JP5400524B2 - Stop determination device, stop determination method, stop determination program, and storage medium - Google Patents

Description

本発明は、車両の停車判定を行う技術に関する。   The present invention relates to a technique for determining whether a vehicle is stopped.

従来から、移動体に設置された加速度センサからの検出値に基づき、移動体が停止しているか否か判定する技術が存在する。例えば、特許文献１には、加速度センサから検出された加速度の微分値がある閾値以下の場合、停車と判断する技術が開示されている。その他、本発明に関連する技術が特許文献２に開示されている。   Conventionally, there is a technique for determining whether or not the moving body is stopped based on a detection value from an acceleration sensor installed on the moving body. For example, Patent Document 1 discloses a technique for determining that the vehicle is stopped when a differential value of acceleration detected from an acceleration sensor is equal to or less than a threshold value. In addition, Patent Document 2 discloses a technique related to the present invention.

特開２００８−１１６３７０号公報JP 2008-116370 A 特開２００２−１３１０７７号公報JP 2002-131077 A

一般に、停車までの過渡期では、急ブレーキであるほど、停車前後の車両の振動が大きくなり、その時取得した加速度もばらつきが生じる。従って、加速度に基づいて停車判定を実行する場合、急ブレーキによる加速度の振動に起因して停車認定が遅れてしまうという問題がある。   Generally, in a transition period until the vehicle stops, the more sudden the brake is, the greater the vibration of the vehicle before and after the vehicle stops, and the acceleration acquired at that time also varies. Therefore, when the stop determination is executed based on the acceleration, there is a problem that the stop authorization is delayed due to acceleration vibration caused by sudden braking.

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、停車前後に加速度の振動が発生した場合であっても、取得した加速度を選定することで、早期に停車認定を行うことが可能な停車判定装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and even when acceleration vibration occurs before and after stopping, the acquired acceleration is selected, so that the stop is recognized at an early stage. It is an object of the present invention to provide a stop determination device capable of performing the above.

請求項１に記載の発明では、停車判定装置は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、を備えることを特徴とする。   In the first aspect of the present invention, the stop determination device includes: an acceleration acquisition unit that acquires at least a longitudinal acceleration of the vehicle; a gradient estimation unit that estimates a road gradient where the vehicle is located; and the road gradient based on the road gradient. The estimated range of acceleration in the longitudinal direction when the vehicle is stopped is calculated, the sample selection means for selecting the acceleration in the longitudinal direction based on the estimated range, and the statistics of the selected acceleration over a predetermined time width are calculated. It comprises: a statistic calculation means; and a stop determination means for determining whether or not the vehicle is stopped based on the statistic and a predetermined threshold value.

請求項５の記載の発明は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、を備えることを特徴とする。
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an acceleration acquisition step of acquiring at least a longitudinal acceleration of the vehicle, a gradient estimation step of estimating a road gradient on which the vehicle is located, and when the vehicle stops based on the road gradient A sample selection step for calculating an estimated range of acceleration in the longitudinal direction, and selecting the acceleration in the longitudinal direction based on the estimated range; and a statistic calculation step for calculating a statistic of selected acceleration over a predetermined time width; And a stop determination step of determining whether or not the vehicle is stopped based on the statistic and a predetermined threshold value.

請求項６に記載の発明は、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。 The invention according to claim 6 is a stoppage determination program executed by a computer, an acceleration acquisition means for acquiring at least the longitudinal acceleration of the vehicle, and a gradient estimation means for estimating a road gradient where the vehicle is located. Calculating the estimated range of the longitudinal acceleration when the vehicle stops based on the road gradient, and selecting the longitudinal acceleration based on the estimated range, and a sample selection means for selecting a predetermined time width The computer is caused to function as a statistic calculating unit that calculates a statistical amount of acceleration, and a stop determination unit that determines whether the vehicle is stopped based on the statistic and a predetermined threshold. To do.

本発明の各実施例に係る停車判定装置の概略構成図の一例である。It is an example of the schematic block diagram of the stop determination apparatus which concerns on each Example of this invention. 第１実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。It is an example of the functional block of the stop determination apparatus which concerns on 1st Example. 勾配Θの場合の第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとの関係を示すグラフの一例である。It is an example of the graph which shows the relationship between 1st estimated range We1, 2nd estimated range We2, and estimated range We in the case of gradient Θ. 勾配がない場合の第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとの関係を示すグラフの一例である。It is an example of the graph which shows the relationship between 1st estimated range We1, the 2nd estimated range We2, and estimated range We when there is no gradient. 各サンプリング時間幅と搭載車両の状態との関係を示すグラフの一例である。It is an example of the graph which shows the relationship between each sampling time width and the state of a mounting vehicle. 第１実施例に係る処理手順を示すフローチャートの一例である。It is an example of the flowchart which shows the process sequence which concerns on 1st Example. 第２実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。It is an example of the functional block of the stop determination apparatus which concerns on 2nd Example. 第２実施例に係る処理手順を示すフローチャートの一例である。It is an example of the flowchart which shows the process sequence which concerns on 2nd Example.

本発明の１つの観点では、停車判定装置は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両が位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、を備える。   In one aspect of the present invention, the stop determination device includes an acceleration acquisition unit that acquires at least a longitudinal acceleration of the vehicle, a gradient estimation unit that estimates a road gradient where the vehicle is located, and the vehicle based on the road gradient. A sample selection means for calculating the estimated range of acceleration in the longitudinal direction when the vehicle stops, selecting the acceleration in the longitudinal direction based on the estimated range, and statistics for calculating the statistics of the selected acceleration over a predetermined time width A quantity calculation unit; and a stop determination unit that determines whether or not the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold.

上記の停車判定装置は、例えばＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）などのポータブルデバイスであり、加速度取得手段と、勾配推定手段と、標本選定手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。加速度取得手段は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する。ここで、「車両の前後方向」とは、車両の前進方向又は後進方向のいずれかを正方向とした軸方向を指す。なお、車両の前後方向は、上記定義で厳密に決定される方向の他、上記定義とおよそ一致した方向であってもよい。勾配推定手段は、車両の走行中又は停車中の道路勾配を推定する。勾配推定手段は、例えば、車両の上下方向の加速度によって勾配を推定してもよく、専用のセンサ等により勾配を検出してもよい。標本選定手段は、道路勾配に基づき車両が停車した場合の前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前後方向の加速度を選定する。即ち、標本選定手段は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外するように推定範囲を設定し、前後方向の加速度を選定する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に定められる。この所定時間幅は、例えば、統計量を算出するのに必要な加速度のサンプル数を取得するのに要する時間幅に設定される。停車判定手段は、統計量と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。このように、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出することで、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。   Said stop determination apparatus is portable devices, such as PND (Personal Navigation Device), for example, and is provided with an acceleration acquisition means, a gradient estimation means, a sample selection means, a statistic calculation means, and a stop determination means. The acceleration acquisition means acquires the acceleration of the vehicle. The acceleration acquisition means acquires at least the longitudinal acceleration of the vehicle. Here, the “front-rear direction of the vehicle” refers to an axial direction in which either the forward direction or the reverse direction of the vehicle is a positive direction. Note that the front-rear direction of the vehicle may be a direction that approximately matches the above definition, in addition to a direction that is strictly determined by the above definition. The gradient estimation means estimates a road gradient while the vehicle is running or stopped. The gradient estimation means may estimate the gradient based on, for example, the vertical acceleration of the vehicle, or may detect the gradient using a dedicated sensor or the like. The sample selection means calculates an estimated range of acceleration in the front-rear direction when the vehicle stops based on the road gradient, and selects the acceleration in the front-rear direction based on the estimated range. That is, the sample selection means sets the estimation range so as to exclude outliers caused by sudden braking or the like, and selects the acceleration in the front-rear direction. The statistic calculation means calculates a statistic of the selected acceleration over a predetermined time width. The above-mentioned predetermined time width is set to an appropriate value based on experiments or the like. For example, the predetermined time width is set to a time width required to acquire the number of acceleration samples necessary for calculating the statistic. The stop determination means determines whether or not the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold. In this way, the stoppage determination device can recognize that the mounted vehicle is stopped early by calculating the statistic by excluding outliers caused by sudden braking or the like.

上記の停車判定装置の一態様では、前記加速度取得手段は、前記車両の上下方向の加速度を取得し、前記勾配推定手段は、前記上下方向の加速度に基づき前記道路勾配を推定する。ここで、「車両の上下方向」とは、車両が走行中又は停車中の路面と垂直な方向を指す。なお、車両の上下方向は、上記定義で厳密に決定される方向の他、上記定義とおよそ一致した方向であってもよい。車両の上下方向の加速度は、車両が定常状態の場合、道路勾配によって一意に定まる。従って、停車判定装置は、上下方向の加速度に基づき適切に道路勾配を推定することができる。   In one aspect of the stop determination device, the acceleration acquisition unit acquires the vertical acceleration of the vehicle, and the gradient estimation unit estimates the road gradient based on the vertical acceleration. Here, the “vertical direction of the vehicle” refers to a direction perpendicular to the road surface on which the vehicle is traveling or stopped. Note that the vertical direction of the vehicle may be a direction that approximately matches the above definition in addition to a direction that is strictly determined by the above definition. The vertical acceleration of the vehicle is uniquely determined by the road gradient when the vehicle is in a steady state. Therefore, the stop determination device can appropriately estimate the road gradient based on the vertical acceleration.

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記統計量は、ばらつき値であることを特徴とする。ここで、「ばらつき値」とは、加速度のばらつきを示す統計的な数値であり、例えば加速度の分散、偏差または尖度などが例示される。このように、停車判定装置は、統計量としてばらつき値を使用することで、道路勾配等の影響を適切に抑制することができる。   In another aspect of the above stop determination device, the statistic is a variation value. Here, the “variation value” is a statistical numerical value indicating the variation in acceleration, and examples thereof include acceleration dispersion, deviation or kurtosis. Thus, the stop determination device can appropriately suppress the influence of the road gradient and the like by using the variation value as the statistic.

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記統計量は分散又は／及び尖度である。ここで、「分散」は、不偏分散を含む。以下の説明でも同様とする。停車判定装置は、これらを統計量とすることにより、適切に停車判定を実行することができる。   In another aspect of the above stop determination device, the statistic is variance or / and kurtosis. Here, “dispersion” includes unbiased dispersion. The same applies to the following description. The stop determination device can appropriately execute the stop determination by using these as statistics.

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記標本選定手段は、前記車両が停車中の場合に前記道路勾配に基づき決定される前記前後方向の加速度の推定範囲である第１推定範囲と、前記道路勾配の予め想定される範囲に基づき決定される前記前後方向の加速度の推定範囲である第２推定範囲との重複範囲を前記推定範囲として決定する。このようにすることで、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を適切に除外して統計量を算出することができる。   In another aspect of the stop determination device described above, the sample selection means includes a first estimation range that is an estimation range of the longitudinal acceleration determined based on the road gradient when the vehicle is stopped, An overlapping range with the second estimated range, which is an estimated range of the longitudinal acceleration determined based on a range assumed in advance of the road gradient, is determined as the estimated range. By doing in this way, the stop determination apparatus can calculate a statistic by appropriately excluding outliers caused by sudden braking or the like.

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記所定時間幅にわたり前記加速度取得手段が取得した前記前後方向の加速度の個数と前記標本選定手段が選定した前記前後方向の加速度の個数とが異なる場合、前記所定時間幅にわたり前記加速度取得手段が取得した前記前後方向の加速度を母集団とした信頼区間を算出する母集団分布推定手段をさらに備え、前記停車判定手段は、前記個数が異なる場合、前記信頼区間が前記推定範囲に属する場合のみ、前記車両が停車中であると認定する。ここで、「信頼区間」は、例えば９５％信頼区間である。このように、停車判定装置は、所定時間幅にわたり取得した前後方向の加速度の個数よりも統計量の計算に用いる加速度の個数が少ない場合、さらに信頼区間を用いることで統計量の信頼性についても考慮する。これにより、停車判定装置は、搭載車両の走行中に、停車中であると誤認定するのを防ぐことができる。   In another aspect of the stop determination device described above, the number of accelerations in the front-rear direction acquired by the acceleration acquisition unit over the predetermined time width is different from the number of accelerations in the front-rear direction selected by the sample selection unit. , Further comprising a population distribution estimation unit that calculates a confidence interval using the acceleration in the front-rear direction acquired by the acceleration acquisition unit over the predetermined time width as a population, and when the stop determination unit is different, Only when the confidence interval belongs to the estimated range, the vehicle is recognized as being stopped. Here, the “confidence interval” is, for example, a 95% confidence interval. As described above, when the number of accelerations used for calculation of the statistic is smaller than the number of accelerations in the front-rear direction acquired over the predetermined time width, the stoppage determination device further uses the confidence interval to determine the reliability of the statistic. Consider. Thereby, the stop determination device can prevent erroneous recognition that the vehicle is stopped while the mounted vehicle is traveling.

上記の停車判定装置の他の一態様では、加速度センサをさらに備え、前記加速度取得手段は、前記加速度センサから加速度を取得すると共に、当該加速度センサと停車判定装置とのマウントずれ又は／及び停車判定装置と前記車両との設置ずれを補正する。ここで、「マウントずれ」とは、加速度センサと停車判定装置との相対的な位置関係に起因した加速度の測定値のずれを指し、「設置ずれ」とは、停車判定装置と車両との相対的な位置関係に起因した加速度の測定値のずれを指す。これにより、停車判定装置は、マウントずれや設置ずれを考慮することで、より的確に車両の停車判定を実行することができる。   In another aspect of the stop determination device described above, an acceleration sensor is further provided, and the acceleration acquisition unit acquires acceleration from the acceleration sensor and determines whether the acceleration sensor and the stop determination device are not mounted or / and stop. The installation deviation between the apparatus and the vehicle is corrected. Here, “mounting deviation” refers to a deviation in measured values of acceleration caused by the relative positional relationship between the acceleration sensor and the stoppage determination apparatus, and “installation deviation” refers to a relative difference between the stoppage determination apparatus and the vehicle. This refers to the deviation of the measured value of acceleration due to the general positional relationship. Thereby, the stop determination apparatus can perform the stop determination of a vehicle more appropriately by taking into account the mounting deviation and the installation deviation.

本発明の他の観点では、停車判定方法は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、を備える。停車判定装置は、この方法を用いることで、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出し、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。   In another aspect of the present invention, the stop determination method includes an acceleration acquisition step of acquiring at least a longitudinal acceleration of the vehicle, a gradient estimation step of estimating a road gradient where the vehicle is located, and the vehicle based on the road gradient. A sample selection step of calculating the longitudinal acceleration estimation range when the vehicle stops, selecting the longitudinal acceleration based on the estimation range, and calculating statistics of the selected acceleration over a predetermined time width A quantity calculation step, and a stop determination step of determining whether or not the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold value. By using this method, the stop determination device can calculate the statistic by excluding outliers caused by sudden braking or the like, and can recognize that the on-board vehicle is stopped at an early stage.

上記の停車判定装置の他の一態様では、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、この停車判定プログラムを搭載することにより、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出し、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。なお、好適な例では、停車判定プログラムは、記憶媒体に記憶される。   In another aspect of the stop determination device described above, the stop determination program is executed by a computer, and includes an acceleration acquisition unit that acquires at least a longitudinal acceleration of the vehicle, and a gradient that estimates a road gradient on which the vehicle is located. An estimation means; a sample selection means for calculating an estimation range of the longitudinal acceleration when the vehicle stops based on the road gradient; and selecting the acceleration in the longitudinal direction based on the estimation range; and a predetermined time width The computer is caused to function as a statistic calculation unit that calculates a statistic of the selected acceleration, and a stop determination unit that determines whether the vehicle is stopped based on the statistic and a predetermined threshold. By installing this stoppage determination program, the computer can calculate the statistic by excluding outliers caused by sudden braking or the like, and can recognize that the mounted vehicle is stopped at an early stage. In a preferred example, the stop determination program is stored in a storage medium.

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以下では、本発明の各実施例で共通する停車判定装置の概略構成について説明した後、停車判定装置が実行する処理内容について第１実施例及び第２実施例で説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following, after describing the schematic configuration of the stop determination device common to each embodiment of the present invention, the processing contents executed by the stop determination device will be described in the first embodiment and the second embodiment.

［概略構成］
まず、本発明に係る停車判定装置の概要について図１を用いて説明する。図１は、停車判定装置１００の概略構成の一例である。停車判定装置１００は、車両に搭載される。図１に示すように、停車判定装置１００は、加速度センサ１と、システムコントローラ２と、入力装置３と、出力装置４と、データ記憶ユニット５と、を備える。停車判定装置１００の各要素は、バスライン３０を介して相互に接続されている。 [Schematic configuration]
First, the outline | summary of the stop determination apparatus which concerns on this invention is demonstrated using FIG. FIG. 1 is an example of a schematic configuration of the stop determination device 100. The stop determination device 100 is mounted on a vehicle. As shown in FIG. 1, the stop determination device 100 includes an acceleration sensor 1, a system controller 2, an input device 3, an output device 4, and a data storage unit 5. Each element of the stop determination device 100 is connected to each other via the bus line 30.

加速度センサ１は、例えば圧電素子からなり、加速度データを出力する。具体的には、加速度センサ１は、搭載車両の進行（前進）方向を正とする方向（以後、「Ｘ軸方向」と呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｘ」と呼ぶ。）及び搭載車両の上下方向であり搭載車両が位置する路面と垂直な方向（以後、「Ｚ軸方向」とも呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｚ」と呼ぶ。）を検出し、システムコントローラ２へ供給する。なお、加速度Ａｚは、搭載車両から地面に向けた方向を正値とする。   The acceleration sensor 1 is made of a piezoelectric element, for example, and outputs acceleration data. Specifically, the acceleration sensor 1 is an acceleration (hereinafter referred to as “acceleration Ax”) in a direction (hereinafter referred to as “X-axis direction”) in which the traveling (forward) direction of the mounted vehicle is positive. Acceleration (hereinafter referred to as “acceleration Az”) in a direction perpendicular to the road surface on which the mounted vehicle is located (hereinafter also referred to as “Z-axis direction”) is detected and supplied to the system controller 2. To do. The acceleration Az has a positive value in the direction from the mounted vehicle toward the ground.

システムコントローラ２は、インタフェース２１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２３及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４を含んでおり、停車判定装置１００全体の制御を行う。   The system controller 2 includes an interface 21, a CPU (Central Processing Unit) 22, a ROM (Read Only Memory) 23, and a RAM (Random Access Memory) 24, and controls the entire stop determination device 100.

インタフェース２１は、加速度センサ１とのインタフェース動作を行う。そして、インタフェース２１は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをシステムコントローラ２に入力する。   The interface 21 performs an interface operation with the acceleration sensor 1. The interface 21 inputs accelerations Ax and Az from the acceleration sensor 1 to the system controller 2.

ＣＰＵ２２は、システムコントローラ２全体を制御する。ＣＰＵ２２は、予め用意されたプログラムを実行することにより、本発明における加速度取得手段、勾配推定手段、標本選定手段、統計量算出手段、母集団分布推定手段、及び停車判定手段として機能する。これについては、後述する［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで詳しく説明する。ＲＯＭ２３は、システムコントローラ２を制御する制御プログラム等が格納された図示しない不揮発性メモリ等を有する。ＲＡＭ２４は、入力装置３から供給される入力信号に基づき各種データを読み出し可能に格納したり、ＣＰＵ２２に対してワーキングエリアを提供したりする。   The CPU 22 controls the entire system controller 2. The CPU 22 functions as acceleration acquisition means, gradient estimation means, sample selection means, statistic calculation means, population distribution estimation means, and stop determination means in the present invention by executing a program prepared in advance. This will be described in detail in sections [First Example] and [Second Example] which will be described later. The ROM 23 includes a nonvolatile memory (not shown) in which a control program for controlling the system controller 2 is stored. The RAM 24 stores various data in a readable manner based on the input signal supplied from the input device 3 and provides a working area for the CPU 22.

入力装置３は、停車判定装置１００に対して利用者が行う必要な命令や情報の入力を受け付けるインタフェースである。出力装置４は、利用者の操作に応答するための情報を出力する。例えば、出力部１１は、システムコントローラ２の制御に基づき、画像または映像の出力及び／又は音声出力を行う。   The input device 3 is an interface that accepts necessary commands and information input by the user to the stop determination device 100. The output device 4 outputs information for responding to a user operation. For example, the output unit 11 outputs an image or video and / or outputs audio based on the control of the system controller 2.

データ記憶ユニット５は、停車判定装置１００の動作を制御するためのプログラムを保存したり、停車判定装置１００の動作に必要な情報を保持したりするためのものである。   The data storage unit 5 is for storing a program for controlling the operation of the stop determination device 100 and holding information necessary for the operation of the stop determination device 100.

なお、上述の停車判定装置１００の構成は一例であり、本発明が適用可能な構成はこれに限定されない。例えば、停車判定装置１００は、上述の構成に代えて、入力装置３又は／及び出力装置４を有しなくてもよい。他の例では、停車判定装置１００は、上述の構成に加えて、通信装置を備え、他の装置へ停止判定結果等のデータを供給してもよい。   In addition, the structure of the above-mentioned stop determination apparatus 100 is an example, and the structure to which the present invention is applicable is not limited to this. For example, the stop determination device 100 may not include the input device 3 and / or the output device 4 instead of the above-described configuration. In another example, the stop determination device 100 may include a communication device in addition to the above-described configuration, and supply data such as a stop determination result to another device.

以下では、システムコントローラ２が実行する処理について［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで説明する。なお、以後では、停車判定装置１００が搭載される車両を「搭載車両」と呼ぶ。   In the following, processing executed by the system controller 2 will be described in the sections [First Embodiment] and [Second Embodiment]. Hereinafter, the vehicle on which the stop determination device 100 is mounted is referred to as “mounted vehicle”.

［第１実施例］
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について説明する。第１実施例では、システムコントローラ２は、加速度Ａｚに基づき搭載車両が走行中又は停車中の道路勾配（以後、単に「勾配」と呼ぶ。）を推定し、停車判定に使用すべき加速度Ａｘを選定する。そして、システムコントローラ２は、選定した加速度Ａｘ（以後、「選定加速度Ａｘｓ」と呼ぶ。）に基づき算出した分散（以後、「分散Ｖｘ」と呼ぶ。）に基づき停車判定を行う。これにより、システムコントローラ２は、搭載車両の急停車等に伴う振動に起因して加速度Ａｘの外れ値（以後、単に「外れ値」と呼ぶ。）が発生した場合であっても、これを除外して早期に停車認定を行う。なお、ここで「外れ値」とは、搭載車両の停車直前又は直後に発生する振動に起因した加速度Ａｘを指し、停車判定装置１００が搭載車両の停車認定をするのに妨げとなる値を指す。 [First embodiment]
Next, processing executed by the system controller 2 in the first embodiment will be described. In the first embodiment, the system controller 2 estimates a road gradient (hereinafter simply referred to as “gradient”) when the mounted vehicle is running or stopped based on the acceleration Az, and determines the acceleration Ax to be used for stop determination. Select. Then, the system controller 2 performs stop determination based on the variance (hereinafter referred to as “dispersion Vx”) calculated based on the selected acceleration Ax (hereinafter referred to as “selected acceleration Axs”). As a result, the system controller 2 excludes the acceleration Ax outliers (hereinafter simply referred to as “outliers”) due to the vibration caused by the sudden stop of the mounted vehicle. Approval of stoppage is given early. Here, the “outlier” refers to an acceleration Ax caused by vibration that occurs immediately before or immediately after the mounted vehicle stops, and a value that hinders the stop determination apparatus 100 from certifying that the mounted vehicle is stopped. .

以後では、第１実施例の具体的な処理内容を説明した後、処理フロー及び第１実施例の各変形例について順に説明する。   Hereinafter, after describing the specific processing contents of the first embodiment, the processing flow and each modification of the first embodiment will be described in order.

まず、第１実施例の具体的な処理について、図２を用いて詳しく説明する。図２は、第１実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図２に示すように、システムコントローラ２は、加速度取得部２ａと、勾配推定部２ｂと、標本選定部２ｃと、統計量算出部２ｄと、停車判定部２ｅと、を備える。以下、これらの各要素が実行する処理について説明する。   First, specific processing of the first embodiment will be described in detail with reference to FIG. FIG. 2 is an example of a diagram illustrating functional blocks of the stop determination device 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the system controller 2 includes an acceleration acquisition unit 2a, a gradient estimation unit 2b, a sample selection unit 2c, a statistic calculation unit 2d, and a stop determination unit 2e. Hereinafter, processing executed by each of these elements will be described.

加速度取得部２ａは、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをそれぞれ取得する。または、他の車両情報（例えば速度情報）を取得し、システムの内部で演算により加速度値を取得してもよい。そして、加速度取得部２ａは、加速度Ａｘを標本選定部２ｃへ供給すると共に、加速度Ａｚを勾配推定部２ｂに供給する。   The acceleration acquisition unit 2a acquires accelerations Ax and Az from the acceleration sensor 1, respectively. Alternatively, other vehicle information (for example, speed information) may be acquired, and the acceleration value may be acquired by calculation inside the system. The acceleration acquisition unit 2a supplies the acceleration Ax to the sample selection unit 2c and supplies the acceleration Az to the gradient estimation unit 2b.

勾配推定部２ｂは、加速度Ａｚに基づき勾配を推定する。これについて具体例を示す。勾配推定部２ｂは、勾配が「Θ」（Θは、水平面を０とする）のとき、実際に計測された加速度Ａｚと、Ｚ軸方向の加速度の理論式である「ｇ×ｃｏｓΘ」（以後、乗算記号「×」を適宜省略する。）と、に基づき勾配Θに関する情報（以後、「勾配情報Ｉ_Θ」と呼ぶ。）を算出する。勾配情報Ｉ_Θは、勾配Θ自体であってもよく、その他勾配Θを間接的に示す値（例えば、勾配Θの三角関数）であってもよい。ここでは、勾配推定部２ｂは、勾配Θの余弦を勾配情報Ｉ_Θとして算出する。具体的には、勾配推定部２ｂは、以下の式（１）を用いて勾配情報Ｉ_Θとなる勾配Θの余弦を算出する。
ｃｏｓΘ＝｜Ａｚ｜／ｇ 式（１）
そして、勾配推定部２ｂは、勾配情報Ｉ_Θを標本選定部２ｃへ供給する。 The gradient estimation unit 2b estimates the gradient based on the acceleration Az. A specific example of this will be shown. When the gradient is “Θ” (Θ is 0 on the horizontal plane), the gradient estimator 2b “g × cos Θ” (hereinafter referred to as a theoretical expression of the acceleration Az actually measured and the acceleration in the Z-axis direction). , The multiplication symbol “x” is omitted as appropriate), and information on the gradient Θ (hereinafter referred to as “gradient information I _Θ ”) is calculated. The gradient information I _Θ may be the gradient Θ itself, or may be a value that indirectly indicates the gradient Θ (for example, a trigonometric function of the gradient Θ). Here, the gradient estimation unit 2b calculates the cosine of the gradient _Θ as the gradient information I _Θ . Specifically, the gradient estimation unit 2b calculates the cosine of the gradient Θ that becomes the gradient information I _Θ using the following equation (1).
cos Θ = | Az | / g Formula (1)
Then, the gradient estimation unit 2b supplies the gradient information _IΘ to the sample selection unit 2c.

次に、標本選定部２ｃが実行する処理について説明する。標本選定部２ｃは、直前の所定時間幅までに取得された加速度Ａｘから、勾配情報Ｉ_Θに基づき、統計量算出部２ｄで用いる選定加速度Ａｘｓを選定する。以後、上述の時間幅を「サンプリング時間幅Ｔｗ」と呼ぶ。サンプリング時間幅Ｔｗは、実験等に基づき適切な値に設定される。具体的には、標本選定部２ｃは、勾配情報Ｉ_Θから導かれる加速度Ａｘの推定範囲（以後、「第１推定範囲Ｗｅ１」と呼ぶ。）と、予め定めた勾配Θの想定角度の範囲から導かれる加速度Ａｘの制限範囲（以後、「第２推定範囲Ｗｅ２」と呼ぶ。）と、に基づき、統計量算出部２ｄで使用すべき加速度Ａｘの範囲（以後、「推定範囲Ｗｅ」と呼ぶ。）を決定する。そして、標本選定部２ｃは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した加速度Ａｘから選定加速度Ａｘｓを選定する。 Next, processing executed by the specimen selection unit 2c will be described. Sample selection section 2c from the acceleration Ax obtained until a predetermined time width immediately before, based on the gradient information I _theta, selected selection acceleration Axs used in statistic calculation unit 2d. Hereinafter, the above-described time width is referred to as “sampling time width Tw”. The sampling time width Tw is set to an appropriate value based on experiments or the like. Specifically, the sample selection unit 2c determines from an estimated range of acceleration Ax derived from the gradient information I _Θ (hereinafter referred to as “first estimated range We1”) and a predetermined range of assumed angles of the gradient Θ. A range of acceleration Ax to be used by the statistic calculation unit 2d (hereinafter referred to as “estimated range We”) based on the limited range of acceleration Ax to be derived (hereinafter referred to as “second estimated range We2”). ). Then, the specimen selection unit 2c selects the selected acceleration Axs from the acceleration Ax acquired during the immediately preceding sampling time width Tw.

これについて図３及び図４を用いて詳しく説明する。図３は、勾配Θでの第１推定範囲Ｗｅ１、第２推定範囲Ｗｅ２、及び推定範囲Ｗｅをそれぞれ示した図の一例である。なお、図３中の勾配Θ及びパラメータ「α」は、正値とする。   This will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 3 is an example of a diagram illustrating the first estimation range We1, the second estimation range We2, and the estimation range We at the gradient Θ. Note that the gradient Θ and the parameter “α” in FIG. 3 are positive values.

まず、標本選定部２ｃは、勾配ΘのときＸ軸方向に加わる重力の大きさは「ｇｓｉｎΘ」であることから、勾配情報Ｉ_Θに基づき、以下の式（２）と式（３）とにより特定される加速度Ａｘの値域を第１推定範囲Ｗｅ１として設定する。
−（ｇｓｉｎΘ＋α）≦Ｗｅ１≦−（ｇｓｉｎΘ−α） 式（２）
ｇｓｉｎΘ−α≦Ｗｅ１≦ｇｓｉｎΘ＋α 式（３）
即ち、第１推定範囲Ｗｅ１は、式（２）又は式（３）のいずれかを満たす加速度Ａｘの値域に設定される。このとき、パラメータαは、例えば想定される勾配Θの推定誤差の範囲等を考慮し、実験等に基づき適切な値に設定される。そして、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１に属しない加速度Ａｘを外れ値とみなす。なお、標本選定部２ｃは、例えば勾配情報Ｉ_Θが「ｃｏｓΘ」の場合、三角関数の一般式「（ｃｏｓΘ）^２＋（ｓｉｎΘ）^２＝１」により式（２）、（３）中の「ｓｉｎΘ」を算出する。 First, the sample selection section 2c, since the magnitude of the gravity applied to the X-axis direction when the gradient theta is "gsinΘ", based on the gradient information I _theta, and the following equation (2) and (3) The range of the specified acceleration Ax is set as the first estimated range We1.
− (GsinΘ + α) ≦ We1 ≦ − (gsinΘ−α) Equation (2)
gsinΘ−α ≦ We1 ≦ gsinΘ + α Formula (3)
That is, the first estimation range We1 is set to a value range of the acceleration Ax that satisfies either formula (2) or formula (3). At this time, the parameter α is set to an appropriate value based on an experiment or the like in consideration of, for example, a range of an estimated error of the gradient Θ. Then, the sample selection unit 2c regards the acceleration Ax that does not belong to the first estimation range We1 as an outlier. For example, when the gradient information I _Θ is “cos _Θ ”, the sample selection unit 2 c uses “(cos _Θ ) ² + (sin _Θ ) ² = 1” of the trigonometric function “ sin Θ ”is calculated.

このように、標本選定部２ｃは、勾配情報Ｉ_Θに基づき第１推定範囲Ｗｅ１を設定することで、急ブレーキ等に起因して発生する加速度Ａｘの外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを決定することができる。 Thus, the specimen selecting section 2c, by setting the first estimation range We1 based on gradient information I _theta, determines the selected acceleration Axs excluding outliers acceleration Ax generated due to sudden braking, etc. be able to.

また、標本選定部２ｃは、第２推定範囲Ｗｅ２を、搭載車両の停車時にとり得る加速度Ａｘの絶対値の最大値「Ａｘｍａｘ」に基づき設定する。具体的には、最大値Ａｘｍａｘは、予め想定される勾配Θの範囲に基づき実験等により予め設定され、データ記憶ユニット５等に記憶される。即ち、標本選定部２ｃは、以下の式（４）により特定される加速度Ａｘの範囲を第２推定範囲Ｗｅ２として設定する。
−Ａｘｍａｘ≦Ｗｅ２≦Ａｘｍａｘ 式（４）
このようにすることで、標本選定部２ｃは、急ブレーキ等に起因した加速度Ａｘの外れ値を確実に除外することができ、選定加速度Ａｘｓをより的確に設定することができる。 The sample selection unit 2c sets the second estimation range We2 based on the maximum absolute value “Axmax” of the acceleration Ax that can be taken when the mounted vehicle is stopped. Specifically, the maximum value Axmax is set in advance by experiments or the like based on the range of the gradient Θ assumed in advance, and is stored in the data storage unit 5 or the like. That is, the sample selection unit 2c sets the range of the acceleration Ax specified by the following equation (4) as the second estimated range We2.
−Axmax ≦ We2 ≦ Axmax Formula (4)
By doing so, the sample selection unit 2c can reliably exclude outliers of the acceleration Ax caused by sudden braking or the like, and can set the selected acceleration Axs more accurately.

そして、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを決定する。具体的には、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とが重複する範囲を推定範囲Ｗｅとして決定する。即ち、推定範囲Ｗｅは、図３に示すように、式（２）及び式（４）を満たす加速度Ａｘの値域、及び、式（３）及び式（４）を満たす加速度Ａｘの値域に設定される。このように、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを決定することで、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを適切に選定することができる。   Then, the sample selection unit 2c determines the estimation range We based on the first estimation range We1 and the second estimation range We2. Specifically, the sample selection unit 2c determines a range where the first estimation range We1 and the second estimation range We2 overlap as the estimation range We. That is, as shown in FIG. 3, the estimated range We is set to an acceleration Ax value range that satisfies the expressions (2) and (4) and an acceleration Ax value range that satisfies the expressions (3) and (4). The In this way, the sample selection unit 2c determines the estimation range We based on the first estimation range We1 and the second estimation range We2, thereby selecting the selected acceleration Axs excluding outliers generated due to sudden braking or the like. Can be selected appropriately.

さらに勾配Θが０の場合の具体例について図４を用いて説明する。図４は、勾配Θが０の場合の、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとを示すグラフの一例である。即ち、図４に示す各範囲の境界値は、図３に示す各範囲の境界値を「Θ＝０」に設定した場合に該当する。   Further, a specific example when the gradient Θ is 0 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is an example of a graph showing the first estimation range We1, the second estimation range We2, and the estimation range We when the gradient Θ is zero. That is, the boundary value of each range shown in FIG. 4 corresponds to the case where the boundary value of each range shown in FIG. 3 is set to “Θ = 0”.

図４に示すように、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を、式（２）及び式（３）に「Θ＝０」を代入することにより特定する。即ち、この場合、標本選定部２ｃは、「Θ＝０」の場合に式（２）及び式（３）と等価となる以下の式（５）に基づき第１推定範囲Ｗｅ１を設定する。
−α≦Ｗｅ１≦α 式（５）
また、標本選定部２ｃは、第２推定範囲Ｗｅ２を最大値Ａｘｍａｘに基づき決定する。即ち、標本選定部２ｃは、図３の例と同様、式（４）に基づき第２推定範囲Ｗｅ２を設定する。そして、標本選定部２ｃは、式（５）に基づき設定した第１推定範囲Ｗｅ１と、式（４）に基づき設定した第２推定範囲Ｗｅ２との重複部分、即ち式（５）に示す範囲を推定範囲Ｗｅとして定める。 As illustrated in FIG. 4, the sample selection unit 2c specifies the first estimation range We1 by substituting “Θ = 0” into Expression (2) and Expression (3). That is, in this case, the sample selection unit 2c sets the first estimation range We1 based on the following equation (5) that is equivalent to the equations (2) and (3) when “Θ = 0”.
−α ≦ We1 ≦ α Formula (5)
In addition, the sample selection unit 2c determines the second estimation range We2 based on the maximum value Axmax. That is, the sample selection unit 2c sets the second estimation range We2 based on the equation (4), as in the example of FIG. The sample selection unit 2c then overlaps the first estimated range We1 set based on the equation (5) and the second estimated range We2 set based on the equation (4), that is, the range shown in the equation (5). It is determined as the estimated range We.

次に、再び図２に戻り、統計量算出部２ｄが実行する処理について説明する。統計量算出部２ｄは、標本選定部２ｃから供給された選定加速度Ａｘｓに基づき統計量を算出する。具体的には、統計量算出部２ｄは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。このように、統計量算出部２ｄは、統計量として分散を用いることで、勾配Θの影響を受けることなく停車判定を実行することができる。また、統計量算出部２ｄは、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓのみに基づき分散Ｖｘを算出しているため、急ブレーキ等による停車直後であっても、過度に分散Ｖｘが大きくなるのを抑制する。なお、統計量算出部２ｄは、加速度取得部２ａが加速度Ａｘを取得するごとにサンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。これについては、後述する図５の説明で具体的に説明する。   Next, returning to FIG. 2 again, the process executed by the statistic calculator 2d will be described. The statistic calculator 2d calculates a statistic based on the selected acceleration Axs supplied from the sample selector 2c. Specifically, the statistic calculator 2d calculates the variance Vx from the selected acceleration Axs during the immediately preceding sampling time width Tw. As described above, the statistic calculation unit 2d can execute the stop determination without being affected by the gradient Θ by using the variance as the statistic. In addition, since the statistic calculation unit 2d calculates the variance Vx based only on the selected acceleration Axs excluding outliers, the variance Vx is prevented from becoming excessively large even immediately after stopping due to sudden braking or the like. To do. The statistic calculator 2d calculates the variance Vx from the selected acceleration Axs in the sampling time width Tw every time the acceleration acquisition unit 2a acquires the acceleration Ax. This will be specifically described in the description of FIG.

次に、停車判定部２ｅが実行する処理について説明する。停車判定部２ｅは、統計量算出部２ｄから供給された分散Ｖｘが所定の閾値（以後、「閾値Ｖｘｔｈ」と呼ぶ。）より小さい場合、搭載車両が停止していると判定する。閾値Ｖｘｔｈは、実験等に基づき適切な値に設定される。即ち、停車判定部２ｅは、以下の式（６）が成立する場合、搭載車両が停止していると認定する。
Ｖｘ＜Ｖｘｔｈ 式（６）
一方、停車判定部２ｅは、式（６）が成立しない場合、搭載車両が走行中であると認定する。このとき、上述したように、分散Ｖｘは、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓのみに基づき算出されている。従って、停車判定部２ｅは、急ブレーキ等による搭載車両の停車直後であっても、適切に停車中であると認定することができる。 Next, the process which the stop determination part 2e performs is demonstrated. When the variance Vx supplied from the statistic calculator 2d is smaller than a predetermined threshold (hereinafter referred to as “threshold Vxth”), the stop determination unit 2e determines that the mounted vehicle is stopped. The threshold value Vxth is set to an appropriate value based on experiments or the like. That is, the stop determination unit 2e recognizes that the mounted vehicle is stopped when the following equation (6) is satisfied.
Vx <Vxth Formula (6)
On the other hand, when the formula (6) is not established, the stop determination unit 2e determines that the mounted vehicle is traveling. At this time, as described above, the variance Vx is calculated based only on the selected acceleration Axs excluding outliers. Therefore, the stop determination unit 2e can recognize that the vehicle is being stopped appropriately even immediately after the mounted vehicle stops due to sudden braking or the like.

次に、本実施例による効果について、図５を用いてさらに説明する。図５は、時間軸における各サンプリング時間幅「Ｔｗ１」乃至「Ｔｗ５」と搭載車両の状態との対応を示すグラフの一例である。サンプリング時間幅Ｔｗ１乃至Ｔｗ５は、それぞれ時刻「ｔ１」乃至「ｔ５」で統計量算出部２ｄが分散Ｖｘを算出するために使用するサンプリング時間幅Ｔｗである。また、時刻ｔ１は、急ブレーキに起因して搭載車両が振動を開始した時刻を示し、時刻ｔ２は、搭載車両が停車した時刻を示し、時刻ｔ２αは、搭載車両の振動が終了して定常状態になった時刻を示す。以後では、時刻ｔ１までの期間を「走行期間」と呼び、時刻ｔ１から時刻ｔ２αまでの期間を「振動期間」と呼び、時刻ｔ３以降の期間を「安定期間」と呼ぶ。   Next, the effect of the present embodiment will be further described with reference to FIG. FIG. 5 is an example of a graph showing the correspondence between the sampling time widths “Tw1” to “Tw5” on the time axis and the state of the mounted vehicle. Sampling time widths Tw1 to Tw5 are sampling time widths Tw used by the statistic calculator 2d to calculate the variance Vx at times “t1” to “t5”, respectively. The time t1 indicates the time when the mounted vehicle starts to vibrate due to the sudden braking, the time t2 indicates the time when the mounted vehicle stops, and the time t2α indicates the steady state after the vibration of the mounted vehicle ends. Indicates the time when Hereinafter, the period from time t1 is referred to as “travel period”, the period from time t1 to time t2α is referred to as “vibration period”, and the period after time t3 is referred to as “stable period”.

まず、時刻ｔ１では、停車判定部２ｅは、サンプリング時間幅Ｔｗ１中の選定加速度Ａｘｓから算出した分散Ｖｘに基づき式（６）を参照して停車判定を行う。このとき、サンプリング時間幅Ｔｗ１は走行期間中に位置するため、停車判定部２ｅは、搭載車両が走行中であると認定する。同様に、搭載車両が停車する時刻ｔ２では、停車判定部２ｅは、サンプリング時間幅Ｔｗ２中の選定加速度Ａｘｓに基づき停車判定を行う。その結果、停車判定部２ｅは、走行中と認定する。   First, at time t1, the stop determination unit 2e performs stop determination with reference to Expression (6) based on the variance Vx calculated from the selected acceleration Axs in the sampling time width Tw1. At this time, since the sampling time width Tw1 is located during the traveling period, the stop determination unit 2e recognizes that the mounted vehicle is traveling. Similarly, at time t2 when the mounted vehicle stops, the stop determination unit 2e performs stop determination based on the selected acceleration Axs in the sampling time width Tw2. As a result, the stop determination unit 2e recognizes that the vehicle is traveling.

そして、安定期間中の時刻ｔ３及び時刻ｔ４では、停車判定部２ｅは、それぞれサンプリング時間幅Ｔｗ３及びサンプリング時間幅Ｔｗ４中の選定加速度Ａｘｓに基づき停車判定を行う。このとき、サンプリング時間幅Ｔｗ３、Ｔｗ４は振動期間を跨いでいる。よって、標本選定部２ｃは、サンプリング時間幅Ｔｗ３、Ｔｗ４中に取得された加速度Ａｘのうち外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを選定する。その結果、停車判定部２ｅは、時刻ｔ３又は時刻ｔ４のいずれかのタイミングで、搭載車両が停車中であると認定する。一方、加速度Ａｘの選定を行わない従来の手法による場合（以後、「比較例」と呼ぶ。）では、停車判定装置１００は、振動期間中に取得した加速度Ａｘの外れ値によって分散Ｖｘが大きくなり、時刻ｔ３及び時刻ｔ４では停車認定をすることができない。   Then, at time t3 and time t4 during the stable period, the stop determination unit 2e performs stop determination based on the selected acceleration Axs in the sampling time width Tw3 and the sampling time width Tw4, respectively. At this time, the sampling time widths Tw3 and Tw4 straddle the vibration period. Therefore, the sample selection unit 2c selects the selected acceleration Axs excluding outliers from the accelerations Ax acquired during the sampling time widths Tw3 and Tw4. As a result, the stop determination unit 2e recognizes that the mounted vehicle is stopped at either time t3 or time t4. On the other hand, in the case of a conventional method that does not select the acceleration Ax (hereinafter referred to as “comparative example”), the vehicle stoppage determination apparatus 100 increases the variance Vx due to the outlier of the acceleration Ax acquired during the vibration period. The stop authorization cannot be made at time t3 and time t4.

なお、時刻ｔ５では、サンプリング時間幅Ｔｗ５は、全て安定期間内に属している。従って、この場合、標本選定部２ｃは、サンプリング時間幅Ｔｗ５中の加速度Ａｘを全て選定加速度Ａｘｓとして選定する。なお、加速度Ａｘの選定を行わない比較例では、時刻ｔ５に初めて搭載車両の停車認定がなされる。   At time t5, all sampling time widths Tw5 belong to the stable period. Therefore, in this case, the sample selection unit 2c selects all the accelerations Ax in the sampling time width Tw5 as the selected accelerations Axs. In the comparative example in which the acceleration Ax is not selected, the stoppage of the mounted vehicle is authorized for the first time at time t5.

以上のように、システムコントローラ２は、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓに基づき分散Ｖｘを算出することで、急ブレーキ等により加速度Ａｘが振動する場合であっても、早期に搭載車両が停止中であると認定することができる。   As described above, the system controller 2 calculates the variance Vx based on the selected acceleration Axs excluding outliers, so that even if the acceleration Ax vibrates due to sudden braking or the like, the mounted vehicle is stopped early. Can be certified.

（処理フロー）
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図６を用いて説明する。図６は、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図６に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。 (Processing flow)
Next, a processing procedure executed by the system controller 2 in the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is an example of a flowchart showing a processing procedure executed by the system controller 2 in the first embodiment. The system controller 2 repeatedly executes the processing of the flowchart shown in FIG. 6 according to a predetermined cycle.

まず、システムコントローラ２は、Ｘ軸方向及びＺ軸方向の加速度Ａｘ、Ａｚを取得する（ステップＳ１０１）。そして、システムコントローラ２は、加速度Ａｚから勾配情報Ｉ_Θを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、システムコントローラ２は、式（１）により、勾配Θの余弦を勾配情報Ｉ_Θとして算出する。 First, the system controller 2 acquires accelerations Ax and Az in the X-axis direction and the Z-axis direction (step S101). Then, the system controller 2 generates gradient information I _theta from the acceleration Az (step S102). For example, the system controller 2 calculates the cosine of the gradient _Θ as the gradient information I _{Θ according} to equation (1).

次に、システムコントローラ２は、勾配情報Ｉ_Θに基づき推定範囲Ｗｅを算出する（ステップＳ１０３）。具体的には、システムコントローラ２は、式（２）及び式（３）により第１推定範囲Ｗｅ１を定めると共に、式（４）により第２推定範囲Ｗｅ２を定めることで、その重複範囲を推定範囲Ｗｅとして定める。 Next, the system controller 2 calculates the estimated range We based on the gradient information _IΘ (step S103). Specifically, the system controller 2 determines the first estimation range We1 by the equations (2) and (3), and determines the second estimation range We2 by the equation (4). Set as We.

そして、システムコントローラ２は、推定範囲Ｗｅに基づきサンプリング時間幅Ｔｗから選定加速度Ａｘｓを選定する（ステップＳ１０４）。これにより、システムコントローラ２は、急ブレーキ等に起因した加速度Ａｘの外れ値を除外する。   Then, the system controller 2 selects the selected acceleration Axs from the sampling time width Tw based on the estimated range We (step S104). Thereby, the system controller 2 excludes outliers of the acceleration Ax caused by sudden braking or the like.

次に、システムコントローラ２は、ステップＳ１０４で選定された選定加速度Ａｘｓに基づき分散Ｖｘを算出する（ステップＳ１０５）。このとき、算出された分散Ｖｘは、上述したように、急ブレーキ等に起因した外れ値の影響が適切に除外されている。   Next, the system controller 2 calculates the variance Vx based on the selected acceleration Axs selected in step S104 (step S105). At this time, as described above, the calculated variance Vx appropriately excludes the influence of outliers caused by sudden braking or the like.

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ１０６）。そして、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、搭載車両が停車中であると認定する（ステップＳ１０７）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、搭載車両が走行中であると認定する（ステップＳ１０８）。   Then, the system controller 2 determines whether or not the variance Vx is smaller than the threshold value Vxth (step S106). When the variance Vx is smaller than the threshold value Vxth (step S106; Yes), the system controller 2 recognizes that the mounted vehicle is stopped (step S107). On the other hand, when the variance Vx is greater than or equal to the threshold value Vxth (step S106; No), the system controller 2 recognizes that the mounted vehicle is traveling (step S108).

以上説明したように、本実施例による停車判定装置は、加速度取得手段と、勾配推定手段と、標本選定手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。加速度取得手段は、車両の前後方向の加速度を取得する。勾配推定手段は、車両の走行中又は停車中の道路勾配を推定する。勾配推定手段は、車両の上下方向の加速度によって勾配を推定する。標本選定手段は、道路勾配に基づき車両が停車した場合の前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前後方向の加速度を選定する。即ち、標本選定手段は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外するように推定範囲を設定し、前後方向の加速度を選定する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる選定された加速度の分散を算出する。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に定められる。この所定時間幅は、例えば、分散を算出するのに必要な加速度のサンプル数を取得するのに要する時間幅に設定される。停車判定手段は、分散と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。このように、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して分散を算出することで、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。   As described above, the stop determination device according to the present embodiment includes the acceleration acquisition means, the gradient estimation means, the sample selection means, the statistic calculation means, and the stop determination means. The acceleration acquisition means acquires the acceleration of the vehicle. The acceleration acquisition means acquires the acceleration in the longitudinal direction of the vehicle. The gradient estimation means estimates a road gradient while the vehicle is running or stopped. The gradient estimation means estimates the gradient based on the vertical acceleration of the vehicle. The sample selection means calculates an estimated range of acceleration in the front-rear direction when the vehicle stops based on the road gradient, and selects the acceleration in the front-rear direction based on the estimated range. That is, the sample selection means sets the estimation range so as to exclude outliers caused by sudden braking or the like, and selects the acceleration in the front-rear direction. The statistic calculation means calculates the variance of the selected acceleration over a predetermined time width. The above-mentioned predetermined time width is set to an appropriate value based on experiments or the like. For example, the predetermined time width is set to a time width required to acquire the number of samples of acceleration necessary to calculate the variance. The stop determination means determines whether or not the vehicle is stopped based on the variance and a predetermined threshold. Thus, the stop determination device can recognize that the on-board vehicle is stopped at an early stage by calculating variance by excluding outliers caused by sudden braking or the like.

（変形例１）
システムコントローラ２は、図２で説明した処理に加え、加速度センサ１と停車判定装置１００との位置ずれ（以後、「マウントずれ」とも呼ぶ。）、又は／及び、停車判定装置１００と搭載車両との位置ずれ（以後、「設置ずれ」とも呼ぶ。）を考慮して、加速度Ａｘ、Ａｚを補正してもよい。例えば、システムコントローラ２は、搭載車両の起動時に自動的に加速度Ａｘが「０」、加速度Ａｚが「１ｇ」になるように補正値を定め、その後、当該補正値に基づき加速度Ａｘ、Ａｚを常時補正してもよい。他の例では、システムコントローラ２は、勾配がない道路で搭載車両が停車中に、乗員からの外部入力に基づき、上述の補正値を定めてもよい。これにより、停車判定装置１００は、より的確に停車判定を実行することができる。 (Modification 1)
In addition to the processing described with reference to FIG. 2, the system controller 2 includes a positional shift (hereinafter also referred to as “mount shift”) between the acceleration sensor 1 and the stop determination device 100 or / and the stop determination device 100 and the mounted vehicle. Accelerations Ax and Az may be corrected in consideration of the positional deviation (hereinafter also referred to as “installation deviation”). For example, the system controller 2 determines a correction value so that the acceleration Ax is automatically “0” and the acceleration Az is “1 g” when the mounted vehicle is started, and thereafter, the acceleration Ax and Az are always set based on the correction value. It may be corrected. In another example, the system controller 2 may determine the correction value described above based on an external input from an occupant while the mounted vehicle is stopped on a road with no slope. Thereby, the stop determination apparatus 100 can perform stop determination more appropriately.

（変形例２）
システムコントローラ２は、加速度Ａｚに基づき勾配Θを推定し、勾配情報Ｉ_Θを生成した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、図示しない勾配（傾斜）センサに基づき勾配Θを推定してもよい。この場合であっても、システムコントローラ２は、各勾配Θに対応する正弦の値のマップをデータ記憶ユニット５等に記憶することで、式（２）及び式（３）に基づき第１推定範囲Ｗｅ１を定める。これによっても、システムコントローラ２は、適切に停車判定を実行することができる。 (Modification 2)
The system controller 2 estimated the gradient Θ based on the acceleration Az, and generated gradient information I _Θ . However, the method to which the present invention is applicable is not limited to this. Instead of this, the system controller 2 may estimate the gradient Θ based on a gradient (tilt) sensor (not shown). Even in this case, the system controller 2 stores a map of sine values corresponding to the respective gradients Θ in the data storage unit 5 or the like, so that the first estimation range is based on the equations (2) and (3). We1 is defined. This also allows the system controller 2 to appropriately execute the stop determination.

（変形例３）
図５の説明では、サンプリング時間幅Ｔｗ１乃至Ｔｗ５は、重畳的に設定されていた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。例えば、これに代えて、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗを重複しないように設定してもよい。こ具体的には、図５の例では、システムコントローラ２は、例えば時刻ｔ１でサンプリング時間幅Ｔｗ１中に取得した加速度Ａｘに基づき停車判定を実行後、次に時刻ｔ４でサンプリング時間幅Ｔｗ４中に取得した加速度Ａｘに基づき停車判定を実行する。これによっても、システムコントローラ２は、適切に停車判定を実行することができる。 (Modification 3)
In the description of FIG. 5, the sampling time widths Tw1 to Tw5 are set in a superimposed manner. However, the method to which the present invention is applicable is not limited to this. For example, instead of this, the system controller 2 may set the sampling time width Tw so as not to overlap. Specifically, in the example of FIG. 5, the system controller 2 performs the stop determination based on the acceleration Ax acquired during the sampling time width Tw1, for example, at time t1, and then during the sampling time width Tw4 at time t4. A stop determination is executed based on the acquired acceleration Ax. This also allows the system controller 2 to appropriately execute the stop determination.

（変形例４）
図２の説明では、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを定め、選定加速度Ａｘｓを選定していた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１のみに基づき推定範囲Ｗｅを定めてもよい。即ち、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を推定範囲Ｗｅとして定める。この場合、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を定めた後、第１推定範囲Ｗｅ１に基づき選定加速度Ａｘｓを選定する。これにより、システムコントローラ２は、より簡易に停車判定を実行することができる。 (Modification 4)
In the description of FIG. 2, the sample selection unit 2c determines the estimation range We based on the first estimation range We1 and the second estimation range We2, and selects the selected acceleration Axs. However, the method to which the present invention is applicable is not limited to this. Instead, the sample selection unit 2c may determine the estimation range We based only on the first estimation range We1. That is, the sample selection unit 2c determines the first estimation range We1 as the estimation range We. In this case, after selecting the first estimation range We1, the sample selection unit 2c selects the selection acceleration Axs based on the first estimation range We1. Thereby, the system controller 2 can perform stop determination more simply.

（変形例５）
図２の説明では、システムコントローラ２は、統計量として分散を用いた。しかし、本発明に使用可能な統計量は、これに限定されない。例えば、これに代えて、又は、これに加えて、システムコントローラ２は、統計量として尖度を用いてもよい。具体的には、統計量算出部２ｄは、分散Ｖｘに代えて、または、これに加えて、Ｘ軸方向の尖度を算出する。そして、停車判定部２ｅは、図２での説明に加え、又はこれに代えて、Ｘ軸方向の尖度が所定の閾値を上回った場合、搭載車両が停車したと認定する。上述の閾値は、実験等により適切な値に設定される。これにより、システムコントローラ２は、アクセルペダルを踏むことなく、エンジンがアイドリングの状態で車両が動くいわゆるクリープ走行と、停止中とを適切に判別することができる。 (Modification 5)
In the description of FIG. 2, the system controller 2 uses variance as a statistic. However, the statistics that can be used in the present invention are not limited to this. For example, instead of or in addition to this, the system controller 2 may use kurtosis as a statistic. Specifically, the statistic calculation unit 2d calculates the kurtosis in the X-axis direction instead of or in addition to the variance Vx. Then, in addition to or instead of the description in FIG. 2, the stop determination unit 2e determines that the mounted vehicle has stopped when the kurtosis in the X-axis direction exceeds a predetermined threshold value. The above-described threshold value is set to an appropriate value through experiments or the like. As a result, the system controller 2 can appropriately discriminate between the so-called creep travel in which the vehicle moves while the engine is idling and the stoppage without stepping on the accelerator pedal.

（変形例６）
図１の説明では、停車判定装置１００は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚを取得していた。しかし、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。例えば、これに代えて、停車判定装置１００は、図示しない車速センサ等から得られた車速パルスに基づきこれらの加速度を算出してもよい。これによっても、本発明を好適に適用することができる。 (Modification 6)
In the description of FIG. 1, the stop determination device 100 acquires accelerations Ax and Az from the acceleration sensor 1. However, the configuration to which the present invention is applicable is not limited to this. For example, instead of this, the stop determination device 100 may calculate these accelerations based on vehicle speed pulses obtained from a vehicle speed sensor or the like (not shown). This also makes it possible to suitably apply the present invention.

（変形例７）
図２の説明では、停車判定装置１００は、Ｘ軸方向の加速度Ａｘ及びＺ軸方向の加速度Ａｚを取得していた。しかし、本発明が適用可能な方法はこれに限定されず、停車判定装置１００は、少なくとも搭載車両のＸ軸方向の加速度Ａｘを取得すればよい。例えば、図２の説明に代えて、停車判定装置１００は、上述の（変形例２）のように図示しない勾配（傾斜）センサに基づき勾配Θを推定した場合には、Ｚ軸方向の加速度Ａｚを取得しなくともよい。他の例では、図２の説明に加えて、停車判定装置１００は、Ｙ軸方向の加速度をさらに取得し、その統計量と予め定めた所定の閾値と比較することで、さらに高精度に停車判定を行ってもよい。 (Modification 7)
In the description of FIG. 2, the stop determination device 100 has acquired the acceleration Ax in the X-axis direction and the acceleration Az in the Z-axis direction. However, the method to which the present invention is applicable is not limited to this, and the stop determination device 100 may acquire at least the acceleration Ax in the X-axis direction of the mounted vehicle. For example, instead of the description of FIG. 2, if the stop determination device 100 estimates the gradient Θ based on a gradient (tilt) sensor (not shown) as in (Modification 2) described above, the acceleration Az in the Z-axis direction You don't have to get In another example, in addition to the description of FIG. 2, the stop determination device 100 further acquires the acceleration in the Y-axis direction and compares the statistic with a predetermined threshold value, thereby stopping the vehicle with higher accuracy. A determination may be made.

［第２実施例］
第２実施例では、システムコントローラ２は、第１実施例の処理に加え、加速度Ａｘから外れ値を除外して分散Ｖｘを算出した場合、母集団の分布を９５％信頼区間（以後、「信頼区間Ｃｉ」と呼ぶ。）で推定し、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅに収まっているときのみ停車認定を行う。これにより、システムコントローラ２は、搭載車両の走行中に停車中と誤認定するのを抑制する。ここで、「母集団の分布」とは、サンプリング時間幅Ｔｗ中に取得された加速度Ａｘの分布を指す。 [Second Embodiment]
In the second embodiment, when the system controller 2 calculates the variance Vx by excluding outliers from the acceleration Ax in addition to the processing of the first embodiment, the distribution of the population is represented by a 95% confidence interval (hereinafter, “confidence”). It is estimated in the section "Ci".) Stopping authorization is performed only when the confidence section Ci is within the estimated range We. Thereby, the system controller 2 suppresses erroneously identifying that the vehicle is stopped while the mounted vehicle is traveling. Here, the “population distribution” refers to the distribution of the acceleration Ax acquired during the sampling time width Tw.

以後では、第２実施例の具体的な処理内容を説明した後、処理フロー及び第２実施例の各変形例について順に説明する。   Hereinafter, after describing the specific processing contents of the second embodiment, the processing flow and each modification of the second embodiment will be described in order.

まず、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について図７を用いて説明する。図７は、第２実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図７に示すように、システムコントローラ２は、母集団分布推定部２ｆを備える点で、第１実施例の構成と異なる。   First, processing executed by the system controller 2 in the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 7 is an example of a diagram illustrating functional blocks of the stop determination device 100 according to the second embodiment. As shown in FIG. 7, the system controller 2 is different from the configuration of the first embodiment in that it includes a population distribution estimation unit 2f.

加速度取得部２ａは、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをそれぞれ取得する。そして、加速度取得部２ａは、加速度Ａｘを標本選定部２ｃへ供給すると共に、加速度Ａｚを勾配推定部２ｂに供給する。   The acceleration acquisition unit 2a acquires accelerations Ax and Az from the acceleration sensor 1, respectively. The acceleration acquisition unit 2a supplies the acceleration Ax to the sample selection unit 2c and supplies the acceleration Az to the gradient estimation unit 2b.

勾配推定部２ｂは、加速度Ａｚに基づき勾配Θを推定する。例えば、勾配推定部２ｂは、式（１）を参照し、勾配情報Ｉ_Θである勾配Θの余弦を算出する。そして、勾配推定部２ｂは、勾配情報Ｉ_Θを標本選定部２ｃへ供給する。 The gradient estimation unit 2b estimates the gradient Θ based on the acceleration Az. For example, the gradient estimation unit 2b refers to Equation (1) and calculates the cosine of the gradient Θ that is the gradient information _IΘ . Then, the gradient estimation unit 2b supplies the gradient information _IΘ to the sample selection unit 2c.

標本選定部２ｃは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗに取得された加速度Ａｘから、勾配情報Ｉ_Θに基づき、統計量算出部２ｄで用いる選定加速度Ａｘｓを選定する。具体的には、標本選定部２ｃは、式（２）、（３）に基づき定めた第１推定範囲Ｗｅ１と、式（４）に基づき定めた第２推定範囲Ｗｅ２と、から推定範囲Ｗｅを決定し、サンプリング時間幅Ｔｗ中に推定範囲Ｗｅ内にある選定加速度Ａｘｓを選定する。そして、標本選定部２ｃは、統計量算出部２ｄ及び母集団分布推定部２ｆに選定加速度Ａｘｓを供給すると共に、停車判定部２ｅに推定範囲Ｗｅを供給する。 Sample selection section 2c from the acceleration Ax obtained immediately before the sampling time width Tw, based on the gradient information I _theta, selected selection acceleration Axs used in statistic calculation unit 2d. Specifically, the sample selection unit 2c calculates the estimated range We from the first estimated range We1 determined based on the equations (2) and (3) and the second estimated range We2 determined based on the equation (4). The selected acceleration Axs within the estimated range We is selected during the sampling time width Tw. The sample selection unit 2c supplies the selected acceleration Axs to the statistic calculation unit 2d and the population distribution estimation unit 2f, and also supplies the estimated range We to the stop determination unit 2e.

統計量算出部２ｄは、標本選定部２ｃから供給された選定加速度Ａｘｓに基づき統計量を算出する。具体的には、統計量算出部２ｄは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。   The statistic calculator 2d calculates a statistic based on the selected acceleration Axs supplied from the sample selector 2c. Specifically, the statistic calculator 2d calculates the variance Vx from the selected acceleration Axs acquired during the immediately preceding sampling time width Tw.

次に、母集団分布推定部２ｆが実行する処理について説明する。母集団分布推定部２ｆは、サンプリング時間幅Ｔｗ中の加速度Ａｘの個数より選定加速度Ａｘｓの個数が少ない場合、信頼区間Ｃｉを算出する。   Next, processing executed by the population distribution estimation unit 2f will be described. The population distribution estimation unit 2f calculates the confidence interval Ci when the number of selected accelerations Axs is smaller than the number of accelerations Ax in the sampling time width Tw.

ここで、信頼区間Ｃｉの算出例について具体的に説明する。以後では、「平均Ａｖ」は、サンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓの平均（標本平均）を指し、「サンプル数Ｎｓ」は、サンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓの個数を指し、「誤差Ｓｅ」は、標本標準誤差を指す。また、「ｔ分布表値Ｃ」は、９５％信頼区間を算出するのに用いるｔ分布の値を指す。   Here, a calculation example of the confidence interval Ci will be specifically described. Hereinafter, “average Av” indicates the average (sample average) of the selected acceleration Axs during the sampling time width Tw, “sample number Ns” indicates the number of the selected acceleration Axs during the sampling time width Tw, and “error” “Se” refers to the sample standard error. Further, “t distribution table value C” indicates a value of t distribution used to calculate a 95% confidence interval.

母集団分布推定部２ｆは、以下の式（７）を用いることで、信頼区間Ｃｉを設定する。
Ａｖ−（Ｃ×Ｓｅ）≦Ｃｉ≦Ａｖ＋（Ｃ×Ｓｅ） 式（７）
また、母集団分布推定部２ｆは、誤差Ｓｅを以下の式（８）から導出する。
Ｓｅ＝（Ｖｘ／Ｎ）^１／２ 式（８）
即ち、誤差Ｓｅは、分散Ｖｘをサンプル数Ｎｓで割った値の平方根である。 The population distribution estimation unit 2f sets the confidence interval Ci by using the following equation (7).
Av− (C × Se) ≦ Ci ≦ Av + (C × Se) Equation (7)
The population distribution estimation unit 2f derives the error Se from the following equation (8).
Se = (Vx / N) ^1/2 formula (8)
That is, the error Se is the square root of the value obtained by dividing the variance Vx by the number of samples Ns.

そして、母集団分布推定部２ｆは、信頼区間Ｃｉ及び分散Ｖｘを停車判定部２ｅへ供給する。   Then, the population distribution estimation unit 2f supplies the confidence interval Ci and the variance Vx to the stop determination unit 2e.

次に、停車判定部２ｅが実行する処理について説明する。停車判定部２ｅは、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ未満であった場合も、信頼区間Ｃｉを用いてその信頼性を検証する。これにより、停車判定部２ｅは、搭載車両の走行中に停車中と誤認定するのを抑制することができる。   Next, the process which the stop determination part 2e performs is demonstrated. Even when the variance Vx is less than the threshold value Vxth, the stop determination unit 2e verifies the reliability using the confidence interval Ci. Thereby, the stop determination part 2e can suppress misidentifying that it is stopping during driving | running | working of a mounted vehicle.

具体的には、停車判定部２ｅは、統計量算出部２ｄが算出した分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合、サンプル数Ｎｓによらず搭載車両が走行中であると認定する。一方、停車判定部２ｅは、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さく、かつ、サンプル数Ｎｓがサンプリング時間幅Ｔｗ中の加速度Ａｘの個数より少ない場合、さらに、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に存在するか否か判定する。そして、停車判定部２ｅは、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に存在する場合、搭載車両が停車中であると認定する。一方、停車判定部２ｅは、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に収まっていない場合、即ち、信頼区間Ｃｉと推定範囲Ｗｅとで重複していない部分が存在する場合、搭載車両が停車中であると認定しない。即ち、停車判定部２ｅは、式（６）に基づく停車判定の信頼性が十分でないと判断する。   Specifically, when the variance Vx calculated by the statistic calculation unit 2d is equal to or greater than the threshold value Vxth, the stop determination unit 2e determines that the mounted vehicle is traveling regardless of the number of samples Ns. On the other hand, when the variance Vx is smaller than the threshold value Vxth and the number of samples Ns is smaller than the number of accelerations Ax in the sampling time width Tw, the stop determination unit 2e further determines whether the confidence interval Ci exists in the estimated range We. Judge whether or not. And the stop determination part 2e recognizes that the mounted vehicle is stopping when the reliable area Ci exists in the estimation range We. On the other hand, when the confidence interval Ci is not within the estimated range We, that is, when there is a portion that does not overlap between the confidence interval Ci and the estimated range We, the stop determination unit 2e is stopped. Not certified. That is, the stop determination unit 2e determines that the reliability of the stop determination based on Expression (6) is not sufficient.

以上のように、第２実施例では、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを用いることで、より的確に停車判定を実行することができる。
（処理フロー）
次に、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図８を用いて説明する。図８は、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図８に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。なお、ステップＳ２０１乃至ステップＳ２０５の処理は、ステップＳ１０１乃至ステップＳ１０５の処理と同一であるため、その説明を省略する。従って、以後では、ステップＳ２０６から説明する。また、図８のステップＳ２０８とステップＳ２０９との順序は、図７での説明とは逆にしている。いずれの場合であっても本発明は、好適に実施される。 As described above, in the second example, the system controller 2 can more accurately execute the stop determination by using the confidence interval Ci.
(Processing flow)
Next, a processing procedure executed by the system controller 2 in the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is an example of a flowchart showing a processing procedure executed by the system controller 2 in the second embodiment. The system controller 2 repeatedly executes the processing of the flowchart shown in FIG. 8 according to a predetermined cycle. In addition, since the process of step S201 thru | or step S205 is the same as the process of step S101 thru | or step S105, the description is abbreviate | omitted. Therefore, hereinafter, description will be made from step S206. Further, the order of step S208 and step S209 in FIG. 8 is reversed from the description in FIG. In any case, the present invention is preferably implemented.

システムコントローラ２は、ステップＳ２０５で分散Ｖｘを算出後、除外した加速度Ａｘがあるか否か判定する（ステップＳ２０６）。即ち、システムコントローラ２は、対象となる直前のサンプリング時間幅Ｔｗから選定した選定加速度Ａｘｓの数、即ちサンプル数Ｎｓと、サンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した加速度Ａｘの数とが一致するか否か判定する。そして、除外した加速度Ａｘがある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、ステップＳ２０７へ処理を進める。一方、除外した加速度Ａｘがない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、ステップＳ２０９へ処理を進める。   After calculating the variance Vx in step S205, the system controller 2 determines whether there is an excluded acceleration Ax (step S206). That is, the system controller 2 determines whether or not the number of selected accelerations Axs selected from the sampling time width Tw immediately before the target, that is, the number of samples Ns, and the number of accelerations Ax acquired during the sampling time width Tw match. judge. If there is the excluded acceleration Ax (step S206: Yes), the system controller 2 advances the process to step S207. On the other hand, when there is no excluded acceleration Ax (step S206; No), the system controller 2 advances the process to step S209.

次に、ステップＳ２０６で除外した加速度Ａｘがあると判断した場合、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを算出する（ステップＳ２０７）。具体的には、システムコントローラ２は、式（７）及び式（８）に基づき、信頼区間Ｃｉを算出する。   Next, when it is determined that there is the acceleration Ax excluded in step S206, the system controller 2 calculates a confidence interval Ci (step S207). Specifically, the system controller 2 calculates the confidence interval Ci based on the equations (7) and (8).

次に、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にあるか否か判定する（ステップＳ２０８）。そして、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にある場合（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、分散Ｖｘは信頼性があると判断し、ステップＳ２０９の処理を実行する。一方、信頼区間Ｃｉと推定範囲Ｗｅとで重複していない部分がある場合（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると認定する（ステップＳ２１１）。これにより、システムコントローラ２は、走行中を停車中と誤認定するのを抑制することができる。   Next, the system controller 2 determines whether or not the confidence interval Ci is within the estimated range We (step S208). If the confidence interval Ci is within the estimated range We (step S208; Yes), the system controller 2 determines that the variance Vx is reliable, and executes the process of step S209. On the other hand, if there is a portion that does not overlap between the confidence interval Ci and the estimated range We (step S208; No), the system controller 2 recognizes that the vehicle is running (step S211). As a result, the system controller 2 can suppress erroneous recognition that the vehicle is traveling as being stopped.

信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にある場合（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、又は、除外した加速度Ａｘがない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、次に、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ２０９）。そして、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合（ステップＳ２０９；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、搭載車両が停車中であると認定する（ステップＳ２１０）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合（ステップＳ２０９；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると認定する（ステップＳ２１１）。   When the confidence interval Ci is within the estimated range We (step S208; Yes), or when there is no excluded acceleration Ax (step S206; No), the system controller 2 next determines whether the variance Vx is smaller than the threshold value Vxth. It is determined whether or not (step S209). When the variance Vx is smaller than the threshold value Vxth (step S209; Yes), the system controller 2 recognizes that the mounted vehicle is stopped (step S210). On the other hand, when the variance Vx is greater than or equal to the threshold value Vxth (step S209; No), the system controller 2 recognizes that the vehicle is running (step S211).

以上のように、システムコントローラ２は、急ブレーキ等による搭載車両の振動があった場合であっても早期に停車認定を行うことができると共に、走行中を停車中と誤認定するのを抑制することができる。   As described above, the system controller 2 can perform stop authorization at an early stage even when there is a vibration of the mounted vehicle due to sudden braking or the like, and suppresses erroneous recognition that the vehicle is stopped while traveling. be able to.

（変形例１）
第１実施例の（変形例１）乃至（変形例７）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、この場合、システムコントローラ２は、第１実施例の各変形例に加え、サンプリング時間幅Ｔｗでの加速度Ａｘと選定加速度Ａｘｓの個数とが異なる場合、第２実施例で説明した信頼区間Ｃｉを用いて停車判定をさらに実行する。これによっても、本発明を好適に実施することができる。 (Modification 1)
(Modification 1) to (Modification 7) of the first embodiment can also be applied to the second embodiment. That is, in this case, the system controller 2 adds the confidence interval Ci described in the second embodiment when the number of the accelerations Ax and the selected accelerations Axs in the sampling time width Tw is different in addition to the modifications of the first embodiment. The stop determination is further executed using. Also by this, this invention can be implemented suitably.

（変形例２）
第２実施例の説明では、信頼区間Ｃｉは、９５％信頼区間に設定されていた。しかし、本発明が適用可能な信頼区間は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを他のパーセンテージ（例えば９９％）の信頼区間としてもよい。この場合、システムコントローラ２は、そのパーセンテージに対応するｔ分布表値Ｃを用いて式（７）を計算することで信頼区間Ｃｉを決定する。これによっても、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを用いることで、より的確に停車判定を実行することができる。 (Modification 2)
In the description of the second embodiment, the confidence interval Ci is set to the 95% confidence interval. However, the confidence interval to which the present invention is applicable is not limited to this. Instead, the system controller 2 may set the confidence interval Ci as another confidence interval (for example, 99%). In this case, the system controller 2 determines the confidence interval Ci by calculating Equation (7) using the t distribution table value C corresponding to the percentage. Also by this, the system controller 2 can more accurately execute the stop determination by using the confidence interval Ci.

（変形例３）
図７及び図８の説明では、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗでの加速度Ａｘと選定加速度Ａｘｓの個数とが異なる場合、即ち外れ値が存在する場合、信頼区間Ｃｉを算出後、分散Ｖｘ及び信頼区間Ｃｉを用いて停車判定を行っていた。しかし、本発明が適用可能な処理手順は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、外れ値が存在する場合であっても、まず分散Ｖｘに基づき式（６）による停車判定を行い、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以下のときに信頼区間Ｃｉを算出して推定範囲Ｗｅと重複するか否か判定してもよい。これによっても、システムコントローラ２は、的確に停車判定を実行することができる。 (Modification 3)
In the description of FIGS. 7 and 8, the system controller 2 calculates the variance Vx after calculating the confidence interval Ci when the number of the acceleration Ax in the sampling time width Tw is different from the number of the selected accelerations Axs, that is, when an outlier exists. And the stop determination was performed using the confidence interval Ci. However, the processing procedure to which the present invention is applicable is not limited to this. Instead, the system controller 2 first makes a stop determination according to Equation (6) based on the variance Vx even when an outlier exists, and calculates the confidence interval Ci when the variance Vx is equal to or less than the threshold value Vxth. Then, it may be determined whether or not the estimated range We overlaps. Also by this, the system controller 2 can accurately execute the stop determination.

本発明は、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）などのナビゲーション装置、その他携帯可能な端末（ポータブルデバイス）に好適に適用することができる。また、本発明は、運転者の運転評価及び燃費が良い運転であるか否かを判断するエコ診断を実行する機器等に適用することもできる。いずれの場合であっても、本発明を適用した機器は、加速度センサに基づき停車中か否かを的確に判断することができる。   The present invention can be suitably applied to navigation devices such as PND (Personal Navigation Device) and other portable terminals (portable devices). Further, the present invention can also be applied to a device or the like that executes ecological diagnosis for judging whether or not the driving evaluation and the fuel efficiency of the driver are good. In any case, the device to which the present invention is applied can accurately determine whether or not the vehicle is stopped based on the acceleration sensor.

１ 加速度センサ
２ システムコントローラ
３ 入力装置
４ 出力装置
５ データ記憶ユニット
２１ インタフェース
２２ ＣＰＵ
２３ ＲＯＭ
２４ ＲＡＭ
１００ 停車判定装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Acceleration sensor 2 System controller 3 Input device 4 Output device 5 Data storage unit 21 Interface 22 CPU
23 ROM
24 RAM
100 Stop determination device

Claims (7)

車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、
を備えることを特徴とする停車判定装置。 Acceleration acquisition means for acquiring at least the longitudinal acceleration of the vehicle;
A gradient estimation means for estimating a road gradient where the vehicle is located;
A sample selection means for calculating an estimated range of the longitudinal acceleration when the vehicle stops based on the road gradient, and selecting the longitudinal acceleration based on the estimated range;
A statistic calculating means for calculating a statistic of selected acceleration over a predetermined time width;
Stop determination means for determining whether or not the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold;
A stop determination device comprising: 前記加速度取得手段は、前記車両の上下方向の加速度を取得し、
前記勾配推定手段は、前記上下方向の加速度に基づき前記道路勾配を推定することを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。 The acceleration acquisition means acquires acceleration in the vertical direction of the vehicle,
The stop determination device according to claim 1, wherein the gradient estimation unit estimates the road gradient based on the vertical acceleration. 前記統計量は、ばらつき値であることを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。   The stop determination device according to claim 1, wherein the statistic is a variation value. 前記ばらつき値は分散又は／及び尖度であることを特徴とする請求項３に記載の停車判定装置。   The stop determination device according to claim 3, wherein the variation value is dispersion or / and kurtosis. 車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、
を備えることを特徴とする停車判定方法。 An acceleration acquisition step of acquiring at least the longitudinal acceleration of the vehicle;
A gradient estimation step of estimating a road gradient where the vehicle is located;
A sample selection step of calculating an estimated range of acceleration in the front-rear direction when the vehicle stops based on the road gradient, and selecting the acceleration in the front-rear direction based on the estimated range;
A statistic calculating step for calculating a statistic of selected acceleration over a predetermined time width;
A stop determination step for determining whether the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold;
A stopping determination method comprising: コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、
車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とする停止判定プログラム。 A stop determination program executed by a computer,
Acceleration acquisition means for acquiring at least the longitudinal acceleration of the vehicle;
A gradient estimation means for estimating a road gradient where the vehicle is located;
A sample selection means for calculating an estimated range of the longitudinal acceleration when the vehicle stops based on the road gradient, and selecting the longitudinal acceleration based on the estimated range;
A statistic calculating means for calculating a statistic of selected acceleration over a predetermined time width;
Stop determination means for determining whether or not the vehicle is stopped based on the statistics and a predetermined threshold;
A stop determination program for causing the computer to function as: 請求項６に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。 A storage medium storing the program according to claim 6 .

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