JP5425713B2 - Yaw rate detector - Google Patents
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Description
本発明は、ヨーレート検出装置に関する。 The present invention relates to a yaw rate detection device.
従来、例えば温度変化などによってヨーレートセンサの出力値に生じるオフセット値を車両の走行中に補正するために、左右輪の車輪径比に基づく左右輪の車輪速差から車輪速ヨーレートを算出し、この車輪速ヨーレートによりヨーレートセンサの出力値を較正する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, in order to correct an offset value generated in the output value of the yaw rate sensor due to a temperature change or the like while the vehicle is running, the wheel speed yaw rate is calculated from the wheel speed difference between the left and right wheels based on the wheel diameter ratio of the left and right wheels. An apparatus that calibrates an output value of a yaw rate sensor based on a wheel speed yaw rate is known (see, for example, Patent Document 1).
ところで、上記従来技術に係る装置においては、左右輪の車輪径比の算出を、走行開始時の所定時間内かつ直進走行中に限定して実行している。しかしながら、このような走行条件は必ずしも満たされない場合があり、走行開始から１度もヨーレートセンサの較正を行なうことができない虞がある。
また、車両の走行路が傾斜している場合には、直進走行中であってもヨーレートセンサの出力値がゼロ以外の値となる虞があり、左右輪の車輪径比に基づく車輪速ヨーレートの算出精度を向上させることが困難であるという問題が生じる。
By the way, in the apparatus according to the above prior art, the calculation of the wheel diameter ratio of the left and right wheels is executed only within a predetermined time at the start of traveling and during straight traveling. However, such a traveling condition may not always be satisfied, and there is a possibility that the yaw rate sensor cannot be calibrated once from the start of traveling.
In addition, when the vehicle traveling path is inclined, the output value of the yaw rate sensor may be a value other than zero even during straight traveling, and the wheel speed yaw rate based on the wheel diameter ratio of the left and right wheels There is a problem that it is difficult to improve the calculation accuracy.
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車両の走行状態にかかわらずにヨーレートの検出値の較正を適切に行なうことが可能なヨーレート検出装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a yaw rate detection device capable of appropriately calibrating the detection value of the yaw rate regardless of the traveling state of the vehicle.
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明の第１態様に係るヨーレート検出装置は、自車両のヨーレートを検出して検出値を出力するヨーレート検出手段（例えば、実施の形態でのヨーレートセンサ１１）と、前記自車両の位置を検出する位置検出手段（例えば、実施の形態での現在位置検出部２１）と、少なくともカーブの曲率情報を含む道路データを記憶する道路データ記憶手段（例えば、実施の形態での道路データ記憶部２２）と、前記自車両の位置が所定精度以上で前記自車両のヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在するか否かを判定する判定手段（例えば、実施の形態でのヨーレート算出範囲判定部２３ａ）と、前記位置検出手段により検出された前記自車両の位置が前記ヨーレート算出範囲内に存在すると前記判定手段により判定された場合に、前記自車両の位置と前記道路データ記憶手段に記憶されている前記曲率情報とに基づき、前記自車両のヨーレートを算出して算出値を出力するヨーレート算出手段（例えば、実施の形態でのヨーレート算出部３１）と、前記ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値と、前記ヨーレート検出手段から出力された前記ヨーレートの検出値との差に基づき、前記ヨーレートの検出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第１ヨーレート補正手段（例えば、実施の形態でのヨーレートセンサ補正部３８）とを備える。
In order to solve the above problems and achieve the object, the yaw rate detection device according to the first aspect of the present invention detects a yaw rate of the host vehicle and outputs a detection value (for example, in the embodiment). The yaw rate sensor 11), position detecting means for detecting the position of the host vehicle (for example, the current
さらに、本発明の第２態様に係るヨーレート検出装置では、前記道路データは前記走行路の傾斜情報を含み、前記判定手段は前記自車両の位置が傾斜している走行路上に存在するか否かを判定しており、前記自車両の位置が傾斜している走行路上に存在すると前記判定手段により判定された場合に、前記道路データ記憶手段に記憶されている前記傾斜情報に基づき、前記ヨーレート算出手段または前記第１ヨーレート補正手段から出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第２ヨーレート補正手段（例えば、実施の形態でのヨーレート算出部３１またはヨーレートセンサ補正部３８が兼ねる）を備え、前記第１ヨーレート補正手段は、前記ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値が前記第２ヨーレート補正手段により補正された場合には、該補正により得られる算出値と、前記ヨーレート検出手段から出力された前記ヨーレートの検出値との差に基づき、前記ヨーレートの検出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する。
Further, in the yaw rate detection device according to the second aspect of the present invention, the road data includes inclination information of the travel road, and the determination means is present on the travel road where the position of the host vehicle is inclined. The yaw rate calculation is performed based on the inclination information stored in the road data storage means when the determination means determines that the position of the host vehicle is on an inclined traveling road. Or the second yaw rate correction means that corrects the calculated value of the yaw rate output from the first yaw rate correction means and outputs the calculated value obtained by the correction (for example, the yaw
さらに、本発明の第３態様に係るヨーレート検出装置は、前記自車両の車輪速を検出して検出値を出力する車輪速検出手段（例えば、実施の形態での車輪速センサ１３ＦＬ，１３ＦＲ，１３ＲＬ，１３ＲＲ）と、前記車輪速検出手段から出力された前記車輪速の検出値から車輪速ヨーレートを算出する車輪速ヨーレート算出手段（例えば、実施の形態での前輪車輪速ヨーレート算出部３２、後輪車輪速ヨーレート算出部３３）と、前記車輪速ヨーレート算出手段により算出された前記車輪速ヨーレートと、前記ヨーレート算出手段および前記第１ヨーレート補正手段および前記第２ヨーレート補正手段のうちの何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値との差に基づき、前記何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第３ヨーレート補正手段（例えば、実施の形態でのヨーレートセンサ補正部３８が兼ねる）を備える。
Furthermore, the yaw rate detection device according to the third aspect of the present invention is a wheel speed detection means for detecting the wheel speed of the host vehicle and outputting a detection value (for example, the wheel speed sensors 13FL, 13FR, 13RL in the embodiment). , 13RR) and wheel speed yaw rate calculating means for calculating a wheel speed yaw rate from the detected value of the wheel speed output from the wheel speed detecting means (for example, front wheel speed yaw
さらに、本発明の第４態様に係るヨーレート検出装置では、前記曲率情報は、ノードおよびリンクの組み合わせによる前記道路データとして予め前記道路データ記憶手段に記憶されている前記カーブの曲率半径のデータを備え、少なくとも前記自車両の進行方向前方の走行区分線または構造物を検出可能な物体検出手段（例えば、実施の形態での外界センサ１４）と、前記物体検出手段の検出結果に基づき、前記自車両の進行方向前方の前記カーブの曲率半径を検出するカーブ半径検出手段（例えば、実施の形態でのカーブ半径検出部３６）と、前記カーブ半径検出手段により検出された前記カーブの曲率半径に基づき、前記自車両のヨーレートを算出して算出値を出力する前方検出ヨーレート算出手段（例えば、実施の形態での前方検出ヨーレート算出部３７）と、前記前方検出ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値と、前記ヨーレート算出手段および前記第１ヨーレート補正手段および前記第２ヨーレート補正手段および前記第３ヨーレート補正手段のうちの何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値との差に基づき、前記何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第４ヨーレート補正手段（例えば、実施の形態でのヨーレートセンサ補正部３８が兼ねる）とを備える。
Further, in the yaw rate detecting device according to a fourth aspect of the present invention, the curvature information, nodes and links combining by the radius of curvature of the data of the curve which is stored in advance in the road data storage means as the road data of And an object detection means (for example, the external sensor 14 in the embodiment) capable of detecting at least a traveling division line or a structure ahead in the traveling direction of the own vehicle, and the self-detection based on the detection result of the object detection means. Based on the curve radius detection means (for example, the curve
本発明の第１態様に係るヨーレート検出装置によれば、ヨーレートの検出値と、カーブの曲率情報に基づくヨーレートの算出値とに基づき、車両の直進走行中に限らずに旋回走行中であってもヨーレートの検出値を補正することができる。しかも、カーブの曲率情報に基づくヨーレートの算出値は、自車両の走行路が所定精度以上でヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在する場合に算出されることから、ヨーレートの検出値の補正精度を向上させることができる。 According to the yaw rate detection device according to the first aspect of the present invention, the vehicle is not only traveling straight but also turning while based on the detected value of the yaw rate and the calculated value of the yaw rate based on the curvature information of the curve. Also, the detected value of the yaw rate can be corrected. In addition, the yaw rate calculation value based on the curvature information of the curve is calculated when the traveling path of the host vehicle is within a yaw rate calculation range in which the yaw rate can be calculated with a predetermined accuracy or higher. Accuracy can be improved.
本発明の第２態様に係るヨーレート検出装置によれば、走行路の傾斜情報に基づいてヨーレートの算出値を補正することによって、ヨーレートの検出値の補正精度を、より一層向上させることができる。 According to the yaw rate detection apparatus according to the second aspect of the present invention, the correction accuracy of the yaw rate detection value can be further improved by correcting the calculation value of the yaw rate based on the inclination information of the traveling road.
本発明の第３態様に係るヨーレート検出装置によれば、車輪速ヨーレートに基づいてヨーレートの検出値を補正することによって、ヨーレートの検出値の補正精度を、より一層向上させることができる。 According to the yaw rate detection apparatus according to the third aspect of the present invention, the correction accuracy of the yaw rate detection value can be further improved by correcting the yaw rate detection value based on the wheel speed yaw rate.
本発明の第４態様に係るヨーレート検出装置によれば、カーブ半径検出手段により検出されたカーブの曲率半径に基づき、ヨーレートの検出値を補正することによって、ヨーレートの検出値の補正精度を、より一層向上させることができる。 According to the yaw rate detection device of the fourth aspect of the present invention, the correction accuracy of the yaw rate detection value is further improved by correcting the detection value of the yaw rate based on the curvature radius of the curve detected by the curve radius detection means. This can be further improved.
以下、本発明のヨーレート検出装置の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
この実施の形態によるヨーレート検出装置１０は、例えば図１に示すように車両（自車両）に搭載され、ヨーレートセンサ１１と、車速センサ１２と、４輪の車輪速センサ１３ＦＬ，１３ＦＲ，１３ＲＬ，１３ＲＲと、外界センサ１４と、ナビゲーション装置１５と、制御部１６とを備えて構成されている。
Hereinafter, an embodiment of a yaw rate detection apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
A yaw
ヨーレートセンサ１１は、ヨーレート（車両重心の上下方向軸回りの回転角速度）を検出して、検出値の信号を出力する。
車速センサ１２は、車両の速度（車速）を検出して、検出値の信号を出力する。
各車輪速センサ１３ＦＬ，１３ＦＲ，１３ＲＬ，１３ＲＲは、順次、左前輪と、右前輪と、左後輪と、右後輪との車輪速を検出して、検出値を出力する。
The
The
Each wheel speed sensor 13FL, 13FR, 13RL, 13RR sequentially detects the wheel speeds of the left front wheel, the right front wheel, the left rear wheel, and the right rear wheel, and outputs a detected value.
外界センサ１４は、例えば電磁波によるレーダ装置や撮像装置などにより構成されている。
例えばレーダ装置は、車両の外界に設定された検出対象領域（例えば、進行方向の前方領域と後方領域となど）を走査するようにして電磁波の発信信号を発信する。そして、発信信号が車両の外部の物体（例えば、他車両や構造物など）や歩行者によって反射されることで生じた反射信号を受信し、レーダ装置から外部の物体や歩行者までの距離に係る検知信号と外部の物体や歩行者の角度（方位角と高低角など）に係る検知信号とを生成し、制御部１６に出力する。
また、例えば撮像装置は、車両の外界に設定された撮像領域（例えば、進行方向の前方領域と後方領域となど）をカメラにより撮像して得た画像に画像処理を行なって画像データを生成し、制御部１６に出力する。
The external sensor 14 is configured by, for example, a radar device or an imaging device using electromagnetic waves.
For example, the radar device transmits an electromagnetic wave transmission signal so as to scan a detection target region (for example, a front region and a rear region in the traveling direction) set in the external environment of the vehicle. Then, the reflected signal generated by the reflected signal reflected by an object outside the vehicle (such as another vehicle or structure) or a pedestrian is received, and the distance from the radar device to the object or pedestrian is detected. The detection signal and the detection signal related to the angle (azimuth angle and elevation angle) of an external object or pedestrian are generated and output to the
In addition, for example, the imaging apparatus performs image processing on an image obtained by imaging an imaging area (for example, a front area and a rear area in the traveling direction) set in the external environment of the vehicle with a camera, and generates image data. To the
ナビゲーション装置１５は、例えば、現在位置検出部２１と、道路データ記憶部２２と、ナビゲーション処理部２３と、入力部２４と、出力部２５とを備えて構成されている。
The
現在位置検出部２１は、例えばＧＰＳ信号などの測位信号によって、あるいは、各センサ１１，１２から出力されるヨーレートおよび車速の検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、車両の現在位置を検出する。
The current
道路データ記憶部２２は、例えばノード（つまり、道路形状を把握するための座標点）および各ノード間を結ぶ線であるリンクと、各リンクの距離と、道路の種別および幅員および交差角度および形状などの道路データを記憶している。さらに、道路データは、曲率情報（例えば、カーブの曲率半径に関する情報）と傾斜情報（例えば、道路の横断勾配に関する情報）とを備えている。
The road
ナビゲーション処理部２３は、現在位置検出部２１から出力される車両の現在位置と、道路データ記憶部２２から取得する道路データとに基づき、例えば入力部２４に対する操作者の入力操作などに応じて、マップマッチングの処理と経路探索や経路誘導などの処理となどを行なう。そして、各種の処理の結果を出力部２５に出力する。
The
さらに、ナビゲーション処理部２３はヨーレート算出範囲判定部２３ａを備えている。
ヨーレート算出範囲判定部２３ａは、現在位置検出部２１から出力される車両の現在位置が、所定の精度（例えば、図２に示す下限精度Ａなど）以上で車両のヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在するか否かを、道路データ記憶部２２に記憶されている各データに基づき判定し、判定結果の信号を出力する。この判定は、例えば、走行路の曲率半径と、走行路が存在する位置（例えば、都市部あるいは郊外部など）と、走行路に対する走行履歴となどに基づいて行なわれる。
Further, the
The yaw rate calculation
例えば図２に示すように、曲率半径が小さく、カーブがきつい走行路（例えば、都市部での曲率半径Ｒ２以下あるいは郊外部での曲率半径Ｒ１以下の走行路）では、ノード（つまり、道路形状を把握するための座標点）が多く設けられていることから、走行路の曲率情報の精度および信頼度が高く、この曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が高くなる。
これに対して、曲率半径が中程度であって、カーブが緩い走行路（例えば、都市部での曲率半径Ｒ２からＲ３の間あるいは郊外部での曲率半径Ｒ１からＲ４の間の走行路）では、ノードの数が減ることで、走行路の曲率情報の精度および信頼度が低下し、この曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が低下する。
また、曲率半径が大きく、直線路に近い走行路（例えば、都市部での曲率半径Ｒ３以上あるいは郊外部での曲率半径Ｒ４以上の走行路）では、ヨーレートがゼロに近い値となり、ノードが少ない場合であっても、曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が高くなる。
For example, as shown in FIG. 2, a node (that is, a road shape) has a small radius of curvature and a curved road (for example, a road having a radius of curvature R2 or less in an urban area or a radius of curvature R1 or less in a suburb). Therefore, the accuracy and reliability of the curvature information of the traveling road are high, and the calculation accuracy of the yaw rate calculated based on this curvature information is high.
On the other hand, on a road with a moderate curvature radius and a gentle curve (for example, a road between curvature radii R2 and R3 in urban areas or between curvature radii R1 and R4 in suburban areas). By reducing the number of nodes, the accuracy and reliability of the curvature information of the traveling path are lowered, and the calculation accuracy of the yaw rate calculated based on the curvature information is lowered.
In addition, on a road with a large curvature radius and close to a straight road (for example, a road with a radius of curvature R3 or more in urban areas or a radius of curvature R4 or more in suburbs), the yaw rate is close to zero and there are few nodes. Even in this case, the calculation accuracy of the yaw rate calculated based on the curvature information is increased.
また、都市部では、ノード（つまり、道路形状を把握するための座標点）が多く設けられていることから、走行路の曲率情報の精度および信頼度が高く、この曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が高くなる。
これに対して、郊外部では、ノードの数が減ることで、走行路の曲率情報の精度および信頼度が低下し、この曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が低下する。
また、車両の走行履歴に応じてノードの配置が学習される場合には、走行路に対する走行履歴に応じて、走行路の曲率情報の精度および信頼度が高くなることから、曲率情報に基づいて算出されるヨーレートの算出精度が高くなる。
In urban areas, since there are many nodes (that is, coordinate points for grasping the road shape), the accuracy and reliability of the curvature information of the traveling road is high, and the calculation is based on this curvature information. The calculation accuracy of the yaw rate is increased.
On the other hand, in the suburbs, the decrease in the number of nodes reduces the accuracy and reliability of the curvature information of the traveling road, and the yaw rate calculation accuracy calculated based on the curvature information decreases.
In addition, when the arrangement of the nodes is learned according to the travel history of the vehicle, the accuracy and reliability of the curvature information of the travel path is increased according to the travel history for the travel path. The calculation accuracy of the calculated yaw rate is increased.
また、ヨーレート算出範囲判定部２３ａは、走行路の傾斜情報に基づき、現在位置検出部２１から出力される車両の現在位置が傾斜している走行路上に存在するか否かを判定し、この判定結果の信号を出力する。
Further, the yaw rate calculation
制御部１６は、例えば、ヨーレート算出部３１と、前輪車輪速ヨーレート算出部３２と、後輪車輪速ヨーレート算出部３３と、前輪車輪速ヨーレート補正部３４と、後輪車輪速ヨーレート補正部３５と、カーブ半径検出部３６と、前方検出ヨーレート算出部３７と、ヨーレートセンサ補正部３８とを備えて構成されている。
For example, the
ヨーレート算出部３１は、ナビゲーション装置１５のヨーレート算出範囲判定部２３ａにより車両の現在位置が所定の精度以上でヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在すると判定された場合に、車両の現在位置と、道路データ記憶部２２に記憶されている走行路の曲率情報と、車速センサ１２から出力される車速の検出値とに基づき、車両のヨーレートＹｎｖを算出する。
そして、ヨーレート算出部３１は、ヨーレート算出範囲判定部２３ａにより車両の現在位置が傾斜している走行路上に存在すると判定された場合には、道路データ記憶部２２に記憶されている走行路の傾斜情報に基づき、ヨーレートＹｎｖを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖａを出力する。この補正では、例えば図３に示すように、走行路の横断勾配（カント）と車速とに基づきヨーレートＹｎｖの補正値を設定しており、例えば横断勾配（カント）の絶対値が増大することに伴い、あるいは、車速が増大することに伴い、ヨーレートＹｎｖの補正値の絶対値が増大傾向に変化するように設定されている。
When the yaw rate calculation
When the yaw rate calculation
前輪車輪速ヨーレート算出部３２は、前輪の各車輪速センサ２２ＦＬ，２２ＦＲから出力される左前輪および右前輪の車輪速の検出値に基づき、予め記憶している所定の車輪速ヨーレートマップなどを参照して前輪車輪速ヨーレートＹｆを算出し、算出値を出力する。
後輪車輪速ヨーレート算出部３３は、後輪の各車輪速センサ２２ＲＬ，２２ＲＲから出力される左後輪および右後輪の車輪速の検出値に基づき、予め記憶している所定の車輪速ヨーレートマップなどを参照して後輪車輪速ヨーレートＹｒを算出し、算出値を出力する。
なお、所定の車輪速ヨーレートマップは、例えば、左右の車輪速の差（つまり、左前輪と右前輪との車輪速の差、または、左後輪と右後輪との車輪速の差）と、ヨーレートつまり各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒとの所定の対応関係を示すマップである。
The front wheel speed yaw
The rear wheel speed yaw rate calculation unit 33 is a predetermined wheel speed yaw rate stored in advance based on the detected values of the wheel speeds of the left rear wheel and the right rear wheel output from the wheel speed sensors 22RL and 22RR of the rear wheels. The rear wheel speed yaw rate Yr is calculated with reference to the map and the calculated value is output.
The predetermined wheel speed yaw rate map is, for example, a difference between left and right wheel speeds (that is, a wheel speed difference between the left front wheel and the right front wheel, or a wheel speed difference between the left rear wheel and the right rear wheel). FIG. 6 is a map showing a predetermined correspondence relationship with the yaw rate, that is, each wheel speed yaw rate Yf, Yr.
前輪車輪速ヨーレート補正部３４は、ヨーレート算出範囲判定部２３ａにより車両の現在位置が傾斜している走行路上に存在すると判定された場合には、前輪車輪速ヨーレート算出部３２から出力された前輪車輪速ヨーレートＹｆを、道路データ記憶部２２に記憶されている走行路の傾斜情報に基づき補正して、補正後の前輪車輪速ヨーレートＹｆａを出力する。
後輪車輪速ヨーレート補正部３５は、ヨーレート算出範囲判定部２３ａにより車両の現在位置が傾斜している走行路上に存在すると判定された場合には、後輪車輪速ヨーレート算出部３３から出力された後輪車輪速ヨーレートＹｒを、道路データ記憶部２２に記憶されている走行路の傾斜情報に基づき補正して、補正後の後輪車輪速ヨーレートＹｒａを出力する。
なお、これらの補正では、例えば図３に示すように、走行路の横断勾配（カント）と車速とに基づき各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａの補正値を設定しており、例えば横断勾配（カント）の絶対値が増大することに伴い、あるいは、車速が増大することに伴い、各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａの補正値の絶対値が増大傾向に変化するように設定されている。
The front wheel speed yaw
The rear wheel wheel speed yaw
In these corrections, for example, as shown in FIG. 3, correction values of the wheel speed yaw rates Yfa and Yra are set based on the crossing gradient (cant) of the traveling road and the vehicle speed. The absolute values of the correction values of the wheel speed yaw rates Yfa and Yra are set so as to increase as the absolute value of the wheel speed increases or as the vehicle speed increases.
カーブ半径検出部３６は、外界センサ１４の検出結果に基づき、車両の進行方向前方のカーブの曲率半径を検出する。
例えば、カーブ半径検出部３６は、外界センサ１４のレーダ装置により検知される構造物（例えば、路面上のガードレールや建築物など）に基づき、あるいは、外界センサ１４の撮像装置により撮像される路面や路面上の走行区分線などに基づき、車両の進行方向前方のカーブの曲率半径を検出する。
The
For example, the curve
前方検出ヨーレート算出部３７は、カーブ半径検出部３６により検出されたカーブの曲率半径と、車速センサ１２から出力される車速の検出値とに基づき、車両の進行方向前方のカーブでの車両のヨーレートＹｎｖｄを算出する。
そして、前方検出ヨーレート算出部３７は、ヨーレート算出範囲判定部２３ａにより車両の現在位置が傾斜している走行路上に存在すると判定された場合には、道路データ記憶部２２に記憶されている走行路の傾斜情報に基づき、ヨーレートＹｎｖｄを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖｅを出力する。この補正では、例えば図３に示すように、走行路の横断勾配（カント）と車速とに基づきヨーレートＹｎｖｄの補正値を設定しており、例えば横断勾配（カント）の絶対値が増大することに伴い、あるいは、車速が増大することに伴い、ヨーレートＹｎｖｄの補正値の絶対値が増大傾向に変化するように設定されている。
The forward detection yaw
The forward detection yaw
ヨーレートセンサ補正部３８は、ヨーレート算出部３１から出力されるヨーレートＹｎｖａと、各車輪速ヨーレート補正部３４，３５から出力される各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａと、前方検出ヨーレート算出部３７から出力されるヨーレートＹｎｖｅとに基づき、ヨーレートセンサ１１から出力されるヨーレート（検出値）Ｙｓを補正する。
The yaw rate
例えば、ヨーレートセンサ補正部３８は、ヨーレート算出部３１から出力されるヨーレートＹｎｖａとヨーレート（検出値）Ｙｓとの差ΔＹｎｖａ（＝Ｙｎｖａ−Ｙｓ）に基づき、差ΔＹｎｖａに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを行なった後に、補正後のヨーレートＹｎｖｂ（＝Ｙｓ＋ΔＹｎｖａ）を出力する。
そして、各車輪速ヨーレート補正部３４，３５から出力される各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａの何れか、あるいは、各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａに関連する車輪速ヨーレートＹｗａ（例えば、前輪車輪速ヨーレートＹｆａと後輪車輪速ヨーレートＹｒａとの平均値など）と、ヨーレートＹｎｖｂとの差ΔＹｎｖｂ（＝Ｙｗａ−Ｙｎｖｂ）に基づき、差ΔＹｎｖｂに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを行なった後に、補正後のヨーレートＹｎｖｃ（＝Ｙｎｖｂ＋ΔＹｎｖｂ）を出力する。
そして、前方検出ヨーレート算出部３７から出力されるヨーレートＹｎｖｅと、ヨーレートＹｎｖｃとの差ΔＹｎｖｃ（＝Ｙｎｖｅ−Ｙｎｖｃ）に基づき、差ΔＹｎｖｃに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを行なった後に、補正後のヨーレートＹｎｖｆ（＝Ｙｎｖｃ＋ΔＹｎｖｃ）を出力する。
For example, the yaw rate
Then, one of the wheel speed yaw rates Yfa and Yra output from each wheel speed yaw
Then, based on the difference ΔYnvc (= Ynve−Ynvc) between the yaw rate Ynve output from the forward detection yaw
この実施形態によるヨーレート検出装置１０は上記構成を備えており、次に、このヨーレート検出装置１０の動作の一例について説明する。
The yaw
先ず、例えば図４に示すステップＳ０１においては、ヨーレートセンサ１１から出力されるヨーレート（検出値）Ｙｓを取得する。
次に、ステップＳ０２においては、車速センサ１２から出力される車速の検出値を取得する。
次に、ステップＳ０３においては、例えばＧＰＳ信号などの測位信号によって、さらに、各センサ１１，１２から出力されるヨーレートおよび車速の検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、車両の現在位置を検出する。
First, for example, in step S01 shown in FIG. 4, the yaw rate (detection value) Ys output from the
Next, in step S02, the detected value of the vehicle speed output from the
Next, in step S03, for example, the current position of the vehicle is detected by a positioning signal such as a GPS signal, and further by an autonomous navigation calculation process based on the yaw rate and vehicle speed detection signals output from the
次に、ステップＳ０４においては、道路データ記憶部２２に記憶されている道路データを取得する。
次に、ステップＳ０５においては、例えば、道路データから得られる走行路の曲率半径と、走行路が存在する位置（例えば、都市部あるいは郊外部など）と、走行路に対する走行履歴となどに基づいて、所定の精度以上で車両のヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲を取得する。
次に、ステップＳ０６においては、車両の現在の走行路はヨーレート算出範囲内に含まれるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０７に進む。
Next, in step S04, road data stored in the road
Next, in step S05, for example, based on the radius of curvature of the travel path obtained from the road data, the position where the travel path exists (for example, an urban area or a suburb area), the travel history for the travel path, and the like. A yaw rate calculation range in which the yaw rate of the vehicle can be calculated with a predetermined accuracy or higher is acquired.
Next, in step S06, it is determined whether or not the current travel route of the vehicle is included in the yaw rate calculation range.
If this determination is “NO”, the flow proceeds to return.
On the other hand, if this determination is “YES”, the flow proceeds to step S07.
次に、ステップＳ０７においては、道路データの曲率情報と車速とに基づき、車両のヨーレートＹｎｖを算出する。
次に、ステップＳ０８においては、道路データの傾斜情報に基づき、ヨーレートＹｎｖを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖａを出力する。
次に、ステップＳ０９においては、ヨーレート（検出値）ＹｓとヨーレートＹｎｖａとの差ΔＹｎｖａ（＝Ｙｎｖａ−Ｙｓ）を算出する。
次に、ステップＳ１０においては、差ΔＹｎｖａに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを実行する。
次に、ステップＳ１１においては、差ΔＹｎｖａによりヨーレート（検出値）Ｙｓを補正して、補正後の第１ヨーレートＹｎｖｂ（＝Ｙｓ＋ΔＹｎｖａ）を出力する。
Next, in step S07, the yaw rate Ynv of the vehicle is calculated based on the curvature information of the road data and the vehicle speed.
Next, in step S08, the yaw rate Ynv is corrected based on the slope information of the road data, and the corrected yaw rate Ynva is output.
Next, in step S09, a difference ΔYnva (= Ynva−Ys) between the yaw rate (detected value) Ys and the yaw rate Ynva is calculated.
Next, in step S10, predetermined low-pass processing, change amount limiting processing, and the like are performed on the difference ΔYnva.
Next, in step S11, the yaw rate (detection value) Ys is corrected by the difference ΔYnva, and the corrected first yaw rate Ynvb (= Ys + ΔYnva) is output.
次に、ステップＳ１２においては、前輪の各車輪速センサ２２ＦＬ，２２ＦＲから出力される左前輪および右前輪の車輪速の検出値に基づき、前輪車輪速ヨーレートＹｆを算出し、後輪の各車輪速センサ２２ＲＬ，２２ＲＲから出力される左後輪および右後輪の車輪速の検出値に基づき、後輪車輪速ヨーレートＹｒを算出する。なお、図４に示す車輪速ヨーレートＹｗは、前輪車輪速ヨーレートＹｆまたは後輪車輪速ヨーレートＹｒである。
次に、ステップＳ１３においては、道路データの傾斜情報に基づき、各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒを補正して、補正後の各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａを出力する。なお、図４に示す車輪速ヨーレートＹｗａは、前輪車輪速ヨーレートＹｆａまたは後輪車輪速ヨーレートＹｒａである。
Next, in step S12, the front wheel speed yaw rate Yf is calculated based on the detected values of the wheel speeds of the left front wheel and the right front wheel output from the front wheel speed sensors 22FL, 22FR, and the rear wheel speeds are calculated. The rear wheel speed yaw rate Yr is calculated based on the detected values of the wheel speeds of the left rear wheel and the right rear wheel output from the sensors 22RL and 22RR. Note that the wheel speed yaw rate Yw shown in FIG. 4 is the front wheel speed yaw rate Yf or the rear wheel speed yaw rate Yr.
Next, in step S13, the wheel speed yaw rates Yf and Yr are corrected based on the slope information of the road data, and the corrected wheel speed yaw rates Yfa and Yra are output. Note that the wheel speed yaw rate Ywa shown in FIG. 4 is the front wheel speed yaw rate Yfa or the rear wheel speed yaw rate Yra.
次に、ステップＳ１４においては、ヨーレートＹｎｖｂと車輪速ヨーレートＹｗａとの差ΔＹｎｖｂ（＝Ｙｗａ−Ｙｎｖｂ）を算出する。
次に、ステップＳ１５においては、差ΔＹｎｖｂに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを実行する。
次に、ステップＳ１６においては、差ΔＹｎｖｂによりヨーレートＹｎｖｂを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖｃ（＝Ｙｎｖｂ＋ΔＹｎｖｂ）を出力する。
Next, in step S14, a difference ΔYnvb (= Ywa−Ynvb) between the yaw rate Ynvb and the wheel speed yaw rate Ywa is calculated.
Next, in step S15, predetermined low-pass processing, change amount limiting processing, and the like are performed on the difference ΔYnvb.
Next, in step S16, the yaw rate Ynvb is corrected by the difference ΔYnvb, and the corrected yaw rate Ynvc (= Ynvb + ΔYnvb) is output.
次に、ステップＳ１７においては、外界センサ１４の検出結果に基づき、車両の進行方向前方のカーブの曲率半径を検出する。
次に、ステップＳ１８においては、外界センサ１４の検出結果に基づくカーブの曲率半径と、車速とに基づき、車両の進行方向前方のカーブでの車両のヨーレートＹｎｖｄを算出する。
次に、ステップＳ１９においては、道路データの傾斜情報に基づき、ヨーレートＹｎｖｄを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖｅを出力する。
Next, in step S17, based on the detection result of the external sensor 14, the curvature radius of the curve ahead of the traveling direction of the vehicle is detected.
Next, in step S18, the yaw rate Ynvd of the vehicle at the curve ahead of the traveling direction of the vehicle is calculated based on the curvature radius of the curve based on the detection result of the external sensor 14 and the vehicle speed.
Next, in step S19, the yaw rate Ynvd is corrected based on the slope information of the road data, and the corrected yaw rate Ynve is output.
次に、ステップＳ２０においては、ヨーレートＹｎｖｃとヨーレートＹｎｖｅとの差ΔＹｎｖｃ（＝Ｙｎｖｅ−Ｙｎｖｃ）を算出する。
次に、ステップＳ２１においては、差ΔＹｎｖｃに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを実行する。
次に、ステップＳ２２においては、差ΔＹｎｖｃによりヨーレートＹｎｖｃを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖｆ（＝Ｙｎｖｃ＋ΔＹｎｖｃ）を出力し、リターンに進む。
Next, in step S20, a difference ΔYnvc (= Ynve−Ynvc) between the yaw rate Ynvc and the yaw rate Ynve is calculated.
Next, in step S21, predetermined low-pass processing, change amount limiting processing, and the like are performed on the difference ΔYnvc.
Next, in step S22, the yaw rate Ynvc is corrected by the difference ΔYnvc, the corrected yaw rate Ynvf (= Ynvc + ΔYnvc) is output, and the process proceeds to return.
上述したように、本発明の実施形態によるヨーレート検出装置１０によれば、ヨーレート（検出値）Ｙｓと、道路データ記憶部２２に記憶されているカーブの曲率情報に基づき算出されるヨーレートＹｎｖとに基づき、車両の直進走行中に限らずに旋回走行中であってもヨーレート（検出値）Ｙｓを補正することができる。しかも、カーブの曲率情報に基づくヨーレートＹｎｖは、車両の走行路が所定精度以上でヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在する場合に算出されることから、ヨーレート（検出値）Ｙｓの補正精度を向上させることができる。
As described above, according to the yaw
さらに、各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒおよび前方検出ヨーレート算出部３７により算出されたヨーレートＹｎｖｄに基づいてヨーレート（検出値）Ｙｓを補正することによって、ヨーレート（検出値）Ｙｓの補正精度を、より一層向上させることができる。
さらに、走行路の傾斜情報に基づいて各ヨーレートＹｎｖ，Ｙｆ，Ｙｒ，Ｙｎｖｄを補正することから、ヨーレート（検出値）Ｙｓの補正精度を、より一層向上させることができる。
Further, by correcting the yaw rate (detection value) Ys based on the wheel speed yaw rates Yf and Yr and the yaw rate Ynvd calculated by the forward detection yaw
Furthermore, since each yaw rate Ynv, Yf, Yr, Ynvd is corrected based on the inclination information of the traveling road, the correction accuracy of the yaw rate (detected value) Ys can be further improved.
なお、上述した実施の形態において、ヨーレートセンサ補正部３８は、走行路の傾斜情報に基づく補正が行われた各ヨーレートＹｎｖａ，Ｙｆａ，Ｙｒａ，Ｙｎｖｅの代わりに、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖと、各車輪速ヨーレート算出部３２，３３により算出された各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒと、前方検出ヨーレート算出部３７により算出されたヨーレートＹｎｖｄとに基づき、ヨーレートセンサ１１から出力されるヨーレート（検出値）Ｙｓを補正してもよい。この場合には、さらに、各ヨーレートＹｎｖ，Ｙｆ，Ｙｒ，Ｙｎｖの少なくとも何れかに基づきヨーレート（検出値）Ｙｓを補正し、該補正により得られた算出値に対して、走行路の傾斜情報に基づく補正を行なってもよい。
In the above-described embodiment, the yaw rate
なお、上述した実施の形態において、ヨーレートセンサ補正部３８は、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖとヨーレート（検出値）Ｙｓとの差に基づき、ヨーレート（検出値）Ｙｓを補正し、該補正（第１の補正）により得られる算出値（第１のヨーレート）を出力してもよい。
In the embodiment described above, the yaw rate
さらに、ヨーレートセンサ補正部３８は、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖまたは第１のヨーレートを、走行路の傾斜情報に基づき補正し、該補正（第２の補正）により得られる算出値（第２のヨーレート）を出力してもよい。このとき、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖが走行路の傾斜情報に基づき補正された場合には、該補正により得られる算出値と、ヨーレート（検出値）Ｙｓとの差に基づき、ヨーレート（検出値）Ｙｓを補正してもよい。
Further, the yaw rate
さらに、ヨーレートセンサ補正部３８は、車輪速ヨーレートＹｗと、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖと第１のヨーレートと第２のヨーレートとのうちの何れか１つとの差に基づき、該何れか１つを補正し、該補正（第３の補正）により得られる算出値（第３のヨーレート）を出力してもよい。なお、車輪速ヨーレートＹｗは、各車輪速ヨーレート算出部３２，３３から出力される各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒの何れか、あるいは、各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒに関連する車輪速ヨーレート（例えば、前輪車輪速ヨーレートＹｆと後輪車輪速ヨーレートＹｒとの平均値など）である。
Further, the yaw rate
さらに、ヨーレートセンサ補正部３８は、前方検出ヨーレート算出部３７により算出されたヨーレートＹｎｖｄと、ヨーレート算出部３１により算出されたヨーレートＹｎｖと第１のヨーレートと第２のヨーレートと第３のヨーレートとのうちの何れか１つとの差に基づき、該何れか１つを補正し、該補正（第４の補正）により得られる算出値（第４のヨーレート）を出力してもよい。
Further, the yaw rate
なお、上述した実施の形態においては、例えば図５および図６に示す参考実施例のように、車輪速ヨーレートＹｗａに基づいてヨーレート（検出値）Ｙｓを補正する処理と、前方検出ヨーレート算出部３７から出力されるヨーレートＹｎｖｅに基づいてヨーレート（検出値）Ｙｓを補正する処理とを、独立に実行してもよい。
In the above-described embodiment, for example, as in the reference example shown in FIGS. 5 and 6, processing for correcting the yaw rate (detected value) Ys based on the wheel speed yaw rate Ywa, and the forward detection yaw
例えば図５に示すステップＳ３１においては、ヨーレートセンサ１１から出力されるヨーレート（検出値）Ｙｓを取得する。
次に、ステップＳ３２においては、車速センサ１２から出力される車速の検出値を取得する。
次に、ステップＳ３３においては、例えばＧＰＳ信号などの測位信号によって、さらに、各センサ１１，１２から出力されるヨーレートおよび車速の検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、車両の現在位置を検出する。
For example, in step S31 shown in FIG. 5, the yaw rate (detection value) Ys output from the
Next, in step S32, the detected value of the vehicle speed output from the
Next, in step S33, for example, the current position of the vehicle is detected by a positioning signal such as a GPS signal, and further by an autonomous navigation calculation process based on the yaw rate and vehicle speed detection signals output from the
次に、ステップＳ３４においては、道路データ記憶部２２に記憶されている道路データを取得する。
次に、ステップＳ３５においては、前輪の各車輪速センサ２２ＦＬ，２２ＦＲから出力される左前輪および右前輪の車輪速の検出値に基づき、前輪車輪速ヨーレートＹｆを算出し、後輪の各車輪速センサ２２ＲＬ，２２ＲＲから出力される左後輪および右後輪の車輪速の検出値に基づき、後輪車輪速ヨーレートＹｒを算出する。なお、図５に示す車輪速ヨーレートＹｗは、前輪車輪速ヨーレートＹｆまたは後輪車輪速ヨーレートＹｒである。
次に、ステップＳ３６においては、道路データの傾斜情報に基づき、各車輪速ヨーレートＹｆ，Ｙｒを補正して、補正後の各車輪速ヨーレートＹｆａ，Ｙｒａを出力する。なお、図５に示す車輪速ヨーレートＹｗａは、前輪車輪速ヨーレートＹｆａまたは後輪車輪速ヨーレートＹｒａである。
Next, in step S34, road data stored in the road
Next, in step S35, the front wheel speed yaw rate Yf is calculated based on the detected values of the front left wheel speed and the right front wheel speed output from the front wheel speed sensors 22FL, 22FR, and the rear wheel speeds are calculated. The rear wheel speed yaw rate Yr is calculated based on the detected values of the wheel speeds of the left rear wheel and the right rear wheel output from the sensors 22RL and 22RR. Note that the wheel speed yaw rate Yw shown in FIG. 5 is the front wheel speed yaw rate Yf or the rear wheel speed yaw rate Yr.
Next, in step S36, the wheel speed yaw rates Yf and Yr are corrected based on the inclination information of the road data, and the corrected wheel speed yaw rates Yfa and Yra are output. The wheel speed yaw rate Ywa shown in FIG. 5 is the front wheel speed yaw rate Yfa or the rear wheel speed yaw rate Yra.
次に、ステップＳ３７においては、ヨーレート（検出値）Ｙｓと車輪速ヨーレートＹｗａとの差ΔＹｓａ（＝Ｙｗａ−Ｙｓ）を算出する。
次に、ステップＳ３８においては、差ΔＹｓａに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを実行する。
次に、ステップＳ３９においては、差ΔＹｓａによりヨーレートＹｓを補正して、補正後のヨーレートＹｓａ（＝Ｙｓ＋ΔＹｓａ）を出力し、リターンに進む。
Next, in step S37, a difference ΔYsa (= Ywa−Ys) between the yaw rate (detected value) Ys and the wheel speed yaw rate Ywa is calculated.
Next, in step S38, predetermined low-pass processing, change amount limiting processing, and the like are performed on the difference ΔYsa.
Next, in step S39, the yaw rate Ys is corrected by the difference ΔYsa, the corrected yaw rate Ysa (= Ys + ΔYsa) is output, and the process proceeds to return.
また、例えば図６に示すステップＳ４１においては、ヨーレートセンサ１１から出力されるヨーレート（検出値）Ｙｓを取得する。
次に、ステップＳ４２においては、車速センサ１２から出力される車速の検出値を取得する。
次に、ステップＳ４３においては、例えばＧＰＳ信号などの測位信号によって、さらに、各センサ１１，１２から出力されるヨーレートおよび車速の検出信号に基づく自律航法の算出処理によって、車両の現在位置を検出する。
For example, in step S41 shown in FIG. 6, the yaw rate (detection value) Ys output from the
Next, in step S42, the detected value of the vehicle speed output from the
Next, in step S43, for example, the current position of the vehicle is detected by a positioning signal such as a GPS signal, and further by an autonomous navigation calculation process based on the yaw rate and vehicle speed detection signals output from the
次に、ステップＳ４４においては、道路データ記憶部２２に記憶されている道路データを取得する。
次に、ステップＳ４５においては、外界センサ１４の検出結果に基づき、車両の進行方向前方のカーブの曲率半径を検出する。
次に、ステップＳ４６においては、外界センサ１４の検出結果に基づくカーブの曲率半径と、車速とに基づき、車両の進行方向前方のカーブでの車両のヨーレートＹｎｖｄを算出する。
次に、ステップＳ４７においては、道路データの傾斜情報に基づき、ヨーレートＹｎｖｄを補正して、補正後のヨーレートＹｎｖｅを出力する。
Next, in step S44, road data stored in the road
Next, in step S45, based on the detection result of the external sensor 14, the radius of curvature of the curve ahead of the traveling direction of the vehicle is detected.
Next, in step S46, the yaw rate Ynvd of the vehicle at the curve ahead of the traveling direction of the vehicle is calculated based on the radius of curvature of the curve based on the detection result of the external sensor 14 and the vehicle speed.
Next, in step S47, the yaw rate Ynvd is corrected based on the slope information of the road data, and the corrected yaw rate Ynve is output.
次に、ステップＳ４８においては、ヨーレート（検出値）ＹｓとヨーレートＹｎｖｅとの差ΔＹｓｂ（＝Ｙｎｖｅ−Ｙｓ）を算出する。
次に、ステップＳ４９においては、差ΔＹｓｂに対して所定の低域通過処理および変化量の制限処理などを実行する。
次に、ステップＳ５０においては、差ΔＹｓｂによりヨーレート（検出値）Ｙｓを補正して、補正後のヨーレートＹｓｂ（＝Ｙｓ＋ΔＹｓｂ）を出力し、リターンに進む。
Next, in step S48, a difference ΔYsb (= Ynve−Ys) between the yaw rate (detected value) Ys and the yaw rate Ynve is calculated.
Next, in step S49, predetermined low-pass processing, change amount limiting processing, and the like are performed on the difference ΔYsb.
Next, in step S50, the yaw rate (detected value) Ys is corrected by the difference ΔYsb, the corrected yaw rate Ysb (= Ys + ΔYsb) is output, and the process proceeds to return.
１０ ヨーレート検出装置
１１ ヨーレートセンサ（ヨーレート検出手段）
１３ＦＬ，１３ＦＲ，１３ＲＬ，１３ＲＲ 車輪速センサ（車輪速検出手段）
１４ 外界センサ（物体検出手段）
２１ 現在位置検出部（位置検出手段）
２２ 道路データ記憶部（道路データ記憶手段）
２３ ナビゲーション処理部
２３ａ ヨーレート算出範囲判定部（判定手段）
３１ ヨーレート算出部（ヨーレート算出手段、第２ヨーレート補正手段）
３２ 前輪車輪速ヨーレート算出部（車輪速ヨーレート算出手段）
３３ 後輪車輪速ヨーレート算出部（車輪速ヨーレート算出手段）
３６ カーブ半径検出部（カーブ半径検出手段）
３７ 前方検出ヨーレート算出部（前方検出ヨーレート算出手段）
３８ ヨーレートセンサ補正部（第１ヨーレート補正手段、第２ヨーレート補正手段、第３ヨーレート補正手段、第４ヨーレート補正手段）
10 Yaw
13FL, 13FR, 13RL, 13RR Wheel speed sensor (wheel speed detection means)
14 External sensor (object detection means)
21 Current position detection unit (position detection means)
22 Road data storage (road data storage means)
23
31 Yaw rate calculation unit (yaw rate calculation means, second yaw rate correction means)
32 Front wheel speed yaw rate calculation unit (wheel speed yaw rate calculation means)
33 Rear wheel wheel speed yaw rate calculation unit (wheel speed yaw rate calculation means)
36 Curve radius detector (curve radius detector)
37 Forward detection yaw rate calculation unit (forward detection yaw rate calculation means)
38 Yaw rate sensor correction unit (first yaw rate correction means, second yaw rate correction means, third yaw rate correction means, fourth yaw rate correction means)
Claims (4)
前記自車両の位置を検出する位置検出手段と、
少なくともカーブの曲率情報を含む道路データを記憶する道路データ記憶手段と、
前記自車両の位置が所定精度以上で前記自車両のヨーレートを算出可能なヨーレート算出範囲内に存在するか否かを判定する判定手段と、
前記位置検出手段により検出された前記自車両の位置が前記ヨーレート算出範囲内に存在すると前記判定手段により判定された場合に、前記自車両の位置と前記道路データ記憶手段に記憶されている前記曲率情報とに基づき、前記自車両のヨーレートを算出して算出値を出力するヨーレート算出手段と、
前記ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値と、前記ヨーレート検出手段から出力された前記ヨーレートの検出値との差に基づき、前記ヨーレートの検出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第１ヨーレート補正手段と
を備えることを特徴とするヨーレート検出装置。 Yaw rate detection means for detecting the yaw rate of the host vehicle and outputting a detection value;
Position detecting means for detecting the position of the host vehicle;
Road data storage means for storing road data including at least curve curvature information;
Determining means for determining whether the position of the host vehicle is within a yaw rate calculation range capable of calculating the yaw rate of the host vehicle with a predetermined accuracy or higher;
The position of the host vehicle and the curvature stored in the road data storage unit when the determining unit determines that the position of the host vehicle detected by the position detecting unit is within the yaw rate calculation range. Yaw rate calculation means for calculating a yaw rate of the host vehicle based on the information and outputting a calculated value;
Based on the difference between the calculated value of the yaw rate output from the yaw rate calculating means and the detected value of the yaw rate output from the yaw rate detecting means, the detected value of the yaw rate is corrected, and a calculated value obtained by the correction And a first yaw rate correcting means for outputting the yaw rate detecting device.
前記判定手段は前記自車両の位置が傾斜している走行路上に存在するか否かを判定しており、
前記自車両の位置が傾斜している走行路上に存在すると前記判定手段により判定された場合に、前記道路データ記憶手段に記憶されている前記傾斜情報に基づき、前記ヨーレート算出手段または前記第１ヨーレート補正手段から出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第２ヨーレート補正手段を備え、
前記第１ヨーレート補正手段は、前記ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値が前記第２ヨーレート補正手段により補正された場合には、該補正により得られる算出値と、前記ヨーレート検出手段から出力された前記ヨーレートの検出値との差に基づき、前記ヨーレートの検出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力することを特徴とする請求項１に記載のヨーレート検出装置。 The road data includes inclination information of the traveling road,
The determination means determines whether or not the position of the host vehicle is on a sloping road,
The yaw rate calculation means or the first yaw rate based on the inclination information stored in the road data storage means when the determination means determines that the position of the host vehicle is on a sloping traveling road. A second yaw rate correcting means for correcting the calculated value of the yaw rate output from the correcting means and outputting the calculated value obtained by the correction;
The first yaw rate correction means, when the calculation value of the yaw rate output from the yaw rate calculation means is corrected by the second yaw rate correction means, the calculated value obtained by the correction and the yaw rate detection means The yaw rate detection device according to claim 1, wherein the yaw rate detection value is corrected based on a difference from the output yaw rate detection value, and a calculated value obtained by the correction is output.
前記車輪速検出手段から出力された前記車輪速の検出値から車輪速ヨーレートを算出する車輪速ヨーレート算出手段と、
前記車輪速ヨーレート算出手段により算出された前記車輪速ヨーレートと、前記ヨーレート算出手段および前記第１ヨーレート補正手段および前記第２ヨーレート補正手段のうちの何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値との差に基づき、前記何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第３ヨーレート補正手段を備えることを特徴とする請求項２に記載のヨーレート検出装置。 Wheel speed detection means for detecting the wheel speed of the host vehicle and outputting a detection value;
Wheel speed yaw rate calculating means for calculating a wheel speed yaw rate from the detected value of the wheel speed output from the wheel speed detecting means;
The wheel speed yaw rate calculated by the wheel speed yaw rate calculating means, and the calculated value of the yaw rate output from any one of the yaw rate calculating means, the first yaw rate correcting means, and the second yaw rate correcting means. 3. A third yaw rate correction unit that corrects the calculated value of the yaw rate output from any one of the two based on the difference between the two and outputs a calculated value obtained by the correction. The yaw rate detection device described.
少なくとも前記自車両の進行方向前方の走行区分線または構造物を検出可能な物体検出手段と、
前記物体検出手段の検出結果に基づき、前記自車両の進行方向前方の前記カーブの曲率半径を検出するカーブ半径検出手段と、
前記カーブ半径検出手段により検出された前記カーブの曲率半径に基づき、前記自車両のヨーレートを算出して算出値を出力する前方検出ヨーレート算出手段と、
前記前方検出ヨーレート算出手段から出力された前記ヨーレートの算出値と、前記ヨーレート算出手段および前記第１ヨーレート補正手段および前記第２ヨーレート補正手段および前記第３ヨーレート補正手段のうちの何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値との差に基づき、前記何れか１つから出力された前記ヨーレートの算出値を補正し、該補正により得られる算出値を出力する第４ヨーレート補正手段とを備えることを特徴とする請求項３に記載のヨーレート検出装置。 The curvature information comprises curvature radius data of the curve stored in the road data storage means in advance as the road data by a combination of nodes and links,
An object detection means capable of detecting at least a traveling division line or a structure in front of the traveling direction of the host vehicle;
Based on the detection result of the object detection means, a curve radius detection means for detecting a curvature radius of the curve ahead of the traveling direction of the host vehicle;
Forward detected yaw rate calculating means for calculating a yaw rate of the host vehicle and outputting a calculated value based on a curvature radius of the curve detected by the curve radius detecting means;
The calculated value of the yaw rate output from the forward detection yaw rate calculating means, and any one of the yaw rate calculating means, the first yaw rate correcting means, the second yaw rate correcting means, and the third yaw rate correcting means. 4th yaw rate correction means for correcting the calculated value of the yaw rate output from any one of them based on the difference from the output value of the output yaw rate and outputting the calculated value obtained by the correction. The yaw rate detection device according to claim 3.
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