JPH06194372A

JPH06194372A - 車速推定方法及び車速検出装置

Info

Publication number: JPH06194372A
Application number: JP34631492A
Authority: JP
Inventors: Iesato Sato; 佐藤家郷
Original assignee: Meisei Electric Co Ltd
Current assignee: Meisei Electric Co Ltd
Priority date: 1992-12-25
Filing date: 1992-12-25
Publication date: 1994-07-15
Anticipated expiration: 2016-09-10
Also published as: JP3207570B2

Abstract

(57)【要約】【目的】自動車の駆動系と結合する必要のない車速検
出装置を得ること。【構成】走行中の車体に生じている振動を振動センサ
１１で検出し、検出した振動信号をＣＰＵ１４のＦＦＴ
機能１４１により周波数スペクトラム分析する処理を繰
り返し、処理データを積算することによって振動信号中
の車速と相関する成分を検出し、該成分を第３メモリ１
５３に設定されている相関データと照合し、車速の推定
を行なう。車速推定に際してはファジー処理機能１４３
を用いてファジー推論を行なって車速推定の確度を高く
する。【効果】車速（推定値）を検出するために駆動系に結
合する手段を必要としないので、この車速検出装置を使
用した安全運転支援装置はいずれの車種の自動車にも搭
載可能である。また、車体の改造を必要としないので、
上記支援装置の追加装備も車種に関係なく容易に可能で
ある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自動車の安全運転を支
援する装置において、危険状態の検知のために必要な車
速（走行中の速度）を推定する方法に関し、特に自動車
の駆動系に結合した手段を必要としない車速推定方法
と、この方法を利用した車速検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車の走行中において、事故の発生以
前に危険状態を検知して例えば警報を発生するようにし
た安全運転支援装置では、上記危険状態の検知のために
車速信号を必要とすることがある。

【０００３】例えば、走行中、常時、先行車輛との間隔
（車間距離）を測定し、車間距離が危険距離（先行車輛
に衝突する恐れのある距離として設定した距離）より短
かくなったときに警報を発するようにした衝突警報用レ
ーダーでは、車速に対応させてリアルタイムで上記危険
距離の設定を変更する必要があり、当該危険距離の設定
自動変更のために車速信号を必要とする。

【０００４】車速信号を取出す方法として従来は、機械
式と電気式の方法があるが、いずれの方法も自動車の駆
動系に直接又は間接に結合する手段を用いて車速信号を
取出していた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の方法による
と、特に完成後の自動車に安全運転支援装置を追加装備
する場合、次のような問題点がある。

【０００６】（１）車速検出方式が自動車のメーカー及
び車種によって異なるので、車速検出方式ごとの安全運
転支援装置を必要とし、汎用性に欠ける。

【０００７】（２）安全運転支援装置の追加装備時に、
車体側の改造を必要とし、特に機械式に車速信号を取出
す装置にあっては、ハーネスの追加工事を必要とする
等、装備工事が容易でなく、また装備コストも高くな
る。

【０００８】本発明は以上の問題点を解決すべく提案す
るもので、いずれのメーカーのいずれの車種にも装備可
能であり、しかも追加装備する場合には車体側の改造を
必要としない安全運転支援装置を提供するための車速推
定方法とこの方法を用いた車速検出装置を得ることを課
題とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の発明者は、自動
車の走行中に車体に生じている振動を周波数スペクトラ
ム分析し、複数回の分析で得た振動レベルを周波数成分
ごとに積算すると、１０ＨＺ乃至１００ＨＺの比較的低
い周波数範囲で当該振動レベルの積算データが車速の変
化に伴ない、ある相関関係を有して変化し、しかもこの
相関関係は、車種によっては異なるものの走行路面の状
態（舗装面，未舗装面，濡れた面，乾燥した面等）とは
無関係にほぼ同一の傾向を示すことを発見した。

【００１０】本発明は以上の現象を利用することによ
り、車速を推定するものである。すなわち、自動車の走
行中、当該自動車の車体に生じている振動を連続して検
出し、これによって得た振動信号を周波数スペクトラム
分析する処理を、設定周期で繰り返し行ない、１０ＨＺ
乃至１００ＨＺの範囲内で設定した一定範囲の周波数成
分に対する振動レベルを、設定回数の上記処理について
上記周波数成分毎に積算し、これによって得た振動レベ
ル積算データに現われる特異点等の振動レベル積算値又
は周波数に基づいて車速を推定するようにしたものであ
り、上記特異点としては、車速との相関が比較的顕著に
現われる次の特異点、すなわち、（１）振動レベル積算
データに現われる振動レベルの最大点、（２）該最大点
より低い周波数域に現われる振動レベルの最小点、を用
い、車速推定値の確度を高めるために、更にもう１つの
特定点として、（３）上記最小点の周波数を基準として
上記最大点の周波数を越える一定の周波数だけ離れた
点、を相関関係を決定づける点として選び、それぞれの
点の振動レベル積算値又は周波数と車速の相関から車速
を推定するようにしたものである。

【００１１】また、上記（１）〜（３）の特異点又は特
定点は、それぞれが車速と相関関係を有するので、いず
れか１点の振動レベル積算値又は周波数によって車速推
定が可能であるが、車速推定値の確度を高めるためには
複数の点を用いて車速推定を行なうのがよく、この場合
においては、複数の点から求めたそれぞれの車速推定値
をファジー推論によって処理して最終的な車速推定値を
求めるようにすると、更に確度の高い車速推定が可能と
なる。

【００１２】

【作用】自動車の車体に発生している振動を連続的に検
出し、これを設定時間分ごとに周波数スペクトラム分析
し、分析データを積み重ねる（積算する）と、振動信号
中の不規則に発生している雑音成分は分析データの積算
で相殺され、特に１０ＨＺ乃至１００ＨＺの比較的低い
周波数領域で規則性のある成分が図４（Ａ），（Ｂ）に
示すように顕在化する。

【００１３】すなわち、図４（Ａ）は、自動車のエンジ
ンを起動し、走行前（停止時、所謂アイドリング中）の
周波数対振動レベル特性を示すもので２０ＨＺ〜７０Ｈ
Ｚの間に３ケ所の極大点が現われる。

【００１４】また、図４（Ｂ）は、自動車の走行中に周
波数対振動レベル特性を示すもので、２０ＨＺ〜７０Ｈ
Ｚの間において、周波数の低い方からまず振動レベルの
最小点Ｂが現われ、次に振動レベルの最大点Ｐが現わ
れ、該最大点Ｐより高い周波数域では比較的複雑な特性
を呈して振動レベルが減少していく。そして、車速が高
速である程、上記最大点Ｐの周波数Ｆｐより低い周波数
域では振動レベルが減少し、高い周波数域では振動レベ
ルが増大する傾向を示し、この傾向は車種や走行路面の
状態とは無関係に同じである。ただし、実測値は車種に
より異なるが、同一車種では実測値も走行路面の状態と
は無関係である。

【００１５】そこで、上記特性上に現われる特異点、す
なわち最大点Ｐと最小点Ｂに着目し、２つの点Ｐ，Ｂの
振動レベルＬｐ，Ｌｂ及び周波数Ｆｐ，Ｆｂと車速の相
関を求めた結果、振動レベルＬｐ，Ｌｂは図５（Ａ）に
示すように車速が上がるに従ってある関数で減少し、周
波数Ｆｐ，Ｆｂは図５（Ｂ）に示すように車速が上がる
に従ってある関数で増加することを確認した。

【００１６】また、最大点Ｐの周波数Ｆｐより高い周波
数域での相関を求めた結果、最小点Ｂの周波数Ｆｂから
一定の周波数αだけ高い周波数Ｆ（ｂ＋α）に現われる
（Ｂ＋α）点の振動レベルＬ（ｂ＋α）が車速と最も良
好な相関関係にあることを見出し、この振動レベルＬ
（ｂ＋α）は図５（Ｃ）に示すように車速が上がるに従
ってある関数で増加することを確認した。なお、図４
（Ｂ）では（Ｂ＋α）点は極小点近辺に現われている
が、車速によっては必ずしも極小点近辺となるとは限ら
ない。また、図５（Ａ）〜（Ｃ）において、車速の低い
部分に現われる不連続部分は図４（Ａ）に示す特性によ
るものであり、この部分の車速はゼロ（停止中）と判断
されることとなる。

【００１７】以上のように、車体の振動には、車速と相
関関係を有する成分が含まれるので、この成分を検出す
れば車速の推定ができることとなり、自動車の駆動系に
直接または間接に結合する手段を必要としない車速検出
装置が実現できる。

【００１８】また、車速情報を必要とする安全運転支援
装置の車速検出部に本発明に係る車速検出装置を使用す
れば、いずれの車種にも搭載可能な汎用性のある安全運
転支援装置が実現でき、かつ、この安全運転支援装置の
搭載には車体の改造を必要としないので、既存の自動車
への追加装備も極めて容易に可能である。

【００１９】

【実施例】図面はいずれも本発明の実施例を説明するも
ので、図１はブロック図、図２は車速推定処理のフロー
チャート、図３は相関データの初期設定処理のフローチ
ャート、図４は周波数対振動レベル特性を示す図で、
（Ａ）は車体停止時（アイドリング時）の特性例、
（Ｂ）は車体走行時の特性例をそれぞれ示し、図５は振
動信号と車速の相関関係を示す図で、（Ａ）は振動レベ
ルの最大点及び最小点におけるレベルと車速の相関例、
（Ｂ）は同様の周波数と車速の相関例、（Ｃ）は振動レ
ベル最小点の周波数から一定周波数（α）だけ高い点に
おける振動レベル車速の相関例をそれぞれ示し、図６
（Ａ）、（Ｂ）はファジー推論による車速推定処理を説
明する図である。

【００２０】図１において、１は本発明の実施例に係る
車速検出装置であり、２は車速検出装置１からのデータ
（車速推定値）を利用する安全運転支援装置で、例えば
衝突警報用レーダーである。

【００２１】車速検出装置１において、１１は振動セン
サ、１２はＡ／Ｄ変換器、１３は初期設定操作部、１４
はＣＰＵ、１５はメモリである。

【００２２】振動センサ１１は、自動車の車体の低周波
微振動を検出する振動検出手段をなすもので、自動車の
車体の振動が検出し易い個所に取付けられる。また、物
体の振動現象は加速度又は角速度で把えることができる
事象であることにより、当該振動センサ１１として加速
度センサ又は角速度センサを用いることができる（実施
例では加速度センサを用いた）。

【００２３】Ａ／Ｄ変換器１２は、アナログ信号をデジ
タル信号に変換するもので、振動センサ１１が振動信号
をアナログ信号形態で出力するのに対し、ＣＰＵ１４に
おける処理ではデジタル信号形態の振動信号を必要とす
るために設けられたものである。なお、振動センサ１１
がデジタル信号形態で振動信号を出力するものである場
合は、当該Ａ／Ｄ変換器１２は必要としない。

【００２４】初期設定操作部１３は、振動と車速の相関
を予め測定する測定手段（ＣＰＵ１４の処理に含まれ
る。）を起動するための操作部で、例えば押ボタンスイ
ッチで構成される。

【００２５】ＣＰＵ１４は、車速検出装置１における処
理を一括して行なうものであり、本発明に関する主な機
能は、振動信号を、例えば公知のＦＦＴ（ＦａｓｔＦ
ｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に処理
よって周波数スペクトラム分析し、１０ＨＺ乃至１００
ＨＺの低周波領域内の一定範囲（例えば２０ＨＺ〜７０
ＨＺ）の周波数成分についての振動レベルデータを出力
するＦＦＴ処理機能１４１（周波数スペクトラム分析手
段）と、周波数スペクトラム分析処理データに基いて車
速を推定する車速推定機能１４２（車速推定手段）、該
車速推定機能１４２により推定した車速推定値をファジ
ー推論によって高い確度のものとするファジー処理機能
１４３（ファジー推論手段）、及び当該車速検出装置１
の運用前に、車速と振動信号の相関を予め測定する処理
を行って、車種に合致した相関データを作成する相関デ
ータ設定機能１４４（相関データ測定手段）等があり、
これらの機能は全てＣＰＵ１４のソフトウエアで達成さ
れる。なお、ファジー処理機能１４３については、処理
データ数が膨大なことから、ＣＰＵ１４とは別個にファ
ジー推論専用のＣＰＵが使用されることが多い（説明の
便宜上、当該ファジー処理機能１４３をＣＰＵ１４の機
能とする。）。

【００２６】メモリ１５は、Ａ／Ｄ変換器１２を介して
振動センサ１１から入力された振動信号を設定時間分に
ついて一時的に記憶する第１メモリ１５１（第１の記憶
手段）と、該第１メモリ１５１に記憶された振動信号を
周波数スペクトラム分析した分析データを記憶する第２
メモリ１５２（第２の記憶手段）と、振動信号と車速と
の相関データを予め記憶しておく第３メモリ１５３（第
３の記憶手段）を有し、この他に、図では省略してある
が、ＣＰＵ１４のプログラムメモリ、処理途中の中間的
データの一時記憶メモリ等がある。

【００２７】衝突警報用レーダー２は、車速検出装置１
から出力される車速情報（車速信号）を利用する安全運
転支援装置の例として掲げたものである。この衝突警報
用レーダーでは、道路上の自動車の流れをスムーズにす
るために、警報を必要とする危険距離を車速に応じてリ
アルタイムに設定変更する必要があり、このために車速
情報を必要とするが、危険距離の設定変更のための車速
情報としてはあまり高い精度が要求されず、本発明で得
られるような車速推定値であっても充分に使用すること
ができる。

【００２８】図２に示す処理フローに従って以下に車速
検出動作を説明する。

【００２９】振動センサ１１は、自動車のアイドリング
時及び走行時には、常時車体に生じている振動を検出し
ており、当該振動センサ１１から出力された振動信号
は、Ａ／Ｄ変換器１２でデジタル値に変換された後ＣＰ
Ｕ１４に連続的に送付されている。

【００３０】ＣＰＵ１４はＡ／Ｄ変換器１２が出力して
いる振動信号を読み込んで第１メモリ１５１に当該振動
信号を記憶（格納）する（ステップＳ１）。

【００３１】次にＣＰＵ１４は予め定められた時間（設
定時間）分の振動信号が第１メモリ１５１に格納された
か否かを判断し（ステップＳ２）、設定時間分の格納以
前ではステップＳ１，Ｓ２の処理を繰り返して次々と第
１メモリ１５１に振動信号を格納していき、設定時間分
の振動信号の格納が確認されると、ステップＳ３以降の
処理に移行する。

【００３２】上記振動信号の設定時間分の格納の監視は
次のようにして行なわれる。すなわち、ＣＰＵ１４は一
定の時間基準（クロック信号）に基づいてＡ／Ｄ変換器
１２からの振動信号を読み込んでおり、従ってＣＰＵ１
４で上記振動信号の読み込み回数を計数し、計数値が設
定値に達したか否かを監視することで、上記振動信号の
第１のメモリ１５１への設定時間分の格納終了を確認で
きる。

【００３３】以上のようにして設定時間分の振動信号が
第１メモリ１５１に記憶されると、次にＣＰＵ１４は第
１メモリ１５１に格納された振動信号の周波数スペクト
ラム分析処理をＦＦＴ処理機能１４１に基づいて行ない
（ステップＳ３）、例えば２０ＨＺ〜７０ＨＺの比較的
低い範囲の周波数成分に現われた振動レベル分析処理デ
ータ（第１のデータ）を上記周波数成分毎に第２メモリ
１５２に格納する（ステップＳ４）。

【００３４】上記第２のメモリ１５２の分析処理データ
の格納は、既に格納されているデータに新たなデータを
加算するようにして格納される。すなわち、第２メモリ
１５２への分析処理データの格納処理と同時に、当該デ
ータの積算処理も行なわれることとなる。

【００３５】次にＣＰＵ１４は、第２メモリ１５２に設
定回数だけ分析処理データが格納されたか否か、すなわ
ち当該データの積算回数が予め定めてある設定数に達し
たか否かを判断し（ステップＳ５）、設定数に達してい
ないときにはステップＳ１からＳ５までの処理を繰り返
して第２メモリ１５２への分析処理データの格納を積み
重ねていく。

【００３６】以上のようにしてＦＦＴ演算したデータを
多数積算すると、振動信号中に含まれる不規則な雑音成
分は積算の積み重ねによって相殺され、規則性のある成
分による振動レベルのみが分析処理積算データに現われ
る。

【００３７】第１のデータの設定回数の積算が終了する
と、第２のメモリ１５２には図４（Ｂ）に示す分析処理
積算データ（第２のデータ）が記憶されていることとな
る。

【００３８】次に、ＣＰＵ１４は第２メモリ１５２から
分析処理積算データを読取り（ステップＳ６）、当該デ
ータのパターンが停止時のパターン（図４（Ａ）のパタ
ーン）か、又は走行時のパターン（図４（Ｂ）のパター
ン）かを判断し（ステップＳ７）、停止時のパターンで
あるときには処理ステップをＳ１１に進めて車速推定値
０（ゼロ）を衝突防止用レーダー２に出力する。

【００３９】ステップＳ７で分析処理積算データが走行
時のパターンであると判断されると、次にＣＰＵ１４
は、当該データの振動レベル最大点Ｐ及び当該最大点Ｐ
より低い周波数域に現われている振動レベル最小点Ｂを
検出し、当該最大点Ｐの振動レベルＬｐと周波数Ｆｐ、
当該最小点Ｂの振動レベルＬｂと周波数Ｆｂ及び該周波
数Ｆｂから周波数がα（例えば３５ＨＺ）高い点（Ｂ＋
α）の振動レベルＬ（ｂ＋α）を読み取る（ステップＳ
８）。

【００４０】次にＣＰＵ１４は第３メモリ１５３に相関
データが設定済みであることを確認し（ステップＳ
９）、車速推定機能１４２により上記振動レベルＬｐ，
Ｌｂ，Ｌ（ｂ＋α）又は周波数Ｆｐ，Ｆｂを第３メモリ
１５３に格納されている照合データ（図５（Ａ）〜
（Ｃ）に示すデータ）上で照合し（ステップＳ１０）、
車速推定値を求めて、これを衝突防止用レーダー２に出
力する（ステップＳ１１）。なお、ステップＳ９におい
て、第３メモリ１５３に相関データが設定されていない
ことを検出したときには、相関データの初期設定処理に
移行する。この処理については後で図３により説明す
る。

【００４１】上記車速推定処理においては使用するデー
タは、振動レベルＬｐ，Ｌｂ，Ｌ（ｂ＋α）又は周波数
Ｆｐ，Ｆｂの全てを必要とするものではなく、例えば１
つのデータによっても車速推定は可能である。しかしな
がら確度を上げるためには、当該データの複数又は全て
を使用して車速推定を行った方がよく、この場合におい
て、更にファジー処理機能１４３を使用してファジー推
論を行なうとより高い確度で車速推定ができる。ファジ
ー推論処理については後述する。なお、上記データで車
速推定に使用しないデータがあるときには、当該不使用
データの検出及び照合は必要とせず、また、不使用デー
タのための相関データも必要としないことは言うまでも
ない。

【００４２】ところで、前記したように、図４（Ｂ）に
示す振動特性は車種によって若干の違いがあるため、図
５（Ａ）〜（Ｃ）に示す相関データも車種によって異っ
てくる。従って車速検出装置１を運用するに際しては、
車種に合致した相関データを第３メモリ１５３に予め設
定する初期設定操作を行なう必要がある。そこで、図３
に示す処理フローに従って以下に相関データの初期設定
処理を説明する。

【００４３】相関データの初期設定操作は次のようにし
て行なわれる。すなわち、自動車を走行させてその速度
計により車速が第１車速として予め定められている例え
ば２０ｋｍ／Ｈとなったことを確認したときに、初期設
定操作部１３の押ボタンを押下し、次に同様にして車速
が第２車速として予め定められている例えば４０ｋｍ／
Ｈとなったことを確認したときに再び上記押ボタンを押
下する。以上の２回の押ボタン操作によって、ＣＰＵ１
４は以下の処理を行なう。

【００４４】前記図２のステップＳ１〜Ｓ９までは当該
初期設定処理においても同様に行なわれる。

【００４５】前記図２のステップＳ９で第３メモリ１５
３に相関データが設定されていないことを確認すると、
ＣＰＵ１４は相関データ設定機能１４４による処理を開
始する。

【００４６】ＣＰＵ１４は初期設定操作部１３で押ボタ
ンが押下されたか否かを監視し（ステップＳ１０１）、
当該押ボタンが押下されない間は前記図２のステップＳ
１からＳ９までの処理を繰り返えす。

【００４７】車速が第１車速になり、初期設定操作部１
３で押ボタンが押下されると、ＣＰＵ１４はこれを検出
してその直前のステップＳ８で検出した分析処理積算デ
ータの前記周波数Ｆｐ，Ｆｂ，Ｆ（ｂ＋α）及び振動レ
ベルＬｐ，Ｌｂ，Ｌ（ｂ＋α）を図示しない一時記憶メ
モリに記憶し（ステップＳ１０２）、次にこの初期設定
操作が第１回目の操作か又は第２回目の操作かを確認す
る（ステップＳ１０３）。いまの場合、第１回目の操作
であるので、ＣＰＵ１４の処理は再び前記図２のステッ
プＳ１からＳ９までの処理を繰り返えし、ステップＳ１
０１で第２回目の初期設定操作が行なわれるか否かを監
視する。

【００４８】車速が第２車速となり、初期設定操作部１
３で再び押しボタンが押下されると、ＣＰＵ１４は上記
第１回目の操作時と同様にして分析処理積算データの前
記周波数Ｆｐ，Ｆｂ，Ｆ（ｂ＋α）及び振動レベルＬ
ｐ，Ｌｂ，Ｌ（ｂ＋α）を記憶する（Ｓ１０２）。

【００４９】以上の処理により、ＣＰＵ１４は、２つの
互に異ったそれぞれの車速と振動レベルＬｐ，Ｌｂ，Ｌ
（ｂ＋α）及び周波数Ｆｐ，Ｆｂの関係を知ったことと
なり、これに基いて相関関係の演算を行なう（ステップ
Ｓ１０４）。

【００５０】前記したように、振動レベル対車速特性及
び周波数対車速特性は車種に係りなく同じ傾向を示すの
で、上記したように２点について車速と振動レベル及び
周波数の関係が判明すれば当該２点間を上記それぞれの
特性を表わす線で結ぶことにより相関データが得られる
こととなる。すなわち、例えば車速と振動レベルＬｐを
例に具体的に説明すると、図５（Ａ）に示すように、第
１車速Ｓ１での振動レベルＬｐ１の点Ｐ１と第２車速Ｓ
２での振動レベルＬｐ２の点Ｐ２をメモリ中のマップに
印し、その間を予め測定してある振動レベルＬｐ対車速
の特性曲線で結べば、振動レベル最大点Ｐに対する相関
データ（イ）が得られる。

【００５１】以上のようにして各相関データを演算した
のち、ＣＰＵ１４は当該相関データを第３メモリ１５３
に格納して（ステップＳ１０５）処理を終える。

【００５２】次に、図６（Ａ），（Ｂ）によりファジー
推論による車速推定の手法について説明する。

【００５３】メンバーシップ関数は、図５（Ａ）〜
（Ｃ）に示す各相関データ（イ）〜（ホ）のそれぞれに
設定される。図６（Ｂ）に示すＫ１〜Ｋ５は、それぞれ
相関データ（イ）〜（ホ）に対応して設定されたメンバ
ーシップ関数である。

【００５４】ここで図６（Ａ）によりメンバーシップ関
数Ｋの概念を説明しておくと、相関データの参照により
求めた車速値がｖであったものすれば、実際の車速はｖ
ａからｖｂまでの拡がりの範囲内にあることを示し、車
速ｖである確率ｉが最も高く、車速ｖａ及びｖｂである
確率がゼロであり、上記確率ｉと確率ゼロの点を通る関
数で、メンバーシップ関数Ｋが設定される。このメンバ
ーシップ関数Ｋの意味する処は、車速値ｖが検出された
ときの実際の車速を確率で示すことであり、検出車速値
ｖに対して例えば実際の車速ｖｃである確率はｉｃであ
る。

【００５５】以上に説明したメンバーシップ関数を用い
たファジー推論処理を以下に説明する。

【００５６】図５（Ａ）〜（Ｃ）に示す各相関データ
（イ）〜（ホ）に基いて求めた車速値がｖ１〜ｖ５であ
るものとすると、図６（Ｂ）に示すように、車速値ｖ１
〜ｖ５であるものとすると、図６（Ｂ）に示すように、
車速値ｖ１〜ｖ５のそれぞれについて上記で説明したメ
ンバーシップ関数Ｋ１〜Ｋ５を設定し、次に、当該メン
バーシップ関数Ｋ１〜Ｋ５を合成すると、確線で示す、
確率曲線ｇが得られる。この確率曲線ｇにおいて、最も
高い確率を示している点ＰＫを検出し、この点ＰＫでの
車速値、図６（Ｂ）に示す例では車速値ｖ２が実際の車
速である確率が最も高い値であると判断し、この車速値
ｖ２を車速推定値として出力する。この処理はＣＰＵ１
４のファジー処理機能１４３により、前記図２に示した
処理フローのステップＳ１０に続く処理として行なわれ
る。

【００５７】なお、メンバーシップ関数は、推論の対象
によっては複雑な関数（例えばガウス分布関数）となる
が、処理データ量を考慮して、図６に示したような簡易
な関数（三角形状の関数）が使用されることがあり、本
実施例でも、この簡易な関数を用いている。

【００５８】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明は、車体
振動に含まれる車速相関成分を振動信号の周波数スペク
トラム分析処理と分析データの積算処理によって取り出
し、これに基いて車速を推定するようにしたものであ
り、自動車の駆動系に結合する手段を必要としない車速
検出装置が得られ、また、この装置の使用によって、い
ずれの車種にも搭載可能な各種安全運転支援装置を実現
できる。また、当該装置を装備するに際しては車体の改
造を必要としないので、既存の自動車（完成車輛）への
追加装備が極めて容易に可能であり、しかもいずれの車
種であっても追加装備が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施例のブロック図。

【図２】本発明実施例のフローチャート。

【図３】本発明実施例のフローチャート。

【図４】（Ａ）は停止時の振動特性を示す図、（Ｂ）は
走行時の振動特性を示す図。

【図５】（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は振動信号成分と車速
との相関関係を示す図。

【図６】（Ａ）はメンバーシップ関数を説明する図、
（Ｂ）はファジー推論による車速推定概念図。

【符号の説明】

１…車速検出装置２…衝突防止用レーダ
ー１１…振動センサ１２…Ａ／Ｄ変換器１３…初期設定操作部１４…ＣＰＵ１５…メモリ１４１…ＦＦＴ処理機能１４２…車速推定機能１４３…ファジー処理機
能１４４…相関データ設定機能１５１…第１メモリ１５２…第２メモリ１５３…第３メモリ

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【手続補正書】

【提出日】平成５年１月１３日

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】自動車の走行中、その車体に生じている
振動を連続して検出し、これによって得た振動信号を周
波数スペクトラム分析する処理を設定周期で繰返し行な
い、１０ＨＺ乃至１００ＨＺの範囲内で設定した一定範
囲の周波数成分に対する振動レベルを、設定回数の上記
処理について上記周波数成分毎に積算し、これによって
得た振動レベル積算データが自動車の車速と相関関係を
有することを利用して車速を推定するようにした車速推
定方法。
【請求項２】請求項１に記載の車速推定方法におい
て、振動レベル積算データと車速との間の相関関係を、
当該振動レベル積算データに現われる特異点又は該特異
点を基準として定めた特定点の振動レベル積算値又は周
波数によって決定づけるようにした車速推定方法。
【請求項３】請求項２に記載の車速推定方法におい
て、特異点を、振動レベル積算データに現われる振動レ
ベルの最大点又は該最大点より低い周波数域に現われる
振動レベルの最小点とし、特定点を、上記最小点の周波
数を基準として上記最大点の周波数を越える一定の周波
数だけ離れた点とし、当該最大点、最小点及び特定点の
いずれかの振動レベル積算値又は周波数の１又は複数に
より、車速との相関関係を決定づけるようにした車速推
定方法。
【請求項４】請求項３に記載の車速推定方法であっ
て、複数の相関関係を用いて車速を推定する場合におい
て、各相関関係を用いて求めたそれぞれの車速推定値か
らファジー推論によって車速推定の確定値を求めるよう
にした車速推定方法。
【請求項５】自動車の車体に取付けられ、該車体の振
動を検出する振動検出手段と、該振動検出手段が設定時
間の間に出力した振動信号を一時的に記憶する第１の記
憶手段と、該第１の記憶手段に記憶された振動信号を周
波数スペクトラム分析し、１０ＨＺ乃至１００ＨＺの範
囲内で設定した一定範囲の周波数成分対振動レベルを示
す第１のデータを設定周期毎に出力する分析手段と、該
分析手段から出力される上記第１のデータを設置数に達
するまで順次加算しながら上記周波数成分毎に記憶して
いくことにより、周波数成分対振動レベル積算値特性を
示す第２のデータを記憶する第２の記憶手段と、上記第
２のデータに現われる特異点又は該特異点を基準として
当該第２のデータ上に定めた特定点の振動レベル又は周
波数と車速との相関を予め測定する測定手段と、該測定
手段で測定した上記振動レベル又は周波数と車速との相
関データを記憶しておく第３の記憶手段と、該第３の記
憶手段に記憶された相関データと上記第２の記憶手段に
記憶された上記第２のデータに発現している上記特異点
又は特定点の振動レベル又は周波数とを照合して車速推
定値を出力する車速推定手段でなる車速検出装置。
【請求項６】請求項５に記載の車速検出装置におい
て、第３の記憶手段には、特異点又は特定点の振動レベ
ル又は周波数と車速との相関を示すそれぞれの相関デー
タのうち、少くとも２種類の相関データを記憶するよう
にし、車速推定手段には、当該第３の記憶手段に記憶し
てある複数種類の相関データをメンバーシップ関数とし
てファジー推論を行なうファジー推論手段を有する車速
検出装置。
【請求項７】請求項５又は請求項６に記載の車速検出
装置において、特異点を第２のデータに現われる振動レ
ベルの最大点又は該最大点より低い周波数域に現われる
振動レベルの最小点とし、特定点を、上記最小点の周波
数を基準として上記最大点の周波数を越える一定の周波
数だけ離れた点とした車速検出装置。