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JP2019070567A - Moving object recognizing radar device - Google Patents

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JP2019070567A
JP2019070567A JP2017196390A JP2017196390A JP2019070567A JP 2019070567 A JP2019070567 A JP 2019070567A JP 2017196390 A JP2017196390 A JP 2017196390A JP 2017196390 A JP2017196390 A JP 2017196390A JP 2019070567 A JP2019070567 A JP 2019070567A
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cluster
vehicle
radar
clusters
detection points
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JP2017196390A
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Japanese (ja)
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津田 和俊
Kazutoshi Tsuda
和俊 津田
幸伸 時枝
Yukinobu Tokieda
幸伸 時枝
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Japan Radio Co Ltd
Original Assignee
Japan Radio Co Ltd
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Abstract

To provide a moving object recognizing radar device with which it is possible to more accurately recognize the size of a moving object.SOLUTION: Provided is a moving object recognizing radar device for clustering detection points D1, D2 obtained by processing a radio wave that is reflected from a moving object after being transmitted and recognizing the moving object. The moving object recognizing radar device clusters a plurality of radar transmitters/receivers 2, 3 for transmitting/receiving a radio wave from different directions for each of detection points D1, D2 of the respective radar transmitters/receivers 2, 3 to generate a plurality of clusters C1, C2 and generates a cluster C3 of the moving object on the basis of the plurality of clusters C1, C2.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

この発明は、レーダによって車両などの移動体を認識する移動体認識レーダ装置に関する。   The present invention relates to a mobile object recognition radar device that recognizes a mobile object such as a vehicle by a radar.

レーダ・電波を物標に照射してその受信信号を信号処理すると、物標は検出点として抽出され、検出点の情報には、レーダ送受信機に対して相対的な距離、速度および方位が含まれる。特に、ミリ波レーダの場合、距離、速度および方位の分解能が高く、1つの物標から複数の検出点が得られる。このため、複数の検出点を1つの物標として認識するクラスタリング(集約処理)を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照。)。このクラスタリングは、各検出点の距離、速度および方位に基づいて、同一物標からの検出点と判定される検出点群の領域を1つのクラスタとしてグループ化するものである。例えば、図9に示すような複数の検出点Dが得られた場合に、特定の複数の検出点Dを同一物標からの検出点DであるとしてクラスタCを生成し、このクラスタCを物標の大きさ、形状と認識する。   When the target is irradiated with radar and radio waves and the received signal is signal-processed, the target is extracted as a detection point, and the information on the detection point includes the distance, velocity, and direction relative to the radar transceiver. Be In particular, in the case of a millimeter wave radar, the resolution of distance, velocity and azimuth is high, and a plurality of detection points can be obtained from one target. For this reason, there is known a technique for performing clustering (aggregation processing) that recognizes a plurality of detection points as one target (for example, see Patent Document 1). This clustering is to group areas of detection point groups determined to be detection points from the same target as one cluster based on the distance, speed and orientation of each detection point. For example, when a plurality of detection points D as shown in FIG. 9 are obtained, a cluster C is generated with the plurality of specific detection points D as detection points D from the same target, and this cluster C is Recognize the size and shape of the mark.

特開2017−122646号公報JP, 2017-122646, A

ところで、トラックのような大型車両を検出する場合、車両側面のような平らな面は、レーダの反射が弱く検出点が得られないことが多く、検出点群が車両の前方や後方に偏る傾向がある。例えば、図10(a)に示すように、車両の前方と後方に検出点Dが偏った場合、クラスタリングによって2つの小さいクラスタCが生成され、2台の小型車として認識してしまうことがある。また、レーダ送受信機との相対的な位置関係によっては、図10(b)に示すように、車両の後方に検出点Dが偏る場合があり、この場合、クラスタリングによって1つの小さいクラスタCが生成され、1台の小型車として認識してしまうことがある。そして、このような誤認識が生じると、交通量調査などにおいて正しい調査が行われなくなってしまう。ここで、図中二点鎖線は、大型車両の略輪郭を示す。   By the way, when detecting a large vehicle such as a truck, a flat surface such as the side of the vehicle often has weak radar reflections and no detection point can be obtained, and the detection point group tends to be biased forward or backward of the vehicle There is. For example, as shown in FIG. 10A, when the detection point D is biased to the front and the rear of the vehicle, two small clusters C may be generated by clustering and may be recognized as two small cars. Further, depending on the relative positional relationship with the radar transmitter-receiver, as shown in FIG. 10B, the detection point D may be biased to the rear of the vehicle. In this case, one small cluster C is generated by clustering. May be recognized as a single small car. And if such a misrecognition arises, a correct investigation will not be performed in traffic volume investigation etc. Here, the two-dot chain line in the drawing indicates the outline of the large vehicle.

そこでこの発明は、移動体の大きさをより正確に認識可能な移動体認識レーダ装置を提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a mobile object recognition radar device capable of more accurately recognizing the size of a mobile object.

上記目的を達成するために請求項1に記載の発明は、電波を送信して移動体から反射した電波を信号処理して得られた検出点を、クラスタリングして前記移動体を認識する移動体認識レーダ装置において、異なる方向から前記電波を送受信する複数のレーダ送受信機と、前記各レーダ送受信機で受信した電波を信号処理して得られた検出点に基づいて、クラスタリングして前記移動体のクラスタを生成する処理手段と、を備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 is a mobile that recognizes detection points by clustering detection points obtained by transmitting radio waves and performing signal processing on radio waves reflected from the mobile. In the recognition radar device, clustering is performed based on a plurality of radar transceivers that transmit and receive the radio waves from different directions, and detection points obtained by performing signal processing on the radio waves received by each of the radar transceivers. And processing means for generating a cluster.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の移動体認識レーダ装置において、前記処理手段は、それぞれの前記レーダ送受信機の検出点ごとにクラスタリングして複数のクラスタを生成し、該複数のクラスタに基づいて前記移動体のクラスタを生成する、ことを特徴とする。   The invention according to claim 2 is the mobile object recognition radar device according to claim 1, wherein the processing means generates a plurality of clusters by clustering for each detection point of each of the radar transceivers. Generating a cluster of the mobile based on the cluster of.

請求項3に記載の発明は、請求項1に記載の移動体認識レーダ装置において、前記処理手段は、すべての前記レーダ送受信機の全検出点を対象にクラスタリングして、前記移動体のクラスタを生成する、ことを特徴とする。   The invention as set forth in claim 3 is the mobile object recognition radar device according to claim 1, wherein the processing means performs clustering on all detection points of all the radar transmitters / receivers so as to obtain a cluster of the mobile object. It is characterized by generating.

請求項1に記載の発明によれば、複数のレーダ送受信機で異なる方向から電波を送受信するため、より多くの検出点が得られる。そして、より多くの検出点に基づいてクラスタリングして移動体のクラスタを生成するため、移動体の大きさにより適合したクラスタを生成することが可能となる。つまり、移動体の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   According to the first aspect of the present invention, more detection points can be obtained because radio waves are transmitted and received from different directions by a plurality of radar transceivers. Then, since clustering is performed based on more detection points to generate a cluster of a mobile, it is possible to generate a cluster more suited to the size of the mobile. That is, it becomes possible to more accurately recognize the size and shape of the moving body.

請求項2に記載の発明によれば、それぞれのレーダ送受信機の検出点ごとにクラスタリングして複数のクラスタを生成する。つまり、同一の移動体に対して、複数のレーダ送受信機ごとのクラスタを生成する。そして、これら複数のクラスタに基づいて移動体のクラスタ(最終クラスタ)を生成するため、レーダ送受信機ごとのクラスタの誤差(不検出)を補間して、移動体の大きさにより適合した最終クラスタを生成することが可能となる。つまり、移動体の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   According to the second aspect of the invention, a plurality of clusters are generated by clustering for each detection point of each of the radar transceivers. That is, clusters for each of a plurality of radar transceivers are generated for the same moving body. Then, in order to generate a cluster (final cluster) of the mobile based on the plurality of clusters, the error (non-detection) of the cluster for each radar transceiver is interpolated to obtain a final cluster that is adapted according to the size of the mobile. It is possible to generate. That is, it becomes possible to more accurately recognize the size and shape of the moving body.

請求項3に記載の発明によれば、すべてのレーダ送受信機の全検出点を対象にクラスタリングする。つまり、複数のレーダ送受信機で得られた多くの検出点をまとめてクラスタリングするため、移動体の大きさにより適合したクラスタを生成することが可能となる。つまり、移動体の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   According to the third aspect of the invention, clustering is performed on all detection points of all radar transceivers. That is, since many detection points obtained by a plurality of radar transceivers are collectively clustered, it is possible to generate a cluster that is more suitable for the size of the moving object. That is, it becomes possible to more accurately recognize the size and shape of the moving body.

この発明の実施の形態1に係る移動体認識レーダ装置を示す概略構成ブロック図である。FIG. 1 is a schematic configuration block diagram showing a mobile unit recognition radar device according to Embodiment 1 of the present invention. 図1の移動体認識レーダ装置のレーダ送受信機の配置位置を示す平面図であり、(a)は、2つのレーダ送受信機を車両進行方向の後方に設けた状態を示し、(b)は、第1のレーダ送受信機を車両進行方向の後方に設け、第2のレーダ送受信機を車両進行方向の前方に設けた状態を示す。It is a top view which shows the arrangement position of the radar transmitter-receiver of the moving body recognition radar apparatus of FIG. 1, (a) shows the state which provided two radar transmitter-receivers in the back of a vehicle traveling direction, (b) shows The first radar transceiver is provided at the rear of the vehicle traveling direction, and the second radar transceiver is provided at the front of the vehicle traveling direction. 図1の移動体認識レーダ装置によるクラスタリング結果の第1の例を示す図であり、(a)は、第1のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示し、(b)は、第2のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示し、(c)は、重畳クラスタリングによるクラスタを示す。It is a figure which shows the 1st example of the clustering result by the mobile recognition radar apparatus of FIG. 1, (a) shows the cluster based on the detection point of a 1st radar transmitter-receiver, (b) shows the 2nd The cluster based on the detection point of a radar transmitter-receiver is shown, (c) shows the cluster by superposition clustering. 図1の移動体認識レーダ装置によるクラスタリング結果の第2の例を示す図であり、(a)は、第1のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示し、(b)は、第2のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示す。It is a figure which shows the 2nd example of the clustering result by the mobile recognition radar apparatus of FIG. 1, (a) shows the cluster based on the detection point of a 1st radar transmitter-receiver, (b) shows the 2nd 7 shows a cluster based on detection points of a radar transceiver. 図1の移動体認識レーダ装置によるクラスタリング結果の第3の例を示す図であり、(a)は、第1のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示し、(b)は、第2のレーダ送受信機の検出点に基づくクラスタを示す。It is a figure which shows the 3rd example of the clustering result by the mobile recognition radar apparatus of FIG. 1, (a) shows the cluster based on the detection point of a 1st radar transmitter-receiver, (b) shows the 2nd 7 shows a cluster based on detection points of a radar transceiver. 図1の移動体認識レーダ装置の処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing flow of the moving body recognition radar apparatus of FIG. この発明の実施の形態2に係る移動体認識レーダ装置の処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing flow of the mobile body recognition radar apparatus concerning Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態2に係る移動体認識レーダ装置によるクラスタリング結果を示す図である。It is a figure which shows the clustering result by the mobile body recognition radar apparatus concerning Embodiment 2 of this invention. 従来のクラスタリングによるクラスタを示す図である。It is a figure which shows the cluster by the conventional clustering. 大型車両に対する従来のクラスタリング結果を示す図であり、(a)は、2つの小さいクラスタが生成された場合を示し、(b)は、1つの小さいクラスタが生成された場合を示す。It is a figure which shows the conventional clustering result with respect to a large vehicle, (a) shows the case where two small clusters are produced | generated, (b) shows the case where one small cluster is produced | generated.

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。   Hereinafter, the present invention will be described based on the illustrated embodiments.

(実施の形態1)
図1〜図6は、この発明の実施の形態を示し、図1は、この実施の形態に係る移動体認識レーダ装置1を示す概略構成ブロック図である。この移動体認識レーダ装置1は、電波を送信・照射し、移動体から反射した電波を信号処理して検出点を取得し、この検出点をクラスタリングして移動体の位置、大きさ、形状などを認識する装置であり、主として、レーダ送受信機2、3と、信号処理装置(処理手段)4と、を備える。
Embodiment 1
1 to 6 show an embodiment of the present invention, and FIG. 1 is a schematic configuration block diagram showing a mobile object recognition radar device 1 according to this embodiment. The mobile object recognition radar device 1 transmits and radiates radio waves, performs signal processing on radio waves reflected from the mobile body to acquire detection points, clusters the detection points, and detects the position, size, shape, etc. of the mobile body. , And mainly includes radar transceivers 2 and 3 and a signal processing device (processing means) 4.

ここで、この実施の形態では、移動体が道路・公道Wを走行する車両であり、交通量調査などにおいて車両の大きさ・車種を認識する場合について、主として以下に説明する。また、レーダ送受信機2、3から照射する電波はミリ波であり、距離、速度および方位の分解能が高く、1つの物標から複数の検出点が得られるものとする。   Here, in this embodiment, a mobile body is a vehicle traveling on a road or public road W, and the case of recognizing the size and vehicle type of the vehicle in traffic volume survey and the like will be mainly described below. Further, radio waves emitted from the radar transceivers 2 and 3 are millimeter waves, and resolution of distance, speed and direction is high, and a plurality of detection points can be obtained from one target.

レーダ送受信機2、3は、それぞれ異なる方向から電波を送受信するレーダ機器であり、受信した電波をデジタル変換して受信信号として信号処理装置4に送信する。この実施の形態では、2つのレーダ送受信機2、3を備える。このレーダ送受信機2、3は、道路Wの大きさ、軌道などに応じてより多くの検出点が得られる位置に配置される。例えば、図2(a)に示すように、第1のレーダ送受信機2を車両進行方向の後方の一方の道路脇に配置し、第2のレーダ送受信機3を車両進行方向の後方の他方の対向する道路脇に配置する。また、図2(b)に示すように、第1のレーダ送受信機2を車両進行方向の後方の道路脇に配置し、第2のレーダ送受信機3を車両進行方向の前方の道路脇に配置してもよい。   The radar transceivers 2 and 3 are radar devices that transmit and receive radio waves from different directions, respectively convert the received radio waves into digital signals and transmit the digital signals to the signal processing device 4 as reception signals. In this embodiment, two radar transceivers 2 and 3 are provided. The radar transmitters / receivers 2 and 3 are arranged at positions where more detection points can be obtained according to the size of the road W, the track and the like. For example, as shown in FIG. 2 (a), the first radar transmitter / receiver 2 is disposed at one side of the road behind the traveling direction of the vehicle, and the second radar transceiver 3 is Place it on the side of the opposite road. Further, as shown in FIG. 2 (b), the first radar transmitter / receiver 2 is disposed at the side of the road behind the traveling direction of the vehicle, and the second radar transceiver 3 is disposed at the side of the road ahead of the traveling direction of the vehicle. You may

信号処理装置4は、レーダ送受信機2、3からの受信信号を信号処理して各車両の検出点を抽出したり、検出点に基づいてクラスタリングしたりして、車両の大きさを判定したり、通過車両をカウントしたりする装置であり、従来と同等の構成、処理については説明を省略する。この信号処理装置4は、各レーダ送受信機2、3で受信した電波を信号処理して得られた検出点に基づいて、クラスタリングして車両のクラスタを生成する、という特徴的な処理を有する。この実施の形態では、それぞれのレーダ送受信機2、3の検出点ごとにクラスタリングして複数のクラスタを生成し、この複数のクラスタに基づいて車両のクラスタ(最終クラスタ)を生成する。   The signal processing device 4 performs signal processing on the reception signals from the radar transmitters / receivers 2 and 3 to extract detection points of each vehicle, and perform clustering based on the detection points to determine the size of the vehicle. This is an apparatus for counting passing vehicles, and the description of the same configuration and processing as the conventional one will be omitted. The signal processing device 4 has a characteristic process of clustering to generate a cluster of a vehicle based on detection points obtained by performing signal processing on radio waves received by the radar transceivers 2 and 3. In this embodiment, a plurality of clusters are generated by clustering for each detection point of each of the radar transceivers 2 and 3, and a cluster of vehicles (final cluster) is generated based on the plurality of clusters.

具体的には、図6に示すように、まず、第1のレーダ送受信機2の受信信号を信号処理して第1の検出点D1を抽出し、同様に、第2のレーダ送受信機3の受信信号を信号処理して第2の検出点D2を抽出する(ステップS2)。ここで、検出点の情報には、レーダ送受信機2、3に対して相対的な距離、速度および方位が含まれる。   Specifically, as shown in FIG. 6, first, the signal received by the first radar transceiver 2 is subjected to signal processing to extract the first detection point D1, and similarly, the second radar transceiver 3 is The received signal is subjected to signal processing to extract a second detection point D2 (step S2). Here, the information on the detection point includes the distance, the velocity, and the direction relative to the radar transceivers 2 and 3.

次に、第1の検出点D1群に対してクラスタリングして第1のクラスタC1を生成する(ステップS3)。すなわち、各検出点D1の距離、速度および方位に基づいて、同一車両からの検出点D1と判定される検出点D1群の領域(検出点D1がかたまった領域)を第1のクラスタC1として抽出、形成する。同様に、第2の検出点D2群に対してクラスタリングして第2のクラスタC2を生成する。そして、物標、車両が複数あれば複数のクラスタC1、C2が生成されるため、位置などに基づいて、生成したクラスタC1、C2のなかから、同一車両のクラスタと判定される第1のクラスタC1と第2のクラスタC2を抽出する。   Next, clustering is performed on the first detection point group D1 to generate a first cluster C1 (step S3). That is, based on the distance, speed, and direction of each detection point D1, an area of the detection point D1 group determined as the detection point D1 from the same vehicle (an area where the detection point D1 is accumulated) is extracted as a first cluster C1. ,Form. Similarly, clustering is performed on the second detection point group D2 to generate a second cluster C2. Since a plurality of clusters C1 and C2 are generated if there are multiple targets and vehicles, a first cluster determined as a cluster of the same vehicle from among the generated clusters C1 and C2 based on the position etc. Extract C1 and the second cluster C2.

これにより、同一車両に対して、例えば、図3(a)に示すように、第1の検出点D1群をクラスタリングして2つの小型車両大の第1のクラスタC1が生成、抽出され、図3(b)に示すように、第2の検出点D2群をクラスタリングして1つの小型車両大の第2のクラスタC2が生成、抽出される。ここで、クラスタC1、C2内の検出点D1、D2しか図示していないが、実際にはその他に多くの検出点D1、D2が得られる場合(複数の物標、車両がある場合)があり、そのなかから複数のクラスタC1、C2を生成し、同一車両の第1のクラスタC1と第2のクラスタC2を抽出する。   Thereby, for the same vehicle, for example, as shown in FIG. 3A, the first detection point D1 group is clustered to generate and extract two small vehicle-sized first clusters C1. As shown in 3 (b), the second detection point D2 group is clustered to generate and extract one small vehicle-sized second cluster C2. Here, although only the detection points D1 and D2 in the clusters C1 and C2 are illustrated, there may actually be cases where many other detection points D1 and D2 can be obtained (a plurality of targets and vehicles are present). A plurality of clusters C1 and C2 are generated therefrom, and a first cluster C1 and a second cluster C2 of the same vehicle are extracted.

続いて、このような同一車両に対するクラスタC1、C2を重畳クラスタリングして、車両の最終クラスタC3を生成する(ステップS4)。すなわち、クラスタC1、C2を重ね合わせて(共通座標で重畳して)最終クラスタC3を生成する。具体的には、次のようなクラスタC1、C2の組み合わせに従って最終クラスタC3を判定、生成する。   Subsequently, clusters C1 and C2 for such an identical vehicle are superimposed and clustered to generate a final cluster C3 of the vehicle (step S4). That is, the clusters C1 and C2 are superimposed (superimposed on the common coordinates) to generate the final cluster C3. Specifically, the final cluster C3 is determined and generated according to the combination of clusters C1 and C2 as follows.

第1に、少なくとも一方のクラスタC1、C2が大型車両の大きさである場合、例えば、図4に示すように、第1のクラスタC1が大型車両大のクラスタで第2のクラスタC2が1つの小型車両大のクラスタである場合、最終クラスタC3を大型車両大の第1のクラスタC1とする。すなわち、一方のレーダ送受信機2、3のクラスタC1、C2で大型車両が特定された場合には、最終クラスタC3も大型車両として特定する。   First, when at least one of the clusters C1 and C2 is the size of a large vehicle, for example, as shown in FIG. 4, the first cluster C1 is a large vehicle-sized cluster and the second cluster C2 is one. In the case of a small vehicle size cluster, the final cluster C3 is taken as a large vehicle size first cluster C1. That is, when a large vehicle is specified by the clusters C1 and C2 of one of the radar transceivers 2 and 3, the final cluster C3 is also specified as a large vehicle.

第2に、一方の検出点D1、D2によって2つの小型車両大のクラスタC1、C2が生成され、他方の検出点D1、D2によって1つの小型車両大のクラスタC1、C2が生成された場合、最終クラスタC3を大型車両大のクラスタとする。例えば、図3(a)に示すように、第1の検出点D1で小型車両大の第1のクラスタC1が2つ生成され、図3(b)に示すように、第2の検出点D2で小型車両大の第2のクラスタC2が1つ生成された場合、図3(c)に示すように、最終クラスタC3を2つの第1のクラスタC1を包括(連結)するような大型車両大のクラスタとする。   Second, when two small vehicle size clusters C1 and C2 are generated by one detection point D1 and D2, and one small vehicle size cluster C1 and C2 is generated by the other detection points D1 and D2, The final cluster C3 is a large vehicle size cluster. For example, as shown in FIG. 3 (a), two first clusters C1 of small vehicle size are generated at the first detection point D1, and as shown in FIG. 3 (b), the second detection point D2 is generated. When one second cluster C2 of small vehicle size is generated, as shown in FIG. 3 (c), the large cluster is such that final cluster C3 includes (concatenates) two first clusters C1. Cluster of

すなわち、小型車両大の第1のクラスタC1が2つ生成された場合、第1の検出点D1が2台の小型車両からの反射によるもの、あるいは、第1の検出点D1が1台の大型車両からの反射によるもの、と推定される。一方、対象車両が2台の小型車両であれば、小型車両大の第2のクラスタC2が2つ生成されるはず(1台の車両に対して必ず1つ以上のクラスタが生成されるはず)であるが、小型車両大の第2のクラスタC2が1つしか生成されていない。従って、第1のクラスタC1が2つ生成されたのは、第1の検出点D1が1台の大型車両からの反射によるからだと判定される。この結果、最終クラスタC3を2つの第1のクラスタC1を包括・包囲するような大型車両大のクラスタとする。ここで、図中二点鎖線は、大型車両の略輪郭を示す。   That is, when two first clusters C1 of small vehicle size are generated, the first detection point D1 is due to the reflection from two small vehicles, or the first detection point D1 is one large system. It is presumed to be due to the reflection from the vehicle. On the other hand, if the target vehicle is two small vehicles, two second clusters C2 of small vehicle size should be generated (one or more clusters should be necessarily generated for one vehicle) However, only one small vehicle-sized second cluster C2 is generated. Therefore, it is determined that the two first clusters C1 are generated because the first detection point D1 is due to the reflection from one large vehicle. As a result, the final cluster C3 is a large vehicle-sized cluster that encompasses and encloses the two first clusters C1. Here, the two-dot chain line in the drawing indicates the outline of the large vehicle.

第3に、図5に示すように、双方の検出点D1、D2によってそれぞれ2つの小型車両大のクラスタC1、C2が生された場合、2つのクラスタC1、C2の間隔L1,L2によって最終クラスタC3を判定、生成する。すなわち、それぞれ2つの小型車両大のクラスタC1、C2が生された場合、検出点D1、D2が2台の小型車両からの反射によるもの、あるいは、検出点D1、D2が1台の大型車両からの反射によるもの、と推定される。そこで、第1のクラスタC1、C1間の間隔L1および第2のクラスタC2、C2間の間隔L2によって、2台の小型車両か1台の大型車両かを判定する。   Third, as shown in FIG. 5, when two small vehicle size clusters C1 and C2 are generated respectively by both detection points D1 and D2, a final cluster is generated by the interval L1 and L2 of the two clusters C1 and C2 Determine and generate C3. That is, when clusters C1 and C2 of two small-sized vehicles are produced, detection points D1 and D2 are reflections from two small-sized vehicles, or detection points D1 and D2 are one large-sized vehicle It is estimated that the reflection of Therefore, it is determined whether two small vehicles or one large vehicle based on the interval L1 between the first clusters C1 and C1 and the interval L2 between the second clusters C2 and C2.

具体的には、少なくとも一方の間隔L1、L2が所定の距離未満である場合には、1台の大型車両と判定し、それ以外の場合には、2台の小型車両と判定する。ここで、所定の距離とは、通常の走行における車間距離として想定される最小限の距離であり、走行速度に応じて設定してもよい。つまり、少なくとも一方の間隔L1、L2が想定される最小車間距離よりも小さい場合には、そのような車間距離で2台の小型車両が走行しているはずがないとして、1台の大型車両と判定する。   Specifically, when at least one of the intervals L1 and L2 is less than the predetermined distance, it is determined that the vehicle is a large vehicle, and in other cases, it is determined that the vehicle is two small vehicles. Here, the predetermined distance is a minimum distance assumed as an inter-vehicle distance in normal traveling, and may be set according to the traveling speed. That is, if at least one of the distances L1 and L2 is smaller than the assumed minimum inter-vehicle distance, it is assumed that two small vehicles can not travel at such inter-vehicle distance, and one large vehicle judge.

このような構成の移動体認識レーダ装置1によれば、図6に示すように、まず、各レーダ送受信機2、3から電波が照射されて車両から反射した電波が、それぞれ受信信号として信号処理装置4に送信される(ステップS1)。次に、信号処理装置4において、上記のように、それぞれ第1の検出点D1と第2の検出点D2が抽出され(ステップS2)、さらに、第1の検出点D1群と第2の検出点D2群とに対して第1のクラスタC1と第2のクラスタC2が生成される(ステップS3)。   According to the mobile object recognition radar device 1 having such a configuration, as shown in FIG. 6, first, radio waves are emitted from the radar transceivers 2 and 3 and the radio waves reflected from the vehicle are signal processed as reception signals. It is transmitted to the device 4 (step S1). Next, in the signal processing device 4, as described above, the first detection point D1 and the second detection point D2 are extracted (step S2), and the first detection point D1 group and the second detection are further generated. A first cluster C1 and a second cluster C2 are generated for the point D2 group (step S3).

続いて、クラスタC1、C2が重畳クラスタリングされて、車両の最終クラスタC3が生成される(ステップS4)。つまり、車両の位置および大きさ、形状などが認識、特定される。そして、最新の最終クラスタC3の情報と過去の最終クラスタC3の情報とに基づいて、この最終クラスタC3に対する追尾(移動軌跡の特定等)が行われる(ステップS5)。続いて、最終クラスタC3による車種の判定結果(大型車両か小型車両か)と、車両の検出カウントが出力される(ステップS6)ものである。   Subsequently, clusters C1 and C2 are superimposed and clustered to generate a final cluster C3 of the vehicle (step S4). That is, the position, size, shape, etc. of the vehicle are recognized and identified. Then, based on the information of the latest final cluster C3 and the information of the past final cluster C3, tracking (specification of a movement trajectory, etc.) for the final cluster C3 is performed (step S5). Subsequently, the determination result of the vehicle type (the large vehicle or the small vehicle) by the final cluster C3 and the detection count of the vehicle are output (step S6).

以上のように、この移動体認識レーダ装置1によれば、複数のレーダ送受信機2、3で異なる方向から電波を送受信するため、より多くの検出点D1、D2が得られる。そして、より多くの検出点D1、D2に基づいてクラスタリングして車両の最終クラスタC3を生成するため、車両の大きさにより適合した最終クラスタC3を生成することが可能となる。つまり、車両の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   As described above, according to the mobile-object recognition radar device 1, since the radio transmitter-receivers 2 and 3 transmit and receive radio waves from different directions, more detection points D 1 and D 2 can be obtained. Then, since clustering is performed based on more detection points D1 and D2 to generate a final cluster C3 of the vehicle, it is possible to generate a final cluster C3 more adapted to the size of the vehicle. That is, the size and shape of the vehicle can be recognized more accurately.

具体的には、それぞれのレーダ送受信機2、3の検出点D1、D2ごとにクラスタリングして複数のクラスタD1、D2を生成する。つまり、同一の車両に対して、複数のレーダ送受信機2、3ごとのクラスタC1、C2を生成する。そして、これら複数のクラスタC1、C2に基づいて車両の最終クラスタC3を生成するため、レーダ送受信機2、3ごとのクラスタC1、C2の誤差(不検出)を補間して、車両の大きさにより適合した最終クラスタC3を生成することが可能となる。このようにして、車両の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   Specifically, a plurality of clusters D1 and D2 are generated by clustering for each of the detection points D1 and D2 of each of the radar transceivers 2 and 3. That is, clusters C1 and C2 for each of the plurality of radar transceivers 2 and 3 are generated for the same vehicle. Then, in order to generate the final cluster C3 of the vehicle based on the plurality of clusters C1 and C2, the error (not detected) of the clusters C1 and C2 for each of the radar transceivers 2 and 3 is interpolated to obtain the size of the vehicle. It is possible to generate the adapted final cluster C3. In this way, the size and shape of the vehicle can be recognized more accurately.

(実施の形態2)
図7、図8は、この発明の実施の形態を示し、この実施の形態では、車両のクラスタCを生成する手法が実施の形態1と異なり、実施の形態1と同等の構成については、同一符号を付することでその説明を省略する。
Second Embodiment
7 and 8 show an embodiment of the present invention. In this embodiment, the method of generating a cluster C of a vehicle is different from that of the first embodiment, and the same configuration as that of the first embodiment is identical. The explanation is omitted by attaching the reference numerals.

この実施の形態における信号処理装置4は、すべてのレーダ送受信機2、3の全検出点D1、D2を対象にクラスタリングして、車両のクラスタCを生成する。すなわち、図8に示すように、第1のレーダ送受信機2による第1の検出点D1と第2のレーダ送受信機3による第2の検出点D2のすべてを、共通座標でクラスタリングして、各検出点D1、D2の距離、速度および方位に基づいて、同一車両からの検出点D1、D2と判定される検出点D1、D2群の領域を1つのクラスタCとして抽出する。   The signal processing device 4 in this embodiment performs clustering on all detection points D1 and D2 of all the radar transceivers 2 and 3 to generate a cluster C of a vehicle. That is, as shown in FIG. 8, all of the first detection point D1 by the first radar transceiver 2 and the second detection point D2 by the second radar transceiver 3 are clustered at common coordinates, An area of a group of detection points D1 and D2 determined to be detection points D1 and D2 from the same vehicle is extracted as one cluster C based on the distance, speed and direction of the detection points D1 and D2.

ここで、1つのクラスタC内の検出点D1、D2しか図示していないが、実際にはその他に多くの検出点D1、D2が得られる場合(複数の物標、車両がある場合)があり、そのなかから複数のクラスタCを生成する。また、図中二点鎖線は、大型車両の略輪郭を示す。   Here, although only the detection points D1 and D2 in one cluster C are illustrated, there may actually be cases where many other detection points D1 and D2 can be obtained (a plurality of targets and vehicles are present). , Generate a plurality of clusters C from among them. Moreover, the dashed-two dotted line shows the outline of a large sized vehicle in the figure.

このような構成の移動体認識レーダ装置1によれば、図7に示すように、まず、各レーダ送受信機2、3から電波が照射されて車両から反射した電波が、それぞれ受信信号として信号処理装置4に送信される(ステップS11)。次に、信号処理装置4において、それぞれ第1の検出点D1と第2の検出点D2が抽出され(ステップS12)、全検出点D1、D2が共通座標でクラスタリングされて、車両のクラスタCが生成される(ステップS13)。続いて、実施の形態1と同様に、このクラスタCに対する追尾が行われ(ステップS14)、さらに、クラスタCによる車種の判定結果(大型車両か小型車両か)と、車両の検出カウントが出力される(ステップS15)ものである。   According to the mobile object recognition radar device 1 having such a configuration, as shown in FIG. 7, first, radio waves are emitted from the radar transceivers 2 and 3 and the radio waves reflected from the vehicle are signal processed as reception signals. It is transmitted to the device 4 (step S11). Next, the first detection point D1 and the second detection point D2 are extracted in the signal processing device 4 (step S12), and all the detection points D1 and D2 are clustered at the common coordinates, and the cluster C of the vehicle is It is generated (step S13). Subsequently, as in the first embodiment, tracking to the cluster C is performed (step S14), and the determination result of the vehicle type by the cluster C (large vehicle or small vehicle) and the detection count of the vehicle are output. (Step S15).

以上のように、この実施の形態によれば、すべてのレーダ送受信機2、3の全検出点D1、D2を対象に共通座標でクラスタリングする。つまり、複数のレーダ送受信機2、3で得られた多くの検出点D1、D2をまとめてクラスタリングするため、車両の大きさにより適合したクラスタCを生成することが可能となる。つまり、車両の大きさ、形状をより正確に認識することが可能となる。   As described above, according to this embodiment, all detection points D1 and D2 of all the radar transceivers 2 and 3 are clustered at common coordinates. That is, since many detection points D1 and D2 obtained by the plurality of radar transceivers 2 and 3 are collectively clustered, it is possible to generate a cluster C more adapted to the size of the vehicle. That is, the size and shape of the vehicle can be recognized more accurately.

以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では、2つのレーダ送受信機2、3を備えているが、3つ以上のレーダ送受信機を備えてもよい。また、実施の形態1、2を組み合わせて車両のクラスタを生成、判定するようにしてもよい。例えば、実施の形態1による最終クラスタC3を生成、判定する際に、実施の形態2における全検出点D1、D2やクラスタCを考慮するようにしてもよい。   The embodiment of the present invention has been described above, but the specific configuration is not limited to the above embodiment, and even if there is a change in design or the like within the scope of the present invention, Included in the invention. For example, although the above embodiment includes two radar transceivers 2 and 3, three or more radar transceivers may be provided. In addition, the first and second embodiments may be combined to generate and determine a cluster of a vehicle. For example, when the final cluster C3 according to the first embodiment is generated and determined, all the detection points D1 and D2 and the cluster C in the second embodiment may be considered.

1 移動体認識レーダ装置
2 第1のレーダ送受信機
3 第2のレーダ送受信機
4 信号処理装置(処理手段)
D1 第1の検出点
D2 第2の検出点
C クラスタ
C1 第1のクラスタ
C2 第2のクラスタ
C3 最終クラスタ
W 道路
1 mobile object recognition radar device 2 first radar transceiver 3 second radar transceiver 4 signal processing device (processing means)
D1 first detection point D2 second detection point C cluster C1 first cluster C2 second cluster C3 final cluster W road

Claims (3)

電波を送信して移動体から反射した電波を信号処理して得られた検出点を、クラスタリングして前記移動体を認識する移動体認識レーダ装置において、
異なる方向から前記電波を送受信する複数のレーダ送受信機と、
前記各レーダ送受信機で受信した電波を信号処理して得られた検出点に基づいて、クラスタリングして前記移動体のクラスタを生成する処理手段と、
を備えることを特徴とする移動体認識レーダ装置。
In a mobile-object recognition radar device that clusters detection points obtained by transmitting radio waves and performing signal processing on radio waves reflected from a mobile object, and recognizing the mobile object,
A plurality of radar transceivers that transmit and receive the radio waves from different directions;
Processing means for performing clustering on the basis of detection points obtained by performing signal processing on radio waves received by each of the radar transceivers to generate clusters of the mobile object;
A mobile object recognition radar device comprising:
前記処理手段は、それぞれの前記レーダ送受信機の検出点ごとにクラスタリングして複数のクラスタを生成し、該複数のクラスタに基づいて前記移動体のクラスタを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の移動体認識レーダ装置。
The processing means generates a plurality of clusters by clustering for each detection point of each of the radar transceivers, and generates a cluster of the moving object based on the plurality of clusters.
The mobile object recognition radar device according to claim 1,
前記処理手段は、すべての前記レーダ送受信機の全検出点を対象にクラスタリングして、前記移動体のクラスタを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の移動体認識レーダ装置。
The processing means performs clustering on all detection points of all the radar transceivers to generate a cluster of the mobile object.
The mobile object recognition radar device according to claim 1,
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