本發(fā)明涉及利用雷達裝置的測量結(jié)果，能夠高精度地檢測在雷達裝置的周邊存在的物體的物體檢測裝置及物體檢測方法。

背景技術(shù)：

近年來，雷達裝置被裝載在車輛上。車載用的雷達裝置檢測在車輛的周圍存在的物體，例如，其他車輛、行人、兩輪車、或路上的設(shè)置物。車載用的雷達裝置檢測從車輛的前方和側(cè)面靠近的物體，測量車輛和物體之間的相對位置、或車輛和物體之間的相對速度。然后，車載用的雷達裝置基于測量結(jié)果，在判斷為有可能發(fā)生車輛和物體之間的碰撞的情況下，通過對駕駛員提出警告，或控制車輛的行駛，避免碰撞。

此外，在開發(fā)使用在道路周邊設(shè)置的雷達裝置，監(jiān)視或管理道路的交通的系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)，例如，使用在路口的周邊設(shè)置的雷達裝置，檢測通過路口的車輛或行人，或通過計測交通流量，自適應(yīng)地控制信號機。此外，這樣的系統(tǒng)，在判斷為道路內(nèi)有可能發(fā)生車輛和行人之間的碰撞的情況下，對駕駛員或行人提出警告，避免碰撞。

此外，雷達裝置，例如為了監(jiān)視機場或其他設(shè)施而設(shè)置。這樣的雷達裝置通過探測來自空中或地面的物體，對關(guān)聯(lián)安全系統(tǒng)提供信息，防止物體的侵入。

這樣，為了檢測物體，雷達裝置被利用于各種各樣的場合。最近，通過高分辨率，雷達裝置能夠從同一物體獲取多個部位的測量數(shù)據(jù)。

這樣的雷達裝置的一例，例如公開于專利文獻1。在專利文獻1中，公開了將來自多個物體的雷達測量數(shù)據(jù)群聚集成簇，以使屬于同一物體的多個測量數(shù)據(jù)被包含在一個簇區(qū)域中，并進行物體的檢測和跟蹤的技術(shù)。再有，聚集成簇處理是，將在某個觀測周期中檢測到的信號分組，將各組(簇)分別作為由一個物體反射的信號的集合來定義的處理。

現(xiàn)有技術(shù)文獻

專利文獻

專利文獻1：日本國際公開第2012/128096號

技術(shù)實現(xiàn)要素：

可是，上述專利文獻1中公開的技術(shù)，使用在簇區(qū)域中包含的全部的測量數(shù)據(jù)來求物體的速度。為此，在物體的一部分與物體的主要部分獨立移動的情況下，物體的一部分的移動(移動方向或移動速度)與物體的主要部分的移動不同，所以難以進行物體的主要部分的正確的速度的計算。例如，在物體為車輛的情況下，車輛的一部分即車輪的轉(zhuǎn)動與車輛的主要部分即車身的移動獨立，車輪的轉(zhuǎn)動速度比車身的移動速度快。因此，若在求車輛速度時使用從車輪得到的測量數(shù)據(jù)，則計算精度下降。同樣地，在物體為行人的情況下，擺動行人的一部分即手足的速度與行人的主要部分即軀干部分的移動速度不同。因此，若在計算行人的主要部分的移動速度時，利用從手足得到的測量數(shù)據(jù)，則難以正確地計算行人的主要部分的移動速度。

本發(fā)明的非限定性的實施例，在將雷達測量數(shù)據(jù)聚集成簇時，考慮具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分，提供能夠正確地求物體的移動速度的物體檢測裝置及物體檢測方法。

本發(fā)明的一方式是物體檢測裝置，包括：捕獲點獲取單元，被輸入1個以上的雷達裝置使用來自物體的反射波生成的、包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個的測量信息，使用所述測量信息，從對每個距離及方位角分割了所述1個以上的雷達裝置的測量范圍所得的多個單位區(qū)域之中，將捕獲到所述物體的2個以上的單位區(qū)域獲取作為2個以上的捕獲點；簇生成單元，生成包含所述2個以上的捕獲點的簇；子簇生成單元，將所述簇分割為對應(yīng)于具有與所述物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的所述物體的一部分的1個以上的第1子簇，和對應(yīng)于所述物體的主要部分的第2子簇；以及速度計算單元，使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，計算所述物體的移動速度。

這些概括性的并且具體的方式，也可以通過系統(tǒng)、裝置及方法的任意的組合來實現(xiàn)。

根據(jù)本發(fā)明，在將雷達測量數(shù)據(jù)聚集成簇時，考慮具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分，能夠正確地求物體的移動速度。

從說明書和附圖中將清楚本發(fā)明的一方式中的更多的優(yōu)點和效果。這些優(yōu)點和/或效果可以由幾個實施方式和說明書及附圖所記載的特征來分別提供，不需要為了獲得一個或一個以上的特征而提供全部特征。

附圖說明

圖1表示本發(fā)明的第1實施方式的物體檢測裝置的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置和車輛控制系統(tǒng)之間的連接關(guān)系。

圖2A表示作為測量信息的一例的功率分布。

圖2B表示作為測量信息的一例的多普勒速度分布。

圖3表示簇范圍的確定方法的一例。

圖4表示雷達裝置能夠檢測物體的空間即雷達測量空間的一例。

圖5表示伴隨經(jīng)過的時間的簇的移動。

圖6表示θ-v_r坐標(biāo)系中的式(1)的曲線和各捕獲點之間的距離的一例。

圖7表示第1實施方式的物體檢測裝置的動作例。

圖8表示本發(fā)明的第2實施方式的物體檢測裝置的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置和車輛控制系統(tǒng)之間的連接關(guān)系。

圖9表示本發(fā)明的第3實施方式的物體檢測裝置的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置和車輛控制系統(tǒng)之間的連接關(guān)系。

圖10表示本發(fā)明的第4實施方式的物體檢測裝置的主要結(jié)構(gòu)、2個雷達裝置和與車輛控制系統(tǒng)之間的連接關(guān)系。

圖11表示2個雷達裝置的配置例。

具體實施方式

以下，參照附圖詳細地說明本發(fā)明的實施方式。

<第1實施方式>

使用附圖1說明本發(fā)明的第1實施方式的物體檢測裝置10。圖1是表示第1實施方式的物體檢測裝置10的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置20和車輛控制系統(tǒng)30之間的連接關(guān)系的框圖。如圖1所示，本發(fā)明的第1實施方式的物體檢測裝置10連接到雷達裝置20及車輛控制系統(tǒng)30。物體檢測裝置10實現(xiàn)將從雷達裝置20輸出的測量信息進行處理的雷達信號處理功能的一部分，對于車輛控制系統(tǒng)30輸出通過雷達信號處理得到的各種信息。

雷達裝置20，例如被裝載于車輛。雷達裝置20以例如規(guī)定的角度間隔依次變更發(fā)送方向，對于測量范圍發(fā)送雷達信號。雷達裝置20接收雷達信號因障害物等的物體而被反射的反射信號。此外，雷達裝置20將反射信號轉(zhuǎn)換為基帶信號，對測量范圍被分割為多個的每個單位區(qū)域獲取雷達信號的每個發(fā)送方向的延遲分布(傳播延遲特性)。雷達裝置20將獲取的測量結(jié)果(測量信息)輸出到物體檢測裝置10。

車輛控制系統(tǒng)30獲取物體檢測裝置10通過處理從雷達裝置20輸出的雷達信號而檢測到的物體的位置和速度等的信息。在判斷為有可能發(fā)生車輛和物體之間的碰撞的情況下，車輛控制系統(tǒng)30對于車輛的駕駛員提出警告，或進行控制車輛的動作的處理(加速操作、制動操作或轉(zhuǎn)向操作)。

物體檢測裝置10基于從雷達裝置20輸出的測量信息，檢測在車輛的周圍存在的物體，在檢測到物體的情況下生成與該物體的位置和速度有關(guān)的信息，將該信息輸出到車輛控制系統(tǒng)30。在以下，詳細地說明物體檢測裝置10的詳細結(jié)構(gòu)、各結(jié)構(gòu)的動作等。

如圖1所示，物體檢測裝置10包括：捕獲點獲取單元11、簇生成單元12、子簇生成單元13、速度計算單元14、跟蹤單元15、以及物體確定單元16。這些的物體檢測裝置10的各結(jié)構(gòu)可以由軟件或LSI電路等的硬件實現(xiàn)，也可以作為控制車輛的電子控制單元(Electronic Control Unit：ECU)的一部分來實現(xiàn)。

捕獲點獲取單元11從雷達裝置20獲取測量信息，基于測量信息，從測量范圍被分割為多個的多個單位區(qū)域之中的每一個提取與捕獲到的物體的單位區(qū)域?qū)?yīng)的候選。測量信息包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個。

圖2A是表示作為測量信息的一例的功率分布的概念圖。圖2B是表示作為測量信息的一例的多普勒速度分布的概念圖。在圖2A及圖2B中，橫軸是以雷達裝置20為基準(zhǔn)的物體的方位角，縱軸是距以雷達裝置20為基準(zhǔn)的物體的距離。在圖2A及圖2B中，單位區(qū)域通過每10度地劃分橫軸(方位角)、每10米(m)地劃分縱軸(距離)而構(gòu)成。在以下，將該單位區(qū)域稱為小區(qū)(cell)。

再有，在本發(fā)明中，小區(qū)(單位區(qū)域)的方位角的范圍及距離的范圍不限定于上述范圍。為了得到較高的分辨率，優(yōu)選小區(qū)的大小更小。

在圖2A中，將各小區(qū)中的反射強度以從0到5級(level)的6等級表示，5級為反射強度最強。圖2B中，將各小區(qū)中的多普勒速度以從0到5級的6等級表示，5級為多普勒速度最快。再有，多普勒速度因物體相對于雷達裝置20靠近還是遠離而符號不同。但是，為了簡化圖示，在圖2B中作為一例表示了正極性的多普勒速度。

捕獲點獲取單元11從雷達裝置20獲取測量信息，即獲取圖2A所示的功率分布及圖2B所示的多普勒速度分布。之后，捕獲點獲取單元11從多個小區(qū)之中，提取反射強度和多普勒速度的值分別為規(guī)定的閾值以上的小區(qū)，將提取的小區(qū)作為物體存在的小區(qū)的候選。在以下，將由捕獲點獲取單元11提取的、物體存在的小區(qū)的候選稱為捕獲點。

再有，圖2A及圖2B所示的各分布，為了簡化說明，以將方位角和距離作為坐標(biāo)軸的正交坐標(biāo)系例示。因此，各小區(qū)的形狀為矩形。可是，在本實施方式中，優(yōu)選捕獲點獲取單元11使用以雷達裝置20的位置為中心的極坐標(biāo)系的測量結(jié)果。這種情況下，小區(qū)的形狀為扇形。再有，在以下的說明中，無論小區(qū)的形狀如何，都將圖2A及圖2B所示的功率分布及多普勒速度分布的各小區(qū)作為1個點處理。

簇生成單元12將捕獲點獲取單元11提取的多個捕獲點聚集成簇。對于聚集成簇的方法和簇形狀，在本發(fā)明中沒有限定，利用公知的方法即可。圖3是表示簇范圍的確定方法的一例的圖。為了簡化說明，在圖3中，省略高度方向(z軸)，表示與地面對應(yīng)的2維坐標(biāo)系(x軸、y軸)。例如，如圖3所示，簇生成單元12將簇形狀設(shè)為固定半徑的圓形。簇生成單元12從獲取的捕獲點之中求功率分布中的反射強度為極大的捕獲點(極大點)，以極大點作為中心點來確定簇范圍。而且，將簇范圍中包含的全部的捕獲點設(shè)為1個簇即可。再有，簇生成單元12根據(jù)檢測對象，能夠變更作為簇形狀設(shè)定的固定半徑的圓形。例如，在檢測對象為大型車的情況下，簇生成單元12將半徑設(shè)定為5m左右，中型車時，將半徑設(shè)定為3m。再有，對1個物體，也可以生成1個簇，在對1個物體生成多個簇的情況下，也可以在將多個簇集中到1個簇中之后進行以后的處理。

對屬于簇生成單元12生成的各簇的捕獲點，子簇生成單元13利用方位角測量值和多普勒速度測量值之間的約束關(guān)系，將各簇分割為2種類的子簇。2種類的子簇分別是與物體的主要部分(物體的本體)對應(yīng)的子簇(第2子簇)和對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的1個以上的子簇(第1子簇)。例如，在物體為車輛的情況下，第2子簇對應(yīng)于車輛的主要部分(車身等)，1個以上的第1子簇對應(yīng)于車輪。或者，例如在物體為人(行人)的情況下，第2子簇對應(yīng)于人的主要部分(軀干部分)，1個以上的第1子簇對應(yīng)于手足等。以下，詳細地說明子簇生成單元13的處理。

圖4是表示雷達裝置20能夠檢測物體的空間即雷達測量空間的一例的圖。為了簡化說明，在圖4中，省略高度方向(z軸)，顯示與地面對應(yīng)的2維坐標(biāo)系(x軸、y軸)。在圖4中，C_i(i＝1～N)是屬于某個簇的捕獲點的1個。此外，N是C_i所屬的簇包含的捕獲點的總數(shù)。將從多普勒速度分布求得的與各C_i對應(yīng)的方位角測量值設(shè)為θ_i，將多普勒速度測量值設(shè)為v_r，i。若將與簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的移動方向的方位角假定為λ_all，將與簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的移動速度的值假定為v_all，則下式(1)成立。該式(1)的關(guān)系相當(dāng)于上述方位角測量值和多普勒速度測量值之間的約束關(guān)系。

v_r，i＝v_allcos(λ_all-θ_i) (1)

其中，如果C_i所屬的簇內(nèi)全部的捕獲點是以同一速度移動的物體，則簇內(nèi)全部的捕獲點C_i(i＝1～N)滿足上式(1)。但是，在式(1)中，與簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、移動速度v_all和移動方向λ_all是未知的值。

式(1)中的v_all和λ_all，能夠通過以下的2個方法確定。以下說明2個方法。

第1方法是利用遞歸計算的計算方法。在圖4中，對各個捕獲點C_i(i＝1～N)，如果將與從多普勒速度分布求得的各捕獲點C_i對應(yīng)的、方位角測量值設(shè)為θ_i，將多普勒速度測量值設(shè)為v_r，i，則下式(2)成立。

v_r，i＝v_all-xcos(θ_i)+v_all-ysin(θ_i) (2)

在式(2)中，v_all-x及v_all-y表示包含C_i的簇全體的速度，即、物體全體的速度的x分量及y分量。根據(jù)式(2)，通過例如最小二乘法那樣的、公知的遞歸計算方法，從N個測量值(方位角及移動速度)能夠計算參數(shù)v_all-x及v_all-y。然后，使用算出的v_all-x及v_all-y，根據(jù)下式(3)及式(4)，計算與光柵內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、移動速度v_all和移動方向λ_all。

上述遞歸計算也可以多次反復(fù)實施。即，基于算出的遞歸計算的結(jié)果，排除誤差(例如，因噪聲發(fā)生的雷達裝置的測量誤差)大的捕獲點，再次進行遞歸計算。由此，與算出的簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、移動速度v_all及移動方向λ_all的計算精度提高。在本發(fā)明中，沒有限定遞歸計算的具體的方法。

第2方法是，跟蹤伴隨經(jīng)過的時間的物體的移動，利用通過跟蹤得到的信息，計算與簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、移動速度v_all和移動方向λ_all的方法。具體地說，使用功率分布及多普勒速度分布的至少一個，如圖5所示，若將當(dāng)前時刻的物體(簇的中心)的位置設(shè)為(x_all-2，y_all-2)，將雷達測量周期中的1周期前的簇的中心位置設(shè)為(x_all-1，y_all-1)，則根據(jù)下式(5)及式(6)能夠計算與簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、移動速度v_all及移動方向λ_all。再有，圖5是表示隨著經(jīng)過的時間的簇的移動的概念圖。在圖5中，省略高度方向(z軸)，表示與地面對應(yīng)的2維坐標(biāo)系(x軸、y軸)。再有，簇的中心的位置是各簇內(nèi)的捕獲點C_i的位置信息的平均值。

其中，T是雷達測量的周期，是簇從位置(x_all-1，y_all-1)移動至(x_all-2，y_all-2)的時間。

圖6是例示θ-v_r坐標(biāo)系中的式(1)的曲線和各捕獲點之間的距離的圖。子簇生成單元13基于與以上那樣求得的簇內(nèi)全部的捕獲點C_i對應(yīng)的、以移動速度v_all和移動方向λ_all作為參數(shù)的式(1)，將屬于簇的全部捕獲點分割為2種類的子簇。具體地說，如圖6所示，子簇生成單元13將各簇分割為包含θ-v_r坐標(biāo)系中的式(1)的曲線和各捕獲點之間的距離較大的1個以上的子簇(第1子簇)及距離較小的子簇(第2子簇)的2種類的子簇。再有，在生成了多個距離較小的子簇的情況下，在以后的處理中，可用將其中的一個用作代表值，也可以集中使用多個子簇。

具體地說，例如圖6所示，子簇生成單元13在θ-v_r坐標(biāo)系中的曲線v_r＝v_allcos(λ_all-θ)(圖6所示的實線的曲線)的上下設(shè)置曲線v_r＝(v_all±Δv)cos(λ_all-θ)(圖6所示的虛線的曲線)。子簇生成單元13將位于用虛線的曲線包圍區(qū)域內(nèi)的捕獲點(黑圈)和位于用虛線的曲線包圍區(qū)域外的捕獲點(白圈)分割為分別不同的2種類的子簇。

這里，Δv是適當(dāng)設(shè)定的閾值。例如在物體為車輛的情況下，位于用虛線的曲線包圍的區(qū)域內(nèi)的捕獲點是車輪以外的車身的反射造成的點的可能性高。此外，位于用虛線的曲線包圍的區(qū)域外的捕獲點是車輪的反射造成的點的可能性高。

這樣，子簇生成單元13基于各捕獲點的移動方向和移動速度，將各簇分割為對應(yīng)于物體的主要部分的動作的第2子簇和對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的1個以上的第1子簇。

速度計算單元14利用以虛線的曲線包圍的區(qū)域內(nèi)的捕獲點(圖6所示的黑圈)，根據(jù)以下的式(2-2)、式(3-2)及式(4-2)計算實際的物體的移動速度v_target和實際的物體的移動方向λ_target。即，速度計算單元14利用與車輪以外的車身的動作對應(yīng)的屬于第2子簇的1個以上的捕獲點進行簇的速度計算。

v_target-r，i＝v_main-xcos(θ_mi)+v_main-ysin(θ_mi) (2-2)

再有，v_main-x及v_main-y是通過使用在與物體的主要部分的動作對應(yīng)的第2子簇中包含的1個以上捕獲點G_mi(mi＝1～M、M＜N)求得的值。

因此，速度計算單元14能夠抑制起因于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的影響，能夠提高作為物體的主要部分的移動速度的計算精度。物體的一部分，例如在物體為車輛的情況下，是車輪部分，在物體為人的情況下，是手足等。再有，速度計算單元14使用式(3-2)計算實際的移動速度v_target，所以實際的移動速度v_target不是簇的多普勒速度(1維速度：雷達裝置的特定方位方向的速度)，而為居于簇的x分量及y分量的速度(2維速度)。

再有，通過將子簇生成單元13的2種類的子簇的生成和速度計算單元14的實際的移動速度v_target及實際的移動方向λ_target的計算遞歸地反復(fù)進行，也可以提高參數(shù)的計算精度。

跟蹤單元15利用公知的跟蹤技術(shù)、例如αβ濾波器或卡爾曼濾波器等，進行簇的跟蹤處理。但是，作為跟蹤要素，對于速度，跟蹤單元15不是進行多普勒速度的跟蹤，而是進行2維速度的跟蹤。此外，在計算簇的速度時，不是利用簇的全部捕獲點，而是利用以在圖6所示的虛線的曲線包圍的區(qū)域內(nèi)的第2子簇中包含的全部捕獲點。即，跟蹤單元15不是跟蹤物體的一部分，而是跟蹤物體的主要部分的動作。

以下，說明跟蹤單元15利用αβ濾波器的跟蹤的一例。在下式(7)至式(10)中表示αβ濾波器的處理。

X_sk＝X_pk+α(X_ok-X_pk) (7)

V_sk＝V_pk+β(V_ok-V_pk) (8)

X_pk＝X_sk-1+T·V_sk-1 (9)

V_pk＝V_sk-1 (10)

在式(7)至式(10)中，X是下式(11)所示的簇的2維的位置向量，V是下式(12)所示的簇的2維的速度向量。

在式(7)中，簇的平滑位置X_sk使用簇的預(yù)測位置X_pk和簇的測量位置X_ok計算。權(quán)重使用參數(shù)α調(diào)整。再有，平滑位置是采樣時刻k中的簇的估計位置。

此外，在式(8)中，簇的平滑速度V_sk使用簇的預(yù)測速度V_pk和簇的測量速度V_ok計算。此外，權(quán)重使用參數(shù)β調(diào)整。再有，平滑速度是采樣時刻k中的簇的估計速度。

預(yù)測位置X_pk通過式(9)來計算。此外，預(yù)測速度V_pk通過式(10)來計算。式(9)及式(10)將物體的運動以等速模型表現(xiàn)。在式(9)及式(10)中，使用在時刻k-1中的、平滑位置X_sk-1和平滑速度V_sk-1，計算在時刻k中的、預(yù)測位置X_pk和預(yù)測速度V_pk。

跟蹤單元15利用屬于第2子簇的全部捕獲點，將全部捕獲點的平均位置設(shè)為簇的測量位置X_ok。再有，平均位置也可以利用1個以上的捕獲點來計算。進而，跟蹤單元15將通過速度計算單元14算出的速度設(shè)為簇的測量速度V_ok。即，測量速度V_ok不是依賴于簇的全部捕獲點、而是依賴于屬于第2子簇的1個以上的捕獲點來確定。

再有，跟蹤單元15中的參數(shù)α和β的選擇方法、跟蹤的起動方法等利用公知的方法即可，在本發(fā)明中沒有特別地限定。

物體確定單元16基于捕獲點的分布形狀、圖2A及圖2B所示的反射強度的分布、多普勒速度的分布、進而跟蹤單元15產(chǎn)生的跟蹤結(jié)果即平滑速度等，使用公知的模板匹配方法等，判別雷達裝置20檢測出的物體的類別(車輛或行人等)。對于物體確定單元16的物體判別的方法，在本發(fā)明中沒有限定。在物體判別的方法上，也可以利用公知的技術(shù)。然后，物體確定單元16對車輛控制系統(tǒng)30輸出檢測出的物體的位置和移動速度等、有關(guān)物體的信息。

接著，說明第1實施方式的物體檢測裝置10的動作例子。圖7是表示物體檢測裝置10的動作例子的流程圖。在步驟S1中，捕獲點獲取單元11從雷達裝置20獲取測量信息。然后，在步驟S2中，捕獲點獲取單元11基于測量信息提取并獲取多個捕獲點。

在步驟S3中，簇生成單元12通過將多個捕獲點聚集成簇，生成簇。然后，在步驟S4中，子簇生成單元13將簇生成單元12生成的簇分割為2種類的子簇。

在步驟S5中，速度計算單元14使用子簇生成單元13生成的2種類的子簇之中的、屬于與物體的主要部分對應(yīng)的第2子簇的1個以上的捕獲點，計算簇的2維速度。

在步驟S6中，跟蹤單元15進行跟蹤處理。具體地說，跟蹤單元15利用1周期前的雷達測量周期中的簇的平滑位置X_sk-1及簇的平滑速度V_sk-1，計算當(dāng)前的雷達測量周期中的簇的預(yù)測位置X_pk及簇的預(yù)測速度V_pk。然后，跟蹤單元15將屬于第2簇的全部捕獲點的平均位置設(shè)為簇的測量位置X_ok，將速度計算單元14算出的速度設(shè)為簇的測量速度V_ok。跟蹤單元15基于測量位置X_ok及預(yù)測位置X_pk，計算當(dāng)前的雷達測量周期的平滑位置X_sk，基于測量速度V_ok及預(yù)測速度V_pk，計算平滑速度V_sk。

在步驟S7中，物體確定單元16基于跟蹤單元15的跟蹤結(jié)果等，判別物體的類別，并輸出判別結(jié)果。

如以上說明，本發(fā)明的第1實施方式的物體檢測裝置10包括：捕獲點獲取單元，被輸入1個以上的雷達裝置使用來自物體的反射波生成的、包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個的測量信息，使用所述測量信息，從對每個距離及方位角分割了所述1個以上的雷達裝置的測量范圍所得的多個單位區(qū)域之中，將捕獲到所述物體的2個以上的單位區(qū)域獲取作為2個以上的捕獲點；簇生成單元，生成包含所述2個以上的捕獲點的簇；子簇生成單元，將所述簇分割為對應(yīng)于具有與所述物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的所述物體的一部分的1個以上的第1子簇，和對應(yīng)于所述物體的主要部分的第2子簇；以及速度計算單元，使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，計算所述物體的移動速度。

根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，第1實施方式的物體檢測裝置10將與基于雷達測量結(jié)果檢測出的物體對應(yīng)的簇分割為對應(yīng)與物體的主要部分的第2子簇和對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的1個以上的第1子簇。物體的一部分，例如在物體為車輛的情況下，是車輪部分，在物體為人的情況下，是手足等。然后，在計算簇的速度時，第1實施方式的物體檢測裝置10利用對應(yīng)于屬于物體的主要部分的第2子簇的1個以上的捕獲點進行簇的速度計算。因此，通過抑制起因于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的影響，第1實施方式的物體檢測裝置10能夠正確地計算物體的主要部分的移動速度。

因此，第1實施方式的物體檢測裝置10能夠正確地計算簇的移動速度，所以能夠以高精度進行其后的簇的跟蹤處理、使用了跟蹤結(jié)果的物體類別的判別處理。

此外，第1實施方式的物體檢測裝置10使用式(1)不是計算多普勒速度(1維速度)而是計算物體的平面上的速度(2維速度)。在存在具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的情況下，難以正確地跟蹤物體的主要部分的多普勒速度。因此，第1實施方式的物體檢測裝置10通過計算精度高的2維速度，能夠補償物體的主要部分的多普勒速度。

此外，第1實施方式的物體檢測裝置10也可以輸出第1子簇的數(shù)、位置、及各第1子簇的大小和速度分布，作為與物體有關(guān)的信息中包含的有關(guān)第1子簇的信息。物體確定單元16通過利用與第1子簇有關(guān)的信息之中的至少一個，探測與物體的特定部分有關(guān)的信息，能夠執(zhí)行判定物體狀況(例如，車型判別、人數(shù)判斷)的處理。

例如，在與第1子簇有關(guān)的信息反映車輪的情況下，物體確定單元16使用與第1子簇有關(guān)的信息之中的至少一個來探測車輪的數(shù)及位置，能夠判別車型(例如，2輪車、乘用車、大型車)。此外，在與第1子簇有關(guān)的信息反映行人的手足的動作的情況下，物體確定單元16使用與第1子簇有關(guān)的信息之中的至少一個，探測行人的手足的數(shù)，能夠判別人數(shù)。

而且，如上述說明，第1實施方式的物體檢測裝置10能夠正確地求在裝載了雷達裝置20的車輛的周圍存在的物體(例如，其他車輛、行人、兩輪車)的速度。物體檢測裝置10對于車輛控制系統(tǒng)30輸出包含物體的移動速度的信息。在判斷為車輛和物體之間有碰撞可能性的情況下，車輛控制系統(tǒng)30通過對駕駛員提出警告，或控制車輛的行駛，避免碰撞。在判斷為車輛和物體之間有碰撞可能性的情況下，車輛控制系統(tǒng)30能夠進行用于避免碰撞的警告或控制。其結(jié)果，交通事故降低。

再有，第1實施方式的物體檢測裝置10也可以連接到在道路周邊設(shè)置的雷達裝置20。由此，能夠進行路口等中的物體(例如，車輛、兩輪車及行人)的碰撞可能性的預(yù)測、碰撞的避免以及交通量的掌握和管理。其結(jié)果，交通事故降低，交通管理效率高。

或者，第1實施方式的物體檢測裝置10也可以連接到例如進行機場、建筑物、或設(shè)施的監(jiān)視的雷達裝置20。由此，例如正確地檢測小型飛行器或鳥、闖入者等，所以確保設(shè)施的安全。

<第2實施方式>

圖8是表示本發(fā)明的第2實施方式的物體檢測裝置10A的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置20和車輛控制系統(tǒng)30之間的連接關(guān)系的框圖。在圖8中，對與圖1共同的結(jié)構(gòu)，附加與圖1相同的標(biāo)號并省略詳細的說明。圖8所示的物體檢測裝置10A具有速度計算單元141。速度計算單元141進行與第1實施方式的物體檢測裝置10的速度計算單元14不同的動作。

第1實施方式的速度計算單元14通過利用2維速度，算出簇的速度。但是，第2實施方式的速度計算單元141通過利用對應(yīng)于屬于物體的主要部分的第2子簇的1個以上的捕獲點的多普勒速度的平均值，計算簇的速度。在第2實施方式中，對于簇的速度的計算，利用多普勒速度，所以不使用在第1實施方式中為了計算簇的速度而使用的式(1)。因為式(1)的速度v_all不是多普勒速度，而是物體的平面上的速度。速度計算單元141例如使用公知的速度計算法即可。具體地說，速度計算單元141將屬于第2子簇的1個以上的捕獲點的多普勒速度的平均值設(shè)為簇的測量速度V_ok，使用式(8)計算簇的平滑速度V_sk即可。

如以上說明，本發(fā)明的第2實施方式的物體檢測裝置10A包括：捕獲點獲取單元，被輸入1個以上的雷達裝置使用來自物體的反射波生成的、包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個的測量信息，使用所述測量信息，從對每個距離及方位角分割了所述1個以上的雷達裝置的測量范圍所得的多個單位區(qū)域之中，將捕獲到所述物體的2個以上的單位區(qū)域獲取作為2個以上的捕獲點；簇生成單元，生成包含所述2個以上的捕獲點的簇；子簇生成單元，將所述簇分割為對應(yīng)于具有與所述物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的所述物體的一部分的1個以上的第1子簇，和對應(yīng)于所述物體的主要部分的第2子簇；以及速度計算單元，使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點(捕獲點的多普勒速度的平均值)，計算所述物體的移動速度。

根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，與第1實施方式同樣地，第2實施方式的物體檢測裝置10A將與基于雷達測量結(jié)果檢測出的物體對應(yīng)的簇分割為對應(yīng)于物體的主要部分的第2子簇和對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的1個以上的第1子簇。然后，在計算簇的速度時，利用與物體的主要部分對應(yīng)的屬于第2子簇的1個以上的捕獲點計算簇的速度。因此，第2實施方式的物體檢測裝置10A能夠不受起因于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的影響，正確地計算物體的主要部分的移動速度。此外，在起因于從多普勒速度用于計算2維速度的捕獲點的數(shù)不充分，不能保證遞歸計算精度的情況下，第2實施方式的物體檢測裝置10A也能夠使速度計算的精度提高。

<第3實施方式>

圖9是表示本發(fā)明的第3實施方式的物體檢測裝置10B的主要結(jié)構(gòu)、雷達裝置20和車輛控制系統(tǒng)30之間的連接關(guān)系的框圖。在圖9中，對與圖1共同的結(jié)構(gòu)，附加與圖1相同的標(biāo)號并省略詳細的說明。如圖9所示，第3實施方式的物體檢測裝置10B在第1實施方式的物體檢測裝置10的子簇生成單元13和跟蹤單元15之間插入微速計算單元18。此外，第3實施方式的物體檢測裝置10B將第1實施方式中的跟蹤單元15置換為跟蹤單元15B，將第1實施方式中的物體確定單元16置換為物體確定單元16B。

微速計算單元18計算由子簇生成單元13生成的2種類的子簇之中的、對應(yīng)于屬于物體的一部分的1個以上的第1子簇的1個以上的捕獲點(位于以圖6所示的虛線的曲線包圍的區(qū)域外的捕獲點(白圈))的多普勒速度的平均值。微速計算單元18將該多普勒速度的平均值設(shè)為簇的微速v_micro。即，該微速v_micro對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的速度。

跟蹤單元15B將跟蹤上利用的速度向量V的維度擴大。例如在利用αβ濾波器的情況下，速度向量V被如下那樣擴大。

在式(13)中，v_micro是微速計算單元18算出的速度。v_micro是具有與簇(物體)的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的速度，所以在第3實施方式中，將v_micro利用作為用于物體判別的特征量。

物體確定單元16B在第1實施方式的物體確定單元16利用的特征中加入微速的特征，實現(xiàn)物體判別。物體確定單元16B通過掌握微速v_micro的時序的變化，能夠更正確地進行物體判別。

如以上說明，第3實施方式的物體檢測裝置10B還包括使用屬于所述1個以上的第1子簇的1個以上的捕獲點及屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，對于所述1個以上的第1子簇和所述第2子簇兩者進行跟蹤處理的跟蹤單元。

根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，第3實施方式的物體檢測裝置10B跟蹤對應(yīng)于物體的主要部分的第2子簇、以及對應(yīng)于具有與物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的物體的一部分的1個以上的第1子簇兩者，使用從兩者的子簇得到的物體的位置及速度，判別物體的類別。因此，物體的類別的判別精度提高。

具體地說，例如，在被稱為無人機等的小型飛行物體和鳥的2種類的飛行物體存在于雷達裝置20的檢測范圍內(nèi)的情況下，即使這些2種類的飛行物體的主要部分的移動速度幾乎相同，例如小型飛行物體的一部分即螺旋槳部分的轉(zhuǎn)動速度也明顯地快于鳥的一部分即翅膀的扇動速度。因此，第3實施方式的物體檢測裝置10B通過計算飛行物體的一部分的速度，能夠高精度地判別小型飛行物體和鳥。再有，在雷達裝置20的檢測范圍內(nèi)存在哪一方的飛行物體的情況下，通過預(yù)先獲取小型飛行物體的螺旋槳部分的轉(zhuǎn)動速度、鳥的翅膀扇動速度等的信息，第3實施方式的物體檢測裝置10B能夠高精度地判別飛行物體。除了上述的小型飛行物體和鳥之外，第3實施方式的物體檢測裝置10B例如還能夠高精度地進行手推自行車和行人之間的判別、自行車和跑步中的人之間的判別等。

<第4實施方式>

圖10是表示本發(fā)明的第4實施方式的物體檢測裝置10C的主要結(jié)構(gòu)、2個雷達裝置201及202以及車輛控制系統(tǒng)30之間的連接關(guān)系的框圖。在圖10中，對與圖1共同的結(jié)構(gòu)，附加與圖1相同的標(biāo)號并省略詳細的說明。第4實施方式的物體檢測裝置10C被插入2個捕獲點獲取單元111和112、2個簇生成單元121和122、以及空間位置集中單元19。

如圖10及圖11所示，在第4實施方式中，2臺的雷達裝置(雷達裝置201及雷達裝置202)被設(shè)置在不同的空間位置。圖11是表示2臺的雷達裝置201及202的配置例子的圖。

捕獲點獲取單元111使用從雷達裝置201輸出的測量信息，獲取多個捕獲點。簇生成單元121通過將多個捕獲點聚集成簇，生成簇。同樣地，捕獲點獲取單元112使用從雷達裝置202輸出的測量信息，獲取多個捕獲點。簇生成單元122通過將多個捕獲點聚集成簇，生成簇。

空間位置集中單元19對于雷達裝置201和雷達裝置202，設(shè)定同一基準(zhǔn)坐標(biāo)系。例如，空間位置集中單元19將雷達裝置201的坐標(biāo)系利用作為基準(zhǔn)坐標(biāo)系。然后，空間位置集中單元19基于各雷達裝置201及202的設(shè)置位置，判斷由簇生成單元121及122生成的各簇是否對應(yīng)于同一物體。

然后，空間位置集中單元19在判斷為各簇對應(yīng)于同一物體的情況下，將捕獲點獲取單元111及112獲取的捕獲點集中。例如，如果將捕獲點獲取單元111獲取的捕獲點設(shè)為C1_i(i＝1～N)，捕獲點獲取單元112獲取的捕獲點設(shè)為C2_j(j＝1～M)，則集中后的捕獲點的數(shù)為N+M個。

此外，空間位置集中單元19進行起因于雷達裝置201及202的設(shè)置位置的不同的參數(shù)調(diào)整處理。參數(shù)調(diào)整處理是例如校正各雷達裝置201及202的方位角的差異的處理。這是因為在各雷達裝置201及202測量同一物體的情況下，物體的方位角分別不同。

子簇生成單元13、速度計算單元14、跟蹤單元15及物體確定單元16對于N+M個的捕獲點，進行與上述的第1實施方式同樣的動作。

如以上說明，第4實施方式的物體檢測裝置10C還包括對于在彼此不同的位置設(shè)置的多個雷達裝置設(shè)定同一坐標(biāo)系的空間位置集中單元，所述捕獲點獲取單元從所述多個雷達裝置輸入彼此不同的多個所述測量信息，基于所述各測量信息，獲取對每個所述雷達裝置捕獲到所述物體的2個以上的捕獲點，所述簇生成單元對每個所述雷達裝置生成所述簇，所述空間位置集中單元集中所述各簇，所述子簇生成單元將集中的簇分割為所述1個以上的第1子簇和所述第2子簇。

根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，例如在2地點分別設(shè)置雷達裝置，進行路口等的要監(jiān)視地點的物體檢測的情況下，第4實施方式的物體檢測裝置10C能夠高精度地檢測在路口內(nèi)存在的車輛、行人、兩輪車等的各物體。由此，例如能夠進行這些物體之間的碰撞預(yù)測等，所以能夠進行發(fā)出報警等的相應(yīng)處理。

再有，在上述第4實施方式中，對于各雷達裝置201及202，設(shè)有捕獲點獲取單元和簇生成單元，但本發(fā)明不限定于此。例如，1個捕獲點獲取單元和1個簇生成單元也可以從2臺的雷達裝置201及202分別獲取測量信息，將這些信息單獨地處理，在空間位置集中單元19中集中被單獨地處理后的簇。

以上，說明了本發(fā)明的物體檢測裝置的實施方式。這些實施方式不過是本發(fā)明的物體檢測裝置的一例，還可以進行各種變形。此外，上述說明的各實施方式也可以適當(dāng)組合。例如，在第4實施方式的物體檢測裝置10C中，也可以追加在第3實施方式中說明的微速計算單元和跟蹤單元。這樣的情況下，物體檢測裝置能夠從不同的方向獲取物體的微速，能夠使物體判別精度提高。

<實施方式的匯總>

本發(fā)明的第1方式的物體檢測裝置，包括：捕獲點獲取單元，被輸入1個以上的雷達裝置使用來自物體的反射波生成的、包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個的測量信息，使用所述測量信息，從對每個距離及方位角分割了所述1個以上的雷達裝置的測量范圍所得的多個單位區(qū)域之中，將捕獲到所述物體的2個以上的單位區(qū)域獲取作為2個以上的捕獲點；簇生成單元，生成包含所述2個以上的捕獲點的簇；子簇生成單元，將所述簇分割為對應(yīng)于具有與所述物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的所述物體的一部分的1個以上的第1子簇，和對應(yīng)于所述物體的主要部分的第2子簇；以及速度計算單元，使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，計算所述物體的移動速度。

本發(fā)明的第2方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，所述速度計算單元使用所述第2子簇所屬的1個以上的捕獲點，計算所述物體的移動速度。

本發(fā)明的第3方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，所述物體的移動速度是多普勒速度。

本發(fā)明的第4方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，還包括：跟蹤單元，使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，對于所述簇進行跟蹤處理。

本發(fā)明的第5方式的物體檢測裝置，在第4方式的物體檢測裝置中，還包括：物體確定單元，基于所述測量信息及所述跟蹤處理的結(jié)果，判別所述物體的類別。

本發(fā)明的第6方式的物體檢測裝置，在第5方式的物體檢測裝置中，所述物體確定單元使用所述1個以上的第1子簇的數(shù)、位置、大小及速度分布之中的至少一個，進行車型的判別。

本發(fā)明的第7方式的物體檢測裝置，在第5方式的物體檢測裝置中，所述物體確定單元使用所述1個以上的第1子簇的數(shù)、位置、大小及速度分布之中至少一個，進行人數(shù)的判別。

本發(fā)明的第8方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，所述子簇生成單元對所述2個以上的捕獲點，利用方位角測量值和多普勒速度測量值之間的約束關(guān)系，生成所述1個以上的第1子簇及所述第2子簇。

本發(fā)明的第9方式的物體檢測裝置，在第8方式的物體檢測裝置中，所述子簇生成單元基于從上式(1)所示的曲線至各捕獲點的距離，生成所述1個以上的第1子簇及第2子簇。

本發(fā)明的第10方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，還包括：跟蹤單元，使用屬于所述1個以上的第1子簇的1個以上的捕獲點及屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，對于所述1個以上的第1子簇和所述第2子簇兩者進行跟蹤處理。

本發(fā)明的第11方式的物體檢測裝置，在第1方式的物體檢測裝置中，還包括：空間位置集中單元，對于被設(shè)置在彼此不同的位置的多個雷達裝置設(shè)定同一坐標(biāo)系，所述捕獲點獲取單元從所述多個雷達裝置輸入彼此不同的多個所述測量信息，基于所述各測量信息，獲取對每個所述雷達裝置捕獲到所述物體的2個以上的捕獲點，所述簇生成單元對每個所述雷達裝置生成所述簇，所述空間位置集中單元集中所述各簇，所述子簇生成單元將集中的簇分割為所述1個以上的第1子簇和所述第2子簇。

本發(fā)明的第12方式的物體檢測方法，包括以下步驟：被輸入1個以上的雷達裝置使用來自物體的反射波生成的、包含功率分布及多普勒速度分布的至少一個的測量信息的步驟；使用所述測量信息，從對每個距離及方位角分割了所述1個以上的雷達裝置的測量范圍所得的多個單位區(qū)域之中，將捕獲到所述物體的2個以上的單位區(qū)域獲取作為2個以上的捕獲點的步驟；生成包含所述2個以上的捕獲點的簇的步驟；將所述簇分割為對應(yīng)于具有與所述物體的主要部分不同的移動方向或移動速度的所述物體的一部分的1個以上的第1子簇，和對應(yīng)于所述物體的主要部分的第2子簇的步驟；以及使用屬于所述第2子簇的1個以上的捕獲點，計算所述物體的移動速度的步驟。

以上，一邊參照附圖一邊說明了各種實施方式，但不言而喻，本發(fā)明不限定于這樣的例子。只要是本領(lǐng)域技術(shù)人員，在權(quán)利要求書所記載的范疇內(nèi)，顯然可設(shè)想各種變更例或修正例，并認可它們當(dāng)然屬于本發(fā)明的技術(shù)范圍。此外，在不脫離發(fā)明的宗旨的范圍中，也可以將上述實施方式中的各構(gòu)成要素任意地組合。

在上述各實施方式中，通過用硬件構(gòu)成的例子說明了本發(fā)明，但也可以在與硬件的協(xié)同中通過軟件實現(xiàn)本發(fā)明。

此外，用于上述實施方式的說明中的各功能塊通常被作為具有輸入端子和輸出端子的集成電路即LSI來實現(xiàn)。這些功能塊既可以被單獨地集成為單芯片，也可以包含一部分或全部地被集成為單芯片。雖然這里稱為LSI，但根據(jù)集成程度，可以被稱為IC、系統(tǒng)LSI、超大LSI(Super LSI)、或特大LSI(Ultra LSI)。

此外，集成電路化的方法不限于LSI，也可使用專用電路或通用處理器來實現(xiàn)。也可以使用可在LSI制造后編程的FPGA(Field Programmable Gate Array：現(xiàn)場可編程門陣列)，或者使用可重構(gòu)LSI內(nèi)部的電路單元的連接、設(shè)定的可重構(gòu)處理器(Reconfigurable Processor)。

再者，隨著半導(dǎo)體的技術(shù)進步或隨之派生的其它技術(shù)，如果出現(xiàn)能夠替代LSI的集成電路化的技術(shù)，當(dāng)然可利用該技術(shù)進行功能塊的集成化。還存在著適用生物技術(shù)等的可能性。

工業(yè)實用性

本發(fā)明能夠利用于使用雷達裝置的測量結(jié)果進行在雷達裝置的周邊存在的物體的檢測的物體檢測裝置。

標(biāo)號說明

10，10A，10B，10C 物體檢測裝置

11，111，112 捕獲點獲取單元

12，121，122 簇生成單元

13 子簇生成單元

14，141 速度計算單元

15，15B 跟蹤單元

16，16B 物體確定單元

18 微速計算單元

19 空間位置集中單元

20，201，202 雷達裝置

30 車輛控制系統(tǒng)