JP7360976B2 - Sensor error correction device - Google Patents
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Description
本発明は、センサ誤差補正装置に係り、特に、操舵角センサで検出する操舵角のゼロ点誤差を推定するセンサ誤差補正装置に関する。 The present invention relates to a sensor error correction device, and particularly to a sensor error correction device that estimates a zero point error of a steering angle detected by a steering angle sensor.
従来操舵角の値は、アンチスリップ機能やパワーステアリングなど、操舵角の微小量が必要のないシステムで使われてきた。しかしながら、自動運転等の先進安全機能では、路面傾斜による影響を加味した微小量を計測し精度のよい制御をする必要がある。 Conventionally, steering angle values have been used in systems that do not require minute amounts of steering angle, such as anti-slip functions and power steering. However, in advanced safety functions such as automatic driving, it is necessary to measure minute amounts that take into account the influence of road surface slope and perform accurate control.
特許文献１には、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサに加え、スリップ角センサとセルフアライニングトルクセンサを用いて操舵角ゼロ点を補正する補正装置の発明が開示されている。 Patent Document 1 discloses an invention of a correction device that corrects a zero steering angle point using a slip angle sensor and a self-aligning torque sensor in addition to an acceleration sensor, a yaw rate sensor, and a steering angle sensor.
特許文献２には、車速によって変化するゲインを用いて、操舵角をヨーレートに変換して規範ヨーレートを算出し、規範ヨーレートの値とヨーレートセンサの値とを比較して操舵角のゼロ点を補正する操舵角センサのゼロ点ずれ量算出装置の発明が開示されている。 Patent Document 2 discloses that a gain that changes depending on the vehicle speed is used to convert the steering angle into a yaw rate to calculate a reference yaw rate, and the value of the reference yaw rate and the value of the yaw rate sensor are compared to correct the zero point of the steering angle. An invention of a zero point deviation calculation device for a steering angle sensor is disclosed.
しかしながら、特許文献１に記載の発明は、量産車両に搭載されないようなスリップ角センサとセルフアライニングトルクセンサとを用いる必要があるため、現状の量産車両に適用することが困難であるという問題があった。さらに、特許文献１に記載の発明は、路面カント角の影響を考慮した運動方程式を利用し、推定精度を向上させているが、路面のピッチ角（前後勾配）は考慮しておらず、車両の自動運転時には、操舵角ゼロ点の補正精度が悪化するおそれがあった。 However, the invention described in Patent Document 1 requires the use of a slip angle sensor and a self-aligning torque sensor that are not installed in mass-produced vehicles, so there is a problem that it is difficult to apply it to current mass-produced vehicles. there were. Furthermore, the invention described in Patent Document 1 uses an equation of motion that takes into account the influence of the road surface cant angle to improve estimation accuracy, but it does not take into account the pitch angle (longitudinal slope) of the road surface. During automatic operation, there was a risk that the correction accuracy of the zero steering angle point would deteriorate.
特許文献２に記載の発明は、操舵角をヨーレートに変換するゲインに路面勾配が考慮されておらず、傾斜のある路面では精度が劣化するおそれがあった。さらに特許文献２に記載の発明は、操舵角をヨーレートに変換するゲインは一般的に誤差を含んでおり、ヨーレートの値が大きい場合に当該誤差が顕著になりやすく、その結果、操舵角センサの誤差補正の精度が低下するという問題があった。 In the invention described in Patent Document 2, the road surface slope is not taken into account in the gain for converting the steering angle into the yaw rate, and there is a risk that accuracy may deteriorate on a sloped road surface. Furthermore, in the invention described in Patent Document 2, the gain that converts the steering angle to the yaw rate generally includes an error, and when the value of the yaw rate is large, the error tends to become noticeable, and as a result, the steering angle sensor There was a problem that the accuracy of error correction decreased.
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、操舵角のゼロ点誤差を精度よく推定できるセンサ誤差補正装置を実現することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to realize a sensor error correction device that can accurately estimate a zero point error of a steering angle.
第１の態様に係るセンサ誤差補正装置は、走行時の車両の挙動を示す角速度を検出可能な慣性計測装置と、前記車両の前後速度を検出する車速検出部と、前記車両の操舵角を検出する操舵角検出部と、前記慣性計測装置が検出した前記角速度から算出した前記車両の姿勢角、前記操舵角検出部が検出した前記操舵角、及び前記車速検出部が検出した前後速度に基づいて算出した車体ヨーレート値と、前記慣性計測装置が検出した前記角速度に含まれる慣性計測ヨーレート値とを前記車両の挙動に応じて比較して前記操舵角検出部で検出する操舵角のゼロ点誤差を推定する誤差推定部と、を含んでいる。 A sensor error correction device according to a first aspect includes: an inertial measurement device capable of detecting an angular velocity indicating the behavior of a vehicle during running; a vehicle speed detection section that detects a longitudinal speed of the vehicle; and a vehicle speed detection unit that detects a steering angle of the vehicle. based on a steering angle detection section that detects a steering angle, an attitude angle of the vehicle calculated from the angular velocity detected by the inertial measurement device, the steering angle detected by the steering angle detection section, and a longitudinal speed detected by the vehicle speed detection section. The calculated vehicle body yaw rate value and the inertial measurement yaw rate value included in the angular velocity detected by the inertial measurement device are compared according to the behavior of the vehicle to determine the zero point error of the steering angle detected by the steering angle detection unit. and an error estimator for estimating.
第１の態様では、車両の姿勢角、車両の操舵角、及び車両の前後速度に基づいて算出した車体ヨーレート値と、慣性計測装置が検出した慣性計測ヨーレート値とを比較することにより、車体ヨーレート値に含まれる操舵角のゼロ点誤差を推定する。 In the first aspect, the vehicle body yaw rate is determined by comparing the vehicle body yaw rate value calculated based on the vehicle attitude angle, vehicle steering angle, and vehicle longitudinal speed with the inertial measurement yaw rate value detected by the inertial measurement device. Estimate the zero point error of the steering angle included in the value.
第２の態様は、第１の態様において、前記慣性計測装置は、誤差補正済みの慣性計測ヨーレート値を出力し、前記誤差推定部は、前記車体ヨーレート値と前記誤差補正済みの慣性計測ヨーレート値とを比較して前記操舵角のゼロ点誤差を推定する。 In a second aspect, in the first aspect, the inertial measurement device outputs an error-corrected inertial measurement yaw rate value, and the error estimator outputs the vehicle body yaw rate value and the error-corrected inertial measurement yaw rate value. and the zero point error of the steering angle is estimated.
これにより、近年、精度が向上した慣性計測装置が出力した慣性計測ヨーレート値を、誤差補正済みの値として扱う。 As a result, the inertial measurement yaw rate value output by the inertial measurement device whose accuracy has improved in recent years is handled as an error-corrected value.
第３の態様は、第１の態様又は第２の態様において、前記誤差推定部は、前記車両の挙動に係る前記車体ヨーレート値が基準値以下の場合に前記操舵角のゼロ点誤差を推定し、前記車体ヨーレート値が前記基準値を超える場合は前記操舵角のゼロ点誤差を推定しない。 In a third aspect, in the first aspect or the second aspect, the error estimation unit estimates the zero point error of the steering angle when the vehicle body yaw rate value related to the behavior of the vehicle is equal to or less than a reference value. , if the vehicle body yaw rate value exceeds the reference value, the zero point error of the steering angle is not estimated.
これにより、ヨーレートに生じ得るスケールファクタ誤差の影響を抑制する This suppresses the effects of scale factor errors that may occur on yaw rate.
第４の態様は、前記誤差推定部は、前記慣性計測装置が検出した前記角速度から算出した前記車両の姿勢角、前記操舵角検出部が検出した前記操舵角、及び前記車速検出部が検出した前後速度に基づいて推定した前記車両の横速度から前記車体ヨーレート値を算出する。 In a fourth aspect, the error estimation section calculates the attitude angle of the vehicle calculated from the angular velocity detected by the inertial measurement device, the steering angle detected by the steering angle detection section, and the vehicle speed detected by the vehicle speed detection section. The vehicle body yaw rate value is calculated from the lateral speed of the vehicle estimated based on the longitudinal speed.
これにより、車両の運動において車両の横速度と車体ヨーレート値とは密接不可分な関係にあることに基づいて、車両の横速度から車体ヨーレート値を算出することができる。 Thereby, the vehicle body yaw rate value can be calculated from the vehicle lateral velocity based on the fact that the vehicle lateral velocity and the vehicle body yaw rate value are closely and inseparably related in vehicle motion.
第５の態様は、前記誤差推定部は、前記車体ヨーレート値、前記車両の横速度、及び前記操舵角検出部で検出する操舵角のゼロ点誤差を含む状態量の予測値を算出し、前記慣性計測装置が検出する慣性計測ヨーレート値の観測値に対する観測方程式を用いて、前記状態量の予測値から、前記慣性計測装置が検出した観測値の予測値を算出する事前推定部と、前記慣性計測装置が検出して出力した前記観測値と、前記事前推定部が算出した前記観測値の予測値との差分に基づいて、前記事前推定部によって算出した前記状態量の予測値を補正する状態推定部と、を含んでいる。 In a fifth aspect, the error estimation unit calculates a predicted value of a state quantity including the vehicle body yaw rate value, the lateral speed of the vehicle, and a zero point error of the steering angle detected by the steering angle detection unit, and an a priori estimation unit that calculates a predicted value of the observed value detected by the inertial measuring device from the predicted value of the state quantity using an observation equation for the observed value of the inertial measured yaw rate value detected by the inertial measuring device; Correcting the predicted value of the state quantity calculated by the prior estimating unit based on the difference between the observed value detected and output by the measuring device and the predicted value of the observed value calculated by the prior estimating unit. and a state estimating unit.
第６の態様は、前記事前推定部は、更に、前記慣性計測ヨーレート値が基準値以下の場合、又は前記前後速度が基準値を超える場合に、前記操舵角のゼロ点誤差を用いて表されるシステムノイズを小さくして前記状態量の共分散行列を更新し、前記慣性計測ヨーレート値が前記基準値を超える場合、又は前記前後速度が基準値以下の場合に、前記システムノイズを大きくして前記状態量の共分散行列を更新し、前記状態推定部は、前記慣性計測装置が検出して出力した前記観測値と、前記事前推定部が算出した前記観測値の予測値との差分、及び前記状態量の共分散行列に基づいて、前記事前推定部によって算出した前記状態量の予測値を補正する。 In a sixth aspect, the prior estimation unit further calculates the value using the zero point error of the steering angle when the inertial measurement yaw rate value is less than or equal to a reference value, or when the longitudinal speed exceeds a reference value. update the covariance matrix of the state quantities by reducing system noise, and increase the system noise when the inertial measurement yaw rate value exceeds the reference value or when the longitudinal velocity is less than or equal to the reference value. the state estimation unit updates the covariance matrix of the state quantity, and the state estimator calculates the difference between the observed value detected and output by the inertial measurement device and the predicted value of the observed value calculated by the a priori estimation unit. , and the predicted value of the state quantity calculated by the prior estimator is corrected based on the covariance matrix of the state quantity.
本発明によれば、操舵角のゼロ点誤差を精度よく推定することができるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to accurately estimate the zero point error of the steering angle.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。図１に示すように、本実施形態に係るセンサ誤差補正装置１０は、演算装置１４の演算に必要なデータ及び演算装置１４による演算結果を記憶する記憶装置１８と、車速センサ２４が検出した車両前後速度、ＩＭＵ２６が検出した車両の姿勢角の角速度及び加速度、並びに操舵角センサ２８が検出した車両の操舵角が入力される入力装置１２と、入力装置１２から入力された入力データ及び記憶装置１８に記憶されたデータに基づいて車両位置の推定の演算を行なうコンピュータ等で構成された演算装置１４と、演算装置１４で演算された車両の位置等を表示するＣＲＴ又はＬＣＤ等で構成された表示装置１６と、で構成されている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. As shown in FIG. 1, the sensor error correction device 10 according to the present embodiment includes a storage device 18 that stores data necessary for calculation by the calculation device 14 and calculation results by the calculation device 14, and a vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 24. An input device 12 into which the longitudinal speed, the angular velocity and acceleration of the attitude angle of the vehicle detected by the IMU 26, and the steering angle of the vehicle detected by the steering angle sensor 28 are input, and input data input from the input device 12 and a storage device 18. a calculation device 14 comprised of a computer etc. that performs calculations for estimating the vehicle position based on data stored in the computer; and a display comprised of a CRT, LCD, etc. that displays the vehicle position etc. calculated by the calculation device 14. It consists of a device 16.
続いて、車両２００の挙動に係る座標系を図２に示したように定義する。地球座標系２０４は地球平面を基準として重力加速度方向とｚeとが平行で、ｙeが北方向を向いている座標系である。路面座標系２０６は、ｚrが車両２００の重心を通り路面に垂直な方向に向き、ｘrは車両進行方向に向いている座標系である。車体座標系２０８は車体バネ上に固定された座標系で、ｚvは車体鉛直上方向、ｘvは車体進行方向を向いている。従って、車両２００の前後方向は、車体座標系２０８のｘ軸に平行な方向となる。後述するように、本実施形態では、車体座標系２０８の基準点を車両２００の重心ではなく、車両２００の後輪の車軸の車幅方向の中心とする。また、本実施形態では、車体座標系２０８を使用し、地球座標系２０４は使用しない。 Next, a coordinate system related to the behavior of vehicle 200 is defined as shown in FIG. 2. The earth coordinate system 204 is a coordinate system in which the direction of gravitational acceleration and z e are parallel to the earth plane, and y e points in the north direction. The road surface coordinate system 206 is a coordinate system in which z r is oriented in a direction that passes through the center of gravity of the vehicle 200 and is perpendicular to the road surface, and x r is oriented in the direction in which the vehicle is traveling. The vehicle body coordinate system 208 is a coordinate system fixed on the vehicle body spring, where z v points in the vertically upward direction of the vehicle body, and x v points in the direction in which the vehicle body travels. Therefore, the longitudinal direction of vehicle 200 is parallel to the x-axis of vehicle body coordinate system 208. As will be described later, in this embodiment, the reference point of the vehicle body coordinate system 208 is not the center of gravity of the vehicle 200 but the center of the rear wheel axle of the vehicle 200 in the vehicle width direction. Furthermore, in this embodiment, the vehicle body coordinate system 208 is used, and the earth coordinate system 204 is not used.
また、オイラー姿勢角であるロール角φ、ピッチ角θ及びヨー角ψは、地球座標系２０４に対して、図２に示したように定義される。例えば、ロール角φはｘ軸まわりの回転角であり、ピッチ角θは、y軸まわりの回転角であり、ヨー角ψは、z軸まわりの回転角である。また、ロール角φ、ピッチ角θ及びヨー角ψの各々は、右ネジの方向（図２では、各々の矢印方向）の回転で正の値を示す。本実施形態では、便宜上、後述するヨー角偏差は基準座標系を路面座標系２０６とし、さらに、本来は地球座標系２０４に対して定義されるオイラー姿勢角を、車体座標系２０８に対して、ロール角φv、ピッチ角θv及びヨー角ψvと定義する。以後、単に、ロール角φ、ピッチ角θ及びヨー角ψと記した場合は、基本的に、車体座標系２０８に対して定義された姿勢角であるとする。 Further, the roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ, which are Euler attitude angles, are defined with respect to the earth coordinate system 204 as shown in FIG. For example, the roll angle φ is the rotation angle around the x-axis, the pitch angle θ is the rotation angle around the y-axis, and the yaw angle ψ is the rotation angle around the z-axis. Further, each of the roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ shows a positive value when rotated in the right-handed screw direction (in FIG. 2, each arrow direction). In this embodiment, for convenience, the yaw angle deviation, which will be described later, uses the road surface coordinate system 206 as the reference coordinate system, and the Euler attitude angle, which is originally defined with respect to the earth coordinate system 204, with respect to the vehicle body coordinate system 208. Define roll angle φ v , pitch angle θ v and yaw angle ψ v . Hereinafter, when simply written as roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ, it is assumed that these are basically attitude angles defined with respect to the vehicle body coordinate system 208.
図３は、本実施形態における変数の一例を示した説明図である。本実施形態では、車両２００の前後速度Ｕ、車両２００の横速度Ｖ及び車両２００の上下速度Ｗの各々を定義する。Ｕはｘ軸、Ｖはｙ軸及びＷはｚ軸に各々平行する。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of variables in this embodiment. In this embodiment, each of the longitudinal speed U of the vehicle 200, the lateral speed V of the vehicle 200, and the vertical speed W of the vehicle 200 is defined. U is parallel to the x-axis, V is parallel to the y-axis, and W is parallel to the z-axis.
また、車両２００のロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角ψに対応するＩＭＵ２６の出力値は、角速度であるロールレートＰ、ピッチレートＱ、ヨーレートＲと定義する。 Further, the output values of the IMU 26 corresponding to the roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ of the vehicle 200 are defined as a roll rate P, a pitch rate Q, and a yaw rate R, which are angular velocities.
従来はＩＭＵ２６、ジャイロセンサ等の精度が不十分であったこともあり、ヨーレートＲの推定にも車両運動モデルを活用していた。しかし近年、安価なＩＭＵ２６に用いられるＭＥＭＳジャイロの精度が向上している。本実施形態では、ＩＭＵ２６が検出したヨーレートＲsの値を誤差補正済みのヨーレートの値として使用する。 Conventionally, a vehicle motion model was also used to estimate the yaw rate R, partly because the accuracy of the IMU 26, gyro sensor, etc. was insufficient. However, in recent years, the accuracy of the MEMS gyro used in the inexpensive IMU 26 has improved. In this embodiment, the value of the yaw rate R s detected by the IMU 26 is used as the error-corrected yaw rate value.
また、本実施形態では、ＩＭＵ２６が出力したロールレートＰ及びピッチレートＱに基づいて、車両２００のロール角φ及びピッチ角θの各々を検出し、後述する車両２００の運動モデルに適用する。 Moreover, in this embodiment, each of the roll angle φ and pitch angle θ of the vehicle 200 is detected based on the roll rate P and pitch rate Q output by the IMU 26, and applied to a motion model of the vehicle 200 described later.
以下に、操舵角センサ２８のゼロ点誤差を推定する原理について説明する。 The principle of estimating the zero point error of the steering angle sensor 28 will be explained below.
まず、図４は、線形カルマンフィルタを用いたアルゴリズムの入出力関係の一例を示したブロック図である。線形カルマンフィルタには、操舵角センサ２８が検出した操舵角、ＩＭＵ２６が検出したヨーレート、車速センサ２４が検出した車速、並びにＩＭＵ２６によって検出した車両２００の姿勢角であるロール角及びピッチ角に基づいて、操舵角センサ２８のゼロ点誤差を推定する。 First, FIG. 4 is a block diagram showing an example of the input/output relationship of an algorithm using a linear Kalman filter. The linear Kalman filter is based on the steering angle detected by the steering angle sensor 28, the yaw rate detected by the IMU 26, the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 24, and the roll angle and pitch angle which are the attitude angles of the vehicle 200 detected by the IMU 26. The zero point error of the steering angle sensor 28 is estimated.
本実施形態では、車両２００のロール角φ及びピッチ角θが車両運動に及ぼす影響を加味した車両運動モデルに、操舵角センサ２８が検出した操舵角、車速センサ２４が検出した車速、並びに車両２００の姿勢角の各々を適用して算出されたヨーレートの値と、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートの値との比較に基づいて操舵角のゼロ点誤差を推定する。操舵角のゼロ点誤差推定は、車両２００のヨーレートが小さい場合に行うことにより、ＩＭＵ２６で検出したヨーレート及び車両運動モデルで算出されたヨーレートの各々に生じ得るスケールファクタ誤差の影響を抑制する。 In this embodiment, the steering angle detected by the steering angle sensor 28, the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 24, and the vehicle 200 are added to a vehicle motion model that takes into account the effects of the roll angle φ and pitch angle θ of the vehicle 200 on the vehicle motion. The zero point error of the steering angle is estimated based on a comparison between the yaw rate value calculated by applying each of the attitude angles and the yaw rate value detected by the IMU 26. The zero point error estimation of the steering angle is performed when the yaw rate of the vehicle 200 is small, thereby suppressing the influence of scale factor errors that may occur in each of the yaw rate detected by the IMU 26 and the yaw rate calculated by the vehicle motion model.
本実施形態における車両２００のロール角φ及びピッチ角θが車両運動に及ぼす影響を加味した車両運動モデルは、座標原点を後輪車軸を中心とした２輪モデルの運動方程式を導出する。車両２００の運動を考える場合、車両２００の重心を中心とした運動が想定しやすい。従って、本実施形態では、最初に車両２００の重心軸周りの運動を考え、次に車両２００の後輪軸中心を基準とした運動に変換する。 A vehicle motion model that takes into account the influence of the roll angle φ and pitch angle θ of the vehicle 200 on vehicle motion in this embodiment derives a motion equation of a two-wheel model with the coordinate origin centered on the rear wheel axle. When considering the motion of the vehicle 200, it is easy to assume that the motion is centered around the center of gravity of the vehicle 200. Therefore, in this embodiment, the motion around the center of gravity axis of the vehicle 200 is first considered, and then it is converted into a motion based on the center of the rear wheel axis of the vehicle 200.
路面姿勢角のロール角をφr、ピッチ角をθrとすると、横方向の運動方程式は、次式によって表される。
Assuming that the roll angle of the road surface attitude angle is φ r and the pitch angle is θ r , the equation of motion in the lateral direction is expressed by the following equation.
上記の中のＦyはy軸方向に働く力であり、下記の式に示したように、前輪タイヤ横力Ｆfと後輪タイヤ横力Ｆrとの和で表される。
F y in the above is a force acting in the y-axis direction, and is expressed as the sum of the front tire lateral force F f and the rear tire lateral force F r as shown in the following equation.
そして、前輪タイヤ横力Ｆf及び後輪タイヤ横力Ｆrは次式で表される。
The front tire lateral force F f and the rear tire lateral force F r are expressed by the following equations.
上記式に関連して、図５に示した車両２００の重心ＣＧ周りの速度をvc=(Ｕc、Ｖc、Ｗc)、ヨーレートをＲc、前輪実舵角をδw、重心ＣＧから前輪車軸中心２１０までの距離をｌf、重心ＣＧから後輪車軸中心２０２までの距離をｌr、前輪、後輪のコーナリングスティフネスを各々Ｋf、Ｋr、車両質量をｍとした。 In relation to the above equation , the speed around the center of gravity CG of the vehicle 200 shown in FIG . The distance from the center to the front wheel axle center 210 is l f , the distance from the center of gravity CG to the rear wheel axle center 202 is l r , the cornering stiffness of the front and rear wheels are K f and K r , respectively, and the vehicle mass is m.
上記運動方程式のＦyに前輪タイヤ横力Ｆf及び後輪タイヤ横力Ｆrを代入して整理すると横速度Ｖc、ヨーレートＲcの各々の運動方程式は下記のようになる。
By substituting the front tire lateral force F f and the rear tire lateral force F r into F y in the above equation of motion, the equations of motion for the lateral velocity V c and yaw rate R c are as follows.
上記の横速度Ｖcに係る運動方程式の最後の重力加速度gに関する項は、路面姿勢角による重力の影響を表す項である。路面姿勢角によって発生した横速度の前後バランスによってヨーレートが発生するので、ヨーレートＲcに係る運動方程式に重力加速度に関する項が含まれていなくても、ヨーレートＲcには間接的に重力加速度が影響する。 The last term related to gravitational acceleration g in the equation of motion related to the above-mentioned lateral velocity V c is a term representing the influence of gravity due to the road surface attitude angle. Yaw rate is generated by the longitudinal balance of lateral velocity caused by the road surface attitude angle, so even if the equation of motion related to yaw rate R c does not include a term related to gravitational acceleration, yaw rate R c is indirectly affected by gravitational acceleration. do.
上記方程式を後輪車軸中心に変数変換をする上で３つの位置ベクトルを考える。地球座標系の原点から後輪車軸中心へのベクトルｒew、地球座標系の原点から車両重心ＣＧへのベクトルｒec、車両重心ＣＧから後輪車軸中心へのベクトルｒcwを考えると、次式のような関係が成立する。
Three position vectors are considered when converting the variables of the above equation centering on the rear wheel axle. Considering the vector r ew from the origin of the earth coordinate system to the center of the rear wheel axle, the vector r ec from the origin of the earth coordinate system to the vehicle center of gravity CG, and the vector r cw from the vehicle center of gravity CG to the center of the rear wheel axle, the following equation is obtained. A relationship like this is established.
上記式を時間微分すると、重心における回転角速度ωcと後軸中心での回転角速度ωvは同じであることから、dr/dt=δr/δt + ω × ｒの関係を用いて下記のように整理される。
When the above equation is differentiated with time, the rotational angular velocity ω c at the center of gravity and the rotational angular velocity ω v at the center of the rear shaft are the same, so using the relationship dr/dt=δr/δt + ω × r, we can calculate as follows: Be organized.
図５に示したように、車両２００の後輪車軸中心２０２の前後速度をＵv、横速度をＶvとすると、以上の式より、Ｕv＝Ｕc及びＶv＝Ｖc -ｌrＲvとなる。これを横方向の運動方程式に用いると次式が誘導される。本実施形態では、次式に基づいてカルマンフィルタを構成するための状態方程式を立式する。
As shown in FIG. 5, if the longitudinal speed of the rear wheel axle center 202 of the vehicle 200 is U v and the lateral speed is V v , then from the above equations, U v = U c and V v = V c -l r It becomes R v . Using this in the equation of motion in the lateral direction, the following equation is derived. In this embodiment, a state equation for constructing a Kalman filter is formulated based on the following equation.
以下、本実施形態に係る状態方程式における状態量ｘを下記の通り定義する。
Hereinafter, the state quantity x in the state equation according to this embodiment will be defined as follows.
状態量ｘに含まれるδeは、操舵角のゼロ点誤差である。さらに状態遷移方程式の入力を下記のように定義する。
δ e included in the state quantity x is the zero point error of the steering angle. Furthermore, the input of the state transition equation is defined as follows.
車両２００の車速である前後速度Ｕvと、車両２００の姿勢角（ロール角φr及びピッチ角θr）とを入力することで、車両横速度Ｖv及びヨーレートＲvについて車両運動モデルを線形化できる。本実施形態における状態方程式は下記のようになり、車両横速度ＶvとヨーレートＲvとが密接不可分な関係にある。換言すれば、車両２００の姿勢角、前輪実舵角δw、及び車両２００の前後速度Ｕvに基づいて推定した車両２００の横速度ＶvからヨーレートＲvを算出することも可能である。
By inputting the longitudinal speed U v , which is the vehicle speed of the vehicle 200, and the attitude angle (roll angle φ r and pitch angle θ r ) of the vehicle 200, the vehicle motion model is linearized with respect to the vehicle lateral speed V v and the yaw rate R v . can be converted into The state equation in this embodiment is as follows, and the vehicle lateral speed V v and the yaw rate R v are in a close and inseparable relationship. In other words, it is also possible to calculate the yaw rate R v from the lateral speed V v of the vehicle 200 estimated based on the attitude angle of the vehicle 200, the actual front wheel steering angle δ w , and the longitudinal speed U v of the vehicle 200.
上記の状態方程式の各々に含まれる誤差ｖの各々を対角成分とした誤差共分散行列Ｑnが定義される。Ｑnの各要素は、状態量ｘの各要素のシステムノイズである。
An error covariance matrix Q n is defined in which each of the errors v included in each of the above state equations is a diagonal component. Each element of Q n is the system noise of each element of the state quantity x.
状態量ｘのうち、操舵角のゼロ点誤差δeは、白色ノイズによって駆動されるランダムウォークモデルとする。 Among the state quantities x, the zero point error δ e of the steering angle is assumed to be a random walk model driven by white noise.
状態方程式を線形モデルで記述する場合は、下記のようになる。Ａ行列は、状態量に基づく遷移行列を表しており、Ｂ行列は、入力による状態遷移の影響を考慮する行列である。
When describing the state equation using a linear model, it becomes as follows. The A matrix represents a transition matrix based on state quantities, and the B matrix is a matrix that takes into account the influence of state transitions due to input.
ＱnのノイズをヨーレートＲvの大小で切り替えることにより、車両運動モデルのスケールファクタ誤差の影響を抑制できる。例えば、ヨーレートＲvが基準値（一例として２deg/sec）以下の際にシステムノイズを抑制して操舵角のゼロ点誤差δeの推定を進める。逆に、ヨーレートＲvが基準値を超える場合は、システムノイズを大きくして操舵角のゼロ点誤差δeの推定を進めないようにする。更に、Ｑnのノイズを車両２００の前後速度Ｕvの大小で切り替えてもよい。具体的には、車両２００の前後速度Ｕvが低い領域では、システムノイズを大きくして操舵角のゼロ点誤差δeの推定を進めないようにし、前後速度Ｕvが高い領域では、システムノイズを小さくして操舵角のゼロ点誤差δeの推定を進めるようにしてもよい。操舵角のゼロ点誤差δeの推定を行うか否かの、ヨーレートＲvの基準値、及び前後速度Ｕvの基準値は、車両２００の実車試験等を通じて具体的に決定する。 By switching the noise of Q n depending on the magnitude of the yaw rate R v , the influence of the scale factor error of the vehicle motion model can be suppressed. For example, when the yaw rate R v is less than a reference value (for example, 2 deg/sec), the system noise is suppressed and the zero point error δ e of the steering angle is estimated. Conversely, if the yaw rate R v exceeds the reference value, the system noise is increased to prevent further estimation of the zero point error δ e of the steering angle. Furthermore, the noise of Q n may be switched depending on the magnitude of the longitudinal speed U v of the vehicle 200. Specifically, in a region where the longitudinal speed U v of the vehicle 200 is low, the system noise is increased to prevent further estimation of the zero point error δ e of the steering angle, and in a region where the longitudinal speed U v is high, the system noise is increased. It is also possible to proceed with estimating the zero point error δ e of the steering angle by making the value smaller. The reference value of the yaw rate Rv and the reference value of the longitudinal speed Uv , which determine whether or not to estimate the zero-point error δ e of the steering angle, are specifically determined through an actual vehicle test of the vehicle 200 or the like.
次にＩＭＵ２６による観測変数（観測量）を下記のように定義する。観測量は、ＩＭＵ２６が検出するヨーレートＲsのみである。
Next, the observation variables (observable quantities) by the IMU 26 are defined as follows. The only observable quantity is the yaw rate R s detected by the IMU 26.
ｙ=Ｃｘを満たす観測方程式Ｃｘは、下記の式のように、状態量（右辺）と観測量（左辺）との対応を定義したものである。本実施形態では、観測量は、ＩＭＵ２６が検出するヨーレートＲsのみなので、観測方程式は下記のようになり、状態量と観測量との関係を表すＣ行列は１変数のみで構成される。
The observation equation Cx that satisfies y=Cx defines the correspondence between the state quantity (right side) and the observed quantity (left side), as shown in the following equation. In this embodiment, since the observed quantity is only the yaw rate R s detected by the IMU 26, the observation equation is as follows, and the C matrix representing the relationship between the state quantity and the observed quantity is composed of only one variable.
上記式中のｗRsは観測ノイズである。従って、観測方程式の誤差共分散行列は下記のように定義される。
w Rs in the above formula is observation noise. Therefore, the error covariance matrix of the observation equation is defined as follows.
以下、線形カルマンフィルタの演算方法について説明する。線形カルマンフィルタは、状態方程式に基づいて状態量を更新する予測ステップと、状態量の事前予測値に対応する観測量と、実際に観測された観測量との差を比較し、状態量の予測値を補正する処理を行うフィルタリングステップとによって構成されている。 The calculation method of the linear Kalman filter will be explained below. The linear Kalman filter has a prediction step that updates the state quantity based on the state equation, and compares the difference between the observed quantity corresponding to the pre-predicted value of the state quantity and the actually observed quantity, and calculates the predicted value of the state quantity. and a filtering step that performs processing to correct.
下記の式（１）、（２）に示したように、予測ステップでは、時刻ｋ－１における状態量ｘk-1と状態量ｘk-1の共分散行列Ｐk-1との各々を、時刻ｋにおける状態量ｘkと状態量ｘkの共分散行列Ｐkとに各々更新する。式（１）中のｕkは、時刻ｋにおける状態遷移方程式の入力であり、車速センサ２４で検出した車両２００の前後速度Ｕv、操舵角センサ２８で検出した前輪実舵角δw、並びにＩＭＵ２６によって検出した車両２００のロール角φr及びピッチ角θrである。
As shown in equations (1) and (2) below, in the prediction step, each of the state quantity x k-1 at time k-1 and the covariance matrix P k -1 of the state quantity x k- 1 is , update the state quantity x k and the covariance matrix P k of the state quantity x k at time k, respectively. u k in equation (1) is the input of the state transition equation at time k, and includes the longitudinal speed U v of the vehicle 200 detected by the vehicle speed sensor 24, the actual front wheel steering angle δ w detected by the steering angle sensor 28, and These are the roll angle φ r and pitch angle θ r of the vehicle 200 detected by the IMU 26 .
フィルタリングステップでは、上述の状態方程式、共分散行列、Ｃ行列、及び観測ノイズによってカルマンゲインＫkが、下記の式（３）のように定義される。
In the filtering step, the Kalman gain K k is defined by the above-mentioned state equation, covariance matrix, C matrix, and observation noise as shown in equation (3) below.
上記のカルマンゲインＫkを用いて、観測量ｙと状態量ｘの推定値とを重み付けする処理を次の式（４）、（５）のように行う。観測量ｙは、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートＲsのみを含むので、式（４）を用いた処理により、車両２００のロール角φr及びピッチ角θrが車両運動に及ぼす影響を加味した車両運動モデルに基づいて算出されたヨーレートＲvの値と、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートＲsの値とが比較される。
Using the Kalman gain K k described above, the process of weighting the observed quantity y and the estimated value of the state quantity x is performed as shown in the following equations (4) and (5). Since the observed quantity y includes only the yaw rate R s detected by the IMU 26, by processing using equation (4), the vehicle motion is determined by taking into account the effects of the roll angle φ r and pitch angle θ r of the vehicle 200 on the vehicle motion. The value of the yaw rate R v calculated based on the model and the value of the yaw rate R s detected by the IMU 26 are compared.
以上の式（１）～（５）で示した処理を、各タイムステップごとに繰り返すことにより、操舵角のゼロ点誤差δeを推定する。操舵角のゼロ点誤差δeは、式（１）～（５）で示した逐次処理により値が更新される。 By repeating the processing shown in equations (1) to (5) above for each time step, the zero point error δ e of the steering angle is estimated. The value of the zero point error δ e of the steering angle is updated by the sequential processing shown in equations (1) to (5).
本実施形態では、上記の逐次処理を、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートＲｓの値が所定の基準値以下の場合にシステムノイズを小さくして行い、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートＲｓの値が所定の基準値を超える場合にシステムノイズを大きくして行う。上述のように、ヨーレートＲｓには、ゼロ点誤差δeに起因する誤差に加えてスケールファクタ誤差が含まれる。スケールファクタ誤差はヨーレートＲｓに一定割合で誤差が付加されてしまうため、ヨーレートＲｓが小さい場合よりも大きい場合の方が影響が大きくなるという特徴を有する。本実施形態では、スケールファクタの影響が小さい、ヨーレートＲｓの小さい領域でのみ操舵角のゼロ点誤差δeの推定を行うことにより、ゼロ点誤差δeの推定精度を向上させることができる。 In this embodiment, the above-described sequential processing is performed by reducing system noise when the value of the yaw rate Rs detected by the IMU 26 is less than or equal to a predetermined reference value, and the value of the yaw rate Rs detected by the IMU 26 is equal to or less than the predetermined reference value. If the value is exceeded, increase the system noise. As described above, the yaw rate R s includes a scale factor error in addition to the error due to the zero point error δ e . Since the scale factor error is added to the yaw rate R s at a constant rate, it has a characteristic that the influence is greater when the yaw rate R s is large than when the yaw rate R s is small. In this embodiment, by estimating the zero point error δ e of the steering angle only in a region where the influence of the scale factor is small and the yaw rate R s is small, it is possible to improve the estimation accuracy of the zero point error δ e .
以上説明した原理に従って、本実施の形態に係る演算装置１４は、上記（１）式に従って車体ヨーレート値、前記車両の横速度、及び操舵角センサ２８で検出する操舵角のゼロ点誤差を含む状態量の予測値を算出し、ＩＭＵ２６が検出する慣性計測ヨーレート値の観測値に対する観測方程式を用いて、状態量の予測値から、ＩＭＵ２６が検出した観測値の予測値を算出する事前推定部と、ＩＭＵ２６が検出して出力した観測値と、事前推定部が算出した観測値の予測値との差分に基づいて、上記（４）式に従って、事前推定部によって算出した状態量の予測値を補正する状態推定部と、を含む。 According to the principle explained above, the arithmetic device 14 according to the present embodiment calculates a state including a zero point error of the vehicle body yaw rate value, the lateral speed of the vehicle, and the steering angle detected by the steering angle sensor 28 according to the above equation (1). a prior estimation unit that calculates a predicted value of the observed value detected by the IMU 26 from the predicted value of the state quantity using an observation equation for the observed value of the inertial measurement yaw rate value detected by the IMU 26; Based on the difference between the observed value detected and output by the IMU 26 and the predicted value of the observed value calculated by the prior estimating section, the predicted value of the state quantity calculated by the prior estimating section is corrected according to equation (4) above. and a state estimator.
事前推定部は、更に、慣性計測ヨーレート値が基準値以下の場合、又は前後速度が基準値を超える場合に、操舵角のゼロ点誤差を用いて表されるシステムノイズを小さくして状態量の共分散行列を更新し、慣性計測ヨーレート値が基準値を超える場合、又は前後速度が基準値以下の場合に、システムノイズを大きくして状態量の共分散行列を更新する。 Furthermore, when the inertial measurement yaw rate value is less than the reference value, or when the longitudinal speed exceeds the reference value, the prior estimation unit reduces the system noise expressed using the zero point error of the steering angle and calculates the state quantity. The covariance matrix is updated, and when the inertial measurement yaw rate value exceeds the reference value or when the longitudinal velocity is less than or equal to the reference value, the system noise is increased and the covariance matrix of the state quantities is updated.
また、状態推定部は、ＩＭＵ２６が検出して出力した観測値と、事前推定部が算出した観測値の予測値との差分、及び状態量の共分散行列に基づいて、事前推定部によって算出した状態量の予測値を補正する。 In addition, the state estimation section calculates the values calculated by the prior estimation section based on the difference between the observed value detected and output by the IMU 26 and the predicted value of the observed value calculated by the prior estimation section, and the covariance matrix of the state quantities. Correct the predicted value of the state quantity.
また、演算装置１４は、操舵角センサ２８で検出した前輪実舵角δwからゼロ点誤差δeを除去することにより得た精度の高い操舵角δrを用いて、車両２００の位置推定を行い、推定結果を必要に応じて表示装置１６に表示すると共に、車両２００の自動運転の制御に資する。 Further, the calculation device 14 estimates the position of the vehicle 200 using the highly accurate steering angle δ r obtained by removing the zero point error δ e from the front wheel actual steering angle δ w detected by the steering angle sensor 28. The estimation results are displayed on the display device 16 as necessary, and contribute to controlling the automatic driving of the vehicle 200.
以上説明したように、本実施形態に係るセンサ誤差補正装置１０によれば、前述の車両運動モデルに基づいて算出した精度の高い操舵角と、車両２００の前後速度とを用いたヨーレートの算出が可能であり、算出したヨーレートの値と、ＩＭＵ２６で検出したヨーレートの値とを比較することにより、操舵角のゼロ点誤差を精度よく推定できる。 As explained above, according to the sensor error correction device 10 according to the present embodiment, the yaw rate can be calculated using the highly accurate steering angle calculated based on the vehicle motion model described above and the longitudinal speed of the vehicle 200. This is possible, and by comparing the calculated yaw rate value and the yaw rate value detected by the IMU 26, the zero point error of the steering angle can be accurately estimated.
自動運転等の先進安全機能では、路面傾斜による微小な影響を考慮した精度のよい制御をする必要があるが、本実施形態は、車両運動モデルに基づいた推定により、路面傾斜による操舵角への微小な影響も考慮した制御が可能になる。 Advanced safety functions such as autonomous driving require highly accurate control that takes into account the minute effects of road inclinations, but this embodiment uses estimation based on a vehicle motion model to calculate the effect of road inclinations on the steering angle. Control that takes into account even minute effects becomes possible.
精度のよい操舵角のゼロ点補正によって、例えばより追従性のよいレーンキープ制御が可能になり、操舵角を利用した自律航法アルゴリズムの精度を向上できる。 Precise zero-point correction of the steering angle enables lane-keeping control with better followability, for example, and improves the accuracy of autonomous navigation algorithms that utilize the steering angle.
本実施形態は、ＩＭＵ２６の出力値を用いて車体姿勢角を算出したが、これに限定されない。例えば、地磁気センサ又はＧＰＳ等を用いて車体姿勢角を算出してもよい。ＩＭＵ２６、地磁気センサ及びＧＰＳ等は汎用的なセンサなので、本実施形態に係るセンサ誤差補正装置１０は、多様な量産車両に幅広く搭載することができる。 In this embodiment, the vehicle body attitude angle is calculated using the output value of the IMU 26, but the present invention is not limited to this. For example, the vehicle body attitude angle may be calculated using a geomagnetic sensor, GPS, or the like. Since the IMU 26, geomagnetic sensor, GPS, etc. are general-purpose sensors, the sensor error correction device 10 according to this embodiment can be widely installed in a variety of mass-produced vehicles.
１０ センサ誤差補正装置
１２ 入力装置
１４ 演算装置
１６ 表示装置
１８ 記憶装置
２４ 車速センサ
２６ ＩＭＵ
２８ 操舵角センサ
２００ 車両
10 Sensor error correction device 12 Input device 14 Arithmetic device 16 Display device 18 Storage device 24 Vehicle speed sensor 26 IMU
28 Steering angle sensor 200 Vehicle
Claims (6)
前記車両の前後速度を検出する車速検出部と、
前記車両の操舵角を検出する操舵角検出部と、
前記慣性計測装置が検出した前記角速度から算出した前記車両の姿勢角、前記操舵角検出部が検出した前記操舵角、及び前記車速検出部が検出した前後速度に基づいて算出した車体ヨーレート値と、前記慣性計測装置が検出した前記角速度に含まれる慣性計測ヨーレート値とを前記車両の挙動に応じて比較して前記操舵角検出部で検出する操舵角のゼロ点誤差を推定する誤差推定部と、
を含むセンサ誤差補正装置。 an inertial measurement device capable of detecting the angular velocity including the yaw rate of the vehicle while driving;
a vehicle speed detection unit that detects the longitudinal speed of the vehicle;
a steering angle detection unit that detects a steering angle of the vehicle;
a vehicle body yaw rate value calculated based on the attitude angle of the vehicle calculated from the angular velocity detected by the inertial measurement device, the steering angle detected by the steering angle detection unit, and the longitudinal speed detected by the vehicle speed detection unit; an error estimation unit that compares an inertial measurement yaw rate value included in the angular velocity detected by the inertial measurement device according to the behavior of the vehicle to estimate a zero point error of the steering angle detected by the steering angle detection unit;
Sensor error correction device including.
前記誤差推定部は、前記慣性計測装置が検出した前記角速度から算出した前記車両の姿勢角、前記操舵角検出部が検出した前記操舵角、及び前記車速検出部が検出した前後速度に基づいて算出した車体ヨーレート値から、誤差補正済みの慣性計測ヨーレート値を算出し、前記慣性計測装置が検出した前記慣性計測ヨーレート値と前記誤差補正済みの慣性計測ヨーレート値とを比較して前記操舵角のゼロ点誤差を推定する請求項1に記載のセンサ誤差補正装置。 The inertial measurement device outputs an error-corrected inertial measurement yaw rate value ,
The error estimation section calculates the attitude angle of the vehicle calculated from the angular velocity detected by the inertial measurement device, the steering angle detected by the steering angle detection section, and the longitudinal speed detected by the vehicle speed detection section. An error-corrected inertial measurement yaw rate value is calculated from the vehicle body yaw rate value, and the inertial measurement yaw rate value detected by the inertial measurement device and the error-corrected inertia measurement yaw rate value are compared to determine the zero of the steering angle. The sensor error correction device according to claim 1, which estimates a point error.
前記車体ヨーレート値、前記車両の横速度、及び前記操舵角検出部で検出する操舵角のゼロ点誤差を含む状態量の予測値を算出し、前記慣性計測装置が検出する慣性計測ヨーレート値の観測値に対する観測方程式を用いて、前記状態量の予測値から、前記慣性計測装置が検出した観測値の予測値を算出する事前推定部と、
前記慣性計測装置が検出して出力した前記観測値と、前記事前推定部が算出した前記観測値の予測値との差分に基づいて、前記事前推定部によって算出した前記状態量の予測値を補正する状態推定部と、
を含む請求項１～４のいずれか１項に記載のセンサ誤差補正装置。 The error estimator includes:
Calculating predicted values of state quantities including the vehicle body yaw rate value, the lateral speed of the vehicle, and the zero point error of the steering angle detected by the steering angle detection unit, and observing the inertial measurement yaw rate value detected by the inertial measurement device. an a priori estimation unit that calculates a predicted value of the observed value detected by the inertial measurement device from the predicted value of the state quantity using an observation equation for the value;
A predicted value of the state quantity calculated by the prior estimating unit based on a difference between the observed value detected and output by the inertial measurement device and the predicted value of the observed value calculated by the prior estimating unit. a state estimation unit that corrects
The sensor error correction device according to any one of claims 1 to 4.
前記慣性計測ヨーレート値が前記基準値を超える場合、又は前記前後速度が基準値以下の場合に、前記システムノイズを大きくして前記状態量の共分散行列を更新し、
前記状態推定部は、前記慣性計測装置が検出して出力した前記観測値と、前記事前推定部が算出した前記観測値の予測値との差分、及び前記状態量の共分散行列に基づいて、前記事前推定部によって算出した前記状態量の予測値を補正する請求項５に記載のセンサ誤差補正装置。 The prior estimation unit further reduces system noise represented by the zero point error of the steering angle when the inertial measurement yaw rate value is less than or equal to a reference value or when the longitudinal speed exceeds a reference value. to update the covariance matrix of the state quantity,
When the inertial measurement yaw rate value exceeds the reference value, or when the longitudinal velocity is less than or equal to the reference value, increasing the system noise and updating the covariance matrix of the state quantity;
The state estimating unit is configured to calculate the state based on the difference between the observed value detected and output by the inertial measurement device and the predicted value of the observed value calculated by the prior estimating unit, and a covariance matrix of the state quantity. The sensor error correction device according to claim 5, wherein the predicted value of the state quantity calculated by the a priori estimation unit is corrected.
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