JPH08220220A - 車載用レーダ装置 - Google Patents
車載用レーダ装置Info
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Abstract
報対象から確実に除外でき、必要な制御・警報対象とな
る目標物体だけを確実に検出できることを目的とする。 【構成】 レーダ装置本体M1は、周波数変調された搬
送波を送受信し、周波数上昇区間及び周波数下降区間夫
々のビート信号のパワースペクトラムで対をなすピーク
の周波数から目標物体との相対距離及び相対速度を算出
する。確信度演算手段M2は、目標物体の検出状況と過
去の検出状況との対応関係から目標物体の存在度合いの
確からしさを表わす確信度を演算する。第1の確信度変
更手段M3は、相対速度から目標物体が離れつつあり、
かつ、目標物体の検出強度の変化率が所定値以上で減小
しているときに目標物体の確信度を低下させる。
Description
し、特に先行車両や路側物等の目標物体を検出する車載
用レーダ装置に関する。
を照射して、先行車両等の目標物体を検出する車載用レ
ーダ装置が開発されている。例えば、特開昭61−25
9186号公報には、複数方向にレーダビームを送出
し、各レーダビーム毎に目標物までの距離を算出して先
行車両の方向及び距離を検出し、方向と距離の時間変化
率が所定値以下で推移するものを追尾対象と判断するこ
とが開示されている。
めに、緩やかに走行車線を変更した場合には、変更車線
を変更したことによって追尾対象ではなくなるが、従来
装置では、先行車の方向及び距離の時間変化率が所定値
以下となって追尾対象のままで残り、無駄に追尾し続け
るという問題があった。
目標物体が走行車線を変更したとき、この目標物体の確
信度を低下させることにより、制御・警報対象から確実
に除外でき、必要な制御・警報対象となる目標物体だけ
を確実に検出できる車載用レーダ装置を提供することを
目的とする。
は、図1(A)に示す如く、レーダ装置本体M1で周波
数変調された搬送波を送受信し、周波数上昇部分及び周
波数下降部分夫々のビート信号のパワースペクトラムで
対をなすピークの周波数から目標物体との相対距離及び
相対速度を算出する車載用レーダ装置において、上記目
標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係から目
標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度を演算
する確信度演算手段M2と、上記相対速度から目標物体
が離れつつあり、かつ、上記目標物体の検出強度の変化
率が所定値以上で減小しているときに上記目標物体の確
信度を低下させる第1の確信度変更手段M3とを有す
る。
す如く、レーダ装置本体M1で周波数変調された搬送波
を送受信し、周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々の
ビート信号のパワースペクトラムで対をなすピークの周
波数から目標物体との相対距離及び相対速度を算出する
車載用レーダ装置において、上記目標物体の検出状況と
過去の検出状況との対応関係から目標物体の存在度合い
の確からしさを表わす確信度を演算する確信度演算手段
M2と、レーダ検出領域における複数の目標物体の夫々
の相対距離及び相対速度から、前記複数の目標物体のう
ち第1の目標物体と第2の目標物体間の接近状況を判定
し、前記第1の目標物体が第2の目標物体に対して所定
以上の接近と判定したとき、上記第1の目標物体の確信
度を低下させる第2の確信度変更手段M4とを有する。
す如く、レーダ装置本体M1で周波数変調された搬送波
を送受信し、周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々の
ビート信号のパワースペクトラムで対をなすピークの周
波数から目標物体との相対距離及び相対速度を算出する
車載用レーダ装置において、上記目標物体の検出状況と
過去の検出状況との対応関係から目標物体の存在度合い
の確からしさを表わす確信度を演算する確信度演算手段
M2と、上記目標物体の算出された相対距離の微分値が
算出された相対速度より大なるとき、上記目標物体の確
信度を低下させる第3の確信度変更手段5とを有する。
ら目標物体が離れつつあり、かつ、目標物体の検出強度
の変化率が所定値以上で減小しているときに上記目標物
体の確信度を低下させるため、自車の走行車線から車線
変更した目標物体を認識して制御・警報対象から確実に
除去できる。
目標物体のうちの第1の目標物体と第2の目標物体夫々
の相対距離及び相対速度から、第1及び第2の目標物体
の接近状況を判定して第1の目標物体が第2の目標物体
に対して所定以上の接近と判定したとき、上記第1の目
標物体の確信度を低下させるため、車線変更をするであ
ろう目標物体を予測して制御・警報対象から早期に除去
できる。
体の算出された相対距離の微分値が算出された相対速度
より大なるとき、目標物体の確信度を低下させるため、
相対距離の微分値が相対速度より大なることで目標物体
が車線変更のための速度成分を持つことを推定でき、車
線変更を行う目標物体を確実に認識して制御・警報対象
から確実に除去できる。
中、送信側回路は、搬送波発生器10,周波数変調器1
2,変調電圧発生器14,方向性結合器16,及び送信
アンテナ18から構成される。搬送波発生器10からは
搬送波が出力され、周波数変調器12に供給される。一
方、変調電圧発生器14からは振幅が三角形状に変化す
る三角波が出力され、変調波として周波数変調器12に
供給される。これによって、搬送波発生器10からの搬
送波は周波数変調され、時間経過に伴って周波数が三角
形状に変化する送信信号が出力される。この送信信号は
方向性結合器16を介して送信アンテナ18に供給さ
れ、被検出物体に向けて放射される。一方、方向性結合
器16を介して、送信信号の一部は後述する受信側回路
のミキサ22に供給される。
22,増幅器24,フィルタ26,高速フーリエ変換処
理器(FFT信号処理器)28,ターゲット認識器3
0,危険判定器32,及び警報器34から構成される。
被検出物体からの反射波は受信アンテナ20で受信さ
れ、ミキサ22に供給される。ミキサ22では受信信号
と方向性結合器16からの送信信号の一部が差分演算に
より結合され、ビート信号が生成される。ミキサ22か
らのビート信号は増幅器24で増幅され、アンチエリア
シングフィルタ26を介してFFT信号処理器28及び
ターゲット認識器30に供給される。FFT信号処理器
28は周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のパワー
スペクトラムを得て、ターゲット認識器30に供給す
る。
下降部分夫々のパワースペクトラムのピークを検出して
ペアリングを行ない、各目標物体に対応するピーク対を
形成する。このピーク対の周波数上昇部分のピーク周波
数fup と周波数下降部分のピーク周波数fdown とから得
られる相対速度周波数fd, 距離周波数fr fd=(fdown-fup)/2 …(1) fr=(fdown+fup)/2 …(2) 及び fd=2・V/C・f0 …(3) fr=4・fm・Δf/C・R …(4) 但し、V:相対速度、C:光速、f0:中心周波数、f
m:変調周波数、Δf:周波数変移幅、R:相対距離 により相対距離R及び相対速度Vを同時に求める。この
後、危険判定器32で予め定められた、又は自車の走行
状態に応じて算出される安全距離と上記相対距離の大小
比較を行ない、安全距離以下である場合には危険と判定
し、警報器34により運転者に報知する。
2から自車速度VS を供給され、操舵角センサ44から
操舵角θH を供給され、ターゲット認識器30から相対
距離Rを供給されており、次式によりカーブの曲率半径
ρ及び送信アンテナ18及び受信アンテナ20の回動角
であるステア角θS を算出する。
車両の進行方向を0として左側を正、右側を負としてい
る。ステア制御回路40は(a)式で算出したステア角
θS となるようにステア機構46を駆動して送信アンテ
ナ18及び受信アンテナ20の回動を制御する。また、
車速センサ42で検出した自車速度はターゲット認識器
30にも供給されている。
行する認識処理の一実施例のフローチャートを示す。こ
の処理は数十msec毎に実行される。同図中、ステップS
10ではFFT信号処理器28より供給されるパワース
ペクトラムを取り込む。次にステップS12で、ピーク
対毎つまり目標物体毎に(1)式〜(4)式を用いて目
標物体の相対距離R及び相対速度V(Vは接近方向を正
とする)、及びピーク対の平均レベルである反射強度L
VLを計算する。この反射強度LVLは周波数上昇部
分,周波数下降部分夫々のピークのレベルを別々に用い
ても良いが、計算が複雑になるため平均レベルを用い
る。なお、目標物体の数nは車両だけであれば5程度で
あるが、路側物等からの反射があるので20程度とな
る。
つまり前回既に目標物体が存在していたか否かを判別
し、保存データがなければステップS16に進み、ステ
ップS12において検出された新たな目標物体のR,
V,LVLのデータを新保存データとして全て保存し、
図5のステップS60に進む。このときの新たな目標物
体の存在確率は基本的に例えば5%等の一定値とする。
テップS18で新データつまり新たな目標物体i(iは
1〜nのいずれか)を選択し、その相対距離Ri,相対
速度Viを中心とする範囲Ri±α,Vi±βを計算す
る。上記の範囲±α,±β夫々は車両が急加減速を行な
ったときの限界値とレーダ装置の誤差を含んだ値であ
る。そしてステップS20で全ての保存データの相対距
離R’m,相対速度V’mとi番目の新データの範囲R
i±α,Vi±βとの比較を、全ての保存データについ
て行なう。なお、保存データに範囲を設けて新データと
比較しても良く、また、保存データのR’m,V’mと
V’mの増分ΔV’m及びR’mの増分ΔR’mとから
次のR’m,V’mを予測して、この予測値を上記保存
データの代りに用いても良い。
Vi±β内に2つ以上の保存データがあるか否かを判別
し、あればステップS24に進み、なければ図4のステ
ップS40に進む。ステップS24では範囲内に存在し
た2つ以上の保存データの反射強度LVL’m,LV
L’p,…と範囲の中心である新データの反射強度LV
Liとの差を求め、この差が最小の保存データを選択す
る。更にステップS26で選択された差が最小となる保
存データが2つ以上あるか否かを判別し、あればステッ
プS28に進み、なければステップS40に進む。ここ
で、反射強度の差を比較するのは、検出周期が短かい場
合は同一の目標物体の反射強度は急激に変化しないため
である。
保存データについて、新データとの相対距離の差の2乗
と、相対速度の差の2乗との和、例えば(R’m−R
i)2+(V’m−Vi)2 を求め、2乗の和が最小と
なる保存データを選択する。この後、ステップS30で
選択した保存データを他の新データが選択していないか
どうかを確認して図4のステップS40に進む。ステッ
プS40ではステップS30の確認によって選択した保
存データを他の新データが選択しているかどうかを判別
し、他が選択していればステップS42に進み、他が選
択していなければステップS43でi番目の新データに
対する保存データの選択を終了してステップS48に進
む。
の反射強度LVL’mと、これを選択した複数の新デー
タの反射強度LVLi,LVLj,…との差を求め、こ
の差が最小の新データを選択する。更にステップS44
で選択された差が最小となる新データが2つ以上あるか
否かを判別し、あればステップS46に進み、なければ
ステップS48に進む。
新データについて、保存データとの相対距離の差の2乗
と、相対速度の差の2乗の和、例えば(R’m−Ri)
2 +(V’m−Vi)2 を求め、2乗の和が最小となる
新データを選択する。この後、ステップS48でi番目
の新データが今回得られた新データの最後のものかどう
かを判別し、最後でなければステップS50で範囲Ri
±α,Vi±β内で選択された保存データを選択済みと
してステップS18に戻り処理を繰り返す。また、ステ
ップS48でi番目が新データの最後と判別されるとス
テップS52に進み、保存データを選択できなかった新
データを新保存データとして保存して図5のステップS
60に進む。
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データ、
つまり新たに検出された目標物体iについてはステップ
S64に進んで図7に示すマップを新データの反射強度
LVLiで参照して補正係数γiを演算する。ミリ波レ
ーダでは反射強度LVLはセンサ能力と目標物体の大き
さ(反射しやすさ)によって決まるためLVLが大きい
と誤検出しにくいのでγを大きくして存在確率の増加率
を速くする。次にステップS66で(1)式により確信
度としての存在確率EXiを演算し、Ri,Vi,LV
Liと共に保存してステップS80に進む。
検出されている目標物体iについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くする。このため、ス
テップS68で図7のマップを新データの反射強度LV
Liで参照して補正係数γiを求め、ステップS70で
(2)式により存在確率EXiを演算し、ステップS8
0に進む。
新データに選択されてない保存データ、つまり目標物体
iを見失った場合はステップS72に進み、目標物体i
の保存データ(前回検出された値)の反射強度LVLi
で図8に示すマップを参照して補正係数ηiを演算す
る。このマップで、前回のLVLiが大であると、見失
うことが生じる可能性が低く、目標物体iが車線変更等
で自車前方に存在しなくなった可能性が高いためであ
る。次にステップS74で(3)式により存在確率EX
iを演算する。
以下か否かを判別し、EXi≦0のときはステップS7
8で目標物体iの保存データを消去し、EXi>0のと
きはステップS80に進む。
はヨーレート等から旋回半径を計算し、この旋回半径で
図9のマップを参照してしきい値Zを計算する。これは
直線路ではレーダビーム幅を1車線幅程度にしぼってお
り、存在確率が低くても誤検出の可能性が低く、カーブ
ではビームを偏向させたとしても離接車両を検出する確
率が高くなるため旋回半径が小さい程しきい値を高くし
ている。
について、存在確率EXiをしきい値Zと比較し、EX
i≧Zの目標物体iについてはステップS86で制御・
警報対象のデータとして次処理に進み、またEXi<Z
の目標物体iについてはステップS88で制御・警報対
象のデータから除いて次処理に進む。
車両等の短時間しか自車の前方に存在しない目標物体を
除去することができ、ノイズ等により目標物体を見失う
ことが防止できる。これは上記実施例では存在確率計算
に反射強度を用いているために適確な判断が可能となっ
ている。
能力に従って目標物体の存在確率を計算することができ
るが、反射強度LVLの変化する大きな要因として目標
物体の大きさ及び材質で変わる反射断面積の大きさがあ
る。例えば大型のパネルトラックの如きものは相対距離
が遠くても存在確率が早く高くなり、2輪車の如きもの
は相対距離が近づかないと存在確率はなかなか高くなら
ず、制御・警報対象とはならない。このため、車間距離
(相対距離)及び自車速度によって存在確率を変化させ
ることにより、目標物体の物理的な危険性を存在確率に
反映させ、2輪車等の見失いを減少させるのが次の第2
実施例及び第3実施例である。
ローチャートであり、第1実施例の図5の代りに実行さ
れる。図10のステップS100,S102では全ての
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データ、
つまり新たに検出された目標物体iについてはステップ
S104に進んで図7に示すマップを新データの反射強
度LVLiで参照して補正係数γiを演算し、図11に
示すマップを新データの相対距離Riで参照して補正係
数ν1iを演算し、図12に示すマップを自車の車速で
参照して補正係数ξ1iを演算する。
補正定数ν1は増加させ、補正係数ν2は逆に減少させ
ている。また、図12において車速が大な程、補正係数
ξ1は増加させ、補正係数ξ2は逆に減少させている。
次にステップ106で(4)式により存在確率EXiを
演算しRi,Vi,LVLiと共に保存してステップS
80に進む。
検出されている目標物体iについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くするためステップS
108で図7,図11,図12夫々のマップを新データ
の反射強度LVLi,相対距離Ri及び車速SPD夫々
で参照して補正係数γi,ν1i,ξ1iを求め、ステ
ップS110で(5)式により存在確率EXiを演算
し、ステップS80に進む。
標物体iを見失った場合はステップS112に進み、目
標物体iの保存データ(前回検出された値)の反射強度
LVLi,相対距離Ri及び車速SPD夫々で図8,図
11,図12夫々に示すマップを参照して補正係数η
i,ν2i,ξ2i夫々を演算する。図11,図12で
ν2をRが小なる程減少させξ2をSPDが大なる程減
少させているのは物理的な危険性を表わすためである。
次にステップS114で(6)式により存在確率EXi
を演算する。
以下か否かを判別し、EXi≦0のときはステップS1
18で目標物体iの保存データを消去し、EXi>0の
ときはステップS80に進む。上記のステップS66,
S74が確信度演算手段M2に対応する。
あることは前述の通りである。この差を減らすため学習
により存在確率を計算し、2輪車等の反射強度の小さな
車両も確実に認識するようにしたのが第3実施例であ
る。同一物体からのレーダの反射強度は図13に示す如
く相対距離Rによって変化する。このため図14に実線
で示す如き乗用車相当の基準反射強度マップを予め実験
又はシミュレーョンにより作成しておく。これは一般道
路では乗用車が比較的多いため基準としている。この基
準レベルに対してトラック等の大型車両は一点鎖線に示
す如く平均的に高いレベルとなり、2輪車等は破線に示
す如く平均的に低いレベルとなる。このため、存在確率
が0以上の時間が一定時間以上となるまで基準レベルと
の差を平均化し、その平均値を現在のレベルに加算した
値を存在確率の増加率の補正量とする。見失った場合は
元のレベルに対して減少率の補正を行なう。
ローチャートであり、第1実施例の図5の代りに実行さ
れる。図15のステップS200,S202では全ての
保存データについて新保存データか否か、新データに選
択された保存データか否かを判別する。新保存データつ
まり新たに検出された目標物体iについてはステップS
204で図14のマップを新データの相対距離Riで参
照して基準レベルの反射強度LVLBを演算し、ステッ
プS206で基準レベルの反射強度LVLBから新デー
タの反射強度LVLiを減算して差TLVLiを求め
る。次にステップS208で図7に示すマップを新デー
タの反射強度LVLiで参照して補正係数γiを演算
し、図11に示すマップを新データの相対距離Riで参
照して補正係数ν1iを演算し、図12に示すマップを
車速SPDで参照して補正係数ξ1iを演算する。ステ
ップS210では(4)式より存在確率EXi=B×
(γi+ν1i+ξ1i)を演算しステップS80に進
む。
つまり以前から検出されている目標物体iについては、
図16のステップS212でLVL学習を終了したか否
かを判別する。終了していなければ、ステップS214
で図14のマップを新データの相対距離Riで参照して
基準レベルの反射強度LVLBを演算し、ステップS2
16で基準レベルの反射強度LVLBと新データの反射
強度LVLiとの差をTLVLiに加算する。次にステ
ップS218で上記加算を所定回数q回行なったかを判
別し、q回未満ではステップS220に進み図7のマッ
プを新データの反射強度LVLiで参照して補正係数γ
iを演算し、図11のマップを新データの相対距離Ri
で参照して補正係数ν1iを演算し、図12に示すマッ
プを車速SPDで参照して補正係数ξ1iを演算する。
ステップS222では(4)式より存在確率EXiを演
算しステップS80に進む。
れるとステップS224でTLVLiをqで割算して平
均値DLVLiを求め、次のステップS226で新デー
タの反射強度LVLiにDLVLiを加算して補正反射
強度NLVLiを求める。これによりLVL学習が終了
する。次にステップS228で図7のマップをNLVL
iで参照して補正係数γiを演算し、図12のマップを
車速SPDで参照して補正係数ξ1iを演算する。ステ
ップS230では(7)式より存在確率EXiを演算
し、ステップS80に進む。
された場合はステップS232で図14のマップを新デ
ータの相対距離Riで参照して基準レベルの反射強度L
VLBを演算し、ステップD234で(8)式により平
均値DLVLiを更新する。
LVLiを加算して補正反射強度NLVLiを求める。
次にステップS238で図7のマップをNLVLiで参
照して補正定数γiを演算し、図12のマップを車速S
PDで参照して補正係数ξ1iを演算する。ステップS
240では(7)式により存在確率EXiを演算し、ス
テップS80に進む。
択されてない保存データつまり目標物体iを見失った場
合はステップS242でLVL学習を終了したか否かを
判別する。終了してなければステップS244で図8の
マップを保存データ(前回検出された値)の反射強度L
VLiで参照して補正係数ηiを演算し、図11のマッ
プを新データの相対距離Riで参照して補正係数ν2i
を演算し、図12に示すマップを車速SPDで参照して
補正係数ξ2iを演算する。ステップS246では
(6)式より存在確率EXiを演算する。この後、ステ
ップS250で存在確率EXiが0以下か否かを判別
し、EXi≦0のときはステップS252で目標物体i
の保存データを消去し、EXi>0のときはステップS
80に進む。ステップS242でLVL学習を終了して
なければステップS254で図8のマップを保存データ
(前回検出された値)の反射強度LVLiで参照して補
正係数ηiを演算し、図12に示すマップを車速SPD
で参照して補正係数ξ2iを演算する。ステップS25
6では(9)式より存在確率EXiを演算する。
否かを判別し、EXi≦0のときはステップS262で
目標物体iの保存データを消去し、EXi>0のときは
ステップS80に進む。
準レベルに近づけることは、単に相対距離Rによる補正
であるだけではなく、実際にはマルチパス等で反射強度
が相対距離Rに対し一定ではないため、反射強度LVL
に対し、平均値DLVLを加算することに意味があり、
これによってセンサ能力を反映させている。
新たに検出された目標物体の存在確率は連続して検出さ
れる時間が長くなるに従って高くなり、時点t2 〜t3
間の如く見失ったときに存在確率が低下する。しかし時
点t3 〜t4 間で再び検出されると存在確率は徐々に高
くなり、その後見失った時間が長くなると最後には存在
確率が0となる。また、時点t1 〜t5 間でこの存在確
率はしきい値Zを越え、この目標物体は、制御・警報対
象のデータとされている。
度に応じて目標物体の存在確率を補正しているが、この
他にレーダ装置に故障が発生したとき、故障が軽微であ
れば補正量を小さくし故障が重大であれば補正量を大き
くして目標物体の存在確率を補正するように検出精度に
応じた補正を行なっても良い。
の要部のフローチャートであり、第1実施例の図6の代
りに実行される。図18のステップS300では相対速
度Vi を自車速度と比較し、相対速度V i が自車速度V
S から所定範囲内にあるか否かを判別する。相対速度V
i が自車速度から所定範囲内で自車速度と同程度の場合
は、このi番目の目標物体が停止物体であるとみなし
て、ステップS302に進む。ステップS302ではし
きい値Zに高設定値EXTHS(例えば80%)を設定
する。
をしきい値Zと比較し、EXi ≧Zの場合はステップS
320で目標物体iを制御・警報対象のデータとして次
処理に進む。また、EXi <Zの場合はステップS30
6で存在確率EXi が減少中かどうかを判別する。存在
確率EXi が所定回数連続して減少していればステップ
S308で目標物体iの存在確率EXi を強制的に0と
してステップS310に進み、また存在確率EXi が所
定回数連続して減少してなければそのままステップS3
10に進み、ステップS310では目標物体iを制御・
警報対象のデータから除いて次処理に進む。
自車速度と異なっている場合は、このi番目の目標物体
が移動物体とみなしてステップS312に進み、しきい
値Zに中設定値EXTHM(例えば50%)を設定す
る。次にステップS314で目標物体iの存在確率EX
i が所定回数連続して増加中かどうかを判別する。存在
確率EXi が所定回数連続して増加していればステップ
S316で目標物体iの存在確率EXi に図5のステッ
プS70で算出したAi 又は図10のステップS110
で算出したDi を加算することにより存在確率EXi の
増加分Ai 又はD i を2倍としてステップS318に進
み、存在確率EXi が所定回数連続して増加してなけれ
ばそのままステップS318に進む。
きい値Zと比較し、EXi ≧Zの場合は図19のステッ
プS330に進み、EXi <Zの場合はステップS31
0で目標物体iを制御・警報対象のデータから除いて次
処理に進む。本実施例ではステップS300で目標物体
iが移動物体か停止物体かを判別し、停止物体の場合は
検知対象物となる可能性が低いため、慎重に判定できる
ようにしきい値Zを高設定値EXTHSとし、移動物体
の場合は検知対象物となる可能性が高いため、しきい値
Zを中設定値EXTHMとして存在確率EXi が低い時
点から制御・警報対象とする。
物と、自車線上の停止車両等の障害物とがある。路側物
の場合は時系列的な相対距離データは図20(A)に示
す如く短時間で不連続となることが多い。また停止車両
の場合は時系列的な相対距離データは図20(B)に示
す如く長時間連続して接近することが多い。
i がしきい値Zを越える以前に減少し始め、停止車両の
場合は、これに近付いている限り存在確率EXi が時間
と共に増大する。ステップS306で存在確率EXi が
減少した場合は目標物体iが路側物とみなし、ステップ
S308で路側物の存在確率EXi を強制的に0として
路側物の除去を確実にしている。
きい値Zを中設定値EXTHMとし、目標物体iが制御
・警報対象データから突発的に除外されることを防止し
ている。また、この目標物体iが制御・警報対象データ
となるまでの応答性が遅くなることを防止するために、
その存在確率が増加している間はステップS316でそ
の増分を2倍として存在確率EXi の増加速度を大きく
している。
の時系列的な変化及びしきい値Zを示し、図21(B)
は移動物体における存在確率の時系列的な変化及びしき
い値Zを示しており、制御・警報対象のデータを黒丸で
表わし、制御・警報対象を外れたデータを白丸で表わし
ている。
体で、存在確率EXi が増加中の場合はステップS31
6でEXi の増分を一律に2倍としている。この代り
に、図21に示すマップを相対速度Vi で参照して増分
ΔEXを求め、増分ΔEXを存在確率EXi に加算する
構成としても良い。
Vi つまり目標物体iが自車に接近する速度がVi Mま
ではVi が速いほど大きくなり、この接近速度が速いほ
ど存在確率の増加速度が大きくなる。図19のステップ
S330では目標物体毎の時系列的な保存データの反射
強度LVLのディジタルフィルタリング(低域フィル
タ)を行ってなます。これは各目標物体の反射強度は時
間的に変動が高速であるためである。次にステップS3
32で目標物体iの反射強度LVLiが閾値L0 未満か
否かを判別する。
S334に進み、目標物体iの反射強度の変化率DLV
Liが負の閾値DL0 未満か否か、つまり反射強度LV
Liがある程度以上急に減小したか否かを判別する。D
LVLi<DL0 の場合は、ステップS336に進み、
相対速度Vi が負の閾値CS0 未満か否か、つまり相対
速度Vi は正が接近方向であるため、目標物体iがある
程度以上の速さで遠ざかっているか否かを判別する。
つまり反射強度LVLiが閾値L0より小さく、かつ、
反射強度LVLiがある程度急に減小しており、かつ目
標物体iがある程度速く遠ざかっている場合は、目標物
体iが走行車線を自車線から隣接車線に変更したとみな
し、ステップS338に進んで存在確率EXiを強制的
に0とする。この後、図18のステップS310で目標
物体iを制御・警報対象のデータから除いて次処理に進
む。
の場合、又はステップS334でDLVLi<DL0 の
場合、又はステップS336でVi <CS0 の場合は図
18のステップS320で目標物体iを制御・警報対象
のデータとして次処理に進む。上記のステップS332
〜S338が第1の確信度変更手段M3に対応する。
行車線60の前方に先行車両51,52が存在し、先行
車両51が速度の遅い先行車両52を追越すため、隣接
車線61に車線変更した場合について考える。先行車5
1の車線変更前では図24(A),(B)に示す周波数
上昇部分(up区間)、周波数下降部分(down区
間)夫々のパワースペクトラムにおいて、先行車両51
のピークは相対速度の変化がないことを示し、先行車両
52のピークは相対速度が接近方向であることを示して
いる。また車線変更後は図25(A),(B)に示す周
波数上昇部分,周波数下降部分夫々のパワースペクトラ
ムにおいて、先行車両51のピークは相対速度が離反方
向であることを示し、先行車両52のピークは相対速度
が隣接方向であることを示している。
後は変更前に対して減小する。これに対して、先行車両
52の反射強度は先行車両51が外れるために車線変更
後に増大する。このことから、先行車両51が車線変更
をすると図19のステップS332,S334,S33
6を満足することが明らかである。
ャートであり、図19の代りに実行される。図26のス
テップS340では自車前方のレーダ検出領域における
複数の目標物体のうち、自車に近いものから順に2個の
目標物体j,j+1を選択する。次にステップS342
で目標物体jの相対速度Vj と相対距離Rj と目標物体
j+1の相対速度Vj+1 と相対距離Rj+1 とを保存デー
タから取り出す。
標物体j+1の接近速度Vj+1 −V j 、距離Rj+1 −R
j を求め、ステップS344で(10)式を満足するか
否かを判別する。 Rj+1 −Rj ≦(Vj+1 −Vj )2 /2α …(10) ここで、αは相対加速度であり、例えば1G程度であ
る。(10)式を満足すれば目標物体jが目標物体j+
1に衝突するか、その横を通り抜けるかのどちらかであ
る。
プS346に進み、目標物体jの反射強度LVLjが閾
値L0 未満か否かを判別する。LVLj<L0 の場合は
反射強度が小さいため目標物体jが車線変更したとみな
しステップS348に進んで存在確率EXiを強制的に
0とする。この後、図18のステップS310で目標物
体iを制御・警報対象のデータから除いて次処理に進
む。
足しない場合、又はステップS346でLVLj<L0
の場合は図18のステップS320で目標物体iを制御
・警報対象のデータとして次処理に進む。上記のステッ
プS344〜S348が第2の確信度変更手段M4に対
応する。
いものからn番目及びn+1番目の目標物体を目標物体
j,j+1と選択するとn番目の目標物体が車線変更を
行うときに、これを制御・警報対象から除去できる。こ
の実施例では車線変更をするであろう目標物体を予測し
て制御・警報対象から早期に除去できる。また、上記実
施例のようにn=1の場合には、特に、本発明装置を追
従走行に適用した場合に追従対象である最も近い目標物
体が車線変更して追従対象でなくなったとき、不要かつ
誤った追従を避けることができ、良好な追従対象の変更
が可能である。
るレーダビームの照射方向に移動する目標物体52につ
いては相対距離Rj+1 の微分値と相対速度Vj+1 とが一
致する。しかし、レーダビームの照射方向と移動方向と
が角度θをなす目標物体jについては、レーダビーム照
射方向の相対速度成分がVj ・Cosθとなるため相対
距離Rj の微分値DRj に対して相対速度Vj が小さく
なる。この原理を用いて、図19のステップS336で
目標物体jの相対距離Rj の微分値DRj が相対速度V
j を越えるか否かを判別し、DRj >Vj のときステッ
プS338に進み、DRj ≦Vj のときステップS32
0に進むよう構成しても良い。この場合は、ステップS
336,S338が第3の確信度変更手段M5に対応す
る。
より大なることで目標物体が車線変更のための速度成分
を持つことを推定でき、車線変更を行う目標物体を確実
に認識して制御・警報対象から確実に除去できる。
れば、相対速度から目標物体が離れつつあり、かつ、目
標物体の検出強度の変化率が所定値以上で減小している
ときに上記目標物体の確信度を低下させるため、自車の
走行車線から車線変更した目標物体を認識して制御・警
報対象から確実に除去でき、不要な目標物体を除去でき
るので、後続の危険判定での負荷を低減できる。
数の目標物体のうちの第1の目標物体と第2の目標物体
夫々の相対距離及び相対速度から、第1及び第2の目標
物体の接近状況を判定して第1の目標物体が第2の目標
物体に対して所定以上の接近と判定したとき、上記第1
の目標物体の確信度を低下させるため、車線変更をする
であろう目標物体を予測して制御・警報対象から早期に
除去でき、不要な目標物体を除去できるので、後続の危
険判定での負荷を低減できる。
目標物体の算出された相対距離の微分値が算出された相
対速度より大なるとき、目標物体の確信度を低下させる
ため、相対距離の微分値が相対速度より大なることで目
標物体が車線変更のための速度成分を持つことを推定で
き、車線変更を行う目標物体を確実に認識して制御・警
報対象から確実に除去でき、制御・警報対象となる目標
物体だけを確実に検出でき、不要な目標物体を除去でき
るので、後続の危険判定での負荷を低減でき、実用上き
わめて有用である。
る。
る。
る。
る。
る。
る。
る。
めの図である。
る。
る。
る。
Claims (3)
- 【請求項1】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
体との相対距離及び相対速度を算出する車載用レーダ装
置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
を演算する確信度演算手段と、 上記相対速度から目標物体が離れつつあり、かつ、上記
目標物体の検出強度の変化率が所定値以上で減小してい
るときに上記目標物体の確信度を低下させる第1の確信
度変更手段とを有することを特徴とする車載用レーダ装
置。 - 【請求項2】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
体との相対距離及び相対速度を算出する車載用レーダ装
置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
を演算する確信度演算手段と、 レーダ検出領域における複数の目標物体の夫々の相対距
離及び相対速度から、前記複数の目標物体のうち第1の
目標物体と第2の目標物体間の接近状況を判定し、前記
第1の目標物体が第2の目標物体に対して所定以上の接
近と判定したとき、上記第1の目標物体の確信度を低下
させる第2の確信度変更手段とを有することを特徴とす
る車載用レーダ装置。 - 【請求項3】 周波数変調された搬送波を送受信し、周
波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のビート信号のパ
ワースペクトラムで対をなすピークの周波数から目標物
体との相対距離及び相対速度を算出する車載用レーダ装
置において、 上記目標物体の検出状況と過去の検出状況との対応関係
から目標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度
を演算する確信度演算手段と、 上記目標物体の算出された相対距離の微分値が算出され
た相対速度より大なるとき、上記目標物体の確信度を低
下させる第3の確信度変更手段とを有することを特徴と
する車載用レーダ装置。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP07020797A JP3104559B2 (ja) | 1995-02-08 | 1995-02-08 | 車載用レーダ装置 |
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JP3104559B2 JP3104559B2 (ja) | 2000-10-30 |
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