WO2018079297A1 - 故障検知装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a failure detection device that detects an abnormality of a sensor that monitors the periphery of an object such as an automobile.
- Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2015-230665
- the obstacle information management device described in this publication acquires obstacle information related to obstacles around each vehicle detected by an external sensor mounted on each of a plurality of vehicles including the host vehicle. At least one obstacle included in the obstacle information is detected by the acquisition means and an external sensor mounted on at least one of the plurality of vehicles, and other than at least one of the plurality of vehicles Whether or not at least one obstacle can be detected in principle by the outside sensor mounted on the remaining vehicle when at least one obstacle is not detected by the outside sensor mounted on the remaining vehicle Obstacle detectability information acquisition means for acquiring obstacle detectability information, and the presence / absence of an obstacle that determines the presence / absence of at least one obstacle based on the obstacle detectability information and the obstacle information It comprises a constant means.
- Patent Document 1 it is assumed that a certain sensor does not output the position and speed of a peripheral object, but it is assumed that an error in the position and speed of the peripheral object output by the sensor exceeds the guaranteed range. It has not been.
- the present invention even if an error exceeding the guaranteed range occurs in the position and speed of the peripheral object output by the sensor that monitors the periphery of the host vehicle, the sensor in which the error exceeding the guaranteed range occurs in the position and speed of the peripheral object. It is an object of the present invention to provide a failure detection device that detects the output of the above as an abnormality.
- a typical failure detection apparatus of the present invention has a difference larger than a predetermined value between measured values of state quantities in which the same detection object is detected by two different sensors.
- it is characterized in that which of the two sensors is “abnormal (measurement failure)” is determined using the reference information of the state quantity of the detection object.
- the flowchart which shows embodiment of the process sequence of the measurement favorable / bad determination of each sensor of this invention.
- the flowchart which shows embodiment of the process sequence of the measurement favorable / bad determination of each sensor of this invention.
- the block diagram which shows the structure of the failure detection apparatus which concerns on this invention.
- An example of a sensor block diagram showing an embodiment of acquisition of standard information when the present invention concerning Example 1 is applied to a car.
- An example of the sensor block diagram which shows embodiment of acquisition of the reference
- An example of the sensor block diagram which shows embodiment of acquisition of the reference
- FIG. 1A and FIG. 1B are flowcharts showing an embodiment of a processing procedure for determination of good / bad measurement of each sensor according to the present invention
- FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a failure detection apparatus according to the present invention
- FIG. It is an example of the sensor block diagram which shows embodiment of acquisition of the reference
- the failure detection device 1 is mounted on the host vehicle and detects a sensor failure.
- the failure detection apparatus 1 acquires information on the position and speed of a peripheral object from a plurality of sensors 11 such as a camera and a radar that detect the position and speed of the peripheral object, and reference information 12 including the position and speed of the peripheral object.
- An external information processing unit 13 An external information processing unit 13.
- the plurality of sensors 11 are attached to the host vehicle and detect state quantities of surrounding objects existing around the host vehicle.
- the state quantity of the peripheral object includes at least one of information such as the position of the peripheral object, the distance from the host vehicle, the speed, or the acceleration.
- the sensor A having a detection range 31 on the right rear side of the host vehicle 21, the sensor B having an elliptical detection range 32 centered on the host vehicle 21, and the host vehicle 21.
- a sensor C having a detection range 33 on the right side of the vehicle, a sensor D having a detection range 34 on the left rear side of the host vehicle 21, a sensor E having a detection range 35 on the left side of the host vehicle 21, and a front of the host vehicle 21.
- a sensor F having a relatively wide-angle and short-distance detection range 36 and a sensor G having a relatively narrow-angle and long-distance detection range 37 in front of the host vehicle 21.
- the external information processor 13 obtains reference information 12 including information on a plurality of sensors 11 and state quantities of surrounding objects, and determines whether the measurement of the sensor is good and whether the reference information is good. Perform the process.
- the external information processor 13 measures the measurement good / failure of the plurality of sensors 11 to determine whether the sensor 11 is good / defective, and the reference information 12 determines whether the reference information 12 is good / bad.
- the external information processing unit 13 may include a sensor information processing unit 133 that acquires information on the sensor 11 and performs processing such as conventional sensor fusion. When the sensor information processing unit 133 is provided, a part of hardware and software related to information acquisition of the sensor 11 of the conventional sensor information processing unit 133 can be shared with the failure detection device 1, so that an effect of lower cost is expected.
- the external information processor 13 compares the state quantities detected by two sensors that detect the same peripheral object from among the plurality of sensors 11, and whether there is a difference greater than a predetermined value between the state quantities. Determine whether. When there is no difference larger than the predetermined value, that is, when the difference is equal to or smaller than the predetermined value, both the two sensors are normal and it is determined that the measurement is good.
- the state quantities detected by the two sensors are respectively compared with the reference information, and there is a difference larger than the predetermined value between the reference information. It is determined whether or not there is.
- the reference information is information on the state quantity when the same peripheral object detected by the two sensors is detected by a sensor (third sensor) 11 different from the two sensors, or inter-vehicle communication with another vehicle. And information on state quantities obtained by road-to-vehicle communication with traffic infrastructure and the like, and has a predetermined range.
- the presence / absence of an abnormality is determined for a set of two sensors, and if there is an abnormality, it is determined which of the two sensors is abnormal and has a measurement failure. Therefore, it is possible to identify an abnormal sensor in which an error exceeding a predetermined value occurs in the state quantity of the peripheral object.
- Whether the reference information of the surrounding object is normal is determined by comparing the reference information with the state quantity detected by the two sensors, and when the difference between the reference information and the state quantity detected by the two sensors is larger than a predetermined value. Determines that the reference information is abnormal, and determines that the reference information is normal if the difference is within a predetermined value.
- An execution trigger for determining whether or not the reference information is normal is arbitrary. For example, it may be carried out every time a failure determination of two sensors is performed, or at a preset timing such as at the first engine start of the day, at the start of movement from a vehicle stop state, every predetermined time, etc. You may implement.
- the operation based on the flowcharts of FIGS. 1A and 1B is as follows.
- the operation of this flowchart is executed at a predetermined cycle, for example, and the output of the following sensor and reference information is information output from the previous processing cycle to the current processing cycle, or the latest output. For information only.
- This process is repeatedly executed for each sensor until the measurement good / bad determination result is obtained for all the predetermined sensors to be measured / defective.
- Step S101 Determination of presence / absence of determination target (determination of presence / absence of sensor output in the vicinity of the duplex range) Among the positions of peripheral objects output by one sensor (hereinafter referred to as sensor A) included in the plurality of sensors 11, An area where the detection range overlaps with the sensor (hereinafter referred to as sensor B) (in the case of the sensor configuration illustrated in FIG. 3, the detection range 31 (right rear fan shape) of sensor A and the detection range (center ellipse) of sensor B It is determined whether or not the distance between the position of the surrounding object and the overlapping area 310 is within a predetermined value within the area 310) indicated by 32 overlapping hatches.
- step S102 In order to determine whether the measurement is good or bad, the process proceeds to step S102, and in the case of NO, the process proceeds to step S107, and the measurement good / bad determination result of the sensor A is set to “hold” ( Judgment results are carried over to the next cycle).
- Step S102 Determination of Necessity of Reference Information Output among the positions 321 and speeds of the peripheral objects output from the sensor B within which the difference between the position 331 and the speed output by the sensor A satisfying the condition of the step S101 is within each predetermined value. It is determined whether it is. That is, it is determined whether or not the difference between the outputs of the sensor A and the sensor B is within a predetermined value. If YES, the process proceeds to reference information measurement good / bad determination processing (step S105) described later. If NO, the process proceeds to step S103. Note that the information (state quantity) to be determined in the subsequent processing may be either one of the position and speed of the surrounding object, or both.
- step S102 the same peripheral object is detected by the sensor A and the sensor B, the state quantity detected by the sensor A is compared with the state quantity detected by the sensor B, and the difference between the state quantities is larger than a predetermined value. It is determined whether or not there is. And when a difference is larger than predetermined value, it transfers to after step S103. When the difference is within the predetermined value, it is determined that both the sensor A and the sensor B are normal and the reference value information is unnecessary. Then, the process proceeds to step S105 and subsequent steps in FIG.
- Step S103 Sensor A output determination Among the positions and velocities included in the reference information 12, whether the difference between the output of the sensor A that satisfies the condition of Step S101 and the position or speed is within a predetermined value. judge. That is, it is determined whether the difference between the output of the sensor A and the reference information is within a predetermined value. In the case of YES, the process proceeds to step S104. In the case of NO, the measurement good / bad determination result of the sensor A is set to “bad”. Here, for example, the result determined to be “bad” is notified to the sensor information processing unit 133 so that the measurement result of the sensor A is not used in the process such as sensor fusion performed by the sensor information processing unit 133. Good. In addition, the acquisition method of the reference
- step S103 the state quantity detected by the sensor A is compared with the reference information, and if the difference between them is larger than a predetermined value (NO in S103), the process proceeds to step S108, the sensor A is abnormal and the measurement is defective. It is determined that On the other hand, if the difference between the state quantity detected by the sensor A and the reference information is within a predetermined value (YES in S103), the process proceeds to step S104 and subsequent steps to determine whether the sensor B is abnormal next.
- the comparison between the state quantity of the sensor A and the reference information for example, when the state quantity of the sensor A has position and speed information, the position and speed information included in the reference information are respectively Compare. If at least one of the position difference and the speed difference is greater than the predetermined value, the process proceeds to step S108 as NO, and it is determined that the sensor A is abnormal and has a measurement failure.
- Step S104 Sensor B output determination Among the positions and velocities output from the sensor B, whether the difference between the output of the reference information 12 that satisfies the condition of the step S103 and the position or speed is within a predetermined value. If NO, the process proceeds to step S109, where the measurement good / bad determination result of sensor A is “good”, the measurement good / bad determination result of sensor B is “bad”, and if YES, sensor A The measurement good / bad determination result and the sensor B measurement good / bad determination result are “good”.
- step S101 to S104 is executed by the sensor measurement good / bad determination processing unit 131, and the following processing (steps S105 to S106) is performed by the reference information measurement good / bad determination processing unit 132. Executed.
- step S104 the state quantity detected by sensor B is compared with the reference information, and if the difference between them is within a predetermined value (YES in S104), the process proceeds to step S110, and both sensor A and sensor B are It is determined that both are normal and the measurement is good.
- step S109 when the difference between the state quantity detected by the sensor B and the reference information is larger than the predetermined value (NO in S104), the process proceeds to step S109, where the sensor A is determined to be good measurement and the sensor B is determined to be defective. judge.
- the comparison between the state quantity of sensor B and the reference information for example, when the state quantity of sensor B has position and speed information, the position and speed information included in the reference information are respectively Compare. If at least one of the position difference and the speed difference is greater than a predetermined value, the process proceeds to step S109 as NO, and it is determined that the sensor B is abnormal and has a measurement failure.
- Step S105 It is determined whether or not the measurement good / bad determination of the position and speed included in the reference information 12 is necessary. As a determination criterion, for example, the time when the position / speed measurement good / bad determination included in the previous reference information 12 is stored, and only when the difference from the current time is larger than a predetermined processing cycle time. , YES may be used.
- the execution trigger of step S105 is arbitrary. For example, the process may be executed when a predetermined time or more has elapsed since the previous determination.
- step S106 If the result of this determination is YES, the process proceeds to step S106. If NO, the above-described reference information 12 is not used, and the measurement good / defective determination result of sensor A and the good / defective determination result of sensor B are determined. Is “good”. This determination makes it possible to obtain the measurement good / failure determination result of sensor A and the measurement good / failure determination result of sensor B without always acquiring reference information 12, so that the reference information 12 is always acquired. In comparison, the processing amount of the CPU and the capacity of the memory can be reduced, and an effect of lowering the cost is expected.
- Step S106 Of the position and speed included in the reference information 12, the difference in position and speed between the output of the sensor A that satisfies the condition of step S102 and the output of the sensor B that satisfies the condition of step S102 It is determined whether the output is within each predetermined value.
- the difference between the position and speed from the output of the sensor A in step S102 and the difference in position and speed from the output of the sensor B in step S102 are It is also determined whether or not each is within a predetermined value.
- the measurement good / bad determination result of the reference information 12 the measurement good / bad determination result of the sensor A, and the measurement good / bad determination result of the sensor B are set to “good”.
- the measurement good / failure determination result of the reference information 12 is “defective”, the measurement good / defective determination result of the sensor A, and the measurement good / defective determination result of the sensor B is “good”.
- the accuracy of the reference information 12 is confirmed based on the fact that the state quantities of the peripheral objects detected by the two sensors A and B are within a predetermined allowable error range.
- the accuracy of the reference information 12 can be confirmed by this determination, so that the accuracy of the measurement good / bad determination result of the sensor performed based on the reference information in steps S101 to S104 can be maintained.
- the reference information 12 is determined to be “defective”, for example, the sensor measurement good / failure determination processing unit 131 is notified, and the sensor measurement good until the reference information 12 is determined to be “good” again.
- the process after step S103 of the sensor measurement good / bad determination process performed by the / bad determination processing unit 131 may not be executed.
- the sensor measurement good / failure determination processing unit 131 may automatically correct the sensor output for the sensor determined as “bad” in the sensor measurement good / bad determination processing.
- the sensor measurement good / failure determination processing unit 131 uses the above-described reference in the case where the position and speed output by the sensor determined as “defective” calculated in the sensor measurement good / bad determination processing are used as a reference.
- the relative position or speed difference of the position or speed included in the information 12 is used as an offset amount to the position or speed output by the sensor determined as “defective” calculated in the sensor measurement good / bad determination process.
- the measurement good / bad determination process of the sensor after the next time may be executed.
- the sensor A is determined to be “defective” in the sensor measurement good / failure determination processing described above. Since the automatic driving / driving support can be safely continued only by the output of the sensor B and the sensor B, the CPU processing amount and the memory capacity can be reduced and the cost can be reduced as compared with the method not performing the automatic correction. There is expected.
- the reference information 12 according to the first embodiment used for determination of good / bad measurement in the detection range overlapping area 310 of the sensor A and the sensor B is a third sensor (hereinafter referred to as a sensor) different from the sensor A and the sensor B. C), and the position and speed output from the past values are acquired.
- the reference information 12 may be acquired every time the surrounding object is detected by the sensor A and the sensor B, and the difference between the state quantity of the sensor A and the state quantity of the sensor B is larger than a predetermined value in step S102. It is good also as a structure acquired when it detects, ie, when abnormality of the sensor A and the sensor B is detected.
- the average acceleration is calculated from the difference between the speed output by the sensor C in the previous output cycle (time T2) and the speed output in the previous output cycle (time T1), and this time is calculated from the previous output cycle (time T2). Assuming that the average acceleration up to the output cycle (time T3) remains unchanged, the position and speed of the current output cycle (time T3) are calculated from the position and speed of the previous output cycle (time T2) May be used as the reference information 12.
- the current cycle (time) is calculated based on the difference between the position 332 where the sensor C detects a certain peripheral object in the previous cycle (time T2) and the position 331 detected in the previous cycle (time T1).
- a position 333 at T3) is calculated and used as the reference information 12.
- the peripheral object detected by the sensor C is detected by the sensor A and the sensor B, the position 311 of the peripheral object detected by the sensor A, the position 321 of the peripheral object detected by the sensor B, Compare Then, as shown in FIG. 3, since the positions are separated from each other by a predetermined value, each is compared with the position 333 of the reference information 12. Since the position 311 output by the sensor A substantially coincides with the position 333 of the reference information 12, the sensor A is normal and it is determined that the measurement is good. On the other hand, the position 321 output from the sensor B is far from the position 333 of the reference information 12 by a predetermined value, and the sensor B is determined to be a measurement failure.
- the reference information 12 can be acquired only with a sensor that can detect the vicinity of the detection range overlapping area that is the target of the sensor measurement good / bad determination. It is expected that the cost for acquiring the reference information is lower than that of the redundant sensor configuration.
- the sensor 11 that is the target of failure detection is the sensor A and the sensor B has been described.
- the sensor 11 such as the sensor B and the sensor C, the sensor B and the sensor D, and the like. This determination may be executed for the remaining sensors. If there is a sensor that has not performed this determination, the process of this determination is executed.
- the determination may be made based on the ratio between the state quantity of the surrounding objects detected by the sensors A and B and the reference information, and the state quantity of the surrounding objects detected by the sensors A and B is 0.5 times or less of the reference information or 1 If it is 5 times or more, it may be determined as a measurement failure.
- the reference information 12 is acquired by communication with the outside.
- FIG. 4 is an example of a sensor configuration diagram showing an embodiment of obtaining the reference information 12 when the present invention according to the second embodiment is applied to an automobile. Constituent elements similar to those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- the reference information 12 according to the second embodiment which is used for determining good / bad measurement in the overlapping area 310 between the detection range 31 of the sensor A and the detection range 32 of the sensor B, is acquired through communication with the outside.
- the reference information 12 may be used.
- the position 334 of the peripheral object acquired by road-to-vehicle communication is used as the reference information 12. Since the position 311 detected by the sensor A substantially coincides with the position 334 of the reference information 12, the sensor A is normal and is determined to be in good measurement. On the other hand, the position 321 output from the sensor B is far from the position 334 of the reference information 12 by a predetermined value, and the sensor B is determined to be a measurement failure.
- the reference information 12 can be acquired only by the communication function, so that an effect of lowering the cost for acquiring the reference information is expected compared to the sensor configuration of the always triple. Is done. Further, unlike the first embodiment, the reference information 12 can be obtained even if there is no peripheral object moving from the detection range 33 of the sensor C to the overlapping area 310 of the detection range 31 of the sensor A and the detection range 32 of the sensor B. Therefore, it is expected that the time and processing amount required to acquire the reference information 12 can be reduced as compared with the first embodiment.
- the reference information 12 is acquired by a method in which a sensor having a variable detection range is used.
- FIG. 5 is an example of a sensor configuration diagram illustrating an embodiment of obtaining the reference information 12 when the present invention according to the third embodiment is applied to an automobile. Constituent elements similar to those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- the reference information 12 according to the third embodiment used for determination of good / bad measurement in the overlapping area 310 of the detection range 31 of the sensor A and the detection range 32 of the sensor B is a sensor having a variable detection range (hereinafter referred to as sensor C). ') And get it.
- the sensor C ′ can change the detection range from the normal detection range 33A to the detection range 33B for sensor determination.
- an overlapping area 310 between the detection range 31 of the sensor A and the detection range 32 of the sensor B can be detected.
- the position and speed acquired by changing the beam irradiation direction may be used as the reference information 12.
- the position 335 is used as reference information.
- the detection range 33B for sensor determination has a size that at least partially overlaps the overlapping area 310. Since the position 311 detected by the sensor A substantially coincides with the position 335 of the reference information 12, the sensor A is normal and is determined to be in good measurement. On the other hand, the position 321 output by the sensor B is far from the position 335 of the reference information 12 by a predetermined value, and the sensor B is determined to be a measurement failure.
- the reference information 12 can be acquired using only a sensor having a movable detection range that can detect the detection range overlapping area that is the target of the sensor measurement good / bad determination. For this reason, an effect of lowering the cost for obtaining the reference information is expected compared to the always triple sensor configuration. Further, unlike the first embodiment, the reference information 12 is obtained even if there is no peripheral object moving from the detection range 33A of the sensor C ′ to the overlapping area 310 of the detection range 31 of the sensor A and the detection range 32 of the sensor B. Therefore, it is expected that the time and processing amount required to acquire the reference information 12 can be reduced as compared with the first embodiment.
- the reference information 12 can be acquired even in a place with a poor communication environment such as a tunnel. Therefore, the time and processing amount required to acquire the reference information 12 can be reduced compared to the second embodiment. Expected to be effective.
- the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various designs can be made without departing from the spirit of the present invention described in the claims. It can be changed.
- the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described.
- a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment.
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Abstract
本発明は、自車両周辺を監視するセンサが出力する周辺物体の位置や速度に保証範囲を超える誤差が生じた場合でも、周辺物体の位置や速度に保証範囲を超える誤差が生じたセンサの出力を異常として検知する、故障検知装置を提供する。本発明の故障検知装置は、2つのセンサA、Bで物体を検知し、該検知した物体の状態量の間に所定値以上の差が生じた場合に、物体の状態量の基準情報を用いて、2つのセンサA、Bのどちらが測定不良かを判定することを特徴とする。
Description
本発明は、自動車などの物体の周辺を監視するセンサの異常を検知する、故障検知装置に関する。
高精度に車両周辺の障害物の有無を判定する障害物情報管理装置を提供するため、特開2015-230665号公報(特許文献1)に記載の技術がある。
この公報に記載されている障害物情報管理装置は、自車両を含む複数の車両の各車両に搭載された外界センサで検出された各車両周辺の障害物に関する障害物情報を取得する障害物情報取得手段と、複数の車両のうちの少なくとも一台の車両に搭載された外界センサで障害物情報に含まれる少なくとも一つの障害物が検出され、かつ複数の車両のうちの少なくとも一台の車両以外の残りの車両に搭載された外界センサで少なくとも一つの障害物が検出されなかったとき、残りの車両に搭載された外界センサで少なくとも一つの障害物を原理的に検出可能であるか否かに関する障害物検出可否情報を取得する障害物検出可否情報取得手段と、障害物検出可否情報と障害物情報とに基づき、少なくとも一つの障害物の有無を判定する障害物有無判定手段と、を備える。
自動運転/運転支援システムにおいては、自車両周辺を監視するセンサの情報に基づいて、他車両との衝突などの危険を避ける必要がある。その際、センサの軸ぶれや故障などの理由で、あるセンサが出力する周辺物体の位置や速度にセンサの保証範囲を超える誤差が生じた場合でも、自動運転/運転支援を安全に継続できることが要求される。
特許文献1では、あるセンサが周辺物体の位置や速度を出力しない不検知の場合は想定されているが、センサが出力する周辺物体の位置や速度の誤差が保証範囲を超えた場合については想定されていない。
そこで、本発明では、自車両周辺を監視するセンサが出力する周辺物体の位置や速度に保証範囲を超える誤差が生じた場合でも、周辺物体の位置や速度に保証範囲を超える誤差が生じたセンサの出力を異常として検知する、故障検知装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、代表的な本発明の故障検知装置は、異なる2つのセンサにて同一の検知対象物を検知した状態量の測定値の間に所定値よりも大きな差が生じた場合に、前記検知対象物の状態量の基準情報を用いて、前記2つのセンサのどちらが「異常(測定不良)」か、を判定することを特徴とする。
本発明によれば、周辺物体の位置や速度に所定値を超える誤差が生じたセンサを特定できるため、あるセンサの出力する周辺物体の位置や速度に所定値を超える誤差が生じた場合でも、自動運転/運転支援を安全に継続できる。上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
以下、図面を用いて実施例を説明する。
[実施例1]
図1Aと図1Bは、本発明の各センサの測定良好/不良判定の処理手順の実施の形態を示すフローチャート、図2は、本発明に係る故障検知装置の構成を示すブロック図、図3は、実施例1に係る本発明を自動車に適用した場合における基準情報12の取得の実施の形態を示すセンサ構成図の一例である。
図1Aと図1Bは、本発明の各センサの測定良好/不良判定の処理手順の実施の形態を示すフローチャート、図2は、本発明に係る故障検知装置の構成を示すブロック図、図3は、実施例1に係る本発明を自動車に適用した場合における基準情報12の取得の実施の形態を示すセンサ構成図の一例である。
故障検知装置1は、自車両に搭載されており、センサの故障を検知する。故障検知装置1は、周辺物体の位置や速度を検出するカメラやレーダなどの複数のセンサ11と、周辺物体の位置や速度を含む基準情報12から、周辺物体の位置や速度の情報を取得する外界情報処理部13とを有する。
複数のセンサ11は、自車両に取り付けられており、自車両の周辺に存在する周辺物体の状態量を検出する。周辺物体の状態量には、周辺物体の位置、自車両との離間距離、速度あるいは加速度などの情報の少なくとも一つが含まれる。本実施例では、図3に示すように、自車両21の右後方に検知範囲31を有するセンサAと、自車両21を中心とした楕円状の検知範囲32を有するセンサBと、自車両21の右側方に検知範囲33を有するセンサCと、自車両21の左後方に検知範囲34を有するセンサDと、自車両21の左側方に検知範囲35を有するセンサEと、自車両21の前方に比較的広角でかつ短距離の検知範囲36を有するセンサFと、自車両21の前方に比較的狭角でかつ長距離の検知範囲37を有するセンサGを備えている。
外界情報処理部13は、複数のセンサ11の情報と周辺物体の状態量を含む基準情報12を取得し、センサの測定が良好であるか否か及び基準情報が良好であるか否かを判定する処理を行う。外界情報処理部13は、上記複数のセンサ11の測定良好/不良を判定するセンサの測定良好/不良判定処理部131と、上記基準情報12の測定良好/不良を判定する基準情報の測定良好/不良判定処理部132とを有する。また、外界情報処理部13は、上記センサ11の情報を取得して、従来のセンサフュージョンなどの処理を行うセンサ情報処理部133を有していてもよい。センサ情報処理部133を有する場合、従来のセンサ情報処理部133のセンサ11の情報取得に関するハードウェアやソフトウェアの一部を、故障検知装置1と共用できるため、コストがより低くなる効果が期待される。
外界情報処理部13は、複数のセンサ11の中から同一の周辺物体を検知する2つのセンサにより検出した状態量を比較し、互いの状態量の間に所定値よりも大きな差があるか否かを判定する。そして、所定値よりも大きな差がない場合、すなわち、差が所定値以下の場合には、2つのセンサはいずれも正常であり、測定良好と判定する。
一方、互いの状態量の間に所定値よりも大きな差がある場合には、2つのセンサにより検出した状態量をそれぞれ基準情報と比較し、基準情報との間に所定値よりも大きな差があるか否かを判定する。基準情報は、2つのセンサにより検出した同一の周辺物体を、2つのセンサとは別のセンサ(第三のセンサ)11により検出したときの状態量の情報、あるいは、他車両との車車間通信や交通インフラとの路車間通信等によって取得したときの状態量の情報を含み、所定の範囲を有している。ここでは、2つのセンサを一組として異常の有無を判定し、異常がある場合には2つのセンサのうちのどちらのセンサが異常で測定不良となっているのかを判定する。したがって、周辺物体の状態量に所定値を超える誤差が生じた異常なセンサを特定することができる。
そして、2つのセンサの出力がいずれも正常と判定された場合には、周辺物体の基準情報が正常か否かの判定を行う。周辺物体の基準情報が正常か否かは、基準情報と2つのセンサにより検出した状態量との比較により行い、基準情報と2つのセンサにより検出した状態量と差が所定値よりも大きい場合には基準情報が異常と判定し、差が所定値以内の場合には基準情報が正常と判定する。基準情報が正常か否かの判定の実行契機は、任意である。例えば、2つのセンサの故障判定を行うごとに実施してもよく、また、1日の最初のエンジンスタート時や、車両停止状態からの移動開始時、所定時間毎などの予め設定されたタイミングで実施してもよい。
図1A、図1Bのフローチャートに基づく動作は、以下の通りである。なお、本フローチャートの動作は、例えば、予め決められた所定の周期で実行され、下記センサおよび基準情報の出力は、前回の処理周期から今回の処理周期までに出力された情報、または最新の出力情報のみを対象とする。また、本処理は、測定良好/不良判定の対象とする所定の全てのセンサに対して測定良好/不良判定結果が得られるまで、各センサに対して、繰り返し実行される。
<センサの測定良好/測定不良判定処理>
ステップS101:判定対象有無判定(二重化範囲付近のセンサ出力の有無を判定) 複数のセンサ11に含まれる1つのあるセンサ(以下、センサAとする)が出力した周辺物体の位置のうち、別のセンサ(以下、センサBとする)と検知範囲が重複しているエリア(図3に例示したセンサ構成の場合、センサAの検知範囲31(右後方扇形)とセンサBの検知範囲(中央楕円)32の重複したハッチングで示されるエリア310)に含まれる、または、周辺物体の位置と重複エリア310との離間距離が所定値以内かを判定し、YESの場合は、センサA及びセンサBの測定良好と測定不良の判定を行うべく、ステップS102へ移行し、NOの場合は、ステップS107に移行し、センサAの測定良好/不良判定結果を「保留」とする(判定結果は次周期に持ち越し)。
ステップS101:判定対象有無判定(二重化範囲付近のセンサ出力の有無を判定) 複数のセンサ11に含まれる1つのあるセンサ(以下、センサAとする)が出力した周辺物体の位置のうち、別のセンサ(以下、センサBとする)と検知範囲が重複しているエリア(図3に例示したセンサ構成の場合、センサAの検知範囲31(右後方扇形)とセンサBの検知範囲(中央楕円)32の重複したハッチングで示されるエリア310)に含まれる、または、周辺物体の位置と重複エリア310との離間距離が所定値以内かを判定し、YESの場合は、センサA及びセンサBの測定良好と測定不良の判定を行うべく、ステップS102へ移行し、NOの場合は、ステップS107に移行し、センサAの測定良好/不良判定結果を「保留」とする(判定結果は次周期に持ち越し)。
ステップS102:基準情報要否判定
上記センサBの出力した周辺物体の位置321や速度のうち、上記ステップS101の条件を満たしたセンサAの出力した位置331や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定する。すなわち、センサAとセンサBの出力の差が所定値以内か否かを判定する。
そして、YESの場合は、後述する基準情報の測定良好/不良判定処理(ステップS105)へ移行し、NOの場合は、ステップS103へ移行する。なお、以降の処理で判定対象とする情報(状態量)は、周辺物体の位置と速度のいずれか一方でもよいし、双方でもよい。
上記センサBの出力した周辺物体の位置321や速度のうち、上記ステップS101の条件を満たしたセンサAの出力した位置331や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定する。すなわち、センサAとセンサBの出力の差が所定値以内か否かを判定する。
そして、YESの場合は、後述する基準情報の測定良好/不良判定処理(ステップS105)へ移行し、NOの場合は、ステップS103へ移行する。なお、以降の処理で判定対象とする情報(状態量)は、周辺物体の位置と速度のいずれか一方でもよいし、双方でもよい。
S102では、同一の周辺物体をセンサAとセンサBで検出し、センサAにより検出した状態量とセンサBにより検出した状態量とを比較し、互いの状態量の間に所定値よりも大きな差があるか否かを判定する。そして、差が所定値よりも大きい場合には、ステップS103以降に移行する。また、差が所定値以内の場合には、センサAとセンサBはいずれも正常であり、基準値情報は不要であると判定する。そして、基準情報の良否を判定すべく、図1BのステップS105以降に移行する。
ステップS103:センサA出力判定
上記基準情報12に含まれる位置や速度のうち、上記ステップS101の条件を満たしたセンサAの出力と、位置や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定する。すなわち、センサAの出力と基準情報との差が所定値以内か判定する。そして、YESの場合は、ステップS104へ移行し、NOの場合は、センサAの測定良好/不良判定結果を「不良」とする。ここで、「不良」と判定された結果は、例えば、センサ情報処理部133へ通知し、センサ情報処理部133で行われるセンサフュージョンなどの処理でセンサAの測定結果を使用しないようにしてもよい。なお、実施例1における基準情報12の取得方法については、後述する。
上記基準情報12に含まれる位置や速度のうち、上記ステップS101の条件を満たしたセンサAの出力と、位置や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定する。すなわち、センサAの出力と基準情報との差が所定値以内か判定する。そして、YESの場合は、ステップS104へ移行し、NOの場合は、センサAの測定良好/不良判定結果を「不良」とする。ここで、「不良」と判定された結果は、例えば、センサ情報処理部133へ通知し、センサ情報処理部133で行われるセンサフュージョンなどの処理でセンサAの測定結果を使用しないようにしてもよい。なお、実施例1における基準情報12の取得方法については、後述する。
ステップS103では、センサAにより検出した状態量と基準情報とを比較し、互いの差が所定値よりも大きい場合(S103でNO)には、ステップS108に移行し、センサAが異常で測定不良となっていると判定する。一方、センサAにより検出した状態量と基準情報との差が所定値以内の場合(S103でYES)は、次にセンサBが異常か否かを判定すべく、ステップS104以降に移行する。センサAの状態量と基準情報との比較において、例えば、センサAの状態量が位置と速度の情報を有している場合には、基準情報に含まれている位置と速度の情報とをそれぞれ比較する。そして、位置の差と速度の差の少なくとも一つが所定値よりも大きい場合には、NOとしてステップS108に移行し、センサAが異常で測定不良となっていると判定する。
ステップS104:センサB出力判定
上記センサBの出力した位置や速度のうち、上記ステップS103の条件を満たした基準情報12の出力と、位置や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定し、NOの場合は、ステップS109に移行し、センサAの測定良好/不良判定結果を「良好」、センサBの測定良好/不良判定結果を「不良」とし、YESの場合は、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果をそれぞれ「良好」とする。
上記センサBの出力した位置や速度のうち、上記ステップS103の条件を満たした基準情報12の出力と、位置や速度の差が各所定値以内の出力であるかを判定し、NOの場合は、ステップS109に移行し、センサAの測定良好/不良判定結果を「良好」、センサBの測定良好/不良判定結果を「不良」とし、YESの場合は、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果をそれぞれ「良好」とする。
上記の処理(ステップS101~S104)は、上記センサの測定良好/不良判定処理部131で実行され、以下の処理(ステップS105~S106)は、上記基準情報の測定良好/不良判定処理部132で実行される。
ステップS104では、センサBにより検出した状態量と基準情報とを比較し、互いの差が所定値以内の場合(S104でYES)には、ステップS110に移行し、センサAとセンサBは両方とも正常であり、いずれも測定良好であると判定する。一方、センサBにより検出した状態量と基準情報との差が所定値よりも大きい場合(S104でNO)は、ステップS109に移行し、センサAは測定良好と判定し、センサBは測定不良と判定する。センサBの状態量と基準情報との比較において、例えば、センサBの状態量が位置と速度の情報を有している場合には、基準情報に含まれている位置と速度の情報とをそれぞれ比較する。そして、位置の差と速度の差の少なくとも一つが所定値よりも大きい場合には、NOとしてステップS109に移行し、センサBが異常で測定不良となっていると判定する。
<基準情報の測定良好/不良判定処理>
ステップS105:
上記基準情報12に含まれる位置や速度の測定良好/不良判定が必要か否かを判定する。判定基準としては、例えば、前回の基準情報12に含まれる位置や速度の測定良好/不良判定を行った時刻を記憶しておき、現在時刻との差が所定の処理周期時間よりも大きいときのみ、YESとしてもよい。ステップS105の実行契機は任意であり、例えば前回判定から所定時間以上経過していたら実行する処理としてもよい。
ステップS105:
上記基準情報12に含まれる位置や速度の測定良好/不良判定が必要か否かを判定する。判定基準としては、例えば、前回の基準情報12に含まれる位置や速度の測定良好/不良判定を行った時刻を記憶しておき、現在時刻との差が所定の処理周期時間よりも大きいときのみ、YESとしてもよい。ステップS105の実行契機は任意であり、例えば前回判定から所定時間以上経過していたら実行する処理としてもよい。
本判定の結果がYESの場合は、ステップS106へ移行し、NOの場合は、上記基準情報12を使用しないで、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を「良好」とする。本判定によって、基準情報12を常に取得することなく、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を得ることができるため、常に基準情報12を取得する方法に比べて、CPUの処理量やメモリの容量を低減でき、コストがより低くなる効果が期待される。
ステップS106:
上記基準情報12に含まれる位置や速度のうち、上記ステップS102の条件を満たしたセンサAの出力、および上記ステップS102の条件を満たしたセンサBの出力との位置や速度の差が、いずれも各所定値以内の出力であるかを判定する。ここでは、例えば位置や速度の基準情報のうち、上記ステップS102のセンサAの出力との位置や速度との差、及び、上記ステップS102のセンサBの出力との位置や速度の差が、いずれも各所定値以内であるか否かが判定される。そして、YESの場合は、基準情報12の測定良好/不良判定結果、およびセンサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を「良好」とし、NOの場合は、基準情報12の測定良好/不良判定結果を「不良」、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を「良好」とする。これにより、基準情報12の正確性を、2つのセンサA、Bで検知した周辺物体の状態量が所定の許容誤差範囲内であることに基づいて確認する。
上記基準情報12に含まれる位置や速度のうち、上記ステップS102の条件を満たしたセンサAの出力、および上記ステップS102の条件を満たしたセンサBの出力との位置や速度の差が、いずれも各所定値以内の出力であるかを判定する。ここでは、例えば位置や速度の基準情報のうち、上記ステップS102のセンサAの出力との位置や速度との差、及び、上記ステップS102のセンサBの出力との位置や速度の差が、いずれも各所定値以内であるか否かが判定される。そして、YESの場合は、基準情報12の測定良好/不良判定結果、およびセンサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を「良好」とし、NOの場合は、基準情報12の測定良好/不良判定結果を「不良」、センサAの測定良好/不良判定結果、およびセンサBの測定良好/不良判定結果を「良好」とする。これにより、基準情報12の正確性を、2つのセンサA、Bで検知した周辺物体の状態量が所定の許容誤差範囲内であることに基づいて確認する。
本判定によって、基準情報12の正確性を確認できるため、ステップS101~S104で基準情報に基づいて行われるセンサの測定良好/不良判定結果の正確性を維持できる。ここで、基準情報12が「不良」と判定された場合、例えば、センサの測定良好/不良判定処理部131へ通知し、基準情報12が再び「良好」と判定されるまで、センサの測定良好/不良判定処理部131で行われるセンサの測定良好/不良判定処理のステップS103以降の処理を実行しないようにしてもよい。
なお、上記のセンサの測定良好/不良判定処理において「不良」と判定されたセンサに対して、センサの測定良好/不良判定処理部131は、センサの出力を自動補正してもよい。例えば、センサの測定良好/不良判定処理部131は、上記のセンサの測定良好/不良判定処理において算出した「不良」と判定されたセンサの出力する位置や速度を基準とした場合における、上記基準情報12に含まれる位置や速度の相対的な位置や速度の差を、オフセット量として上記のセンサの測定良好/不良判定処理において算出した「不良」と判定されたセンサの出力する位置や速度に加え、次回以降のセンサの測定良好/不良判定処理を実行してもよい。
上記の自動補正によって、上記のセンサの測定良好/不良判定処理において「不良」と判定されたセンサにおいてセンサが「不良」と判定された要因によっては、基準情報12を使用することなく、センサAおよびセンサBの出力のみで自動運転/運転支援を安全に継続できるようになるため、自動補正を行わない方法に比べて、CPUの処理量やメモリの容量を低減でき、コストがより低くなる効果が期待される。
<基準情報の取得方法の一例>
上記センサAと上記センサBの検知範囲重複エリア310における測定良好/不良判定に用いる、実施例1に係る基準情報12は、上記センサAおよび上記センサBとは異なる第三のセンサ(以下、センサCとする)の出力した位置や速度の過去の値からの推定で取得する。基準情報12を取得するタイミングとしては、センサAとセンサBで周辺物体を検出するごとでもよく、また、ステップS102でセンサAの状態量とセンサBの状態量との差が所定値よりも大きいと判定された場合、すなわち、センサAとセンサBの異常を検知したら取得する構成としてもよい。
上記センサAと上記センサBの検知範囲重複エリア310における測定良好/不良判定に用いる、実施例1に係る基準情報12は、上記センサAおよび上記センサBとは異なる第三のセンサ(以下、センサCとする)の出力した位置や速度の過去の値からの推定で取得する。基準情報12を取得するタイミングとしては、センサAとセンサBで周辺物体を検出するごとでもよく、また、ステップS102でセンサAの状態量とセンサBの状態量との差が所定値よりも大きいと判定された場合、すなわち、センサAとセンサBの異常を検知したら取得する構成としてもよい。
例えば、センサCが前回の出力周期(時刻T2)で出力した速度と、前々回の出力周期(時刻T1)で出力した速度の差から平均加速度を算出し、前回の出力周期(時刻T2)から今回の出力周期(時刻T3)までの平均加速度が不変であると仮定して、前回の出力周期(時刻T2)の位置や速度から、今回の出力周期(時刻T3)の位置や速度を算出した結果を、基準情報12としてもよい。
図3に示す例では、ある周辺物体をセンサCが前回の周期(時刻T2)で検出した位置332と、前々回の周期(時刻T1)において検出した位置331との差から、今回の周期(時刻T3)における位置333を算出し、基準情報12として用いている。
今回の周期(時刻T3)では、センサCが検出した周辺物体を、センサAとセンサBによって検出し、センサAが検出した周辺物体の位置311と、センサBが検出した周辺物体の位置321とを比較する。そして、図3に示すように、互いの位置が所定値よりも大きく離れているので、今度はそれぞれを基準情報12の位置333と比較する。そして、センサAが出力した位置311は、基準情報12の位置333とほぼ一致しているので、センサAは正常であり、測定良好と判定される。一方、センサBが出力した位置321は、基準情報12の位置333から所定値よりも大きく離れており、センサBは測定不良と判定される。
実施例1に係る基準情報12の取得方法を用いることで、センサの測定良好/不良判定の対象となる検知範囲重複エリアの近傍を検知可能なセンサのみで基準情報12を取得できるため、常時3重化のセンサ構成に比べて基準情報取得に係るコストが低くなる効果が期待される。
なお、上述の実施例1では、故障検知の対象となるセンサ11がセンサAとセンサBの場合について説明したが、例えば、センサBとセンサC、センサBとセンサDなどのように、センサ11の残りのセンサについて本判定を実行してもよい。本判定を未実施のセンサがあれば本判定の処理を実行する。
また、上述の実施例1では、センサA、Bにより検出した周辺物体の状態量と基準情報との間に所定値よりも大きな差があるか否かに応じてセンサA、Bが測定不良か否かを判定する場合を例に説明したが、差に限定されるものではない。例えば、センサA、Bにより検出した周辺物体の状態量と基準情報との比によって判定してもよく、センサA、Bにより検出した周辺物体の状態量が基準情報の0.5倍以下または1.5倍以上の場合に測定不良と判定してもよい。
[実施例2]
本実施例は、基準情報12の取得方法を、外部との通信で取得する方法とするものである。
本実施例は、基準情報12の取得方法を、外部との通信で取得する方法とするものである。
図4は、実施例2に係る本発明を自動車に適用した場合における基準情報12の取得の実施の形態を示すセンサ構成図の一例である。実施例1と同様の構成要素については同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
上記センサAの検知範囲31と上記センサBの検知範囲32との重複エリア310における測定良好/不良判定に用いる、実施例2に係る基準情報12は、外部との通信で取得する。
例えば、交通インフラとして設置される監視カメラの画像(路車間通信の情報)や、車々間通信に含まれる車両の緯度・経度などの情報に基づいて、周辺物体の位置や速度を算出した結果を、基準情報12としてもよい。
図4に示す例では、路車間通信により取得した周辺物体の位置334を、基準情報12として用いている。センサAが検出した位置311は、基準情報12の位置334とほぼ一致しているので、センサAは、正常であり、測定良好として判定される。一方、センサBが出力した位置321は、基準情報12の位置334から所定値よりも大きく離れており、センサBは測定不良と判定される。
実施例2に係る基準情報12の取得方法を用いることで、通信機能のみで基準情報12を取得できるため、常時3重化のセンサ構成に比べて基準情報取得に係るコストが低くなる効果が期待される。また、実施例1とは異なり、上記センサCの検知範囲33から上記センサAの検知範囲31と上記センサBの検知範囲32との重複エリア310へ移動する周辺物体がなくても、基準情報12を取得できるため、基準情報12の取得に要する時間や処理量を、実施例1に比べて低減できる効果が期待される。
[実施例3]
本実施例は、基準情報12の取得方法を、検知範囲が可変のセンサで取得する方法とするものである。
本実施例は、基準情報12の取得方法を、検知範囲が可変のセンサで取得する方法とするものである。
図5は、実施例3に係る本発明を自動車に適用した場合における基準情報12の取得の実施の形態を示すセンサ構成図の一例である。実施例1と同様の構成要素については同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
上記センサAの検知範囲31と上記センサBの検知範囲32との重複エリア310における測定良好/不良判定に用いる、実施例3に係る基準情報12は、検知範囲が可変のセンサ(以下、センサC’とする)で取得する。センサC’は、検知範囲を通常の検知範囲33Aからセンサ判定用の検知範囲33Bに変化させることができる。
例えば、上記センサC’として、ビーム照射方向を電圧制御で変化させられるミリ波レーダを用いることで、センサAの検知範囲31と上記センサBの検知範囲32との重複エリア310を検知できるようにビーム照射方向を変化させて取得した位置や速度を、基準情報12としてもよい。
図5に示す例では、センサAの出力またはセンサBの出力と比較する際に、センサC’の検知範囲を通常の検知範囲33Aからセンサ判定用の検知範囲33Bに変化させて検出した周辺物体の位置335を、基準情報として用いている。センサ判定用の検知範囲33Bは、重複エリア310に少なくとも一部が重複する大きさを有している。センサAが検出した位置311は、基準情報12の位置335とほぼ一致しているの、センサAは、正常であり、測定良好として判定される。一方、センサBが出力した位置321は、基準情報12の位置335から所定値よりも大きく離れており、センサBは測定不良と判定される。
実施例3に係る基準情報12の取得方法を用いることで、センサの測定良好/不良判定の対象となる検知範囲重複エリアを検知可能な、検知範囲が可動のセンサのみで基準情報12を取得できるため、常時3重化のセンサ構成に比べて基準情報取得に係るコストが低くなる効果が期待される。また、実施例1とは異なり、上記センサC’の検知範囲33Aから上記センサAの検知範囲31と上記センサBの検知範囲32との重複エリア310へ移動する周辺物体がなくても基準情報12を取得できるため、基準情報12の取得に要する時間や処理量を、実施例1に比べて低減できる効果が期待される。さらに、実施例2とは異なり、例えば、トンネルのように通信環境が悪い場所でも基準情報12を取得できるため、実施例2に比べて、基準情報12の取得に要する時間や処理量を低減できる効果が期待される。
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
1… 故障検知装置
11… センサ
12… 基準情報
13… 外界情報処理部
131… センサの測定良好/不良判定処理部
132… 基準情報の測定良好/不良判定処理部
133… センサ情報処理部
11… センサ
12… 基準情報
13… 外界情報処理部
131… センサの測定良好/不良判定処理部
132… 基準情報の測定良好/不良判定処理部
133… センサ情報処理部
Claims (6)
- 2つのセンサで物体を検知し、該検知した物体の状態量の間に所定値よりも大きな差が生じた場合に、前記物体の状態量の基準情報を用いて、前記2つのセンサのどちらが測定不良かを判定することを特徴とする故障検知装置。
- 前記2つのセンサとは別の第三のセンサで前記物体を検知し、該検知した前記物体の状態量に基づいて前記物体の状態量を推定し、該推定した状態量を前記基準情報とすることを特徴とする請求項1に記載の故障検知装置。
- 他車両との間の車車間通信または交通インフラと間の路車間通信によって前記物体の状態量を取得し、該取得した状態量を前記基準情報とすることを特徴とする請求項1に記載の故障検知装置。
- 前記第三のセンサの検知範囲を変化させて、前記2つのセンサの検知範囲において前記物体の状態量を検知し、該検知した状態量を前記基準情報として取得することを特徴とする請求項2に記載の故障検知装置。
- 前記基準情報の正確性を、前記2つのセンサで検知した前記物体の状態量が所定の許容誤差範囲内であることに基づいて確認することを特徴とする請求項1に記載の故障検知装置。
- 前記所定値よりも大きな差に基づいて、前記測定不良と判定されたセンサの出力を補正することを特徴とする請求項1に記載の故障検知装置。
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110660269A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆、云端服务器、降低交通事故的方法和装置 |
WO2020049892A1 (ja) * | 2018-09-03 | 2020-03-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車載レーダシステム |
JP2020134459A (ja) * | 2019-02-25 | 2020-08-31 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置、レーダシステムおよび感度低下判定方法 |
JP2021071908A (ja) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | 株式会社日立製作所 | 異常判定装置、車両支援システム、サーバ |
JP2021081955A (ja) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | アイシン精機株式会社 | 管制装置および車両制御装置 |
JP2021128459A (ja) * | 2020-02-12 | 2021-09-02 | トヨタ自動車株式会社 | 自動バレー駐車システム及びサービス提供方法 |
JP2021139813A (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両用情報処理装置 |
WO2022254861A1 (ja) * | 2021-06-02 | 2022-12-08 | 日立Astemo株式会社 | 電子制御装置及び制御方法 |
WO2023210397A1 (ja) * | 2022-04-26 | 2023-11-02 | 京セラ株式会社 | 観察装置及び観察方法 |
JP7386091B2 (ja) | 2020-02-14 | 2023-11-24 | 株式会社日立製作所 | 物体監視装置及び車両制御システム |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3471075A1 (en) * | 2017-10-16 | 2019-04-17 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for collision avoidance between a vulnerable road user vehicle and a surrounding vehicle, vulnerable road user vehicle, further vehicle and computer program |
CN111316118B (zh) * | 2017-11-13 | 2023-07-04 | 三菱电机株式会社 | 故障检测装置、故障检测方法和计算机能读取的存储介质 |
EP3552913B1 (en) | 2018-04-11 | 2021-08-18 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for controlling to enable autonomous system in vehicle |
EP3569460B1 (en) | 2018-04-11 | 2024-03-20 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for controlling driving in vehicle |
US11548509B2 (en) | 2018-04-11 | 2023-01-10 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for controlling lane change in vehicle |
US11334067B2 (en) | 2018-04-11 | 2022-05-17 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for providing safety strategy in vehicle |
EP3552902A1 (en) | 2018-04-11 | 2019-10-16 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for providing a driving path to a vehicle |
US11173910B2 (en) | 2018-04-11 | 2021-11-16 | Hyundai Motor Company | Lane change controller for vehicle system including the same, and method thereof |
US10843710B2 (en) | 2018-04-11 | 2020-11-24 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for providing notification of control authority transition in vehicle |
US11084491B2 (en) | 2018-04-11 | 2021-08-10 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for providing safety strategy in vehicle |
US11597403B2 (en) | 2018-04-11 | 2023-03-07 | Hyundai Motor Company | Apparatus for displaying driving state of vehicle, system including the same and method thereof |
US11084490B2 (en) | 2018-04-11 | 2021-08-10 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for controlling drive of vehicle |
US11077854B2 (en) | 2018-04-11 | 2021-08-03 | Hyundai Motor Company | Apparatus for controlling lane change of vehicle, system having the same and method thereof |
EP3552901A3 (en) | 2018-04-11 | 2020-04-29 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for providing safety strategy in vehicle |
US11351989B2 (en) | 2018-04-11 | 2022-06-07 | Hyundai Motor Company | Vehicle driving controller, system including the same, and method thereof |
KR20200040391A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 만도 | 차량용 레이더의 보완 장치 및 방법 |
DE102020007645A1 (de) * | 2020-04-03 | 2021-10-07 | Daimler Ag | Verfahren zur Kalibrierung eines Lidarsensors |
US20220137626A1 (en) * | 2020-11-04 | 2022-05-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus, method, and non-transitory computer-readable storage medium |
CN116552560A (zh) * | 2022-01-29 | 2023-08-08 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于在自动驾驶***处检测异常行为的***和方法 |
CN116552559A (zh) * | 2022-01-29 | 2023-08-08 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 在自动驾驶***基于融合数据检测异常行为的***和方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1152054A (ja) * | 1997-08-01 | 1999-02-26 | Fujitsu Ten Ltd | 前方測距装置の異常検出方法 |
JP2000321350A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-24 | Tokyu Car Corp | レーダ故障診断機能付き自動走行車 |
JP2007163258A (ja) * | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Alpine Electronics Inc | 車載センサの補正装置および方法 |
JP2009281862A (ja) * | 2008-05-22 | 2009-12-03 | Toyota Motor Corp | レーダー装置の軸調整方法および軸調整装置 |
JP2015078925A (ja) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | 株式会社デンソー | 周辺監視装置及び周辺監視システム |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10149115A1 (de) | 2001-10-05 | 2003-04-17 | Bosch Gmbh Robert | Objekterfassungsvorrichtung |
JP4348330B2 (ja) * | 2005-11-11 | 2009-10-21 | 本田技研工業株式会社 | 情報配信システム、このシステムを構成する車両及びメッセージ出力方法 |
JP4345832B2 (ja) | 2007-03-12 | 2009-10-14 | トヨタ自動車株式会社 | 道路状況検出システム |
DE102010018088B4 (de) * | 2010-04-24 | 2020-10-29 | Audi Ag | Verfahren zum Überprüfen einer Kalibrierung sowie Kraftfahrzeug |
JP6290009B2 (ja) | 2014-06-06 | 2018-03-07 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 障害物情報管理装置 |
CN105738871A (zh) * | 2014-12-24 | 2016-07-06 | 松下知识产权经营株式会社 | 雷达*** |
US10239526B2 (en) * | 2015-03-30 | 2019-03-26 | GM Global Technology Operations LLC | Adaptive cruise control system |
DE102015206605A1 (de) * | 2015-04-14 | 2016-10-20 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Kalibrierung und Überwachung von Umfeldsensoren mit Hilfe hochgenauer Karten |
-
2017
- 2017-10-13 EP EP17865855.5A patent/EP3534174B1/en active Active
- 2017-10-13 WO PCT/JP2017/037121 patent/WO2018079297A1/ja unknown
- 2017-10-13 US US16/336,159 patent/US11119188B2/en active Active
- 2017-10-13 JP JP2018547556A patent/JP6838717B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1152054A (ja) * | 1997-08-01 | 1999-02-26 | Fujitsu Ten Ltd | 前方測距装置の異常検出方法 |
JP2000321350A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-24 | Tokyu Car Corp | レーダ故障診断機能付き自動走行車 |
JP2007163258A (ja) * | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Alpine Electronics Inc | 車載センサの補正装置および方法 |
JP2009281862A (ja) * | 2008-05-22 | 2009-12-03 | Toyota Motor Corp | レーダー装置の軸調整方法および軸調整装置 |
JP2015078925A (ja) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | 株式会社デンソー | 周辺監視装置及び周辺監視システム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
See also references of EP3534174A4 * |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110660269A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆、云端服务器、降低交通事故的方法和装置 |
CN110660269B (zh) * | 2018-06-29 | 2022-07-15 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆、云端服务器、降低交通事故的方法和装置 |
WO2020049892A1 (ja) * | 2018-09-03 | 2020-03-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車載レーダシステム |
CN112400120A (zh) * | 2018-09-03 | 2021-02-23 | 日立汽车***株式会社 | 车载雷达*** |
JPWO2020049892A1 (ja) * | 2018-09-03 | 2021-08-26 | 日立Astemo株式会社 | 車載レーダシステム |
CN112400120B (zh) * | 2018-09-03 | 2024-06-04 | 日立安斯泰莫株式会社 | 车载雷达*** |
US11892540B2 (en) | 2018-09-03 | 2024-02-06 | Hitachi Astemo, Ltd. | Vehicle-mounted radar system |
JP7077408B2 (ja) | 2018-09-03 | 2022-05-30 | 日立Astemo株式会社 | 車載レーダシステム |
JP7302985B2 (ja) | 2019-02-25 | 2023-07-04 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置、レーダシステムおよび感度低下判定方法 |
JP2020134459A (ja) * | 2019-02-25 | 2020-08-31 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置、レーダシステムおよび感度低下判定方法 |
JP2021071908A (ja) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | 株式会社日立製作所 | 異常判定装置、車両支援システム、サーバ |
JP7382791B2 (ja) | 2019-10-30 | 2023-11-17 | 株式会社日立製作所 | 異常判定装置、車両支援システム |
JP2021081955A (ja) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | アイシン精機株式会社 | 管制装置および車両制御装置 |
JP7429111B2 (ja) | 2019-11-19 | 2024-02-07 | 株式会社アイシン | 管制装置および車両制御装置 |
US11676396B2 (en) | 2020-02-12 | 2023-06-13 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Automated valet parking system and service providing method |
JP7279659B2 (ja) | 2020-02-12 | 2023-05-23 | トヨタ自動車株式会社 | 自動バレー駐車システム及びサービス提供方法 |
JP2021128459A (ja) * | 2020-02-12 | 2021-09-02 | トヨタ自動車株式会社 | 自動バレー駐車システム及びサービス提供方法 |
JP7386091B2 (ja) | 2020-02-14 | 2023-11-24 | 株式会社日立製作所 | 物体監視装置及び車両制御システム |
JP2021139813A (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両用情報処理装置 |
JP7477324B2 (ja) | 2020-03-06 | 2024-05-01 | 本田技研工業株式会社 | 車両用情報処理装置 |
WO2022254861A1 (ja) * | 2021-06-02 | 2022-12-08 | 日立Astemo株式会社 | 電子制御装置及び制御方法 |
WO2023210397A1 (ja) * | 2022-04-26 | 2023-11-02 | 京セラ株式会社 | 観察装置及び観察方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2018079297A1 (ja) | 2019-07-04 |
EP3534174A4 (en) | 2020-03-18 |
US20190285726A1 (en) | 2019-09-19 |
EP3534174A1 (en) | 2019-09-04 |
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