車載装置とそのバイアス学習方法
【課題】 従来、車載装置では、ジャイロセンサで検出する回転角度から誤差を除去するために、車両が走行を停止したタイミングでバイアス学習処理を実施する。ここで、車輪が回転していないことで車両が停止していると判定することが多い。しかし、かかる技術では、車輪の回転が停止した状況であっても、車両が移動している状況、例えば回転するターンテーブル上で車両が静止している状況等において、誤ったバイアス学習処理を行ってしまう場合がある。本発明の目的は、正確にバイアス学習処理を行う技術を提供することにある。
【解決手段】
本発明の車載装置は、車両の走行の停止を検知し、車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定し、車両が移動していないと推定した場合に、回転検出装置のバイアス学習を行う。
【解決手段】
本発明の車載装置は、車両の走行の停止を検知し、車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定し、車両が移動していないと推定した場合に、回転検出装置のバイアス学習を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載装置の技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ナビゲーション装置等の車載装置では、ジャイロセンサにより車両の回転角度を検出して、現在地の推定や車両の向きの推定を行う技術が用いられている。特許文献１には、このようなナビゲーション装置についての技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなナビゲーション装置では、ジャイロセンサで検出する回転角度から誤差を除去するために、車両が走行を停止したタイミングでバイアス学習処理を実施する必要がある。ここで、車両が走行しているか停止しているかの判定は、車輪が回転しているか否かにより判定することが多い。かかる技術では、車輪の回転が停止した状況であっても、車両が移動している状況、例えば回転するターンテーブル上で車両が静止している状況や、車輪の回転の検知漏れが起きた状況等において、誤ったバイアス学習処理を行ってしまう場合がある。
【０００５】
本発明の目的は、簡易な方法でより正確にバイアス学習処理を行う技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決すべく、本発明に係る車載装置は、回転検出装置を備える車載装置であって、車両の走行の停止を検知する停止検知手段と、前記停止検知手段により車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定手段と、前記車両移動推定手段により車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明のバイアス学習方法は、車載装置が、回転検出装置を備え、車両の走行の停止を検知する停止検知ステップと、前記停止検知ステップにおいて車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定ステップと、前記車両移動推定ステップにより車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習ステップと、を実施する、ことを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、ナビゲーション装置の概略構成図である。
【図２】図２は、リンクテーブルの構成を示す図である。
【図３】図３は、カメラの搭載位置を示す図である。
【図４】図４は、撮影画像を地上面に投影する様子を示す図である。
【図５】図５は、演算処理部の機能構成図である。
【図６】図６は、バイアス学習処理のフロー図である。
【図７】図７は、第二の実施形態におけるナビゲーション装置の概略構成図である。
【図８】図８は、第二の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図９】図９は、第三の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１０】図１０は、第四の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１１】図１１は、第五の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１２】図１２は、第五の実施形態におけるＳＦＭの仕組みを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の第一の実施形態を適用した車載装置であるナビゲーション装置１００について、図面を参照して説明する。
【００１０】
図１に、ナビゲーション装置１００の構成図を示す。
【００１１】
ナビゲーション装置１００は、演算処理部１と、ディスプレイ２と、記憶装置３と、音声入出力装置４（音声入力装置としてマイクロフォン４１、音声出力装置としてスピーカ４２を備える）と、入力装置５と、ＲＯＭ装置６と、車速センサ７と、ジャイロセンサ８と、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信装置９と、ＦＭ多重放送受信装置１０と、ビーコン受信装置１１と、カメラ１２と、を備えている。
【００１２】
演算処理部１は、様々な処理を行う中心的ユニットである。例えば各種センサ７,８やＧＰＳ受信装置９、ＦＭ多重放送受信装置１０等から出力される情報を基にして現在地を検出する。また、得られた現在地情報に基づいて、表示に必要な地図データを記憶装置３あるいはＲＯＭ装置６から読み出す。
【００１３】
また、演算処理部１は、読み出した地図データをグラフィックス展開し、そこに現在地を示すマークを重ねてディスプレイ２へ表示する。また、記憶装置３あるいはＲＯＭ装置６に記憶されている地図データ等を用いて、ユーザから指示された出発地（現在地）と目的地（または、経由地や立ち寄り地）とを結ぶ最適な経路（推奨経路）を探索する。また、スピーカ４２やディスプレイ２を用いてユーザを誘導する。
【００１４】
また、演算処理部１は、ジャイロセンサ８のバイアス学習処理を行う。例えば、ジャイロセンサ８のバイアス補正の学習用のベクトル情報等を生成し、生成したベクトル情報を、バイアスを補正する情報として用いて、バイアス学習処理を行う。
【００１５】
ナビゲーション装置１００の演算処理部１は、各デバイス間をバス２５で接続した構成である。演算処理部１は、数値演算及び各デバイスを制御するといった様々な処理を実行するＣＰＵ(Central Processing Unit)２１と、記憶装置３から読み出した地図データ、演算データなどを格納するＲＡＭ(Random Access Memory)２２と、プログラムやデータを格納するＲＯＭ(Read Only Memory)２３と、各種ハードウェアを演算処理部１と接続するためのＩ／Ｆ（インターフェイス）２４と、を有する。
【００１６】
ディスプレイ２は、演算処理部１等で生成されたグラフィックス情報を表示するユニットである。ディスプレイ２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどで構成される。
【００１７】
記憶装置３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や不揮発性メモリカードといった、少なくとも読み書きが可能な記憶媒体で構成される。
【００１８】
この記憶媒体には、通常の経路探索装置に必要な地図データ（地図上の道路を構成するリンクのリンクデータを含む）であるリンクテーブル２００が記憶されている。
【００１９】
図２は、リンクテーブル２００の構成を示す図である。リンクテーブル２００は、地図上の区画された領域であるメッシュの識別コード（メッシュＩＤ）２０１ごとに、そのメッシュ領域に含まれる道路を構成する各リンクのリンクデータ２０２を含んでいる。
【００２０】
リンクデータ２０２は、リンクの識別子であるリンクＩＤ２１１ごとに、リンクを構成する２つのノード（開始ノード、終了ノード）の座標情報２２２、リンクを含む道路の種別を示す道路種別２２３、リンクの長さを示すリンク長２２４、予め記憶されたリンク旅行時間２２５、当該リンクの開始ノードに接続するリンクである開始接続リンクと、当該リンクの終了ノードに接続するリンクである終了接続リンクと、を特定する開始接続リンク、終了接続リンク２２６、リンクを含む道路の制限速度を示す制限速度２２７、などを含んでいる。
【００２１】
なお、ここでは、リンクを構成する２つのノードについて開始ノードと終了ノードとを区別することで、同じ道路の上り方向と下り方向とを、それぞれ別のリンクとして管理するようにしている。
【００２２】
図１に戻って説明する。音声入出力装置４は、音声入力装置としてマイクロフォン４１と、音声出力装置としてスピーカ４２と、を備える。マイクロフォン４１は、使用者やその他の搭乗者が発した声などのナビゲーション装置１００の外部の音声を取得する。
【００２３】
スピーカ４２は、演算処理部１で生成された使用者へのメッセージを音声信号として出力する。マイクロフォン４１とスピーカ４２は、車両の所定の部位に、別個に配されている。ただし、一体の筐体に収納されていても良い。ナビゲーション装置１００は、マイクロフォン４１及びスピーカ４２を、それぞれ複数備えることができる。
【００２４】
入力装置５は、使用者からの指示を使用者による操作を介して受け付ける装置である。入力装置５は、タッチパネル５１と、ダイヤルスイッチ５２と、その他のハードスイッチ（図示しない）であるスクロールキー、縮尺変更キーなどで構成される。
【００２５】
タッチパネル５１は、ディスプレイ２の表示面側に搭載され、表示画面を透視可能である。タッチパネル５１は、ディスプレイ２に表示された画像のＸＹ座標と対応したタッチ位置を特定し、タッチ位置を座標に変換して出力する。タッチパネル５１は、感圧式または静電式の入力検出素子などにより構成される。
【００２６】
ダイヤルスイッチ５２は、時計回り及び反時計回りに回転可能に構成され、所定の角度の回転ごとにパルス信号を発生し、演算処理部１に出力する。演算処理部１では、パルス信号の数から、回転角度を求める。
【００２７】
ＲＯＭ装置６は、ＣＤ-ＲＯＭやＤＶＤ-ＲＯＭ等のＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＩＣ（Integrated Circuit）カードといった、少なくとも読み取りが可能な記憶媒体で構成されている。この記憶媒体には、例えば、動画データや、音声データなどが記憶されている。
【００２８】
車速センサ７,ジャイロセンサ８およびＧＰＳ受信装置９は、ナビゲーション装置１００で現在地（自車位置）を検出するために使用されるものである。
【００２９】
車速センサ７は、車速を算出するのに用いる値を出力するセンサである。
【００３０】
ジャイロセンサ８は、光ファイバジャイロや振動ジャイロ等で構成され、移動体の回転による角速度を検出するものである。
【００３１】
ＧＰＳ受信装置９は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し移動体とＧＰＳ衛星間の距離と距離の変化率とを３個以上の衛星に対して測定することで移動体の現在地、進行速度および進行方位を測定するものである。
【００３２】
ＦＭ多重放送受信装置１０は、ＦＭ多重放送局から送られてくるＦＭ多重放送信号を受信する。ＦＭ多重放送には、ＶＩＣＳ（Vehicle Information Communication System：登録商標）情報の概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報などやＦＭ多重一般情報としてラジオ局が提供する文字情報などがある。
【００３３】
ビーコン受信装置１１は、ＶＩＣＳ情報などの概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報や緊急警報などを受信する。例えば、光により通信する光ビーコン、電波により通信する電波ビーコン等の受信装置である。
【００３４】
カメラ１２は、図３に示すように、車両３００の前方にやや下を向いて、路面を撮影できるように取り付けられる。カメラ１２は、車両の前方の地上面をＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を用いて撮影する。また、カメラ１２は、撮影した映像を、演算処理部１に受け渡す。
【００３５】
図４は、図３のカメラ１２にて撮影した映像を用いた地上投影画像の生成方法を説明するための図である。主制御部１０１は、カメラ１２の視点Ｐの位置（車両内の所定位置を原点とする三次元空間における座標位置）と撮影方向（視線方向）Ｋを求める。そして、主制御部１０１は、撮影画像５１０を、カメラ１２の視点Ｐの位置から撮影方向Ｋに向けて、地上面５２０に投影し、地上投影画像５３０を生成する。なお、撮影方向Ｋは、撮影画像５１０の中心と垂直に交わる。また、カメラ１２の視点Ｐから撮影画像５１０までの距離は、予め定められている。こうして生成される地上投影画像５３０は、車両の上空から車両周辺を鳥瞰したような画像となる。
【００３６】
図５は、演算処理部１の機能ブロック図である。図示するように、演算処理部１は、主制御部１０１と、入力受付部１０２と、出力処理部１０３と、停止判定部１０４と、バイアス学習処理部１０５と、計時部１０６と、を有する。
【００３７】
主制御部１０１は、様々な処理を行う中心的な機能部であり、処理内容に応じて、他の処理部を制御する。また、各種センサ、ＧＰＳ受信装置９等の情報を取得し、マップマッチング処理等を行って現在地を特定する。また、随時、走行した日付および時刻と、位置と、を対応付けて、リンクごとに走行履歴を記憶装置３に記憶する。さらに、各処理部からの要求に応じて、現在時刻を出力する。また、ユーザから指示された出発地（現在地）と目的地とを結ぶ最適な経路（推奨経路）を探索し、推奨経路から逸脱しないよう、スピーカ４２やディスプレイ２を用いてユーザを誘導する。
【００３８】
入力受付部１０２は、入力装置５またはマイクロフォン４１を介して入力された使用者からの指示を受け付け、その要求内容に対応する処理を実行するように演算処理部１の各部を制御する。例えば、使用者が推奨経路の探索を要求したときは、目的地を設定するため、地図をディスプレイ２に表示する処理を出力処理部１０３に要求する。
【００３９】
出力処理部１０３は、表示させる画面情報を受け取り、ディスプレイ２に描画するための信号に変換してディスプレイ２に対して描画する指示を行う。
【００４０】
停止判定部１０４は、車速センサ７からの車速パルス情報または主制御部１０１を介して得たハンドブレーキの状態を示す情報等を受け付けて、車両が走行を停止しているか否かを判定する。具体的には、例えば、停止判定部１０４は、一定期間（例えば３秒間）、車速パルス情報の発生を検知しない場合に、車両が停止していると判定する。または、停止判定部１０４は、ハンドブレーキがかけられたことを検知すると、車両が停止していると判定する。あるいは、停止判定部１０４は、カメラ１２により撮影した複数の連続画像に含まれる物体の特徴点の位置が変化しない場合に、車両が停止していると判定する。
【００４１】
バイアス学習処理部１０５は、車両が停止している場合に、ジャイロセンサ８のバイアスを学習（設定）する処理を行う。
【００４２】
計時部１０６は、計時開始を指示された時刻から、計時の停止を指示される時刻までの時間の経過を計測する。なお、計時部１０６は、時間の経過を計測しつつ、要求に応じて経過した時間を特定する情報を応答する。
【００４３】
上記した演算処理部１の各機能部、すなわち主制御部１０１、入力受付部１０２、出力処理部１０３、停止判定部１０４、バイアス学習処理部１０５、計時部１０６は、ＣＰＵ２１が所定のプログラムを読み込み実行することにより構築される。そのため、ＲＡＭ２２には、各機能部の処理を実現するためのプログラムが記憶されている。
【００４４】
なお、上記した各構成要素は、ナビゲーション装置１００の構成を、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。そのため、構成要素の分類の仕方やその名称によって、本願発明が制限されることはない。ナビゲーション装置１００の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。
【００４５】
また、各機能部は、ハードウェア（ＡＳＩＣ、ＧＰＵなど）により構築されてもよい。また、各機能部の処理が一つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
【００４６】
［動作の説明］
次に、ナビゲーション装置１００の動作について説明する。
【００４７】
図６は、車両が停止した場合にジャイロセンサのバイアス学習を実施するバイアス学習処理のフロー図である。このフローは、ナビゲーション装置１００が稼働している状態において、所定の間隔（例えば３秒間隔）で定期的に開始される。
【００４８】
まず、主制御部１０１は、車速センサ７を介して車速パルス情報を検知する（ステップＳ００１）。
【００４９】
当該車速パルス情報は、車速センサ７が車輪（ホイール）の回転を検知した場合に発生させるパルス情報である。そのため、車輪が回転していない状態、すなわち車両が走行していない状況や、車速センサ７が車輪の回転を検知できなかった場合には、主制御部１０１は、車速パルス情報を検知することができない。
【００５０】
次に、主制御部１０１は、車両が走行（自律的な移動）を行っているか否かを判定する。ここでは、たとえば、所定の時間（例えば２秒間）車速パルスを検知していない状態であるか否かを判定する。具体的には、主制御部１０１は、ステップＳ００１において所定の時間内に一度もパルスを検出していない場合に、車速パルスを検知していない状態（走行していない状態）であると判定する。
【００５１】
所定時間内に車速パルスを検知した場合（ステップＳ００２にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時処理が作動している場合には計時を停止した上で、計時をリセットし、バイアス学習処理を終了させる（ステップＳ００３）。すなわち、ナビゲーション装置１００は車両が走行していると判定するため、バイアス学習を実施しないでバイアス学習処理を終了する。
【００５２】
所定時間内に車速パルスを検知しない場合（ステップＳ００２にて「Ｙｅｓ」）、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の移動を検出する（ステップＳ００４）。具体的には、停止判定部１０４は、撮影した画像に含まれるエッジ部分等を一つまたは複数の特徴点として検出して、撮影した複数の画像間で移動した特徴点を検出する。
【００５３】
そして、停止判定部１０４は、車両の移動（非自律的な移動、例えば回転する車両設置台（ターンテーブル）による搬送など）が推定されるか否かを判定する（ステップＳ００５）。具体的には、停止判定部１０４は、当該特徴点のうち所定の割合（例えば８割）の数を占める特徴点の位置が画像上で移動した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。
【００５４】
車両の（非自律的な）移動が推定される場合（ステップＳ００５にて「Ｙｅｓ」）、計時部１０６は、上述したステップＳ００３の処理を行い、バイアス学習処理を終了させる。
【００５５】
車両の（非自律的な）移動が推定されない場合（ステップＳ００５にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時処理が作動中であるか否かを判定する（ステップＳ００６）。計時処理が作動中の場合には（ステップＳ００６にて「Ｙｅｓ」）、計時部１０６は、後述するステップＳ００８を実行する。計時処理が作動中でない場合には、（ステップＳ００６にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時を開始し（ステップＳ００７）、後述するステップＳ００８を実行する。
【００５６】
そして、計時部１０６は、計時開始からの経過時間を取得し、閾値（例えば、１５秒）以上経過しているか否かを判定する（ステップＳ００８）。
【００５７】
計時開始からの経過時間が閾値以上である場合（ステップＳ００８にて「Ｙｅｓ」）、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を実施し（ステップＳ００９）、実施完了後に、バイアス学習処理を終了させる。なお、バイアス学習実施中は、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習処理のさらなる開始を防ぐことで、二重起動を防止する。
【００５８】
計時開始からの経過時間が閾値以上でない場合（ステップＳ００８にて「Ｎｏ」）、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を実施しないでバイアス学習処理を終了させる。以上が、バイアス学習処理の処理内容である。
【００５９】
上記のバイアス学習処理を行う事によって、ナビゲーション装置１００は、一定時間以上走行を停止しており、かつ、車両の移動もない場合に限ってバイアス学習処理を行うことができる。
【００６０】
以上、本発明の一実施形態について説明した。
【００６１】
本発明の一実施形態によると、ナビゲーション装置１００は、車両が走行していない状態を適切に判定してバイアス学習を行うことができる。より具体的には、ナビゲーション装置１００は、車両が車輪を回転させて走行していない状態においても、移動している場合には、バイアス学習を行わないことができる。つまり、車両がターンテーブル等による回転力を受ける場合や、船などに車両が搭載され、船が揺れる場合等に、回転力や船の揺れを誤ってバイアス学習してしまうことを避けることができる。
【００６２】
本発明は、上記第一の実施形態に制限されない。上記第一の実施形態は、本発明の技術的思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２を用いて車両の停止を判定していたが、これに限られず、超音波センサを用いて車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第二の実施形態として、図７に示すように、ナビゲーション装置１００の構成に超音波センサ１３を備えるようにして、図８のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００６３】
図７は、第二の実施形態におけるナビゲーション装置１００の構成を示す図である。基本的には、第一の実施形態におけるナビゲーション装置１００の構成と同様の構成を備えるが、第二の実施形態では、演算処理部１は、超音波を用いて、所定の方向にある最寄りの物体までの距離を、反射波を検知することで計測する超音波センサ１３を備える点で相違する。
【００６４】
図８は、第二の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第二の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ１０４、ステップＳ１０５の処理が実施される。
【００６５】
ステップＳ１０４では、停止判定部１０１は、主制御部１０１を介して、超音波センサ１３に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）物体との距離を測定するように指示し、測定した物体との距離を検出する（ステップＳ１０４）。具体的には、停止判定部１０１は、最寄りの物体までの距離を特定して、特定した距離の変化を検出する。
【００６６】
そして、停止判定部１０４は、当該距離に変化があった場合（例えば、距離が短くなった場合）に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００６７】
以上が、第二の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第二の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、夜間などの暗い、あるいは雨天などの視界不良の状況でも、車両の停止を検出することが可能となる。
【００６８】
また、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像に写し込まれた自車の車輪の回転具合に基づいて車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第三の実施形態として、図９のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００６９】
図９は、第三の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第三の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００１、ステップＳ００２に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ２０１、ステップＳ２０２の処理が実施される。
【００７０】
ステップＳ２０１では、主制御部１０１は、カメラ１２により撮影した画像を用いて車輪のホイールの回転を検知する（ステップＳ２０１）。当該ホイールの回転は、停止判定部１０４が、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）ホイールを撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の移動を検出することで検知する。すなわち、停止判定部１０４は、撮影した複数の画像を比較してホイールの特徴点の移動を検出すると、車両は停止していないと判定する。
【００７１】
次に、主制御部１０１は、所定の時間（例えば２秒間）ホイールの特徴点の移動を検知していない状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。具体的には、主制御部１０１は、ステップＳ２０１において所定の時間内に一度もホイールの特徴点の移動を検知していない場合に、ホイールの回転を検出していないと判定する。
【００７２】
以上が、第三の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第三の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、車輪の低速な回転を検出することが可能となる。すなわち、車速センサ７によって車速パルスを検知するよりも微小な車輪の回転を検出することが可能となるため、微速での車両の走行を検出することが容易となる。
【００７３】
また、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像に写し込まれた画像の変化から、カメラ１２自体の位置の変化を推定し、当該カメラの位置の変化を車両の移動として検知し、車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第四の実施形態として、図１０のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００７４】
図１０は、第四の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第四の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ３０４、ステップＳ３０５の処理が実施される。
【００７５】
ステップＳ３０４では、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の位置の変化に基づいて、ＳＦＭ（Structure From Motion）等の方法を用いて、画像情報からカメラ１２の位置と姿勢を推定し、当該カメラ１２の位置と方向の変化を推定する（ステップＳ３０４）。なお、ＳＦＭについては、図１２を用いて後述する。
【００７６】
そして、停止判定部１０４は、推定される当該カメラ１２の位置または方向、あるいはその両方が変化した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
【００７７】
以上が、第四の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第四の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、カメラの被写体が動く場合（例えば歩行者等が移動した場合等）にも、車両が移動したか否かを正確に検出することが可能となる。
【００７８】
または、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像の変化から、カメラ１２自体の位置と方向の変化を推定し、当該カメラの位置を原点（基準）とする座標系における所定の被写体の座標を推定し、当該所定の被写体の位置の変化があれば、車両が移動したものと推定することで、車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第五の実施形態として、図１１のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００７９】
図１１は、第五の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第五の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ４０４、ステップＳ４０５の処理が実施される。
【００８０】
ステップＳ４０４では、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の位置の変化に基づいて、ＳＦＭ（Structure From Motion）等の方法を用いて、画像情報からカメラ１２の位置と姿勢を推定し、当該カメラ１２の位置と方向の変化を推定する。そして、停止判定部１０４は、画像情報に含まれる所定の被写体（例えば輝度が最も高い被写体）について、推定したカメラ１２の位置を原点（基準）とする座標系における座標値を推定し、当該被写体の座標値の変化を検出する（ステップＳ４０４）。なお、ＳＦＭについては、図１２を用いて後述する。
【００８１】
そして、停止判定部１０４は、推定される当該被写体の座標値が変化した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。
【００８２】
以上が、第五の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第五の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、被写体の座標を正確に算出することが可能となるため、車両が移動したか否かをより正確に検出することが可能となる。
【００８３】
次に、第四の実施形態と第五の実施形態におけるバイアス学習処理にて用いるＳＦＭの処理の概要について、図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は、ＳＦＭの原理を説明するためのカメラと被写体との関係を示すモデル図である。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）における撮影画像の例を示す図である。
【００８４】
図１２（ａ）においては、カメラ４００と、被写体Ｐ１（４１０）と、被写体Ｐ２（４２０）と、が示されている。カメラ４００の位置は、時間の経過に伴って、位置Ｆ１から位置Ｆ２、位置Ｆ２から位置Ｆ３へと変化する。また、カメラ４００が位置Ｆ１から位置Ｆ２へ移動する際の運動成分のうち、回転を示す回転行列をＲ１とし、カメラの位置の移動を示す並進ベクトルをＴ１とする。また、カメラ４００が位置Ｆ２から位置Ｆ３へ移動する際の運動成分のうち、回転を示す回転行列をＲ２とし、カメラの位置の移動を示す並進ベクトルをＴ２とする。なお、回転行列とは、カメラ４００の撮影方向の変化を三次元座標上の変換行列によって特定する情報であり、並進ベクトルとは、カメラ４００の位置の移動の有無を三次元座標上で特定する情報である。例えば、回転行列Ｒ１が［０，０，０］である場合には、カメラ４００は回転運動を行っていないことを示し、並進ベクトルＴ１が［０，０，０］である場合には、カメラ４００は移動していないことを示す。また、被写体Ｐ１（４１０）と、被写体Ｐ２（４２０）については、その位置が変化しないものとする。
【００８５】
図１２（ｂ）には、位置Ｆ１において、カメラ４００が撮影する画像ＳＣＲ１（４５１）に記録された被写体Ｐ１の映像（４５２）と、位置Ｆ２においてカメラ４００が撮影する画像ＳＣＲ２（４６１）に記録された被写体Ｐ１の映像（４６２）と、が示されている。ここで、画像ＳＣＲ１（４５１）においては、被写体Ｐ１の画像（４５２）がその中央付近に記録されており、画像ＳＣＲ２（４６１）においては、被写体Ｐ１の画像（４６２）が画像ＳＣＲ１（４５１）に比べて左寄りに記録されている。
【００８６】
ここで、ＳＦＭの処理の概要を説明する。まず、停止判定部１０４は、撮影した画像（ＳＣＲ１）に含まれる角や点など、エッジや輝度値に特徴がある特徴点を特定し、時系列の画像データ上で当該特徴点の追跡を行う。次に、停止判定部１０４は、時系列の画像データ間でステレオ計測（weakly calibrated stereo）の原理を用いてカメラ４００のＦ１とＦ２の間の運動情報を推定する。ここで、運動情報として、回転行列と、並進ベクトルとを用いる。つまり、停止判定部１０４は、位置Ｆ１と位置Ｆ２間の運動情報として、回転行列Ｒ１と、並進ベクトルＴ１とを特定する。なお、回転行列は、［Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ］の三次元の行列として求められ、並進ベクトルは、［Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ］の三次元のベクトルとして求められる。
【００８７】
このようにして、停止判定部１０４は、回転行列Ｒ２と並進ベクトルＴ２とを、位置Ｆ２から位置Ｆ３への移動時にも算出し、以降のカメラ４００の移動についても運動情報を順次求める。そして、停止判定部１０４は、当該運動情報を参照し、回転行列と並進ベクトルとが、いずれもゼロとなる場合、カメラ４００は移動していないと判定する。
【００８８】
また、第五の実施形態においては、停止判定部１０４は、カメラ位置を原点（基準）とするｘｙｚ三次元座標上で、被写体Ｐ１（４１０）の座標［Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐｚ］を求め、カメラの位置がＦ２に移動した場合の被写体Ｐ１（４１０）の座標［Ｐｘ´，Ｐｙ´，Ｐｚ´］と比較する。そして、停止判定部１０４は、ＰｘとＰｘ´、ＰｙとＰｙ´、ＰｚとＰｚ´のそれぞれがすべて一致する場合に、カメラ４００は移動していないと判定する。これが、ＳＦＭを利用した処理の内容である。
【００８９】
また、上記の第一の実施形態から第五の実施形態において、停止判定部１０４は、車速パルス等の検知により、所定の時間、車輪の回転がないことを検知した場合に、カメラ等によって車両の移動を確認しているが、これに限られない。すなわち、車両の状況によって、当該所定の時間を異なる値としてもよい。
【００９０】
具体的には、ナビゲーション装置１００の記憶装置３またはＲＯＭ２３に、車両の状況に応じた所定の時間を予め格納しておき、停止判定部１０４は、車両の状況に応じて当該所定の時間を特定するようにしてもよい。例えば、現在地が道路上に属する場合には、当該所定の時間を短い時間（例えば５秒）としてもよいし、現在地が駐車場内に属する場合には、当該所定の時間を長い時間（例えば３０秒）としてもよい。このようにすることで、信号待ち等の短めの停車時間において、バイアス学習処理を行うことができる。つまり、細やかにバイアス学習処理を行うことで、ジャイロセンサの検出値を用いて特定する現在地を、正確に特定することができるようになる。また、駐車場内等、正確な現在地の特定の必要性が低い場所においては、バイアス学習処理の頻度を減らして、ナビゲーション装置の消費電力を抑えることが可能となる。
【００９１】
さらに、上記第一の実施形態から第五の実施形態のそれぞれの発明技術の全てあるいはいくつかを組み合わせてもよい。例えば、複数の検出手段で車両の移動がないことを検出した場合に、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を行うようにしてもよい。
【００９２】
以上、本発明について、第一の実施形態から第五の実施形態について説明した。
【００９３】
なお、上記の実施形態では、本発明を車載ナビゲーション装置に適用した例について説明したが、本発明は車載ナビゲーション装置に限らず、車載装置全般に適用することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１・・・演算処理部、２・・・ディスプレイ、３・・・記憶装置、４・・・音声出入力装置、５・・・入力装置、６・・・ＲＯＭ装置、７・・・車速センサ、８・・・ジャイロセンサ、９・・・ＧＰＳ受信装置、１０・・・ＦＭ多重放送受信装置、１１・・・ビーコン受信装置、１２・・・カメラ、１３・・・超音波センサ、２１・・・ＣＰＵ、２２・・・ＲＡＭ、２３・・・ＲＯＭ、２４・・・Ｉ／Ｆ、２５・・・バス、４１・・・マイクロフォン、４２・・・スピーカ、５１・・・タッチパネル、５２・・・ダイヤルスイッチ、１００・・・ナビゲーション装置、１０１・・・主制御部、１０２・・・入力受付部、１０３・・・出力処理部、１０４・・・停止判定部、１０５・・・バイアス学習処理部、１０６・・・計時部、２００・・・リンクテーブル
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載装置の技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ナビゲーション装置等の車載装置では、ジャイロセンサにより車両の回転角度を検出して、現在地の推定や車両の向きの推定を行う技術が用いられている。特許文献１には、このようなナビゲーション装置についての技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなナビゲーション装置では、ジャイロセンサで検出する回転角度から誤差を除去するために、車両が走行を停止したタイミングでバイアス学習処理を実施する必要がある。ここで、車両が走行しているか停止しているかの判定は、車輪が回転しているか否かにより判定することが多い。かかる技術では、車輪の回転が停止した状況であっても、車両が移動している状況、例えば回転するターンテーブル上で車両が静止している状況や、車輪の回転の検知漏れが起きた状況等において、誤ったバイアス学習処理を行ってしまう場合がある。
【０００５】
本発明の目的は、簡易な方法でより正確にバイアス学習処理を行う技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決すべく、本発明に係る車載装置は、回転検出装置を備える車載装置であって、車両の走行の停止を検知する停止検知手段と、前記停止検知手段により車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定手段と、前記車両移動推定手段により車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明のバイアス学習方法は、車載装置が、回転検出装置を備え、車両の走行の停止を検知する停止検知ステップと、前記停止検知ステップにおいて車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定ステップと、前記車両移動推定ステップにより車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習ステップと、を実施する、ことを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、ナビゲーション装置の概略構成図である。
【図２】図２は、リンクテーブルの構成を示す図である。
【図３】図３は、カメラの搭載位置を示す図である。
【図４】図４は、撮影画像を地上面に投影する様子を示す図である。
【図５】図５は、演算処理部の機能構成図である。
【図６】図６は、バイアス学習処理のフロー図である。
【図７】図７は、第二の実施形態におけるナビゲーション装置の概略構成図である。
【図８】図８は、第二の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図９】図９は、第三の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１０】図１０は、第四の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１１】図１１は、第五の実施形態におけるバイアス学習処理のフロー図である。
【図１２】図１２は、第五の実施形態におけるＳＦＭの仕組みを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の第一の実施形態を適用した車載装置であるナビゲーション装置１００について、図面を参照して説明する。
【００１０】
図１に、ナビゲーション装置１００の構成図を示す。
【００１１】
ナビゲーション装置１００は、演算処理部１と、ディスプレイ２と、記憶装置３と、音声入出力装置４（音声入力装置としてマイクロフォン４１、音声出力装置としてスピーカ４２を備える）と、入力装置５と、ＲＯＭ装置６と、車速センサ７と、ジャイロセンサ８と、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信装置９と、ＦＭ多重放送受信装置１０と、ビーコン受信装置１１と、カメラ１２と、を備えている。
【００１２】
演算処理部１は、様々な処理を行う中心的ユニットである。例えば各種センサ７,８やＧＰＳ受信装置９、ＦＭ多重放送受信装置１０等から出力される情報を基にして現在地を検出する。また、得られた現在地情報に基づいて、表示に必要な地図データを記憶装置３あるいはＲＯＭ装置６から読み出す。
【００１３】
また、演算処理部１は、読み出した地図データをグラフィックス展開し、そこに現在地を示すマークを重ねてディスプレイ２へ表示する。また、記憶装置３あるいはＲＯＭ装置６に記憶されている地図データ等を用いて、ユーザから指示された出発地（現在地）と目的地（または、経由地や立ち寄り地）とを結ぶ最適な経路（推奨経路）を探索する。また、スピーカ４２やディスプレイ２を用いてユーザを誘導する。
【００１４】
また、演算処理部１は、ジャイロセンサ８のバイアス学習処理を行う。例えば、ジャイロセンサ８のバイアス補正の学習用のベクトル情報等を生成し、生成したベクトル情報を、バイアスを補正する情報として用いて、バイアス学習処理を行う。
【００１５】
ナビゲーション装置１００の演算処理部１は、各デバイス間をバス２５で接続した構成である。演算処理部１は、数値演算及び各デバイスを制御するといった様々な処理を実行するＣＰＵ(Central Processing Unit)２１と、記憶装置３から読み出した地図データ、演算データなどを格納するＲＡＭ(Random Access Memory)２２と、プログラムやデータを格納するＲＯＭ(Read Only Memory)２３と、各種ハードウェアを演算処理部１と接続するためのＩ／Ｆ（インターフェイス）２４と、を有する。
【００１６】
ディスプレイ２は、演算処理部１等で生成されたグラフィックス情報を表示するユニットである。ディスプレイ２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどで構成される。
【００１７】
記憶装置３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や不揮発性メモリカードといった、少なくとも読み書きが可能な記憶媒体で構成される。
【００１８】
この記憶媒体には、通常の経路探索装置に必要な地図データ（地図上の道路を構成するリンクのリンクデータを含む）であるリンクテーブル２００が記憶されている。
【００１９】
図２は、リンクテーブル２００の構成を示す図である。リンクテーブル２００は、地図上の区画された領域であるメッシュの識別コード（メッシュＩＤ）２０１ごとに、そのメッシュ領域に含まれる道路を構成する各リンクのリンクデータ２０２を含んでいる。
【００２０】
リンクデータ２０２は、リンクの識別子であるリンクＩＤ２１１ごとに、リンクを構成する２つのノード（開始ノード、終了ノード）の座標情報２２２、リンクを含む道路の種別を示す道路種別２２３、リンクの長さを示すリンク長２２４、予め記憶されたリンク旅行時間２２５、当該リンクの開始ノードに接続するリンクである開始接続リンクと、当該リンクの終了ノードに接続するリンクである終了接続リンクと、を特定する開始接続リンク、終了接続リンク２２６、リンクを含む道路の制限速度を示す制限速度２２７、などを含んでいる。
【００２１】
なお、ここでは、リンクを構成する２つのノードについて開始ノードと終了ノードとを区別することで、同じ道路の上り方向と下り方向とを、それぞれ別のリンクとして管理するようにしている。
【００２２】
図１に戻って説明する。音声入出力装置４は、音声入力装置としてマイクロフォン４１と、音声出力装置としてスピーカ４２と、を備える。マイクロフォン４１は、使用者やその他の搭乗者が発した声などのナビゲーション装置１００の外部の音声を取得する。
【００２３】
スピーカ４２は、演算処理部１で生成された使用者へのメッセージを音声信号として出力する。マイクロフォン４１とスピーカ４２は、車両の所定の部位に、別個に配されている。ただし、一体の筐体に収納されていても良い。ナビゲーション装置１００は、マイクロフォン４１及びスピーカ４２を、それぞれ複数備えることができる。
【００２４】
入力装置５は、使用者からの指示を使用者による操作を介して受け付ける装置である。入力装置５は、タッチパネル５１と、ダイヤルスイッチ５２と、その他のハードスイッチ（図示しない）であるスクロールキー、縮尺変更キーなどで構成される。
【００２５】
タッチパネル５１は、ディスプレイ２の表示面側に搭載され、表示画面を透視可能である。タッチパネル５１は、ディスプレイ２に表示された画像のＸＹ座標と対応したタッチ位置を特定し、タッチ位置を座標に変換して出力する。タッチパネル５１は、感圧式または静電式の入力検出素子などにより構成される。
【００２６】
ダイヤルスイッチ５２は、時計回り及び反時計回りに回転可能に構成され、所定の角度の回転ごとにパルス信号を発生し、演算処理部１に出力する。演算処理部１では、パルス信号の数から、回転角度を求める。
【００２７】
ＲＯＭ装置６は、ＣＤ-ＲＯＭやＤＶＤ-ＲＯＭ等のＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＩＣ（Integrated Circuit）カードといった、少なくとも読み取りが可能な記憶媒体で構成されている。この記憶媒体には、例えば、動画データや、音声データなどが記憶されている。
【００２８】
車速センサ７,ジャイロセンサ８およびＧＰＳ受信装置９は、ナビゲーション装置１００で現在地（自車位置）を検出するために使用されるものである。
【００２９】
車速センサ７は、車速を算出するのに用いる値を出力するセンサである。
【００３０】
ジャイロセンサ８は、光ファイバジャイロや振動ジャイロ等で構成され、移動体の回転による角速度を検出するものである。
【００３１】
ＧＰＳ受信装置９は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し移動体とＧＰＳ衛星間の距離と距離の変化率とを３個以上の衛星に対して測定することで移動体の現在地、進行速度および進行方位を測定するものである。
【００３２】
ＦＭ多重放送受信装置１０は、ＦＭ多重放送局から送られてくるＦＭ多重放送信号を受信する。ＦＭ多重放送には、ＶＩＣＳ（Vehicle Information Communication System：登録商標）情報の概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報などやＦＭ多重一般情報としてラジオ局が提供する文字情報などがある。
【００３３】
ビーコン受信装置１１は、ＶＩＣＳ情報などの概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報や緊急警報などを受信する。例えば、光により通信する光ビーコン、電波により通信する電波ビーコン等の受信装置である。
【００３４】
カメラ１２は、図３に示すように、車両３００の前方にやや下を向いて、路面を撮影できるように取り付けられる。カメラ１２は、車両の前方の地上面をＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を用いて撮影する。また、カメラ１２は、撮影した映像を、演算処理部１に受け渡す。
【００３５】
図４は、図３のカメラ１２にて撮影した映像を用いた地上投影画像の生成方法を説明するための図である。主制御部１０１は、カメラ１２の視点Ｐの位置（車両内の所定位置を原点とする三次元空間における座標位置）と撮影方向（視線方向）Ｋを求める。そして、主制御部１０１は、撮影画像５１０を、カメラ１２の視点Ｐの位置から撮影方向Ｋに向けて、地上面５２０に投影し、地上投影画像５３０を生成する。なお、撮影方向Ｋは、撮影画像５１０の中心と垂直に交わる。また、カメラ１２の視点Ｐから撮影画像５１０までの距離は、予め定められている。こうして生成される地上投影画像５３０は、車両の上空から車両周辺を鳥瞰したような画像となる。
【００３６】
図５は、演算処理部１の機能ブロック図である。図示するように、演算処理部１は、主制御部１０１と、入力受付部１０２と、出力処理部１０３と、停止判定部１０４と、バイアス学習処理部１０５と、計時部１０６と、を有する。
【００３７】
主制御部１０１は、様々な処理を行う中心的な機能部であり、処理内容に応じて、他の処理部を制御する。また、各種センサ、ＧＰＳ受信装置９等の情報を取得し、マップマッチング処理等を行って現在地を特定する。また、随時、走行した日付および時刻と、位置と、を対応付けて、リンクごとに走行履歴を記憶装置３に記憶する。さらに、各処理部からの要求に応じて、現在時刻を出力する。また、ユーザから指示された出発地（現在地）と目的地とを結ぶ最適な経路（推奨経路）を探索し、推奨経路から逸脱しないよう、スピーカ４２やディスプレイ２を用いてユーザを誘導する。
【００３８】
入力受付部１０２は、入力装置５またはマイクロフォン４１を介して入力された使用者からの指示を受け付け、その要求内容に対応する処理を実行するように演算処理部１の各部を制御する。例えば、使用者が推奨経路の探索を要求したときは、目的地を設定するため、地図をディスプレイ２に表示する処理を出力処理部１０３に要求する。
【００３９】
出力処理部１０３は、表示させる画面情報を受け取り、ディスプレイ２に描画するための信号に変換してディスプレイ２に対して描画する指示を行う。
【００４０】
停止判定部１０４は、車速センサ７からの車速パルス情報または主制御部１０１を介して得たハンドブレーキの状態を示す情報等を受け付けて、車両が走行を停止しているか否かを判定する。具体的には、例えば、停止判定部１０４は、一定期間（例えば３秒間）、車速パルス情報の発生を検知しない場合に、車両が停止していると判定する。または、停止判定部１０４は、ハンドブレーキがかけられたことを検知すると、車両が停止していると判定する。あるいは、停止判定部１０４は、カメラ１２により撮影した複数の連続画像に含まれる物体の特徴点の位置が変化しない場合に、車両が停止していると判定する。
【００４１】
バイアス学習処理部１０５は、車両が停止している場合に、ジャイロセンサ８のバイアスを学習（設定）する処理を行う。
【００４２】
計時部１０６は、計時開始を指示された時刻から、計時の停止を指示される時刻までの時間の経過を計測する。なお、計時部１０６は、時間の経過を計測しつつ、要求に応じて経過した時間を特定する情報を応答する。
【００４３】
上記した演算処理部１の各機能部、すなわち主制御部１０１、入力受付部１０２、出力処理部１０３、停止判定部１０４、バイアス学習処理部１０５、計時部１０６は、ＣＰＵ２１が所定のプログラムを読み込み実行することにより構築される。そのため、ＲＡＭ２２には、各機能部の処理を実現するためのプログラムが記憶されている。
【００４４】
なお、上記した各構成要素は、ナビゲーション装置１００の構成を、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。そのため、構成要素の分類の仕方やその名称によって、本願発明が制限されることはない。ナビゲーション装置１００の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。
【００４５】
また、各機能部は、ハードウェア（ＡＳＩＣ、ＧＰＵなど）により構築されてもよい。また、各機能部の処理が一つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
【００４６】
［動作の説明］
次に、ナビゲーション装置１００の動作について説明する。
【００４７】
図６は、車両が停止した場合にジャイロセンサのバイアス学習を実施するバイアス学習処理のフロー図である。このフローは、ナビゲーション装置１００が稼働している状態において、所定の間隔（例えば３秒間隔）で定期的に開始される。
【００４８】
まず、主制御部１０１は、車速センサ７を介して車速パルス情報を検知する（ステップＳ００１）。
【００４９】
当該車速パルス情報は、車速センサ７が車輪（ホイール）の回転を検知した場合に発生させるパルス情報である。そのため、車輪が回転していない状態、すなわち車両が走行していない状況や、車速センサ７が車輪の回転を検知できなかった場合には、主制御部１０１は、車速パルス情報を検知することができない。
【００５０】
次に、主制御部１０１は、車両が走行（自律的な移動）を行っているか否かを判定する。ここでは、たとえば、所定の時間（例えば２秒間）車速パルスを検知していない状態であるか否かを判定する。具体的には、主制御部１０１は、ステップＳ００１において所定の時間内に一度もパルスを検出していない場合に、車速パルスを検知していない状態（走行していない状態）であると判定する。
【００５１】
所定時間内に車速パルスを検知した場合（ステップＳ００２にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時処理が作動している場合には計時を停止した上で、計時をリセットし、バイアス学習処理を終了させる（ステップＳ００３）。すなわち、ナビゲーション装置１００は車両が走行していると判定するため、バイアス学習を実施しないでバイアス学習処理を終了する。
【００５２】
所定時間内に車速パルスを検知しない場合（ステップＳ００２にて「Ｙｅｓ」）、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の移動を検出する（ステップＳ００４）。具体的には、停止判定部１０４は、撮影した画像に含まれるエッジ部分等を一つまたは複数の特徴点として検出して、撮影した複数の画像間で移動した特徴点を検出する。
【００５３】
そして、停止判定部１０４は、車両の移動（非自律的な移動、例えば回転する車両設置台（ターンテーブル）による搬送など）が推定されるか否かを判定する（ステップＳ００５）。具体的には、停止判定部１０４は、当該特徴点のうち所定の割合（例えば８割）の数を占める特徴点の位置が画像上で移動した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。
【００５４】
車両の（非自律的な）移動が推定される場合（ステップＳ００５にて「Ｙｅｓ」）、計時部１０６は、上述したステップＳ００３の処理を行い、バイアス学習処理を終了させる。
【００５５】
車両の（非自律的な）移動が推定されない場合（ステップＳ００５にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時処理が作動中であるか否かを判定する（ステップＳ００６）。計時処理が作動中の場合には（ステップＳ００６にて「Ｙｅｓ」）、計時部１０６は、後述するステップＳ００８を実行する。計時処理が作動中でない場合には、（ステップＳ００６にて「Ｎｏ」）、計時部１０６は、計時を開始し（ステップＳ００７）、後述するステップＳ００８を実行する。
【００５６】
そして、計時部１０６は、計時開始からの経過時間を取得し、閾値（例えば、１５秒）以上経過しているか否かを判定する（ステップＳ００８）。
【００５７】
計時開始からの経過時間が閾値以上である場合（ステップＳ００８にて「Ｙｅｓ」）、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を実施し（ステップＳ００９）、実施完了後に、バイアス学習処理を終了させる。なお、バイアス学習実施中は、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習処理のさらなる開始を防ぐことで、二重起動を防止する。
【００５８】
計時開始からの経過時間が閾値以上でない場合（ステップＳ００８にて「Ｎｏ」）、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を実施しないでバイアス学習処理を終了させる。以上が、バイアス学習処理の処理内容である。
【００５９】
上記のバイアス学習処理を行う事によって、ナビゲーション装置１００は、一定時間以上走行を停止しており、かつ、車両の移動もない場合に限ってバイアス学習処理を行うことができる。
【００６０】
以上、本発明の一実施形態について説明した。
【００６１】
本発明の一実施形態によると、ナビゲーション装置１００は、車両が走行していない状態を適切に判定してバイアス学習を行うことができる。より具体的には、ナビゲーション装置１００は、車両が車輪を回転させて走行していない状態においても、移動している場合には、バイアス学習を行わないことができる。つまり、車両がターンテーブル等による回転力を受ける場合や、船などに車両が搭載され、船が揺れる場合等に、回転力や船の揺れを誤ってバイアス学習してしまうことを避けることができる。
【００６２】
本発明は、上記第一の実施形態に制限されない。上記第一の実施形態は、本発明の技術的思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２を用いて車両の停止を判定していたが、これに限られず、超音波センサを用いて車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第二の実施形態として、図７に示すように、ナビゲーション装置１００の構成に超音波センサ１３を備えるようにして、図８のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００６３】
図７は、第二の実施形態におけるナビゲーション装置１００の構成を示す図である。基本的には、第一の実施形態におけるナビゲーション装置１００の構成と同様の構成を備えるが、第二の実施形態では、演算処理部１は、超音波を用いて、所定の方向にある最寄りの物体までの距離を、反射波を検知することで計測する超音波センサ１３を備える点で相違する。
【００６４】
図８は、第二の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第二の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ１０４、ステップＳ１０５の処理が実施される。
【００６５】
ステップＳ１０４では、停止判定部１０１は、主制御部１０１を介して、超音波センサ１３に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）物体との距離を測定するように指示し、測定した物体との距離を検出する（ステップＳ１０４）。具体的には、停止判定部１０１は、最寄りの物体までの距離を特定して、特定した距離の変化を検出する。
【００６６】
そして、停止判定部１０４は、当該距離に変化があった場合（例えば、距離が短くなった場合）に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００６７】
以上が、第二の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第二の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、夜間などの暗い、あるいは雨天などの視界不良の状況でも、車両の停止を検出することが可能となる。
【００６８】
また、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像に写し込まれた自車の車輪の回転具合に基づいて車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第三の実施形態として、図９のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００６９】
図９は、第三の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第三の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００１、ステップＳ００２に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ２０１、ステップＳ２０２の処理が実施される。
【００７０】
ステップＳ２０１では、主制御部１０１は、カメラ１２により撮影した画像を用いて車輪のホイールの回転を検知する（ステップＳ２０１）。当該ホイールの回転は、停止判定部１０４が、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）ホイールを撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の移動を検出することで検知する。すなわち、停止判定部１０４は、撮影した複数の画像を比較してホイールの特徴点の移動を検出すると、車両は停止していないと判定する。
【００７１】
次に、主制御部１０１は、所定の時間（例えば２秒間）ホイールの特徴点の移動を検知していない状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。具体的には、主制御部１０１は、ステップＳ２０１において所定の時間内に一度もホイールの特徴点の移動を検知していない場合に、ホイールの回転を検出していないと判定する。
【００７２】
以上が、第三の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第三の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、車輪の低速な回転を検出することが可能となる。すなわち、車速センサ７によって車速パルスを検知するよりも微小な車輪の回転を検出することが可能となるため、微速での車両の走行を検出することが容易となる。
【００７３】
また、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像に写し込まれた画像の変化から、カメラ１２自体の位置の変化を推定し、当該カメラの位置の変化を車両の移動として検知し、車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第四の実施形態として、図１０のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００７４】
図１０は、第四の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第四の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ３０４、ステップＳ３０５の処理が実施される。
【００７５】
ステップＳ３０４では、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の位置の変化に基づいて、ＳＦＭ（Structure From Motion）等の方法を用いて、画像情報からカメラ１２の位置と姿勢を推定し、当該カメラ１２の位置と方向の変化を推定する（ステップＳ３０４）。なお、ＳＦＭについては、図１２を用いて後述する。
【００７６】
そして、停止判定部１０４は、推定される当該カメラ１２の位置または方向、あるいはその両方が変化した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
【００７７】
以上が、第四の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第四の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、カメラの被写体が動く場合（例えば歩行者等が移動した場合等）にも、車両が移動したか否かを正確に検出することが可能となる。
【００７８】
または、上記第一の実施形態のバイアス学習処理においては、カメラ１２は車両の周囲を撮影して、周囲の物体の変化から車両の停止を判定していたが、これに限られず、カメラにより撮影された画像の変化から、カメラ１２自体の位置と方向の変化を推定し、当該カメラの位置を原点（基準）とする座標系における所定の被写体の座標を推定し、当該所定の被写体の位置の変化があれば、車両が移動したものと推定することで、車両の停止を判定するようにしてもよい。具体的には、第五の実施形態として、図１１のようにバイアス学習処理を変形することが可能である。
【００７９】
図１１は、第五の実施形態におけるバイアス学習処理の処理フローを示す図である。第五の実施形態におけるバイアス学習処理では、第一の実施形態におけるステップＳ００４、ステップＳ００５に相当する処理に代えて、それぞれ後述するステップＳ４０４、ステップＳ４０５の処理が実施される。
【００８０】
ステップＳ４０４では、停止判定部１０４は、主制御部１０１を介して、カメラ１２に対して、所定間隔で（例えば1/10秒（100ミリ秒）間隔で）撮影するように指示し、撮影した画像の特徴点の位置の変化に基づいて、ＳＦＭ（Structure From Motion）等の方法を用いて、画像情報からカメラ１２の位置と姿勢を推定し、当該カメラ１２の位置と方向の変化を推定する。そして、停止判定部１０４は、画像情報に含まれる所定の被写体（例えば輝度が最も高い被写体）について、推定したカメラ１２の位置を原点（基準）とする座標系における座標値を推定し、当該被写体の座標値の変化を検出する（ステップＳ４０４）。なお、ＳＦＭについては、図１２を用いて後述する。
【００８１】
そして、停止判定部１０４は、推定される当該被写体の座標値が変化した場合に、車両が移動したものと推定し、そうでない場合には車両は移動していないと推定する。そして、停止判定部１０４は、車両の移動が推定されるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。
【００８２】
以上が、第五の実施形態におけるバイアス学習処理の内容である。このようにすることで、第五の実施形態においては、ナビゲーション装置１００は、被写体の座標を正確に算出することが可能となるため、車両が移動したか否かをより正確に検出することが可能となる。
【００８３】
次に、第四の実施形態と第五の実施形態におけるバイアス学習処理にて用いるＳＦＭの処理の概要について、図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は、ＳＦＭの原理を説明するためのカメラと被写体との関係を示すモデル図である。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）における撮影画像の例を示す図である。
【００８４】
図１２（ａ）においては、カメラ４００と、被写体Ｐ１（４１０）と、被写体Ｐ２（４２０）と、が示されている。カメラ４００の位置は、時間の経過に伴って、位置Ｆ１から位置Ｆ２、位置Ｆ２から位置Ｆ３へと変化する。また、カメラ４００が位置Ｆ１から位置Ｆ２へ移動する際の運動成分のうち、回転を示す回転行列をＲ１とし、カメラの位置の移動を示す並進ベクトルをＴ１とする。また、カメラ４００が位置Ｆ２から位置Ｆ３へ移動する際の運動成分のうち、回転を示す回転行列をＲ２とし、カメラの位置の移動を示す並進ベクトルをＴ２とする。なお、回転行列とは、カメラ４００の撮影方向の変化を三次元座標上の変換行列によって特定する情報であり、並進ベクトルとは、カメラ４００の位置の移動の有無を三次元座標上で特定する情報である。例えば、回転行列Ｒ１が［０，０，０］である場合には、カメラ４００は回転運動を行っていないことを示し、並進ベクトルＴ１が［０，０，０］である場合には、カメラ４００は移動していないことを示す。また、被写体Ｐ１（４１０）と、被写体Ｐ２（４２０）については、その位置が変化しないものとする。
【００８５】
図１２（ｂ）には、位置Ｆ１において、カメラ４００が撮影する画像ＳＣＲ１（４５１）に記録された被写体Ｐ１の映像（４５２）と、位置Ｆ２においてカメラ４００が撮影する画像ＳＣＲ２（４６１）に記録された被写体Ｐ１の映像（４６２）と、が示されている。ここで、画像ＳＣＲ１（４５１）においては、被写体Ｐ１の画像（４５２）がその中央付近に記録されており、画像ＳＣＲ２（４６１）においては、被写体Ｐ１の画像（４６２）が画像ＳＣＲ１（４５１）に比べて左寄りに記録されている。
【００８６】
ここで、ＳＦＭの処理の概要を説明する。まず、停止判定部１０４は、撮影した画像（ＳＣＲ１）に含まれる角や点など、エッジや輝度値に特徴がある特徴点を特定し、時系列の画像データ上で当該特徴点の追跡を行う。次に、停止判定部１０４は、時系列の画像データ間でステレオ計測（weakly calibrated stereo）の原理を用いてカメラ４００のＦ１とＦ２の間の運動情報を推定する。ここで、運動情報として、回転行列と、並進ベクトルとを用いる。つまり、停止判定部１０４は、位置Ｆ１と位置Ｆ２間の運動情報として、回転行列Ｒ１と、並進ベクトルＴ１とを特定する。なお、回転行列は、［Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ］の三次元の行列として求められ、並進ベクトルは、［Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ］の三次元のベクトルとして求められる。
【００８７】
このようにして、停止判定部１０４は、回転行列Ｒ２と並進ベクトルＴ２とを、位置Ｆ２から位置Ｆ３への移動時にも算出し、以降のカメラ４００の移動についても運動情報を順次求める。そして、停止判定部１０４は、当該運動情報を参照し、回転行列と並進ベクトルとが、いずれもゼロとなる場合、カメラ４００は移動していないと判定する。
【００８８】
また、第五の実施形態においては、停止判定部１０４は、カメラ位置を原点（基準）とするｘｙｚ三次元座標上で、被写体Ｐ１（４１０）の座標［Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐｚ］を求め、カメラの位置がＦ２に移動した場合の被写体Ｐ１（４１０）の座標［Ｐｘ´，Ｐｙ´，Ｐｚ´］と比較する。そして、停止判定部１０４は、ＰｘとＰｘ´、ＰｙとＰｙ´、ＰｚとＰｚ´のそれぞれがすべて一致する場合に、カメラ４００は移動していないと判定する。これが、ＳＦＭを利用した処理の内容である。
【００８９】
また、上記の第一の実施形態から第五の実施形態において、停止判定部１０４は、車速パルス等の検知により、所定の時間、車輪の回転がないことを検知した場合に、カメラ等によって車両の移動を確認しているが、これに限られない。すなわち、車両の状況によって、当該所定の時間を異なる値としてもよい。
【００９０】
具体的には、ナビゲーション装置１００の記憶装置３またはＲＯＭ２３に、車両の状況に応じた所定の時間を予め格納しておき、停止判定部１０４は、車両の状況に応じて当該所定の時間を特定するようにしてもよい。例えば、現在地が道路上に属する場合には、当該所定の時間を短い時間（例えば５秒）としてもよいし、現在地が駐車場内に属する場合には、当該所定の時間を長い時間（例えば３０秒）としてもよい。このようにすることで、信号待ち等の短めの停車時間において、バイアス学習処理を行うことができる。つまり、細やかにバイアス学習処理を行うことで、ジャイロセンサの検出値を用いて特定する現在地を、正確に特定することができるようになる。また、駐車場内等、正確な現在地の特定の必要性が低い場所においては、バイアス学習処理の頻度を減らして、ナビゲーション装置の消費電力を抑えることが可能となる。
【００９１】
さらに、上記第一の実施形態から第五の実施形態のそれぞれの発明技術の全てあるいはいくつかを組み合わせてもよい。例えば、複数の検出手段で車両の移動がないことを検出した場合に、バイアス学習処理部１０５は、バイアス学習を行うようにしてもよい。
【００９２】
以上、本発明について、第一の実施形態から第五の実施形態について説明した。
【００９３】
なお、上記の実施形態では、本発明を車載ナビゲーション装置に適用した例について説明したが、本発明は車載ナビゲーション装置に限らず、車載装置全般に適用することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１・・・演算処理部、２・・・ディスプレイ、３・・・記憶装置、４・・・音声出入力装置、５・・・入力装置、６・・・ＲＯＭ装置、７・・・車速センサ、８・・・ジャイロセンサ、９・・・ＧＰＳ受信装置、１０・・・ＦＭ多重放送受信装置、１１・・・ビーコン受信装置、１２・・・カメラ、１３・・・超音波センサ、２１・・・ＣＰＵ、２２・・・ＲＡＭ、２３・・・ＲＯＭ、２４・・・Ｉ／Ｆ、２５・・・バス、４１・・・マイクロフォン、４２・・・スピーカ、５１・・・タッチパネル、５２・・・ダイヤルスイッチ、１００・・・ナビゲーション装置、１０１・・・主制御部、１０２・・・入力受付部、１０３・・・出力処理部、１０４・・・停止判定部、１０５・・・バイアス学習処理部、１０６・・・計時部、２００・・・リンクテーブル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転検出装置を備える車載装置であって、
車両の走行の停止を検知する停止検知手段と、
前記停止検知手段により車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定手段と、
前記車両移動推定手段により車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習手段と、
を備えることを特徴とする車載装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像が、所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の位置の変化を特定し、当該カメラ装置の位置が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の回転方向を特定する情報による回転の有無を特定するとともに、前記カメラ装置の移動方向を特定する情報による移動の有無を特定し、所定の時間当該カメラ装置が回転せず、移動していないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の位置と回転の変化を特定し、当該カメラ装置の位置を基準とする座標系において、前記画像に含まれる所定の特徴点の座標値が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲に発した超音波の反射波により障害物までの距離を推定し、当該距離が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の車載装置であって、さらに、
前記車両の車輪を撮影する車輪撮影手段を備え、
前記停止検知手段は、前記車輪撮影手段により撮影した画像において、前記車輪の回転が所定の時間停止している場合に、前記車両の停止を検知する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項８】
車載装置のバイアス学習方法であって、
前記車載装置は、
回転検出装置を備え、
車両の走行の停止を検知する停止検知ステップと、
前記停止検知ステップにおいて車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定ステップと、
前記車両移動推定ステップにより車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習ステップと、
を実施する、ことを特徴とするバイアス学習方法。
【請求項１】
回転検出装置を備える車載装置であって、
車両の走行の停止を検知する停止検知手段と、
前記停止検知手段により車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定手段と、
前記車両移動推定手段により車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習手段と、
を備えることを特徴とする車載装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像が、所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の位置の変化を特定し、当該カメラ装置の位置が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の回転方向を特定する情報による回転の有無を特定するとともに、前記カメラ装置の移動方向を特定する情報による移動の有無を特定し、所定の時間当該カメラ装置が回転せず、移動していないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲を撮影するカメラ装置によって撮影した画像の変化により前記カメラ装置の位置と回転の変化を特定し、当該カメラ装置の位置を基準とする座標系において、前記画像に含まれる所定の特徴点の座標値が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の車載装置であって、
前記車両移動推定手段は、車両の周囲に発した超音波の反射波により障害物までの距離を推定し、当該距離が所定の時間変化しないことにより、車両の停止を推定する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の車載装置であって、さらに、
前記車両の車輪を撮影する車輪撮影手段を備え、
前記停止検知手段は、前記車輪撮影手段により撮影した画像において、前記車輪の回転が所定の時間停止している場合に、前記車両の停止を検知する、
ことを特徴とする車載装置。
【請求項８】
車載装置のバイアス学習方法であって、
前記車載装置は、
回転検出装置を備え、
車両の走行の停止を検知する停止検知ステップと、
前記停止検知ステップにおいて車両の走行の停止を検知すると、車両が移動しているか否かを推定する車両移動推定ステップと、
前記車両移動推定ステップにより車両が移動していないと推定した場合に、前記回転検出装置のバイアス学習を行うバイアス学習ステップと、
を実施する、ことを特徴とするバイアス学習方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−１５４６６９（Ｐ２０１２−１５４６６９Ａ）
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１８４５（Ｐ２０１１−１１８４５）
【出願日】平成２３年１月２４日（２０１１．１．２４）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２４日（２０１１．１．２４）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
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