JP2003139850A

JP2003139850A - 目標追尾装置

Info

Publication number: JP2003139850A
Application number: JP2001332846A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Obata; 康小幡; Masayoshi Ito; 正義系; Yoshio Kosuge; 義夫小菅
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2001-10-30
Filing date: 2001-10-30
Publication date: 2003-05-14
Anticipated expiration: 2021-10-30
Also published as: JP3881214B2

Abstract

(57)【要約】【課題】センサからの探知データを使って目標を追尾
する目標追尾装置において、本航跡昇格の正確さを向上
させた目標追尾装置を提供する。【解決手段】目標である可能性の高い航跡を選択して
本航跡とする航跡決定部１７の後に、本航跡の候補とな
る仮航跡の速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトル
と類似しているかどうかを調べ、類似している場合は本
航跡に昇格させる類似棄却部１８を設け、仮航跡が本航
跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離さ
れた航跡であるか否かを、類似度の誤差に関する仮説検
定によってまたは類似度を閾値と比較することにより判
定するため、本航跡昇格の正確さを向上させ、同時に分
離目標をより正確に追尾することが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はレーダ等のセンサか
ら得られた探知データから、複数の目標の航跡を推定す
る目標追尾装置、特に既に追尾目標から分離した目標に
ついても効果的かつ効率的に追尾が行えるように工夫し
た装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】目標の軌道である航跡を推定する目標追
尾では、センサから得られる探知データをまず、目標か
らのものか、不要信号であるかを判定する。目標からの
ものと判定した場合、それが既に追尾を行っている目標
のものであるのか(既存の目標が複数ある場合はそのう
ちのどれであるのか)、新たに発生した目標なのかを判
定する。この判定には、既存目標の速度から該当時刻に
おける位置を算出した予測値を中心とする空間領域であ
るゲートを利用する。このゲートの大きさについては、
追尾目標からの探知データがこのゲート内で観測される
確率が、例えば０．９以上といった高い確率となるよう
設定される。

【０００３】このゲート内に入った探知データは既存目
標からのものである可能性が高く、どのゲートにも入ら
なかった探知データは不要信号または新目標である可能
性が高いといえる。既存航跡から得られたと判定した探
知データについては、既存航跡が持つ予測値を利用して
探知データが探知された時刻における目標の真の位置と
速度の推定値を計算する。

【０００４】図１２に航跡と探知データの相関の例を示
す。現時刻ｔ＝３で３０，３１，３２，３３の４つの探
知データが得られている。目標０の航跡(探知データ０
０，１０，２０によって構成される航跡)のゲートには
探知データ３０，３１が入り、目標１(探知データ０
１，１１，２１によって構成される航跡)の航跡のゲー
トには探知データ３２が入る。探知データ３３はどちら
のゲートにも入らない。

【０００５】一つの可能性としては、「探知データ３
０：目標０、探知データ３１：不要信号、探知データ３
２：目標１、探知データ３３：新目標」というものがあ
るし、別の可能性として「探知データ３０：不要信号、
探知データ３１：目標０、探知データ３２：目標１、探
知データ３３：不要信号」も考えられる。このように可
能性が多くある状況で、どれか一つに決定してしまう
と、それが誤りであった場合には目標の追跡に失敗する
危険性が高くなる。

【０００６】そこで割り当て方(仮説)を複数考えて、探
知データと目標の相関を仮説毎に決定し、最終的に最も
良い仮説を残せば、より正確な目標追尾が可能である。
このやり方に基づいた従来の目標追尾装置は、例えば特
開平８−２７１６１７号公報に示されている。この手法
では、探知データとそれの組み合わせである航跡と、航
跡の組み合わせである仮説を互いに探知データを共有し
ないクラスタ毎に処理を行うことによって、処理の効率
化を図っている。

【０００７】ここでこの従来技術に基づく目標追尾装置
の構成図を図８、その動作の概略を示すフローチャート
を図９に示す。

【０００８】図８において、１００は目標追尾装置、１
は目標追尾装置１００に入力した探知データ全体と各航
跡の存在可能領域からクラスタ毎に航路対応の探知デー
タを選択する探知データ選択部、２は目標追尾装置１０
０内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラスタ
表、３は探知データ選択部１の出力とシステム内クラス
タ表２に示された既存のクラスタの関係から、複数のク
ラスタ内の航路と対応付けられる探知データがある場合
に対応するクラスタを統合し、また既存のクラスタ内の
航路と対応がとれない探知データについて新クラスタを
作成しクラスタ内観測ベクトル表４を作成するクラスタ
新設統合部である。

【０００９】４はクラスタ内に含まれる探知データであ
る観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベクトル表
である。５はクラスタ内仮説状況データ群１０からの既
存航跡とクラスタ内観測ベクトル表４からの探知データ
との相関具合よりクラスタ内のゲート内判定行列を算出
するゲート内判定行列算出部である。６はクラスタ内の
探知データである観測ベクトルと航跡の関係を示すクラ
スタ内ゲート内判定行列表である。

【００１０】７はクラスタ内ゲート内判定行列６を基に
各探知データ(観測ベクトル)に対する解釈の可能な組み
合わせ全てを抽出する、クラスタ内の航跡相関行列を算
出する航跡相関行列算出部、８はそのクラスタ内で仮説
の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列表、９は前
時刻までの観測ベクトルによる既存の仮説状況とクラス
タ内航跡相関行列を組み合わせて現時刻に入力した新た
な観測ベクトルに対応して仮説を更新する仮説更新部で
ある。

【００１１】１０はクラスタ内仮説状況データ群であ
り、１１はクラスタ内にある全ての仮説を示したクラス
タ内仮説表、１２は各仮説ごとに仮説内にある全ての航
跡を示した仮説内航跡表、１３はクラスタ内にある全て
の航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したク
ラスタ内航跡−観測ベクトル表である。

【００１２】１４は各クラスタに含まれる全ての既存航
跡に対して次の探知データの存在可能領域を算出するゲ
ート算出部、１５は信頼度の低い仮説の削除、似た仮説
の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行す
る仮説縮小部、１６は航跡間の探知データの共有具合を
基にクラスタ分離の処理を実行するクラスタ分離部、１
７は仮航跡群の中から目標を追跡している可能性が極め
て高い航跡を本航跡に昇格させ状況を出力する航跡決定
部、２００は空間中の目標を観測して観測ベクトル等の
探知データを得るためのセンサである目標観測装置、そ
して３００はディスプレイ上に航跡を表示し目標の状態
を使用者に示す目標表示装置である。

【００１３】以下、図９に従って従来技術の動作を説明
する。まず、図９の「次サンプリングデータの読込」ス
テップ００で探知データ選択部１がその時刻の探知デー
タを、センサである目標観測装置２００から読み込む。
次の「ゲート内判定」ステップ０１で探知データ選択部
１がゲート算出部１４が算出した既存航跡のゲートと探
知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがど
のクラスタに属するのか決定する。

【００１４】以下、図１０〜１２までの図を例として説
明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに３サン
プリングで５つの探知データがあり、図１０のような状
態であったとする。この時、航跡は探知データの組で表
記して、Ｔ１：１０−２０Ｔ２：１０−２１Ｔ３：１１−２０Ｔ４：１１−２１Ｔ５：２０Ｔ６：２１である。

【００１５】また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航
跡組｝信頼度」と表記して、Ｈ１：｛Ｔ１，Ｔ４｝ｒｅｌ１Ｈ２：｛Ｔ１，Ｔ６｝ｒｅｌ２Ｈ３：｛Ｔ２，Ｔ５｝ｒｅｌ３Ｈ４：｛Ｔ２｝ｒｅｌ４Ｈ５：｛Ｔ５｝ｒｅｌ５である。

【００１６】また、探知データの読み込みを行う「次サ
ンプリングデータの読込」ステップ００で、図１１のよ
うに探知データ３０，３１，３２，３３が入り、３０，
３１がＴ１，Ｔ３，Ｔ５の航跡のゲートに、３２がＴ
２，Ｔ４のゲートに入ったとする。また３３はどの航跡
のゲートにも入らなかったとする。

【００１７】次の「航跡および新クラスタの作成」ステ
ップ０２ではクラスタ新設統合部３により、ゲートと探
知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成さ
れる航跡は以下の３つの種類がある。 (１)更新航跡：既存航跡に、ゲート内に入った探知デー
タを追加してできる航跡 (２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする
航跡 (３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し、「該当する
時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡

【００１８】図１１の例では、まず更新航跡として、Ｔ１１：１０−２０−３０Ｔ１２：１０−２０−３１Ｔ２１：１０−２１−３２Ｔ３１：１１−２０−３０Ｔ３２：１１−２０−３１Ｔ４１：１１−２１−３２Ｔ５１：２０−３０Ｔ５２：２０−３１Ｔ６１：２１−３２新航跡としてはＴ７１：３０Ｔ７２：３１Ｔ７３：３２が生成され、メモリトラック航跡としてはＴ８１：１０−２０Ｔ８２：１０−２１Ｔ８３：１１−２０Ｔ８４：１１−２１Ｔ８５：２０Ｔ８６：２１が作成される。

【００１９】航跡は新航跡として生成されたばかりの段
階では仮航跡であり、その後更新を続け、本航跡として
認められるまで仮航跡の状態であり続ける。仮航跡は目
標を追跡しているのかどうかの判断が保留されている段
階の航跡であり、本航跡は目標を追跡していると判断さ
れた状態の航跡である。

【００２０】また、本ステップでは、どのクラスタとも
相関がなかった探知データについては、その探知データ
を起点とする新たなクラスタを生成する。図１１の例で
は探知データ３３はどの航跡とも相関がないので、この
探知データによる新クラスタが生成される。

【００２１】また、本ステップではこの時刻における探
知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で
発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行わ
れる。

【００２２】次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ス
テップ０３では、まずゲート内判定行列算出部５によっ
て各クラスタに相関した探知データに対する解釈の可能
性の一覧である、ゲート内判定行列が生成される。

【００２３】このゲート内判定行列の各行は該当時刻に
クラスタと相関した探知データを示している。図１３の
(ａ)に、本例におけるゲート内判定行列の例を示す。こ
の例では第１行が探知データ３０、第２行が探知データ
３１、第３行が探知データ３２に相当する。また、列に
関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２列
から第７列までが既存航跡Ｔ１〜Ｔ６を示し、終わりの
３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不
要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は
全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔ１と相関
する探知データは３０，３１であるので第１，２行が１
となり第３行は０となる。終わりの３列については、３
つの新航跡はそれぞれの起点にしか対応できないから、
単位行列となる。

【００２４】次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート
内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず
１となっている・各行で、１となる要素の数は１つのみ・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列は
いくつ１の要素があってもよい) という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知
データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。

【００２５】図１３の(ｂ)〜(ｆ)に、本例における(ａ)
のゲート内判定行列より得られる航跡相関行列のいくつ
かの例を示す。

【００２６】次の「仮説の作成」ステップ０４で、仮説
更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処
理を行う。各仮説の更新では、その中に含まれている航
跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除い
た全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ１で
はＴ１とＴ４が参照されている。図１３の航跡相関行列
(ｂ)〜(ｆ)では、航跡相関行列(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔ２の
存在を仮定しているので、仮説Ｈ１の更新には用いられ
ない。

【００２７】Ｈ１を航跡相関行列(ｂ)によって更新する
と、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であるこ
とを示しているので、Ｈ１１：｛Ｔ８１，Ｔ８４｝となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｅ)によって更新す
ると、Ｈ１２：｛Ｔ１１，Ｔ４１｝となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｆ)によって更新す
ると、Ｈ１３：｛Ｔ８１，Ｔ７２，Ｔ４１｝となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の
組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生
成する。

【００２８】次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ
０５において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削
除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化
処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴う
クラスタ分離の処理を実行する。準最適化には様々な手
法があり、・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮
説を全て削除する・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個
数の仮説のみを残し、その他を削除する・過去Ｎ回の時刻における探知データの相関内容が同一
の仮説を統合するといった手法が知られている。

【００２９】また、クラスタ分離はクラスタ分離部１６
によって以下のように航跡間の探知データの共有具合を
検査することによって行われる。クラスタでは、原則と
して探知データを共有する航跡を構成する探知データは
全て同じクラスタに属していなければならない。例えばＴａ：１１−２０−３０Ｔｂ：２１−３２Ｔｃ：２０−３２なる３航跡が存在する場合、ＴａとＴｃ、ＴｂとＴｃは
探知データの共有があり、これらは同一クラスタを構成
する。この状況で準最適化によりＴｃが削除された場合
を考える。残りの２航跡は探知データを共有していない
ので、各々独立にクラスタを構成することができる。

【００３０】次の「本航跡判定」ステップ０６におい
て、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡し
ている可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる
処理が行われる。この「目標を追跡している可能性が極
めて高い」ことを判定するための条件として、例えば・その航跡が残存する全ての仮説に含まれることが挙げられる。

【００３１】以上が１サイクル分のデータ処理の流れで
あり、１サイクルが終了すると、次の探知データを読み
込み、次のサイクルの処理が実行される。

【００３２】ここで本発明が問題とする、「既追尾目標
から複数の目標が分離される」状況とその対処方法につ
いて説明する。センサから得られる探知データを利用し
て目標の軌道である航跡を推定する目標追尾の機能は、１．未知の目標を探知する、追尾初期化機能２．既知の目標を追跡する、追尾維持機能に大別することができる。前者については、各探知デー
タについて新たに発生した目標からのものであるとする
可能性を考慮する必要があるが、後者については、それ
が維持対象目標からのものであるかどうかのみを考えれ
ばよい。上記に説明した従来の追尾方式でこれらをどの
ように実現するかについて説明する。追尾初期化機能で
は各探知データについて新航跡を考慮し、新航跡から更
新された仮航跡が本航跡に昇格されることにより目標が
探知されたとすればよい。これに対して追尾維持機能で
は本航跡が始めからあることを仮定しており、各探知デ
ータについて新航跡を考慮せずに維持対象の本航跡との
相関の有無のみを検査する。

【００３３】追尾維持機能では上記で説明した追尾方式
の中で、ゲート内判定行列、航跡相関行列を作る際、新
航跡に相当する列が不要となる。しかし遠方からセンサ
に近づく複数目標を観測する場合、センサの分解能が原
因で遠方では１目標として観測されていたものが、ある
時点から複数の目標として観測されるという場合が起こ
る。このような目標を追尾維持対象とする場合、維持対
象目標から一つ、またはそれ以上の別目標が分離され、
それらと元の既追尾目標全てを追尾しなければならな
い。このような場合、上記の追尾維持機能を適用しよう
とすると、追尾維持機能のみでは、分離された目標のど
れか一つのみしか追尾できない。

【００３４】また、追尾維持、初期化の両機能を備えた
追尾方式では、分離された目標のうちのどれか一つを既
追尾目標、他を新目標として扱う。新航跡として開始し
た航跡は仮航跡から成長して本航跡に昇格する。図７に
分離目標を追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式
で追尾した際の探知データと航跡例を示す。この方式に
より、分離後の全てを追尾することが可能である。しか
しこの追尾初期化は既存の本航跡からの分離を想定して
いないので、誤った航跡を本航跡に昇格させる可能性が
高くなる。

【００３５】

【発明が解決しようとする課題】以上のように従来方式
による目標追尾装置では、分離した目標の特徴を生かし
た本航跡判定ができないため、実際には分離目標を追尾
していない航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が高
くなるという問題があった。

【００３６】本発明はこの第１の従来方式における「本
航跡判定」の後に「類似度判定」を設け、昇格しようと
している仮航跡を、既存の本航跡との類似性に基づいて
より詳細に検査することにより本航跡昇格の正確さを向
上させた目標追尾装置を提供することを目的とする。

【００３７】

【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明は、センサからの探知データを使って目標を追尾す
る目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航
跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出
部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎
に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部
と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知デー
タについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ
内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応
するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存
航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作
成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を
基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを
抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関
行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更
新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によ
って仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知デー
タの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部
と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とす
る航跡決定部と、本航跡の候補となる仮航跡の速度ベク
トルが既存の本航跡の速度ベクトルと類似しているかど
うかを調べ、類似している場合は本航跡に昇格すること
を実現する類似棄却部と、を備えたことを特徴とする目
標追尾装置にある。

【００３８】また、前記類似棄却部が、類似度の計算を
行う類似度計算部と、類似度誤差の評価を行う類似度誤
差評価部と、計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値
判定部と、を備えたことを特徴とする。

【００３９】また、前記類似棄却部が、類似度の計算を
行う類似度計算部と、計算した類似度を閾値と比較する
閾値判定部と、を備えたことを特徴とする。

【００４０】また、前記類似度は本航跡と仮航跡から昇
格した本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとするこ
とを特徴とする。

【００４１】また、前記類似度は本航跡と仮航跡から昇
格した本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角とする
ことを特徴とする。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下この発明を各実施の形態に従
って説明する。実施の形態１．図１はこの発明の一実施の形態による目
標追尾装置の構成図、図２にはその動作の概略を示すフ
ローチャートを示す。図８および図９に示す従来のもの
と同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略す
る。図１において１００ａはこの発明の一実施の形態に
よる目標追尾装置であり、本航跡の候補となる仮航跡の
速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトルに類似して
いるかどうかを調べ、類似している場合は本航跡に昇格
することを実現する類似棄却部１８、およびクラスタ内
仮説状況データ群１０にその本航跡表１９が追加されて
いる。また、図２のフローチャートには「類似棄却判
定」ステップ０７が追加されている。

【００４３】以下、本実施の形態における追尾処理の手
順を図に従って説明する。「次サンプリングデータの読
込」ステップ００から「本航跡判定」ステップ０６まで
は従来技術と同様である。

【００４４】「本航跡判定」ステップ０６の後、「類似
棄却判定」ステップ０７で類似棄却部１８が既存のその
時刻以前に確立した本航跡の速度ベクトルと前ステップ
「本航跡判定」ステップ０６で本航跡に昇格した航跡の
速度ベクトルの類似度を調べ、類似していないと判定さ
れると昇格したばかりの航跡は仮航跡に降格する。

【００４５】ここで類似度判定の原理について説明す
る。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを

【００４６】

【数１】

【００４７】前ステップで本航跡に昇格した航跡が追尾
している目標の速度ベクトルを

【００４８】

【数２】

【００４９】とする。ここで、次のベクトル量を定義す
る。

【００５０】

【数３】

【００５１】ａは推定値を含まない真値である。一方、
追尾装置より得られる推定値を、

【００５２】

【数４】

【００５３】と表す。ここで、推定誤差Δａ≡(ハット)
ａ−ａは、平均０、共分散行列がＰ’＝Ｅ［Δａ・Δａ
^T］の６変量正規分布に従うと仮定する。Ｐ’はｖ_e、ｖ
_tの各々の推定に関する誤差共分散を用いて計算され
る。なお、ｖ_eとｖ_tの推定値の誤差の間に互いに相関は
無いものとして近似する。

【００５４】ここで以下のような、二つの速度ベクトル
の類似度を示す評価値を定義する。

【００５５】

【数５】

【００５６】(５ａ)式は二つの航跡が持つ速度ベクトル
の差の大きさ(長さの差)であるが、

【００５７】

【数６】

【００５８】のように、二つの速度ベクトルのなす角度
の大きさであってもよい。いずれにしても、Ｄはａの関
数となる。またこの評価値は、二つの速度ベクトルが真
値である時０であると仮定する。すなわち、２目標の一
方が他方から分離されたものである場合、

【００５９】

【数７】

【００６０】である。二つの速度ベクトルを追尾処理の
結果得られた平滑値とした場合の評価値Ｄ((ハット)ａ)
を以下のように線形一次近似する。

【００６１】

【数８】

【００６２】本来Ｌは各偏微分の真値ａにおける値であ
るべきであるが、真値は得られないため追尾装置の出力
(ハット)ａにおける値で近似する。

【００６３】以上の近似より、計算可能な評価値Ｄ((ハ
ット)ａ)の分布は平均０、共分散ＬＰ’Ｌ^Tなる正規分
布となる。従って(９)式の統計量ηは自由度１のカイ平
方分布となる。

【００６４】

【数９】

【００６５】以上より、「(６)式が成立する」という統
計学の仮説検定用の仮説を設定し、・η≧ｄのとき、
「(６)式が成立する」という仮説を棄却する。すなわち
前ステップ０６で確立された航跡は、本航跡から分離さ
れた目標の航跡ではない。・η＜ｄのとき、「(６)式が
成立する」という仮説を採択する。すなわち前ステップ
０６で確立された航跡は、本航跡から分離された目標の
航跡である。と判定する。ここでｄは判定のための閾値
である。

【００６６】図３には類似棄却部１８内の詳細な構成
図、図４には「類似棄却判定」ステップ０７内の詳細な
フローチャートを示す。以下この図を用いて類似度判定
の方法を説明する。

【００６７】「類似度計算」ステップ０７１では類似度
計算部９１が、追尾装置の出力を用いて評価値を計算す
る。この評価値は上記の説明ではＤ((ハット)ａ)に相当
する。「類似度誤差評価」ステップ０７２では類似度誤差評価
部９２が、評価値について仮説検定可能な統計量を計算
する。上記の説明では(９)式の統計量ηに相当する。「閾値判定」ステップ０７３では閾値判定部９３が、上
記の統計量を閾値と比較してη≧ｄとなった場合は、ス
テップ０６で確立された本航跡は仮航跡に降格となる。

【００６８】以上のように実施の形態１で説明した発明
によれば、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持
対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似
度の誤差に関する仮説検定によって判定するため、分離
目標をより正確に追尾することが可能となる。また、誤
った航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が少なくな
るため、処理効率が向上する。

【００６９】実施の形態２．以下、本発明における別の
実施の形態について説明を行う。この実施の形態２によ
る目標追尾装置の構成および動作は基本的に実施の形態
１で示した図１および図２に示したものと同様である。
図２のフローチャートに従って動作を説明する。「次サ
ンプリングデータの読込」ステップ００から「本航跡判
定」ステップ０６までは従来技術と同様である。

【００７０】次の「類似棄却判定」ステップ０７で類似
棄却部１８が既存のその時刻以前に確立した本航跡の速
度ベクトルと前ステップ「本航跡判定」ステップ０６で
本航跡に昇格した航跡の速度ベクトルの類似度を調べ、
類似していないと判定されると昇格したばかりの航跡は
仮航跡に降格となる。

【００７１】ここで類似度判定の原理について説明す
る。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを

【００７２】

【数１０】

【００７３】前ステップで本航跡に昇格した航跡が追尾
している目標の速度ベクトルを

【００７４】

【数１１】

【００７５】とする。ここで、次のベクトル量を定義す
る。

【００７６】

【数１２】

【００７７】ａは推定値を含まない真値である。一方、
追尾装置より得られる推定値を、

【００７８】

【数１３】

【００７９】と表す。ここで、推定誤差Δａ≡(ハット)
ａ−ａは、平均０、共分散行列がＰ’＝Ｅ［Δａ・Δａ
^T］の６変量正規分布に従うと仮定する。Ｐ’はｖ_e、ｖ
_tの各々の推定に関する誤差共分散を用いて計算され
る。なお、ｖ_eとｖ_tの推定値の誤差の間に互いに相関は
無いものとして近似する。

【００８０】ここで以下のような、二つの速度ベクトル
の類似度を示す評価値を定義する。

【００８１】

【数１４】

【００８２】(５ａ)式は二つの航跡が持つ速度ベクトル
の差の大きさであるが、

【００８３】

【数１５】

【００８４】のように、二つの速度ベクトルのなす角度
の大きさであってもよい。いずれにしても、Ｄはａの関
数となる。またこの評価値は、二つの速度ベクトルが真
値である時０であると仮定する。すなわち、２目標の一
方が他方から分離されたものである場合、

【００８５】

【数１６】

【００８６】である。

【００８７】以上より、Ｄ((ハット)ａ)がほぼ０である
か否かが二つの速度ベクトルが類似しているか、すなわ
ち昇格された本航跡が分離目標からのものであるかとい
う判定の条件となる。よって、・Ｄ((ハット)ａ)≧Ｄ_thのとき、前ステップ０６で確立
された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡ではな
い。・Ｄ((ハット)ａ)＜Ｄ_thのとき、前ステップ０６で確立
された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡であ
る。と判定する。ここでＤ_thは判定のための閾値である。

【００８８】図５にはこの実施の形態による類似棄却部
１８内の詳細な構成図、図６には「類似棄却判定」ステ
ップ０７内の詳細なフローチャートを示す。以下この図
を用いて類似度判定の方法を説明する。

【００８９】「類似度計算」ステップ０７１では類似度
計算部９１が、追尾装置の出力を用いて評価値を計算す
る。この評価値は上記の説明ではＤ((ハット)ａ)に相当
する。「閾値判定」ステップ０７３では閾値判定部９３が、上
記の統計量を閾値と比較してＤ((ハット)ａ)≧Ｄ_thとな
った場合は、ステップ０６で確立された本航跡は仮航跡
に降格となる。

【００９０】以上のように実施の形態２で説明した発明
によれば、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持
対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似
度を閾値と比較して判定するため、分離目標をより正確
に追尾することが可能となる。また、誤った航跡を本航
跡に昇格させてしまう可能性が少なくなるため、処理効
率が向上する。

【００９１】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、センサ
からの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置
であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知デー
タの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能
領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探
知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラス
タ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラ
スタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付
けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統
合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データ
の相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判
定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知デー
タに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関
行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせ
て新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の
低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減
する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基
にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可
能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、
本航跡の候補となる仮航跡の速度ベクトルが既存の本航
跡の速度ベクトルと類似しているかどうかを調べ、類似
している場合は本航跡に昇格することを実現する類似棄
却部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置とした
ので、本航跡判定部の後に類似度判定部を設け、昇格し
ようとしている仮航跡を、既存の本航跡との類似性に基
づいてより詳細に検査することにより本航跡昇格の正確
さを向上させた目標追尾装置を提供できる。

【００９２】また、前記類似棄却部が、類似度の計算を
行う類似度計算部と、類似度誤差の評価を行う類似度誤
差評価部と、計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値
判定部と、を備えるようにしたので、仮航跡が本航跡に
昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離された
航跡であるか否かを、類似度の誤差に関する仮説検定に
よって判定するため、分離目標をより正確に追尾するこ
とが可能となり、また、誤った航跡を本航跡に昇格させ
てしまう可能性が少なくなるため、処理効率が向上す
る。

【００９３】また、前記類似棄却部が、類似度の計算を
行う類似度計算部と、計算した類似度を閾値と比較する
閾値判定部と、を備えるようにしたので、仮航跡が本航
跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離さ
れた航跡であるか否かを、類似度を閾値と比較して判定
するため、分離目標をより正確に追尾することが可能と
なり、また、誤った航跡を本航跡に昇格させてしまう可
能性が少なくなるため、処理効率が向上する。

【００９４】また、前記類似度を本航跡と仮航跡から昇
格した本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとしたの
で、正確な類似度が得られる。

【００９５】また、前記類似度を本航跡と仮航跡から昇
格した本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角とした
ので、正確な類似度が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施の形態による目標追尾装置
の構成図である。

【図２】この発明の一実施の形態による目標追尾装置
の動作の概略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による類似棄却部の
構成図である。

【図４】この発明の実施の形態１による類似棄却部の
動作の概略を示すフローチャートである。

【図５】この発明の実施の形態２による類似棄却部の
構成図である。

【図６】この発明の実施の形態２による類似棄却部の
動作の概略を示すフローチャートである。

【図７】分離目標を追尾維持、初期化の両機能を備え
た追尾方式で追尾した際の探知データと航跡の一例を示
す図である。

【図８】従来の目標追尾装置の構成図である。

【図９】従来の目標追尾装置の動作の概略を示すフロ
ーチャートである。

【図１０】従来の目標追尾装置の動作を説明するため
の図である。

【図１１】従来の目標追尾装置の動作を説明するため
の図である。

【図１２】検知データと航跡の相関の一例を示す図で
ある。

【図１３】ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を
示す図である。

【符号の説明】

１探知データ選択部、２システム内クラスタ表、３
クラスタ新設統合部、４クラスタ内観測ベクトル
表、５ゲート内判定行列算出部、６クラスタ内ゲー
ト内判定行列表、７航跡相関行列算出部、８クラス
タ内航跡相関行列表、９仮説更新部、１０クラスタ
内仮説状況データ群、１１クラスタ内仮説表、１２
仮説内航跡表、１３クラスタ内航跡−観測ベクトル
表、１４ゲート算出部、１５仮説縮小部、１６ク
ラスタ分離部、１７航跡決定部、１８類似棄却部、
９１類似度計算部、９２類似度誤差評価部、９３
閾値判定部、１００ａ目標追尾装置、２００目標観
測装置、３００目標表示装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者小菅義夫東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内Ｆターム(参考） 5J070 AC06 AE04 AH04 AH14 BB04

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】センサからの探知データを使って目標を
追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可
能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡
対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データに
ついて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の
航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応する
クラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列
を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の
可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を
生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説
数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離す
るクラスタ分離部と、目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航
跡決定部と、本航跡の候補となる仮航跡の速度ベクトルが既存の本航
跡の速度ベクトルと類似しているかどうかを調べ、類似
している場合は本航跡に昇格することを実現する類似棄
却部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、類似度誤差の評価を行う類似度誤差評価部と、計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値判定部と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装
置。
【請求項３】前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、計算した類似度を閾値と比較する閾値判定部と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装
置。
【請求項４】前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格し
た本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとすることを
特徴とする請求項２または３に記載の目標追尾装置。
【請求項５】前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格し
た本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角とすること
を特徴とする請求項２または３に記載の目標追尾装置。