特開 2024-180281 対象物の位置を推定する方法、プログラム、および、対象物位置推定装置

(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】P2024180281

(43)【公開日】2024-12-26

(54)【発明の名称】対象物の位置を推定する方法、プログラム、および、対象物位置推定装置

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/931 20200101AFI20241219BHJP

   G01S 13/86 20060101ALI20241219BHJP

   G01S 7/32 20060101ALI20241219BHJP

【ＦＩ】

G01S13/931

G01S13/86

G01S7/32 220

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024064338

(22)【出願日】2024-04-12

(31)【優先権主張番号】P 2023098261

(32)【優先日】2023-06-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】520124752

【氏名又は名称】株式会社ミライズテクノロジーズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】北山 敦史

【テーマコード（参考）】

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J070AB17

5J070AC02

5J070AC06

5J070AC13

5J070AC19

5J070AD02

5J070AE01

5J070AE09

5J070AF03

5J070AH12

5J070AH14

5J070AH31

5J070AH35

5J070BA01

5J070BB04

5J070BB05

5J070BD08

5J070BF21

(57)【要約】

【課題】対象物の位置の変更の影響を受けない、対象物の検知の技術の提供。
【解決手段】周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する二回の送信波の分得る第１周波数処理工程と、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して強度が表された分布である強度分布を得る工程と、強度分布において予め定められた閾値よりも大きい強度を有する一つ以上のセルを抽出し一つ以上の測距点ＡＰＦを生成する第１検出工程と、測距点が属する対象物の種別を予測する予測工程と、対象領域ＴＡにおいて変更閾値を設定する閾値変更工程と、対象領域において変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、複数のセルに基づいてミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された複数の測距点を生成する第２検出工程と、ミリ波レーダの位置を基準とした対象物の位置を推定する対象物位置推定工程とを備える。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象物の位置を推定する方法であって、
ミリ波レーダ（１０）から変調された送信波（ＴＷ）を送信し、前記送信波が対象物に反射して生じる反射波（ＲＷ）を受信して得られた信号に基づいて得られるデジタル信号をＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する少なくとも二回の前記送信波の分得る、第１周波数処理工程と、
前記連続する少なくとも二回の前記送信波に対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴすることで、前記ミリ波レーダの位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る第２周波数処理工程と、
前記強度分布において、予め定められた閾値よりも大きい強度を有する一つ以上のセルを抽出し、前記セルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された一つ以上の測距点（ＡＰＦ）を生成する第１検出工程と、
画像生成装置（２０）によって取得された、前記対象物を含む画像データに基づいて、前記測距点が属する対象物の種別を予測する予測工程と、
抽出された前記セルのそれぞれについて、前記強度分布の前記セルを包含する前記予測された前記対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域（ＴＡ）において、変更閾値を設定する閾値変更工程と、
前記対象領域において、前記変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、前記複数のセルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された複数の測距点を生成する第２検出工程と、
前記複数の測距点に基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とした前記対象物の位置を推定する対象物位置推定工程と、を備える、対象物の位置を推定する方法。

【請求項2】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記対象物位置推定工程において、さらに、推定された前記対象物の位置、および画像生成装置によって取得された前記対象物を含む画像データに基づいて、前記対象物の大きさ、種別、向き、および速度と、のうち、一つ以上を推定し、
さらに、前記推定した情報を記憶装置（３００）が記憶する工程を備える、対象物の位置を推定する方法。

【請求項3】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記第１検出工程において、
前記強度分布に対して、一定誤警報確率処理を行って、予め定められた閾値よりも大きい強度を有する前記セルを抽出する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項4】

請求項２に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記対象物位置推定工程において、少なくとも前記対象物の種別が推測され、
一回目の前記予測工程において、
前記測距点の前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置と、前記画像データと、に基づいて、前記対象物の種別を予測し、
二回目以降の前記予測工程において、
前記測距点の前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置と、前回の処理において推定された前記対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にいる場合に、前回の処理において推定された前記対象物の種別を、前記測距点が属する前記対象物の種別であると予測し、
前記測距点の前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置と、前回の処理において推定された前記対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にいない場合に、処理を終了する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項5】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記閾値変更工程において、

【数7】

の式に従って求められる前記反射波の電力の強度を、前記変更閾値として算出し、
式で用いるレーダ反射断面積は、前記対象物の種別に応じて予め定められた値に対して変更された値であり、
前記変更された値は、
前記対象物が車両の場合、－５ｄＢｓｍから＋５ｄＢｓｍの範囲内の値であり、
前記対象物が生物の場合、－１５ｄＢｓｍから－５ｄＢｓｍの範囲内の値である、対象物の位置を推定する方法。

【請求項6】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記第２検出工程において生成された前記複数の測距点のそれぞれの、前記ミリ波レーダを基準とする位置と、速度と、前記反射波の受信電力の強度と、の情報のうち、一つ以上を、記憶部（１４１）が記憶する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項7】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記第２検出工程において、
前記複数の測距点からなる測距点群（ＲＰＣ）の、前記ミリ波レーダを基準とする三次元における位置と、向きと、大きさと、速度と、のうち、一つ以上を演算する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項8】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記対象物位置推定工程において、
クラスタリングと、トラッキング処理と、ＨＯＧと、ＳＩＦＴと、のいずれか、または２以上の組み合わせのアルゴリズム、または、機械学習によるアルゴリズムを用いる、対象物の位置を推定する方法。

【請求項9】

請求項１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記予測工程の実行後に実行される工程であって、
前記ミリ波レーダおよび前記画像生成装置についてあらかじめ決められた検出方向において、前記ミリ波レーダおよび前記画像生成装置が搭載された移動体が走行する路面の傾斜を表す傾斜情報を取得する傾斜取得工程と、
前記傾斜情報と、前記路面の前記傾斜の角度と前記反射波の強度との対応付けを予め定義した定義テーブル（Ｔｂｌ）または関数と、を用いて、前記検出方向における距離ごとに、前記路面の前記傾斜が考慮された補正量（σ２）を取得する補正量取得工程と、
前記閾値変更工程において、前記補正量を用いて前記変更閾値を設定する、前記対象物の位置を推定する方法。

【請求項10】

請求項９に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記傾斜取得工程において、前記一つ以上の測距点と、前記画像生成装置によって取得された前記画像データとの少なくとも一方を用いて前記傾斜情報を取得する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項11】

請求項１０に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記傾斜取得工程において、前記距離ごとの、前記移動体を基準とする前記路面の高低差を前記傾斜情報として取得する、対象物の位置を推定する方法。

【請求項12】

請求項１１に記載の対象物の位置を推定する方法であって、
前記補正量取得工程において、
前記対象物の種別に応じて予め定められた前記レーダ反射断面積である第１レーダ反射断面積（σ１）と、前記傾斜に応じた前記路面の前記レーダ反射断面積である第２レーダ反射断面積（σ２）と、を取得し、
前記第１レーダ反射断面積と、前記第２レーダ反射断面積とを用いて、前記距離ごとの補正レーダ反射断面積を取得する、
対象物の位置を推定する方法。

【請求項13】

請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項14】

対象物位置推定装置（１）であって、
変調された送信波を送信するミリ波レーダであって、
前記送信波が対象物に反射して生じる反射波を受信して得られた信号に基づいて得られるデジタル信号をＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する少なくとも二回の前記送信波の分、得る演算処理部であって、前記連続する少なくとも二回の前記送信波に対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴすることで、前記ミリ波レーダの位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る、演算処理部（１４３）と、
前記強度分布において予め定められた閾値よりも大きい強度を有する前記セルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された一つ以上の測距点を生成する第１検出部（１４６ａ）と、
画像生成装置によって取得された、前記対象物を含む画像データに基づいて、前記測距点が属する対象物の種別を予測する予測部（１４６ｂ）と、
抽出された前記セルのそれぞれについて、前記強度分布において、前記セルを包含する、前記予測された前記対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域において、変更閾値を設定する閾値変更部（１４６ｃ）と、
前記対象領域において、前記変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、前記複数のセルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された複数の測距点を生成する第２検出部（１４６ｄ）と、
前記複数の測距点に基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とした前記対象物の位置を推定する位置推定部（３３１）と、を備える、
対象物位置推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、対象物の位置を推定する方法、プログラム、および対象物位置推定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１において、ＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）レーダ装置を用いて物標の検知を行うとともに、カメラを用いて、物標の種別や、材質や、大きさ等の属性情報を求めることで、物標の識別を行う物標識別方法が開示されている。この物標識別方法において、カメラを用いて取得された、処理の前サイクルにおける物標の位置や属性の情報をもとに、今サイクルにおける物標の位置が前サイクルの物標の位置と一致するかが判断される。一致した場合、今サイクルの測定でピークが存在すると考えらえる周波数である予測周波数を求める。そして、予測周波数付近の周波数成分の抽出しきい値を、属性に基づいて変更する。

【0003】

物標が車両である場合、車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値が高く設定される。これにより、ノイズにより生じた抽出する必要のないピークを抽出することを防止することができる。物標が非車両である場合、非車両からの反射波に基づくピークが検出されることが予測される周波数領域では、抽出しきい値が低く設定される。反射波の信号強度が小さくても、抽出すべきピークを確実に抽出することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００４－１９１１３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１においては、前サイクルの認識物標の位置と、対象物標情報から特定される物標の位置とが一致しなければ、処理が終了される。そのため、物標の位置の変更の影響を受けない物標の検知が求められる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

【0007】

本開示の一形態によれば対象物の位置を推定する方法が提供される。この対象物の位置を推定する方法において、ミリ波レーダ（１０）から変調された送信波（ＴＷ）を送信し、前記送信波が対象物に反射して生じる反射波（ＲＷ）を受信して得られた信号に基づいて得られるデジタル信号をＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する少なくとも二回の前記送信波の分得る、第１周波数処理工程と、前記連続する少なくとも二回の前記送信波に対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴすることで、前記ミリ波レーダの位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る第２周波数処理工程と、前記強度分布において、予め定められた閾値よりも大きい強度を有する一つ以上のセルを抽出し、前記セルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された一つ以上の測距点（ＡＰＦ）を生成する第１検出工程と、画像生成装置（２０）によって取得された、前記対象物を含む画像データに基づいて、前記測距点が属する対象物の種別を予測する予測工程と、抽出された前記セルのそれぞれについて、前記強度分布の前記セルを包含する前記予測された前記対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域（ＴＡ）において、変更閾値を設定する閾値変更工程と、前記対象領域において、前記変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、前記複数のセルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された複数の測距点を生成する第２検出工程と、前記複数の測距点に基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とした前記対象物の位置を推定する対象物位置推定工程と、を備える。

【0008】

この形態の対象物の位置を推定する方法によれば、予測される対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域ＴＡにおいて、変更閾値が設定されるため、予測される対象物の位置に基づいて変更閾値が設定される態様と比較して正確に対象物の位置を推定することができる。また、対象物の大きさと、種別と、向きと、速度と、のうち一つ以上が推定されることで、それらが推定されない態様と比較して、対象物の位置を正確に推定することができる。

【0009】

本開示の他の形態によれば、対象物位置推定装置が提供される。この対象物位置推定装置において、変調された送信波を送信するミリ波レーダであって、前記送信波が対象物に反射して生じる反射波を受信して得られた信号に基づいて得られるデジタル信号をＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する少なくとも二回の前記送信波の分、得る演算処理部（１４３）であって、前記連続する少なくとも二回の前記送信波に対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴすることで、前記ミリ波レーダの位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る、演算処理部と、前記強度分布において予め定められた閾値よりも大きい強度を有する前記セルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された一つ以上の測距点を生成する第１検出部（１４６ａ）と、画像生成装置によって取得された、前記対象物を含む画像データに基づいて、前記測距点が属する対象物の種別を予測する予測部（１４６ｂ）と、抽出された前記セルのそれぞれについて、前記強度分布において、前記セルを包含する、前記予測された前記対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域（ＴＡ）において、変更閾値を設定する閾値変更部（１４６ｃ）と、前記対象領域において、前記変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、前記複数のセルに基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とする位置が表された複数の測距点を生成する第２検出部（１４６ｄ）と、前記複数の測距点に基づいて、前記ミリ波レーダの位置を基準とした前記対象物の位置を推定する位置推定部（３３１）と、を備える。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】第１実施形態の対象物位置推定装置が搭載される車両を示した図。

【図2】対象物位置推定装置を説明する図。

【図3】信号処理部と中央演算装置を説明するブロック図。

【図4】強度分布の一例を説明する図。

【図5】二次元の一定誤警報確率処理を説明する図。

【図6】一定誤警報確率処理により抽出されたセルを表した図。

【図7】図４の強度分布の、ミリ波レーダを基準とする速度が０Ｋｍ／ｈの、各セルの距離と強度と、を表した分布。

【図8】変更閾値が設定されることにより抽出されたセルを説明する図。

【図9】対象物の位置を推定する方法の一例を示すフローチャート。

【図10】ミリ波レーダを基準とする測距点の位置を表した図。

【図11】変更閾値の設定により抽出されたセルを表した図。

【図12】第２検出工程により生成された複数の測距点からなる測距点群を表した図。

【図13】物標までの距離に応じた反射波の受信電力を物標の種別ごとに表す説明図。

【図14】車両および傾斜が－１５度の路面それぞれの反射波の受信電力の分布を示す説明図。

【図15】路面の傾斜に応じたレーダ反射断面積の変化を示す説明図。

【図16】定義テーブルの一例を示す説明図。

【図17】レーダ反射断面積σ２の決定方法についての説明図。

【図18】レーダ反射断面積σ２の決定方法についての説明図。

【図19】第２実施形態にかかる対象物の位置を推定する方法の一例を示すフローチャート。

【図20】設定された変更域値を示す説明図。

【図21】第２実施形態における変更域値の設定方法の利点を説明する図。

【図22】路面の傾斜を考慮することのメリットについての説明図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

Ａ．第１実施形態：
Ａ１．第１実施形態の構成：
図１に示す対象物位置推定装置１は、周囲の対象物の位置を推定する。本実施形態において、対象物位置推定装置１は、図１に示すように車両ＶＷに設置され、車両ＶＷの周囲の対象物の位置を推定する。本実施形態においては、対象物位置推定装置１は、対象物の位置に加えて、対象物の大きさや、種別や、進行の向きや、速度等を推定する。図１において、車両ＶＷの前後方向をＹ軸、原点Ｏを通り車両ＶＷの幅の方向をＸ軸とし、原点Ｏを通り鉛直の方向をＺ軸として表している。なお、図を見やすくするために、原点Ｏを通っていない位置に軸を表している。車両ＶＷの前方を＋Ｙ方向、車両ＶＷの右方向を＋Ｘ方向、鉛直情報を＋Ｚ方向とする。原点Ｏについては後に説明する。図１に示すように、対象物位置推定装置１は、ミリ波レーダ１０と、画像生成装置２０と、中央演算装置３０と、を備える。ミリ波レーダ１０と、画像生成装置２０は、それぞれ中央演算装置３０と電気的に接続しており、信号やデータの送受信が可能である。

【0012】

ミリ波レーダ１０は、周波数が変調されたミリ波帯の電磁波を送受信することにより、車両ＶＷの周囲の物体を認識し、ミリ波レーダ１０を基準とする物体の位置を検出する。本実施形態における物体とは、例えば他の車両や、歩行者や、自転車や、建物や植物等である。本明細書における「対象物」も同様である。ミリ波レーダ１０は、ある一定の時間ごとに電磁波を繰り返し送信する。図２に示すように、ミリ波レーダ１０は、送信信号生成部１００と、送信部１１０と、受信部１２０と、デジタル信号生成部１３０と、信号処理部１４０と、を備えている。

【0013】

送信信号生成部１００は、変調されたミリ波帯の電磁波を生成する。具体的には、送信信号生成部１００は、周波数が時間に対して線形なチャープ信号である送信信号を生成する。送信部１１０は、送信信号を電磁波として空間に放射する。以下において、送信信号によって送信された電磁波のことを、「送信波ＴＷ」と表記する。また、以下において、送信波ＴＷが放射される位置を図１に示すように「原点Ｏ」と表記する。図２に示す送信部１１０は、アンテナである。送信部１１０が送信波ＴＷを送信することができる領域は、図１に示す車両ＶＷの前方、側方、斜め後方を含む、車両ＶＷの周囲に存在する物体を含む領域である。図２に示す受信部１２０は、送信波ＴＷが対象物に反射して生じる電磁波を受信信号として受信する。以下において、物体によって反射された電磁波のことを、「反射波ＲＷ」と表記する。受信部１２０は、アンテナである。

【0014】

デジタル信号生成部１３０は、受信信号に基づいて、デジタル信号を生成する。デジタル信号生成部１３０は、ミキサ１３１と、図示しないフィルタ部１３２と、アナログデジタル変換器１３３（ＡＤＣ：Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）と、を備える。ミキサ１３１は、受信信号と、送信信号とをミキシングすることで、時間領域の複素信号として表されたビート信号を出力する。フィルタ部１３２は、ミキサ１３１の出力した信号から高周波成分を減衰させ、アナログデジタル変換器１３３におけるエイリアシングを抑制する。アナログデジタル変換器１３３は、フィルタ部１３２によって処理された信号を、時間領域のデジタル信号に変換して出力する。

【0015】

信号処理部１４０は、アナログデジタル変換器１３３が出力したデジタル信号に基づいて、送信波ＴＷを反射した物体に関する情報を生成する処理を行う。図３に示すように、信号処理部１４０は、記憶部１４１と、インターフェイス１４２と、演算処理部１４３と、ＲＯＭ１４４とＲＡＭ１４５と、ＣＰＵ１４６と、と、を備えるコンピュータとして構成されている。記憶部１４１は、ＣＰＵ１４６によって生成された複数の測距点ＡＰＦのそれぞれの、ミリ波レーダ１０を基準とする位置と、速度と、反射波ＲＷの受信電力の強度等の情報を記憶する。測距点ＡＰＦは、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置が表されている点である。より具体的には、測距点ＡＰＦとは、対象物位置推定装置１が測距可能な範囲において、反射波ＲＷによって特定される物体の、少なくとも一部が存在し得る位置を示す点を意味している。測距点ＡＰＦの生成については後に説明する。インターフェイス１４２は、外部との信号の入出力を行う。

【0016】

演算処理部１４３は、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）や、ドップラーＦＦＴや、一定誤警報確率（ＣＦＡＲ：Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）等の処理を行う。まず、ＦＦＴについて説明する。演算処理部１４３は、ＦＦＴ処理において、反射波ＲＷを受信して得られた受信信号に基づいて得られる、時間領域のデジタル信号を、周波数領域のデジタル信号へと変換して、周波数と信号の強度が表された周波数分布を得る。演算処理部１４３は、周波数分布から、物体の送信波ＴＷが反射した部分と、ミリ波レーダ１０との距離を算出可能である。演算処理部１４３は、周波数分布を、連続する少なくとも二回の送信波ＴＷの分、得る。本実施形態においては、上述したように送信波ＴＷが一定の間隔で繰り返し送信されるため、少なくとも二回以上の送信波ＴＷのそれぞれに対応する周波数分布が生成される。本実施形態において、演算処理部１４３は、車両ＶＷの走行の開始から終了までの間に送信された送信波ＴＷの分、周波数分布を生成する。

【0017】

演算処理部１４３は、連続する少なくとも二回の送信波ＴＷに対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴする。具体的には、演算処理部１４３は、繰り返す送信波ＴＷのそれぞれのＦＦＴ処理の出力に対してさらにＦＦＴ処理を行うことで、物体の送信波ＴＷが反射した部分の速度の情報を得ることができる。これにより、演算処理部１４３は、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る。

【0018】

図４は、後に説明する、対象物の位置を推定する方法において得られる強度分布であるが、一例として図４を用いて、強度分布について説明する。図４の横軸は、ミリ波レーダ１０に対するセルの相対速度を表している。図４の縦軸は、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする、セルの距離を表している。本実施形態において、セルは、距離方向のサイズが３３ｃｍ、速度方向のサイズが０．５ｋｍ／ｈである。セルの距離方向および速度方向のサイズは、送信波の波形によって変更されることが可能である。セルのサイズは、距離方向において３、３ｃｍから３３０ｃｍの範囲で変更されることが可能であり、速度方向において０．０５ｋｍ／ｈから５ｋｍ／ｈの範囲で変更されることが可能である。図４に示すように、それぞれのセルにおいて、受信信号の電力の強度が表されている。セルに付されたハッチングの濃さに比例して、強度が大きくなる。図４の強度分布においては、相対速度が０Ｋｍ／ｈ、距離が５０ｍ付近のセルにおいて、最も強度が大きくなっている。

【0019】

また、演算処理部１４３は、強度分布の強度に対して、一定誤警報確率処理を行って、予め定められた閾値よりも大きい強度を有するセルを抽出する。一定誤警報確率処理は、雨や雪等によって反射されて発生する、不要なノイズを誤って対象物であると検出する確率である誤警報確率が一定値になるように閾値を定めて、対象物を検出する手法である。本実施形態においては、歩行者や動物等の生物と、他車両や建物や信号機等の無生物と、の両方を検出することが可能な閾値が定められる。

【0020】

本実施形態においては、二次元の一定誤警報確率処理が実行される。二次元の一定誤警報確率処理について説明する。まず、演算処理部１４３が、下記の式１と式２によって、第１閾値を算出する。

【0021】

【数1】

【0022】

【数2】

【0023】

式１のＰｆａは、誤警報確率であり、予め定められる。本実施形態においては、誤警報確率は１０－５である。ＮＴｃは、図５に示すセルＴＣ（Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｃｅｌｌｓ）の総数である。セルＴＣは、試験セルＣＵＴ（Ｃｅｌｌ Ｕｎｄｅｒ Ｔｓｔ）の周囲の複数のセル（Ｇｕａｒｄ Ｃｅｌｌｓ）を除いた残りのセルである。式２のＴｈｒｅｓｈｏｌｄが、第１閾値である。

【0024】

次に、図５の工程ＰＡに示すように、セルＴＣの領域の強度の平均値を算出する。試験セルＣＵＴは、演算処理部１４３によって第１閾値よりも高いか否かの判定が行われているセルである。試験セルＣＵＴは、図５においては、中央に位置するセルである。試験セルＣＵＴの周囲の複数のセルＧＣの数は、変更されることが可能である。図５に示すセルの区画のサイズは、図４に示すセルと同じである。演算処理部１４３は、図５の矢印ＤＡと矢印ＤＢに示すように、試験セルＣＵＴの全ての電力の総和の平均と、試験セルＣＵＴの周囲の複数のセルＧＣを除いた残りのセルＴＣの電力の総和の平均と、から、式３によってＳＮ値を算出する。本実施形態においては、試験セルＣＵＴは１個であり、一つの試験セルＣＵＴの電力と、セルＴＣの電力の総和の平均と、から、ＳＮ値を算出する。なお、例えば図５の試験セルＣＵＴと、試験セルＣＵＴと隣り合う８個のセルを合わせた９個のセルを、試験セルＣＵＴとしてもよい。

【0025】

【数3】

【0026】

式３で算出したＳＮ値が、式２で算出した閾値である第１閾値以上である場合、演算処理部１４３によって、その試験セルＣＵＴが抽出される。演算処理部１４３は、全てのセルを、試験セルとして上述の処理を実行する。演算処理部１４３は、二次元の一定誤警報確率処理を図４に示す強度分布に対して行うことで、図６に示すように、セルを抽出している。なお、図６は、後に説明する対処物の位置を推定する方法において得られる強度分布であるが、一例として図６を用いて、抽出されたセルについて説明している。

【0027】

下記式４によって、ＳＮ値から、セルを抽出するために必要な電力の強度である、第１電力閾値が算出される。

【0028】

【数4】

【0029】

図７において、各セル同士の連なりを実線で表している。図７に示すように、演算処理部１４３は、予め定められた閾値である第１電力閾値よりも大きい強度を有するセルであるセルＡとセルＢと、を抽出する。第１電力閾値は、セルＴＣの電力の総和の平均に比例する。図７に示すセルＢよりも距離が大きいセルにおいては、第１電力閾値の計算に、セルＴＣにセルＡおよびセルＢの電力が含まれるものがある。これにより、図７の実線枠Ｃに示すように、セルＢよりも大きい距離における第１電力閾値が、セルＡおよびセルＢの距離における第１電力閾値の値よりも大きくなる。そのため、実線枠Ｃ内のセルは抽出されにくくなる。演算処理部１４３は、図４の強度分布の、ミリ波レーダ１０を基準とする速度が０Ｋｍ／ｈ以外の速度の各セルに対しても、同様の処理を行う。

【0030】

図３に示すＲＯＭ１４４は、信号処理部１４０の動作のためのプログラムを保持する。ＲＡＭ１４５は、ＲＯＭ１４４が記憶するプログラムを展開するメモリエリアを有している。ＣＰＵ１４６は、ＲＯＭ１４４に記憶されたプログラムをＲＡＭ１４５上に展開することで、種々の機能を実現する。本実施形態において、ＣＰＵ１４６は、第１検出部１４６ａと、予測部１４６ｂと、閾値変更部１４６ｃと、第２検出部１４６ｄとして機能する。

【0031】

第１検出部１４６ａは、予め定められた閾値である第１電力閾値よりも大きい強度を有するセルに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置が表された一つ以上の測距点ＡＰＦを生成する。測距点ＡＰＦには、さらに速度が表されている。本実施形態では、方位推定アルゴリズムであるＭＵＳＩＣを使用することで、ミリ波レーダ１０を基準とした測距点ＡＰＦの位置を推定する。

【0032】

予測部１４６ｂは、画像生成装置２０によって取得された、対象物を含む画像データに基づいて、測距点ＡＰＦが属する対象物の種別を予測する。本実施形態において、予測部１４６ｂによる対象物の種別の予測の方法は、二つある。一つ目の方法は、予測部１４６ｂが、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、画像生成装置２０が生成した画像データと、に基づいて、対象物の種別を予測する方法である。詳細には、予測部１４６ｂは、画像データ内の物体を、物体検出アルゴリズムを用いて検出する。そして、画像データに対して、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とした位置を当てはめて、その位置にある物体を、対象物であると予測する。画像データは、送信部１１０によって送信波ＴＷが送信された時刻と同じ時刻か、または最も直近の時刻において画像生成装置２０によって生成されたデータである。画像生成装置２０の詳細は後に説明する。

【0033】

二つ目の方法は、予測部１４６ｂが、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、以前の処理において推定された対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にいる場合に、以前の処理において推定された対象物の種別を、測距点ＡＰＦが属する対象物の種別であると予測する方法である。予測部１４６ｂは、中央演算装置３０に対し、前回の処理において推定された対象物の種別の情報を要求する信号を送信し、中央演算装置３０の記憶装置３００に記憶される対象物の種別の情報を、中央演算装置３０から受け取る。記憶装置３００については後に説明する。本実施形態において、予め定められた距離は５０ｃｍであり、前回の処理とは、前回の対象物の位置を推定する方法において行われた処理である。対象物の位置を推定する方法と、一つ目の方法と二つ目の方法のいずれの方法によって対象物の種別を予測するかについては、後に説明する。

【0034】

閾値変更部１４６ｃは、それぞれの測距点ＡＰＦについて、強度分布のセルを包含する予測された対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域において、変更閾値を設定する。図８は、後に説明する、本実施形態の対象物の位置を推定する方法において得られる距離と強度の分布であるが、図８を用いて、セルＡに基づいた変更閾値の設定について説明する。図８に示すように、対象物の種別に基づいて定められる範囲とは、セルＡの中心を中心とした、ミリ波レーダ１０を基準とした距離方向における、対象物の種別の寸法分の範囲である。対象物の種別の寸法は、メーカーによって予め信号処理部１４０に入力されることにより、記憶部１４１に記憶されている。例えば種別が車である場合、複数の種類の車の全長の平均が、車の寸法として記憶部１４１に記憶されている。

【0035】

閾値変更部１４６ｃは、まず、式５を用いて、図８に示すように、対象物の種別に応じて予め定められた閾値である第２電力閾値を算出する。

【0036】

【数5】

【0037】

式５は、公知のミリ波レーダの受信電力理論式である。Ｐｒはミリ波レーダ１０の受信電力、Ｐｔはミリ波レーダ１０の尖頭電力、Ｇはアンテナの利得、λは波長、σはレーダ反射断面積、Ｒは対象物とミリ波レーダ１０との距離である。レーダ反射断面積は、ミリ波レーダ１０の電波が対象物に照射されたとき、受信部１２０に向かって対象物から反射される電磁波の強度の度合いを表した値であり、対象物の種別に応じて予め定められる。閾値変更部１４６ｃはレーダ反射断面積を用いて、反射波ＲＷの受信電力の強度を算出し、図８の破線ＢＬＡによって表される、対象物の種別に基づいて予め定められた閾値である第２電力閾値として設定する。レーダ反射断面積の単位は平方メートルである。本実施形態においては、予め定められた、ｄＢｓｍ（ｄＢ ｓｑｕａｒｅ ｍｅｔｅｒ）を単位とするレーダ反射断面積を、平方メートルに変換して、式５に当てはめる。本実施形態においては、ｄＢｓｍを単位とする、対象物の種別に応じて予め定められるレーダ反射断面積は、対象物が車両を含む無生物の場合、２０ｄＢｓｍであり、対象物が生物の場合、０ｄＢｓｍである。

【0038】

次に、閾値変更部１４６ｃは、セルＡの中心を中心として、対象物の種別に基づいて定められるＷｍの範囲であるＲｓｍ地点からＲｅｍ地点の範囲を有する対象領域ＴＡにおいて、式５を用いて変更閾値を設定する。変更閾値の設定に用いられるレーダ反射断面積は、対象物の種別に応じて予め定められた値に対して変更された値である。変更された値は、対象物が車両を含む無生物の場合、－５ｄＢｓｍから＋５ｄＢｓｍの範囲内の値であり、対象物が生物の場合、－１５ｄＢｓｍから－５ｄＢｓｍの範囲内の値である。本実施形態においては、変更された値は、対象物が車両の場合、０ｄＢｓｍであり、対象物が生物の場合、－１０ｄＢｓｍである。図８において、破線ＢＬＢにおいて変更閾値を表している。式５に示すように、受信電力の強度はレーダ反射断面積に比例するため、対象物の種別に応じて予め定められるレーダ反射断面積が小さく設定されることで、変更閾値が、第２電力閾値よりも小さくなる。閾値変更部１４６ｃは、図８の実線ＳＬＣで表したように、対象領域ＴＡにおける閾値を、算出した変更閾値で設定し、対象領域ＴＡ以外の閾値を第２電力閾値で設定する。

【0039】

第２検出部１４６ｄは、対象領域ＴＡにおいて、変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出し、抽出した複数のセルに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置が表された複数の測距点ＡＰＦを生成する。複数の測距点ＡＰＦは、さらに速度が表されている。図８の分布においては、６つのセルが抽出される。図４に示す強度分布の、０ｋｍ／ｈ以外の、異なる速度の各セルについても、同様にセルの抽出が行われる。本実施形態では、方位推定アルゴリズムであるＭＵＳＩＣを使用することで、ミリ波レーダ１０を基準としたセルの位置を推定する。本実施形態において、第２検出部１４６ｄは、測距点ＡＰＦのそれぞれの、三次元における位置と、向きと、大きさと、速度と、を演算する。測距点ＡＰＦのそれぞれの、三次元における大きさと速度とは、測距点をアルゴリズムによってクラスタリングおよびトラッキングすることで求められる。

【0040】

さらに、本実施形態において、第２検出部１４６ｄは、複数の測距点ＡＰＦからなる測距点群ＲＰＣを生成し、測距点群ＲＰＣの、ミリ波レーダ１０を基準とする三次元における位置と、向きと、大きさと、速度を演算する。測距点群ＲＰＣとは、ある一定の期間における測距点ＡＰＦの集合を意味し、対象物の測距点ＡＰＦの三次元座標によって表される。ある一定の期間において、複数の測距点群ＲＰＣが生成されることがある。測距点群ＲＰＣの生成は、点群をグループ分けするアルゴリズムを用いて行われる。

【0041】

図１に示す画像生成装置２０は、対象物を含む画像データを生成する。画像生成装置２０は、生成した画像データを中央演算装置３０に送信する。本実施形態において、画像生成装置２０は、予め定められた時間差で、連続して画像データを生成する。本実施形態において、画像生成装置２０はカメラである。

【0042】

中央演算装置３０は、対象物の位置を含む情報を推定する。図３に示すように、中央演算装置３０は、記憶装置３００と、ＲＯＭ３１０と、ＲＡＭ３２０と、プロセッサとしてのＣＰＵ３３０とを備える。記憶装置３００は、推定された対象物の情報を記憶する。本実施形態において、記憶装置３００は、推定された対象物の位置と、大きさと、種別と、向きと、速度を記憶する。ＲＯＭ３１０は、中央演算装置３０の動作のためのプログラムを保持する。ＲＡＭ３２０は、ＲＯＭ３１０が記憶するプログラムを展開するメモリエリアを有している。ＣＰＵ３３０は、ＲＯＭ３１０に記憶されたプログラムをＲＡＭ３２０上に展開することで、種々の機能を実現する。本実施形態において、ＣＰＵ３３０は、位置推定部３３１として機能する。

【0043】

位置推定部３３１は、第２検出部１４６ｄが生成した複数の測距点ＡＰＦに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とした対象物の位置を推定する。本実施形態において、位置推定部３３１は、第２検出部１４６ｄが生成した複数の測距点ＡＰＦからなる測距点群ＲＰＣに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とした対象物の位置を推定する。具体的には、位置推定部３３１は、測距点群ＲＰＣの位置と、画像生成装置２０によって取得された、対象物を含む画像データに基づいて、対象物と、対象物の位置とを推定する。さらに、本実施形態において、位置推定部３３１は、推定された対象物の位置、および画像データに基づいて、対象物の大きさ、種別、向き、および速度を推定する。位置推定部３３１は、クラスタリングと、トラッキング処理と、ＨＯＧと、ＳＩＦＴと、のいずれか、または２以上の組み合わせのアルゴリズム、または、機械学習によるアルゴリズムを用いて、対象物の情報の推定を行う。

【0044】

Ａ２．対象物の位置を推定する方法：
前提として、図９に示す処理の開始前に、ユーザーによって車両ＶＷの電源が入れられ、車両ＶＷが走行を開始する。図９のステップＳ１０において、ミリ波レーダ１０が、変調された送信波ＴＷを車両ＶＷの周囲に送信し、送信波ＴＷが対象物に反射して生じる反射波ＲＷを受信して得られた信号に基づいてデジタル信号を得る。詳細には、まず、ミリ波レーダ１０の送信信号生成部１００が送信信号を生成して、送信部１１０が送信波ＴＷを連続して放射する。受信部１２０が反射波ＲＷを受信信号として受信して、受信信号をデジタル信号生成部１３０に送信する。そして、デジタル信号生成部１３０が、受信信号に基づいて、デジタル信号を生成する。なお、車両ＶＷの電源が入れられた後、画像生成装置２０が、予め定められた時間差で、連続して画像データを生成する。本実施形態において、予め定められた時間は、１秒である。

【0045】

ステップＳ２０において、信号処理部１４０の演算処理部１４３が、デジタル信号をＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を、連続する少なくとも二回の送信波ＴＷの分得る。ステップＳ１０とステップＳ２０の処理をあわせて、「第１周波数処理工程」とも表記する。

【0046】

ステップＳ３０において、演算処理部１４３が、連続する少なくとも二回の送信波ＴＷに対応する少なくとも二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴする。本実施形態においては、連続する二回の送信波ＴＷに対応する二つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴする。これにより、図４に示すように、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする距離と速度の組み合わせのセルに対して、強度が表された分布である強度分布を得る。ステップＳ３０の工程を、「第２周波数処理工程」とも表記する。

【0047】

図９のステップＳ４０において、図４の強度分布において、演算処理部１４３が、予め定められた閾値である第１閾値よりも大きい強度を有するセルを抽出する。本実施形態においては、上述した一定誤警報確率処理を行って、図６および図７に示すように、第１閾値よりも大きい強度を有する２つのセルＡ、セルＢを抽出する。なお、ステップＳ４０において、セルが抽出されなかった場合、処理は終了する。

【0048】

図９のステップＳ５０において、第１検出部１４６ａが、抽出したセルＡおよびセルＢのそれぞれに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置が表された二つの測距点ＡＰＦを生成する。図４と図６に示すように、強度分布においては、ミリ波レーダ１０を基準としたセルＡとセルＢのそれぞれの距離が表されているが、ミリ波レーダ１０を基準とした位置は表されていない。測距点ＡＰＦが生成されることで、図１０に示すように、ミリ波レーダ１０を基準とした位置が表される。図１０の横軸は、ミリ波レーダ１０の原点Ｏを基準とした左右方向の距離を表し、縦軸はミリ波レーダ１０の原点Ｏを基準とした前方方向の距離を表している。図１０において、セルＡに基づく測距点ＡＰＦが第１測距点ＡＰＦ１、セルＢに基づく測距点ＡＰＦが第２測距点ＡＰＦ２である。図９のステップＳ５０においては、信号処理部１４０の記憶部１４１が、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０を基準とする位置と、速度と、反射波ＲＷの受信電力の強度を記憶する。ステップＳ４０とステップＳ５０の処理を、「第１検出工程」とも表記する。

【0049】

なお、強度分布で表される一つのセルが、ミリ波レーダ１０を基準とする距離がそれぞれ同じであるものの、複数の位置で反射した複数の反射信号に基づくものである場合、第１検出部１４６ａによる測距点ＡＰＦの生成の際に、一つのセルに基づいて複数の測距点ＡＰＦが生成される。複数の測距点ＡＰＦは位置の情報を持っているので、互いに区別が可能である。

【0050】

図９のステップＳ６０において、予測部１４６ｂにより、行われる予測工程が二回目以降であるかの判定が行われる。予測工程とは、画像生成装置２０によって取得された、対象物を含む画像データに基づいて、測距点ＡＰＦが属する対象物の種別が予測される工程をいう。本実施形態において、予測工程は、ステップＳ６０から後に説明するステップＳ９０までの処理をいう。予測工程の回数は、対象物位置推定装置１による対象物の位置を推定する方法が開始されてからカウントする。ユーザーによって車両ＶＷの電源がＯＦＦにされることで、予測工程の回数はリセットされる。予測部１４６ｂにより、予測工程が二回目以降ではないと判定された場合、つまり、ユーザーによって車両ＶＷの電源が入れられてからの予測工程が一回目である場合、処理はステップＳ７０に移行する。予測部１４６ｂにより、予測工程が二回目以降であると判定された場合、処理はステップＳ８０に移行する。

【0051】

ステップＳ７０において、予測部１４６ｂにより、一回目の予測工程が行われる。一回目の予測工程において、予測部１４６ｂは、上述した一つ目の方法を実行する。すなわち、予測部１４６ｂが、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、画像生成装置２０が生成した画像データと、に基づいて、対象物の種別を予測する方法である。その後、処理はステップＳ１００に移行する。ステップＳ１００については後に説明する。なお、ステップＳ６０において、生成された第１測距点ＡＰＦ１と第２測距点ＡＰＦ２のうち、一方の測距点ＡＰＦについて処理が実行される。他方の測距点ＡＰＦの処理は、後に説明するステップＳ１１０の後に実行される。

【0052】

ステップＳ８０において、予測部１４６ｂにより、二回目以降の予測工程が行われる。予測工程が二回目以降であるとは、ユーザーによって車両ＶＷの電源が入れられてから少なくとも一度以上、ステップＳ１０から後に説明するステップＳ１４０までの処理が実行されていることを意味する。二回目の予測工程において、予測部１４６ｂは、上述した二つ目の方法を実行する。まず、予測部１４６ｂは、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、以前の処理において推定された対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にいるか否かを判定する。なお、ステップＳ８０において、生成された第１測距点ＡＰＦ１と第２測距点ＡＰＦ２のうち、一方の測距点ＡＰＦについて処理が実行される。他方の測距点ＡＰＦの処理は、後に説明するステップＳ１１０の後に実行される。

【0053】

測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、以前の処理において推定された対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にいる場合、処理はステップＳ９０に移行する。本実施形態においては、測距点ＡＰＦのミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、対象物の部位のうち測距点ＡＰＦの位置から最も近い部位の位置と、の距離が用いられる。なお、測距点ＡＰＦが生成されるタイミングによっては、測距点ＡＰＦの位置と対象物の位置とが重複し、測距点ＡＰＦの位置と対象物の部位のうち測距点ＡＰＦの位置から最も近い部位の位置との距離が０となる可能性がある。測距点ＡＰＦの前記ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置と、前回の処理において推定された対象物の位置と、が予め定められた距離よりも近い位置にない場合、処理はステップＳ１１０に移行する。

【0054】

ステップＳ９０において、予測部１４６ｂは、以前の処理において推定された対象物の種別を、測距点ＡＰＦが属する対象物の種別であると予測する。本実施形態においては、予測部１４６ｂによって予測された対象物の種別は、車両ＶＷである。なお、前回の処理において、複数の対象物が推定されている場合であって、そのうちの二つ以上と、測距点ＡＰＦの位置とが予め定められた距離よりも近い位置にいる場合は、最も距離が近い対象物の種別を、測距点ＡＰＦが属する対象物の種別であると予測部１４６ｂによって予測される。

【0055】

ステップＳ１００において、閾値変更部１４６ｃが、予測された対象物の種別に基づいて、図４の強度分布のセルを包含する予測された対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域において、変更閾値を設定する。図８に示すように、セルＡの中心の、ミリ波レーダ１０を基準とした距離Ｒｍ地点を中心として、車両ＶＷに対して定められた範囲であるＷｍを有する対象領域ＴＡにおいて、変更閾値が設定される。なお、図４に示すように、対象領域ＴＡは、ミリ波レーダ１０に対する相対速度が異なるセルを含んでいる。ステップＳ１００の処理を、「閾値変更工程」とも表記する。

【0056】

ステップＳ１１０において、第１検出工程において抽出された一つ以上のセルのそれぞれについて、ステップＳ６０からステップＳ１００の処理が実行されたかの判定が、予測部１４６ｂにより行われる。第１検出工程において抽出された全てのセルに対して、ステップＳ６０からステップＳ１００の処理が実行された場合、処理はステップＳ１２０に移行する。全てのセルに対してステップＳ６０からステップＳ１００の処理が実行されていない場合、処理は再度ステップＳ６０に移行する。そして、ステップＳ６０からステップＳ１００の処理が実行されていないセルに対し、ステップＳ６０からステップＳ１００の処理が実行される。本実施形態において、少なくとも一回、処理が再度ステップＳ８０に移行する。

【0057】

なお、ステップＳ１１０から再度ステップＳ６０に移行した際は、予測工程が二回目以降かの判断が行われず、前回の測距点ＡＰＦの処理と同様の処理に進んでもよい。すなわち、ステップＳ６０の処理において予測工程が二回目以降であると判断され、ステップＳ８０を経て再度のステップＳ６０に移行した場合は、ステップＳ６０の処理が行われずステップＳ８０に移行し、他の測距点ＡＰＦについての処理が行われてもよい。

【0058】

なお、ステップＳ８０の処理が繰り返された結果、全ての測距点ＡＰＦの位置と、以前の処理において推定された対象物の位置とが、予め定められた距離よりも近い位置にいないと予測部１４６ｂによって判定された場合、処理は終了する。

【0059】

ステップＳ１２０において、第２検出部１４６ｄが、対象領域ＴＡにおいて、変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルを抽出する。ステップＳ１２０において、セルＡとセルＢのそれぞれに対して設定された変更閾値よりも大きい強度が表された複数のセルが抽出される。なお、この際に抽出されるセルの数が第１検出工程において抽出されたセルの数と同数である場合、処理は後に説明するステップＳ１４０に移行する。本実施形態においては、図１１に示すように、第１検出工程において抽出されたセルの数よりも多い数のセルが抽出されている。図１２に示すように、第２検出部１４６ｄが、抽出した複数のセルに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とする位置が表された複数の測距点ＡＰＦを生成する。また、ステップＳ１２０において、記憶部１４１が、複数の測距点ＡＰＦのそれぞれの、ミリ波レーダ１０を基準とする位置と、速度と、反射波ＲＷの受信電力の強度と、の情報を記憶する。

【0060】

ステップＳ１３０において、第２検出部１４６ｄが、生成した複数の測距点ＡＰＦから、図１２に示すように測距点群ＲＰＣを生成する。図１２において、測距点群ＲＰＣを実線の箱で囲み、測距点群ＲＰＣの向きを実線の矢印で表している。なお、図１２においては測距点群ＲＰＣを二次元で表しているが、位置推定部３３１は、ミリ波レーダ１０を基準とした高さが表された三次元の測距点群ＲＰＣを生成する。さらに、記憶部１４１が、測距点群ＲＰＣの三次元における位置と、向きと、大きさと、速度と、のうち一つ以上を記憶する。本実施形態においては、記憶部１４１は、測距点群ＲＰＣの三次元における位置と、向きと、大きさと、速度の全てを記憶する。ステップＳ１２０とステップＳ１３０の処理を、「第２検出工程」とも表記する。

【0061】

ステップＳ１４０において、位置推定部３３１は、複数の測距点ＡＰＦに基づいて、ミリ波レーダ１０の位置を基準とした対象物の位置を推定する。詳細には、位置推定部３３１は、生成された測距点群ＲＰＣと、画像データと、に基づいて、対象物と、対象物の位置を推定する。本実施形態においては、さらに、位置推定部３３１は、対象物の大きさと、種別と、向きと、速度を推定する。また、記憶装置３００が、推定した対象物の情報を記憶する。ステップＳ１４０の処理を、「対象物位置推定工程」とも表記する。その後、処理は終了する。なお、ユーザーによって車両ＶＷの電源がＯＦＦにされるまで、一定の間隔でステップＳ１０からステップＳ１４０の処理が繰り返し行われる。本実施形態において、一定の間隔とは３秒である。

【0062】

なお、対象物位置推定工程によって、例えばミリ波レーダ１０を基準とした、予め設定された距離間に対象物が存在すると判断された場合に、中央演算装置３０が図示しない車両ＶＷの制御部に車両ＶＷを停止すべき信号を送信する。信号を受信した制御部は、音声やモニターへの画像表示等によって、車両ＶＷを停止すべき情報を出力する。

【0063】

本実施形態において、予測される対象物の種別に基づいて定められる範囲を有する対象領域ＴＡにおいて、変更閾値が設定されるため、例えば予測される対象物の位置に基づいて変更閾値が設定される態様と比較して正確に対象物の位置を推定することができる。また、対象物の大きさと、種別と、向きと、速度と、のうち一つ以上が推定されることで、それらが推定されない態様と比較して、対象物の位置を正確に推定することができる。

【0064】

一定誤警報確率処理による強度分布のセルの抽出は、周囲のセルの電力の影響を受ける。試験セルＣＵＴの周囲のセルＴＣの電力が大きいと、試験セルＣＵＴが抽出されない可能性がある。本実施形態において、対象領域ＴＡにおいて変更閾値が設定されることで、周囲のセルの電力の影響を受けずに、セルが抽出される。

【0065】

Ｂ．第２実施形態：
第２実施形態においては、上記の第１実施形態と異なる構成を中心に説明する。上記の第１実施形態と同様の構成については説明を省略する。

【0066】

上記の第１実施形態においては、物標の検知において、路面で反射した反射波の影響が考慮されていない。路面が平坦であれば、路面での反射波ＲＷの受信電力はごく小さいと考えられる。しかし、車両ＶＷが走行している道路の前方に傾斜がある場合には、路面の傾斜で反射した反射波ＲＷにより物標の誤検知が増加するおそれがある。

【0067】

このため、第２実施形態においては、路面の傾斜を考慮されたレーダ反射断面積である補正レーダ反射断面積を用いて第２電力閾値が設定される。本実施形態にかかる構成においては、物標の検知において路面の傾斜を考慮しているため、物標の誤検知の発生を抑制することができる。

【0068】

図１３に、物標までの距離Ｒに応じた反射波ＲＷの受信電力を物標の種別ごとに表す。図１３では、物標が、車両、人、傾斜が１５度の路面、傾斜が０度の路面それぞれで反射した反射波の受信電力を実線で表す。

【0069】

さらに、図１３では、物標ごとの反射波の受信電力の分布の推定範囲をハッチングした領域として表す。物標までの距離を距離ｒとした場合の反射波の受信電力は、物標の種別に応じたレーダの反射断面積と距離ｒとを用いて式５のミリ波レーダの受信電力理論式により求められる。測距点の受信電力の分布は、例えば、シミュレーションにより求められる。ここでは、測距点の受信電力の分布は、物標までの距離ｒである場合における受信電力の値を中心としたガウス分布に従っているものとする。推定範囲Ｓｖｗ２は、他の車両で反射した反射波の受信電力として取り得ると推定される範囲を表す。推定範囲Ｓｖｗ２は、車両のレーダ反射断面積σｖｗ２を０ｄＢｓｍとして求められている。推定範囲Ｓｈｍは、人で反射した反射波の受信電力として取り得ると推定される範囲を表す。推定範囲Ｓｈｍは、人のレーダ反射断面積σｈｍを－１０ｄＢｓｍとして求められている。推定範囲Ｓｓｒ１５は、傾斜が１５度の路面で反射した反射波の受信電力として取り得ると推定される範囲を表す。推定範囲Ｓｓｒ１５は、傾斜が１５度の路面のレーダ反射断面積σｓｒ１５を－２０ｄＢｓｍとして求められている。推定範囲Ｓｓｒ０は、傾斜が０度である路面で反射した反射波の受信電力として取り得ると推定される範囲を表す。推定範囲Ｓｓｒ０は、傾斜が０度の路面のレーダ反射断面積σｓｒ０を－３０ｄＢｓｍとして求められている。

【0070】

図１４に、図１３に示した車両についての推定範囲Ｓｖｗ２および傾斜が－１５度の路面についての推定範囲Ｓｓｒ１５を抜き出して表示する。第１実施形態においては、式５を用いて第２電力閾値を算出する際に、レーダ反射断面積を表すσとして対象物の種別に応じて予め定められる一定値を用いた。例えば、対象物の種別が車両である場合、第２電力閾値が０ｄＢｓｍと設定されていた。路面の傾斜が０度または０度に近い場合、即ち、路面に傾斜がほぼない場合には、路面で反射した電波の受信電力が低いため、路面での反射の影響は小さいと考えられる。しかしながら、路面にある程度の傾斜がある場合には、路面での反射の影響により誤検知が増加するおそれがある。

【0071】

図１４に示すように、対象物の種別が車両である場合には、車両での反射波に基づく測距点群を抽出することが望まれる。例えば、推定範囲Ｓｖｗ２と推定範囲Ｓｓｒ１５との境界を変更閾値と設定することが望ましいと考えられる。第２実施形態においては、車両での反射波の受信電力の分布の範囲を検出できるように路面での反射波を考慮して第２電力閾値が設定される。

【0072】

上記の実施形態では、第２電力閾値を算出する際に、式５において、レーダ反射断面積を表すσとして、対象物の種別に応じて予め定められる一定値を用いた。

【0073】

第２実施形態においては、レーダ反射断面積を表すσは以下の式６で表される。式６で表されるレーダ反射断面積を「補正レーダ反射断面積」とも表記する。式６におけるσ１を「第１レーダ反射断面積」とも表記する。式６におけるσ２を「第２レーダ反射断面積」とも表記する。

【数6】

【0074】

式６において、αは、０＜α＜１の範囲の値をとる任意の係数である。例えば、αを０．５とする。対象物の種別が車両である場合には、σ１として車両のレーダ反射断面積σｖｗ２を用いる。σ２として路面のレーダ反射断面積σｓｒを用いる。例えば、α＝０．５と設定されるとする。σ１＝σｖｗ２＝０［ｄＢｓｍ］、σ２＝σｓｒ＝－２０［ｄＢｓｍ］である場合、式６を用いて求められたレーダ反射断面積は、σ＝－１０［ｄＢｓｍ］となる。

【0075】

図１５に、路面の傾斜と路面のレーダ反射断面積との関係を簡易なモデルとして表した説明図を示す。路面の傾斜に応じて路面のレーダ反射断面積は異なり、路面の傾斜が大きくなるに従って路面のレーダ反射断面積は大きくなる傾向がある。本実施形態において、図１６に示すような、路面の傾斜に応じたレーダ反射断面積のオフセット値が定義された定義テーブルＴｂｌがあらかじめ準備される。定義テーブルＴｂｌにおいて、路面の傾斜が０度の場合の路面のレーダ反射断面積の絶対値を基準値とした場合の、路面の傾斜ごとの路面のレーダ反射断面積と基準値との差である相対値がオフセット値として設定されている。路面の傾斜が０度の場合であれば、路面での反射を考慮する必要がないためである。オフセット値は、路面での反射波の反射率を表す。本実施形態において、路面の傾斜とは、車両ＶＷが現在いる路面に対する相対的な傾きをいう。このため、車両ＶＷを基準とした座標系（車両座標系）に基づいて、路面の傾斜、対象物の位置等が検出される。

【0076】

図１７にレーダ反射断面積σ２の決定方法についての説明図を示す。図１７の上段には、走行中の車両ＶＷの前方の路面が傾斜している例を示す。車両ＶＷの現在位置から地点ｐ１まで路面は平らである、即ち、路面の傾斜は０度である。地点ｐ１は、車両ＶＷの現在位置から距離ｒ１離れている。地点ｐ１以降地点ｐ２までは、路面が一定の角度θで傾斜している。路面の傾斜角θは、例えば、１５度である。地点ｐ２は、車両ＶＷの現在位置から距離ｒ２離れている。距離ｒ２は、例えば、ミリ波レーダ１０の検知可能な距離と一致する。ミリ波レーダ１０の検知可能な距離が限定されているため、現在位置から地点ｐ２までを考慮する。

【0077】

図１７の下段に、σ２として用いられるレーダ反射断面積についての説明図を示す。図１７に示すように、地点ｐ１までは、傾斜が０度である場合のオフセット値をテーブルＴｂｌから取得し、式６のσ２として用いる。地点ｐ１を超えて地点ｐ２までは傾斜が１５度である場合のオフセット値をテーブルＴｂｌから取得して、式６のσ２として用いる。なお、図１７の下段においては、縦軸を路面の反射率と表記しているが、ここでは、レーダ反射断面積のオフセット値が設定される例を示す。このように、傾斜が始まる地点ｐ１以降については、傾斜を考慮した変更閾値が設定される。変更閾値は距離ごとに設定される。ここで、距離ごととは、車両ＶＷの現在位置から地点Ｐ２までの範囲を決められた区間で区切った場合における各区間を示す。例えば、１つの区間は１センチメートルである。あるいは、１つの区間は５センチメートルであってもよい。また、車両ＶＷの走行速度に応じて、各区間の長さが決定されてもよい。各区間において変更閾値を算出する際には、当該区間の路面の傾斜に応じたσ２が用いられる。路面の傾斜を考慮するため、物標の誤検知の発生を抑制することができる。

【0078】

図１７では路面の傾斜が一定である例を説明した、実際の道路においては、図１７に示すように、路面の傾斜が一定であることは少ない。各区間における路面の傾斜を、公知の勾配推定の技術を用いて求めることができる。例えば、以下の参考文献１～３に記載された勾配推定の技術を用いることができる。以下の参考文献１～３には、カメラにより取得された画像を用いて、路面の傾斜を推定する技術が記載されている。

【0079】

参考文献１：Li Chen, 他１０名，“PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark” ,[online], [2024年3月22日検索], インターネット URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.11089

【0080】

参考文献２：Fan Yan, 他９名，“ONCE-3DLanes: Building Monocular 3D Lane Detection” ,[online], [2024年3月22日検索], インターネット URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.00301

【0081】

参考文献３：Li Chen, 他１０名，“PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark” ,[online], [2024年3月22日検索], インターネット URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.10203

【0082】

図１８にレーダ反射断面積σ２の決定方法についての説明図を示す。図１８の上段には、走行中車両ＶＷ前方の路面の傾斜の例を示す。上記の公知の勾配推定の技術を用いることにより、車両ＶＷから見た場合の任意の地点の路面の奥行きｘｉと高さｚｉを推定することができる。奥行きｘｉは、車両ＶＷの現在位置からの任意の地点までの距離を示す。高さｚｉは、車両ＶＷの現在位置の高さを基準とした場合の任意の地点の高さを示す。

【0083】

例えば、任意の２点についての奥行きｘｉおよび高さｚｉを用いることにより、路面の傾斜を求めることができる。例えば、地点ｐ３の奥行きｘ１および高さｚ１と、他の地点ｐ４の奥行きｘ２および高さｚ２と、を用いて、地点ｐ３から地点ｐ４までの間の路面の傾斜を求めることができる。求めた傾斜と、テーブルＴｂｌとを用いて、地点ｐ３から地点ｐ４までに対応する区間についてのオフセット値を求めることができる。図１８の下段に、推定された各区間の路面の傾斜に応じて設定されるオフセット値を示す。なお、図１８の下段においては、縦軸を路面の反射率と表記しているが、ここでは、レーダ反射断面積のオフセット値が設定される例を示す。路面の傾斜が一定であることは少なため、路面の傾斜を公知の勾配推定の技術を用いて求めることにより、走行中の車両ＶＷの、例えば、前方の一定の範囲について路面の傾斜を推定することが可能である。

【0084】

図１９に第２実施形態にかかる対象物の位置を推定する方法の一例を示すフローチャートを示す。ステップＳ１０～Ｓ７０までの処理は、図９に示す例と同様である。

【0085】

ステップＳ７５において、予測部１４６ｂは、路面の傾斜を予測する。予測部１４６ｂは、画像生成装置２０により取得された画像データに基づいて上記の公知の勾配推定の技術を用いて路面の傾斜を推定する。予測された傾斜情報は、車両ＶＷを基準とするミリ波レーダ１０の検出方向における路面の高低差を表す。より具体的には、予測された傾斜情報は、ミリ波レーダ１０の検出方向において一定の範囲内の距離ごとの路面の高低差を表す。なお、図１に示すように、ミリ波レーダ１０の検出方向と、画像生成装置２０の検出方向とは、ほぼ一致するものとする。例えば、車両ＶＷの現在位置からミリ波レーダ１０が検知可能な範囲において路面の傾斜を推定することができる。ステップＳ７５の処理を「傾斜取得工程ステップ」とも表記する。Ｓ８０～Ｓ９０の処理は、第１実施形態（図９を参照）と同様である。

【0086】

ステップＳ１００ａにおいて、閾値変更部１４６ｃが変更閾値を設定する。閾値変更部１４６ｃは、対象領域ＴＡにおいて変更閾値を設定する。対象領域ＴＡは、図４に示すように、第１電力閾値よりも大きい強度を有するセルを中心とした範囲であって、対象物の種別に応じた寸法分の範囲である。

【0087】

閾値変更部１４６ｃは、求めた傾斜と、テーブルＴｂｌとを用いて、距離ごとのオフセット値を求める。ここで、距離ごとのオフセット値は、図４にグリッド状のセルを示したが、グリッドの距離方向の間隔に対応するオフセット値とされてもよい。求めたオフセット値を「補正量」とも表記する。オフセット値は、式６のσ２として用いられる。閾値変更部１４６ｃは、第２電力閾値を算出する際に用いるレーダ反射断面積σを上記の式６を用いて算出する。ここで、対象領域ＴＡ１の範囲における車両ＶＷからの距離ごとにレーダ反射断面積σがそれぞれ算出される。σ１として車両のレーダ反射断面積σｖｗ２を、σ２として路面のレーダ反射断面積σｓｒを用いる。車両のレーダ反射断面積σｖｗ２は一定の値をとる。路面のレーダ反射断面積σｓｒは、傾斜に応じたオフセット値である。路面のレーダ反射断面積σｓｒは、ステップＳ７５で推定された路面の傾斜に応じて決められる。図１８の上段に示すように、一般的に車両ＶＷが走行する路面の傾斜は一定ではないためである。距離の傾斜に応じた路面のレーダ反射断面積σｓｒとして、図１８の下段に示す、距離ごとに推定された路面の傾斜に応じて設定されるオフセット値が用いられる。より具体的には、対象領域ＴＡの範囲に対応する路面の範囲において、路面の傾斜に応じて設定されるオフセット値がレーダ反射断面積σｓｒとして用いられる。上記の式６を用いて算出されるレーダ反射断面積σは、対象物の種別に応じたレーダ反射断面積の変更値を、路面での反射波の反射率で調整した値となる。ステップＳ１００ａにおいて、算出されるレーダ反射断面積σは、複数の値を含む配列（以下、レーダ反射断面積群という）として構成される。

【0088】

次に、閾値変更部１４６ｃは、式５を用いてミリ波レーダ１０の受信電力Ｐｒを第３電力域値として算出する。路面のレーダ反射断面積σｓｒは、車両ＶＷの現在位置からの距離に応じて異なるため、ミリ波レーダ１０の現在位置からの距離に応じた第３電力閾値が算出される。車両ＶＷ（ミリ波レーダ１０）の現在位置から、車両ＶＷの現在位置からの距離ごとに第３電力域値がそれぞれ算出される。ステップＳ１００ａにおいて、算出される第３電力域値は、複数の受信電力の値を含む配列（以下、第３電力域値群という）として構成される。閾値変更部１４６ｃは、第３電力域値群を用いて対象領域ＴＡの範囲において変更域値を設定する。具体的には、対象領域ＴＡの範囲において、第３電力域値群に含まれる受信電力の値を決められた値で増減させて得られる値が変更閾値として設定される。例えば、対象物が車両を含む無生物の場合、決められた値は－５ｄＢｓｍから＋５ｄＢｓｍの範囲内の任意の値である。対象領域ＴＡは、上記の実施形態で説明した一定誤警報確率処理により抽出されたセルＡを中心とした範囲Ｗｍである。対象領域ＴＡ以外の範囲の閾値については、第３電力域値で設定する。あるいは、対象領域ＴＡ以外の範囲の閾値については、第１実施形態と同様に第２電力閾値で設定してもよい。

【0089】

図２０に、設定された変更域値を示す。図２０において、変更域値を実線ＳＬＤで表す。破線ＢＬＡは上記の第１実施形態で説明した第２電力域値を表す。破線ＢＬＢは、一定の範囲で第２電力域値をシフトさせたものを表す。なお、図２０において、セルを丸で表している。図２０において、対象領域ＴＡ以外の範囲の閾値の図示を省略している。ステップＳ１００ａの処理を「補正量取得工程」とも表記する。ステップＳ１００ａの処理を「閾値変更工程」とも表記する。

【0090】

ステップＳ１１０以降の処理については上記の実施形態と同様である。

【0091】

図２１は、第２実施形態における変更域値の設定方法の利点を説明する図である。図２１では、上記の第１実施形態における方法により変更域値を設定した例を示す。図２１において、セルを丸で表している。図２１に示す例では、路面に傾斜がある場合の反射波の受信強度を表す。ハッチングされた丸で表されるセルは、路面の傾斜で反射した反射波を表す。図示する例では、路面の傾斜で反射した反射波の受信強度が変更域値を超えている。この結果、ハッチングされた丸で表されるセルに基づいて算出された位置に物標があると誤って検出されるおそれがある。

【0092】

図２２に、車両ＶＷ（自車）が検出する測距点群の例を示す。図２２では、車両ＶＷを上空から見た様子を表す。車両ＶＷが備えるミリ波レーダ１０が検知可能な範囲を斜線のハッチングを付して表す。また、路面が一定の角度で傾斜している範囲をドットのハッチングを付して表す。測距点群を丸で表している。図２２の左側には、上記の第１実施形態における方法により変更域値を設定した場合に検出される測距点群の例を示す。図２２の左側に示するように、路面の傾斜の考慮をしない場合、即ち、上記の実施形態にかかる方法で変更閾値を設定した場合、車両の前方の範囲ＳＳ１において、複数の測距点群が検出される。車両ＶＷの現在位置は平坦な路面であるが、車両ＶＷの前方の路面の傾斜で反射した反射波に基づいて測距点群が検出されている。この場合、ハッチングされた丸で表されるセルに基づいて算出された位置に物標があると誤って検出されるおそれがある。

【0093】

一方、第２実施形態においては、図２０に示すように、式６を用いて算出した、路面の傾斜が考慮されたレーダ反射断面積（補正レーダ反射断面積）を用いて、変更閾値が設定される。物標の検知において路面の傾斜を考慮しているため、物標の誤検知の発生を抑制することができる。

【0094】

図２２の右側には、第２実施形態における方法により変更域値を設定した場合に検出される測距点群の例を示す。図２２の右側に示すように、路面の傾斜を考慮するため第２実施形態にかかる方法で変更閾値を設定した場合、車両の前方の範囲ＳＳ１において、測距点群が検出されていない。このように、物標の検知において路面の傾斜を考慮しているため、物標の誤検知の発生を抑制することができる。

【0095】

式６のαとして任意の値を設定することができるが、例えば、天気に応じてαを変更してもよい。降雨によりレーダ波は減衰しやすい傾向がある。雨が降っている場合には路面での反射の影響は、雨が降っていない場合にくらべて小さいと考えられる。このため、上記の式６のσ２の係数（１－α）として、雨が降っている場合と雨が降っていない場合とで、異なる値を用いることができる。雨が降っている場合に用いる係数（１－α）の値を、雨が降っていない場合に用いる係数（１－α）の値より小さく設定してもよい。雨が降っているか否かは、例えば、車両ＶＷに設けられている雨滴感知用のセンサの検出結果に基づいて判別することができる。

【0096】

Ｃ．他の実施形態：
Ｃ１．他の実施形態１：
（１）上記実施形態において、対象物位置推定装置１は車両ＶＷに配置される。車両は、先進運転支援システムを搭載していてもよく、自動運転が可能であってもよい。この態様において、車両を停止すべき信号を受信した制御部が、自動で車両を停止させてもよい。なお、例えば対象物位置推定装置は船舶や航空機等、車両以外の移動体に配置されてもよい。

【0097】

（２）上記実施形態において、ＣＰＵ１４６は、第１検出部１４６ａと、予測部１４６ｂと、閾値変更部１４６ｃと、第２検出部１４６ｄとして機能する。なお、第１検出部と、予測部と、閾値変更部と、第２検出部の機能の一部または全部が、ハードウェア回路によって実現されてもよい。

【0098】

（３）上記実施形態において、予測部１４６ｂによって予測された対象物の種別が車である場合、複数の種類の車の全長の平均が、車の寸法として記憶部１４１に記憶されている。なお、例えば車の寸法が、複数の種類の車の全幅の平均でもよく、メーカーや作業者によって任意に設定可能である。

【0099】

（４）上記実施形態において、車両ＶＷの電源が入れられた後、画像生成装置２０が、予め定められた時間差である１秒差で、連続して画像データを生成する。なお、画像生成装置は０．１秒や５秒等、１秒以外の時間差で画像データを生成してもよい。また、処理が行われる間隔は、１秒や５秒等、３秒以外であってもよい。

【0100】

（５）上記実施形態において、第１検出工程において、二つのセルＡ、セルＢが抽出され、それぞれのセルに基づいて、二つの測距点が生成される。なお、例えば第１検出工程において、一つのセルが抽出されてもよい。

【0101】

（６）例えば、再度の処理のステップＳ２０における連続する二回の送信波のうち、送信部から放射された時刻が速い方の送信波は、前回の処理のステップＳ２０において、連続する二回の送信波のうち、送信部から放射された時刻が遅い方の送信波であってもよい。つまり、再度の処理のステップＳ２０において、信号処理部の演算処理部が、連続する二回の送信波のうち、送信部から放射された時刻が遅い方の送信波に基づいてデジタル信号を生成し、ドップラーＦＦＴすることで、周波数と強度が表された分布である周波数分布を得る。そして、ステップＳ２０において、前回の処理のステップＳ２０で既に生成されている、送信部から放射された時刻が早い方の送信波に基づく周波数分布とあわせて、連続する二回の送信波の分、周波数分布を得てもよい。また、連続する二回以外の、例えば連続する五回の送信波に対応する五つの周波数分布に対してドップラーＦＦＴが行われてもよい。

【0102】

（７）上記実施形態において、上記実施形態において、方位推定アルゴリズムであるＭＵＳＩＣを使用することで、ミリ波レーダ１０を基準とした測距点ＡＰＦの位置を推定する。なお、方位推定アルゴリズムとして、ＣＡＰＯＮやＤＢＦやＥＳＰＲＩＴが使用されてもよい。

【0103】

（８）上記実施形態において、第１検出工程において生成された第１測距点ＡＰＦ１と第２測距点ＡＰＦ２は、第２検出工程において生成された一つの測距点群ＲＰＣに共に含まれている。なお、例えば第１検出工程において生成された複数の測距点が、それぞれ異なる測距点群に属することもある。

【0104】

Ｃ２．他の実施形態２：
（１）上記実施形態において、対象物位置推定工程において、対象物の大きさと、種別と、向きと、速度と、を推定する。なお、例えば対象物位置推定工程において、対象物の大きさ、種別、向き、速度と、のうち、一つが推定されてもよく、二つ以上が推定されてもよい。また、対象物位置推定工程において、対象物の大きさと、種別と、向きと、速度と、が推定されなくてもよい。

【0105】

（２）上記実施形態において、対象物位置推定工程において推定された対象物の情報が、記憶装置によって記憶される。なお、例えば、記憶装置は、二回目以降の予測工程において利用するために、対象物の種類のみを記憶してもよい。また、記憶装置は、例えば予測工程において二回目以降も、上述した一つ目の方法が実行される態様において、対象物の種類を記憶しなくてもよい。

【0106】

Ｃ３．他の実施形態３：
（１）上記実施形態において、第１検出工程において、一定誤警報確率処理を行われることで、セルが抽出される。なお、例えば第１検出工程において、距離に対して変化しない予め定められた値の閾値を用いて、セルを抽出してもよい。この態様において、閾値は、生物と無生物のいずれにおいても、反射した受信信号に基づくセルが抽出される値が定められる。

【0107】

（２）上記実施形態において、第１検出工程において、二次元の一定誤警報確率処理が実行される。なお、第１検出工程において、一次元の一定誤警報確率処理が実行されてもよい。

【0108】

（３）上記実施形態において、第１検出工程において、歩行者や動物等の生物と、他車両や建物や信号機等の無生物と、の両方を検出することが可能な閾値が定められる。なお、例えば車両の走行の環境によって、演算処理部が第１検出工程における閾値を変更してもよい。例えば高速道路においては、他車両を検出することが可能な閾値が設定され、一般の道路においては、生物と無生物の両方を検出することが可能な閾値が設定されてもよい。

【0109】

Ｃ４．他の実施形態４：
上記実施形態において、一回目の予測工程において、上述した一つ目の方法が実行うされ、二回目以降の予測工程において、上述した二つ目の方法が実行される。なお、例えば二回目以降の予測工程においても、一つ目の方法が実行されてもよい。

【0110】

Ｃ５．他の実施形態５：
（１）上記実施形態において、閾値変更工程において、閾値変更部１４６ｃがミリ波レーダ１０の受信電力理論式を用いて、第２電力閾値と変更閾値とを算出していた。なお、例えば閾値変更工程において、予め算出された、ミリ波レーダを基準とする距離ごとに期待される受信電力の強度が、変更閾値として設定されてもよい。

【0111】

（２）上記実施形態において、閾値変更工程において、対象領域ＴＡ以外の範囲に対して、第２電力閾値が設定されていた。なお、例えば閾値変更工程において、対象領域以外の範囲には、第１検出工程において設定した第１電力閾値が設定されてもよい。

【0112】

（３）上記実施形態において、式で用いるレーダ反射断面積は、対象物の種別に応じて予め定められた値に対して変更された値であり、変更された値は、対象物が車両を含む無生物の場合、－５ｄＢｓｍから＋５ｄＢｓｍの範囲内の値であり、対象物が生物の場合、－１５ｄＢｓｍから－５ｄＢｓｍの範囲内の値である。なお、変更された値は、対象物が車両の場合、－５ｄＢｓｍから＋５ｄＢｓｍの範囲外、かつ、２０ｄＢｓｍ以下、であってもよく、対象物が生物の場合、－１５ｄＢｓｍから－５ｄＢｓｍの範囲外、かつ、０ｄＢｓｍ以下、の値であってもよい。

【0113】

Ｃ６．他の実施形態６：
（１）上記実施形態において、記憶部１４１が、第１検出工程と第２検出工程において生成された複数の測距点ＡＰＦのそれぞれの、ミリ波レーダ１０を基準とする位置と、速度と、反射波ＲＷの受信電力の強度を記憶する。なお、例えば記憶部は、複数の測距点のそれぞれの、ミリ波レーダを基準とする位置と、速度と、反射波の受信電力の強度と、のうち、いずれか一つや、二つを記憶してもよい。

【0114】

（２）例えば、記憶部は、第１検出工程または第２検出工程のうち、いずれか一方の工程において生成された測距点の情報を記憶してもよい。

【0115】

Ｃ７．他の実施形態７：
（１）上記実施形態において、対象物位置推定工程において、複数の測距点ＡＰＦからなる測距点群ＲＰＣの、ミリ波レーダ１０を基準とする三次元における位置と、向きと、大きさと、速度と、が演算される。なお、対象物位置推定工程において、複数の測距点からなる測距点群の、ミリ波レーダを基準とする三次元における位置と、向きと、大きさと、速度と、のうち、いずれか一つや、二つが演算されてもよい。

【0116】

（２）上記実施形態において、第２検出部１４６ｄは、ミリ波レーダ１０を基準とした高さが表された三次元の測距点群ＲＰＣを生成する。なお、第２検出部は、ミリ波レーダを基準とした、二次元の測距点群を生成してもよい。

【0117】

Ｃ８．他の実施形態８：
対象物位置推定工程において、クラスタリングと、トラッキング処理と、ＨＯＧと、ＳＩＦＴと、のいずれか、または２以上の組み合わせのアルゴリズム、または、機械学習によるアルゴリズム以外の方法で、対象物の情報が推定されてもよい。例えば、試験場において、対象物位置推定装置を用いて試験を行う場合に、作業者によって対象物の情報が推定されてもよい。

【0118】

Ｃ９．他の実施形態９：
例えば、上述した対象物の位置を推定する方法を実行するプログラムによって、対象物の位置が推定されてもよい。

【0119】

Ｃ１０.他の実施形態１０：
第２実施形態において、定義テーブルＴｂｌにオフセット値が定義される例を説明したが、オフセット値ではなくレーダ反射断面積の絶対値が定義テーブルＴｂｌに定義されてもよい。また、定義テーブルＴｂｌの代わりに、路面の傾斜の角度と路面での反射波の強度との対応付けを定義した関数が用いられてもよい。

【0120】

Ｃ１１.他の実施形態１１：
第２実施形態においては画像データに基づいて公知の勾配推定の技術を用いて路面の傾斜を推定する例を説明した。または、ミリ波レーダ１０の検出結果を用いて路面の傾斜を推定してもよい。この場合、ミリ波レーダ１０として３次元レーダが用いられる。

【0121】

本開示は、上述の実施形態や変形例に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態、変形例中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

【符号の説明】

【0122】

１…対象物位置推定装置、１０…ミリ波レーダ、２０…画像生成装置、１４３…演算処理部、１４６ａ…第１検出部、１４６ｂ…予測部、１４６ｃ…閾値変更部、１４６ｄ…第２検出部、３３１…位置推定部、ＡＰＦ…測距点、ＲＷ…反射波、ＴＡ…対象領域、ＴＷ…送信波、Ｔｂｌ…定義テーブル、σ，σ１，σ２…レーダ反射断面積

【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】

【図20】

【図21】

【図22】