CN108885249B - 搭载角度学习装置 - Google Patents

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Abstract

学习选择部(S200)在直到学习时刻的学习的开始为止更新学习值的次数即学习次数少于次数阈值的情况下，在上述学习时刻选择快速学习部执行学习，而在上述学习次数多于上述次数阈值的情况下，在上述学习时刻选择高精度学习部执行学习。

Description

搭载角度学习装置
相关申请的交叉引用
本国际申请基于2016年3月23日向日本国专利厅申请的日本专利申请号第2016－058965号，主张其优先权的利益，并通过参照在本国际申请中引用日本专利申请号第2016－058965号的全部内容。
技术领域
本公开涉及学习车载雷达的搭载角度的装置。
背景技术
车载雷达的设置状态由于某些原因(例如螺栓的松弛)而从规定的搭载角度发生偏移的情况下，有可能误检测物体的方位。因此，有如下述专利文献1所记载的车载雷达装置那样使用车载雷达装置的观测数据来估计车载雷达装置的搭载角度的技术。但是，由于观测数据包含误差，所以与根据包含该误差的观测数据所估计的搭载角度对应的值(以下，称为瞬时值)也成为包含误差的值。因此，在上述车载雷达装置中，对瞬时值的集合进行切尾平均来计算平均值，并根据计算出的平均值来求出搭载角度。
专利文献1:日本特开2014－153256号公报
作为求出搭载角度的手法，例如也考虑将搭载角度的瞬时值通过使用移动平均进行平滑化来学习，并将学习值设为搭载角度的手法。然而，发明人详细研究的结果发现了在这种学习装置中若提高学习速度则学习精度降低，收敛后的学习值振动，若提高学习精度则直至收敛为止的时间变长这个问题。
发明内容
在本公开的一个方面中，提供能够兼得直到收敛为止的时间的缩短和学习精度的提高的搭载角度学习装置。
本公开的一个方面是对表示车载雷达在车辆中的朝向的搭载角度进行学习的搭载角度学习装置，并具备估计值计算部和学习部，该车载雷达使用电磁波来检测物体存在的方位。估计值计算部使用车载雷达的收发波来反复计算搭载角度的估计值。学习部具备快速学习部、高精度学习部和学习选择部，将搭载角度的学习时刻的学习值更新为对在学习时刻为止所计算出的多个估计值进行平滑化所计算出的值。快速学习部将学习时刻的估计值对被更新的学习值的贡献程度设为第一程度。高精度学习部将贡献程度设为比第一程度低的第二程度。学习选择部在学习时刻中的学习的开始为止更新学习值的次数即学习次数少于次数阈值的情况下，选择快速学习部执行学习，在学习次数多于上述次数阈值的情况下，选择高精度学习部执行学习。
根据本公开，由于在学习值与真值的误差较大的学习初始时，执行快速学习，所以容易将估计值反映在学习值中，快速使学习值接近真值。另一方面，在学习进行，学习值接近真值后，执行高精度学习，所以较难将估计值反映在学习值中，抑制估计值的偏差所造成的学习值的振动，计算稳定的学习值。因而，能够兼得直到收敛为止的时间的缩短和学习精度的提高。
此外，权利要求书中所记载的括号内的符号表示与作为一个方式后述的实施方式所记载的具体单元的对应关系，并不限定本公开的技术范围。
附图说明
图1是表示车载雷达装置的结构的框图。
图2是表示估计搭载角度的处理顺序的流程图。
图3是表示车载雷达装置的安装状态、以及车载雷达装置中的侧方停止物的相对速度、方位的检测方法的说明图。
图4是表示理论曲线与近似直线的关系、以及理论曲线根据本车速而变化的说明图。
图5是表示使用近似直线来估计搭载角度的方法的说明图。
图6是表示学习搭载角度的处理顺序的流程图。
图7是表示将在下位进行平均所得的估计值进一步在上位进行移动平均的说明图。
图8是表示搭载角度的估计值以及学习值的时间图。
图9是表示在图8所示的时间图的A～H的时刻中，在上位进行移动平均的平均值的图。
具体实施方式
以下，参照附图，对用于实施发明的方式进行说明。
＜结构＞
首先，参照图1，对包括本实施方式所涉及的搭载角度学习装置的雷达装置的结构进行说明。本实施方式所涉及的雷达装置具备毫米波雷达100和处理装置30。在本实施方式中，处理装置30相当于搭载角度学习装置，毫米波雷达100相当于车载雷达。
毫米波雷达100具备收发部15、发送天线部10和接收天线部20，并被设置在车辆的保险杠内。保险杠由使电磁波透过的材料构成。此处，如图3所示，毫米波雷达100被设置于在车辆的后侧设置的保险杠的两端中朝向车辆的行进方向为右端附近，且被设置在探查范围包括车辆的侧方的方向上。车辆的侧方是相对于车辆的前后方向90°的方向。在本实施方式中，毫米波雷达100作为多频CW雷达进行动作。其中，CW是Continuous Wave(连续波)的简写。
收发部15按照来自处理装置30的频率控制信号Cf生成发送信号，并向发送天线部10供给生成的发送信号。频率控制信号Cf是一定期间、规定的频率的雷达波，是以发送由CW构成的雷达波的方式生成的信号。发送天线部10包括在水平方向上配置成一列的K个天线，按照发送信号放射雷达波。K为2以上的整数。
接收天线部20包括在水平方向上配置成一列的L个天线，每个天线接收被对象反射的雷达波，并向收发部15供给接收信号。L为2以上的整数。收发部15根据接收信号和发送信号来生成具有两信号的差的频率成分的差拍信号。而且，收发部15对生成的差拍信号进行取样，并转换为取样数据Db，按照每个发送频率且每个天线将取样数据Db供给给处理装置30。
处理装置30以具备CPU、ROM、RAM以及I/O等的公知的微型计算机为中心而构成，并且具备运算处理装置，该运算处理装置对从收发部15获取到的取样数据Db执行FFT处理等信号处理。处理装置30的各功能通过CPU执行非迁移实体记录介质中所储存的程序来实现。在该例子在，ROM相当于储存有程序的非迁移实体记录介质。通过执行该程序来执行与程序对应的方法。另外，RAM的一部分由即使断开处理装置30的电源也会保持存储器的内容的非易失性存储器构成，在该非易失性存储器中存储按每个测量周期所估计出的毫米波雷达100的搭载角度的估计值θest，以及学习值θsm。此外，针对所设定的多个不同频率的全部，将进行雷达波的收发设为1测量周期。另外，FFT是Fast Fourier Transform即快速傅立叶变换的简写。
处理装置30通过CPU执行程序而执行搭载角度的估计处理、和学习所估计出的搭载角度的学习处理。处理装置30执行这些处理的手法并不限于软件，也可以使用将逻辑电路、模拟电路等组合而成的硬件来执行其一部分或者全部的处理。
＜搭载角度估计＞
[1.估计处理]
接下来，参照图2的流程图，对处理装置30执行的搭载角度的估计处理进行说明。本处理每隔测量周期便启动，是估计毫米波雷达100的搭载角度的处理。详细的估计原理后述，但在本处理中，利用车辆的侧方中的停止物的相对速度和停止物存在的方位之间有对应关系来检测搭载角度。此处的搭载角度设为从毫米波雷达100的光轴到车辆的后方向的角度。毫米波雷达100的光轴是通过毫米波雷达100的检测范围的中心的轴。
首先，在S10(S表示步骤)中，经由车辆的网络来获取本车速，并判定获取到的本车速是否大于预先设定的速度阈值。详细后述，速度阈值被设定为能够期待精度良好的搭载角度的估计的速度。在S10作出肯定判定的情况下，进入S20。另外，在S10中作出否定判定的情况下，结束本处理。
接着，在S20中，按照每个构成接收天线部20的天线来获取多频CW的全部的发送频率中的差拍信号的取样数据Db。
接着，在S30中，通过对取样数据Db进行频率解析，从而按照多频CW的每个发送频率、且每个构成接收天线部20的天线来计算频谱。此处，使用FFT作为频率解析。由此，获得的频谱的频点表示反射了雷达波的物体与本车辆的相对速度。
接着，在S40中，针对在S30中计算出每个发送频率、且每个天线的频谱，按照每个天线对各发送频率的频谱进行平均来计算平均频谱。
接着，在S50中，从平均频谱提取检测出频谱功率为预先设定的阈值以上的峰值的频点，并针对该每个频点，估计反射波的到来方向，即反射了雷达波的物体存在的方位。优选估计方位的计算使用MUSIC、Capon等高分辨率的估计算法，但也可以使用DBF等运算负荷较小的算法。此外，MUSIC是Multiple Signal Classification(多信号分类)的简写，DBF是Digital Beam Forming(数字波束形成)的简写。
接着，在S60中，使用在S40中计算出的平均频谱以及在S50中估计出的估计方位来创建由本车辆与物体的相对速度以及估计方位构成的二维的观测数据的分布P。
接着，在S70中，基于相对速度的绝对值为预先设定的上限值以内的观测数据，使用式(1)，计算表示针对停止物检测出的相对速度y与方位角x的关系的近似直线Z。其中，将θinst设为在工厂所设定的毫米波雷达100的搭载角度的初始值，将A设为常量，将N＿bin设为FFT点数，例如设为256。此外，N＿bin/2被设定为相当于与物体的相对速度为零。
[式1]
Figure GDA0001806286780000051
接着，在S80中，计算使用于近似直线Z的计算的观测数据的分布P的最小平方和W。该最小平方和W表示观测数据的偏差程度，偏差越大，则成为越大的值。而且，在S80中，判定计算出的最小平方和W是否小于预先设定的近似阈值。如果最小平方和W小于近似阈值，则判定为反射了雷达波的物体是停止物。该情况下，在S80作出肯定判定，进入步骤90。另一方面，如果最小平方和W为近似阈值以上，则判定为反射了雷达波的物体是移动物。该情况下，在S80中作出否定判定，并结束本处理。
接着，在S90中，如图3所示，计算在近似直线Z上相对速度成为0的方位角即检测方位角θv。而且，在以搭载角度θinst安装毫米波雷达100的情况下，将检测出相对速度成为0的观测数据的方位角，即相对于车辆的前后方向90°的方向设为理论方位角θo，并从理论方位角θo减去检测方位角θv，从而计算误差Δθ。误差Δθ是搭载角度θinst与实际的搭载角度的差。并且，设为θest＝θinst－Δθ，计算搭载角度的估计值θest。以上结束本处理。在本实施方式中，S10～S90的处理相当于估计值计算部的功能执行的处理。
[2.估计原理]
接下来，详细地对本实施方式中的搭载角度的估计原理进行说明。在车辆的侧方存在壁面等停止物的情况下，从壁面的各种位置得到反射波。而且，存在壁面的反射点的方位、和针对该反射点所检测出的相对速度具有图4所示的关系。即，在安装有毫米波雷达100的位置的正侧面存在反射点的情况下，该反射点的相对速度成为0。正侧面是指相对于车辆的行进方向90°的壁面方位。如图3所示，位于比该正侧面的反射点靠车辆的行进方向侧的反射点的相对速度成为表示逐渐接近本车辆的正的值。另外，位于比正侧面的反射点靠与车辆的行进方向相反侧的反射点的相对速度成为表示逐渐远离本车辆的负的值。无论在哪种情况下，越远离正侧面的位置则其绝对值成为越大的值。图4所示的图表成为相对于本车后方线对称的形状。
此处，将毫米波雷达100的探索范围设为0～180[deg]。并且，以相对于探查范围的90[deg]的方向，即毫米波雷达100的光轴的方向，车辆的后方向从车辆的上方观察向顺时针方向倾斜θinst[deg]的方式将毫米波雷达100安装于车辆。其中，对于方位角x而言，用正表示向逆时针方向、用负表示向顺时针方向。该情况下，θinst成为负的值，车辆的壁面方位的方位角x成为θo＝180+θinst[deg]。图4的图表示出初始的搭载角度θinst＝－40[deg]的情况。换句话说，壁面方位的方位角x为θo＝140[deg]，本车后方的方位角x为50[deg]。将该状态设为工厂出厂时的设定状态。
在工厂中，没有按照设定的搭载角度搭载毫米波雷达100的情况下、在工厂出厂后，搭载角度发生变化的情况下，搭载角度θinst与实际的搭载角度产生误差。假设从车辆的上方观察向逆时针方向产生Δθ[deg]的误差。该情况下，Δθ成为正的值，车辆的壁面方位的方位角x成为θv＝180+θinst－Δθ＝θo－Δθ，搭载角度的估计值θest成为θest＝θinst－Δθ。即，通过求出Δθ，能够计算估计值θest。
在图4中，图中用实线表示以工厂出厂时的设定状态为前提所求出的、高速时的理论曲线，图中用点划线表示低速时的理论曲线。另外，对于实线的理论曲线，用虚线表示使用式(1)所求出的近似直线Z。
如图示那样，对于理论曲线而言，本车速Vself越慢则相对于方向的相对速度即频点的变化越小，本车速Vself越快则相对于方向的相对速度即频点的变化越大。此外，表示相对速度的频点由0～N＿bin[bin]表示，将0～N＿bin[bin]的中心的N＿bin/2[bin]设为相对速度为零。该情况下，N＿bin/2～N＿bin[bin]成为观测到停止物逐渐接近本车辆的对象接近区域，0～N＿bin/2[bin]成为观测到停止物逐渐远离本车辆的对象脱离区域。
在图5中，用虚线表示高速时的针对理论曲线的理论近似直线，用实线表示根据实际数据的分布P求出的近似直线Z。根据理论近似直线和近似直线Z在方位轴方向即x轴向的差来求出误差Δθ。进而，能够根据近似直线Z计算本次的测量周期中的估计值θest。
但是，如图4所示，在低速时，表示分布P的曲线的倾斜变小，分布P向直线的近似度降低。因而，在低速时，若根据近似直线Z估计估计值θest则估计精度降低，所以在低速时不进行估计值θest的计算。上述的速度阈值被设定为分布P向直线的近似度充分高的速度。
＜搭载角度的学习＞
[1.学习处理]
接下来，参照图6的流程图，详细地对搭载角度的学习处理进行说明。本处理在每次计算搭载角度的估计值θest时启动，是将学习值θsm更新为对在学习时刻为止所计算出的多个估计值θest进行平滑化所得的值的处理。
首先，在S200中，判定学习次数Nsm是否小于J次。J为2以上的任意的整数。此处，在每当更新学习值θsm时，学习完成1次。在学习的初始的阶段中，为了使学习值θsm快速地接近搭载角度的真值，优选执行学习速度较快的快速的学习。而在学习进行的阶段中，为了使学习值稳定，优选执行高精度的学习。因此，在学习次数Nsm小于J次的情况下，在S200中作出肯定判定，进入S210的快速学习。
而在学习次数Nsm为J次以上的情况下，在S200中作出否定判定，进入S220的高精度学习。即，在J次的学习结束，并开始第J+1次的学习时，将学习方式从快速学习切换为高精度学习。对于J的值，例如通过模拟求出能够使学习值θsm充分地收敛的学习次数Nsm，并设定为该学习次数Nsm。在本实施方式中，S200的处理相当于学习选择部的功能执行的处理。
在S210中，进行快速学习，每隔I测量周期便更新学习值θsm。另一方面，在S220中，进行高精度学习，每隔I测量周期便更新学习值θsm。I为1以上的整数，在快速学习中，被设定为比高精度学习小的值。快速学习中的I的值例如能够设定为在某种程度上将估计值θest所包含的误差平滑化的值。例如根据学习值θsm所需的频率来设定高精度学习中的I的值。
具体而言，如图7所示，快速学习以及高精度学习进行两个阶段的平均。在下位的平均即第一个阶段的平均中，对在包括本次的学习时刻的最近的I测量周期所估计出的I个的估计值θest进行平均。在图7中，表示下位的平均的各四角内的值是在各测量周期中所计算出的估计值θest。计算出的下位平均值被存储至移位寄存器。移位寄存器是若储存一个数据则排出一个数据而仅积累J个量的数据的存储器。在上位的平均即第二个阶段的平均中，每隔I测量周期便对移位寄存器中所积累的J个下位平均值进行平均。由于依次更新移位寄存器中所积累的值，所以上位的平均求出下位平均值的移动平均。而且计算处的移动平均值成为本次的学习时刻中的学习值θsm。
从前次的学习值θsm的更新时刻到第I－1个测量周期为止，保持原样地维持前次的更新时刻中的学习值θsm，并设为该测量周期中的学习值θsm。因而，上位的移动平均的执行次数成为学习次数Nsm，每个I测量周期的时刻成为学习时刻。J为与S200的判定值的J相同的值，不管快速学习还是高精度学习都对相同的个数的平均值进行移动平均。
这样，每隔I测量周期，学习值θsm被更新为I×J个量的估计值θest的平均值。因而，在学习时刻所计算出的估计值θest对被更新的学习值θsm的贡献程度成为1/(I×J)。因此，快速学习中的上述贡献程度即程度W1高于高精度学习中的程度W2。因此，在快速学习中，容易将估计值θest反映在学习值θsm中，学习速度变高。另一方面，在高精度学习中，由于较难将估计值θest反映在学习值θsm中，所以抑制估计值θest所包含的误差量所造成的学习值θsm的振动。
此外，在本实施方式中，I测量周期相当于平均期间。另外，在本实施方式中，S210的处理相当于快速学习部的功能执行的处理，S220的处理相当于高精度学习部的功能执行的处理。
接着，在S230中，判定在本测量周期的最近过去的一定期间Tc中的估计值θest的平均值θav和在S210或者S220中所计算出的学习值θsm的差的绝对值是否小于角度阈值θth。
由于车辆的轻微碰撞、毫米波雷达100的安装螺栓的松弛等，搭载角度有时突变。另外，即使毫米波雷达100的安装位置没有变化，但由于雪、冰、污垢等附着于车辆的保险杠，所以毫米波雷达100的光轴弯曲，实际上搭载角度有时突变。因而，通过对平均值θav和在当前测量周期所计算出的学习值θsm进行比较，从而在从前测量周期的结束到当前测量周期的开始为止的期间中判定是否产生搭载角度的突变。
若一定期间Tc设为过度长的期间，则产生突变后，突变前的估计值θest对θav影响继续的期间也变长，突变的判定有可能延迟。另一方面，若将一定期间Tc设为过度短的期间，则在混入外部干扰时，有可能误判定突变。因而，一定期间Tc设为抑制外部干扰对θav的影响，并能够抑制突变前的估计值θest的影响继续的期间。例如，一定期间Tc设为从快速学习中的估计值θest的平均期间到高精度学习中的估计值θest的平均期间为止的范围。在本实施方式中，一定期间Tc相当于判定期间，S230的处理相当于突变判定的功能执行的处理。
在搭载角度突变的情况下，优选使学习值θsm收敛为快速突变后的真值。因而，在(θav－θsm)的绝对值为角度阈值θth以上的情况下，进入S260，使学习次数Nsm复位为零，并结束本处理。由此，在下一个测量周期的处理中，执行快速学习。另一方面，在上述绝对值小于角度阈值θth的情况下，进入S240，判定在当前测量周期的处理中是否更新了学习值θsm。在S240中作出肯定判定的情况下，在S250中使学习次数Nsm增加1次，并结束本处理。在S240中作出否定判定的情况下，保持原样地结束本处理。在本实施方式中，S260的处理相当于复位部的功能执行的处理。
[2.学习动作]
图8表示工厂出厂时的搭载角度θinst＝50[deg]、上位的移动平均个数J＝4、快速学习时的下位的平均测量周期数I＝2、高精度学习时的下位的平均测量周期数I＝10、一定期间Tc＝5测量周期、角度阈值＝5[deg]的情况下的、搭载角度的估计值θest以及学习值θsm的迁移。另外，图9表示在图8的A～H的时刻中，作为移动平均的对象的四个下位平均值。
在学习开始时刻即时刻A中，执行快速学习，将成为下位的平均对象的估计值θest、以及成为上位的移动平均的对象的四个下位平均值全部设为搭载角度θinst，执行第一次的移动平均。若将学习开始时刻设为第一次的测量周期，则在第三次的测量周期即B时刻中，继续执行快速学习，将学习值θsm更新为对第一次和第二次的测量周期中的估计值θest的平均值、和三个初始值进行移动平均所得的值。在第九次的测量周期即C时刻中，由于4次的学习结束，所以学习方式从快速学习切换为高精度学习。因而，在时刻C中，将学习值θsm更新为对将包含时刻C的10测量周期量的估计值θest平均的平均值、和在此以前的三个量的下位平均值进行移动平均所得的值。此外，在时刻C中，由于估计值θest不是10测量周期量，所以不足的量使用初始值即搭载角度θinst。在下一个时刻D，也继续高精度学习，每隔10测量周期便更新学习值θsm。
在下一时刻E也继续高精度学习。然而，在时刻E更新学习值θsm后，在第二个测量周期产生搭载角度的突变。而且，在从时刻E起第七个测量周期，平均值θav与学习值θsm的差的绝对值为角度阈值θth以上，在从时刻E起第八个测量周期的时刻F中，学习方式从高精度学习移至快速学习。从产生突变的时刻到时刻F，成为快速学习转换判断期间。而且，在下一时刻G中，也继续快速学习后，在时刻H中，学习方式再次从快速学习移至高精度学习。
＜效果＞
根据以上详述的第一实施方式，获得以下的效果。
(1)在学习初始，执行快速学习，容易将估计值θest反映在学习值θsm中，所以能够快速使学习值θsm接近真值。另一方面，在学习进行，学习值θsm接近真值后，较难将估计值θest反映在学习值θsm中，所以能够抑制估计值θest所包含的误差分造成的学习值θsm的振动。因而，能够兼得直到收敛为止的时间的缩短和学习精度的提高。
(2)在毫米波雷达100的搭载角度突变的情况下，判定出搭载角度突变，从下一个测量周期的处理执行快速学习，所以能够快速地使学习值θsm收敛为真值。
(3)在搭载角度的学习处理中，通过执行两个阶段的平均，即使是第一个阶段的平均的平均期间较短的快速学习，也能够抑制估计值θest所包含的误差对学习值的影响。即，在快速学习中，能够提高学习速度，并且能够抑制学习值θsm的振动而接近真值。另外，在高精度学习中，能够进一步提高学习精度。
(4)通过将对估计值θest进行平均的周期数J、和S200中的判定值J设为相等的值，能够在初始值即搭载角度θinst对学习值θsm的影响足够低的时刻，将学习方式从快速学习切换为高精度学习。
(5)即使在工厂出厂时所设定的搭载角度θinst从搭载角度的真值偏离的情况下，通过学习搭载角度，也能够抑制物体的方位的误检测。
(其它实施方式)
以上，对用于实施本发明的方式进行了说明，但本发明并不限于上述的实施方式，能够进行各种变形并实施。
(a)搭载角度的估计值θest的计算手法并不限于上述实施方式的手法，可以是任何的手法。例如，可以在车辆的前进中计算停止物的轨迹，根据停止物的轨迹的倾斜来计算估计值θest。
(b)在上述实施方式中，将对估计值θest进行平均的周期数J和S200中的判定值J设为相等的值，但也可以为不同的值。
(c)关于快速学习和高精度学习，只要是估计值θest相对于学习值θsm的程度W1大于程度W2的学习手法，则可以利用任何的学习手法进行学习。例如，可以不执行上位的移动平均而只进行下位的平均。另外，也可以在快速学习和高精度学习中使下位的平均周期数I相等，在快速学习中使在上位的移动平均中进行平均的平均值的个数J比高精度学习少。另外，也可以在快速学习中，使下位的平均周期数I以及上位移动平均的个数J比高精度学习少。
(d)学习开始时的搭载角度的初始值可以不是工厂出厂时的设定值。
(e)毫米波雷达100并不限于多频CW雷达，也可以是FMCW雷达等其它方式的雷达。
(f)可以通过多个构成要素来实现上述实施方式中的一个构成要素具有的多个功能，或通过多个构成要素来实现一个构成要素具有的一个功能。另外，也可以通过一个构成要素来实现多个构成要素具有的多个功能，或通过一个构成要素来实现由多个构成要素实现的一个功能。另外，可以省略上述实施方式的结构的一部分。另外，也可以对其它上述实施方式的结构附加或者置换上述实施方式的结构的至少一部分。此外，包含于仅由权利要求书所记载的词句确定的技术构思的所有方式为本公开的实施方式。
(g)除了上述的搭载角度学习装置之外，也能够以将该搭载角度学习装置作为构成要素的系统、用于使计算机作为该搭载角度学习装置发挥作用的程序、记录有该程序的半导体存储器等非迁移实体的记录介质、搭载角度学习方法等各种方式实施本公开。

Claims (5)

1.一种搭载角度学习装置，是对表示车载雷达(100)的在车辆中的朝向的搭载角度进行学习的搭载角度学习装置(30)，该车载雷达(100)使用电磁波来检测物体存在的方位，该搭载角度学习装置具备：
估计值计算部，使用上述车载雷达的收发波来反复计算上述搭载角度的估计值；以及
学习部，在进行上述搭载角度的学习的学习时刻，将上述搭载角度的学习值更新为对在上述学习时刻为止所计算出的多个上述估计值进行平滑化所计算出的值，
上述学习部具备：
快速学习部，每隔第一测量周期更新上述学习值，将在上述学习时刻所计算出的上述估计值对被更新的上述学习值的贡献程度设为第一程度；
高精度学习部，每隔第二测量周期更新上述学习值，将上述贡献程度设为比上述第一程度低的第二程度，上述第一测量周期比上述第二测量周期小；以及
学习选择部，在直到上述学习时刻的上述学习的开始为止更新上述学习值的次数即学习次数少于次数阈值的情况下，在上述学习时刻选择上述快速学习部执行学习，而在上述学习次数多于上述次数阈值的情况下，在上述学习时刻选择上述高精度学习部执行学习。
2.根据权利要求1所述的搭载角度学习装置，其中，
上述学习部具备：
突变判定部，在上述学习时刻以前的预先设定的判定期间中的上述估计值的平均值、和上述学习时刻的上述学习值超过角度阈值而偏离的情况下，判定为上述搭载角度突变；以及
复位部，在由上述突变判定部判定为突变的情况下，将上述学习次数复位为零。
3.根据权利要求1或者2所述的搭载角度学习装置，其中，
上述学习部构每隔预先设定的平均期间对上述学习时刻的最近的上述平均期间中的上述估计值进行平均来计算平均值，并且将上述学习值更新为对上述平均期间中的上述平均值进行移动平均所得的值，
上述快速学习部将上述平均期间设为第一期间，
上述高精度学习部将上述平均期间设为比上述第一期间长地设定的第二期间。
4.根据权利要求3所述的搭载角度学习装置，其中，
上述快速学习部在上述学习的开始时，将成为上述移动平均的对象的上述平均值设为相同的值的初始值，
上述次数阈值是与成为上述移动平均的对象的上述平均值的个数相等的值。
5.根据权利要求4所述的搭载角度学习装置，其中，
上述快速学习部在上述学习的开始时刻，将成为上述移动平均的对象的上述平均值的初始值设为在出厂时所设定的搭载角度。
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