JP6007778B2 - Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program - Google Patents

Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6007778B2
JP6007778B2 JP2012276085A JP2012276085A JP6007778B2 JP 6007778 B2 JP6007778 B2 JP 6007778B2 JP 2012276085 A JP2012276085 A JP 2012276085A JP 2012276085 A JP2012276085 A JP 2012276085A JP 6007778 B2 JP6007778 B2 JP 6007778B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
acceleration
speed
speed difference
unit
inclination angle
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.)
Active
Application number
JP2012276085A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2014119393A (en
Inventor
裕章 ▲高▼梨
裕章 ▲高▼梨
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.)
JVCKenwood Corp
Original Assignee
JVCKenwood Corp
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 JVCKenwood Corp filed Critical JVCKenwood Corp
Priority to JP2012276085A priority Critical patent/JP6007778B2/en
Publication of JP2014119393A publication Critical patent/JP2014119393A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6007778B2 publication Critical patent/JP6007778B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、傾斜角検出技術に関し、特に車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置、傾斜角検出方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to a tilt angle detection technique, and more particularly to a tilt angle detection device, a tilt angle detection method, and a program for detecting a tilt angle of a vehicle.

従来、カーナビゲーション装置は、絶対位置を得ることが可能なGPS(Global Positioning System)と、ジャイロや速度パルス等のセンサから計算される相対位置を得る自立航法を組合わせて、車両位置や進行方位を算出する。自立航法では、道路傾斜を含む車両の姿勢角が考慮されることによって、より高精度な位置を算出することが可能になる。車両の姿勢角である傾斜角は、例えば、傾斜角が単位時間において変化しないというモデルから導出された状態方程式をもとにカルマンフィルタ処理にて導出される(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, a car navigation apparatus combines a GPS (Global Positioning System) capable of obtaining an absolute position and a self-contained navigation that obtains a relative position calculated from a sensor such as a gyroscope or a speed pulse to obtain a vehicle position and traveling direction. Is calculated. In the self-contained navigation, it is possible to calculate a more accurate position by taking into account the attitude angle of the vehicle including the road inclination. The inclination angle, which is the attitude angle of the vehicle, is derived, for example, by Kalman filter processing based on a state equation derived from a model in which the inclination angle does not change in unit time (see, for example, Patent Document 1).

特開2011−102784号公報JP 2011-102784 A

傾斜角が変化する場合においても、傾斜角を導出することを可能とするために、傾斜角を算出するための遅延を低減することが望まれる。   Even when the tilt angle changes, it is desirable to reduce the delay for calculating the tilt angle in order to be able to derive the tilt angle.

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、傾斜角を算出するための遅延を低減する技術を提供することにある。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a technique for reducing a delay for calculating an inclination angle.

上記課題を解決するために、本発明のある態様の傾斜角検出装置は、移動体の加速度を取得する第1取得部と、移動体の移動距離を取得する第2取得部と、第2取得部において取得した移動距離と、第1取得部において取得した加速度とをもとに、移動体の速度を推定する推定部と、推定部において推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出する速度差演算部と、第1取得部において取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出する加速度積算部と、加速度積算部において導出した第2の速度差と、速度差演算部において導出した第1の速度差とをもとに、移動体の傾斜角を導出する傾斜角演算部と、を備える。   In order to solve the above problems, an inclination angle detection device according to an aspect of the present invention includes a first acquisition unit that acquires acceleration of a moving body, a second acquisition unit that acquires a moving distance of the moving body, and a second acquisition. Based on the movement distance acquired in the unit and the acceleration acquired in the first acquisition unit, an estimation unit for estimating the speed of the moving body, and a change in the speed estimated in the estimation unit are calculated. A speed difference calculating unit for deriving a speed difference, an acceleration integrating unit for deriving a second speed difference by integrating the acceleration acquired by the first acquiring unit, and a second speed difference derived by the acceleration integrating unit; An inclination angle calculation unit for deriving an inclination angle of the moving body based on the first speed difference derived by the speed difference calculation unit.

本発明の別の態様は、傾斜角検出方法である。この方法は、移動体の加速度を取得するステップと、移動体の移動距離を取得するステップと、取得した移動距離と、取得した加速度とをもとに、移動体の速度を推定するステップと、推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出するステップと、取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出するステップと、導出した第2の速度差と、導出した第1の速度差とをもとに、移動体の傾斜角を導出するステップと、を備える。   Another aspect of the present invention is a tilt angle detection method. The method includes: acquiring an acceleration of the moving object; acquiring a moving distance of the moving object; estimating a speed of the moving object based on the acquired moving distance and the acquired acceleration; A step of deriving a first speed difference by calculating a change in the estimated speed; a step of deriving a second speed difference by integrating the acquired acceleration; and the derived second speed difference; And deriving the tilt angle of the moving body based on the derived first speed difference.

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。   It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and a conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, etc. are also effective as an aspect of the present invention.

本発明によれば、傾斜角を算出するための遅延を低減できる。   According to the present invention, the delay for calculating the tilt angle can be reduced.

本発明の実施例に係る傾斜角検出装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the inclination-angle detection apparatus which concerns on the Example of this invention. 図1の傾斜角検出装置が搭載された車両の動作状態を示す図である。It is a figure which shows the operation state of the vehicle carrying the inclination-angle detection apparatus of FIG. 図1の傾斜角検出装置による傾斜角の出力手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the output procedure of the inclination angle by the inclination angle detection apparatus of FIG.

本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例は、カーナビゲーション装置での自立航法において、車両の傾斜角を検出する傾斜角検出装置に関する。実施例に係る傾斜角検出装置は、傾斜角を算出するための遅延を低減し、傾斜角を高精度に検出するために、次の処理を実行する。本実施例に係る傾斜角検出装置は、車速パルスの移動平均による遅延時間に合うように、加速度センサ出力の遅延を調整する。また、傾斜角検出装置は、移動平均をした車速パルスを観測値とし、遅延調整した加速度センサ出力をもとに算出した加速度を入力値としたカルマンフィルタ処理を実行することによって、速度を推定する。さらに、傾斜角検出装置は、所定時間間隔の2時点の推定速度の差(以下、「第1の速度差」という)と、該所定時間間隔における加速度の積分値(以下、「第2の速度差」という)とをもとに、傾斜角を算出する。なお、カルマンフィルタ処理において使用される状態変数にも傾斜角が含まれているが、これとは別にふたつの速度差から傾斜角が算出されるので、遅延が低減される。また、車速パルスが移動平均されるので、傾斜角の精度が向上する。   Before describing the present invention specifically, an outline will be given first. An embodiment of the present invention relates to a tilt angle detection device that detects a tilt angle of a vehicle in a self-contained navigation with a car navigation device. The tilt angle detection apparatus according to the embodiment executes the following processing in order to reduce the delay for calculating the tilt angle and detect the tilt angle with high accuracy. The tilt angle detection apparatus according to the present embodiment adjusts the delay of the acceleration sensor output so as to match the delay time due to the moving average of the vehicle speed pulses. In addition, the inclination angle detection device estimates the speed by executing a Kalman filter process using, as an observed value, a vehicle speed pulse that is a moving average, and using an acceleration calculated based on a delay-adjusted acceleration sensor output as an input value. Further, the tilt angle detection device detects the difference between the estimated speeds at two time points in a predetermined time interval (hereinafter referred to as “first speed difference”) and the integrated value of acceleration in the predetermined time interval (hereinafter referred to as “second speed”). The tilt angle is calculated based on the difference. Note that the state variable used in the Kalman filter processing also includes an inclination angle. However, the inclination angle is calculated from two speed differences separately, so that the delay is reduced. In addition, since the vehicle speed pulses are moving averaged, the accuracy of the inclination angle is improved.

図1は、本発明の実施例に係る傾斜角検出装置100の構成を示す。傾斜角検出装置100は、第1取得部14、第2取得部16、リングバッファ18、加速度積算部20、推定部22、速度差演算部24、傾斜角演算部26、制御部28を含み、第2取得部16は、距離計30、フィルタ部32を含む。また、傾斜角検出装置100は、加速度センサ10、距離センサ12に接続される。さらに、傾斜角検出装置100は、図示しない車両に搭載される。   FIG. 1 shows a configuration of an inclination angle detection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The inclination angle detection device 100 includes a first acquisition unit 14, a second acquisition unit 16, a ring buffer 18, an acceleration integration unit 20, an estimation unit 22, a speed difference calculation unit 24, an inclination angle calculation unit 26, and a control unit 28. The second acquisition unit 16 includes a distance meter 30 and a filter unit 32. In addition, the tilt angle detection device 100 is connected to the acceleration sensor 10 and the distance sensor 12. Furthermore, the tilt angle detection device 100 is mounted on a vehicle (not shown).

まず、処理時間の記号を定義する。ここでは、車速パルスを計数する際の時間間隔をΔT1し、加速度センサ10がサンプリングする時間間隔をΔT2とし、傾斜角の演算の時間間隔をΔT3とする。なお、ΔT1が第1時間間隔とよばれ、ΔT2が第2時間間隔とよばれることもある。また、各時間間隔は、ΔT2≦ΔT1≦ΔT3の関係である。以下の説明では、mΔT2=mΔT1=ΔT3とする。ただし、mは正の整数である。   First, a symbol for processing time is defined. Here, the time interval for counting vehicle speed pulses is ΔT1, the time interval for sampling by the acceleration sensor 10 is ΔT2, and the time interval for calculating the tilt angle is ΔT3. In some cases, ΔT1 is called a first time interval, and ΔT2 is called a second time interval. Each time interval has a relationship of ΔT2 ≦ ΔT1 ≦ ΔT3. In the following description, mΔT2 = mΔT1 = ΔT3. However, m is a positive integer.

加速度センサ10は、車両の主たる移動方向、例えば、車両の前後方向に生じる加速度を検出する。ここでは、加速度を説明するために図2を使用する。図2は、傾斜角検出装置100が搭載された車両50の動作状態を示す。車両50は、図1の傾斜角検出装置100を搭載する。また、車両50は、道路面54上を移動する。ここで、車両50に搭載された加速度センサ10(図示せず)の感応軸56は、道路面54に平行であり、かつ車両50の前後方向と一致するものとする。また、感応軸56および道路面54は、水平面52に対して傾斜角θだけ傾いている。加速度においては、車両50の移動加速度と、感応軸56が水平面52となす傾斜角θに応じた重力成分とが重畳されている。図1に戻る。なお、加速度センサ10における検出は、第2の時間間隔ごとに順次なされる。加速度センサ10は、検出結果を第1取得部14へ出力する。距離センサ12は、車両50の移動距離を検出するための車速パルスを検出し、車速パルスを距離計30へ出力する。   The acceleration sensor 10 detects acceleration generated in the main movement direction of the vehicle, for example, the front-rear direction of the vehicle. Here, FIG. 2 is used to explain the acceleration. FIG. 2 shows an operating state of the vehicle 50 on which the tilt angle detection device 100 is mounted. The vehicle 50 is equipped with the tilt angle detection device 100 of FIG. In addition, the vehicle 50 moves on the road surface 54. Here, it is assumed that the sensitive axis 56 of the acceleration sensor 10 (not shown) mounted on the vehicle 50 is parallel to the road surface 54 and coincides with the longitudinal direction of the vehicle 50. Further, the sensitive shaft 56 and the road surface 54 are inclined with respect to the horizontal plane 52 by an inclination angle θ. In the acceleration, the moving acceleration of the vehicle 50 and the gravity component corresponding to the inclination angle θ formed by the sensitive axis 56 and the horizontal plane 52 are superimposed. Returning to FIG. In addition, the detection in the acceleration sensor 10 is sequentially performed for every 2nd time interval. The acceleration sensor 10 outputs the detection result to the first acquisition unit 14. The distance sensor 12 detects a vehicle speed pulse for detecting the moving distance of the vehicle 50 and outputs the vehicle speed pulse to the distance meter 30.

第1取得部14は、加速度センサ10に接続され、加速度センサ10からの出力、つまり加速度センサ10での検出結果を受けつける。検出結果は、第1時間間隔以下の第2時間間隔で受けつけられる。第1取得部14は、検出結果をもとに加速度を算出する。具体的に説明すると、第1取得部14は、加速度センサ10の検出結果を加速度の単位に変換し、後述のフィルタ部32の遅延時間に等しくなるように変換結果を遅延させる。以下では、変換結果、あるいは遅延させた変換結果を加速度とよぶこともある。なお、第1取得部14では、遅延のためにフィルタが使用されてもよいし、フィルタと遅延手段との組合わせが使用されてもよい。第1取得部14は、加速度をリングバッファ18、推定部22に出力する。   The first acquisition unit 14 is connected to the acceleration sensor 10 and receives an output from the acceleration sensor 10, that is, a detection result of the acceleration sensor 10. The detection result is accepted at a second time interval equal to or less than the first time interval. The first acquisition unit 14 calculates acceleration based on the detection result. Specifically, the first acquisition unit 14 converts the detection result of the acceleration sensor 10 into a unit of acceleration, and delays the conversion result so as to be equal to a delay time of the filter unit 32 described later. Hereinafter, the conversion result or the delayed conversion result may be referred to as acceleration. In the first acquisition unit 14, a filter may be used for delay, or a combination of a filter and a delay unit may be used. The first acquisition unit 14 outputs the acceleration to the ring buffer 18 and the estimation unit 22.

距離計30は、距離センサ12に接続され、距離センサ12からの車速パルスを受けつける。距離計30は、車速パルスをもとに、第1時間間隔での距離を順次算出する。具体的に説明すると、距離計30は、ΔT1内に計数された車速パルスの数をもとに、ΔT1内における移動距離を算出する。フィルタ部32は、距離計30において順次算出した第1時間間隔での距離を低域通過フィルタ処理することによって、車両50の移動距離を導出する。例えば、フィルタ部32は、距離計30の出力を移動平均する。その結果、距離の分解能が、1パルス単位から移動平均の数の逆数まで向上される。フィルタ部32は、移動距離を推定部22に出力する。   The distance meter 30 is connected to the distance sensor 12 and receives a vehicle speed pulse from the distance sensor 12. The distance meter 30 sequentially calculates the distance at the first time interval based on the vehicle speed pulse. Specifically, the distance meter 30 calculates the movement distance within ΔT1 based on the number of vehicle speed pulses counted within ΔT1. The filter unit 32 derives the travel distance of the vehicle 50 by performing low-pass filter processing on the distance at the first time interval sequentially calculated by the distance meter 30. For example, the filter unit 32 performs a moving average on the output of the distance meter 30. As a result, the distance resolution is improved from one pulse unit to the reciprocal of the number of moving averages. The filter unit 32 outputs the movement distance to the estimation unit 22.

推定部22は、第2取得部16において取得した移動距離と、第1取得部14において取得した加速度とをもとに、車両50の速度を推定する。例えば、推定部22は、第1取得部14において取得した加速度を入力値とし、第2取得部16において取得した移動距離を観測値として、カルマンフィルタ処理を実行することによって速度を推定する。ここでは、カルマンフィルタ処理の内容を具体的に説明する。状態変数xは、次のように、距離s、速度v、傾斜角θの3つの要素とする。

Figure 0006007778
ここで、上付きの添え字Tは、ベクトルまたは行列の転置を示す。また、下付きの添え字nはタイミングnを示す。 The estimation unit 22 estimates the speed of the vehicle 50 based on the travel distance acquired by the second acquisition unit 16 and the acceleration acquired by the first acquisition unit 14. For example, the estimation unit 22 estimates the velocity by executing the Kalman filter process using the acceleration acquired by the first acquisition unit 14 as an input value and the movement distance acquired by the second acquisition unit 16 as an observation value. Here, the contents of the Kalman filter processing will be specifically described. The state variable x n is assumed to have three elements: distance s n , velocity v n , and inclination angle θ n as follows.
Figure 0006007778
Here, the superscript T indicates a transposition of a vector or a matrix. A subscript n indicates a timing n.

推定部22は、入力uと、1回前の状態変数、つまりタイミングn−1での状態変数xn−1とをもとに、次に示された状態方程式を計算することによって、タイミングnでの推定値x’を演算する。なお、状態変数xn−1は、導出された後、保持されている。

Figure 0006007778
ここで、入力uは、加速度センサ出力aOUTnと加速度センサオフセットaOFSnである。
Figure 0006007778
なお、加速度センサ出力aOUTnは、第1取得部14からの加速度に相当し、加速度センサオフセットaOFSnは、公知の技術等によって導出されている。 The estimation unit 22 calculates the timing equation shown below based on the input u n and the previous state variable, that is, the state variable x n−1 at the timing n−1. Calculate the estimated value x n ′ at n . The state variable x n−1 is held after being derived.
Figure 0006007778
Here, the input u n is an acceleration sensor output a OUTn and the acceleration sensor offset a OFSn.
Figure 0006007778
The acceleration sensor output a OUTn corresponds to the acceleration from the first acquisition unit 14, and the acceleration sensor offset a OFSn is derived by a known technique or the like.

また、式(2)におけるシステム行列Aと入力行列Bとは、式(4)および式(5)のように示される。

Figure 0006007778
Figure 0006007778
ここで、gは重力加速度、kは加速度単位(例えばm/s)への変換係数、ΔTはサンプリング間隔を示す。サンプリング間隔は、ΔT3に相当する。前述のごとく、加速度センサの感応軸は、車両50の前後方向と一致するものとする。 Further, the system matrix A and the input matrix B in Expression (2) are expressed as Expression (4) and Expression (5).
Figure 0006007778
Figure 0006007778
Here, g is a gravitational acceleration, k is a conversion coefficient to an acceleration unit (for example, m / s 2 ), and ΔT is a sampling interval. The sampling interval corresponds to ΔT3. As described above, the sensitive axis of the acceleration sensor is assumed to coincide with the longitudinal direction of the vehicle 50.

推定部22は、フィルタ部32からの移動距離を観測値zとして、式(2)にて計算された推定値x’から抜き出された状態変数の速度と加速度のオフセットとのそれぞれの差を次のように求める。

Figure 0006007778
ここで、出力行列Cは次のように示される。
Figure 0006007778
The estimation unit 22 uses the movement distance from the filter unit 32 as an observation value z n , and sets each of the state variable speed and acceleration offset extracted from the estimated value x n ′ calculated in Expression (2). The difference is obtained as follows.
Figure 0006007778
Here, the output matrix C is shown as follows.
Figure 0006007778

推定部22は、距離計30の観測誤差δsおよびシステム誤差よりカルマンゲインKを演算する。観測誤差は、標準偏差を表すものとして、共分散行列Rは下式となる。

Figure 0006007778
ここで、共分散行列R等からカルマンフィルタのゲインの導出には、公知の技術が使用されればよい。公知の技術は、例えば、MOHINDER S. GREWAL、ANGUS P. ANDREWS著「Kalman Filtering:Theory and Practice Using MATLAB」、A Wiley−Interscience Publicationの116頁から120頁に示されている。本実施例の場合、カルマンゲインKは下式のように3個得られる。
Figure 0006007778
The estimation unit 22 calculates the Kalman gain K n from the observation error δs n of the distance meter 30 and the system error. The observation error represents the standard deviation, and the covariance matrix R n is expressed by the following equation.
Figure 0006007778
Here, a known technique may be used to derive the gain of the Kalman filter from the covariance matrix R or the like. Known techniques are described, for example, in MOHINDER S.M. GREWAL, ANGUS P. It is shown on pages 116 to 120 of ANDREWS, “Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB”, A Wiley-Interscience Publication. In this embodiment, the Kalman gain K n is obtained three by the following equation.
Figure 0006007778

推定部22は、推定値x’、カルマンゲインKと観測残差yとから推定値xを次のように更新する。

Figure 0006007778
カルマンゲインKが小さければ推定値x’の重みが大きく、一方、カルマンゲインKが大きければ観測値Zの重みが大きい。式(10)により求められた推定値xの速度成分が、求める速度になる。ここで、推定値xには傾斜角も成分として含まれるが、この傾斜角は遅延が大きいため外部では使用しない。推定部22は、カルマンフィルタ処理によって推定した速度を速度差演算部24に出力する。 Estimation unit 22, the estimated value x n ', and updates from the Kalman gain K n and the observation residuals y n estimates x n as follows.
Figure 0006007778
If the Kalman gain K n is small, the weight of the estimated value x n ′ is large. On the other hand, if the Kalman gain K n is large, the weight of the observed value Z n is large. The speed component of the estimated value xn obtained by the equation (10) is the speed to be obtained. Here, the estimated value xn includes a tilt angle as a component, but this tilt angle has a large delay and is not used outside. The estimation unit 22 outputs the speed estimated by the Kalman filter process to the speed difference calculation unit 24.

速度差演算部24は、推定部22において推定した現在の速度と、ΔT3前の速度との差を演算する。演算結果である速度差が、前述の第1の速度差に相当する。つまり、速度差演算部24は、推定部22において推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出する。速度差演算部24は、第1の速度差を傾斜角演算部26に出力する。リングバッファ18は、第1取得部14から加速度を受けつける。リングバッファ18は、ΔT3の加速度を記憶する。ΔT3過ぎた加速度は、順次最新の加速度に書き換えられる。リングバッファ18は、加速度積算部20に加速度を出力する。   The speed difference calculation unit 24 calculates the difference between the current speed estimated by the estimation unit 22 and the speed before ΔT3. The speed difference that is the calculation result corresponds to the first speed difference described above. That is, the speed difference calculation unit 24 derives the first speed difference by calculating the change in speed estimated by the estimation unit 22. The speed difference calculation unit 24 outputs the first speed difference to the tilt angle calculation unit 26. The ring buffer 18 receives acceleration from the first acquisition unit 14. The ring buffer 18 stores the acceleration of ΔT3. The acceleration past ΔT3 is sequentially rewritten to the latest acceleration. The ring buffer 18 outputs acceleration to the acceleration integration unit 20.

加速度積算部20は、リングバッファ18からの加速度を受けつける。加速度積算部20は、ΔT3の加速度を積算して、ΔT3離れた2時点の速度差を導出する。積算結果である速度差が、前述の第2の速度差に相当する。つまり、加速度積算部20は、第1取得部14において取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出する。加速度積算部20は、第2の速度差を傾斜角演算部26に出力する。   The acceleration integrating unit 20 receives the acceleration from the ring buffer 18. The acceleration integration unit 20 integrates the acceleration of ΔT3 and derives a speed difference at two time points separated by ΔT3. The speed difference that is the integration result corresponds to the above-described second speed difference. That is, the acceleration integration unit 20 derives the second speed difference by integrating the acceleration acquired by the first acquisition unit 14. The acceleration integrating unit 20 outputs the second speed difference to the tilt angle calculating unit 26.

傾斜角演算部26は、速度差演算部24から第1の速度差を受けつけ、加速度積算部20から第2の速度差を受けつける。傾斜角演算部26は、第1の速度差と第2の速度差とをもとに、車両50の傾斜角を導出する。加速度に関して、次の式が成立する。

Figure 0006007778
式(11)の上式では、運動加速度aと車両50の傾斜角θに応じた重力加速度成分gsin(θ)を加えた加速度(左辺)が、加速度センサ10で検出される(右辺)ことを表している。ここで、kは加速度センサ出力の単位から加速度単位への変換係数である。加速度センサ出力の単位は、例えば電圧Voltであり、加速度単位は、例えばm/sである。また、aOUTは加速度センサ出力、aOFSは加速度センサ10のオフセットである。加速度センサ10のオフセットは、車両50が水平の場合の加速度センサ出力に相当する。なお、加速度センサ10は、その感応軸が道路面に対して平行になるように車両50に取付けられているものとする。 The inclination angle calculator 26 receives the first speed difference from the speed difference calculator 24 and the second speed difference from the acceleration integrator 20. The tilt angle calculation unit 26 derives the tilt angle of the vehicle 50 based on the first speed difference and the second speed difference. The following formula is established for acceleration.
Figure 0006007778
In the above equation (11), the acceleration (left side) obtained by adding the gravitational acceleration component gsin (θ p ) corresponding to the motion acceleration a i and the inclination angle θ p of the vehicle 50 is detected by the acceleration sensor 10 (right side) ). Here, k a is a conversion coefficient from the unit of acceleration sensor output to the acceleration unit. The unit of the acceleration sensor output is, for example, the voltage Volt, and the acceleration unit is, for example, m / s 2 . Further, a OUT is an acceleration sensor output, and a OFS is an offset of the acceleration sensor 10. The offset of the acceleration sensor 10 corresponds to an acceleration sensor output when the vehicle 50 is horizontal. The acceleration sensor 10 is assumed to be attached to the vehicle 50 so that its sensitive axis is parallel to the road surface.

式(11)の下式では、n−1時点の速度Vn−1に傾斜角の演算の間隔時間ΔT3内の運動加速度aとΔT2との乗算の総和を加えたものが、n時点の速度Vとなることを表している。n時点とn−1時点の間隔時間はΔT3に等しい。式(11)を傾斜角θに関して整理すると、次のようになる。

Figure 0006007778
傾斜角θが小さい場合は、式(12)の下式に変形される。ここで、傾斜角θの単位はラジアンである。制御部28は、傾斜角検出装置100の動作を制御する。 In the following equation (11), the sum of multiplications of the motion acceleration a i and ΔT2 within the interval time ΔT3 of the calculation of the tilt angle is added to the velocity V n−1 at the time n−1 , It represents that the speed is V n . The interval time between time n and time n-1 is equal to ΔT3. The equation (11) is rearranged with respect to the inclination angle θ p as follows.
Figure 0006007778
When the inclination angle θ p is small, the following expression (12) is transformed. Here, the unit of the inclination angle θ p is radians. The control unit 28 controls the operation of the tilt angle detection device 100.

この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのCPU、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。   This configuration can be realized in terms of hardware by a CPU, memory, or other LSI of any computer, and in terms of software, it can be realized by a program loaded in the memory, but here it is realized by their cooperation. Draw functional blocks. Accordingly, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof.

以上の構成による傾斜角検出装置100の動作を説明する。図3は、傾斜角検出装置100による傾斜角の出力手順を示すフローチャートである。第1取得部14は、加速度センサ10からの出力を取得する(S10)。第1取得部14は、加速度センサ出力と加速度センサ10のオフセットとの差に変換係数kを乗算することによって、加速度を算出する(S12)。ここで、距離計30からフィルタ部32までの遅延時間と同じになるようにFIFO(Forst In First Out)メモリ等にて、加速度の出力タイミングが調整される。リングバッファ18は、第1取得部14から出力された加速度を記憶する(S14)。加速度積算部20は、リングバッファ18に記憶されているΔT3の間の加速度とΔT2とを乗算してから積算することによって、第2の速度差を導出する(S16)。第3の速度差は、ΔT3時間内の速度差に相当する。ただし、第2の速度差には、傾斜角に応じて重力加速度の影響を受けている。 The operation of the tilt angle detection apparatus 100 having the above configuration will be described. FIG. 3 is a flowchart showing a tilt angle output procedure by the tilt angle detection apparatus 100. The first acquisition unit 14 acquires an output from the acceleration sensor 10 (S10). The first acquiring unit 14, by multiplying the conversion factor k a the difference between the offset of the acceleration sensor output and the acceleration sensor 10, calculates the acceleration (S12). Here, the output timing of acceleration is adjusted in a FIFO (Forst In First Out) memory or the like so as to be the same as the delay time from the distance meter 30 to the filter unit 32. The ring buffer 18 stores the acceleration output from the first acquisition unit 14 (S14). The acceleration accumulating unit 20 derives the second speed difference by multiplying the acceleration between ΔT3 stored in the ring buffer 18 and ΔT2 and then accumulating (S16). The third speed difference corresponds to a speed difference within ΔT3 time. However, the second speed difference is affected by gravitational acceleration according to the tilt angle.

距離計30は、ΔT1の間計数した車速パルスの値に距離係数を乗算することによって、第1時間間隔での距離を算出する(S18)。ここで、距離係数は、1パルスあたりの移動距離に相当する。フィルタ部32は、低域通過フィルタ処理によって移動距離を導出する(S20)。推定部22は、フィルタ部32から出力されるΔT1あたりの移動距離と、第1取得部14から出力される加速度から速度を推定する(S22)。速度差演算部24は、現在の速度とΔT3時間前の速度との差、つまり第1の速度差を導出する(S24)。傾斜角演算部26は、第1の速度差と第2の速度差とをもとに、傾斜角を導出する(S26)。   The distance meter 30 calculates the distance at the first time interval by multiplying the value of the vehicle speed pulse counted during ΔT1 by the distance coefficient (S18). Here, the distance coefficient corresponds to the movement distance per pulse. The filter unit 32 derives the movement distance by the low-pass filter process (S20). The estimation unit 22 estimates the speed from the movement distance per ΔT1 output from the filter unit 32 and the acceleration output from the first acquisition unit 14 (S22). The speed difference calculation unit 24 derives a difference between the current speed and the speed before ΔT3 hours, that is, a first speed difference (S24). The tilt angle calculation unit 26 derives the tilt angle based on the first speed difference and the second speed difference (S26).

本発明の実施例によれば、車両の速度を推定する処理とは別に傾斜角を導出するので、傾斜角を算出するための遅延を低減できる。また、傾斜角を算出するための遅延が低減されるので、傾斜角が変化する場合においても傾斜角を導出できる。また、距離計において順次算出した第1時間間隔での距離を低域通過フィルタ処理するので、傾斜角の導出精度を向上できる。また、加速度と速度のタイミングを合わせて推定するので、傾斜角の算出精度を向上できる。また、高価な気圧センサを新規に装備することなく、カーナビゲーションシステムならば標準に搭載されているセンサのみから、傾斜角を容易にかつ少ない遅延で導出できる。このことによってコストの増加を抑制できる。また、カルマンフィルタを使用するので、速度を精度よく推定できる。   According to the embodiment of the present invention, since the tilt angle is derived separately from the process of estimating the vehicle speed, the delay for calculating the tilt angle can be reduced. In addition, since the delay for calculating the tilt angle is reduced, the tilt angle can be derived even when the tilt angle changes. Further, since the distance at the first time interval sequentially calculated by the distance meter is subjected to the low-pass filter processing, the accuracy of deriving the tilt angle can be improved. Further, since the acceleration and speed timings are estimated together, the calculation accuracy of the tilt angle can be improved. In addition, without installing a new expensive barometric pressure sensor, the tilt angle can be derived easily and with a small delay only from a standard sensor in a car navigation system. This can suppress an increase in cost. Further, since the Kalman filter is used, the speed can be estimated with high accuracy.

以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。   In the above, this invention was demonstrated based on the Example. This embodiment is an exemplification, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications can be made to the combination of each component and each processing process, and such modifications are also within the scope of the present invention. .

本発明の実施例において、傾斜角検出装置100は車両50に搭載されているとしている。しかしながらこれに限らず例えば、傾斜角検出装置100は歩行者に携帯されてもよい。本変形例によれば、傾斜角検出装置100をさまざまな製品に適用できる。   In the embodiment of the present invention, the tilt angle detection device 100 is mounted on the vehicle 50. However, the present invention is not limited thereto, and for example, the tilt angle detection device 100 may be carried by a pedestrian. According to this modification, the tilt angle detection device 100 can be applied to various products.

本発明の実施例において、推定部22は、カルマンフィルタ処理を実行することによって、速度を推定している。しかしながらこれに限らず例えば、推定部22は、カルマンフィルタ処理以外の処理を実行することによって速度を推定してもよい。具体的には、Hインフィニティフィルタ、パーティクルフィルタなど、確率論に基づくフィルタリングシステムが使用されればよい。本変形例によれば、推定部22の構成の自由度を向上できる。   In the embodiment of the present invention, the estimation unit 22 estimates the speed by executing the Kalman filter process. However, the present invention is not limited to this. For example, the estimation unit 22 may estimate the speed by executing a process other than the Kalman filter process. Specifically, a filtering system based on probability theory such as an H infinity filter or a particle filter may be used. According to this modification, the degree of freedom of the configuration of the estimation unit 22 can be improved.

10 加速度センサ、 12 距離センサ、 14 第1取得部、 16 第2取得部、 18 リングバッファ、 20 加速度積算部、 22 推定部、 24 速度差演算部、 26 傾斜角演算部、 28 制御部、 30 距離計、 32 フィルタ部、 100 傾斜角検出装置。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Acceleration sensor, 12 Distance sensor, 14 1st acquisition part, 16 2nd acquisition part, 18 Ring buffer, 20 Acceleration integration part, 22 Estimation part, 24 Speed difference calculation part, 26 Inclination angle calculation part, 28 Control part, 30 Distance meter, 32 filter section, 100 tilt angle detection device.

Claims (5)

移動体の加速度を取得する第1取得部と、
前記移動体の移動距離を取得する第2取得部と、
前記第2取得部において取得した移動距離と、前記第1取得部において取得した加速度とをもとに、前記移動体の速度を推定する推定部と、
前記推定部において推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出する速度差演算部と、
前記第1取得部において取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出する加速度積算部と、
前記加速度積算部において導出した第2の速度差と、前記速度差演算部において導出した第1の速度差とをもとに、前記移動体の傾斜角を導出する傾斜角演算部と、
を備えることを特徴とする傾斜角検出装置。
A first acquisition unit for acquiring acceleration of the moving body;
A second acquisition unit for acquiring a moving distance of the moving body;
An estimation unit that estimates the speed of the moving body based on the movement distance acquired in the second acquisition unit and the acceleration acquired in the first acquisition unit;
A speed difference calculation unit for deriving a first speed difference by calculating a change in speed estimated by the estimation unit;
An acceleration integration unit for deriving a second speed difference by integrating the acceleration acquired in the first acquisition unit;
An inclination angle calculation unit for deriving an inclination angle of the moving body based on the second speed difference derived in the acceleration integration unit and the first speed difference derived in the speed difference calculation unit;
An inclination angle detection device comprising:
前記第2取得部は、
車速パルスをもとに、第1時間間隔での距離を順次算出する距離計と、
前記距離計において順次算出した第1時間間隔での距離を低域通過フィルタ処理することによって、移動距離を導出するフィルタ部とを備え、
前記第1取得部は、第1時間間隔以下の第2時間間隔での出力であって、かつ加速度センサからの出力をもとに、加速度を算出することを特徴とする請求項1に記載の傾斜角検出装置。
The second acquisition unit includes
A distance meter that sequentially calculates the distance at the first time interval based on the vehicle speed pulse;
A filter unit for deriving a moving distance by performing a low-pass filter process on the distance at the first time interval sequentially calculated in the distance meter,
The said 1st acquisition part is an output in the 2nd time interval below a 1st time interval, Comprising: The acceleration is calculated based on the output from an acceleration sensor, The Claim 1 characterized by the above-mentioned. Inclination angle detector.
前記推定部は、加速度センサからの出力を入力値とし、前記第2取得部において取得した移動距離を観測値として、カルマンフィルタ処理を実行することによって速度を推定することを特徴とする請求項1または2に記載の傾斜角検出装置。 The estimation unit estimates a speed by executing a Kalman filter process using an output from an acceleration sensor as an input value and using a moving distance acquired in the second acquisition unit as an observation value. 2. The tilt angle detection device according to 2. 移動体の加速度を取得するステップと、
前記移動体の移動距離を取得するステップと、
取得した移動距離と、取得した加速度とをもとに、前記移動体の速度を推定するステップと、
推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出するステップと、
取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出するステップと、
導出した第2の速度差と、導出した第1の速度差とをもとに、前記移動体の傾斜角を導出するステップと、
を備えることを特徴とする傾斜角検出方法。
Obtaining the acceleration of the moving object;
Obtaining a moving distance of the moving body;
Estimating the speed of the moving object based on the acquired moving distance and the acquired acceleration;
Deriving a first speed difference by computing an estimated change in speed;
Deriving a second speed difference by integrating the acquired acceleration;
Deriving an inclination angle of the moving body based on the derived second speed difference and the derived first speed difference;
An inclination angle detection method comprising:
移動体の加速度を取得するステップと、
前記移動体の移動距離を取得するステップと、
取得した移動距離と、取得した加速度とをもとに、前記移動体の速度を推定するステップと、
推定した速度の変化を演算することによって、第1の速度差を導出するステップと、
取得した加速度を積算することによって、第2の速度差を導出するステップと、
導出した第2の速度差と、導出した第1の速度差とをもとに、前記移動体の傾斜角を導出するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Obtaining the acceleration of the moving object;
Obtaining a moving distance of the moving body;
Estimating the speed of the moving object based on the acquired moving distance and the acquired acceleration;
Deriving a first speed difference by computing an estimated change in speed;
Deriving a second speed difference by integrating the acquired acceleration;
Deriving an inclination angle of the moving body based on the derived second speed difference and the derived first speed difference;
A program that causes a computer to execute.
JP2012276085A 2012-12-18 2012-12-18 Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program Active JP6007778B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012276085A JP6007778B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012276085A JP6007778B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014119393A JP2014119393A (en) 2014-06-30
JP6007778B2 true JP6007778B2 (en) 2016-10-12

Family

ID=51174342

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012276085A Active JP6007778B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6007778B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113390376B (en) * 2020-03-13 2023-04-07 新疆金风科技股份有限公司 Method, device and system for determining cabin displacement of wind generating set

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10253352A (en) * 1997-03-07 1998-09-25 Pioneer Electron Corp Movement judging apparatus and navigator
JP2003075172A (en) * 2001-09-05 2003-03-12 Mitsubishi Electric Corp Vehicle behavior measuring apparatus
US8150651B2 (en) * 2008-06-11 2012-04-03 Trimble Navigation Limited Acceleration compensated inclinometer

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014119393A (en) 2014-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5736106B2 (en) Moving state detection device
JP6471749B2 (en) Position / orientation estimation apparatus, image processing apparatus, and position / orientation estimation method
JP2010271086A5 (en)
US20100007550A1 (en) Positioning apparatus for a mobile object
US11181379B2 (en) System and method for enhancing non-inertial tracking system with inertial constraints
WO2014010727A1 (en) Device for estimating moving object travel direction and method for estimating travel direction
JP6488860B2 (en) Gradient estimation apparatus and program
RU2564380C1 (en) Correction method of strap-down inertial navigation system
US11378403B2 (en) Apparatus and method for terrain aided navigation using inertial position
JP2020056701A (en) Navigation device, flight assisting information generation method, and flight assisting information generation program
JP2014240266A (en) Sensor drift amount estimation device and program
RU2564379C1 (en) Platformless inertial attitude-and-heading reference
JP2016017796A (en) Device and method for measuring vehicle position
JP2012215417A (en) Acceleration correction device, acceleration correction method and acceleration correction program
JPWO2015105146A1 (en) Traveling direction estimation apparatus and traveling direction estimation method
JP2013113789A (en) Speed estimation device and program
JP6007778B2 (en) Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and program
JP6020163B2 (en) Deriving device, deriving method, program
JP5487890B2 (en) Inclination angle detection apparatus, inclination angle detection method, and inclination angle detection program
JP2014038003A (en) Acceleration sensor offset value derivation device, method for deriving acceleration sensor offset value, acceleration sensor offset value derivation program
JP6178776B2 (en) Speed measuring device
TWI422825B (en) Method and apparatus for high-precision velocity estimation
KR101665375B1 (en) Navigation system and method
Semenov et al. Investigation of the Kalman filter in problems of increasing the accuracy of measurements using MEMS (9 axis) motion sensors
EP2851652B1 (en) Systems and methods for a limb strike detector

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150331

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160205

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160216

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20160411

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160816

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160829

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6007778

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150