JPH0587700U - Proximity warning device for vehicle - Google Patents
Proximity warning device for vehicleInfo
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ファジイ推論による、適切な警告音の出力を
なし得る車両用近接警告装置の提供。
【構成】 距離センサ１と車速センサ３から車間情報ａ
及び自動車速度情報ｂを得て、それらの情報から車両接
近情報を得る。そして、これらの情報を入力パラメータ
としてＰＲＯＭ６に記憶されているメンバーシップ関数
を基にＲＯＭ５に格納されているファジイ推論プログラ
ムをＣＰＵ４の制御の下で実行することにより、警告音
の周期を推論する。そして、推論にはＭＡＸ−ＭＩＮ合
成法及び重心より、警告音の周期を推論する。各ルール
は、前件部が３つ、後件部が１つの台形状のメンバーシ
ップ関数により構成されている。前件部の台集合は車間
距離及び自車速度と、それらから所定の式で計算した車
両接近情報であり、後件部の台集合は警告周期である。
そして、ＣＰＵ４は推論結果である警告音周期に相当す
る警報制御信号ｃを警告音発生制御回路７に出力し、ス
ピーカ８から車間距離や緊急度等の警告目的に応じた適
切な警告音を出力させる。
(57) [Abstract] [Purpose] To provide a vehicle proximity warning device capable of outputting an appropriate warning sound by fuzzy inference. [Configuration] Distance information a from the distance sensor 1 and the vehicle speed sensor 3
And vehicle speed information b are obtained, and vehicle approach information is obtained from those information. Then, the fuzzy inference program stored in the ROM 5 is executed under the control of the CPU 4 based on the membership function stored in the PROM 6 using these pieces of information as input parameters to infer the cycle of the warning sound. Then, for inference, the period of the warning sound is inferred from the MAX-MIN combination method and the center of gravity. Each rule is composed of a trapezoidal membership function with three antecedents and one consequent. The platform set of the antecedent part is the inter-vehicle distance and the vehicle speed, and the vehicle approach information calculated from them by a predetermined formula, and the platform set of the consequent part is the warning period.
Then, the CPU 4 outputs the warning control signal c corresponding to the warning sound cycle, which is the inference result, to the warning sound generation control circuit 7, and outputs an appropriate warning sound corresponding to the warning purpose such as the inter-vehicle distance and the urgency from the speaker 8. Let
Description
【０００１】[0001]
本考案は車両用近接警告装置に関し、特に、距離センサの出力と車速センサの 出力に基づいて警告音を出力する自動車用近接警告装置に関する。 The present invention relates to a vehicle proximity warning device, and more particularly, to a vehicle proximity warning device that outputs a warning sound based on an output of a distance sensor and an output of a vehicle speed sensor.
【０００２】[0002]
自動車等の車両の走行中に対向車両や前方車両又は人間、動物若しくは物体に その車両が急接近したり、或いは、急に接近された場合の衝突防止のための警報 音を出す警告装置には、従来、距離センサ及び／又は速度センサの出力を用いて 警告音を出力し、制御していた。また、自動車等がバックする際、運転者に後方 の物体や人間の存在を告知したり後方の人や車（の運転者）に自動車等の後退を 告知し注意を喚起するための警告装置についても、上記衝突防止の場合と同様に 、超音波センサ及び／又は速度センサの出力を用いて警告音を出力し、制御して いた。 A warning device that emits an alarm sound to prevent collision when an oncoming vehicle, a forward vehicle, a person, an animal, or an object suddenly approaches the vehicle while the vehicle such as an automobile is running Conventionally, a warning sound is output and controlled using the output of the distance sensor and / or the speed sensor. A warning device is also provided to notify the driver of the presence of an object or a person in the back when the vehicle or the like is backing up, or to notify the person or vehicle behind (the driver of) the backward movement of the vehicle or the like to draw attention. Also, as in the case of the collision prevention, the warning sound is output and controlled by using the output of the ultrasonic sensor and / or the speed sensor.
【０００３】 上記において、距離センサだけを用いた警告音出力では、例えば、追従走行の ように前車との距離が一定でも速度が異なる場合のように、車の速度が早くても 距離情報が一定であるため、運転者が感得した前車との距離情報と速度との対応 が充分に発揮できず、追突等の事故を充分に防止し得ないという欠点があった。 また、例えば、車がバックする場合についても超音波センサだけを用いた警告音 出力では、同一後退距離であっても後退速度が遅い場合と早い場合があるので、 車の後退速度と距離との関係が充分把握できないので、運転者が感得する速度と 後退距離との対応が充分に発揮できず、衝突等の事故を充分に防止し得ないとい う欠点があった。In the above, in the warning sound output using only the distance sensor, the distance information can be obtained even if the speed of the vehicle is fast, as in the case where the speed is different even if the distance to the preceding vehicle is constant, as in the case of following running. Since it is constant, the driver's perception of the distance information from the preceding vehicle and the speed cannot be sufficiently demonstrated, and there is a drawback that accidents such as rear-end collisions cannot be sufficiently prevented. Also, for example, even when the vehicle backs up, the warning sound output using only the ultrasonic sensor may have a slow reverse speed or a fast reverse speed even with the same reverse distance. Since the relationship cannot be fully grasped, there was a drawback in that the driver could not fully respond to the speed felt by the driver and the retreat distance, and accidents such as collisions could not be sufficiently prevented.
【０００４】 このような欠点を解消するものとして、距離センサ及び又は速度センサの出力 を用いて警告音を出力し、制御するものがある。 この場合、警告音の出力を、ＰＩＤ制御等の線形制御又はＧＭＤＨ法等を使っ た非線形制御等を用いて制御していた。As a method for solving such a drawback, there is a method of outputting a warning sound by using an output of a distance sensor and / or a speed sensor and controlling the same. In this case, the output of the warning sound is controlled using linear control such as PID control or non-linear control using the GMDH method.
【０００５】[0005]
線形制御によれば警告システムの制御は比較的容易であるが、複雑な制御に適 していないので、運転時に起こる多様な事象、例えば、前車との相対速度の相違 による近接情報の処理と警告音の出力制御や、前車に近づきつつある時又は前車 と離れつつある時に、出力する警告音の音色や調子を変化させようとする場合等 、の複雑な制御を要する場合には適切に対応できないという不都合があった。ま た、従来の非線形制御法ではこのような場合解析過程が複雑となり開発期間が長 くなるので開発コストが増大し、もって、安価な警報システムの提供というニー ズに対応できないという不都合があった。 Although the linear control makes it relatively easy to control the warning system, it is not suitable for complex control, so various events that occur during driving, such as proximity information processing due to the difference in relative speed from the preceding vehicle, Appropriate for complicated control of warning sound output control, changing the tone and tone of the warning sound that is output when approaching or leaving the front vehicle. There was an inconvenience that it could not correspond to. Moreover, the conventional non-linear control method has a disadvantage that the analysis process becomes complicated and the development period becomes long in such a case, so that the development cost increases, and thus the need to provide an inexpensive alarm system cannot be met. ..
【０００６】 本考案は、上記不都合に鑑みてなされたものであり、ファジイ推論による、適 切な警告音の出力をなし得る車両用近接警告装置の提供を目的とし、具体的には 、車両用近接警告装置としての自動車用衝突警告装置及び自動車用バックセンサ の精度を向上させることを目的とする。The present invention has been made in view of the above inconvenience, and an object of the present invention is to provide a vehicle proximity warning device capable of outputting an appropriate warning sound by fuzzy inference, and more specifically, a vehicle proximity warning device. An object of the present invention is to improve the accuracy of an automobile collision warning device and an automobile back sensor as a warning device.
【０００７】[0007]
上記の目的を達成するために本考案の車両用近接警告装置は、車両と所定の物 体との距離情報を得る距離情報検出手段と、該車両の移動速度情報を得る移動速 度検出手段と、距離情報に対応する所定のメンバーシップ関数と、移動速度情報 に対応する所定のメンバーシップ関数と、後件部のメンバーシップ関数と、各々 のメンバーシップ関数を基とした複数のファジイルールに基づいて距離情報及び 移動速度情報を入力変数としてファジイ推論による演算処理を行ない、演算結果 を出力するファジイ推論処理手段と、演算結果に基づいて警告制御信号を出力す る警告制御信号出力手段と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a vehicle proximity warning device of the present invention comprises distance information detecting means for obtaining distance information between a vehicle and a predetermined object, and moving speed detecting means for obtaining moving speed information of the vehicle. , A predetermined membership function corresponding to distance information, a predetermined membership function corresponding to moving speed information, a membership function in the consequent part, and a plurality of fuzzy rules based on each membership function. Fuzzy inference processing means for performing arithmetic processing by fuzzy inference using distance information and moving speed information as input variables and outputting the arithmetic result, and a warning control signal output means for outputting a warning control signal based on the arithmetic result. It is characterized by having.
【０００８】 また、上記車両用近接警告装置において、更に、距離情報及び移動速度情報に 基づいて車両と所定の物体との接近状態を示す接近情報を得る車間接近情報算出 手段を含むことを特徴とする。なお、この車両用近接警告装置において、車間接 近情報算出手段が下記式に基づき車両と所定の物体との接近状態を算出すること が望ましい。 式；ｓ（ｔ）＝｛ｈ（ｔ−△ｔ）−ｈ（ｔ）｝／△ｔ 但し、ｈ（ｔ）は車間距離、ｓ（ｔ）は車両接近情報としての相対速度、ｔは 時間、△ｔはサンプリング間隔である。 更に上記各車両用近接警告装置において、ファジイ推論処理手段は、入力変数 に基づいて、各々のルール毎にルールとファジイ関数とのグレードを求め、該ル ールの前件部の各ファジイ関数のグレード値の論理積の結果を得て適合度とし、 上記各々のルール毎にルールの適合度と後件部のメンバーシップ関数との論理積 を得てファジイ結果とし、上記各ルールのファジイ結果の論理和を推論結果とし 、該推論結果の前記ファジイ結果の値による加重平均値を演算結果とすることを 特徴とする。Further, the vehicle proximity warning device further includes an inter-vehicle approach information calculating unit that obtains approach information indicating an approach state between the vehicle and a predetermined object based on the distance information and the moving speed information. To do. In this vehicle proximity warning device, it is desirable that the vehicle indirect proximity information calculation means calculates the approach state between the vehicle and a predetermined object based on the following formula. Formula; s (t) = {h (t-Δt) -h (t)} / Δt where h (t) is the inter-vehicle distance, s (t) is the relative speed as vehicle approach information, and t is time. , Δt are sampling intervals. Further, in each of the above-described vehicle proximity warning devices, the fuzzy inference processing means obtains the grade of the rule and the fuzzy function for each rule based on the input variable, and the fuzzy function of the antecedent part of the rule is calculated. The result of the logical product of the grade values is obtained as the goodness of fit, and the goodness of fit of the rule and the membership function of the consequent part is obtained as the fuzzy result for each of the above rules. A logical sum is used as an inference result, and a weighted average value of the fuzzy results of the inference result is used as an operation result.
【０００９】[0009]
上記の構成により本考案の車両用近接警告装置は、距離情報検出手段により車 両と所定の物体との距離情報を得、移動速度検出手段とにより該車両の移動速度 情報を得て、距離情報に対応する所定のメンバーシップ関数と、ファジイ推論処 理手段が、移動速度情報に対応する所定のメンバーシップ関数と、後件部の出力 メンバーシップ関数と、を基とした複数のファジイルールに基づいて距離情報及 び移動速度情報を入力変数としてファジイ推論による演算処理を行ない演算結果 を出力し、警告制御信号出力手段により演算結果に基づいて警告制御信号を出力 する。 With the above configuration, the vehicle proximity warning device of the present invention obtains the distance information between the vehicle and a predetermined object by the distance information detecting means, obtains the moving speed information of the vehicle by the moving speed detecting means, and obtains the distance information. Based on a plurality of fuzzy rules based on a predetermined membership function corresponding to, the predetermined membership function corresponding to the moving speed information, and the output membership function of the consequent part. Based on the distance information and the moving speed information as input variables, the fuzzy inference is used to perform the calculation processing, and the calculation result is output. The warning control signal output means outputs the warning control signal based on the calculation result.
【００１０】 また、車両用近接警告装置は、更に、車間接近情報算出手段により距離情報及 び移動速度情報に基づいて車両と所定の物体との接近状態を示す接近情報を得る ことができる。 更にファジイ推論処理手段は、入力変数に基づいて各々のルール毎にルールと ファジイ関数とのグレードを求め、該ルールの前件部の各ファジイ関数とのグレ ード値の論理積の結果を得て適合度とし、各々のルール毎にルールの適合度と後 件部のメンバーシップ関数との論理積を得てファジイ結果とし、上記各ルールの ファジイ結果の論理和を推論結果とし、推論結果の前記ファジイ結果の値による 加重平均値を演算結果とする。Further, the vehicle proximity warning device can further obtain the approach information indicating the approach state between the vehicle and the predetermined object based on the distance information and the moving speed information by the inter-vehicle approach information calculating means. Further, the fuzzy inference processing means obtains the grade of the rule and the fuzzy function for each rule based on the input variable, and obtains the result of the logical product of the grade value with each fuzzy function of the antecedent part of the rule. The goodness of fit of each rule is obtained as the fuzzy result by obtaining the logical product of the goodness of fit of the rule and the membership function of the consequent part for each rule, and the logical sum of the fuzzy results of the above rules is taken as the inference result. The weighted average value by the value of the fuzzy result is used as the calculation result.
【００１１】[0011]
本考案は、距離センサと車速センサを用いて、これら２つのセンサから得る距 離情報及び車両移動速度情報と、これらの情報を用いて計算した車間接近情報と 、を入力変数として警報の度合いをファジイ推論により求め、車両用近接警告装 置としての自動車用衝突警告装置の精度を向上させ、また、本考案は距離センサ と車速センサを用いて、これら２つのセンサから得る距離情報及び車両移動速度 情報を入力変数として警報の度合いをファジイ推論により求め車両用近接警告装 置としての自動車用バックセンサの精度を向上させる。言い替えれば、車速と距 離との関係及び車両の接近情報から、近接車両の存在を告知する警告音を、人間 の感性や動作速度に適合させるよう、出力する。 以下、実施例１で車両用近接警告装置としての自動車用衝突警告装置について 、実施例２で車両用近接警告装置としての自動車用バックセンサについて説明す る。 The present invention uses a distance sensor and a vehicle speed sensor, and uses the distance information and vehicle moving speed information obtained from these two sensors and the inter-vehicle approach information calculated using these information as input variables to determine the degree of alarm. The accuracy of a vehicle collision warning device as a vehicle proximity warning device obtained by fuzzy reasoning is improved, and the present invention uses a distance sensor and a vehicle speed sensor to obtain distance information and vehicle moving speed from these two sensors. The degree of warning is determined by fuzzy reasoning using information as input variables, and the accuracy of the vehicle back sensor as a vehicle proximity warning device is improved. In other words, based on the relationship between the vehicle speed and the distance and the approach information of the vehicle, a warning sound for notifying the presence of the approaching vehicle is output so as to match the human sensitivity and operation speed. In the following, a vehicle collision warning device as a vehicle proximity warning device according to the first embodiment and an automobile back sensor as a vehicle proximity warning device according to the second embodiment will be described.
【００１２】 〈実施例１〉 図１は、本考案の一実施例としての自動車用衝突警告装置１０の構成を示すブ ロック図であり、図２は制御手段としてのＣＰＵの動作を示すフローチャートで ある。図１において、１は距離センサ、３は速度センサ、４はＣＰＵ、５はプロ グラムメモリーとしてファジイ推論プログラム、警告制御信号出力手段及び車間 接近情報算出手段等を格納しているＲＯＭ、６はデータメモリーとしてファジイ データを記憶しているＰＲＯＭ、７は警告音発生制御回路、８はスピーカである 。ＣＰＵ４，ＲＯＭ５，ＰＲＯＭ６はファジイ推論手段を構成する。また、ＲＯ Ｍ５の警告制御信号出力手段と車間接近情報算出手段は適時ＣＰＵ４によって実 行される。First Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an automobile collision warning device 10 as one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flow chart showing an operation of a CPU as a control means. is there. In FIG. 1, 1 is a distance sensor, 3 is a speed sensor, 4 is a CPU, 5 is a ROM that stores a fuzzy inference program as a program memory, warning control signal output means, inter-vehicle approach information calculation means, etc., and 6 is data. A PROM that stores fuzzy data as a memory, 7 is a warning sound generation control circuit, and 8 is a speaker. The CPU 4, ROM 5 and PROM 6 constitute fuzzy inference means. Further, the warning control signal output means of the ROM 5 and the inter-vehicle approach information calculation means are executed by the CPU 4 at appropriate times.
【００１３】 図１及び図２において、ＣＰＵ４は、 ［ステップ２１］ 距離センサ１と車速センサ３から車間距離情報ａと自動車速度情報ｂを得る。 ［ステップ２２］ 車間距離情報ａと自動車速度情報ｂから車間接近情報を得る。車両接近情報は 下記の式（１）で計算した相対速度ｓ（ｔ）である。但し、ｈ（ｔ）は車間距離 、ｔは時間であり、△ｔはサンプリング間隔である。 ｓ（ｔ）＝（ｈ（ｔ−△ｔ）−ｈ（ｔ））／△ｔ （１）1 and 2, [Step 21] The CPU 4 obtains the inter-vehicle distance information a and the vehicle speed information b from the distance sensor 1 and the vehicle speed sensor 3. [Step 22] Inter-vehicle approach information is obtained from the inter-vehicle distance information a and the vehicle speed information b. The vehicle approach information is the relative speed s (t) calculated by the following equation (1). Here, h (t) is the inter-vehicle distance, t is the time, and Δt is the sampling interval. s (t) = (h (t-Δt) -h (t)) / Δt (1)
【００１４】 ［ステップ２３］ ＰＲＯＭ６に図３のようなメンバーシップ関数（後述）が記憶されており、Ｒ ＯＭ５に格納されているファジイ推論プログラムをＣＰＵ４の制御の下で実行し て、警告音発生制御回路７の制御の下にスピーカ８から出力する警告音の周期を 推論する。 推論方法として、本実施例では、図４及び図５に示すようなＭＡＸ−ＭＩＮ合 成法及び重心法を用いる（後述）。そして、図３に示すようにＭＡＸ−ＭＩＮ合 成法及び重心法における各ルールは前件部（後述）が３つのメンバーシップ関数 （後述）、後件部が１つのメンバーシップ関数（後述）により構成されている。 前件部の台集合（後述）は車間距離であり、前件部の台集合は自動（警告を 発する側の車をいう、以下同じ）速度であり、前件部の台集合は上述の式（１ ）で計算した車両接近情報としての相対速度である。 後件部（後述）の台集合は警告音周期である。また、メンバーシップ関数の値 は台形である。そして、図６に示すように台形の上辺部分（図６Ａの辺６１、図 ６Ｂの辺６２）はセンサの誤差の程度（図６Ａは誤差の多い例を、図６Ｂは誤差 の少ない例）を示しているので、センサの誤差成分もルールに取り込むことがで きセンサの誤差による衝突警告装置１０の精度への影響を減少させることができ る。[Step 23] A membership function (described later) as shown in FIG. 3 is stored in the PROM 6, the fuzzy inference program stored in the ROM 5 is executed under the control of the CPU 4, and a warning sound is generated. Under the control of the control circuit 7, the period of the warning sound output from the speaker 8 is inferred. As the inference method, in this embodiment, the MAX-MIN composition method and the center of gravity method as shown in FIGS. 4 and 5 are used (described later). Then, as shown in FIG. 3, in each rule in the MAX-MIN composition method and the center of gravity method, the antecedent part (described later) has three membership functions (described later) and the consequent part has one membership function (described later). It is configured. The antecedent set of cars (described later) is the inter-vehicle distance, the antecedent set of cars is the automatic speed (meaning the vehicle that issues the warning, the same applies below), and the antecedent set of cars is the above formula. It is the relative speed as the vehicle approach information calculated in (1). The base set of the consequent part (described later) is a warning sound cycle. Also, the value of the membership function is trapezoidal. As shown in FIG. 6, the upper part of the trapezoid (the side 61 in FIG. 6A, the side 62 in FIG. 6B) indicates the degree of error of the sensor (example in which there are many errors in FIG. 6A and example in which there is little error in FIG. 6B). As shown, the error component of the sensor can be incorporated into the rule, and the influence of the error of the sensor on the accuracy of the collision warning device 10 can be reduced.
【００１５】 ［ステップ２４］ ＣＰＵ４は推論結果である警告音周期に相当する警報制御信号ｃを発生し、警 告音発生制御回路７に出力して、スピーカ８から車間距離や緊急度等の警告目的 に応じた適切な警告音を出力させる。図３は、本実施例における各ルール及びメ ンバーシップ関数を示し、ファジイデータとしてＰＲＯＭ６に記憶されている。 図３において、横方向に４つのファジイルール、ルール１〜４を示し、縦方向 にはルールの前提条件をなす前件部〜の３つのメンバーシップ関数とファジ イルールの結論部分をなす後件部のメンバーシップ関数を示している。 本発明のファジイ推論におけるルールは３つの前提条件と１つの結論部とから なり、前件部は条件としての車間距離を、前件部は条件としての車速を 、前件部は条件として車間距離及び車速から得られる車間接近度（相対距離 ）であり、それぞれ台形状のメンバーシップ関数が対応している。また、本実施 例では、後件部のメンバーシップ関数は本実施例の推論方法であるＭＡＸ−ＭＩ Ｎ−重心法（後述）が動作しやすいように前件部とは形状を変えてある（図３） 。[Step 24] The CPU 4 generates a warning control signal c corresponding to the warning sound cycle which is the inference result and outputs the warning control signal c to the warning sound generation control circuit 7 so that the speaker 8 warns of an inter-vehicle distance and an urgency. Output an appropriate warning sound according to the purpose. FIG. 3 shows each rule and membership function in this embodiment and is stored in the PROM 6 as fuzzy data. In Fig. 3, four fuzzy rules and rules 1 to 4 are shown in the horizontal direction, and three membership functions of the antecedent part, which is the precondition of the rule, and the consequent part, which is the conclusion part of the fuzzy rule, are shown in the vertical direction. Shows the membership function of. The rule in the fuzzy inference according to the present invention consists of three preconditions and one conclusion part. The antecedent part is the vehicle distance as the condition, the antecedent part is the vehicle speed as the condition, and the antecedent part is the vehicle distance as the condition. And the vehicle-to-vehicle approaching degree (relative distance) obtained from the vehicle speed, each of which has a trapezoidal membership function. Further, in this embodiment, the membership function of the consequent part has a shape different from that of the antecedent part so that the MAX-MIN-centroid method (described later), which is the inference method of this embodiment, can easily operate ( (Fig. 3).
【００１６】（１）実施例におけるファジイルール 次に、図３の各ルールは以下のように制御規則が構成されていることを意味す る。 なお、本実施例では４つのルールを示しているが、ルールの数は４つに限られ ることなく、自動車用衝突警告装置１０の制御目的に応じてルールの数を決める ことができる。 (1) Fuzzy Rule in Embodiment Next, each rule in FIG. 3 means that the control rule is configured as follows. Although four rules are shown in this embodiment, the number of rules is not limited to four, and the number of rules can be determined according to the control purpose of the vehicle collision warning device 10.
【００１７】 ［ルール１］ もし、車間距離が「かなり遠い」かつ車速が「かなり遅い」かつ車間が前状態 と比べ「かなり遠のく」 ならば、 …前件部 警告音周期を「かなり遅い」 …後件部 状態にする、 ［ルール２］ または、もし、車間距離が「かなり近い」かつ車速が「かなり速い」かつ車間 が前状態と比べ「かなり近づく」 ならば、 …前件部 警告音周期を「かなり速い」 …後件部 状態にする、 ［ルール３］ または、もし、車間距離が「少し遠い」かつ車速が「少し速い」かつ車間が前 状態と比べ「ほとんど変わらず」 ならば、 …前件部 警告音周期を「中程度」 …後件部 状態にする、 ［ルール４］ または、もし、車間距離が「少し近い」かつ車速が「少し遅い」かつ車間が前 状態と比べ「殆ど変わらず」 ならば、 …前件部 警告音周期を「少し速い」 …後件部 状態にする。[Rule 1] If the inter-vehicle distance is “quite far”, the vehicle speed is “substantially slow”, and the inter-vehicle distance is “substantially far” compared to the previous state, the antecedent warning sound cycle is “substantially slow” ... Set the consequent state to [Condition 2] or if the inter-vehicle distance is “quite close” and the vehicle speed is “quite fast” and the inter-vehicle distance is “comparatively close” compared to the previous state, the antecedent warning sound cycle. Is set to “considerably fast”… Consequent state [Rule 3] Or if the inter-vehicle distance is “slightly far” and the vehicle speed is “slightly fast” and the inter-vehicle distance is “almost unchanged” compared to the previous state, … Antecedent part Warning sound cycle is “medium”… Consequent part state [Rule 4] Or, if the inter-vehicle distance is “a little closer” and the vehicle speed is “a little slower” and the inter-vehicle distance is “previous”, If there is almost no change, "... the antecedent part The Tsugeoto period to "a little fast" ... the consequent state.
【００１８】（２）実施例におけるメンバーシップ関数 図３に示された台形状のグラフはファジイ関数であり、前述したように、横方 向に４つのファジイルール、ルール１〜４を示し、縦方向にはルールの前提条件 をなす前件部〜の３つのメンバーシップ関数とファジイルールの結論部分を なす後件部のメンバーシップ関数を示している。 ［メンバーシップ関数の横軸］ 横軸は、制御システム（ルール）の入力変数（実施例では距離センサ１から得 る距離情報及び速度センサ３から得る車速情報と、距離情報及び車速情報から前 述の式（２）により得られる車両接近情報）の値の範囲を示し、台集合と呼ぶ。 ［メンバーシップ関数の縦軸］ 縦軸は、実際に入力された入力変数の値が、例えば、「かなり速い」という言 葉にどの位マッチングしているかの程度（以下、グレード；ｇ、と記す）を表し ている。 ［グレードの値］ グレードの値は、 完全にマッチングした時 ；ｇ＝１ 全くマッチングしていない時 ；ｇ＝０ マッチングの程度が中間的な時 ；０＜ｇ＜１ とする。 (2) Membership function in the embodiment The trapezoidal graph shown in FIG. 3 is a fuzzy function. As described above, four fuzzy rules, rules 1 to 4 are shown in the horizontal direction and the vertical direction is shown in the vertical direction. In the direction, there are three membership functions of the antecedents, which form the preconditions of the rule, and the membership functions of the consequent, which form the conclusion of the fuzzy rule. [Abscissa of Membership Function] The abscissa represents the input variables of the control system (rule) (in the embodiment, the distance information obtained from the distance sensor 1 and the vehicle speed information obtained from the speed sensor 3 and the distance information and the vehicle speed information described above). The range of the value of the vehicle approach information obtained by the equation (2) is shown and is called a platform set. [Vertical axis of membership function] The vertical axis indicates the degree to which the value of the input variable actually input matches, for example, the phrase "quite fast" (hereinafter referred to as grade; g). ) Is represented. [Grade value] The grade value is when completely matched; g = 1 when not matched at all; g = 0 when the degree of matching is intermediate; 0 <g <1.
【００１９】 例えば、メンバーシップ関数が図７のように表される場合、横軸は距離センサ １の距離であり、０〜１０ｍ（メートル）の範囲の値を持つ。そして、図７のメ ンバーシップ関数の形状は、距離が「少し遠い」ことを示している。図７のメン バーシップ関数において、図８のように入力変数の値（即ち、距離）が５ｍとす ると、グレード（メンバーシップ関数の出力）の値０．７が得られるので、０． ７程度「少し遠い」らしいと判断することができる。 他のメンバーシップ関数についても、そのメンバーシップ関数に対する入力変 数の値をメンバーシップ関数に当て嵌めることによって、各グレードを計算する ことができる。上記により全ルールの全メンバーシップ関数に対するグレードを 計算することができる。For example, when the membership function is expressed as shown in FIG. 7, the horizontal axis is the distance of the distance sensor 1 and has a value in the range of 0 to 10 m (meter). Then, the shape of the membership function in FIG. 7 indicates that the distance is “a little far”. In the membership function of FIG. 7, if the value of the input variable (that is, the distance) is 5 m as shown in FIG. 8, a grade (output of the membership function) value of 0.7 is obtained. It can be judged that it seems to be about 7 "a little far". For other membership functions, each grade can be calculated by applying the value of the input variable for that membership function to the membership function. From the above, the grades for all membership functions of all rules can be calculated.
【００２０】（３）ＭＡＸ−ＭＩＮ−重心法 制御システム（ルール）に実際の入力変数の値を代入することにより求めた各 メンバーシップ関数のグレードからどのようにして推論結果を出すかにより推論 方法が異なるが、本実施例ではＭＡＸ−ＭＩＮ−重心法を用いている。 図４は、ＲＯＭ５に格納されているファジイ推論プログラムのＭＡＸ−ＭＩＮ −重心法の実行手順を示すフローチャートであり、図５は図３のファジイ関数を 用いた図４のＭＡＸ−ＭＩＮ−重心法の実行手順の説明図である。 以下図４及び図５により、ＭＡＸ−ＭＩＮ−重心法による本実施例の制御シス テムにおけるファジイ推論法について述べる。なお、説明上、ルール数はｎ個で あるとする。 (3) MAX-MIN-Center of Gravity Method Inference method based on how the inference result is obtained from the grade of each membership function obtained by substituting actual input variable values into the control system (rule) However, the MAX-MIN-center of gravity method is used in this embodiment. FIG. 4 is a flowchart showing the execution procedure of the MAX-MIN-centroid method of the fuzzy inference program stored in the ROM 5, and FIG. 5 shows the MAX-MIN-centroid method of FIG. 4 using the fuzzy function of FIG. It is explanatory drawing of an execution procedure. The fuzzy inference method in the control system of this embodiment by the MAX-MIN-center of gravity method will be described below with reference to FIGS. 4 and 5. For the sake of explanation, it is assumed that the number of rules is n.
【００２１】 ［ステップ４１］（グレードの算出） 前述の入力変数（距離情報及び車両移動速度情報と、距離情報及び車両移動速 度情報に基づいて得る車間接近情報）に基づいて、各々のルール毎に各メンバー シップ関数のグレードを求める。即ち、図１において、車間距離のａ及び車速ｂ が検出され、ａ，ｂから前述の式（１）により、車間接近情報としての相対速度 ｓが算出されると、図５の前件部〜に対応する（台形の）ファジイ関数の台 集合と、入力変数ａ，ｂ，ｓがマッチング（図５の前件部〜に対応するファ ジイ関数と交わる縦の線ａ，ｂ，ｓを参照）され、グレード値が求められ。[Step 41] (Calculation of Grade) Based on the above-mentioned input variables (distance information and vehicle moving speed information, and inter-vehicle approach information obtained based on distance information and vehicle moving speed information), each rule is calculated. Find the grade of each membership function. That is, in FIG. 1, the inter-vehicle distance a and the vehicle speed b are detected, and the relative speed s as the inter-vehicle approach information is calculated from a and b by the above-described equation (1). Matches the trapezoidal set of (trapezoidal) fuzzy functions with the input variables a, b, and s (see the vertical lines a, b, and s that intersect the fuzzy function corresponding to the antecedent part ~ in Fig. 5). The grade value is calculated.
【００２２】 ［ステップ４２］（各ルールの適合度を得る（ＭＩＮ法）） 図５Ａに示すように１つのルールに対して条件が３つ（車間距離、車両速度、 車間接近）存在するため、３つのグレードをもとめて１つにする必要がある。こ のように各ルール毎にグレードをまとめて得た１つの適合の度合いをルールの適 合度と呼ぶ。そして、ｉ番目の適合度ｗiはそのルールの各グレードの最小値（ 論理積）として求める。 最小値は、 ｗi＝ＭＩＮ（ｇi1，ｇi2） （２） で得る。[Step 42] (Get the Goodness of Fit of Each Rule (MIN Method)) As shown in FIG. 5A, there are three conditions (inter-vehicle distance, vehicle speed, inter-vehicle distance) for one rule. It is necessary to obtain three grades and make one. One degree of conformity obtained by collecting grades for each rule in this way is called rule conformity. Then, the i-th goodness of fit w i is obtained as the minimum value (logical product) of each grade of the rule. The minimum value is obtained by w i = MIN (g i1 , g i2 ) (2).
【００２３】 ［ステップ４３］（各ルールのファジイ結果を得る（ＭＩＮ法）） 個々のルール（ルール１〜４）に対しそれぞれのグレード値の最小値（論理積 ）の結果を得て適合度とし、各々のルール毎にルールの適合度と後件部のメンバ ーシップ関数との最小値（論理線）を得てファジイ結果とする。図５Ａにおいて 後件部のファジイ関数の台形に示される斜線の部分（ＭＩＮ（Ｒ１）〜ＭＩＮ（ Ｒ４））がルール１〜４のファジイ結果である。 後件部のファジイ関数をＢとするとき、ファジイ結果Ｂi（ｙ）は、 Ｂi（ｙ）＝ＭＩＮ（ｗi、Ｂi（ｙ）） （３） で得る。[Step 43] (Fuzzy result of each rule is obtained (MIN method)) The result of the minimum value (logical product) of the respective grade values is obtained for each rule (rules 1 to 4) to obtain the goodness of fit. , For each rule, obtain the minimum value (logical line) between the rule's goodness of fit and the membership function in the consequent part and use it as the fuzzy result. In FIG. 5A, the shaded portions (MIN (R1) to MIN (R4)) shown in the trapezoid of the fuzzy function in the consequent part are the fuzzy results of rules 1 to 4. When the fuzzy function of the consequent part is B, the fuzzy result B i (y) is obtained by B i (y) = MIN (w i , B i (y)) (3).
【００２４】 ［ステップ４４］推論結果（ＭＡＸ法） 後件部における各ルール（ルール１〜４）の最大値（論理和）を推論結果とす る。実施例では図５Ｂに示す斜線の部分が推論結果であり、警告音の周波数を「 少し遅くする」という推論結果を得る。 推論結果Ｂ0（ｙ）は、 Ｂ0（ｙ）＝ＭＡＸ（Ｂi（ｙ）） （４） 但し、ｉ＝１〜ｎ で得る。[Step 44] Inference result (MAX method ) The maximum value (logical sum) of each rule (rules 1 to 4) in the consequent part is used as the inference result. In the embodiment, the hatched portion shown in FIG. 5B is the inference result, and the inference result that the frequency of the warning sound is “slightly slowed” is obtained. The inference result B 0 (y) is obtained by B 0 (y) = MAX (B i (y)) (4), where i = 1 to n.
【００２５】 ［ステップ４５］最終推論結果の非ファジイ化（重心法） ファジイ推論は上記ステップ４１〜４４で推論結果を得て終わる。しかし、Ｃ ＰＵ４が警告音発生制御回路に制御信号ｃを送出してスピーカ８から推論結果の 音声周波数を有する警告音を発生させるためには推論結果を解釈し数値化された 制御値を得る必要がある。この過程が推論結果の非ファジイ化であり、最終推論 結果を１つの数値に変換する。本実施例では後件部の台集合の要素ｙの重みをグ レード値として、ｙの重み付け平均値（加重平均）をとる重心法を用いる。 加重平均による重心値ｙ0は、 ｙ0＝（∫Ｂ0（ｙ）・ｙｄｙ）／（∫Ｂ0（ｙ）ｄｙ） （５） で得る。図５Ｂにこのようにして求めた重心ｙ0が示されている。[Step 45] Defuzzification of the final inference result (centroid method) The fuzzy inference ends after obtaining the inference result in steps 41 to 44. However, in order for the CPU 4 to send the control signal c to the warning sound generation control circuit to generate the warning sound having the voice frequency of the inference result from the speaker 8, it is necessary to interpret the inference result and obtain a numerical control value. There is. This process is the defuzzification of the inference result, converting the final inference result into a single number. In the present embodiment, the weighting of the element y of the base set of the consequent part is used as the grade value, and the center of gravity method for taking the weighted average value (weighted average) of y is used. The gravity center value y 0 by the weighted average is obtained by y 0 = (∫B 0 (y) · ydy) / (∫B 0 (y) dy) (5). The center of gravity y 0 thus obtained is shown in FIG. 5B.
【００２６】 〈実施例２〉 図９は、本考案の一実施例としての自動車用バックセンサ１１の構成を示すブ ロック図であり、図１０は制御手段としてのＣＰＵの動作を示すフローチャート である。図９において、２は超音波センサ、３は速度センサ、４はＣＰＵ、５は プログラムメモリーとしてファジイ推論プログラム及び警告制御信号出力手段を 格納しているＲＯＭ、６はデータメモリーとしてファジイデータを記憶している ＰＲＯＭ、７は警告音発生制御回路、８はスピーカである。ＣＰＵ４、ＲＯＭ５ ，ＰＲＯＭ６はファジイ推論手段を構成する。また、ＲＯＭ５の警告制御信号出 力手段は適時ＣＰＵ４によって実行される。 図９及び図１０において、ＣＰＵ４は、Second Embodiment FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an automobile back sensor 11 as one embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a flowchart showing an operation of a CPU as a control means. .. In FIG. 9, 2 is an ultrasonic sensor, 3 is a speed sensor, 4 is a CPU, 5 is a ROM that stores a fuzzy inference program and warning control signal output means as a program memory, and 6 is a data memory that stores fuzzy data. PROM, 7 is a warning sound generation control circuit, and 8 is a speaker. The CPU 4, ROM 5 and PROM 6 constitute fuzzy inference means. The warning control signal output means of the ROM 5 is executed by the CPU 4 at appropriate times. 9 and 10, the CPU 4 is
【００２７】 ［ステップ１０１］ 超音波センサ２と車速センサ３から車間情報ａ’と自動車速度情報ｂ’を得る 。[Step 101] Inter-vehicle distance information a ′ and vehicle speed information b ′ are obtained from the ultrasonic sensor 2 and the vehicle speed sensor 3.
【００２８】 ［ステップ１０２］ ＰＲＯＭ６には図１１のようなメンバーシップ関数が記憶されており、ＲＯＭ ５に格納されているファジイ推論プログラムをＣＰＵ４の制御の下で実行して、 警告音発生制御回路７の制御の下にスピーカ８から出力する警告音の周期を推論 する。 推論方法として、前述の実施例１と同様、ＭＡＸ−ＭＩＮ合成法及び重心法を 用いる。そして、図１１に示すようにＭＡＸ−ＭＩＮ合成法及び重心法における 各ルールは前件部が２つのメンバーシップ関数、後件部が１つのメンバーシップ 関数により構成されている。前件部の台集合は物体との距離であり、前件部 の台集合は車速である。 後件部の台集合は警告音周期でありメンバーシップ関数の値は台形である。そ して、図６に示すように台形の上辺部分（図６の辺６１、図６Ｂの辺６２）はセ ンサの誤差の程度（図６Ａは誤差の多い例を、図６Ｂは誤差の少ない例）を示し ているので、センサの誤差成分もルールに取り込むことができセンサの誤差によ る衝突警告装置１１の精度への影響を減少させることができる。[Step 102] A membership function as shown in FIG. 11 is stored in the PROM 6, and the fuzzy inference program stored in the ROM 5 is executed under the control of the CPU 4 to generate a warning sound generation control circuit. Under the control of 7, the period of the warning sound output from the speaker 8 is inferred. As the inference method, the MAX-MIN combination method and the center of gravity method are used as in the first embodiment. Then, as shown in FIG. 11, each rule in the MAX-MIN composition method and the center of gravity method is composed of two membership functions in the antecedent part and one membership function in the consequent part. The platform set of the antecedent part is the distance to the object, and the platform set of the antecedent part is the vehicle speed. The trapezoid of the consequent part is the warning sound period, and the value of the membership function is trapezoid. As shown in FIG. 6, the trapezoidal upper side portion (side 61 in FIG. 6 and side 62 in FIG. 6B) has a degree of sensor error (FIG. 6A is an example with a large error, FIG. 6B is a small error). For example, the error component of the sensor can be incorporated into the rule, and the influence of the error of the sensor on the accuracy of the collision warning device 11 can be reduced.
【００２９】 ［ステップ１０３］ ＣＰＵ４は推論結果である警告音周期に相当する警報制御信号ｃ’を発生し、 警告音発生制御回路７に出力して、スピーカ８から車間距離や緊急度等の警告目 的に応じた適切な警告音を出力させる。図Ａ１１は、本実施例における各ルール 及びメンバーシップ関数を示し、ファジイデータとしてＰＲＯＭ６に記憶されて いる。 図１１Ａにおいて、横方向に４つのファジイルール、ルール１〜４を示し、縦 方向にはルールの前提条件をなす前件部，の２つのメンバーシップ関数とフ ァジイルールの結論部分をなす後件部のメンバーシップ関数を示している。 本発明のファジイ推論におけるルールは２つの前提条件と１つの結論部とから なり、前件部は条件としての車間距離、前件部は条件としての車速であ り、それぞれ台形状のメンバーシップ関数が対応している。 次に、図１１の各ルールは以下のように制御規則が構成されていることを意味 する。なお、本実施例では４つのルールを示しているが、ルールの数は４つに限 られることなく、自動車用バックセンサ１０の制御目的に応じてルールの数を決 めることができる。[Step 103] The CPU 4 generates an alarm control signal c'corresponding to the warning sound cycle which is the inference result and outputs the warning control signal c'to the warning sound generation control circuit 7 so that the speaker 8 warns the distance between vehicles and the degree of urgency. Output an appropriate warning sound according to the purpose. FIG. A11 shows each rule and membership function in this embodiment, which are stored in the PROM 6 as fuzzy data. In FIG. 11A, four fuzzy rules, rules 1 to 4, are shown in the horizontal direction, and two membership functions of an antecedent part which is a precondition of the rule and a consequent part which is a conclusion part of the fuzzy rule are shown in the vertical direction. Shows the membership function of. The rule in the fuzzy reasoning of the present invention consists of two preconditions and one conclusion part. The antecedent part is the inter-vehicle distance as the condition, and the antecedent part is the vehicle speed as the condition, and each has a trapezoidal membership function. Is supported. Next, each rule in FIG. 11 means that the control rule is configured as follows. Although four rules are shown in the present embodiment, the number of rules is not limited to four, and the number of rules can be determined according to the control purpose of the automobile back sensor 10.
【００３０】 ［ルール１］ もし、 車間距離が「かなり遠い」かつ車速が「かなり遅い」ならば …前件部 警告音周期を「かなり遅い」 …後件部 状態にする、 ［ルール２］ または、もし、 車間距離が「かなり近い」かつ車速が「かなり速い」ならば …前件部 警告音周期を「かなり速い」 …後件部 状態にする、 ［ルール３］ または、もし、 車間距離が「少し遠い」かつ車速が「少し速い」ならば …前件部 警告音周期を「中程度」 …後件部 状態にする、 ［ルール４］ または、もし、 車間距離が「少し近い」かつ車速が「少し遅い」ならば …前件部 警告音周期を「少し速い」 …後件部 状態にする。[Rule 1] If the vehicle-to-vehicle distance is “quite far” and the vehicle speed is “quite slow” ... The antecedent warning sound cycle is set to “quite slow” ... the antecedent, [Rule 2] or If the inter-vehicle distance is “quite close” and the vehicle speed is “substantially fast”… the warning sound cycle of the antecedent is set to “quite fast”… the consequent is in the state [Rule 3] or if the inter-vehicle distance is If it is “a little far” and the vehicle speed is “a little fast”… the antecedent warning sound cycle is “medium”… the antecedent is in the state [Rule 4] or if the inter-vehicle distance is “a little close” and the vehicle speed is If is "slightly slow" ... Set the warning sound cycle of the antecedent part to "slightly fast" ...
【００３１】 また、ファジイ推論は前述の実施例１と同様にＭＡＸ−ＭＩＮ−重心法を用い ており、図１１Ａに示すように図５の場合と同様に、入力変数（距離情報及び車 両移動速度情報）に基づいて、各々のルール毎に各メンバーシップ関数のグレー ドを求める。即ち、図９において車間距離ａ’及び車速ｂ’が検出されると、図 １１Ａの前件部，に対応する（台形の）ファジイ関数の台集合と、入力変数 ａ’，ｂ’がマッチング（図１１Ａの前件部，に対応するファジイ関数と交 わる縦の線ａ’，ｂ’を参照）して、グレードを算出し、ＭＩＮ法により各ルー ルの適合度を得て、更に、ＭＩＮ法により各ルールのファジイ結果を得て、ＭＡ Ｘ法により最終推論結果を得る（図１１Ｂ）。そして、重心法による加重平均に より最終推論結果の非ファジイ化を行なって、推論結果を解釈し数値化された制 御値を出力する（図１１Ｃ）。Further, the fuzzy inference uses the MAX-MIN-centroid method as in the first embodiment, and as shown in FIG. 11A, as in the case of FIG. 5, the input variables (distance information and vehicle movement) are used. Based on the velocity information), the grade of each membership function is calculated for each rule. That is, when the inter-vehicle distance a ′ and the vehicle speed b ′ are detected in FIG. 9, the trapezoidal set of (trapezoidal) fuzzy functions corresponding to the antecedent part in FIG. 11A and the input variables a ′ and b ′ are matched ( The vertical lines a'and b'intersecting the fuzzy function corresponding to the antecedent part in FIG. 11A are used to calculate the grade, and the goodness of fit of each rule is obtained by the MIN method. The fuzzy result of each rule is obtained by the method, and the final inference result is obtained by the MAX method (FIG. 11B). Then, the final inference result is defuzzified by the weighted average by the center of gravity method, the inference result is interpreted, and the numerically controlled value is output (Fig. 11C).
【００３２】[0032]
以上説明したように本考案によれば、ファジイ推論を用いたことにより、人間 の感性や動作速度に合わせた警告音を発生することができる。また、車間接近情 報を入力パラメータとして取り入れたことにより、警告装置としての目的、効果 をより一層発揮することができた。更に、ファジイ推論を用いたことにより制御 の溜めのデータ量を減らすことができ、装置及びプログラムの簡易化が可能とな った。更にまた、メンバーシップ関数として台形を用いたことにより、センサの 誤差の衝突防止精度への影響を減少させることを可能にした。 上記各実施例では、ＣＰＵを用いた推論方法を示したが、これに限られること なく、パターンマッチング時だけＣＰＵと接続されたＤＳＰまたはファジイチッ プを用いてファジイ推論を実行することによりパターンマッチングの高速化が可 能である。 As described above, according to the present invention, by using fuzzy inference, it is possible to generate a warning sound according to human sensitivity and operation speed. In addition, by incorporating the inter-vehicle distance information as an input parameter, the purpose and effect of the warning device could be further enhanced. Furthermore, by using fuzzy inference, the amount of data in the control pool can be reduced and the device and program can be simplified. Furthermore, by using a trapezoid as the membership function, it is possible to reduce the influence of sensor error on collision prevention accuracy. In each of the above embodiments, the inference method using the CPU is shown. However, the present invention is not limited to this, and the fuzzy inference is executed by using the DSP or the fuzzy chip connected to the CPU only at the time of pattern matching. Speeding up is possible.
【図１】本考案の一実施例としての自動車用衝突警告装
置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a vehicle collision warning device according to an embodiment of the present invention.
【図２】図１におけるＣＰＵの動作を示すフローチャー
トである。FIG. 2 is a flowchart showing an operation of a CPU in FIG.
【図３】図１の実施例のメンバーシップ関数である。FIG. 3 is a membership function of the embodiment of FIG.
【図４】ファジイ推論プログラムのＭＡＸ−ＭＩＮ−重
心法の実行手順を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an execution procedure of a MAX-MIN-centroid method of a fuzzy inference program.
【図５】図３のファジイ関数に用いた図４のＭＡＸ−Ｍ
ＩＮ−重心法の実行手順の説明図である。5 is a MAX-M of FIG. 4 used for the fuzzy function of FIG. 3;
It is explanatory drawing of the execution procedure of IN-centroid method.
【図６】メンバーシップ関数によるセンサ誤差の表現に
関する説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram regarding expression of a sensor error by a membership function.
【図７】メンバーシップ関数の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a membership function.
【図８】入力パラメータに対するメンバーシップ関数の
出力であるグレードの説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a grade that is an output of a membership function with respect to an input parameter.
【図９】本考案の他の実施例としてのバックセンサの構
成を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a back sensor as another embodiment of the present invention.
【図１０】図９におけるＣＰＵの動作を示すフローチャ
ートである。10 is a flowchart showing the operation of the CPU in FIG.
【図１１】図１０の実施例のメンバーシップ関数及びＭ
ＡＸ−ＭＩＮ−重心法の実行手順の説明図である。11 is a membership function and M of the embodiment of FIG.
It is explanatory drawing of the execution procedure of AX-MIN-centroid method.
１ 距離センサ（距離情報検出手段） ２ 超音波センサ（距離情報検出手段） ３ 速度センサ（移動速度情報検出手段） ４ ＣＰＵ（制御手段） ７ 警告音発生制御回路 ８ スピーカ １０ 自動車用衝突警告装置 １１ バックセンサ 1 distance sensor (distance information detection means) 2 ultrasonic sensor (distance information detection means) 3 speed sensor (moving speed information detection means) 4 CPU (control means) 7 warning sound generation control circuit 8 speaker 10 automobile collision warning device 11 Back sensor
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｂ 21/00 Ｈ 7319−5Ｇ Ｈ０４Ｒ 3/00 ３１０ 7346−5Ｈ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 5 Identification code Internal reference number FI Technical display location G08B 21/00 H 7319-5G H04R 3/00 310 7346-5H
Claims (4)
離情報検出手段と、該車両の移動速度情報を得る移動速
度検出手段と、前記距離情報に対応する所定のメンバー
シップ関数と、前記移動速度情報に対応する所定のメン
バーシップ関数と、後件部のメンバーシップ関数と、前
記各々のメンバーシップ関数を基とした複数のファジイ
ルールに基づいて前記距離情報及び移動速度情報を入力
変数としてファジイ推論による演算処理を行ない、演算
結果を出力するファジイ推論処理手段と、前記演算結果
に基づいて警告制御信号を出力する警告制御信号出力手
段と、を有することを特徴とする車両用近接警告装置。1. A distance information detecting means for obtaining distance information between a vehicle and a predetermined object, a moving speed detecting means for obtaining moving speed information of the vehicle, a predetermined membership function corresponding to the distance information, and A predetermined membership function corresponding to the moving speed information, a membership function of the consequent part, and the distance information and the moving speed information as input variables based on a plurality of fuzzy rules based on each of the membership functions. A proximity warning device for a vehicle, comprising fuzzy inference processing means for performing arithmetic processing by fuzzy inference and outputting an arithmetic result, and warning control signal output means for outputting a warning control signal based on the arithmetic result. .
いて、更に、距離情報及び移動速度情報に基づいて車両
と所定の物体との接近状態を示す接近情報を得る車間接
近情報算出手段を含むことを特徴とする車両用近接警告
装置。2. The vehicle proximity warning device according to claim 1, further comprising inter-vehicle approach information calculation means for obtaining approach information indicating an approach state between the vehicle and a predetermined object based on the distance information and the moving speed information. A proximity warning device for a vehicle characterized by the above.
いて、車間接近情報算出手段が下記式に基づき車両と所
定の物体との接近状態を算出することを特徴とする車両
用近接警告装置。 式；ｓ（ｔ）＝｛ｈ（ｔ−△ｔ）−ｈ（ｔ）｝／△ｔ 但し、ｈ（ｔ）は車間距離、ｓ（ｔ）は車両接近情報と
しての相対速度、ｔは時間、△ｔはサンプリング間隔で
ある。3. The vehicle proximity warning device according to claim 2, wherein the vehicle-to-vehicle approach information calculation means calculates the approach state between the vehicle and a predetermined object based on the following equation. Formula; s (t) = {h (t-Δt) -h (t)} / Δt where h (t) is the inter-vehicle distance, s (t) is the relative speed as the vehicle approach information, and t is the time. , Δt are sampling intervals.
装置において、ファジイ推論処理手段が、入力変数に基
づいて、各々のルール毎にルールとファジイ関数とのグ
レードを求め、該ルールの前件部の各ファジイ関数のグ
レード値の論理積の結果を得て適合度とし、上記各々の
ルール毎にルールの適合度と後件部のメンバーシップ関
数との論理積を得てファジイ結果とし、上記各ルールの
ファジイ結果の論理和を推論結果とし、該推論結果の前
記ファジイ結果の値による加重平均値を演算結果とする
ことを特徴とする車両用近接警告装置。4. The vehicle proximity warning device according to claim 1 or 2, wherein the fuzzy inference processing means obtains the grade of the rule and the fuzzy function for each rule based on the input variables, The result of the logical product of the grade values of each fuzzy function in the antecedent part is obtained as a goodness of fit, and the goodness of fit of the rule and the membership function of the consequent part is obtained as a fuzzy result for each of the above rules. A proximity warning device for a vehicle, wherein a logical sum of fuzzy results of each of the above rules is used as an inference result, and a weighted average value of the fuzzy results of the inference results is used as a calculation result.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3457792U JPH0587700U (en) | 1992-04-24 | 1992-04-24 | Proximity warning device for vehicle |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3457792U JPH0587700U (en) | 1992-04-24 | 1992-04-24 | Proximity warning device for vehicle |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0587700U true JPH0587700U (en) | 1993-11-26 |
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ID=12418183
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP3457792U Pending JPH0587700U (en) | 1992-04-24 | 1992-04-24 | Proximity warning device for vehicle |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0587700U (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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- 1992-04-24 JP JP3457792U patent/JPH0587700U/en active Pending
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