特許 5757595 他移動体位置検出装置及び他移動体位置検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5757595

(24)【登録日】2015年6月12日

(45)【発行日】2015年7月29日

(54)【発明の名称】他移動体位置検出装置及び他移動体位置検出方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 3/86 20060101AFI20150709BHJP

   G01S 3/802 20060101ALI20150709BHJP

   G10L 25/51 20130101ALI20150709BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20150709BHJP

   G01S 15/93 20060101ALI20150709BHJP

【ＦＩ】

   G01S3/86

   G01S3/802

   G10L25/51 400

   G08G1/16 C

   G01S15/93

【請求項の数】7

【全頁数】23

(21)【出願番号】特願2013-544215(P2013-544215)

(86)(22)【出願日】2012年11月5日

(86)【国際出願番号】JP2012078623

(87)【国際公開番号】WO2013073399

(87)【国際公開日】20130523

【審査請求日】2014年7月8日

(31)【優先権主張番号】特願2011-248370(P2011-248370)

(32)【優先日】2011年11月14日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000003997

【氏名又は名称】日産自動車株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100100712

【弁理士】

【氏名又は名称】岩▲崎▼ 幸邦

(74)【代理人】

【識別番号】100101247

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 俊一

(74)【代理人】

【識別番号】100095500

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 正和

(74)【代理人】

【識別番号】100098327

【弁理士】

【氏名又は名称】高松 俊雄

(72)【発明者】

【氏名】神沼 充伸

(72)【発明者】

【氏名】小野 順貴

(72)【発明者】

【氏名】安藤 繁

【審査官】 山下 雅人

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１１−３４４３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 実開平０５−９２７６７（ＪＰ，Ｕ）

【文献】 特開２０１０−８４７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１１／００１６８４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｓ ３／８０− ３／８６

Ｇ０１Ｓ １５／００−１５／９６

Ｇ０８Ｇ １／１６

Ｇ１０Ｌ ２５／５１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自移動体に搭載された他移動体位置検出装置であって、
雑音及び周囲に存在する他移動体の走行により発生する他移動体発生音を含む音波を入力する音波入力部と、
前記音波入力部が入力した音波が定常状態であるか否かを判定する定常判定部と、
前記音波の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を、前記定常判定部が定常状態でないと判定した前記音波について第１パラメータ、前記定常判定部が定常状態であると判定した前記音波について第２パラメータとして計算する共分散処理部と、
前記第１パラメータから前記第２パラメータを減算することで、前記他移動体発生音の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を第３パラメータとして計算する対象パラメータ算出部と、
前記第３パラメータから前記他移動体の前記自移動体の方向を検出する方向検出部と
を備えることを特徴とする他移動体位置検出装置。

【請求項2】

前記自移動体の走行状態を検出する走行状態検出部と、
前記定常判定部が定常状態であると判定した前記音波を、前記自移動体の走行状態に応じて記憶する記憶部と
を更に備え、
前記共分散処理部は、前記走行状態検出部が検出した走行状態に応じて前記記憶部から読み出された前記音波について、前記共分散行列の要素を前記第２パラメータとして計算することを特徴とする請求項１に記載の他移動体位置検出装置。

【請求項3】

前記走行状態検出部は、前記自移動体の状態として、前記自移動体の周囲の環境を検出することを特徴とする請求項２に記載の他移動体位置検出装置。

【請求項4】

前記自移動体は自車であり、前記他移動体は他車であり、
前記走行状態検出部は、前記自移動体の走行状態として、前記移動体の速度、エンジンの回転数、ギヤ比のいずれかを検出することを特徴とする請求項３に記載の他移動体位置検出装置。

【請求項5】

前記音波入力部が入力した音波を示す時間領域の信号を周波数領域に変換して、前記音波の周波数毎の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分を取得する音波信号処理部を更に備え、
前記共分散処理部は、前記周波数毎の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分に基づいて、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを計算することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の他移動体位置検出装置。

【請求項6】

前記対象パラメータ算出部は、前記第１パラメータを算出する前記音波より前の時間に入力された前記音波により算出された第２パラメータを用いて前記第３パラメータを算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の他移動体位置検出装置。

【請求項7】

自移動体に対する他移動体の位置を検出する他移動体位置検出方法であって、
雑音及び周囲に存在する前記他移動体の走行により発生する他移動体発生音を含む音波を入力し、
入力された音波が定常状態であるか否かを判定し、
前記音波の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を、定常状態でないと判定した前記音波について第１パラメータ、定常状態であると判定した前記音波について第２パラメータとして計算し、
前記第１パラメータから前記第２パラメータを減算することで、前記他移動体発生音の音圧及び前記音圧の時間微分及び前記音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を第３パラメータとして計算し、
前記第３パラメータから前記他移動体の前記自移動体に対する方向を検出する
ことを特徴とする他移動体位置検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、雑音の影響を低減して自移動体に対する他移動体の位置を検出する他移動体位置検出装置及び他移動体位置検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

１つの波源から到来する波に対して、観測点における波面を表現した数式を用いて、観測点における波面から波源の方向等を検出する手法として、時空間勾配法と呼ばれる手法が提案されている（非特許文献１参照）。時空間勾配法では、点音源から放射された音波を観測したとき、その観測点の任意の時間における音圧（振幅）、音圧の時間微分、音圧の空間微分を用いて、観測点から波源への方向及び観測点と波源との間の距離を算出するものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【非特許文献1】安藤他，「時空間勾配法に基づく３次元音源定位センサシステム」 計測自動制御学会 Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．５

【発明の概要】

【0004】

音波は外乱の影響に弱く、外乱がある場合、任意の時間周波数区間に含まれる所望の波源の位置情報の多くが算出困難である。このような外乱として、波源の方向を検出する装置を搭載した移動体が発する波動や、他の物体において反射した波動に代表される加法性の雑音が挙げられる。例えば、非特許文献１に記載されるように、雑音が含まれる周波数帯域における波源の位置検出結果は、所望の方向に定位せず、波源の方向の検出精度が低下する。

【0005】

本発明は、上記問題点を鑑み、雑音の影響を低減して自移動体に対する他移動体の位置を検出できる他移動体位置検出装置及び他移動体位置検出方法を提供することを目的とする。

【0006】

本発明の第１の態様に係る移動体位置検出装置は、自移動体に搭載された他移動体位置検出装置であって、走行状態検出部と、音波入力部と、定常判定部と、共分散処理部と、対象パラメータ算出部と、方向検出部とを備えることを要旨とする。走行状態検出部は、自移動体の走行状態を検出する。音波入力部は、定常的な雑音及び周囲に存在する他移動体の走行により発生する他移動体発生音を含む音波を入力する。定常判定部は、音波入力部が入力した音波が定常状態であるか否かを判定する。共分散処理部は、音波の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を、定常判定部が定常状態でないと判定した音波について第１パラメータ、定常判定部が定常状態であると判定した音波について第２パラメータとして計算する。対象パラメータ算出部は、第１パラメータから走行状態検出部が検出した走行状態に応じた第２パラメータを減算することで、他移動体発生音の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を第３パラメータとして計算する。方向検出部は、第３パラメータから他移動体の自移動体に対する方向を検出する。

【0007】

本発明の第２の態様に係る他移動体位置検出方法は、自移動体に対する他移動体の位置を検出する他移動体位置検出方法であって、自移動体の走行状態を検出する検出し、定常的な雑音及び周囲に存在する前記他移動体の走行により発生する他移動体発生音を含む音波を入力し、入力された音波が定常状態であるか否かを判定し、前記音波の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を、定常状態でないと判定した前記音波について第１パラメータ、定常状態であると判定した前記音波について第２パラメータとして計算し、前記第１パラメータから前記走行状態に応じた前記第２パラメータを減算することで、前記他移動体発生音の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を第３パラメータとして計算し、前記第３パラメータから前記他移動体の前記自移動体に対する方向を検出することを要旨とする。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置の基本的な構成を説明するブロック図である。

【図2】図２は、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置が備える音波入力部を説明するブロック図である。

【図3】図３は、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置が音波を入力する様子を説明する模式的な図である。

【図4】図４は、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を説明するフローチャートである。

【図5】図５は、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置の処理工程を図示した一例である。

【図6】図６は、周波数２ｋＨｚの場合について、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図7】図７は、周波数３ｋＨｚの場合について、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図8】図８は、周波数４ｋＨｚの場合、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図9】図９は、周波数５ｋＨｚの場合について、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図10】図１０は、周波数６ｋＨｚの場合について、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図11】図１１は、周波数７ｋＨｚの場合について、時空間勾配法による他移動体方向検出結果である。

【図12】図１２は、周波数２ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図13】図１３は、周波数３ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図14】図１４は、周波数４ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図15】図１５は、周波数５ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図16】図１６は、周波数６ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図17】図１７は、周波数７ｋＨｚの場合について、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を適用した場合の対象方向検出結果である。

【図18】図１８は、本発明の第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置の基本的な構成を説明するブロック図である。

【図19】図１９は、本発明の第２の実施の形態に係る他移動体位置検出方法を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

次に、図面を参照して、本発明の第１及び第２の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。但し、以下に示す実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施の形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

【0010】

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、例えば、車両等の移動体（自移動体）に搭載され、移動体の周囲に存在する対象から発生する対象（他移動体）発生音に基づいて、対象の相対位置を検出する。検出される対象は移動体であり、例えば、移動体に接近する車両等である。

【0011】

第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、図１に示すように、周囲の音波を入力し、入力した音波を離散信号に変換して出力する音波入力部１０と、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置が行う種々の演算を処理する処理部２０と、プログラムファイル等を含む種々のデータを記憶する記憶部３０と、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置が搭載される移動体の状態（走行状態）を検出する走行状態検出部４０とを備える。

【0012】

音波入力部１０は、図２に示すように、音波を検出するセンサ部１１-1，１１-n（n:正の整数）と、センサ部１１-1，１１-nが検出した音波を示す信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２が増幅した信号をＡ／Ｄ変換して離散化するＡＤ変換器１３とを備える。センサ部１１-1，１１-nは、例えば、マイクロフォン、ハイドロフォン等の音響デバイスから構成される。センサ部１１-1，１１-nは、図３に示すように、検出する音波の音圧の勾配（音圧の空間微分）を得るため、複数設けられる。図３に示すように音源の方向を示す方位角θを考えると、方位角θは、θ＝ｓｉｎ^−１（ｎ_ｘ）と表すことができる。信号処理により音圧の勾配を得ることができれば、センサ部１１-1，１１-nの数は、複数である必要はなく、単数であって構わない。

【0013】

音波入力部１０が入力する音波は、定常的な雑音及び周囲に存在する対象から発生する対象発生音を含む。音波入力部１０は、入力した音波を示す電気信号である音波信号を処理部２０に出力する。

【0014】

処理部２０は、音波入力部１０から出力された音波信号を処理する音波信号処理部２１と、音波信号処理部２１により処理された音波信号に基づいて、音波入力部１０が入力した音波が定常状態であるか否かを判定する定常判定部２２と、音波入力部１０が入力した音波の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を、定常判定部２２が定常状態でないと判定した音波について第１パラメータ、定常判定部２２が定常状態であると判定した音波について第２パラメータとして計算する共分散処理部２３と、第１パラメータから第２パラメータを減算することで、対象発生音の音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分に基づく共分散行列の要素を第３パラメータとして計算する対象パラメータ算出部２４と、第３パラメータから対象の方向を検出する方向検出部２５と、記憶処理部２６と、読出処理部２７を備える。処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の演算処理装置からなる。

【0015】

共分散処理部２３が算出する第１パラメータは、移動体自身から発生する音等の定常的な雑音と、非定常的な対象発生音とを含む音波に基づくパラメータとなる。第２パラメータは、移動体自身から発生する音等の定常的な雑音に基づくパラメータとなる。

【0016】

記憶部３０は、共分散処理部２３が計算した第２パラメータを記憶する共分散行列記憶部３１と、移動体が車両の場合におけるタイヤの情報等、移動体に関する情報を記憶する移動体情報記憶部３２と、地図上の現在位置に応じた環境を記憶する地図情報記憶部３３とを備える。記憶部３０は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク装置等の記憶装置から構成される。

【0017】

走行状態検出部４０は、移動体の移動状態を検出する移動状態検出部４１と、移動体の周囲の環境を検出する移動環境検出部４２と、移動体の位置を検出する位置検出部４３とを備える。移動状態検出部４１は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）等に接続され、例えば移動体が自動車の場合、速度、エンジンの回転数、ギヤ比等、移動体の移動状態を示す情報を検出する。移動環境検出部４２は、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出する。位置検出部４３は、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器等から構成される。移動環境検出部４２は、例えば、位置検出部３２が検出した移動体の現在位置情報を用いて、地図情報記憶部３３を参照することにより、移動体の周囲の環境に関する情報を検出する。

【0018】

処理部２０の記憶処理部２６は、共分散処理部２３が計算した第２パラメータを共分散行列記憶部３１に記憶させる。共分散記憶部３１が記憶する第２パラメータは、移動体の移動中に随時計算、記憶されるようにしても良く、予め、移動体の状態に応じた複数の種類の第２パラメータを記憶するようにしても良い。読出処理部２７は、共分散行列記憶部３１に記憶された第２パラメータを読み出す。対象パラメータ算出部２４は、読出処理部２７が共分散行列記憶部３１から読み出した第２パラメータを用いて第３パラメータを計算する。

【0019】

図１に示す処理部２０、記憶部３０、走行状態検出部４０は、それぞれ論理構造としての表示であり、処理部２０、記憶部３０、走行状態検出部４０それぞれを構成する各部は、同一のハードウェアである演算処理装置により構成されて良く、別個のハードウェアにより構成されても構わない。

【0020】

＜時空間勾配法の原理＞
音圧をｆ（ｔ）、音圧の時間微分をｆ_ｔ（ｔ）とすると、音圧の空間微分ｆ_ｘ（ｔ），ｆ_ｙ（ｔ），ｆ_ｚ（ｔ）は、以下の式（１）〜（３）のように表される。

【0021】

【数1】

【数2】

【数3】

【0022】

ｎ_ｘ，ｎ_ｙ，ｎ_ｚは、観測点となるセンサ部１１の中心から音源となる対象方向の単位ベクトルの要素である。Ｒは観測点から音源までの距離、Ｃは温度の関数である音速を示す。式（１）〜式（３）は、音源が１つの点音源であれば、音圧と、音圧の時間微分及び音圧の空間微分とは、従属関係にある。以下、式（１）〜式（３）を「波源拘束偏微分方程式」という。

【0023】

観測点の任意の時間における音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分を取得し、波源拘束偏微分方程式を適用することで、音源となる対象の位置を算出することができる。例えば、入力された時間領域の音波信号を、適当な時間間隔の窓関数を適用してフレームに分解する。その後、短時間フーリエ変換によって、周波数領域に変換した音波信号を用いて、音源の方向を推定する。

【0024】

任意の周波数における音圧をＦ（ω）、音圧の時間微分をＦ_ｔ（ω）とすると、音圧の空間微分Ｆ_ｘ（ω），Ｆ_ｙ（ω），Ｆ_ｚ（ω）は、以下の式（４）〜式（６）のように表される。

【0025】

【数4】

【数5】

【数6】

【0026】

式（４）〜式（６）について、方向毎に独立して最小二乗法を適用することで、ベクトルの３軸方向の要素を得ることができる。ここで、対象の水平面の位置を除外すれば、ベクトルｎの要素であるｎ_ｘ，ｎ_ｙ，ｎ_ｘのいずれか１つが求まればよい。
以下、ｎ_ｘの解法を例として説明する。式（４）を変形して、式（７）の二乗誤差が最小となるようなｎ_ｘ及び距離Ｒを求める。

【0027】

【数7】

式（８）〜式（１３）のようにＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtを定める。

【0028】

【数8】

【数9】

【数10】

【数11】

【数12】

【数13】

このとき、ベクトルｎの要素、及び距離Ｒは、式（１４）、式（１５）から求めることができる。

【0029】

【数14】

【数15】

【0030】

なお、式（８）〜式（１３）は、短時間フーリエ変換によって、得られたすべての周波数帯域について総和を計算しており、任意の時間区間に対し唯一の方向推定結果を計算している。式（１４）、式（１５）の結果は、式（８）〜式（１３）を総和でなく周波数毎に計算することで、周波数毎に方位推定結果を得ることも可能である。

【0031】

＜他移動体位置検出装置の基本原理＞
以下、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置の基本原理を説明する。第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、短時間フレームについて時空間勾配法の処理を行う過程で、加法性の雑音を取り除くアルゴリズムを用いる。
式（７）について、窓関数を用いた短時間フーリエ変換の時間周波数フレームについて計算した結果は、式（１６）のように表すことができる。

【0032】

【数16】

【0033】

式（１６）は、周波数ωの関数であるだけでなく積分を行う時間区間にも依存する。すなわち、波源拘束偏微分方程式の時間周波数領域での表現と見ることができる。同様に、式（８）〜式（１３）によって計算されるパラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtは、任意の区間に設定されたフレームτについて、式（１７）〜式（２２）のように表すことができる。

【0034】

【数17】

【数18】

【数19】

【数20】

【数21】

【数22】

【0035】

このとき、和は近接した局所的な時間周波数領域内でとられるものとする。パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtは、周波数毎（即ちフーリエ変換に用いるＦＦＴ長の半分の周波数ビン毎）に求めることができる。また、パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtは、更に短く分割した時間を設定し、短時間フレーム毎に求めても良く、また、短時間フレームの時間周波数全体に対して１つの値を平均値として計算しても良い。
ここで、音圧、音圧の時間微分、音圧の空間微分は、以下のようなベクトルで表現することができる。

【0036】

【数23】

【0037】

式（２３）を用いると、時空間勾配に関するパラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtは、式（２４）のように、共分散行列の各要素として表すことができる。

【0038】

【数24】

【0039】

なお、文字右上の添え字に関して、ｈはエルミート転置、＊は共役転置であることを示している。パラメータの上に「〜」が付いているものは複素数、付いていないものはパラメータ中の複素共役積の実数部だけを用いる。

【0040】

移動体に接近する対象から発生する波動（音波）を検出するとき、対象から輻射される音波と、自移動体等から発生する定常的な音波とが加算された信号として検出される。このとき検出される信号は、対象から到来する音圧成分Ｆ（τ，ω）と雑音成分Ｕ（τ，ω）とが加算された信号となっている。このときの短時間相関は、式（２５）のように表すことができる。

【0041】

【数25】

ここで、音圧成分と雑音成分が無相関であれば、十分な時間周波数局所領域を選んで和をとることにより、式（２６）のように見なすことができる。

【0042】

【数26】

よって、式（２５）は、式（２７）の用に表すことができる。

【0043】

【数27】

【0044】

同様に他の時空間勾配に関するパラメータの結果を示すと、対象からの信号と雑音信号との相関項は、すべて近似的に０に見なせることから、式（２８）〜式（３２）を得る。

【0045】

【数28】

【数29】

【数30】

【数31】

【数32】

【0046】

第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、式（２７）〜式（３２）に示すパラメータを第１パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtとして用いる。第１パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtは、時空間勾配共分散領域において、対象から発生する音波に基づく信号と定常的な雑音に基づく信号とが加法的に重畳していることを意味する。

【0047】

定常的な雑音の第２パラメータを既知と仮定すると、第２パラメータＮ，Ｎ_tt，Ｎ_xx，Ｎ_ｔ，Ｎ_ｘ，Ｎ_xtは、式（３３）〜式（３８）のように表すことができる。

【0048】

【数33】

【数34】

【数35】

【数36】

【数37】

【数38】

このとき、共分散領域での演算操作は、式（３９）〜式（４４）のように表すことができる。

【0049】

【数39】

【数40】

【数41】

【数42】

【数43】

【数44】

式（３９）〜式（４４）は、雑音を除外した第３パラメータが推定できることを意味している。

【0050】

雑音が定常的であれば、雑音信号に基づく第２パラメータは、ほぼ一定の値をとると考えられるので、予め移動状態毎に雑音信号を推定しておくことにより、位置が時間により変化する音源に対して、時間区間毎に得られる共分散行列から、音源の方向、距離を検出することができる。或いは、第１パラメータを計算するフレームτより１つ前のフレームτ−１で、かつ、主として雑音だけが観測できる時間において計算された第２パラメータを用いて第３パラメータを算出するようにしても良い。

【0051】

第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法の基本原理となるこれら一連の雑音成分除去のアルゴリズムを共分散サブトラクション法と呼ぶ。この手法においては、雑音信号は定常的でさえあれば良く、必ずしも波源拘束偏微分方程式を満たす必要はない。即ち、拡散雑音や大面積領域から生じるような点音源でない雑音に対しても有効な場合がある。

【0052】

＜他移動体位置検出方法＞
図４のフローチャートを用いて、本発明の第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法の一例について説明する。

【0053】

先ず、ステップＳ１０において、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は初期化され、ステップＳ２０において、音波信号処理部２１は、音波入力部１０が入力した音波を離散的な音波信号として音波入力部１０から入力し、信号処理する。

【0054】

ステップＳ２０における信号処理として、音波信号処理部２１は、例えば、図５のステップＳ１１０-1，Ｓ１１０-nに示すように、音波入力部１０が備えるセンサ部１１-1，１１-nにおいてそれぞれ検出された音波について信号処理を行う。音波信号処理部２１は、例えば、音波信号にハン窓等の窓関数を適用することにより短時間毎に分解したフレームに対し、短時間フーリエ変換を行い、フレーム毎に周波数領域の信号（全体として時間周波数領域の信号）に変換する。

【0055】

次に、図４のステップＳ３１１において、定常判定部２２は、音波入力部１０が入力した音波が定常状態か否かを判定する。定常判定部２２は、例えば、音波入力部１０が入力する音波の音圧、音圧の勾配、周波数毎の音圧、周波数勾配等を取得し、それらの分散に対して所定の閾値を設定することにより定常性を測定し、定常状態か否かを判定するようにすればよい。

【0056】

また、定常判定部２２は、方向検出部２５による方向検出結果の分散の大きさに対して所定の閾値を設定することで接近車の有無を推定し、定常状態か否かを判定するようにしても良い。或いは、方向検出結果の加算平均に対して閾値を設定し、定常状態か否かを判定するようにしても良い。

【0057】

ステップＳ３１１において定常判定部２２が定常状態であると判定する場合、ステップＳ３１２において、共分散処理部２３は、式（３３）〜式（３８）に示すように、定常的な雑音に基づく第２パラメータＮ，Ｎ_tt，Ｎ_xx，Ｎ_ｔ，Ｎ_ｘ，Ｎ_xtを計算する。

【0058】

ステップＳ３１３において、記憶処理部２６は、共分散処理部２３が計算した第２パラメータを共分散行列記憶部３１に記憶させる。記憶処理部２６は、例えば、演算する１つ前のフレームから計算した第２パラメータを保存する。

【0059】

また、記憶処理部２６は、信号が定常的な雑音である（周囲に接近する対象がない）時間フレームτを用いて計算した第２パラメータを保存するようにしても良い。その他、記憶処理部２６は、速度、ギヤ比、タイヤ情報、移動環境等の移動体の状態に対応する雑音のパターンすべてに対応して第２パラメータを保存しておくようにしても良い。或いは、地図情報として、予め壁、高架等の位置を地図情報記憶部３３に記憶しておき、記憶された壁にあった環境で測定した自車走行雑音及び反射音を含む雑音信号を元に計算された第２パラメータを保存しておくようにしても良い。このとき、ラベルとしてＧＰＳ等により一意に定まる地図位置を用いることが有効である。

【0060】

ステップＳ３１１において定常判定部２２が定常状態でないと判定する場合、ステップＳ３１４において、共分散処理部２３は、式（２７）〜式（３２）に示すように、定常的な雑音と、非定常的な対象発生音とからなる音波に基づく第１パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtを計算する。

【0061】

共分散処理部２３による第１パラメータ及び第２パラメータの算出は、図５のステップＳ１２０に示すように、音波信号処理部２１により処理された音波信号から、音圧（ステップＳ１２１）、音圧の時間微分（ステップＳ１２２）、音圧の空間微分（ステップＳ１２３）を算出してから行われる。

【0062】

次に、図４のステップＳ３１５において、読出処理部２７は、共分散行列記憶部３１から、第２パラメータを読み出す。

【0063】

また、読出処理部２７は、走行状態検出部４０が検出した移動体の状態に応じて共分散行列記憶部３１に記憶された第２パラメータを読み出すようにしても良い。

【0064】

次に、ステップＳ４０において、対象パラメータ算出部２４は、共分散処理部２３が計算した第１及び第２パラメータから、式（３９）〜式（４４）に示すように、対象発生音に基づく第３パラメータＳ^Ｃ，Ｓ^Ｃ_tt，Ｓ^Ｃ_xx，Ｓ^Ｃ_ｔ，Ｓ^Ｃ_ｘ，Ｓ^Ｃ_xtを計算する。

【0065】

次に、ステップＳ５０において、方向検出部２５は、対象パラメータ算出部２４が算出した第３パラメータを、式（１４）、式（１５）に代入して算出ことにより、対象の方向と対象までの距離が検出される。

【0066】

＜方向検出結果検証＞
他移動体位置検出装置が搭載されたデモンストレーション車の公道走行中に測定したデータに対して、上述の共分散サブトラクション法を適用した。センサ部となるマイクロフォンの間隔は２ｃｍである。サンプリング周波数は、４４．１ｋＨｚ、フーリエ変換のフレーム長は４８点、フレームシフトは２４点とし、共分散行列に関するパラメータ（第１パラメータ及び第３パラメータ）は、隣接する５０フレームについて平均して求めた。また、車内から同時にビデオカメラで周囲を撮影することにより、収録時の他の走行車の環境を確認した。

【0067】

図６〜図１１は、それぞれ、２〜７ｋＨｚ周波数毎の、通常の時空間勾配法を適用した場合の方向検出結果を示す。図１２〜図１７は、共分散サブトラクション法による処理を追加した場合の方向検出結果を示す。縦軸のｎ_ｘは、音源方向の単位ベクトルのｘ成分を示し、１が後方、−１が前方を示す。横軸はデータを測定した時間を示す。プロットの後方から前方への推移は、隣接車線を他の車が追い越していったことを表している。

【0068】

図６〜図１１と、図１２〜図１７とを比較すると、時空間勾配法を用いた測定結果によれば、２５−２８秒付近に、ｎ_ｘ＝０のあたりにプロットが集中している。これらの表示は、周囲に車両が存在しなかったことから自車の雑音の影響と考えられる。一方、共分散サブトラクション法を用いた推定結果によれば、同じ時間帯の方位推定結果の分散が大きく雑音の影響が除去されていることが分かる。このことから、共分散サブトラクション法により自車ノイズのような加法性の定常的な雑音の影響が低減されていることが明らかになった。

【0069】

このように、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出方法位置検出方法は、方向検出結果の分散の大きさを観測し、分散が所定の閾値より大きければ周囲に車両が存在しないと見なす、周囲の接近する対象の存在判定に利用できる。よって、定常判定部２２による定常状態か否かの判定に方向検出部２５による方向検出結果を用いても良い。

【0070】

また、方向検出可能な角度（単位ベクトルの要素）の範囲についても、時空間勾配法のみを用いた検出結果より、共分散サブトラクション法を用いた検出結果の方が広い範囲であることが分かる。よって、共分散サブトラクション法を用いることにより、加法性雑音の影響が低減され、検出のダイナミックレンジが向上し、結果として方向検出可能な角度が増大することが分かる。

【0071】

第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、加法性雑音を共分散行列の領域において減算することにより、雑音の影響を低減して対象の位置を高精度に検出できる。

【0072】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、走行状態検出部４０を備えることにより、移動体の状態に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0073】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、移動状態検出部４１を備えることにより、移動体の移動有情体に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0074】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、移動環境検出部４２を備えることにより、移動体の周囲の環境に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0075】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、位置検出部４３を備えることにより、移動体の位置に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0076】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、音波信号処理部２１が音波信号を周波数領域に変換することにより、音波信号の信号処理の方法を変更することができる。

【0077】

また、第１の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、第１パラメータの算出に用いられた音波信号より前の時間に入力された音波信号により算出された第２パラメータを用いて第３パラメータを算出することにより、予め記憶された第２パラメータを用いて第３パラメータを算出することができる。

【0078】

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、図１８に示すように、記憶部３０が音波信号記憶部３４を備え、記憶処理部２６及び読出処理部２７が、音波信号記憶部３４に対する動作を行う点で、第１の実施の形態と異なる。第２の実施の形態において説明しない他の構成は、第１の実施の形態と実質的に同様であるので重複する説明を省略する。

【0079】

第１の実施の形態では、共分散処理部２３により計算された第２パラメータを記憶処理部２６が共分散行列記憶部３１に記憶させ、第３パラメータ算出の為、読出処理部２７が共分散行列記憶部３１から第２パラメータを読み出す場合について説明した。以下、図１９のフローチャートを用いて、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出方法として、記憶処理部２６が、定常的な雑音に基づく音波信号を音波信号記憶部３４に対して記憶させ、読出処理部２７が音波信号記憶部３４から音波信号を読み出した後、共分散処理部２３が第１及び第２パラメータを計算する場合について説明する。図１９に示すステップＳ３２以外の処理は、図４に示すステップＳ３１以外の処理と実質的に同様であるので、重複する説明を省略する。

【0080】

ステップＳ３２１において、定常判定部２２は、音波入力部１０が入力した音波が定常状態か否かを判定する。定常判定部２２は、例えば、音波入力部１０が入力する音波の音圧、音圧の勾配、周波数毎の音圧、周波数勾配等を取得し、それらの分散に対して所定の閾値を設定することにより定常性を測定し、定常状態か否かを判定するようにすればよい。

【0081】

また、方向検出部２５による方向検出結果の分散の大きさに対して所定の閾値を設定することで接近車の有無を推定するようにしても良い。或いは、方向検出結果の加算平均を取るようにしても良い。

【0082】

ステップＳ３２１において定常判定部２２が定常状態であると判定する場合、ステップＳ３２２において、記憶処理部２６は、定常状態であると判定されたフレームの音波信号を音波信号記憶部３４に記憶させる。

【0083】

また、記憶処理部２６は、定常状態であると判定されたフレームの１つ前のフレームの音波信号を記憶させるようにしても良い。その他、記憶処理部２６は、速度、ギヤ比、タイヤ情報、移動環境等の移動体の状態に対応する雑音のパターンすべてに対応した種類の音波信号を保存しておくようにしても良い。或いは、地図情報として、予め壁、高架等の位置を地図情報記憶部３３に記憶しておき、記憶された壁にあった環境で測定した自車走行雑音及び反射音を示す音波信号を記憶しておくようにしても良い。このとき、ラベルとしてＧＰＳ等により一意に定まる地図位置を用いることが有効である。

【0084】

ステップＳ３２１において定常判定部２２が定常状態でないと判定する場合、ステップＳ３２３において、読出処理部２７は、音波信号記憶部３４から音波信号を読み出す。読出処理部２７は、走行状態検出部４０が検出した移動体の状態に応じて音波信号記憶部３４に記憶された音波信号を読み出すようにしても良い。

【0085】

ステップＳ３２４において、共分散処理部２３は、定常的な雑音と、非定常的な対象発生音とからなる音波に基づく第１パラメータＳ，Ｓ_tt，Ｓ_xx，Ｓ_ｔ，Ｓ_ｘ，Ｓ_xtと計算する。また、共分散処理部２３は、ステップＳ３２３において読出処理部２７が読み出した音波信号に基づいて、第２パラメータＮ，Ｎ_tt，Ｎ_xx，Ｎ_ｔ，Ｎ_ｘ，Ｎ_xtを計算する。

【0086】

第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置は、加法性雑音を共分散行列の領域において減算することにより、雑音の影響を低減して対象の位置を高精度に検出できる。

【0087】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、走行状態検出部４０を備えることにより、移動体の状態に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0088】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、移動状態検出部４１を備えることにより、移動体の移動有情体に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0089】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、移動環境検出部４２を備えることにより、移動体の周囲の環境に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0090】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、位置検出部４３を備えることにより、移動体の位置に応じて適切に雑音の影響を低減できる。

【0091】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、音波信号処理部２１が音波信号を周波数領域に変換することにより、音波信号の信号処理の方法を変更することができる。

【0092】

また、第２の実施の形態に係る他移動体位置検出装置によれば、第１パラメータの算出に用いられた音波信号より前の時間に入力された音波信号により算出された第２パラメータを用いて第３パラメータを算出することにより、予め記憶された第２パラメータを用いて第３パラメータを算出することができる。

【0093】

特願２０１１−２４８３７０号（出願日：２０１１年１１月１４日）の全内容は、ここに援用される。

【0094】

（その他の実施の形態）
上記のように、第１及び第２の実施の形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

【0095】

既に述べた第１及び第２の実施の形態においては、他移動体位置検出装置が搭載される移動体は、車両に限るものでなく、ヘリコプター、船、潜水艦等にも適用可能である。

【0096】

また、既に述べた第１及び第２の実施の形態においては、共分散行列のパラメータを用いて対称の位置を検出する手法について説明したが、パラメータは、必ずしも行列式を用いて計算される必要はなく、方向検出結果が実質的に等価と見なせる程度に計算の省略等がされて良い。

【0097】

また、既に述べた第１及び第２の実施の形態においては、移動環境検出部４２は、方向検出部２５の検出結果により、移動体の周囲にある壁、高架等、環境を示す情報を検出するようにしても良い。例えば、移動体の移動方向に平行に壁がある場合、方向検出部２５による方向検出結果は、所定の範囲の方向（角度）に定位する。これらのデータを予め移動環境検出部４２に設定することにより、方向検出部２５による方向検出結果から、移動体の周囲の環境を示す情報を検出することができる。

【0098】

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

【産業上の利用可能性】

【0099】

本発明によれば、加法性雑音を共分散行列の領域において減算することにより、雑音の影響を低減して対象の位置を検出できる他移動体位置検出装置を提供することができる。よって、本発明は産業上の利用可能性を有する。

【符号の説明】

【0100】

１０…音波入力部
１１…センサ部
１２…増幅器
１３…ＡＤ変換器
２０…処理部
２１…音波信号処理部
２２…定常判定部
２３…共分散処理部
２４…対象パラメータ算出部
２５…方向検出部
２６…記憶処理部
２７…読出処理部
３０…記憶部
３１…共分散行列記憶部
３２…位置検出部
３２…音波信号記憶部
３３…移動体情報記憶部
３４…地図情報記憶部
４０…走行状態検出部
４１…移動状態検出部
４２…移動環境検出部
４３…位置検出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】