JP2002131077A - 移動体の停止判定方法及び停止判定装置ならびに停止判定プログラムを記録した記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 移動体の停止を短時間で検出し、かつ移動体
やセンサの個体差がある場合でも正確に停止を判定する
ことのできる移動体の停止判定方法を提供するととも
に、停止判定装置並びに停止判定プログラムを記録した
記録媒体を提供すること。 【解決手段】 センサ部１０１から出力される運動信号
を一定時間蓄積するデータ蓄積部１０４と、データ蓄積
部１０４に蓄積された運動データを監視時間の間監視し
て、その運動データに対する特徴量を算出するノイズ計
測部１０５と、運動データの監視時間に応じて閾値を設
定する閾値設定部１０６と、停止判定部１０７において
閾値と特徴量を比較する閾値設定部１０６と、を備え、
短時間で移動体の停止を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、移動体の運動を検
出するセンサの出力を用いて移動体の停止を検出する技
術分野に属する移動体の停止判定方法及び停止判定装置
ならびに停止判定プログラムを記録した記憶媒体に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】移動体の停止検出技術を利用している代
表的な装置の一つに、自動車用ナビゲーション装置が挙
げられる。自動車用ナビゲーション装置では、車両の進
行方位の検出に音叉型振動ジャイロセンサや光ファイバ
ジャイロ等の角速度センサを用いる方法が広く利用され
ている。例えば、方位検出に角速度センサを用いる場合
は、角速度センサの出力に対して時間積分を行うため、
時間経過に伴いセンサ出力に含まれる誤差が累積する。
角速度センサの出力に含まれる誤差としては、零点誤
差、感度（スケールファクタ）の誤差、出力ノイズ等が
挙げられる。時間積分の計算に伴う誤差の累積を防止方
法として、例として零点誤差の中にオフセット誤差成分
が含まれている場合は、車両が停車している状態を検出
し、その時のセンサ出力からオフセット誤差を検出し、
時間積分を行う前にオフセット誤差を除去するという方
法が広く用いられている。

【０００３】車両の停車を検出する方法としては、車輪
の回転に応じて出力されるパルスが０であることを検出
する方法や、ＧＰＳのドップラーシフトにより検出した
速度によって判定する方法がある。しかし、低速度走行
時には走行中であるにもかかわらずパルスが０となる車
種が存在していることや、ＧＰＳの速度精度が低いとい
う問題が存在するため、現在では、ジャイロセンサや加
速度センサの出力振幅や標準偏差等の特徴量と閾値を比
較して停車を判定する方法が広く用いられている。

【０００４】例えば特開平８−２８５６２１号に開示さ
れているように、一定時間の加速度センサの出力変動
幅、平均、分散等が閾値よりも小さいという条件が用い
られており、この時のセンサの閾値は、走行時のみに発
生するノイズの大きさ等に応じて予め最適な値が決めら
れている。

【０００５】また、特開平９−９６５３４号に開示され
ているナビゲーション装置の停止判定方法は、ピッチ方
向、ロール方向、ヨー方向の角速度のうち、少なくとも
１つを検出するジャイロセンサを設け、所定の時間にお
ける複数の出力値を標準偏差や分散などの統計的処理を
行うことによって得られた値が閾値よりも小さい場合に
停車と判定する。また、上記の装置に用いられているジ
ャイロセンサや角速度センサの零点出力は、一般的にセ
ンサの周囲温度の影響を受け、センサの零点電圧−温度
特性には個体差が見られることが多い。温度変化による
センサの零点変動の影響を軽減するために、特開２００
０−１１１３４８に開示されている零点出力補正装置で
は、温度センサを設けることによって、角速度センサの
零点電圧−温度特性を記憶することで個体差による零点
出力変動の影響を軽減し、さらには停車状態とターンテ
ーブル上での回転状態との区別を可能とした構成として
いる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の停止判定方法では、より高い精度で停止状態を検出
するには、センサ出力の監視時間を長くするか、あるい
はセンサ出力のサンプル数を多くする必要があるため
に、即時性が要求されるシステムでかつシステム上の制
約によってサンプリング周期等を短縮できないような装
置では、そのような方法では実現できないという問題点
があった。

【０００７】さらに、センサの個体差や移動体の特性に
合わせて予め決められた閾値を個別に変更する必要があ
ったり、個体差が小さくなるようにセンサの選別を厳し
くする必要があるために、製造時コスト面で不利になる
という問題点があった。

【０００８】また、センサの周囲温度変化による零点出
力の変動の対処として従来方式では温度センサを用いて
いたが、温度センサのデータを入力する際のＩ／Ｏポー
ト数が増加するという問題点や、あるいは温度センサの
追加によって装置のコスト上昇や回路の複雑化、ならび
に小型軽量化の弊害になるという問題点もあった。

【０００９】本発明はこのような問題点を解決するため
になされたもので、必要最小限の時間で精度良く停止判
定が可能な停止判定方法を提供するものである。また、
センサや取付け対象とする移動体の個体差が大きい場合
であっても、自動的に個体差を学習して最適な閾値を設
定することのできる停止判定方法を提供するものであ
る。また、温度センサを不要としながらもセンサの零点
出力レベル範囲を推定することによって、停止状態とタ
ーンテーブル上の回転を正しく判別することの出来る停
止判定方法を提供するものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の移動体の停止判
定方法は、プログラムされたコンピュータによって移動
体の停止を判定する方法であって、前記移動体の運動を
検出する運動検出工程と、この運動検出工程で検出され
た運動データを一定時間蓄積する蓄積工程と、この蓄積
工程で蓄積された運動データに対するある時刻から最新
のデータまでの監視時間の間の特徴量を計測し、ノイズ
を検出するノイズ検出工程と、前記監視時間に応じて可
変的に閾値を設定する閾値設定工程と、前記ノイズ検出
工程で計測された特徴量と前記閾値設定工程で設定され
た閾値を比較して前記移動体の停止を判定する停止判定
工程とを含むことを特徴とする。これにより、必要最小
限の時間で精度良く停止状態を判定することのできる移
動体の停止判定方法を提供することとなる。

【００１１】前記運動データの特徴量は、変動幅および
／または標準偏差であっても良い。

【００１２】また、本発明の移動体の停止判定方法は、
前記停止判定工程での判定結果に基づいて、停止時の運
動信号データに含まれるノイズを学習する工程を設ける
とともに、前記閾値設定工程で、前記監視時間ならびに
学習した停止時の特徴量を用いて可変的に閾値を設定す
ることを特徴とする。これにより、センサの取付け対象
とする移動体の運動特性の個体差が大きい場合であって
も、個体差を学習して最適な閾値を自動的に決定するこ
とのできる停止判定方法を提供することとなる。

【００１３】さらに、本発明の移動体の停止判定方法
は、前回停止時の運動信号レベルを記憶する運動信号レ
ベル記憶工程を設けるとともに、前記停止判定工程にお
いて、前記運動信号レベル記憶工程で記憶された前回停
止時の運動信号レベルと経過時間から現在時刻における
停止時運動信号レベル範囲を推定することを特徴とす
る。これにより、記憶した停止状態の運動信号出力レベ
ルと前回停止時からの経過時間から零点出力範囲を推定
することによって、停止状態を正しく判定することがで
きる停止判定方法を提供することとなる。さらに、停止
時の信号レベルを記憶する工程を設けたことによって、
停止判定工程では前回の信号レベルと最新のセンサ信号
レベルを比較し、両者の差分が前回停止時刻からの経過
時間によって決まる許容範囲にふくまれているかどうか
を判定することによって、温度センサなどを不要としな
がらもターンテーブル回転と停止を正しく判定すること
ができることとなる。

【００１４】さらに、本発明の移動体の停止判定装置
は、プログラムされたコンピュータによって移動体の停
止を判定する装置であって、前記移動体の運動を検出す
る運動検出手段と、この運動検出手段が検出した運動信
号データを一定時間蓄積する蓄積手段と、この蓄積手段
が蓄積した運動信号データのある時刻から最新のデータ
までの監視時間の間の特徴量を計測し、ノイズを検出す
るノイズ検出手段と、前記監視時間に応じて可変的に閾
値を設定する閾値設定手段と、前記ノイズ検出手段が検
出した特徴量と前記閾値設定手段が設定した閾値を比較
して移動体の停止判定を行う停止判定手段とを設けた構
成を有している。この構成により、必要最小限の時間で
精度良く停止状態を判定することのできる移動体の停止
判定装置を提供することとなる。

【００１５】前記運動データの特徴量は、変動幅および
／または標準偏差であっても良い。

【００１６】また、本発明の移動体の停止判定装置は、
前記停止判定工程での判定結果に基づいて、停止時の運
動信号データに含まれるノイズを学習する工程を設ける
とともに、前記閾値設定工程で、前記監視時間ならびに
学習した停止時の特徴量を用いて可変的に閾値を設定す
る方法を用いた構成を有している。この構成により、セ
ンサの取付け対象とする移動体の運動特性の個体差が大
きい場合であっても、個体差を学習して最適な閾値を自
動的に決定することのできる停止判定装置を提供するこ
ととなる。

【００１７】さらに、本発明の移動体の停止判定装置
は、前回停止時の運動信号レベルを記憶する運動信号レ
ベル記憶工程を設けるとともに、前記停止判定工程にお
いて、前記運動信号レベル記憶工程で記憶された前回停
止時の運動信号レベルと経過時間から現在時刻における
停止時運動信号レベル範囲を推定する方法を用いた構成
を有している。この構成により、記憶した停止状態の運
動信号出力レベルと前回停止時からの経過時間から零点
出力範囲を推定することによって、停止状態を正しく判
定することができる停止判定装置を提供することとな
る。さらに、停止時の信号レベルを記憶する工程を設け
たことによって、停止判定工程では前回の信号レベルと
最新のセンサ信号レベルを比較し、両者の差分が前回停
止時刻からの経過時間によって決まる許容範囲にふくま
れているかどうかを判定することによって、温度センサ
などを不要としながらもターンテーブル回転と停止を正
しく判定することができることとなる。

【００１８】また、前記運動検出手段が、移動体のロー
ル方向、ピッチ方向、ヨー方向の角速度のうち、少なく
とも一つを検出するジャイロセンサまたは、前記移動体
の互いに直交する３軸に沿った加速度のうち、少なくと
も一つを検出する加速度センサであっても良い。

【００１９】また、本発明の移動体の停止判定プログラ
ムを記録した記録媒体は、プログラムされたコンピュー
タによって移動体の停止を判定する停止判定プログラム
を記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であ
って、前記停止判定プログラムが、（ａ）前記移動体の
運動を検出するステップと、（ｂ）このステップ（ａ）
で検出された移動体の運動信号データを一定時間蓄積す
るステップと、（ｃ）このステップ（ｃ）で蓄積された
運動信号データのある時刻から最新のデータまでの監視
時間の間の特徴量を計測し、ノイズを検出するステップ
と、（ｄ）前記監視時間に応じて閾値を設定ステップ
と、（ｅ）前記ステップ（ｃ）で検出された特徴量と前
記ステップ（ｄ）で設定された閾値を比較して移動体の
停止を判定するステップとを含むことを特徴とする。こ
れにより、必要最小限の時間で精度良く停止状態を判定
することのできる移動体の停止判定方法を提供すること
となる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を用いて説明する。尚、すべての図面におい
て、同様な構成要素は同じ参照記号および符号を用いて
示し、詳細な説明は省略する。 （第１の実施の形態）図１は本発明の第１の実施の形態
における移動体の停止判定方法の機能構成を説明するブ
ロック図である。同図に示すように、本発明の第１の実
施の形態の移動体の停止判定方法は、センサ部１０１
と、タイマ制御部１０２と、Ａ／Ｄ部１０３と、データ
蓄積部１０４と、ノイズ計測部１０５と、閾値設定部１
０６と、停止判定部１０７と、判定結果出力部１０８と
を含んでいる。

【００２１】センサ部１０１は、移動体の運動を検出
し、検出した運動信号をアナログ電圧の信号等に変換し
て出力するものである。センサ部１０１としては、ヨー
方向、ロール方向、ピッチ方向の角速度のうち、少なく
とも１つを検出するジャイロセンサや、移動体の互いに
直交する３軸の加速度のうち、少なくとも１つを検出す
る加速度センサ等が用いられる。

【００２２】タイマ制御部１０２は、数１０ｍ秒から数
１００ｍ秒程度の予め決められた周期で信号を生成し
て、センサ部１０１が出力するアナログ信号に対する標
本化タイミングを決定するものである。

【００２３】Ａ／Ｄ部１０３は、タイマ制御部１０２が
生成したタイミングに基づいて、センサ部１０１が出力
するアナログ信号に対してアナログ／ディジタル信号変
換を行うものである。

【００２４】データ蓄積部１０４は、Ａ／Ｄ部１０３で
ディジタル化されたセンサ信号データを所定時間の間、
蓄積するものである。データ蓄積部１０４は、図示され
ないＲＯＭ、データの記録領域であるＲＡＭ、およびデ
ータの読み書きを制御するＣＰＵ等で構成される。

【００２５】ノイズ計測部１０５は、データ蓄積部１０
４に蓄積されているセンサ信号データ、すなわち運動デ
ータを用いて、ある監視時間の間の変動幅や標準偏差等
の特徴量を計測するものである。

【００２６】閾値設定部１０６は、ノイズ計測部１０５
における監視時間、すなわち特徴量の算出に用いたセン
サ信号データの数に応じて、停止判定用の閾値を設定す
るものである。上記のノイズ計測部１０５における特徴
量の算出ならびに閾値設定部１０６における閾値の設定
方法に関しては後述する。

【００２７】停止判定部１０７は、ノイズ計測部１０５
で計測した変動幅や標準偏差等の特徴量と、閾値設定部
１０６で設定した閾値を比較して、移動体の停止を判定
するものである。

【００２８】判定結果出力部１０８は、停止判定部１０
７における判定結果を外部に出力するものであり、これ
により、例えば停止判定結果をセンサの零点補正の判断
への利用や使用者に対する報知を可能にする。

【００２９】ノイズ計測部１０５、閾値設定部１０６お
よび停止判定部１０７は、いずれもデータの演算を行う
ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される。

【００３０】また、判定結果出力部１０８は使用者に判
定結果を報知する用途として用いられる場合は、ＬＣＤ
ディスプレイやＣＲＴディスプレイ、ＬＥＤ等の表示手
段、スピーカなどの音声出力手段が用いられ、またセン
サの零点検出等の制御用途においては、結果を書き込む
レジスタやメモリ領域などで構成される。

【００３１】次に、センサ信号データの特徴量の算出方
法ならびに閾値設定方法について説明する。

【００３２】センサ部１０１が出力する信号には、停止
または移動の状態に依存しない停止ノイズ、及び移動時
のみ含まれる移動ノイズが存在する。前者は、センサそ
のものが持つノイズ、アナログ／ディジタルデータ変換
時の量子化誤差、停止時の移動体の振動などである。ま
た後者は、移動体が自動車であれば、道路の凹凸によっ
て生じる車両の振動ノイズである。

【００３３】ノイズの大きさを表す特徴量としては、一
般的に標準偏差が用いられる。もし停止ノイズと移動ノ
イズの発生要因が互いに独立であれば、センサ信号に含
まれるノイズσは、停止ノイズの標準偏差σ_sと移動ノ
イズの標準偏差σ_mを用いて、下記の式（１）により表
すことができる。

【００３４】

【数１】

【００３５】一般的には移動体の振動ノイズは停止時よ
りも移動時の方が大きくなるため、停止ノイズの標準偏
差に対して移動ノイズの標準偏差の大きさよりも小さい
マージンを加算したものが停止判定用の閾値となる。

【００３６】ノイズの標準偏差は本来、標本数が無限大
の無限集合を用いて算出するが、現実的に標本数が無限
大の標準偏差を算出することは不可能であるため、実際
には、無限母集団の中から標本集合を抽出し、その標本
集合の標準偏差を特徴量として用いる。

【００３７】この標本集合の標準偏差（以下、「標本標
準偏差」と呼ぶ）は、標本集合の大きさによって変化す
るため、従来は標本集合の大きさを一定値として、この
時の標本標準偏差に対する停止判定用の閾値が決められ
ていた。

【００３８】上記ノイズの分布が正規分布に従う場合
は、標本標準偏差から無限母集団の標準偏差（以下、母
標準偏差）の信頼区間をχの２乗分布を利用して推定す
ることができる。

【００３９】

【数２】

【００４０】ここで、上記式（２）のσ_sは標本標準偏
差、ｎは標本数、σは母標準偏差、αは信頼度を表して
いる。標本標準偏差σ_sは、標本数ｎが大きくなるにつ
れて、母標準偏差σに近い値となるような特性を示す。

【００４１】停止ノイズの母標準偏差は移動体やセンサ
の特性によって個別に決まっているため、母標準偏差σ
を一定値とみなすと、式（２）から標本数ｎと停止ノイ
ズの標本標準偏差σ_sの関係を導出することができる。
図２において、横軸２０１が標本数ｎ、縦軸２０２が標
本標準偏差σ_sであり、曲線２０３は標本数ｎと停止ノ
イズの標本標準偏差σ_sの関係を表す曲線である。同図
において、母標準偏差σは０．１０である。この曲線２
０３を停止判定曲線として、センサ信号の標本標準偏差
と標本数が停止判定曲線２０３よりも下側に分布してい
る場合には、センサ信号の母標準偏差が停止時の分布に
従っていると見なせるため、停止と判定することができ
る。閾値設定手段１０６は、ノイズ計測手段１０５から
得られるセンサ信号の監視時間すなわち標本数ｎを用い
て停止判定曲線２０３の縦軸の値を読み取り、この値を
閾値に設定する。

【００４２】なお、標本標準偏差σ_sの計算は、標本数
ｎが多くなるにつれて多大な計算量を必要とするため、
計算能力が低いシステムでは、閾値設定が所定の時間内
に完了しなくなる可能性がある。このようなシステムで
は、他の実施の形態として、特徴量に変動幅等を用いて
計算負荷の軽減を図るような構成としても良い。

【００４３】図３は、本実施の形態における移動体の停
止判定方法の動作を説明するフローチャートである。ス
テップ３０１では、タイマ制御部１０２が生成するセン
サ信号データの標本タイミングと一致したかどうかを判
定し、一致している場合にはステップ３０２以降の処理
を行い、一致していない場合にはステップ３０１を繰り
返し実行する。ステップ３０２では、Ａ／Ｄ部１０３に
おいてセンサ部１０１のアナログ電圧出力をディジタル
データに変換する。ステップ３０３では、データ蓄積部
１０４においてステップ３０２で変換されたセンサ信号
データを一定時間の間記憶する。ステップ３０４では、
データ蓄積部１０４において記憶されているセンサ信号
データから特徴量を算出するときの監視時間ｔに初期値
Ｎ₀を設定する。通常は、ステップ３０４で設定される
監視時間の初期値は、センサ信号ノイズの分布が正規分
布に近づくように最低値を決定する必要があり、標本数
が２以上になるような監視時間を初期値として設定す
る。ステップ３０５では、停止判定結果の初期値として
走行中を表す値を設定する。

【００４４】ステップ３０６では、監視時間ｔと監視時
間最大値Ｎ₁の大きさを比較し、ｔがＮ₁以下の場合はス
テップ３０７以降の処理を行い、ｔがＮ₁より大きい場
合はステップ３１２以降の処理を実行する。監視時間最
大値Ｎ₁は、データ蓄積部１０４における記憶領域のサ
イズやシステムの計算処理能力に基づいて最適値を予め
設定しておく。ステップ３０７では、閾値設定部１０６
において、ステップ３０４またはステップ３１０で設定
された監視時間ｔと停止判定曲線２０３に基づいて閾値
を設定する。ステップ３０８では、ノイズ計測部１０５
において、ステップ３０４またはステップ３１０で設定
された監視時間ｔに基づき、センサ信号データのノイズ
を表す特徴量を算出する。

【００４５】ステップ３０９では、停止判定部１０７に
おいてステップ３０７で設定された閾値とステップ３０
８で算出された特徴量を比較し、特徴量が閾値を超える
場合にはステップ３１０の処理を行い、閾値以下となる
場合はステップ３１１の処理を実行する。ステップ３１
０では監視時間ｔをインクリメントして再びステップ３
０６以降の処理を繰り返し実行する。ステップ３１１で
は停止判定結果に停止を表す値を設定し、ステップ３１
２の処理を行う。ステップ３１２では判定結果出力１０
８においてステップ３０５またはステップ３１１で設定
された停止判定結果を出力する。

【００４６】上記の移動体の停止判定方法の動作は、コ
ンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されたプロ
グラムを実行するコンピュータによって制御される。

【００４７】なお、本実施の形態では、センサ部１０１
の出力データがアナログ電圧信号である場合の機能構成
ならびに動作を設定したが、センサ部１０１にディジタ
ル信号出力機能を備えている場合は、図１の機能ブロッ
ク構成図におけるＡ／Ｄ部１０３を削除して、センサ部
１０１から直接データ蓄積部１０４にセンサ信号データ
を入力するような構成としても良い。

【００４８】また、本実施の形態ではノイズ計測部１０
５が計測する特徴量として標本標準偏差または変動幅を
用いる方法を説明したが、他の実施の形態において、複
数の特徴量とそれぞれの特徴量に対する閾値を同時に用
いて停止判定を行うような構成としても良い。

【００４９】以上のように、本実施の形態では、センサ
の特徴量の監視時間を可変にして、さらに監視時間に応
じて最適な閾値を設定するようにしたことで、必要最小
限の時間での停止判定を可能とし、また正しく停止／移
動を判定することができる。 （第２の実施の形態）図４は、本発明の第２の実施の形
態における移動体の停止判定方法の機能構成を説明する
ブロック図である。同図に示すように、本実施の形態に
おける移動体の停止判定方法の機能構成は、本発明の第
１の実施の形態とは、停止時ノイズ学習部４０１を設
け、閾値設定部１０６の代わりに閾値設定部４０２とし
た点が相違している。

【００５０】停止時ノイズ学習部４０１は、停止判定部
１０７の判定結果に基づき、停止中にノイズ計測部１０
５が算出した特徴量を記憶するものである。閾値設定部
４０２は、停止時ノイズ学習部４０１で記憶された特徴
量とノイズ計測部１０５における監視時間を用いて閾値
設定を行うものである。

【００５１】例えば特徴量として標本標準偏差を用いた
場合には、ノイズ計測部１０５から停止時ノイズ学習部
４０１に対して標本標準偏差と観測時間を出力する。こ
の時にノイズ計測部１０５が計測する標本標準偏差は、
移動体やセンサの種類あるいはセンサの運動検出方法に
よって変化する。停止時ノイズ学習部４０１では標本標
準偏差と観測時間から停止ノイズの母標準偏差を推定
し、その母標準偏差を記憶する。停止時ノイズ学習部４
０１は記憶した停止ノイズの母標準偏差を閾値設定部４
０２に出力することによって、閾値設定部４０２では、
停止ノイズの母標準偏差に応じて本発明の第１の実施の
形態で説明した図２の停止判定曲線２０３を更新する。
さらに閾値設定部４０２では、更新した停止判定曲線２
０３と監視時間の関係を読み取って閾値を設定する。

【００５２】次に、停止時ノイズ学習部４０１における
停止時ノイズの母標準偏差の学習方法について説明す
る。停止時ノイズ学習部４０１で算出された母標準偏差
は、ノイズ計測部１０５における監視時間が長くなるほ
ど、ノイズの分布が正規分布に近づくという性質があ
る。従って、監視時間が十分でない場合には、停止時ノ
イズ学習部４０１が推定する母標準偏差の推定精度が悪
化するため、通常は停止毎に推定される母標準偏差をそ
のまま閾値設定に用いるのではなく、停止毎に推定され
る母標準偏差に対して過去に推定した母標準偏差を用い
て平滑化する手法を用いる。平滑化手法の一例として
は、下記の式（３）に示すようなローパスフィルタが用
いられる。ここで、σ_(i)は今回学習によって得られる
母標準偏差、σ_{( i-1)}は前回学習していた母標準偏差、
σはノイズ計測部１０５が計測する標本標準偏差から推
定した母標準偏差である。ｋは停止時ノイズの変動や標
本数などによって0から１まで変化させることのできる
時定数である。

【００５３】

【数３】 図５は、本実施の形態における移動体の停止判定方法の
動作を説明するフローチャートである。ステップ３０１
からステップ３０６ならびにステップ３０８からステッ
プ３１２では、本発明の第１の実施の形態における図３
の動作と同等の動作を行う。ステップ５０１では、閾値
設定部４０２において、停止時ノイズ学習部４０１が学
習した停止時ノイズの特徴量とステップ３０４またはス
テップ３１０で設定した監視時間ｔから閾値を設定す
る。また、ステップ３０９で停止と判定された後に、ス
テップ５０２では停止ノイズの特徴量の学習を行う。

【００５４】以上のように、本実施の形態では、停止時
の特徴量を学習し、学習の結果に応じて閾値を変化させ
るようにしたことにより、移動体の種類やセンサの個体
差やセンサの経年変化あるいはセンサの検出軸方向の違
いによる影響に応じて、適した閾値を自動的に設定でき
るような構成としたことにより、常に正確に停止／移動
を判定することができるという効果が得られる。 （第３の実施の形態）図６は、本発明の第３の実施の形
態における移動体の停止判定方法の機能構成を説明する
ブロック図である。同図に示すように、本実施の形態に
おける移動体の停止判定方法の機能構成は、本発明の第
１の実施の形態とは、停止時出力記憶部６０１を設け、
停止判定部１０７の代わりに停止判定部６０２とした点
が相違している。

【００５５】停止時出力記憶部６０１は、停止判定部６
０２によって停止と判定された場合のセンサ信号レベル
及び時刻を記憶するものである。停止判定部６０２は、
特徴量と閾値の比較に加えて、停止時出力記憶部６０１
によって記録されている前回停止時のセンサ出力レベル
と最新のセンサ出力レベルとの比較を行い、両者の差が
許容範囲内であれば停止と判定するものである。

【００５６】前回停止時のセンサ出力レベルと最新のセ
ンサ出力レベルとの比較時における許容範囲を決定する
方法としては、センサ部１０１の零点出力範囲から決定
する方法や、前回停止時のセンサ出力レベルと前回停止
時からの経過時間ならびにセンサ部１０１の零点出力変
動率等から決定する方法等がある。

【００５７】センサ部１０１にジャイロセンサを用いる
場合は、零点出力変動の最も大きな要因に周囲温度が挙
げられる。実際の利用環境では、単位時間当たりの温度
変化量を規定できる場合が多いことから、単位時間当た
りの最大零点出力変化量を決定することができる。

【００５８】図７は、零点出力最大変化量と経過時間の
関係が一次関数として表せる場合における零点出力の許
容範囲を示した説明図である。同図において、時刻ｔ₀
の時点で検出した停止時のセンサ出力レベル７０１がω
₀であり、センサ出力レベル７０１に含まれているノイ
ズ等の誤差の大きさ７０２はｗである。零点変動率直線
７０３は単位時間当たりの最大零点変動をｄとした直線
であり、時刻ｔ₁における零点出力許容範囲７０４は、
ω₀＋ｗ＋ｄ（ｔ₁−ｔ₀）からω₀−ｗ−ｄ（ｔ ₁−ｔ₀）
の範囲で表すことができる。

【００５９】図８は車載カーナビゲーション装置におけ
るターンテーブル回転時の実際の振動ジャイロセンサ出
力の時系列変化を表したグラフである。図８において区
間８０１はターンテーブル回転中のジャイロセンサ出力
である。区間８０１では道路の凹凸によるノイズが発生
していないため、標準偏差や変動幅といった特徴量だけ
では、停止時とほぼ変わらない値が得られるが、前回の
停止時におけるジャイロ出力と経過時間から零点許容範
囲を算出することで、停止中とターンテーブル回転中を
区別することが可能となる。

【００６０】図９は本発明の実施の形態における移動体
の停止判定方法の動作を説明するフローチャートであ
る。ステップ３０１からステップ３０８ならびにステッ
プ３１０からステップ３１２では、本発明の第１の実施
の形態における図３の動作と同等の動作を行う。ステッ
プ９０１では、（１）ステップ３０７で設定された閾値
とステップ３０８で算出した特徴量の比較して特徴量が
閾値以下であること、（２）ステップ３０３で蓄積され
ている最新のセンサ信号の出力レベルとステップ９０２
で記憶されているセンサ信号レベルとの差が前回停止時
からの経過時間によって決まる許容範囲内であること、
この２つの条件を共に満たす場合にはステップ３１１の
処理を行い、満たさない場合はステップ３１０の処理を
行う。またステップ９０２では、ステップ９０１で停止
と判定された時のセンサ信号出力ならびに時刻を記憶す
る。

【００６１】以上のように、本実施の形態では、停止時
のセンサ出力レベル及び時刻を保存するような構成とし
たことにより、温度センサを不要としながらも特徴量と
閾値の比較だけでは停止判定が困難なターンテーブル上
の回転時でも正しく停止／移動を検出できるようにな
る。

【００６２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、ノイズ
検出手段はセンサ信号データの監視時間を可変としてそ
の間の標準偏差や変動幅等の特徴量の算出を行い、閾値
設定工程においては監視時間に応じて適した閾値を設定
し、停止判定工程において特徴量と閾値を比較すること
により、移動体の停止を判定する時間を短縮することが
できるので、必要最低限の時間で精度良く停止判定が可
能であるという優れた効果を有する停止判定方法を提供
することができるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態における停止判定方
法の機能構成を示すブロック図

【図２】本発明の同実施の形態における停止判定方法の
閾値設定方法について監視時間と閾値の関係を示すグラ
フ

【図３】本発明の同実施の形態における停止判定方法の
動作を示すフローチャート

【図４】本発明の第２の実施の形態における停止判定方
法の機能構成を示すブロック図

【図５】本発明の同実施の形態における停止判定方法の
動作を示すフローチャート

【図６】本発明の第３の実施の形態における停止判定方
法の機能構成を示すブロック図

【図７】本発明の同実施の形態における停止判定方法の
停止判定部における前回停止時のセンサ出力信号から停
止判定時刻における零点出力範囲を示す時系列グラフ

【図８】本発明の同実施の形態における停止判定方法に
おいてターンテーブル回転中のジャイロセンサの実デー
タ出力を示す時系列グラフ

【図９】本発明の同実施の形態における停止判定方法の
動作を示すフローチャート

【符号の説明】

１０１ センサ部（運動検出手段） １０２ タイマ制御部 １０３ Ａ／Ｄ部 １０４ データ蓄積部（蓄積手段） １０５ ノイズ計測部（ノイズ検出手段） １０６、４０２ 閾値設定部（閾値設定手段） １０７、６０２ 停止判定部（停止判定手段） １０８ 判定結果出力部 ４０１ 停止時ノイズ学習部 ６０１ 停止時出力記憶部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宮越 栄美 神奈川県横浜市港北区綱島東四丁目３番１ 号 松下通信工業株式会社内 Ｆターム(参考） 2F034 BA01 BA15 BA20

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プログラムされたコンピュータによって
   移動体の停止を判定する方法であって、 前記移動体の運動を検出する運動検出工程と、 この運動検出工程で検出された運動データを一定時間蓄
   積する蓄積工程と、 この蓄積工程で蓄積された運動データに対するある時刻
   から最新のデータまでの監視時間の間の特徴量を計測
   し、ノイズを検出するノイズ検出工程と、 前記監視時間に応じて可変的に閾値を設定する閾値設定
   工程と、 前記ノイズ検出工程で計測された特徴量と前記閾値設定
   工程で設定された閾値を比較して前記移動体の停止を判
   定する停止判定工程とを含むことを特徴とする移動体の
   停止判定方法。
2. 【請求項２】 前記運動データの特徴量が、変動幅およ
   び／または標準偏差であることを特徴とする請求項１に
   記載の移動体の停止判定方法。
3. 【請求項３】 前記停止判定工程での判定結果に基づい
   て、停止時の運動信号データに含まれるノイズを学習す
   る工程を設けるとともに、 前記閾値設定工程で、前記監視時間ならびに学習した停
   止時の特徴量を用いて可変的に閾値を設定することを特
   徴とする請求項１または２に記載の移動体の停止判定方
   法。
4. 【請求項４】 前回停止時の運動信号レベルを記憶する
   運動信号レベル記憶工程を設けるとともに、 前記停止判定工程において、前記運動信号レベル記憶工
   程で記憶された前回停止時の運動信号レベルと経過時間
   から現在時刻における停止時運動信号レベル範囲を推定
   することを特徴とする請求項１または２に記載の移動体
   の停止判定方法。
5. 【請求項５】 プログラムされたコンピュータによって
   移動体の停止を判定する装置であって、 前記移動体の運動を検出する運動検出手段と、 この運動検出手段が検出した運動信号データを一定時間
   蓄積する蓄積手段と、 この蓄積手段が蓄積した運動信号データのある時刻から
   最新のデータまでの監視時間の間の特徴量を計測し、ノ
   イズを検出するノイズ検出手段と、 前記監視時間に応じて可変的に閾値を設定する閾値設定
   手段と、 前記ノイズ検出手段が検出した特徴量と前記閾値設定手
   段が設定した閾値を比較して移動体の停止判定を行う停
   止判定手段とを設けたことを特徴とする移動体の停止判
   定装置。
6. 【請求項６】 前記運動データの特徴量が、変動幅およ
   び／または標準偏差であることを特徴とする請求項５に
   記載の移動体の停止判定装置。
7. 【請求項７】 請求項１乃至４に記載する少なくとも１
   つの方法を用いることを特徴とした請求項５または６に
   記載の移動体の停止判定装置。
8. 【請求項８】 前記運動検出手段が、移動体のロール方
   向、ピッチ方向、ヨー方向の角速度のうち、少なくとも
   一つを検出するジャイロセンサまたは、前記移動体の互
   いに直交する３軸に沿った加速度のうち、少なくとも一
   つを検出する加速度センサであることを特徴とする請求
   項５乃至７の何れかに記載の移動体の停止判定装置。
9. 【請求項９】 プログラムされたコンピュータによって
   移動体の停止を判定する停止判定プログラムを記録した
   コンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、前記
   停止判定プログラムが、 （ａ）前記移動体の運動を検出するステップと、 （ｂ）このステップ（ａ）で検出された移動体の運動信
   号データを一定時間蓄積するステップと、 （ｃ）このステップ（ｃ）で蓄積された運動信号データ
   のある時刻から最新のデータまでの監視時間の間の特徴
   量を計測し、ノイズを検出するステップと、 （ｄ）前記監視時間に応じて閾値を設定ステップと、 （ｅ）前記ステップ（ｃ）で検出された特徴量と前記ス
   テップ（ｄ）で設定された閾値を比較して移動体の停止
   を判定するステップとを含むことを特徴とする停止判定
   プログラムを記録した記録媒体。