JP2003139850A - 目標追尾装置 - Google Patents
目標追尾装置Info
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Abstract
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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: 10−20 T2: 10−21 T3: 11−20 T4: 11−21 T5: 20 T6: 21 である。
跡組}信頼度」と表記して、 H1: {T1,T4}rel1 H2: {T1,T6}rel2 H3: {T2,T5}rel3 H4: {T2}rel4 H5: {T5}rel5 である。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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:11−20−30 Tb:21−32 Tc: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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
る。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
している目標の速度ベクトルを
る。
追尾装置より得られる推定値を、
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ve、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、veとvt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。
の類似度を示す評価値を定義する。
の差の大きさ(長さの差)であるが、
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、
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。
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。
ット)a)の分布は平均0、共分散LP’LT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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
る。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
している目標の速度ベクトルを
る。
追尾装置より得られる推定値を、
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ve、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、veとvt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。
の類似度を示す評価値を定義する。
の差の大きさであるが、
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、
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)≧Dth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)<Dth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Dthは判定のための閾値である。
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。
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)≧Dth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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
の構成図である。
の動作の概略を示すフローチャートである。
構成図である。
動作の概略を示すフローチャートである。
構成図である。
動作の概略を示すフローチャートである。
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。
ーチャートである。
の図である。
の図である。
ある。
示す図である。
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。
Claims (5)
- 【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。
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ID=19148207
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101466514B1 (ko) * | 2013-11-27 | 2014-11-28 | 한양대학교 산학협력단 | 위치 측위 방법 및 그 장치 |
CN110033017A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-19 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种多雷达航迹分步关联模糊聚类算法 |
CN110942080A (zh) * | 2018-09-25 | 2020-03-31 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种针对多传感器融合的目标生命周期管理方法及装置 |
-
2001
- 2001-10-30 JP JP2001332846A patent/JP3881214B2/ja not_active Expired - Lifetime
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