JP2000214180A - Sensor neutral position learning device and recording medium - Google Patents
Sensor neutral position learning device and recording mediumInfo
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Landscapes
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- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、車両におけるセン
サ中立位置学習装置及びセンサ中立位置学習装置をコン
ピュータシステムにて実現するための記録媒体に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a sensor neutral position learning device for a vehicle and a recording medium for realizing the sensor neutral position learning device in a computer system.
【０００２】[0002]
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】先行車
との車間距離や相対速度を測定して、車間距離を一定に
保つ車両用走行制御装置は周知である。このような装置
では、先行車までの距離を測定するための先行車検出装
置を必ず備えている。この先行車検出装置として、従来
より、スキャン型レーザレーダ装置を用い、スキャン型
レーザレーダで検知した障害物が、自車と同一車線上の
車両かどうかを判断する装置が種々提案されている。例
えば特開平８−２７９０９９号公報に開示されたもので
は、自車線確率という概念を導入して、先行車を適切に
選択して車間制御することが可能な車間距離制御装置が
提案されている。2. Description of the Related Art A traveling control device for a vehicle which measures a distance between vehicles and a relative speed with respect to a preceding vehicle to keep the distance between vehicles constant is known. Such a device always includes a preceding vehicle detecting device for measuring the distance to the preceding vehicle. Conventionally, as a preceding vehicle detection device, various devices have been proposed that use a scanning laser radar device and determine whether an obstacle detected by the scanning laser radar is a vehicle on the same lane as the own vehicle. For example, Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 8-27999 proposes an inter-vehicle distance control device capable of appropriately selecting a preceding vehicle and controlling the inter-vehicle distance by introducing the concept of own lane probability.
【０００３】このような車間距離制御装置では、自車線
確率を求めるための自車の進行路曲線を算出するため
に、ステアリングセンサにて検出される操舵角を入力と
したフィルタ処理と、実操舵角の基準となる操舵角中立
位置の学習とを行っている。ここで従来の操舵角中立位
置の学習手法の一具体例を説明しておく。In such an inter-vehicle distance control device, in order to calculate a traveling path curve of the own vehicle for obtaining the own lane probability, a filter process using a steering angle detected by a steering sensor as an input and an actual steering operation are performed. The learning of the neutral steering angle position serving as the reference for the angle is performed. Here, a specific example of a conventional steering angle neutral position learning method will be described.
【０００４】例えばヨーレートを検出するセンサや、車
両横方向の加速度を検出するセンサ等で構成される車両
旋回検出手段にて車両が直進状態を示す範囲にあると判
定された際における車両の操舵角を暫定操舵角中立位置
として設定する。そして、この暫定操舵角中立位置を用
いて、操舵角中立位置（Ｓｃ）の学習を行う。具体的に
は、車両の操舵角と暫定操舵角中立位置との差が「所定
範囲」である場合に、その検出された車両の操舵角と暫
定操舵角中立位置との差である舵角（Ｓｔｒ）から操舵
角中立位置（Ｓｃ）を引いた角度（Ｓｔｒ−Ｓｃ）の
「所定割合」で、操舵角中立位置を補正して新たな操舵
角中立位置を求める。次の式１に示す如くである。For example, the steering angle of the vehicle when it is determined that the vehicle is in a range indicating a straight traveling state by vehicle turning detecting means including a sensor for detecting a yaw rate, a sensor for detecting acceleration in a lateral direction of the vehicle, and the like. Is set as the provisional steering angle neutral position. Using the provisional steering angle neutral position, learning of the steering angle neutral position (Sc) is performed. Specifically, when the difference between the steering angle of the vehicle and the tentative steering angle neutral position is a “predetermined range”, the steering angle (the steering angle (the difference between the detected vehicle steering angle and the tentative steering angle neutral position) A new steering angle neutral position is obtained by correcting the steering angle neutral position by a "predetermined ratio" of an angle (Str-Sc) obtained by subtracting the steering angle neutral position (Sc) from (Str). As shown in the following equation 1.
【０００５】 Ｓｃ(n)＝Ｓｃ(n-1)＋｛Ｓｔｒ−Ｓｃ(n-1)｝×｛α／Ｃｖ(n)｝…式１ ここで「所定範囲」については、車両の操舵角がより中
立位置の学習に有効な範囲となるように種々の設定手法
が提案されているが、中立位置学習の進行速度に関する
「所定割合」については、従来、車速に基づいて設定さ
れるのが一般的となっている。以下に、この「所定割
合」についての説明を加える。Sc (n) = Sc (n−1) + {Str−Sc (n−1)} × {α / Cv (n)} Equation 1 Here, the “predetermined range” refers to the steering angle of the vehicle. Various setting methods have been proposed so that the range becomes more effective for the learning of the neutral position, but the "predetermined ratio" relating to the traveling speed of the neutral position learning is conventionally set based on the vehicle speed. It has become common. The "predetermined ratio" will be described below.
【０００６】この「所定割合」は、上述の例では、学習
度合いαと学習度合いカウンタＣｖ（ｎ）との比率（α
／Ｃｖ（ｎ））となっている。学習度合いカウンタＣｖ
は、中立位置の学習の進み具合を示すものであり、Ｃｖ
（ｎ）は、ｎ回の学習が行われた時点での学習の進み具
合を示す。Ｃｖ（０）＝０であり、Ｃｖ（ｎ）＝Ｃｖ
（ｎ−１）＋α（ｎ回目学習時の学習度合い）となって
いる。したがって、学習度合いαが大きくなれば、上述
の「所定割合」は大きくなり、学習進行速度が大きくな
る。一方、学習度合いαは学習度合いカウンタＣｖの増
加率でもあり、学習度合いカウンタＣｖは学習が進むに
つれて大きくなっていく。そのため、学習が進むにつれ
て上述の「所定割合」は小さくなる。つまり、中立位置
が十分に学習された段階では、中立位置の補正が小さく
なるようにしているのである。In the above example, the "predetermined ratio" is a ratio (α) between the learning degree α and the learning degree counter Cv (n).
/ Cv (n)). Learning degree counter Cv
Indicates the progress of the learning of the neutral position, and Cv
(N) shows the progress of the learning at the time when n times of learning are performed. Cv (0) = 0 and Cv (n) = Cv
(N-1) + α (degree of learning at the time of n-th learning). Therefore, as the learning degree α increases, the “predetermined ratio” described above increases, and the learning progress speed increases. On the other hand, the learning degree α is also an increasing rate of the learning degree counter Cv, and the learning degree counter Cv increases as the learning progresses. Therefore, the above-mentioned “predetermined ratio” decreases as the learning progresses. That is, when the neutral position is sufficiently learned, the correction of the neutral position is reduced.
【０００７】このように低い周波数成分を時間をかけて
平均化するような学習手法においては、その学習に比較
的長い時間を要するが、車両の直進走行状態を中立位置
として学習するのであれば、車両が直進路を走行してい
るという限定的な局面においては短い時間で学習でき
る。In such a learning method in which the low frequency components are averaged over time, it takes a relatively long time to perform the learning. However, if the learning is performed with the straight running state of the vehicle as a neutral position, In a limited situation where the vehicle is traveling on a straight road, learning can be performed in a short time.
【０００８】そのため、従来、学習度合いαは、車速が
大きくなるほど大きく設定されていた。これは、車速が
大きくなるほど、車両が直進状態に近くなるという前提
に基づくものである。しかし、このように車速によって
車両が直進状態にあるか否かを推定することには当然に
無理がある。例えば車速が低くても直進路を走行してい
ることは十分にあり得るからである。したがって、従来
のように車速に基づいて学習の進行速度を設定すれば、
直進路を走行しているにもかかわらず車速が小さいと、
上述した学習度合いαが小さく設定されてしまう。この
場合は、必要以上に学習に時間がかかってしまう。一
方、カーブ路を走行しているにもかかわらず車速が大き
いと、上述した学習度合いαが大きく設定される。この
場合は、補正される中立位置が真の中立位置から右又は
左にドリフトしてしまう可能性が高い。Therefore, conventionally, the learning degree α is set to increase as the vehicle speed increases. This is based on the assumption that as the vehicle speed increases, the vehicle approaches a straight-ahead state. However, it is naturally impossible to estimate whether or not the vehicle is in the straight traveling state based on the vehicle speed. For example, even if the vehicle speed is low, it is possible that the vehicle is traveling on a straight road. Therefore, if the learning progress speed is set based on the vehicle speed as in the past,
If the vehicle speed is low despite traveling straight,
The learning degree α described above is set small. In this case, the learning takes more time than necessary. On the other hand, if the vehicle speed is high despite traveling on a curved road, the learning degree α described above is set to be large. In this case, the neutral position to be corrected is likely to drift right or left from the true neutral position.
【０００９】このようなセンサ中立位置に関する学習演
算は、従来、上述したステアリングセンサについて行わ
れるのが一般的であった。しかしながら、上述したよう
なレーダセンサであっても車体への取り付け誤差がある
ため、レーダの発射中心軸がわずかにずれてしまう。そ
のため、発射中心軸を合わせる作業に要する工数が大き
くなってしまうという問題があった。また、車両前方画
像を取り込むためのビデオセンサでも同様の問題があっ
た。Conventionally, such a learning operation regarding the sensor neutral position is generally performed for the above-described steering sensor. However, even with the above-described radar sensor, there is a mounting error in the vehicle body, so that the emission center axis of the radar is slightly shifted. Therefore, there is a problem that the man-hour required for the operation of aligning the firing center axis increases. In addition, a video sensor for capturing an image ahead of the vehicle has a similar problem.
【００１０】また、車両旋回検出手段として用いられる
ヨーレートセンサ、横加速度センサでも同様に中立位置
がずれてしまうという問題がある。そのため、従来、所
定の補正回路を用いて測定値を補正するものも知られて
いる。しかし、十分な補正がなされるためには車両のイ
グニッションスイッチをオンされてから所定時間を要す
ること、また、補正回路の温度上昇による電圧の上昇が
起きると補正される中立位置がドリフトしてしまうこ
と、などが問題となっていた。Further, there is a problem that the neutral position similarly deviates in the yaw rate sensor and the lateral acceleration sensor used as the vehicle turning detecting means. For this reason, conventionally, there has been known a device that corrects a measured value using a predetermined correction circuit. However, it takes a certain period of time after the ignition switch of the vehicle is turned on for sufficient correction to be made, and when the voltage rises due to the temperature rise of the correction circuit, the neutral position to be corrected drifts. That was a problem.
【００１１】本発明は、上述した問題点を解決するため
になされたものであり、車両の直進状態を中立位置とし
て測定値を取得するセンサに対し、中立位置の学習をよ
り効率よく行い、精度の高い各種制御を可能とするセン
サ中立位置学習装置及びセンサ中立学習装置をコンピュ
ータシステムにて実現するための記録媒体の提供を目的
とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and a sensor that obtains a measured value with a straight traveling state of a vehicle as a neutral position performs learning of the neutral position more efficiently to improve accuracy. It is an object of the present invention to provide a sensor-neutral position learning device capable of performing various kinds of high-level control and a recording medium for realizing the sensor-neutral learning device by a computer system.
【００１２】[0012]
【課題を解決するための手段及び発明の効果】本発明の
センサ中立位置学習装置では、中立位置学習手段が、車
両が直進走行の状態にあるときを中立位置として測定値
を取得するセンサの中立位置を求める。車両が直進走行
状態にあるときを中立位置として測定値を取得するセン
サとしては、例えばステアリングセンサ、横加速度セン
サ、ヨーレートセンサ、測距レーダセンサ、ビデオセン
サ等が挙げられる。In the sensor neutral position learning device according to the present invention, the neutral position learning means includes a sensor neutral position sensor for obtaining a measured value when the vehicle is in a straight running state as a neutral position. Find the position. Examples of the sensor that acquires a measurement value when the vehicle is in a straight running state as a neutral position include a steering sensor, a lateral acceleration sensor, a yaw rate sensor, a ranging radar sensor, and a video sensor.
【００１３】中立位置学習手段は、センサにより取得さ
れる測定値又は当該測定値から求めた相対的な測定値と
中立位置における基準値との差の所定割合で、当該中立
位置を補正して新たな中立位置を求める。ここで「測定
値又は測定値から求めた相対的な測定値」としたのは、
中立位置を基準とする絶対的な測定値を取得するセンサ
と、相対的な測定値を取得するセンサがあるからであ
る。例えばステアリングセンサの場合は、右方向又は左
方向へ何度というような相対的な操舵角が取得される。
そこで、この場合は、取得された操舵角（測定値）から
暫定操舵角中立位置を引いた舵角を「相対的な測定値」
として求める。そして、中立位置学習手段は、これら測
定値又は相対的な測定値と中立位置における基準値との
差の所定割合で、当該中立位置を補正して新たな中立位
置を求める。The neutral position learning means corrects the neutral position by a predetermined ratio of a difference between a measured value obtained by the sensor or a relative measured value obtained from the measured value and a reference value at the neutral position. A neutral position. Here, the "measured value or a relative measured value obtained from the measured value"
This is because there are sensors that obtain absolute measurement values based on the neutral position, and sensors that obtain relative measurement values. For example, in the case of a steering sensor, a relative steering angle such as how many times to the right or left is obtained.
Therefore, in this case, the steering angle obtained by subtracting the provisional steering angle neutral position from the obtained steering angle (measured value) is referred to as a “relative measured value”.
Asking. Then, the neutral position learning means corrects the neutral position with a predetermined ratio of a difference between the measured value or the relative measured value and the reference value at the neutral position to obtain a new neutral position.
【００１４】ここで特に、カーブ半径算出手段が、自車
の走行している走行路のカーブ半径を予め記録された地
図データベースに基づいて算出する。例えば、自車位置
をＧＰＳセンサにて特定し、走行中の走行路を予め記録
された地図データベース上で求め、その走行路のカーブ
半径Ｒを算出するという具合である。なお、自車位置の
特定は、当業者にとってよく知られた技術である。例え
ば、上述したようなＧＰＳ衛星等からの電波を利用して
自車位置を特定する電波航法だけでなく、車両に搭載さ
れた方位センサ及び車速センサ、又は方位センサ及び車
輪速センサを用いる自立航法によって、あるいは、電波
航法と自立航法とを組み合わせたハイブリッド方式によ
って行うことも考えられる。また、カーブ半径Ｒは、地
図データベースに基づいて算出されるものであればよ
く、その算出方法は限定されない。例えば、地図データ
ベース上において走行路がノード（点）とそのノードを
結ぶセグメントで示されているのであれば、自車位置に
近い３つのノードを通るような円の半径として算出する
ことが考えられる。また、３つのノードから算出するこ
とには限られず、３つ以上のノードを用い最小２乗法に
よってそれらのノード近傍を通るような円を求め、その
円の半径として求めることも考えられる。また、地図デ
ータベース上の走行路の所定位置に対して予め計算した
カーブ半径を記憶しておき、自車位置に基づいて地図デ
ータベースに記憶されたカーブ半径を読み出すようにし
て算出してもよい。Here, in particular, the curve radius calculating means calculates the curve radius of the traveling road on which the vehicle is traveling based on a map database recorded in advance. For example, the position of the vehicle is specified by a GPS sensor, the traveling road on which the vehicle is traveling is obtained on a map database recorded in advance, and the curve radius R of the traveling road is calculated. The identification of the position of the vehicle is a technique well known to those skilled in the art. For example, not only the above-described radio navigation that specifies the position of the vehicle using radio waves from a GPS satellite or the like, but also self-contained navigation that uses a direction sensor and a vehicle speed sensor mounted on the vehicle, or a direction sensor and a wheel speed sensor. Or by a hybrid method combining radio navigation and self-contained navigation. Further, the curve radius R may be calculated based on the map database, and the calculation method is not limited. For example, if the travel route is indicated by a segment connecting a node (point) and the node on the map database, it may be calculated as a radius of a circle passing through three nodes close to the own vehicle position. . Further, the calculation is not limited to the calculation using three nodes, and it is also conceivable to obtain a circle passing through the vicinity of the nodes by using the least squares method using three or more nodes and obtain the radius of the circle. Alternatively, a curve radius calculated in advance for a predetermined position of the traveling path on the map database may be stored, and the curve radius stored in the map database may be read based on the own vehicle position.
【００１５】そして、学習進行速度設定手段は、当該算
出されたカーブ半径に基づき走行路が直進路であるかカ
ーブ路であるかを判断し、走行路が直進路である場合の
「所定割合」が走行路がカーブ路である場合の「所定割
合」よりも相対的に大きくなるように「所定割合」を設
定する。すなわち、学習進行速度設定手段は、例えば走
行路が直進路であることを判断して、「所定割合」を相
対的に大きく設定するものであってもよいし、また、逆
に走行路がカーブ路であることを判断して、「所定割
合」を相対的に小さく設定するものであってもよい。走
行路が直進路であるかカーブ路であるかは、カーブ半径
が例えば１００００ｍというような十分に大きな所定値
よりも大きい場合を直進路と判断し、それ以外をカーブ
路と判断することが考えられる。The learning progress speed setting means determines whether the traveling road is a straight road or a curved road based on the calculated curve radius, and determines a “predetermined ratio” when the traveling road is a straight road. Is set to be relatively larger than the "predetermined ratio" when the traveling road is a curved road. That is, the learning progress speed setting means may determine that the traveling road is a straight road and set the “predetermined ratio” to a relatively large value, or vice versa. The "predetermined ratio" may be set to be relatively small by determining that the road is a road. Whether the traveling road is a straight road or a curved road may be determined if the radius of the curve is larger than a sufficiently large predetermined value such as 10,000 m, for example, and the others are determined to be a curved road. Can be
【００１６】なお、直進路に設定される「所定割合」又
はカーブ路に設定される「所定割合」は、１つには限ら
れず複数であることも考えられる。例えば直進路に対し
て設定される所定割合がα１，α２，α３（α１＞α２
＞α３）であり、カーブ路に対して設定される所定割合
がβ１，β２，β３（β１＞β２＞β３）という具合で
ある。このとき、直進路に対して設定される「所定割
合」がカーブ路に対して設定される「所定割合」よりも
相対的に大きくなるというのは、α１＞α２＞α３＞β
１＞β２＞β３の関係が成立することをいう。The "predetermined ratio" set for a straight road or the "predetermined ratio" set for a curved road is not limited to one, but may be plural. For example, the predetermined ratio set for a straight path is α1, α2, α3 (α1> α2
> Α3), and the predetermined ratio set for the curved road is β1, β2, β3 (β1>β2> β3). At this time, the reason that the “predetermined ratio” set for the straight road is relatively larger than the “predetermined ratio” set for the curved road is that α1>α2>α3> β
1>β2> β3.
【００１７】従来、例えばステアリングセンサの中立位
置学習では、車速に基づいて「所定割合」を決定し学習
進行速度を設定していた。そのため、例えば直進路であ
るにもかかわらず、車速が小さいために「所定割合」が
小さく設定されることがあり、必要以上にセンサの中立
位置学習に時間を要することがあった。また、カーブ路
であるにもかかわらず、車速が大きいために「所定割
合」が大きく設定されることがあり、センサの中立位置
が一時的にドリフトしてしまう場合があった。Conventionally, for example, in learning the neutral position of a steering sensor, a "predetermined ratio" is determined based on the vehicle speed to set a learning progress speed. For this reason, for example, the "predetermined ratio" may be set small because the vehicle speed is low even though the vehicle is traveling straight, and it may take more time to learn the neutral position of the sensor than necessary. In addition, although the vehicle speed is high, the "predetermined ratio" may be set to a large value even though the vehicle is on a curved road, and the neutral position of the sensor may temporarily drift.
【００１８】これに対して、本発明のセンサ中立位置学
習装置は、車両の直進走行状態を中立位置として測定値
を取得するセンサにおいては、直進路である場合のセン
サ測定値を平均すれば短時間で中立位置を学習できると
いう事実に着目し、地図データベースに基づいてカーブ
半径を算出し、このカーブ半径に基づき走行路を直進路
とカーブ路とに大きく分け、中立位置学習の進行速度を
調整するための割合である「所定割合」を直進路に対し
ては大きく設定し、カーブ路に対しては小さく設定す
る。したがって、車速に関係なく、直進路である場合に
学習進行速度が大きくなり、学習効率の向上が図られ、
結果として、中立位置学習に要する時間を短縮すること
ができる。逆に、カーブ路では、センサの中立位置がド
リフトしてしまう可能性を小さくすることができる。On the other hand, the sensor neutral position learning apparatus according to the present invention is such that a sensor that obtains a measured value with the straight running state of the vehicle as a neutral position is short if the sensor measured value on a straight road is averaged. Focusing on the fact that the neutral position can be learned in time, the radius of the curve is calculated based on the map database, and the travel path is roughly divided into a straight path and a curved road based on this curve radius, and the progress speed of the neutral position learning is adjusted The "predetermined ratio" is set to be large for a straight road and to be small for a curved road. Therefore, regardless of the vehicle speed, when the vehicle is traveling straight, the learning progress speed increases, and the learning efficiency is improved.
As a result, the time required for the neutral position learning can be reduced. Conversely, on a curved road, the possibility that the neutral position of the sensor drifts can be reduced.
【００１９】請求項１に記載のセンサ中立位置学習装置
では、走行路を大きく直進路とカーブ路に分けて、直進
路走行時における中立位置学習の進行速度を大きくする
ように「所定割合」を設定するものであったが、直進路
にも、カーブ路にも（特にカーブ路には）幅がある。例
えばカーブ路と一口に言っても、カーブ半径の比較的大
きな緩やかなカーブ路もあれば、カーブ半径の比較的小
さな急なカーブ路もある。このとき、カーブ半径の比較
的大きな緩やかなカーブ路を走行している場合のセンサ
測定値を利用した方が、より効率的に中立位置が学習で
きる。In the sensor neutral position learning device according to the first aspect, the traveling path is largely divided into a straight road and a curved road, and the "predetermined ratio" is set so as to increase the traveling speed of the neutral position learning during traveling on the straight road. Although it was set, there is a width both on a straight road and on a curved road (especially on a curved road). For example, a curved road may be a gentle curved road with a relatively large radius, or a steep curved road with a relatively small radius. At this time, the neutral position can be learned more efficiently by using the sensor measurement value when the vehicle is traveling on a gentle curved road having a relatively large curve radius.
【００２０】そこで、例えば請求項２に示すように、学
習進行速度設定手段は、さらに、カーブ半径が大きくな
るほど所定割合を大きく設定するよう構成することが考
えられる。ここで「カーブ半径が大きくなるほど所定割
合を大きく設定する」とは、カーブ半径が連続的に大き
くなると「所定割合」が連続的に大きくなるように設定
だけを言うのではなく、カーブ半径が連続的に大きくな
ると「所定割合」がステップ状に大きくなるような設定
も含むものとする。すなわち、任意の２つのカーブ半径
ｒ１，ｒ２（ｒ１＜ｒ２）に対して、これらカーブ半径
からそれぞれ設定される所定割合Ｒ（ｒ１），Ｒ（ｒ
２）が、Ｒ（ｒ１）≦Ｒ（ｒ２）となるようにする。In view of this, for example, it is conceivable that the learning progress speed setting means is configured to set the predetermined ratio to be larger as the curve radius becomes larger. Here, the phrase "set the predetermined ratio to be larger as the curve radius becomes larger" does not mean only that the "predetermined ratio" becomes larger continuously as the curve radius becomes larger continuously. It also includes a setting in which the “predetermined ratio” increases in a stepwise manner when the distance becomes larger. That is, for arbitrary two curve radii r1 and r2 (r1 <r2), predetermined ratios R (r1) and R (r) set from these curve radii, respectively.
2) so that R (r1) ≦ R (r2).
【００２１】この技術思想は、直進路・カーブ路という
走行路の大まかな区分からさらに進んで、カーブ半径が
大きいときほどセンサ測定値が中立位置の学習に有効利
用できるという点に着目したものである。したがって、
直進路及びカーブ路を含む走行路全体をマクロ的に見た
場合に上述したカーブ半径と「所定割合」との関係が成
り立つように「所定割合」を設定すればよい。これによ
って、カーブ半径に応じたより適切な学習進行速度が設
定され、学習効率をより向上させることができる。This technical idea is based on the fact that the sensor measurement value can be more effectively used for learning the neutral position as the curve radius increases, proceeding further from the rough division of the traveling road such as a straight road and a curved road. is there. Therefore,
The "predetermined ratio" may be set so that the relationship between the above-described curve radius and the "predetermined ratio" is satisfied when the entire traveling road including the straight road and the curved road is viewed macroscopically. Thereby, a more appropriate learning progress speed according to the curve radius is set, and the learning efficiency can be further improved.
【００２２】なお、学習が進んでくると、上述したよう
に中立位置の補正度合いを小さくすることが望ましい。
したがって、請求項３に示すように、学習進行速度設定
手段は、中立位置の学習が進むにつれて所定割合を小さ
くするよう構成することが考えられる。As learning progresses, it is desirable to reduce the degree of correction of the neutral position as described above.
Therefore, it is conceivable that the learning progress speed setting means is configured to decrease the predetermined ratio as the learning of the neutral position progresses.
【００２３】例えば、学習進行速度設定手段により設定
される所定割合を学習度合いαと学習度合いαに応じて
増加する学習度合いカウンタＣｖ（ｎ）との比率とする
ことが考えられる。このようにすれば、学習が十分に進
んだ段階で中立位置の大幅な補正がなくなる。For example, it is conceivable that the predetermined ratio set by the learning progress speed setting means is a ratio between a learning degree α and a learning degree counter Cv (n) which increases according to the learning degree α. This eliminates the need for significant correction of the neutral position when learning is sufficiently advanced.
【００２４】また、請求項４に示すように、学習進行速
度設定手段は、カーブ半径が所定の下限値よりも小さく
なると、所定割合を「０」とするようにしてもよい。所
定割合が「０」である場合、学習は行われない。すなわ
ち、所定の下限値を設定しておくことで、中立位置の学
習に不適切な測定値に基づく学習を禁止する。これによ
って、急なカーブが連続するような局面において中立位
置の学習が行われ、中立位置がばらついたり、また、ド
リフトしたりすることを防止できる。Also, the learning progress speed setting means may set the predetermined ratio to "0" when the curve radius becomes smaller than a predetermined lower limit. When the predetermined ratio is “0”, learning is not performed. That is, by setting a predetermined lower limit, learning based on a measurement value that is inappropriate for learning the neutral position is prohibited. Accordingly, the learning of the neutral position is performed in a situation where a sharp curve continues, and it is possible to prevent the neutral position from varying or drifting.
【００２５】ところで、請求項１〜４に記載のセンサ中
立位置学習装置は、低い周波数成分を時間をかけて平均
化する学習を行うものであった。この手法によれば中立
位置が精度よく求められる。しかしながら、センサによ
っては、それほどの精度を必要としないものもある。そ
こで、請求項５に示す構成を採用することが考えられ
る。By the way, the sensor neutral position learning device according to claims 1 to 4 performs learning for averaging low frequency components over time. According to this method, the neutral position is obtained with high accuracy. However, some sensors do not require much accuracy. Therefore, it is conceivable to adopt the configuration described in claim 5.
【００２６】請求項５に記載のセンサ中立位置学習装置
は、車両が直進走行の状態にあるときを中立位置として
測定値を取得するセンサの中立位置を学習する。ここで
車両が直進走行の状態にあるときを中立位置として測定
値を取得するセンサは、請求項１に記載のセンサ中立位
置学習装置の説明にて上述したセンサと同様である。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a sensor neutral position learning device for learning a neutral position of a sensor for acquiring a measured value when a vehicle is in a straight running state as a neutral position. Here, the sensor that acquires the measured value when the vehicle is in a straight running state as a neutral position is the same as the sensor described above in the description of the sensor neutral position learning device according to claim 1.
【００２７】ここで特に、カーブ半径算出手段が、自車
の走行している走行路のカーブ半径を予め記録された地
図データベースに基づいて算出する。そして、本センサ
中立位置学習装置では、中立位置学習手段が、算出され
たカーブ半径に基づき前記走行路が直進路であると判断
すると、センサによって取得された測定値又は当該測定
値から求めた相対的な測定値を中立位置における基準値
とすることにより中立位置を学習する。Here, in particular, the curve radius calculating means calculates the curve radius of the traveling road on which the vehicle is traveling, based on a map database recorded in advance. In the sensor neutral position learning device, when the neutral position learning means determines that the traveling path is a straight road based on the calculated curve radius, the measured value obtained by the sensor or the relative value obtained from the measured value is used. The neutral position is learned by using a typical measured value as a reference value at the neutral position.
【００２８】この場合は、走行路が直進路であると判断
されると、即座に中立位置が学習される。したがって、
中立位置の学習精度は、請求項１〜４に記載のセンサ中
立位置学習装置に比べて低くなるものの、学習時間は大
幅に短縮されることになる。このときの直進路の判断
は、請求項１と同様に、カーブ半径が十分に大きな所定
値以上となった場合に行うことが考えられる。ただし、
直進路であるという判断により即座に中立位置が学習さ
れるため、直進路であるという判断を厳格にすること
が、中立位置学習の精度をより向上させることにつなが
る。そこで例えばカーブ半径が２００００ｍというよう
なより大きな所定値を設定することが考えられる。In this case, when it is determined that the traveling route is a straight traveling route, the neutral position is immediately learned. Therefore,
Although the learning accuracy of the neutral position is lower than that of the sensor neutral position learning device according to the first to fourth aspects, the learning time is greatly reduced. It is conceivable that the determination of the straight course at this time is made when the curve radius becomes equal to or larger than a sufficiently large predetermined value, as in the first aspect. However,
Since the neutral position is immediately learned by determining that the vehicle is on a straight road, strict determination of the vehicle being on a straight road leads to further improvement in the accuracy of neutral position learning. Therefore, it is conceivable to set a larger predetermined value such as a curve radius of 20000 m.
【００２９】なお、以上説明してきた中立位置の学習手
法は、車両が直進走行になるべく近い状態で走行してい
る際のセンサ測定値を用いることで中立位置の学習効率
を向上させようとするものであり、カーブ路が続いた場
合には、学習に時間を要する結果となる。そこで、例え
ば請求項６に示す構成を採用することが考えられる。The learning method of the neutral position described above is intended to improve the learning efficiency of the neutral position by using the sensor measurement values when the vehicle is traveling as close to straight traveling as possible. In the case where the vehicle continues on a curved road, it takes a long time for learning. Therefore, for example, it is conceivable to adopt the configuration described in claim 6.
【００３０】請求項６に記載のセンサ中立位置学習装置
も、上述したセンサ中立位置学習装置と同様に、車両が
直進走行の状態にあるときを中立位置として測定値を取
得するセンサの中立位置を学習するものである。本発明
では、カーブ半径算出手段が、自車の走行している走行
路のカーブ半径を予め記録された地図データベースに基
づいて算出し、逆算値算出手段が、当該算出されたカー
ブ半径に基づきセンサが取得すべき測定値を測定逆算値
として算出する。すなわち、カーブ半径が算出されれ
ば、操舵角、ヨーレート、横加速度等のセンサからの測
定値が所定の式から逆算できる。According to the sensor neutral position learning device of the present invention, the neutral position of the sensor for acquiring the measured value is set as the neutral position when the vehicle is in a straight running state, similarly to the sensor neutral position learning device. It is something to learn. In the present invention, the curve radius calculating means calculates the curve radius of the traveling road on which the vehicle is traveling based on a map database recorded in advance, and the back calculation value calculating means calculates the curve radius based on the calculated curve radius. Calculates the measurement value to be obtained as the measurement back calculation value. That is, if the curve radius is calculated, the measured values from the sensors, such as the steering angle, the yaw rate, and the lateral acceleration, can be calculated back from a predetermined formula.
【００３１】そこで、中立位置学習手段は、センサから
取得された測定値又は当該測定値から求めた相対的な測
定値と逆算値算出手段によって算出された測定逆算値と
の偏差に基づき、中立位置を補正して新たな中立位置を
求める。この場合は、地図データベースに基づいて算出
されるカーブ半径からセンサの測定逆算値を算出し、そ
の測定逆算値に基づいて中立位置を補正する。したがっ
て、直進路に限らずカーブ路であっても中立位置の補正
が可能となり、カーブ路が続く局面においても中立位置
を学習することができる。Therefore, the neutral position learning means determines the neutral position based on the deviation between the measured value obtained from the sensor or the relative measured value obtained from the measured value and the measured back calculated value calculated by the back calculated value calculating means. Is corrected to obtain a new neutral position. In this case, the calculated back value of the sensor is calculated from the curve radius calculated based on the map database, and the neutral position is corrected based on the measured back value. Therefore, the neutral position can be corrected not only for a straight road but also for a curved road, and the neutral position can be learned even when the curved road continues.
【００３２】なお、このようなセンサ中立位置学習装置
のカーブ半径算出手段、中立位置学習手段、学習進行速
度設定手段及び逆算値算出手段をコンピュータシステム
にて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側
で起動するプログラムとして備えることができる。この
ようなプログラムの場合、例えば、フロッピーディス
ク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要
に応じてコンピュータシステムにロードして起動するこ
とにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバック
アップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体と
して前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるい
はバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込
んで用いてもよい。The function of realizing the curve radius calculating means, the neutral position learning means, the learning progress speed setting means and the back calculation value calculating means of the sensor neutral position learning device in a computer system is, for example, performed by the computer system. It can be provided as a program to be started. In the case of such a program, for example, it can be used by recording it on a computer-readable recording medium such as a floppy disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, or a hard disk, and loading and activating the computer system as needed. it can. Alternatively, the program may be recorded in a ROM or a backup RAM as a computer-readable recording medium, and the ROM or the backup RAM may be incorporated in a computer system and used.
【００３３】[0033]
【発明の実施の形態】以下、本発明を具体化した一実施
形態を図面を参照して説明する。図１は、車両に搭載さ
れて用いられる中立位置学習装置１の概略構成を示すブ
ロック図である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a neutral position learning device 1 used mounted on a vehicle.
【００３４】中立位置学習装置１は、ナビゲーションユ
ニット１０と、種々のセンサユニット群２０とを備えて
いる。ナビゲーションユニット１０は、ＧＰＳ（グロー
バルポジショニングシステム）センサ１１、ナビゲーシ
ョンコンピュータ１２及び地図データベース１３を備え
ている。The neutral position learning device 1 includes a navigation unit 10 and various sensor unit groups 20. The navigation unit 10 includes a GPS (global positioning system) sensor 11, a navigation computer 12, and a map database 13.
【００３５】ＧＰＳセンサ１１は、ＧＰＳ衛星からの電
波を受信し、所定の信号を出力する。地図データベース
１３は、ＣＤ−ＲＯＭに記憶された地図情報であり、走
行路の情報はノード（点）とそのノードを結ぶセグメン
トで表現されている。ナビゲーションコンピュータ１２
は、ＧＰＳセンサ１１からの信号に基づいて自車位置の
経緯度を計算し、地図データベース１３を参照して走行
路を特定して案内等の所定処理を実行する。The GPS sensor 11 receives a radio wave from a GPS satellite and outputs a predetermined signal. The map database 13 is map information stored in the CD-ROM, and the information on the traveling route is represented by nodes (points) and segments connecting the nodes. Navigation computer 12
Calculates the latitude and longitude of the position of the vehicle based on the signal from the GPS sensor 11, specifies the traveling route with reference to the map database 13, and executes a predetermined process such as guidance.
【００３６】一方、センサユニット群２０には、ステア
リングセンサユニット２１、ヨーレートセンサユニット
２２、ビデオセンサユニット２３、測距レーダセンサユ
ニット２４、横Ｇ（加速度）センサユニット２５とを備
えている。これらセンサユニット群２０の各センサユニ
ット２１〜２５の出力する測定値は、エンジンＥＣＵ
（不図示）を介して車間制御ＥＣＵ（不図示）に入力さ
れ、それら測定値に基づく車間制御が実行される。On the other hand, the sensor unit group 20 includes a steering sensor unit 21, a yaw rate sensor unit 22, a video sensor unit 23, a ranging radar sensor unit 24, and a lateral G (acceleration) sensor unit 25. The measurement values output from the sensor units 21 to 25 of the sensor unit group 20 are determined by the engine ECU.
(Not shown) are input to an inter-vehicle control ECU (not shown), and inter-vehicle control is performed based on the measured values.
【００３７】これらセンサユニット２１〜２５は、それ
ぞれセンサとＣＰＵとを備えており、ナビゲーションユ
ニット１０のナビゲーションコンピュータ１２からの情
報に基づいて、各センサユニット２１〜２５のＣＰＵが
それぞれ個別に中立位置の学習処理を実行することによ
って中立位置の学習を行い、学習した中立位置を基準と
する測定値を出力することを特徴としている。Each of the sensor units 21 to 25 has a sensor and a CPU. Based on information from the navigation computer 12 of the navigation unit 10, the CPU of each of the sensor units 21 to 25 individually sets the neutral position. It is characterized in that a neutral position is learned by executing a learning process, and a measured value based on the learned neutral position is output.
【００３８】以下、ステアリングセンサ２１、横Ｇセン
サ２５、ヨーレートセンサ２２における中立位置学習処
理を順に説明する。最初にナビゲーションユニット１０
のナビゲーションコンピュータ１２によるカーブ半径算
出処理を図２のフローチャートに基づいて説明する。Hereinafter, the neutral position learning process in the steering sensor 21, the lateral G sensor 25, and the yaw rate sensor 22 will be described in order. First, the navigation unit 10
The curve radius calculation processing by the navigation computer 12 will be described based on the flowchart of FIG.
【００３９】まず最初のステップＳ１００において、自
車位置を測定する。この処理は、ＧＰＳセンサ１１の信
号から自車の経緯度を算出するものである。続くＳ１１
０では、地図データベース１３を参照し、Ｓ１００にて
求めた自車の経緯度から地図データベース上の走行路を
特定する。上述したように地図データベース上の走行路
は、ノード（点）とそのノードを結ぶセグメントにて表
現されている。そのため、ここでは自車が走行中の走行
路に対応する地図上のセグメントを特定する。First, in the first step S100, the position of the own vehicle is measured. This process calculates the longitude and latitude of the own vehicle from the signal of the GPS sensor 11. Following S11
At 0, the travel route on the map database is specified from the longitude and latitude of the vehicle obtained in S100 with reference to the map database 13. As described above, the travel route on the map database is represented by a node (point) and a segment connecting the node. Therefore, here, the segment on the map corresponding to the traveling path on which the vehicle is traveling is specified.
【００４０】そして、続くＳ１２０では、カーブ半径Ｒ
を算出する。Ｓ１１０にて走行路に対応する地図上のセ
グメントが特定されると自車位置から最も近い距離にあ
る３つのノードを取得し、それら３つのノードを通るよ
うな円を求め、その円の半径をカーブ半径Ｒとして算出
する。例えば図３に示すように、ノード０，１，２，
３，４及びそれらノード０〜４を結ぶセグメント０，
１，２，３で走行路が表現されているとき、自車位置が
セグメント２にあれば、ノード１〜３が最も自車に近い
３つのノードであるため、ノード１〜３を通るような円
（図中に一部を破線で示した）を求め、その半径をカー
ブ半径Ｒとして算出するという具合である。Then, in the following S120, the curve radius R
Is calculated. When the segment on the map corresponding to the travel path is specified in S110, three nodes which are closest to the own vehicle position are obtained, a circle passing through the three nodes is obtained, and the radius of the circle is calculated. It is calculated as a curve radius R. For example, as shown in FIG.
3, 4 and the segment 0, which connects those nodes 0 to 4,
When the travel route is represented by 1, 2, and 3, if the own vehicle position is in the segment 2, since the nodes 1 to 3 are the three nodes closest to the own vehicle, the nodes pass through the nodes 1 to 3. A circle (a part of which is indicated by a broken line in the figure) is obtained, and the radius is calculated as a curve radius R.
【００４１】次に、図４のフローチャートに基づいて、
ナビゲーションコンピュータ１２によって実行される学
習度合い算出処理を説明する。まず最初のステップＳ２
００において、カーブ半径Ｒが１００００ｍ以下である
か否かを判断する。ここでカーブ半径Ｒが１００００ｍ
以下であると判断された場合（Ｓ２００：ＹＥＳ）、Ｓ
２１０へ移行する。一方、カーブ半径Ｒが１００００ｍ
以下でないと判断された場合（Ｓ２００：ＮＯ）、すな
わち１００００ｍを越えている場合には、Ｓ２２０にて
学習度合いαを「１００」とし、Ｓ２５０へ移行する。Next, based on the flowchart of FIG.
The learning degree calculation processing executed by the navigation computer 12 will be described. First step S2
At 00, it is determined whether or not the curve radius R is 10,000 m or less. Here, the curve radius R is 10,000 m
If it is determined that the following is true (S200: YES),
Move to 210. On the other hand, the curve radius R is 10,000 m
If it is determined that it is not below (S200: NO), that is, if it exceeds 10,000 m, the learning degree α is set to “100” in S220, and the process proceeds to S250.
【００４２】Ｓ２１０では、カーブ半径Ｒが３００ｍ以
下であるか否かを判断する。ここでカーブ半径Ｒが３０
０ｍ以下であると判断された場合（Ｓ２１０：ＹＥ
Ｓ）、Ｓ２３０にて学習度合いαを「０」とし、Ｓ２５
０へ移行する。一方、カーブ半径Ｒが３００ｍ以下でな
いと判断された場合（Ｓ２１０：ＮＯ）、すなわちカー
ブ半径Ｒが３００ｍよりも大きく１００００ｍ以下であ
る場合には、Ｓ２４０にて学習度合いαを所定のマップ
から算出し、Ｓ２５０へ移行する。このマップを図５に
例示した。図５から分かるように、カーブ半径Ｒが３０
０ｍよりも大きく１００００ｍ以下である場合には、カ
ーブ半径Ｒが大きくなるほど学習度合いαが大きく算出
されるようにマッピングされている。なお、図５では、
放物線となっているが、カーブ半径Ｒが大きくなるほど
学習度合いαが大きく算出されるようなマッピングであ
ればよく、放物線には限られない。例えば、右上がりの
直線でもよい。また、カーブ半径Ｒに対して学習度合い
αが連続的に増加する必要はなく、例えばカーブ半径Ｒ
が３００〜２０００ｍまでは学習度合いα＝３０、２０
００〜４０００ｍまでは学習度合いα＝５０、４０００
〜６０００ｍまでは学習度合いα＝７０というようなマ
ッピングであっても構わない。In S210, it is determined whether or not the curve radius R is equal to or less than 300 m. Here, the curve radius R is 30
0 m or less (S210: YE
S), the learning degree α is set to “0” in S230, and S25
Move to 0. On the other hand, when it is determined that the curve radius R is not equal to or less than 300 m (S210: NO), that is, when the curve radius R is greater than 300m and equal to or less than 10000m, the learning degree α is calculated from a predetermined map in S240. , To S250. This map is illustrated in FIG. As can be seen from FIG.
If the curve radius is larger than 0 m and equal to or smaller than 10000 m, mapping is performed such that the larger the curve radius R, the larger the learning degree α is calculated. In FIG. 5,
Although it is a parabola, it is sufficient that the mapping is such that the larger the curve radius R, the larger the learning degree α is calculated, and is not limited to a parabola. For example, a straight line rising to the right may be used. Further, it is not necessary for the learning degree α to continuously increase with respect to the curve radius R;
Is from 300 to 2000 m, the learning degree α = 30, 20
Learning degree α = 50, 4000 from 00 to 4000 m
The mapping may be such that the learning degree α = 70 up to 6000 m.
【００４３】Ｓ２５０では、Ｓ２２０、Ｓ２３０又はＳ
２４０にて算出された学習度合いαをステアリングセン
サユニット２１へ出力し、その後、本学習度合い算出処
理を終了する。このように、ナビゲーションユニット１
０のナビゲーションコンピュータ１２からは、カーブ半
径Ｒに応じた学習度合いαが出力されるのであるが、こ
れに対応するステアリングセンサユニット２１による中
立位置学習処理を図６のフローチャートに基づいて説明
する。In S250, S220, S230 or S230
The learning degree α calculated at 240 is output to the steering sensor unit 21, and thereafter, the learning degree calculation processing ends. Thus, the navigation unit 1
The learning degree α corresponding to the curve radius R is output from the 0 navigation computer 12. The neutral position learning processing by the steering sensor unit 21 corresponding to the learning degree α will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００４４】まず最初のステップＳ３００において、舵
角（Ｓｔｒ）を測定する。この舵角（Ｓｔｒ）は、相対
的な角度として取得される操舵角から暫定中立位置を引
いた角度である。この暫定中立位置は、ヨーレートセン
サユニット２２から出力されるヨーレート値に基づいて
設定されるものである。First, in a first step S300, a steering angle (Str) is measured. The steering angle (Str) is an angle obtained by subtracting the provisional neutral position from the steering angle obtained as a relative angle. The provisional neutral position is set based on the yaw rate value output from the yaw rate sensor unit 22.
【００４５】続くＳ３１０では、現車速Ｖｎが４０ｋｍ
／ｈ以上であるか否かを判断する。ここで現車速Ｖｎが
４０ｋｍ／ｈ以上であると判断された場合（Ｓ３１０：
ＹＥＳ）、Ｓ３２０へ移行する。一方、現車速Ｖｎが４
０ｋｍ／ｈ以上でないと判断された場合（Ｓ３１０：Ｎ
Ｏ）、以降の処理を実行せずに本中立位置学習処理を終
了する。At S310, the current vehicle speed Vn is 40 km.
/ H is determined. Here, when it is determined that the current vehicle speed Vn is 40 km / h or more (S310:
YES), and it transfers to S320. On the other hand, when the current vehicle speed Vn is 4
0 km / h or less (S310: N
O), the neutral position learning process ends without executing the subsequent processes.
【００４６】Ｓ３２０では、学習度合いカウンタＣｖ
（ｎ）を、直前の学習度合いカウンタＣｖ（ｎ−１）
に、ナビゲーションコンピュータ１２から出力された学
習度合いαを足したものとして算出する。続くＳ３３０
では、中立位置（Ｓｃ）を求める。すなわち、舵角（Ｓ
ｔｒ）から中立位置（Ｓｃ（ｎ−１））との差の所定割
合（α／Ｃｖ（ｎ））で、中立位置（Ｓｃ（ｎ−１））
を補正して新たな中立位置（Ｓｃ（ｎ））を求める。そ
の後、本中立位置学習処理を終了する。In S320, the learning degree counter Cv
(N) is replaced by the immediately preceding learning degree counter Cv (n-1).
To the learning degree α output from the navigation computer 12. S330 that follows
Then, the neutral position (Sc) is determined. That is, the steering angle (S
tr) and the neutral position (Sc (n-1)) at a predetermined ratio (α / Cv (n)) of the difference from the neutral position (Sc (n-1)).
Is corrected to obtain a new neutral position (Sc (n)). Thereafter, the neutral position learning process ends.
【００４７】以上説明したステアリングセンサユニット
２１の中立位置学習におけるカーブ半径Ｒ、学習度合い
α及び学習度合いカウンタＣｖとを対比させたタイムチ
ャートを図７に示した。図７では、時刻ｔ１までカーブ
半径Ｒが１００００ｍ以上であるため、学習度合いαは
「１００」となっており、学習度合いカウンタＣｖも増
加率１００で増加している。時刻ｔ１から時刻ｔ２まで
は、カーブ半径が１００００ｍから３００ｍまで徐々に
減少しているため、図５に示したマップに基づきカーブ
半径Ｒに応じて「１００」から「０」までの学習度合い
αが算出されている。このとき、学習度合いαが小さく
なるにつれて学習度合いカウンタＣｖの増加率も減少し
ている。時刻ｔ２から時刻ｔ３までは、カーブ半径Ｒが
３００ｍよりも小さくなっているため、学習度合いαが
「０」となり、中立位置の学習が禁止されている。そし
て、時刻ｔ３から再びカーブ半径Ｒが３００ｍ以上とな
っているため、学習が開始されている。FIG. 7 is a time chart comparing the curve radius R, the learning degree α, and the learning degree counter Cv in the neutral position learning of the steering sensor unit 21 described above. In FIG. 7, since the curve radius R is equal to or greater than 10000 m until time t1, the learning degree α is “100”, and the learning degree counter Cv is also increasing at an increase rate of 100. From the time t1 to the time t2, the curve radius gradually decreases from 10000 m to 300 m, so that the learning degree α from “100” to “0” according to the curve radius R based on the map shown in FIG. It has been calculated. At this time, the rate of increase of the learning degree counter Cv decreases as the learning degree α decreases. From time t2 to time t3, since the curve radius R is smaller than 300 m, the learning degree α is “0”, and learning of the neutral position is prohibited. Then, since the curve radius R is 300 m or more again from time t3, learning is started.
【００４８】従来は、学習度合いαは、車速Ｖｎに基づ
いて設定されており、例えばＶｎが４０〜６０ｋｍ／ｈ
で「２」、６０〜８０ｋｍ／ｈで「３」、８０〜１００
ｋｍ／ｈで「４」、１００ｋｍ／ｈ以上で「５」という
ように車速に基づいて設定されていた。そのため、例え
ば直進路であるにもかかわらず、車速が小さいために
「所定割合」が小さく設定されることがあり、必要以上
にステアリングセンサの中立位置学習に時間を要するこ
とがあった。また、カーブ路であるにもかかわらず、車
速が大きいために「所定割合」が大きく設定されること
があり、センサの中立位置が一時的にドリフトしてしま
う場合があった。Conventionally, the learning degree α is set based on the vehicle speed Vn, for example, when Vn is 40 to 60 km / h.
"2", 60-80km / h "3", 80-100
The setting is based on the vehicle speed, such as "4" at km / h and "5" at 100 km / h or more. For this reason, for example, the "predetermined ratio" may be set to be small because the vehicle speed is low even though the vehicle is traveling straight, and it may take more time to learn the neutral position of the steering sensor than necessary. In addition, although the vehicle speed is high, the "predetermined ratio" may be set to a large value even though the vehicle is on a curved road, and the neutral position of the sensor may temporarily drift.
【００４９】これに対して、本実施形態の中立位置学習
装置１では、地図データベースから自車の走行路のカー
ブ半径Ｒを算出し（図２中のＳ１２０）、カーブ半径Ｒ
が１００００ｍ以上の直進路であると判断すると（図４
中のＳ２００：ＮＯ）、学習度合いαを相対的に大きな
「１００」に設定する（図４中のＳ２２０）。したがっ
て、直進路を走行している局面において効率のよい中立
位置学習が実現される。また、カーブ半径Ｒが１０００
０ｍよりも小さい場合（Ｓ２００：ＹＥＳ）、カーブ半
径Ｒに応じて、カーブ半径Ｒが大きくなるほど中立位置
の学習速度を大きくするように、学習度合いαを設定す
ることで所定割合（α／Ｃｖ（ｎ））を設定する。これ
によって、カーブ半径Ｒに応じたより適切な学習進行速
度が設定され、学習効率の向上に寄与する。On the other hand, in the neutral position learning device 1 of the present embodiment, the curve radius R of the traveling path of the own vehicle is calculated from the map database (S120 in FIG. 2), and the curve radius R is calculated.
Is determined to be a straight path of 10,000 m or more (FIG. 4).
Middle S200: NO), the learning degree α is set to relatively large “100” (S220 in FIG. 4). Therefore, efficient neutral position learning is realized in a situation where the vehicle is traveling on a straight road. Also, if the curve radius R is 1000
If it is smaller than 0 m (S200: YES), the learning rate α is set such that the larger the curve radius R, the higher the learning speed of the neutral position, and the predetermined ratio (α / Cv ( n)) is set. Thereby, a more appropriate learning progress speed according to the curve radius R is set, which contributes to an improvement in learning efficiency.
【００５０】また、本実施形態の中立位置学習装置１で
は、学習度合いαを累積した学習度合いカウンタＣｖを
計算し（図６中のＳ３２０）、所定割合を学習度合いα
と学習度合いカウンタＣｖ（ｎ）の比率として中立位置
を補正する（図６中のＳ３３０）。結果として、学習が
十分に進んだ段階にあっては、所定割合が小さく設定さ
れ中立位置が大幅に補正されることがなくなる。Further, the neutral position learning device 1 of this embodiment calculates a learning degree counter Cv in which the learning degree α is accumulated (S320 in FIG. 6), and determines a predetermined ratio to the learning degree α.
Then, the neutral position is corrected as a ratio of the learning degree counter Cv (n) (S330 in FIG. 6). As a result, at a stage where the learning has sufficiently proceeded, the predetermined ratio is set to be small and the neutral position is not significantly corrected.
【００５１】さらにまた、本実施形態の中立位置学習装
置１では、カーブ半径が所定の下限値である３００ｍ以
下となると（図４中のＳ２１０：ＹＥＳ）、学習度合い
αを「０」として（図４中のＳ２３０）、中立位置の学
習を禁止する。すなわち、中立位置の学習に不適切な測
定値に基づく学習を禁止し、これによって、急なカーブ
が連続するような局面において中立位置の学習が行わ
れ、中立位置がばらついたり、また、ドリフトしたりす
ることを防止できる。Further, in the neutral position learning apparatus 1 of the present embodiment, when the curve radius becomes equal to or less than the predetermined lower limit of 300 m (S210: YES in FIG. 4), the learning degree α is set to “0” (see FIG. 4). In S230 of FIG. 4, learning of the neutral position is prohibited. That is, learning based on a measurement value that is inappropriate for learning the neutral position is prohibited, whereby the learning of the neutral position is performed in a situation where a steep curve continues, and the neutral position fluctuates or drifts. Can be prevented.
【００５２】なお、ここでは、ナビゲーションユニット
１０のナビゲーションコンピュータ１２が「カーブ半径
算出手段」及び「学習進行速度設定手段」に相当し、ス
テアリングセンサユニット２１が「中立位置学習手段」
に相当する。そして、図２に示したカーブ半径算出処理
が、カーブ半径算出手段としての処理に相当し、図４に
示した学習度合い算出処理が、学習進行速度設定手段と
しての処理に相当し、図６に示した中立位置学習処理
が、中立位置学習手段としての処理に相当する。Here, the navigation computer 12 of the navigation unit 10 corresponds to "curve radius calculating means" and "learning speed setting means", and the steering sensor unit 21 corresponds to "neutral position learning means".
Is equivalent to The curve radius calculation processing shown in FIG. 2 corresponds to processing as curve radius calculation means, the learning degree calculation processing shown in FIG. 4 corresponds to processing as learning progress speed setting means, and FIG. The illustrated neutral position learning processing corresponds to processing as neutral position learning means.
【００５３】次に、ナビゲーションユニット１０のナビ
ゲーションコンピュータ１２から出力された情報に基づ
く横Ｇセンサ２５の中立位置学習処理について説明す
る。ナビゲーションユニット１０のナビゲーションコン
ピュータ１２によるカーブ半径算出処理が繰り返し行わ
れるのは、上述したステアリングセンサユニット２１の
中立位置学習処理と同様である。その後、算出されたカ
ーブ半径に基づき、ナビゲーションコンピュータ１２
は、横Ｇセンサユニット２５に対して中立位置となった
ことを指示するための中立位置指示処理を実行する。Next, the neutral position learning processing of the lateral G sensor 25 based on the information output from the navigation computer 12 of the navigation unit 10 will be described. The repetition of the curve radius calculation processing by the navigation computer 12 of the navigation unit 10 is similar to the neutral position learning processing of the steering sensor unit 21 described above. Then, based on the calculated curve radius, the navigation computer 12
Executes a neutral position instruction process for instructing the horizontal G sensor unit 25 that the neutral position has been reached.
【００５４】そこで次に、この中立位置指示処理を図８
のフローチャートに基づいて説明する。まず最初のステ
ップＳ４００において、算出したカーブ半径Ｒが２００
００ｍ以上であるか否かを判断する。この処理は、自車
の走行路が直進路であるか否かを判断するものである。
ここでカーブ半径Ｒが２００００ｍ以上であると判断さ
れた場合（Ｓ４００：ＹＥＳ）、すなわち直進路である
と判断された場合には、Ｓ４２０へ移行する。一方、カ
ーブ半径Ｒが２００００ｍ以上でないと判断された場合
（Ｓ４００：ＮＯ）、すなわちカーブ路であると判断さ
れた場合には、Ｓ４１０へ移行する。Next, this neutral position designating process will be described with reference to FIG.
A description will be given based on the flowchart of FIG. First, in the first step S400, the calculated curve radius R is 200
It is determined whether or not it is not less than 00 m. This processing is for determining whether or not the traveling path of the own vehicle is a straight traveling path.
Here, when it is determined that the curve radius R is equal to or greater than 20000 m (S400: YES), that is, when it is determined that the vehicle is traveling straight, the process proceeds to S420. On the other hand, when it is determined that the curve radius R is not more than 20000 m (S400: NO), that is, when it is determined that the vehicle is on a curved road, the process proceeds to S410.
【００５５】Ｓ４１０では、現車速Ｖｎが０ｋｍ／ｈで
あるか否かを判断する。ここでＶｎ＝０であると判断さ
れた場合（Ｓ４１０：ＹＥＳ）、Ｓ４２０へ移行する。
一方、Ｖｎ≠０であると判断された場合（Ｓ４１０：Ｎ
Ｏ）、Ｓ４３０へ移行する。Ｓ４００及びＳ４１０にて
肯定判断された場合に移行するＳ４２０では、横Ｇセン
サユニット２５に対する中立位置指示信号の出力を開始
する。一方、Ｓ４１０で否定判断された場合に移行する
Ｓ４３０では、横Ｇセンサユニット２５に対する中立位
置指示信号の出力を停止する。In S410, it is determined whether or not the current vehicle speed Vn is 0 km / h. If it is determined that Vn = 0 (S410: YES), the process proceeds to S420.
On the other hand, when it is determined that Vn ≠ 0 (S410: N
O), and proceed to S430. In S420, to which the process proceeds when a positive determination is made in S400 and S410, the output of the neutral position instruction signal to the lateral G sensor unit 25 is started. On the other hand, in S430 to which the process proceeds when a negative determination is made in S410, the output of the neutral position instruction signal to the lateral G sensor unit 25 is stopped.
【００５６】このようなナビゲーションユニット１０の
ナビゲーションコンピュータ１２からの中立位置指示信
号に基づいて、横Ｇセンサユニット２５では中立位置の
学習が行われる。そこで次に、図９のフローチャートに
基づいて、横Ｇセンサユニット２５にて実行される中立
位置学習を含む横Ｇセンサ出力値演算処理を説明する。The lateral G sensor unit 25 learns the neutral position based on the neutral position instruction signal from the navigation computer 12 of the navigation unit 10. Therefore, next, the lateral G sensor output value calculation processing including the neutral position learning executed by the lateral G sensor unit 25 will be described based on the flowchart of FIG.
【００５７】まず最初のステップＳ５００において、測
定値Ｇｉを取得する。続くＳ５１０では、ナビゲーショ
ンコンピュータ１２からの中立位置指示送信があり、か
つ、ステアリングセンサユニット２１からの信号でステ
アリングが保持状態であるか否かを判断する。ここで中
立位置指示送信があり、かつ、ステアリングが保持状態
である場合（Ｓ５１０：ＹＥＳ）、Ｓ５２０にて中立位
置における基準値Ｇｃに測定値Ｇｉを代入してＳ５３０
へ移行する。一方、中立位置指示送信がないか、又は、
ステアリングが保持状態でない場合（Ｓ５１０：Ｎ
Ｏ）、Ｓ５２０の処理を実行せずにＳ５３０へ移行す
る。First, in a first step S500, a measured value Gi is obtained. At S510, it is determined whether the neutral position instruction is transmitted from the navigation computer 12 and the steering is held by the signal from the steering sensor unit 21. Here, when the neutral position instruction is transmitted and the steering is in the holding state (S510: YES), the measured value Gi is substituted for the reference value Gc at the neutral position in S520 and S530.
Move to. On the other hand, if there is no neutral position indication transmission, or
When the steering is not in the holding state (S510: N
O), the process shifts to S530 without executing the process of S520.
【００５８】Ｓ５３０では、出力値Ｇｏを測定値Ｇｉか
ら中立位置における基準値Ｇｃを引いたものとして算出
する。以上説明した横Ｇセンサユニット２５による中立
位置学習では、走行路が直進路であると判断されると
（図８中のＳ４００：ＹＥＳ）、中立位置指示信号の送
信が開始され（図８中のＳ４２０）、横Ｇセンサユニッ
ト２５では即座に中立位置が学習される（図９中のＳ５
２０）。このとき、中立位置の精度は、ステアリングセ
ンサユニット２１における中立位置学習のように、低い
周波数成分を平均化するような学習に比べて低くなるも
のの、学習時間は大幅に短縮されることになる。したが
って、それほど高い精度を要求されないセンサに適して
いる。本実施形態では、極めて高い中立位置の精度を要
求されるステアリングセンサユニット２１と比較して、
それほど高い精度を要求されない横Ｇセンサユニット２
５に適用した。In S530, the output value Go is calculated by subtracting the reference value Gc at the neutral position from the measured value Gi. In the neutral position learning by the lateral G sensor unit 25 described above, when it is determined that the traveling path is a straight path (S400: YES in FIG. 8), transmission of the neutral position instruction signal is started (FIG. 8). S420), the neutral position is immediately learned by the lateral G sensor unit 25 (S5 in FIG. 9).
20). At this time, the accuracy of the neutral position is lower than that of learning in which the low frequency components are averaged as in the neutral position learning in the steering sensor unit 21, but the learning time is greatly reduced. Therefore, it is suitable for a sensor that does not require very high accuracy. In the present embodiment, compared with the steering sensor unit 21 which is required to have an extremely high accuracy of the neutral position,
Lateral G sensor unit 2 that does not require very high accuracy
5 was applied.
【００５９】なお、このような学習においては、直進路
であるという判断により即座に中立位置が学習されるた
め、直進路であるという判断をより厳格に行えば、中立
位置学習の精度を向上させることができる。そのため、
本実施形態では、カーブ半径Ｒが２００００ｍ以上であ
る場合、すなわちカーブ半径Ｒが十分に大きい場合に直
進路と判断するようにした（図８中のＳ４００）。In such learning, since the neutral position is immediately learned by determining that the vehicle is on a straight road, the accuracy of the neutral position learning can be improved by strictly determining that the vehicle is on a straight road. be able to. for that reason,
In the present embodiment, when the curve radius R is 20000 m or more, that is, when the curve radius R is sufficiently large, the straight road is determined (S400 in FIG. 8).
【００６０】以上説明した横Ｇセンサユニット２５の中
立学習処理においては、ナビゲーションユニット１０の
ナビゲーションコンピュータ１２が「カーブ半径算出手
段」に相当し、ナビゲーションコンピュータ１２及び横
Ｇセンサユニット２５が「中立位置学習手段」に相当す
る。また、図２に示したカーブ半径算出処理がカーブ半
径算出手段としての処理に相当し、図８に示した中立位
置指示処理及び図９に示したＳ５００〜Ｓ５２０の処理
が中立位置学習手段としての処理に相当する。In the neutral learning process of the lateral G sensor unit 25 described above, the navigation computer 12 of the navigation unit 10 corresponds to “curve radius calculating means”, and the navigation computer 12 and the lateral G sensor unit 25 perform “neutral position learning”. Means ". Further, the curve radius calculation processing shown in FIG. 2 corresponds to the processing as a curve radius calculation means, and the neutral position instruction processing shown in FIG. 8 and the processing of S500 to S520 shown in FIG. It corresponds to processing.
【００６１】次に、ナビゲーションユニット１０のナビ
ゲーションコンピュータ１２から出力された情報に基づ
くヨーレートセンサユニット２２の中立位置学習処理に
ついて説明する。ナビゲーションユニット１０のナビゲ
ーションコンピュータ１２によるカーブ半径算出処理が
繰り返し行われるのは、上述したステアリングセンサユ
ニット２１及び横Ｇセンサユニット２５の中立位置学習
処理と同様である。Next, the neutral position learning processing of the yaw rate sensor unit 22 based on the information output from the navigation computer 12 of the navigation unit 10 will be described. The repetition of the curve radius calculation processing by the navigation computer 12 of the navigation unit 10 is the same as the neutral position learning processing of the steering sensor unit 21 and the lateral G sensor unit 25 described above.
【００６２】そして、算出したカーブ半径に基づき、ナ
ビゲーションコンピュータ１２は、ヨーレート逆算値出
力処理を実行する。そこで次に、このナビゲーションコ
ンピュータ１２によるヨーレート逆算値出力処理を図１
０のフローチャートに基づいて説明する。Then, based on the calculated curve radius, the navigation computer 12 executes a yaw rate back calculation value output process. Next, the yaw rate back calculation value output processing by the navigation computer 12 is shown in FIG.
0 will be described.
【００６３】まず最初のステップＳ６００において、車
速Ｖｎを検出する。続くＳ６１０では、現車速Ｖｎをカ
ーブ半径Ｒで除してヨーレート逆算値Ｙｓを求める。続
くＳ６２０では、算出したヨーレート逆算値Ｙｓをヨー
レートセンサユニット２２に出力し、その後、本ヨーレ
ート逆算値出力処理を終了する。First, in a first step S600, a vehicle speed Vn is detected. In subsequent S610, the current vehicle speed Vn is divided by the curve radius R to obtain a yaw rate back calculation value Ys. In subsequent S620, the calculated yaw rate back calculation value Ys is output to the yaw rate sensor unit 22, and thereafter, the present yaw rate back calculation value output processing ends.
【００６４】このようなナビゲーションユニット１０の
ナビゲーションコンピュータ１２からのヨーレート逆算
値Ｙｓに基づいて、ヨーレートセンサユニット２２は中
立位置の学習を実行する。そこで次に、図１１のフロー
チャートに基づいて、ヨーレートセンサユニット２２に
て実行される中立位置学習を含むヨーレート出力値演算
処理を説明する。The yaw rate sensor unit 22 executes learning of the neutral position based on the yaw rate back calculation value Ys from the navigation computer 12 of the navigation unit 10. Therefore, next, the yaw rate output value calculation processing including the neutral position learning executed by the yaw rate sensor unit 22 will be described based on the flowchart of FIG.
【００６５】まず最初のステップＳ７００において、ナ
ビゲーションユニット１０のナビゲーションコンピュー
タ１２から出力されたヨーレート逆算値Ｙｓを受信す
る。この処理は、図１０中のＳ６２０に対応するもので
ある。続くＳ７１０では、ヨーレート値Ｙｉを取得す
る。そして、続くＳ７２０において、ヨーレート逆算値
Ｙｓとヨーレート値Ｙｉとの偏差Ｙｈを算出する。続く
Ｓ７３０では、中立位置における基準値Ｙｃ（ｎ）を
０．５×Ｙｃ（ｎ−１）＋０．５×Ｙｈとして算出す
る。そして、次のＳ７４０では、ヨーレート値Ｙｉから
中立位置における基準値Ｙｃ（ｎ）を引いたものを出力
値Ｙｏとし、その後、ヨーレート出力値演算処理を終了
する。First, in the first step S700, the yaw rate back calculation value Ys output from the navigation computer 12 of the navigation unit 10 is received. This processing corresponds to S620 in FIG. In subsequent S710, the yaw rate value Yi is obtained. Then, in subsequent S720, the deviation Yh between the yaw rate back calculated value Ys and the yaw rate value Yi is calculated. At S730, the reference value Yc (n) at the neutral position is calculated as 0.5 × Yc (n−1) + 0.5 × Yh. Then, in the next S740, a value obtained by subtracting the reference value Yc (n) at the neutral position from the yaw rate value Yi is set as the output value Yo, and thereafter, the yaw rate output value calculation processing ends.
【００６６】図１２には、カーブ半径Ｒ、車速Ｖｎ、ヨ
ーレート逆算値Ｙｓ、ヨーレート値Ｙｉ及びヨーレート
中立位置における基準値Ｙｃを対比させたタイムチャー
トを示した。図１２中のヨーレート逆算値Ｙｓは、車速
Ｖｎとカーブ半径Ｒとから算出される。そして、ヨーレ
ート逆算値Ｙｓとヨーレート値Ｙｉとの偏差で中立位置
における基準値、すなわちヨーレートセンサの中立位置
が補正されることになる。ここでは、カーブ半径Ｒがサ
インカーブとなっており、左右の操舵が連続するスラロ
ームとなっているにもかかわらず、ヨーレート中立位置
が学習されていることが分かる。つまり、カーブ半径Ｒ
からヨーレートセンサユニット２２の出力すべきヨーレ
ート値を逆算し、このヨーレート値に基づいて中立位置
を補正するため、直進路でなくても中立位置が学習でき
るのである。すなわち、このような中立位置学習を行え
ば、直進路に限らずカーブ路であっても中立位置の補正
が可能となり、より早い時点で中立位置を学習すること
ができる。FIG. 12 shows a time chart in which the curve radius R, the vehicle speed Vn, the yaw rate back calculation value Ys, the yaw rate value Yi, and the reference value Yc at the yaw rate neutral position are compared. The yaw rate back calculation value Ys in FIG. 12 is calculated from the vehicle speed Vn and the curve radius R. Then, the reference value at the neutral position, that is, the neutral position of the yaw rate sensor is corrected by the deviation between the yaw rate back calculated value Ys and the yaw rate value Yi. Here, it can be seen that the yaw rate neutral position is learned despite the fact that the curve radius R is a sine curve and the left and right steering are continuous slalom. That is, the curve radius R
, The yaw rate value to be output from the yaw rate sensor unit 22 is calculated back, and the neutral position is corrected based on this yaw rate value, so that the neutral position can be learned even if the vehicle is not traveling straight. That is, if such neutral position learning is performed, the neutral position can be corrected not only on a straight road but also on a curved road, and the neutral position can be learned earlier.
【００６７】なお、ビデオセンサユニット２３及び測距
レーダセンサユニット２４に対しても、上述したステア
リングセンサユニット２１、横Ｇセンサユニット２５、
ヨーレートセンサユニット２２のいずれかの中立位置学
習手法を用いて中立位置を学習することができる。The steering sensor unit 21, the lateral G sensor unit 25, and the video sensor unit 23 and the ranging radar sensor unit 24 are also used.
The neutral position can be learned by using any one of the neutral position learning methods of the yaw rate sensor unit 22.
【００６８】以上説明したヨーレートセンサユニット２
２における中立位置の学習において、ナビゲーションユ
ニット１０のナビゲーションコンピュータ１２が「カー
ブ半径算出手段」及び「逆算値算出手段」に相当し、ヨ
ーレートセンサユニット２２が「中立位置学習手段」に
相当する。また、図２に示したカーブ半径算出処理が、
カーブ半径算出手段としての処理に相当し、図１０に示
したヨーレート逆算値出力処理が、逆算値算出手段とし
ての処理に相当し、図１１に示したＳ７００〜Ｓ７３０
の処理が、中立位置学習手段としての処理に相当する。The yaw rate sensor unit 2 described above
In the learning of the neutral position in 2, the navigation computer 12 of the navigation unit 10 corresponds to “curve radius calculating means” and “back calculation value calculating means”, and the yaw rate sensor unit 22 corresponds to “neutral position learning means”. The curve radius calculation processing shown in FIG.
The yaw rate back calculation value output processing shown in FIG. 10 corresponds to the processing as the curve radius calculation means, and the yaw rate back calculation value output processing shown in FIG. 10 corresponds to the processing as the back calculation value calculation means, and S700 to S730 shown in FIG.
Corresponds to the processing as neutral position learning means.
【００６９】上述したように各センサユニット２１〜２
５において実行される中立位置学習では、中立位置の学
習をより効率よく行うことができ、その中立位置に基づ
く出力値による車間制御を行えば、精度の高い車間制御
が可能となる。以上、本発明はこのような実施形態に何
等限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない
範囲において種々なる形態で実施できる。As described above, each of the sensor units 21 to 2
In the neutral position learning executed in step 5, the learning of the neutral position can be performed more efficiently, and if the inter-vehicle control based on the output value based on the neutral position is performed, the inter-vehicle control with high accuracy becomes possible. As described above, the present invention is not limited to such embodiments at all, and can be implemented in various forms without departing from the spirit of the present invention.
【００７０】例えば、上記実施形態では、ステアリング
センサユニット２１、横Ｇセンサユニット２５、ヨーレ
ートセンサユニット２２において、それぞれ所定の中立
位置学習処理を実行するものであったが、どのセンサに
どの学習手法を用いても構わない。ただし、低い周波数
成分を平均化するような学習手法は、中立位置が精度よ
く学習されるため、高い精度で中立位置を学習すること
が要求されるセンサに用いると有効である。For example, in the above-described embodiment, the steering sensor unit 21, the lateral G sensor unit 25, and the yaw rate sensor unit 22 execute the predetermined neutral position learning process, respectively. You may use it. However, since a learning method for averaging low frequency components learns the neutral position with high accuracy, it is effective when used for a sensor that is required to learn the neutral position with high accuracy.
【００７１】また、上記実施形態では、センサとＣＰＵ
とからなるセンサユニット群２０で中立位置学習が行わ
れその学習した中立位置に基づく出力値が車間制御ＥＣ
Ｕへ出力されるものであったが、例えば各センサからの
生データを車間制御ＥＣＵに取り込み、車間制御ＥＣＵ
にて中立位置を学習するようにすることも当然できる。
このときは、車間制御ＥＣＵが「中立位置学習手段」に
相当することになる。In the above embodiment, the sensor and the CPU
The neutral position learning is performed by the sensor unit group 20 composed of the following.
U, for example, the raw data from each sensor is taken into the inter-vehicle control ECU, and the
It is of course possible to learn the neutral position at.
In this case, the following control ECU corresponds to "neutral position learning means".
【００７２】なお、上記実施形態では、「学習進行速度
設定手段」及び「逆算値算出手段」としての機能を、ナ
ビゲーションユニット１０のナビゲーションコンピュー
タ１２が備えていたが、「学習進行速度設定手段」及び
「逆算値算出手段」としての機能を、各センサユニット
２１〜２５が備えるようにすることも当然に考えられ
る。In the above-described embodiment, the navigation computer 12 of the navigation unit 10 has functions as "learning speed setting means" and "back calculation value calculating means". Naturally, it is conceivable that each of the sensor units 21 to 25 has a function as a “back calculation value calculating unit”.
【図１】実施形態の中立位置学習装置の概略構成を示す
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a neutral position learning device according to an embodiment.
【図２】ナビゲーションコンピュータにより実行される
カーブ半径算出処理を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a curve radius calculation process executed by the navigation computer.
【図３】カーブ半径の算出手法を示すための説明図であ
る。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a calculation method of a curve radius;
【図４】ナビゲーションコンピュータにより実行される
学習度合い算出処理を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing a learning degree calculation process executed by the navigation computer.
【図５】カーブ半径と学習度合いとの対応を示すマップ
である。FIG. 5 is a map showing a correspondence between a curve radius and a learning degree.
【図６】ステアリングセンサユニットにより実行される
中立位置学習処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing a neutral position learning process executed by the steering sensor unit.
【図７】ステアリングセンサユニットにおける中立位置
学習において、各変数を対比させたタイムチャートであ
る。FIG. 7 is a time chart in which variables are compared in neutral position learning in the steering sensor unit.
【図８】ナビゲーションコンピュータにより実行される
中立位置指示処理を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a neutral position instruction process executed by the navigation computer.
【図９】横Ｇセンサユニットにより実行される横Ｇセン
サ出力値演算処理を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a lateral G sensor output value calculation process executed by the lateral G sensor unit.
【図１０】ナビゲーションコンピュータにより実行され
るヨーレート逆算値出力処理を示すフローチャートであ
る。FIG. 10 is a flowchart showing a yaw rate back calculation value output process executed by the navigation computer.
【図１１】ヨーレートセンサユニットにより実行される
ヨーレート出力値演算処理を示すフローチャートであ
る。FIG. 11 is a flowchart illustrating a yaw rate output value calculation process executed by a yaw rate sensor unit.
【図１２】ヨーレートセンサユニットにおける中立位置
学習において、各変数を対比させたタイムチャートであ
る。FIG. 12 is a time chart in which each variable is compared in the neutral position learning in the yaw rate sensor unit.
１…中立位置学習装置 １０…ナビゲー
ションユニット １１…ＧＰＳセンサ １２…ナビゲ
ーションコンピュータ １３…地図データベース ２０…センサ
ユニット群 ２１…ステアリングセンサユニット ２２…ヨーレ
ートセンサユニット ２３…ビデオセンサユニット ２４…測距レ
ーダセンサユニット ２５…横ＧセンサユニットDESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Neutral position learning device 10 ... Navigation unit 11 ... GPS sensor 12 ... Navigation computer 13 ... Map database 20 ... Sensor unit group 21 ... Steering sensor unit 22 ... Yaw rate sensor unit 23 ... Video sensor unit 24 ... Ranging radar sensor unit 25 … Horizontal G sensor unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０５Ｄ 1/02 Ｇ０１Ｓ 17/88 Ａ Ｂ６２Ｄ 137:00 (72)発明者 後藤 正博 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 (72)発明者 岡田 稔 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 (72)発明者 夏目 勉 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G05D 1/02 G01S 17/88 A B62D 137: 00 (72) Inventor Masahiro Goto 1 Showacho, Kariya, Aichi Prefecture 1-chome, DENSO Corporation (72) Inventor Minoru Okada 1-1-1, Showa-cho, Kariya-shi, Aichi Prefecture DENSO Corporation (72) Inventor Tsutomu Natsume 1-1-1, Showa-cho, Kariya-shi, Aichi Prefecture, Ltd. Inside DENSO
Claims (7)
位置として測定値を取得するセンサと、 該センサによって取得される測定値又は当該測定値から
求めた相対的な測定値と中立位置における基準値との差
の所定割合で、当該中立位置を補正して新たな中立位置
を求める中立位置学習手段と、 自車の走行している走行路のカーブ半径を予め記録され
た地図データベースに基づいて算出するカーブ半径算出
手段と、 該カーブ半径算出手段によって算出されたカーブ半径に
基づき、前記走行路が直進路であるかカーブ路であるか
を判断し、当該走行路が直進路である場合の前記所定割
合がカーブ路である場合の前記所定割合よりも相対的に
大きくなるように前記所定割合を設定する学習進行速度
設定手段とを備えることを特徴とするセンサ中立位置学
習装置。1. A sensor for acquiring a measured value when a vehicle is in a straight running state as a neutral position, and a measured value acquired by the sensor or a relative measured value obtained from the measured value and a neutral position A neutral position learning means for correcting the neutral position at a predetermined ratio of the difference from the reference value to obtain a new neutral position, and a curve radius of a traveling path on which the vehicle is traveling based on a map database recorded in advance. Determining whether the travel path is a straight path or a curve path based on the curve radius calculated by the curve radius calculation means and the curve radius calculated by the curve radius calculation means. A learning progress speed setting means for setting the predetermined ratio so that the predetermined ratio is relatively larger than the predetermined ratio when the vehicle is on a curved road. Position learning device.
置において、 前記学習進行速度設定手段は、さらに、前記カーブ半径
が大きくなるほど前記所定割合を大きく設定するよう構
成されていることを特徴とするセンサ中立位置学習装
置。2. The sensor neutral position learning device according to claim 1, wherein the learning progress speed setting means is further configured to set the predetermined ratio larger as the curve radius increases. Sensor neutral position learning device.
学習装置において、前記学習進行速度設定手段は、さら
に、前記中立位置の学習が進むにつれて前記所定割合を
小さく設定するよう構成されていることを特徴とするセ
ンサ中立位置学習装置。3. The sensor neutral position learning device according to claim 1, wherein the learning progress speed setting means sets the predetermined ratio to be smaller as the learning of the neutral position progresses. A sensor neutral position learning device, characterized in that:
中立位置学習装置において、 前記学習進行速度設定手段は、さらに、前記カーブ半径
が所定の下限値よりも小さくなると、前記所定割合を
「０」に設定するよう構成されていることを特徴とする
センサ中立位置学習装置。4. The sensor neutral position learning device according to claim 1, wherein the learning progress speed setting means further sets the predetermined ratio when the curve radius becomes smaller than a predetermined lower limit. A sensor neutral position learning device configured to be set to “0”.
位置として測定値を取得するセンサと、 自車の走行している走行路のカーブ半径を予め記録され
た地図データベースに基づいて算出するカーブ半径算出
手段と、 該カーブ半径算出手段によって算出されたカーブ半径に
基づき前記走行路が直進路であると判断すると、前記セ
ンサによって取得された測定値又は当該測定値から求め
た相対的な測定値を中立位置における基準値とすること
によって中立位置を学習する中立位置学習手段とを備え
ることを特徴とするセンサ中立位置学習装置。5. A sensor for acquiring a measured value with the vehicle being in a straight running state as a neutral position, and a curve radius of a traveling path on which the vehicle is traveling is calculated based on a map database recorded in advance. A curve radius calculation unit, and when it is determined that the traveling path is a straight road based on the curve radius calculated by the curve radius calculation unit, a measured value obtained by the sensor or a relative measurement obtained from the measured value. A neutral position learning device for learning a neutral position by setting a value as a reference value at the neutral position.
位置として測定値を取得するセンサと、 自車の走行している走行路のカーブ半径を予め記録され
た地図データベースに基づいて算出するカーブ半径算出
手段と、 該カーブ半径算出手段によって算出されたカーブ半径に
基づき、前記センサが取得すべき測定値を測定逆算値と
して算出する逆算値算出手段と、 前記センサから取得された測定値又は当該測定値から求
めた相対的な測定値と前記逆算値算出手段によって算出
された測定逆算値との偏差に基づき、中立位置を補正し
て新たな中立位置を求める中立位置学習手段とを備える
ことを特徴とするセンサ中立位置学習装置。6. A sensor for acquiring a measured value with the vehicle being in a straight running state as a neutral position, and a curve radius of a traveling path on which the vehicle is traveling is calculated based on a map database recorded in advance. A curve radius calculation unit, based on a curve radius calculated by the curve radius calculation unit, a back calculation value calculation unit that calculates a measurement value to be obtained by the sensor as a measurement back calculation value, and a measurement value obtained from the sensor or Neutral position learning means for correcting a neutral position and obtaining a new neutral position based on a deviation between a relative measured value obtained from the measured value and a measured back calculated value calculated by the back calculated value calculating means. A sensor neutral position learning device characterized by the above-mentioned.
中立位置学習装置におけるカーブ半径算出手段、中立位
置学習手段、学習進行速度設定手段及び逆算値算出手段
としてコンピュータシステムを機能させるためのプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。7. A computer system for causing a computer system to function as a curve radius calculation unit, a neutral position learning unit, a learning progress speed setting unit, and a back calculation value calculation unit in the sensor neutral position learning device according to any one of claims 1 to 6. A computer-readable recording medium on which a program is recorded.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11020348A JP2000214180A (en) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | Sensor neutral position learning device and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11020348A JP2000214180A (en) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | Sensor neutral position learning device and recording medium |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000214180A true JP2000214180A (en) | 2000-08-04 |
Family
ID=12024632
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11020348A Pending JP2000214180A (en) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | Sensor neutral position learning device and recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000214180A (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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1999
- 1999-01-28 JP JP11020348A patent/JP2000214180A/en active Pending
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