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(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】
(24)【登録日】2024-09-11
(45)【発行日】2024-09-20
(54)【発明の名称】情報処理システム及び情報処理装置
(51)【国際特許分類】
G01S 13/87 20060101AFI20240912BHJP
G01S 13/931 20200101ALN20240912BHJP
【ＦＩ】
G01S13/87
G01S13/931
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2020193186
(22)【出願日】2020-11-20
(65)【公開番号】P2022081935
(43)【公開日】2022-06-01
【審査請求日】2023-09-20
(73)【特許権者】
【識別番号】000138462
【氏名又は名称】株式会社ユーシン
(74)【代理人】
【識別番号】110001771
【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
(72)【発明者】
【氏名】天野 義久
【審査官】藤田 都志行
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－０７６７１１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－１２５５９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－２００１５４（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０１６１６０５（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｓ ７／００－ ７／６４
Ｇ０１Ｓ １３／００－１７／９５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
パルス波を発信し、当該パルス波の反射波を受信する送受信装置を複数備え、前記反射波に基づいて、当該反射波を受信した送受信装置から判定対象までの距離と、当該送受信装置に対する前記判定対象のラジアル速度とを検出する検出部と、
少なくとも２つの送受信装置について前記検出部が出力した検出結果に基づいて、前記判定対象の位置を特定する特定部と、
特定された少なくとも２つの前記ラジアル速度に基づくベクトルの先端からの垂線の交点から算出した合成速度ベクトルに基づいて、前記判定対象が存在するか否かを判定する判定部と、を有し、
所定の時間が経過した時点における、特定された前記判定対象の第１の位置からの移動先を推定する推定部をさらに備え、
前記判定部は、前記所定の時間が経過した時点における、当該判定対象の第２の位置と、推定された前記移動先とに基づいて、前記判定対象が存在するか否かを判定する、
情報処理システム。
【請求項2】
３つ以上の前記送受信装置と、２つの前記送受信装置それぞれの検出結果に基づく、前記判定対象のラジアル速度に基づくベクトルを合成した第１の合成速度ベクトルと、前記２つの前記送受信装置とは異なる組み合わせの２つの前記送受信装置それぞれの検出結果に基づく、前記判定対象のラジアル速度に基づくベクトルを合成した第２の合成速度ベクトルとを算出する合成部と、
をさらに備え、
前記判定部は、前記第１の合成速度ベクトルと前記第２の合成速度ベクトルの差分が所定の閾値未満である場合に、前記判定対象が特定された前記位置に存在すると判定し、前記第１の合成速度ベクトルと前記第２の合成速度ベクトルの差分が所定の閾値以上である場合に、前記判定対象が存在しないと判定する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項3】
前記推定部は、前記第１の位置と、前記合成速度ベクトルとを用いて、前記判定対象の移動先の予想範囲を推定し、前記判定部は、前記第２の位置が、推定された前記移動先の予想範囲に含まれる場合に、前記判定対象が前記第２の位置に存在すると判定し、前記第２の位置が、推定された前記移動先の予想範囲に含まれない場合に、前記判定対象は存在しないと判定する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項4】
複数の前記送受信装置は、移動体に実装され、前記推定部は、直交座標系を有するグリッドマップ上に、前記第１の位置に対応する第１の座標を配置し、前記移動体の移動速度ベクトルと、前記合成速度ベクトルとをさらに合成した合成移動ベクトルを用いて、前記第１の座標を平行移動させることにより、前記グリッドマップ上における前記移動先の位置を推定し、
前記判定部は、前記グリッドマップ上において、前記第２の位置に対応するグリッドと、前記移動先の位置に対応するグリッドとが所定の範囲内にある場合に、前記判定対象が前記第２の位置に存在すると判定し、前記グリッドマップ上において、前記第２の位置に対応するグリッドと、前記移動先の位置に対応するグリッドとが所定の範囲内にない場合に、前記判定対象は存在しないと判定する、請求項１又は３に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記推定部は、前記判定対象とは異なる位置であると特定された他の判定対象の位置に対応する第２の座標の移動先の位置を、前記合成移動ベクトルを用いて前記第２の座標を平行移動させることにより推定する、請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項6】
複数の前記送受信装置は、移動体の進行方向に直交する幅方向の両端部に離間して設置され、複数の前記送受信装置における検出結果は、単一の前記特定部に出力される、請求項１乃至５のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項7】
複数の前記送受信装置は、前記移動体の進行方向の両端部に離間して設置され、複数の前記送受信装置における検出結果は、単一の前記特定部に出力される、請求項４乃至６のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項8】
３つ以上の前記送受信装置が、前記移動体の周方向に離間して設置され、前記特定部は、３つ以上の前記送受信装置から、前記ラジアル速度の特定に用いる検出結果を受信する少なくとも２つの送受信装置を選択する、請求項６又は７に記載の情報処理システム。
【請求項9】
前記特定部は、前記移動体の移動速度ベクトルに基づいて、前記送受信装置を選択する、請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項10】
パルス波を発信し、当該パルス波の反射波を受信する、少なくとも２つの送受信装置から取得した、送受信装置から判定対象までの距離と、当該送受信装置に対する前記判定対象のラジアル速度とに基づいて、前期判定対象の位置を特定する特定部と、所定の時間が経過した時点における、特定された前記判定対象の第１の位置からの移動先を推定する推定部と、
特定された少なくとも２つの前記ラジアル速度に基づくベクトルの先端からの垂線の交点から算出した合成速度ベクトルに基づいて、前記判定対象が前記位置に存在するか否かを判定し、前記所定の時間が経過した時点における、当該判定対象の第２の位置と、推定された前記移動先とに基づいて、前記判定対象が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
障害物検知のための車載ミリ波レーダは、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式が主流であるが、その一方で通称ではＵＷＢ（Ultra Wide Band）レーダ、正確にはＩＲ（Impulse Response）－ＵＷＢレーダと呼ばれるパルス方式も伸びつつある。またどちらの方式のレーダも、基本的な１次元レーダから始まり、２次元～３次元のイメージングレーダへの高度化が続いている。
【0003】
図２は、１次元ＵＷＢレーダの模式的回路図であり、本発明もこれを主に使うことを想定している。変調器（DAC）１０１が発生したnsecオーダの極短パルスが、ミキサ１０２で6～9GHz帯へ周波数アップコンバートされ、送信アンプ１０３で増幅され、アンテナ１０５から放射され、光速で物体に当たって反射されて帰ってくる。１次元ＵＷＢレーダは、電波は光速で飛ぶことと、反射波が帰ってくるまでのnsecオーダの所要時間とから、物体までの距離を測定する。反射波はアンテナ１０５から入り、アンテナスイッチ１０４を通って受信アンプ１０６で増幅され、ミキサ１０７で周波数ダウンコンバートされ、nsecオーダの高速の復調器（ADC）１０８で取り込まれる。発振器１０９は、２つのミキサ１０２と１０７へ、周波数コンバートに必要な高周波を供給する。なお、後に示す受信アンプ１０６及びミキサ１０７は、後に説明する図８のセンサ１１の取得部１１１に対応し、復調器１０８は図８の検出部１１２に対応することになる。
【0004】
１次元レーダの機能は、図３の１１Ｌや１１Ｒのような１次元グラフを出力することである。横軸が距離に対して、図３では縦軸が反射信号強度の場合を図示しているが、縦軸として物体のラジアル（radial）速度も出力できる製品が多い。「速度」とは本来は物理学の世界では大きさと方向を持ったベクトル量であり、本明細書ではこのことを強調するため「真の速度ベクトル」と呼ぶ。それに対して「ラジアル速度」とは、この「真の速度ベクトル」のうち、観測者の方向に向かう成分だけをベクトル分解して抜き出したもののことを指す用語であり、スカラー量である。それゆえラジアル速度は、スカラー量と方位成分とからなるベクトル量のうち、方位成分が欠落した不完全な情報である。
【0005】
２次元イメージングレーダとは、図７のような自分の周囲の２次元障害物地図を出力できるもののことである。２次元イメージングレーダの構造は、直感的に例えるなら昆虫の複眼のようなものであり、基本である１次元レーダを多数密集させることで実現される。即ち、大規模回路を高密度実装することが好ましい。ＦＭＣＷレーダの世界では既に8～12個の１次元レーダを高集積化したＩＣチップが普及しており、わずか１チップで高解像度な２次元レーダ画像が得られる。それに対して、ＵＷＢレーダは高集積化が大きく遅れており、まだ単体の１次元レーダしか入手しにくい状況にある。この現状を受けて本発明は、容易に入手できる図２の１次元ＵＷＢレーダ数台だけを用いて、図７の２次元イメージングレーダを実現することを目的とする。その手段としては、情報処理システムにおいて、数台の１次元レーダからのデータを情報処理装置が統合信号処理している。
【0006】
このように１次元ＵＷＢレーダ数台だけを用いて物体の２次元座標を測定する（２次元測位する）ことは、物体が１個しか存在しない単純な場合は簡単である。図３と図４Ａは、レーダ２台だけを用いた場合の原理を説明している。図３において、レーダ１１Ｌが測定した反射信号のピーク１１Ｌ１までの距離がｒ１であり、レーダ１１Ｒが測定した反射信号のピーク１１Ｒ１までの距離がｒ２だとする。図４Ａにおいて、レーダ１１Ｌを中心として描いた半径ｒ１の円Ｌｄと、レーダ１１Ｒを中心として描いた半径ｒ２の円Ｒｄの交点Ｔｄを求めれば、その位置に物体が存在するという原理である。なお、当該半径の交点Ｔｄは、２つの反射波の組合せ（pairing）結果の一例である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【文献】特許第５０６１８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
しかし物体が複数に増えると、この単純な原理だけでは、実際には物体が存在しない場所に虚像として物体を誤検出してしまう、という問題が起きる。図４Ｂと図５Ａと図５Ｂは、レーダ２台と物体２個の場合に、虚像が発生するメカニズムを説明したものである。２台のレーダがそれぞれ観測した２個のピーク点について、どのピーク点とどのピーク点が同じ物体から生まれた反射なのか、正しい組合せ（pairing）を知る手段が無い。この場合、図５Ａのように、ピーク１１Ｌ３と１１Ｒ４が同じ物体から生まれ、ピーク１１Ｌ１と１１Ｒ２が同じ物体から生まれた反射である場合が考えられる。或いは図５Ｂのように、ピーク１１Ｌ１と１１Ｒ４が同じ物体から生まれ、ピーク１１Ｌ３と１１Ｒ２が同じ物体から生まれた反射である可能性もある。この２通りの組合せ（pairing）のどちらを選ぶかで、物体の位置が違って推測されてしまう。図４Ｂはこの様子を表したものだが、レーダ１１Ｌからは２つのピークの距離を半径とした２つの円ＬｄとＬｅが描かれ、レーダ１１Ｒからは２つのピークの距離を半径とした２つの円ＲｄとＲｅが描かれ、交点の数が４つに増えてしまう。物体の数は２個しか無いので、交点のうち２つは真の像だが、残る２つは虚像である。
【0009】
図６は、物体の数を数十個に増やした場合のシミュレーション結果である。レーダも３台（１１Ｌ、１１Ｒ、１１Ｃ）に増やし、車ＣＡＲの上に三角形に配置した。物体（Ｔｂ、Ｔｃ、Ｔｄなどの白丸）が無い場所にも黒いレーダ像が多数現れており、これらが虚像である。
【0010】
本発明は、虚像を排除できる、情報処理システム及び情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
一つの態様において、情報処理システムは、複数の送受信装置と、検出部と、特定部と、判定部と、推定部と、を備える。複数の送受信装置は、パルス波を発信し、当該パルス波の反射波を受信する。検出部は、前記反射波に基づいて、当該反射波を受信した送受信装置から判定対象までの距離と、当該送受信装置に対する前記判定対象のラジアル速度とを検出する。特定部は、少なくとも２つの送受信装置について前記検出部が出力した検出結果に基づいて、前記判定対象の位置を特定する。判定部は、特定された少なくとも２つの前記ラジアル速度の先端からの垂線の交点から算出した合成速度ベクトルに基づいて、前記判定対象が存在するか否かを判定する。推定部は、所定の時間が経過した時点における、特定された前記判定対象の第１の位置からの移動先を推定する。判定部は、前記所定の時間が経過した時点における、当該判定対象の第２の位置と、推定された前記移動先とに基づいて、前記判定対象が存在するか否かを判定する。
【0012】
一つの態様によれば、障害物の誤検出を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下に、本願の開示する情報処理システム及び情報処理装置の各実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、図面における各要素の寸法の関係、各要素の比率などは、現実と異なる場合がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。また、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す各実施形態は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【0015】
（第１の実施形態）
各実施形態における情報処理システムは、例えば、複数のセンサと情報処理装置とを備え、自動車等の移動体に搭載される。図１は、情報処理システムを搭載した自動車の一例を示す図である。図１に示すように、自動車１には、複数のセンサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒ、１２Ｌ、１２Ｒ、１３Ｌ、１３Ｃ及び１３Ｒと、情報処理装置１４とを有する情報処理システム１０が搭載される。
各実施形態における情報処理システムは、例えば、複数のセンサと情報処理装置とを備え、自動車等の移動体に搭載される。図１は、情報処理システムを搭載した自動車の一例を示す図である。図１に示すように、自動車１には、複数のセンサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒ、１２Ｌ、１２Ｒ、１３Ｌ、１３Ｃ及び１３Ｒと、情報処理装置１４とを有する情報処理システム１０が搭載される。
【0016】
センサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒ、１２Ｌ、１２Ｒ、１３Ｌ、１３Ｃ及び１３Ｒは、図２の模式的回路図の構造を備える、パルス方式の１次元ＵＷＢレーダである。これらを区別せずに表現する場合は、単にセンサ１１と表記する。センサ１１は公知の通り、図３の１１Ｌと１１Ｒのような１次元グラフ状の測定データを出力する。図３において、横軸は距離を示し、縦軸は反射信号強度およびラジアル速度を示す。この測定データは、有線または無線で情報処理装置１４に出力される。
【0017】
図１におけるセンサ１１の配置はあくまで一例であり、その趣旨は、車の大きさの範囲内でなるべく分散・離間して配置することにある。離間配置すればセンサ間の視差が広がるため、本発明の効果を高めることができる。図１ではセンサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒは、それぞれ自動車１の前方の左端、中央、右端に取り付けた。センサ１２Ｌ、１２Ｒは、それぞれ自動車１の左側面中央及び右側面中央に取り付けた。センサ１３Ｌ、１３Ｃ、１３Ｒは、それぞれ自動車１の後方の左端、中央、右端に取り付けた。
【0018】
図１の扇形ｒ１１Ｌ、ｒ１１Ｃ、ｒ１１Ｒ、ｒ１２Ｌは、それぞれセンサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒ、１２Ｌの電波の放射範囲である。センサ１２Ｒ、１３Ｌ、１３Ｃ及び１３Ｒの電波の放射範囲については、同様なので図示を省略した。扇形の半径、即ちＵＷＢレーダ１１の電波が到達し物体を発見できる限界距離については、本発明の原理には特には影響しないが、後述の図６と図７のシミュレーション例では２０ｍとした。
【0019】
情報処理装置１４は、例えば専用のコンピュータであるが、これに限られず、カーナビゲーションシステム等の自動車１に搭載された端末や、スマートフォンやタブレット等の汎用のコンピュータにアプリケーションを実行させることにより実現させるような構成であってもよい。情報処理装置１４の機能構成については、後に詳しく説明する。
【0020】
本実施例では３台以上のセンサの測定データを用いて、情報処理装置１４が２段階で物体位置を推定する。
【0021】
第１段階は、既に図４Ｂ、図５Ａ、図５Ｂを用いて説明した、虚像の発生が不可避な公知技術と同じである。図９と図１０は、センサを１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒの３台に拡張し、物体がＴｘ、Ｆｙの２個である場合の説明図である。図９において、３台のセンサがそれぞれ、物体までの距離ＳＬｘ、ＳＣｘ、ＳＲｘ、ＳＬｙ、ＳＣｙ、ＳＲｙを測定する。図１０では、３台のセンサを中心に、それぞれが測定した物体までの距離２つを半径として、２つの同心円が描かれる。結果、合計で３×２＝６つの円が描かれ、それらは多数の交点を生む。煩雑なため、図１０には一部の円とそれらによる交点Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３、Ｔｘ、Ｆｙしか描いていない。これら交点のうち２個のみが物体２個の真の像であり、残りは虚像である。
【0022】
第２段階では、これら交点の中から、虚像だけを排除し、真の像だけを残す。図１１Ａ、図１１Ｂ、図１２Ａ、図１２Ｂはその原理を説明する図だが、センサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒの測定データのうちラジアル速度を用いてベクトル演算を行う点に特徴がある。
【0023】
図１１Ａ、図１１Ｂでは、図１０の円の交点のうち、Ｔｘが真の像であるか否かを判定する過程を説明したものである。図１１Ａにおいて、ＶＬｘ、ＶＣｘ、ＶＲｘはそれぞれ、センサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒが測定した物体距離におけるラジアル速度（スカラー量）を、交点Ｔｘから各センサ１１Ｌ、１１Ｃ、１１Ｒへの方位情報と対応付けて、ベクトル量とみなした仮想ベクトルである。またＶＶｘとＶＶｘ’は物体が実際に移動する「真の速度ベクトル」であるが、これは１次元レーダに過ぎないセンサ１１からは直接は測定できない。また、仮想ベクトルＶＬｘ、ＶＣｘ、ＶＲｘは、ラジアル速度に基づくベクトルの一例である。
【0024】
図１１Ａでは、まず２台のセンサ１１Ｌ、１１Ｃが測定したラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶＬｘ、ＶＣｘから、「真の速度ベクトル」ＶＶｘを推定する。仮想ベクトルＶＬｘは、「真の速度ベクトル」ＶＶｘのうち、センサ１１Ｌと物体Ｔｄを結ぶ直線ＳＬｘへの射影成分である。また仮想ベクトルＶＣｘは、「真の速度ベクトル」ＶＶｘのうち、センサ１１Ｃと物体Ｔｄを結ぶ直線ＳＣｘへの射影成分である。このことから逆に「真の速度ベクトル」ＶＶｘは、仮想ベクトルＶＬｘの先端を通る垂線ＮＬｘと、仮想ベクトルＶＣｘの先端を通る垂線ＮＣｘとの、交点ｃＶｘへ向けたベクトルとして推定できる。なお、真の速度ベクトルは、合成速度ベクトルの一例である。
【0025】
図１１Ｂは同様に、まず、交点Ｔｘに対し、２台のセンサ１１Ｃ、１１Ｒが測定したラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶＣｘ、ＶＲｘから、「真の速度ベクトル」ＶＶｘ’を推定する。仮想ベクトルＶＣｘは、「真の速度ベクトル」ＶＶｘ’のうち、センサ１１Ｃと物体Ｔｄを結ぶ直線ＳＣｘへの射影成分である。また仮想ベクトルＶＲｘは、「真の速度ベクトル」ＶＶｘ’のうち、センサ１１Ｒと物体像Ｔｄを結ぶ直線ＳＲｘへの射影成分である。このことから逆に「真の速度ベクトル」ＶＶｘ’は、仮想ベクトルＶＣｘの先端を通る垂線ＮＣｘと、仮想ベクトルＶＲｘの先端を通る垂線ＮＲｘとの、交点ｃＶｘ’へ向けたベクトルとして推定できる。
【0026】
もし２つの組合せで求めた「真の速度ベクトル」ＶＶｘ、ＶＶｘ’が一致したならば、Ｔｄは真の像であると判定する。
【0027】
図１２Ａと１２Ｂは、同じ判定手順を交点Ｆｙに対して行った場合を説明したものである。２つの組合せで求めた「真の速度ベクトル」ＶＶｙ、ＶＶｙ’は大きさや方向が大きく食い違っており、このような場合は、Ｆｙは虚像であると判定する。
【0028】
図７は、従来技術の問題として説明した図６と同じ物体配置条件において、本実施例の効果を確認した理論シミュレーション結果である。図において、車ＣＡＲの上に３台のセンサ１１Ｌ、１１Ｃ，１１Ｒを三角形状に配置した。結果、白丸で表したＴａ、Ｔｂ、Ｔｃ、Ｔｄなどの物体配置と、黒塗で表したレーダ画像とが一致し、図６と比べると虚像が排除されている。
【0029】
図８は、以上の虚像判定を行った情報処理装置１４およびセンサ１１の模式的ブロック図の一例である。センサ１１は、複数台あるうちの１台だけを図示した。各センサ１１は、反射波の取得部１１１の出力から検出部１１２が１次元グラフ状の測定データを解析し、情報処理装置１４の中の通信部１６へ優先あるいは無線で転送する。
【0030】
情報処理装置１４において、通信部１６は、有線又は無線を問わず、センサ１１など、その他の機器等との通信を制御する。通信部１６は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インタフェース等である。
【0031】
記憶部１７は、例えば制御部１９が実行するプログラムや、当該プログラムが使用する判定条件やデータテーブル、処理結果等の各種データなどを記憶する記憶装置の一例であり、例えば半導体メモリやプロセッサなどである。記憶部１７は、センサ１１から通信部１６を介して受信した測定データに関する情報を記憶する。また、記憶部１７は、各センサ１１の位置関係や、各センサ１１が発信するパルス信号の周波数等に関する情報を記憶する。本実施形態において、記憶部１７は、センサテーブル１７１と、ペアリング（pairing）データ１７２とを備える。
【0032】
センサテーブル１７１には、各センサ１１から取得された、各センサ１１から判定対象までの距離と、各センサ１１が受信した信号強度と、当該判定対象から各センサ１１までの移動の速度に関する情報とを記憶する。センサテーブル１７１に記憶されるレコードは、後に説明する取得部１９１により格納され、また後に説明する特定部１９２により適宜削除される。
【0033】
ペアリングデータ１７２には、２つの反射波の組合せ（pairing）結果である、判定対象の位置に関する情報と、２つのラジアル速度に基づく仮想ベクトルから合成された真の速度ベクトルにより示される、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度とを１つのレコードとして記憶する。なお、ペアリングデータ１７２は、例えば、当該判定対象が実際に存在するか否かを示すフラグをさらに備えてもよい。ペアリングデータ１７２に記憶されるレコードは、特定後に説明する合成部１９３により格納又は更新され、また後に説明する判定部１９４及び出力部１９５により更新又は削除される。
【0034】
入出力部１８は、例えば、キーボード（不図示）等の入力装置や、ディスプレイ（不図示）等の出力装置に接続される。入出力部１８は、利用者（不図示）による情報処理装置１４への情報処理の開始指示や終了指示等の入力を受け付け、また制御部１９による処理結果をディスプレイ等に出力する。
【0035】
制御部１９は、プロセッサ等により構成され、情報処理装置１４全体の処理を制御する。本実施形態において、制御部１９は、取得部１９１と、特定部１９２と、合成部１９３と、判定部１９４と、出力部１９５とを備える。
【0036】
取得部１９１は、測定データを取得する。取得部１９１は、例えば、通信部１６を介して、各センサ１１から、図３の１１Ｌと１１Ｒのような１次元グラフ状の測定データを取得し、各センサ１１から判定対象までの距離、反射信号強度、及びラジアル速度に関する情報をセンサテーブル１７１に格納する。
【0037】
特定部１９２は、センサ１１から判定対象までの距離、反射信号強度、及びラジアル速度に関する情報を用いて、判定対象の位置を特定するとともに、仮想ベクトルを算出する。センサ１１から判定対象までの距離は、図３等に示すように、反射信号強度がピークとなる位置から算出される。特定部１９２は、例えば、センサテーブル１７１に記憶された、反射信号強度のピークの値が閾値以上である判定対象について、当該判定対象までの距離と、ラジアル速度に関する情報とを用いて、２つのセンサ１１がそれぞれ取得した反射波を組合せる（pairingする）ことにより、当該反射波に対応する判定対象の位置を特定する。
【0038】
図８に戻って、合成部１９３は、異なるセンサ１１から取得した反射波のペアリングにより得られた複数のラジアル速度を合成することにより、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す真の速度ベクトルを算出する。本実施形態において、この真の速度ベクトルは、例えば、２つのラジアル速度に基づく仮想ベクトルの先端から伸ばした垂線の交点である。また、合成部１９３は、例えば、位置及び真の速度ベクトルが特定された判定対象に対応する測定データを、センサテーブル１７１から適宜削除する。
【0039】
図１１Ａは、第１の実施形態における真の速度ベクトルの一例を示す図である。図１１Ｂは、第１の実施形態における真の速度ベクトルの一例を示す図である。図１１Ａに示すように、合成部１９３は、仮想ベクトルＶＬｘの先端から伸ばした垂線ＮＬｘと、仮想ベクトルＶＣｘの先端から伸ばした垂線ＮＣｘとの交点ｃＶｘを算出する。そして、合成部１９３は、判定対象Ｔｘから交点ｃＶｘへ向かうベクトルＶＶｘを、仮想ベクトルＶＬｘと、仮想ベクトルＶＣｘとを合成した真の速度ベクトルとして、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を算出する。同様に、合成部１９３は、図１１Ｂに示すように、例えば、仮想ベクトルＶＣｘの先端から伸ばした垂線ＮＣｘと、仮想ベクトルＶＲｘの先端から伸ばした垂線ＮＲｘとの交点ｃＶｘ’を算出することにより、判定対象Ｔｘから交点ｃＶｘ’へ向かう真の速度ベクトルＶＶｘ’を算出する。
【0040】
図１２Ａは、第１の実施形態における虚像の真の速度ベクトルの一例を示す図である。図１２Ｂは、第１の実施形態における虚像の真の速度ベクトルの別の一例を示す図である。図１２Ａに示すように、合成部１９３は、判定対象Ｆｙに対して、仮想ベクトルＶＬｙの先端から伸ばした垂線ＮＬｙと、仮想ベクトルＶＣｙの先端から伸ばした垂線ＮＣｙとの交点ｃＶｙを算出することにより、判定対象Ｆｙから交点ｃＶｙへ向かう真の速度ベクトルＶＶｙを、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度として算出する。同様に、合成部１９３は、図１２Ｂに示すように、例えば、仮想ベクトルＶＣｙの先端から伸ばした垂線ＮＣｙと、仮想ベクトルＶＲｙの先端から伸ばした垂線ＮＲｙとの交点ｃＶｙ’を算出することにより、判定対象Ｆｙから交点ｃＶｙ’へ向かう真の速度ベクトルＶＶｙ’を算出する。
【0041】
図８に戻って、判定部１９４は、判定対象が実際に存在するか否かを判定する。本実施形態において、判定部１９４は、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す２つの真の速度ベクトルを比較し、その真の速度ベクトルが略一致しない場合、すなわち真の速度ベクトルの差分が所定の閾値以上である場合に、判定対象が存在しないと判定する。判定部１９４は、例えば、存在しないと判定された判定対象に対応するレコードを、ペアリングデータ１７２から削除する。なお、判定部１９４は、ペアリングデータ１７２から該当するレコードを削除する代わりに、例えば、判定対象が存在しないことを示すフラグを、ペアリングデータ１７２の該当するレコードに登録してもよい。
【0042】
例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂにおいて、垂線ＮＬｘと垂線ＮＣｘとの交点ｃＶｘは、垂線ＮＣｘと垂線ＮＲｘとの交点ｃＶｘ’と略一致する。すなわち、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す、２つの真の速度ベクトルＶＶｘ及びＶＶｘ’は略一致する。この場合において、判定部１９４は、２つの真の速度ベクトルＶＶｘ及びＶＶｘ’に対応する判定対象Ｔｘは実際に存在すると判定する。
【0043】
一方、例えば、図１２Ａ及び図１２Ｂに示すように、垂線ＮＬｙと垂線ＮＣｙとの交点ｃＶｙは、垂線ＮＣｙと垂線ＮＲｙとの交点ｃＶｙ’とは大きく異なる。すなわち、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す、２つの真の速度ベクトルＶＶｙ及びＶＶｙ’は略一致しない。この場合において、判定部１９４は、２つの真の速度ベクトルＶＶｙ及びＶＶｙ’に対応する判定対象Ｆｙは存在しない、すなわち判定対象Ｆｙは虚像であると判定する。
【0044】
図８に戻って、出力部１９５は、判定部１９４による判定結果を出力する。出力部１９５は、ペアリングデータ１７２に記憶された判定対象を２次元座標上に配置した画像データを生成する。そして、出力部１９５は、生成した画像データを、入出力部１８を介して、外部のディスプレイ等に出力する。また、出力部１９５は、例えば、画像の生成が完了した判定対象に関する情報を、ペアリングデータ１７２から適宜削除する。
【0045】
本実施形態における処理の流れについて、図１３及び図１４を用いて説明する。図１３は、センサ情報取得処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示す処理は、例えば各センサ１１と、情報処理装置１４の取得部１９１とにより実行される。また、図１３に示す処理は、後に説明する他の実施形態においても同様に実行される。
【0046】
まず、各センサ１１は、他のセンサ１１のタイミングで、パルス信号を発信する（ステップＳ１０）。次に、各センサ１１の取得部１１１は、発信したパルス信号が判定対象となる反射源に反射することにより発生する反射波を受信する（ステップＳ１１）。
【0047】
各センサ１１の検出部１１２は、反射波を用いて、各センサ１１から判定対象までの距離を算出する（ステップＳ２０）。また、取得部１１１は、判定対象の各センサ１１に対するラジアル速度を算出する（ステップＳ２１）。取得部１１１は、距離及びラジアル速度の算出結果を、情報処理装置１４に出力する（ステップＳ２２）。情報処理装置１４は、センサ１１から出力された情報をセンサテーブル１７１に格納する。
【0048】
そして、各センサ１１は、次のパルス発信タイミングまで（ステップＳ３０：Ｎｏ）、ステップＳ１１に戻って処理を繰り返す。また、各センサ１１は、次のパルス発信タイミングになった場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、情報処理装置１４から終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ４０）。各センサ１１は、終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、ステップＳ１０に戻って処理を繰り返す。また、各センサ１１は、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【0049】
次に、情報処理装置１４による処理について説明する。図１４は、第１の実施形態における判定処理の一例を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば、情報処理装置１４の特定部１９２、合成部１９３、判定部１９４及び出力部１９５により実行される。
【0050】
まず、特定部１９２は、センサ１１Ｌが受信した測定データ（検出結果）Ｌ１～Ｌｉを取得し（ステップＳ１０１）、センサ１１Ｃが受信した測定データ（検出結果）Ｃ１～Ｃｊを取得し（ステップＳ１０２）、センサ１１Ｒが受信した測定データ（検出結果）Ｒ１～Ｒｋを取得する（ステップＳ１０３）。以下において、検出結果は、例えば、判定対象までの距離と、各センサ１１に対する判定対象のラジアル速度とを含む。
【0051】
次に、特定部１９２は、データＬｉのうちのいずれか１つと、データＣｊのうちのいずれか１つと、データＲｋのうちのいずれか１つとの組み合わせを選択する（ステップＳ１１０）。特定部１９２は、選択された組み合わせをペアリングすることにより、交点座標を算出する（ステップＳ１１１）。
【0052】
次に、合成部１９３は、データＬｉとデータＣｊとを用いて、センサ１１Ｌに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとセンサ１１Ｃに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとを合成することにより、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す、真の速度ベクトルを算出する（ステップＳ１３１）。同様に、合成部１９３は、データＣｊとデータＲｋとを用いて、センサ１１Ｃに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとセンサ１１Ｒに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとを合成することにより、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す、真の速度ベクトルを算出する（ステップＳ１３２）。
【0053】
次に、判定部１９４は、算出された２つの真の速度ベクトルが略一致するか否かを判定する（ステップＳ１４０）。判定部１９４は、２つの真の速度ベクトルが一致しないと判定した場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、すなわち判定対象が存在しないと判定される場合、２つの真の速度ベクトルに対応する判定対象を、判定対象から除外し（ステップＳ１４１）、ステップＳ１５０に移行する。
【0054】
一方、判定部１９４は、２つの交点座標が一致すると判定した場合（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、すなわち判定対象が存在すると判定される場合、全てのデータＬｉとデータＣｊとデータＲｋとの組み合わせについて、処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１５０）。処理が完了していないと判定された場合（ステップＳ１５０：Ｎｏ）、ステップＳ１１０に戻って処理が繰り返される。
【0055】
一方、処理が完了したと判定された場合（ステップＳ１５０：Ｙｅｓ）、出力部１９５は、ペアリングデータ１７２に記憶された判定対象を２次元座標上に配置した画像を出力することにより、画面を更新する（ステップＳ１５１）。そして、出力部１９５は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１６０）。情報処理装置１４は、終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ１６０：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻って処理を繰り返す。また、情報処理装置１４は、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ１６０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【0056】
以上説明したように、本実施形態における情報処理システム１０は、複数の送受信装置１１と、検出部１１２と、特定部１９２と、判定部１９４とを備える。複数の送受信装置１１は、パルス信号を発信し、当該パルス信号の反射波を受信する。検出部１１２は、反射波に基づいて、当該反射波を受信した送受信装置１１から判定対象までの距離と、送受信装置１１に対する判定対象のラジアル速度とを検出する。特定部は、少なくとも２つの送受信装置について前記検出部が出力した検出結果に基づいて、前記判定対象の位置を特定する。判定部１９４は、特定された複数のラジアル速度に基づくベクトルを合成した真の速度ベクトルに基づいて、判定対象が存在するか否かを判定する。これにより、情報処理システム１０は、障害物の誤検出を抑制できる。
【0057】
また、本実施形態における情報処理システム１０は、３つ以上の送受信装置１１と、２つの送受信装置１１Ｌ、１１Ｃそれぞれが受信した反射波に基づく判定対象のラジアル速度を合成した第１の真の速度ベクトルと、異なる組み合わせの２つの送受信装置１１Ｃ、１１Ｒそれぞれが受信した反射波に基づく判定対象のラジアル速度を合成することにより、自動車１に対する判定対象の相対的な移動速度を示す真の速度ベクトルとを算出する合成部をさらに有してもよい。この場合において、判定部１９４は、第１の真の速度ベクトルと第２の真の速度ベクトルとの差分が所定の閾値以上である場合に、判定対象が存在しないと判定する。これにより、情報処理システム１０は、虚像の検出を抑制できる。なお、本実施形態では、送受信装置１１が取得部１１と検出部１１２とを有する構成としたが、情報処理装置１４が取得部１１と検出部１１２とを設ける構成としてもよい。
【0058】
（第２の実施形態）
第１の実施形態は、速度のベクトル合成に基づいて、現在の時刻における測定データのみを用いて虚像判定を行う原理であった。しかし過去の測定データをさらに利用すると、同じく速度のベクトル合成に基づきつつ、更に別の虚像判定原理が考えられる。そしてこの別の虚像判定原理は、第１の実施形態の判定原理と矛盾せずに共存して、更に判定精度を高めることができる。図１５、図１６、図１７を用い、この原理を説明する。
第１の実施形態は、速度のベクトル合成に基づいて、現在の時刻における測定データのみを用いて虚像判定を行う原理であった。しかし過去の測定データをさらに利用すると、同じく速度のベクトル合成に基づきつつ、更に別の虚像判定原理が考えられる。そしてこの別の虚像判定原理は、第１の実施形態の判定原理と矛盾せずに共存して、更に判定精度を高めることができる。図１５、図１６、図１７を用い、この原理を説明する。
【0059】
１次元レーダセンサ１１は通常一定周期で間欠的に測定を行っており、その周期は３３～１００msec程度が多い。本実施例では１００msec＝０．１秒として説明する。
【0060】
時刻ｔにおいて、２台のセンサ１１と物体像Ｔｐの位置関係が、図１５のようだったとする。ＶＬｐとＶＲｐはそれぞれ、センサ１１Ｌ、１１Ｒが測定したラジアル速度に基づく仮想ベクトルである。ＶＬｐとＶＲｐからベクトル合成によって推測した物体の「真の速度ベクトル」は、Ｖｖｐである。
【0061】
図１５はセンサ１１が最小構成の２台で説明しているが、増やすことに支障は無い。そしてセンサ１１を３台以上に増やした場合は、図１５は、第１の実施形態によって虚像を判定して排除した直後の状態と見なしても、以下の説明に何も支障は生じない。即ち、第２の実施形態は単独でも実現できるし、第１の実施形態と同時に組み合わせて更に厳しく虚像を排除するために使っても構わない。
【0062】
物体の現在の位置Ｔｐと、物体が移動する「真の速度ベクトル」Ｖｖｐが分かっているならば、次の時刻（ｔ＋０．１秒）における物体の位置は、（Ｔｐの座標＋Ｖｖｐ×０．１）のベクトル演算で予想できる。ただし、刻一刻とベクトルが微妙に変化するために予想には誤差が伴うので、物体の予想位置は小さな円ｃｖｐと考えると良い。なお、小さな円ｃｖｐは、判定対象の移動先の範囲の一例である。
【0063】
次の時刻（ｔ＋０．１秒）においては、第１の実施形態における第１段階後と同じ原理で、真の像と虚像が入り乱れた物体像を得る。これら物体像のうち、図１６のように事前に予想していた物体位置の円ｃｖｐに入った物体像Ｔｚは、真の像であると判断される。図１７のように事前に予想していた物体位置の円ｃｖｐに入らなかった物体像Ｆｖは、虚像であると判断される。
【0064】
上記判定の後に第１の実施形態における第２段階を適用しても、何ら支障は生じない。即ち、上記虚像の判定原理は、単独でも実現できるし、第１の実施形態と同時に組み合わせて更に厳しく虚像を排除するために使っても構わない。このうち以下では、単独で実現した場合を説明する。
【0065】
第２の実施形態における情報処理システム２０は、第１の実施形態における情報処理システム１０と同様に、例えば、複数のセンサ１１を備え、自動車等の移動体に搭載される。また、第２の実施形態における情報処理システム２０が備える情報処理装置３０は、特定部１９２ａ及び判定部１９４ａによる処理が特定部１９２及び判定部１９４による処理と一部異なる他は、第１の実施形態における情報処理装置１４と同様の構成を有する。なお、特定部１９２ａは、推定部の一例である。
【0066】
図１５は、第２の実施形態における判定対象に対応する、判定対象の相対的な移動速度を示す真の速度ベクトルの一例を示す図である。図１５に示すように、第２の実施形態における特定部１９２ａは、例えば、判定対象Ｔｐのセンサ１１Ｌに対する位置と、判定対象Ｔｐのラジアル速度とを用いて、センサ１１Ｌに対する判定対象Ｔｐのラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶＬｐを算出する。同様に、特定部１９２ａは、例えば、判定対象Ｔｐのセンサ１１Ｒに対する位置と、判定対象Ｔｐの相対的な速度とを用いて、センサ１１Ｒに対する判定対象Ｔｐのラジアル速度ＶＲｐを算出する。また、第２の実施形態における合成部１９３は、ラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶＬｐと、ラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶＲｐとを合成して真の速度ベクトルＶｖｐを算出し、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想範囲として、真の速度ベクトルＶｖｐに時間ｔを掛けた距離にある位置を中心とする円ｃｖｐを算出する。
【0067】
上で述べたように、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想位置を示す円ｃｖｐは、判定対象Ｔｐが検出された時点から時間ｔが経過した時点における、判定対象Ｔｐのセンサ１１Ｌ及び１１Ｒに対する相対的な位置に相当する。すなわち、予想位置を示す円ｃｖｐを中心とする一定の範囲は、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想範囲として用いることができる。そこで、第２の実施形態における特定部１９２ａは、時間ｔが経過した時点において、センサ１１Ｌの検出結果と、センサ１１Ｒの検出結果とのペアリングを行い、相対的な移動後の判定対象Ｔｐの位置を推定する。そして、第２の実施形態における判定部１９４ａは、移動後の判定対象Ｔｐの位置と、予想位置を示す円ｃｖｐとを用いて、移動後の判定対象Ｔｐが存在するか否かを判定する。
【0068】
時間ｔが経過した時点において特定される判定対象について、図１６及び図１７を用いて説明する。図１６は、第２の実施形態における存在すると判定される判定対象の一例を示す図である。図１７は、第２の実施形態における虚像と判定される判定対象の一例を示す図である。図１６は、時間ｔが経過した時点において、センサ１１Ｌの検出結果と、センサ１１Ｒの検出結果とのペアリングを行った結果、座標Ｔｚにおいて判定対象が特定された場合を示す。また、図１７は時間ｔが経過した時点において、センサ１１Ｌの検出結果と、センサ１１Ｒの検出結果とのペアリングを行った結果、座標Ｆｖにおいて判定対象が特定された場合を示す。なお、以下において、時間ｔが経過した時点において特定された判定対象に対応する座標を、実座標と表記する場合がある。
【0069】
第２の実施形態における判定部１９４ａは、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想位置の座標と、時間ｔが経過した時点において判定対象が特定された座標（実座標）とが、所定の距離以上であるか否かを判定する。例えば、図１６に示す例においては、判定対象Ｔｚが特定された実座標は、予想位置を示す円ｃｖｐに含まれる。この場合、判定部１９４ａは、判定対象Ｔｚが、判定対象Ｔｐの移動後の位置に対応する、すなわち判定対象Ｔｚは実際に存在すると判定する。この場合において、特定部１９２ａは、判定対象Ｔｐの移動後の位置に対応する判定対象Ｔｚに対応する真の速度ベクトルをさらに算出する。そして、当該真の速度ベクトルの先端を中心とする予想範囲を用いることで、時間ｔが経過した時点から、さらに時間ｔが経過した時点における処理を繰り返すことができる。
【0070】
一方、図１７に示す例においては、判定対象Ｆｖが特定された座標は、予想位置を示す円ｃｖｐに含まれない。この場合、判定部１９４ａは、判定対象Ｆｖが、判定対象Ｔｐの移動後の位置ｃｖｐには対応しないと判定する。
【0071】
ただし、第２の実施形態においては、判定対象Ｆｖが、判定対象Ｔｐ以外のその他の判定対象の移動後の位置に対応している場合がある。そこで、判定部１９４ａは、判定対象Ｆｖが特定された座標が、その他の予想位置に含まれるか否かをさらに判定する。判定部１９４ａは、判定対象Ｆｖが特定された座標が、いずれの予想位置にも含まれない場合、判定対象Ｆｖは存在しない、すなわち虚像であると判定する。そして、判定部１９４ａは、判定対象Ｆｖに対応するレコードを、ペアリングデータ１７２から削除する。
【0072】
【0073】
図１８に示すように、特定部１９２ａは、センサ１１Ｌが受信した測定データ（検出結果）Ｌ１～Ｌｉを取得するとともに（ステップＳ２０１）、センサ１１Ｒが受信した測定データ（検出結果）Ｒ１～Ｒjを取得する（ステップＳ２０２）。
【0074】
次に、特定部１９２ａは、データＬｉのうちのいずれか１つと、データＲjのうちのいずれか１つとの組み合わせを選択する（ステップＳ２１０）。特定部１９２ａは、選択されたデータＬｉとデータＲjとの組み合わせを用いて、センサ１１Ｌの検出結果とセンサ１１Ｒの検出結果とをペアリングすることにより、交点座標を算出する（ステップＳ２１１）。
【0075】
次に、合成部１９３は、データＬｉとデータＲjとを用いて、ペアリング結果におけるセンサ１１Ｌに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとセンサ１１Ｒに対応する判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルとから真の速度ベクトルを合成する（ステップＳ２１２）。この場合において、合成部１９３は、算出した真の速度ベクトルに時間ｔを掛けて距離を算出し、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想範囲を推定する（ステップＳ２１３）。
【0076】
そして、合成部１９３は、全てのデータＬｉとデータＲjとの組み合わせについて、処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２２０）。特定部１９２ａは、処理が完了していないと判定された場合（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、ステップＳ２１０に戻って処理を繰り返す。
【0077】
一方、処理が完了したと判定された場合（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、合成部１９３は、時間ｔが経過するまで待機する（ステップＳ２３０：Ｎｏ）。特定部１９２は、時間ｔが経過したと判定された場合（ステップＳ２３０：Ｙｅｓ）、時間ｔの経過後にセンサ１１Ｌが受信した測定データ（検出結果）Ｌ１～Ｌｌを取得するとともに（ステップＳ２３１）、時間ｔの経過後にセンサ１１Ｒが受信した測定データ（検出結果）Ｒ１～Ｒｍを取得する（ステップＳ２３２）。
【0078】
次に、特定部１９２は、データＬｌのうちのいずれか１つと、データＲｍのうちのいずれか１つとの組み合わせを選択する（ステップＳ２４０）。特定部１９２は、選択されたデータＬｌとデータＲｍとの組み合わせを用いて、センサ１１Ｌの検出結果とセンサ１１Ｒの検出結果とをペアリングすることにより、実座標である交点座標を算出する（ステップＳ２４１）。
【0079】
次に、判定部１９４ａは、実座標が、推定されたいずれかの予想範囲内に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２５０）。判定部１９４ａは、実座標がいずれの予想範囲内にも含まれないと判定した場合（ステップＳ２５０：Ｎｏ）、すなわち判定対象が存在しないと判定される場合、実座標である交点座標を、判定対象から除外し（ステップＳ２５１）、ステップＳ２７０に移行する。
【0080】
一方、実座標がいずれかの予想範囲内に含まれると判定された場合（ステップＳ２５０：Ｙｅｓ）、すなわち判定対象が存在すると判定される場合、合成部１９３は、実座標に対応するラジアル速度に基づく仮想ベクトルから真の速度ベクトルを算出する。そして、判定部１９４ａは、実座標の時間ｔ経過後の移動先の予想位置に基づいて、さらに時間ｔが経過した後の予想範囲を推定する（ステップＳ２６２）。
【0081】
その後、判定部１９４ａは、全てのデータＬｌとデータＲｍとの組み合わせについて、処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２７０）。処理が完了していないと判定された場合（ステップＳ２７０：Ｎｏ）、ステップＳ２４０に戻って処理が繰り返される。
【0082】
一方、処理が完了したと判定された場合（ステップＳ２７０：Ｙｅｓ）、出力部１９５は、ペアリングデータ１７２に記憶された判定対象を２次元座標上に配置した画像を出力することにより、画面を更新する（ステップＳ２７１）。そして、出力部１９５は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２８０）。情報処理装置３０は、終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ２８０：Ｎｏ）、ステップＳ２３０に戻って処理を繰り返す。また、情報処理装置３０は、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ２８０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【0083】
以上説明したように、本実施形態における情報処理システム２０は、所定の時間ｔが経過した時点における、判定対象の第１の位置Ｔｐと、真の速度ベクトルＶｖｐとを用いて、判定対象Ｔｐの時間ｔ経過後の移動先の予想範囲ｃｖｐを推定する推定部をさらに備えてもよい。この場合において、判定部１９４ａは、所定の時間ｔが経過した時点における、判定対象の第２の位置Ｆｖが、推定された移動先の予想範囲ｃｖｐに含まれない場合に、判定対象Ｆｖが存在しないと判定する。これにより、情報処理システム２０は、センサ１１が３つ以上ない構成においても、障害物の誤検出を抑制できる。
【0084】
（第３の実施形態）
ところで、走行中の車から見た風景を考えると、障害物の大半は道路脇の電柱や住宅等の移動しない物体なので、車の速度ベクトルとは真逆のベクトルで一斉に同じ移動をするよう制約されて見える。第２の実施形態ではＮ個の物体がそれぞれ違うＮ種類の真の速度ベクトルを持つと仮定したのだが、走行中の車からはＮ個の物体がほぼ同じ１種類の真の速度ベクトルしか持たないように単純化されて見える。この場合、１種類の真の速度ベクトルをＮ個の物体に適用させることにより、第２の実施形態のアルゴリズムを簡略化・高速化することができる。
ところで、走行中の車から見た風景を考えると、障害物の大半は道路脇の電柱や住宅等の移動しない物体なので、車の速度ベクトルとは真逆のベクトルで一斉に同じ移動をするよう制約されて見える。第２の実施形態ではＮ個の物体がそれぞれ違うＮ種類の真の速度ベクトルを持つと仮定したのだが、走行中の車からはＮ個の物体がほぼ同じ１種類の真の速度ベクトルしか持たないように単純化されて見える。この場合、１種類の真の速度ベクトルをＮ個の物体に適用させることにより、第２の実施形態のアルゴリズムを簡略化・高速化することができる。
【0085】
このような車から見た風景の移動を計算するためには、Gridmapと呼ばれる技術が効率的であることが知られている。Gridmapとは、自分の周囲の座標を直交座標で細かくメッシュ状に分割して障害物をプロットしたもので、多くの場合は車の上から観察した、車と共に移動する座標系を用いる。通常メッシュは非常に細かく設定されるため、Gridmapは画像データとほぼ同じものになる。車の移動に伴ってGridmap画像には、アファイン変換と呼ばれる並行移動と回転の座標変換処理が次々と施されて行く。第２の実施形態にこのGridmapの考え方を融合させると、虚像除去の精度と計算効率を高めることができる。
【0086】
情報処理システム１０の更新時間を仮に０．１秒とする。図２１において、時点ｔにおいてGridmap上に２つの物体候補ＴｑとＦ１があったとする。車の車速ベクトルと真逆のベクトルに更新時間０．１秒を掛け算したベクトルをＭＶとすると、次の時刻（ｔ＋０．１秒）には全ての物体が一律に移動ベクトルＭＶによって移動すると考えられる。この一律という点が、第２の実施形態との違いである。２つの物体候補ＴｑとＦ１は、一律移動ベクトルＭＶを足し算した位置に移動すると予想されるが、更新時間０．１秒が粗いために、一律移動ベクトルが微妙に変化する可能性がある。そのため予想移動位置は、「点」ではなく「範囲」ｔＭｑとｔＭ１とすることが好ましい。Gridmapが画像状のメッシュデータであることから、「点」を「範囲」に拡大するのは、例えばモフォロジー変換の中の「膨張」を使えば簡単に実現できる。そして第２の実施形態と同様に、次の時刻（ｔ＋０．１秒）に推定された物体位置が範囲ｔＭｑとｔＭ１に入っていれば真の物体像と判定し、入っていなければ虚像と判定すれば良い。
【0087】
本第３の実施形態は、単独でも実現できるし、第１の実施形態と同時に組み合わせて構わない。このうち以下では、単独で実現した場合を説明する。
【0088】
図２０は、第３の実施形態における処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図２０に示すように、第３の実施形態における情報処理装置６０は、通信部１６と、記憶部６７と、入出力部１８と、制御部６９とを有する。
【0089】
記憶部６７は、例えば制御部６９が実行するプログラムや、当該プログラムが使用するグリッドマップの直交座標系、データテーブル、処理結果等の各種データなどを記憶する記憶装置の一例であり、例えば半導体メモリやプロセッサなどである。記憶部６７は、センサ１１から通信部１６を介して受信した測定データを記憶する。また、記憶部６７は、各センサ１１の位置関係や、各センサ１１が発信するパルス波の周波数等に関する情報を記憶する。本実施形態において、記憶部６７は、センサテーブル１７１と、ペアリングデータ１７２とを備える。
【0090】
制御部６９は、プロセッサ等により構成され、情報処理装置６０全体の処理を制御する。本実施形態において、制御部６９は、例えば、取得部１９１と、特定部１９２と、合成部１９３と、判定部６９４と、出力部６９５と、車速検出部６９６と、マップ生成部６９７と、センサ選択部６９８とを備える。
【0091】
車速検出部６９６は、自動車１の車速や移動の方向を検出する。車速検出部６９６は、例えば、通信部１６を介して、自動車１に搭載された速度計や加速度センサから自動車１の車速や加速度に関する情報を取得する。また、車速検出部６９６は、例えば、車速に関する情報と、加速度に関する情報とを組み合わせることにより、自動車１の移動方向を検出する。これにより、車速検出部６９６は、自動車１の移動速度ベクトルを算出する。車速検出部６９６は、検出した移動速度ベクトルを、マップ生成部６９７及びセンサ選択部６９８に出力する。
【0092】
マップ生成部６９７は、直交座標系上に、特定された判定対象や、判定対象の移動先を配置することにより、グリッドマップを生成する。マップ生成部６９７は、例えば、記憶部６７から読み出したグリッドマップの直交座標系に、特定部１９２により特定された判定対象Ｔｑ及びＦ１を配置する。これにより、図１９に示すようなグリッドマップＧＭが得られる。なお、マップ生成部６９７は、推定部の一例である。
【0093】
また、マップ生成部６９７は、車速検出部６９６から出力された移動速度ベクトルを用いて、グリッドマップＧＭに配置された各判定対象の移動先を算出する。第３の実施形態における情報処理システム５０が搭載された自動車１は、例えば、図１９における図面の上方向に、時間ｔあたりグリッド４つ分の速度で移動しているものとする。この場合において、各判定対象Ｔｑ及びＦ１は、各判定対象Ｔｑ及びＦ１の固有の移動速度を除外すると、自動車の移動方向とは反対の方向、すなわち図１９における図面の下方向に、相対的に平行移動すると考えられる。
【0094】
そこで、マップ生成部６９７は、自動車１の移動速度に応じて、各判定対象Ｔｑ及びＦ１の予想範囲を算出する。図２１は、第３の実施形態における予想範囲の一例を示す図である。図２１に示すように、判定対象Ｔｑ及びＦ１は、判定対象Ｔｑ及びＦ１が特定された時点から、時間ｔの経過後において、一律移動ベクトルＭＶに示すように移動するものと考えられる。
【0095】
なお、判定対象の移動後の位置には、各センサ１１の特定誤差等に応じた誤差が生じる場合がある。そこで、図２１に示す予想範囲は、判定対象Ｔｑ及びＦ１が配置されたグリッドを拡張した範囲Ｍｑ及びＦ１を平行移動することにより算出されてもよい。かかる範囲の拡張は、例えばモフォロジー変換等の公知の技術により実現できる。そして、第３の実施形態におけるマップ生成部６９７は、モフォロジー変換されたグリッド群Ｍｑ及びＦ１を平行移動させることにより、予想範囲ｔＭｑ及びｔＭ１を算出する。なお、以下において、モフォロジー変換されたグリッド群を平行移動させることにより算出される予想範囲を「変換後範囲」と表記する場合がある。
【0096】
また、マップ生成部６９７は、図１９に示す判定対象Ｔｑ及びＦ１をグリッドマップＧＭ上に配置してから、時間ｔの経過後に特定された判定対象を、図２２に示すように、さらにグリッドマップＧＭ上に配置する。図２２は、第３の実施形態における特定結果の一例を示す図である。図２２に示すように、マップ生成部６９７は、時間ｔの経過後に特定された判定対象ｔＴｑ及びｔＦ１を、グリッドマップＧＭ上に配置する。
【0097】
図２０に戻って、第３の実施形態における判定部６９４は、マップ生成部６９７により算出された予想範囲に、時間ｔが経過した時点において判定対象が特定された座標（実座標）に対応するグリッドが含まれるか否かを判定する。判定部６９４は、例えば、図２２に示す時間ｔの経過後に特定された判定対象ｔＴｑ及びｔＦ１が配置されたグリッドが、予想範囲ｔＭｑ又はｔＭ１に含まれるか否かを判定する。
【0098】
図２２に示す例において、判定対象ｔＴｑが配置されたグリッドは、予想範囲ｔＭｑに含まれる。この場合、判定部６９４は、判定対象ｔＴｑは実際に存在すると判定する。一方、判定対象ｔＦ１は、予想範囲ｔＭ１の範囲外に配置されている。この場合、判定部６９４は、判定対象ｔＦ１は実際には存在しない、すなわち虚像であると判定する。この場合において、判定部６９４は、虚像であると判定された判定対象を、グリッドマップから削除する。
【0099】
図２０に戻って、第３の実施形態における出力部６９５は、グリッドマップに関する情報を出力する。出力部６９５は、例えば、マップ生成部６９７により生成され、マップ生成部６９７及び判定部６９４により更新されるグリッドマップを、入出力部１８を通じて外部のディスプレイ等に出力する。また、出力部６９５は、例えば、画像の生成が完了した判定対象に関する情報を、ペアリングデータ１７２から適宜削除する。
【0100】
センサ選択部６９８は、判定対象の特定に用いるセンサ１１を選択する。センサ選択部６９８は、例えば、自動車１の移動速度ベクトルに基づいて、センサ１１を選択し、判定対象の特定に用いるセンサを、選択されたセンサ１１に変更する。この場合において、センサ選択部６９８は、車速検出部６９６から出力される移動速度ベクトルの角度が、進行方向（図１９における図面の上方向）に対して５度～４５度の範囲内である場合に、自動車１が右折中であると判定する。この場合、センサ選択部６９８は、判定対象の特定に用いるセンサ１１を、センサ１１Ｃ、１１Ｒ及び１２Ｒに変更する。また、センサ選択部６９８は、車速検出部６９６から出力される移動速度ベクトルの角度が、進行方向（図１９における図面の上方向）に対して１５０度～２１０度の範囲内である場合に、自動車１が後退中であると判定する。この場合、センサ選択部６９８は、判定対象の特定に用いるセンサ１１を、センサ１３Ｌ、１３Ｃ及び１３Ｒに変更する。
【0101】
本実施形態における処理の流れについて、図２３及び図２４を用いて説明する。図２３は、第３の実施形態におけるセンサ選択処理及びマップ初期化処理の一例を示すフローチャートである。まず、情報処理装置６０の車速検出部６９６は、自動車１の移動速度ベクトルを算出する（ステップＳ３００）。次に、センサ選択部６９８は、移動速度ベクトルの角度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。センサ選択部６９８は、センサ選択部６９８は、移動速度ベクトルの角度が所定の閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、判定対象の検出に用いるセンサ１１を変更し（ステップＳ３１１）、ステップＳ３４１に移行する。
【0102】
一方、移動速度ベクトルの角度が所定の閾値未満であると判定された場合（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、特定部６９２は、センサ１１Ｌが受信した測定データ（検出結果）Ｌ１～Ｌｉを取得するとともに（ステップＳ３４１）、センサ１１Ｒが受信した測定データ（検出結果）Ｒ１～Ｒjを取得する（ステップＳ３４２）。
【0103】
次に、特定部６９２は、データＬｉのうちのいずれか１つと、データＲjのうちのいずれか１つとの組み合わせを選択する（ステップＳ３５０）。特定部６９２は、データＬｉとデータＲjとを用いて、センサ１１Ｌの検出結果とセンサ１１Ｒの検出結果とをペアリングすることにより、交点座標を算出する（ステップＳ３５１）。マップ生成部６９７は、判定対象の交点座標をモフォロジー変換したグリッド群をグリッドマップ上に配置する（ステップＳ３５２）。そして、マップ生成部６９７は、自動車１の移動速度ベクトルに基づく一律移動ベクトルを用いて、配置されたグリッド群を平行移動させることにより（ステップＳ３５３）、変換後範囲をグリッドマップ上に配置させる（ステップＳ３５４）。
【0104】
そして、情報処理装置６０は、グリッドマップ処理を実行する（ステップＳ４００）。図２４は、第３の実施形態におけるグリッドマップ処理の一例を示すフローチャートである。まず、特定部６９２は、時間ｔが経過するまで待機する（ステップＳ４０１：Ｎｏ）。特定部６９２は、時間ｔが経過したと判定した場合（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、時間ｔの経過後にセンサ１１Ｌが受信した測定データ（検出結果）Ｌ１～Ｌｌを取得するとともに（ステップＳ４１１）、時間ｔの経過後にセンサ１１Ｒが受信した測定データ（検出結果）Ｒ１～Ｒｍを取得する（ステップＳ４１２）。
【0105】
次に、特定部６９２は、データＬｌのうちのいずれか１つと、データＲｍのうちのいずれか１つとの組み合わせを選択する（ステップＳ４２０）。特定部６９２は、選択されたデータＬｌとデータＲｍとの組み合わせを用いて、センサ１１Ｌの検出結果とセンサ１１Ｒの検出結果とをペアリングすることにより、実座標である交点座標を算出する（ステップＳ４２１）。
【0106】
次に、判定部６９４は、交点座標が、変換後範囲内に含まれるか否かを判定する（ステップＳ４３０）。判定部６９４は、交点座標が変換後範囲内に含まれないと判定した場合（ステップＳ４３０：Ｎｏ）、すなわち判定対象が存在しないと判定される場合、判定対象を除外し（ステップＳ４３１）、ステップＳ４５０に移行する。
【0107】
一方、交点座標が変換後範囲内に含まれると判定された場合（ステップＳ４３０：Ｙｅｓ）、判定部６９４は、全てのデータＬｌとデータＲｍとの組み合わせについて、処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ４５０）。処理が完了していないと判定された場合（ステップＳ４５０：Ｎｏ）、ステップＳ４１１に戻って処理が繰り返される。
【0108】
一方、処理が完了したと判定された場合（ステップＳ４５０：Ｙｅｓ）、出力部６９５は、ペアリングデータ１７２に記憶された判定対象をグリッドマップ上に配置した画像を出力することにより、画面を更新する（ステップＳ４５１）。そして、図２３に示す処理に戻る。
【0109】
図２３に戻って、情報処理装置６０は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３６０）。情報処理装置６０は、終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ３６０：Ｎｏ）、ステップＳ３００に戻って処理を繰り返す。また、情報処理装置６０は、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ３６０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【0110】
以上説明したように、第３の実施形態における情報処理システム５０は、自動車１に搭載され、推定部６９７と、判定部６９４とを備える。推定部６９７は、直交座標系を有するグリッドマップＧＭ上に、第１の位置に対応する第１の座標Ｔｑを配置し、自動車の移動速度ベクトルに基づく一律移動ベクトルＭＶと、ラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖｑとをさらに合成した合成移動ベクトルＭＶｑを用いて、第１の座標を平行移動させることにより、グリッドマップＧＭ上における移動先の位置ｖＭｑを推定する。判定部６９４は、グリッドマップＧＭ上において、第２の位置ｔＴｑに対応するグリッドと、移動先の位置ｖＭｑに対応するグリッドとが所定の範囲内にある場合に、判定対象が第２の位置に存在すると判定し、グリッドマップＧＭ上において、第２の位置ｔＦ１に対応するグリッドと、前記移動先の位置ｖＭ１に対応するグリッドとが所定の範囲内にない場合に、判定対象は存在しないと判定する。これにより、２次元座標よりもデータ量が小さいグリッドマップを用いると共に、一つの一律移動ベクトルＭＶで複数の判定対象の移動先を算出できるので、計算量を削減できる。
【0111】
また、第３の実施形態にかかるセンサ選択部６９８は、自動車１の周方向に離間して設置された３つ以上のセンサ１１のうち、相対的な速さの検出に用いる反射波を受信する少なくとも２つのセンサ１１を選択する。その際、特定部６９２は、自動車１の移動速度ベクトルに基づいて、センサ１１を選択してもよい。これにより、自動車１が前進中の場合だけでなく、転回中や後退中においても、判定対象を適切に特定できる。
【0112】
なお、第３の実施形態にかかるグリッドマップ処理が行われている場合において、他の判定処理に切替ができるようにしてもよい。例えば、自動車１の移動速度ベクトルの大きさや方向等に応じて、第１の実施形態にかかる判定処理や、第２の実施形態にかかる判定処理に切り替えられるような構成であってもよい。
【0113】
また、マップ生成部６９７は、グリッド群の平行移動に用いる移動速度ベクトルを、いずれかの判定対象のラジアル速度に基づく仮想ベクトルと合成して用いてもよい。図２５は、第３の実施形態におけるモフォロジー処理結果の別の一例を示す図である。図２５には、判定対象Ｔｑのラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖｑと、判定対象Ｆ１のラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖ１がさらにグリッドマップＧＭ上に示されている。この場合において、マップ生成部６９７は、自動車１の移動速度ベクトルに基づく一律移動ベクトルＭＶと、判定対象Ｔｑのラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖｑとを合成することにより、新たな合成移動ベクトルＭＶｑを算出する。そして、マップ生成部６９７は、算出した合成移動ベクトルＭＶｑを用いて、モフォロジー変換されたグリッド群Ｔｑを平行移動させる。これにより、図２２に示す予想範囲ｔＭｑとは異なる変換後範囲ｖＭｑが、図２５に示すグリッドマップＧＭに配置される。
【0114】
なお、図２５においては、判定対象Ｆ１に対応するグリッド群Ｍ１を平行移動させるための移動ベクトルにも、判定対象Ｆ１のラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖ１ではなく判定対象Ｔｑのラジアル速度に基づく仮想ベクトルＶｖｑを用いて合成された合成移動ベクトルＭＶｑが用いられる。このように、一つの移動ベクトルを複数の判定対象に対応するグリッド群の平行移動に用いることにより、グリッドマップ処理における計算量を削減できる。その際、複数の判定対象Ｔｑ及びＦ１のうち、センサ１１からの距離が最も大きい判定対象Ｔｑのラジアル速度に基づく仮想ベクトルを用いる例について説明したが、実施の形態はこれに限られない。
【0115】
また、センサ１１が、自動車１の進行方向に直行する幅方向（図１に示す左右方向）の両端部、又は自動車１の進行方向（図１に示す上下方向）の両端部に離間して設置される例について示したが、実施の形態はこれらに限られない。例えば、センサ１１Ｃ、１２Ｌ及び１２Ｒのように、センサ１１は自動車１の両端部以外の場所に設けられてもよい。また、図示した各センサ１１以外に、自動車１の車室内を含む中央付近にセンサ１１が配置されていてもよい。また、図１に示す例においては、例えばセンサ１１Ｌとセンサ１１Ｒとは、自動車１の進行方向（図１に示す上下方向）において同一の位置に設けられているが、異なる位置に設けられていてもよい。
【0116】
これまで本発明の各実施形態について説明したが、本発明は上述した各実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、各実施形態においては、２次元座標上における判定対象の特定及び虚像の除外について説明したが、これに限られず、３次元座標上において、判定対象を特定するとともに虚像を除外するような構成であってもよい。また、自動車１とのリアルタイム通信が可能であれば、各実施形態における情報処理装置１４、３０、６０は外部のサーバやクラウド等、自動車１から離れた場所に実装されていてもよい。
【0117】
また、第３の実施形態におけるセンサ選択部６９８は、第１の実施形態又は第２の実施形態における情報処理装置１４又は３０に搭載されていてもよい。これにより、自動車１の車速や進行方向に応じて、最適なセンサ１１の組み合わせを選択できる。
【0118】
また、各実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【0119】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。また、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【符号の説明】
【0120】
１ 自動車、 １０ 情報処理システム、 １１ センサ、 １１１ 取得部、 １１２ 検出部、 １４ 情報処理装置、 １６ 通信部、 １７ 記憶部、 １８ 入出力部、 １９ 制御部、 １９１ 取得部、 １９２ 特定部、 １９３ 合成部、 １９４ 判定部、 １９５ 出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11A】
【図11B】
【図12A】
【図12B】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】