JP2023002320A - Bias calculation device - Google Patents
Bias calculation device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023002320A JP2023002320A JP2021103499A JP2021103499A JP2023002320A JP 2023002320 A JP2023002320 A JP 2023002320A JP 2021103499 A JP2021103499 A JP 2021103499A JP 2021103499 A JP2021103499 A JP 2021103499A JP 2023002320 A JP2023002320 A JP 2023002320A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gyro
- threshold
- bias
- calculation unit
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 40
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 22
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Navigation (AREA)
- Gyroscopes (AREA)
Abstract
Description
本明細書に記載の開示は、ジャイロセンサのバイアス値を算出するバイアス算出装置に関する。 The disclosure described in this specification relates to a bias calculation device that calculates a bias value of a gyro sensor.
特許文献１には、振動ジャイロと制御回路を備える車載機が開示されている。制御回路は振動ジャイロのバイアス値を求める処理フローを実行する。
特許文献１に示される制御回路は、処理フローにおいて、振動ジャイロの出力の差分値を計算する。そして制御回路は差分値が閾値以下であるか否かを判定する。差分値が閾値以下の場合、制御回路は振動ジャイロの出力をサンプリングする。制御回路はそのサンプリングした振動ジャイロの出力によりバイアス値を算出する。
The control circuit disclosed in
しかしながら、振動ジャイロの出力（ジャイロ信号）にはノイズが含まれる。このノイズは振動ジャイロの環境によって種々変化する。そのため、バイアス値を算出するのに不適格なジャイロ信号をサンプリングする虞がある。 However, the vibration gyro output (gyro signal) contains noise. This noise varies depending on the environment of the vibrating gyro. Therefore, there is a risk of sampling a gyro signal that is unsuitable for calculating the bias value.
本開示の目的は、バイアス値を算出するのに適格なジャイロ信号をサンプリングすることのできるバイアス算出装置を提供することである。 SUMMARY OF THE DISCLOSURE It is an object of the present disclosure to provide a bias calculator that can sample gyro signals that are eligible to calculate bias values.
本開示の一態様によるバイアス算出装置は、車両に搭載されたジャイロセンサ（１６０）から出力されるジャイロ信号に含まれるバイアス値を算出するための閾値とジャイロ信号に含まれるノイズに関連する判定値との関係性の記憶された記憶部（２２０）と、
判定値に応じた閾値を記憶部から読み出し、その読み出した閾値よりも低いジャイロ信号をサンプリングするサンプリング部（２３０）と、
サンプリング部でサンプリングされた複数のジャイロ信号に基づいて、バイアス値を算出する算出部（２３０）と、を有する。
A bias calculation device according to an aspect of the present disclosure includes a threshold value for calculating a bias value included in a gyro signal output from a gyro sensor (160) mounted on a vehicle and a determination value related to noise included in the gyro signal. A storage unit (220) that stores the relationship with
a sampling unit (230) that reads a threshold corresponding to the determination value from the storage unit and samples a gyro signal lower than the read threshold;
and a calculation unit (230) for calculating a bias value based on the plurality of gyro signals sampled by the sampling unit.
このように、ジャイロ信号に含まれるノイズに応じて閾値がかわる。これにより、バイアス値を算出するのに適格なジャイロ信号をサンプリングすることができる。 Thus, the threshold changes according to the noise contained in the gyro signal. This allows sampling of eligible gyro signals for calculating bias values.
なお、上記の括弧内の参照番号は、後述の実施形態に記載の構成との対応関係を示すものに過ぎず、技術的範囲を何ら限定するものではない。 It should be noted that the reference numbers in parentheses above merely indicate the correspondence with the configurations described in the embodiments described later, and do not limit the technical scope in any way.
以下、図面を参照しながら本開示を実施するための複数の形態を説明する。各形態において先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を適用することができる。 A plurality of modes for carrying out the present disclosure will be described below with reference to the drawings. In each form, the same reference numerals may be given to the parts corresponding to the matters described in the preceding form, and overlapping explanations may be omitted. When only a part of the configuration is described in each form, the previously described other forms can be applied to other parts of the configuration.
各実施形態で具体的に組み合わせが可能であることを明示している部分同士の組み合わせが可能である。また、特に組み合わせに支障が生じなければ、組み合わせが可能であることを明示していなくても、実施形態同士、実施形態と変形例、および、変形例同士を部分的に組み合せることも可能である。 It is possible to combine the parts that are specifically stated to be combinable in each embodiment. In addition, if there is no particular problem with the combination, it is possible to partially combine the embodiments, the embodiments and the modified examples, and the modified examples even if it is not explicitly stated that the combination is possible. be.
（第１実施形態）
第１実施形態を図１～図４に基づいて説明する。
(First embodiment)
A first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 4. FIG.
以下においては互いに直交の関係にある３方向を、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向と示す。本実施形態ではｘ方向が車両の左右方向に沿っている。ｙ方向が車両の進退方向に沿っている。ｚ方向が車両の天地方向に沿っている。車両が水平面に停車している場合、ｘ方向とｙ方向それぞれは水平面に沿っている。ｚ方向は鉛直方向に沿っている。 In the following, the three directions that are orthogonal to each other are referred to as x-direction, y-direction, and z-direction. In this embodiment, the x direction is along the lateral direction of the vehicle. The y-direction is along the forward/backward direction of the vehicle. The z-direction is along the vertical direction of the vehicle. When the vehicle is parked on a horizontal plane, the x and y directions are each along the horizontal plane. The z direction is along the vertical direction.
図１に車載センサ１００と演算装置２００を示す。車載センサ１００と演算装置２００はハイブリッド自動車や電気自動車などの電動車両に搭載される。この電動車両には、乗用車、バス、建設作業車、および、農業機械車両などが含まれる。なお、もちろんではあるが、車載センサ１００と演算装置２００はガソリン自動車に搭載されてもよい。車載センサ１００と演算装置２００の搭載（採用）される車種は特に限定されない。
FIG. 1 shows an in-
＜車載センサ＞
車載センサ１００は電動車両の状態に関連するセンサ信号を生成して出力する。このセンサ信号が演算装置２００に入力される。
<In-vehicle sensor>
The in-
センサ信号には、検出対象のセンサ値、ノイズ、および、バイアス値が含まれる。ノイズには熱ノイズと振動ノイズが含まれる。熱ノイズはセンサ温度が高いほどに大きくなる。振動ノイズはセンサ振動が高いほどに大きくなる。これらノイズがセンサ信号から除去されると、検出対象のセンサ値の検出精度が高められる。 A sensor signal includes a sensor value to be detected, noise, and a bias value. Noise includes thermal noise and vibration noise. Thermal noise increases as the sensor temperature increases. Vibration noise increases as the sensor vibration increases. When these noises are removed from the sensor signal, the detection accuracy of the sensor value to be detected is enhanced.
バイアス値はセンサとして用いられる製品に含まれる固有の特性（偏り）である。このバイアス値を算出しておき、このバイアス値でもってセンサ信号が補正されると、検出対象のセンサ値の検出精度が高められる。 A bias value is an inherent characteristic (bias) contained in a product used as a sensor. When this bias value is calculated and the sensor signal is corrected with this bias value, the detection accuracy of the sensor value to be detected is enhanced.
車載センサ１００は、ＧＮＳＳ１１０、車外カメラ１２０、加速度センサ１３０、および、車輪速センサ１４０を有する。また車載センサ１００は、温度センサ１５０とジャイロセンサ１６０を有する。
In-
ＧＮＳＳはGlobal Navigation Satellite Systemの略である。図面において車外カメラ１２０をＯＣＣと表記している。加速度センサ１３０をＡＣＭと表記している。車輪速センサ１４０をＷＳＳと表記している。温度センサ１５０をＴＳと表記している。ジャイロセンサ１６０をＧＳと表記している。
GNSS stands for Global Navigation Satellite System. In the drawings, the
ＧＮＳＳ１１０は電動車両の位置を検出する。車外カメラ１２０は電動車両の外の画像（車外画像）を撮像する。加速度センサ１３０は電動車両の加速度を検出する。車輪速センサ１４０は電動車両の車輪の速さを検出する。温度センサ１５０は電動車両の温度を検出する。ジャイロセンサ１６０は電動車両の角速度を検出する。これら各種センサから出力されるセンサ信号が、演算装置２００に入力される。
GNSS 110 detects the position of the electric vehicle. The vehicle
なお、温度センサ１５０はジャイロセンサ１６０の近くに設けられる。そのために温度センサ１５０で検出される温度は、ジャイロセンサ１６０の温度と同等になっている。本実施形態のジャイロセンサ１６０はｚ方向の角速度を検出する。
Note that the
＜演算装置＞
演算装置２００は、入力部２１０と、記憶部２２０と、演算部２３０と、出力部２４０と、を有する。図面では、入力部２１０をＩＳと表記している。記憶部２２０をＭＵと表記している。演算部２３０をＯＰと表記している。出力部２４０をＯＳと表記している。演算装置２００がバイアス算出装置に相当する。
<Arithmetic unit>
The
入力部２１０には諸情報が入力される。この諸情報には車載センサ１００から出力されるセンサ信号が含まれている。この諸情報には電動車両に搭載された各種ＥＣＵから出力される車両情報が含まれている。
Various information is input to the
記憶部２２０はコンピュータやプロセッサによって読み取り可能なデータとプログラムを非一時的に記憶する非遷移的実体的記憶媒体である。記憶部２２０は揮発性メモリと不揮発性メモリとを有している。この記憶部２２０に、入力部２１０に入力された諸情報や演算部２３０の処理結果が記憶される。
The
記憶部２２０は演算部２３０が演算処理するための各種プログラムと各種参照値を記憶している。この参照値には、例えば、閾値とジャイロ信号に含まれるノイズに関連する判定値との関係性がある。本実施形態では、判定値にジャイロセンサ１６０の温度が含まれている。
The
閾値とジャイロセンサ１６０の温度との関係性を図２に模式的に示す。図面において閾値をＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３…Ｔｈｎと表記している。ジャイロセンサ１６０の温度をＴ１，Ｔ２，Ｔ３…Ｔｎと表記している。閾値はジャイロセンサ１６０の温度が高くなるほどに大きくなっている。
FIG. 2 schematically shows the relationship between the threshold and the temperature of the
演算部２３０にはプロセッサが含まれている。演算部２３０は入力部２１０に入力された諸情報を記憶部２２０に記憶する。演算部２３０は記憶部２２０に記憶された情報に基づいて各種演算処理を実行する。
The
出力部２４０は演算部２３０の演算処理結果を含む電気信号を、電動車両に搭載された各種ＥＣＵに出力する。演算装置２００と各種ＥＣＵとの電気信号の入出力のやり取りは、図１において白抜き矢印で示している。
The
＜演算部＞
演算部２３０はジャイロセンサ１６０から出力されるジャイロ信号に含まれるバイアス値を算出する。係るバイアス値の算出を、演算部２３０は電動車両に角速度が発生していないときに実行する。演算部２３０にサンプリング部と算出部それぞれが含まれている。
<Calculation section>
The
演算部２３０には車載センサ１００から電動車両の位置、車外画像、電動車両の加速度、電動車両の角速度、および、電動車両の車輪の速さが入力される。演算部２３０は、これらに基づいて、電動車両が直線運動を行っているか、電動車両が停車しているか、を判定する。
The position of the electric vehicle, the image outside the vehicle, the acceleration of the electric vehicle, the angular velocity of the electric vehicle, and the speed of the wheels of the electric vehicle are input from the in-
演算部２３０は、電動車両が直線運動している場合、電動車両に角速度が発生していない状態（非角速度発生状態）であると判定する。演算部２３０は、電動車両が停車している場合、電動車両が非角速度発生状態であると判定する。
When the electric vehicle is in linear motion, the
演算部２３０は、バイアス値を算出するにあたって、温度センサ１５０から出力される温度を取得する。そして演算部２３０はその温度に対応する閾値を記憶部２２０から読み出す。
The
演算部２３０はその読み出した閾値とジャイロ信号とを比較する。演算部２３０は閾値よりも低いジャイロ信号をサンプリングする。それとともに演算部２３０は、そのジャイロ信号を出力した際のジャイロセンサ１６０の温度もサンプリングする。演算部２３０はこれらサンプリングしたジャイロ信号と温度とを記憶部２２０に記憶する。
The
演算部２３０はジャイロ信号を例えば１ｋＨｚ程度の速さでサンプリングする。係る時間間隔で取得した複数のジャイロ信号の値には、ノイズのために差がある。そこで演算部２３０は０．１ｓ程度の時間間隔の間に取得した複数のジャイロ信号の移動平均値を算出する。それとともに演算部２３０は０．１ｓ程度の時間間隔の間に取得した複数の温度の移動平均値を算出する。演算部２３０はこれらジャイロ信号の移動平均値と温度の移動平均値を記憶部２２０に記憶する。
The
なお、上記したようにジャイロ信号にはノイズが含まれている。演算装置２００はこのジャイロ信号に含まれるノイズを除去するためのバンドパスフィルタを有している。演算部２３０には、このバンドパスフィルタを通ったジャイロ信号と、バンドパスフィルタを通らないジャイロ信号それぞれが入力される。
Note that the gyro signal contains noise as described above. The
演算部２３０はバンドパスフィルタを通ることでノイズの除去されたジャイロ信号と閾値とを比較する。演算部２３０は、その比較結果に基づいて、バンドパスフィルタを通らないジャイロ信号の記憶部２２０への記憶を決定する。なお、演算部２３０は、上記の比較結果に基づいて、バンドパスフィルタを通ったジャイロ信号の記憶部２２０への記憶を決定してもよい。
The
演算部２３０は以上に示したジャイロ信号と温度のサンプリング、移動平均値の算出、および、それらの記憶を繰り返す。この後、演算部２３０は記憶部２２０に蓄積された複数のジャイロ信号の移動平均値の加算平均値を算出する。演算部２３０はこのジャイロ信号の加算平均値に基づいて、ジャイロ信号に含まれるバイアス値を算出する。なお、演算部２３０は記憶部２２０に蓄積された複数の温度の移動平均値の加算平均値を算出し、それを記憶部２２０に記憶してもよい。
The
＜バイアス値算出処理＞
次に、図３と図４に基づいて、バイアス値算出処理を説明する。演算部２３０は係るバイアス値算出処理をサイクルタスクで実行している。
<Bias value calculation processing>
Next, the bias value calculation process will be described with reference to FIGS. 3 and 4. FIG. The
ステップＳ１０において演算部２３０は、電動車両が非角速度発生状態か否かを判定する。電動車両が非角速度発生状態の場合、演算部２３０はステップＳ２０へ進む。電動車両に角速度が発生している状態（角速度発生状態）の場合、演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。
In step S10, the
なお、ステップＳ１０において演算部２３０は、電動車両が停車しているか、電動車両が直線運動しているかの判断に基づいて、電動車両が非角速度発生状態か否かを判定する。演算部２３０はまず電動車両が停車状態か否かを判定する。電動車両が停車状態の場合、演算部２３０は電動車両の停車状態を記憶部２２０に記憶する。この後に演算部２３０はステップＳ２０へ進む。電動車両が非停車状態の場合、演算部２３０は電動車両が直線運動しているか否かを判断する。電動車両が直線運動状態の場合、演算部２３０は電動車両の直線運動状態を記憶部２２０に記憶する。そして演算部２３０はステップＳ２０へ進む。電動車両が非直線運動状態の場合、演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。
Note that in step S10, the
ステップＳ２０へ進むと演算部２３０は図４に示す閾値設定処理を実行する。
When proceeding to step S20, the
図４に示すステップＳ２１において演算部２３０は、温度センサ１５０から出力される温度を取得する。そして演算部２３０はステップＳ２２へ進む。
In step S21 shown in FIG. 4, the
ステップＳ２２へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２１で取得した温度に対する閾値を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はステップＳ２３へ進む。
When proceeding to step S<b>22 , the
ステップＳ２３へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２３で読み出した閾値を、ジャイロ信号との比較に用いることを決定する。そして演算部２３０は図３のステップＳ３０へ進む。
When proceeding to step S23, the
ステップＳ３０へ進むと演算部２３０は、ジャイロ信号と閾値とを比較する。ジャイロ信号が閾値よりも低い場合、演算部２３０はステップＳ４０へ進む。ジャイロ信号が閾値以上の場合、演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。
When proceeding to step S30, the
ステップＳ４０へ進むと演算部２３０は、ステップＳ３０で閾値との比較に用いたジャイロ信号を含む複数のジャイロ信号の移動平均値を算出する。そして演算部２３０はステップＳ５０へ進む。
When proceeding to step S40, the
上記したようにバイアス値算出処理はサイクルタスクである。そのためにステップＳ３０を幾度も演算部２３０は実行する。この結果、演算部２３０は閾値よりも低いジャイロ信号を複数取得する。演算部２３０はこれら複数のジャイロ信号の移動平均値をステップＳ４０で算出する。
As described above, the bias value calculation process is a cycle task. Therefore, the
ステップＳ５０へ進むと演算部２３０は、ステップＳ４０で算出したジャイロ信号の移動平均値を記憶部２２０に記憶する。そして演算部２３０はステップＳ６０へ進む。
When proceeding to step S50, the
なお、ステップＳ４０において演算部２３０は閾値よりも低いジャイロ信号とともに温度の移動平均値を算出してもよい。そしてステップＳ５０において演算部２３０は温度の移動平均値を記憶部２２０に記憶してもよい。
Note that in step S40, the
ステップＳ６０へ進むと演算部２３０は、ジャイロ信号のサンプリング数と記憶部２２０に参照値として記憶されている所定数とを比較する。サンプリング数が所定数よりも大きい場合、演算部２３０はステップＳ７０へ進む。サンプリング数が所定数以下の場合、演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。
When proceeding to step S60, the
なお、サンプリング数は、ステップＳ３０において閾値よりも低いと判定されたジャイロ信号の数でもよいし、ステップＳ５０において記憶部２２０に記憶された複数のジャイロ信号に基づく移動平均値の数でもよい。
The number of samplings may be the number of gyro signals determined to be lower than the threshold in step S30, or the number of moving average values based on a plurality of gyro signals stored in the
ステップＳ７０へ進むと演算部２３０は、記憶部２２０に記憶された複数のジャイロ信号の移動平均値に基づいて、ジャイロセンサ１６０のバイアス値を算出する。そして演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。なお演算部２３０はステップＳ７０の実行後、サンプリング数をクリアしてもよい。
At step S<b>70 , the
＜作用効果＞
上記したように、記憶部２２０には、閾値とジャイロ信号に含まれるノイズに関連する判定値との関係性が記憶されている。演算部２３０は判定値に応じた閾値を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はその読み出した閾値よりも低いジャイロ信号をサンプリングする。演算部２３０はサンプリングしたジャイロ信号に基づいてバイアス値を算出する。
<Effect>
As described above, the
これにより、バイアス値を算出するのに適格なジャイロ信号がサンプリングされる。 This samples the gyro signals that are eligible to calculate the bias values.
判定値はジャイロセンサ１６０の温度である。ジャイロセンサ１６０の温度が高いほどに閾値が大きくなっている。
The judgment value is the temperature of the
ジャイロセンサ１６０の温度が高い場合、ジャイロ信号に熱ノイズが多く含まれる。そのためにジャイロ信号の値が底上げされる態様で大きくなる。
When the temperature of the
これに対して、上記したように、ジャイロセンサ１６０の温度が高いほどに閾値が大きくなっている。これにより、バイアス値を算出するのに不適格なジャイロ信号をサンプリングすることが抑制される。
On the other hand, as described above, the higher the temperature of the
（第２実施形態）
次に、第２実施形態を図５～図７に基づいて説明する。
(Second embodiment)
Next, a second embodiment will be described with reference to FIGS. 5 to 7. FIG.
第１実施形態では、判定値がジャイロセンサ１６０の温度である例を示した。これに対し本実施形態では、判定値がジャイロ信号のサンプリング数になっている。記憶部２２０には閾値とサンプリング数との関係性が記憶されている。
In the first embodiment, an example is shown in which the determination value is the temperature of the
閾値とサンプリング数との関係性を図５に模式的に示す。図面においてサンプリング数をＳ１，Ｓ２，Ｓ３…Ｓｎと表記している。図２と同様にして、閾値をＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３…Ｔｈｎと表記している。閾値はサンプリング数が少ないほどに大きくなっている。 FIG. 5 schematically shows the relationship between the threshold and the number of samples. In the drawing, the number of samplings is expressed as S1, S2, S3, . . . Sn. As in FIG. 2, the thresholds are expressed as Th1, Th2, Th3, . . . Thn. The threshold increases as the number of samples decreases.
第１実施形態ではサンプリング数と比較するための所定数が参照値として記憶部２２０に記憶されている例を示した。これに対して本実施形態では、記憶部２２０に値の異なる複数の所定数が記憶されている。これらは、例えば、第１所定数Ｎ１、第２所定数Ｎ２、第３所定数Ｎ３，…，第Ｎ所定数ＮＮと表すことができる。番数が増大するにしたがって、所定数の数が多くなっている。これら隣り合う番数の所定数間の差は、同一でも不同でもよい。
In the first embodiment, the example in which the predetermined number for comparison with the sampling number is stored as the reference value in the
演算部２３０は図６に示すバイアス値算出処理を実行する。このバイアス値算出処理と図３に示すバイアス値算出処理とは、ステップＳ２０の閾値設定処理の内容が異なる。
The
演算部２３０は図６に示すステップＳ２０において、図７に示す閾値設定処理を実行する。
In step S20 shown in FIG. 6, the
図７に示すステップＳ２４において演算部２３０は、サンプリング数を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はステップＳ２５へ進む。
In step S24 shown in FIG. 7, the
上記したようにバイアス値算出処理は繰り返し実行される。その過程でサンプリング数が変化する。このサンプリング数は、例えばステップＳ５０で記憶部２２０に記憶される。
As described above, the bias value calculation process is repeatedly executed. The number of samples changes in the process. This sampling number is stored in the
ステップＳ２５へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２４で読み出したサンプリング数に対する閾値を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はステップＳ２６へ進む。
When proceeding to step S<b>25 , the
ステップＳ２６へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２５で読み出した閾値を、ジャイロ信号との比較に用いることを決定する。そして演算部２３０は図６のステップＳ３０へ進む。
When proceeding to step S26, the
図６に示すバイアス値算出処理では、図３に示すバイアス値算出処理とは異なり、ステップＳ７０の実行の後、演算部２３０はステップＳ８０へ進む。
In the bias value calculation process shown in FIG. 6, unlike the bias value calculation process shown in FIG. 3, after executing step S70, the
ステップＳ８０へ進むと演算部２３０は、所定数を更新する。例えば、サンプリング数が第１所定数Ｎ１よりも大きい場合、演算部２３０は第２所定数Ｎ２を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０は、第２所定数Ｎ２をサンプリング数との比較に用いることを決定する。この後に演算部２３０はバイアス値算出処理を終了する。
When proceeding to step S80, the
係る更新を行った後、電動車両の非角速度発生状態が連続的に継続される場合、再度、演算部２３０はバイアス値算出処理を実行する。この場合、サンプリング数が増大しているために、ステップＳ２０において値の低い閾値が記憶部２２０から読み出される。そしてステップＳ３０でこの値の低い閾値とジャイロ信号との比較が実行される。この閾値よりも低いジャイロ信号に基づいて、バイアス値が算出される。そして、再度、所定数が更新される。
After such updating, if the non-angular velocity generation state of the electric vehicle continues continuously, the
以上に示す、サンプリング数の増大と、閾値の低下と、バイアス値の更新と、所定数の更新が、電動車両の非角速度発生状態が連続的に継続される限り、実行される。係る変化と更新は、例えば、電動車両が非角速度発生状態から角速度発生状態に変化すると止まる。また車両が停止し、電源がオフの状態になるとサンプリング数がクリアされる。所定数は初期値の第１所定数Ｎ１にされる。 The increase in the number of samples, the decrease in the threshold value, the update of the bias value, and the predetermined number of updates described above are executed as long as the non-angular velocity generation state of the electric vehicle continues continuously. Such changes and updates cease, for example, when the electric vehicle changes from a non-angular velocity generating state to an angular velocity generating state. Also, when the vehicle stops and the power is turned off, the number of samples is cleared. The predetermined number is set to the initial value of the first predetermined number N1.
＜作用効果＞
電動車両は、角速度発生状態から非角速度発生状態に遷移する過渡期を経て、非角速度発生状態になる。そのため、電動車両が非角速度発生状態であると判定され始めた際、換言すれば、演算部２３０でジャイロ信号がサンプリングされ始めた際、ジャイロ信号に電動車両の動力源などを起因とする振動ノイズなどが多めに含まれている可能性がある。
<Effect>
The electric vehicle enters the non-angular velocity generation state through a transition period in which the angular velocity generation state transitions to the non-angular velocity generation state. Therefore, when it is determined that the electric vehicle is in a non-angular velocity generating state, in other words, when the gyro signal starts to be sampled by the
しかしながら、電動車両の操作によっては、角速度発生状態から非角速度発生状態に遷移した後、短期間で、非角速度発生状態から角速度発生状態に遷移する可能性がある。バイアス値の算出ができていない場合、若しくは、記憶部２２０に記憶されているバイアス値の信頼性が低い場合、係る短期間においても、バイアス値を算出することが求められる。
However, depending on the operation of the electric vehicle, there is a possibility that the non-angular velocity generating state will transition to the angular velocity generating state in a short period of time after the transition from the angular velocity generating state to the non-angular velocity generating state. If the bias value cannot be calculated, or if the reliability of the bias value stored in the
そこで、本実施形態で示したように、サンプリング数が少ないほどに閾値を大きくする。こうすることで、例え角速度発生状態から非角速度発生状態に遷移した後の時間が短時間であったとしても、バイアス値を算出するためのジャイロ信号がサンプリングされやすくなる。 Therefore, as shown in this embodiment, the smaller the number of samples, the larger the threshold. By doing so, even if the time after the transition from the angular velocity generating state to the non-angular velocity generating state is short, the gyro signal for calculating the bias value is easily sampled.
なお、演算部２３０は電動車両が直線運動している場合、電動車両が停車している場合において、電動車両が非角速度発生状態であると判定している。しかしながら、これらの場合において、電動車両の非角速度発生状態の安定性が異なる。電動車両が直線運動している場合、電動車両が停車している場合と比べて、電動車両の非角速度発生状態が不安定になっている。上記したバイアス値の信頼性が低い場合とは、例えば、電動車両が直線運動している際にバイアス値を算出した場合である。
Note that the
また、電動車両が角速度発生状態から非角速度発生状態に遷移した後、電動車両の非角速度発生状態が長期的に継続されると、ジャイロ信号に電動車両の動力源などを起因とする振動ノイズなどが含まれ難い状態であることが期待される。換言すれば、サンプリング数が増大すると、ジャイロ信号に電動車両の動力源などを起因とする振動ノイズなどが含まれ難い状態であることが期待される。このようにサンプリング数は振動ノイズと少なからず関連している。 In addition, if the electric vehicle continues to be in the non-angular velocity generating state for a long period after the electric vehicle transitions from the angular velocity generating state to the non-angular velocity generating state, vibration noise caused by the power source of the electric vehicle may occur in the gyro signal. is expected to be difficult to include. In other words, when the number of samplings increases, it is expected that the gyro signal is less likely to include vibration noise caused by the power source of the electric vehicle. In this way, the number of samplings is not a little related to vibration noise.
これに対して、本実施形態では、サンプリング数が大きいほどに閾値が小さくなる。これにより、振動ノイズを含むジャイロ信号をサンプリングすることが抑制される。バイアス値を算出するのに不適格なジャイロ信号をサンプリングすることが抑制される。 In contrast, in the present embodiment, the larger the number of samples, the smaller the threshold. This suppresses sampling of the gyro signal containing vibration noise. Sampling of gyro signals that are ineligible for calculating the bias value is suppressed.
なお、サンプリング数が少ない場合、算出したバイアス値に振動ノイズが含まれている可能性がある。そのためにジャイロ信号の値が高めになっている可能性がある。 Note that when the number of samples is small, the calculated bias value may contain vibration noise. Therefore, the value of the gyro signal may be high.
そこで、サンプリング数が例えば第２所定数Ｎ２よりも低い場合のジャイロ信号に基づいてバイアス値を算出した場合、演算部２３０はそのバイアス値が小さくなる補正を実行してもよい。係る補正は、例えば、サンプリングしたジャイロ信号に基づいて算出したバイアス値に１よりも小さい補正係数を乗算することで実現される。これにより、バイアス値に含まれる振動ノイズの影響が軽減される。第２所定数Ｎ２が所定値に相当する。
Therefore, when the bias value is calculated based on the gyro signal when the sampling number is lower than, for example, the second predetermined number N2, the
（第３実施形態）
次に、第３実施形態を図８と図９に基づいて説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9. FIG.
第２実施形態では判定値がジャイロ信号のサンプリング数である例を示した。これに対して本実施形態では、判定値がジャイロセンサ１６０の温度とサンプリング数になっている。記憶部２２０には閾値と、サンプリング数と、温度の関係性が記憶されている。
In the second embodiment, an example is shown in which the determination value is the number of samples of the gyro signal. In contrast, in this embodiment, the determination values are the temperature of the
閾値と、サンプリング数と、温度の関係性を図８に模式的に示す。図面において温度をＴ１，Ｔ２，…，Ｔｎと表記している。Ｔ１に対するサンプリング数をＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３…Ｓ１ｎと表記し、閾値をＴｈ１１，Ｔｈ１２，Ｔｈ１３…Ｔｈ１ｎと表記している。同様にして、Ｔ２に対するサンプリング数をＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３…Ｓ２ｎと表記し、閾値をＴｈ２１，Ｔｈ２２，Ｔｈ２３…Ｔｈ２ｎと表記している。Ｔｎに対するサンプリング数をＳｎ１，Ｓｎ２，Ｓｎ３…Ｓｎｎと表記し、閾値をＴｈｎ１，Ｔｈｎ２，Ｔｈｎ３…Ｔｈｎｎと表記している。 FIG. 8 schematically shows the relationship between the threshold, the number of samples, and the temperature. Temperatures are denoted as T1, T2, . . . , Tn in the drawing. S11, S12, S13 . . . S1n represent the sampling numbers for T1, and Th11, Th12, Th13 . Similarly, the sampling numbers for T2 are denoted by S21, S22, S23, . . . S2n, and the threshold values are denoted by Th21, Th22, Th23, . Sn1, Sn2, Sn3, .
本実施形態の演算部２３０は図６に示すバイアス値算出処理を実行する。
The
ただし演算部２３０は、ステップＳ２０において図９に示す閾値設定処理を実行する。
However, the
図９に示すステップＳ２１において演算部２３０は、温度センサ１５０から出力される温度を取得する。そして次のステップＳ２４で演算部２３０はサンプリング数を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はステップＳ２７へ進む。
In step S21 shown in FIG. 9, the
ステップＳ２７へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２１で取得した温度とステップＳ２４で読み出したサンプリング数に対する閾値を記憶部２２０から読み出す。そして演算部２３０はステップＳ２８へ進む。
When proceeding to step S27, the
ステップＳ２８へ進むと演算部２３０は、ステップＳ２７で読み出した閾値を、ジャイロ信号との比較に用いることを決定する。
When proceeding to step S28, the
本実施形態に記載の演算装置２００には、これまでに説明した実施形態に記載の演算装置２００と同等の構成要素が含まれている。そのために本実施形態の演算装置２００がこれまでに説明した実施形態に記載の演算装置２００と同等の作用効果を奏することは言うまでもない。そのためにその記載を省略する。
The
（第１変形例）
第１実施形態では、演算部２３０はステップＳ５０の後にステップＳ６０を実行する例を示した。演算部２３０はステップＳ６０において、ジャイロ信号のサンプリング数と所定数とを比較する例を示した。
(First modification)
In the first embodiment, the
これに対して、例えば図１０に示すように、演算部２３０はステップＳ５０の後にステップＳ９０を実行してもよい。演算部２３０はステップＳ９０において、同等の温度のジャイロ信号のサンプリング数と所定数とを比較する。そして演算部２３０は、ステップＳ７０において、同等の温度であり、なおかつ、閾値よりも低いジャイロ信号に基づいて、バイアス値を算出する。
On the other hand, for example, as shown in FIG. 10, the
これによれば、バイアス値の算出に用いられる複数のジャイロ信号それぞれに含まれる熱ノイズのばらつきに相違の生じることが抑制される。この結果、バイアス値の算出程度の低下が抑制される。 According to this, it is possible to suppress the occurrence of differences in variations in the thermal noise included in each of the plurality of gyro signals used to calculate the bias value. As a result, a decrease in the degree of calculation of the bias value is suppressed.
（第２変形例）
各実施形態では、ジャイロセンサ１６０がｚ方向の角速度を検出する例を示した。しかしながら、ジャイロセンサ１６０は、ｚ方向の他に、ｘ方向とｙ方向それぞれの角速度を検出してもよい。そして、演算部２３０はこれら３方向の角速度を示すジャイロ信号と閾値とを比較し、これら３種類のジャイロ信号それぞれが閾値よりも低い場合に、ｚ方向のジャイロ信号のバイアス値を求めるようにしてもよい。なお、３種類のジャイロ信号との比較に用いられる３つの閾値は同一でも不同でもよい。
(Second modification)
In each embodiment, the example in which the
本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態が本開示に示されているが、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。 Although the present disclosure has been described with reference to examples, it is understood that the present disclosure is not limited to such examples or structures. The present disclosure also includes various modifications and modifications within the equivalent range. In addition, while various combinations and configurations are shown in this disclosure, other combinations and configurations, including single elements, more, or less, are within the scope and spirit of this disclosure. It is a thing.
１００…車載センサ、１６０…ジャイロセンサ、２００…演算装置、２２０…記憶部、２３０…演算部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記判定値に応じた前記閾値を前記記憶部から読み出し、その読み出した前記閾値よりも低い前記ジャイロ信号をサンプリングするサンプリング部（２３０）と、
前記サンプリング部でサンプリングされた複数の前記ジャイロ信号に基づいて、前記バイアス値を算出する算出部（２３０）と、を有するバイアス算出装置。 A storage unit that stores a relationship between a threshold for calculating a bias value included in a gyro signal output from a gyro sensor (160) mounted on a vehicle and a judgment value related to noise included in the gyro signal. (220) and
a sampling unit (230) that reads the threshold corresponding to the determination value from the storage unit and samples the gyro signal that is lower than the read threshold;
A bias calculator (230) that calculates the bias value based on the plurality of gyro signals sampled by the sampling unit.
前記閾値は前記ジャイロセンサの温度が高いほどに大きい請求項２に記載のバイアス算出装置。 the determination value includes the temperature of the gyro sensor;
3. The bias calculation device according to claim 2, wherein the threshold increases as the temperature of the gyro sensor increases.
前記閾値は前記ジャイロセンサのサンプリング数が少ないほどに大きい請求項４に記載のバイアス算出装置。 the determination value includes the sampling number of the gyro sensor;
5. The bias calculation device according to claim 4, wherein the threshold value increases as the sampling number of the gyro sensor decreases.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021103499A JP2023002320A (en) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | Bias calculation device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021103499A JP2023002320A (en) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | Bias calculation device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023002320A true JP2023002320A (en) | 2023-01-10 |
Family
ID=84797710
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021103499A Pending JP2023002320A (en) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | Bias calculation device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2023002320A (en) |
-
2021
- 2021-06-22 JP JP2021103499A patent/JP2023002320A/en active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101741234B1 (en) | System and method for inertial sensor offset compensation | |
| US11447141B2 (en) | Method and device for eliminating steady-state lateral deviation and storage medium | |
| US7769506B2 (en) | Driver assistance system controller and driver assistance control method for vehicles | |
| JP5910755B2 (en) | Vehicle state determination device, vehicle state determination method, and driving operation diagnosis device | |
| US20110066376A1 (en) | Velocity calculating device, velocity calculating method, and navigation device | |
| US8594887B1 (en) | Method and system for measuring tilt angle during turn of vehicle | |
| KR100834723B1 (en) | Method and apparatus for decide vertical travel condition using sensor | |
| US20080243384A1 (en) | Azimuth determination apparatus, azimuth determination method and azimuth determination program | |
| CN110733571B (en) | Device and method for determining driver distraction based on jerk and vehicle system | |
| JP5194489B2 (en) | Steering state detection device for vehicle | |
| US8862311B2 (en) | System and method for measuring inclination of vehicle | |
| CN115469667A (en) | Vehicle track determination method and device, electronic equipment and storage medium | |
| JP2020068477A (en) | Camera parameter estimation device, camera parameter estimation method, and camera parameter estimation program | |
| JP2023002320A (en) | Bias calculation device | |
| JP4808131B2 (en) | Stop determination method | |
| JP4354607B2 (en) | Drift removal apparatus, drift removal method, and moving body behavior detection sensor. | |
| JP2008008653A (en) | Mounting direction determination method, navigation device and program | |
| JP2002131077A (en) | Method and device for judging stop of moving body and storage medium recording stop judgment program | |
| JP4593341B2 (en) | Navigation system, control method thereof, and control program | |
| JP3975416B2 (en) | Navigation device, sensor output calibration method, and navigation processing program | |
| CN111650557A (en) | Driving assistance system | |
| JP6409711B2 (en) | Driving environment recognition device | |
| WO2011016116A1 (en) | Vehicle stop judgment device, method for judging vehicle stop, vehicle stop judgment program and memory medium | |
| JP2793778B2 (en) | Angular velocity sensor | |
| JP2013250064A (en) | Stop determination method, program performing stop determination and stop determination device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240110 |