JP-2026076465-A - イメージング装置、イメージングシステム、および、イメージング方法

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Abstract

【課題】見通し外領域に存在するであろう対象の画像化を可能にする。【解決手段】見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表すジオメトリ情報を取得するジオメトリ情報取得部と、ジオメトリ情報と電波により観測を行う観測装置の観測条件とを用いてイメージング対象領域の環境における電波伝搬特性を算出する伝搬特性算出部と、観測装置による観測結果を取得する観測結果取得部と、伝搬特性算出部により算出された電波伝搬特性と前記観測装置による観測結果とを用いて見通し外領域の画像を生成するイメージング処理を実行するイメージング処理部と、を備えた。【選択図】図１

Inventors

末延博
中西孝行
西岡泰弘

Assignees

三菱電機株式会社

Dates

Publication Date: 20260512
Application Date: 20241024

Claims (11)

見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表すジオメトリ情報を取得するジオメトリ情報取得部と、前記ジオメトリ情報と電波により観測を行う観測装置の観測条件とを用いてイメージング対象領域の環境における電波伝搬特性を算出する伝搬特性算出部と、前記観測装置による観測結果を取得する観測結果取得部と、前記伝搬特性算出部により算出された電波伝搬特性と前記観測装置による観測結果とを用いて見通し外領域の画像を生成するイメージング処理を実行するイメージング処理部と、を備えたイメージング装置。
請求項１に記載のイメージング装置において、観測条件ごとに、算出された伝搬特性を用いて、イメージング対象領域の各グリッド点と前記観測装置の送受信チャネルとを結びつけるチャネル行列の特異値を算出し、チャネル行列の特異値の分布があらかじめ設定されている条件を満たす観測条件を用いて前記観測装置を動作させる観測条件指令部、をさらに備えたことを特徴とするイメージング装置。
請求項２に記載のイメージング装置において、前記観測条件は、前記観測装置における観測素子数、観測素子位置、または、観測周波数、のうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とするイメージング装置。
請求項２または請求項３に記載のイメージング装置において、前記ジオメトリ情報取得部によるジオメトリ情報の取得、前記伝搬特性算出部による電波伝搬特性の算出、および、前記観測条件指令部による観測条件の決定、を繰り返し実行させる処理指令部、をさらに備えたことを特徴とするイメージング装置。
請求項２または請求項３に記載のイメージング装置において、前記観測条件指令部は、算出した特異値を用いて、以下の式（ａ）に表される条件の目的関数Ｆを満たすように前記観測装置を動作させる、ことを特徴とするイメージング装置。ｍａｘｉｍｉｚｅＦ，Ｆ＝ｍｓ．ｔ． σ ｍ＞Ｃ …（ａ）上式において、 “σ ｍ ”はチャネル行列の降順に並べた特異値である。 “ｍ”は、特異値の個数である。 “Ｃ”は、あらかじめ設定される特異値の打ち切り閾値である。
請求項２または請求項３に記載のイメージング装置において、前記観測条件指令部は、算出した特異値を用いて、以下の式（ｂ）に表される条件の目的関数Ｆを満たすように前記観測装置を動作させる、ことを特徴とするイメージング装置。ｍｉｎｉｍｉｚｅＦ，Ｆ＝Σ ｉ＝１～ｍ |σ ｉ＋１－σ ｉ | …（ｂ）上式において、 “σ ｉ ”は、チャネル行列の降順に並べた特異値である。 “ｍ”は、あらかじめ設定される特異値の打ち切り個数である。
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のイメージング装置において、に記載のイメージング装置において、前記イメージング処理部は、イメージング処理の実行において、以下の式（ｃ）に表される条件の関数Ｍを満たすようにｌ１ノルム正則化を行う、ことを特徴とするイメージング装置。ｍｉｎｉｍｉｚｅＭ，Ｍ＝||Ｅｓ－Ｇｎ|| ２２＋κ||ｎ|| １ …（ｃ）上式において、 “Ｅｓ ”は、Ｅｓ＝｛Ｅｓｉ｝であり、各チャネルの取得信号の電界成分である。 “ｎ”は、ｎ＝｛ｎｊ｝であり、対象のイメージ分布である。 “Ｇ” は、Ｇ＝｛Ｇｉｊ｝であり、チャネル行列である。 “κ”はあらかじめ設定されるパラメータである。 || || ２はｌ２ノルムである。 || || １はｌ１ノルムである。
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のイメージング装置において、前記イメージング処理部は、イメージング処理の実行において、以下の式（ｄ）に表される条件の関数Ｍを満たすようにｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ正則化を行う、ことを特徴とするイメージング装置。ｍｉｎｉｍｉｚｅＭ，Ｍ＝||Ｅｓ－Ｇｎ|| ２２＋ηΣ ｛ｉ，ｊ｝ |ｎｉ－ｎｊ | １ …（ｄ）上式において、 “Ｍ”の第二項は“ｎ”の勾配を意味する。和はイメージングする領域を離散化した際のグリッドにおいて隣り合う｛ｉ，ｊ｝の組み合わせについて重複を避けて算出される。 “η”はあらかじめ設定されるパラメータである。 || || ２はｌ２ノルムである。
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のイメージング装置において、前記イメージング処理部は、イメージング処理の実行において、以下の式（ｅ）に表される条件の関数Ｍを満たすように、特異点の算出を打ち切り、ｌ１ノルム正則化およびｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ正則化を組み合わせて用いて画像を生成する、ことを特徴とするイメージング装置。
電波により観測を行う観測装置であって観測条件を変更可能に構成されている観測装置と、見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表すジオメトリ情報を取得するジオメトリ情報取得装置と、前記ジオメトリ情報と前記観測装置の観測条件とを用いてイメージング対象領域の環境における電波伝搬特性を算出する伝搬特性算出部、前記観測装置による観測結果を取得する観測結果取得部、および、前記伝搬特性算出部により算出された電波伝搬特性と前記観測装置による観測結果とを用いて見通し外領域の画像を生成するイメージング処理を実行するイメージング処理部、を有するイメージング装置と、を備えたイメージングシステム。
イメージング装置により画像を生成するイメージング方法であって、見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表すジオメトリ情報を取得するジオメトリ情報受付ステップと、前記ジオメトリ情報と電波により観測を行う観測装置の観測条件とを用いてイメージング対象領域の環境における電波伝搬特性を算出する伝搬特性算出ステップと、前記観測装置による観測結果を取得する観測結果取得ステップと、前記伝搬特性算出ステップにより算出された電波伝搬特性と前記観測装置による観測結果とを用いて見通し外領域の画像を生成するイメージング処理を実行するイメージング処理ステップと、を備えたイメージング方法。

Description

本開示技術は、電波を用いて対象を画像化するイメージング技術に関する。近年、自動運転、自律走行ロボット、および、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：ＡｄｖａｎｃｅｄＤｒｉｖｅｒ－ＡｓｓｉｓｔａｎｃｅＳｙｓｔｅｍｓ）などが開発されており、その中でレーダ技術が用いられている。自動運転、自律走行ロボット、または、先進運転支援システムなどの技術においては、障害物といった目標の認知および識別のために特に目標の形状などを画像としてとらえることが有効であり、レーダを用いて画像化されている。ただし、従来のレーダ技術は、自由空間中、地面、または、海面があるような環境を想定しており、認知および識別する対象である目標がレーダの見通しに入っていることを前提としている。ところで、特許文献１には、見通し外（ＮＬＯＳ：Ｎｏｎ－Ｌｉｎｅ－ｏｆ－Ｓｉｇｈｔ）に存在するであろう目標の位置を特定する方法が示されている。具体的には、特許文献１には、見通し外に存在するターゲット（目標）に対し、ターゲットが自由空間に置かれた場合のレーダ画像と、例えば「Ｌ」字型街路を構成する建物の座標といった街路配置情報を考慮したレーダ画像との比較から、ターゲットの真の位置を求める方法が示されている。特許文献１の方法では、目標の形状などを画像化していない。特開２０２３－０７７３６７号公報図１は、本開示の実施の形態１に係るイメージング装置の構成の一例を示す図である。図２は、本開示の実施の形態１に係るイメージング装置を含むイメージングシステムの構成の一例を示す図である。図３は、本開示における見通し外環境の一例および見通し外領域のイメージングを説明するための図である。図４は、本開示の実施の形態１に係るイメージング装置を含むイメージングシステムの処理の一例を示すフローチャートである。図５は、本開示のイメージング装置における伝搬特性算出処理の一例を示すフローチャートである。図６は、本開示の実施の形態２に係るイメージング装置を含むイメージングシステムの構成の一例を示す図である。図７は、本開示の実施の形態２に係るイメージング装置を含むイメージングシステムの処理の一例を示すフローチャートである。図８は、本開示のイメージング装置における観測条件出力処理の一例を示すフローチャートである。図９は、本開示の実施の形態２に係るイメージング装置における処理のシミュレーションの第１の例を示す図である。図１０は、本開示の実施の形態２に係るイメージング装置における処理のシミュレーションの第２の例を示す図である。図１１は、本開示による機能を実現するためのハードウェア構成の第１の例を示す図である。図１２は、本開示による機能を実現するためのハードウェア構成の第２の例を示す図である。以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示の実施の形態について、添付の図面に従って説明する。まず、見通し外領域をイメージング対象領域として、見通し外（ＮＬＯＳ：Ｎｏｎ－Ｌｉｎｅ－ｏｆ－Ｓｉｇｈｔ）の領域に存在するであろう目標対象をイメージングすることの困難性について説明する。見通し外の典型的な環境としてＴ字路や、Ｌ字角などが挙げられ、レーダからみて角の先、Ｔ字路の先に存在する対象は見通し外となる。このような環境において対象に直接到達する電波が存在しない場合でも、角による回折や、壁と対象との間で生じる多重反射成分はレーダに到達することができる。この回折波、多重反射などのマルチパス成分を用いて、見通し外であっても対象を検知、画像化できる可能性があることに着目した。しかし、見通し外環境では、マルチパス波を用いた画像化に可能性があるがその伝搬特性は複雑であり、困難が多い。例として典型的なレーダ画像化の方法であるＳＡＲ（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ）を考えると、レーダおよび対象が存在する環境によって複雑なレーダ波の伝搬が生じるため、従来の自由空間中の伝搬を想定したレーダ方式ではマルチパス波により多数の虚像が生じるなど、困難が多い。また自由空間を仮定した従来レーダでは周波数帯域幅や合成開口長などの観測データのサンプリングに応じた分解能となるが、見通し外の場合は不規則に生じるマルチパスによって、同様の議論は成立しなくなる。またレーダが移動しながら画像を得る場合は、移動によりマルチパス成分は大きく変化しやすく、安定したイメージングの動作を得るのは困難である。これに対し、以下に説明するような構成により、見通し外をイメージング対象領域としてイメージングを可能にした。実施の形態１．実施の形態１においては、本開示のイメージング装置と当該イメージング装置を含むイメージングシステムの基本的な形態の構成例を説明する。本開示の実施の形態１に係るイメージング装置の構成例を説明する。図１は、本開示の実施の形態１に係るイメージング装置の構成の一例を示す図である。図２は、本開示の実施の形態１に係るイメージング装置を含むイメージングシステムの構成の一例を示す図である。図３は、本開示における見通し外環境の一例および見通し外領域のイメージングを説明するための図である。図３は、観測装置がレーダである場合であって、見通し外領域の環境である見通し外環境がＴ字路である場合の状態を示している。イメージング装置１００は、電波による観測結果を用いてイメージング対象領域の画像を生成する。イメージング装置１００は、見通し外領域の画像を生成する機能を有する。イメージング装置１００は、イメージング対象領域の環境を示すジオメトリ情報およびイメージング対象領域の周辺に対する観測条件ごとの観測結果を用いてイメージング処理を行い、見通し外領域のイメージ画像を生成して出力先装置４００へ出力する。まず、本開示のイメージングの原理について説明する。イメージング装置１００は、ジオメトリ情報をもとに伝搬特性を表すチャネル行列を計算する計算機能を有する。計算は以下に示す物理光学法による線形化逆散乱法などによって行われる。レーダが受信する信号における散乱電界“Ｅｓ”と対象の形状分布を表す散乱体境界の法線ベクトル場分布“ｎＳ(ｘ)”およびレーダ送信波によるイメージングする領域への入射磁界“Ｈｉｎｃ”との関係は以下の式（１）で与えられる。Ｅｓ(ｆ，ｘＯ)＝－２ｊωμ∫Ｄｇ(ｆ，ｘＯ，ｘ)ｎＳ(ｘ)×Ｈｉｎｃ(ｆ，ｘ)ｄｘ． …（１）ｆ：入射波の周波数 ω：角振動数 μ：透磁率ｇ：ダイアディックグリーン関数ｘＯ：観測点の座標ｘ：逆散乱法により対象（散乱体の分布）を解析（以下逆解析）する領域の座標Ｄ：イメージングする領域（逆解析領域）ここで“ｆ”は入射波の周波数、“ω”は角振動数、“μ”は透磁率，“ｇ”はダイアディックグリーン関数である。“ｘＯ”は観測点の座標、“ｘ”は逆散乱法により対象（散乱体の分布）を解析（以下逆解析）する領域の座標を表している。“Ｄ”はイメージングする領域（逆解析領域）を表す。式（１）に対して逆解析領域を離散化すると、以下の式（２）の行列の形となる。Ｅｓｉ＝ΣｊＧｉｊｎｊ …（２）ｉ：観測データのラベルｊ：逆解析領域の離散化した空間グリッドと法線ベクトルの成分を区別するラベルＥｓ＝｛Ｅｓｉ｝，ｎ＝｛ｎｊ｝，Ｇ＝｛Ｇｉｊ｝ここで“ｉ”は観測データのラベルでありレーダの送信および受信チャネル、周波数を区別する。“ｊ”は逆解析領域の離散化した空間グリッドと法線ベクトルの成分を区別するラベルである。ここで式（２）について、Ｅｓ＝｛Ｅｓｉ｝，ｎ＝｛ｎｊ｝，Ｇ＝｛Ｇｉｊ｝として行列で書くと以下の式（３）となる。Ｅｓ＝Ｇｎ …（３）この行列Ｇをチャネル行列Ｇと呼ぶこととする。観測信号の各チャネルとイメージングする領域の各点各点との応答特性を示している。２次元イメージを得る場合は、空間のグリッド点数をｎとして、法線ベクトルの成分をｎｘ(ｘｊ)、ｎｙ(ｙｊ)としｎｊ＝（ｎｘ１，・・・，ｎｘｎ，ｎｙ１，・・・，ｎｙｎ）を２ｎ成分のベクトルとする。観測データについても観測チャネルおよび周波数を通したラベルｉとして２ｎ成分のベクトルとする。チャネル行列Ｇは２ｎ×２ｎとなる。レーダの送受に垂直偏波を用いる場合は、チャネル行列Ｇの具体的な形は式（４）で与えられる。ここで、ｇｚｚは、以下の式（５）で表すことができる。ｇｚｚ＝Ｇ((ｆ,ｘｏ)ｉ，ｘｊ) =Ｅｚ(ｆｉ，ｘｊ)/Ｅ０((ｆ，ｘｏ)ｉ) …（５）式（５）において、Ｅ０((ｆ，ｘｏ)ｉ)は、各観測点“ｘｏｉ”に波源を設定した際の入射信号の振幅である。これらによってチャネル行列Ｇの成分は、自由空間であれば自由空間のグリーン関数や、平面波もしくは球面波入射を仮定すると解析的に与えることができる。しかし見通し外では解析的な扱いはできないため、取得したジオメトリ情報を基にジオメトリをモデル化し、数値シミュレーション（レイトレース、モーメント法、ＦＤＴＤ法など）によって行列の成分を算出する。求めた行列の逆行列を求め、観測したチャネルごとのレーダ信号を表すベクトル“Ｅｚ”に乗算することで、散乱体の分布を表すベクトル“ｎ”を得て、それをグリッドのラベル“ｊ”に応じてプロットすることによりイメージを得る。これにより式（２）は、式（６）となる。Ｅｓｉ＝ΣｊＧｉｊｎｐｊ …（６）式（６）により、“ｊ”の長さはグリッド点数と同じ“ｎ”でよくなり、観測データ長も“ｎ”で十分となる。行列の具体的な成分は次の式（７）により求める。Ｇｉｊ＝ｇｚｚｉｊ(ｃｏｓΦｐＨｉｎｃｙｊ－ｓｉｎΦｐＨｉｎｃｘｊ) …（７）ここで“Φｐ”はｘ軸から計った法線ベクトルの仮定した主要な方向を指す角度である。このようにすることでチャネル行列Ｇのサイズはｎ×ｎとなり、計算コストを削減し軽量に動作させることができる。こうして設定した領域のイメージを得る。次に、上記のイメージング装置１００の具体的な構成例を説明する。図１に示したイメージング装置１００は、ジオメトリ情報取得部１１０、伝搬特性算出部１２０、観測結果取得部１３０、および、イメージング処理部１４０、を含み構成されている。ジオメトリ情報取得部１１０は、ジオメトリ情報を取得する。ジオメトリ情報取得部１１０は、見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表すジオメトリ情報を取得する。ジオメトリ情報は、見通し外領域であるイメージング対象領域の環境を表す情報であり、環境の空間的な形状、位置を示す情報である。イメージング対象領域が図３に示したＮＬＯＳ領域（見通し外領域）である場合、ジオメトリ情報は、例えば角および壁の形状、レーダを基準とした相対的な位置を示すような情報である。ジオメトリ情報は、例えばカメラによる撮像画像、ライダー（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ）による計測結果、３Ｄ地図などを用いることで取得できる。伝搬特性算出部１２０は、前記ジオメトリ情報と電波により観測を行う観測装置の観測条件とを用いてイメージング対象領域の環境における電波伝搬特性を算出する。伝搬特性算