JP2006275748A - Detecting device for value of axis misalignment of radar - Google Patents

Detecting device for value of axis misalignment of radar Download PDF

Info

Publication number
JP2006275748A
JP2006275748A JP2005094848A JP2005094848A JP2006275748A JP 2006275748 A JP2006275748 A JP 2006275748A JP 2005094848 A JP2005094848 A JP 2005094848A JP 2005094848 A JP2005094848 A JP 2005094848A JP 2006275748 A JP2006275748 A JP 2006275748A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
predetermined time
axis deviation
radar
distribution data
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2005094848A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masahiro Ezu
昌宏 得津
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Ten Ltd
Original Assignee
Denso Ten Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Ten Ltd filed Critical Denso Ten Ltd
Priority to JP2005094848A priority Critical patent/JP2006275748A/en
Publication of JP2006275748A publication Critical patent/JP2006275748A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a detecting device for value of axis misalignment of radars capable of measuring correctly the value of axis misalignment even during transition from line travelling to curve travelling, in measurement of value of axis misalignment in the horizontal direction of radar based on the distribution of stationary targets. <P>SOLUTION: By holding time-sequentially the flags showing the data of two-dimensional-like distribution of detected stationary targets and whether traveling is in line cruise or curve cruise from the present to a predetermined time (steps 1002 to 1018), the distribution data and flags until a predetermined time are held as T_Map(4) and T_Flag(4). Only when line travelling is discriminated for any time at the present and before a predetermined time (step 1020), the distribution data T_Map (4) before a predetermined time is integrated to A_Map (step 1022), and then the axis misalignment value is calculated based on the integrated value A_Map (step 1026). <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、車輌に搭載されたレーダの水平方向の軸ずれ量を決定する装置に関する。   The present invention relates to an apparatus for determining a horizontal axis misalignment amount of a radar mounted on a vehicle.

車載用レーダには、ターゲットとの距離R、ターゲットの相対速度Vのほかに、電波の発射方向を電子的または機械的に走査することによってターゲットの方位角度θを検出し、X=R・sinθによりターゲットの横位置Xを検出し得るものがある。横位置Xを検出することにより、自車の進行方向前方を走行する車輌の距離および相対速度に基いて車間距離を制御することが可能になる。   The in-vehicle radar detects the azimuth angle θ of the target by electronically or mechanically scanning the emission direction of the radio wave in addition to the distance R to the target and the relative velocity V of the target, and X = R · sin θ Can detect the lateral position X of the target. By detecting the lateral position X, it becomes possible to control the inter-vehicle distance based on the distance and relative speed of the vehicle traveling in front of the own vehicle.

この様な車載用レーダが車輌に設置された後、何らかの原因で加わった外力により水平方向の軸ずれが発生すると、レーダが認識する車輌の進行方向と車輌の実際の進行方向にずれを生じる。このため、レーダが検出するターゲットの方位角度θに実際の方位角度からのずれを生じることになり、車間制御の対象となるターゲットの位置を誤って認識することになる。   After such an in-vehicle radar is installed in a vehicle, if a horizontal axis deviation occurs due to an external force applied for some reason, a deviation occurs between the traveling direction of the vehicle recognized by the radar and the actual traveling direction of the vehicle. For this reason, the azimuth angle θ of the target detected by the radar deviates from the actual azimuth angle, and the position of the target to be subject to the inter-vehicle control is erroneously recognized.

下記特許文献1には、道路の両側に設けられているガードレールなどの多数の静止物体の検出位置が道路の左右の仮想的な直線に沿って分布することを利用して、静止していると認識された物体の位置の分布から最小2乗法により仮想直線を求め、この仮想直線の傾きを水平方向軸ずれ量とする手法が開示されている。   In Patent Document 1 below, the detection positions of a large number of stationary objects such as guardrails provided on both sides of a road are distributed along virtual straight lines on the left and right of the road, A technique is disclosed in which a virtual straight line is obtained from the recognized distribution of the position of an object by the least square method, and the inclination of the virtual straight line is used as the horizontal axis deviation amount.

レーダを搭載している車輌がカーブを走行しているときは、前方のガードレール等の静止物体の並ぶ方向が自車の進行方向に対して傾斜しているため軸ずれ量の誤認識を起こすことになる。特許文献1には、これを避けるため、ヨートレートセンサの出力に基いて自車が直線走行しているかどうかを検出し、直線走行しているときのみ軸ずれ角θを検出することが開示されている。   When a vehicle equipped with radar is traveling on a curve, the direction in which stationary objects such as guardrails in front of the vehicle are aligned is inclined with respect to the traveling direction of the vehicle, causing misrecognition of the amount of misalignment. become. In order to avoid this, Patent Document 1 discloses detecting whether or not the vehicle is traveling straight based on the output of the yaw rate sensor, and detecting the axis deviation angle θ only when traveling straight. ing.

しかしながら、図1に示すように、車輌20が直線走行からカーブ走行に移行する直前においては、センサの出力が直線走行を示しているにもかかわらず、前方の静止物体22の分布から得られる仮想直線24が車輌の進行方向26に対して傾斜する状況が生じ、このため、軸ずれ量を誤って認識するという問題を生じる。   However, as shown in FIG. 1, immediately before the vehicle 20 shifts from straight running to curved running, the virtual output obtained from the distribution of the stationary object 22 in front of the sensor 20 shows that the output of the sensor shows straight running. A situation occurs in which the straight line 24 is inclined with respect to the traveling direction 26 of the vehicle, which causes a problem of erroneously recognizing the amount of axis deviation.

特開2001−166051号公報JP 2001-166051 A

したがって本発明の目的は、軸ずれ量を正確に決定することの可能な軸ずれ量決定装置を提供することにある。   Accordingly, an object of the present invention is to provide an axis deviation amount determination device capable of accurately determining an axis deviation amount.

本発明によれば、検出された静止物標の2次元的な分布のデータを現在から所定時間前まで時系列的に保持することによって所定時間前の分布データを保持する保持手段と、該保持手段が保持する所定時間前の分布データを積算する積算手段と、該積算された分布データに基いて軸ずれ量を算出する軸ずれ量算出手段とを具備し、前記積算手段は、現在または所定時間前においてレーダを搭載する車輌の回転半径が所定値以下であるとき、前記所定時間前の分布データに所定の比率を乗じて積算するレーダの軸ずれ量決定装置が提供される。
本発明によれば、検出された静止物標の分布のデータを現在から所定時間前まで時系列的に保持する保持手段と、該保持手段が保持する所定時間前の分布データを積算する積算手段と、該積算された分布データに基いて軸ずれ量を算出する軸ずれ量算出手段とを具備し、前記積算手段は、現在または該所定時間前においてレーダを搭載する車輌の回転半径が所定値以下であるとき、該所定時間前の分布データを前記積算に使用しないレーダの軸ずれ量決定装置もまた提供される。
According to the present invention, the holding means for holding the distribution data of the predetermined time by holding the data of the two-dimensional distribution of the detected stationary target in time series from the present to the predetermined time, and the holding An integration unit that integrates distribution data before a predetermined time held by the unit, and an axis deviation amount calculation unit that calculates an axis deviation amount based on the accumulated distribution data. Provided is a radar axis deviation determination device that multiplies the distribution data before a predetermined time by a predetermined ratio and accumulates when the turning radius of the vehicle on which the radar is mounted is equal to or less than a predetermined value.
According to the present invention, the holding means for holding the data of the distribution of the detected stationary target in a time series from the present to a predetermined time before, and the integrating means for integrating the distribution data held by the holding means before the predetermined time And an axis deviation amount calculating means for calculating an axis deviation amount based on the accumulated distribution data, wherein the integrating means is configured such that the turning radius of the vehicle on which the radar is mounted is a predetermined value at present or before the predetermined time. A radar axis misalignment determining apparatus that does not use the distribution data before the predetermined time for the integration when it is the following is also provided.

上記の構成において、積算手段は通常は所定時間前に得られた分布データを積算しており、それに基いて軸ずれ量が算出される。レーダを搭載する車輌がカーブに差し掛かって回転半径が所定値以下になると、それ以降は所定時間前の分布データに所定の比率、好ましくはゼロを乗じたものが積算されるので、カーブに入る所定時間前からの分布データの寄与は小さくなるかまたはゼロになり、図1を参照して述べた問題は解消される。   In the above configuration, the integrating means normally integrates the distribution data obtained before a predetermined time, and the axis deviation amount is calculated based on the integrating data. When the vehicle carrying the radar reaches the curve and the turning radius falls below a predetermined value, the distribution data before a predetermined time is multiplied by a predetermined ratio, preferably zero. The contribution of the distribution data from before time becomes small or zero, and the problem described with reference to FIG. 1 is solved.

一方、カーブを曲がり終わって直線走行に移った直後では、所定時間前の分布データはカーブ走行中の分布データであるということになるので、これをそのまま積算すると不正確な軸ずれ量が得られることになる。そこで、「現在または所定時間前において」回転半径が所定値以下であるとき分布データに所定の比率、好ましくはゼロを乗じて積算する構成とすることでこの問題を回避することができる。   On the other hand, immediately after turning the curve and moving straight, the distribution data before the predetermined time is the distribution data during the curve traveling, and if this is integrated as it is, an inaccurate axis deviation amount can be obtained. It will be. Thus, this problem can be avoided by adopting a configuration in which the distribution data is multiplied by a predetermined ratio, preferably zero, when the turning radius is equal to or less than a predetermined value “currently or before a predetermined time”.

図2は本発明が適用されるレーダの一例としての、車間制御用レーダの構成を示す。   FIG. 2 shows a configuration of an inter-vehicle control radar as an example of a radar to which the present invention is applied.

図2において、ECU10はヨーレートセンサ12からの信号および車速センサ14からの信号に基づき自車の回転半径を算出し、車速のデータと共にFM−CWレーダ16へ送る。ヨーレートセンサ12の出力の代わりにステアリングセンサ(図示せず)の出力を用いても回転半径を算出することができる。FM−CWレーダ16は、三角波で周波数変調されたミリ波帯の電波を自車の前方へ発射し、反射波を解析することにより、前方に存在する物標との距離および物標の相対速度を算出する。FM−CWレーダ16はまた、前述したように、電波の発射方向を走査し、そのときの反射波のパワーの分布に基いて物標の横位置を算出し、距離および相対速度のデータとともにECU10へ送る。ECU10はそれらのデータに基づき、前方を走行する車輌との距離を一定に保つための制御信号を生成して出力する。   In FIG. 2, the ECU 10 calculates the turning radius of the own vehicle based on the signal from the yaw rate sensor 12 and the signal from the vehicle speed sensor 14, and sends it to the FM-CW radar 16 together with the vehicle speed data. The turning radius can also be calculated by using the output of a steering sensor (not shown) instead of the output of the yaw rate sensor 12. The FM-CW radar 16 emits a millimeter-wave band radio wave that is frequency-modulated with a triangular wave to the front of the host vehicle, analyzes the reflected wave, and thereby the distance from the target existing ahead and the relative velocity of the target. Is calculated. As described above, the FM-CW radar 16 also scans the emission direction of the radio wave, calculates the lateral position of the target based on the power distribution of the reflected wave at that time, and calculates the ECU 10 together with the distance and relative velocity data. Send to. Based on these data, the ECU 10 generates and outputs a control signal for maintaining a constant distance from the vehicle traveling ahead.

本発明の一実施形態では、水平方向の軸ずれ量を算出するため、ECU10はまずFM−CWレーダ16が検出した物標の中で相対速度が車速に実質的に一致するものを静止物標として特定する。そして、横軸を静止物標の横位置、たて軸を静止物標の距離とする2次元平面を横軸およびたて軸に平行な等間隔の直線で区切り、区切られた各区域に入る静止物標の数をカウントすることによって、図3に示すような分布データを作成する。以下この分布データをTemp_MapあるいはT_Mapと称することとする。図3に示した例は、100msec周期で得られた静止物標のデータを10回加算して得られたものである。   In one embodiment of the present invention, in order to calculate the horizontal axis misalignment amount, the ECU 10 first selects a target whose relative speed substantially matches the vehicle speed among the targets detected by the FM-CW radar 16 as a stationary target. As specified. Then, the horizontal axis is the horizontal position of the stationary target and the vertical axis is the distance of the stationary target. The two-dimensional plane is separated by the horizontal axis and equally spaced straight lines parallel to the vertical axis and enters each divided area. Distribution data as shown in FIG. 3 is created by counting the number of stationary targets. Hereinafter, this distribution data is referred to as Temp_Map or T_Map. The example shown in FIG. 3 is obtained by adding 10 times the data of a stationary target obtained at a cycle of 100 msec.

このようなT_Mapを一定周期(例えば100sec×10=1sec周期)で作成し、所定時間前(例えば4sec前)のT_Mapを保持するために、現在から所定時間前までのT_Mapを例えばT_Map(I)(I=0,1…4)として時系列的に保持する。ここでT_Map(I)は例えばI秒前のT_Mapを意味するものとする。   In order to create such T_Map at a constant cycle (for example, 100 sec × 10 = 1 cycle) and hold T_Map for a predetermined time before (for example, 4 sec), T_Map from the present to the predetermined time before can be determined by, for example, T_Map (I) (I = 0, 1... 4) is held in time series. Here, T_Map (I) means, for example, T_Map before I seconds.

自車の回転半径が所定値(例えば2000m)よりも大きくて直線走行していると判断される間はこの所定時間前の分布データ(例えばT_Map(4))を積算していくことにより水平方向軸ずれ量の計算に必要な分布データを得る。この積算された分布データを以下A_Mapと称することとする。A_Mapからの水平方向軸ずれ量の計算は、例えば前述の特許文献1に記載されているように、最小2乗法によって求められた仮想直線の傾きを軸ずれ量とする。   While it is determined that the vehicle's turning radius is larger than a predetermined value (for example, 2000 m) and the vehicle is traveling in a straight line, the distribution data (for example, T_Map (4)) before the predetermined time is integrated to accumulate in the horizontal direction. Obtain distribution data required for calculation of the amount of misalignment. The integrated distribution data is hereinafter referred to as A_Map. In calculating the horizontal axis deviation amount from A_Map, for example, as described in Patent Document 1, the inclination of the imaginary straight line obtained by the least square method is used as the axis deviation amount.

自車の回転半径が所定値よりも小さくなってカーブに進入したと判断されるときは直ちにT_Map(4)のA_Mapへの積算を停止する。これによって、カーブに進入するよりも所定時間前からの分布データはA_Mapへの積算から除外され、軸ずれ量の精度を向上させることができる。   When it is determined that the turning radius of the host vehicle is smaller than the predetermined value and the vehicle has entered the curve, the integration of T_Map (4) to A_Map is immediately stopped. As a result, the distribution data from a predetermined time before entering the curve is excluded from the integration to A_Map, and the accuracy of the axis deviation amount can be improved.

一方、カーブ走行から直線走行に移行した直後においては所定時間前の分布データはカーブによる傾斜を含むことになる。そこで、回転半径が所定値以上であったか否かを示すフラグT_Flag(I)をT_Map(I)とともに時系列的に保持することによって所定時間前の分布データが直線走行中のものであったか否かを示す情報を保持する。T_Map(4)をA_Mapに積算する際には、現在および所定時間前の双方において直線走行中であるときのみ積算することとすれば、この問題を回避することができる。   On the other hand, immediately after the transition from the curve travel to the straight travel, the distribution data before the predetermined time includes an inclination due to the curve. Therefore, by holding a flag T_Flag (I) indicating whether or not the turning radius is greater than or equal to a predetermined value in a time series together with T_Map (I), it is determined whether or not the distribution data before a predetermined time is a straight line running. Holds the information shown. When T_Map (4) is integrated into A_Map, this problem can be avoided if the integration is performed only when the vehicle is running in a straight line both at the present time and a predetermined time ago.

図4はECU10のプログラムにより実現される軸ずれ量決定処理の第1の例を示すフローチャートである。図4に示す処理は一定周期、例えば1秒周期で起動される。最初にレーダを搭載する車輌の速度Vが所定値V0(例えば36km/h)を超えているかが判定され、車速VがV0以上であるときのみこの処理が実行される。 FIG. 4 is a flowchart showing a first example of the axis deviation amount determination process realized by the program of the ECU 10. The process shown in FIG. 4 is started at a constant cycle, for example, at a cycle of 1 second. First, it is determined whether the speed V of the vehicle on which the radar is mounted exceeds a predetermined value V 0 (for example, 36 km / h), and this process is executed only when the vehicle speed V is equal to or higher than V 0 .

ステップ1002,1004,1006および1008において、時系列的に格納されている過去の分布データT_Map(I)およびフラグT_Flag(I)(I=1,2…4)を更新するため、I=4,3,2,1について、T_Map(I−1)のデータがT_Map(I)に移され、T_Flag(I−1)の値がT_Flag(I)に移される。   In steps 1002, 1004, 1006 and 1008, in order to update the past distribution data T_Map (I) and the flag T_Flag (I) (I = 1, 2,... 4) stored in time series, I = 4 For 3, 2, 1, the data of T_Map (I-1) is moved to T_Map (I), and the value of T_Flag (I-1) is moved to T_Flag (I).

次に、FM−CWレーダ16が検出した物標の中で相対速度が自車の速度に実質的に一致するものが静止物標と特定され(ステップ1010)、その2次元的な分布がT_Map(0)に保存される(ステップ1012)。前述したように、例えば100msec周期で分布を決定し、その10回分を加算してT_Map(0)としても良い。ステップ1014において、ヨートレートセンサ12の出力から決定される自車の回転半径Rの絶対値が所定値R0(例えば2000m)と比較され、RがR0以上であるときはT_Flag(0)をゼロに(ステップ1016)、RがR0以下であるときはT_Flag(0)が1に設定される(ステップ1018)。そして、T_Flag(0)またはT_Flag(4)がゼロであるか否かが判定され(ステップ1020)、両者がいずれもゼロであるときはT_Map(4)がA_Mapに積算され(ステップ1022)、少なくとも一方がゼロでないときは、この処理はバイパスされる。最後に、ステップ1024において軸ずれ値の演算条件、例えばA_Mapに値が100を超える領域が10ヶ所以上存在するか、が判定され、演算条件が成立しないときはステップ1000の処理に戻り、演算条件が成立するときは、A_Mapから軸ずれ量が計算され(ステップ1026)、A_Mapの値がクリアされる(ステップ1028)。
図5はA_Mapの一例を示す。例えば値が150を超えた領域が縦に(距離方向に)4箇所以上並んだとき、この縦の各エリアについての直線を最小2乗法により演算して180/πで近似することによりその傾きを求める。傾きと進行方向とのなす角度が軸ずれ量となる。すなわち、4つの領域(図中、四角で囲んで示す)の横方向の位置をxi(i=1〜4)、たて方向の値をyiとして、軸ずれ角θは、式
θ=(4*Σxii−Σyi)/(4*Σxi 2−(Σxi2)*(180/π)
により算出される。算出された軸ずれ量が例えば5°以上のとき異常と判定され、5°未満のとき正常と判定される。
Next, among the targets detected by the FM-CW radar 16, those whose relative speed substantially matches the speed of the own vehicle are identified as stationary targets (step 1010), and the two-dimensional distribution thereof is T_Map. It is stored in (0) (step 1012). As described above, for example, the distribution may be determined at a period of 100 msec, and 10 times of the distribution may be added to obtain T_Map (0). In step 1014, the absolute value of the rotational radius R of the vehicle is compared with a predetermined value R 0 (e.g., 2000 m) that is determined from the output of the yaw preparative rate sensor 12, when R is R 0 or more a t_flag (0) Zero (step 1016), T_Flag (0) is set to 1 when R is less than or equal to R 0 (step 1018). Then, it is determined whether T_Flag (0) or T_Flag (4) is zero (step 1020). If both are zero, T_Map (4) is added to A_Map (step 1022), and at least If one is not zero, this process is bypassed. Finally, in step 1024, it is determined whether or not there are 10 or more regions where the value of the axis deviation value exceeds 100 in A_Map. If the calculation condition is not satisfied, the processing returns to step 1000, When is established, the amount of axis deviation is calculated from A_Map (step 1026), and the value of A_Map is cleared (step 1028).
FIG. 5 shows an example of A_Map. For example, when four or more regions where the value exceeds 150 are arranged vertically (in the distance direction), the straight line for each vertical area is calculated by the least square method and approximated by 180 / π to obtain the inclination. Ask. The angle formed between the inclination and the traveling direction is the amount of axial deviation. That is, assuming that the horizontal position of four regions (enclosed by squares in the figure) is x i (i = 1 to 4) and the vertical direction value is y i , the axis deviation angle θ is expressed by the equation θ = (4 * Σx i y i −Σy i ) / (4 * Σx i 2 − (Σx i ) 2 ) * (180 / π)
Is calculated by For example, when the calculated axis deviation amount is 5 ° or more, it is determined to be abnormal, and when it is less than 5 °, it is determined to be normal.

図6は本発明の軸ずれ量演算処理の第2の例を示すフローチャートである。図4の例と異なる点は、T_Flag(0)またはT_Flag(4)が1であるとき、T_Map(4)に所定の比率、例えば0.5を乗じたものをA_Mapに加算する(ステップ1023)点である。レーダを搭載する車輌が一般道路を走行する際には直線走行時のデータがなかなか得られないので、このようにすることで早期に軸ずれ量を算出することができる。   FIG. 6 is a flowchart showing a second example of the axis deviation amount calculation processing of the present invention. A difference from the example of FIG. 4 is that when T_Flag (0) or T_Flag (4) is 1, a value obtained by multiplying T_Map (4) by a predetermined ratio, for example, 0.5 is added to A_Map (step 1023). Is a point. When a vehicle equipped with a radar travels on a general road, it is difficult to obtain data at the time of straight traveling. Thus, the amount of axis deviation can be calculated at an early stage.

積算に使用する分布データ(ステップ1022,1023)を前述したように「所定時間」という固定時間前の分布データとする代わりにこれを車速に応じて変更することにより「所定の距離」だけ前のデータを積算するようにしても良い。また、前述の「所定の比率」を車輌の回転半径に応じて変更するようにしても良い。   Instead of using the distribution data (steps 1022 and 1023) used for integration as the distribution data before the fixed time of “predetermined time” as described above, this is changed according to the vehicle speed, so that “predetermined distance” ahead is obtained. Data may be integrated. Further, the aforementioned “predetermined ratio” may be changed according to the turning radius of the vehicle.

本発明の課題を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the subject of this invention. 本発明が適用されるレーダの一例の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of an example of the radar to which this invention is applied. T_Mapの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of T_Map. 本発明の軸ずれ量決定処理の一例のフローチャートである。It is a flowchart of an example of the axial deviation | shift amount determination process of this invention. A_Mapの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of A_Map. 本発明の軸ずれ量決定処理の他の例のフローチャートである。It is a flowchart of the other example of the axial deviation amount determination process of this invention.

Claims (6)

検出された静止物標の分布のデータを現在から所定時間前まで時系列的に保持する保持手段と、
該保持手段が保持する所定時間前の分布データを積算する積算手段と、
該積算された分布データに基いて軸ずれ量を算出する軸ずれ量算出手段とを具備し、
前記積算手段は、現在または該所定時間前においてレーダを搭載する車輌の回転半径が所定値以下であるとき、該所定時間前の分布データに所定の比率を乗じて積算するレーダの軸ずれ量決定装置。
Holding means for holding data of the distribution of the detected stationary target in a time series from the present to a predetermined time;
Integration means for integrating distribution data of a predetermined time held by the holding means;
An axis deviation amount calculating means for calculating an axis deviation amount based on the accumulated distribution data;
The integrating means determines the amount of radar axis deviation to be integrated by multiplying the distribution data before the predetermined time by a predetermined ratio when the turning radius of the vehicle on which the radar is mounted is equal to or less than a predetermined value at the present or the predetermined time before. apparatus.
前記所定の比率はゼロである請求項1記載のレーダの軸ずれ量決定装置。   2. The radar axis deviation determination apparatus according to claim 1, wherein the predetermined ratio is zero. 前記所定の比率は前記車輌の回転半径に応じて変更される請求項1のレーダの軸ずれ量決定装置。   2. The radar axis deviation determining apparatus according to claim 1, wherein the predetermined ratio is changed according to a turning radius of the vehicle. 検出された静止物標の分布のデータを現在から所定時間前まで時系列的に保持する保持手段と、
該保持手段が保持する所定時間前の分布データを積算する積算手段と、
該積算された分布データに基いて軸ずれ量を算出する軸ずれ量算出手段とを具備し、
前記積算手段は、現在または該所定時間前においてレーダを搭載する車輌の回転半径が所定値以下であるとき、該所定時間前の分布データを前記積算に使用しないレーダの軸ずれ量決定装置。
Holding means for holding data of the distribution of the detected stationary target in a time series from the present to a predetermined time;
Integration means for integrating distribution data of a predetermined time held by the holding means;
An axis deviation amount calculating means for calculating an axis deviation amount based on the accumulated distribution data;
The integrating means is a radar axis deviation determining device that does not use the distribution data before the predetermined time for the integration when the turning radius of the vehicle on which the radar is mounted is equal to or less than a predetermined value at present or before the predetermined time.
前記所定時間は前記車輌の速度に応じて変更される請求項1〜4のいずれか1項記載のレーダの軸ずれ量決定装置。   The radar axis deviation determination apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the predetermined time is changed according to a speed of the vehicle. 前記車輌の速度が所定値以下のとき、前記保持手段が保持する分布データの更新および前記積算手段による分布データの積算が停止される請求項1〜5のいずれか1項記載のレーダの軸ずれ量決定装置。   The radar axis deviation according to any one of claims 1 to 5, wherein when the vehicle speed is equal to or lower than a predetermined value, updating of distribution data held by the holding means and accumulation of distribution data by the integrating means are stopped. Quantity determination device.
JP2005094848A 2005-03-29 2005-03-29 Detecting device for value of axis misalignment of radar Withdrawn JP2006275748A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005094848A JP2006275748A (en) 2005-03-29 2005-03-29 Detecting device for value of axis misalignment of radar

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005094848A JP2006275748A (en) 2005-03-29 2005-03-29 Detecting device for value of axis misalignment of radar

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006275748A true JP2006275748A (en) 2006-10-12

Family

ID=37210671

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005094848A Withdrawn JP2006275748A (en) 2005-03-29 2005-03-29 Detecting device for value of axis misalignment of radar

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006275748A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009042088A (en) * 2007-08-09 2009-02-26 Honda Motor Co Ltd Object detection device for vehicle
US8217829B2 (en) 2009-05-19 2012-07-10 Honda Motor Co., Ltd. Apparatus and method for determining axis deviation of radar
US20180203109A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-19 Denso Ten Limited Radar device and vehicle velocity correction method
CN109188379A (en) * 2018-06-11 2019-01-11 深圳市保途者科技有限公司 Drive the automatic calibrating method of backup radar operating angle

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009042088A (en) * 2007-08-09 2009-02-26 Honda Motor Co Ltd Object detection device for vehicle
US8217829B2 (en) 2009-05-19 2012-07-10 Honda Motor Co., Ltd. Apparatus and method for determining axis deviation of radar
US20180203109A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-19 Denso Ten Limited Radar device and vehicle velocity correction method
JP2018115934A (en) * 2017-01-17 2018-07-26 株式会社デンソーテン Rader device and vehicle speed correction method
US10802140B2 (en) 2017-01-17 2020-10-13 Denso Ten Limited Radar device and vehicle velocity correction method
CN109188379A (en) * 2018-06-11 2019-01-11 深圳市保途者科技有限公司 Drive the automatic calibrating method of backup radar operating angle
CN109188379B (en) * 2018-06-11 2023-10-13 深圳市保途者科技有限公司 Automatic calibration method for driving auxiliary radar working angle

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4343536B2 (en) Car sensing device
JP5926208B2 (en) In-vehicle radar system
JP5003674B2 (en) Radar device and moving body
US20040027272A1 (en) Automotive radar systems
US11300415B2 (en) Host vehicle position estimation device
JP6970936B2 (en) Object detector, object detection program, and recording medium
US20080243389A1 (en) Vehicle Collision Avoidance Equipment and Method
JP2007304034A (en) On-board device for discriminating road shape
JP2010287162A (en) Driving support apparatus and program
JP4442520B2 (en) Course estimation device for vehicle
JP2008082974A (en) Object detector, object detecting method, and program executed by computer
JP2010210483A (en) Radar apparatus
US20230008630A1 (en) Radar device
JP5846472B2 (en) Vehicle object detection device
WO2018077724A1 (en) Apparatus and method for determining a speed of a vehicle
US20220348209A1 (en) Vehicle system for detection of oncoming vehicles
JP2002175599A (en) Lane position estimating device for precedent vehicle or target
JP2006275748A (en) Detecting device for value of axis misalignment of radar
JP2007271298A (en) On-vehicle radar system
WO2020137747A1 (en) Driving assistance apparatus
JP2011034435A (en) Vehicle location calculation unit and vehicle location calculation method
US20200118424A1 (en) Map information system
JPH11144198A (en) Object identifying device for vehicle
JP5178652B2 (en) Vehicle travel safety device
KR20230061607A (en) System and method for evaluation of autonomous vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20080603