JP4407665B2 - 物体検知装置 - Google Patents
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Description
本発明は、例えば、車両等の移動体における危険予知システムやオートクルーズシステムなどに利用することができる。
fd : 下降変調区間におけるビート信号の周波数
fu : 上昇変調区間におけるビート信号の周波数
fc : レーダから放射される電磁波の中心周波数
τ : 三角波による変調周期(上記の変調用の三角波の1周期長)
ΔF : 変調幅(レーダから放射される電磁波の最大周波数と最小周波数の差)
c : 光速
また、上記の従来装置では、静止物体の挙動に基づいて自車両の運動を推定したり予測したりすることができない。
また、本発明の更なる目的は、その物体検知装置を用いて、自車両の運動を推定する車両運動推定手段を提供することである。
即ち、本発明の第1の手段は、上昇変調区間では時間に対して周波数を増加させ、下降変調区間では時間に対して周波数を減少させる周期関数に従って周波数変調された送信信号の電磁波を放射し、その反射波を受信して得られる受信信号とその受信時刻における送信信号とを混合することによって、ビート信号を生成して物体を検出する、FMCWレーダを有する物体検知装置において、上記の電磁波の放射方位を示す方位角θと各方位におけるビート信号のビート周波数fとを引数としそのビート信号のスペクトル強度Iを関数値とする二次元配列データI(f,θ)であるレーダ画像を、上記の上昇変調区間における上昇区間レーダ画像と下降変調区間における下降区間レーダ画像とに分けてそれぞれ生成するレーダ画像生成手段と、これらの上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像との間の、上記引数の2次元定義域全体としての相互相関を最大にする位置関係を求める相互相関演算手段と、その相互相関が最大となる位置関係で上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像とを照合して、この時の相関値が所定の閾値以上になる部分のみを静止物体として抽出する静止物体抽出手段とを備えることである。
これらの判別単位は、被検出物体までの距離や装置の用途やノイズ環境などに応じて、最適化することができる。
また、上記の方位角θは、FMCWレーダのスキャン動作によって変化するものであり、その動作は機械的なものであっても、位相計算などに基づく電子的なものであっても良い。以下、上記のビート周波数fについては、上記の式(1)と同様に、上昇変調区間における周波数はfu ,下降変調区間における周波数はfd と記すことがある。
また、上記のマッピングは、極座標空間から直交座標空間へのマッピングであっても良い。
なお、上記の実空間を表す実平面座標としては、例えば車両が走行中の路面などを考えることができる。
以上の本発明の手段により、前記の課題を効果的、或いは合理的に解決することができる。
即ち、本発明の第1または第4の手段によれば、所定の探索範囲に対応する上記の定義域(f,θ)の全域について上記のレーダ画像単位で、上記の上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像との間の相互相関を演算することができるので、静止している被検出物体の位置がレーダ画像全体として最もよく整合する照合結果を得ることができる。即ち、本発明は、レーダ画像全体の中の大半の検出物体は、静止物体であろうと言う非常に現実的な仮定を利用するものである。
したがって、本発明の第1または第4の手段によれば、静止物体の位置推定処理において観測信号誤差の影響を低減することができ、これによって、静止物体または移動物体の位置の推定処理や自車両の運動の推定処理を各種のノイズに対して頑強に実行することができる。
また、本発明の第6の手段によれば、画像処理分野における照合処理プログラムや照合処理回路などを流用することによって、当該装置をより簡単に構成することができる。
ただし、本発明の実施形態は、以下に示す個々の実施例に限定されるものではない。
FMCWレーダは、図1−Aに示すような三角波形状の周期関数を用いて、送信信号を周波数変調しながら電磁波を放射するレーダである。また、図2に本実施例1の物体検知装置100のハードウェア構成図を示す。FMCWレーダでは、送信信号と受信信号とをミキシングしてベースバンドフィルタを通すことによって、ビート信号(図1−B)を生成する。この時、各変調区間のビート信号を周波数解析すると、同一の被検出物体に関する周波数スペクトル強度は、図3に示すように、周波数fd 及び周波数fu にピークを示すので、この2つの変調区間におけるビート周波数fd と周波数fu とから、上記の式(1)に基づいて観測物体までの距離Rや相対速度Vを算出することができる。
また、自車両から見た実空間平面座標上における静止物体の運動は、上記のシフトベクトルΔqで示されるが、このシフトベクトルΔqは、自車両の運動に変換可能な量であるから、上記の静止物体レーダ画像の時間変化に基づいて、自車両の運動を推定することができる。
図2に本実施例1の物体検知装置100のハードウェア構成図を示す。VCO(電圧制御発振器2)はミリ波帯又はマイクロ波帯で発振し、その発振周波数は変調信号発生器1から出力される変調信号によって、例えば図1−Aに例示したように可変制御される。方向性結合器3は、電圧制御発振器2から入力された高周波電力を送信アンテナ4とミキサ6とに分配する装置(分配器)である。即ち、送信アンテナ4に分配された信号が送信信号(放射波)となり、ミキサ6に分配された信号がローカル信号となる。
ミキサ6は、受信アンテナ16で受信した受信信号にローカル信号を混合してビート信号を生成する装置で、このビート信号は、ベースバンドフィルタ7とA/D変換器8を順次経由して、一旦メモリ9上に記憶される。
図4に、上記の物体検知装置100で実行すべき処理手順を例示する。以下、このフローチャートに沿ってその処理手順を具体的に説明する。
〔1〕ステップ210(FMCWレーダ)
まず、ステップ210では、送信信号と受信信号とのミキシングによって得られるビート信号をベースバンドフィルタ7とA/D変換器8を介して一旦メモリ9上に記憶する。本実施例では、1回のスキャニングを所定の適当なスキャニングタイム(観測周期)の間に行うが、この時、例えば、車両前方正面を0°とし、−20°(左前方)から+20°(右前方)までの角度領域をその検波対象空間として該スキャニングを実施してもよい。また、送信信号を周波数変調するための図1−AのFM変調指令(即ち、太線で描かれた三角波形状の周期関数)の中心周波数fc は、76GHz〜77GHz程度でよい。
次に、ステップ220では、A/D変換されたベースバンド信号(ビート信号)を周波数解析(フーリエ変換)し、これにより、前述の二次元配列データI(f,θ)であるレーダ画像を、上記の上昇変調区間における上昇区間レーダ画像と下降変調区間における下降区間レーダ画像とに分けてそれぞれ生成する。
以上の処理により、車両前方に存在する物体からの反射波の強度分布を、上昇変調区間および下降変調区間のそれぞれについて求めることができる。
次に、ステップ230では、各上昇変調区間と下降変調区間毎にそれぞれ生成したレーダ画像を周波数方向に移動させながら両者が最もよく一致するように照合させる。この照合処理における相互相関の評価関数としては、例えば以下の定義式で表される評価関数などを用いることができる。即ち、これらの照合度の評価関数としては、SAD(対応する配列要素の値の差の絶対値の全空間に渡る総和)またはSSD(対応する配列要素の値の差の二乗値の全空間に渡る総和)などが有用である。最大の相互相関を示す照合点は、これらの評価関数に最小値を与えるシフト量から求めることができる。
SAD(Δf)=Σ|Iu(f+Δf/2,θ)−Id(f−Δf/2,θ)|
(相互相関の評価関数SSD)
SSD(Δf)=Σ{Iu(f+Δf/2,θ)−Id(f−Δf/2,θ)}2
ここで、上記の演算記号Σは、座標(f,θ)で表される所定の定義域の全域に渡って総和を演算することを意味している。
(自車両の車速V)
V=cΔf/4fc …(3)
また、各被検出物体までの距離Rは、次式(4)に従って算出することができる。
(各被検出物体までの距離R)
R=cτ(2fu +Δf)/8ΔF または、
R=cτ(2fd −Δf)/8ΔF …(4)
前段の照合処理により各レーダ画像の全体が最もよく一致した照合点において、上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像との間で画素値の差が大きい部分(即ち、相関が小さな部分)は移動物体からの反射波によるものである。
この静止物体レーダ画像生成手段の動作形態を図5の下段に例示する。画素値の大きい(白い)部分1〜3が反射信号であるが、相互相関演算手段を用いて照合すると、シフト後に照合した2枚の画像においては、信号1や信号3はそれぞれ位置が一致するため、これらは静止物体上で反射した信号だと判定することができる。
より具体的には、この様な振り分けは、例えば照合後に対応する各画素間の相関値の大小や各画素値(スペクトル強度I)の大小などによって選別しても良い。
或いはまた、Δfで与えられる最も高い相関を与える位置関係(照合点)において、上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像との間で、対応する各画素毎にそれぞれ画素値(スペクトル強度I)を比較して、双方で画素値が大きくない方を静止物体画像の画素値として選抜し、この選抜処理によって、静止物体の信号(スペクトル強度I)のみを抽出した静止物体画像を生成しても良い。
次に、ステップ250では、上記の手順〔3〕で行った照合処理と同様の照合処理を異なる時刻に観測された2枚の静止物体レーダ画像の間で行う(図6の時系列照合)。ただし、ここではまず、上記の式(4)を用いて、先に求めた静止物体レーダ画像の周波数軸(f軸)を実空間での距離軸(R軸)に変換することによって、実空間平面座標上にマッピングされた静止物体レーダ画像を求める。
(シフトベクトルΔq)
Δq≡(Δθ,ΔR)=(+1θ0 ,−3R0 ) …(5)
ただし、ここでは、θ0 は図6の静止物体レーダ画像における1画素分の方位角であり、R0 は同レーダ画像における1画素分の距離を示すものとする。
(シフトベクトルΔq)
Δq=(Δφ,Δx,Δz)
ただし、ここで、Δφは当該xz座標平面上での車両の回転成分であり、(Δx,Δz)は当該xz座標平面上での車両の並進成分である。
最後に、ステップ260では、前段の照合による距離方向(R軸方向)および方位方向(θ軸方向)に関する上記のシフト量(シフトベクトルΔq)から、観測間の車両(レーダ)の運動を求める。この時、上記のマッピング処理による実空間平面座標上の静止物体レーダ画像の生成周期をΔtとすると、当該装置を搭載する車両の速度VはΔR/Δtで与えられ、その時の車両のヨー角速度はΔθ/Δtとして求めることができる。
本発明の実施形態は、上記の形態に限定されるものではなく、その他にも以下に例示される様な変形を行っても良い。この様な変形や応用によっても、本発明の作用に基づいて本発明の効果を得ることができる。
(変形例1)
例えば、上記の実施例1では、ステップ230において、上昇区間レーダ画像と下降区間レーダ画像との双方を互いに逆向きに同量だけ移動させる(各ピークペアを近寄せる)シフト操作に基づいて、上記の照合点(最も高い相互相関を示す位置関係)を求めたが、このシフト量は、上昇区間レーダ画像か下降区間レーダ画像の何れか一方だけをf軸方向に沿ってシフトさせるシフト操作に基づいて求めても良い。この場合、そのシフト操作量Δfをもとめてから、その後、少なくとも何れか一方をΔf/2だけずらすことによって、上記の静止物体レーダ画像を生成することができる。また、この様な方式に従えば、一方の二次元配列データI(f,θ)では、シフト操作を行う必要がなくなるため、演算処理オーバーヘッドを削減することができる。
220 : レーダ画像生成手段
230 : 相互相関演算手段
240 : 静止物体抽出手段
250 : 異時刻間相互相関演算手段
260 : 運動推定手段
Claims (8)
- 上昇変調区間では時間に対して周波数を増加させ、下降変調区間では時間に対して周波数を減少させる周期関数に従って周波数変調された送信信号の電磁波を放射し、その反射波を受信して得られる受信信号とその受信時刻における前記送信信号とを混合することによって、ビート信号を生成して物体を検出する、FMCWレーダを有する物体検知装置において、
前記電磁波の放射方位を示す方位角θと、各方位における前記ビート信号のビート周波数fとを引数とし、そのビート信号のスペクトル強度Iを関数値とする二次元配列データI(f,θ)であるレーダ画像を、前記上昇変調区間における上昇区間レーダ画像と、前記下降変調区間における下降区間レーダ画像とに分けてそれぞれ生成するレーダ画像生成手段と、
前記上昇区間レーダ画像と前記下降区間レーダ画像との間の、前記引数の2次元定義域全体としての相互相関を最大にする位置関係を求める相互相関演算手段と、
前記相互相関が最大となる前記位置関係で、前記上昇区間レーダ画像と前記下降区間レーダ画像とを照合し、この時の相関値が所定の閾値以上になる部分のみを静止物体として抽出する静止物体抽出手段と
を有する
ことを特徴とする物体検知装置。 - 前記相互相関が最大となる前記位置関係で、前記上昇区間レーダ画像と前記下降区間レーダ画像とを照合し、この時の相関値が所定の閾値未満になる部分の前記関数値を無視して、残った前記静止物体を示す前記関数値を、実空間を表す実平面座標上にマッピングすることによって、静止物体レーダ画像を生成する静止物体レーダ画像生成手段と、
前記静止物体レーダ画像生成手段によって相異なる時刻に生成された2つの前記静止物体レーダ画像の間の相互相関を最大にする位置関係を与える、前記実平面座標上におけるシフトベクトルΔqを求める異時刻間相互相関演算手段と、
前記シフトベクトルΔqに基づいて、当該物体検知装置を搭載している移動体の前記実空間における運動を推定する運動推定手段と
を有する
ことを特徴とする請求項1に記載の物体検知装置。 - 前記異時刻間相互相関演算手段は、
前記相互相関演算手段によって求められた前記位置関係を与える、前記引数のf軸方向の周波数シフト量Δfを用いて、
次回に算出されるべき前記シフトベクトルΔqの近似値を予測するシフトベクトル予測手段を有する
ことを特徴とする請求項2に記載の物体検知装置。 - 上昇変調区間では時間に対して周波数を増加させ、下降変調区間では時間に対して周波数を減少させる周期関数に従って周波数変調された送信信号の電磁波を放射し、その反射波を受信して得られる受信信号とその受信時刻における前記送信信号とを混合することによって、ビート信号を生成して物体を検出する、FMCWレーダを有する物体検知装置において、
前記電磁波の放射方位を示す方位角θと、各方位における前記ビート信号のビート周波数fとを引数とし、そのビート信号のスペクトル強度Iを関数値とする二次元配列データI(f,θ)であるレーダ画像を、前記上昇変調区間における上昇区間レーダ画像と、前記下降変調区間における下降区間レーダ画像とに分けてそれぞれ生成するレーダ画像生成手段と、
前記上昇区間レーダ画像と前記下降区間レーダ画像との間の、前記引数の2次元定義域全体としての相互相関を最大にする位置関係を求める相互相関演算手段と、
前記相互相関が最大となる前記位置関係で、前記上昇区間レーダ画像と前記下降区間レーダ画像とを照合し、この時の相関値が所定の閾値未満になり、かつ前記スペクトル強度Iが所定の閾値以上になる部分のみを移動物体として抽出する移動物体抽出手段と
を有する
ことを特徴とする物体検知装置。 - 前記相互相関を最大にする前記位置関係を求める際の相関評価関数として、
対応する配列要素の値の差の絶対値の全空間に渡る総和(SAD)、または、
対応する配列要素の値の差の二乗値の全空間に渡る総和(SSD)
を用いる
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の物体検知装置。 - 前記二次元配列データI(f,θ)は、
前記スペクトル強度Iを画素値とする画像形式データである
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5の何れか1項に記載の物体検知装置。 - 検出した物体の位置に基づいて障害物体のない路面領域を推定する走路推定手段
を有する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6の何れか1項に記載の物体検知装置。 - 前記相互相関演算手段によって求められた前記位置関係を与える、前記引数のf軸方向の周波数シフト量Δfを用いて、当該物体検知装置を搭載している移動体の走行速度を推定する走行速度推定手段を有する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項7の何れか1項に記載の物体検知装置。
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