JP2020184129A - 異常診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両に搭載される検出器の状態の診断結果の信頼性を向上可能な異常診断装置を提供する。【解決手段】車両の周囲の情報を検出する検出器としてのレーダセンサ２０の異常を診断する異常診断装置５０は、測位装置としてのＧＰＳ受信機５９と、地上に存在するもののデータを含むマップデータ７０が格納された記憶装置５５と、マップデータ７０と検出器により取得される検出データとを比較して検出器の異常の有無を診断する制御部５１と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、車両に搭載される検出器の異常を診断する異常診断装置に関する。

近年、道路を走行する車両には、運転支援システムや自動運転を実現するために用いられる検出器が備えられている。かかる検出器としては、例えば、レーダセンサ、撮像センサ又はＬｉｄａｒ等がある。これらの検出器の出力情報は、走行可能エリアや道路の他、他車両や歩行者等の障害物等を含む、車両の周囲の情報を観測するために用いられる。

特表２０１４−５０６３２５号公報 特開２０１９−５０７３２６号公報

車両の安全な走行を保証するためには、それぞれの検出器の作動状態を検出可能にすることが求められる。仮に、検出器が検出不能な状態になっている場合、車両のシステムは、そのような状態に対処する必要がある。例えば、車両のシステムは、システムのパフォーマンスを低下させたり、機能を停止させたりする必要がある。

従来、検出器は、内部の信号及び観測結果に基づいて、自身の状態を検出している。例えば、車両の周囲環境が変化したり、あるいは車両の周囲環境が一定であったりすることに合わせて、周囲環境の検出が安定して取得されているかを判定している。仮に、検出される周囲環境が変化していない場合、あるいは周囲環境が“空”であると示される場合に、検出器の前面が汚れで覆われている等によって検出器が検出不能であると判定される。

しかしながら、そのような従来の判定方法は、場合によって誤診断を生じる。例えば、従来の判定方法は、周囲環境が実際に変化していない場合や周囲に何も存在していない場合であっても、検出不能と判定する。このような誤診断は、例えば、車両が大きな河川や湖上の橋梁や、高さの低いガードレールを備えた橋梁を走行中に生じ得る。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、車両に搭載される検出器の状態の診断結果の信頼性を向上可能な異常診断装置を提供することにある。

本発明のある観点によれば、車両の周囲の情報を検出する検出器の異常を診断する異常診断装置であって、測位装置と、地上に存在するもののデータを含むマップデータが格納された記憶装置と、マップデータと検出器により取得される検出データとを比較して検出器の異常の有無を診断する制御部と、を備える異常診断装置が提供される。

以上説明したように、本発明によれば、車両に搭載される検出器の状態の診断結果の信頼性を向上させることができる。

本発明の実施の形態に係る異常診断装置の構成例を示す概略図である。 同実施形態に係る異常診断装置による処理の一例を示すフローチャートである。 レーダセンサにより検出されている物体を特定する処理の一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る異常診断装置による異常判定処理の一例を示すフローチャートである。 車両からの視界の例を示す概略図である。 マップデータの例を示す概略図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜１．異常診断装置の構成例＞
図１を参照して本実施形態に係る異常診断装置５０の構成例を説明する。以下の実施形態では、車両の周囲環境を検出する検出器としてレーダセンサ２０を例に採って説明する。車両は、駆動源として内燃機関を備えたエンジン車両、駆動源として電動モータを備えた電動車両、又は駆動源として内燃機関及び電動モータを備えたハイブリッド車両等、特に限定されるものではない。

図１は、異常診断装置５０を備えた車両のシステム構成を示す概略図を示す。異常診断装置５０は、制御部５１、記憶装置５５、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機５９、ネットワーク通信モジュール６１及びレーダセンサ２０を含む。

制御部５１の一部または全部は、マイクロコントローラ、集積回路（ＡＳＩＣ）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、マイクロプロセッサ又はその他任意の電子デバイス等で構成される。制御部５１の一部又は全部は、ファームウェア等の更新可能なもので構成されていてもよく、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等からの指令によって実行されるプログラムモジュール等であってもよい。

制御部５１は、１つ又は複数のソフトウェアプログラムに対応する命令を実行するように構成されてもよい。図１は、単一の制御部５１を用いる異常診断装置５０の例を示すが、制御部５１は、複数の制御部が互いに通信可能に構成されていてもよい。記憶装置５５、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機５９又はネットワーク通信モジュール６１によって提供される機能の一部又は全部は、ハードウェア又はソフトウェアを使用して制御部５１と統合されていてもよい。

制御部５１は、車速、及び、操舵角又は転舵角等の車両の走行状態の情報を取得可能になっている。これらの情報は、車速センサや舵角センサ等から直接入力されてもよく、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信バスを介して、車両に搭載された他の制御装置から入力されてもよい。

ＧＰＳ受信機５９は、自身の地球上の現在の位置を決定するためにＧＰＳ信号を受信する。ＧＰＳ受信機５９は、測位装置の一態様である。ネットワーク通信モジュール６１は、制御部５１に接続され、制御部５１が一つ又は複数の有線又は無線のデジタルネットワークを使用してデータを送受信することを可能にする。記憶装置５５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）又はＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶素子を含む。記憶装置５５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はストレージ装置等の記憶装置を含んでもよい。

記憶装置５５は、マップデータ７０を格納する。マップデータ７０は、道路だけでなく、道路の車線の実際の位置や、道路又は道路に隣接する地上に存在するもののデータを含む。マップデータ７０は、例えば、自動運転制御に用いられる地図データであり、図示しない自動運転コントローラは、当該マップデータ７０を参照して、車両が安全に走行可能な走行位置を設定する。

この場合の地上に存在するものとは、例えば、交通信号機や道路標識、ガードレール、道路上を交差する他の道路、高架橋、フェンスの支柱、障壁、陸橋、縁石、駐車している車両、マンホールの蓋等の、道路付近に存在する他の移動していない物体を含む。レーダセンサ２０の異常診断を実行する本実施形態においては、地上に存在するもののデータは、立体データを含む。立体データとは、地上に存在するものの外形の一部又は全部を表すデータである。

マップデータ７０は、車外のマップデータ生成装置から提供されるデータを用いて更新可能になっている。マップデータ生成装置１は、例えば、複数の車両から送信される周囲環境データを取得し、マップデータ上のそれぞれの位置において地上に存在するものの立体データを更新して、システムを利用可能な車両に提供する。この場合に車両から送信される周囲環境データは、それぞれの車両において、レーダセンサ２０等の周囲環境を検出する検出器により取得された物体のデータであってもよい。マップデータ７０の更新は、定期的に又は不定期に行われてよい。

レーダセンサ２０は、レーダ波を照射する照射部と、レーダ波の反射波を受信する受信部とを有し、レーダ波と反射波とに基づいて物体を検出する検出器である。例えば、レーダセンサ２０は、中距離レーダセンサ、ミリ波レーダセンサ等の適宜のレーダを照射可能な検出器であってよい。

制御部５１は、レーダセンサ２０の異常の有無を診断する制御部としての機能を有する。制御部５１は、マップデータ７０とレーダセンサ２０により取得される物体の検出データとを比較して、レーダセンサ２０の異常の有無を診断する。具体的に、制御部５１は、マップデータ７０に含まれる立体データに対応して、レーダセンサ２０により物体が検出されているか否かを判定することにより、レーダセンサ２０の異常の有無を診断する。

制御部５１は、例えば、車両の位置の周囲に存在するマップデータ７０に含まれる物体の立体データと、レーダセンサ２０により検出される複数の検出点と、の誤差に基づいて、レーダセンサ２０の異常の有無を診断してもよい。

具体的に、制御部５１は、ＧＰＳ受信機５９により特定されるＧＰＳ位置を特定し、マップデータ７０上での車両の現在の位置を決定する。このとき、制御部５１は、所定の誤差を設定して、マップデータ７０上での車両の位置を決定してもよい。制御部５１は、マップデータ７０上での車両の位置を決定した後、車両の位置の周囲のあらかじめ設定された範囲内に存在する物体を特定する。

また、制御部５１は、レーダセンサ２０により検出された物体の検出データを処理することにより、当該物体の絶対速度を算出する。例えば、制御部５１は、レーダセンサ２０により検出された物体と車両との相対速度を算出した後、車速及び操舵角又は転舵角の情報を用いて車両の速度を引くことによって、検出された物体野絶対速度を算出する。かかる絶対速度がゼロあるいは限りなく小さい値に設定された閾値（例えば０．５ｋｍ／ｈ）以下の場合に、制御部５１は、検出された物体が地上に存在する静的な物体であると判定する。

制御部５１は、レーダセンサ２０により検出された物体の複数の検出点を、マップデータ７０上で特定された物体の立体データの情報と比較して、互いの誤差を求める。制御部５１は、求められた誤差が所定値以上である場合に、レーダセンサ２０に異常が生じていると判定してもよい。制御部５１は、一回の判定結果ではなく、あらかじめ設定された回数以上、誤差が所定値以上であると判定した場合に、レーダセンサ２０に異常が生じていると判定してもよい。

＜２．異常診断装置の動作例＞
以下、本実施形態に係る異常診断装置５０の動作例を説明する。

（３．１．フローチャート）
図２は、異常診断装置５０による処理の一例を示すフローチャートである。異常診断装置５０による処理は、制御部５１と、記憶装置５５に記憶されている各種プログラムとの協働により実行される。

まず、異常診断装置５０の制御部５１は、車外のマップデータ生成装置１から送信されるデータを用いて、記憶装置５５にマップデータ７０を格納する（ステップＳ１１）。すでにマップデータ７０が記憶装置５５に格納されている場合には、マップデータ生成装置１から送信されるデータを用いて、マップデータ７０が更新される。

次いで、制御部５１は、マップデータ７０上での車両の位置を特定する（ステップＳ１３）。具体的に、制御部５１は、ＧＰＳ受信機５９が受信したＧＰＳ信号に基づいて車両のＧＰＳ位置を特定するとともに、マップデータ７０上の車両の位置を決定する。上述したように、制御部５１は、所定の誤差を設定してマップデータ７０上の車両の位置を決定してもよい。

次いで、制御部５１は、マップデータ７０上において、決定された車両の位置の周囲に存在する物体の候補を特定する（ステップＳ１５）。例えば、制御部５１は、診断対象となる検出器の種類や車両からの検出方向等に応じて、検出器により検出されうる物体の候補を特定してもよい。

次いで、制御部５１は、レーダセンサ２０により取得された検出信号に基づいて、レーダセンサ２０により検出されている物体を特定する（ステップＳ１７）。例えば、制御部５１は、図３に示す例にしたがって、レーダセンサ２０により検出されている物体を特定してもよい。ここでいう物体の特定は、レーダセンサ２０により物体が検出されていないことを特定することも含む。

まず、制御部５１は、レーダセンサ２０により、何らかの物体が検出されているか否かを判別する（ステップＳ３１）。レーダセンサ２０により物体が検出されていない場合（Ｓ３１／Ｎｏ）、制御部５１は、静的な物体が検出されていないと判定する（ステップＳ３９）。一方、レーダセンサ２０により物体が検出されている場合（Ｓ３１／Ｙｅｓ）、制御部５１は、レーダセンサ２０により検出されている物体の絶対速度を決定する（ステップＳ３３）。例えば、制御部５１は、検出された物体と車両との距離の変化を時間で割ることによって物体と車両との相対速度を算出するとともに、相対速度から車速を引くことで、物体の絶対速度を決定してもよい。

次いで、制御部５１は、決定された絶対速度がゼロであるか、あるいは、あらかじめ設定された閾値（例えば、０．５ｋｍ／ｈ）以下であるか否かを判別する（ステップＳ３５）。レーダセンサ２０により検出された物体の絶対速度がゼロでないか、あるいは、あらかじめ設定された閾値を超えていると判定された場合（Ｓ３５／Ｎｏ）、制御部５１は、静的な物体が検出されていないと判定する（ステップＳ３９）。一方、決定された絶対速度がゼロであるか、あるいは、あらかじめ設定された閾値以下である場合（Ｓ３５／Ｙｅｓ）、制御部５１は、静的な物体が検出されていると判定する（ステップＳ３７）。

図２に戻り、ステップＳ１７において、レーダセンサ２０により検出されている物体を特定した後、制御部５１は、レーダセンサ２０により取得される検出データとマップデータ７０に含まれる物体の立体データとを比較して、レーダセンサ２０の異常の有無を判定する（ステップＳ１９）。

図４は、レーダセンサ２０の異常の有無を判定する処理の一例を示す。まず、制御部５１は、レーダセンサ２０により静的な物体が検出されているか否かを判別する（ステップＳ４１）。静的な物体が検出されていない場合（Ｓ４１／Ｎｏ）、ステップＳ１５において特定されたマップデータ７０上の車両の周囲に物体が存在しているか否かを判別する（ステップＳ５３）。マップデータ７０上において、車両の周囲に物体が存在する場合（Ｓ５３／Ｙｅｓ）、制御部５１は、レーダセンサ２０の異常有りと判定する（ステップＳ５１）。一方、マップデータ７０上において、車両の周囲に物体が存在しない場合（Ｓ５３／Ｎｏ）、制御部５１は、レーダセンサ２０の異常無しと判定する（ステップＳ４９）。

ステップＳ４１において、レーダセンサ２０により静的な物体が検出されている場合（Ｓ４１／Ｙｅｓ）、制御部５１は、検出された物体に対応するマップデータ７０上の物体を特定する（ステップＳ４３）。例えば、制御部５１は、車両の位置に対して、レーダセンサ２０により検出された物体の相対位置あるいは車両から検出された物体までの距離に基づいて、検出された物体に対応するマップデータ７０上の物体を特定してもよい。

次いで、制御部５１は、レーダセンサ２０により検出された静的な物体の複数の検出点を、マップデータ７０上で特定された物体の立体データの情報と比較して、互いの誤差を求める（ステップＳ４５）。例えば、制御部５１は、マップデータ７０上の物体の立体データに対する、車両のＧＰＳ位置及び車両からレーダセンサ２０による検出点までの距離や方向等に基づいて特定される当該検出点の位置のずれを求めてもよい。

次いで、制御部５１は、求めた誤差が、あらかじめ設定された閾値未満であるか否かを判別する（ステップＳ４７）。求めた誤差が閾値未満である場合（Ｓ４７／Ｙｅｓ）、制御部５１は、レーダセンサ２０の異常無しと判定する（ステップＳ４９）。一方、求めた誤差が閾値以上である場合（Ｓ４７／Ｎｏ）、制御部５１は、レーダセンサ２０の異常有りと判定する（ステップＳ５１）。

一例として、図５は、ある時刻における車両からの視界を示す。図５において、視界には、車線７１、陸橋７３及び道路標識７５が示されている。図６は、この視界に対応するマップデータ７０を表したものである。当該マップデータ７０には、レーダセンサ２０により検出されうる領域Ｘが示されている。

レーダセンサ２０に異常が無い場合、車両が車線７１を走行中に、レーダセンサ２０が道路標識７５を検出し得る位置に来たときには、レーダセンサ２０により、道路標識７５に対応する検出データが取得される。一方、レーダセンサ２０に異常が無い場合、車両が車線７１を走行中に、レーダセンサ２０が道路標識７５を検出し得る位置に来たときにおいても、レーダセンサ２０により、道路標識７５に対応する検出データが取得されないか、あるいは、検出点と実際の道路標識の位置との誤差が大きくなる。したがって、制御部５１は、レーダセンサ２０の異常を判定することができる。

なお、制御部５１は、レーダセンサ２０により取得される検出データをマップデータ７０と比較することと併せて、車両に搭載された他の検出器により取得される検出データと比較して診断結果の信頼性を向上させてもよい。他の検出器としては、例えば、撮像センサ、Ｌｉｄａｒ、超音波センサ等が挙げられる。例えば、制御部５１は、マップデータ７０との比較及び他の検出器との比較によりすべて異常有りと判定される場合に、レーダセンサ２０の異常有りと診断結果を確定してもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る異常診断装置５０は、地上に存在するものの立体データを含むマップデータ７０と、レーダセンサ２０により取得される検出データとを比較してレーダセンサ２０の異常の有無を診断する。このため、実際に存在する物体に応じて、レーダセンサ２０が検出データを取得しているかを判定することによって、レーダセンサ２０の異常診断結果の信頼性を向上させることができる。

また、レーダセンサ２０により取得される検出データと比較されるマップデータ７０は、マップデータ生成装置１から送信されるデータを用いて更新されることから、信頼性の高いマップデータ７０が用いられて、診断結果の信頼性を向上させることができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、診断対象の検出器としてレーダセンサ２０を例にとって説明したが、検出器はレーダセンサ２０に限られない。診断対象の検出器は、撮像センサ、Ｌｉｄａｒ、超音波センサ等の、車両の周囲環境を検出する種々のセンサであってよい。

また、上記実施形態では、測位装置としてＧＰＳ受信機５９を備えた例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。測位装置は、車両の地球上の位置を測定可能な装置であればＧＰＳ受信機５９に限られない。例えば、マップデータ生成装置に蓄積された周囲環境のデータを参照しつつ、レーダセンサ２０等の車載センサにより検出される周囲環境に基づいて、車両の現在位置を測定する装置であってもよい。

１・・・マップデータ生成装置、２０・・・レーダセンサ、５０・・・異常診断装置、５１・・・制御部、５５・・・記憶装置、５９・・・ＧＰＳ受信機、６１・・・ネットワーク通信モジュール、７０・・・マップデータ

Claims (6)

1. 車両の周囲の情報を検出する検出器（２０）の異常を診断する異常診断装置（５０）において、
   測位装置（５９）と、
   地上に存在するもののデータを含むマップデータ（７０）が格納された記憶装置（５５）と、
   前記マップデータ（７０）と前記検出器（２０）により取得される検出データとを比較して前記検出器（２０）の異常の有無を診断する制御部（５１）と、を備える、
   ことを特徴とする、異常診断装置。
2. 前記マップデータ（７０）は、車外のマップデータ生成装置（１）から提供されるデータを用いて更新可能である、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の異常診断装置。
3. 前記地上に存在するもののデータは、立体データを含む、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
4. 前記制御部（５１）は、前記マップデータ（７０）に含まれる所定のもののデータと、前記検出器（２０）により取得される検出データと、の誤差に基づいて前記検出器（２０）の異常の有無を診断する、
   ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
5. 前記制御部（５１）は、マップデータ（７０）との比較と併せて、他の検出器により取得される検出データと比較して、前記検出器（２０）の異常の有無を診断する、
   ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
6. 前記測位装置（５９）が、全地球測位システム受信機を含む、
   ことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
   

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