以上となった場合に、前記物標が前記物体であると判定すること
を特徴とする請求項2に記載のレーダ装置。 The calculation unit includes:
An initial value of the accuracy is calculated based on the angular difference when the target is detected for the first time by the detection unit, and based on the angular difference when the target is detected next time by the detection unit. To calculate the added value of the accuracy,
The determination unit
The radar apparatus according to claim 2, wherein when the cumulative value of the accuracy obtained by adding the added value to the initial value is equal to or greater than a predetermined threshold, the target is determined to be the object. .
前記物体確率が前記路面確率よりも高い場合、前記確度の初期値を基準値よりも高くし、前記物体確率が前記路面確率よりも低い場合、前記確度の初期値を基準値よりも低くすること
を特徴とする請求項3に記載のレーダ装置。 The calculation unit includes:
When the object probability is higher than the road surface probability, the initial value of the accuracy is made higher than a reference value, and when the object probability is lower than the road surface probability, the initial value of the accuracy is made lower than the reference value. The radar apparatus according to claim 3.
前記自車両から前記物標までの距離をさらに検出し、
前記算出部は、
前記角度差および前記距離に基づいて前記確度を算出すること
を特徴とする請求項2〜4のいずれか1つに記載のレーダ装置。 The detector is
Further detecting the distance from the host vehicle to the target;
The calculation unit includes:
The radar apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the accuracy is calculated based on the angle difference and the distance.
前記角度差が所定値以下である場合に、前記距離が遠いほど前記確度を高くすること
を特徴とする請求項5に記載のレーダ装置。 The calculation unit includes:
The radar apparatus according to claim 5, wherein, when the angular difference is equal to or smaller than a predetermined value, the accuracy is increased as the distance is longer.
前記検出工程によって初めて前記物標が検出された際の前記角度差が大きいほど、当該物標を路面よりも前記路面以外の物体であると判定する判定工程と
を含むことを特徴とする物標検出方法。 A detection step of detecting an angle difference between the target and the traveling direction in a scanning range that is a predetermined angular range including the traveling direction of the host vehicle;
A determination step of determining that the target is an object other than the road surface rather than the road surface as the angle difference when the target is detected for the first time by the detection step is larger. Detection method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017161134A JP2019039750A (en) | 2017-08-24 | 2017-08-24 | Rader system and method for detecting target |
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|---|---|
| JP (1) | JP2019039750A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021047168A (en) * | 2019-09-19 | 2021-03-25 | 北京百度网▲訊▼科技有限公司Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co.,Ltd. | Methods and equipment for processing information |
| WO2025116288A1 (en) * | 2023-11-29 | 2025-06-05 | 현대엠시스템즈 주식회사 | Radar detection device and method for construction equipment with improved radar mal-detection |
-
2017
- 2017-08-24 JP JP2017161134A patent/JP2019039750A/en active Pending
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