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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024118245
(43)【公開日】2024-08-30
(54)【発明の名称】物体追跡装置
(51)【国際特許分類】
G01S 13/72 20060101AFI20240823BHJP
G01S 13/931 20200101ALI20240823BHJP
G01S 17/931 20200101ALI20240823BHJP
G01S 17/58 20060101ALI20240823BHJP
【ＦＩ】
G01S13/72
G01S13/931
G01S17/931
G01S17/58
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023024583
(22)【出願日】2023-02-20
(71)【出願人】
【識別番号】000004695
【氏名又は名称】株式会社ＳＯＫＥＮ
(71)【出願人】
【識別番号】000004260
【氏名又は名称】株式会社デンソー
(74)【代理人】
【識別番号】110000578
【氏名又は名称】名古屋国際弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】赤峰 悠介
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼山 卓也
【テーマコード（参考）】
5J070
5J084
【Ｆターム（参考）】
5J070AC01
5J070AC02
5J070AC06
5J070AC13
5J070AE01
5J070AF03
5J070AK22
5J070BB04
5J070BB06
5J070BB16
5J084AA04
5J084AA05
5J084AA07
5J084AA10
5J084AA13
5J084AB01
5J084AC02
5J084CA31
5J084EA04
5J084EA23
(57)【要約】
【課題】物標の位置の推定精度が低下することを抑制可能な物体追跡装置を提供する。
【解決手段】本開示の１つの局面の物体追跡装置は、センサ部と、輪郭算出部１３と、予測値算出部１５と、関連付け部１７と、推定部１９と、を備える。センサ部１１は、複数の観測値を取得する。輪郭算出部は、予め決められた物体の形状モデルと、過去に算出された推定値と、に基づいて、予測輪郭を算出する。予測値算出部は、取得された複数の観測値から独立して、予測輪郭上及び／又は予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出する。関連付け部は、複数の予測値の各々と、複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成する。推定部は、複数の関連付けセットに基づいて、現在の推定値を算出する。
【選択図】図９
【解決手段】本開示の１つの局面の物体追跡装置は、センサ部と、輪郭算出部１３と、予測値算出部１５と、関連付け部１７と、推定部１９と、を備える。センサ部１１は、複数の観測値を取得する。輪郭算出部は、予め決められた物体の形状モデルと、過去に算出された推定値と、に基づいて、予測輪郭を算出する。予測値算出部は、取得された複数の観測値から独立して、予測輪郭上及び／又は予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出する。関連付け部は、複数の予測値の各々と、複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成する。推定部は、複数の関連付けセットに基づいて、現在の推定値を算出する。
【選択図】図９
【特許請求の範囲】
【請求項1】
移動体（５０）に搭載されたセンサ部（１１）であって、前記移動体の周辺にセンサ波を送受信し、互いに異なる反射位置に対応した複数の観測値を取得するように構成されたセンサ部と、
予め決められた物体の形状モデルと、前記物体の位置及び向きを含む物標の状態の推定値であって過去に算出された前記推定値と、に基づいて、現在の前記物標の輪郭の予測である予測輪郭を算出するように構成された輪郭算出部（１３）と、
前記センサ部により取得された前記複数の観測値から独立して、前記予測輪郭上及び／又は前記予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出するように構成された予測値算出部（１５）と、
前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成するように構成された関連付け部（１７）と、
前記関連付け部により生成された前記複数の関連付けセットに基づいて、現在の前記推定値を算出するように構成された推定部（１９）と、を備える、
物体追跡装置。
予め決められた物体の形状モデルと、前記物体の位置及び向きを含む物標の状態の推定値であって過去に算出された前記推定値と、に基づいて、現在の前記物標の輪郭の予測である予測輪郭を算出するように構成された輪郭算出部（１３）と、
前記センサ部により取得された前記複数の観測値から独立して、前記予測輪郭上及び／又は前記予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出するように構成された予測値算出部（１５）と、
前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成するように構成された関連付け部（１７）と、
前記関連付け部により生成された前記複数の関連付けセットに基づいて、現在の前記推定値を算出するように構成された推定部（１９）と、を備える、
物体追跡装置。
【請求項2】
前記関連付け部は、前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの二つ以上とを関連付けるように構成されており、
前記複数の関連付けセットの各々は、前記複数の予測値のうちの一つと、前記複数の観測値のうちの二つ以上と、を含む、
請求項１に記載の物体追跡装置。
前記複数の関連付けセットの各々は、前記複数の予測値のうちの一つと、前記複数の観測値のうちの二つ以上と、を含む、
請求項１に記載の物体追跡装置。
【請求項3】
前記所定範囲は、予め決められている、
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
【請求項4】
前記予測値算出部は、前記物標の状態に応じて、前記所定範囲を設定するように構成されている、
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
【請求項5】
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、予め決められた位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
【請求項6】
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、等しい位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
【請求項7】
前記予測値算出部は、前記所定範囲の中心に近いほど、位置間隔が小さくなるように、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
請求項１又は２に記載の物体追跡装置。
【請求項8】
前記所定範囲は、前記予測輪郭の全周囲である、
請求項５に記載の物体追跡装置。
請求項５に記載の物体追跡装置。
【請求項9】
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲である、
請求項５に記載の物体追跡装置。
請求項５に記載の物体追跡装置。
【請求項10】
前記形状モデルは、円モデル又は楕円モデルであり、
前記所定範囲は、前記予測輪郭上の第１の点と第２の点との間の領域のうち前記センサ部に近い側の領域であり、
前記第１の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第１の接線と前記予測輪郭との接点であり、
前記第２の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第２の接線と前記予測輪郭との接点であり、前記第２の点は、前記第１の点と異なる、
請求項９に記載の物体追跡装置。
前記所定範囲は、前記予測輪郭上の第１の点と第２の点との間の領域のうち前記センサ部に近い側の領域であり、
前記第１の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第１の接線と前記予測輪郭との接点であり、
前記第２の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第２の接線と前記予測輪郭との接点であり、前記第２の点は、前記第１の点と異なる、
請求項９に記載の物体追跡装置。
【請求項11】
前記形状モデルは、前記センサ部から最も離れている第１の頂点と、前記第１の頂点に隣接している第２の頂点及び第３の頂点と、前記第２の頂点と前記第３の頂点の間の第４の頂点と、を有する矩形モデルであり、
前記所定範囲は、前記第４の頂点を前記第２の頂点に接続する第１の辺と、前記第４の頂点を前記第３の頂点に接続する第２の辺と、を含む、
請求項９に記載の物体追跡装置。
前記所定範囲は、前記第４の頂点を前記第２の頂点に接続する第１の辺と、前記第４の頂点を前記第３の頂点に接続する第２の辺と、を含む、
請求項９に記載の物体追跡装置。
【請求項12】
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な第１範囲と、前記センサ部が前記センサ波を直接照射不可能な第２範囲と、を含み、
前記複数の予測値は、前記第１範囲内の第１の予測値と、前記第２範囲内の第２の予測値と、を含み、
前記推定部は、前記推定値の更新に対する前記第１の予測値の寄与度を、前記推定値に対する前記第２の予測値の寄与度よりも高くするように構成されている、
請求項８に記載の物体追跡装置。
前記複数の予測値は、前記第１範囲内の第１の予測値と、前記第２範囲内の第２の予測値と、を含み、
前記推定部は、前記推定値の更新に対する前記第１の予測値の寄与度を、前記推定値に対する前記第２の予測値の寄与度よりも高くするように構成されている、
請求項８に記載の物体追跡装置。
【請求項13】
前記予測値算出部は、前記物標の距離に応じて、前記所定範囲を変更するように構成されている、
請求項１に記載の物体追跡装置。
請求項１に記載の物体追跡装置。
【請求項14】
前記予測値算出部は、
前記物標の距離が所定距離以上である場合には、前記予測輪郭の全周囲を前記所定範囲に設定し、
前記物標の距離が所定距離未満である場合には、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲を前記所定範囲に設定するように構成されている、
請求項１３に記載の物体追跡装置。
前記物標の距離が所定距離以上である場合には、前記予測輪郭の全周囲を前記所定範囲に設定し、
前記物標の距離が所定距離未満である場合には、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲を前記所定範囲に設定するように構成されている、
請求項１３に記載の物体追跡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、移動体が周囲の物体を追跡する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
非特許文献１に記載の拡張物体追跡（以下、ＥＯＴ）では、レーダ装置が受信する反射信号が物標の輪郭で生じるとの仮定の下で、物標の予測輪郭上の予測値が、観測値と関連付けられて、物標の運動状態が時系列的に推定される。具体的には、上述のＥＯＴでは、予測輪郭の中心及び観測値を通る直線と予測輪郭との交点が、予測値として算出され、算出された予測値が、予測値と同じ直線上の観測値と関連付けられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】時澤宗一郎、米陀佳祐、菅沼直樹、自動運転のための安定性とリアルタイム性とを良質した拡張物体追跡、自動車技術会論文集、Vol.52、No.5、September 2021.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上述のＥＯＴでは、予測値が観測値に基づいて算出される。したがって、一度予測値が誤った観測値と関連付けられると、物標の運動状態の推定が、誤った関連付けの影響を受け続ける。ひいては、物標の位置の推定精度が低下する。
【0005】
本開示の１つの局面は、物標の位置の推定精度が低下することを抑制可能な物体追跡装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の１つの局面の物体追跡装置は、センサ部と、輪郭算出部（１３）と、予測値算出部（１５）と、関連付け部（１７）と、推定部（１９）と、を備える。センサ部は、移動体（５０）に搭載されたセンサ部（１１）であって、移動体の周辺にセンサ波を送受信し、互いに異なる反射位置に対応した複数の観測値を取得するように構成される。輪郭算出部は、予め決められた物体の形状モデルと、物体の位置及び向きを含む物標の状態の推定値であって過去に算出された推定値と、に基づいて、現在の物標の輪郭の予測である予測輪郭を算出するように構成される。予測値算出部は、センサ部により取得された複数の観測値から独立して、予測輪郭上及び／又は予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出するように構成される。関連付け部は、複数の予測値の各々と、複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成するように構成される。推定部は、関連付け部により生成された複数の関連付けセットに基づいて、現在の推定値を算出するように構成される。
【0007】
本開示の１つの局面の物体追跡装置は、複数の観測値から独立して、複数の予測値が算出される。したがって、予測値と観測値との誤った関連付けが継続されることが抑制され、物標の位置の推定精度の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１実施形態に係る物体追跡装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図2】第１実施形態に係る物体追跡装置の機能構成を示すブロック図である。
【図3】第１実施形態に係るセンサ部の車両における搭載位置及び検知範囲の一例を示す図である。
【図4】第１実施形態に係るセンサ部の車両における搭載位置及び検知範囲の別の一例を示す図である。
【図5】第１実施形態に係る物体追跡装置が実行する追跡処理を示すフローチャートである。
【図6】第１実施形態に係る物体追跡装置が実行する予測値算出処理を示すフローチャートである。
【図7】第１実施形態に係る物体追跡装置が実行する推定処理を示すフローチャートである。
【図8】第１実施形態に係る予測輪郭と、観測値と、予測値とを示す図である。
【図9】第１実施形態に係る一つの予測値と、複数の観測値との関連付けを示す図である。
【図10】第１実施形態に係る楕円の輪郭上における、直接反射領域で予測値が算出される状態を示す図である。
【図11】第１実施形態に係る矩形の輪郭上における、直接反射領域で予測値が算出される状態を示す図である。
【図12】第１実施形態において、物体の後方からセンサ波が照射される場合に、楕円の輪郭上における直接反射領域で予測値が算出される状態を示す図である。
【図13】第１実施形態において、物体の側方からセンサが照射される場合に、楕円の輪郭上における直接反射領域で予測値が算出される状態を示す図である。
【図14】第１実施形態に係る楕円の輪郭上において、所定範囲の中心に近いほど、予測値の位置間隔が狭い状態を示す図である。
【図15】第１実施形態において、物体の後方からセンサ波が照射される場合に、楕円の輪郭上及び内部において、予測値が算出される状態を示す図である。
【図16】第２実施形態に係る物体追跡装置が実行する予測値算出処理を示すフローチャートである。
【図17】第２実施形態に係る物体追跡装置が実行する推定処理を示すフローチャートである。
【図18】第３実施形態に係る物体追跡装置が実行する予測値算出処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
（第１実施形態）
＜１．構成＞
図１及び２を参照して、本実施形態に係る物体追跡装置１０の構成について、説明する。物体追跡装置１０は、センサ部１１と、処理装置２０と、を備え、自動車である車両５０に搭載されている。センサ部１１は、レーダ、ライダー、ソナーなどである。レーダは、センサ波としてミリ波などの電波を送信し、物体でレーダ波が反射して生じた反射波を受信する。ライダーは、センサ波として光を送信し、物体で光が反射して生じた反射波を受信する。ソナーは、センサ波として音波を送信し、物体で音波が反射して生じた反射波を受信する。
＜１．構成＞
図１及び２を参照して、本実施形態に係る物体追跡装置１０の構成について、説明する。物体追跡装置１０は、センサ部１１と、処理装置２０と、を備え、自動車である車両５０に搭載されている。センサ部１１は、レーダ、ライダー、ソナーなどである。レーダは、センサ波としてミリ波などの電波を送信し、物体でレーダ波が反射して生じた反射波を受信する。ライダーは、センサ波として光を送信し、物体で光が反射して生じた反射波を受信する。ソナーは、センサ波として音波を送信し、物体で音波が反射して生じた反射波を受信する。
【0010】
図３に示すように、センサ部１１は、車両５０の前方中央（例えば、前方バンパの中央）に搭載され、車両５０の前方中央の検知エリアＡ１を有していてもよい。あるいは、図４に示すように、センサ部１１は、車両５０の前方中央に加えて、車両５０の左前方、右前方、左後方及び右後方（例えば、前方バンパの左端及び右端と、後方バンパの左端及び右端）に搭載されてもよい。すなわち、センサ部１１は、検知エリアＡ１に加えて、車両５０の左前方、右前方、左後方及び右後方の検知エリアＡ２を有していてもよい。センサ部１１は、車両５０の前方中央、左前方、右前方、左後方及び右後方のうちのすくなくとも一箇所に搭載されていればよい。
【0011】
処理装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含むマイクロコンピュータを備える。処理装置２０は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に記憶されているプログラムを実行することにより、輪郭算出部１３、予測値算出部１５、関連付け部１７及び推定部１９の機能を実現する。処理装置２０は、上述の各種機能を備えることにより、物体の運動状態を時系列的に推定する追跡処理を実行する。上述の各種機能の詳細は後述する。本実施形態では、ＲＯＭが非遷移的実体的記録媒体に相当する。なお、処理装置２０が実現する各種機能の一部又は全部を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
【0012】
【0013】
Ｓ１０では、図９に示すように、センサ部１１が、車両５０の周辺にセンサ波を送受信し、複数の観測値Ｐ３を取得する。センサ部１１は、高分解能センサであり、一回のセンサ波の送信により、単一の物体の互いに異なる反射位置（すなわち、反射点）で反射した複数の反射波を取得し、各反射波に基づいた観測値Ｐ３を取得できる。したがって、複数の観測値Ｐ３の各々は、単一の物体の互いに異なる反射位置に対応する。複数の観測値Ｐ３の各々は、物理量として、反射位置（具体的には、センサ部１１から反射点までの距離と、センサ部１１に対する反射点の方位）を含む。複数の観測値Ｐ３の各々は、物理量として、反射位置に加えて、相対速度を含んでいてもよい。
【0014】
続いて、Ｓ２０では、輪郭算出部１３が、予測処理を実行し、物標の予測輪郭Ｌ１を算出する。予測輪郭Ｌ１は、モデル化された物標の形状の輪郭の予測値である。
上述したように、センサ部１１は、単一の物体から複数の観測値Ｐ３を得られる。複数の観測値Ｐ３の分布から、物体の形状を推定できる。したがって、物体追跡装置１０は、複数の観測値Ｐ３に基づいて、運動状態に加えて形状を有する物標を生成することができる。ここでの形状は、領域を有さない質点とは異なり、領域を有する。物体追跡装置１０は、物体の形状モデルを用いて、拡張物体追跡（以下、ＥＯＴ）を実行する。拡張物体追跡は、物標が形状を持つと仮定して物標をモデル化して、物標の運動状態を時系列的に推定する手法である。
上述したように、センサ部１１は、単一の物体から複数の観測値Ｐ３を得られる。複数の観測値Ｐ３の分布から、物体の形状を推定できる。したがって、物体追跡装置１０は、複数の観測値Ｐ３に基づいて、運動状態に加えて形状を有する物標を生成することができる。ここでの形状は、領域を有さない質点とは異なり、領域を有する。物体追跡装置１０は、物体の形状モデルを用いて、拡張物体追跡（以下、ＥＯＴ）を実行する。拡張物体追跡は、物標が形状を持つと仮定して物標をモデル化して、物標の運動状態を時系列的に推定する手法である。
【0015】
図９に示すように、輪郭算出部１３は、予め決められた物体の形状モデルと、過去の処理サイクル（具体的には、前回の処理サイクル）において算出された推定値Ｐ２と、に基づいて、予測輪郭Ｌ１を算出する。本実施形態では、物体追跡装置１０が追跡する物体は自動車（具体的には、四輪車両）である。したがって、輪郭算出部１３は、物体の形状モデルとして、円モデル、図１０に示す楕円モデル、図１１に示す矩形モデルなどを用いる。あるいは、輪郭算出部１３は、複数の観測値Ｐ３の分布から、物標の大きさ及び形状を推定し、予め用意されている複数のモデルの中から適したモデルを選択して用いてもよい。
【0016】
推定値Ｐ２は、物標の状態を推定した値である。物標の状態は、物標の位置と向きとを含む。推定値Ｐ２は、物標の基準点における少なくとも一つの物理量を有する。物体追跡装置１０は、複数の観測値Ｐ３と、複数の予測値Ｐ４と、形状モデルと、所定のフィルタとに基づいて、基準点の運動状態を時系列的に推定して、推定値Ｐ２を算出する。所定のフィルタは、例えば、カルマンフィルタである。推定値Ｐ２は、例えば、基準点のｘ方向位置、ｙ方向位置、速度、進行方向、角速度を有する。ｘ方向は、車両５０の長さ方向に相当し、ｙ方向は、車両５０の幅方向に相当する。
【0017】
本実施形態では、基準点は、自動車の後輪の軸中心である。輪郭算出部１３は、過去の推定値Ｐ２と形状モデルとに基づいて、今回の処理サイクルにおける、物標の形状の予測輪郭Ｌ１を算出する。予測輪郭Ｌ１の内部は、今回の処理サイクルにおいて、予測される物標の存在領域に相当する。すなわち、輪郭算出部１３は、過去の推定値Ｐ２と形状モデルとに基づいて、今回の処理サイクルにおいて、物標の存在領域を予測する。したがって、予測輪郭Ｌ１は、Ｓ１０において取得された複数の観測値Ｐ３の近傍に算出される可能性が高い。
【0018】
続いて、Ｓ３０では、予測値算出部１５が、予測値算出処理を実行し、複数の観測値Ｐ３とは独立して、Ｓ２０において算出された予測輪郭Ｌ１の上及び／又は内部に位置する複数の予測値Ｐ４を算出する。すなわち、予測値算出部１５は、予測輪郭Ｌ１の上及び／又は内部に、複数の観測値Ｐ３に依存しない算出方法で（すなわち、複数の観測値Ｐ３とは無関係に）、複数の予測値Ｐ４を算出する。
【0019】
図８に示す参考例では、複数の予測値Ｐ４が、複数の観測値Ｐ３に依存して算出される。具体的には、参考例では、センサ波の反射が物標の輪郭で生じると仮定され、中心点Ｐ１と、複数の観測値Ｐ３の各々とを通る直線が引かれる。そして、各直線と予測輪郭Ｌ１との交点が、予測値Ｐ４として算出され、同じ直線上の予測値Ｐ４と観測値Ｐ３とが関連付けられる。中心点Ｐ１は、予測輪郭Ｌ１の中心である。
【0020】
図８に示すように、予測輪郭Ｌ１が、実際の物標の輪郭ＬＬからずれている場合、予測値Ｐ４が、その予測値Ｐ４と対応していない観測値Ｐ３と関連付けられる。図８では、車両の左側の予測値Ｐ４が、車両の右側の観測値Ｐ３と関連付けられている。複数の観測値Ｐ３に基づいて複数の予測値Ｐ４を算出する場合、一度誤った関連付けが生じると、誤った関連付けが継続する可能性がある。ひいては、推定値Ｐ２の算出精度が低下する可能性がある。すなわち、物体の追跡精度が低下する可能性がある。
【0021】
そこで、本実施形態では、予測値算出部１５は、複数の観測値Ｐ３から独立して、予測輪郭Ｌ１の上及び／又は内部の所定範囲に位置する複数の予測値Ｐ４を算出する。なお、予測値算出処理の詳細は後述する。
【0022】
続いて、Ｓ４０では、関連付け部１７が、Ｓ３０において算出された複数の予測値Ｐ４の各々を、Ｓ１０で取得された複数の観測値Ｐ３のうちの一つ又は二つ以上と関連付ける。本実施形態では、関連付け部１７は、複数の予測値Ｐ４の各々を、複数の観測値Ｐ３のうちの二つ以上と関連付け、複数の関連付けセットを生成する。詳しくは、関連付け部１７は、一つの予測値Ｐ４と、その予測値Ｐ４から設定範囲内に位置する二つ以上の観測値Ｐ３とを関連付けて、一つの関連付けセットを生成する。したがって、関連付けセットの各々は、一つの予測値Ｐ４と、その予測値Ｐ４と関連付けられた二つ以上の観測値Ｐ３と、を含む。このように、一つの予測値Ｐ４に対して、二つ以上の関連付けが許容されることにより、二つ以上の関連付けの中に、正しい関連付けが含まれる可能性が高くなる。そのため、複数の関連付けが許容されることにより、物体の追跡中に、推定値Ｐ２が正しい関連付けの影響を受け、推定値Ｐ２が正しい値へ収束する。関連付け部１７が、一つの予測値Ｐ４を一つの予測値Ｐ３と関連付ける場合、その関連付けが誤っていると、誤った関連付けが継続する可能性がある。
【0023】
続いて、Ｓ５０では、推定部１９が、推定処理を実行し、Ｓ４０で算出された複数の関連付けセットにカルマンフィルタ等のフィルタを適用して、現在の推定値Ｐ２を算出する。推定処理の詳細は、後述する。
【0024】
＜２－２．予測値算出処理＞
次に、図６のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理の詳細について説明する。
次に、図６のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理の詳細について説明する。
【0025】
Ｓ１００では、予測値算出部１５は、物標の距離が閾値以上であるか否か判定する。ここでの距離は、前回の処理サイクルで算出された推定値Ｐ２が有する距離、又は推定値Ｐ２が有する位置に基づいて算出された距離である。あるいは、ここでの距離は、Ｓ１０において取得された複数の観測値Ｐ３に基づいて算出された距離であってもよい。
【0026】
物標がセンサ部１１の遠方に存在する場合、物体の反射点の位置のばらつきが大きく、物体の領域内全体に広く反射点が分布する。そのため、物標がセンサ部１１の遠方に存在し、且つ、予測値算出部１５が、予測輪郭Ｌ１の上及び／又は内部の所定範囲に位置する複数の予測値Ｐ４を算出する場合、所定範囲を狭くすると、一つの予測値Ｐ４と二つ以上の観測値Ｐ３との関連付けの精度が低下し、推定値Ｐ２の算出精度が低下する可能性がある。
【0027】
一方、物標がセンサ部１１の近傍に存在する場合、物体の反射点の位置のばらつきが小さく、物体の特定の領域に集中的に反射点が分布する。そのため、物標がセンサ部１１の近傍に存在し、且つ、予測値算出部１５が、予測輪郭Ｌ１の上及び／又は内部の所定範囲に位置する複数の予測値Ｐ４を算出する場合、所定範囲を広くすると、一つの予測値Ｐ４と二つ以上の観測値Ｐ３との関連付けの精度が低下し、推定値Ｐ２の算出精度が低下する可能性がある。
【0028】
そこで、予測値算出部１５は、物標の距離に応じて、所定範囲を変更する。予測値算出部１５は、Ｓ１００において、距離が閾値以上であると判定した場合は、Ｓ１１０の処理へ進み、距離が閾値未満であると判定した場合は、Ｓ１２０の処理へ進む。
【0029】
Ｓ１１０では、図８に示すように、所定範囲を、予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定する。そして、予測値算出部１５は、所定範囲において、決められた位置間隔で、複数の予測値Ｐ４を算出する。複数の予測値Ｐ４の各々は、予測輪郭Ｌ１上の座標値を有する。決められた位置間隔は、等しい位置間隔でもよい。あるいは、決められた位置間隔は、所定範囲の中心に近いほど、多くの予測値Ｐ４が推定値Ｐ２の更新に寄与するように、所定範囲の中心に近いほど、間隔が小さくなる位置間隔でもよい（図１４参照）。
【0030】
Ｓ１２０では、予測値算出部１５は、予測輪郭Ｌ１のうちの直接反射領域を算出する。直接反射領域は、センサ部１１がセンサ波を直接照射可能な領域に相当する。
図１０に示すように、形状モデルが楕円モデル又は円モデルである場合は、予測値算出部１５は、第１の点Ｐａと第２の点Ｐｂとの間の２つの領域のうちセンサ部１１に近い側の領域を、直接反射領域として算出する。第１の点Ｐａは、予測輪郭Ｌ１上の点であり、センサ部１１を通る第１の接線Ｌａと形状モデルとの接点である。第２の点Ｐｂは、予測輪郭Ｌ１上の第１の点Ｐａと異なる点であり、センサ部１１を通る第２の接線Ｌｂと形状モデルとの接点である。図１２は、センサ部１１が、物体（具体的には車両）の後方からセンサ波を照射した場合における、直接反射領域を示す。図１３は、センサ部１１が、物体の側方からセンサ波を照射した場合における、直接反射領域を示す。
図１０に示すように、形状モデルが楕円モデル又は円モデルである場合は、予測値算出部１５は、第１の点Ｐａと第２の点Ｐｂとの間の２つの領域のうちセンサ部１１に近い側の領域を、直接反射領域として算出する。第１の点Ｐａは、予測輪郭Ｌ１上の点であり、センサ部１１を通る第１の接線Ｌａと形状モデルとの接点である。第２の点Ｐｂは、予測輪郭Ｌ１上の第１の点Ｐａと異なる点であり、センサ部１１を通る第２の接線Ｌｂと形状モデルとの接点である。図１２は、センサ部１１が、物体（具体的には車両）の後方からセンサ波を照射した場合における、直接反射領域を示す。図１３は、センサ部１１が、物体の側方からセンサ波を照射した場合における、直接反射領域を示す。
【0031】
また、図１１に示すように、形状モデルが矩形モデルである場合は、予測値算出部１５は、第４の頂点ＰＰ４を第２の頂点ＰＰ２に接続する第１の辺と、第４の頂点ＰＰ４を第３の頂点ＰＰ３に接続する第２の辺とを、直接反射領域として算出する。第２の頂点ＰＰ２及び第３の頂点ＰＰ３は、第１の頂点ＰＰ１に隣接する２つの頂点であり、第１の頂点ＰＰ１は、矩形モデルの４つの頂点のうちセンサ部１１から最も離れている頂点である。第４の頂点ＰＰ４は、第２の頂点ＰＰ２と第３の頂点ＰＰ３との間の頂点であって、第１の頂点ＰＰ１と異なる頂点である。
【0032】
Ｓ１３０では、予測値算出部１５は、直接反射領域を所定範囲に設定し、所定範囲において、決められた位置間隔で、複数の予測値Ｐ４を算出する。図１０及び１１に示すように、決められた位置間隔は、等しい位置間隔でもよい。あるいは、図１４に示すように、決められた位置間隔は、所定範囲の中心に近い予測値Ｐ４ほど、推定値Ｐ２への寄与を大きくするため、所定範囲の中心に近いほど、間隔が小さくなる位置間隔でもよい。
【0033】
＜２－３．推定処理＞
次に、図７のフローチャートを参照して、推定部１９が実行する推定処理の詳細について説明する。
次に、図７のフローチャートを参照して、推定部１９が実行する推定処理の詳細について説明する。
【0034】
Ｓ２００では、推定部１９は、Ｓ２０において算出されたすべての予測値Ｐ４に対して、以下に続くＳ２１０～Ｓ２３０の処理を実行したか否か判定する。推定部１９は、すべての予測値Ｐ４に対して、Ｓ２１０～Ｓ２３０の処理を実行していないと判定した場合は、Ｓ２１０～Ｓ２３０の処理が実行されていないと判定した予測値Ｐ４の中から１つの予測値Ｐ４を選択して、Ｓ２１０の処理へ進む。推定部１９は、すべての予測値Ｐ４に対して、Ｓ２１０～Ｓ２３０の処理を実行したと判定した場合は、Ｓ２４０の処理へ進む。
【0035】
Ｓ２１０では、推定部１９は、Ｓ２００において選択した予測値Ｐ４が、直接反射領域に位置するか否か判定する。所定範囲を予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定した場合、所定範囲は、直接反射領域と、非直接反射領域と、を含む。非直接反射領域は、センサ部１１がセンサ波を直接照射不可能な領域である。推定部１９は、選択した予測値Ｐ４が、直接反射領域に位置すると判定した場合は、Ｓ２２０の処理へ進み、選択した予測値Ｐ４が、非直接反射領域に位置すると判定した場合は、Ｓ２２０の処理を飛ばして、Ｓ２３０の処理へ進む。
【0036】
Ｓ２２０では、推定部１９は、推定値Ｐ２の更新に対する、選択した予測値Ｐ４の寄与度を基準値よりも大きくする。すなわち、推定部１９は、寄与度の基準値に所定値を加算して、寄与度を大きくする。選択した予測値Ｐ４が非直接反射領域に位置する場合には、寄与度は基準値になる。直接反射領域に位置する予測値Ｐ４を含む関連付けセットは、非直接反射領域に位置する予測値Ｐ４を含む関連付けセットよりも、信頼度が高い。そこで、推定部１９は、選択した予測値Ｐ４が直接反射領域に位置する場合には、推定値Ｐ２の更新に対する寄与度を上げる。
【0037】
Ｓ２３０では、推定部１９は、選択した予測値Ｐ４について関連付けした観測値による推定値Ｐ２の更新量を算出する。具体的には、推定部１９は、非線形フィルタである拡張カルマンフィルタなどを用いて、更新量を算出する。
【0038】
Ｓ２４０では、予測値Ｐ４ごとに算出された推定値Ｐ２の更新量を、寄与度により重みづけ平均し加算して、推定値Ｐ２を更新する。更新された推定値Ｐ２が、今回の処理サイクルにおける推定値Ｐ２になる。
【0039】
＜３．効果＞
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）物体追跡装置１０は、複数の観測値Ｐ３から独立して、複数の予測値Ｐ４が算出される。したがって、予測値Ｐ４と少なくとも一つの観測値Ｐ３との誤った関連付けが継続されることが抑制され、物標の位置の推定精度の低下を抑制できる。
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）物体追跡装置１０は、複数の観測値Ｐ３から独立して、複数の予測値Ｐ４が算出される。したがって、予測値Ｐ４と少なくとも一つの観測値Ｐ３との誤った関連付けが継続されることが抑制され、物標の位置の推定精度の低下を抑制できる。
【0040】
（２）一つの予測値Ｐ４が複数の観測値Ｐ３と関連付けられる。一つの予測値Ｐ４に対して複数の関連付けが許容されることにより、複数の関連付けの中に正しい関連付けが含まれ、物標の推定位置を正しい観測位置へ収束させることができる。ひいては、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
【0041】
（３）所定範囲において、予め決められた位置間隔で複数の予測値Ｐ４を算出する場合、複数の予測値Ｐ４の算出処理を容易化できる。
（４）所定範囲において、等しい位置間隔で複数の予測値Ｐ４を算出する場合、複数の予測値Ｐ４の算出処理を容易化できる。
（４）所定範囲において、等しい位置間隔で複数の予測値Ｐ４を算出する場合、複数の予測値Ｐ４の算出処理を容易化できる。
【0042】
（５）所定範囲の中心に近いほど多くの観測値Ｐ３が得られる可能性が高いので、所定範囲の中心に近いほど予測値Ｐ４を密に算出することにより、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
【0043】
（６）直接反射領域からは多くの観測値Ｐ３が得られる。したがって、所定範囲を、直接反射領域に設定することにより、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
（７）形状モデルとして円モデル又は楕円モデルを用いる場合、第１の点Ｐａと第２の点Ｐｂとの間の領域を直接反射領域として算出することにより、直接反射領域を簡易に算出することができる。
（７）形状モデルとして円モデル又は楕円モデルを用いる場合、第１の点Ｐａと第２の点Ｐｂとの間の領域を直接反射領域として算出することにより、直接反射領域を簡易に算出することができる。
【0044】
（８）形状モデルとして矩形モデルを用いる場合、第１の辺と第２の辺を直接反射領域として算出することにより、直接反射領域を簡易に算出することができる。
（９）所定範囲を全周囲に設定した場合、直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度が、非直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度よりも大きく算出される。これにより、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
（９）所定範囲を全周囲に設定した場合、直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度が、非直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度よりも大きく算出される。これにより、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
【0045】
（１０）センサ部１１の遠方では、所定範囲を予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定し、センサ部１１の近傍では、所定範囲を直接反射領域に設定することにより、センサ部１１の近傍から遠方まで、物標の位置を精度よく推定することができる。
【0046】
（第２実施形態）
＜１．第１実施形態との相違点＞
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
＜１．第１実施形態との相違点＞
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【0047】
前述した第１実施形態では、物標の距離に応じて所定範囲を変更した。これに対し、第２実施形態では、物標の距離によらず、所定範囲を設定している点で、第１実施形態と相違する。具体的には、第２実施形態では、予測値算出部１５は、物標の距離によらず、直接反射領域を所定範囲に設定する。推定部１９は、予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度を考慮せず、推定値Ｐ４を算出する。したがって、第２実施形態では、予測値算出部１５は、図６のフローチャートの代わりに、図１６のフローチャートを実行する。また、第２実施形態では、推定部１９は、図７のフローチャートの代わりに、図１７のフローチャートを実行する。
【0048】
＜２．処理＞
＜２－１．予測値算出処理＞
図１６のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理について説明する。
Ｓ３１０では、予測値算出部１５は、Ｓ１２０と同様に、予測輪郭Ｌ１のうちの直接反射領域を算出する。
＜２－１．予測値算出処理＞
図１６のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理について説明する。
Ｓ３１０では、予測値算出部１５は、Ｓ１２０と同様に、予測輪郭Ｌ１のうちの直接反射領域を算出する。
【0049】
続いて、Ｓ３２０では、予測値算出部１５は、Ｓ１３０と同様に、直接反射領域を所定範囲に設定し、所定範囲において、決められた位置間隔で、複数の予測値Ｐ４を算出する。すなわち、本実施形態では、予測値算出部１５は、物標の距離によらず、直接反射領域において複数の予測値Ｐ４を算出する。
【0050】
＜２－２．推定処理＞
次に、図１７のフローチャートを参照して、推定部１９が実行する推定処理について説明する。
次に、図１７のフローチャートを参照して、推定部１９が実行する推定処理について説明する。
【0051】
Ｓ５００では、Ｓ２００と同様に、推定部１９は、Ｓ２０において算出されたすべての予測値Ｐ４に対して、以下に続くＳ５１０の処理を実行したか否か判定する。推定部１９は、すべての予測値Ｐ４に対して、Ｓ５１０の処理を実行していないと判定した場合は、Ｓ５１０の処理が実行されていないと判定した予測値Ｐ４の中から１つの予測値Ｐ４を選択して、Ｓ５１０の処理へ進む。推定部１９は、すべての予測値Ｐ４に対して、Ｓ５１０の処理を実行したと判定した場合は、Ｓ５２０の処理へ進む。
【0052】
Ｓ５１０では、推定部１９は、Ｓ２３０と同様に、選択した予測値Ｐ４について関連付けした観測値による推定値Ｐ２の更新量を算出する。
Ｓ５２０では、推定部１９は、予測値Ｐ４ごとに算出された推定値Ｐ４の更新量を平均して、推定値Ｐ２を更新する。すなわち、本実施形態では、推定部１９は、すべての予測値Ｐ４の重みを均等にして、推定値Ｐ２を更新する。
Ｓ５２０では、推定部１９は、予測値Ｐ４ごとに算出された推定値Ｐ４の更新量を平均して、推定値Ｐ２を更新する。すなわち、本実施形態では、推定部１９は、すべての予測値Ｐ４の重みを均等にして、推定値Ｐ２を更新する。
【0053】
以上説明した第２実施形態によれば、上述の効果（１）～（８）と同様の効果を奏する。
【0054】
（第３実施形態）
＜１．第２実施形態との相違点＞
第３実施形態は、基本的な構成は第２実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第２実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
＜１．第２実施形態との相違点＞
第３実施形態は、基本的な構成は第２実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第２実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【0055】
前述した第２実施形態では、物標の距離によらず、直接反射領域を所定範囲に設定した。これに対し、第３実施形態では、物標の距離によらず、予測輪郭Ｌ１の全周囲を所定範囲に固定する点で、第２実施形態と相違する。推定部１９は、予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度を考慮せず、推定値Ｐ４を算出する。したがって、第３実施形態では、予測値算出部１５は、図１６のフローチャートの代わりに、図１８のフローチャートを実行する。また、第３実施形態では、第２実施形態と同様に、推定部１９は、図１７のフローチャートを実行する。
【0056】
＜２．予測値算出処理＞
図１８のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理について説明する。
図１８のフローチャートを参照して、予測値算出部１５が実行する予測値算出処理について説明する。
【0057】
Ｓ４００では、予測値算出部１５は、所定範囲を予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定し、所定範囲において、決められた位置間隔で、複数の予測値Ｐ４を算出する。すなわち、本実施形態では、予測値算出部１５は、物標の距離によらず、予測輪郭Ｌ１の全周囲において複数の予測値Ｐ４を算出する。
【0058】
以上説明した第３実施形態によれば、上述の効果（１）～（５）、（９）と同様の効果を奏するとともに、以下の効果（１１）、（１２）を奏する。
（１１）所定範囲を固定化することにより、複数の予測値Ｐ４の算出処理を容易化できる。
（１２）所定範囲を予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定することにより、物標の推定位置が真の位置から大きく外れることを抑制できる。
（１１）所定範囲を固定化することにより、複数の予測値Ｐ４の算出処理を容易化できる。
（１２）所定範囲を予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定することにより、物標の推定位置が真の位置から大きく外れることを抑制できる。
【0059】
（他の実施形態）
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【0060】
（ａ）予め決められた所定範囲を、予測輪郭Ｌ１の全周囲に設定する場合、直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度を、非直接反射領域における予測値Ｐ４の推定値Ｐ２の更新に対する寄与度よりも大きくしてもよい。また、予め決められた所定範囲を、予測輪郭Ｌ１上の一つ又は二つ以上のタイヤに対応する範囲に設定してもよい。タイヤでは反射点が多くなる傾向があるため、タイヤに対応する範囲を所定範囲に設定することで、物標の位置を精度よく推定することができる。
【0061】
（ｂ）上記実施形態では、予測値算出部１５は、物標の距離に応じて、所定範囲を変更したが、物標の状態に応じて、所定範囲を変更してもよい。センサ部１１が追跡中の車両の側方からセンサ波を照射する場合には、車両の内部の反射位置に対応する観測値Ｐ３はあまり取得されない。一方、センサ部１１が追跡中の車両の後方にセンサ波を照射する場合には、車両の内部の反射位置に対応する観測値Ｐ３が比較的多く取得される。したがって、予測値算出部１５は、追跡中の車両の向きに応じて、所定範囲を変更してもよい。例えば、図１５に示すように、予測値算出部１５は、センサ部１１が追跡中の車両の後方からセンサ波を照射する場合には、予測輪郭Ｌ１の上及び内部を所定範囲に設定し、センサ部１１が追跡中の車両の側方からセンサ波を照射する場合には、予測輪郭Ｌ１の上のみを所定範囲に設定してもよい。所定範囲を、物標の状態に応じて動的に設定することにより、物標の位置の推定精度を向上させることができる。
【0062】
（ｃ）上記実施形態では、物体追跡装置１０は、自動車に搭載されていたが、自動車以外の移動体に搭載されていてもよい。例えば、物体追跡装置１０は、船舶、航空機、自動二輪車、ドローンなどの移動体に搭載されていてもよい。
【0063】
（ｄ）本開示に記載の物体追跡装置１０及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の物体追跡装置１０及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の物体追跡装置１０及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。物体追跡装置１０に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。
【0064】
（ｅ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。
【0065】
（ｆ）上述した物体追跡装置１０の他、当該物体追跡装置１０を構成要素とするシステム、当該物体追跡装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実体的記録媒体、物体追跡方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【0066】
［本明細書が開示する技術思想］
［項目１］
移動体（５０）に搭載されたセンサ部（１１）であって、前記移動体の周辺にセンサ波を送受信し、互いに異なる反射位置に対応した複数の観測値を取得するように構成されたセンサ部と、
予め決められた物体の形状モデルと、前記物体の位置及び向きを含む物標の状態の推定値であって過去に算出された前記推定値と、に基づいて、現在の前記物標の輪郭の予測である予測輪郭を算出するように構成された輪郭算出部（１３）と、
前記センサ部により取得された前記複数の観測値から独立して、前記予測輪郭上及び／又は前記予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出するように構成された予測値算出部（１５）と、
前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成するように構成された関連付け部（１７）と、
前記関連付け部により生成された前記複数の関連付けセットに基づいて、現在の前記推定値を算出するように構成された推定部（１９）と、を備える、
物体追跡装置。
［項目２］
前記関連付け部は、前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの二つ以上とを関連付けるように構成されており、
前記複数の関連付けセットの各々は、前記複数の予測値のうちの一つと、前記複数の観測値のうちの二つ以上と、を含む、
項目１に記載の物体追跡装置。
［項目３］
前記所定範囲は、予め決められている、
項目１又は２に記載の物体追跡装置。
［項目４］
前記予測値算出部は、前記物標の状態に応じて、前記所定範囲を設定するように構成されている、
項目１又は２に記載の物体追跡装置。
［項目５］
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、予め決められた位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～４のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目６］
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、等しい位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～５のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目７］
前記予測値算出部は、前記所定範囲の中心に近いほど、位置間隔が小さくなるように、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～６のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目８］
前記所定範囲は、前記予測輪郭の全周囲である、
項目１～７のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目９］
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲である、
項目１、２、４～７のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目１０］
前記形状モデルは、円モデル又は楕円モデルであり、
前記所定範囲は、前記予測輪郭上の第１の点と第２の点との間の領域のうち前記センサ部に近い側の領域であり、
前記第１の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第１の接線と前記予測輪郭との接点であり、
前記第２の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第２の接線と前記予測輪郭との接点であり、前記第２の点は、前記第１の点と異なる、
項目９に記載の物体追跡装置。
［項目１１］
前記形状モデルは、前記センサ部から最も離れている第１の頂点と、前記第１の頂点に隣接している第２の頂点及び第３の頂点と、前記第２の頂点と前記第３の頂点の間の第４の頂点と、を有する矩形モデルであり、
前記所定範囲は、前記第４の頂点を前記第２の頂点に接続する第１の辺と、前記第４の頂点を前記第３の頂点に接続する第２の辺と、を含む、
項目９に記載の物体追跡装置。
［項目１２］
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な第１範囲と、前記センサ部が前記センサ波を直接照射不可能な第２範囲と、を含み、
前記複数の予測値は、前記第１範囲内の第１の予測値と、前記第２範囲内の第２の予測値と、を含み、
前記推定部は、前記推定値の更新に対する前記第１の予測値の寄与度を、前記推定値に対する前記第２の予測値の寄与度よりも高くするように構成されている、
項目８に記載の物体追跡装置。
［項目１３］
前記予測値算出部は、前記物標の距離に応じて、前記所定範囲を変更するように構成されている、
項目１～１２のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目１４］
前記予測値算出部は、
前記物標の距離が所定距離以上である場合には、前記予測輪郭の全周囲を前記所定範囲に設定し、
前記物標の距離が所定距離未満である場合には、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲を前記所定範囲に設定するように構成されている、
項目１３に記載の物体追跡装置。
［項目１］
移動体（５０）に搭載されたセンサ部（１１）であって、前記移動体の周辺にセンサ波を送受信し、互いに異なる反射位置に対応した複数の観測値を取得するように構成されたセンサ部と、
予め決められた物体の形状モデルと、前記物体の位置及び向きを含む物標の状態の推定値であって過去に算出された前記推定値と、に基づいて、現在の前記物標の輪郭の予測である予測輪郭を算出するように構成された輪郭算出部（１３）と、
前記センサ部により取得された前記複数の観測値から独立して、前記予測輪郭上及び／又は前記予測輪郭の内側の所定範囲に位置する複数の予測値を算出するように構成された予測値算出部（１５）と、
前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの少なくとも一つとを関連付けて、複数の関連付けセットを生成するように構成された関連付け部（１７）と、
前記関連付け部により生成された前記複数の関連付けセットに基づいて、現在の前記推定値を算出するように構成された推定部（１９）と、を備える、
物体追跡装置。
［項目２］
前記関連付け部は、前記複数の予測値の各々と、前記複数の観測値のうちの二つ以上とを関連付けるように構成されており、
前記複数の関連付けセットの各々は、前記複数の予測値のうちの一つと、前記複数の観測値のうちの二つ以上と、を含む、
項目１に記載の物体追跡装置。
［項目３］
前記所定範囲は、予め決められている、
項目１又は２に記載の物体追跡装置。
［項目４］
前記予測値算出部は、前記物標の状態に応じて、前記所定範囲を設定するように構成されている、
項目１又は２に記載の物体追跡装置。
［項目５］
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、予め決められた位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～４のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目６］
前記予測値算出部は、前記所定範囲において、等しい位置間隔で、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～５のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目７］
前記予測値算出部は、前記所定範囲の中心に近いほど、位置間隔が小さくなるように、前記複数の予測値を算出するように構成されている、
項目１～６のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目８］
前記所定範囲は、前記予測輪郭の全周囲である、
項目１～７のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目９］
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲である、
項目１、２、４～７のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目１０］
前記形状モデルは、円モデル又は楕円モデルであり、
前記所定範囲は、前記予測輪郭上の第１の点と第２の点との間の領域のうち前記センサ部に近い側の領域であり、
前記第１の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第１の接線と前記予測輪郭との接点であり、
前記第２の点は、前記センサ部を通る前記予測輪郭の第２の接線と前記予測輪郭との接点であり、前記第２の点は、前記第１の点と異なる、
項目９に記載の物体追跡装置。
［項目１１］
前記形状モデルは、前記センサ部から最も離れている第１の頂点と、前記第１の頂点に隣接している第２の頂点及び第３の頂点と、前記第２の頂点と前記第３の頂点の間の第４の頂点と、を有する矩形モデルであり、
前記所定範囲は、前記第４の頂点を前記第２の頂点に接続する第１の辺と、前記第４の頂点を前記第３の頂点に接続する第２の辺と、を含む、
項目９に記載の物体追跡装置。
［項目１２］
前記所定範囲は、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な第１範囲と、前記センサ部が前記センサ波を直接照射不可能な第２範囲と、を含み、
前記複数の予測値は、前記第１範囲内の第１の予測値と、前記第２範囲内の第２の予測値と、を含み、
前記推定部は、前記推定値の更新に対する前記第１の予測値の寄与度を、前記推定値に対する前記第２の予測値の寄与度よりも高くするように構成されている、
項目８に記載の物体追跡装置。
［項目１３］
前記予測値算出部は、前記物標の距離に応じて、前記所定範囲を変更するように構成されている、
項目１～１２のいずれか１つに記載の物体追跡装置。
［項目１４］
前記予測値算出部は、
前記物標の距離が所定距離以上である場合には、前記予測輪郭の全周囲を前記所定範囲に設定し、
前記物標の距離が所定距離未満である場合には、前記センサ部が前記センサ波を直接照射可能な範囲を前記所定範囲に設定するように構成されている、
項目１３に記載の物体追跡装置。
【符号の説明】
【0067】
１０…物体追跡装置、１１…センサ部、１３…輪郭算出部、１５…予測値算出部、１７…関連付け部、１９…推定部、２０…処理装置、５０…車両。
【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】