JP7109142B2 - Straddle-type vehicle information processing device and straddle-type vehicle information processing method - Google Patents

Straddle-type vehicle information processing device and straddle-type vehicle information processing method Download PDF

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Description

本発明は、鞍乗型車両の走行姿勢の安定度を取得するための情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method for obtaining stability of a running posture of a straddle-type vehicle.

従来の車両用情報処理装置として、車両の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得部と、走行姿勢情報取得部で取得された情報に基づいて車両の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得部と、を備えているものがある。例えば、走行姿勢情報取得部では、走行姿勢に関連する情報として、走行中の車両に生じている車速、加減速度、及び横加速度が取得される。また、例えば、安定度取得部では、車速、加減速度、及び横加速度の乗算によって、車両の走行姿勢の安定度が取得される(例えば、特許文献1を参照。)。 As a conventional vehicle information processing device, a driving posture information acquisition unit that acquires information related to the running posture of the vehicle, and a stability of the running posture of the vehicle is acquired based on the information acquired by the running posture information acquisition unit. and a stability acquisition unit. For example, the running posture information acquisition unit acquires the vehicle speed, acceleration/deceleration, and lateral acceleration occurring in the running vehicle as information related to the running posture. Further, for example, the stability acquisition unit acquires the stability of the running posture of the vehicle by multiplying the vehicle speed, acceleration/deceleration, and lateral acceleration (see, for example, Patent Document 1).

特開2010-221995号公報JP 2010-221995 A

従来の車両用情報処理装置では、自動車、トラック等の比較的走行の安定性が高い車両を対象にしている。つまり、鞍乗型車両用情報処理装置において安定度を取得する場合には、より複雑な走行姿勢に対応することが求められるため、従来の車両用情報処理装置をそのまま流用することが困難になる場合が想定しうる。また、鞍乗型車両用情報処理では、従来の車両用情報処理装置よりも搭載スペースの制約が高まる傾向にあるため、処理の簡素化も求められる。 Conventional vehicle information processing devices are intended for vehicles with relatively high running stability, such as automobiles and trucks. In other words, in order to acquire the stability in the straddle-type vehicle information processing device, it is required to deal with a more complicated running posture, so it is difficult to divert the conventional vehicle information processing device as it is. case can be envisaged. In addition, saddle-type vehicle information processing tends to be more restricted in mounting space than conventional vehicle information processing devices, so simplification of processing is also required.

本発明は、上述の課題を背景としてなされたものであり、鞍乗型車両の走行姿勢の安定度を適切に且つ簡素に取得しうる鞍乗型車両用情報処理装置及び鞍乗型車両用情報処理方法を得るものである。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made against the background of the above problems, and provides a straddle-type vehicle information processing apparatus and straddle-type vehicle information capable of appropriately and simply acquiring the stability of the running posture of a straddle-type vehicle. A processing method is obtained.

本発明は、鞍乗型車両の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得部と、前記走行姿勢情報取得部で取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得部と、を備えている、鞍乗型車両用情報処理装置であって、前記走行姿勢情報取得部は、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される物理量セットを時系列で取得し、前記安定度取得部は、前記走行姿勢情報取得部で取得された前記物理量セットごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離を取得することで、前記安定度を時系列で取得するものである。 The present invention provides a running posture information acquisition unit that acquires information related to the running posture of a straddle-type vehicle, and a running posture of the straddle-type vehicle based on the information acquired by the running posture information acquisition unit. a stability acquisition unit for acquiring stability, wherein the running posture information acquisition unit obtains physical quantities composed of at least two types of physical quantities as the information. The set is obtained in time series, and the stability obtaining unit obtains the Mahalanobis distance to a common reference sample group for each of the physical quantity sets obtained by the running posture information obtaining unit, thereby obtaining the stability in time series. It is obtained by

本発明は、鞍乗型車両の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得ステップと、前記走行姿勢情報取得ステップで取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得ステップと、を備えている、鞍乗型車両用情報処理方法であって、前記走行姿勢情報取得ステップでは、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される物理量セットが時系列で取得され、前記安定度取得ステップでは、前記走行姿勢情報取得ステップで取得された前記物理量セットごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離が取得されることで、前記安定度が時系列で取得されるものである。 According to the present invention, there are provided a running posture information acquisition step for acquiring information related to the running posture of a saddle-riding type vehicle; a stability acquisition step of acquiring a stability, wherein in the running attitude information acquisition step, physical quantities composed of at least two types of physical quantities are used as the information. The set is acquired in time series, and in the stability acquisition step, the Mahalanobis distance to a common reference specimen group is acquired for each of the physical quantity sets acquired in the running posture information acquisition step, so that the stability is obtained over time. It is acquired in series.

本発明に係る鞍乗型車両用情報処理装置及び鞍乗型車両用情報処理方法では、鞍乗型車両の走行姿勢に関連する情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される物理量セットが時系列で取得され、その物理量セットごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離が取得されることで、鞍乗型車両の走行姿勢の安定度が時系列で取得される。そのため、鞍乗型車両に生じる複雑な走行姿勢に対応した適切な安定度を簡素な処理で取得することが可能である。 In the straddle-type vehicle information processing apparatus and the straddle-type vehicle information processing method according to the present invention, a physical quantity set composed of at least two types of physical quantities is used as information related to the running posture of the straddle-type vehicle in time series. By obtaining the Mahalanobis distance to the common reference sample group for each physical quantity set, the stability of the running posture of the straddle-type vehicle is obtained in time series. Therefore, it is possible to obtain an appropriate degree of stability corresponding to a complicated running posture that occurs in a straddle-type vehicle through simple processing.

本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、システム構成の一例を示す図である。1 is a diagram showing an example of a system configuration of a straddle-type vehicle information processing apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG. 本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、動作フローの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the operation|movement flow of the information processing apparatus for straddle-type vehicles which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、不安定判別ステップでの作用を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the information processing apparatus for a straddle-type vehicle according to the embodiment of the present invention in an instability determination step; 本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、不安定判別ステップでの作用を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the information processing apparatus for a straddle-type vehicle according to the embodiment of the present invention in an instability determination step;

以下に、本発明に係る鞍乗型車両用情報処理装置及び鞍乗型車両用情報処理方法について、図面を用いて説明する。 A straddle-type vehicle information processing apparatus and a straddle-type vehicle information processing method according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

なお、以下で説明する構成、動作等は、一例であり、本発明に係る鞍乗型車両用情報処理装置及び鞍乗型車両用情報処理方法は、そのような構成、動作等である場合に限定されない。例えば、以下では、安定度取得部で取得された安定度に基づいて、不安定判別部で鞍乗型車両の走行姿勢が安定限界に達しているか否かが判別され、その判別結果に応じて運転支援装置が制御される場合を説明しているが、運転支援装置が、安定度取得部で取得された安定度に応じて、つまり、不安定判別部での判別に依らずに制御されてもよい。 It should be noted that the configuration, operation, and the like described below are merely examples, and the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle and the information processing method for a saddle-ride type vehicle according to the present invention can Not limited. For example, in the following, based on the stability acquired by the stability acquisition unit, the instability determination unit determines whether the traveling posture of the straddle-type vehicle has reached the stability limit, and depending on the determination result, Although the case where the driving support device is controlled is described, the driving support device is controlled according to the stability acquired by the stability acquisition unit, that is, without depending on the determination by the instability determination unit. good too.

実施の形態.
以下に、実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置を説明する。
Embodiment.
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to an embodiment will be described below.

<鞍乗型車両用情報処理装置の構成>
実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の構成について説明する。
図1は、本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、システム構成の一例を示す図である。
<Structure of straddle-type vehicle information processing device>
A configuration of a straddle-type vehicle information processing apparatus according to an embodiment will be described.
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of a straddle-type vehicle information processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

図1に示されるように、鞍乗型車両用情報処理装置10は、走行姿勢情報取得部11と、安定度取得部12と、不安定判別部13と、を含む。鞍乗型車両用情報処理装置10は、鞍乗型車両1に搭載される。鞍乗型車両1は、例えば、モータサイクル(自動二輪車、自動三輪車等)、バギー、自転車等の乗員が跨るように着座する形式の車両を意味する。 As shown in FIG. 1 , the straddle-type vehicle information processing apparatus 10 includes a running posture information acquisition section 11 , a stability acquisition section 12 , and an instability determination section 13 . A straddle-type vehicle information processing apparatus 10 is mounted on a straddle-type vehicle 1 . The straddle-type vehicle 1 means, for example, a motorcycle (motorcycle, tricycle, etc.), a buggy, a bicycle, or the like, in which an occupant sits astride.

鞍乗型車両用情報処理装置10には、鞍乗型車両1に搭載されている走行姿勢情報センサ20が接続されている。走行姿勢情報センサ20の出力が走行姿勢情報取得部11に入力されることで、走行姿勢情報取得部11は、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報を取得する。走行姿勢情報取得部11は、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報として、その時点での少なくとも2種類の物理量で構成される物理量セットsを継続的に取得する。 A running attitude information sensor 20 mounted on the straddle-type vehicle 1 is connected to the straddle-type vehicle information processing apparatus 10 . By inputting the output of the running posture information sensor 20 to the running posture information acquiring section 11 , the running posture information acquiring section 11 acquires information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1 . The running posture information acquisition unit 11 continuously acquires a physical quantity set s composed of at least two types of physical quantities at that point in time as information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1 .

例えば、走行姿勢情報センサ20は、3軸のジャイロセンサ及び3方向の加速度センサを備える慣性計測装置(IMU)である。そのような場合には、走行姿勢情報取得部11は、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報として、走行中の鞍乗型車両1に生じている角速度及び加速度(つまり、6種類の物理量)のうちの2種類以上の物理量で構成される物理量セットsを取得する。走行姿勢情報センサ20から走行姿勢情報取得部11に、角速度自体が入力されてもよく、また、角速度に実質的に換算可能な他の物理量が角速度として入力されてもよい。また、走行姿勢情報センサ20から走行姿勢情報取得部11に、加速度自体が入力されてもよく、また、加速度に実質的に換算可能な他の物理量が加速度として入力されてもよい。 For example, the running attitude information sensor 20 is an inertial measurement unit (IMU) that includes a triaxial gyro sensor and a tridirectional acceleration sensor. In such a case, the running posture information acquisition unit 11 obtains the information related to the running posture of the saddle-riding vehicle 1 as the angular velocity and acceleration occurring in the saddle-riding vehicle 1 during running (that is, six types of acceleration). physical quantity) is acquired. The angular velocity itself may be input from the running attitude information sensor 20 to the running attitude information acquisition unit 11, or another physical quantity substantially convertible to the angular velocity may be input as the angular velocity. Further, the acceleration itself may be input from the running posture information sensor 20 to the running posture information acquisition unit 11, or another physical quantity that can be substantially converted into acceleration may be inputted as the acceleration.

安定度取得部12は、走行姿勢情報取得部11で取得された物理量セットsの参照標本群に対するマハラノビス距離MHDを、鞍乗型車両1の走行姿勢の安定度として取得する。参照標本群は、複数の参照物理量セットS(つまり、物理量セットsと同じ種類の物理量で構成される、参照となる物理量セット)で構成される参照データであり、事前に(例えば、出荷時に)入力されて記憶されているものであってもよく、以前に走行姿勢情報取得部11で取得された複数の物理量セットsから生成されたものであってもよい。また、安定度取得部12は、マハラノビス距離MHD自体を取得してもよく、また、マハラノビス距離MHDに実質的に換算可能な他のパラメータがマハラノビス距離MHDとして取得されてもよい。 The stability acquisition unit 12 acquires the Mahalanobis distance MHD with respect to the reference sample group of the physical quantity set s acquired by the running posture information acquisition unit 11 as the stability of the running posture of the straddle-type vehicle 1 . The reference specimen group is reference data composed of a plurality of reference physical quantity sets S (that is, a reference physical quantity set composed of physical quantities of the same type as the physical quantity set s), and is prepared in advance (for example, at the time of shipment) It may be one that has been input and stored, or one that has been generated from a plurality of physical quantity sets s previously acquired by the running posture information acquisition unit 11 . Further, the stability acquisition unit 12 may acquire the Mahalanobis distance MHD itself, or may acquire another parameter that can be substantially converted into the Mahalanobis distance MHD as the Mahalanobis distance MHD.

不安定判別部13は、安定度取得部12で取得されたマハラノビス距離MHDと予め設定されている基準値Thとの関係に基づいて、鞍乗型車両1の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別し、安定限界を超えている場合に、運転支援装置30にトリガ信号を出力する。運転支援装置30は、トリガ信号が入力されると、例えば、鞍乗型車両1の挙動を制御するための動作を実行する。また、運転支援装置30は、トリガ信号が入力されると、例えば、鞍乗型車両1の乗員に安定限界を超えている旨を報知するための動作を実行する。なお、運転支援装置30が、運転の支援を目的としない他の装置(例えば、データを収集するだけの装置等)に置き換えられてもよい。 Based on the relationship between the Mahalanobis distance MHD acquired by the stability acquisition unit 12 and a preset reference value Th, the instability determination unit 13 determines that the running posture of the straddle-type vehicle 1 reaches the stability limit at each time point. It is determined whether or not the limit is exceeded, and a trigger signal is output to the driving support device 30 when the stability limit is exceeded. When the trigger signal is input, the driving assistance device 30 performs, for example, an operation for controlling the behavior of the straddle-type vehicle 1 . In addition, when the trigger signal is input, the driving support device 30 performs, for example, an operation for notifying the occupant of the straddle-type vehicle 1 that the stability limit is exceeded. Note that the driving support device 30 may be replaced with another device that does not aim at driving support (for example, a device that only collects data, etc.).

なお、鞍乗型車両用情報処理装置10は、各部が一つの筐体に纏められたものであってもよく、また、各部が別々の筐体に設けられたものであってもよい。また、鞍乗型車両用情報処理装置10は、運転支援装置30に組み込まれていてもよく、また、運転支援装置30に組み込まれていなくてもよい。また、鞍乗型車両用情報処理装置10の一部又は全ては、例えば、マイコン、マイクロプロセッサユニット等で構成されてもよく、また、ファームウェア等の更新可能なもので構成されてもよく、また、CPU等からの指令によって実行されるプログラムモジュール等であってもよい。 The straddle-type vehicle information processing apparatus 10 may be configured such that each section is integrated into one housing, or each section may be provided in separate housings. Further, the straddle-type vehicle information processing device 10 may be incorporated in the driving assistance device 30 or may not be incorporated in the driving assistance device 30 . Further, part or all of the saddle type vehicle information processing apparatus 10 may be configured by, for example, a microcomputer, a microprocessor unit, or the like, or may be configured by an updatable device such as firmware. , a program module or the like executed by a command from a CPU or the like.

<鞍乗型車両用情報処理装置の動作>
実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の動作について説明する。
<Operation of Information Processing Apparatus for Straddle-Type Vehicle>
The operation of the straddle-type vehicle information processing apparatus according to the embodiment will be described.

なお、以下では、走行姿勢情報取得ステップにおいて、2種類の物理量x1、x2で構成される物理量セットsが取得される場合を説明しているが、走行姿勢情報取得ステップにおいて、3種類以上の物理量で構成される物理量セットsが取得され、その物理量セットsに対してマハラノビス距離MHDが導出されてもよい。 In the following description, a physical quantity set s composed of two types of physical quantities x1 and x2 is acquired in the running posture information acquisition step. may be obtained, and the Mahalanobis distance MHD may be derived for the physical quantity set s.

図2は、本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、動作フローの一例を示す図である。
鞍乗型車両用情報処理装置10は、鞍乗型車両1が走行している際に、図2に示されるステップS101~ステップS105を繰り返し実行する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the operation flow of the saddle-ride type vehicle information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
The straddle-type vehicle information processing apparatus 10 repeatedly executes steps S101 to S105 shown in FIG. 2 while the straddle-type vehicle 1 is running.

(走行姿勢情報取得ステップ)
ステップS101において、走行姿勢情報取得部11は、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報としての、その時点での2種類の物理量x1、x2を取得する。つまり、走行姿勢情報取得部11は、物理量セットsを時系列で取得する。2種類の物理量x1、x2のそれぞれは、走行姿勢情報センサ20で検出されるRawデータ(つまり、未加工データ)であってもよく、また、走行姿勢情報センサ20で検出されるRawデータ(つまり、未加工データ)に対してノイズ除去処理が施されたデータであってもよい。
(Running Posture Information Acquisition Step)
In step S<b>101 , the running posture information acquisition unit 11 acquires two types of physical quantities x<b>1 and x<b>2 at that point in time as information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1 . That is, the running posture information acquisition unit 11 acquires the physical quantity set s in time series. Each of the two types of physical quantities x1 and x2 may be Raw data (that is, raw data) detected by the running posture information sensor 20, or Raw data detected by the running posture information sensor 20 (that is, , unprocessed data) may be noise-removed data.

特に、物理量x1、x2が、走行姿勢情報センサ20で検出されるRawデータ(つまり、未加工データ)に対してメディアンフィルタが施されたデータであるとよい。メディアンフィルタは、ある時点で取得されたRawデータ(つまり、未加工データ)を、その前後の所定の期間内に取得されたRawデータ(つまり、未加工データ)群において大きさが真ん中の順位になっているRawデータ(つまり、未加工データ)に置き換えるものである。前後の所定の期間の長さを適切に設定することで、種々のノイズを除去することが可能となる。 In particular, it is preferable that the physical quantities x1 and x2 are data obtained by applying a median filter to Raw data (that is, unprocessed data) detected by the running posture information sensor 20 . The median filter ranks raw data (that is, raw data) acquired at a certain point in time in the middle order in the group of raw data (that is, raw data) acquired within a predetermined period before and after it. RAW data (that is, unprocessed data). Various noises can be removed by appropriately setting the length of the predetermined period before and after.

(安定度取得ステップ)
次に、ステップS102において、安定度取得部12は、ステップS101で取得された物理量セットsの参照標本群に対するマハラノビス距離MHDを、その時点での安定度として取得する。安定度取得部12は、マハラノビス距離MHDを計算によって導出してもよく、また、マハラノビス距離MHDを予め作成されたルックアップテーブル等を参照することによって導出してもよい。
(Stability acquisition step)
Next, in step S102, the stability acquisition unit 12 acquires the Mahalanobis distance MHD with respect to the reference specimen group of the physical quantity set s acquired in step S101 as the stability at that time. The stability acquisition unit 12 may derive the Mahalanobis distance MHD by calculation, or may derive the Mahalanobis distance MHD by referring to a pre-created lookup table or the like.

具体的には、マハラノビス距離MHDは、以下の数式1で算出される値として導出される。なお、数式1におけるx1、x2は、ステップS101で取得された物理量セットsの物理量x1、x2である。また、数式1におけるμ1は、参照標本群を構成する複数の参照物理量セットSの物理量X1(物理量x1と同じ種類の物理量の参照値)の平均である。また、数式1におけるμ2は、参照標本群を構成する複数の参照物理量セットSの物理量X2(物理量x2と同じ種類の物理量の参照値)の平均である。また、数式1におけるΣは、参照標本群を構成する複数の参照物理量セットSの物理量X1、X2の共分散行列である。 Specifically, the Mahalanobis distance MHD is derived as a value calculated by Equation 1 below. Note that x1 and x2 in Expression 1 are the physical quantities x1 and x2 of the physical quantity set s acquired in step S101. μ1 in Equation 1 is the average of physical quantities X1 (reference values of physical quantity of the same type as physical quantity x1) of a plurality of reference physical quantity sets S constituting the reference specimen group. μ2 in Equation 1 is the average of physical quantities X2 (reference values of physical quantity of the same kind as physical quantity x2) of a plurality of reference physical quantity sets S constituting the reference sample group. Σ in Expression 1 is a covariance matrix of the physical quantities X1 and X2 of the plurality of reference physical quantity sets S forming the reference sample group.

Figure 0007109142000001
Figure 0007109142000001

また、マハラノビス距離MHDは、以下の数式2で算出される値として導出されてもよい。なお、x1_s、x2_sは、鞍乗型車両1が停車している状態で取得された物理量セットs_sの物理量x1、x2である。また、数式2におけるΣは、鞍乗型車両1が停車している状態で取得されると想定される参照物理量セットS_sの物理量X1_s、X2_sに対する、参照標本群を構成する複数の参照物理量セットSの物理量X1、X2の差分の共分散行列である。つまり、数式1における物理量x1、x2が、鞍乗型車両1が停車している状態で取得された物理量セットs_sの物理量x1_s、x2_sに対する変化量に置き換えられてもよい。 Also, the Mahalanobis distance MHD may be derived as a value calculated by Equation 2 below. Note that x1_s and x2_s are the physical quantities x1 and x2 of the physical quantity set s_s acquired while the straddle-type vehicle 1 is stopped. Further, Σ in Expression 2 is a plurality of reference physical quantity sets S constituting a reference sample group for the physical quantities X1_s and X2_s of the reference physical quantity set S_s assumed to be acquired while the straddle-type vehicle 1 is stopped. is a covariance matrix of the difference between physical quantities X1 and X2. That is, the physical quantities x1 and x2 in Equation 1 may be replaced with the amounts of change in the physical quantities x1_s and x2_s of the physical quantity set s_s obtained while the straddle-type vehicle 1 is stopped.

Figure 0007109142000002
Figure 0007109142000002

なお、鞍乗型車両用情報処理装置10に、参照標本群の各物理量セット(参照物理量セットS、参照物理量セットS_s)が記憶され、各物理量の平均、共分散行列等が演算により導出されてもよく、また、各物理量自体が予め記憶されていてもよい。 Each physical quantity set (reference physical quantity set S, reference physical quantity set S_s) of the reference sample group is stored in the straddle-type vehicle information processing apparatus 10, and the average of each physical quantity, the covariance matrix, etc. are derived by calculation. Alternatively, each physical quantity itself may be stored in advance.

(不安定判別ステップ)
次に、ステップS103において、不安定判別部13は、導出されたマハラノビス距離MHDが予め設定されている基準値Thを超えるか否かを判定する。マハラノビス距離MHDが基準値Thを超える場合には、ステップS104に進み、マハラノビス距離MHDが基準値Thを超えない場合には、ステップS105に進む。なお、基準値Thは、一定値であってもよく、また、変動値であってもよい。ステップS104において、不安定判別部13は、運転支援装置30にトリガ信号を出力する。また、ステップS105において、不安定判別部13は、運転支援装置30にトリガ信号を出力しない。
(Instability determination step)
Next, in step S103, the instability determination unit 13 determines whether or not the derived Mahalanobis distance MHD exceeds a preset reference value Th. If the Mahalanobis distance MHD exceeds the reference value Th, the process proceeds to step S104, and if the Mahalanobis distance MHD does not exceed the reference value Th, the process proceeds to step S105. Note that the reference value Th may be a constant value or a variable value. In step S<b>104 , the instability determination unit 13 outputs a trigger signal to the driving support device 30 . Further, in step S<b>105 , the instability determination unit 13 does not output the trigger signal to the driving support device 30 .

図3及び図4は、本発明の実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の、不安定判別ステップでの作用を説明するための図である。
なお、図3及び図4では、横軸が物理量x1であり、縦軸が物理量x2である。また、図3及び図4では、参照標本群を構成する各参照物理量セットSの座標が小さいドットでプロットされており、参照標本群を構成する全ての参照物理量セットSの平均座標Pが大きいドットでプロットされている。また、図3では、時点T1で取得された物理量セットs1の座標PT1が大きいドットでプロットされており、図4では、時点T2で取得された物理量セットs2の座標PT2が大きいドットでプロットされている。
3 and 4 are diagrams for explaining the operation of the saddle-ride type vehicle information processing apparatus according to the embodiment of the present invention in the instability determination step.
3 and 4, the horizontal axis is the physical quantity x1, and the vertical axis is the physical quantity x2. 3 and 4, the coordinates of each reference physical quantity set S constituting the reference specimen group are plotted with small dots, and the average coordinate PS of all the reference physical quantity sets S constituting the reference specimen group is large. plotted with dots. In FIG. 3, the coordinates PT1 of the physical quantity set s1 obtained at time T1 are plotted with large dots, and in FIG. 4, the coordinates PT2 of the physical quantity set s2 obtained at time T2 are plotted with large dots. It is

図3に示される例においては、平均座標Pからの偏差が大きい物理量セットs1(つまり、座標PT1)が取得されているが、参照標本群の分散状態に対する偏差が大きくないため、マハラノビス距離MHDが小さく導出されて、安定度が低くないと判定されることとなる。一方、図4に示される例においては、図3に示される例と比較して、平均座標Pからの偏差が小さい物理量セットs2(つまり、座標PT2)が取得されているが、参照標本群の分散状態に対する偏差が大きいため、マハラノビス距離MHDが大きく導出されて、安定度が低いと判定されることとなる。つまり、不安定判別部13では、2種類の物理量x1、x2の分散状態を加味して、鞍乗型車両1の走行姿勢の安定度を判定することが可能である。 In the example shown in FIG. 3, a physical quantity set s1 (that is, coordinates P T1 ) having a large deviation from the average coordinate P S is acquired, but since the deviation from the dispersion state of the reference sample group is not large, the Mahalanobis distance The MHD is derived to be small, and it is determined that the stability is not low. On the other hand, in the example shown in FIG. 4, compared with the example shown in FIG. 3, a physical quantity set s2 (that is, the coordinates P T2 ) having a smaller deviation from the average coordinates P S is acquired, but the reference sample Since the deviation with respect to the dispersion state of the group is large, a large Mahalanobis distance MHD is derived and the stability is determined to be low. In other words, the instability determination unit 13 can determine the stability of the running posture of the saddle-ride type vehicle 1 by considering the dispersion state of the two types of physical quantities x1 and x2.

なお、走行姿勢情報取得部11が、更に、物理量セットsと物理量の種類の組み合わせが異なる、少なくとも2種類の物理量で構成される別の物理量セットsを取得し、安定度取得部12が、鞍乗型車両1の走行状態に応じて、物理量セットsをその別の物理量セットsに切り替えてマハラノビス距離MHDを導出してもよい。つまり、走行姿勢情報取得部11が、走行姿勢情報センサ20から走行中の鞍乗型車両1に生じている3つの角速度及び3つの加速度(つまり6種類の物理量)を取得する場合においては、安定度取得部12が、鞍乗型車両1に生じている速度、加速度、倒れ角、振動等に応じて、物理量セットsを構成するために選択する物理量を切り替えてもよい。 In addition, the running posture information acquisition unit 11 further acquires another physical quantity set s composed of at least two types of physical quantities, the combination of which is different from the physical quantity set s. The Mahalanobis distance MHD may be derived by switching the physical quantity set s to another physical quantity set s according to the running state of the riding vehicle 1 . That is, when the running posture information acquisition unit 11 acquires from the running posture information sensor 20 three angular velocities and three accelerations (that is, six types of physical quantities) occurring in the saddle-riding vehicle 1 during running, the stable The power acquisition unit 12 may switch the physical quantity selected to form the physical quantity set s according to the speed, acceleration, tilt angle, vibration, etc. occurring in the straddle-type vehicle 1 .

<鞍乗型車両用情報処理装置の効果>
実施の形態に係る鞍乗型車両用情報処理装置の効果について説明する。
鞍乗型車両用情報処理装置10では、走行姿勢情報取得部11が、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報として、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)で構成される物理量セットsを時系列で取得し、安定度取得部12が、物理量セットsごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離MHDを取得することで、安定度を時系列で取得する。つまり、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)の分散状態が加味された上で、鞍乗型車両1の走行姿勢の安定度が取得される。そのため、鞍乗型車両1に生じる複雑な走行姿勢に対応した適切な安定度を簡素な処理で取得することが可能である。
<Effects of information processing device for straddle-type vehicle>
Effects of the saddle type vehicle information processing apparatus according to the embodiment will be described.
In the straddle-type vehicle information processing apparatus 10, the running posture information acquisition unit 11 obtains a physical quantity set s composed of at least two types of physical quantities (x1, x2) as information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1. is acquired in time series, and the stability acquisition unit 12 acquires the Mahalanobis distance MHD with respect to the common reference sample group for each physical quantity set s, thereby acquiring the stability in time series. That is, the stability of the running posture of the saddle-ride type vehicle 1 is acquired after taking into consideration the dispersion state of at least two types of physical quantities (x1, x2). Therefore, it is possible to obtain an appropriate degree of stability corresponding to the complicated running posture of the straddle-type vehicle 1 through simple processing.

好ましくは、物理量セットsには、鞍乗型車両1に生じている加速度又は角速度が含まれる。そのように構成されることで、正確化された安定度を取得することが可能となる。 Preferably, the physical quantity set s includes the acceleration or angular velocity occurring in the straddle-type vehicle 1 . With such a configuration, it is possible to obtain an accurate degree of stability.

好ましくは、走行姿勢情報取得部11が、更に、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される別の物理量セットsを取得し、物理量セットsと別の物理量セットsとは、物理量の種類の組み合わせが異なり、安定度取得部12が、鞍乗型車両1の走行状態に応じて、安定度を取得するために用いる物理量セットsを、別の物理量セットsに切り替える。そのように構成されることで、鞍乗型車両1の走行姿勢の不安定判別を車体挙動に応じて好適化することが可能となる。特に、鞍乗型車両1では、自動車、トラック等の車両と比較して、車体挙動の変化が激しい。そのため、そのように構成されることは、鞍乗型車両1において特に有用である。 Preferably, the running posture information acquisition unit 11 further acquires another physical quantity set s composed of at least two types of physical quantities as information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1, and obtains a physical quantity set s different from the physical quantity set s. The physical quantity set s has a different combination of types of physical quantities, and the stability acquisition unit 12 converts the physical quantity set s used for acquiring the stability into another physical quantity Switch to set s. With such a configuration, it is possible to optimize determination of instability of the traveling posture of the straddle-type vehicle 1 according to vehicle body behavior. In particular, the straddle-type vehicle 1 undergoes a greater change in vehicle body behavior than vehicles such as automobiles and trucks. Therefore, such a configuration is particularly useful in the straddle-type vehicle 1 .

好ましくは、走行姿勢情報取得部11で取得される少なくとも2種類の物理量(x1、x2)は、鞍乗型車両1が停止している状態で取得される少なくとも2種類の物理量(x1_s、x2_s)に対する変化量として取得される。そのように構成されることで、正確化された安定度を取得することが可能となる。 Preferably, the at least two types of physical quantities (x1, x2) acquired by the running posture information acquisition unit 11 are at least two types of physical quantities (x1_s, x2_s) acquired while the straddle-type vehicle 1 is stopped. obtained as the amount of change for With such a configuration, it is possible to obtain an accurate degree of stability.

好ましくは、走行姿勢情報取得部11で取得される少なくとも2種類の物理量(x1、x2)には、メディアンフィルタが施されている。メディアンフィルタでは、他のフィルタ(例えば、移動平均フィルタ、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、バンドパスフィルタ等)と比較して、フィルタ処理後のデータに生じる時間遅れの抑制が可能である。そのため、メディアンフィルタが用いられることで、時系列で安定度を取得する際の正確性が向上する。 Preferably, at least two types of physical quantities (x1, x2) acquired by the running posture information acquiring section 11 are subjected to a median filter. Compared to other filters (eg, moving average filter, high-pass filter, low-pass filter, band-pass filter, etc.), the median filter can suppress the time delay that occurs in data after filtering. Therefore, the use of the median filter improves the accuracy when acquiring the stability in time series.

好ましくは、鞍乗型車両1は、自動二輪車である。自動二輪車は、特に走行の安定性が低いため、以上の特徴は、自動二輪車において特に有効である。 Preferably, the straddle-type vehicle 1 is a motorcycle. Since motorcycles have particularly low running stability, the above features are particularly effective for motorcycles.

<鞍乗型車両用情報処理装置の動作の応用例>
以上では、不安定判別部13が、物理量セットsに対して導出されたマハラノビス距離MHDと基準値Thとの関係のみに基づいて、鞍乗型車両1の走行姿勢が安定限界を超えているか否かを判定している。走行姿勢情報取得部11が、更に、鞍乗型車両1の走行姿勢に関連する情報として、物理量セットsと物理量の種類の組み合わせが異なる、少なくとも2種類の物理量で構成されるサブ物理量セットssを取得し、安定度取得部12が、更に、サブ物理量セットssのサブ参照標本群に対するマハラノビス距離であるサブマハラノビス距離MHDsをサブ安定度として取得してもよい。つまり、不安定判別部13が、物理量セットsに対して導出されたマハラノビス距離MHDと基準値Thとの関係に基づいて、鞍乗型車両1の走行姿勢が安定限界を超えているか否かを判定することと、サブ物理量セットssに対して導出されたサブマハラノビス距離MHDsとサブ基準値Thsとの関係に基づいて、鞍乗型車両1の走行姿勢が安定限界を超えているか否かを判定することと、の両方を並行して(つまり略同時に)行って、不安定判別を行ってもよい。そのように構成されることで、感度が低い判定によって誤認識を抑制しつつ、感度が高い判定によって反応速度を向上することが可能となる。
<Application Example of Operation of Straddle-type Vehicle Information Processing Device>
In the above, the instability determination unit 13 determines whether the running posture of the straddle-type vehicle 1 exceeds the stability limit based only on the relationship between the Mahalanobis distance MHD derived for the physical quantity set s and the reference value Th. It is determined whether The running posture information acquisition unit 11 further obtains, as information related to the running posture of the straddle-type vehicle 1, a physical quantity set s and a sub-physical quantity set ss composed of at least two types of physical quantities having different combinations of types of physical quantities. After that, the stability acquisition unit 12 may further acquire the sub-Mahalanobis distance MHDs, which is the Mahalanobis distance to the sub-reference specimen group of the sub-physical quantity set ss, as the sub-stability. That is, the instability determination unit 13 determines whether or not the running attitude of the straddle-type vehicle 1 exceeds the stability limit based on the relationship between the Mahalanobis distance MHD derived for the physical quantity set s and the reference value Th. and the relationship between the sub-Mahalanobis distance MHDs derived for the sub-physical quantity set ss and the sub-reference value Ths. and may be performed in parallel (that is, substantially simultaneously) to perform the instability determination. With such a configuration, it is possible to improve the reaction speed by making a judgment with a high sensitivity while suppressing erroneous recognition by making a judgment with a low sensitivity.

以上、実施の形態について説明したが、本発明は実施の形態の説明に限定されない。例えば、実施の形態の一部のみが実施されてもよく、また、実施の形態の各部が組み合わされてもよい。 Although the embodiment has been described above, the present invention is not limited to the description of the embodiment. For example, only part of the embodiments may be implemented, or each part of the embodiments may be combined.

1 鞍乗型車両、10 鞍乗型車両用情報処理装置、11 走行姿勢情報取得部、12 安定度取得部、13 不安定判別部、20 走行姿勢情報センサ、30 運転支援装置、x1、x2 物理量、P 参照標本群の平均座標、PT1 時点T1で取得された物理量セットs1の座標、PT2 時点T2で取得された物理量セットs2の座標。
Reference Signs List 1 straddle-type vehicle 10 straddle-type vehicle information processing device 11 running posture information acquisition unit 12 stability acquisition unit 13 instability determination unit 20 running posture information sensor 30 driving support device x1, x2 physical quantities , P — the average coordinates of the reference sample group, PT1 the coordinates of the physical quantity set s1 obtained at time T1 , and PT2 the coordinates of the physical quantity set s2 obtained at time T2 .

Claims (10)

鞍乗型車両(1)の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得部(11)と、
前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得部(12)と、
を備えている、鞍乗型車両用情報処理装置(10)であって、
前記走行姿勢情報取得部(11)は、前記情報として、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)で構成される物理量セット(s)を時系列で取得し、
前記安定度取得部(12)は、前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記物理量セット(s)ごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離(MHD)を取得することで、前記安定度を時系列で取得し、
更に、前記安定度取得部(12)で取得された前記マハラノビス距離(MHD)と予め設定されている基準値(Th)との関係に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する不安定判別部(13)を備えており、
前記走行姿勢情報取得部(11)は、更に、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される別の物理量セット(s)を取得し、
前記物理量セット(s)と前記別の物理量セット(s)とは、物理量の種類の組み合わせが異なり、
前記安定度取得部(12)は、前記物理量セット(s)と前記別の物理量セット(s)とを前記鞍乗型車両(1)の走行状態に応じて切り替えて使用して各時点での前記安定度を取得する、
鞍乗型車両用情報処理装置。
a running posture information acquisition unit (11) for acquiring information related to the running posture of the straddle-type vehicle (1);
a stability acquisition unit (12) for acquiring stability of the running posture of the straddle-type vehicle (1) based on the information acquired by the running posture information acquisition unit (11);
A straddle-type vehicle information processing device (10) comprising:
The running posture information acquisition unit (11) acquires, as the information, a physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities (x1, x2) in time series,
The stability acquisition unit (12) acquires a Mahalanobis distance (MHD) with respect to a common reference sample group for each of the physical quantity sets (s) acquired by the running posture information acquisition unit (11). Get the degrees in chronological order,
Furthermore, based on the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) acquired by the stability acquisition unit (12) and a preset reference value (Th), the running posture of the straddle-type vehicle (1) is It has an instability determination unit (13) that determines whether or not the stability limit is exceeded at each time point,
The running posture information acquisition unit (11) further acquires another physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities as the information,
The physical quantity set (s) and the other physical quantity set (s) have different combinations of types of physical quantities,
The stability acquisition unit (12) switches between the physical quantity set (s) and the other physical quantity set (s) according to the running state of the saddle-ride type vehicle (1), and uses obtaining said stability ;
Saddle type vehicle information processing device.
前記走行姿勢情報取得部(11)は、更に、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成されるサブ物理量セット(ss)を時系列で取得し、
前記物理量セット(s)と前記サブ物理量セット(ss)とは、物理量の種類の組み合わせが異なり、
前記安定度取得部(12)は、前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記サブ物理量セット(ss)ごとに共通のサブ参照標本群に対するサブマハラノビス距離(MHDs)を取得することで、サブ安定度を取得し、
前記不安定判別部(13)は、前記マハラノビス距離(MHD)と前記基準値(Th)との関係と、前記サブマハラノビス距離(MHDs)と予め設定されているサブ基準値(Ths)との関係と、に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する、
請求項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
The running posture information acquisition unit (11) further acquires, as the information, a sub-physical quantity set (ss) composed of at least two physical quantities in time series,
The physical quantity set (s) and the sub-physical quantity set (ss) have different combinations of types of physical quantities,
The stability acquisition unit (12) acquires a sub-Mahalanobis distance (MHDs) for a common sub-reference sample group for each sub-physical quantity set (ss) acquired by the running posture information acquisition unit (11). , to get the sub-stability, and
The instability determination unit (13) determines the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) and the reference value (Th), and the relationship between the sub-Mahalanobis distance (MHDs) and a preset sub-reference value (Ths). and determining whether or not the running posture of the straddle-type vehicle (1) exceeds the stability limit at each point in time,
The information processing device for a straddle-type vehicle according to claim 1 .
鞍乗型車両(1)の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得部(11)と、 a running posture information acquisition unit (11) for acquiring information related to the running posture of the straddle-type vehicle (1);
前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得部(12)と、 a stability acquisition unit (12) for acquiring stability of the running posture of the straddle-type vehicle (1) based on the information acquired by the running posture information acquisition unit (11);
を備えている、鞍乗型車両用情報処理装置(10)であって、A straddle-type vehicle information processing device (10) comprising:
前記走行姿勢情報取得部(11)は、前記情報として、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)で構成される物理量セット(s)を時系列で取得し、 The running posture information acquisition unit (11) acquires, as the information, a physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities (x1, x2) in time series,
前記安定度取得部(12)は、前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記物理量セット(s)ごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離(MHD)を取得することで、前記安定度を時系列で取得し、 The stability acquisition unit (12) acquires a Mahalanobis distance (MHD) with respect to a common reference sample group for each of the physical quantity sets (s) acquired by the running posture information acquisition unit (11). Get the degrees in chronological order,
更に、前記安定度取得部(12)で取得された前記マハラノビス距離(MHD)と予め設定されている基準値(Th)との関係に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する不安定判別部(13)を備えており、 Furthermore, based on the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) acquired by the stability acquisition unit (12) and a preset reference value (Th), the running posture of the straddle-type vehicle (1) is It has an instability determination unit (13) that determines whether or not the stability limit is exceeded at each time point,
前記走行姿勢情報取得部(11)は、更に、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成されるサブ物理量セット(ss)を時系列で取得し、 The running posture information acquisition unit (11) further acquires, as the information, a sub-physical quantity set (ss) composed of at least two physical quantities in time series,
前記物理量セット(s)と前記サブ物理量セット(ss)とは、物理量の種類の組み合わせが異なり、 The physical quantity set (s) and the sub-physical quantity set (ss) have different combinations of types of physical quantities,
前記安定度取得部(12)は、前記走行姿勢情報取得部(11)で取得された前記サブ物理量セット(ss)ごとに共通のサブ参照標本群に対するサブマハラノビス距離(MHDs)を取得することで、サブ安定度を取得し、 The stability acquisition unit (12) acquires a sub-Mahalanobis distance (MHDs) for a common sub-reference sample group for each sub-physical quantity set (ss) acquired by the running posture information acquisition unit (11). , to get the sub-stability, and
前記不安定判別部(13)は、前記マハラノビス距離(MHD)と前記基準値(Th)との関係と、前記サブマハラノビス距離(MHDs)と予め設定されているサブ基準値(Ths)との関係と、に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する、 The instability determination unit (13) determines the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) and the reference value (Th), and the relationship between the sub-Mahalanobis distance (MHDs) and a preset sub-reference value (Ths). and determining whether or not the running posture of the straddle-type vehicle (1) exceeds the stability limit at each point in time,
鞍乗型車両用情報処理装置。 Saddle type vehicle information processing device.
前記物理量セット(s)には、前記鞍乗型車両(1)に生じている加速度が含まれる、
請求項1~3の何れか一項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
The physical quantity set (s) includes the acceleration occurring in the straddle-type vehicle (1),
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 .
前記物理量セット(s)には、前記鞍乗型車両(1)に生じている角速度が含まれる、
請求項1~4の何れか一項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
The physical quantity set (s) includes an angular velocity occurring in the straddle-type vehicle (1),
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 .
前記走行姿勢情報取得部(11)で取得される前記少なくとも2種類の物理量(x1、x2)は、前記鞍乗型車両(1)が停止している状態で取得される該少なくとも2種類の物理量(x1_s、x2_s)に対する変化量として取得される、
請求項1~の何れか一項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
The at least two types of physical quantities (x1, x2) acquired by the running posture information acquisition unit (11) are the at least two types of physical quantities acquired while the straddle-type vehicle (1) is stopped. Obtained as a change amount for (x1_s, x2_s),
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 .
前記走行姿勢情報取得部(11)で取得される前記少なくとも2種類の物理量(x1、x2)には、メディアンフィルタが施されている、
請求項1~の何れか一項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
A median filter is applied to the at least two types of physical quantities (x1, x2) acquired by the running posture information acquisition unit (11),
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6 .
前記鞍乗型車両(1)は、自動二輪車である、
請求項1~の何れか一項に記載の鞍乗型車両用情報処理装置。
The straddle-type vehicle (1) is a motorcycle,
A straddle-type vehicle information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7 .
鞍乗型車両(1)の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得ステップ(S101)と、
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)で取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得ステップ(S102)と、
を備えている、鞍乗型車両用情報処理方法であって、
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)では、前記情報として、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)で構成される物理量セット(s)が時系列で取得され、
前記安定度取得ステップ(S102)では、前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)で取得された前記物理量セット(s)ごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離(MHD)が取得されることで、前記安定度が時系列で取得され
更に、前記安定度取得ステップ(S102)で取得された前記マハラノビス距離(MHD)と予め設定されている基準値(Th)との関係に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する不安定判別ステップ(S103)を備えており、
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)では、更に、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される別の物理量セット(s)が取得され、
前記物理量セット(s)と前記別の物理量セット(s)とは、物理量の種類の組み合わせが異なり、
前記安定度取得ステップ(S102)では、前記物理量セット(s)と前記別の物理量セット(s)とが前記鞍乗型車両(1)の走行状態に応じて切り替えて使用されて各時点での前記安定度が取得される、
鞍乗型車両用情報処理方法。
a running posture information acquisition step (S101) for acquiring information related to the running posture of the straddle-type vehicle (1);
a stability acquisition step (S102) for acquiring the stability of the running posture of the straddle-type vehicle (1) based on the information acquired in the running posture information acquisition step (S101);
A straddle-type vehicle information processing method comprising:
In the running posture information acquisition step (S101), as the information, a physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities (x1, x2) is acquired in time series,
In the stability acquisition step (S102), the Mahalanobis distance (MHD) with respect to a common reference specimen group is acquired for each of the physical quantity sets (s) acquired in the running posture information acquisition step (S101). Stability is obtained in time series ,
Furthermore, based on the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) acquired in the stability acquisition step (S102) and a preset reference value (Th), the running posture of the straddle-type vehicle (1) is It has an instability determination step (S103) for determining whether or not the stability limit is exceeded at each time point,
In the running posture information acquisition step (S101), another physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities is further acquired as the information,
The physical quantity set (s) and the other physical quantity set (s) have different combinations of types of physical quantities,
In the stability acquisition step (S102), the physical quantity set (s) and the other physical quantity set (s) are switched according to the running state of the saddle-ride type vehicle (1) to be used. the stability is obtained ;
An information processing method for a straddle-type vehicle.
鞍乗型車両(1)の走行姿勢に関連する情報を取得する走行姿勢情報取得ステップ(S101)と、 a running posture information acquisition step (S101) for acquiring information related to the running posture of the straddle-type vehicle (1);
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)で取得された前記情報に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢の安定度を取得する安定度取得ステップ(S102)と、 a stability acquisition step (S102) for acquiring the stability of the running posture of the straddle-type vehicle (1) based on the information acquired in the running posture information acquisition step (S101);
を備えている、鞍乗型車両用情報処理方法であって、A straddle-type vehicle information processing method comprising:
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)では、前記情報として、少なくとも2種類の物理量(x1、x2)で構成される物理量セット(s)が時系列で取得され、 In the running posture information acquisition step (S101), as the information, a physical quantity set (s) composed of at least two types of physical quantities (x1, x2) is acquired in time series,
前記安定度取得ステップ(S102)では、前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)で取得された前記物理量セット(s)ごとに共通の参照標本群に対するマハラノビス距離(MHD)が取得されることで、前記安定度が時系列で取得され、 In the stability acquisition step (S102), the Mahalanobis distance (MHD) with respect to a common reference sample group is acquired for each of the physical quantity sets (s) acquired in the running posture information acquisition step (S101). Stability is obtained in time series,
更に、前記安定度取得ステップ(S102)で取得された前記マハラノビス距離(MHD)と予め設定されている基準値(Th)との関係に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かを判別する不安定判別ステップ(S103)を備えており、 Furthermore, based on the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) acquired in the stability acquisition step (S102) and a preset reference value (Th), the running posture of the straddle-type vehicle (1) is It has an instability determination step (S103) for determining whether or not the stability limit is exceeded at each time point,
前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)では、更に、前記情報として、少なくとも2種類の物理量で構成されるサブ物理量セット(ss)が時系列で取得され、 In the running posture information acquisition step (S101), a sub-physical quantity set (ss) composed of at least two types of physical quantities is further acquired in time series as the information,
前記物理量セット(s)と前記サブ物理量セット(ss)とは、物理量の種類の組み合わせが異なり、 The physical quantity set (s) and the sub-physical quantity set (ss) have different combinations of types of physical quantities,
前記安定度取得ステップ(S102)では、前記走行姿勢情報取得ステップ(S101)で取得された前記サブ物理量セット(ss)ごとに共通のサブ参照標本群に対するサブマハラノビス距離(MHDs)が取得されることで、サブ安定度が取得され、 In the stability acquisition step (S102), sub-Mahalanobis distances (MHDs) to a common sub-reference sample group are acquired for each of the sub-physical quantity sets (ss) acquired in the running posture information acquisition step (S101). , the sub-stability is obtained,
前記不安定判別ステップ(S103)では、前記マハラノビス距離(MHD)と前記基準値(Th)との関係と、前記サブマハラノビス距離(MHDs)と予め設定されているサブ基準値(Ths)との関係と、に基づいて、前記鞍乗型車両(1)の走行姿勢が各時点で安定限界を超えているか否かが判別される、 In the unstable determination step (S103), the relationship between the Mahalanobis distance (MHD) and the reference value (Th), and the relationship between the sub-Mahalanobis distance (MHDs) and a preset sub-reference value (Ths) and, based on, it is determined whether or not the running attitude of the saddle-ride type vehicle (1) exceeds the stability limit at each time point.
鞍乗型車両用情報処理方法。 An information processing method for a straddle-type vehicle.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010012903A (en) 2008-07-02 2010-01-21 Toshio Asaumi Brake control device of motorcycle
WO2014017138A1 (en) 2012-07-25 2014-01-30 ボッシュ株式会社 Overturn prevention method and device for two-wheel vehicle

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09109967A (en) * 1995-10-16 1997-04-28 Nec Corp Tumble warning device for motorcycle
EP3072846A1 (en) * 2015-03-25 2016-09-28 DANA ITALIA S.p.A System and method for detecting an impending tip over of a vehicle

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010012903A (en) 2008-07-02 2010-01-21 Toshio Asaumi Brake control device of motorcycle
WO2014017138A1 (en) 2012-07-25 2014-01-30 ボッシュ株式会社 Overturn prevention method and device for two-wheel vehicle

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