傾斜角検出装置、傾斜角検出方法、および傾斜角検出プログラム
【課題】加速度センサのオフセットを高精度に算出することによって、傾斜角を高精度に検出する技術を提供する。
【解決手段】加速度センサ１２は、加速度信号を取得し、速度センサ１０は、速度信号を取得する。誤差設定部１４は、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。ゲイン演算部２４、状態変数更新部２６は、加速度センサ１２の観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサ１２のオフセットとを更新する。ここで、誤差設定部１４は、速度信号と、既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。
【解決手段】加速度センサ１２は、加速度信号を取得し、速度センサ１０は、速度信号を取得する。誤差設定部１４は、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。ゲイン演算部２４、状態変数更新部２６は、加速度センサ１２の観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサ１２のオフセットとを更新する。ここで、誤差設定部１４は、速度信号と、既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、傾斜角検出技術に関し、特に車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置、傾斜角検出方法、および傾斜角検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーナビゲーション装置は、絶対位置を得ることが可能なＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と、ジャイロや速度パルス等のセンサから計算される相対位置を得る自立航法を組合わせて、車両位置や進行方位を算出する。自立航法では、道路傾斜を含む車両の姿勢角が考慮されることによって、より高精度な位置を算出することが可能になる。車両の姿勢角を算出するために、これまでは、車両の前後方向加速度に対応した加速度信号と、車両の移動距離に対応した距離信号とをもとに、カルマンフィルタ処理がなされていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、加速度信号は、加速度センサから出力されており、加速度センサは、加速度がゼロの場合でもオフセットまたはバイアスと呼ばれる電圧を出力する。加速度センサにて検出される加速度の精度を向上させるためには、加速度センサのオフセットの導出精度の向上が要求される。加速度センサのオフセットは、例えば、加速度センサのオフセットを状態変数の要素のひとつとしてカルマンフィルタ処理がなされることによって、算出される（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２００３−７５１７２号公報
【特許文献２】特開２０００−３４６６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
カルマンフィルタ処理によって加速度センサのオフセットを直接算出するのではなく、複数の誤差を含むパラメータによって加速度センサのオフセットを間接的に算出する場合、加速度センサのオフセットの算出精度を向上させることが困難になる。また、加速度センサのオフセットが、カルマンフィルタ処理によって直接算出されていても、加速度センサのオフセットと直接関係しない速度のみを観測値としてカルマンフィルタ処理が実行されていれば、加速度センサのオフセットの算出精度を向上させることが困難になる。
【０００６】
また、車両の加速と減速の発生確率が同一であり、上りと下りの発生確率も同一であると仮定する場合、加速度センサの出力が十分長い期間で平均されれば、平均値は加速度センサのオフセットに近くなると考えられる。このように、加速度センサの出力は、加速度センサのオフセットに関連するので、加速度センサの出力を観測値のひとつとしてカルマンフィルタ処理を実行することが可能である。しかしながら、車両が停止する場合や、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行する場合、加速度センサの出力に重力成分が連続して重畳される。その結果、真の加速度センサのオフセットに対して局所的に偏りが生じてしまう。そのため、加速度センサのオフセットを高精度に算出することが困難であったり、走行条件によって局所的に加速度センサのオフセットに偏りが生じていたりした。
【０００７】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、加速度センサのオフセットを高精度に算出することによって、傾斜角を高精度に検出する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の傾斜角検出装置は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、設定部において設定した加速度センサの観測誤差と、第１取得部において取得した加速度信号と、第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新する更新部とを備える。設定部は、第２取得部において取得した速度信号と、更新部において既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサの観測誤差を設定する。
【０００９】
この態様によると、速度信号と傾斜角とをもとに観測誤差を設定し、観測誤差をもとに傾斜角とオフセットとを更新するので、速度信号と傾斜角とを反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【００１０】
設定部は、第２取得部において取得した速度信号が大きくなると小さくなり、かつ更新部において既に更新した車両の傾斜角が大きくなると大きくなるように加速度センサの観測誤差を設定してもよい。この場合、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳され、真のオフセットに対して偏りが生ずることによる傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。
【００１１】
設定部は、第２取得部において取得した速度信号と所定の定数との加算値の逆数に比例し、かつ更新部において既に更新した車両の傾斜角に比例するように加速度センサの観測誤差を設定してもよい。この場合、速度信号に所定の定数を加算するので、速度信号がゼロになってもゼロによる除算の発生を防止できる。
【００１２】
第２取得部において取得した速度信号としきい値とを比較する比較部をさらに備えてもよい。更新部は、比較部における比較の結果、第２取得部において取得した速度信号がしきい値よりも小さい場合、加速度センサに対するカルマンゲインを導出する代わりに、第１取得部において取得した加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定してもよい。この場合、速度信号が小さければ、加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定するので、精度の悪化を抑制しながら、処理量を低減できる。
【００１３】
本発明の別の態様もまた、傾斜角検出装置である。この装置は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、第２取得部において取得した速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、設定部において設定した加速度センサの観測誤差と、第１取得部において取得した加速度信号と、第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新する更新部と、を備える。
【００１４】
この態様によると、速度信号に応じて観測誤差を設定するので、速度信号を反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【００１５】
本発明のさらに別の態様は、傾斜角検出方法である。この方法は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、加速度センサの観測誤差を設定するステップと、加速度センサの観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新するステップとを備える。設定するステップは、速度信号と、既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサの観測誤差を設定する。
【００１６】
本発明のさらに別の態様もまた、傾斜角検出方法である。この方法は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサの観測誤差を設定するステップと、加速度センサの観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新するステップと、を備える。
【００１７】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、加速度センサのオフセットを高精度に算出することによって、傾斜角を高精度に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例１に係る傾斜角検出装置の構成を示す図である。
【図２】図１の傾斜角検出装置が搭載された車両の動作状態を示す図である。
【図３】図１の傾斜角検出装置における推定手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の傾斜角検出装置におけるカルマンフィルタ処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例２に係る傾斜角検出装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（実施例１）
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例１は、カーナビゲーション装置での自立航法において、車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置に関する。実施例１に係る傾斜角検出装置は、加速度センサのオフセットを高精度に検出して、傾斜角も高精度に検出するために、次の処理を実行する。傾斜角検出装置は、加速度センサからの加速度信号を取得し、速度センサからも速度信号を取得する。傾斜角検出装置は、速度信号、加速度信号、観測誤差をもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角および加速度センサのオフセットを算出する。
【００２１】
ここで、傾斜角検出装置は、速度信号が大きくなると小さくなり、かつ過去に算出した傾斜角が大きくなると大きくなるように観測誤差を設定し、カルマンフィルタ処理に使用する。また、新たに算出された傾斜角によって、観測誤差が更新される。このように観測誤差を設定することによって、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳され真のオフセットに対して偏りが生ずることによる傾斜角の精度の悪化が抑制される。
【００２２】
図１は、本発明の実施例１に係る傾斜角検出装置１００の構成を示す。傾斜角検出装置１００は、速度センサ１０、加速度センサ１２、誤差設定部１４、状態推定部１６を含む。状態推定部１６は、推定値演算部２０、観測残差演算部２２、ゲイン演算部２４、状態変数更新部２６、状態変数記憶部２８を含む。傾斜角検出装置１００は、図示しない車両に搭載される。
【００２３】
速度センサ１０は、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する。速度センサ１０は、ドライブシャフトの回転に対応して回転するスピードメータケーブルの中間に設置され、ドライブシャフトの回転に伴った速度パルス信号を検出した後、車速パルスの単位時間あたりのパルス数を計測することにより速度信号を取得する。ここで、車速パルス信号は、所定の距離ごとに発生させたパルスに相当する。なお、速度センサ１０は、ＧＰＳから速度信号を直接取得してもよい。速度センサは１００は、車両の速度信号を出力する。
【００２４】
加速度センサ１２は、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する。ここでは、加速度信号を説明するために図２を使用する。図２は、傾斜角検出装置１００が搭載された車両の動作状態を示す。車両５０は、図示しない傾斜角検出装置１００を搭載する。また、車両５０は、道路面５４上を移動する。ここで、車両５０に搭載された加速度センサ１２（図示せず）の感応軸５６は、道路面５４に平行であり、かつ車両５０の前後方向と一致するものとする。また、感応軸５６および道路面５４は、水平面５２に対して傾斜角θだけ傾いている。加速度信号においては、車両５０の移動加速度と、感応軸５６が水平面５２となす傾斜角θに応じた重力成分とが重畳されている。図１に戻る。加速度センサ１２は、加速度信号を出力する。
【００２５】
推定値演算部２０は、加速度センサ１２からの加速度信号ａＯＵＴを入力する。なお、タイミングｎでの加速度信号は、ａＯＵＴｎと示されるものとする。ここでは、タイミングｎでの状態変数ｘｎを定義する。状態変数ｘｎは、式（１）のように、速度ｖｎ、傾斜角θｎ、加速度のオフセットａＯＦＳｎの３要素を含む。
【数１】
ここで、上付きの添え字Ｔは、ベクトルまたは行列の転置を示す。前述のごとく、下付きの添え字ｎはタイミングｎを示す。
【００２６】
推定値演算部２０は、入力ｕｎと、１回前の状態変数、つまりタイミングｎ−１での状態変数ｘｎ−１とをもとに、式（２）に示された状態方程式を計算することによって、タイミングｎでの推定値ｘｎ’を演算する。なお、状態変数ｘｎ−１は、状態変数記憶部２８から入力される。
【数２】
ここで、入力ｕｎは、加速度信号ａＯＵＴｎである。
【数３】
また、式（２）におけるシステム行列Ａと入力行列Ｂとは、式（４）および式（５）のように示される。
【数４】
【数５】
ここで、ｇは重力加速度、ｋは加速度信号から加速度単位（例えばｍ／ｓ２）への変換係数、ΔＴはサンプリング間隔を示す。
【００２７】
観測残差演算部２２は、速度センサ１０から速度信号を入力し、加速度センサ１２から加速度信号を入力し、推定値演算部２０から推定値ｘｎ’を入力する。観測残差演算部２２は、速度信号ｖｎ、加速度信号ａＯＵＴｎとを構成要素として、観測値ｚｎを規定する。観測残差演算部２２は、式（６）のごとく、推定値ｘｎ’から抜き出された状態変数の速度と加速度のオフセットとに対して、観測値ｚｎとの観測残差ｙｎを導出する。
【数６】
ここで、出力行列Ｃは式（７）のように示される。
【数７】
【００２８】
誤差設定部１４は、速度センサ１０から速度信号を入力し、状態変数更新部２６から車両５０の傾斜角の推定値（以下、「傾斜角」という）を入力する。詳細は後述するが、傾斜角は、状態変数更新部２６において逐次更新されており、誤差設定部１４には、前回の傾斜角、つまりタイミングｎ−１での傾斜角θｎ−１が入力される。誤差設定部１４は、速度信号と前回の傾斜角とをもとに、タイミングｎにおける加速度センサ１２の観測誤差δａｎを設定する。ここで、誤差設定部１４は、速度信号が大きくなると小さくなり、かつ前回の傾斜角が大きくなると大きくなるように、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。
【００２９】
具体的に説明すると、誤差設定部１４は、式（８）のごとく、速度信号ｖｎと所定の定数βとの加算値の逆数に比例し、かつ前回の傾斜角θｎ−１に比例するように加速度センサ１２の観測誤差δａｎを設定する。
【数８】
ここで、αは定数である。所定の定数βは、速度信号ｖｎがゼロの場合に、加速度センサ１２の観測誤差δａｎが無限大になることを防ぐために設けられている。また、誤差設定部１４は、速度センサ１０の観測誤差δｖｎを一定の値として設定する。誤差設定部１４は、加速度センサ１２の観測誤差δａｎと速度センサ１０の観測誤差δｖｎとを出力する。
【００３０】
ゲイン演算部２４は、加速度センサ１２の観測誤差δａｎと速度センサ１０の観測誤差δｖｎとを入力し、これらの観測誤差が標準偏差を表すものとして、共分散行列Ｒｎを式（９）のように導出する。
【数９】
ゲイン演算部２４は、共分散行列Ｒｎとシステム誤差とをもとに、カルマンフィルタのゲインＫｎを演算する。ここで、共分散行列Ｒ等からカルマンフィルタのゲインの導出には、公知の技術が使用されればよい。
【００３１】
公知の技術は、例えば、ＭＯＨＩＮＤＥＲ Ｓ． ＧＲＥＷＡＬ、ＡＮＧＵＳ Ｐ． ＡＮＤＲＥＷＳ著「Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｕｓｉｎｇ ＭＡＴＬＡＢ」、Ａ Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎの１１６頁から１２０頁に示されている。ゲイン演算部２４は、式（１０）のごとく、６つの構成要素によって形成されるゲインを導出する。
【数１０】
【００３２】
状態変数更新部２６は、観測残差演算部２２から観測残差ｙｎを入力し、推定値演算部２０から推定値ｘｎ’を入力し、ゲイン演算部２４からゲインＫｎを入力する。状態変数更新部２６は、推定値ｘｎ’、ゲインＫｎと観測残差ｙｎをもとに、式（１１）を演算することによって、状態変数ｘｎを更新する。
【数１１】
【００３３】
ゲインＫｎが小さければ、推定値ｘｎ’の重みが大きく、ゲインＫｎが大きければ、観測残差ｙｎの重みが大きい。なお、式（１１）は、ｘｎ’＋Ｋｎｙｎを新たにｘｎに代入することを表している。以上の処理は、加速度センサ１２の観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両５０の傾斜角と加速度センサ１２のオフセットとを更新することといえる。状態変数更新部２６は、更新した状態変数ｘｎ、特に傾斜角θｎを出力するとともに、更新した状態変数ｘｎを誤差設定部１４、状態変数記憶部２８へ帰還させる。
【００３４】
状態変数記憶部２８は、状態変数更新部２６から状態変数ｘｎを入力し、状態変数ｘｎを記憶する。状態変数記憶部２８は、状態変数ｘｎを推定値演算部２０へ出力する。また、状態変数更新部２６によって更新された傾斜角は、例えばジャイロの感度（電圧−角速度変換係数）の補正に使用されており、これによって、傾斜した道路での旋回角度を高精度に導出することが可能になる。
【００３５】
この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００３６】
以上の構成による傾斜角検出装置１００の動作を説明する。図３は、傾斜角検出装置１００における推定手順を示すフローチャートである。傾斜角検出装置１００は、速度センサ１０から速度信号を取得し（Ｓ１０）、加速度センサ１２から加速度信号を取得する（Ｓ１２）。傾斜角検出装置１００は、カルマンフィルタ処理を実行し（Ｓ１４）、傾斜角を出力する（Ｓ１６）。処理が継続されるのであれば（Ｓ１８のＹ）、ステップ１０に戻る。処理が継続されないのであれば（Ｓ１８のＮ）、処理は終了される。
【００３７】
図４は、傾斜角検出装置１００におけるカルマンフィルタ処理手順を示すフローチャートである。これは、図３のステップ１４に相当する。推定値演算部２０は、前回の状態変数を取得し（Ｓ３０）、推定値を導出する（Ｓ３２）。観測残差演算部２２は、観測残差を導出する（Ｓ３４）。誤差設定部１４は、観測誤差を設定し（Ｓ３６）、ゲイン演算部２４は、ゲインを演算する（Ｓ３８）。状態変数更新部２６は、状態変数を更新する（Ｓ４０）。状態変数記憶部２８は、更新された状態変数を記憶する（Ｓ４２）。
【００３８】
本発明の実施例によれば、速度信号と傾斜角とをもとに観測誤差を設定し、観測誤差をもとに傾斜角とオフセットとを更新するので、速度信号と傾斜角とを反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。また、傾斜角に比例し、かつ速度信号に反比例するように観測誤差を設定するので、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行し、加速度センサに重力成分が連続して重畳され真のオフセットに対して偏りが生じても、傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。また、所定の条件下における傾斜角の精度の悪化を抑制するので、傾斜角の検出精度を向上できる。また、速度信号に所定の定数を加算するので、速度信号がゼロになってもゼロによる除算の発生を防止できる。
【００３９】
（実施例２）
本発明の実施例２は、実施例１と同様に、傾斜角を検出するための傾斜角検出装置に関する。実施例１における傾斜角検出装置は、速度信号の値にかかわらず、カルマンフィルタのゲインを導出し、カルマンフィルタ処理を実行する。速度信号の値が小さい場合、一部のゲインはある程度小さな値になる。そのようなゲインの値が小さければ、ゲインの乗算結果も小さくなるので、ゲインの精度があまり重要ではなくなる。実施例２は、このような状況下において、処理量を低減することを目的とする。
【００４０】
図５は、本発明の実施例２に係る傾斜角検出装置１００の構成を示す。図５に示された傾斜角検出装置１００は、図１に示された傾斜角検出装置１００に判定部３０が追加される。ここでは、図１との差異を中心に説明する。判定部３０は、速度センサ１０から速度信号を入力する。判定部３０は、予めしきい値を記憶しており、速度信号としきい値とを比較する。しきい値は、例えば、時速５ｋｍのごとく、ある程度低い速度に対応するように規定されている。判定部３０は、比較結果をゲイン演算部２４へ出力する。
【００４１】
ゲイン演算部２４は、判定部３０から比較結果を入力する。比較結果において、速度信号がしきい値以上であれば、ゲイン演算部２４は、実施例１と同様にゲインを導出する。一方、比較結果において、速度信号がしきい値よりも小さい場合、ゲイン演算部２４は、加速度信号に対するゲインを導出する代わりに、加速度信号に対するゲインを所定の固定値に設定する。加速度信号に対するゲインは、式（１０）におけるゲインＫ３２に相当する。ゲイン演算部２４は、ゲインＫ３２をゼロまたは小さな値に設定する。
【００４２】
本発明の実施例によれば、速度信号が小さければ、加速度信号に対するゲインを所定の値に設定するので、処理量を低減できる。また、速度信号が小さければ、加速度信号に対するゲインがゼロに近くなるべきなので、所定の値にゲインを設定しても、傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。
【００４３】
以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００４４】
本発明の実施例１および２において、誤差設定部１４は、速度信号と傾斜角とをもとに、加速度センサ１２の観測誤差を設定している。しかしながらこれに限らず例えば、誤差設定部１４は、速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサ１２の観測誤差を設定してもよい。具体的に説明すると、観測誤差は、速度信号ｖｎと所定の定数βとの加算値の逆数に比例するように設定される。本変形例によれば、速度信号に応じて観測誤差を設定するので、速度信号を反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【符号の説明】
【００４５】
１０ 速度センサ、 １２ 加速度センサ、 １４ 誤差設定部、 １６ 状態推定部、 ２０ 推定値演算部、 ２２ 観測残差演算部、 ２４ ゲイン演算部、 ２６ 状態変数更新部、 ２８ 状態変数記憶部、 ３０ 判定部、 １００ 傾斜角検出装置。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、傾斜角検出技術に関し、特に車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置、傾斜角検出方法、および傾斜角検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーナビゲーション装置は、絶対位置を得ることが可能なＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と、ジャイロや速度パルス等のセンサから計算される相対位置を得る自立航法を組合わせて、車両位置や進行方位を算出する。自立航法では、道路傾斜を含む車両の姿勢角が考慮されることによって、より高精度な位置を算出することが可能になる。車両の姿勢角を算出するために、これまでは、車両の前後方向加速度に対応した加速度信号と、車両の移動距離に対応した距離信号とをもとに、カルマンフィルタ処理がなされていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、加速度信号は、加速度センサから出力されており、加速度センサは、加速度がゼロの場合でもオフセットまたはバイアスと呼ばれる電圧を出力する。加速度センサにて検出される加速度の精度を向上させるためには、加速度センサのオフセットの導出精度の向上が要求される。加速度センサのオフセットは、例えば、加速度センサのオフセットを状態変数の要素のひとつとしてカルマンフィルタ処理がなされることによって、算出される（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２００３−７５１７２号公報
【特許文献２】特開２０００−３４６６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
カルマンフィルタ処理によって加速度センサのオフセットを直接算出するのではなく、複数の誤差を含むパラメータによって加速度センサのオフセットを間接的に算出する場合、加速度センサのオフセットの算出精度を向上させることが困難になる。また、加速度センサのオフセットが、カルマンフィルタ処理によって直接算出されていても、加速度センサのオフセットと直接関係しない速度のみを観測値としてカルマンフィルタ処理が実行されていれば、加速度センサのオフセットの算出精度を向上させることが困難になる。
【０００６】
また、車両の加速と減速の発生確率が同一であり、上りと下りの発生確率も同一であると仮定する場合、加速度センサの出力が十分長い期間で平均されれば、平均値は加速度センサのオフセットに近くなると考えられる。このように、加速度センサの出力は、加速度センサのオフセットに関連するので、加速度センサの出力を観測値のひとつとしてカルマンフィルタ処理を実行することが可能である。しかしながら、車両が停止する場合や、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行する場合、加速度センサの出力に重力成分が連続して重畳される。その結果、真の加速度センサのオフセットに対して局所的に偏りが生じてしまう。そのため、加速度センサのオフセットを高精度に算出することが困難であったり、走行条件によって局所的に加速度センサのオフセットに偏りが生じていたりした。
【０００７】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、加速度センサのオフセットを高精度に算出することによって、傾斜角を高精度に検出する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の傾斜角検出装置は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、設定部において設定した加速度センサの観測誤差と、第１取得部において取得した加速度信号と、第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新する更新部とを備える。設定部は、第２取得部において取得した速度信号と、更新部において既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサの観測誤差を設定する。
【０００９】
この態様によると、速度信号と傾斜角とをもとに観測誤差を設定し、観測誤差をもとに傾斜角とオフセットとを更新するので、速度信号と傾斜角とを反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【００１０】
設定部は、第２取得部において取得した速度信号が大きくなると小さくなり、かつ更新部において既に更新した車両の傾斜角が大きくなると大きくなるように加速度センサの観測誤差を設定してもよい。この場合、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳され、真のオフセットに対して偏りが生ずることによる傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。
【００１１】
設定部は、第２取得部において取得した速度信号と所定の定数との加算値の逆数に比例し、かつ更新部において既に更新した車両の傾斜角に比例するように加速度センサの観測誤差を設定してもよい。この場合、速度信号に所定の定数を加算するので、速度信号がゼロになってもゼロによる除算の発生を防止できる。
【００１２】
第２取得部において取得した速度信号としきい値とを比較する比較部をさらに備えてもよい。更新部は、比較部における比較の結果、第２取得部において取得した速度信号がしきい値よりも小さい場合、加速度センサに対するカルマンゲインを導出する代わりに、第１取得部において取得した加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定してもよい。この場合、速度信号が小さければ、加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定するので、精度の悪化を抑制しながら、処理量を低減できる。
【００１３】
本発明の別の態様もまた、傾斜角検出装置である。この装置は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、第２取得部において取得した速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、設定部において設定した加速度センサの観測誤差と、第１取得部において取得した加速度信号と、第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新する更新部と、を備える。
【００１４】
この態様によると、速度信号に応じて観測誤差を設定するので、速度信号を反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【００１５】
本発明のさらに別の態様は、傾斜角検出方法である。この方法は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、加速度センサの観測誤差を設定するステップと、加速度センサの観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新するステップとを備える。設定するステップは、速度信号と、既に更新した車両の傾斜角とをもとに、加速度センサの観測誤差を設定する。
【００１６】
本発明のさらに別の態様もまた、傾斜角検出方法である。この方法は、車両に搭載された加速度センサから、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、車両に搭載された速度センサから、車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサの観測誤差を設定するステップと、加速度センサの観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角と加速度センサのオフセットとを更新するステップと、を備える。
【００１７】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、加速度センサのオフセットを高精度に算出することによって、傾斜角を高精度に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例１に係る傾斜角検出装置の構成を示す図である。
【図２】図１の傾斜角検出装置が搭載された車両の動作状態を示す図である。
【図３】図１の傾斜角検出装置における推定手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の傾斜角検出装置におけるカルマンフィルタ処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例２に係る傾斜角検出装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（実施例１）
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例１は、カーナビゲーション装置での自立航法において、車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置に関する。実施例１に係る傾斜角検出装置は、加速度センサのオフセットを高精度に検出して、傾斜角も高精度に検出するために、次の処理を実行する。傾斜角検出装置は、加速度センサからの加速度信号を取得し、速度センサからも速度信号を取得する。傾斜角検出装置は、速度信号、加速度信号、観測誤差をもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両の傾斜角および加速度センサのオフセットを算出する。
【００２１】
ここで、傾斜角検出装置は、速度信号が大きくなると小さくなり、かつ過去に算出した傾斜角が大きくなると大きくなるように観測誤差を設定し、カルマンフィルタ処理に使用する。また、新たに算出された傾斜角によって、観測誤差が更新される。このように観測誤差を設定することによって、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行するときに、加速度センサに重力成分が連続して重畳され真のオフセットに対して偏りが生ずることによる傾斜角の精度の悪化が抑制される。
【００２２】
図１は、本発明の実施例１に係る傾斜角検出装置１００の構成を示す。傾斜角検出装置１００は、速度センサ１０、加速度センサ１２、誤差設定部１４、状態推定部１６を含む。状態推定部１６は、推定値演算部２０、観測残差演算部２２、ゲイン演算部２４、状態変数更新部２６、状態変数記憶部２８を含む。傾斜角検出装置１００は、図示しない車両に搭載される。
【００２３】
速度センサ１０は、車両の移動速度に対応した速度信号を取得する。速度センサ１０は、ドライブシャフトの回転に対応して回転するスピードメータケーブルの中間に設置され、ドライブシャフトの回転に伴った速度パルス信号を検出した後、車速パルスの単位時間あたりのパルス数を計測することにより速度信号を取得する。ここで、車速パルス信号は、所定の距離ごとに発生させたパルスに相当する。なお、速度センサ１０は、ＧＰＳから速度信号を直接取得してもよい。速度センサは１００は、車両の速度信号を出力する。
【００２４】
加速度センサ１２は、車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する。ここでは、加速度信号を説明するために図２を使用する。図２は、傾斜角検出装置１００が搭載された車両の動作状態を示す。車両５０は、図示しない傾斜角検出装置１００を搭載する。また、車両５０は、道路面５４上を移動する。ここで、車両５０に搭載された加速度センサ１２（図示せず）の感応軸５６は、道路面５４に平行であり、かつ車両５０の前後方向と一致するものとする。また、感応軸５６および道路面５４は、水平面５２に対して傾斜角θだけ傾いている。加速度信号においては、車両５０の移動加速度と、感応軸５６が水平面５２となす傾斜角θに応じた重力成分とが重畳されている。図１に戻る。加速度センサ１２は、加速度信号を出力する。
【００２５】
推定値演算部２０は、加速度センサ１２からの加速度信号ａＯＵＴを入力する。なお、タイミングｎでの加速度信号は、ａＯＵＴｎと示されるものとする。ここでは、タイミングｎでの状態変数ｘｎを定義する。状態変数ｘｎは、式（１）のように、速度ｖｎ、傾斜角θｎ、加速度のオフセットａＯＦＳｎの３要素を含む。
【数１】
ここで、上付きの添え字Ｔは、ベクトルまたは行列の転置を示す。前述のごとく、下付きの添え字ｎはタイミングｎを示す。
【００２６】
推定値演算部２０は、入力ｕｎと、１回前の状態変数、つまりタイミングｎ−１での状態変数ｘｎ−１とをもとに、式（２）に示された状態方程式を計算することによって、タイミングｎでの推定値ｘｎ’を演算する。なお、状態変数ｘｎ−１は、状態変数記憶部２８から入力される。
【数２】
ここで、入力ｕｎは、加速度信号ａＯＵＴｎである。
【数３】
また、式（２）におけるシステム行列Ａと入力行列Ｂとは、式（４）および式（５）のように示される。
【数４】
【数５】
ここで、ｇは重力加速度、ｋは加速度信号から加速度単位（例えばｍ／ｓ２）への変換係数、ΔＴはサンプリング間隔を示す。
【００２７】
観測残差演算部２２は、速度センサ１０から速度信号を入力し、加速度センサ１２から加速度信号を入力し、推定値演算部２０から推定値ｘｎ’を入力する。観測残差演算部２２は、速度信号ｖｎ、加速度信号ａＯＵＴｎとを構成要素として、観測値ｚｎを規定する。観測残差演算部２２は、式（６）のごとく、推定値ｘｎ’から抜き出された状態変数の速度と加速度のオフセットとに対して、観測値ｚｎとの観測残差ｙｎを導出する。
【数６】
ここで、出力行列Ｃは式（７）のように示される。
【数７】
【００２８】
誤差設定部１４は、速度センサ１０から速度信号を入力し、状態変数更新部２６から車両５０の傾斜角の推定値（以下、「傾斜角」という）を入力する。詳細は後述するが、傾斜角は、状態変数更新部２６において逐次更新されており、誤差設定部１４には、前回の傾斜角、つまりタイミングｎ−１での傾斜角θｎ−１が入力される。誤差設定部１４は、速度信号と前回の傾斜角とをもとに、タイミングｎにおける加速度センサ１２の観測誤差δａｎを設定する。ここで、誤差設定部１４は、速度信号が大きくなると小さくなり、かつ前回の傾斜角が大きくなると大きくなるように、加速度センサ１２の観測誤差を設定する。
【００２９】
具体的に説明すると、誤差設定部１４は、式（８）のごとく、速度信号ｖｎと所定の定数βとの加算値の逆数に比例し、かつ前回の傾斜角θｎ−１に比例するように加速度センサ１２の観測誤差δａｎを設定する。
【数８】
ここで、αは定数である。所定の定数βは、速度信号ｖｎがゼロの場合に、加速度センサ１２の観測誤差δａｎが無限大になることを防ぐために設けられている。また、誤差設定部１４は、速度センサ１０の観測誤差δｖｎを一定の値として設定する。誤差設定部１４は、加速度センサ１２の観測誤差δａｎと速度センサ１０の観測誤差δｖｎとを出力する。
【００３０】
ゲイン演算部２４は、加速度センサ１２の観測誤差δａｎと速度センサ１０の観測誤差δｖｎとを入力し、これらの観測誤差が標準偏差を表すものとして、共分散行列Ｒｎを式（９）のように導出する。
【数９】
ゲイン演算部２４は、共分散行列Ｒｎとシステム誤差とをもとに、カルマンフィルタのゲインＫｎを演算する。ここで、共分散行列Ｒ等からカルマンフィルタのゲインの導出には、公知の技術が使用されればよい。
【００３１】
公知の技術は、例えば、ＭＯＨＩＮＤＥＲ Ｓ． ＧＲＥＷＡＬ、ＡＮＧＵＳ Ｐ． ＡＮＤＲＥＷＳ著「Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｕｓｉｎｇ ＭＡＴＬＡＢ」、Ａ Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎの１１６頁から１２０頁に示されている。ゲイン演算部２４は、式（１０）のごとく、６つの構成要素によって形成されるゲインを導出する。
【数１０】
【００３２】
状態変数更新部２６は、観測残差演算部２２から観測残差ｙｎを入力し、推定値演算部２０から推定値ｘｎ’を入力し、ゲイン演算部２４からゲインＫｎを入力する。状態変数更新部２６は、推定値ｘｎ’、ゲインＫｎと観測残差ｙｎをもとに、式（１１）を演算することによって、状態変数ｘｎを更新する。
【数１１】
【００３３】
ゲインＫｎが小さければ、推定値ｘｎ’の重みが大きく、ゲインＫｎが大きければ、観測残差ｙｎの重みが大きい。なお、式（１１）は、ｘｎ’＋Ｋｎｙｎを新たにｘｎに代入することを表している。以上の処理は、加速度センサ１２の観測誤差と、加速度信号と、速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、車両５０の傾斜角と加速度センサ１２のオフセットとを更新することといえる。状態変数更新部２６は、更新した状態変数ｘｎ、特に傾斜角θｎを出力するとともに、更新した状態変数ｘｎを誤差設定部１４、状態変数記憶部２８へ帰還させる。
【００３４】
状態変数記憶部２８は、状態変数更新部２６から状態変数ｘｎを入力し、状態変数ｘｎを記憶する。状態変数記憶部２８は、状態変数ｘｎを推定値演算部２０へ出力する。また、状態変数更新部２６によって更新された傾斜角は、例えばジャイロの感度（電圧−角速度変換係数）の補正に使用されており、これによって、傾斜した道路での旋回角度を高精度に導出することが可能になる。
【００３５】
この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００３６】
以上の構成による傾斜角検出装置１００の動作を説明する。図３は、傾斜角検出装置１００における推定手順を示すフローチャートである。傾斜角検出装置１００は、速度センサ１０から速度信号を取得し（Ｓ１０）、加速度センサ１２から加速度信号を取得する（Ｓ１２）。傾斜角検出装置１００は、カルマンフィルタ処理を実行し（Ｓ１４）、傾斜角を出力する（Ｓ１６）。処理が継続されるのであれば（Ｓ１８のＹ）、ステップ１０に戻る。処理が継続されないのであれば（Ｓ１８のＮ）、処理は終了される。
【００３７】
図４は、傾斜角検出装置１００におけるカルマンフィルタ処理手順を示すフローチャートである。これは、図３のステップ１４に相当する。推定値演算部２０は、前回の状態変数を取得し（Ｓ３０）、推定値を導出する（Ｓ３２）。観測残差演算部２２は、観測残差を導出する（Ｓ３４）。誤差設定部１４は、観測誤差を設定し（Ｓ３６）、ゲイン演算部２４は、ゲインを演算する（Ｓ３８）。状態変数更新部２６は、状態変数を更新する（Ｓ４０）。状態変数記憶部２８は、更新された状態変数を記憶する（Ｓ４２）。
【００３８】
本発明の実施例によれば、速度信号と傾斜角とをもとに観測誤差を設定し、観測誤差をもとに傾斜角とオフセットとを更新するので、速度信号と傾斜角とを反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。また、傾斜角に比例し、かつ速度信号に反比例するように観測誤差を設定するので、車両が低速で上りまたは下りが連続する傾斜路を走行し、加速度センサに重力成分が連続して重畳され真のオフセットに対して偏りが生じても、傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。また、所定の条件下における傾斜角の精度の悪化を抑制するので、傾斜角の検出精度を向上できる。また、速度信号に所定の定数を加算するので、速度信号がゼロになってもゼロによる除算の発生を防止できる。
【００３９】
（実施例２）
本発明の実施例２は、実施例１と同様に、傾斜角を検出するための傾斜角検出装置に関する。実施例１における傾斜角検出装置は、速度信号の値にかかわらず、カルマンフィルタのゲインを導出し、カルマンフィルタ処理を実行する。速度信号の値が小さい場合、一部のゲインはある程度小さな値になる。そのようなゲインの値が小さければ、ゲインの乗算結果も小さくなるので、ゲインの精度があまり重要ではなくなる。実施例２は、このような状況下において、処理量を低減することを目的とする。
【００４０】
図５は、本発明の実施例２に係る傾斜角検出装置１００の構成を示す。図５に示された傾斜角検出装置１００は、図１に示された傾斜角検出装置１００に判定部３０が追加される。ここでは、図１との差異を中心に説明する。判定部３０は、速度センサ１０から速度信号を入力する。判定部３０は、予めしきい値を記憶しており、速度信号としきい値とを比較する。しきい値は、例えば、時速５ｋｍのごとく、ある程度低い速度に対応するように規定されている。判定部３０は、比較結果をゲイン演算部２４へ出力する。
【００４１】
ゲイン演算部２４は、判定部３０から比較結果を入力する。比較結果において、速度信号がしきい値以上であれば、ゲイン演算部２４は、実施例１と同様にゲインを導出する。一方、比較結果において、速度信号がしきい値よりも小さい場合、ゲイン演算部２４は、加速度信号に対するゲインを導出する代わりに、加速度信号に対するゲインを所定の固定値に設定する。加速度信号に対するゲインは、式（１０）におけるゲインＫ３２に相当する。ゲイン演算部２４は、ゲインＫ３２をゼロまたは小さな値に設定する。
【００４２】
本発明の実施例によれば、速度信号が小さければ、加速度信号に対するゲインを所定の値に設定するので、処理量を低減できる。また、速度信号が小さければ、加速度信号に対するゲインがゼロに近くなるべきなので、所定の値にゲインを設定しても、傾斜角の検出精度の悪化を抑制できる。
【００４３】
以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００４４】
本発明の実施例１および２において、誤差設定部１４は、速度信号と傾斜角とをもとに、加速度センサ１２の観測誤差を設定している。しかしながらこれに限らず例えば、誤差設定部１４は、速度信号が大きくなると、小さくなるように加速度センサ１２の観測誤差を設定してもよい。具体的に説明すると、観測誤差は、速度信号ｖｎと所定の定数βとの加算値の逆数に比例するように設定される。本変形例によれば、速度信号に応じて観測誤差を設定するので、速度信号を反映させた傾斜角とオフセットとを検出できる。
【符号の説明】
【００４５】
１０ 速度センサ、 １２ 加速度センサ、 １４ 誤差設定部、 １６ 状態推定部、 ２０ 推定値演算部、 ２２ 観測残差演算部、 ２４ ゲイン演算部、 ２６ 状態変数更新部、 ２８ 状態変数記憶部、 ３０ 判定部、 １００ 傾斜角検出装置。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、
前記加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、
前記設定部において設定した前記加速度センサの観測誤差と、前記第１取得部において取得した加速度信号と、前記第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新する更新部とを備え、
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号と、前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出装置。
【請求項２】
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号が大きくなると小さくなり、かつ前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角が大きくなると大きくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする請求項１に記載の傾斜角検出装置。
【請求項３】
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号と所定の定数との加算値の逆数に比例し、かつ前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角に比例するように前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする請求項２に記載の傾斜角検出装置。
【請求項４】
前記第２取得部において取得した速度信号としきい値とを比較する比較部をさらに備え、
前記更新部は、前記比較部における比較の結果、前記第２取得部において取得した速度信号がしきい値よりも小さい場合、前記加速度センサに対するカルマンゲインを導出する代わりに、前記第１取得部において取得した加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の傾斜角検出装置。
【請求項５】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、
前記第２取得部において取得した速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、
前記設定部において設定した前記加速度センサの観測誤差と、前記第１取得部において取得した加速度信号と、前記第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新する更新部と、
を備えることを特徴とする傾斜角検出装置。
【請求項６】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップとを備え、
前記設定するステップは、前記速度信号と、既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出方法。
【請求項７】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップと、
を備えることを特徴とする傾斜角検出方法。
【請求項８】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップとをコンピュータに実行させ、
前記設定するステップは、前記速度信号と、既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出プログラム。
【請求項９】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップと、
をコンピュータに実行させるための傾斜角検出プログラム。
【請求項１】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、
前記加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、
前記設定部において設定した前記加速度センサの観測誤差と、前記第１取得部において取得した加速度信号と、前記第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新する更新部とを備え、
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号と、前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出装置。
【請求項２】
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号が大きくなると小さくなり、かつ前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角が大きくなると大きくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする請求項１に記載の傾斜角検出装置。
【請求項３】
前記設定部は、前記第２取得部において取得した速度信号と所定の定数との加算値の逆数に比例し、かつ前記更新部において既に更新した前記車両の傾斜角に比例するように前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする請求項２に記載の傾斜角検出装置。
【請求項４】
前記第２取得部において取得した速度信号としきい値とを比較する比較部をさらに備え、
前記更新部は、前記比較部における比較の結果、前記第２取得部において取得した速度信号がしきい値よりも小さい場合、前記加速度センサに対するカルマンゲインを導出する代わりに、前記第１取得部において取得した加速度信号に対するカルマンゲインを所定の値に設定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の傾斜角検出装置。
【請求項５】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得する第１取得部と、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得する第２取得部と、
前記第２取得部において取得した速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定する設定部と、
前記設定部において設定した前記加速度センサの観測誤差と、前記第１取得部において取得した加速度信号と、前記第２取得部において取得した速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新する更新部と、
を備えることを特徴とする傾斜角検出装置。
【請求項６】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップとを備え、
前記設定するステップは、前記速度信号と、既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出方法。
【請求項７】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップと、
を備えることを特徴とする傾斜角検出方法。
【請求項８】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップとをコンピュータに実行させ、
前記設定するステップは、前記速度信号と、既に更新した前記車両の傾斜角とをもとに、前記加速度センサの観測誤差を設定することを特徴とする傾斜角検出プログラム。
【請求項９】
車両に搭載された加速度センサから、前記車両の前後方向の加速度に対応した加速度信号を取得するステップと、
前記車両に搭載された速度センサから、前記車両の移動速度に対応した速度信号を取得するステップと、
前記速度信号が大きくなると、小さくなるように前記加速度センサの観測誤差を設定するステップと、
前記加速度センサの観測誤差と、前記加速度信号と、前記速度信号とをもとにカルマンフィルタ処理を実行することによって、前記車両の傾斜角と前記加速度センサのオフセットとを更新するステップと、
をコンピュータに実行させるための傾斜角検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−１０２７８４（Ｐ２０１１−１０２７８４Ａ）
【公開日】平成２３年５月２６日（２０１１．５．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２５８５７９（Ｐ２００９−２５８５７９）
【出願日】平成２１年１１月１２日（２００９．１１．１２）
【出願人】（０００００４３２９）日本ビクター株式会社 (3,896)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年５月２６日（２０１１．５．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月１２日（２００９．１１．１２）
【出願人】（０００００４３２９）日本ビクター株式会社 (3,896)
【Ｆターム（参考）】
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