JP6953084B2 - Radar signal processing device and radar signal processing program - Google Patents

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Description

この発明は、複数の車線を有する道路を走行する車両をレーダによって認識するためのレーダ信号処理装置およびレーダ信号処理プログラムに関する。 The present invention relates to a radar signal processing device and a radar signal processing program for recognizing a vehicle traveling on a road having a plurality of lanes 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等参照。)。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 a radar / radio wave is applied to a target and the received signal is processed, the target is extracted as a detection point, and the detection point information includes the distance, speed, and direction relative to the radar transmitter / receiver. Is done. In particular, in the case of millimeter-wave radar, the resolution of distance, velocity, and direction is high, and a plurality of detection points can be obtained from one target. Therefore, a technique for performing clustering (aggregation processing) for recognizing a plurality of detection points as one target is known (see, for example, Patent Document 1 and the like). In this clustering, the region of the detection point group determined to be the detection point from the same target is grouped as one cluster based on the distance, speed and direction 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 assuming that the specific plurality of detection points D are detection points D from the same target, and the cluster C is used as an object. Recognize the size and shape of the mark.

クラスタリングは、複数の車線の道路を走行する複数台の車両を同時に検出する場合にも利用される。例えば、図10では、車線L1、L2を有する2車線の道路・公道Wにおいて、車線L1を車両M1が走行し、この車両M1の前方で車両M2が車線L2を走行している。この場合、車両M1の検出点D1の距離、速度および方位に基づいてクラスタC1が生成され、車両M2の検出点D2の距離、速度および方位に基づいてクラスタC2が生成される。 Clustering is also used when detecting a plurality of vehicles traveling on a road having a plurality of lanes at the same time. For example, in FIG. 10, on a two-lane road / public road W having lanes L1 and L2, the vehicle M1 is traveling in the lane L1, and the vehicle M2 is traveling in the lane L2 in front of the vehicle M1. In this case, the cluster C1 is generated based on the distance, speed and direction of the detection point D1 of the vehicle M1, and the cluster C2 is generated based on the distance, speed and direction of the detection point D2 of the vehicle M2.

このようなクラスタリングは、例えば、交通量調査などに利用される。交通量調査では、生成したクラスタを所定距離だけ追尾し、現在位置および移動経路を取得する。そして、追尾したクラスタが仮想的に設定した通過ラインを通過した場合に、1台の車両が道路Wを通過したものとしてカウントする。 Such clustering is used, for example, for traffic volume surveys. In the traffic volume survey, the generated cluster is tracked by a predetermined distance, and the current position and the movement route are acquired. Then, when the tracked cluster passes through the virtually set passing line, it is counted as if one vehicle has passed through the road W.

特開2017−122646号公報JP-A-2017-122646

しかしながら、従来のクラスタリングでは、例えば2台の車両が近接して走行している場合に、この2台の車両の検出点を1台の車両の検出点として誤認識してクラスタを生成してしまい、車両の台数が少なく認識されてしまうことがあった。 However, in the conventional clustering, for example, when two vehicles are traveling close to each other, the detection points of these two vehicles are erroneously recognized as the detection points of one vehicle to generate a cluster. , The number of vehicles was small and was sometimes recognized.

例えば、図11に示すように、車線L1と車線L2とに車両M1と車両M2とが並んで走行している状態では、車両M1の検出点D1と、車両M2の検出点D2との距離が近くなる。このような場合、車両M1と車両M2との速度が異なっていれば、検出点D1と検出点D2とを速度成分に基づいて別々にクラスタリングすることができる。しかしながら、車両M1と車両M2とが略同じ速度で走行している場合、すなわち、車両M1と車両M2とが並走しているような状態では、速度成分に基づくクラスタリングができないので、検出点D1と検出点D2とから1つのクラスタC3が生成され、2台の車両が1台の車両と認識される。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。 For example, as shown in FIG. 11, when the vehicle M1 and the vehicle M2 are traveling side by side in the lane L1 and the lane L2, the distance between the detection point D1 of the vehicle M1 and the detection point D2 of the vehicle M2 is large. Get closer. In such a case, if the speeds of the vehicle M1 and the vehicle M2 are different, the detection points D1 and the detection points D2 can be clustered separately based on the speed components. However, when the vehicle M1 and the vehicle M2 are traveling at substantially the same speed, that is, when the vehicle M1 and the vehicle M2 are traveling in parallel, clustering based on the speed component cannot be performed, so that the detection point D1 And the detection point D2, one cluster C3 is generated, and the two vehicles are recognized as one vehicle. If such a misrecognition occurs, a correct survey will not be performed in a traffic volume survey or the like.

そこでこの発明は、並走している複数台の車両が認識可能なレーダ信号処理装置およびレーダ信号処理プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a radar signal processing device and a radar signal processing program that can be recognized by a plurality of vehicles running in parallel.

上記目的を達成するために請求項1に記載の発明は、複数の車線を有する道路にレーダ送受信機から電波を送信して前記道路を走行する車両から反射した電波を受信し、受信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車両のクラスタを生成し、前記クラスタを追尾することにより得られた追尾情報に基づいて前記車両を認識するレーダ信号処理装置において、前記車線の数と、前記各車線の幅と、前記レーダ送受信機に対する前記各車線の位置とを含む車線情報を記憶する車線情報記憶手段と、前記車線情報と前記追尾情報とに基づいて、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にある前記クラスタを特定し、かつ、その特定したクラスタが前記追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、該クラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離するクラスタ分離手段と、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 transmits radio waves from a radar transmitter / receiver to a road having a plurality of lanes, receives radio waves reflected from a vehicle traveling on the road, and receives the received radio waves. In a radar signal processing device that recognizes the vehicle based on the tracking information obtained by clustering the detection points obtained by signal processing to generate a cluster of the vehicle and tracking the cluster, the lane A lane information storage means for storing lane information including a number, the width of each lane, and the position of each lane with respect to the radar transmitter / receiver, and two adjacent lanes based on the lane information and the tracking information. When the cluster located across the lanes is specified and it is determined from the tracking information that the specified cluster is not changing lanes, it is recognized as two vehicles running in parallel in the cluster. It is characterized in that it is provided with a cluster separation means for separating into clusters for two units.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載のレーダ信号処理装置であって、前記クラスタ分離手段は、前記検出点の集合を左右で分離するための境界線を算出し、前記境界線によって前記クラスタを分離する、ことを特徴とする。 The invention according to claim 2 is the radar signal processing apparatus according to claim 1, wherein the cluster separation means calculates a boundary line for separating a set of detection points on the left and right, and the boundary line. It is characterized in that the cluster is separated by.

請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載のレーダ信号処理装置であって、前記クラスタ分離手段は、前記クラスタの幅が所定幅以上である場合に前記クラスタを分離する、ことを特徴とする。 The invention according to claim 3 is the radar signal processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the cluster separating means separates the cluster when the width of the cluster is equal to or larger than a predetermined width. It is characterized by.

請求項4に記載の発明は、複数の車線を有する道路にレーダ送受信機から電波を送信して前記道路を走行する車両から反射した電波を受信し、受信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車両のクラスタを生成し、前記クラスタを追尾することにより得られた追尾情報に基づいて前記車両を認識するレーダ信号処理プログラムにおいて、コンピュータを、前記車線の数と、前記各車線の幅と、前記レーダ送受信機に対する前記各車線の位置とを含む車線情報を記憶する車線情報記憶手段と、前記車線情報と前記追尾情報とに基づいて、隣り合う車線の間を跨ぐ位置にある前記クラスタを特定し、かつ、その特定したクラスタが前記追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、該クラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離するクラスタ分離手段と、して機能させることを特徴とする。 The invention according to claim 4 is obtained by transmitting radio waves from a radar transmitter / receiver to a road having a plurality of lanes, receiving radio waves reflected from a vehicle traveling on the road, and processing the received radio waves. In a radar signal processing program that recognizes a vehicle based on tracking information obtained by clustering detection points to generate a cluster of the vehicle and tracking the cluster, a computer is used for the number of lanes and the number of lanes. A lane information storage means for storing lane information including the width of each lane and the position of each lane with respect to the radar transmitter / receiver, and a position straddling between adjacent lanes based on the lane information and the tracking information. When the cluster in the above is specified and it is determined from the tracking information that the specified cluster is not changing lanes, it is recognized that the cluster is two vehicles running in parallel and two vehicles are used. It is characterized in that it functions as a cluster separation means for separating into clusters.

請求項1および請求項4に記載の発明によれば、車線情報とクラスタの追尾情報とに基づいて、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にあるクラスタ、すなわち、車線内にない車両、言い換えれば、1つの車線から隣の車線にはみ出すように走行する車両のクラスタを特定することが可能となる。例えば、2台の車両が隣り合う2つの車線を並走し、各車両の検出点が近接距離にある場合には、距離、速度および方位に基づいて検出点を分離できないので、クラスタは2つの車線の間を跨ぐように生成される。このようなクラスタを判定することにより、2台の車両から誤認識された可能性のあるクラスタを適切に特定することが可能となる。また、クラスタの追尾情報に基づいて、クラスタが車線変更中であるか否かを判定することが可能となる。例えば、車両が車線変更中の場合、その車両のクラスタは走行中の車線からはみ出し、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置で検出されてしまう。したがって、クラスタの追尾情報に基づいて、車線変更中であるか否かを判定することで、2台の車両から誤認識されたクラスタを適切に特定することが可能となる。さらに、クラスタが車線変更中ではないと判定した場合には、そのクラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離するので、並走している複数台の車両を適切、かつ精度よく認識することが可能となる。 According to the first and fourth aspects of the invention, a cluster located across two adjacent lanes, that is, a vehicle not in the lane, in other words, based on the lane information and the tracking information of the cluster. For example, it is possible to identify a cluster of vehicles traveling so as to extend from one lane to the next lane. For example, if two vehicles run side by side in two adjacent lanes and the detection points of each vehicle are in close proximity, the detection points cannot be separated based on distance, speed and direction, so there are two clusters. Generated to straddle between lanes. By determining such a cluster, it becomes possible to appropriately identify a cluster that may have been erroneously recognized by the two vehicles. In addition, it is possible to determine whether or not the cluster is changing lanes based on the tracking information of the cluster. For example, when a vehicle is changing lanes, the cluster of the vehicle extends out of the running lane and is detected at a position straddling between two adjacent lanes. Therefore, by determining whether or not the lane is being changed based on the tracking information of the cluster, it is possible to appropriately identify the cluster that has been erroneously recognized by the two vehicles. Furthermore, if it is determined that the cluster is not changing lanes, the cluster is recognized as two vehicles running in parallel and separated into clusters for two vehicles, so that multiple vehicles running in parallel are used. It is possible to recognize the vehicle appropriately and accurately.

請求項2に記載の発明によれば、検出点の集合を左右で分離するための境界線を算出するので、多数の検出点が近接位置にあって混在する場合でも、各車両の検出点を適切に区別することが可能となる。また、算出した境界線によってクラスタを分離するので、2台の車両から誤認識された1つのクラスタを、2台分のクラスタに適切に分離することが可能となる。 According to the invention of claim 2, since the boundary line for separating the set of detection points on the left and right is calculated, the detection points of each vehicle can be determined even when a large number of detection points are located close to each other and coexist. It becomes possible to distinguish appropriately. Further, since the clusters are separated by the calculated boundary line, it is possible to appropriately separate one cluster misrecognized from two vehicles into two clusters.

請求項3に記載の発明によれば、クラスタの幅が所定幅以上である場合にクラスタを分離する。すなわち、本来は交通安全上あってはならないが、2つの隣り合う車線間を跨ぐ状態で長い距離を走行する車両が稀に存在し、このような車両のクラスタは、追尾情報を見ても車線変更されていないので、請求項1に記載のクラスタ分離手段では、2台の車両が誤認識されたものと判定して分離されてしまう。請求項2に記載の発明では、このような車両のクラスタが分離されるのを防ぐために、クラスタの幅が所定幅(例えば、一般的な小型車の車幅)未満である場合には、1台の車両と認識してクラスタの分離を行わない。これとは逆に、クラスタの幅が所定幅以上である場合には、2台の車両から誤認識された可能性のあるクラスタであるとして分離する。これによれば、2つの隣り合う車線間に跨がった状態で走行する1台の車両を適切に認識することが可能となる。 According to the third aspect of the present invention, the clusters are separated when the width of the clusters is equal to or larger than a predetermined width. That is, although it should not be in terms of traffic safety, there are rare vehicles that travel a long distance while straddling two adjacent lanes, and such a cluster of vehicles has a lane even when looking at the tracking information. Since it has not been changed, the cluster separation means according to claim 1 determines that the two vehicles have been erroneously recognized and separates the two vehicles. In the invention according to claim 2, in order to prevent such clusters of vehicles from being separated, if the width of the clusters is less than a predetermined width (for example, the width of a general compact car), one vehicle is used. Do not separate the cluster by recognizing it as a vehicle. On the contrary, when the width of the cluster is equal to or larger than the predetermined width, the cluster is separated as a cluster that may be erroneously recognized by the two vehicles. According to this, it becomes possible to appropriately recognize one vehicle traveling in a state of straddling between two adjacent lanes.

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。It is a schematic block diagram which shows the mobile body recognition radar apparatus which concerns on Embodiment 1 of this 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る。It is a top view which shows the arrangement position of the radar transceiver of the moving body recognition radar apparatus of FIG. 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、並走する2台の車両から生成された1つのクラスタを示し、(b)は、(a)に示す1つのクラスタを車両2台分のクラスタに分離した状態を示す。It is a figure which shows the 1st example of the clustering result by the moving body recognition radar apparatus of FIG. 1, (a) shows one cluster generated from two vehicles running in parallel, (b) is (b). The state in which one cluster shown in a) is separated into clusters for two vehicles is shown. 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、追尾情報から車線変更中であると判定されたクラスタを示す。It is a figure which shows the 2nd example of the clustering result by the moving body recognition radar apparatus of FIG. 1, and shows the cluster which was determined to be changing lanes from the tracking information. 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. 図1の移動体認識レーダ装置のクラスタ分離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 process flow of the cluster separation of the mobile 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によるクラスタリング結果を示す図であり、隣り合う2つの車線の間を跨ぐように走行し続ける1台の車両のクラスタを示す。It is a figure which shows the clustering result by the mobile recognition radar apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention, and shows the cluster of one vehicle which keeps running so as to straddle between two adjacent lanes. 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クラスタ分離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 process flow of cluster separation of the mobile recognition radar apparatus which concerns on 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. 異なる車線を異なる速度で走行する2台の車両の従来のクラスタリング結果を示す図である。It is a figure which shows the conventional clustering result of two vehicles traveling in different lanes at different speeds. 異なる車線を略同じ速度で並走する2台の車両の従来のクラスタリング結果を示す図である。It is a figure which shows the conventional clustering result of two vehicles running in parallel in different lanes at substantially the same speed.

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 embodiment.

(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・レーダを送信・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と、信号処理装置(レーダ信号処理装置)3と、を備える。
(Embodiment 1)
1 to 6 show an embodiment of the present invention, and FIG. 1 is a schematic block diagram showing a mobile body recognition radar device 1 according to the embodiment. The mobile body recognition radar device 1 transmits and irradiates radio waves and radar, processes radio waves reflected from the moving body to obtain detection points, clusters the detection points, and determines the position and size of the moving body. It is a device that recognizes a shape or the like, and mainly includes a radar transmitter / receiver 2 and a signal processing device (radar signal processing device) 3.

ここで、この実施の形態では、車両は、複数の車線を有する道路・公道Wを走行する自動車などであり、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, the vehicle is a vehicle traveling on a road / public road W having a plurality of lanes, and a case where the size / type of the vehicle is recognized in a traffic volume survey or the like will be mainly described below. do. Further, it is assumed that the radio wave emitted from the radar transceiver 2 is a millimeter wave, has high resolution of distance, speed, and direction, and a plurality of detection points can be obtained from one target.

レーダ送受信機2は、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3に送信する。この実施の形態では、レーダ送受信機2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、この実施の形態では、図2に示すように、レーダ送受信機2を車両進行方向の後方の一方の道路Wの脇に配置し、道路Wを走行する車両に対して後方から電波を送信する。なお、レーダ送受信機2の設置数、配置などはこれに限定されるものではない。 The radar transceiver 2 is a radar device that transmits and receives radio waves, digitally converts the received radio waves, and transmits the received radio waves to the signal processing device 3 as a received signal. In this embodiment, the radar transceiver 2 is arranged at a position where more detection points can be obtained depending on the size of the road W, the trajectory, and the like. For example, in this embodiment, as shown in FIG. 2, the radar transceiver 2 is arranged beside one road W behind the vehicle traveling direction, and radio waves are transmitted from the rear to the vehicle traveling on the road W. do. The number and arrangement of radar transceivers 2 are not limited to this.

信号処理装置3は、レーダ送受信機2からの受信信号を信号処理して各物標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等する装置であり、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3は、レーダ送受信機2で受信した電波を信号処理して得られた検出点の距離、速度および方位に基づいて、クラスタリングして車両のクラスタを生成し、生成したクラスタを追尾し、追尾したクラスタが道路W上に仮想的に設定した通過ラインを通過した場合に、1台の車両が道路Wを通過したものとしてカウントする、という特徴的な処理を有する。なお、クラスタの追尾処理では、クラスタの位置の経時的な変化を追尾することにより、クラスタの現在位置と、クラスタの移動経路とを含む追尾情報が生成される。 The signal processing device 3 is a device that determines the size of a vehicle by processing a signal received from a radar transceiver 2 to extract detection points of each target or clustering based on the detection points. Therefore, the description of the configuration and processing equivalent to the conventional one will be omitted. The signal processing device 3 clusters to generate a cluster of vehicles based on the distance, speed, and orientation of the detection points obtained by signal processing the radio waves received by the radar transmitter / receiver 2, and tracks the generated cluster. However, when the tracked cluster passes through a passing line virtually set on the road W, it has a characteristic process of counting as if one vehicle has passed the road W. In the cluster tracking process, tracking information including the current position of the cluster and the movement route of the cluster is generated by tracking the change in the position of the cluster over time.

また、信号処理装置3は、隣り合う2つの車線を並走する2台の車両から車両1台分のクラスタが生成された場合に、そのクラスタを2台分のクラスタに分離するために、車線情報データベース(車線情報記憶手段)31と、クラスタ分離部(クラスタ分離手段)32と、を備える。 Further, when a cluster for one vehicle is generated from two vehicles running in parallel in two adjacent lanes, the signal processing device 3 separates the cluster into clusters for two vehicles, so that the lanes are separated. It includes an information database (lane information storage means) 31 and a cluster separation unit (cluster separation means) 32.

車線情報データベース(以下、D・Bという)31は、レーダ送受信2が設置された道路Wの車線の数と、各車線の幅と、レーダ送受信機2対する各車線の相対位置とを含む車線情報を記憶する。例えば、図2に示す道路Wの場合には、車線L1、L2の車線数と、車線L1、L2の幅H1、H2と、レーダ送受信機2に対する車線L1、L2の相対位置とが、車線情報として車線情報D・B31に記憶される。なお、この実施の形態では、車線情報D・B31を信号処理装置3内に設けているが、信号処理装置3の外に設けてもよいし、データセンタなどに設置してインターネットなどの通信網を利用して信号処理装置3に接続してもよい。 The lane information database (hereinafter referred to as D / B) 31 contains lane information including the number of lanes on the road W on which the radar transmitter / receiver 2 is installed, the width of each lane, and the relative position of each lane with respect to the radar transmitter / receiver 2. Remember. For example, in the case of the road W shown in FIG. 2, the number of lanes L1 and L2, the widths H1 and H2 of the lanes L1 and L2, and the relative positions of the lanes L1 and L2 with respect to the radar transceiver 2 are lane information. Is stored in the lane information D / B31. In this embodiment, the lane information D / B31 is provided inside the signal processing device 3, but it may be provided outside the signal processing device 3, or it may be installed in a data center or the like to provide a communication network such as the Internet. May be used to connect to the signal processing device 3.

クラスタ分離部32は、車線情報と追尾情報とに基づいて、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にあるクラスタを特定し、かつ、その特定したクラスタが追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、該クラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離する。 The cluster separation unit 32 identifies a cluster at a position straddling between two adjacent lanes based on the lane information and the tracking information, and determines from the tracking information that the identified cluster is not changing lanes. In this case, the cluster is recognized as two vehicles running in parallel and separated into two clusters.

例えば、図3に示すように、車線L1と車線L2とに2台の車両M1とM2とが略同じ速度で並走している場合、これらの車両M1、M2から反射した電波から抽出した検出点D1、D2は、近接距離に存在することになるので、信号処理装置3は、2台の車両M1、M2を1台の車両と誤認識して1つのクラスタC3を生成することがある。このような誤認識されたクラスタC3は、隣り合う2つの車線L1と車線L2との間を跨ぐような位置にある。 For example, as shown in FIG. 3, when two vehicles M1 and M2 are running in parallel in lane L1 and lane L2 at substantially the same speed, detection extracted from radio waves reflected from these vehicles M1 and M2. Since the points D1 and D2 exist at a close distance, the signal processing device 3 may mistakenly recognize the two vehicles M1 and M2 as one vehicle and generate one cluster C3. Such a misrecognized cluster C3 is located so as to straddle between two adjacent lanes L1 and L2.

クラスタ分離部32は、まず、車線情報D・B31から読み出した車線情報と、クラスタC3を追尾して得られた追尾情報の現在位置とに基づいて、クラスタC3のように、隣り合う2つの車線L1と車線L2との間を跨ぐような位置にあるクラスタ、すなわち、車線L1またはL2内にない車両、言い換えれば、車線L1またはL2から隣の車線にはみ出すように走行する車両のクラスタを特定する。車線L1、L2に対するクラスタC3の位置は、クラスタC3の中心(重心)位置に基づいて特定してもよいし、クラスタC3の外形の位置に基づいて特定してもよい。 First, the cluster separation unit 32 has two adjacent lanes like the cluster C3, based on the lane information read from the lane information D / B31 and the current position of the tracking information obtained by tracking the cluster C3. Identify clusters that are located across L1 and lane L2, that is, vehicles that are not in lane L1 or L2, in other words, vehicles that travel out of lane L1 or L2 into the adjacent lane. .. The position of the cluster C3 with respect to the lanes L1 and L2 may be specified based on the position of the center (center of gravity) of the cluster C3, or may be specified based on the position of the outer shape of the cluster C3.

次に、クラスタ分離部32は、クラスタC3の追尾情報に含まれる移動経路に基づいて、クラスタC3が車線変更中であるか否かを判定する。図中2点鎖線で示す四角形は、所定時間前にクラスタC3が存在していた位置、すなわち、クラスタC3の移動経路Cx3を示す。クラスタ分離部32は、このクラスタC3の移動経路と現在位置とを利用して、クラスタC3が車線変更中であるか否かを判定する。 Next, the cluster separation unit 32 determines whether or not the cluster C3 is changing lanes based on the movement route included in the tracking information of the cluster C3. The square indicated by the chain double-dashed line in the figure indicates the position where the cluster C3 existed before a predetermined time, that is, the movement path Cx3 of the cluster C3. The cluster separation unit 32 determines whether or not the cluster C3 is changing lanes by using the movement route of the cluster C3 and the current position.

図3に示す例では、クラスタC3の現在位置と、クラスタC3の移動経路Cxとは、車線L1、L2に対する位置に大きな変化がないので、車線変更中ではないと判定される。これに対して、図4に示すように、車両M4の検出点D4から生成されたクラスタC4と、このクラスタC4の移動経路Cx4とは、車線L1、L2に対する変化が大きいので、車線変更中と判定される。 In the example shown in FIG. 3, it is determined that the current position of the cluster C3 and the movement path Cx of the cluster C3 are not in the process of changing lanes because there is no significant change in the positions with respect to the lanes L1 and L2. On the other hand, as shown in FIG. 4, the cluster C4 generated from the detection point D4 of the vehicle M4 and the movement path Cx4 of this cluster C4 have a large change with respect to the lanes L1 and L2, so that the lane is being changed. It is judged.

クラスタ分離部32は、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にあるクラスタが、車線変更中ではないと判定した場合には、そのクラスタを並走する2台の車両であると認識して、検出点D1、D2の集合を左右で分離するための境界線を算出し、その算出した境界線によって1つのクラスタC3を2台分のクラスタに分離する。すなわち、図3(a)に示す例では、クラスタC3は、隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置にあり、かつ、車線変更中ではないので、算出された境界線BLによって、同図(b)に示すように、車両M1、M2に対応した2つのクラスタC1、C2に分離される。なお、図4に示すクラスタC4は、隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置にあるが、車線変更中であるため分離されない。 When the cluster separation unit 32 determines that the cluster located straddling between two adjacent lanes is not in the process of changing lanes, the cluster separation unit 32 recognizes that the cluster is two vehicles running in parallel. A boundary line for separating the set of detection points D1 and D2 on the left and right is calculated, and one cluster C3 is separated into two clusters by the calculated boundary line. That is, in the example shown in FIG. 3A, the cluster C3 is located at a position straddling between two adjacent lanes L1 and L2, and the lane is not being changed. As shown in FIG. (B), it is separated into two clusters C1 and C2 corresponding to the vehicles M1 and M2. The cluster C4 shown in FIG. 4 is located at a position straddling between two adjacent lanes L1 and L2, but is not separated because the lane is being changed.

クラスタC3を2台分のクラスタC1、C2に分離するための境界線は、クラスタC3の外接矩形の横方向(者幅方向)の中点を通る距離方向に伸びる直線か、もしくは、クラスタC3に含まれる検出点D1、D2の重みを横方向にヒストグラムとして表現した際のクラス間分散を最大にする横座標によって、選ばれる。なお、検出点D1、D2の重みとは、単に、検出点D1、D2の個数であってもよいし、検出点D1、D2とその強度の積、あるいは、その積の関数であってもよい。 The boundary line for separating the cluster C3 into the clusters C1 and C2 for two units is a straight line extending in the distance direction passing through the midpoint of the circumscissa of the cluster C3 in the lateral direction (person width direction), or the cluster C3. It is selected by the abscissa that maximizes the interclass dispersion when the weights of the included detection points D1 and D2 are expressed as a horizontal histogram. The weights of the detection points D1 and D2 may be simply the number of the detection points D1 and D2, the product of the detection points D1 and D2 and their intensities, or a function of the product. ..

なお、上記クラス間分散については、例えば、「村上伸一、画像処理工学、東京電機大学出版社、第2版、p.31、2007年」によって説明されているため、ここでは、詳しい説明は省略する。 Since the above-mentioned inter-class variance is explained by, for example, "Shinichi Murakami, Image Processing Engineering, Tokyo Denki University Publishing Co., Ltd., 2nd Edition, p.31, 2007", detailed explanation is omitted here. do.

このような構成の移動体認識レーダ装置1によれば、図5に示すように、まず、レーダ送受信機2から電波が照射されて車両M1、M2から反射した電波が、受信信号として信号処理装置3に送信される(ステップS1)。次に、信号処理装置3において、上記のように、車両M1の検出点D1と、車両M2の検出点D2とが抽出される(ステップL2)。 According to the mobile body recognition radar device 1 having such a configuration, as shown in FIG. 5, first, the radio waves emitted from the radar transceiver 2 and reflected from the vehicles M1 and M2 are signal processing devices as received signals. It is transmitted to 3 (step S1). Next, in the signal processing device 3, the detection point D1 of the vehicle M1 and the detection point D2 of the vehicle M2 are extracted as described above (step L2).

信号処理装置3は、検出点D1群と検出点D2群の距離、速度および方位に基づいてクラスタリングを行って、クラスタを生成する(ステップS3)。例えば、2つの隣り合う車線L1と車線L2を、2台の車両M1、M2が略同じ速度で並走している場合には、検出点D1、D2は近接距離に存在することになり、距離、速度および方位では分離できないので、信号処理装置3は、2台の車両M1、M2を1台の車両と誤認識して1つのクラスタC3を生成する。 The signal processing device 3 performs clustering based on the distance, speed, and direction of the detection point D1 group and the detection point D2 group to generate a cluster (step S3). For example, when two vehicles M1 and M2 are running side by side in two adjacent lanes L1 and L2 at substantially the same speed, the detection points D1 and D2 are located at a close distance, and the distance is long. Since it cannot be separated by speed and orientation, the signal processing device 3 misrecognizes the two vehicles M1 and M2 as one vehicle and generates one cluster C3.

また、信号処理装置3は、生成したクラスタC3の位置の経時的な変化を追尾することにより、クラスタC3の現在位置と、クラスタC3の移動経路とを含む追尾情報を生成する(ステップS4)。 Further, the signal processing device 3 generates tracking information including the current position of the cluster C3 and the movement path of the cluster C3 by tracking the change of the position of the generated cluster C3 with time (step S4).

クラスタ分離部32は、2台の車両M1、M2を1台の車両と誤認識して生成された1つのクラスタC3を分離する(ステップS5)。より詳しくは、図6に示すように、車線情報D・B31から読み出した車線情報と、クラスタC3を追尾して得られた追尾情報の現在位置とに基づいて、隣り合う2つの車線L1、L2間を跨ぐような位置にあるクラスタC3を特定する(ステップS51)。 The cluster separation unit 32 separates one cluster C3 generated by erroneously recognizing the two vehicles M1 and M2 as one vehicle (step S5). More specifically, as shown in FIG. 6, two adjacent lanes L1 and L2 are based on the lane information read from the lane information D and B31 and the current position of the tracking information obtained by tracking the cluster C3. The cluster C3 located at a position straddling the space is specified (step S51).

クラスタ分離部32は、隣り合う2つの車線L1、L2間を跨ぐような位置にあるクラスタC3を特定した場合には(ステップS51でYES)、クラスタC3の追尾情報に含まれる移動経路Cx3に基づいて、そのクラスタC3が車線変更中であるか否かを判定する(ステップS52)。 When the cluster separation unit 32 identifies the cluster C3 located so as to straddle the two adjacent lanes L1 and L2 (YES in step S51), the cluster separation unit 32 is based on the movement path Cx3 included in the tracking information of the cluster C3. Then, it is determined whether or not the cluster C3 is changing lanes (step S52).

さらに、クラスタ分離部32は、隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置にあるクラスタC3が、車線変更中ではないと判定した場合には(ステップS52でNO)、そのクラスタC3を並走する2台の車両M1、M2であると認識して、2台分のクラスタC1、C2に分離する(ステップS53)。より具体的には、検出点D1、D2の集合を左右で分離するための境界線を算出し、その算出した境界線によって1つのクラスタC3を2台分の車両のクラスタC1、C2に分離する。 Further, when the cluster separation unit 32 determines that the cluster C3 located straddling between the two adjacent lanes L1 and L2 is not changing lanes (NO in step S52), the cluster separation unit 32 aligns the clusters C3. Recognizing that the two vehicles are running M1 and M2, the two vehicles are separated into clusters C1 and C2 (step S53). More specifically, a boundary line for separating the set of detection points D1 and D2 on the left and right is calculated, and one cluster C3 is separated into clusters C1 and C2 for two vehicles by the calculated boundary line. ..

続いて、信号処理装置3は、図5に示すように、クラスタC3の長さによる車種の判定と、車両のカウントとを行う(ステップS6)。 Subsequently, as shown in FIG. 5, the signal processing device 3 determines the vehicle type based on the length of the cluster C3 and counts the vehicles (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、車線情報とクラスタC3の追尾情報とに基づいて、クラスタC3が隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置にあること、すなわち、走行中の車線から隣の車線にはみ出しているクラスタを特定することが可能となる。例えば、2台の車両M1、M2が隣り合う2つの車線L1、L2を並走し、各車両M1、M2の検出点D1、D2が近接距離にある場合には、2つの車線の間を跨ぐようにクラスタC3が生成される。このようなクラスタC3を判定することにより、2台の車両M1、M2から誤認識された可能性のあるクラスタC3を適切に特定することが可能となる。 As described above, according to the moving object recognition radar device 1, the cluster C3 is in a position straddling between two adjacent lanes L1 and L2 based on the lane information and the tracking information of the cluster C3, that is, , It is possible to identify clusters that protrude from the running lane into the adjacent lane. For example, when two vehicles M1 and M2 run in parallel in two adjacent lanes L1 and L2 and the detection points D1 and D2 of each vehicle M1 and M2 are in close proximity, they straddle between the two lanes. Cluster C3 is generated as described above. By determining such a cluster C3, it becomes possible to appropriately identify the cluster C3 that may have been erroneously recognized by the two vehicles M1 and M2.

また、クラスタC3の追尾情報に基づいて、クラスタC3が車線変更中であるか否かを判定することが可能となる。例えば、車両M4が車線変更中の場合、その車両M4のクラスタC4は走行中の車線L2からはみ出し、隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置で検出されてしまう。したがって、クラスタC3の追尾情報に基づいて、車線変更中であるか否かを判定することで、2台の車両M1、M2から誤認識されたクラスタC3を適切に特定することが可能となる。さらに、クラスタC3が車線変更中ではないと判定した場合には、そのクラスタC3を並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタC1、C2に分離するので、並走している複数台の車両M1、M2を適切、かつ精度よく認識することが可能となる。 Further, it is possible to determine whether or not the cluster C3 is changing lanes based on the tracking information of the cluster C3. For example, when the vehicle M4 is changing lanes, the cluster C4 of the vehicle M4 protrudes from the traveling lane L2 and is detected at a position straddling between two adjacent lanes L1 and L2. Therefore, by determining whether or not the lane is being changed based on the tracking information of the cluster C3, it is possible to appropriately identify the cluster C3 erroneously recognized by the two vehicles M1 and M2. Further, when it is determined that the cluster C3 is not changing lanes, the cluster C3 is recognized as two vehicles running in parallel and separated into two clusters C1 and C2, so that the cluster C3 runs in parallel. It is possible to appropriately and accurately recognize a plurality of vehicles M1 and M2.

さらに、クラスタC3の検出点の集合を左右で分離するための境界線を算出するので、多数の検出点D1、D2が近接位置にあって混在する場合でも、各車両M1、M2の検出点D1、D2を適切に区別することが可能となる。また、算出した境界線によってクラスタC3を分離するので、2台の車両M1、M2から誤認識された1つのクラスタC3を、2台分のクラスタC1、C2に適切に分離することが可能となる。 Further, since the boundary line for separating the set of detection points of the cluster C3 on the left and right is calculated, even if a large number of detection points D1 and D2 are in close positions and coexist, the detection points D1 of each vehicle M1 and M2 are calculated. , D2 can be properly distinguished. Further, since the cluster C3 is separated by the calculated boundary line, one cluster C3 erroneously recognized by the two vehicles M1 and M2 can be appropriately separated into the clusters C1 and C2 for two vehicles. ..

(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、車両のクラスタを分離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。
(Embodiment 2)
7 and 8 show an embodiment of the present invention. In this embodiment, the method of separating the clusters of vehicles is different from that of the first embodiment, and the same reference numerals are given to the configurations equivalent to those of the first embodiment. The description is omitted by adding.

実施の形態1では、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にあるクラスタが、車線変更をしていない場合に、そのクラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離している。しかしながら、本来は交通安全上あってはならないが、図7に示すように、2つの隣り合う車線L1、L2間を跨ぐ状態で、長い距離を走行する車両M5が稀に存在し、このような車両M5のクラスタC5は、移動経路Cx5を見ても車線変更されていないので、実施の形態1の手法では、2台の車両が誤認識されたものと判定して分離されてしまう。 In the first embodiment, when the cluster located straddling between two adjacent lanes is not changed lanes, it is recognized that the cluster is two vehicles running in parallel, and two vehicles are recognized. Separated into clusters. However, although it should not be in terms of traffic safety, as shown in FIG. 7, there is rarely a vehicle M5 that travels a long distance while straddling two adjacent lanes L1 and L2. Since the cluster C5 of the vehicle M5 has not changed lanes even when the movement path Cx5 is viewed, in the method of the first embodiment, it is determined that the two vehicles are erroneously recognized and separated.

この実施の形態では、このような車両5のクラスタC5が分離されるのを防ぐために、図8に示すように、クラスタC5の幅MWと、一般的な小型車の車幅(所定幅)とを比較し(ステップS54)、幅MWが所定幅未満である場合には(ステップS54でNO)、1台の車両と認識してクラスタの分離を行わない。これとは逆に、クラスタC5の幅MWが所定幅以上である場合には(ステップS54でYES)、2台の車両から誤認識された可能性のあるクラスタであるとして分離する。これによれば、2つの隣り合う車線間に跨がった状態で走行する1台の車両を適切に認識することが可能となる。 In this embodiment, in order to prevent the cluster C5 of the vehicle 5 from being separated, the width MW of the cluster C5 and the vehicle width (predetermined width) of a general compact car are set as shown in FIG. In comparison (step S54), if the width MW is less than the predetermined width (NO in step S54), it is recognized as one vehicle and the cluster is not separated. On the contrary, when the width MW of the cluster C5 is equal to or larger than the predetermined width (YES in step S54), the clusters are separated as clusters that may be erroneously recognized by the two vehicles. According to this, it becomes possible to appropriately recognize one vehicle traveling in a state of straddling between two adjacent lanes.

なお、この実施の形態では、クラスタの幅と所定幅との比較をクラスタの車線変更の判定後に行っているが、クラスタの特定(ステップS51)の前に行い、予め1台の車両からなるクラスタを、分離するクラスタの候補から排除してもよい。 In this embodiment, the width of the cluster and the predetermined width are compared after the determination of the lane change of the cluster, but before the identification of the cluster (step S51), the cluster composed of one vehicle is performed in advance. May be excluded from the candidates for the cluster to be separated.

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、1つのレーダ送受信機2と、これに対応する1台の信号処理装置3とから、移動体認識レーダ装置1を構成しているが、道路Wに離散的に設置された複数のレーダ送受信機2の受信信号を1台の信号処理装置3で統括的に処理して、道路Wの各位置での車両認識を行ってもよい。 Although the embodiment of the present invention has been described above, the specific configuration is not limited to the above-described embodiment, and even if there is a design change or the like within a range that does not deviate from the gist of the present invention. Included in the invention. For example, in the above embodiment, one radar transmitter / receiver 2 and one signal processing device 3 corresponding thereto constitute a moving object recognition radar device 1, but the moving body recognition radar device 1 is discretely arranged on the road W. The received signals of the plurality of installed radar transmitters / receivers 2 may be collectively processed by one signal processing device 3 to recognize the vehicle at each position on the road W.

また、次のようなレーダ信号処理プログラムを汎用のコンピュータにインストールすることで、移動体認識レーダ装置1の信号処理装置(レーダ新郷処理装置)3として構成してもよい。
すなわち、コンピュータを、
複数の車線L1、L2を有する道路Wにレーダ送受信機2から電波を送信して道路Wを走行する車両M1、M2から反射した電波を受信し、受信した電波を信号処理して得られた検出点D1、D2をクラスタリングして車両M1、M2のクラスタを生成し、クラスタを追尾することにより得られた追尾情報に基づいて車両M1、M2を認識する信号処理装置2において、
車線L1、L2の数と、各車線L1、L2の幅と、レーダ送受信機2に対する各車線L1、L2の相対位置とを含む車線情報を記憶する車線情報記憶手段(車線情報D・B31)と、
車線情報と追尾情報とに基づいて、隣り合う2つの車線L1、L2の間を跨ぐ位置にあるクラスタC3を特定し、かつ、その特定したクラスタC3が追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、そのクラスタC3を並走する2台の車両M1、M2であると認識して2台分のクラスタC1、C2に分離するクラスタ分離手段(クラスタ分離部32)と、
して機能させるレーダ信号処理プログラム、として本発明を適用してもよい。
Further, by installing the following radar signal processing program on a general-purpose computer, the signal processing device (radar Shingo processing device) 3 of the moving object recognition radar device 1 may be configured.
That is, the computer,
Detection obtained by transmitting radio waves from the radar transmitter / receiver 2 to the road W having a plurality of lanes L1 and L2, receiving the radio waves reflected from the vehicles M1 and M2 traveling on the road W, and processing the received radio waves. In the signal processing device 2 that recognizes the vehicles M1 and M2 based on the tracking information obtained by clustering the points D1 and D2 to generate clusters of the vehicles M1 and M2 and tracking the clusters.
Lane information storage means (lane information D / B31) for storing lane information including the number of lanes L1 and L2, the width of each lane L1 and L2, and the relative position of each lane L1 and L2 with respect to the radar transmitter / receiver 2. ,
Based on the lane information and the tracking information, the cluster C3 located at a position straddling between the two adjacent lanes L1 and L2 was specified, and it was determined from the tracking information that the specified cluster C3 was not changing lanes. In this case, a cluster separation means (cluster separation unit 32) that recognizes the cluster C3 as two vehicles M1 and M2 running in parallel and separates the cluster C3 into two clusters C1 and C2.
The present invention may be applied as a radar signal processing program to function as a radar signal processing program.

1 移動体認識レーダ装置
2 レーダ送受信機
3 信号処理装置(レーダ信号処理装置)
D、D1、D2、D3、D4、D5 検出点
C、C1、C2、C3、C4、C5 クラスタ
W 道路
L1、L2 車線
1 Mobile recognition radar device 2 Radar transmitter / receiver 3 Signal processing device (radar signal processing device)
D, D1, D2, D3, D4, D5 Detection points C, C1, C2, C3, C4, C5 Cluster W Road L1, L2 Lanes

Claims (4)

複数の車線を有する道路にレーダ送受信機から電波を送信して前記道路を走行する車両から反射した電波を受信し、受信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車両のクラスタを生成し、前記クラスタを追尾することにより得られた追尾情報に基づいて前記車両を認識するレーダ信号処理装置において、
前記車線の数と、前記各車線の幅と、前記レーダ送受信機に対する前記各車線の位置とを含む車線情報を記憶する車線情報記憶手段と、
前記車線情報と前記追尾情報とに基づいて、隣り合う2つの車線の間を跨ぐ位置にある前記クラスタを特定し、かつ、その特定したクラスタが前記追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、該クラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離するクラスタ分離手段と、
を備えることを特徴とするレーダ信号処理装置。
Radio waves are transmitted from a radar transmitter / receiver to a road having a plurality of lanes, radio waves reflected from a vehicle traveling on the road are received, and the detection points obtained by signal processing the received radio waves are clustered to obtain the vehicle. In a radar signal processing device that recognizes the vehicle based on the tracking information obtained by generating the cluster and tracking the cluster.
A lane information storage means for storing lane information including the number of lanes, the width of each lane, and the position of each lane with respect to the radar transmitter / receiver.
When the cluster located at a position straddling between two adjacent lanes is specified based on the lane information and the tracking information, and it is determined from the tracking information that the specified cluster is not changing lanes. In addition, a cluster separation means that recognizes the cluster as two vehicles running in parallel and separates the cluster into two clusters.
A radar signal processing device characterized by being equipped with.
前記クラスタ分離手段は、前記検出点の集合を左右で分離するための境界線を算出し、前記境界線によって前記クラスタを分離する、
ことを特徴とする請求項1に記載のレーダ信号処理装置。
The cluster separation means calculates a boundary line for separating the set of detection points on the left and right, and separates the cluster by the boundary line.
The radar signal processing device according to claim 1.
前記クラスタ分離手段は、前記クラスタの幅が所定幅以上である場合に前記クラスタを分離する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載のレーダ信号処理装置。
The cluster separation means separates the cluster when the width of the cluster is equal to or greater than a predetermined width.
The radar signal processing apparatus according to claim 1 or 2.
複数の車線を有する道路にレーダ送受信機から電波を送信して前記道路を走行する車両から反射した電波を受信し、受信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車両のクラスタを生成し、前記クラスタを追尾することにより得られた追尾情報に基づいて前記車両を認識するレーダ信号処理プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記車線の数と、前記各車線の幅と、前記レーダ送受信機に対する前記各車線の位置とを含む車線情報を記憶する車線情報記憶手段と、
前記車線情報と前記追尾情報とに基づいて、隣り合う車線の間を跨ぐ位置にある前記クラスタを特定し、かつ、その特定したクラスタが前記追尾情報から車線変更中ではないと判定した場合に、該クラスタを並走する2台の車両であると認識して2台分のクラスタに分離するクラスタ分離手段と、
して機能させるためのレーダ信号処理プログラム。
Radio waves are transmitted from a radar transmitter / receiver to a road having a plurality of lanes, radio waves reflected from a vehicle traveling on the road are received, and the detection points obtained by signal processing the received radio waves are clustered to obtain the vehicle. In a radar signal processing program that recognizes the vehicle based on the tracking information obtained by generating the cluster and tracking the cluster.
Computer,
A lane information storage means for storing lane information including the number of lanes, the width of each lane, and the position of each lane with respect to the radar transmitter / receiver.
When the cluster located at a position straddling between adjacent lanes is specified based on the lane information and the tracking information, and it is determined from the tracking information that the specified cluster is not changing lanes. A cluster separation means that recognizes the cluster as two vehicles running in parallel and separates the cluster into clusters for two vehicles.
Radar signal processing program to function.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2590115B (en) * 2019-09-13 2023-12-06 Motional Ad Llc Extended object tracking using radar
CN110717540B (en) * 2019-10-10 2023-11-03 中国电子科技集团公司第三十八研究所 A method and device for identifying individual new radiation sources of radar
US20220398850A1 (en) * 2019-11-15 2022-12-15 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Information generation device, information generation method, and non-transitory computer-readable storage medium
CN112382092B (en) * 2020-11-11 2022-06-03 成都纳雷科技有限公司 Method, system and medium for automatically generating lane by traffic millimeter wave radar
CN114578341B (en) * 2020-12-01 2025-07-01 富士通株式会社 Radar tracking method, noise elimination method, device and equipment
JP7608881B2 (en) * 2021-03-10 2025-01-07 オムロン株式会社 Vehicle detection device, vehicle detection method, and vehicle detection program
WO2023279097A1 (en) 2021-07-02 2023-01-05 Integrity Communications Solutions, Inc. Radar object classification method and system

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3252680B2 (en) * 1995-11-24 2002-02-04 トヨタ自動車株式会社 In-vehicle scanning radar device
JP3684822B2 (en) * 1998-03-26 2005-08-17 トヨタ自動車株式会社 Passing vehicle detection device
JP3723835B2 (en) * 1998-12-03 2005-12-07 国土交通省国土技術政策総合研究所長 Obstacle detection method on the road
JP2004280372A (en) * 2003-03-14 2004-10-07 Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit Moving object detection method
DE102012004791A1 (en) * 2012-03-07 2013-09-12 Audi Ag A method for warning the driver of a motor vehicle of an imminent danger situation as a result of unintentional drifting on an oncoming traffic lane
JP5896139B2 (en) * 2012-03-16 2016-03-30 株式会社Ihi Vehicle detection method and vehicle detection device
JP6657934B2 (en) * 2015-12-25 2020-03-04 トヨタ自動車株式会社 Object detection device

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