JP2006242695A - Onboard radar device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、アンテナを介して連続波を送信し、その反射波に基づいて路側物の配列状態を検出する車載レーダ装置に関する。 The present invention relates to an on-vehicle radar device that transmits a continuous wave via an antenna and detects an arrangement state of roadside objects based on the reflected wave.
従来より、車両周囲の所定角度に渡って、レーダ波（レーザ光，ミリ波等）を照射し、その反射波を検出することによって、車両周囲の障害物を検出する車載レーダ装置が知られている。 Conventionally, an in-vehicle radar device that detects an obstacle around a vehicle by irradiating a radar wave (laser light, millimeter wave, etc.) over a predetermined angle around the vehicle and detecting the reflected wave is known. Yes.
この種の車載レーダ装置は、車両の進行方向に存在する障害物を検出して警報を発生させる制御や、先行車両との車間距離が一定に保持されるように車速を増減する、いわゆるオートクルーズ制御（ＡＣＣ）等に適用されている。そして、このような制御を行う場合、認識した障害物の中から自車の前方を走行する先行車両を特定する必要があり、そのためには、自車前方の道路形状を正しく認識する必要がある。 This type of on-vehicle radar device is a so-called auto cruise that controls an obstacle that exists in the traveling direction of a vehicle to generate an alarm, or increases or decreases the vehicle speed so that the distance between the vehicle and the preceding vehicle is kept constant. It is applied to control (ACC) and the like. When such control is performed, it is necessary to identify a preceding vehicle that travels ahead of the host vehicle from the recognized obstacles. For this purpose, it is necessary to correctly recognize the road shape in front of the host vehicle. .
このような道路形状を認識する車載レーダ装置の一つとして、道路端に存在する路側物（ガードレールや防音壁等）からの反射信号を検出し、その路側物の配列状態から道路形状を推測するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。 As one of the on-vehicle radar devices that recognize such road shape, a reflection signal from a roadside object (guardrail, soundproof wall, etc.) existing at the road edge is detected, and the road shape is estimated from the arrangement state of the roadside object. Those are known (for example, see Patent Document 1).
この装置では、まず、検出した物標の中から、その物標の相対速度や自車速に基づいて、静止物標を抽出する。次に、その抽出した静止物標を、車幅方向の左角度方向から右角度方向、或いは右角度方向から左角度方向の内の少なくとも一方向について順番にサーチする。このとき、静止物標までの距離が単調増加であることを接続条件として、この接続条件に適する静止物標をグルーピングすることで路側物群データを形成し、その形成された路側物群データに基づいて道路端を認識する。
しかし、特許文献１に記載の装置では、道路が直線に近いときには、路側物群データから除外されてしまう静止物標が存在し、道路形状の認識精度を低下させてしまう場合があるという問題があった。 However, in the device described in Patent Document 1, there is a problem that when the road is close to a straight line, there is a stationary target that is excluded from the roadside object group data, which may reduce the recognition accuracy of the road shape. there were.
即ち、図７に示すように、道路の左側の路側物（静止物標）Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３が存在する場合を考える。ある時点で、路側物Ｍ２は、検出誤差範囲内の右端の位置にあると検出され、路側物Ｍ３は、検出誤差範囲内の左端の位置にあると検出されたとする。この場合、左角度方向から右角度方向に向けて走査すると、路側物Ｍ１の次に路側物Ｍ３が検出され、その次に路側物Ｍ２が検出される。しかし、路側物Ｍ２までの距離は、路側物Ｍ３までの距離より減少しているため、上述の接続条件に適合せず、路側物Ｍ２は路側物群データから排除されてしまう。その結果、道路端の認識に使用できる路側物群のデータ数が少なくなり認識精度が低下してしまうのである。 That is, as shown in FIG. 7, consider the case where there are roadside objects (stationary targets) M1, M2, and M3 on the left side of the road. At a certain point in time, the roadside object M2 is detected as being at the rightmost position within the detection error range, and the roadside object M3 is detected as being located at the leftmost position within the detection error range. In this case, when scanning from the left angle direction to the right angle direction, the roadside object M3 is detected next to the roadside object M1, and then the roadside object M2 is detected. However, since the distance to the roadside object M2 is smaller than the distance to the roadside object M3, the roadside object M2 is excluded from the roadside object group data because it does not meet the connection conditions described above. As a result, the number of roadside object groups that can be used for road edge recognition is reduced and the recognition accuracy is reduced.
特に、レーザレーダと比較して角度方向の検出精度が低い電波レーダでは、このような現象が顕著であり、上述の手法を適用することが困難であるという問題があった。
本発明は、上記問題点を解決するために、電波をレーダ波とするレーダ装置において、路側物の検出精度を向上させることを目的とする。
In particular, in a radio wave radar that has a lower detection accuracy in the angle direction than a laser radar, such a phenomenon is remarkable, and there is a problem that it is difficult to apply the above-described method.
In order to solve the above problems, an object of the present invention is to improve roadside object detection accuracy in a radar apparatus that uses radio waves as radar waves.
上記目的を達成するためになされた本発明の車載レーダ装置では、送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信し、このアレーアンテナを構成する各アンテナ素子からの受信信号に基づいて物標を検出する。このとき、まず、受信ベクトル生成手段が、アンテナ素子からの受信信号のそれぞれから、同一距離に存在する静止物標からの反射波に基づく成分が少なくとも含まれるように抽出したデータを、アンテナ素子の配列順に配列してなる受信ベクトルを、複数の距離について生成する。 In the on-vehicle radar device of the present invention made to achieve the above object, the reflected wave of the transmitted radar wave is received by the array antenna, and the target is obtained based on the received signal from each antenna element constituting the array antenna. To detect. At this time, first, the received vector generation means extracts data extracted from each of the received signals from the antenna element so as to include at least a component based on a reflected wave from a stationary target existing at the same distance. Reception vectors arranged in the order of arrangement are generated for a plurality of distances.
具体的には、レーダ波がＦＭＣＷ波である場合、静止物標との相対速度、即ちビート信号のドップラシフト量は、どの静止物標も同じであるため、静止物標からの反射波に基づくビート信号の周波数は、その静止物標までの距離と１対１に対応したものとなる。従って、この場合、アンテナ素子のそれぞれに対応して生成されるビート信号から抽出した同一周波数のデータを用いて受信ベクトルを生成すればよい。 Specifically, when the radar wave is an FMCW wave, the relative speed with respect to the stationary target, that is, the Doppler shift amount of the beat signal is the same for all stationary targets, and thus is based on the reflected wave from the stationary target. The frequency of the beat signal has a one-to-one correspondence with the distance to the stationary target. Therefore, in this case, the reception vector may be generated using data of the same frequency extracted from the beat signal generated corresponding to each antenna element.
また、レーダ波がパルス波である場合、静止物標までの距離と、その静止物標からの反射波の受信タイミングとが１対１に対応するため、受信信号から生成した複素信号（互いの位相が９０°異なる実数信号と虚数信号とからなる）を同一タイミングでサンプリングしたデータを用いて受信ベクトルを生成すればよい。 Further, when the radar wave is a pulse wave, the distance to the stationary target and the reception timing of the reflected wave from the stationary target have a one-to-one correspondence, so that the complex signal generated from the received signal (the mutual signal) A reception vector may be generated using data obtained by sampling a real signal and an imaginary signal (which are 90 ° different in phase) at the same timing.
そして、固有ベクトル算出手段が、受信ベクトル生成手段にて生成された受信ベクトルに基づいて、過去に生成された受信ベクトルを反映した相関行列を生成し、更に、その相関行列の固有値に対応した固有ベクトルを算出する。すると、角度スペクトラム生成手段が、固有ベクトル算出手段にて算出された固有ベクトルに基づいて、受信強度の角度スペクトラムを生成し、その生成された角度スペクトラムに基づいて、路側物群検出手段が路側物の配列状態を検出する。 Then, the eigenvector calculation means generates a correlation matrix reflecting the reception vector generated in the past based on the reception vector generated by the reception vector generation means, and further, calculates an eigenvector corresponding to the eigenvalue of the correlation matrix. calculate. Then, the angle spectrum generation means generates an angle spectrum of the received intensity based on the eigenvector calculated by the eigenvector calculation means, and the roadside object group detection means generates an array of roadside objects based on the generated angle spectrum. Detect state.
このように構成された車載レーダ装置では、静止物標までの距離毎に角度スペクトラムが得られる。また、角度スペクトラムを生成する際に使用する相関行列は、個々のタイミングで得られる受信ベクトルだけでなく、過去に得られた受信ベクトルも反映されたものとなっており、いわゆる積分や平滑化に相当する効果が得られる。 In the on-vehicle radar device configured as described above, an angle spectrum is obtained for each distance to a stationary target. In addition, the correlation matrix used when generating the angle spectrum reflects not only the received vector obtained at each timing, but also the received vector obtained in the past. A corresponding effect is obtained.
即ち、角度スペクトラムを距離に沿って並べた角度，強度，距離を軸とする３次元グラフを想定すると、この３次元グラフ上の角度−距離平面に示される路側物（防音壁やガードレール）の位置は、過去値が反映されない相関行列を用いた従来の手法の場合はまばらな点となるが（図５（ｂ）参照）、過去値が反映された相関行列を用いる本発明の手法の場合は各点が繋がった連続的な曲線となる（図５（ａ）参照）。また、単発的に検出される静止物標（連続的に配置された路側物以外のもの）は十分に抑圧されることになる。 In other words, assuming a three-dimensional graph with angles, strengths, and distances as axes with angle spectra arranged along the distance, the position of roadside objects (soundproof walls and guard rails) shown on the angle-distance plane on this three-dimensional graph. Is a sparse point in the case of the conventional method using a correlation matrix that does not reflect past values (see FIG. 5B), but in the case of the method of the present invention that uses a correlation matrix that reflects past values. It becomes a continuous curve in which each point is connected (see FIG. 5A). In addition, stationary targets (things other than roadside objects arranged continuously) that are detected in a single shot are sufficiently suppressed.
従って、本発明の車載レーダ装置によれば、従来装置のように接続条件に適したデータをグルーピングするといった処理を行う必要がなく、角度スペクトラムから得られる路側物に関するデータを最大限に有効利用することができ、路側物の配列状態の検出精度、ひいては道路形状の認識精度を向上させることができる。 Therefore, according to the on-vehicle radar device of the present invention, it is not necessary to perform processing such as grouping data suitable for connection conditions as in the conventional device, and the data on the roadside object obtained from the angle spectrum is maximally effectively used. It is possible to improve the detection accuracy of the arrangement state of roadside objects, and thus the recognition accuracy of the road shape.
また、本発明の車載レーダ装置によれば、相関行列から求めた固有ベクトルに基づいて角度スペクトラムを生成する、いわゆる高分解能アルゴリズムを用いているため、比較的遠距離であっても、個々の物標を確実に分離することができる。 Further, according to the on-vehicle radar device of the present invention, since a so-called high resolution algorithm that generates an angle spectrum based on an eigenvector obtained from a correlation matrix is used, individual targets can be obtained even at a relatively long distance. Can be reliably separated.
ところで、車載レーダ装置が路側物群の検出を行う検出タイミングをｋΔＴ（ΔＴは検出間隔，ｋは自然数）、受信ベクトル生成手段が生成する受信ベクトルをＸ(ｋ)とした場合、固有ベクトル算出手段は、例えば、忘却計数をα（０＜α＜１）とし、Ｈは複素共役転置を示すものとして、次式を用いて相関行列Ｒxx(ｋ)を生成するように構成することができる。 By the way, when the detection timing at which the in-vehicle radar device detects the roadside object group is kΔT (ΔT is a detection interval, k is a natural number), and the reception vector generated by the reception vector generation means is X (k), the eigenvector calculation means is For example, assuming that the forgetting count is α (0 <α <1) and H indicates complex conjugate transposition, the correlation matrix Rxx (k) can be generated using the following equation.
Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)ＸH(ｋ)
この場合、忘却係数αを大きくするほど、過去値の影響が大きくなり、路側物からの反射波に基づいて上述の３次元グラフ上に示される距離−角度平面上の曲線は、より安定したものとなる。但し、忘却係数αを大きくすると、路側物の配列状態（即ち、道路の形状，曲率など）が急激に変化した場合に、その変化に追従できなくなるため、必要な追従性が得られる範囲内で忘却係数αをできるだけ大きな値に設定することが望ましい。
Rxx (k) = α · Rxx (k-1) + (1-α) · X (k) X H (k)
In this case, the larger the forgetting factor α, the greater the influence of the past value, and the curve on the distance-angle plane shown on the above three-dimensional graph based on the reflected wave from the roadside object is more stable. It becomes. However, if the forgetting factor α is increased, if the roadside arrangement state (that is, the shape of the road, curvature, etc.) changes suddenly, it becomes impossible to follow the change, so that the required followability can be obtained. It is desirable to set the forgetting factor α as large as possible.
また、固有ベクトル算出手段は、受信ベクトル又は相関行列をユニタリ変換することでユニタリ変換された相関行列を生成し、そのユニタリ変換された相関行列を用いて固有ベクトルを算出することが望ましい。 Further, it is desirable that the eigenvector calculation means generates a unitary transformed correlation matrix by unitarily transforming the received vector or the correlation matrix, and calculates the eigenvector using the unitary transformed correlation matrix.
即ち、一般的に相関行列はエルミート行列であり、各要素が複素数で表されるため、相関行列を固有値分解する際の演算量が膨大なものとなる。これに対して、ユニタリ変換された相関行列は、実数対称行列となるため、この演算量を格段に削減することができるのである。 That is, the correlation matrix is generally a Hermitian matrix, and each element is represented by a complex number. Therefore, the amount of calculation when eigenvalue decomposition of the correlation matrix is enormous. On the other hand, the unitary transformed correlation matrix becomes a real symmetric matrix, so that the amount of calculation can be significantly reduced.
但し、ユニタリ変換された相関行列が実数対称行列となるためには、到来波が無相関であることが要求される。しかし、実際には到来波を完全に無相関とすることはほぼ不可能であるため、実用的には、ユニタリ変換された相関行列の実数部分を用いて固有値分解の演算を行えばよい。 However, in order for the unitary transformed correlation matrix to be a real symmetric matrix, it is required that the incoming waves be uncorrelated. However, in practice, since it is almost impossible to make the incoming wave completely uncorrelated, practically, the eigenvalue decomposition operation may be performed using the real part of the unitary-transformed correlation matrix.
次に、路側物群検出手段は、例えば次のように構成してもよい。
即ち、候補点抽出手段が、角度スペクトラムのピークを候補点として抽出し、ハフ変換実行手段が、候補点抽出手段にて抽出された候補点の位置座標を直交座標変換し、その座標変換された候補点を用いてハフ変換を実行する。そして、このハフ変換実行手段での処理結果から道路の左右両側に連続的に配置された路側物の配列状態を検出する。
Next, the roadside object group detection means may be configured as follows, for example.
That is, the candidate point extraction unit extracts the peak of the angle spectrum as a candidate point, and the Hough transform execution unit orthogonally transforms the position coordinates of the candidate point extracted by the candidate point extraction unit, and the coordinate conversion is performed. A Hough transform is performed using the candidate points. And the arrangement | sequence state of the roadside thing arrange | positioned continuously on the right and left both sides of a road is detected from the processing result in this Hough conversion execution means.
なお、ハフ変換は、関数で表現される図形（直線や曲線）を画像中から抽出する周知の手法であり、このハフ変換を用いることにより、道路の左右両側に位置する路側物群の配列状態を一度に検出することができるため、これらを個別に検出する従来装置と比較して、処理量を削減することができる。 The Hough transform is a well-known technique for extracting a figure (straight line or curve) represented by a function from an image. By using this Hough transform, the arrangement state of roadside objects located on both the left and right sides of the road Can be detected at a time, so that the processing amount can be reduced as compared with the conventional apparatus that individually detects them.
ところで、レーダ波がＦＭＣＷ波からなる場合、候補点抽出手段は、候補点のそれぞれが有する相対速度の情報に基づいて、静止物標に対応した候補点のみを抽出することが望ましい。 By the way, when the radar wave is an FMCW wave, it is desirable that the candidate point extracting unit extracts only the candidate point corresponding to the stationary target based on the information on the relative speed of each candidate point.
この場合、移動物体を示す候補点から除外されるため、路側物群の配列状態をより精度よく抽出することができる。
なお、レーダ波がパルス波からなる場合、候補点自体には速度情報が含まれていないが、前回の測定値との距離の変化や自車速から候補点の速度情報を得ることができるため、この速度情報に基づいて移動物体に対応した候補点を除外すればよい。
In this case, since it is excluded from the candidate points indicating the moving object, the arrangement state of the roadside object group can be extracted with higher accuracy.
When the radar wave is a pulse wave, the candidate point itself does not include speed information, but because the speed information of the candidate point can be obtained from the change in distance from the previous measurement value or the vehicle speed, The candidate points corresponding to the moving object may be excluded based on this speed information.
また、本発明の車載レーダ装置では、移動物標認識手段が移動物標を認識し、この物標認識手段にてマルチパス波による虚像が認識されている場合、候補点設定手段が、虚像の位置座標とその虚像に対応する実像の位置座標との中心を、ハフ変換の対象となる候補点の一つとして設定する。そして、ハフ変換実行手段は、候補点抽出手段にて抽出された候補点より、候補点設定手段にて設定された候補点の重み付けを重くしてハフ変換を実行する。 Further, in the in-vehicle radar device of the present invention, when the moving target recognition unit recognizes the moving target and the target recognition unit recognizes the virtual image by the multipath wave, the candidate point setting unit displays the virtual image. The center between the position coordinates and the position coordinates of the real image corresponding to the virtual image is set as one of candidate points to be subjected to the Hough transform. Then, the Hough conversion executing means executes the Hough conversion by weighting the candidate points set by the candidate point setting means more heavily than the candidate points extracted by the candidate point extracting means.
つまり、図６に示すように、虚像と実像の中間点には、レーダ波を反射する路側物（壁やガードレールなど）が存在する可能性が高く、信頼性の高い候補点となるため、この重み付けを重くすることにより、ハフ変換の実行結果の精度を向上させることができる。 That is, as shown in FIG. 6, there is a high possibility that a roadside object (such as a wall or a guardrail) that reflects radar waves exists at the midpoint between the virtual image and the real image, and this is a highly reliable candidate point. By increasing the weight, the accuracy of the execution result of the Hough transform can be improved.
なお、角度スペクトラム生成手段が生成する角度スペクトラムとして、例えばＭＵＳＩＣスペクトラムを用いることができる。但し、これに限るものではなく、相関行列から求めた固有値ベクトルを利用して角度スペクトラムを生成するいわゆる高分解能アルゴリズム（例えば、最小ノルム法，ＥＳＰＲＩＴなど）によって生成されるものであればよい。 For example, a MUSIC spectrum can be used as the angle spectrum generated by the angle spectrum generation means. However, the present invention is not limited to this, and it may be generated by a so-called high resolution algorithm (for example, the minimum norm method, ESPRIT, etc.) that generates an angle spectrum using an eigenvalue vector obtained from a correlation matrix.
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、本発明を適用したクルーズ制御システムの概略構成を示したブロック図である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a cruise control system to which the present invention is applied.
クルーズ制御システムは、車間制御電子制御装置（以下「車間制御ＥＣＵ」と称す。）３０、エンジン電子制御装置（以下「エンジンＥＣＵ」と称す。）３２、ブレーキ電子制御装置（以下「ブレーキＥＣＵ」と称す。）３４を備え、これらはＬＡＮ通信バスを介して互いに接続されている。また、各ＥＣＵ３０，３２，３４は、いずれも周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、少なくともＬＡＮ通信バスを介して通信を行うためのバスコントローラを備えている。尚、本実施形態では、ＬＡＮ通信バスを介して行うＥＣＵ間のデータ通信は、車載ネットワークで一般的に利用されているＣＡＮ（ドイツ、Robert Bosch 社が提案した「Controller Area Network」）プロトコルを用いている。 The cruise control system includes a vehicle distance control electronic control device (hereinafter referred to as “vehicle distance control ECU”) 30, an engine electronic control device (hereinafter referred to as “engine ECU”) 32, a brake electronic control device (hereinafter referred to as “brake ECU”). 34), which are connected to each other via a LAN communication bus. Each of the ECUs 30, 32, and 34 is mainly configured by a known microcomputer, and includes at least a bus controller for performing communication via a LAN communication bus. In this embodiment, data communication between ECUs performed via a LAN communication bus uses a CAN (“Controller Area Network” proposed by Robert Bosch, Germany) protocol generally used in an in-vehicle network. ing.
また、車間制御ＥＣＵ３０には、図示しない警報ブザー、クルーズコントロールスイッチ、目標車間設定スイッチ等が接続されている他、本発明の車載レーダ装置に相当するレーダセンサ１が接続されている。 The inter-vehicle control ECU 30 is connected to an alarm buzzer, a cruise control switch, a target inter-vehicle setting switch, etc. (not shown), and a radar sensor 1 corresponding to the on-vehicle radar device of the present invention.
ここで、レーダセンサ１は、ＦＭＣＷ方式のいわゆる「ミリ波レーダ」として構成されたものであり、周波数変調されたミリ波帯のレーダ波を送受信することにより、車両や路側物等の物標を認識し、これらの認識結果に基づいて自車線上の前方に位置する車両（以下単に「先行車両」と称する。）に関する情報であるターゲット情報等を生成して、車間制御ＥＣＵ３０に送信する。なお、ターゲット情報には、先行車両との相対速度、先行車両までの距離（位置）等が含まれている。 Here, the radar sensor 1 is configured as a so-called “millimeter wave radar” of the FMCW method, and transmits and receives a radar wave in a millimeter wave band that is frequency-modulated, thereby allowing a target such as a vehicle or a roadside object to be transmitted. Based on these recognition results, target information and the like, which are information related to a vehicle located in front of the own lane (hereinafter simply referred to as “preceding vehicle”), are generated and transmitted to the inter-vehicle control ECU 30. The target information includes a relative speed with the preceding vehicle, a distance (position) to the preceding vehicle, and the like.
ブレーキＥＣＵ３４は、ステアリングセンサ、ヨーレートセンサからの検出情報（操舵角，ヨーレート）に加え、Ｍ／Ｃ圧センサからの情報に基づいて判断したブレーキペダル状態を、ＬＡＮ通信バスを介して車間制御ＥＣＵ３０に送信すると共に、その判断したブレーキペダル状態に従って、ブレーキ力を制御するためにブレーキ油圧回路に備えられた増圧制御弁・減圧制御弁を開閉するブレーキアクチュエータを制御するように構成されている。 The brake ECU 34 determines the brake pedal state determined based on the information from the M / C pressure sensor in addition to the detection information (steering angle, yaw rate) from the steering sensor and yaw rate sensor to the inter-vehicle control ECU 30 via the LAN communication bus. The brake actuator is configured to transmit and control a brake actuator that opens and closes a pressure increase control valve and a pressure reduction control valve provided in the brake hydraulic circuit in order to control the brake force according to the determined brake pedal state.
エンジンＥＣＵ３２、車速センサ、スロットル開度センサ、アクセルペダル開度センサからの検出情報（車速，エンジン制御状態、アクセル操作状態）を車間制御ＥＣＵ３０に送信すると共に、車間制御ＥＣＵ３０からは目標加速度、フューエルカット要求、ダイアグ情報等を受信し、これら受信した情報から特定される運転状態に応じて、内燃機関（ここでは、ガソリンエンジン）のスロットル開度を調整するスロットルアクチュエータ等に対して駆動命令を出力するように構成されている。 Detection information (vehicle speed, engine control state, accelerator operation state) from the engine ECU 32, the vehicle speed sensor, the throttle opening sensor, and the accelerator pedal opening sensor is transmitted to the inter-vehicle control ECU 30, and the inter-vehicle control ECU 30 receives the target acceleration and fuel cut. Receives request, diagnosis information, etc., and outputs a drive command to a throttle actuator or the like that adjusts the throttle opening of the internal combustion engine (in this case, a gasoline engine) in accordance with the operating state specified from the received information. It is configured as follows.
車間制御ＥＣＵ３０は、エンジンＥＣＵ３２から現車速やエンジン制御状態、ブレーキＥＣＵ３４からは操舵角、ヨーレート、ブレーキ制御などの制御状態等を受信する。そして、レーダセンサ１から受信したターゲット情報と、クルーズコントロールスイッチや目標車間設定スイッチからの検出信号とに基づき、先行車両との車間距離を適切に調節するための制御指令値として、エンジンＥＣＵ３２には目標加速度、フューエルカット要求、ダイアグ情報等を送信し、ブレーキＥＣＵ３４には、目標加速度、ブレーキ要求等を送信する。また、車間制御ＥＣＵ３０は、警報発生の判定を行い、警報が必要な場合には警報ブザーを鳴動させるように構成されている。 The inter-vehicle control ECU 30 receives the current vehicle speed and the engine control state from the engine ECU 32 and the control state such as the steering angle, the yaw rate, and the brake control from the brake ECU 34. Based on the target information received from the radar sensor 1 and the detection signals from the cruise control switch and the target inter-vehicle setting switch, the engine ECU 32 provides a control command value for appropriately adjusting the inter-vehicle distance from the preceding vehicle. The target acceleration, fuel cut request, diagnosis information, etc. are transmitted, and the target acceleration, brake request, etc. are transmitted to the brake ECU 34. The inter-vehicle control ECU 30 is configured to determine whether an alarm has occurred and to sound an alarm buzzer when an alarm is required.
次に、レーダセンサ１は、時間に対して周波数が直線的に増加する上り区間、及び周波数が直線的に減少する下り区間を有するように変調されたミリ波帯の高周波信号を生成する発振器１０と、発振器１０が生成する高周波信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２の出力を送信信号Ｓｓとローカル信号Ｌとに電力分配する分配器１４と、送信信号Ｓｓに応じたレーダ波を放射する送信アンテナ１６と、レーダ波を受信するｎ個の受信アンテナからなる受信側アンテナ部２０とを備えている。 Next, the radar sensor 1 generates an oscillator 10 that generates a high-frequency signal in the millimeter wave band that is modulated so as to have an upstream section in which the frequency increases linearly and a downstream section in which the frequency decreases linearly. An amplifier 12 that amplifies the high-frequency signal generated by the oscillator 10, a distributor 14 that distributes the output of the amplifier 12 to the transmission signal Ss and the local signal L, and transmission that radiates a radar wave corresponding to the transmission signal Ss. An antenna 16 and a reception-side antenna unit 20 including n reception antennas that receive radar waves are provided.
また、レーダセンサ１は、受信側アンテナ部２０を構成するアンテナのいずれかを順次選択し、選択されたアンテナからの受信信号Ｓｒを後段に供給する受信スイッチ２１と、受信スイッチ２１から供給される受信信号Ｓｒを増幅する増幅器２２と、増幅器２２にて増幅された受信信号Ｓｒ及びローカル信号Ｌを混合してビート信号ＢＴを生成するミキサ２３と、ミキサ２３が生成したビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去するフィルタ２４と、フィルタ２４の出力をサンプリングしデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２５と、発振器１０の起動，停止や、Ａ／Ｄ変換器２５を介したビート信号ＢＴのサンプリングを制御すると共に、そのサンプリングデータを用いた信号処理や、車間制御ＥＣＵ３０との通信を行い、信号処理に必要な情報（車速情報）、及びその信号処理の結果として得られる情報（ターゲット情報等）を送受信する処理等を行う信号処理部２６とを備えている。 In addition, the radar sensor 1 sequentially selects one of the antennas constituting the reception-side antenna unit 20, and receives the reception signal Sr from the selected antenna to the subsequent stage, and is supplied from the reception switch 21. An amplifier 22 that amplifies the received signal Sr, a mixer 23 that generates the beat signal BT by mixing the received signal Sr and the local signal L amplified by the amplifier 22, and an unnecessary signal from the beat signal BT generated by the mixer 23 Filter 24 for removing components, A / D converter 25 for sampling the output of filter 24 and converting it to digital data, starting and stopping of oscillator 10, and sampling of beat signal BT via A / D converter 25 And signal processing using the sampling data and communication with the inter-vehicle distance control ECU 30 are necessary for signal processing. Such information (speed information), and information obtained as a result of the signal processing and a signal processing unit 26 that performs processing for transmitting and receiving (target information).
このうち、受信側アンテナ部２０を構成する各アンテナは、そのビーム幅がいずれも送信アンテナ１６のビーム幅全体を含むように設定されている。そして、各アンテナがそれぞれＣＨ１〜ＣＨｎに割り当てられている。 Among these, each of the antennas constituting the reception side antenna unit 20 is set so that the beam width thereof includes the entire beam width of the transmission antenna 16. Each antenna is assigned to CH1 to CHn.
また、信号処理部２６は、周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、更に、Ａ／Ｄ変換器２５を介して取り込んだデータについて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を実行するための演算処理装置（例えばＤＳＰ）を備えている。 Further, the signal processing unit 26 is configured around a known microcomputer, and further, an arithmetic processing device for executing a fast Fourier transform (FFT) process or the like on the data taken in via the A / D converter 25 (For example, DSP).
このように構成された本実施形態のレーダセンサ１では、信号処理部２６からの指令に従って発振器１０が起動すると、その発振器１０が生成し、増幅器１２が増幅した高周波信号を、分配器１４が電力分配することにより、送信信号Ｓｓ及びローカル信号Ｌを生成し、このうち送信信号Ｓｓは、送信アンテナ１６を介してレーダ波として送出される。 In the radar sensor 1 of the present embodiment configured as described above, when the oscillator 10 is started in accordance with a command from the signal processing unit 26, the distributor 14 generates a high-frequency signal generated by the oscillator 10 and amplified by the amplifier 12, and the distributor 14 uses power. By distributing, the transmission signal Ss and the local signal L are generated, and the transmission signal Ss is transmitted as a radar wave through the transmission antenna 16.
そして、送信アンテナ１６から送出され物標に反射して戻ってきたレーダ波（反射波）は、受信側アンテナ部２０を構成する全ての受信アンテナにて受信され、受信スイッチ２１によって選択されている受信チャンネルＣＨｉ（ｉ＝１〜ｎ）の受信信号Ｓｒのみが増幅器２２で増幅されたあとミキサ２３に供給される。すると、ミキサ２３では、この受信信号Ｓｒに分配器１４からのローカル信号Ｌを混合することによりビート信号ＢＴを生成する。このビート信号ＢＴは、フィルタ２４にて不要な信号成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器２５にてサンプリングされ、信号処理部２６に取り込まれる。 The radar wave (reflected wave) transmitted from the transmission antenna 16 and reflected back to the target is received by all reception antennas constituting the reception-side antenna unit 20 and selected by the reception switch 21. Only the reception signal Sr of the reception channel CHi (i = 1 to n) is amplified by the amplifier 22 and then supplied to the mixer 23. Then, the mixer 23 generates the beat signal BT by mixing the received signal Sr with the local signal L from the distributor 14. The beat signal BT is sampled by the A / D converter 25 after the unnecessary signal components are removed by the filter 24 and taken into the signal processing unit 26.
なお、受信スイッチ２１は、レーダ波の一変調周期の間に、全てのチャンネルＣＨ１〜ＣＨｎが所定回（例えば５１２回）ずつ選択されるよう切り替えられ、また、Ａ／Ｄ変換器２５は、この切替タイミングに同期してサンプリングを行う。つまり、レーダ波の一変調周期の間に、各チャンネルＣＨ１〜ＣＨｎ毎かつレーダ波の上り／下り各区間毎にサンプリングデータが蓄積されることになる。 The reception switch 21 is switched so that all the channels CH1 to CHn are selected a predetermined number of times (for example, 512 times) during one modulation period of the radar wave, and the A / D converter 25 is Sampling is performed in synchronization with the switching timing. In other words, sampling data is accumulated for each channel CH1 to CHn and for each up / down section of the radar wave during one modulation period of the radar wave.
そして、レーダセンサ１の信号処理部２６では、一変動周期が経過する毎に、その間に蓄積されたサンプリングデータを、各チャンネルＣＨ１〜ＣＨｎ毎かつ上り／下り各区間毎にＦＦＴ処理を施す信号解析処理、信号解析処理での解析結果に従って、先行車両を検出してターゲット情報を生成するターゲット情報生成処理、及び、信号解析処理での解析結果に従って、道路形状を認識する道路認識処理等を実行する。 The signal processing unit 26 of the radar sensor 1 performs signal processing for performing FFT processing on the sampling data accumulated during each fluctuation period for each channel CH1 to CHn and for each upstream / downstream section. The target information generation process that detects the preceding vehicle and generates target information according to the analysis result in the signal analysis process, the road recognition process that recognizes the road shape according to the analysis result in the signal analysis process, etc. .
なお、信号解析処理は周知のものであるため、ここでは説明を省略し、以下では、ターゲット情報生成処理及び道路認識処理を、図２，３に示すフローチャートに沿って説明する。 Since the signal analysis process is well known, the description thereof is omitted here, and the target information generation process and the road recognition process will be described below with reference to the flowcharts shown in FIGS.
このうち、ターゲット情報生成処理では、図２に示すように、まず、信号解析処理でのＦＦＴ処理結果を取得し（Ｓ１１０）、取得したＦＦＴ処理結果に基づいて移動物標認識処理を実行する（Ｓ１２０）。 Among these, in the target information generation process, as shown in FIG. 2, first, the FFT process result in the signal analysis process is acquired (S110), and the moving target recognition process is executed based on the acquired FFT process result ( S120).
この移動物標認識処理では、ＦＦＴ処理結果から上り区間と下り区間のそれぞれについてビート信号のピーク周波数を抽出し、物標の検出結果（物標の位置や速度）の履歴等に基づいて、対にすべきピーク周波数を特定することで物標やマルチパスに基づく虚像を検出する処理である。この処理は、例えば、特開２００４−２０５２７９号公報や特開２００４−２２６１２１号公報などに詳述されているため、ここでは説明を省略する。 In this moving target recognition processing, the peak frequency of the beat signal is extracted from the FFT processing result for each of the up and down sections, and based on the history of the detection result of the target (target position and speed), etc. This is a process of detecting a virtual image based on a target or multipath by specifying a peak frequency to be set. This process is described in detail in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2004-205279 and 2004-226121, and the description thereof is omitted here.
そして、この移動物標認識処理の結果、虚像が検出されているか否かを判断し（Ｓ１３０）、検出されていなければ、そのままＳ１５０に移行する。一方、虚像が検出されていれば、検出された虚像と、その虚像に対応する物標（実像）との中間位置を、マルチパスを生じさせる静止物標が存在する位置（以下「重要候補点」とも称する。）としてと設定する（Ｓ１４０）。 Then, as a result of the moving target recognition process, it is determined whether or not a virtual image is detected (S130). If not detected, the process proceeds to S150 as it is. On the other hand, if a virtual image is detected, an intermediate position between the detected virtual image and a target (real image) corresponding to the virtual image is a position where a stationary target that causes multipath exists (hereinafter, “important candidate point”). Is also set (S140).
その後、後述する道路認識処理での処理結果を取得し（Ｓ１５０）、その処理結果、即ち道路形状の認識結果と、Ｓ１２０にて認識された移動物標とに基づいて、自車線上の前方に存在する車両（先行車両）を特定する（Ｓ１６０）。そして、その特定した先行車両に関する情報（距離，相対速度）をターゲット情報として、車間制御ＥＣＵ３０に送信して、本処理を終了する。 Thereafter, a processing result in a road recognition process, which will be described later, is obtained (S150). Based on the processing result, that is, the recognition result of the road shape, and the moving target recognized in S120, the processing result is forward. An existing vehicle (preceding vehicle) is specified (S160). And the information (distance, relative speed) regarding the specified preceding vehicle is transmitted to the inter-vehicle control ECU 30 as target information, and this process is terminated.
次に、道路認識処理では、図３に示すように、まず、信号解析処理でのＦＦＴ処理結果を取得し（Ｓ２１０）、上り／下り各区間毎かつ周波数毎に、各チャンネルＣＨ１〜ＣＨｎのＦＦＴ処理結果を並べてなる受信ベクトルＸ(ｋ)を生成する（Ｓ２２０）。 Next, in the road recognition processing, as shown in FIG. 3, first, the FFT processing result in the signal analysis processing is acquired (S210), and the FFT of each channel CH1 to CHn is performed for each upstream / downstream section and for each frequency. A reception vector X (k) formed by arranging the processing results is generated (S220).
なお、信号解析処理の実行タイミングをｋΔＴ（ΔＴは信号解析処理の実行周期，ｋは自然数）として、チャンネルＣＨｉのＦＦＴ処理結果のある周波数成分をｘｉ(ｋ)とし、Ｔはベクトル転置を示すものとすると、受信ベクトルＸ(ｋ)は、（１）式で表される。 The signal analysis processing execution timing is kΔT (ΔT is the signal analysis processing execution cycle, k is a natural number), the frequency component with the FFT processing result of channel CHi is xi (k), and T indicates vector transposition. Then, the reception vector X (k) is expressed by the equation (1).
Ｘ(ｋ)＝｛ｘ１(ｋ)，ｘ２(ｋ)，…ｘｎ(ｋ)｝T （１）
つまり、ＦＦＴ処理により得られる周波数成分の数をｍ個とすると、上り／下り各区間毎に、ｍ個ずつの受信ベクトルＸ(ｋ)が生成されることになる。
X (k) = {x1 (k), x2 (k),... Xn (k)} T (1)
That is, if the number of frequency components obtained by the FFT processing is m, m reception vectors X (k) are generated for each uplink / downlink section.
次に、Ｓ２２０で生成された全ての受信ベクトルＸ(ｋ)について、その受信ベクトルＸ(ｋ)を、（２）式によりユニタリ変換し（Ｓ２３０）、そのユニタリ変換された受信ベクトルＹ(ｋ)に基づき、（３）式を用いて、ユニタリ変換された相関行列Ｒyy(ｋ)を生成する（Ｓ２４０）。 Next, with respect to all the reception vectors X (k) generated in S220, the reception vectors X (k) are unitarily transformed by equation (2) (S230), and the unitary transformed reception vectors Y (k) Based on the above, a unitary transformed correlation matrix Ryy (k) is generated using equation (3) (S240).
Ｙ(ｋ)＝ＱH Ｘ(ｋ) （２）
Ｒyy(ｋ)＝α・Ｒyy(ｋ−１)＋（１−α）・Ｙ(ｋ)ＹH(ｋ) （３）
但し、Ｑは、アンテナ素子数，アンテナ素子の配置間隔，レーダ波の波長に基づいて設定されるユニタリ行列である。また、Ｈは複素共役転置を示し、α（０＜α＜１：本実施形態ではα＝０．７）は忘却係数である。
Y (k) = Q H X (k) (2)
Ryy (k) = α · Ryy (k−1) + (1−α) · Y (k) Y H (k) (3)
However, Q is a unitary matrix set based on the number of antenna elements, the arrangement interval of antenna elements, and the wavelength of the radar wave. H represents complex conjugate transposition, and α (0 <α <1: α = 0.7 in this embodiment) is a forgetting factor.
このようにして生成した相関行列Ｒyy(ｋ)のそれぞれについて、その固有値を求めることで固有値ベクトルを生成し（Ｓ２５０）、その固有値ベクトルに基づいて角度スペクトラムとしてのＭＵＳＩＣスペクトラムを生成する（Ｓ２６０）。 For each correlation matrix Ryy (k) thus generated, an eigenvalue vector is generated by obtaining its eigenvalue (S250), and a MUSIC spectrum as an angle spectrum is generated based on the eigenvalue vector (S260).
つまり、ＭＵＳＩＣスペクトラムは、Ｓ２２０で生成される受信ベクトルＸ(ｋ)と同じ数、即ち、上り／下り各区間毎にｍ個ずつ得られることになる。
ここで図４（ｂ）は、図４（ａ）の状況で、ＭＵＳＩＣスペクトラムを生成し、上り／下り両区間のうち、いずれか一方の区間のｍ個のＭＵＳＩＣスペクトラムを、周波数順に並べることで生成される３次元グラフ（グラフ上の濃淡がＭＵＳＩＣスペクトラムの強度に対応）を示したものである。
That is, the same number of MUSIC spectra as the reception vectors X (k) generated in S220, that is, m pieces are obtained for each uplink / downlink section.
Here, FIG. 4B shows a situation where the MUSIC spectrum is generated in the situation shown in FIG. 4A, and m MUSIC spectra in either one of the upstream and downstream sections are arranged in order of frequency. 3 shows a generated three-dimensional graph (the shading on the graph corresponds to the intensity of the MUSIC spectrum).
次に、ＭＵＳＩＣスペクトラムをピークサーチ（ヌルサーチ）することにより、物標を表す候補点の抽出を行い（Ｓ２７０）、更に、その抽出した候補点の中から移動物標に対応したものを除去して、静止物標に対応したもののみを抽出するマッチング処理を実行する（Ｓ２８０）。 Next, a candidate point representing a target is extracted by performing a peak search (null search) on the MUSIC spectrum (S270), and further, those corresponding to the moving target are removed from the extracted candidate points. Then, a matching process for extracting only those corresponding to the stationary target is executed (S280).
このマッチング処理では、Ｓ２７０で抽出された候補点を、上り／下り各区間毎に角度−周波数平面上にマッピングしたグラフを考え、上り区間のグラフについては、車速に応じたドップラシフト量の１／２だけ、グラフ全体を周波数が大きくなる側にシフトさせ、下り区間のグラフについては、グラフ全体を同じ周波数だけ小さくなる側にシフトさせた上で、互いに重ね合わせる。そして、互いに重なり合った候補点のみを静止物標に対応する候補点として抽出する。 In this matching process, a graph in which the candidate points extracted in S270 are mapped on the angle-frequency plane for each up / down section is considered. For the up section graph, the Doppler shift amount corresponding to the vehicle speed is 1 / The entire graph is shifted by 2 to increase the frequency, and the graphs in the downstream section are overlaid on each other after the entire graph is shifted by the same frequency. Then, only candidate points that overlap each other are extracted as candidate points corresponding to the stationary target.
次に、マッチング処理で用いた角度−周波数平面は、周波数が静止物標までの距離に対応しており、候補点の位置を極座標で表すものであるため、直交座標変換を実行して、Ｓ２８０で抽出された静止物標に対応する候補点の位置を直交座標で表す（Ｓ２９０）。 Next, since the angle-frequency plane used in the matching processing corresponds to the distance to the stationary target and represents the position of the candidate point in polar coordinates, orthogonal coordinate transformation is performed, and S280 is performed. The position of the candidate point corresponding to the stationary target extracted in step S290 is represented by orthogonal coordinates (S290).
そして、ターゲット情報生成処理のＳ１４０により重要候補点が設定されている場合には、これを取得し（Ｓ３００）、Ｓ２８０で抽出されＳ２９０にて直交座標変換された候補点と、Ｓ３００にて取得した重要候補点を用いてハフ変換を実行する（Ｓ３１０）。 If an important candidate point has been set in S140 of the target information generation process, this is acquired (S300), the candidate point extracted in S280 and orthogonally transformed in S290, and acquired in S300. The Hough transform is executed using the important candidate points (S310).
このハフ変換では、候補点や重要候補点の座標を（ｘ，ｙ）で表し、これらの候補点が
x＝ａy2 ＋ｂy＋ｃで定義される曲線上に存在するものとして、係数ａ，ｂ，ｃを決定する。但し、本実施形態では、処理負荷を軽減するためにｂ＝０とし、また、ＭＵＳＩＣスペクトルから得られた候補点より、虚像に基づいて得られた重要候補点の方の重み付けを重くしてハフ変換を実行する。
In this Hough transform, the coordinates of candidate points and important candidate points are represented by (x, y).
The coefficients a, b, and c are determined as existing on a curve defined by x = ay 2 + by + c. However, in this embodiment, in order to reduce the processing load, b = 0 is set, and the weight of the important candidate point obtained based on the virtual image is weighted more heavily than the candidate point obtained from the MUSIC spectrum. Perform the conversion.
そして、通常は、道路の左右両側に静止物標群が存在するため、ハフ変換により二つの集積点、即ち二つの曲線が得られることになる。なお、二つの曲線は係数ｃの値から、右側端又は左側端のいずれに配置された静止物標の配列状態を表すものかを識別することができる。 In general, since there are stationary target groups on both the left and right sides of the road, two accumulation points, that is, two curves, are obtained by the Hough transform. It should be noted that the two curves can be identified from the value of the coefficient c to indicate the arrangement state of the stationary target arranged at the right end or the left end.
最後に、ハフ変換により得られた二つの曲線から、道路形状を認識して（Ｓ３２０）、本処理を終了する。
なお、ここで認識された道路形状は、ターゲット情報生成処理のＳ１５０にて取得され、先行車両の特定に使用される。また、道路形状は、二つの曲線で示された位置をそのまま道路端と認識してもよいし、その曲線より路側帯の分だけ内側を道路端と認識してもよい。
Finally, the road shape is recognized from the two curves obtained by the Hough transform (S320), and this process ends.
The road shape recognized here is acquired in S150 of the target information generation process, and is used for specifying the preceding vehicle. As for the road shape, the position indicated by the two curves may be recognized as the road edge as it is, or the portion inside the road side band from the curve may be recognized as the road edge.
以上説明したように本実施形態においては、角度スペクトラムを生成する際に使用する相関行列Ｒyy(ｋ)は、信号解析処理が実行される毎に生成される受信ベクトルＹ(ｋ)だけでなく、前回生成された相関行列Ｒyy(ｋ−１)も用いて生成するようにされている。 As described above, in the present embodiment, the correlation matrix Ryy (k) used when generating the angle spectrum is not limited to the reception vector Y (k) generated every time the signal analysis process is executed, The correlation matrix Ryy (k−1) generated last time is also used for generation.
このため、相関行列Ｒyy(ｋ)は、過去に生成された受信ベクトルが反映されたものとなり、いわゆる積分や平滑化に相当する効果が得られる。具体的には、この相関行列Ｒyy(ｋ)に基づいて生成された角度スペクトラムを周波数（距離）に沿って並べた３次元グラフ上に示される静止物標の位置（候補点）は、連続的な曲線として示される。しかも、本実施形態では、この３次元グラフから抽出した候補点を全て用いてハフ変換を行うようにされている。 For this reason, the correlation matrix Ryy (k) reflects a reception vector generated in the past, and an effect equivalent to so-called integration or smoothing is obtained. Specifically, the position (candidate point) of the stationary target shown on the three-dimensional graph in which the angular spectrum generated based on the correlation matrix Ryy (k) is arranged along the frequency (distance) is continuous. Shown as a simple curve. In addition, in this embodiment, the Hough transform is performed using all candidate points extracted from the three-dimensional graph.
従って、本実施形態によれば、従来装置のように改めて静止物標のグルーピングを行う必要がなく、路側物の配列状態を検出する際に、角度スペクトラムから得られる静止物標のデータを最大限に有効利用することができる。しかも、ハフ変換の対象となる候補点として、静止物標に基づくものだけを用いると共に、路側物（静止物標）が存在する可能性が高い重要候補点の重み付けを重くしているため、路側物の配列状態の検出精度、ひいては道路形状の認識精度を向上させることができる。 Therefore, according to the present embodiment, it is not necessary to perform grouping of stationary targets as in the conventional device, and when detecting the arrangement state of roadside objects, the data of stationary targets obtained from the angle spectrum is maximized. Can be used effectively. In addition, only candidate points that are based on stationary targets are used as candidate points for Hough transform, and important candidate points that are likely to have roadside objects (stationary targets) are heavily weighted. It is possible to improve the detection accuracy of the arrangement state of objects, and thus the recognition accuracy of the road shape.
また、本実施形態では、ユニタリ変換された相関行列Ｒyy(ｋ)を用いて固有ベクトルの生成を行い、また、ハフ変換では、近似させる二次式を簡易なもの（ｂ＝０）として処理を実行しているため、固有ベクトルの生成やハフ変換における処理量を大幅に削減することができる。 In the present embodiment, eigenvectors are generated using the unitary-transformed correlation matrix Ryy (k), and in the Hough transform, processing is performed with a quadratic expression to be approximated as a simple one (b = 0). Therefore, it is possible to greatly reduce the amount of processing in eigenvector generation and Hough transform.
更に、相関行列の生成（Ｓ２４０）や固有ベクトルの算出（Ｓ２５０）を、例えば、ＢＩＳＶＤやＰＡＳＴｄ等といった逐次近似法を用いて行えば、計算量をより削減することができる。 Furthermore, if the correlation matrix generation (S240) and eigenvector calculation (S250) are performed using a successive approximation method such as BISVD or PASTd, the amount of calculation can be further reduced.
ところで、本実施形態において、Ｓ２２０が受信ベクトル生成手段、Ｓ２３０〜Ｓ２５０が固有ベクトル算出手段、Ｓ２６０が角度スペクトラム生成手段、Ｓ１２０が移動物標認識手段、Ｓ１４０が候補点設定手段に相当する。また、Ｓ２７０〜Ｓ３１０が路側物群検出手段に相当し、このうち特にＳ２７０〜Ｓ２８０が候補点抽出手段、Ｓ３１０がハフ変換実行手段に相当する。 By the way, in this embodiment, S220 corresponds to a received vector generating means, S230 to S250 as eigenvector calculating means, S260 as an angular spectrum generating means, S120 as a moving target recognizing means, and S140 as a candidate point setting means. S270 to S310 correspond to roadside object group detection means, among which S270 to S280 particularly correspond to candidate point extraction means, and S310 corresponds to Hough transformation execution means.
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において様々な態様にて実施することが可能である。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment, and can be implemented in various modes without departing from the gist of the present invention.
例えば、上記実施形態では、ユニタリ変換した受信ベクトルＹ(ｋ)を用いて相関行列Ｒyy(ｋ)を生成しているが、（４）式により、ユニタリ変換をしていない受信ベクトルＸ(ｋ)を用いて相関行列Ｒxx(ｋ)を生成し、その相関行列Ｒxx(ｋ)を（５）式によりユニタリ変換することで、ユニタリ変換された相関行列Ｒyy(ｋ)を生成するように構成してもよい。 For example, in the above-described embodiment, the correlation matrix Ryy (k) is generated using the unitary received vector Y (k), but the received vector X (k) that has not been unitarily converted is given by equation (4). Is used to generate a correlation matrix Rxx (k), and the correlation matrix Rxx (k) is unitarily transformed by equation (5) to generate a unitary transformed correlation matrix Ryy (k). Also good.
Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)ＸH(ｋ) （４）
Ｒyy(ｋ)＝ＱHＲxx(ｋ)Ｑ （５）
また、上記実施形態では、受信ベクトルＸ(ｋ)の要素をアンテナ素子と同じｎ個としたが、ｎ素子のアンテナアレーから、ｐ素子のサブアレーを１個ずつ素子をずらしながらｑ（＝ｎ−ｐ−１）個取りだすことスナップショット数を増やし、各サブアレー毎に生成した受信ベクトルから得られる複数の相関行列を適当に重み付けして足し合わせることで、相関行列を求める、いわゆる空間平均法を用いてもよい。この場合、到来波間の相関を抑圧することができる。
Rxx (k) = α · Rxx (k-1) + (1-α) · X (k) X H (k) (4)
Ryy (k) = Q H Rxx (k) Q (5)
In the above embodiment, the number of elements of the reception vector X (k) is n, which is the same as the antenna elements. However, q (= n−) while shifting the p-element sub-array one by one from the n-element antenna array. p-1) Taking a number of snapshots The so-called spatial averaging method is used in which the number of snapshots is increased and a plurality of correlation matrices obtained from reception vectors generated for each subarray are appropriately weighted and added to obtain a correlation matrix. May be. In this case, correlation between incoming waves can be suppressed.
また、上記実施形態では、単一のミキサ２３により全チャンネルＣＨ１〜ＣＨｎの信号を処理するように構成したが、各チャンネルＣＨ１〜ＣＨｎ毎に、ミキサ２３やＡ／Ｄ変換器２５を設けるように構成してもよい。この場合、各チャンネル間のサンプリングタイミングにずれが生じることがないため、精度の良い受信ベクトルを生成することができる。 Further, in the above embodiment, the signals of all the channels CH1 to CHn are processed by the single mixer 23. However, the mixer 23 and the A / D converter 25 are provided for each of the channels CH1 to CHn. It may be configured. In this case, since there is no deviation in the sampling timing between the channels, a highly accurate received vector can be generated.
また、上記実施形態では、レーダ波としてＦＭＣＷ波を用いているが、パルス波を用いてもよく、その場合、受信信号から互いの位相が９０°異なった実数信号及び虚数信号からなる複素信号を生成し、この複素信号から抽出した同一サンプリングタイミングのデータを配列することで受信ベクトルＸ(ｋ)を生成するように構成すればよい。
きる。
In the above embodiment, an FMCW wave is used as a radar wave. However, a pulse wave may be used. In this case, a complex signal composed of a real signal and an imaginary signal whose phases differ from each other by 90 ° from the received signal. The reception vector X (k) may be generated by arranging the data of the same sampling timing generated and extracted from the complex signal.
wear.
１…レーダセンサ、１０…発振器、１２，２２…増幅器、１４…分配器、１６…送信アンテナ、２０…受信側アンテナ部、２１…受信スイッチ、２３…ミキサ、２４…フィルタ、２５…Ａ／Ｄ変換器、２６…信号処理部、３０…車間制御ＥＣＵ、３２…エンジンＥＣＵ、３４…ブレーキＥＣＵ。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Radar sensor, 10 ... Oscillator, 12, 22 ... Amplifier, 14 ... Distributor, 16 ... Transmission antenna, 20 ... Reception side antenna part, 21 ... Reception switch, 23 ... Mixer, 24 ... Filter, 25 ... A / D Converter, 26 ... signal processing unit, 30 ... inter-vehicle control ECU, 32 ... engine ECU, 34 ... brake ECU.
Claims (7)
前記アンテナ素子からの受信信号のそれぞれから、同一距離に存在する静止物標からの反射波に基づく成分が少なくとも含まれるように抽出したデータを、前記アンテナ素子の配列順に配列してなる受信ベクトルを、複数の距離について生成する受信ベクトル生成手段と、
該受信ベクトル生成手段にて生成された受信ベクトルに基づいて、過去に生成された受信ベクトルを反映した相関行列を生成し、該相関行列の固有値に対応した固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
該固有ベクトル算出手段にて算出された固有ベクトルに基づいて、受信強度の角度スペクトラムを生成する角度スペクトラム生成手段と、
該角度スペクトラム生成手段にて生成された角度スペクトラムに基づいて、路側物の配列状態を検出する路側物群検出手段と、
を備えることを特徴とする車載レーダ装置。 In an on-vehicle radar device that receives a reflected wave of a transmitted radar wave with an array antenna and detects a target based on a received signal from each antenna element constituting the array antenna,
A reception vector formed by arranging data extracted from each of the reception signals from the antenna elements so as to include at least a component based on a reflected wave from a stationary target existing at the same distance in the arrangement order of the antenna elements. Reception vector generation means for generating a plurality of distances;
Eigenvector calculation means for generating a correlation matrix reflecting a reception vector generated in the past based on the reception vector generated by the reception vector generation means, and calculating an eigenvector corresponding to the eigenvalue of the correlation matrix;
Based on the eigenvector calculated by the eigenvector calculating means, an angle spectrum generating means for generating an angle spectrum of the received intensity;
Roadside object group detection means for detecting the arrangement state of roadside objects based on the angle spectrum generated by the angle spectrum generation means;
An on-vehicle radar device comprising:
前記固有ベクトル算出手段は、忘却計数をα（但し０＜α＜１）とし、Ｈは複素共役転置を示すものとして、次式で示される相関行列Ｒxx(ｋ)を生成することを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)ＸH(ｋ) If the detection timing for detecting a roadside object is kΔT (ΔT is a detection interval, k is a natural number), and the reception vector generated by the reception vector generation means is X (k),
The eigenvector calculation means generates a correlation matrix Rxx (k) represented by the following equation, where α is a forgetting count (where 0 <α <1), and H is a complex conjugate transpose. Item 2. The radar device according to Item 1.
Rxx (k) = α · Rxx (k-1) + (1-α) · X (k) X H (k)
前記角度スペクトラムのピークを候補点として抽出する候補点抽出手段と、
該候補点抽出手段にて抽出された候補点の位置座標を直交座標変換し、その座標変換された候補点を用いてハフ変換を実行するハフ変換実行手段と、
を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のレーダ装置。 The roadside object group detecting means includes
Candidate point extracting means for extracting the peak of the angle spectrum as a candidate point;
Hough transformation executing means for performing orthogonal coordinate transformation on the position coordinates of the candidate points extracted by the candidate point extracting means, and executing Hough transformation using the candidate points after the coordinate transformation;
The radar apparatus according to claim 1, further comprising:
前記候補点抽出手段は、前記候補点のそれぞれが有する相対速度の情報に基づいて、静止物標に対応した候補点のみを抽出することを特徴とする請求項４に記載のレーダ装置。 The radar wave is an FMCW wave,
The radar apparatus according to claim 4, wherein the candidate point extracting unit extracts only candidate points corresponding to a stationary target based on information on a relative speed of each of the candidate points.
該物標認識手段にてマルチパス波による虚像が認識されている場合、該虚像の位置座標と該虚像に対応する実像の位置座標との中心を、前記ハフ変換の対象となる候補点として設定する候補点設定手段と、
を備え、前記ハフ変換実行手段は、前記候補点抽出手段にて抽出された候補点より、前記候補点設定手段にて設定された候補点の重み付けを重くすることを特徴とする請求項４又は５に記載のレーダ装置。 A moving target recognition means for recognizing a moving target;
When a virtual image by a multipath wave is recognized by the target recognition means, the center of the position coordinate of the virtual image and the position coordinate of the real image corresponding to the virtual image is set as a candidate point to be the target of the Hough transform Candidate point setting means,
The Hough transform executing means weights the candidate points set by the candidate point setting means more heavily than the candidate points extracted by the candidate point extracting means. 5. The radar device according to 5.
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