JPH07218611A - 移動体のトラッキング装置 - Google Patents
移動体のトラッキング装置Info
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- JPH07218611A JPH07218611A JP6011823A JP1182394A JPH07218611A JP H07218611 A JPH07218611 A JP H07218611A JP 6011823 A JP6011823 A JP 6011823A JP 1182394 A JP1182394 A JP 1182394A JP H07218611 A JPH07218611 A JP H07218611A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 状態量として方位と距離のみを検出し、その
検出データをフィルタリング処理したフィルタ出力情報
からリアルタイムに目標の運動モデルを推定することが
でき、オペレータが移動体の状態判定に必要な誤差情報
も含む表示情報から必要な情報を任意に選択することが
可能で、オペレータの経験的判断も考慮に入れてトラッ
キングすることができるようにする。 【構成】 移動体1のトラッキング装置を、複数のセン
サ20からなるセンサ群2からの受信信号を運動モデル
の異なった複数のフィルタ40でフィルタリング処理を
するフィルタ処理装置4と、その情報に基づき移動体1
の運動モデルを判別する目標推定処理装置5と、出力装
置8に表示する情報を制御、作成する入出力処理装置6
と、オペレータが条件等を設定する入力装置7とから構
成し、目標推定処理装置5は、運動モデルを判定する基
準として、推定誤差共分散の変化率で判定する方式を採
用し、さらに、入出力処理装置5で出力条件を任意にオ
ペレータが設定し、移動体1の運動状況を表示する。
検出データをフィルタリング処理したフィルタ出力情報
からリアルタイムに目標の運動モデルを推定することが
でき、オペレータが移動体の状態判定に必要な誤差情報
も含む表示情報から必要な情報を任意に選択することが
可能で、オペレータの経験的判断も考慮に入れてトラッ
キングすることができるようにする。 【構成】 移動体1のトラッキング装置を、複数のセン
サ20からなるセンサ群2からの受信信号を運動モデル
の異なった複数のフィルタ40でフィルタリング処理を
するフィルタ処理装置4と、その情報に基づき移動体1
の運動モデルを判別する目標推定処理装置5と、出力装
置8に表示する情報を制御、作成する入出力処理装置6
と、オペレータが条件等を設定する入力装置7とから構
成し、目標推定処理装置5は、運動モデルを判定する基
準として、推定誤差共分散の変化率で判定する方式を採
用し、さらに、入出力処理装置5で出力条件を任意にオ
ペレータが設定し、移動体1の運動状況を表示する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、移動体のトラッキング
装置に関し、特に観測側で移動体の運動モデルが不明で
ある場合において、センサからの情報を用いて移動体モ
デルをリアルタイムに判定し、また、判定された移動体
の情報をオペレータに知らせる移動体トラッキング装置
に関する。
装置に関し、特に観測側で移動体の運動モデルが不明で
ある場合において、センサからの情報を用いて移動体モ
デルをリアルタイムに判定し、また、判定された移動体
の情報をオペレータに知らせる移動体トラッキング装置
に関する。
【0002】
【従来の技術】複数のセンサを用いて移動体トラッキン
グを行うマルチセンサトラッキングでは、目標の相関処
理を行い、その結果をCRTやヘッドアップディスプレ
イ等に表示する装置が広く用いられている。その中でも
位置決定に関する装置についても種々提案がなされてい
る。例えば特開平1−274011号公報に開示された
「位置決定装置」では、1次元アレイセンサのスキャン
タイムを移動体の速度に応じて変化させ、移動体に対す
る角度によって位置を算出するようになっている。
グを行うマルチセンサトラッキングでは、目標の相関処
理を行い、その結果をCRTやヘッドアップディスプレ
イ等に表示する装置が広く用いられている。その中でも
位置決定に関する装置についても種々提案がなされてい
る。例えば特開平1−274011号公報に開示された
「位置決定装置」では、1次元アレイセンサのスキャン
タイムを移動体の速度に応じて変化させ、移動体に対す
る角度によって位置を算出するようになっている。
【0003】また、特開昭62−12883号公報に開
示された「目標追尾表示装置」では、移動体から発生す
る音波、電波等の方位情報を用いて最尤推定処理を行
い、目標の位置を算出するようになっている。なお、こ
の技術は、センサから移動体に対して信号を一切送信し
ないパッシブセンサを使用し、パッシブセンサの探知能
力を演算する探知予察装置を設けることにより、時々刻
々と変化する目標の存在域を時系列表示し、目標の運動
状況を表示するようなシステムになっている。
示された「目標追尾表示装置」では、移動体から発生す
る音波、電波等の方位情報を用いて最尤推定処理を行
い、目標の位置を算出するようになっている。なお、こ
の技術は、センサから移動体に対して信号を一切送信し
ないパッシブセンサを使用し、パッシブセンサの探知能
力を演算する探知予察装置を設けることにより、時々刻
々と変化する目標の存在域を時系列表示し、目標の運動
状況を表示するようなシステムになっている。
【0004】また、特開昭61−184477号公報お
よび特開昭61−195381号公報には「目標トラッ
キングフィルタ」がそれぞれ開示されている。前者で
は、目標位置観測値から目標の位置、速度、加速度およ
び推定時誤差をそれぞれ独自に算出する状態推定手段を
並列に配置し、この状態推定手段によって算出される推
定時誤差を比較して、推定誤差が最小となる状態推定手
段による目標の位置、速度および加速度を選択する技術
が開示され、後者では、同様の状態量推定手段によって
推定された推定値を最小二乗法に当てはめ、誤差の二乗
の和が最小になるような推定値を出力する状態推定手段
の出力値を選択する技術が開示されている。
よび特開昭61−195381号公報には「目標トラッ
キングフィルタ」がそれぞれ開示されている。前者で
は、目標位置観測値から目標の位置、速度、加速度およ
び推定時誤差をそれぞれ独自に算出する状態推定手段を
並列に配置し、この状態推定手段によって算出される推
定時誤差を比較して、推定誤差が最小となる状態推定手
段による目標の位置、速度および加速度を選択する技術
が開示され、後者では、同様の状態量推定手段によって
推定された推定値を最小二乗法に当てはめ、誤差の二乗
の和が最小になるような推定値を出力する状態推定手段
の出力値を選択する技術が開示されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】ところで、特開平1−
274011号公報開示のものは、自己の3次元の位置
を角度によって算出するもので、1次元アレイセンサを
使用し、この1次元アレイセンサのスキャンタイムを変
化させて進行方向の検出誤差をなくすように構成されて
いるが、目的物を検出した1次元アレイセンサの座標を
基準に算出するようになっており、センサからの複数の
情報(例えば距離情報)等が入力された場合について
は、何も配慮されていない。
274011号公報開示のものは、自己の3次元の位置
を角度によって算出するもので、1次元アレイセンサを
使用し、この1次元アレイセンサのスキャンタイムを変
化させて進行方向の検出誤差をなくすように構成されて
いるが、目的物を検出した1次元アレイセンサの座標を
基準に算出するようになっており、センサからの複数の
情報(例えば距離情報)等が入力された場合について
は、何も配慮されていない。
【0006】特開昭62−12883号公報開示のもの
は、パッシブセンサを使用して位置検出を行っており、
検出した位置を表示する際、誤差変動も表示するが、そ
の誤差変動の表示において、パッシブ情報の表示につい
てのみしか触れられておらず、アクティブセンサのよう
に異種センサが複合された場合については、何も配慮さ
れていない。また、同公報には、移動体の推定誤差を算
出するシステムは開示されているが、センサから移動体
の情報が得られる毎に時系列的に誤差が変化しているの
に対して、どのように推定位置および推定速度の誤差の
範囲をCRT等の出力装置に表示し、さらに誤差の変動
過程をオペレータに知らせるかについては特に配慮され
てはいない。
は、パッシブセンサを使用して位置検出を行っており、
検出した位置を表示する際、誤差変動も表示するが、そ
の誤差変動の表示において、パッシブ情報の表示につい
てのみしか触れられておらず、アクティブセンサのよう
に異種センサが複合された場合については、何も配慮さ
れていない。また、同公報には、移動体の推定誤差を算
出するシステムは開示されているが、センサから移動体
の情報が得られる毎に時系列的に誤差が変化しているの
に対して、どのように推定位置および推定速度の誤差の
範囲をCRT等の出力装置に表示し、さらに誤差の変動
過程をオペレータに知らせるかについては特に配慮され
てはいない。
【0007】特開昭61−184477および特開昭6
1−195381号公報には、センサとしてトラッキン
グレーダが、また、フィルタに入力される状態量として
位置、速度および加速度が開示されており、他のセン
サ、例えば方位、距離、あるいは方位と距離を総合した
ものを検出するセンサについての配慮はなく、また、フ
ィルタに入力される状態量として加速度を必要とせず、
位置および速度だけで処理ですることについての配慮も
ない。
1−195381号公報には、センサとしてトラッキン
グレーダが、また、フィルタに入力される状態量として
位置、速度および加速度が開示されており、他のセン
サ、例えば方位、距離、あるいは方位と距離を総合した
ものを検出するセンサについての配慮はなく、また、フ
ィルタに入力される状態量として加速度を必要とせず、
位置および速度だけで処理ですることについての配慮も
ない。
【0008】また、一般に、移動体の判定結果があいま
いな場合、最終的にオペレータがセンサから得られた大
量の情報を見ながら、迅速に判断しなければならない。
しかし、オペレータが移動体の状態を判断するために必
要な情報を任意に呼び出し、誤差も含め、その情報を考
慮に入れた上でオペレータが判断し、その判断結果に基
づいた推測情報を表示することについては、前記従来例
の何れにも開示されておらず、この点についての配慮も
ない。
いな場合、最終的にオペレータがセンサから得られた大
量の情報を見ながら、迅速に判断しなければならない。
しかし、オペレータが移動体の状態を判断するために必
要な情報を任意に呼び出し、誤差も含め、その情報を考
慮に入れた上でオペレータが判断し、その判断結果に基
づいた推測情報を表示することについては、前記従来例
の何れにも開示されておらず、この点についての配慮も
ない。
【0009】本発明は、このような従来技術の実情に鑑
みてなされたもので、その目的は、状態量として方位と
距離のみを検出し、その検出データをフィルタリング処
理したフィルタ出力情報からリアルタイムに目標の運動
モデルを推定することができる移動体のトラッキング装
置を提供することにある。さらに、他の目的は、オペレ
ータが移動体の状態判定に必要な誤差情報も含む表示情
報から必要な情報を任意に選択でき、オペレータの経験
的判断も考慮に入れてトラッキングすることが可能な移
動体のトラッキング装置を提供することにある。
みてなされたもので、その目的は、状態量として方位と
距離のみを検出し、その検出データをフィルタリング処
理したフィルタ出力情報からリアルタイムに目標の運動
モデルを推定することができる移動体のトラッキング装
置を提供することにある。さらに、他の目的は、オペレ
ータが移動体の状態判定に必要な誤差情報も含む表示情
報から必要な情報を任意に選択でき、オペレータの経験
的判断も考慮に入れてトラッキングすることが可能な移
動体のトラッキング装置を提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明の目的を達成する
ために、検出手段と、情報処理手段と、出力手段とを備
えた移動体のトラッキング装置において、検出手段は、
1つあるいは複数のセンサから構成され、各センサによ
り移動体の時々刻々の運動を観測して得たセンサデータ
を出力するものであり、情報処理手段は、センサデータ
が与えられた時刻ごとに、複数の相異なる運動モデルを
用いたフィルタによりセンサデータに対してフィルタリ
ング処理をおこない、フィルタリング処理結果から移動
体の運動モデルの判別処理を行って最も適合する一つの
運動モデルを選択し、選択された運動モデルに対応する
フィルタの処理結果から移動体の位置と速度とを推定
し、推定された位置と速度とを次の時刻のフィルタリン
グ処理の初期推定値として使用し、かつ、推定された位
置と速度とを出力装置に出力するものであり、出力装置
は推定された位置と速度とを表示するものである。ま
た、これに加えて入力手段を備えてもよく、この場合、
入力手段は出力装置に表示された情報に基づきオペレー
タが移動体の状態を判断し、所定の事項を選択できるも
ので、オペレータが判断する必要がある場合に使用され
る。
ために、検出手段と、情報処理手段と、出力手段とを備
えた移動体のトラッキング装置において、検出手段は、
1つあるいは複数のセンサから構成され、各センサによ
り移動体の時々刻々の運動を観測して得たセンサデータ
を出力するものであり、情報処理手段は、センサデータ
が与えられた時刻ごとに、複数の相異なる運動モデルを
用いたフィルタによりセンサデータに対してフィルタリ
ング処理をおこない、フィルタリング処理結果から移動
体の運動モデルの判別処理を行って最も適合する一つの
運動モデルを選択し、選択された運動モデルに対応する
フィルタの処理結果から移動体の位置と速度とを推定
し、推定された位置と速度とを次の時刻のフィルタリン
グ処理の初期推定値として使用し、かつ、推定された位
置と速度とを出力装置に出力するものであり、出力装置
は推定された位置と速度とを表示するものである。ま
た、これに加えて入力手段を備えてもよく、この場合、
入力手段は出力装置に表示された情報に基づきオペレー
タが移動体の状態を判断し、所定の事項を選択できるも
ので、オペレータが判断する必要がある場合に使用され
る。
【0011】
【作用】前記手段では、検出手段の各センサが移動体の
観測方位データと、観測距離データを情報処理手段に出
力する。情報処理手段では、フィルタにかける前処理と
してセンサの種類を示す番号と、センサの入力パラメー
タに対応したデータを付加し、複数の相違なる運動モデ
ルを用いたフィルタでフィルタリング処理を行い、目標
の推定位置、推定速度および推定誤差の共分散等を算出
し、さらに推定誤差の共分散の変動過程を移動体の運動
モデルの判別の基準として使用し、判別されたフィルタ
の推定位置および推定速度を次の時刻のフィルタリング
処理の初期推定値として、全てのフィルタにフィードバ
ックし、さらにこれらの位置と速度と推定誤差の共分散
の値と判別された運動モデルの名称や判別された運動モ
デルを用いた予測位置等の情報を出力手段を用いて画面
等に表示させる。さらに入力手段で別の運動モデルを選
択した場合には、指定された推定結果が出力装置に表示
される。これによって、運動モデルの異なるフィルタを
複数用意することにより移動体が複雑な非線形の運動モ
デルであっても充分に対応できる。
観測方位データと、観測距離データを情報処理手段に出
力する。情報処理手段では、フィルタにかける前処理と
してセンサの種類を示す番号と、センサの入力パラメー
タに対応したデータを付加し、複数の相違なる運動モデ
ルを用いたフィルタでフィルタリング処理を行い、目標
の推定位置、推定速度および推定誤差の共分散等を算出
し、さらに推定誤差の共分散の変動過程を移動体の運動
モデルの判別の基準として使用し、判別されたフィルタ
の推定位置および推定速度を次の時刻のフィルタリング
処理の初期推定値として、全てのフィルタにフィードバ
ックし、さらにこれらの位置と速度と推定誤差の共分散
の値と判別された運動モデルの名称や判別された運動モ
デルを用いた予測位置等の情報を出力手段を用いて画面
等に表示させる。さらに入力手段で別の運動モデルを選
択した場合には、指定された推定結果が出力装置に表示
される。これによって、運動モデルの異なるフィルタを
複数用意することにより移動体が複雑な非線形の運動モ
デルであっても充分に対応できる。
【0012】また、センサがパッシブデータおよびアク
ティブデータを含む異種複数センサであってもフィルタ
にかける前処理を行うことによってパッシブ情報もアク
ティブ情報も同一のフィルタで処理でき、より高精度な
トラッキングを行うことが可能となる。さらに、共分散
誤差の値を、フィルタから出力される毎にリアルタイム
に表示することにより、誤差の変動過程をオペレータに
表示することが可能となる。加えて、表示画面に運動モ
デル識別名称とそれに対応した共分散誤差の値を表示
し、さらに入力装置を付加することにより、移動体の判
定結果があいまいな場合にもオペレータが表示画面上に
表示された共分散誤差の値を見ながら、移動体の運動判
定し、判定された運動モデルに基づいた推定情報を表示
装置に出力することが可能となる。
ティブデータを含む異種複数センサであってもフィルタ
にかける前処理を行うことによってパッシブ情報もアク
ティブ情報も同一のフィルタで処理でき、より高精度な
トラッキングを行うことが可能となる。さらに、共分散
誤差の値を、フィルタから出力される毎にリアルタイム
に表示することにより、誤差の変動過程をオペレータに
表示することが可能となる。加えて、表示画面に運動モ
デル識別名称とそれに対応した共分散誤差の値を表示
し、さらに入力装置を付加することにより、移動体の判
定結果があいまいな場合にもオペレータが表示画面上に
表示された共分散誤差の値を見ながら、移動体の運動判
定し、判定された運動モデルに基づいた推定情報を表示
装置に出力することが可能となる。
【0013】
【実施例】本発明の一実施例を添付の図面を参照しなが
ら詳細に説明する。図2は、本発明を適用した移動体の
トラッキング装置(以下、「トラッキングシステム」と
称する。)の概略構成を示す図である。本システムは、
空間を移動する移動体1に対して複数のセンサ2で移動
体と観測地点のなす方位や距離等の情報を受信し、なお
かつ、観測側において移動体の運動モデルが不明である
移動体1に対してセンサデータを情報処理装置9で処理
することによって、移動体1の位置や速度等を推定する
のものである。
ら詳細に説明する。図2は、本発明を適用した移動体の
トラッキング装置(以下、「トラッキングシステム」と
称する。)の概略構成を示す図である。本システムは、
空間を移動する移動体1に対して複数のセンサ2で移動
体と観測地点のなす方位や距離等の情報を受信し、なお
かつ、観測側において移動体の運動モデルが不明である
移動体1に対してセンサデータを情報処理装置9で処理
することによって、移動体1の位置や速度等を推定する
のものである。
【0014】符号1は移動体であり、この移動体1は、
目標点100に向かって直進したり、移動している目標
点100の位置、速度を常に予測して、その予測値に基
づき移動している目標点100を追い掛けたりしながら
自己の進む方向を規定するための運動モデルに従いなが
ら運動している。なお、観測側には移動体の運動モデル
は不明である。
目標点100に向かって直進したり、移動している目標
点100の位置、速度を常に予測して、その予測値に基
づき移動している目標点100を追い掛けたりしながら
自己の進む方向を規定するための運動モデルに従いなが
ら運動している。なお、観測側には移動体の運動モデル
は不明である。
【0015】符号2は、複数のセンサ20からなる検出
手段としてのセンサ群である。該各センサ20からの出
力情報は、該センサ20で観測した移動体1までの距離
や方位等である。符号9は、情報処理手段としての情報
処理装置である。この情報処理装置9は、前記センサ群
2から出力されるデータを処理し、移動体1の位置、速
度等を推定する処理を行なう。符号7は入力手段として
の入力装置、符号8は出力手段としての出力装置であ
り、出力装置8は、移動体トラッキングシステムを利用
するオペレータ10が入力装置7により入力した条件に
従い、情報処理装置9の出力である移動体1の状態等を
表示する。これによってオペレータは10は、表示され
た出力情報から移動体1の状況を把握することが可能に
なる。これが対象となるトラッキングシステムの概略構
成である。
手段としてのセンサ群である。該各センサ20からの出
力情報は、該センサ20で観測した移動体1までの距離
や方位等である。符号9は、情報処理手段としての情報
処理装置である。この情報処理装置9は、前記センサ群
2から出力されるデータを処理し、移動体1の位置、速
度等を推定する処理を行なう。符号7は入力手段として
の入力装置、符号8は出力手段としての出力装置であ
り、出力装置8は、移動体トラッキングシステムを利用
するオペレータ10が入力装置7により入力した条件に
従い、情報処理装置9の出力である移動体1の状態等を
表示する。これによってオペレータは10は、表示され
た出力情報から移動体1の状況を把握することが可能に
なる。これが対象となるトラッキングシステムの概略構
成である。
【0016】次に、トラッキングシステムを個々のブロ
ックに分けて説明する。まず、該情報処理装置9の詳細
について図1のブロック図を用いて説明する。センサ群
2は、複数のセンサ20−1〜20−n(なお、センサ
は総括的には前記のように符号20で示す。)を用い
て、運動モデル不明の移動体1の距離、方位等の情報を
受信し、個々のセンサ20がセンサの特性に対応した検
出データをセンサデータ処理装置3に出力する。
ックに分けて説明する。まず、該情報処理装置9の詳細
について図1のブロック図を用いて説明する。センサ群
2は、複数のセンサ20−1〜20−n(なお、センサ
は総括的には前記のように符号20で示す。)を用い
て、運動モデル不明の移動体1の距離、方位等の情報を
受信し、個々のセンサ20がセンサの特性に対応した検
出データをセンサデータ処理装置3に出力する。
【0017】センサデータ処理装置3では、複数のセン
サ20から出力されるデータに対して、 1.どのセンサ20から出力されたかというセンサ番号
付与する。
サ20から出力されるデータに対して、 1.どのセンサ20から出力されたかというセンサ番号
付与する。
【0018】2.1つのセンサ20で複数の移動体に関
するデータを入力した場合、移動体1に対応した番号を
付与する。
するデータを入力した場合、移動体1に対応した番号を
付与する。
【0019】3.各々のデータに対して、受信された受
信時刻等を付与する。
信時刻等を付与する。
【0020】4.また、予め基準値を設定しておき、そ
の基準値の範囲に収まらないデータは、誤情報として自
動的に削除する。
の基準値の範囲に収まらないデータは、誤情報として自
動的に削除する。
【0021】などの機能を有する。なお、この実施例で
は、センサ20はセンサ群2として複数個使用されてい
るが、センサ20が1個、すなわち単一のセンサ構成に
なった場合も図1に示す構成でトラッキングすることも
可能である。したがって、検出手段は単一のセンサ20
のみによっても構成できる。
は、センサ20はセンサ群2として複数個使用されてい
るが、センサ20が1個、すなわち単一のセンサ構成に
なった場合も図1に示す構成でトラッキングすることも
可能である。したがって、検出手段は単一のセンサ20
のみによっても構成できる。
【0022】これら一連の処理が終了したらフィルタ処
理装置4にセンサデータ処理装置3が誤情報等を削除し
た受信距離や受信方位等のデータを出力する。フィルタ
処理装置4は、複数のフィルタ40−1〜40−mで構
成され、各々のフィルタ40(以下、フィルタは総括的
には符号40で示す。)は、移動体1の運動モデルを予
め仮定し、その運動モデルを用いてセンサデータから移
動体1の位置および速度を推定するためのもので、例え
ば移動体1が目標点100に向かって直進している、あ
るいは移動している目標点100の位置、速度を常に予
測して、その予測値を追い掛けながら自己の進む方向を
決定していると仮定したようなフィルタが挙げられる。
理装置4にセンサデータ処理装置3が誤情報等を削除し
た受信距離や受信方位等のデータを出力する。フィルタ
処理装置4は、複数のフィルタ40−1〜40−mで構
成され、各々のフィルタ40(以下、フィルタは総括的
には符号40で示す。)は、移動体1の運動モデルを予
め仮定し、その運動モデルを用いてセンサデータから移
動体1の位置および速度を推定するためのもので、例え
ば移動体1が目標点100に向かって直進している、あ
るいは移動している目標点100の位置、速度を常に予
測して、その予測値を追い掛けながら自己の進む方向を
決定していると仮定したようなフィルタが挙げられる。
【0023】ここでは、センサデータ処理装置3からの
データに対して、全てのフィルタ40を用いてフィルタ
リング処理を行う。また、各々のフィルタ40から出力
されるデータは、現時刻における推定位置や推定速度等
であり、なおかつフィルタ40がカルマンフィルタのよ
うにデータが入力される毎に誤差の共分散をも推定する
ことが可能なフィルタの場合は、推定誤差共分散の大き
さを示す対角項成分も出力する。この場合には、後述の
目標推定処理装置5で、誤差共分散行列の対角成分を解
析することにより、移動体1の観測距離の分散や観測方
位の分散を知ることが可能である。また、各フィルタ4
0における初期推定位置や初期推定速度等は、後述のよ
うに目標推定処理装置5から与えられる。
データに対して、全てのフィルタ40を用いてフィルタ
リング処理を行う。また、各々のフィルタ40から出力
されるデータは、現時刻における推定位置や推定速度等
であり、なおかつフィルタ40がカルマンフィルタのよ
うにデータが入力される毎に誤差の共分散をも推定する
ことが可能なフィルタの場合は、推定誤差共分散の大き
さを示す対角項成分も出力する。この場合には、後述の
目標推定処理装置5で、誤差共分散行列の対角成分を解
析することにより、移動体1の観測距離の分散や観測方
位の分散を知ることが可能である。また、各フィルタ4
0における初期推定位置や初期推定速度等は、後述のよ
うに目標推定処理装置5から与えられる。
【0024】各フィルタ40は初期推定位置や処理推定
加速度等の初期推定値をもとに、センサデータ処理装置
3から距離および方位等のデータが出力される毎にフィ
ルタリング処理を行ない、移動体1の位置および速度の
推定値を更新する。このフィルタ処理装置4内で算出さ
れた移動体1の位置および速度の推定結果は、目標推定
処理装置5に逐次出力する。
加速度等の初期推定値をもとに、センサデータ処理装置
3から距離および方位等のデータが出力される毎にフィ
ルタリング処理を行ない、移動体1の位置および速度の
推定値を更新する。このフィルタ処理装置4内で算出さ
れた移動体1の位置および速度の推定結果は、目標推定
処理装置5に逐次出力する。
【0025】目標推定処理装置5は、第1のCPU(以
下、「CPU(1)」のように表す。)51と状態演算
処理器53と状態処理データテーブル52で構成され
る。CPU(1)51では、目標推定処理装置5内で流
れるデータの入出力の管理を行い、なおかつデータの送
受信タイミング等を制御する。次に、状態処理データテ
ーブル52では、前記フィルタ処理装置4から出力され
たデータを各フィルタ40毎に分類して、テーブル上に
記憶する。ここで、状態処理データテーブル52(以
下、状態データテーブルは総括的には符号52で示
す。)の形式を図3に示し、データテーブル52の詳細
を図3を参照して説明する。
下、「CPU(1)」のように表す。)51と状態演算
処理器53と状態処理データテーブル52で構成され
る。CPU(1)51では、目標推定処理装置5内で流
れるデータの入出力の管理を行い、なおかつデータの送
受信タイミング等を制御する。次に、状態処理データテ
ーブル52では、前記フィルタ処理装置4から出力され
たデータを各フィルタ40毎に分類して、テーブル上に
記憶する。ここで、状態処理データテーブル52(以
下、状態データテーブルは総括的には符号52で示
す。)の形式を図3に示し、データテーブル52の詳細
を図3を参照して説明する。
【0026】状態処理データテーブル520−kは、フ
ィルタ処理装置4内にあるフィルタ40−kに対応する
情報を記憶する。但し、k=1〜m、mはフィルタの数
である(以下、同様)。状態処理データテーブル520
−kは、運動モデル識別名称54−k、受信時刻531
−k、推定位置532−k、推定速度533−k、予測
位置534−k、共分散行列535−k、推定位置誤差
536−k、推定速度誤差537−k、推定速度ベクト
ル538−kおよび共分散誤差539−kの各項目で構
成される。ここで、フィルタ40から算出されるデ−タ
は、受信時刻531−k、推定位置532−k、推定速
度533−k、予測位置534−kであり、さらに推定
誤差共分散行列まで出力するフィルタ40−kにおいて
は、推定誤差共分散行列の対角成分の値535−kをデ
ータテーブル520−k上に記憶する。予測位置534
−kは、該フィルタ40−kで予測した所定の未来まで
の移動体の位置の時系列データである。その他の項目に
ついては状態演算処理器53内で算出する。
ィルタ処理装置4内にあるフィルタ40−kに対応する
情報を記憶する。但し、k=1〜m、mはフィルタの数
である(以下、同様)。状態処理データテーブル520
−kは、運動モデル識別名称54−k、受信時刻531
−k、推定位置532−k、推定速度533−k、予測
位置534−k、共分散行列535−k、推定位置誤差
536−k、推定速度誤差537−k、推定速度ベクト
ル538−kおよび共分散誤差539−kの各項目で構
成される。ここで、フィルタ40から算出されるデ−タ
は、受信時刻531−k、推定位置532−k、推定速
度533−k、予測位置534−kであり、さらに推定
誤差共分散行列まで出力するフィルタ40−kにおいて
は、推定誤差共分散行列の対角成分の値535−kをデ
ータテーブル520−k上に記憶する。予測位置534
−kは、該フィルタ40−kで予測した所定の未来まで
の移動体の位置の時系列データである。その他の項目に
ついては状態演算処理器53内で算出する。
【0027】引き続き状態処理器53内で行われる算出
方式について詳細に説明する。まず、誤差の共分散まで
推定するフィルタの場合、各フィルタ40−kに対し
て、共分散行列の対角項成分535−kを呼び出して、
対角項成分より、推定位置および推定速度の共分散誤差
539−kを算出し、状態処理データテーブル520−
k上の推定位置誤差536−kおよび推定速度誤差53
7−kの項目に書き込む。
方式について詳細に説明する。まず、誤差の共分散まで
推定するフィルタの場合、各フィルタ40−kに対し
て、共分散行列の対角項成分535−kを呼び出して、
対角項成分より、推定位置および推定速度の共分散誤差
539−kを算出し、状態処理データテーブル520−
k上の推定位置誤差536−kおよび推定速度誤差53
7−kの項目に書き込む。
【0028】次に、これらのデータを用いて移動体1の
運動モデルを判定する方式について説明する。移動体1
の位置および速度等を推定するフィルタはカルマンフィ
ルタのように推定誤差の共分散行列535−kを出力す
るフィルタであり、判定に際しては、この誤差の共分散
行列535−kの変化率を移動体1の運動モデルの判別
基準とする。この方式は、具体的には次のようにして実
行される。まず、移動体1の状態を示す状態ベクトルを
次式とする。
運動モデルを判定する方式について説明する。移動体1
の位置および速度等を推定するフィルタはカルマンフィ
ルタのように推定誤差の共分散行列535−kを出力す
るフィルタであり、判定に際しては、この誤差の共分散
行列535−kの変化率を移動体1の運動モデルの判別
基準とする。この方式は、具体的には次のようにして実
行される。まず、移動体1の状態を示す状態ベクトルを
次式とする。
【0029】
【数1】
【0030】この状態ベクトルに基づき、移動体1の状
態を推定する。また、共分散行列535−kは次式のよ
うにして算出される。
態を推定する。また、共分散行列535−kは次式のよ
うにして算出される。
【0031】
【数2】
【0032】ここで、状態処理データテーブル52上に
ある共分散行列の対角成分535の値から共分散誤差P
error 539を次式に従って状態演算処理器53によっ
て算出する。
ある共分散行列の対角成分535の値から共分散誤差P
error 539を次式に従って状態演算処理器53によっ
て算出する。
【0033】
【数3】
【0034】ここで算出した値は、センサ20が移動体
1とセンサ設置点までの距離、および移動体1とセンサ
設置点とのなす角度を計測することが可能な場合の推定
位置誤差536を表している。また、センサ20が移動
体1とセンサ設置点とのなす角を計測することが可能な
場合の推定位置誤差536は、次式に従って算出する。
1とセンサ設置点までの距離、および移動体1とセンサ
設置点とのなす角度を計測することが可能な場合の推定
位置誤差536を表している。また、センサ20が移動
体1とセンサ設置点とのなす角を計測することが可能な
場合の推定位置誤差536は、次式に従って算出する。
【0035】
【数4】
【0036】次に移動体1の運動モデルの判別方法につ
いて説明する。運動モデルの判別方法は、大きく分けて
2通りの方法が挙げられる。第1の方法は、前記状態演
算処理器53内で複数種類のフィルタ40から出力され
る現時点におけるPerror の値を比較する方法である。
この方法では、各フィルタ40から出力されるPerror
の値の内で最小となるフィルタ40を用いている運動モ
デルを移動体1の運動モデルと判定し、状態処理データ
テーブル52にあるフィルタ推定位置および推定速度等
のデータを再度呼出し、入出力処理装置6に出力すると
ともに、次の時点のフィルタ処理の初期推定値として利
用するためフィルタ処理装置4の各フィルタ40に出力
するようになっている。
いて説明する。運動モデルの判別方法は、大きく分けて
2通りの方法が挙げられる。第1の方法は、前記状態演
算処理器53内で複数種類のフィルタ40から出力され
る現時点におけるPerror の値を比較する方法である。
この方法では、各フィルタ40から出力されるPerror
の値の内で最小となるフィルタ40を用いている運動モ
デルを移動体1の運動モデルと判定し、状態処理データ
テーブル52にあるフィルタ推定位置および推定速度等
のデータを再度呼出し、入出力処理装置6に出力すると
ともに、次の時点のフィルタ処理の初期推定値として利
用するためフィルタ処理装置4の各フィルタ40に出力
するようになっている。
【0037】第2の方法は、1回の観測だけでなく複数
回の観測を行って、移動体1の運動モデルを判定する方
法である。この方法は、Perror の移動平均の値を移動
体1の運動モデルの判定基準とするもので、具体的に
は、各フィルタ40に対して状態処理データテーブル5
2上に蓄えられた共分散誤差359の項目をn回の連続
する観測データについて状態演算処理器53に呼出し、
移動平均値を算出し、この移動平均値の値が最小となる
フィルタ40を用いている運動モデルを正しい運動モデ
ルと判定し、状態処理テーブル52にある推定位置53
2および推定速度533等のデータを再度呼出して入出
力装置6に出力するとともに、次の時点のフィルタ処理
の初期推定値として利用するためフィルタ処理装置4の
各フィルタ40に出力する。
回の観測を行って、移動体1の運動モデルを判定する方
法である。この方法は、Perror の移動平均の値を移動
体1の運動モデルの判定基準とするもので、具体的に
は、各フィルタ40に対して状態処理データテーブル5
2上に蓄えられた共分散誤差359の項目をn回の連続
する観測データについて状態演算処理器53に呼出し、
移動平均値を算出し、この移動平均値の値が最小となる
フィルタ40を用いている運動モデルを正しい運動モデ
ルと判定し、状態処理テーブル52にある推定位置53
2および推定速度533等のデータを再度呼出して入出
力装置6に出力するとともに、次の時点のフィルタ処理
の初期推定値として利用するためフィルタ処理装置4の
各フィルタ40に出力する。
【0038】さらに、推定処理の手順を図4のフローチ
ャートを用いて説明する。この手順では、処理70でト
ラッキングの終了判定を行ない、トラッキングが終了す
るまで処理70から処理77までの各処理を実行する。
処理71では、センサ20からデータが情報処理装置9
に入力された時刻毎に処理72から処理77までの処理
を繰り返し行う。さらに入力されたデータを複数の運動
モデルに対応した全てのフィルタ40でフィルタリング
処理を行う(処理72、処理73)。処理74では、処
理73で出力されたデータを状態処理データテーブル5
2に蓄え、各フィルタ40から出力された推定位置53
2、推定速度533、共分散行列の対角項成分535及
び状態演算処理器53で算出された共分散誤差539を
状態処理データテーブル52に蓄える。処理75では、
状態処理データテーブル52上に蓄えられた共分散誤差
539の値を移動体1の運動モデルの判別するため、全
てのフィルタ40からの共分散誤差539−kを相互に
比較して、共分散誤差539−kの値が最小となるフィ
ルタ40を正しい運動モデルと判別する。したがって、
運動モデルが観測側で不明であっても正しい運動モデル
を簡単に選定できる。処理76では、処理75で判別さ
れたフィルタ40−kの受信時刻531−k、推定位置
532−k等を次に推定する時刻のフィルタ40の初期
推定値として、全てのフィルタ40にフィードバックす
る。処理77では、該処理75で判定された運動モデル
のフィルタリング結果を出力処理装置8に出力する。
ャートを用いて説明する。この手順では、処理70でト
ラッキングの終了判定を行ない、トラッキングが終了す
るまで処理70から処理77までの各処理を実行する。
処理71では、センサ20からデータが情報処理装置9
に入力された時刻毎に処理72から処理77までの処理
を繰り返し行う。さらに入力されたデータを複数の運動
モデルに対応した全てのフィルタ40でフィルタリング
処理を行う(処理72、処理73)。処理74では、処
理73で出力されたデータを状態処理データテーブル5
2に蓄え、各フィルタ40から出力された推定位置53
2、推定速度533、共分散行列の対角項成分535及
び状態演算処理器53で算出された共分散誤差539を
状態処理データテーブル52に蓄える。処理75では、
状態処理データテーブル52上に蓄えられた共分散誤差
539の値を移動体1の運動モデルの判別するため、全
てのフィルタ40からの共分散誤差539−kを相互に
比較して、共分散誤差539−kの値が最小となるフィ
ルタ40を正しい運動モデルと判別する。したがって、
運動モデルが観測側で不明であっても正しい運動モデル
を簡単に選定できる。処理76では、処理75で判別さ
れたフィルタ40−kの受信時刻531−k、推定位置
532−k等を次に推定する時刻のフィルタ40の初期
推定値として、全てのフィルタ40にフィードバックす
る。処理77では、該処理75で判定された運動モデル
のフィルタリング結果を出力処理装置8に出力する。
【0039】次に、目標推定処理装置5で算出された結
果を表示するための処理を行なう入出力処理装置6につ
いて説明する。図1に示すように、該入出力処理装置6
は、制御用の第2のCPU(以下、「CPU(2)」の
ように表す。)61、誤差範囲処理器62、出力条件設
定器63、座標変換器64および出力データテーブル6
5から構成されている。
果を表示するための処理を行なう入出力処理装置6につ
いて説明する。図1に示すように、該入出力処理装置6
は、制御用の第2のCPU(以下、「CPU(2)」の
ように表す。)61、誤差範囲処理器62、出力条件設
定器63、座標変換器64および出力データテーブル6
5から構成されている。
【0040】入出力装置6では、まず出力装置8上に表
示するデータを目標推定処理装置5内の状態処理データ
テーブル52から出力データテーブル65に読み込む。
ここでのデータの引渡しは、直接データの値を呼び出す
のではなく、データのアドレスをCPU(2)61で制
御しながら受渡す。このため、状態処理データテーブル
52の各項目、運動モデル識別名称54、受信時刻53
1、推定位置532、推定速度533、推定位置誤差5
36、推定速度誤差537、共分散行列535、速度ベ
クトル538、共分散誤差539および予測位置53
4、並びに図5に示す出力データテーブル65の運動モ
デル識別名称66、受信時刻651、推定位置652、
推定速度653、推定位置誤差654、推定速度誤差6
55、共分散行列656、速度ベクトル657、共分散
誤差658および予測位置659の項目は、メモリ内の
同一場所に蓄えておくと良い。
示するデータを目標推定処理装置5内の状態処理データ
テーブル52から出力データテーブル65に読み込む。
ここでのデータの引渡しは、直接データの値を呼び出す
のではなく、データのアドレスをCPU(2)61で制
御しながら受渡す。このため、状態処理データテーブル
52の各項目、運動モデル識別名称54、受信時刻53
1、推定位置532、推定速度533、推定位置誤差5
36、推定速度誤差537、共分散行列535、速度ベ
クトル538、共分散誤差539および予測位置53
4、並びに図5に示す出力データテーブル65の運動モ
デル識別名称66、受信時刻651、推定位置652、
推定速度653、推定位置誤差654、推定速度誤差6
55、共分散行列656、速度ベクトル657、共分散
誤差658および予測位置659の項目は、メモリ内の
同一場所に蓄えておくと良い。
【0041】次に、オペレータ10がキーボードやマウ
ス等の入力装置7を用いて出力条件を設定し、設定され
た表示条件を出力条件設定器63に入力し、この設定条
件に基づき出力データテーブル65からCPU(2)6
1を介して呼び出して、座標変換装置64内で出力装置
8に適した形に変換し、出力装置8に表示する。また、
出力条件で誤差範囲を選択した場合には、位置誤差65
4および速度誤差655の範囲を誤差範囲処理器62で
計算させる。
ス等の入力装置7を用いて出力条件を設定し、設定され
た表示条件を出力条件設定器63に入力し、この設定条
件に基づき出力データテーブル65からCPU(2)6
1を介して呼び出して、座標変換装置64内で出力装置
8に適した形に変換し、出力装置8に表示する。また、
出力条件で誤差範囲を選択した場合には、位置誤差65
4および速度誤差655の範囲を誤差範囲処理器62で
計算させる。
【0042】前記入出力処理装置6の処理手順の詳細を
図5のフローチャートを用いて説明する。ここでは、既
に目標推定処理装置5内にある状態処理データテーブル
52の内容である移動体のトラッキング結果と、運動モ
デル判定結果とがリアルタイムに状態出力データテーブ
ル65に書き込まれている。k番目のフィルタについて
該テーブル650−kは、モデルの識別名称であるフィ
ルタ番号66−k、受信時刻651−k、推定位置65
2−k、推定速度653−k、推定位置誤差654−
k、推定速度誤差655−k、共分散行列656−k、
推定速度ベクトル657−k、共分散誤差658−k、
予測位置659−kおよび運動モデル判定結果650−
kの各項目で構成される。運動モデル判定結果650−
kは判定された1つの運動モデルに対して「1」が、そ
の他のモデルに対して「0」が設定されている。
図5のフローチャートを用いて説明する。ここでは、既
に目標推定処理装置5内にある状態処理データテーブル
52の内容である移動体のトラッキング結果と、運動モ
デル判定結果とがリアルタイムに状態出力データテーブ
ル65に書き込まれている。k番目のフィルタについて
該テーブル650−kは、モデルの識別名称であるフィ
ルタ番号66−k、受信時刻651−k、推定位置65
2−k、推定速度653−k、推定位置誤差654−
k、推定速度誤差655−k、共分散行列656−k、
推定速度ベクトル657−k、共分散誤差658−k、
予測位置659−kおよび運動モデル判定結果650−
kの各項目で構成される。運動モデル判定結果650−
kは判定された1つの運動モデルに対して「1」が、そ
の他のモデルに対して「0」が設定されている。
【0043】この処置手順では、まず、設定画面の一例
である図6に示すように、出力装置8上に表示項目設定
画面81が表示され、移動体1の解析結果の中でオペレ
ータ10がどの情報を出力するかを出力項目選択エリア
811の中から選択し、選択された情報をどのタイミン
グで出力するのかを出力タイミング設定エリア813の
中から設定する。ここでのタイミングとは、移動体1の
誤差の変動状態を基準にした場合を例に挙げて説明する
と以下のようになる。
である図6に示すように、出力装置8上に表示項目設定
画面81が表示され、移動体1の解析結果の中でオペレ
ータ10がどの情報を出力するかを出力項目選択エリア
811の中から選択し、選択された情報をどのタイミン
グで出力するのかを出力タイミング設定エリア813の
中から設定する。ここでのタイミングとは、移動体1の
誤差の変動状態を基準にした場合を例に挙げて説明する
と以下のようになる。
【0044】位置誤差(P_err )および速度誤差(V
_err )がa<P_err <bまたはc<V_err <dと
いう範囲になった場合に、表示装置上に誤差範囲を表示
するようにセットアップする手順は、 1.出力項目811の中から推定速度と推定位置の項目
の所をオペレータ10がマウス等の機器を用いて選択す
る。
_err )がa<P_err <bまたはc<V_err <dと
いう範囲になった場合に、表示装置上に誤差範囲を表示
するようにセットアップする手順は、 1.出力項目811の中から推定速度と推定位置の項目
の所をオペレータ10がマウス等の機器を用いて選択す
る。
【0045】2.次に、タイミング項目813の中から
必要時の項目選択する。なお、ここで常時の項目を選択
した場合には、常時画面上に情報を表示し続ける。
必要時の項目選択する。なお、ここで常時の項目を選択
した場合には、常時画面上に情報を表示し続ける。
【0046】3.タイミングの基準として、位置誤差
(P_err )がaからbの範囲になった場合に画面上に
出力するために、キーボード等の機器を用いてa,bの
値を入力する。同様にしてc,dの値も入力する。
(P_err )がaからbの範囲になった場合に画面上に
出力するために、キーボード等の機器を用いてa,bの
値を入力する。同様にしてc,dの値も入力する。
【0047】4.1から3までの手順を繰返し行い、オ
ペレータ10がカスタマイズする。というもので、これ
によって、オペレータ10に解析精度が向上したことを
示したり(誤差の表示については後で説明する。)、移
動体1の運動モデルが変化した場合にガイダンス表示を
行うことも可能となる。また、判定運動モデルの項目を
選択した場合には、目標推定処理装置5で判定された運
動モデルの中から推定ポイント順位すなわち共分散誤差
Perror の小さいものから順に上位いくつ出力するかを
ランク表示数設定エリア812の中から選択する。
ペレータ10がカスタマイズする。というもので、これ
によって、オペレータ10に解析精度が向上したことを
示したり(誤差の表示については後で説明する。)、移
動体1の運動モデルが変化した場合にガイダンス表示を
行うことも可能となる。また、判定運動モデルの項目を
選択した場合には、目標推定処理装置5で判定された運
動モデルの中から推定ポイント順位すなわち共分散誤差
Perror の小さいものから順に上位いくつ出力するかを
ランク表示数設定エリア812の中から選択する。
【0048】このように、オペレータ10は、移動体1
の解析結果の中から任意に出力項目と出力タイミングを
選択し、全ての条件設定の操作が完了した場合は、操作
完了シンボル814を指定する。操作完了シンボル81
4が指定されたら、出力オプション情報として全てのデ
ータを出力条件設定器63に出力する。該出力条件設定
器63では、入力された出力オプション情報で選択され
た項目の情報を出力データテーブル65上からCPU
(2)61を介して、座標変換器64に移動体情報を出
力する。さらに、この移動体情報に位置誤差と速度誤差
が含まれている場合は、誤差範囲がどのような分布をし
ているかを誤差範囲処理器62で算出する。その算出方
式は推定誤差共分散の値より速度ベクトルの方向をy
軸、直行する座標をx軸とした場合、式5のような楕円
になる。
の解析結果の中から任意に出力項目と出力タイミングを
選択し、全ての条件設定の操作が完了した場合は、操作
完了シンボル814を指定する。操作完了シンボル81
4が指定されたら、出力オプション情報として全てのデ
ータを出力条件設定器63に出力する。該出力条件設定
器63では、入力された出力オプション情報で選択され
た項目の情報を出力データテーブル65上からCPU
(2)61を介して、座標変換器64に移動体情報を出
力する。さらに、この移動体情報に位置誤差と速度誤差
が含まれている場合は、誤差範囲がどのような分布をし
ているかを誤差範囲処理器62で算出する。その算出方
式は推定誤差共分散の値より速度ベクトルの方向をy
軸、直行する座標をx軸とした場合、式5のような楕円
になる。
【0049】
【数5】
【0050】式5で算出したものは、推定位置の共分散
の範囲を示し、同様な手順により速度の共分散の範囲を
算出する。また、前記の誤差範囲処理器62で行われた
結果を座標変換器64に出力する。
の範囲を示し、同様な手順により速度の共分散の範囲を
算出する。また、前記の誤差範囲処理器62で行われた
結果を座標変換器64に出力する。
【0051】次に、座標変換器64では、出力装置の形
式に合わせて表示する前処理を行う。例えば、出力装置
8をCRTにした場合、移動体情報(推定位置、推定速
度等)をどのような形状、色、線種で出力するかを予め
設定された情報に基づき座標変換器64でどの位置にど
のような色で出力するかの処理を行う。また、推定位置
の形状、色等の設定を処理実行中にオペレータが入力装
置7を用いて設定し直すことも可能である。ここで出力
画面の一例を図7に示す。図の出力画面は大きく分類す
ると、算出結果をグラフ等で表示するグラフィックエリ
ア91とキャラクタエリア82とからなり、キャラクタ
エリア82には、移動体1の推定位置821、推定速度
822、運動モデル823、情報やモデルの判定ポイン
ト824および項目設定画面に切り替えるスイッチ82
5が表示される。
式に合わせて表示する前処理を行う。例えば、出力装置
8をCRTにした場合、移動体情報(推定位置、推定速
度等)をどのような形状、色、線種で出力するかを予め
設定された情報に基づき座標変換器64でどの位置にど
のような色で出力するかの処理を行う。また、推定位置
の形状、色等の設定を処理実行中にオペレータが入力装
置7を用いて設定し直すことも可能である。ここで出力
画面の一例を図7に示す。図の出力画面は大きく分類す
ると、算出結果をグラフ等で表示するグラフィックエリ
ア91とキャラクタエリア82とからなり、キャラクタ
エリア82には、移動体1の推定位置821、推定速度
822、運動モデル823、情報やモデルの判定ポイン
ト824および項目設定画面に切り替えるスイッチ82
5が表示される。
【0052】グラフィックエリア91には、該出力デー
タテーブル65の運動モデル判定結果650−kの値が
「1」であるフィルタ40を用いた移動体の航路91
1、推定位置912、推定位置誤差913、速度ベクト
ル914、推定速度誤差915および予測航路916が
表されている。ここで、予測航路916は判定されたフ
ィルタについて予測位置659を点列として表示されて
いる。
タテーブル65の運動モデル判定結果650−kの値が
「1」であるフィルタ40を用いた移動体の航路91
1、推定位置912、推定位置誤差913、速度ベクト
ル914、推定速度誤差915および予測航路916が
表されている。ここで、予測航路916は判定されたフ
ィルタについて予測位置659を点列として表示されて
いる。
【0053】キャラクタエリア82においては、移動体
1の推定位置821が緯度および経度で表示され、推定
速度822が表示される。また、現在表示している運動
モデル識別名称66が運動モデル823で表示され、さ
らに、共分散誤差の値Perror 824も表示されてい
る。また表示状態を切り換えるスイッチ825によっ
て、表示状態を図7のような画面で表示したり、図6の
表示項目設定画面81に切り替えたりすることも可能で
ある。ここで共分散誤差Perror 824の表示では、ポ
イントの高い、すなわち該共分散誤差Perror 824の
小さい順に運動モデルの識別名称66−1を数種類表示
して、オペレータ10が入力装置を用いて任意に切り替
えることができる。切り替えられた時には、CPU
(2)61を介して出力データテーブル65から指定さ
れた運動モデルの情報や各フィルタ40の予測航路を表
示し、判定結果650−kの値を「1」にし、他のフィ
ルタ40から出力された判定結果650−kの値を
「0」に書き替える。この場合さらに、CPU(2)6
1を介してCPU(1)51に前記指定された運動モデ
ル識別名称66を送信し、CPU(1)51で、前述の
判別方法によって決定された運動モデルの代わりに該指
定された運動モデルを判定された運動モデルとして、該
運動モデルによる推定位置および推定速度を以降の時点
の推定処理の初期値としてフィルタ処理装置4に送るよ
うにしてもよい。
1の推定位置821が緯度および経度で表示され、推定
速度822が表示される。また、現在表示している運動
モデル識別名称66が運動モデル823で表示され、さ
らに、共分散誤差の値Perror 824も表示されてい
る。また表示状態を切り換えるスイッチ825によっ
て、表示状態を図7のような画面で表示したり、図6の
表示項目設定画面81に切り替えたりすることも可能で
ある。ここで共分散誤差Perror 824の表示では、ポ
イントの高い、すなわち該共分散誤差Perror 824の
小さい順に運動モデルの識別名称66−1を数種類表示
して、オペレータ10が入力装置を用いて任意に切り替
えることができる。切り替えられた時には、CPU
(2)61を介して出力データテーブル65から指定さ
れた運動モデルの情報や各フィルタ40の予測航路を表
示し、判定結果650−kの値を「1」にし、他のフィ
ルタ40から出力された判定結果650−kの値を
「0」に書き替える。この場合さらに、CPU(2)6
1を介してCPU(1)51に前記指定された運動モデ
ル識別名称66を送信し、CPU(1)51で、前述の
判別方法によって決定された運動モデルの代わりに該指
定された運動モデルを判定された運動モデルとして、該
運動モデルによる推定位置および推定速度を以降の時点
の推定処理の初期値としてフィルタ処理装置4に送るよ
うにしてもよい。
【0054】さらに判断処理の処理手順を図8のフロー
チャートを用いて詳細に説明する。処理70はトラッキ
ングの終了判定を行うボックスであり、トラッキングが
終了するまで処理71から処理79までを行う。処理7
1は各センサ20−nで距離、方位等の情報が得られる
毎に処理72から処理78までを繰り返し行う。処理7
2は、複数種類のフィルタ40−mで各センサ20−n
からの出力された距離および方位等の情報を入力し、フ
ィルタリング処理(処理73)を全てのフィルタ40−
kについて実行する。処理74では、全てのフィルタ4
0−kより出力される推定位置(532、652)や推
定速度(533、653)等のフィルタリング結果を状
態処理データテーブル52および出力データテーブル6
5に記憶する。さらに推定位置(532、652)、推
定速度(533、653)、共分散行列の対角項成分
(535、656)等から状態演算処理器53で共分散
誤差(539、658)等を算出し、前記状態処理デー
タテーブル52および出力データテーブル65に蓄え
る。
チャートを用いて詳細に説明する。処理70はトラッキ
ングの終了判定を行うボックスであり、トラッキングが
終了するまで処理71から処理79までを行う。処理7
1は各センサ20−nで距離、方位等の情報が得られる
毎に処理72から処理78までを繰り返し行う。処理7
2は、複数種類のフィルタ40−mで各センサ20−n
からの出力された距離および方位等の情報を入力し、フ
ィルタリング処理(処理73)を全てのフィルタ40−
kについて実行する。処理74では、全てのフィルタ4
0−kより出力される推定位置(532、652)や推
定速度(533、653)等のフィルタリング結果を状
態処理データテーブル52および出力データテーブル6
5に記憶する。さらに推定位置(532、652)、推
定速度(533、653)、共分散行列の対角項成分
(535、656)等から状態演算処理器53で共分散
誤差(539、658)等を算出し、前記状態処理デー
タテーブル52および出力データテーブル65に蓄え
る。
【0055】処理78では、処理73で算出された共分
散誤差Perror の値658−kを出力処理データテーブ
ル65から取り出して出力装置8に表示する。処理79
では、オペレータ10が出力装置8に表示された運動モ
デルの中から任意の運動モデルの番号を入力装置7を用
いて入力する処理を行い、さらに出力データテーブル6
5内の判定結果650−kの値を選択された運動モデル
には「1」、その他の運動モデルには「0」として書き
込む。処理76は、処理79で選択された推定位置65
2−kおよび推定速度653−kの値を次の時刻のフィ
ルタリング処理(処理73)の初期推定値としてフィー
ドバックする。処理77では、処理79で選択された推
定値を誤差範囲処理器62、位置誤差652−kおよび
推定速度653−kより、位置および速度の誤差範囲を
算出し、推定位置652−k、推定速度653−k、速
度ベクトル657−k、共分散誤差658−kおよび予
測位置659−kを出力装置8のフォーマットに適した
値に変換し、出力装置上に表示する処理を行う。さらに
出力する情報については、出力条件設定器63から出力
されたフォーマットに従ってオペレータ10が任意に選
択することも可能である。
散誤差Perror の値658−kを出力処理データテーブ
ル65から取り出して出力装置8に表示する。処理79
では、オペレータ10が出力装置8に表示された運動モ
デルの中から任意の運動モデルの番号を入力装置7を用
いて入力する処理を行い、さらに出力データテーブル6
5内の判定結果650−kの値を選択された運動モデル
には「1」、その他の運動モデルには「0」として書き
込む。処理76は、処理79で選択された推定位置65
2−kおよび推定速度653−kの値を次の時刻のフィ
ルタリング処理(処理73)の初期推定値としてフィー
ドバックする。処理77では、処理79で選択された推
定値を誤差範囲処理器62、位置誤差652−kおよび
推定速度653−kより、位置および速度の誤差範囲を
算出し、推定位置652−k、推定速度653−k、速
度ベクトル657−k、共分散誤差658−kおよび予
測位置659−kを出力装置8のフォーマットに適した
値に変換し、出力装置上に表示する処理を行う。さらに
出力する情報については、出力条件設定器63から出力
されたフォーマットに従ってオペレータ10が任意に選
択することも可能である。
【0056】このように本実施例によれば、移動体運動
モデルの判別方式を移動体のトラッキングシステムに適
用することにより、観測側には移動体の運動モデルが不
明な場合にも運動モデルをリアルタイムに判別すること
が可能になる。また、出力画面上に情報位置や速度の情
報の他に推定運動モデルの適合度(共分散誤差の値)を
表示するので、オペレータが任意に運動モデルを選択す
ることが可能になる。また、移動体の運動モデル推定処
理に自由度を増大させることが可能になったこと、及び
位置誤差範囲を表示することにより、誤差特性がオペレ
ータにビジュアル的に表示することが可能となり操作性
の高いトラッキングシステムとすることができる。
モデルの判別方式を移動体のトラッキングシステムに適
用することにより、観測側には移動体の運動モデルが不
明な場合にも運動モデルをリアルタイムに判別すること
が可能になる。また、出力画面上に情報位置や速度の情
報の他に推定運動モデルの適合度(共分散誤差の値)を
表示するので、オペレータが任意に運動モデルを選択す
ることが可能になる。また、移動体の運動モデル推定処
理に自由度を増大させることが可能になったこと、及び
位置誤差範囲を表示することにより、誤差特性がオペレ
ータにビジュアル的に表示することが可能となり操作性
の高いトラッキングシステムとすることができる。
【0057】
【発明の効果】これまでの説明で明かなように、本発明
は、前述のように構成されているので、状態量として方
位と距離のみを検出し、その検出データをフィルタリン
グ処理したフィルタ出力情報からリアルタイムに目標の
運動モデルを推定することができる。また、オペレータ
が移動体の状態判定に必要な誤差情報を含む表示情報か
ら必要な情報を任意に選択でき、オペレータの経験的判
断も考慮に入れてトラッキングすることが可能な移動体
のトラッキング装置を提供するができる。
は、前述のように構成されているので、状態量として方
位と距離のみを検出し、その検出データをフィルタリン
グ処理したフィルタ出力情報からリアルタイムに目標の
運動モデルを推定することができる。また、オペレータ
が移動体の状態判定に必要な誤差情報を含む表示情報か
ら必要な情報を任意に選択でき、オペレータの経験的判
断も考慮に入れてトラッキングすることが可能な移動体
のトラッキング装置を提供するができる。
【図1】本発明の実施例に係る移動体のトラッキング装
置の詳細な構成を示すブロック図である。
置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図2】実施例に係る移動体のトラッキング装置の概略
構成を示すシステム構成図である。
構成を示すシステム構成図である。
【図3】実施例に係るトラッキング装置における目標推
定処理装置内のデータテーブルの構成を示す図である。
定処理装置内のデータテーブルの構成を示す図である。
【図4】実施例に係る目標推定処理処理装置とフィルタ
処理装置における推定処理の手順を示すフローチャート
である。
処理装置における推定処理の手順を示すフローチャート
である。
【図5】実施例に係る移動体のトラッキング装置におけ
る入出力処理装置内のデータフローを示す説明図であ
る。
る入出力処理装置内のデータフローを示す説明図であ
る。
【図6】実施例に係る移動体のトラッキング装置におけ
る出力条件を設定するために表示される画面の一例を示
す図である。
る出力条件を設定するために表示される画面の一例を示
す図である。
【図7】実施例に係る移動体のトラッキング装置におけ
る状態判定結果を表示する画面の一例を示す図である。
る状態判定結果を表示する画面の一例を示す図である。
【図8】実施例に係る移動体のトラッキング装置におけ
るオペレータが判定をした場合の判別処理手順を示すフ
ローチャートである。
るオペレータが判定をした場合の判別処理手順を示すフ
ローチャートである。
1 移動体 2 センサ群 3 センサデータ処理装置 4 フィルタ処理装置 5 目標推定処理装置 6 入出力処理装置 7 入力装置 8 出力装置 9 情報処理装置 10 オペレータ 20 センサ 40 フィルタ 51 CPU(1) 52 状態処理データテーブル 53 状態演算処理器 54 運動モデルの識別名称 61 CPU(2) 62 誤差範囲処理器 63 出力条件設定器 64 座標変換器 65 出力データテーブル 66 運動モデルの識別名称 81 表示項目設定画面 82 キャラクタエリア 91 グラフィックエリア 100 目標点
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 廣 神奈川県横浜市戸塚区戸塚町216番地 株 式会社日立製作所情報通信事業部内 (72)発明者 ▲吉▼田 正治 神奈川県横浜市戸塚区戸塚町216番地 株 式会社日立製作所情報通信事業部内
Claims (5)
- 【請求項1】 移動体の推定位置および推定速度を算出
し、移動体の状態推定を行う移動体のトラッキング装置
において、 推定対象となる移動体の時々刻々の運動を観測して移動
体の方位と距離を検出し、検出データとして出力する検
出手段と、 この検出手段によって検出された検出データが入力され
る時刻に、該検出データに対して複数の相異なる運動モ
デルを用いたフィルタよりフィルタリング処理を行い、
フィルタリング処理した結果から移動体の運動モデルの
判別処理を行い、この判別処理によって最も適合する一
つの運動モデルを選択し、この選択された運動モデルに
対応するフィルタの処理結果から移動体の位置および速
度を推定し、この推定された位置および速度を次の時刻
のフィルタリング処理の初期推定値として使用するとと
もに、推定された位置および速度を出力する情報処理手
段と、 この情報処理手段から出力される前記推定された位置お
よび速度を表示する出力手段と、を備えていることを特
徴とする移動体のトラッキング装置。 - 【請求項2】 前記情報処理手段は、前記推定された位
置および速度に加え、前記選択された運動モデルの識別
名称を出力し、前記出力手段は、前記推定された位置お
よび速度に加え、前記選択された運動モデルの識別名称
を表示することを特徴と請求項1記載の移動体のトラッ
キング装置。 - 【請求項3】 移動体の推定位置および推定速度を算出
し、移動体の状態推定を行う移動体のトラッキング装置
において、 推定対象となる移動体の時々刻々の運動を観測して移動
体の方位と距離を検出し、検出データとして出力する検
出手段と、 運動モデルの識別名称を入力する入力手段と、 前記検出手段によって検出された検出データが入力され
る時刻に、該検出データに対して複数の相異なる運動モ
デルを用いたフィルタによりフィルタリング処理を行
い、このフィルタリング処理によって共分散誤差を算出
し、前記各フィルタにより求めた共分散誤差を出力する
とともに、前記入力手段により入力された運動モデルの
識別名称に該当するフィルタの処理結果から移動体の位
置および速度を推定し、かつ推定された位置および速度
を次の時刻のフィルタリング処理の初期推定値として使
用する情報処理手段と、 この情報処理手段から出力される前記推定された位置、
速度および共分散誤差を表示する出力手段と、を備えて
いることを特徴とする移動体のトラッキング装置。 - 【請求項4】 前記検出手段は、1つ以上のセンサから
なることを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1に
記載の移動体のトラッキング装置。 - 【請求項5】 前記出力手段は、表示装置および印字装
置の少なくともいずれかからなることを特徴とする請求
項1または3記載のトラッキング装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01182394A JP3246822B2 (ja) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | 移動体のトラッキング装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01182394A JP3246822B2 (ja) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | 移動体のトラッキング装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07218611A true JPH07218611A (ja) | 1995-08-18 |
JP3246822B2 JP3246822B2 (ja) | 2002-01-15 |
Family
ID=11788501
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP01182394A Expired - Fee Related JP3246822B2 (ja) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | 移動体のトラッキング装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3246822B2 (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10133704A (ja) * | 1996-10-31 | 1998-05-22 | Hitachi Ltd | 状態推定装置 |
JP2006119864A (ja) * | 2004-10-21 | 2006-05-11 | Masao Matsuura | 速度誤差ベクトル解析法 |
JP2009204418A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Toshiba Corp | 運動クラス類別装置及び追尾処理装置 |
JP2011174771A (ja) * | 2010-02-24 | 2011-09-08 | Clarion Co Ltd | 位置推定装置および位置推定方法 |
KR20150105106A (ko) * | 2014-03-07 | 2015-09-16 | 고려대학교 산학협력단 | 위치 추정 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 매체 |
JP2017532628A (ja) * | 2014-08-05 | 2017-11-02 | ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハー | 自動車の周囲エリアの周囲マップを生成するための方法、運転支援システム、および自動車 |
WO2019172009A1 (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-12 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 通信装置、位置推定方法、位置推定プログラム、および通信システム |
JP2019158864A (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-19 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 通信装置、位置推定方法、位置推定プログラム、および通信システム |
CN112083388A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-15 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于二次雷达应答信号的点迹质量评判方法 |
JP2021043813A (ja) * | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター | 状態推定評価装置、方法、及び、プログラム |
-
1994
- 1994-02-03 JP JP01182394A patent/JP3246822B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10133704A (ja) * | 1996-10-31 | 1998-05-22 | Hitachi Ltd | 状態推定装置 |
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KR20150105106A (ko) * | 2014-03-07 | 2015-09-16 | 고려대학교 산학협력단 | 위치 추정 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 매체 |
US10338601B2 (en) | 2014-08-05 | 2019-07-02 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Method for generating a surroundings map of a surrounding area of a motor vehicle, driver assistance system and motor vehicle |
JP2017532628A (ja) * | 2014-08-05 | 2017-11-02 | ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハー | 自動車の周囲エリアの周囲マップを生成するための方法、運転支援システム、および自動車 |
WO2019172009A1 (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-12 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 通信装置、位置推定方法、位置推定プログラム、および通信システム |
JP2019158864A (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-19 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 通信装置、位置推定方法、位置推定プログラム、および通信システム |
CN111837049A (zh) * | 2018-03-08 | 2020-10-27 | 松下知识产权经营株式会社 | 通信装置、位置估计方法、位置估计程序和通信*** |
CN111837049B (zh) * | 2018-03-08 | 2024-07-09 | 松下知识产权经营株式会社 | 通信装置、位置估计方法、记录介质和通信*** |
JP2021043813A (ja) * | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター | 状態推定評価装置、方法、及び、プログラム |
CN112083388A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-15 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于二次雷达应答信号的点迹质量评判方法 |
CN112083388B (zh) * | 2020-09-10 | 2022-07-19 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于二次雷达应答信号的点迹质量评判方法 |
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