JP2023002320A - バイアス算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】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。【解決手段】演算装置は記憶部と演算部を有する。記憶部は車両に搭載されたジャイロセンサ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を記憶している。演算部は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。そして演算部はサンプリングし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。【選択図】図３

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。

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。

特開２００４－２１９２２８号公報

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。

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。

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。

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。

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。

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。

車載センサとバイアス算出装置を示すブロック図である。 記憶部に記憶されている閾値と温度の関係性を示す模式図である。 バイアス値算出処理を示すフローチャートである。 閾値設定処理を示すフローチャートである。 記憶部に記憶されている閾値とサンプリング数の関係性を示す模式図である。 バイアス値算出処理を示すフローチャートである。 閾値設定処理を示すフローチャートである。 記憶部に記憶されている閾値、温度、サンプリング数の関係性を示す模式図である。 閾値設定処理を示すフローチャートである。 バイアス値算出処理の変形例を示すフローチャートである。

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。

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。

（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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

（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。

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。

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

Claims (7)

1. 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前記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、
   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。
2. 前記判定値には、前記ジャイロセンサの温度と、前記ジャイロ信号のサンプリング数のうちの少なくとも一方が含まれている請求項１に記載のバイアス算出装置。
3. 前記判定値に前記ジャイロセンサの温度が含まれており、
   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。
4. 前記サンプリング部は、前記車両の非角速度発生状態のときに、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請求項２または請求項３に記載のバイアス算出装置。
5. 前記判定値に前記ジャイロセンサのサンプリング数が含まれており、
   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。
6. 前記算出部は、前記サンプリング数が所定値よりも低い場合、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算出した前記バイアス値を小さくする補正を行う請求項５に記載のバイアス算出装置。
7. 前記算出部は、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のうち、前記ジャイロセンサの温度が同等の時に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請求項１～６のいずれか１項に記載のバイアス算出装置。

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