JP4529733B2 - 車載レーダ装置 - Google Patents

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。

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。

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。

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）。

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。
特開２００１−２５６６００号公報

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。
また、路側物群検出手段では、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。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る。

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。

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。

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。

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。
更に、本発明の車載レーダ装置では、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。
次に請求項３に記載の車載レーダ装置では、路側物群検出手段は、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を有し、角度スペクトラムを周波数順に並べることによって示される候補点の位置から路側物の配列状態を検出する。
また、この場合、請求項４に記載のように候補点の位置は、受信強度，角度，周波数をパラメータとする３次元グラフ上に示されてもよい。

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、忘却係数を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。

Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)Ｘ^H(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。

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。

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。

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。

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のうち、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、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小さくなる側にシフトさせた上で、互いに重ね合わせた時に、互いに重なり合った候補点を、静止物標に対応した候補点として抽出することが望ましい。

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。

また、請求項２に記載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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

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）。

Ｙ(ｋ)＝Ｑ^H Ｘ(ｋ) （２）
Ｒyy(ｋ)＝α・Ｒyy(ｋ−１)＋（１−α）・Ｙ(ｋ)Ｙ^H(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。

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）。

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。

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）。

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。

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）。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)Ｘ^H(ｋ) （４）
Ｒyy(ｋ)＝Ｑ^HＲxx(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。

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。

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。

クルーズ制御システムの概略構成を示すブロック図。 レーダセンサの信号処理部が実行するターゲット情報生成処理の内容を示すフローチャート。 レーダセンサの信号処理部が実行する道路認識処理の内容を示すフローチャート。 複数のＭＵＳＩＣスペクトラムを周波数（距離）方向に並べた３次元グラフ。 忘却係数の効果を示す説明図。 虚像に基づいて抽出される候補点の位置を示す説明図。 従来装置の問題点を示す説明図。

符号の説明

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。

Claims (8)

1. 送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信し、該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車載レーダ装置において、
   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、
   前記路側物群検出手段は、
   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、
   前記角度スペクトラムを周波数順に並べることで生成される角度−周波数平面上において極座標で表される前記候補点の位置を直交座標変換し、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ことで前記路側物の配列状態を示した関数を求めるハフ変換実行手段と、
   を備えることを特徴とする車載レーダ装置。
2. 移動物標を認識する移動物標認識手段と、
   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１に記載のレーダ装置。
3. 送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信し、該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車載レーダ装置において、
   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、
   前記路側物群検出手段は、
   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を有し、前記角度スペクトラムを周波数順に並べることによって示される前記候補点の位置から前記路側物の配列状態を検出すること
   を特徴とする車載レーダ装置。
4. 前記候補点の位置は、受信強度，角度，周波数をパラメータとする３次元グラフ上に示されることを特徴とする請求項３に記載の車載レーダ装置。
5. 路側物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）、前記受信ベクトル生成手段が生成する受信ベクトルをＸ(ｋ)とすると、
   前記固有ベクトル算出手段は、忘却係数を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乃至請求項４のいずれか一項に記載のレーダ装置。
   Ｒxx(ｋ)＝α・Ｒxx(ｋ−１)＋（１−α）・Ｘ(ｋ)Ｘ^H(ｋ)
6. 前記固有ベクトル算出手段は、前記受信ベクトル又は前記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を特徴とする請求項５に記載のレーダ装置。
7. 前記レーダ波はＦＭＣＷ波からなり、
   前記候補点抽出手段は、前記候補点を、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のうち、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、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小さくなる側にシフトさせた上で、互いに重ね合わせた時に、互いに重なり合った候補点を、静止物標に対応した候補点として抽出することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載のレーダ装置。
8. 前記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は、ＭＵＳＩＣスペクトラムであることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載のレーダ装置。