ガス検出装置
【課題】ガス濃度を推定するための値を得ることができるだけでなく、その推定精度も把握することができる。
【解決手段】アルコールセンサ２４の検出値を検出値格納部４０に格納し、最終到達値確率分布推定部４２で、アルコールセンサの応答特性を表し、かつ最終到達値を示すパラメータａと、パラメータｂ及びｃとを含む応答特性式を用い、パラメータａ、ｂ、及びｃで表される状態ｘを異ならせたときの応答特性式の値が検出値になる確率で表される確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）を算出し、これを最終到達値の確率分布として推定し、ガス濃度推定部４６で、最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値に係数ｋを乗算してガス濃度を推定する。また、ガス有無判定部４８で、最終到達値の確率分布において、基準値Ｔｈａを超える面積率が判定閾値Ｐｔｈａ以上の場合に、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれていると判定する。
【解決手段】アルコールセンサ２４の検出値を検出値格納部４０に格納し、最終到達値確率分布推定部４２で、アルコールセンサの応答特性を表し、かつ最終到達値を示すパラメータａと、パラメータｂ及びｃとを含む応答特性式を用い、パラメータａ、ｂ、及びｃで表される状態ｘを異ならせたときの応答特性式の値が検出値になる確率で表される確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）を算出し、これを最終到達値の確率分布として推定し、ガス濃度推定部４６で、最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値に係数ｋを乗算してガス濃度を推定する。また、ガス有無判定部４８で、最終到達値の確率分布において、基準値Ｔｈａを超える面積率が判定閾値Ｐｔｈａ以上の場合に、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれていると判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガス検出装置に係り、特に人間の呼気に含まれるエタノール等の検出対象ガスを検出するガス検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金属酸化物半導体の抵抗値変化を利用してガス検出を行うガスセンサにおいて、所定期間に取り込んだ抵抗値、センサ温度、及び時間のデータをニューラルネットワークにより学習させ、このネットワークの出力によりガスの種類及びガス濃度を検出し、検出結果に基づいて警報を行うガスセンサが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、センサの加熱温度を変化させたときのセンサ出力値の微分波形からガス種毎のモデル値を算出して記憶しておき、実測値とモデル値とを比較してガスの種類を同定し、同定されたガスの種類に基づいて、センサ出力値からガス濃度を算出するガス検出装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１３００１７号公報
【特許文献２】特開平１−３１１２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２の技術では、算出されたガス濃度または警報の有無を知ることはできるものの、提示されたガス濃度がどの程度の精度で算出された値であるかということが不明である、という問題がある。
【０００６】
本発明は、上記問題を解消するためになされたもので、ガス濃度を推定するための値を得ることができるだけでなく、その推定精度も把握することができるガス検出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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明のガス検出装置は、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された確率分布を、前記最終到達値の確率分布として推定する最終到達値確率分布推定手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
第１の発明のガス検出装置によれば、ガス検出手段が、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力し、算出手段が、ガス検出手段の応答特性を表し、かつ検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、応答特性式の値が検出値になる確率で表され、かつ値が異なる係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出し、最終到達値確率分布推定手段が、算出手段で算出された確率分布を、最終到達値の確率分布として推定する。
【０００９】
このように、ガス検出手段の応答特性式及び検出値に基づいて、検出値の最終到達値の確率分布が推定されることにより、最終到達値を用いてガス濃度を推定することができるだけでなく、その最終到達値となる確率もわかるため、推定精度も把握することができる。
【００１０】
また、第１の発明のガス検出装置は、前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値または期待値に対応する最終到達値に予め定めた値を乗算した値を、前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含んで構成することができる。これにより、精度よくガス濃度を推定することができる。
【００１１】
また、第１の発明のガス検出装置は、前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布において、予め定めた基準値を超える最終到達値の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含んで構成することができる。このように、最終到達値の確率分布において、基準値を超える確率に基づいて、検出対象ガスが含まれているか否かを判定するため、判定の信頼度が向上する。
【００１２】
第２の発明のガス検出装置は、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された確率分布を、前記係数に予め定めた値を乗算した前記検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を前記検出対象ガスの濃度の確率分布として推定するガス濃度確率分布推定手段と、を含んで構成されている。
【００１３】
第２の発明のガス検出装置によれば、ガス検出手段が、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力し、算出手段が、ガス検出手段の応答特性を表し、かつ検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、応答特性式の値が検出値になる確率で表され、かつ値が異なる係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出し、ガス濃度確率分布推定手段が、算出手段で算出された確率分布を、係数に予め定めた値を乗算した検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を検出対象ガスの濃度の確率分布として推定する。
【００１４】
このように、ガス検出手段の応答特性式及び検出値に基づいて、より把握しやすいガス濃度の確率分布が推定されることにより、ガス濃度を推定することができるだけでなく、そのガス濃度となる確率もわかるため、推定精度も把握することができる。
【００１５】
また、第２の発明のガス検出装置は、前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布に基づいて、確率が最大のときの値または期待値に対応する値を前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含んで構成することができる。これにより、精度よくガス濃度を推定することができる。
【００１６】
また、第２の発明のガス検出装置は、前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布において、予め定めた基準値を超える濃度の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含んで構成することができる。このように、ガス濃度の確率分布において、基準値を超える確率に基づいて、検出対象ガスが含まれているか否かを判定するため、判定の信頼度が向上する。
【００１７】
また、本発明の前記ガス検出手段の応答特性式を、以下の式で表すことができる。
【００１８】
【数１】
【００１９】
ただし、ａは、前記最終到達値を示す係数、ｂ及びｃは、係数である。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、ガス濃度を推定するために用いる最終到達値の確率分布を推定することにより、ガス濃度を推定するための値を得ることができるだけでなく、その推定精度も把握することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施の形態のエタノール濃度検出装置を運転席のステアリングコラムに取り付けた状態を示す概略図である。
【図２】本実施の形態を示す概略図である。
【図３】第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるガス検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布の一例を示す線図である。
【図６】第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるガス検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】エタノールガスのガス濃度の確率分布の一例を示す線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ドライバの呼気からアルコールの一種であるエタノールの濃度を検出するエタノール濃度検出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２３】
図１に示すように、第１の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置１０は、運転席に設けられたステアリングコラム１２のドライバの呼気が到達可能な位置に取り付けられている。エタノール濃度検出装置１０は、先端部に拡径した吸い込み口２０Ａが形成された細長円筒状の呼気導入管２０を備えており、呼気導入管２０の中間部の内部にはアルコールセンサ２４が取り付けられている。
【００２４】
図２に示すように、呼気導入管２０の内部であって、アルコールセンサ２４より吸い込み口２０Ａ側には、ドライバの呼気を吸い込み口２０Ａから吸い込むために駆動される吸い込みファン２２が設けられている。
【００２５】
アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスを検出するセンサで、例えば酸化物半導体式ガスセンサを用いることができる。アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が高くなるに従って、レベルが高い検出信号を出力し、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が低くなるに従って、レベルが低い検出信号を出力する。
【００２６】
本実施の形態によれば、吸い込みファン２２を駆動することにより、ドライバから吐き出された呼気は呼気導入管２０の吸い込み口２０Ａから呼気導入管２０内に吸入されると共に、呼気が空気と混合されることで任意に希釈され、アルコールセンサ２４へ一定流速で到達する。そして、呼気は、アルコールセンサ２４に接触した後、呼気導入管２０の外に排出される。
【００２７】
呼気がアルコールセンサ２４に接触することにより、アルコールセンサ２４によって呼気を含む気体中のエタノールガスの濃度に関連した検出値が検出される。アルコールセンサ２４で検出された検出値に基づいて、呼気中の検出対象ガスとしてのエタノールガスの濃度が推定される。
【００２８】
図３に示すように、エタノール濃度検出装置１０は、アルコールセンサ２４、液晶ディスプレイ等の表示装置２６、及びスピーカ２８に接続され、かつ、エタノールガスの濃度を検出するエタノール濃度検出器３０を備えている。
【００２９】
エタノール濃度検出器３０は、エタノール濃度検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述するガス検出プログラム等の各種プログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含むマイクロコンピュータで構成することができる。
【００３０】
エタノール濃度検出器３０を、ハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、アルコールセンサ２４の検出値を格納する検出値格納部４０と、検出値格納部４０に格納された検出値とアルコールセンサ２４の応答特性式とに基づいて、検出値の最終到達値の確率分布を推定する最終到達値確率分布推定部４２と、最終到達値確率分布推定部４２で推定された最終到達値の確率分布で確率が最大となる最終到達値に基づいてエタノールガスのガス濃度を推定するガス濃度推定部４６と、最終到達値確率分布推定部４２で推定された最終到達値の確率分布に基づいて、呼気中に基準値以上のエタノールガスが存在するか否かを判定するガス有無判定部４８と、ガス濃度推定部４６の推定結果及びガス有無判定部４８の判定結果を表示装置２６に表示するように制御する表示制御部５０と、ガス有無判定部４８の判定結果に基づいて、スピーカ２８から警報を出力するように制御する出力部５２とを含んだ構成で表すことができる。
【００３１】
次に、図４を参照して、第１の実施の形態におけるガス検出処理ルーチンについて説明する。本ルーチンは、ＲＯＭに記憶されたガス検出プログラムをＣＰＵが実行することにより行われる。
【００３２】
ステップ１００で、アルコールセンサ２４のヒータをオンし、アルコールセンサ２４から出力される検出値の取得を開始する。
【００３３】
次に、ステップ１０２で、呼気が導入され続けた場合に、検出値が最終的に到達する値（最終到達値）の確率分布を推定する。以下にその具体的方法について説明する。
【００３４】
アルコールセンサ２４の応答特性式として、アルコールセンサ２４の検出値が変化し始めた時刻をｔ＝０としたときの時刻ｔにおける検出値ｆ（ｔ）を、パラメータａ、ｂ、及びｃを用いて、下記（１）式のようにモデル化する。
【００３５】
【数２】
【００３６】
上記（１）式においてｔ→∞（呼気が導入され続けた場合）とすると、検出値ｆ（ｔ）の値は、パラメータａに収束する。すなわち、パラメータａが検出値の最終到達値であり、パラメータａ、ｂ、及びｃを推定することにより、最終到達値を推定することができる。
【００３７】
ここでは、ベイズフィルタの一種であるパーティクルフィルタを用いて上記パラメータａ、ｂ、及びｃを推定する場合について説明する。
【００３８】
時刻ｔ＝ｔでのパーティクルｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｍ：Ｍはパーティクルの数（例えば１０００個））の状態ｘｉｔを、状態ｘｉｔにおける各パラメータを用いて下記（２）式のように表す。
【００３９】
【数３】
【００４０】
時刻ｔ＝ｔにおけるアルコールセンサ２４の検出値をｚｔとする。また、状態ｘｉｔにおいて、検出値ｚｔを観測する確率Ｐ（ｚｔ｜ｘｉｔ）は、下記（３）式の平均ｆｉｔ、分散σ１＝［０．００１，０．２５，０．０５］の正規分布Ｎ（ｆｉｔ，σ１）に従うとする。
【００４１】
【数４】
【００４２】
さらに、状態ｘｉｔ−１の後に状態ｘｔが観測される確率Ｐ（ｘｔ｜ｘｉｔ−１）は、平均ｘｉｔ−１、分散σ２＝［０．００２，０．０５，０．０１］の正規分布Ｎ（ｘｉｔ−１，σ２）に従うとする。
【００４３】
このとき、下記のアルゴリズムを計算することにより、状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）を推定する。ただし、時刻ｔ＝０における確率分布Ｐ（ｘ０｜ｚ０）は一様分布であり、ｔ＝０におけるパーティクルは、０＜ａ０＜０．２、０＜ｂ０＜５．０、０＜ｃ０＜１．０の範囲でパラメータ空間に均等に存在するとする。
【００４４】
Ｉ． Ｍ個全てのパーティクルについて下記の処理を行う。
【００４５】
ｉ 確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｘｉｔ−１）に比例する確率でランダムにパーティクルｉを１つ選択する。
【００４６】
ｉｉ パーティクルｉにおける重みｗｉｔ＝Ｐ（ｚｔ｜ｘｉｔ）を計算する。
【００４７】
ＩＩ． Ｍ個のパーティクルの中から重複を許して、重みｗｉｔに比例する確率でＭ個のパーティクルを選択する。
【００４８】
ＩＩＩ．状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）は、微小区間［ｘｔ−Δｘ，ｘｔ＋Δｘ］におけるパーティクルの密度として近似する。
【００４９】
上記アルゴリズムを各時刻において計算することにより、現時刻における状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）が推定される。最終的に推定する状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）は、例えば、アルコールセンサ２４の検出値がピーク値となる時刻における状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）とすることができる。
【００５０】
次に、ステップ１０４で、上記ステップ１０２で推定された状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）に基づき、確率が最大となる状態ｘｍａｘｔを選択する。状態ｘｍａｘｔにおける各パラメータは、（２）式より、下記（４）式となり、検出値の最終到達値は、ａｍａｘｔとなる。
【００５１】
【数５】
このａｍａｘｔを用いて下記（５）式により、アルコールセンサ２４の検出値の最終到達値をエタノールガスのガス濃度Ｅに変換する。
【００５２】
【数６】
【００５３】
ここで、ｌｎは自然対数、Ｅはエタノールガスのガス濃度、及びｋは予め算出された検出値濃度変換係数である。
【００５４】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１０４で推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率を表示装置２６に表示する。そのガス濃度となる確率は、上記ステップ１０４で検出値の最終到達値ａｍａｘｔを推定した際に用いた最大の確率である。なお、推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率をスピーカ２８から音声出力するようにしてもよい。
【００５５】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１０２で推定された検出値の最終到達値の確率分布において、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれているか否かを判定するための基準値Ｔｈａを超えている面積率Ｐａを算出する。例えば、図５に示すような最終到達値の確率分布の場合、確率分布を示す曲線で囲まれた全体の面積の中における、図中斜線部の面積率を算出する。基準値Ｔｈａは、呼気にエタノールガスが含まれていると判定されるときのエタノール濃度の値を、上記（５）式に基づいてアルコールセンサ２４の検出値に換算した値として予め定めておく。
【００５６】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０８で算出された面積率Ｐａが判定閾値Ｐｔｈａ以上か否かを判定する。判定閾値Ｐｔｈａは、基準値Ｔｈａを超えている確率がどの程度であるかを示す指標であり、例えば、Ｐｔｈａ＝０．８のような値を予め定めておく。Ｐａ≧Ｐｔｈａの場合には、ステップ１１２へ進んで、スピーカ２８からブザー音やメッセージなどの警報を出力して処理を終了する。Ｐａ＜Ｐｔｈａの場合には、そのまま終了する。なお、表示装置２６に警報メッセージを表示するようにしてもよい。
【００５７】
以上説明したように、第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布を推定するため、最終到達値を変換して推定されたガス濃度の値を知ることができるだけでなく、そのガス濃度がどの程度の精度で推定された値であるかということも把握することができ、ガス濃度の推定結果の提示や、推定結果を用いたガス有無の判定の信頼性が向上する。
【００５８】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の構成及び処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００５９】
第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置では、アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布を推定する場合について説明したが、第２の実施の形態では、最終到達値をガス濃度に変換し、ガス濃度の確率分布を推定する点が、第１の実施の形態とは異なっている。
【００６０】
図６に示すように、第２の実施の形態に係るエタノール濃度推定装置２１０は、アルコールセンサ２４、表示装置２６、及びスピーカ２８に接続され、かつ、エタノールガスの濃度を検出するエタノール濃度検出器２３０を備えている。エタノール濃度検出器２３０は、検出値格納部４０に格納された検出値とアルコールセンサ２４の応答特性式とに基づいて、ガス濃度の確率分布を推定するガス濃度確率分布推定部４４と、ガス濃度確率分布推定部４４で推定されたガス濃度の確率分布で確率が最大となるときの値をガス濃度として推定するガス濃度推定部２４６と、ガス濃度確率分布推定部４４で推定されたガス濃度の確率分布に基づいて、呼気中に基準値以上のガスが存在するか否かを判定するガス有無判定部２４８とを含んだ構成で表すことができる。
【００６１】
次に、図７を参照して、第２実施の形態におけるガス検出処理ルーチンについて説明する。本ルーチンは、ＲＯＭに記憶されたガス検出プログラムをＣＰＵが実行することにより行われる。
【００６２】
ステップ１００で、アルコールセンサ２４のヒータをオンし、アルコールセンサ２４から出力される検出値の取得を開始する。
【００６３】
次に、ステップ３００で、呼気に含まれるエタノールガスのガス濃度の確率分布を推定する。第１の実施の形態と同様に推定した最終到達値の確率分布を、上記（５）式に基づいて変換し、この変換された確率分布をガス濃度の確率分布として推定する。
【００６４】
次に、ステップ３０２で、上記ステップ３００で推定されたガス濃度の確率分布に基づき、確率が最大となる値を、エタノールガスのガス濃度Ｅとして推定する。次に、ステップ１０６で、上記ステップ３０２で推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率を表示装置２６に表示する。
【００６５】
次に、ステップ３０６で、上記ステップ３００で推定されたガス濃度の確率分布において、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれているか否かを判定するための基準値ＴｈＥを超えている面積率ＰＥを算出する。例えば、図８に示すようなガス濃度の確率分布の場合、確率分布を示す曲線で囲まれた全体の面積の中における、図中斜線部の面積率を算出する。基準値ＴｈＥは、呼気にエタノール成分が含まれていると判定されるときのエタノール濃度の値（例えば、０．１５ｍｇ）を予め定めておく。
【００６６】
次に、ステップ３０８で、上記ステップ３０６で算出された面積率ＰＥが判定閾値ＰｔｈＥ以上か否かを判定する。判定閾値ＰｔｈＥは、基準値ＴｈＥを超えている確率がどの程度であるかを示す指標であり、例えば、ＰｔｈＥ＝０．８のような値を予め定めておく。ＰＥ≧ＰｔｈＥの場合には、ステップ１１２へ進んで、スピーカ２８からブザー音やメッセージなどの警報を出力して処理を終了する。ＰＥ＜ＰｔｈＥの場合には、そのまま終了する。
【００６７】
以上説明したように、第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置によれば、エタノールガスのガス濃度の確率分布を推定するため、ガス濃度の値を知ることができるだけでなく、そのガス濃度がどの程度の精度で推定された値であるかということも把握することができ、ガス濃度の推定結果の提示や、推定結果を用いたガス有無の判定の信頼性が向上する。
【００６８】
なお、上記の実施の形態では、最終到達値またはガス濃度の確率分布を推定する際にパーティクルフィルタを用いたが、これに限定されるものではない。例えば、下記のように拡張カルマンフィルタを用いても同様に確率分布を推定することができる。
【００６９】
下記（８）式で表される系において、状態ｘｋを推定する。
【００７０】
【数７】
【００７１】
ここで、ｘｋは時刻ｋにおける状態、ｕｋは制御入力、ｗｋは平均ゼロ、共分散行列Ｑｋの正規分布に従う時間遷移に関するノイズ、ｚｋは観測量、及びｖｋは平均ゼロ、共分散行列Ｒｋの正規分布に従う観測ノイズである。このとき、下記の手順に従い値を予測、更新していくことにより状態を推定する。
【００７２】
【数８】
ただし、
【００７３】
【数９】
【００７４】
本実施の形態において、
【００７５】
【数１０】
とすることにより、パラメータａ、ｂ、及びｃを推定することができる。
【００７６】
また、上記の実施の形態では、最終到達値またはガス濃度の確率分布において確率が最大となる値を用いてガス濃度を推定する場合について説明したが、期待値を用いてガス濃度を推定するようにしてもよい。
【００７７】
また、上記の実施の形態では、呼気中のエタノールガスの有無により警報を行う場合について説明したが、呼気中にエタノールガスが含まれていると判定された場合に、エンジンが始動できないようにする等の不正ができないように制御するようにしてもよい。
【００７８】
また、上記の実施の形態では、ドライバの呼気からエタノールを検出する場合について説明したが、エタノール濃度検出装置を携帯可能に構成する等により、本発明をドライバ以外の人間の呼気からエタノールを検出する場合にも適用することができる。
【符号の説明】
【００７９】
１０、２１０ エタノール濃度検出装置
２４ アルコールセンサ
２６ 表示装置
２８ スピーカ
３０、２３０ エタノール濃度検出器
４０ 検出値格納部
４２ 最終到達値確率分布推定部
４４ ガス濃度確率分布推定部
４６、２４６ ガス濃度推定部
４８、２４８ ガス有無判定部
５０ 表示制御部
５２ 出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガス検出装置に係り、特に人間の呼気に含まれるエタノール等の検出対象ガスを検出するガス検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金属酸化物半導体の抵抗値変化を利用してガス検出を行うガスセンサにおいて、所定期間に取り込んだ抵抗値、センサ温度、及び時間のデータをニューラルネットワークにより学習させ、このネットワークの出力によりガスの種類及びガス濃度を検出し、検出結果に基づいて警報を行うガスセンサが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、センサの加熱温度を変化させたときのセンサ出力値の微分波形からガス種毎のモデル値を算出して記憶しておき、実測値とモデル値とを比較してガスの種類を同定し、同定されたガスの種類に基づいて、センサ出力値からガス濃度を算出するガス検出装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１３００１７号公報
【特許文献２】特開平１−３１１２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２の技術では、算出されたガス濃度または警報の有無を知ることはできるものの、提示されたガス濃度がどの程度の精度で算出された値であるかということが不明である、という問題がある。
【０００６】
本発明は、上記問題を解消するためになされたもので、ガス濃度を推定するための値を得ることができるだけでなく、その推定精度も把握することができるガス検出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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明のガス検出装置は、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された確率分布を、前記最終到達値の確率分布として推定する最終到達値確率分布推定手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
第１の発明のガス検出装置によれば、ガス検出手段が、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力し、算出手段が、ガス検出手段の応答特性を表し、かつ検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、応答特性式の値が検出値になる確率で表され、かつ値が異なる係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出し、最終到達値確率分布推定手段が、算出手段で算出された確率分布を、最終到達値の確率分布として推定する。
【０００９】
このように、ガス検出手段の応答特性式及び検出値に基づいて、検出値の最終到達値の確率分布が推定されることにより、最終到達値を用いてガス濃度を推定することができるだけでなく、その最終到達値となる確率もわかるため、推定精度も把握することができる。
【００１０】
また、第１の発明のガス検出装置は、前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値または期待値に対応する最終到達値に予め定めた値を乗算した値を、前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含んで構成することができる。これにより、精度よくガス濃度を推定することができる。
【００１１】
また、第１の発明のガス検出装置は、前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布において、予め定めた基準値を超える最終到達値の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含んで構成することができる。このように、最終到達値の確率分布において、基準値を超える確率に基づいて、検出対象ガスが含まれているか否かを判定するため、判定の信頼度が向上する。
【００１２】
第２の発明のガス検出装置は、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された確率分布を、前記係数に予め定めた値を乗算した前記検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を前記検出対象ガスの濃度の確率分布として推定するガス濃度確率分布推定手段と、を含んで構成されている。
【００１３】
第２の発明のガス検出装置によれば、ガス検出手段が、検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力し、算出手段が、ガス検出手段の応答特性を表し、かつ検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、応答特性式の値が検出値になる確率で表され、かつ値が異なる係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出し、ガス濃度確率分布推定手段が、算出手段で算出された確率分布を、係数に予め定めた値を乗算した検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を検出対象ガスの濃度の確率分布として推定する。
【００１４】
このように、ガス検出手段の応答特性式及び検出値に基づいて、より把握しやすいガス濃度の確率分布が推定されることにより、ガス濃度を推定することができるだけでなく、そのガス濃度となる確率もわかるため、推定精度も把握することができる。
【００１５】
また、第２の発明のガス検出装置は、前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布に基づいて、確率が最大のときの値または期待値に対応する値を前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含んで構成することができる。これにより、精度よくガス濃度を推定することができる。
【００１６】
また、第２の発明のガス検出装置は、前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布において、予め定めた基準値を超える濃度の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含んで構成することができる。このように、ガス濃度の確率分布において、基準値を超える確率に基づいて、検出対象ガスが含まれているか否かを判定するため、判定の信頼度が向上する。
【００１７】
また、本発明の前記ガス検出手段の応答特性式を、以下の式で表すことができる。
【００１８】
【数１】
【００１９】
ただし、ａは、前記最終到達値を示す係数、ｂ及びｃは、係数である。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、ガス濃度を推定するために用いる最終到達値の確率分布を推定することにより、ガス濃度を推定するための値を得ることができるだけでなく、その推定精度も把握することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施の形態のエタノール濃度検出装置を運転席のステアリングコラムに取り付けた状態を示す概略図である。
【図２】本実施の形態を示す概略図である。
【図３】第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるガス検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布の一例を示す線図である。
【図６】第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるガス検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】エタノールガスのガス濃度の確率分布の一例を示す線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ドライバの呼気からアルコールの一種であるエタノールの濃度を検出するエタノール濃度検出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２３】
図１に示すように、第１の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置１０は、運転席に設けられたステアリングコラム１２のドライバの呼気が到達可能な位置に取り付けられている。エタノール濃度検出装置１０は、先端部に拡径した吸い込み口２０Ａが形成された細長円筒状の呼気導入管２０を備えており、呼気導入管２０の中間部の内部にはアルコールセンサ２４が取り付けられている。
【００２４】
図２に示すように、呼気導入管２０の内部であって、アルコールセンサ２４より吸い込み口２０Ａ側には、ドライバの呼気を吸い込み口２０Ａから吸い込むために駆動される吸い込みファン２２が設けられている。
【００２５】
アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスを検出するセンサで、例えば酸化物半導体式ガスセンサを用いることができる。アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が高くなるに従って、レベルが高い検出信号を出力し、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が低くなるに従って、レベルが低い検出信号を出力する。
【００２６】
本実施の形態によれば、吸い込みファン２２を駆動することにより、ドライバから吐き出された呼気は呼気導入管２０の吸い込み口２０Ａから呼気導入管２０内に吸入されると共に、呼気が空気と混合されることで任意に希釈され、アルコールセンサ２４へ一定流速で到達する。そして、呼気は、アルコールセンサ２４に接触した後、呼気導入管２０の外に排出される。
【００２７】
呼気がアルコールセンサ２４に接触することにより、アルコールセンサ２４によって呼気を含む気体中のエタノールガスの濃度に関連した検出値が検出される。アルコールセンサ２４で検出された検出値に基づいて、呼気中の検出対象ガスとしてのエタノールガスの濃度が推定される。
【００２８】
図３に示すように、エタノール濃度検出装置１０は、アルコールセンサ２４、液晶ディスプレイ等の表示装置２６、及びスピーカ２８に接続され、かつ、エタノールガスの濃度を検出するエタノール濃度検出器３０を備えている。
【００２９】
エタノール濃度検出器３０は、エタノール濃度検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述するガス検出プログラム等の各種プログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含むマイクロコンピュータで構成することができる。
【００３０】
エタノール濃度検出器３０を、ハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、アルコールセンサ２４の検出値を格納する検出値格納部４０と、検出値格納部４０に格納された検出値とアルコールセンサ２４の応答特性式とに基づいて、検出値の最終到達値の確率分布を推定する最終到達値確率分布推定部４２と、最終到達値確率分布推定部４２で推定された最終到達値の確率分布で確率が最大となる最終到達値に基づいてエタノールガスのガス濃度を推定するガス濃度推定部４６と、最終到達値確率分布推定部４２で推定された最終到達値の確率分布に基づいて、呼気中に基準値以上のエタノールガスが存在するか否かを判定するガス有無判定部４８と、ガス濃度推定部４６の推定結果及びガス有無判定部４８の判定結果を表示装置２６に表示するように制御する表示制御部５０と、ガス有無判定部４８の判定結果に基づいて、スピーカ２８から警報を出力するように制御する出力部５２とを含んだ構成で表すことができる。
【００３１】
次に、図４を参照して、第１の実施の形態におけるガス検出処理ルーチンについて説明する。本ルーチンは、ＲＯＭに記憶されたガス検出プログラムをＣＰＵが実行することにより行われる。
【００３２】
ステップ１００で、アルコールセンサ２４のヒータをオンし、アルコールセンサ２４から出力される検出値の取得を開始する。
【００３３】
次に、ステップ１０２で、呼気が導入され続けた場合に、検出値が最終的に到達する値（最終到達値）の確率分布を推定する。以下にその具体的方法について説明する。
【００３４】
アルコールセンサ２４の応答特性式として、アルコールセンサ２４の検出値が変化し始めた時刻をｔ＝０としたときの時刻ｔにおける検出値ｆ（ｔ）を、パラメータａ、ｂ、及びｃを用いて、下記（１）式のようにモデル化する。
【００３５】
【数２】
【００３６】
上記（１）式においてｔ→∞（呼気が導入され続けた場合）とすると、検出値ｆ（ｔ）の値は、パラメータａに収束する。すなわち、パラメータａが検出値の最終到達値であり、パラメータａ、ｂ、及びｃを推定することにより、最終到達値を推定することができる。
【００３７】
ここでは、ベイズフィルタの一種であるパーティクルフィルタを用いて上記パラメータａ、ｂ、及びｃを推定する場合について説明する。
【００３８】
時刻ｔ＝ｔでのパーティクルｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｍ：Ｍはパーティクルの数（例えば１０００個））の状態ｘｉｔを、状態ｘｉｔにおける各パラメータを用いて下記（２）式のように表す。
【００３９】
【数３】
【００４０】
時刻ｔ＝ｔにおけるアルコールセンサ２４の検出値をｚｔとする。また、状態ｘｉｔにおいて、検出値ｚｔを観測する確率Ｐ（ｚｔ｜ｘｉｔ）は、下記（３）式の平均ｆｉｔ、分散σ１＝［０．００１，０．２５，０．０５］の正規分布Ｎ（ｆｉｔ，σ１）に従うとする。
【００４１】
【数４】
【００４２】
さらに、状態ｘｉｔ−１の後に状態ｘｔが観測される確率Ｐ（ｘｔ｜ｘｉｔ−１）は、平均ｘｉｔ−１、分散σ２＝［０．００２，０．０５，０．０１］の正規分布Ｎ（ｘｉｔ−１，σ２）に従うとする。
【００４３】
このとき、下記のアルゴリズムを計算することにより、状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）を推定する。ただし、時刻ｔ＝０における確率分布Ｐ（ｘ０｜ｚ０）は一様分布であり、ｔ＝０におけるパーティクルは、０＜ａ０＜０．２、０＜ｂ０＜５．０、０＜ｃ０＜１．０の範囲でパラメータ空間に均等に存在するとする。
【００４４】
Ｉ． Ｍ個全てのパーティクルについて下記の処理を行う。
【００４５】
ｉ 確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｘｉｔ−１）に比例する確率でランダムにパーティクルｉを１つ選択する。
【００４６】
ｉｉ パーティクルｉにおける重みｗｉｔ＝Ｐ（ｚｔ｜ｘｉｔ）を計算する。
【００４７】
ＩＩ． Ｍ個のパーティクルの中から重複を許して、重みｗｉｔに比例する確率でＭ個のパーティクルを選択する。
【００４８】
ＩＩＩ．状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）は、微小区間［ｘｔ−Δｘ，ｘｔ＋Δｘ］におけるパーティクルの密度として近似する。
【００４９】
上記アルゴリズムを各時刻において計算することにより、現時刻における状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）が推定される。最終的に推定する状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）は、例えば、アルコールセンサ２４の検出値がピーク値となる時刻における状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）とすることができる。
【００５０】
次に、ステップ１０４で、上記ステップ１０２で推定された状態ｘｉｔの確率分布Ｐ（ｘｔ｜ｚｔ）に基づき、確率が最大となる状態ｘｍａｘｔを選択する。状態ｘｍａｘｔにおける各パラメータは、（２）式より、下記（４）式となり、検出値の最終到達値は、ａｍａｘｔとなる。
【００５１】
【数５】
このａｍａｘｔを用いて下記（５）式により、アルコールセンサ２４の検出値の最終到達値をエタノールガスのガス濃度Ｅに変換する。
【００５２】
【数６】
【００５３】
ここで、ｌｎは自然対数、Ｅはエタノールガスのガス濃度、及びｋは予め算出された検出値濃度変換係数である。
【００５４】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１０４で推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率を表示装置２６に表示する。そのガス濃度となる確率は、上記ステップ１０４で検出値の最終到達値ａｍａｘｔを推定した際に用いた最大の確率である。なお、推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率をスピーカ２８から音声出力するようにしてもよい。
【００５５】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１０２で推定された検出値の最終到達値の確率分布において、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれているか否かを判定するための基準値Ｔｈａを超えている面積率Ｐａを算出する。例えば、図５に示すような最終到達値の確率分布の場合、確率分布を示す曲線で囲まれた全体の面積の中における、図中斜線部の面積率を算出する。基準値Ｔｈａは、呼気にエタノールガスが含まれていると判定されるときのエタノール濃度の値を、上記（５）式に基づいてアルコールセンサ２４の検出値に換算した値として予め定めておく。
【００５６】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０８で算出された面積率Ｐａが判定閾値Ｐｔｈａ以上か否かを判定する。判定閾値Ｐｔｈａは、基準値Ｔｈａを超えている確率がどの程度であるかを示す指標であり、例えば、Ｐｔｈａ＝０．８のような値を予め定めておく。Ｐａ≧Ｐｔｈａの場合には、ステップ１１２へ進んで、スピーカ２８からブザー音やメッセージなどの警報を出力して処理を終了する。Ｐａ＜Ｐｔｈａの場合には、そのまま終了する。なお、表示装置２６に警報メッセージを表示するようにしてもよい。
【００５７】
以上説明したように、第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布を推定するため、最終到達値を変換して推定されたガス濃度の値を知ることができるだけでなく、そのガス濃度がどの程度の精度で推定された値であるかということも把握することができ、ガス濃度の推定結果の提示や、推定結果を用いたガス有無の判定の信頼性が向上する。
【００５８】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の構成及び処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００５９】
第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置では、アルコールセンサの検出値の最終到達値の確率分布を推定する場合について説明したが、第２の実施の形態では、最終到達値をガス濃度に変換し、ガス濃度の確率分布を推定する点が、第１の実施の形態とは異なっている。
【００６０】
図６に示すように、第２の実施の形態に係るエタノール濃度推定装置２１０は、アルコールセンサ２４、表示装置２６、及びスピーカ２８に接続され、かつ、エタノールガスの濃度を検出するエタノール濃度検出器２３０を備えている。エタノール濃度検出器２３０は、検出値格納部４０に格納された検出値とアルコールセンサ２４の応答特性式とに基づいて、ガス濃度の確率分布を推定するガス濃度確率分布推定部４４と、ガス濃度確率分布推定部４４で推定されたガス濃度の確率分布で確率が最大となるときの値をガス濃度として推定するガス濃度推定部２４６と、ガス濃度確率分布推定部４４で推定されたガス濃度の確率分布に基づいて、呼気中に基準値以上のガスが存在するか否かを判定するガス有無判定部２４８とを含んだ構成で表すことができる。
【００６１】
次に、図７を参照して、第２実施の形態におけるガス検出処理ルーチンについて説明する。本ルーチンは、ＲＯＭに記憶されたガス検出プログラムをＣＰＵが実行することにより行われる。
【００６２】
ステップ１００で、アルコールセンサ２４のヒータをオンし、アルコールセンサ２４から出力される検出値の取得を開始する。
【００６３】
次に、ステップ３００で、呼気に含まれるエタノールガスのガス濃度の確率分布を推定する。第１の実施の形態と同様に推定した最終到達値の確率分布を、上記（５）式に基づいて変換し、この変換された確率分布をガス濃度の確率分布として推定する。
【００６４】
次に、ステップ３０２で、上記ステップ３００で推定されたガス濃度の確率分布に基づき、確率が最大となる値を、エタノールガスのガス濃度Ｅとして推定する。次に、ステップ１０６で、上記ステップ３０２で推定されたガス濃度Ｅ、及びそのガス濃度となる確率を表示装置２６に表示する。
【００６５】
次に、ステップ３０６で、上記ステップ３００で推定されたガス濃度の確率分布において、呼気に基準値以上のエタノールガスが含まれているか否かを判定するための基準値ＴｈＥを超えている面積率ＰＥを算出する。例えば、図８に示すようなガス濃度の確率分布の場合、確率分布を示す曲線で囲まれた全体の面積の中における、図中斜線部の面積率を算出する。基準値ＴｈＥは、呼気にエタノール成分が含まれていると判定されるときのエタノール濃度の値（例えば、０．１５ｍｇ）を予め定めておく。
【００６６】
次に、ステップ３０８で、上記ステップ３０６で算出された面積率ＰＥが判定閾値ＰｔｈＥ以上か否かを判定する。判定閾値ＰｔｈＥは、基準値ＴｈＥを超えている確率がどの程度であるかを示す指標であり、例えば、ＰｔｈＥ＝０．８のような値を予め定めておく。ＰＥ≧ＰｔｈＥの場合には、ステップ１１２へ進んで、スピーカ２８からブザー音やメッセージなどの警報を出力して処理を終了する。ＰＥ＜ＰｔｈＥの場合には、そのまま終了する。
【００６７】
以上説明したように、第２の実施の形態のエタノール濃度検出装置によれば、エタノールガスのガス濃度の確率分布を推定するため、ガス濃度の値を知ることができるだけでなく、そのガス濃度がどの程度の精度で推定された値であるかということも把握することができ、ガス濃度の推定結果の提示や、推定結果を用いたガス有無の判定の信頼性が向上する。
【００６８】
なお、上記の実施の形態では、最終到達値またはガス濃度の確率分布を推定する際にパーティクルフィルタを用いたが、これに限定されるものではない。例えば、下記のように拡張カルマンフィルタを用いても同様に確率分布を推定することができる。
【００６９】
下記（８）式で表される系において、状態ｘｋを推定する。
【００７０】
【数７】
【００７１】
ここで、ｘｋは時刻ｋにおける状態、ｕｋは制御入力、ｗｋは平均ゼロ、共分散行列Ｑｋの正規分布に従う時間遷移に関するノイズ、ｚｋは観測量、及びｖｋは平均ゼロ、共分散行列Ｒｋの正規分布に従う観測ノイズである。このとき、下記の手順に従い値を予測、更新していくことにより状態を推定する。
【００７２】
【数８】
ただし、
【００７３】
【数９】
【００７４】
本実施の形態において、
【００７５】
【数１０】
とすることにより、パラメータａ、ｂ、及びｃを推定することができる。
【００７６】
また、上記の実施の形態では、最終到達値またはガス濃度の確率分布において確率が最大となる値を用いてガス濃度を推定する場合について説明したが、期待値を用いてガス濃度を推定するようにしてもよい。
【００７７】
また、上記の実施の形態では、呼気中のエタノールガスの有無により警報を行う場合について説明したが、呼気中にエタノールガスが含まれていると判定された場合に、エンジンが始動できないようにする等の不正ができないように制御するようにしてもよい。
【００７８】
また、上記の実施の形態では、ドライバの呼気からエタノールを検出する場合について説明したが、エタノール濃度検出装置を携帯可能に構成する等により、本発明をドライバ以外の人間の呼気からエタノールを検出する場合にも適用することができる。
【符号の説明】
【００７９】
１０、２１０ エタノール濃度検出装置
２４ アルコールセンサ
２６ 表示装置
２８ スピーカ
３０、２３０ エタノール濃度検出器
４０ 検出値格納部
４２ 最終到達値確率分布推定部
４４ ガス濃度確率分布推定部
４６、２４６ ガス濃度推定部
４８、２４８ ガス有無判定部
５０ 表示制御部
５２ 出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、
前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された確率分布を、前記最終到達値の確率分布として推定する最終到達値確率分布推定手段と、
を含むガス検出装置。
【請求項２】
前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値または期待値に対応する最終到達値に予め定めた値を乗算した値を、前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含む請求項１記載のガス検出装置。
【請求項３】
前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布において、予め定めた基準値を超える最終到達値の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含む請求項１または請求項２記載のガス検出装置。
【請求項４】
検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、
前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された確率分布を、前記係数に予め定めた値を乗算した前記検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を前記検出対象ガスの濃度の確率分布として推定するガス濃度確率分布推定手段と、
を含むガス検出装置。
【請求項５】
前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布に基づいて、確率が最大のときの値または期待値に対応する値を前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含む請求項４記載のガス検出装置。
【請求項６】
前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布において、予め定めた基準値を超える濃度の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含む請求項４または請求項５記載のガス検出装置。
【請求項７】
前記ガス検出手段の応答特性式を、以下の式で表した請求項１〜請求項６のいずれか１項記載のガス検出装置。
【数１】
ただし、ａは、前記最終到達値を示す係数、ｂ及びｃは、係数である。
【請求項１】
検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、
前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された確率分布を、前記最終到達値の確率分布として推定する最終到達値確率分布推定手段と、
を含むガス検出装置。
【請求項２】
前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布に基づいて、確率が最大のときの最終到達値または期待値に対応する最終到達値に予め定めた値を乗算した値を、前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含む請求項１記載のガス検出装置。
【請求項３】
前記最終到達値確率分布推定手段で推定された前記最終到達値の確率分布において、予め定めた基準値を超える最終到達値の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含む請求項１または請求項２記載のガス検出装置。
【請求項４】
検出対象の気体中に含まれる検出対象ガスの濃度に関連する物理量を検出して検出値を出力するガス検出手段と、
前記ガス検出手段の応答特性を表し、かつ前記検出値が該応答特性に応じて最終的に到達する最終到達値を示す係数を含む応答特性式を用い、前記応答特性式の値が前記検出値になる確率で表され、かつ値が異なる前記係数毎に算出した確率で表される確率分布を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された確率分布を、前記係数に予め定めた値を乗算した前記検出対象ガスの濃度を示す値毎の確率で表される確率分布に変換し、変換された確率分布を前記検出対象ガスの濃度の確率分布として推定するガス濃度確率分布推定手段と、
を含むガス検出装置。
【請求項５】
前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布に基づいて、確率が最大のときの値または期待値に対応する値を前記検出対象ガスの濃度として推定するガス濃度推定手段を含む請求項４記載のガス検出装置。
【請求項６】
前記ガス濃度確率分布推定手段で推定された前記検出対象ガスの濃度の確率分布において、予め定めた基準値を超える濃度の確率が予め定めた閾値以上の場合に、前記検出対象の気体中に前記検出対象ガスが含まれていると判定する判定手段を含む請求項４または請求項５記載のガス検出装置。
【請求項７】
前記ガス検出手段の応答特性式を、以下の式で表した請求項１〜請求項６のいずれか１項記載のガス検出装置。
【数１】
ただし、ａは、前記最終到達値を示す係数、ｂ及びｃは、係数である。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１０−２２３５８７（Ｐ２０１０−２２３５８７Ａ）
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−６７８４８（Ｐ２００９−６７８４８）
【出願日】平成２１年３月１９日（２００９．３．１９）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月１９日（２００９．３．１９）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
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