JPH11344334A - 車両原動力を決定するための方法 - Google Patents
車両原動力を決定するための方法Info
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- JPH11344334A JPH11344334A JP11080780A JP8078099A JPH11344334A JP H11344334 A JPH11344334 A JP H11344334A JP 11080780 A JP11080780 A JP 11080780A JP 8078099 A JP8078099 A JP 8078099A JP H11344334 A JPH11344334 A JP H11344334A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
- B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
- B60T8/172—Determining control parameters used in the regulation, e.g. by calculations involving measured or detected parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/103—Side slip angle of vehicle body
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P13/00—Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
- G01P13/02—Indicating direction only, e.g. by weather vane
- G01P13/04—Indicating positive or negative direction of a linear movement or clockwise or anti-clockwise direction of a rotational movement
- G01P13/045—Indicating positive or negative direction of a linear movement or clockwise or anti-clockwise direction of a rotational movement with speed indication
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P3/00—Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
- G01P3/36—Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light
- G01P3/38—Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light using photographic means
Abstract
(57)【要約】
【課題】 走行中、車両の少なくとも１つの原動力、特
にスリップ角を決定する方法。 【解決手段】 この方法は、車両が路面上を進むとき、
路面特徴の１つ以上のカメラ画像中の運動を、リアルタ
イムでかつ車両自体から光学的に監視するステップを含
む。路面特徴が所定時間に移動する方向は、光学監視機
器の方向に対する車両運動の実際の方向を表す。この運
動の実際の方向と、光学監視機器の知られている方向お
よび車両が操縦されている方向との組み合わせから、ス
リップ角をリアルタイムで計算することができる。
にスリップ角を決定する方法。 【解決手段】 この方法は、車両が路面上を進むとき、
路面特徴の１つ以上のカメラ画像中の運動を、リアルタ
イムでかつ車両自体から光学的に監視するステップを含
む。路面特徴が所定時間に移動する方向は、光学監視機
器の方向に対する車両運動の実際の方向を表す。この運
動の実際の方向と、光学監視機器の知られている方向お
よび車両が操縦されている方向との組み合わせから、ス
リップ角をリアルタイムで計算することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の動特性、特
に自動車のスリップ角を決定する方法に関する。
に自動車のスリップ角を決定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】自動車
レーシングチームは、車の性能を改善するために色々な
車両原動力を測定することに関心がある。特に、レーシ
ングチームは、特定のトラックの特性、たとえば、トラ
ックのカーブの傾斜やトラック路面に依存して車両の多
くのパラメータを調整している。実際、多くのレーシン
グチームは、高度コンピュータシステムを使用して車両
を設計しその調整を行っている。たとえば、レースチー
ムによって使用されるコンピュータ利用設計システムの
概説を提供する、ComputerAided Engineering,Vol.10,N
o.5,May 1991,at 20 を参照されたい。このシステム
は、典型的に、速度と安定性を増すための車両特性の最
良の組み合わせを決定するために、多くの車両およびト
ラック変量を入力することに頼っている。
レーシングチームは、車の性能を改善するために色々な
車両原動力を測定することに関心がある。特に、レーシ
ングチームは、特定のトラックの特性、たとえば、トラ
ックのカーブの傾斜やトラック路面に依存して車両の多
くのパラメータを調整している。実際、多くのレーシン
グチームは、高度コンピュータシステムを使用して車両
を設計しその調整を行っている。たとえば、レースチー
ムによって使用されるコンピュータ利用設計システムの
概説を提供する、ComputerAided Engineering,Vol.10,N
o.5,May 1991,at 20 を参照されたい。このシステム
は、典型的に、速度と安定性を増すための車両特性の最
良の組み合わせを決定するために、多くの車両およびト
ラック変量を入力することに頼っている。
【０００３】このような車両特性の１つはタイヤであ
る。レースカーに使用されるタイヤは、個々のトラック
特性に依存して変わる。実際、異なる特性を有する４本
のタイヤが、典型的に、１台のレースカーに使用されて
いる。タイヤ選択にかなりの影響を与える走行特性の１
つは、スリップ角である。車両１０の平面図である図１
に表されているように、スリップ角は、ドライバが操縦
している方向（線Ｘ）と車両が走行している方向（線
Ｙ）の間の角度（α）として定義される。スリップ角
は、周知の現象であり、たとえば、Milliken et al.,Ra
ce Car Vehicle Dynamics,SAE International,1995にお
いて説明されている。この開示は、参照によりここに含
まれる。特定の車両と特定のタイヤに関して、個々のレ
ーストラックは、トラックのカーブのまわりで異なるス
リップ角を引き起こすだろう。実際、レースカーの個々
の車輪は、典型的に、方向転換の間異なる方向に向かう
ように設計されているので、各車輪は、異なるスリップ
角を示すことがある。計算されたスリップ角に依存し
て、レースチームは、通常、改善された車両性能を提供
するスリップ角を達成するために、タイヤ特性、たとえ
ば、両輪間距離、材料、幅、直径、構造および圧力を調
整する。この理由のため、スリップ角の比較的簡単な、
信頼できる、リアルタイムの測定が望まれる。
る。レースカーに使用されるタイヤは、個々のトラック
特性に依存して変わる。実際、異なる特性を有する４本
のタイヤが、典型的に、１台のレースカーに使用されて
いる。タイヤ選択にかなりの影響を与える走行特性の１
つは、スリップ角である。車両１０の平面図である図１
に表されているように、スリップ角は、ドライバが操縦
している方向（線Ｘ）と車両が走行している方向（線
Ｙ）の間の角度（α）として定義される。スリップ角
は、周知の現象であり、たとえば、Milliken et al.,Ra
ce Car Vehicle Dynamics,SAE International,1995にお
いて説明されている。この開示は、参照によりここに含
まれる。特定の車両と特定のタイヤに関して、個々のレ
ーストラックは、トラックのカーブのまわりで異なるス
リップ角を引き起こすだろう。実際、レースカーの個々
の車輪は、典型的に、方向転換の間異なる方向に向かう
ように設計されているので、各車輪は、異なるスリップ
角を示すことがある。計算されたスリップ角に依存し
て、レースチームは、通常、改善された車両性能を提供
するスリップ角を達成するために、タイヤ特性、たとえ
ば、両輪間距離、材料、幅、直径、構造および圧力を調
整する。この理由のため、スリップ角の比較的簡単な、
信頼できる、リアルタイムの測定が望まれる。
【０００４】しかしながら、スリップ角などの特性を決
定するための現システムは、典型的に複雑であり、マイ
クロプロセッサに情報を供給するいくつかの種類の異な
る検出装置に依存している。マイクロプロセッサは、ス
リップ角を含むいくつかの走行特性を評価する。ほとん
どのこれらの複雑なシステムは、反ロックブレーキや牽
引制御などの安全システムを導入して改善する際に自動
車製造業者によって開発された。このような安全システ
ムに関して、製造業者は、典型的に、色々なパラメー
タ、たとえばヨー角（垂直軸の回りの回転角）、横方向
（並行）加速度、縦方向（前後）加速度、ステアリング
角およびスリップ角を検出および／または計算すること
に関心がある。これらのパラメータは、ステアリング、
加速またはブレーキングの調整が早くかつ自動的に行わ
れて、自動車の運動、たとえば横滑りを制御するのを可
能にする。たとえば、米国特許第４，６７９，８０８号
（‘８０８特許）、第５，０４０，１１５号（‘１１５
特許）および第５，５７９，２４５号（‘２４５特許）
を参照されたい。これらの特許は全て、種々の測定され
た特性を使用して、スリップ角値を計算している。
定するための現システムは、典型的に複雑であり、マイ
クロプロセッサに情報を供給するいくつかの種類の異な
る検出装置に依存している。マイクロプロセッサは、ス
リップ角を含むいくつかの走行特性を評価する。ほとん
どのこれらの複雑なシステムは、反ロックブレーキや牽
引制御などの安全システムを導入して改善する際に自動
車製造業者によって開発された。このような安全システ
ムに関して、製造業者は、典型的に、色々なパラメー
タ、たとえばヨー角（垂直軸の回りの回転角）、横方向
（並行）加速度、縦方向（前後）加速度、ステアリング
角およびスリップ角を検出および／または計算すること
に関心がある。これらのパラメータは、ステアリング、
加速またはブレーキングの調整が早くかつ自動的に行わ
れて、自動車の運動、たとえば横滑りを制御するのを可
能にする。たとえば、米国特許第４，６７９，８０８号
（‘８０８特許）、第５，０４０，１１５号（‘１１５
特許）および第５，５７９，２４５号（‘２４５特許）
を参照されたい。これらの特許は全て、種々の測定され
た特性を使用して、スリップ角値を計算している。
【０００５】‘８０８特許には、望ましいコーナリング
特性を与えるために必要な前輪および／または後輪ステ
アリング角を決定するためのシステムが開示されてい
る。この特許に開示されているシステムは、ステアリン
グホィール角センサ、車両速度センサ、ヨーレートなど
の第１の運動変量を決定するためのセンサ、ヨー加速度
などの第２の運動変量を決定するためのセンサ、および
マイクロプロセッサを含む。マイクロプロセッサは、非
常に正確な車両モデルと、ステアリング角および車両速
度と、いくつかの車両特性とに基づいて第１および第２
の運動変量の推定値を計算する。ある状況では、測定さ
れた第１および第２の運動変量の調整は、これらの推定
値に基づいて行われる。次いで、第３の運動変量、たと
えばスリップ角は、第１および第２の運動変量と、測定
された速度およびステアリング角とに基づいて推定され
る。‘１１５特許は、同様に、いくつかの特性を測定し
てマイクロプロセッサに入力する。次いで、マイクロプ
ロセッサは、入力されたデータに基づいて推定スリップ
角を計算する。‘１１５特許には、縦方向加速度モニタ
ーユニットと、横方向加速度モニターユニットと、車輪
速度センサと、データを受け取るための演算回路とを含
む一実施例が開示されている。横方向加速度データは、
実験的に得られるスリップ基準と比較されて、車両のス
リップ角が計算される。‘２４５特許は、いくつかの測
定された変量から計算される推定値に対抗するものとし
て、“実"スリップ角値を与える試みにおいてニューラ
ルネットワークを使用する。特に、この特許のシステム
は、前輪ステアリングと、車両の運動、たとえば速度
と、横および縦方向加速度と、ヨー角速度とを測定し、
ステアリングおよび運動データに基づいて推定スリップ
角値を計算する。ニューラルネットワークは、より正確
な推定スリップ角値を与えるために補正係数を計算す
る。
特性を与えるために必要な前輪および／または後輪ステ
アリング角を決定するためのシステムが開示されてい
る。この特許に開示されているシステムは、ステアリン
グホィール角センサ、車両速度センサ、ヨーレートなど
の第１の運動変量を決定するためのセンサ、ヨー加速度
などの第２の運動変量を決定するためのセンサ、および
マイクロプロセッサを含む。マイクロプロセッサは、非
常に正確な車両モデルと、ステアリング角および車両速
度と、いくつかの車両特性とに基づいて第１および第２
の運動変量の推定値を計算する。ある状況では、測定さ
れた第１および第２の運動変量の調整は、これらの推定
値に基づいて行われる。次いで、第３の運動変量、たと
えばスリップ角は、第１および第２の運動変量と、測定
された速度およびステアリング角とに基づいて推定され
る。‘１１５特許は、同様に、いくつかの特性を測定し
てマイクロプロセッサに入力する。次いで、マイクロプ
ロセッサは、入力されたデータに基づいて推定スリップ
角を計算する。‘１１５特許には、縦方向加速度モニタ
ーユニットと、横方向加速度モニターユニットと、車輪
速度センサと、データを受け取るための演算回路とを含
む一実施例が開示されている。横方向加速度データは、
実験的に得られるスリップ基準と比較されて、車両のス
リップ角が計算される。‘２４５特許は、いくつかの測
定された変量から計算される推定値に対抗するものとし
て、“実"スリップ角値を与える試みにおいてニューラ
ルネットワークを使用する。特に、この特許のシステム
は、前輪ステアリングと、車両の運動、たとえば速度
と、横および縦方向加速度と、ヨー角速度とを測定し、
ステアリングおよび運動データに基づいて推定スリップ
角値を計算する。ニューラルネットワークは、より正確
な推定スリップ角値を与えるために補正係数を計算す
る。
【０００６】上記に説明したもののようなシステムは、
乗用車のブレーキング、ステアリングおよび／または加
速度の調整を行う目的で、スリップ角などの特性を推定
するのに役立つ。このようなシステムは、主に重要な測
定量がスリップ角である場合、不必要に複雑になってい
る。さらに、このようなシステムに必要とされるセンサ
は、典型的に、レーシング車両の苛酷な環境を生き残ら
ないだろう。また、上述のこのようなシステムでは、多
くの変量、たとえば横方向加速度、縦方向加速度および
横方向ヨーは、スリップ角を計算するために当てにされ
ており、これらは全て、計算にエラーを持ち込むことが
ある。レースチームで使用されるコンピュータ利用シス
テムにすでに入力されている変量の数を仮定すれば、ス
リップ角のより直接的な測定が、これらのシステムに持
ち込まれるエラー全体を減らし、それにより改善された
性能を与えるために期待されるだろう。したがって、車
両の原動力、特にスリップ角を確実にかつより直接的に
測定するための比較的簡単な方法が望まれている。
乗用車のブレーキング、ステアリングおよび／または加
速度の調整を行う目的で、スリップ角などの特性を推定
するのに役立つ。このようなシステムは、主に重要な測
定量がスリップ角である場合、不必要に複雑になってい
る。さらに、このようなシステムに必要とされるセンサ
は、典型的に、レーシング車両の苛酷な環境を生き残ら
ないだろう。また、上述のこのようなシステムでは、多
くの変量、たとえば横方向加速度、縦方向加速度および
横方向ヨーは、スリップ角を計算するために当てにされ
ており、これらは全て、計算にエラーを持ち込むことが
ある。レースチームで使用されるコンピュータ利用シス
テムにすでに入力されている変量の数を仮定すれば、ス
リップ角のより直接的な測定が、これらのシステムに持
ち込まれるエラー全体を減らし、それにより改善された
性能を与えるために期待されるだろう。したがって、車
両の原動力、特にスリップ角を確実にかつより直接的に
測定するための比較的簡単な方法が望まれている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、走行中の車両
の少なくとも１つの原動力、特にスリップ角またはスリ
ップ角の特性を決定するための方法である。この方法
は、車両が路面上を通過するときの路面特徴の１つ以上
のカメラ画像における移動を、リアルタイムで車両自体
から光学的に監視することを含む。（路面の特徴は、路
面の大部分と対照して目立つ光学的に識別できる特徴、
たとえば欠陥、変色を示す。たとえば、アスファルト道
路面では、多数の小石がアスファルト内に見出され、こ
れらの小石が、路面に光学的に識別できる特徴を構成す
る。）路面特徴が何らかの所定時に動いている方向は、
光学モニター機器の方向に対する車両移動の実移動を示
す。この実移動方向から、光学モニター機器の既知の方
向と、車両が操縦されている方向とを組み合わせて、ス
リップ角をリアルタイムで計算することができる。
の少なくとも１つの原動力、特にスリップ角またはスリ
ップ角の特性を決定するための方法である。この方法
は、車両が路面上を通過するときの路面特徴の１つ以上
のカメラ画像における移動を、リアルタイムで車両自体
から光学的に監視することを含む。（路面の特徴は、路
面の大部分と対照して目立つ光学的に識別できる特徴、
たとえば欠陥、変色を示す。たとえば、アスファルト道
路面では、多数の小石がアスファルト内に見出され、こ
れらの小石が、路面に光学的に識別できる特徴を構成す
る。）路面特徴が何らかの所定時に動いている方向は、
光学モニター機器の方向に対する車両移動の実移動を示
す。この実移動方向から、光学モニター機器の既知の方
向と、車両が操縦されている方向とを組み合わせて、ス
リップ角をリアルタイムで計算することができる。
【０００８】たとえば、一実施例では、ビデオカメラ
が、地面に向けられるように車両上に搭載される。（こ
こで使用されているように、カメラは、電荷結合素子
（ＣＣＤ）カメラやＣＭＯＳカメラなどのビデオカメラ
を指す。）カメラのシャッター速度は、１回の捕捉間隔
（すなわち、１回のシャッター開放）における路面特徴
の運動が、１画像（すなわち、１フレーム）中に観測さ
れるに足る大きさでかつその１画像内に実質的に含まれ
るに足る小ささの縞を形成する（図２Ａおよび図２Ｂ参
照）ように設定される。車両が、平らな路面上を前方に
まっすぐ移動した場合（カメラが車輪と整列していると
仮定して）、縞は、整列されたカメラの画像フレーム内
で実質的に垂直に存在する（図２Ａ参照）。しかしなが
ら、前述のように、車輪が移動中に方向を変えた場合、
車両は、車輪方向に正確に移動しない。したがって、方
向転換中、画像フレーム中の縞は、垂直にならないだろ
う（図２Ｂ参照）。図３に表されるように、縞の支配的
な方向が決定され、そして、支配的方向の角度と、基準
情報（たとえば、カメラに対して知られている車両の方
向）とに基づき、実スリップ角をリアルタイムで計算す
ることができる。また、速度も、縞の長さから決定する
ことができる。このカメラを、車輪または車体上に搭載
するか、または、多数のカメラを使用して、測定の精度
を改善および／または個々の車輪のスリップ角を計算す
ることができる。
が、地面に向けられるように車両上に搭載される。（こ
こで使用されているように、カメラは、電荷結合素子
（ＣＣＤ）カメラやＣＭＯＳカメラなどのビデオカメラ
を指す。）カメラのシャッター速度は、１回の捕捉間隔
（すなわち、１回のシャッター開放）における路面特徴
の運動が、１画像（すなわち、１フレーム）中に観測さ
れるに足る大きさでかつその１画像内に実質的に含まれ
るに足る小ささの縞を形成する（図２Ａおよび図２Ｂ参
照）ように設定される。車両が、平らな路面上を前方に
まっすぐ移動した場合（カメラが車輪と整列していると
仮定して）、縞は、整列されたカメラの画像フレーム内
で実質的に垂直に存在する（図２Ａ参照）。しかしなが
ら、前述のように、車輪が移動中に方向を変えた場合、
車両は、車輪方向に正確に移動しない。したがって、方
向転換中、画像フレーム中の縞は、垂直にならないだろ
う（図２Ｂ参照）。図３に表されるように、縞の支配的
な方向が決定され、そして、支配的方向の角度と、基準
情報（たとえば、カメラに対して知られている車両の方
向）とに基づき、実スリップ角をリアルタイムで計算す
ることができる。また、速度も、縞の長さから決定する
ことができる。このカメラを、車輪または車体上に搭載
するか、または、多数のカメラを使用して、測定の精度
を改善および／または個々の車輪のスリップ角を計算す
ることができる。
【０００９】他の実施例では、１カメラフレーム中の縞
を見る代わりに、たとえば約１０００μｓだけ離れた、
２つの一連の近い間隔のフレーム中の個々の路面特徴の
位置変化が監視されて、走行方向が決定される。図６に
示されるように、動かない特徴が、個々のフレームから
抽出され（すなわち、画像の静止から識別され）、特徴
の運動ベクトル４０（すなわち、移動方向と速度の両
方）が決定される。個々の特徴のベクトルが解析され
て、支配的運動ベクトル４２が決定される。不幸にし
て、このようなハイスピードカメラは、現在高価で、多
少かさばっている。したがって、第３の実施例では、１
つ以上のストロボライトが、短いフラッシュが１カメラ
フレーム内で実行されるように、たとえば、約１０μｓ
の２つのストロボフラッシュが１０００μｓカメラフレ
ーム内で実行されるように、カメラと共に用いられる。
図８に表されるように、次いで、個々の特徴の２組がこ
の１フレームから抽出され、特徴の支配的運動ベクトル
５４が決定される。このように、本発明は、リアルタイ
ムのスリップ角をより直接的にかつ確実に測定するため
の、従来方法と比べて比較的簡単で実用的な方法を提供
する。
を見る代わりに、たとえば約１０００μｓだけ離れた、
２つの一連の近い間隔のフレーム中の個々の路面特徴の
位置変化が監視されて、走行方向が決定される。図６に
示されるように、動かない特徴が、個々のフレームから
抽出され（すなわち、画像の静止から識別され）、特徴
の運動ベクトル４０（すなわち、移動方向と速度の両
方）が決定される。個々の特徴のベクトルが解析され
て、支配的運動ベクトル４２が決定される。不幸にし
て、このようなハイスピードカメラは、現在高価で、多
少かさばっている。したがって、第３の実施例では、１
つ以上のストロボライトが、短いフラッシュが１カメラ
フレーム内で実行されるように、たとえば、約１０μｓ
の２つのストロボフラッシュが１０００μｓカメラフレ
ーム内で実行されるように、カメラと共に用いられる。
図８に表されるように、次いで、個々の特徴の２組がこ
の１フレームから抽出され、特徴の支配的運動ベクトル
５４が決定される。このように、本発明は、リアルタイ
ムのスリップ角をより直接的にかつ確実に測定するため
の、従来方法と比べて比較的簡単で実用的な方法を提供
する。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明の第１の実施例では、１カ
メラフレーム内の路面特徴の移動と関連するきめ（ｔｅ
ｘｔｕｒｅ）（たとえば縞）が解析されて、車両原動
力、特にスリップ角が決定される。きめ解析の包括的な
説明は、A.Ravishankar Rao, A Taxonomy for Texture
Description and Identification, Springer-Verlag Pu
blishers, New York,1990に見出される。この開示は、
参照によりここに含まれる。一般に、シャッター速度
は、以下の関係に基づいて設定される。（カメラが、車
輪と共に動くように方向付けられていると仮定して）ス
テアリング方向と平行な方向に沿って地面上で測定され
たものとしての所定のカメラ視野ｌと車両速度νに対し
て、シャッター露光時間ＴS は、好適に、 ｌ／２ν＜ＴS ＜ｌ／ν 典型的に、シャッター速度ＴS は、約０．７５（ｌ／
ν）に設定される。たとえば、フレームは、典型的に、
約１００ｍｐｈまたはそれ以上の車両速度に対して、約
４ｍｓ乃至約１ｍｓの時間の（すなわち、シャッター速
度の）露光によって得られる。本発明の方法におけるカ
メラの好適な視野方向は、地面に対して直角であり、そ
のため、画像平面は地面に対して平行になる。
メラフレーム内の路面特徴の移動と関連するきめ（ｔｅ
ｘｔｕｒｅ）（たとえば縞）が解析されて、車両原動
力、特にスリップ角が決定される。きめ解析の包括的な
説明は、A.Ravishankar Rao, A Taxonomy for Texture
Description and Identification, Springer-Verlag Pu
blishers, New York,1990に見出される。この開示は、
参照によりここに含まれる。一般に、シャッター速度
は、以下の関係に基づいて設定される。（カメラが、車
輪と共に動くように方向付けられていると仮定して）ス
テアリング方向と平行な方向に沿って地面上で測定され
たものとしての所定のカメラ視野ｌと車両速度νに対し
て、シャッター露光時間ＴS は、好適に、 ｌ／２ν＜ＴS ＜ｌ／ν 典型的に、シャッター速度ＴS は、約０．７５（ｌ／
ν）に設定される。たとえば、フレームは、典型的に、
約１００ｍｐｈまたはそれ以上の車両速度に対して、約
４ｍｓ乃至約１ｍｓの時間の（すなわち、シャッター速
度の）露光によって得られる。本発明の方法におけるカ
メラの好適な視野方向は、地面に対して直角であり、そ
のため、画像平面は地面に対して平行になる。
【００１１】図３は、本発明の第１の実施例にしたがっ
て、路面画像のきめからスリップ角を決定する方法を概
略的に示す。わくＡに示されるように、１つの捕捉画像
内の関心領域（ＲＯＩ）３０が後続処理のために選択さ
れる。リアルタイム処理制約は、これらの関心領域（Ｒ
ＯＩ）への焦点合わせ処理によって満足される。たとえ
ば、利用可能な処理時間に基づいて、解析されるＲＯＩ
の数を選択することができる。同様に、たとえば、縞
が、１つのＲＯＩで捕捉されるように、画像内の予想さ
れる特徴運動に基づいてＲＯＩのサイズを選択すること
ができる。また、１画像で処理されるＲＯＩの数を、リ
アルタイム制約を満足するように動的に変えることもで
きる。また、ＲＯＩは、局部的に画像の異なる部分にあ
る路面特徴の運動方向の決定も許す。
て、路面画像のきめからスリップ角を決定する方法を概
略的に示す。わくＡに示されるように、１つの捕捉画像
内の関心領域（ＲＯＩ）３０が後続処理のために選択さ
れる。リアルタイム処理制約は、これらの関心領域（Ｒ
ＯＩ）への焦点合わせ処理によって満足される。たとえ
ば、利用可能な処理時間に基づいて、解析されるＲＯＩ
の数を選択することができる。同様に、たとえば、縞
が、１つのＲＯＩで捕捉されるように、画像内の予想さ
れる特徴運動に基づいてＲＯＩのサイズを選択すること
ができる。また、１画像で処理されるＲＯＩの数を、リ
アルタイム制約を満足するように動的に変えることもで
きる。また、ＲＯＩは、局部的に画像の異なる部分にあ
る路面特徴の運動方向の決定も許す。
【００１２】ＲＯＩが選択されると、処理が、図３のわ
くＢに表されるように各ＲＯＩ内で実行され、路面上の
特徴を表す縞３２が全て確認される。これらの縞を電子
的に確認するために、高い画像強度勾配のエッジまたは
ポイントが、各ＲＯＩで確認される。これらのエッジま
たはポイントは、縞の位置を示す。（画像強度は、画像
平面に入射する光の明るさを示す。）高画像強度勾配
は、画像強度値の局部的な変化が比較的高いポイントを
示す。勾配の大きさは、√（（Δｙ）2 ＋（Δｘ）2 ）
となり、方向は、ｔａｎ-1（Δｙ／Δｘ）となる。ここ
で、Δｙは、ｙ方向の強度の変化であり、Δｘは、ｘ方
向の強度の変化である。（強度の監視は、関連特性、た
とえば空間的頻度の測定を包含するためのものであ
る。）しばしば、縞３２は、図３Ａに示されるように１
ピクセルより厚くなることがある。（これに関連して、
ピクセルは、画像をデジタル化することから生じる画素
を示す。）縞の位置を確認することに加えて、縞３２の
方向は、車両運動の方向の決定を許すように要求され
る。縞３２の方向を決定するために、縞３２は、たとえ
ば、エッジピクセル検出と処理時間を減らすための連結
を併用する以下の処理にしたがって、エッジピクセルを
連結することにより１画素厚のエッジ線分に変換され
る。（また、他の処理も可能である。）
くＢに表されるように各ＲＯＩ内で実行され、路面上の
特徴を表す縞３２が全て確認される。これらの縞を電子
的に確認するために、高い画像強度勾配のエッジまたは
ポイントが、各ＲＯＩで確認される。これらのエッジま
たはポイントは、縞の位置を示す。（画像強度は、画像
平面に入射する光の明るさを示す。）高画像強度勾配
は、画像強度値の局部的な変化が比較的高いポイントを
示す。勾配の大きさは、√（（Δｙ）2 ＋（Δｘ）2 ）
となり、方向は、ｔａｎ-1（Δｙ／Δｘ）となる。ここ
で、Δｙは、ｙ方向の強度の変化であり、Δｘは、ｘ方
向の強度の変化である。（強度の監視は、関連特性、た
とえば空間的頻度の測定を包含するためのものであ
る。）しばしば、縞３２は、図３Ａに示されるように１
ピクセルより厚くなることがある。（これに関連して、
ピクセルは、画像をデジタル化することから生じる画素
を示す。）縞の位置を確認することに加えて、縞３２の
方向は、車両運動の方向の決定を許すように要求され
る。縞３２の方向を決定するために、縞３２は、たとえ
ば、エッジピクセル検出と処理時間を減らすための連結
を併用する以下の処理にしたがって、エッジピクセルを
連結することにより１画素厚のエッジ線分に変換され
る。（また、他の処理も可能である。）
【００１３】ＲＯＩの左下部からスタートする。 １）現在位置の左から右へかつ下から上へ直交的にスキ
ャンする。ＲＯＩ内にマークされていないピクセル（す
なわち、エッジピクセルでもなく、または下記に説明す
るようにまだ“見ていない"のどちらかのピクセル）が
なければ、ストップする。
ャンする。ＲＯＩ内にマークされていないピクセル（す
なわち、エッジピクセルでもなく、または下記に説明す
るようにまだ“見ていない"のどちらかのピクセル）が
なければ、ストップする。
【００１４】２）マークされていないピクセルに出会っ
たら、そのマークされていないピクセルの勾配の大きさ
と勾配方向を決定する（下記参照）。現在のマークされ
ていないピクセル位置を、新しいエッジ線分の“エッジ
スタート位置"としてマークする。この新しいエッジ線
分が現在のエッジ線分となるように選択する。
たら、そのマークされていないピクセルの勾配の大きさ
と勾配方向を決定する（下記参照）。現在のマークされ
ていないピクセル位置を、新しいエッジ線分の“エッジ
スタート位置"としてマークする。この新しいエッジ線
分が現在のエッジ線分となるように選択する。
【００１５】３）勾配の大きさが（前の認識に基づいて
設定される）スレショールドを超えた場合は、現在のピ
クセルをエッジピクセルとしてマークする。さもなけれ
ば、現在のピクセルを“見られたもの"としてマークす
る。現在のピクセルの勾配方向に基づいた８個の近隣の
ピクセル（図４のａ−ｄおよびｆ−ｉ）の、すなわち現
在のピクセルの８個の隣接ピクセルの、隣接候補エッジ
ピクセルの決定は、現在のピクセルの計算された勾配方
向に最も近い隣接ピクセルを選択する。隣接候補ピクセ
ルがすでに（エッジピクセルとしてまたは見られたもの
として）マークされている場合は、現在のエッジ線分を
終わり、現在のエッジ線分を格納し、“エッジスタート
位置"に移動し、次いでステップ１から繰り返す。
設定される）スレショールドを超えた場合は、現在のピ
クセルをエッジピクセルとしてマークする。さもなけれ
ば、現在のピクセルを“見られたもの"としてマークす
る。現在のピクセルの勾配方向に基づいた８個の近隣の
ピクセル（図４のａ−ｄおよびｆ−ｉ）の、すなわち現
在のピクセルの８個の隣接ピクセルの、隣接候補エッジ
ピクセルの決定は、現在のピクセルの計算された勾配方
向に最も近い隣接ピクセルを選択する。隣接候補ピクセ
ルがすでに（エッジピクセルとしてまたは見られたもの
として）マークされている場合は、現在のエッジ線分を
終わり、現在のエッジ線分を格納し、“エッジスタート
位置"に移動し、次いでステップ１から繰り返す。
【００１６】４）隣接候補ピクセルがマークされていな
い場合は、“見られたもの"として現在のピクセルのま
わりに残っているマークされていない隣接ピクセルをマ
ークし、次いで、ステップ３で決定されたマークされて
いない隣接ピクセルに移動する。次いで、ステップ３か
ら繰り返す。
い場合は、“見られたもの"として現在のピクセルのま
わりに残っているマークされていない隣接ピクセルをマ
ークし、次いで、ステップ３で決定されたマークされて
いない隣接ピクセルに移動する。次いで、ステップ３か
ら繰り返す。
【００１７】ステップ２における現在のピクセルの勾配
の大きさは、Ｓ＝√（Ｓx 2＋Ｓy 2）で与えられるが、勾
配方向は、φ＝ｔａｎ-1（Ｓy ／Ｓx ）で与えられる。
ここで、Ｓｘ ＝（ｃ＋２ｆ＋ｉ）−（ａ＋２ｄ＋ｇ）
およびＳｙ ＝（ｇ＋２ｈ＋ｉ）−（ａ＋２ｂ＋ｃ）で
ある。ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは、図
４に示されるように現在のピクセルｅに隣接するピクセ
ルの強度値に対応する。このエッジ検出法は、たとえ
ば、I,Sobel,“Camera models and machine perceptio
n,"AIM-21,Stanford AI Lab,May 1970において説明され
ている。この開示は、参照によりここに含まれる。
の大きさは、Ｓ＝√（Ｓx 2＋Ｓy 2）で与えられるが、勾
配方向は、φ＝ｔａｎ-1（Ｓy ／Ｓx ）で与えられる。
ここで、Ｓｘ ＝（ｃ＋２ｆ＋ｉ）−（ａ＋２ｄ＋ｇ）
およびＳｙ ＝（ｇ＋２ｈ＋ｉ）−（ａ＋２ｂ＋ｃ）で
ある。ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは、図
４に示されるように現在のピクセルｅに隣接するピクセ
ルの強度値に対応する。このエッジ検出法は、たとえ
ば、I,Sobel,“Camera models and machine perceptio
n,"AIM-21,Stanford AI Lab,May 1970において説明され
ている。この開示は、参照によりここに含まれる。
【００１８】ＲＯＩ中のエッジ線分が確認されると、各
エッジ線分の方向が、エッジ線分上のポイントに対する
最適合ラインを決定することにより推定される。この最
適合ラインの比較的早い近似を得る方法の１つは、以下
の通りである。エッジ線分の両端のポイントは、図３の
わくＣに示されるように直線３４で連結され、直線３４
の近くにあるエッジ線分ポイントの数がチェックされ
る。十分な数のポイントが直線３４の近くにある（たと
えば、少なくとも９５％のポイントが直線の２ピクセル
内にある）場合は、直線３４は、エッジ線分の良好な近
似であるとみなされ、線分の方向は、直線３４の方向に
よって与えられる。さもなければ、エッジ線分は、無効
なものとみなされる。ＲＯＩ内のエッジ線分のほとんど
（たとえば、約５０％またはそれ以上）が無効である場
合は，ＲＯＩは、無効とみなされる。さもなければ、図
３のわくＤに示されるように、ＲＯＩ内の支配的方向３
６が、ＲＯＩ内の有効なエッジ線分から推定される。ま
ずエッジ線分の方向のヒストグラムを計算することによ
り、この支配的方向３６を得ることができる。ヒストグ
ラムのピークは，ＲＯＩ内の支配的方向に対応し、実際
の値は、典型的には、その方向がヒストグラムにおける
ピークのまわりの小範囲（たとえば、２°以下）内にあ
るエッジ線分の方向の平均重み付けされた和で計算され
る。また、米国特許第３，０６９，６５４号で説明され
ているように、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換の使用により支
配的方向を見つけ出すこともできる。支配的方向を決定
するためのこれらのタイプの方法は、たとえば、V.Nalw
a,A Guided Tour of Computer Vision,Addison-Wesley
(1993) で説明されている。各エッジ線分の方向は、線
分のピクセルの数で重み付けされる。ヒストグラムが明
瞭なピーク（すなわち、ピークのまわりの小ウインドウ
（２°以下）内のピクセルの少なくとも５０％を表す明
瞭なピーク）を有していない場合は、ＲＯＩは、無効と
みなされる。同様に、特定のＲＯＩの支配的方向が，Ｒ
ＯＩの大部分の支配的方向とかなり違っている場合は、
特定のＲＯＩは、無効とみなされる。このような無効な
ＲＯＩは、路面くずなどの見せかけの路面特徴を表すこ
とがある。
エッジ線分の方向が、エッジ線分上のポイントに対する
最適合ラインを決定することにより推定される。この最
適合ラインの比較的早い近似を得る方法の１つは、以下
の通りである。エッジ線分の両端のポイントは、図３の
わくＣに示されるように直線３４で連結され、直線３４
の近くにあるエッジ線分ポイントの数がチェックされ
る。十分な数のポイントが直線３４の近くにある（たと
えば、少なくとも９５％のポイントが直線の２ピクセル
内にある）場合は、直線３４は、エッジ線分の良好な近
似であるとみなされ、線分の方向は、直線３４の方向に
よって与えられる。さもなければ、エッジ線分は、無効
なものとみなされる。ＲＯＩ内のエッジ線分のほとんど
（たとえば、約５０％またはそれ以上）が無効である場
合は，ＲＯＩは、無効とみなされる。さもなければ、図
３のわくＤに示されるように、ＲＯＩ内の支配的方向３
６が、ＲＯＩ内の有効なエッジ線分から推定される。ま
ずエッジ線分の方向のヒストグラムを計算することによ
り、この支配的方向３６を得ることができる。ヒストグ
ラムのピークは，ＲＯＩ内の支配的方向に対応し、実際
の値は、典型的には、その方向がヒストグラムにおける
ピークのまわりの小範囲（たとえば、２°以下）内にあ
るエッジ線分の方向の平均重み付けされた和で計算され
る。また、米国特許第３，０６９，６５４号で説明され
ているように、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換の使用により支
配的方向を見つけ出すこともできる。支配的方向を決定
するためのこれらのタイプの方法は、たとえば、V.Nalw
a,A Guided Tour of Computer Vision,Addison-Wesley
(1993) で説明されている。各エッジ線分の方向は、線
分のピクセルの数で重み付けされる。ヒストグラムが明
瞭なピーク（すなわち、ピークのまわりの小ウインドウ
（２°以下）内のピクセルの少なくとも５０％を表す明
瞭なピーク）を有していない場合は、ＲＯＩは、無効と
みなされる。同様に、特定のＲＯＩの支配的方向が，Ｒ
ＯＩの大部分の支配的方向とかなり違っている場合は、
特定のＲＯＩは、無効とみなされる。このような無効な
ＲＯＩは、路面くずなどの見せかけの路面特徴を表すこ
とがある。
【００１９】無効な個々のＲＯＩの支配的方向が決定さ
れると、画像全体の方向の包括値は、有効なＲＯＩの方
向のヒストグラムを形成し、次いで、ヒストグラムのピ
ークを検出し、次いで、その方向がピークのまわりの小
範囲（たとえば、２°以下）内にあるＲＯＩの平均方向
を見つけ出すことによって決定される。この計算は、カ
メラ方向に基づく座標システムにおける車両運動の角度
を与える。最後に、スリップのない運動に対応する基準
角度（すなわち、車輪が操縦される角度）から計算され
た角度を引くことにより、スリップ角を決定することが
できる。また、有効なエッジ線分の長さから車両速度を
決定することもできる。たとえば、有効なエッジ線分の
支配的なエッジ線分長さは、有効なエッジ線分の長さの
ヒストグラムのピークを計算するこよにより得られ、速
度は、知られているシャッター速度を用いてこの支配的
エッジ線分長さから決定される。
れると、画像全体の方向の包括値は、有効なＲＯＩの方
向のヒストグラムを形成し、次いで、ヒストグラムのピ
ークを検出し、次いで、その方向がピークのまわりの小
範囲（たとえば、２°以下）内にあるＲＯＩの平均方向
を見つけ出すことによって決定される。この計算は、カ
メラ方向に基づく座標システムにおける車両運動の角度
を与える。最後に、スリップのない運動に対応する基準
角度（すなわち、車輪が操縦される角度）から計算され
た角度を引くことにより、スリップ角を決定することが
できる。また、有効なエッジ線分の長さから車両速度を
決定することもできる。たとえば、有効なエッジ線分の
支配的なエッジ線分長さは、有効なエッジ線分の長さの
ヒストグラムのピークを計算するこよにより得られ、速
度は、知られているシャッター速度を用いてこの支配的
エッジ線分長さから決定される。
【００２０】この技術は、監視される縞の解析を実行す
る一方法である。平均または支配的運動を同様に決定す
る他のタイプの解析も適している。たとえば、特定の関
心領域内の個々の縞を見る代わりに、画像全体を包括的
に解析することができる。このように行う一方法は、周
波数領域解析によるものである。たとえば、画像のフー
リエ変換は、画像を空間領域から周波数領域の同等画像
に変換する。画像が空間領域において方向付けられた縞
を含む場合は、周波数領域画像は、図５Ａおよび５Ｂに
概略的に示されるように、縞の方向に直交する角度に沿
って、周波数領域の原点を通る、最高の積分量とより高
い広がりを持つだろう。この技術は、本質的に、画像の
自動相関関係が最大になる方向を見つけ出すことに等価
である。
る一方法である。平均または支配的運動を同様に決定す
る他のタイプの解析も適している。たとえば、特定の関
心領域内の個々の縞を見る代わりに、画像全体を包括的
に解析することができる。このように行う一方法は、周
波数領域解析によるものである。たとえば、画像のフー
リエ変換は、画像を空間領域から周波数領域の同等画像
に変換する。画像が空間領域において方向付けられた縞
を含む場合は、周波数領域画像は、図５Ａおよび５Ｂに
概略的に示されるように、縞の方向に直交する角度に沿
って、周波数領域の原点を通る、最高の積分量とより高
い広がりを持つだろう。この技術は、本質的に、画像の
自動相関関係が最大になる方向を見つけ出すことに等価
である。
【００２１】
【外１】 （さらに、このような周波数領域解析では、スリップ角
の範囲とステアリング方向に対するカメラの方向とが知
られている場合は、解析を方向、すなわち｜φmax ｜＜
φ＜｜φmin ｜の範囲に制限することにより、処理を容
易にすることができる。ここで、φmax およびφ
min は、それぞれ、予想される最大および最小スリップ
角である。同様な全周波数解析は、当業者に明らかだろ
う。
の範囲とステアリング方向に対するカメラの方向とが知
られている場合は、解析を方向、すなわち｜φmax ｜＜
φ＜｜φmin ｜の範囲に制限することにより、処理を容
易にすることができる。ここで、φmax およびφ
min は、それぞれ、予想される最大および最小スリップ
角である。同様な全周波数解析は、当業者に明らかだろ
う。
【００２２】第２の実施例では、たとえば、約０．２５
ｍｓ乃至１ｍｓだけ離れた、一連の近い間隔のフレーム
中における個々の路面特徴の移動、すなわち位置変化が
監視されて、走行方向と選択的に速度とが決定される。
典型的に、２つの一連のフレームが解析されるが、３つ
以上のフレームを解析しても良い。さらに、一連のフレ
ームは、典型的に、個々の特徴の位置変化を解析する必
要があるが、このような位置変化がまだ監視できる場合
は、フレームをとばしても良い。図６は、この実施例に
したがって速度を決定する際に伴うステップを示す。画
像は、１００ｍｐｈ以上の車両速度に対して、比較的高
速の、たとえば約１０μｓ以上のシャッター速度を用い
て一連のフレームＡ，Ａ' で捕捉される。シャッター速
度は、好適には、ｌ／νｎ以下である。ここで、ｌは、
ステアリング方向に平行な方向に沿った（地面上で測定
された）視野、ｎは、この同じ方向に沿った画像平面中
のピクセル数、νは、（再び、カメラは車輪と共に移動
するように方向付けられていると仮定して）車両速度で
ある。次いで、静止した特徴４１，４１' が、個々のフ
レームＡ，Ａ' から抽出される。第１のフレームＡから
抽出された特徴４３は、一連のフレームＡ' における位
置４３' に整合され、整合された特徴の運動ベクトル４
０（すなわち、速度と方向の両方を表すベクトル）が決
定される。支配的運動ベクトル４２は、個々の路面特徴
の運動ベクトル４０の平均をとることにより計算され
る。支配的運動ベクトル４２から、カメラ校正情報が使
用されて、カメラと関連する座標システムにおける路面
の運動の角度が決定され、また、車両速度も決定され
る。スリップ角は、スリップなしの運動（すなわち、ス
テアリング方向）に対応する基準角度から計算された運
動角度を引くことにより計算される。
ｍｓ乃至１ｍｓだけ離れた、一連の近い間隔のフレーム
中における個々の路面特徴の移動、すなわち位置変化が
監視されて、走行方向と選択的に速度とが決定される。
典型的に、２つの一連のフレームが解析されるが、３つ
以上のフレームを解析しても良い。さらに、一連のフレ
ームは、典型的に、個々の特徴の位置変化を解析する必
要があるが、このような位置変化がまだ監視できる場合
は、フレームをとばしても良い。図６は、この実施例に
したがって速度を決定する際に伴うステップを示す。画
像は、１００ｍｐｈ以上の車両速度に対して、比較的高
速の、たとえば約１０μｓ以上のシャッター速度を用い
て一連のフレームＡ，Ａ' で捕捉される。シャッター速
度は、好適には、ｌ／νｎ以下である。ここで、ｌは、
ステアリング方向に平行な方向に沿った（地面上で測定
された）視野、ｎは、この同じ方向に沿った画像平面中
のピクセル数、νは、（再び、カメラは車輪と共に移動
するように方向付けられていると仮定して）車両速度で
ある。次いで、静止した特徴４１，４１' が、個々のフ
レームＡ，Ａ' から抽出される。第１のフレームＡから
抽出された特徴４３は、一連のフレームＡ' における位
置４３' に整合され、整合された特徴の運動ベクトル４
０（すなわち、速度と方向の両方を表すベクトル）が決
定される。支配的運動ベクトル４２は、個々の路面特徴
の運動ベクトル４０の平均をとることにより計算され
る。支配的運動ベクトル４２から、カメラ校正情報が使
用されて、カメラと関連する座標システムにおける路面
の運動の角度が決定され、また、車両速度も決定され
る。スリップ角は、スリップなしの運動（すなわち、ス
テアリング方向）に対応する基準角度から計算された運
動角度を引くことにより計算される。
【００２３】一連のフレームにおける個々の特徴４１，
４１' の抽出は、たとえば、米国特許出願第０８／５８
６０１２号（我々の参照Ｐｉｎｇａｌｉ １−７）に開
示されているスレショールド化を含む色々な技術によっ
て実行することができる。この開示は、参照によりここ
に含まれる。たとえば、フレーム中の高強度の領域は、
画像における強度値をスレショールド化することにより
見出される。スレショールド化は、最大強度値のある選
択されたスレショールド値、たとえば８０％より大きい
強度値を有するピクセルを保持することを指す。（最大
強度値は、典型的には、予め選択された値か、または解
析中の特定のフレームに基づいて選択されるかのどちら
かである。）特に、一実施例では、このスレショールド
より大きい強度を有するピクセルには、値１が割り当て
られ、残りのピクセルには、値０が割り当てられる。
（図６Ａを参照されたい。ここでは、方形領域はピクセ
ルを表す。）次いで、値１を有するピクセルは、次の通
りの領域に分類される。（図５Ａの一部のクローズアッ
プ図である図６Ｂを参照されたい。図６Ｂにおける方形
領域はピクセルを表す。）
４１' の抽出は、たとえば、米国特許出願第０８／５８
６０１２号（我々の参照Ｐｉｎｇａｌｉ １−７）に開
示されているスレショールド化を含む色々な技術によっ
て実行することができる。この開示は、参照によりここ
に含まれる。たとえば、フレーム中の高強度の領域は、
画像における強度値をスレショールド化することにより
見出される。スレショールド化は、最大強度値のある選
択されたスレショールド値、たとえば８０％より大きい
強度値を有するピクセルを保持することを指す。（最大
強度値は、典型的には、予め選択された値か、または解
析中の特定のフレームに基づいて選択されるかのどちら
かである。）特に、一実施例では、このスレショールド
より大きい強度を有するピクセルには、値１が割り当て
られ、残りのピクセルには、値０が割り当てられる。
（図６Ａを参照されたい。ここでは、方形領域はピクセ
ルを表す。）次いで、値１を有するピクセルは、次の通
りの領域に分類される。（図５Ａの一部のクローズアッ
プ図である図６Ｂを参照されたい。図６Ｂにおける方形
領域はピクセルを表す。）
【００２４】１）現在のピクセルに唯一の領域符号Ｌを
与える。 ２）現在のピクセルの隣接ピクセル（ｍ，ｎ，ｏ，ｐ，
ｑ，ｒ，ｓ，ｔ）のどれかが値１を有しているかどうか
を判定する。 ３）値１を有する隣接ピクセルがなければ、ストップす
る。 ４）値１を有する各隣接ピクセルについて、ステップ
（１）を繰り返す。 この処理は、隣接ピクセルを１の値を有するピクセルの
領域に分類する。値１のピクセルが少なすぎる、たとえ
ば５個以下の領域は、典型的に放棄される。その結果生
じる電子ピクセル分類化は、路面特徴の実例となる抽出
された特徴４３，４３'を構成する。
与える。 ２）現在のピクセルの隣接ピクセル（ｍ，ｎ，ｏ，ｐ，
ｑ，ｒ，ｓ，ｔ）のどれかが値１を有しているかどうか
を判定する。 ３）値１を有する隣接ピクセルがなければ、ストップす
る。 ４）値１を有する各隣接ピクセルについて、ステップ
（１）を繰り返す。 この処理は、隣接ピクセルを１の値を有するピクセルの
領域に分類する。値１のピクセルが少なすぎる、たとえ
ば５個以下の領域は、典型的に放棄される。その結果生
じる電子ピクセル分類化は、路面特徴の実例となる抽出
された特徴４３，４３'を構成する。
【００２５】整合は、典型的には、フレーム内で、他の
抽出された特徴と同じ特性を有する抽出された特徴を探
すことにより行われる。この同一性は、典型的に、路面
特徴の強度特性、特徴サイズおよび／または特徴輪郭に
よって判定される。たとえば、フレーム中の各々の抽出
された領域について、位置ｘ，ｙにおいて、一連のフレ
ームにおけるｘ，ｙの一区画（Ｎｘ，Ｎｙ）中の整合領
域を探す。どれか２つの領域間の整合の基準は、ｄ＝Δ
Ａ＋ΔＩｍ＋Δｅによって与えられる。ここで、ΔＡ
は、（ピクセル数に関して）２つの領域の面積の差、Δ
Ｉｍは、２つの領域におけるピクセルの平均強度の差、
Δｅは、２つの領域における偏心度の差である。（技術
上知られているように、偏心度は、ある領域の最大弦Ａ
対同一領域内のＡと垂直な最大弦Ｂの比である。一連の
フレームにおいて最良の整合領域は、ｄが最小になる領
域である。（前に参照した米国特許出願第０８／５８６
０１２号（我々の参照Ｐｉｎｇａｌｉ １−７）におけ
る抽出と整合の説明も参照されたい。）
抽出された特徴と同じ特性を有する抽出された特徴を探
すことにより行われる。この同一性は、典型的に、路面
特徴の強度特性、特徴サイズおよび／または特徴輪郭に
よって判定される。たとえば、フレーム中の各々の抽出
された領域について、位置ｘ，ｙにおいて、一連のフレ
ームにおけるｘ，ｙの一区画（Ｎｘ，Ｎｙ）中の整合領
域を探す。どれか２つの領域間の整合の基準は、ｄ＝Δ
Ａ＋ΔＩｍ＋Δｅによって与えられる。ここで、ΔＡ
は、（ピクセル数に関して）２つの領域の面積の差、Δ
Ｉｍは、２つの領域におけるピクセルの平均強度の差、
Δｅは、２つの領域における偏心度の差である。（技術
上知られているように、偏心度は、ある領域の最大弦Ａ
対同一領域内のＡと垂直な最大弦Ｂの比である。一連の
フレームにおいて最良の整合領域は、ｄが最小になる領
域である。（前に参照した米国特許出願第０８／５８６
０１２号（我々の参照Ｐｉｎｇａｌｉ １−７）におけ
る抽出と整合の説明も参照されたい。）
【００２６】運動ベクトル決定は、Section III of J.
Aggarwal and N.Nandhakumar,“Onthe Computation of
Motion from Sequences of Images〓A review,"Proceed
ings of the IEEE,Vol.76,No.8,August 1988,at 917で
説明されているような処理を用いて行われる。この開示
は、参照によりここに含まれる。運動ベクトルは、典型
的に、整合領域の図心を連結する線である。
Aggarwal and N.Nandhakumar,“Onthe Computation of
Motion from Sequences of Images〓A review,"Proceed
ings of the IEEE,Vol.76,No.8,August 1988,at 917で
説明されているような処理を用いて行われる。この開示
は、参照によりここに含まれる。運動ベクトルは、典型
的に、整合領域の図心を連結する線である。
【００２７】この実施例では、カメラ露光中にフラッシ
ュする光源（典型的には、ストロボライトまたはリング
フラッシュ）を使用することができる。このようにし
て、より小さい開口と露光が使用できるので、改善され
た画像が得られ、それにより、カメラの視界深度が増加
すると共にその運動ぼけが軽減される。望ましい照明を
提供するために、ストロボまたはフラッシュは、好適
に、カメラと同じ方向に位置決めされるばかりでなく、
可能な限りカメラの近くに配置される。
ュする光源（典型的には、ストロボライトまたはリング
フラッシュ）を使用することができる。このようにし
て、より小さい開口と露光が使用できるので、改善され
た画像が得られ、それにより、カメラの視界深度が増加
すると共にその運動ぼけが軽減される。望ましい照明を
提供するために、ストロボまたはフラッシュは、好適
に、カメラと同じ方向に位置決めされるばかりでなく、
可能な限りカメラの近くに配置される。
【００２８】第３の実施例は、第２の実施例と同じ解析
の使用を許すが、このような高速度カメラの必要性がな
い。特に、カメラは、光源、典型的にはストロボライト
と共に使用され、その結果、ストロボフラッシュが、た
とえば１カメラフレーム内で２回行われる。カメラの典
型的なシャッター速度は、１００ｍｐｆ以上の車両速度
に対して０．２５ｍｓから２ｍｓまでの範囲になる。一
般に、２つのストロボされた画像は、０．２５ｌ／ｖか
ら０．７５ｌ／ｖまでの期間範囲だけ離れている。ここ
で、ｌは、ステアリング方向と平行な方向に沿った（地
面上で測定された）視野、ｖは、（再び、カメラは、車
輪と共に移動するように方向付けられていると仮定し
て）車両速度である。これに応じて、シャッター速度
は、一般に、約０．３ｌ／ｖ乃至０．８ｌ／ｖとなる。
この実施例では、時間の２つの瞬間における２つの重な
り合う路面画像は、１フレームで捕捉される。たとえ
ば、ｔ＝０で始まる１０００μｓのカメラ露光を示す図
７を参照されたい。最初の１０μｓストロボフラッシュ
は、ｔ＝２００で行われ、２番目の１０μｓストロボフ
ラッシュは、ｔ＝８００で行われる。この実施例で得ら
れる画像を解析する技術の１つは、図８に示される。フ
レーム５０は、個々の路面特徴を含む重なり合う画像を
含む。個々の路面特徴が抽出され、整合される。運動ベ
クトル５２は、整合された特徴から決定される。運動ベ
クトル５２から、支配的運動ベクトル５４が計算され、
前述のように、支配的運動ベクトル５４から、カメラと
関連する座標システムにおける路面の運動の角度が、車
両速度と共に決定される。スリップ角は、前述のように
計算される。個々の運動ベクトルおよび支配的運動ベク
トルの抽出、整合および決定は、前述の実施例で説明し
たように行われる。この実施例では、一連のフレームが
解析される前述の実施例と比較した場合、画像の重なり
合いに起因して、ある程度のぼけが典型的に生じるが、
このぼけは、１００μｓ以上の典型的な連続露光よりも
低い程度生じる。
の使用を許すが、このような高速度カメラの必要性がな
い。特に、カメラは、光源、典型的にはストロボライト
と共に使用され、その結果、ストロボフラッシュが、た
とえば１カメラフレーム内で２回行われる。カメラの典
型的なシャッター速度は、１００ｍｐｆ以上の車両速度
に対して０．２５ｍｓから２ｍｓまでの範囲になる。一
般に、２つのストロボされた画像は、０．２５ｌ／ｖか
ら０．７５ｌ／ｖまでの期間範囲だけ離れている。ここ
で、ｌは、ステアリング方向と平行な方向に沿った（地
面上で測定された）視野、ｖは、（再び、カメラは、車
輪と共に移動するように方向付けられていると仮定し
て）車両速度である。これに応じて、シャッター速度
は、一般に、約０．３ｌ／ｖ乃至０．８ｌ／ｖとなる。
この実施例では、時間の２つの瞬間における２つの重な
り合う路面画像は、１フレームで捕捉される。たとえ
ば、ｔ＝０で始まる１０００μｓのカメラ露光を示す図
７を参照されたい。最初の１０μｓストロボフラッシュ
は、ｔ＝２００で行われ、２番目の１０μｓストロボフ
ラッシュは、ｔ＝８００で行われる。この実施例で得ら
れる画像を解析する技術の１つは、図８に示される。フ
レーム５０は、個々の路面特徴を含む重なり合う画像を
含む。個々の路面特徴が抽出され、整合される。運動ベ
クトル５２は、整合された特徴から決定される。運動ベ
クトル５２から、支配的運動ベクトル５４が計算され、
前述のように、支配的運動ベクトル５４から、カメラと
関連する座標システムにおける路面の運動の角度が、車
両速度と共に決定される。スリップ角は、前述のように
計算される。個々の運動ベクトルおよび支配的運動ベク
トルの抽出、整合および決定は、前述の実施例で説明し
たように行われる。この実施例では、一連のフレームが
解析される前述の実施例と比較した場合、画像の重なり
合いに起因して、ある程度のぼけが典型的に生じるが、
このぼけは、１００μｓ以上の典型的な連続露光よりも
低い程度生じる。
【００２９】この第３の実施例を実行するのに適する装
置は、図９および図１０に示される。図９は、路面６１
上を進む車両６０に搭載される装置を示す。この装置
は、カメラ６４と組み合わせられる１つのストロボライ
ト６２を含む。トリガ信号発生器からの信号は、カメラ
６４のシャッターを開くが、この信号は、最初のストロ
ボフラッシュをトリガする前に第１の遅延部に入り、次
いで、２番目のストロボフラッシュをトリガする前に第
２の遅延部に入る。シャッターが閉じ、次いで、処理
は、たとえば図７に示される時間ラインにしたがって繰
り返す。図９に示される日除け管６６は、ストロボフラ
ッシュがカメラの視野上の支配的光源になるのを許すた
めに、オプション的に含められる。
置は、図９および図１０に示される。図９は、路面６１
上を進む車両６０に搭載される装置を示す。この装置
は、カメラ６４と組み合わせられる１つのストロボライ
ト６２を含む。トリガ信号発生器からの信号は、カメラ
６４のシャッターを開くが、この信号は、最初のストロ
ボフラッシュをトリガする前に第１の遅延部に入り、次
いで、２番目のストロボフラッシュをトリガする前に第
２の遅延部に入る。シャッターが閉じ、次いで、処理
は、たとえば図７に示される時間ラインにしたがって繰
り返す。図９に示される日除け管６６は、ストロボフラ
ッシュがカメラの視野上の支配的光源になるのを許すた
めに、オプション的に含められる。
【００３０】図１０は、路面７２上を進む車両７０に搭
載された装置を示す。この装置は、カメラ７６と組み合
わせられる２つのストロボライト７３，７４を含む。鳥
が信号発生器からの信号は、カメラの７６のシャッター
を開くが、この信号は、第１のストロボライト７３から
の最初のストロボフラッシュをトリガする前に第１の遅
延部に入り、次いで、第２のストロボライト７４からの
２番目のストロボフラッシュをトリガする前に第２の遅
延部に入る。シャッターが閉じ、次いで、処理は、たと
えば図７に示される時間ラインにしたがって繰り返す。
図９と同様に、日除け管７８がオプション的に使用され
る。２個のストロボ光源の使用は、１個の光源と対抗し
て、各光源がこれらの間でより大きな遅延を伴うフラッ
シュを提供するのを許す。
載された装置を示す。この装置は、カメラ７６と組み合
わせられる２つのストロボライト７３，７４を含む。鳥
が信号発生器からの信号は、カメラの７６のシャッター
を開くが、この信号は、第１のストロボライト７３から
の最初のストロボフラッシュをトリガする前に第１の遅
延部に入り、次いで、第２のストロボライト７４からの
２番目のストロボフラッシュをトリガする前に第２の遅
延部に入る。シャッターが閉じ、次いで、処理は、たと
えば図７に示される時間ラインにしたがって繰り返す。
図９と同様に、日除け管７８がオプション的に使用され
る。２個のストロボ光源の使用は、１個の光源と対抗し
て、各光源がこれらの間でより大きな遅延を伴うフラッ
シュを提供するのを許す。
【００３１】本発明の方法では、カメラ、ストロボライ
ト、および関連機器のセットアップと取り付けは、典型
的に個々の車両に特有なものとなっている。車両の構造
は、機器を配置できる場所をいくぶん決定する。また、
空気力学や振動などの車両特徴も考慮される。機器の望
ましい配置は、車両とカメラ機器を熟知している者によ
って容易に確かめられる。
ト、および関連機器のセットアップと取り付けは、典型
的に個々の車両に特有なものとなっている。車両の構造
は、機器を配置できる場所をいくぶん決定する。また、
空気力学や振動などの車両特徴も考慮される。機器の望
ましい配置は、車両とカメラ機器を熟知している者によ
って容易に確かめられる。
【００３２】たとえば、カメラ機器に関して、飛び越し
スキャンを有する典型的なＮＴＳＣカメラは、約２４０
列（縦）と６４０行（横）の視野を有する。縦のピクセ
ル間隔は、典型的に横ピクセル間隔の２倍になってお
り、その結果、横対縦のアスペクト比が４：３になって
いる。したがって、カメラが、その横次元がステアリン
グ方向と平行になるように方向づけられている場合は、
ストロボされたフレーム間でより長い縞またはより長い
間隔を得ることができる。しかしながら、より高い角度
分解能は、ステアリング方向と平行な縦次元で得られ
る。そこで、予想されるスリップ角に依存して、分解能
を改善するようにカメラを方向づけることができる。さ
らに、互いに直角に方向づけられた２台のカメラを使用
して、測定されるスリップ角の精度を改善することもで
きる。本発明の他の実施例は、ここに開示された本発明
の明細書と実施の考察から当業者に明らかだろう。
スキャンを有する典型的なＮＴＳＣカメラは、約２４０
列（縦）と６４０行（横）の視野を有する。縦のピクセ
ル間隔は、典型的に横ピクセル間隔の２倍になってお
り、その結果、横対縦のアスペクト比が４：３になって
いる。したがって、カメラが、その横次元がステアリン
グ方向と平行になるように方向づけられている場合は、
ストロボされたフレーム間でより長い縞またはより長い
間隔を得ることができる。しかしながら、より高い角度
分解能は、ステアリング方向と平行な縦次元で得られ
る。そこで、予想されるスリップ角に依存して、分解能
を改善するようにカメラを方向づけることができる。さ
らに、互いに直角に方向づけられた２台のカメラを使用
して、測定されるスリップ角の精度を改善することもで
きる。本発明の他の実施例は、ここに開示された本発明
の明細書と実施の考察から当業者に明らかだろう。
【図１】車両のスリップ角を示す。
【図２】Ａは、本発明の一実施例の原理を示す。Ｂは、
本発明の一実施例の原理を示す。
本発明の一実施例の原理を示す。
【図３】本発明の一実施例で実行される解析を示す。
【図４】図３の解析で使用することができるテンプレー
トを示す。
トを示す。
【図５Ａ】本発明の一実施例における画像の全体解析を
示す。
示す。
【図５Ｂ】本発明の一実施例における画像の全体解析を
示す。
示す。
【図６】本発明の他の実施例で実行される解析を示す。
【図７】本発明の他の実施例で実行される光学測定を示
す。
す。
【図８】本発明の他の実施例で実行される解析を示す。
【図９】本発明の他の実施例を実行する際に使用するの
に適する装置を示す。
に適する装置を示す。
【図１０】本発明の他の実施例を実行する際に使用する
のに適する装置を示す。
のに適する装置を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マシュー エー．コーディズ アメリカ合衆国 07836 ニュージャーシ ィ，フランダース，アパートメント ５, オークウッド ヴィレッジ 70 (72)発明者 ヴィシヴジット シング ナルワ アメリカ合衆国 07748 ニュージャーシ ィ，ミドルタウン，クノールウッド ドラ イヴ 1902 (72)発明者 サーマ ヴィ．ジー．ケー．ピンガリ アメリカ合衆国 07920 ニュージャーシ ィ，バスキング，リッジ，ペンズ ウェイ 472
Claims (28)
- 【請求項１】 走行中の車両原動力を決定する方法であ
って、 車両が走行中の路面における特徴の１つ以上のカメラ画
像中の運動を監視するステップと、 少なくとも１つの車両原動力を決定するために、上記運
動を解析するステップとからなる方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法において、前記解析
は、車両運動の方向を決定する方法。 - 【請求項３】 請求項２記載の方法において、前記解析
は、前記車両の速度を決定する方法。 - 【請求項４】 請求項１記載の方法において、前記監視
ステップは、前記車両の車輪との整列を維持するように
搭載されたカメラで実行される方法。 - 【請求項５】 請求項１記載の方法において、２台以上
のカメラが前記車両に取り付けられ、前記特徴の運動を
監視する方法。 - 【請求項６】 請求項１記載の方法において、前記少な
くとも１つの車両原動力は、スリップ角を含む方法。 - 【請求項７】 請求項１記載の方法において、さらに、
ステアリング角を監視するステップを含む方法。 - 【請求項８】 請求項１記載の方法において、前記解析
ステップは、１つのカメラフレーム画像中の前記特徴の
きめを解析するステップを含む方法。 - 【請求項９】 請求項８記載の方法において、前記カメ
ラのシャッター速度は、ｌをステアリング方向のカメラ
の視野としかつｖを車両速度とした場合、ｌ／２ｖ＜ｔ
s ＜ｌ／ｖの範囲内にある方法。 - 【請求項１０】 請求項８記載の方法において、前記き
め解析は、 前記カメラフレーム画像中の高画像強度勾配のエッジま
たはポイントを確認するステップと、 上記高画像強度勾配のエッジまたはポイントと関連する
エッジ線分の方向を計算するステップと、 上記エッジ線分の支配的方向を決定するステップとから
なる方法。 - 【請求項１１】 請求項１０記載の方法において、前記
解析ステップは、さらに、 車両運動の角度を計算するステップと、 上記車両運動の角度からスリップ角を決定するステップ
とを含む方法。 - 【請求項１２】 請求項８記載の方法において、前記き
め解析は、前記画像のフーリエ変換を解析するステップ
を含む方法。 - 【請求項１３】 請求項１記載の方法において、前記移
動監視ステップは、少なくとも２つの一連のカメラフレ
ーム画像中の個々の特徴を監視するステップを含む方
法。 - 【請求項１４】 請求項１３記載の方法において、前記
カメラは、ｌをステアリング方向の視野、ｎをステアリ
ング方向に沿った画像平面のピクセル数、ｖを車両速度
とした場合、ｌｖｎ以下のシャッター速度で動作する方
法。 - 【請求項１５】 請求項１３記載の方法において、前記
解析ステップは、 前記少なくとも２つの一連の画像における個々の特徴を
整合させるステップと、 上記整合された特徴に関する運動ベクトルを決定するス
テップと、 支配的運動ベクトルを決定するステップとを含む方法。 - 【請求項１６】 請求項１５記載の方法において、前記
解析ステップは、さらに、 車両運動の角度を計算するステップと、 上記車両運動の角度と基準角度とからスリップ角を決定
するステップとを含む方法。 - 【請求項１７】 請求項１記載の方法において、前記運
動を監視するステップは、少なくとも２回のストロボフ
ラッシュが１つのカメラフレーム露光の間に行われるよ
うに、カメラと組み合わせられた少なくとも１つのスト
ロボライトで行われる方法。 - 【請求項１８】 請求項１７記載の方法において、前記
ストロボフラッシュは、ｌをステアリング方向の視野と
しかつｖを車両速度とした場合、０．２５ｌ／ｖから
０．７５ｌ／ｖの範囲の期間だけ離れており、前記カメ
ラは、０．３ｌ／ｖから０．８ｌ／ｖまでの範囲のシャ
ッター速度で動作する方法。 - 【請求項１９】 請求項１７記載の方法において、前記
解析ステップは、 前記１つのカメラフレーム画像内の個々の特徴と整合さ
せるステップと、 上記整合された特徴に関する運動ベクトルを決定するス
テップと、 支配的運動ベクトルを決定するステップとを含む方法。 - 【請求項２０】 請求項１９記載の方法において、前記
解析ステップは、さらに、 車両運動の角度を計算するステップと、 上記車両運動の角度と基準角度とからスリップ角を決定
するステップとを含む方法。 - 【請求項２１】 走行中の車両原動力を決定する装置を
含む車両であって、上記装置は、車両が走行中の路面に
おける特徴の、１つ以上のカメラ画像における運動を監
視し、上記運動を解析して、少なくとも１つの車両原動
力を決定することができる車両。 - 【請求項２２】 請求項２１記載の車両において、前記
解析ステップは、１つのカメラフレーム画像中の特徴の
きめを解析するステップを含む車両。 - 【請求項２３】 請求項２２記載の車両において、前記
きめ解析は、 前記カメラフレーム画像中の高画像強度勾配のエッジま
たはポイントを確認するステップと、 上記高画像強度勾配のエッジまたはポイントと関連する
エッジ線分の方向を計算するステップと、 上記エッジ線分の支配的方向を決定するステップを含む
車両。 - 【請求項２４】 請求項２２記載の車両において、前記
きめ解析は、前記画像のフーリエ変換を解析するステッ
プを含む車両。 - 【請求項２５】 請求項２１記載の車両において、前記
運動監視ステップは、少なくとも２つの一連のカメラフ
レーム画像中の路面の個々の特徴を監視するステップを
含む車両。 - 【請求項２６】 請求項２５記載の車両において、前記
解析ステップは、 少なくとも２つの一連の画像における個々の特徴を整合
させるステップと、 整合された特徴に関する運動ベクトルを決定するステッ
プと、 支配的運動ベクトルを決定するステップとを含む車両。 - 【請求項２７】 請求項２１記載の車両において、前記
運動監視ステップは、少なくとも２回のストロボフラッ
シュが１つのカメラフレーム露光の間に行われるよう
に、カメラと組み合わせられた少なくとも１つのストロ
ボライトで行われる車両。 - 【請求項２８】 請求項２７記載の車両において、前記
解析ステップは、 前記１つのカメラフレーム画像内の個々の特徴と整合さ
せるステップと、 整合された特徴に関する運動ベクトルを決定するステッ
プと、 支配的運動ベクトルを決定するステップとを含む車両。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US7932198P | 1998-03-25 | 1998-03-25 | |
| US09/149,372 US6130706A (en) | 1998-03-25 | 1998-09-08 | Process for determining vehicle dynamics |
| US09/149372 | 1998-09-08 | ||
| US60/079321 | 1998-09-08 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11344334A true JPH11344334A (ja) | 1999-12-14 |
Family
ID=26761870
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11080780A Pending JPH11344334A (ja) | 1998-03-25 | 1999-03-25 | 車両原動力を決定するための方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6130706A (ja) |
| EP (1) | EP0945319B1 (ja) |
| JP (1) | JPH11344334A (ja) |
| AU (1) | AU2133599A (ja) |
| CA (1) | CA2261483A1 (ja) |
| DE (1) | DE69900126T2 (ja) |
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