JP7018503B2 - 超音波測定データを用いて降水強度を決定する方法および制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、特に車両において降水を測定する方法および降水を測定する制御装置に関する。

雨は、車両のレインセンサによって検出される。レインセンサは、車両のフロントガラスの濡れ方の違いにもとづいて雨の強度を検出する。レインセンサによってウィンドウワイパインターバルに影響を及ぼすことができる。しかしその際、実際の雨量を決定することはできない。雨量の測定は、体積測定機器によって行うことができる。この測定機器は、通常、場所に縛られており、気象測定ネットワークの一部である。

こうしたことを背景として、本明細書中に提示される手法を用いて各独立請求項に記載の降水を測定する方法、および降水を測定する制御装置、ならびに対応するコンピュータプログラム製品が提示される。本明細書中に提示される手法の有利な展開形態および改良形態は明細書から明らかになり、かつ従属請求項に記載されている。

本発明の実施形態は、有利にも、超音波センサシステム、特に車両の超音波センサを用いて降水の定量化を可能にすることができる。車両の位置決定システムと組み合わせることで、どこでどれだけの雨が降ったのかを決定することができる。浸水事象を予報するため、および道路状態を予報するためにこの情報を使用することができる。

降水を測定する方法が提示され、この方法は、
少なくとも１つの超音波センサのデータパケットを読み取るステップであって、測定期間窓内に超音波センサによって検出された刺激がデータパケットに表現され、刺激が時間値として表現され、時間値は刺激の検出時点を表す、読み取るステップと、
刺激を滴下事象として認識するステップであって、刺激の時間値が滴下事象の少なくとも１つの特徴を満たす場合に、刺激は、衝突する滴の衝撃によって引き起こされた滴下事象として認識される、認識するステップと、
単位時間当たりに認識された滴下事象の数を使用して降水強度を決定するステップと、
を包含する。

本発明の実施形態に係る着想は、とりわけ、以下に説明する思想と知見にもとづくものとみなすことができる。

超音波センサは、車両の周囲センサとして使用することができる。しかし超音波センサは、降水センサとして定置に配置されていてもよい。送信時に、超音波センサの表面が電気的刺激により振動させられる。この振動は、超音波として、周囲空気中に放射される。超音波センサは、送信後の測定期間窓の間は受信できる状況にある。電気的刺激は、例えば圧電結晶体によって振動に変換することができる。超音波は物体に反射し、エコーとしてはね返される。エコーが表面に衝突すると、受信時に表面が再び刺激されて振動する。振動は電気信号の形で表現される。振動は、例えば圧電結晶体によって電気信号の形で表現することができる。超音波の発射とエコーの受信との間の伝搬時間から物体との距離を検知することができる。測定期間窓の経過後にエコーが衝突した場合、物体は超音波センサの検出範囲外にある。

超音波センサの表面に滴がぶつかると、滴の衝撃が表面に伝達される。衝撃は表面を同様に刺激して振動させる。表面は、特に、表面の固有周波数近くで振動するよう刺激される。超音波センサはこの振動も記録し、この振動を電気信号の形で表現する。

滴下事象の場合に超音波センサは、固有周波数または略固有周波数で刺激されるので、表面は大きい振幅で振動する。それに応じて、激しい信号の振れ（Ｓｉｇｎａｌａｕｓｓｃｈｌａｇ）によって、滴による刺激が電気信号の形で表現される。この激しい振れによって、滴下事象を認識することができる。

そのデータパケットに先行する、および／または後続するデータパケット内に類似の時間値を有する刺激が表現されていない場合に滴下事象を認識することができる。各滴は無比であり、他の滴とわずかに異なる。それゆえ各滴下事象は他の滴下事象とは異なり、１回しか生じない。類似の時間値を有する刺激が複数の測定期間にわたって認識されると、この刺激は高い確率で実際の物体のエコーを表し、したがって滴下事象としては評価されない。

少なくとも２つの超音波センサの同じ測定期間窓を表現する異なったデータパケットに、同じ時間値を有する刺激が表現されない場合に滴下事象を認識することができる。

異なった超音波センサは、同じ測定期間窓内の異なった時点に滴下事象を表現することができる。測定期間窓内に、超音波センサで複数の滴下事象を記録することもできる。異なった超音波センサへの２つの刺激の時間値が等しい場合、信号源はおそらく、例えば落雷による超音波センサへの電磁波の入射である。

２つの超音波センサの異なったデータパケットにおいて、２つの刺激の２つの時間値が、超音波センサ間の音響信号の伝搬時間に相当する時間の分だけ異なる場合は滴下事象を認識することができない。特に、時間値が超音波センサ間の伝搬時間以下の時間の分だけ異なる場合は滴下事象を認識することができない。２つの超音波センサは、同じ測定期間窓内で同一の音響信号を受信することができる。その際、音波は、まず第１超音波センサに達し、次いで第２超音波センサに達する。音響信号による刺激は無視することができる。

読み取るステップにおいて、さらに、刺激の強度値が読み取られてもよい。強度値は、刺激の振幅を表すことができる。強度値が滴下事象の少なくとも１つの特徴を満たす場合に滴下事象を認識することができる。エコーの場合、強度もしくは振幅から、それが実際に物体のエコーである確率を推定することができる。滴下事象の強度値をもとにして滴の大きさを決定することができ、それにより降水量をより正確に算出することができる。

読み取るステップにおいて、さらに刺激の周波数値が読み取られてもよい。周波数値は刺激の周波数を表す。周波数値が滴下事象の少なくとも１つの特徴を満たす場合に滴下事象を認識することができる。センサは、送信過程内に周波数を独特の仕方で変更することにより超音波信号を符号化する。雨滴は、通常、この周波数推移を生成しない。それにより雨滴による刺激をエコーによる刺激と区別することができる。例えば、超音波センサは周波数ランプもしくは周波数スイープを検知することもできる。その場合、滴による刺激は、検知された周波数にもとづいて予想されるものとは異なる周波数で起こり得る。それによっても同様に滴下事象を認識することができる。

降水強度は、さらに、滴下事象を引き起こす滴の衝突速度を使用して決定されてもよい。衝突速度は、滴の衝撃と関係がある。衝突速度が既知の場合、滴の質量を推定することができる。滴の数が同じである場合、より大きい滴では、より小さい滴の場合より多い降水量が降る。

衝突速度は、超音波センサを有する車両の車速、および／または超音波センサにおける風速を使用して決定されてもよい。衝突速度は、車速および風速のベクトルを加算することによって決定することができる。その際、空中の滴の落下速度が既知であるので、車両の運動方向に対して横向きの速度成分を無視することができる。

滴下事象は、さらに、データパケットに表現された刺激の後振動時間値を使用して決定されてもよい。後振動値は、刺激後の超音波センサの振動持続時間を示す。滴の衝撃が１回きりの刺激であるので、滴下事象は、超音波センサのシステム特有の減衰で次第に消える。エコーは複数の連続する超音波パルスを含み得るので、滴による刺激は、受信されたエコーによる刺激と比べて早く消える。

超音波センサの前の水しぶき領域（Ｓｐｒｉｔｚｂｅｒｅｉｃｈ）に物体が認識される場合は滴下事象を評価することができない。他の車両または自車両によって跳ね上げられた滴も超音波センサを刺激して振動させる。こうした刺激は、降水強度の決定の質を低下させるだろうから無視することができる。他の車両による水しぶきおよび水はねは、過度に高い降水強度と評価されよう。

方法は、降水強度を表す降水情報と降水情報に属する位置情報とが上位の情報ネットワークに提供される、提供するステップを包含してもよい。降水情報は、例えば気象局に利用可能にされてもよい。それにより多くの車両によって降水情報を集めて処理することができる。したがって降水強度は、略全域で検出することができ、気象事象の予報を改善することができる。

方法は、例えば制御装置に、例えばソフトウェアまたはハードウェアで、あるいはソフトウェアとハードウェアとの混合形態で実装することができる。

本明細書中に提示される手法は、さらに、降水を測定する制御装置であって、本明細書中に提示される方法の変形形態のステップを対応する装置で実行する、実現する、または制御するように形成されている制御装置を提供する。

制御装置は、信号またはデータを処理するための少なくとも１つの計算ユニットと、信号またはデータを記憶するための少なくとも１つの記憶ユニットと、通信プロトコルに埋め込まれたデータを読み取る、または出力するための少なくとも１つのインターフェースおよび／または通信インターフェースと、を備える電気機器であり得る。計算ユニットは、例えば信号プロセッサ、いわゆるシステムＡＳＩＣ、またはセンサ信号を処理する、かつセンサ信号に依存してデータ信号を出力するためのマイクロコントローラであってもよい。記憶ユニットは、例えばフラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、または磁気記憶ユニットであってもよい。インターフェースは、センサのセンサ信号を読み取るためのセンサインターフェースとして、ならびに／またはデータ信号および／もしくは制御信号をアクチュエータへ出力するためのアクチュエータインターフェースとして形成されていてもよい。通信インターフェースは、データをワイヤレスで、および／または有線で読み取るように、または出力するように形成されていてもよい。インターフェースは、例えばマイクロコントローラにおいて他のソフトウェアモジュールと並んで設けられているソフトウェアモジュールであってもよい。

コンピュータプログラム製品、あるいはプログラムコードを有するコンピュータプログラムも有利であり、プログラムコードは、半導体メモリ、ハードディスクメモリ、または光学メモリなどの機械可読担体、または記憶媒体に記憶されていてもよく、かつ、特にプログラム製品またはプログラムがコンピュータまたは装置で実行される場合に上記の実施形態の１つによる方法のステップを実行、実現および／または制御するために使用される。

本明細書中に異なった実施形態に係る本発明の可能な特徴および利点のいくつかが方法および超音波センサ制御装置として記載されていることに言及しておく。当業者は、本発明のさらなる実施形態に到達するために、それらの特徴を適当な形で互いに組み合わせ、適合させ、または交換し得ることを認識する。

一実施例による制御装置を有する車両の図を示す。 滴下事象により刺激される超音波センサの信号の図を示す。 複数の測定期間からなる超音波センサのデータパケットの図を示す。

以下、本発明の実施形態を添付の図面を参照しながら説明する。その際、図面および明細書は、本発明を限定するものと解釈されるべきでない。

図は単に模式的であり、縮尺通りではない。図において同じ参照符号は同じ、または同じ機能の特徴を示す。

本明細書中に提示される手法は、正確な降水測定によってハイドロプレーニングの危険を予報することを可能にする。この予報によって自律走行の可用性を高めることができる。

弱いにわか雨の場合、１０分間に０．１ｍｍ～０．４ｍｍの降水量が降る。中程度のにわか雨では１０分間に０．４ｍｍ～２ｍｍの降水量が降る。強いにわか雨では１０分間に２ｍｍ～８ｍｍの降水量が降る。非常に強いにわか雨では１０分間に８ｍｍ以上の降水量が降る。

弱い雨では、１時間に０．１ｍｍ～０．５ｍｍの降水量が降る。中程度の雨では１時間に０．５ｍｍ～４ｍｍの降水量が降る。強い雨では１時間に４ｍｍ～１０ｍｍの降水量が降る。

数キロメートルの間隔の気象観測所は、降水を測定することができる。その際、測定は、通常、比較的長い期間にわたる雨量を集積して行われる。

ウィンドウワイパの動作を制御するためにレインセンサを使用することができる。風防ガラスの内部に取り付けられ、ガラス上の水量に応じて払拭操作を制御するレインセンサでは、ＬＥＤ（発光ダイオード）が赤外線光を放出する。ガラスが乾いている場合、この光はほとんど完全に反射され、それによりフォトダイオードが多くの光を受ける。ガラス上の水が多ければ多いほど、光反射が少なくなる。ワイパはより高速で動作する。組み込まれた光センサは、暗くなってくると、およびトンネルに進入すると、前照灯を自動的に点灯する。

本物の降水計との違いは、厳密な降水量が測定されるのではなく、雨を受けるガラスを濡らすか、または視界を悪くするなどの二次的効果のみが記録されるということである。

レインセンサは、強い雨ではわずかな光反射を測定し、ワイパを最大速度で動作させる。しかしセンサ表面上では非常に多くの滴が並行して流れ広がり、互いに入りまじって流れ、少ない光でなく、多くの光が反射されることになる。それゆえ従来のセンサでは実際の雨量の検出が制限される。強い雨では降水量の量的な測定が可能でなくなる。

雨滴は、センサ表面にぶつかると部分的に非常に激しい超音波ノイズを引き起こすので、超音波システムを用いる距離測定を妨害し得る。滴の衝突は、センサを刺激して、その固有周波数で振動させる。センサの固有周波数は、センサの動作周波数に相当するように選択されている。その結果、センサが衝突する雨滴に対して高感度になる。車両が停止しているか、または移動速度が低く、普通の雨の場合、影響はほとんど測定可能でない。特に霧雨またはしぶき（Ｇｉｓｃｈｔ）の場合、滴のエネルギーは、センサを刺激するのに十分ではないと思われる。比較的高速および弱い雨ではそうではないが、センサが走行方向で前にある場合のみである。比較的強い雨でも、とりわけ車両が比較的高速で移動し、それにより滴が特に高速でセンサ表面にぶつかる場合でも距離測定を行うことができるようにするために多くの開発コストがかけられる。

図１は、一実施例による制御装置１０２を有する車両１００の図を示す。制御装置１０２は、車両１００の超音波センサ１０６のデータパケット１０４を評価する。制御装置１０２は車両１００のデータ線を介してデータパケット１０４を受信する。制御装置１０２は、データパケット１０４に表現された滴下事象１０８を使用して降水強度を決定するように形成されている。

滴下事象１０８は、超音波センサ１０６にぶつかる滴１１０の衝撃を表す。滴１１０は、衝突時にその衝撃を超音波センサ１０６に伝達し、超音波センサを刺激してその固有周波数で振動させる。刺激の時点と刺激の強度とが電気信号の形で表現される。その際、刺激は、前もって発信された超音波信号１１４の受信されたエコー１１２によって引き起こされる振動とは異なる。

刺激の時点が超音波信号１１４の発信後の測定期間窓内にあり、強度が閾値より大きいすべての刺激がデータパケット１０４に表現される。各刺激に対して時点を表す少なくとも１つの時間値がデータパケット１０４に表現される。次の超音波信号１１４の発信で新たな測定期間窓が開始する。新たな測定窓において検出された刺激は新たなデータパケット１０４に表現される。

実際のエコー１１２では、刺激の時点が超音波信号１１４の発信とエコー１１２の到着との間の伝搬時間を表現する。伝搬時間は超音波センサ１０６と超音波信号１１４をはね返す物体１１６との間の距離に比例する。

滴下事象１０８では、刺激の時点は、滴１１０が超音波センサ１０６に当たった時点のみを表現する。

データパケットに、さらに、各刺激に対して１つの強度を表す強度値が表現されてもよい。超音波信号１１４とエコー１１２とは距離が増すにつれて弱まるので、実際のエコー１１２では刺激の強度が距離に比例する。これに加えて、実際のエコー１１２の強度は、物体１１６の表面性状および物体１１６の向きに依存する。

滴下事象１０８では、強度は衝撃、したがって滴１１０の衝突エネルギーを表現する。衝撃は、滴１１０の質量と滴１１０の衝突速度とに依存する。質量は滴１１０の大きさを表す。衝突速度は、空中での滴１１０の水平速度と車両１００の速度とに依存する。

滴１１０の衝突速度は、車両１００の走行風の速度に相当する。走行風は、車両１００の前の動圧により検出することができる。例えば、走行風は、空気が流れ込む車両１００の送風輪の回転速度により検出することができる。したがって衝撃から計算することにより衝突速度を補償することができる。それゆえ刺激の強度は滴の大きさに依存する。

制御装置１０２は、認識装置１１８と決定装置１２０とを有している。認識装置１１８において、滴下事象１０８がデータパケット１０４に表現された刺激からフィルタ除去される。これに加えて刺激は、滴下事象１０８の特徴について検査される。決定装置１２０において、滴下事象１０８がカウントされ、滴下率、もしくは単位時間当たりの滴下事象の数が求められる。降水強度が高ければ高いほど多くの滴下事象１０８を単位時間当たりにカウントすることができる。決定装置１２０は、降水情報１２２に降水強度を表現する。

超音波センサ１０６の刺激が、物体１１６によりはね返されたエコー１１２によって引き起こされる場合、複数の連続する測定期間窓に類似の強度および時点で刺激が生じる。測定期間窓は、例えば７０ミリ秒の長さである。車両１００と物体１１６との相対速度が高い場合でも、刺激の時点は複数の測定期間窓にわたってあまり変化しない。複数の測定窓にわたって類似の時点および／または類似の強度での刺激は、滴下事象１０８として認識されない。

滴１１０による刺激は、統計的に分布し、パターンに従わない。本物の滴下事象１０８では、その測定期間窓と類似の時点に少なくとも１つの先行する測定期間窓と少なくとも１つの後続する測定期間窓において刺激が記録されない。

これに加えて、滴１１０は、超音波センサ１０６のみに当たる。同時の刺激は、２つの同時にぶつかる滴１１０によって非常に少ない確率でしか引き起こされない。複数の超音波センサの同時の刺激は、滴下事象１０８として認識されない。

超音波センサ間の音響信号の伝搬時間に相当する時間ずれで最大限に記録される隣り合う超音波センサ１０６における刺激も同様に滴下事象１０８として認識されない。

一実施例において、滴下事象は、滴の大きさを考慮してカウントされる。その際、滴下事象１０８の強度値も考慮される。滴の大きさを取得するために、強度値から滴１１０の衝突速度を計算することができる。それにより降水量を高精度で検出することができる。

一実施例において、制御装置１０２は、さらに、降水情報１２２と、降水情報１２２に属する位置情報１２６とが上位の情報ネットワーク１２８に提供される提供装置１２４を有する。降水情報１２２と位置情報１２６とはワイヤレスで伝送される。位置情報１２６は、車両１００の位置検出システム１３０によって読み取られる。

道路の浸水の危険を算出するために、車両１００は、降水量をＧＰＳポジションと一緒にクラウドに送る。浸水の危険は道路および周囲にかなり左右される。同様に超音波センサ系を用いて、車両は、道路上の水の高さを検出することができ、この情報を同様にクラウドに送る。それによってクラウドは、どの道路区間にどれだけの降水量がどれだけの期間にわたってどれだけの水位に、および浸水に至るのかを学習することができる。

周囲からのＥＭＣおよび干渉騒音は、雨滴と類似の測定結果をもたらし得る。こうした外乱を雨滴と区別できるようにするために、前方に向いたセンサの信号だけが評価されるのではない。なぜなら外乱は、通常、前のセンサの１つだけに限定されず、複数のセンサに同時に、さらに後のセンサにも影響を及ぼすので、制御装置１０２は、すべてのセンサを考慮に入れることによってこれらの外乱を識別することができる。隣り合う複数のセンサによって同じ時間に検出され得る信号は雨滴として解釈されない。これに加えて、高い外乱レベルの周囲では、風速の測定によって、雨が追い風によって後のセンサに運ばれることを不可能にすることができる場合に、後のセンサの信号の平均によりこれを算出することができる。実際の降水量を算出するために、前のセンサの測定値から外乱レベルが差し引かれる。

センサは、さらに、同様に物体の間違った認識につながる自然の測定ノイズを有する（ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅまたはＦＰオブジェクト）。センサは、理論上ＦＰオブジェクトの２０％が測定ノイズに起因するように設計される。この設計によって、非常に弱いエコー１１２でもセンサによって認識され、制御装置１０２に転送され、かつ制御装置によって評価され得ることが保証される。小さい雨滴は、低速の場合に測定ノイズと非常に似た物体パターンを生ぜしめるが、それでも強度の高まりにより増大した降水を認識することができる。測定ノイズにより間違って認識される物体の数は、時間とともにセンサごとに個々に多く、または少なくなり得るし、温度などの周囲条件にも左右され得る。もっとも、周囲条件がごくわずかしか変化しないにもかかわらず、これらの物体の数が全４つのセンサにおいて突然格段に増えた場合、この増加は、増えた降水によるものと十分に考えることができる。ＦＰオブジェクトの数が２０％をはるかに超えた場合、この超過は、降水によるものと十分に考えることができる。さらに、測定ノイズによるものと考えることができる物体の数と認識確率とが車速と無関係であるのに対して、雨滴によるものと考えることができる物体の数と認識確率とは衝突速度が高くなるにつれて上昇する。すなわち、降水によるＦＰオブジェクトは、車速が頻繁に変化する場合に測定ノイズによるＦＰオブジェクトとは特に良好に区別することができる。

風の騒音および湿度は、センサにおけるノイズを増やし、それによりＦＰオブジェクトの数を２０％より高くさせる。それゆえ、予想されるＦＰオブジェクトの数を、算出されたノイズレベルを用いて補償すること、すなわち雨滴の数を決定するために、ノイズがあるので、測定されたＦＰオブジェクトの数から予想されるＦＰオブジェクトの数を差し引くことが有利である。

ある測定窓内で「物体」が１回きり認識されたが、先行する測定窓および後続する測定窓では物体が認識されなかったときはいつも、これは雨滴を推察させる。もっとも、物体が隣り合うセンサによって同じ時間に認識された場合、これはＥＭＣ干渉を推定させる。物体が隣り合うセンサによって略同じ時間に認識されたときはいつも、これは干渉騒音を推定させる。最大時間差は、例えば０．３４３ｍのセンサ間隔と、例えば１ｍｓでの３４３ｍ／ｓの音速とを用いて算出することができる。通知されたセンサの間隔情報は雨滴の認識時に拒否されてもよい。なぜならセンサの刺激は、エコー１１２の受信によるものではないからである。大きさと衝突速度とを特に正確に算出できるようにするために、センサは、刺激の絶対値を制御装置１０２に通知してもよい。これに代えて、センサは、算出された平均値を制御装置１０２に送ることができ、それにより制御装置１０２は、認識確率と一緒に刺激の絶対値を算出することができる。

図２は、滴下事象１０８による刺激２０２を用いる超音波センサの信号２００の図を示す。信号２００は、超音波センサの振動の強度２０４を測定期間２０６にわたって表現する。その際、超音波センサは、例えば図１に示される超音波センサである。測定期間２０６は、超音波センサによるここに図示されない超音波信号の発信で開始する。超音波センサは、ぶつかる音波によって刺激されて振動する。超音波センサは、周囲騒音２０８によっても刺激されて振動する。周囲騒音２０８による振動は、振動の強度２０４によって超音波信号のエコーによる振動と区別することができる。

超音波センサのすべての振動が信号に表現される。滴下事象１０８の間の滴の衝突時に衝撃伝達によって引き起こされる振動も、受信された音のように信号２００において表現されている。

本物のエコーおよび滴下事象１０８による刺激２０２を周囲騒音２０８から区別できるようにするために、超音波センサにおいて、強度２０４の移動中央値（ｇｌｅｉｔｅｎｄｅｒ Ｍｉｔｔｅｌｗｅｒｔ）２１０が求められる。移動中央値２１０は、例えば値および／または因子の分だけ高い強度２０４にずらされ、適応限界値２１２とされる。限界値２１２より大きい強度２０４を有する刺激は、この測定期間２０６に属するデータパケットにおいてデータセット２１４として表現される。その際、データセット２１４は、刺激２０２の時点を表す少なくとも１つの時間値２１６と、刺激２０２の最大強度２０４を表す強度値２１８とを含む。

データセット２１４は、時間値２１６に対する限界値２１２の値、および／または中央値２１０、および／または刺激２０２の期間を含んでもよい。限界値２１２もしくは中央値２１０をノイズレベルと呼ぶことができる。

超音波システムは、例えば７０ミリ秒の測定窓にわたって音強度を算出する。その際、超音波システムは、毎ミリ秒ごとに、先行する強度と後続する強度とから平均値を算出する（Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）。観察されるミリ秒の音強度が、小さい閾値の分だけ平均値より高い場合、センサは低い確率で制御装置に物体を通知する（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）。これに対してセンサはさらに、音強度が大きい閾値の分だけ平均値より高い場合は高い確率で物体を通知する。

図３は、複数の測定期間からの超音波センサのデータパケット１０４の図を示す。データパケット１０４は、例えば図２に示されるようなそれぞれ１つの測定期間を表す。測定期間内に検出された刺激２０２は、横座標に経過する時間が秒［ｓ］でプロットされ、縦座標に距離がセンチメートル［ｃｍ］でプロットされている図表の各欄に示されている。刺激２０２の距離値は、それぞれの測定期間内の時間値に相当する。刺激２０２のグレー値は、刺激２０２の強度値に相当する。

これに加えて、縦座標には測定期間における周囲騒音２０８の音量がプロットされている。周囲騒音２０８はデシベル［ｄＢ］でプロットされている。

まさに雨が強いときに降水量の大きさが正確であることが重要である。なぜならこの情報によって道路の突然の浸水、したがってハイドロプレーニングの予報をより確実に行うことができるからである。

本明細書中に提示される手法では、制御装置が雨滴によって引き起こされる干渉騒音を評価し、そこから正確な降水量が算出される。このことは超音波センサを使用して、エコー方位測定による物体認識および／または湿度認識と同時または交互に行うことができる。

雨滴は、突然現れ、すばやく弱まるセンサの固有周波数の高さの音響を生ぜしめる。滴が大きければ大きいほど、かつセンサへの滴の衝突速度が高ければ高いほど、測定される音強度および刺激の後振動時間がそれだけいっそう大きくなる。測定強度もしくは後振動時間は、測定された車速（ホイール回転数センサ系）および風速（送風輪）によって滴の大きさを算出するために補正される。制御装置は、どの時間にどれだけの数の、どれだけの大きさの雨滴が測定されたのかをカウントし、そこから正確な降水量を算出する。対向車両および先行車両も、例えばしぶきによってセンサにぶつかる滴への影響を及ぼし得るので、特に、対向車両および先行車両が周辺に認識されなかったときの測定が評価される（超音波エコー方位測定、レーダ、ビデオ、またはライダ）。

換言すると、図３は、車速が３０ｋｍ／ｈ～１００ｋｍ／ｈのときのハイドロプレーニング水溜り（Ａｑｕａｐｌａｎｉｎｇｂｅｃｋｅｎ）を通過したときの前側方のセンサの測定を示す。

ノイズレベル２０８は、ハイドロプレーニング水溜りを通過したときに格段に増加し、それゆえこの時間にＦＰオブジェクトの認識も増加する。さらに経過すると、ノイズレベル２０８とＦＰオブジェクトの数とが再び低下する。

例示的計算は、センサ直径を２ｃｍ、もしくはセンサ表面を３１４．１６ｍｍ^２、および測定窓を７０ｍｓと想定して行われる。６ｍ／ｓの落下速度、ゼロｋｍ／ｈの風速、５０ｋｍ／ｈもしくは１３．８９ｍ／ｓの車速、１ｍｍの滴径、もしくは０．５２ｍｍ^３の体積では、滴が１５．１３ｍ／ｓで、もしくは５０．５ｍＪの衝突エネルギーでセンサに当たる。

６００秒以内の降水が２ミリメートルの場合、空気１立方メートル内に１０６１個の滴がある。毎秒４．６３個の滴、もしくは０．２１６秒ごとに１つの滴がセンサに当たる。測定窓を０．０７秒と考えた場合、すべての測定の３２．４％において１つの滴が記録される。センサが４個ある場合には、それどころか４つのセンサに０．０５４秒ごとに１つの滴が当たる。

強いにわか雨から非常に強いにわか雨（８ｍｍ／１０ｍｉｎ）では、測定の１３０％が雨滴の衝突に見舞われ、すなわち、３０％より多くの測定において、測定窓の間にセンサに２つの滴が当たるということが起こりるが、それにもかかわらずこれらの２つの滴を、その際互いに別々に測定することができる。中程度から強いにわか雨（２ｍｍ／１０ｍｉｎ）では、上記のようにすべての測定の３２．４％が見舞われる。弱から中程度のにわか雨（０．４ｍｍ／１０ｍｉｎ）では依然としてすべての測定の６．４％が見舞われ、このことは、前方に向いた４つのセンサを使用した場合に０．２７秒ごとに１回の滴測定に相当する。

車速が２倍になると、センサ表面に約２倍の数の滴が当たり、滴の衝突エネルギーが４倍になる。

降水量は、量的に非常に正確であり、非常に大きい測定範囲にわたって検出することができる。その際、非常に短時間の降水変化も良好に検出することができる。ハイドロプレーニングに対する警告のロバスト性も向上する。

超音波により雨量が確実に測定され、かつ道路が突然浸水することによるハイドロプレーニングを排除することができる場合に、強い雨のために自律走行を終了する必要はない。

比較的小さい複数の地域においてより正確な降水測定を行うことができ、気象局に利用可能にすることができる。これらのデータを用いて、気象局は、少なくとも短時間に夏の雷雨などの局地的な気象事象をより良く予報することができる。局地的な冠水のより良い予報が可能である。

非常に多くの場合にいずれにしても搭載されている超音波システムを降雨認識のためのパークパイロットのために使用することができる。部品追加コストは発生しない。雨強度が算出され、部分的にクラウドからの情報による支援によりハイドロプレーニング警告が生成される。

最後に、「有する」、「備える」などの用語は、他の要素またはステップを排除するものではなく、不定冠詞（「ｅｉｎｅ」または「ｅｉｎ」）が複数形を排除するものでないことに言及しておく。請求項における参照符号は、限定とみなされるべきでない。

１００ 車両
１０２ 制御装置
１０４ データパケット
１０６ 超音波センサ
１０８ 滴下事象
１１０ 滴
１１２ エコー
１１４ 超音波信号
１１６ 物体
１１８ 認識装置
１２０ 決定装置
１２２ 降水情報
１２４ 提供装置
１２６ 位置情報
１２８ 情報ネットワーク
１３０ 位置検出システム
２００ 信号
２０２ 刺激
２０４ 振動の強度
２０６ 測定期間
２０８ 周囲騒音
２１０ 中央値
２１２ 限界値
２１４ データセット
２１６ 時間値
２１８ 強度値

Claims (14)

1. 送信された超音波のエコーが衝突して生じる刺激及び降雨の滴が衝突して生じる刺激を検出する少なくとも１つの超音波センサ（１０６）のデータパケット（１０４）を読み取るステップであって、前記データパケット（１０４）から、測定期間窓（２０６）内に前記超音波センサ（１０６）によって検出された刺激（２０２）と、前記刺激（２０２）の検出時点を表す時間値（２１６）とが読み取られる、読み取るステップと、
   刺激（２０２）を滴下事象（１０８）として認識するステップであって、刺激（２０２）の前記時間値（２１６）が、前記超音波センサ（１０６）に衝突する滴（１１０）の衝撃によって刺激が引き起こされる滴下事象（１０８）の少なくとも１つの特徴を満たす場合に、前記刺激（２０２）が滴下事象（１０８）によって引き起こされたものとして認識される、認識するステップと、
   単位時間当たりに認識された滴下事象（１０８）の数を使用して降水強度を決定するステップと、を包含する降水を測定する方法。
2. 前記認識するステップにおいて、前記データパケット（１０４）に先行する、および／または後続するデータパケット（１０４）内に、同じ時間値（２１６）を有する刺激（２０２）が表現されない場合に滴下事象（１０８）が認識される、請求項１に記載の方法。
3. 前記認識するステップにおいて、少なくとも２つの超音波センサ（１０６）の同じ測定期間窓（２０６）を表現する異なったデータパケット（１０４）に、前記同じ時間値（２１６）を有する刺激（２０２）が表現されない場合に滴下事象（１０８）が認識される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記認識するステップにおいて、２つの超音波センサ（１０６）の異なったデータパケット（１０４）において、２つの刺激（２０２）の２つの時間値（２１６）が、前記超音波センサ（１０６）間の音響信号の伝搬時間に相当する期間の分だけ異なる場合は滴下事象（１０８）が認識されない、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記読み取るステップにおいて、前記刺激（２０２）の強度値（２１８）が読み取られ、前記強度値（２１８）は前記刺激（２０２）の振幅を表し、前記認識するステップにおいて、前記強度値（２１８）が滴下事象（１０８）の少なくとも１つの特徴を満たす場合に滴下事象（１０８）が認識される、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記読み取るステップにおいて、さらに周波数値が読み取られ、前記周波数値は前記刺激（２０２）の周波数を表し、前記認識するステップにおいて、前記周波数値が滴下事象（１０８）の少なくとも１つの特徴を満たす場合に滴下事象（１０８）が認識される、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記決定するステップにおいて、前記降水強度は、さらに、前記滴下事象（１０８）を引き起こす滴（１１０）の衝突速度を使用して決定される、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記決定するステップにおいて、前記衝突速度は、前記超音波センサ（１０６）を有する車両（１００）の車速、および／または前記超音波センサ（１０６）における風速を使用して決定される、請求項７に記載の方法。
9. 前記認識するステップにおいて、滴下事象（１０８）は、さらに、前記データパケット（１０４）に表現された前記刺激（２０２）の後振動時間値を使用して決定される、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記決定するステップにおいて、前記超音波センサ（１０６）の前の水しぶき領域に物体（１１６）が認識される場合は前記滴下事象（１０８）が評価されない、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記降水強度を表す降水情報（１２２）と前記降水情報（１２２）に属する位置情報（１２６）とが上位の情報ネットワーク（１２８）に提供される、提供するステップを包含する、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 降水を測定する制御装置（１０２）であって、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法を相応の装置（１１８、１２０）において実行する、実現する、および／または制御するように形成されている、制御装置。
13. コンピュータプログラムであって、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法を実行する、実現する、および／または制御するように設定されている、コンピュータプログラム。
14. 機械可読記憶媒体であって、請求項１３に記載のコンピュータプログラムが記憶されている、記憶媒体。

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