JPWO2011010390A1 - 停車判定装置、停車判定方法、停車判定プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

停車判定装置は、加速度取得手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、閾値更新手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる加速度の統計量を算出する。停車判定手段は、算出した統計量と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。閾値更新手段は、停車判定手段が用いる閾値を更新する。

Description

本発明は、車両の停車判定を行う技術に関する。

従来から、移動体に設置された加速度センサからの検出値に基づき、移動体が停止しているか否か判定する技術が存在する。例えば、特許文献１には、加速度センサから検出された加速度の微分値がある閾値以下の場合、停車と判断する技術が開示されている。その他、本発明に関連する技術が特許文献２に開示されている。

特開２００８−１１６３７０号公報 特開２００２−１３１０７７号公報

車両の起動直後などエンジンの暖機の過渡期では、車両の振動量は、アイドリング状態であっても時々刻々と変化する。従って、従来技術による加速度のみに基づく停車判定では、車両の停止を正確に判定できない場合がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、停車判定に用いる閾値を車両の状態に応じて動的に設定することで、加速度のみに基づき停車判定を適切に実行することを目的とする。

請求項１に記載の発明では、停車判定装置は、車両の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記閾値を更新する閾値更新手段と、を備える。

請求項１０の記載の発明は、車両の加速度を取得する加速度取得工程と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停止判定工程と、前記閾値を更新する閾値更新工程と、を備える。

請求項１１に記載の発明は、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記閾値を更新する閾値更新手段、として前記コンピュータを機能させる。

本発明の各実施例に係る停車判定装置の概略構成図の一例である。 第１実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。 旧最小値ＶｘＯ及び新最小値ＶｘＮと、閾値Ｖｘｔｈ、更新最小値Ｖｘｍｉｎ及びパラメータαｘ５との関係を示すグラフの一例である。 エンジン始動直後の分散Ｖｘの時間変化のグラフの一例である。 第１実施例の処理手順を示すフローチャートの一例である。 第２実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。 第２実施例の処理手順を示すフローチャートの一例である。

本発明の１つの観点では、車両の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記閾値を更新する閾値更新手段と、を備える。

上記の停車判定装置は、例えばＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）などのポータブルデバイスであり、加速度取得手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、閾値更新手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。加速度取得手段は、例えば加速度センサから１方向又は複数の方向の車両の加速度を取得する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる加速度の統計量を算出する。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に定められる。この所定時間幅は、例えば、統計量を算出するのに必要な加速度のサンプル数を取得するのに要する時間幅に設定される。統計量算出手段は、例えば分散（不偏分散を含む。以下同じ。）、尖度、偏差などのばらつきの指標となる１又は複数の統計量を算出する。停車判定手段は、算出した統計量と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。上述の閾値は、統計量ごと又は全統計量で統一して設けられ、閾値更新手段により変更される。なお、この閾値の初期値は、実験等に基づき適切な値に設定される。閾値更新手段は、停車判定手段が用いる閾値を更新する。具体的には、閾値更新手段は、例えば、統計量算出手段が算出した統計量に基づき閾値を変更する。他の例では、閾値更新手段は、エンジン始動後からエンジンの定常状態までの閾値を定めたマップ等を参照することで閾値を変更してもよい。以上のように、停車判定装置は、閾値を動的に変更させることで、エンジンの状態等の変動を考慮して適切に車両が停車中か否か判断することができる。

上記の停車判定装置の一態様では、前記加速度取得手段は、前記車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得し、前記統計量算出手段は、前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出し、前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した前記前後方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両は停車中であると判定し、前記閾値更新手段は、前記前後方向、前記側面方向及び上下方向の統計量に基づき前記閾値を更新する。ここで、「車両の前後方向」とは、車両の前進方向又は後進方向のいずれかを正方向とした軸方向を指し、「車両の側面方向」とは、車両と水平な方向であって、かつ前後方向と垂直な方向を指し、「車両の上下方向」とは、前後方向及び側面方向と垂直な方向を指す。なお、これらの方向は、上記定義で厳密に決定される方向の他、上記定義とおよそ一致した方向であってもよい。この態様では、停車判定装置は、前後方向の統計量に基づき停車判定をすると共に、前後方向、側面方向及び上下方向の統計量に基づき、閾値を変動させる。このようにすることで、停車判定装置は、前後方向、側面方向及び上下方向の統計量に基づきエンジンの状態等に起因した車両の振動状態を閾値に反映し、車両の状態に応じて停車判定を適切に実行することができる。

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記加速度取得手段は、前記車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得し、前記統計量算出手段は、前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出し、前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した各方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両は前記車両が停車中であると判定し、前記閾値更新手段は、前記閾値を更新する。この態様では、停車判定装置は、３軸方向で得られた統計量とそれぞれの閾値とに基づき停車判定をすると共に、３軸方向で得られた統計量に基づき上述の閾値を更新する。このようにすることで、停車判定装置は、より精度高く停車判定をすることができる。また、停車判定装置は、側面方向及び上下方向の統計量を用いることで、路面振動やタイヤパターンなどによる振動を把握することができる。従って、停車判定装置は、アクセルペダルを踏むことなく、エンジンがアイドリングの状態で車両が動くいわゆるクリープ走行と停車中とをより正確に判断することができる。

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記統計量は、前記加速度のばらつき値であり、
前記停車判定手段は、前記ばらつき値と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する。ここで、「ばらつき値」とは、加速度のばらつきを示す統計的な数値であり、例えば加速度の分散、偏差または尖度などが例示される。このように、停車判定装置は、統計量としてばらつき値を使用することで、道路勾配等の影響を適切に抑制することができる。

上記の停車判定装置の一態様では、前記ばらつき値は、分散及び尖度であり、前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した分散が所定の閾値よりも下回った場合、かつ、前記統計量算出手段が算出した尖度が所定の閾値よりも上回った場合、前記車両は停止中であると判定する。この態様では、停車判定装置は、ばらつき値として尖度を使用することで、停車中とクリープ走行中との加速度の集中度に着目し、選択性を増す狙いを持つ。即ち、停車判定装置は、尖度（即ち集中度）が大きいほど、停車である可能性が高いと判断する。この態様によっても、停車判定装置は、道路勾配の影響を適切に抑制しつつ、停車中とクリープ走行中との選択性を増すことができる。

前記閾値更新手段は、前記閾値が第１パラメータに達した場合、前記閾値の更新処理を停止する。第１パラメータは、実験等により適切な値に設定される。具体的には、第１パラメータは、例えば車両が定常状態に達した場合に設定される閾値の範囲に設定される。一般に、エンジンの暖機等が完了し、車両が定常状態に達した場合には、閾値は学習が完了して殆ど変動しないことが予測される。具体的には、統計量が分散の場合には、この閾値は所定値以下へ推移することが予測され、統計量が尖度の場合には、この閾値は所定値以上へ推移することが予測される。従って、この態様では、停車判定装置は、前記閾値が第１パラメータに達した場合、前記閾値の更新処理を停止することで、不要な処理を削減し、消費電力の節減やハードウェア資源の有効活用等を実現することができる。

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記ばらつき値は分散を含み、前記閾値更新手段は、過去に算出された前記分散の最小値を第２パラメータに基づき変動させた旧最小値を保持し、新たに算出された前記分散が前記旧最小値よりも小さい場合、当該分散と前記第２パラメータとに基づき新たに旧最小値を更新すると共に、前記閾値を当該旧最小値と第３パラメータとに基づき新たに設定する。第２及び第３パラメータは、実験等に基づき適切な値に予め設定されてもよく、又は、統計量に基づき適宜変更されてもよい。この態様では、停車判定装置は、新たに得られた分散が旧最小値より小さい場合、車両が定常状態に近付いたと判断し、閾値を変更する。この閾値は、当該分散と、第２及び第３パラメータとにより決定される。このように、停車判定装置は、第２及び第３パラメータを用いて閾値を決定することで、閾値の固定化等を防ぎ、閾値を柔軟に変更することができる。

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記閾値更新手段は、前記統計量算出手段が算出した前記側面方向及び前記上下方向の分散が大きい程、前記第２パラメータ又は／及び前記第３パラメータを、前記閾値を上げる方向又は下げる度合を小さくする方向に調整する。このようにすることで、停車判定装置は、車両の状態に合わせ閾値を適切に更新することができる。

上記の停車判定装置の他の一態様では、前記閾値更新手段は、前記停車判定手段に基づく所定時間幅にわたる走行比率が大きい程、前記第２パラメータ又は／及び前記第３パラメータを、前記閾値を下げる方向又は上げる度合を小さくする方向に調整する。上述の所定時間幅は、例えば実験等に基づき適切な値に設定される。また、「走行比率が大きい」とは、上述の所定時間幅に対する車両が走行中であると認定されていた時間幅の割合が大きいことを指し、当然、上述の所定時間幅で全て走行中であると認定されていた場合も含む。即ち、停車判定装置は、走行比率が大きい場合であっても旧最小値が更新される場合、エンジンの暖機の状態等が急速に収まる方向、即ち定常状態へ変化していると判断する。そして、停車判定装置は、この場合、閾値を下げる方向又は上げる度合を小さくする方向に調整する。このようにすることで、停車判定装置は、車両の状態に応じて、閾値の変動速度を上げて、閾値を早期に収束させることができる。

本発明の別の観点では、車両の加速度を取得する加速度取得工程と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停止判定工程と、前記閾値を更新する閾値更新工程と、を備える。停車判定装置は、この方法を用いることで、加速度のみによって適切に車両の停車判定を実行することができる。

本発明のさらに別の観点では、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記閾値を更新する閾値更新手段、として前記コンピュータを機能させる。従って、コンピュータは、上記のプログラムを搭載することにより、加速度のみによって適切に車両の停車判定を実行することができる。なお、好適な例では、上記のプログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な第１及び第２実施例について説明する。以下では、本発明の各実施例で共通する停車判定装置の概略構成について説明した後、停車判定装置が実行する処理内容について第１実施例及び第２実施例で説明する。

［概略構成］
まず、本発明に係る停車判定装置の概要について図１を用いて説明する。図１は、停車判定装置１００の概略構成の一例である。停車判定装置１００は、車両に搭載される。図１に示すように、停車判定装置１００は、加速度センサ１と、システムコントローラ２と、入力装置３と、出力装置４と、データ記憶ユニット５と、を備える。停車判定装置１００の各要素は、バスライン３０を介して相互に接続されている。

加速度センサ１は、例えば圧電素子からなり、加速度データを出力する。具体的には、加速度センサ１は、車両の進行（前進）方向を正とする方向（以後、「Ｘ軸方向」と呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｘ」と呼ぶ。）及びＸ軸方向と垂直な水平方向（以後、「Ｙ軸方向」とも呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｙ」と呼ぶ。）並びに車両の上下方向でありＸ軸方向及びＹ軸方向と垂直な方向（以後、「Ｚ軸方向」とも呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｚ」と呼ぶ。）を検出し、システムコントローラ２へ供給する。

システムコントローラ２は、インタフェース２１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２３及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４を含んでおり、停車判定装置１００全体の制御を行う。

インタフェース２１は、加速度センサ１とのインタフェース動作を行う。そして、インタフェース２１は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚをシステムコントローラ２０に入力する。

ＣＰＵ２２は、システムコントローラ２全体を制御する。ＣＰＵ２２は、予め用意されたプログラムを実行することにより、本発明における加速度取得手段、統計量算出手段、閾値更新手段、及び停車判定手段として機能する。これについては、後述する［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで詳しく説明する。ＲＯＭ２３は、システムコントローラ２を制御する制御プログラム等が格納された図示しない不揮発性メモリ等を有する。ＲＡＭ２４は、入力装置３から供給される入力信号に基づき各種データを読み出し可能に格納したり、ＣＰＵ２２に対してワーキングエリアを提供したりする。

入力装置３は、停車判定装置１００に対して利用者が行う必要な命令や情報の入力を受け付けるインタフェースである。出力装置４は、利用者の操作に応答するための情報を出力する。例えば、出力部１１は、システムコントローラ２の制御に基づき、画像または映像の出力及び／又は音声出力を行う。

データ記憶ユニット５は、停車判定装置１００の動作を制御するためのプログラムを保存したり、停車判定装置１００の動作に必要な情報を保持したりするためのものである。

なお、上述の停車判定装置１００の構成は一例であり、本発明が適用可能な構成はこれに限定されない。例えば、停車判定装置１００は、上述の構成に代えて、入力装置３又は／及び出力装置４を有しなくてもよい。他の例では、停車判定装置１００は、上述の構成に加えて、通信装置を備え、他の装置へ停止判定結果等のデータを供給してもよい。

以下では、システムコントローラ２が実行する処理について［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで説明する。なお、以後では、停車判定装置１００が搭載される車両を「搭載車両」と呼ぶ。

［第１実施例］
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について説明する。第１実施例では、システムコントローラ２は、加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに基づき各３方向の分散を算出し、各値が所定の閾値以下であれば搭載車両が停止したと判断する。このとき、システムコントローラ２は、上述の閾値を変化させることにより、適切に搭載車両の停止判定を実行する。以後では、上述の具体的な処理内容を説明した後、効果、処理フロー、及び第１実施例の各変形例について順に説明する。

まず、第１実施例の具体的な処理を、図２を用いて詳しく説明する。図２は、第１実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図２に示すように、システムコントローラ２は、加速度取得部２ａと、統計量算出部２ｂと、閾値更新部２ｃと、停車判定部２ｄと、を備える。以下、これらの各要素が実行する処理について説明する。なお、以下で説明する閾値又は当該閾値の算出に用いる値は、例えば、搭載車両のエンジンの停止又は始動ごとに初期化されてもよく、または、所定時間幅ごとに初期化されてもよい。この場合、各閾値等の初期値及び上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に設定される。

加速度取得部２ａは、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚをそれぞれ取得する。そして、加速度取得部２ａは、加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚを統計量算出部２ｂへ供給する。

統計量算出部２ｂは、加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに基づき統計量を算出する。具体的には、統計量算出部２ｂは、加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚを所定時間幅（以後、「サンプリング時間幅Ｔｗ」と呼ぶ。）だけサンプリングする。そして、統計量算出部２ｂは、サンプリングされた所定個数の加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚから、サンプリング時間幅Ｔｗごとに、加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚの分散を算出する。以後では、加速度Ａｘの分散を「分散Ｖｘ」と呼び、加速度Ａｙの分散を「分散Ｖｙ」と呼び、加速度Ａｚの分散を「分散Ｖｚ」と呼ぶ。このように、停車判定装置１００は、統計量として分散を用いることで、搭載車両が走行中又は停止中の道路勾配の影響を受けることなく、停車判定を適切に実行することができる。

次に、閾値更新部２ｃが実行する処理について説明する。図２に示すように、閾値更新部２ｃは、更新最小値決定部２ｃｘと、閾値算出部２ｃｙと、を備える。閾値更新部２ｃは、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚに基づき、これらに対する閾値を更新する。以後では、分散Ｖｘに用いる閾値を「閾値Ｖｘｔｈ」と呼び、分散Ｖｙに用いる閾値を「閾値Ｖｙｔｈ」と呼び、分散Ｖｚに用いる閾値を「閾値Ｖｚｔｈ」と呼ぶ。

まず、更新最小値決定部２ｃｘが実行する処理について説明する。更新最小値決定部２ｃｘは、統計量算出部２ｂから供給された分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚの各最小値をそれぞれ所定のパラメータ「αｘ３」、「αｙ３」、「αｚ３」により操作した値（以後、「更新最小値」と呼ぶ。）を算出する。

これについて具体的に説明する。説明の簡便化のため、分散Ｖｘの更新最小値（以後、「更新最小値Ｖｘｍｉｎ」と呼ぶ。）を求める方法について最初に説明する。なお、後述するように、分散Ｖｙ、Ｖｚの更新最小値についても、これと同様の方法により求める。

更新最小値決定部２ｃｘは、統計量算出部２ｂから供給された最新の分散Ｖｘが、当該分散Ｖｘの取得直前までに取得された分散Ｖｘの最小値に基づき算出された更新最小値（以後、「旧最小値ＶｘＯ」と呼ぶ。）より小さいか否か判定する。この場合、更新最小値決定部２ｃｘは、旧最小値ＶｘＯを、例えばデータ記憶ユニット５に記憶しているものとする。そして、更新最小値決定部２ｃｘは、最新の分散Ｖｘが旧最小値ＶｘＯよりも小さい場合、当該分散Ｖｘを暫定的な更新最小値（以後、「新最小値ＶｘＮ」と呼ぶ。）として定める。

そして、更新最小値決定部２ｃｘは、旧最小値ＶｘＯと新最小値ＶｘＮとに基づき、更新最小値Ｖｘｍｉｎを決定する。例えば、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎを旧最小値ＶｘＯと新最小値ＶｘＮとの間に設定する。具体的には、更新最小値決定部２ｃｘは、パラメータαｘ３を用いて、以下の式（１）により更新最小値Ｖｘｍｉｎを定める。
Ｖｘｍｉｎ＝ＶｘＮ＋｜ＶｘＮ−ＶｘＯ｜×αｘ３ 式（１）
パラメータαｘ３は、実験等に基づき適切な値に設定される。好適には、更新最小値決定部２ｃｘは、パラメータαｘ３を０以上１以下の値に設定することで、更新最小値Ｖｘｍｉｎを旧最小値ＶｘＯと新最小値ＶｘＮとの間に設定する。これにより、更新最小値決定部２ｃｘは、旧最小値ＶｘＯが固定化するのを防ぎ、それに連動した閾値Ｖｘｔｈを適度に変動させる。

更新最小値Ｖｘｍｉｎの設定方法について図３を用いてさらに詳しく説明する。図３は、旧最小値ＶｘＯ、新最小値ＶｘＮ、更新最小値Ｖｘｍｉｎ、閾値Ｖｘｔｈ、及び所定のパラメータ「αｘ５」の関係を示すグラフの一例である。なお、閾値Ｖｘｔｈの決定方法及びパラメータαｘ５の説明については、閾値算出部２ｃｙの処理の説明と共に後述する。

図３に示すように、時刻「ｔ２」では、時刻「ｔ１」に算出された更新最小値Ｖｘｍｉｎが旧最小値ＶｘＯとして設定されている。そして、更新最小値決定部２ｃｘは、時刻ｔ２に、旧最小値ＶｘＯより小さい分散Ｖｘを取得し、新最小値ＶｘＮに設定する。次に、更新最小値決定部２ｃｘは、式（１）を用いて更新最小値Ｖｘｍｉｎを算出する。この場合、パラメータαｘ３は０以上１以下の値に設定されているため、更新最小値Ｖｘｍｉｎは旧最小値ＶｘＯと新最小値ＶｘＮとの間の値に設定される。そして、更新最小値決定部２ｃｘは、算出した更新最小値Ｖｘｍｉｎを閾値算出部２ｃｙへ供給すると共に、更新最小値Ｖｘｍｉｎを旧最小値ＶｘＯに設定する。以上のようにすることで、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎを過度に小さい値に設定することによる固定化を防ぎ、それに連動した閾値Ｖｘｔｈを適度に変化させることができる。この具体的な効果の説明は、全体処理の説明後に（効果）のセクションで補足説明する。

また、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎと同様に、分散Ｖｙ、Ｖｚとパラメータαｙ３、αｚ３とに基づき、それぞれ旧最小値「ＶｙＯ」、「ＶｚＯ」及び新最小値「ＶｙＮ」、「ＶｚＮ」を定めると共に、それぞれ更新最小値「Ｖｙｍｉｎ」、「Ｖｚｍｉｎ」を決定する。より具体的には、更新最小値決定部２ｃｘは、以下の式（２）及び式（３）を用いて更新最小値Ｖｙｍｉｎ、Ｖｚｍｉｎを決定する。
Ｖｙｍｉｎ＝ＶｙＮ＋｜ＶｙＮ−ＶｙＯ｜×αｙ３ 式（２）
Ｖｚｍｉｎ＝ＶｚＮ＋｜ＶｚＮ−ＶｚＯ｜×αｚ３ 式（３）
式（２）及び（３）に使用されるパラメータαｙ３、αｚ３は、実験等に基づき適切な値に設定される。このとき、更新最小値決定部２ｃｘは、式（１）と同様に、好適には、パラメータαｙ３、αｚ３を０以上１以下の値に設定する。これにより、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｙｍｉｎ、Ｖｚｍｉｎを、それぞれ旧最小値ＶｙＯ、ＶｚＯと新最小値ＶｙＮ、ＶｚＮとの間に設定する。

次に、閾値算出部２ｃｙが実行する処理について説明する。閾値算出部２ｃｙは、更新最小値決定部２ｃｘから新たに更新最小値Ｖｘｍｉｎ、Ｖｙｍｉｎ、Ｖｚｍｉｎが供給された場合、これらの更新最小値に基づき閾値Ｖｘｔｈ、Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈを算出する。

具体的には、閾値算出部２ｃｙは、更新最小値Ｖｘｍｉｎに所定のパラメータ「αｘ２」を乗じた値を閾値Ｖｘｔｈに設定する。パラメータαｘ２は、実験等により適切な値に設定される。即ち、閾値算出部２ｃｙは、以下の式（４）を用いて閾値Ｖｘｔｈを算出する。
Ｖｘｔｈ＝Ｖｘｍｉｎ×αｘ２ 式（４）
これについて、図３の例を用いて具体的に説明する。閾値算出部２ｃｙは、時刻ｔ２で、更新最小値決定部２ｃｘが決定した更新最小値Ｖｘｍｉｎから式（４）を用いて閾値Ｖｘｔｈを設定する。図３の例では、パラメータαｘ２は、１以上の値に設定されている。以上のように、閾値算出部２ｃｙは、更新最小値Ｖｘｍｉｎの変化に応じて閾値Ｖｘｔｈを適切に更新させることができる。

同様に、閾値算出部２ｃｙは、パラメータαｙ２、αｚ２を更新最小値Ｖｙｍｉｎ、Ｖｚｍｉｎにそれぞれ乗じることで閾値Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈを算出する。具体的には、閾値算出部２ｃｙは、以下の式（５）及び（６）を用いて閾値Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈを算出する。
Ｖｙｔｈ＝Ｖｙｍｉｎ×αｙ２ 式（５）
Ｖｚｔｈ＝Ｖｚｍｉｎ×αｚ２ 式（６）
式（５）及び式（６）に使用されるパラメータαｙ２、αｚ２は、実験等に基づき適切な値に設定される。そして、閾値算出部２ｃｙは、更新後の閾値Ｖｘｔｈ、Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈを停車判定部２ｄへ供給する。

また、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、算出した閾値Ｖｘｔｈが図３に示すパラメータαｘ５以下になった場合、閾値Ｖｘｔｈの更新処理を停止する。同様に、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、算出した閾値Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈがそれぞれ所定のパラメータαｙ５、αｚ５以下になった場合、該当する閾値の更新処理を停止する。即ち、この場合、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、エンジン等の暖機が完了して搭載車両が定常状態になったと判断し、パラメータαｘ５、αｙ５、αｚ５に達した閾値の更新処理を停止する。このようにすることで、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、不要な処理を防ぐ。即ち、これにより、停車判定装置１００は、消費電力を抑制し、ＣＰＵ２２等のハードウェア資源を効率よく使用することができる。なお、パラメータαｘ５乃至αｚ５は、例えば閾値ごとに実験等に基づき適切な値に設定される。

次に、停車判定部２ｄが実行する処理について説明する。停車判定部２ｄは、閾値更新部２ｃから供給された更新閾値Ｖｘｔｈ、Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈと、統計量算出部２ｂから供給される分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚと、をそれぞれ比較し、全ての統計量が各閾値よりも小さい場合、搭載車両が停止中であると判定する。即ち、停車判定部２ｄは、以下の式（７）乃至（９）がすべて成立した場合、搭載車両が停止中であると判定する。
Ｖｘ＜Ｖｘｔｈ 式（７）
Ｖｙ＜Ｖｙｔｈ 式（８）
Ｖｚ＜Ｖｚｔｈ 式（９）
一方、停車判定部２ｄは、上述の式（７）乃至式（９）のいずれかが成立しない場合、搭載車両が走行中であると判定する。特に、停車判定部２ｄは、Ｙ軸方向の分散Ｖｙ及びＺ軸方向の分散Ｖｚを用いることで、路面振動やタイヤパターンなどによる振動を適切に把握することができ、クリープ走行と、停車中とをより正確に判断することができる。

以上のように、システムコントローラ２は、分散を用いると共に、停止判定の際に用いる閾値を搭載車両の状態に応じて動的に変更することで、適切に停止判定を実行することができる。

（効果）
次に、図４を用いて第１実施例の効果について説明する。図４は、搭載車両のエンジン始動後におけるアイドリング時の分散Ｖｘの変化を示すグラフの一例である。図４では、各時刻「ｔ１」乃至「ｔ８」で加速度Ａｘに基づき分散Ｖｘが算出されている。

図４に示すように、エンジン始動後、時刻ｔ１で得られる分散Ｖｘは、極小値をとる。そして、その後、時刻ｔ２では再び分散Ｖｘは上昇する。そして、時刻ｔ３〜時刻ｔ５では、分散Ｖｘは緩やかに下がり、時刻ｔ６以降、分散Ｖｘは定常状態になる。

このように、エンジン始動後の所定時間幅では、エンジンやコンプレッサーなどが発生する振動等に起因して、停止中であっても加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚは不規則に変動する。また、その変動の態様は、エンジン始動後から定常状態に達するまで不規則的に変化し、単調減少にはならない。以上を考慮し、第１実施例では、システムコントローラ２は、得られた分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚに基づき閾値Ｖｘｔｈ、Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈを動的に変化させる。これにより、システムコントローラ２は、上述の搭載車両の状態変化に応じて適切に停車判定をすることができる。

さらに、第１実施例のシステムコントローラ２は、３軸それぞれで統計量をとり閾値と比較している。このようにすることで、システムコントローラ２は、停止判定を高精度化することができる。

（処理フロー）
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図５を用いて説明する。図５は、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図５に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。

まず、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗにわたり、Ｘ軸方向の加速度Ａｘ、Ｙ軸方向の加速度Ａｙ、Ｚ軸方向の加速度Ａｚを取得する（ステップＳ１０１）。

次に、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚを算出する（ステップＳ１０２）。具体的には、システムコントローラ２は、ステップＳ１０１でサンプリング時間幅Ｔｗにわたり取得した加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに基づきこれらの統計量を算出する。

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚに基づき、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｖｚｍｉｎをそれぞれ算出する（ステップＳ１０３）。具体的には、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚがそれぞれ旧最小値ＶｘＯ乃至ＶｚＯよりも小さい場合、これらを新最小値ＶｘＮ乃至ＶｚＮとして設定し、式（１）乃至式（３）に基づき更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｖｚｍｉｎを更新する。

次に、システムコントローラ２は、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｖｚｍｉｎから閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｖｚｍｉｎを更新する（ステップＳ１０４）。具体的には、システムコントローラ２は、式（４）乃至（６）に基づき閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｖｚｔｈを更新する。

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚがそれぞれ閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｖｚｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、システムコントローラ２は、式（７）乃至（９）が成立するか否か判定する。

そして、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚがそれぞれ閾値Ｖｘｔｈ、Ｖｙｔｈ、Ｖｚｔｈより小さい場合（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、搭載車両が停止中であると判定する（ステップＳ１０６）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上、又は、分散Ｖｙが閾値Ｖｙｔｈ以上、又は、分散Ｖｚが閾値Ｖｚｔｈ以上の場合（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると判定する（ステップＳ１０７）。

以上説明したように、本実施例による停車判定装置は、加速度取得手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、閾値更新手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の３方向の加速度を取得する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる加速度の統計量である分散を算出する。閾値更新手段は、停車判定手段が用いる閾値を更新する。このようにすることで、停車判定装置は、エンジンの状態等に応じて閾値を動的に変更させることができ、車両の状態に応じて車両の停車判定を適切に実行することができる。

（変形例１）
第１実施例の説明では、システムコントローラ２は、統計量として分散を用いた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、またはこれに加え、システムコントローラ２は、統計量として尖度を用いてよい。これによっても、システムコントローラ２は、クリープ走行と、停止中とを適切に判別することができる。

これについて具体的に説明する。以後では、加速度Ａｘの尖度を「尖度Ｋｘ」と呼び、加速度Ａｙの尖度を「尖度Ｋｙ」と呼び、加速度Ａｚの尖度を「尖度Ｋｚ」と呼ぶ。また、尖度Ｋｘに用いる閾値を「閾値Ｋｘｔｈ」と呼び、尖度Ｋｙに用いる閾値を「閾値Ｋｙｔｈ」と呼び、尖度Ｋｚに用いる閾値を「閾値Ｋｚｔｈ」と呼ぶ。

まず、統計量算出部２ｂは、尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚを算出する。そして、更新最小値決定部２ｃｘは、尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚの最大値に基づき、分散での更新最小値に相当する更新最大値「Ｋｘｍａｘ」、「Ｋｙｍａｘ」、「Ｋｚｍａｘ」を算出する。即ち、更新最大値は、尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚの各最大値を所定のパラメータαｋｘ３、αｋｙ３、αｋｚ３により操作した値である。具体的には、更新最小値決定部２ｃｘは、旧最小値に相当する旧最大値「ＫｘＯ」、「ＫｙＯ」、「ＫｚＯ」、及び、新最大値に相当する新最大値「ＫｘＮ」、「ＫｙＮ」、「ＫｚＮ」を用いて、以下の式（１０）乃至（１２）から更新最大値Ｋｘｍａｘ、Ｋｙｍａｘ、Ｋｚｍａｘを算出する。
Ｋｘｍａｘ＝ＫｘＮ−｜ＫｘＮ−ＫｘＯ｜×αｋｘ３ 式（１０）
Ｋｙｍａｘ＝ＫｙＮ−｜ＫｙＮ−ＫｙＯ｜×αｋｙ３ 式（１１）
Ｋｚｍａｘ＝ＫｚＮ−｜ＫｚＮ−ＫｚＯ｜×αｋｚ３ 式（１２）
このとき、更新最小値決定部２ｃｘは、好適には、式（１０）乃至（１２）に用いるパラメータαｋｘ３、αｋｙ３、αｋｚ３をそれぞれ０以上１以下に設定することで、更新最大値Ｋｘｍａｘ、Ｋｙｍａｘ、Ｋｚｍａｘを、それぞれ旧最小値ＫｘＯ、ＫｙＯ、ＫｚＯと新最小値ＫｘＮ、ＫｙＮ、ＫｚＮとの間に設定する。具体的には、式（１０）乃至（１２）に使用するパラメータαｋｘ３、αｋｙ３、αｋｚ３は、それぞれ実験等に基づき、又は第２実施例で後述するように動的に適切な値に設定される。

そして、閾値算出部２ｃｙは、更新最大値Ｋｘｍａｘ、Ｋｙｍａｘ、Ｋｚｍａｘをパラメータαｋｘ２、αｋｙ２、αｋｚ２でそれぞれ割ることで、閾値Ｋｘｔｈ、Ｋｙｔｈ、Ｋｚｔｈを算出する。具体的には、以下の式（１３）乃至（１５）から閾値Ｋｘｔｈ、Ｋｙｔｈ、Ｋｚｔｈを更新する。
Ｋｘｔｈ＝Ｋｘｍａｘ／αｋｘ２ 式（１３）
Ｋｙｔｈ＝Ｋｙｍａｘ／αｋｙ２ 式（１４）
Ｋｚｔｈ＝Ｋｚｍａｘ／αｋｚ２ 式（１５）
このとき、パラメータαｋｘ２乃至αｋｚ２は、好適には１以上２未満の値に設定される。具体的には、パラメータαｋｘ２乃至αｋｚ２は、実験等に基づき適切な値に設定される。なお、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、これらの閾値がそれぞれ所定のパラメータαｋｘ５、αｋｙ５、αｋｚ５以上に達した場合、該当する閾値の更新処理を停止する。

次に、停車判定部２ｄは、尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚが閾値Ｋｘｔｈ、Ｋｙｔｈ、Ｋｚｔｈよりも大きい場合、停車中であると判断する。即ち、停車判定部２ｄは、以下の式（１６）乃至（１８）を全て満たした場合、停車中であると判断する。
Ｋｘ＞Ｋｘｔｈ 式（１６）
Ｋｙ＞Ｋｙｔｈ 式（１７）
Ｋｚ＞Ｋｚｔｈ 式（１８）
以上のように、システムコントローラ２は、統計量に尖度を併用することにより、搭載車両のクリープ走行と停止状態との選択性を増すことができる。これについて補足説明する。一般に、クリープ状態で得られる分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚと、停止状態で得られる分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚとは、明確な差異が生じない場合がある。一方、停止中に得られる加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚは、クリープ走行中に得られる加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚよりも尖度（即ち、平均付近の集中度）が大きい。以上を考慮し、システムコントローラ２は、統計量に尖度を併用することによって、クリープ状態と停止状態との選択性を増すことができる。

（変形例２）
第１実施例及び変形例１の閾値更新部２ｃの説明では、更新最小値決定部２ｃｘは、式（１）乃至（３）及び式（１０）乃至（１２）を用いることで、パラメータαｘ３、αｙ３、αｚ３から更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘを算出していた。しかし、本発明が適用可能な構成はこれに限定されない。

例えば、これに代えて、更新最小値決定部２ｃｘは、新最小値ＶｘＮ乃至ＫｚＮにそれぞれ所定のパラメータ「αｘ４」、「αｙ４」、「αｚ４」、「αｋｘ４」、「αｋｙ４」、「αｋｚ４」だけ増減させた値を更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘとして設定してもよい。上述のパラメータは、それぞれ実験等に基づき予め適切な値に設定されてもよく、後述する第２実施例に示すように動的に設定されてもよい。具体的には、更新最小値決定部２ｃｘは、以下の式（１９）乃至（２４）を用いることで、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘを算出する。
Ｖｘｍｉｎ＝ＶｘＮ＋αｘ４ 式（１９）
Ｖｙｍｉｎ＝ＶｙＮ＋αｙ４ 式（２０）
Ｖｚｍｉｎ＝ＶｚＮ＋αｚ４ 式（２１）
Ｋｘｍａｘ＝ＫｘＮ−αｋｘ４ 式（２２）
Ｋｙｍａｘ＝ＫｙＮ−αｋｙ４ 式（２３）
Ｋｚｍａｘ＝ＫｚＮ−αｋｚ４ 式（２４）
このようにすることによっても、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘを適切に算出することができる。

なお、パラメータαｘ３乃至αｋｚ３、αｘ４乃至αｋｚ４は、適用する式ごとに異なった値を設定してもよい。これにより、停車判定装置１００は、統計量ごと又は加速度を取得する方向ごとにより適切に閾値を変動させることができる。

（変形例３）
第１実施例及び変形例１の閾値算出部２ｃｙの説明では、閾値算出部２ｃｙは、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘにパラメータαｘ２乃至αｋｚ２を乗じた値を閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈとして決定した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。

例えば、これに代えて、閾値算出部２ｃｙは、更新最小値Ｖｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍａｘにそれぞれ所定のパラメータ「αｘ１」、「αｙ１」、「αｚ１」、「αｋｘ１」、「αｋｙ１」、「αｋｚ１」を加えた値を閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈとして設定してもよい。なお、これらのパラメータは、正値の他、負値であってもよい。具体的には、閾値算出部２ｃｙは、以下の式（２５）乃至式（３０）により閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを決定する。
Ｖｘｔｈ＝Ｖｘｍｉｎ＋αｘ１ 式（２５）
Ｖｙｔｈ＝Ｖｙｍｉｎ＋αｙ１ 式（２６）
Ｖｚｔｈ＝Ｖｚｍｉｎ＋αｚ１ 式（２７）
Ｋｘｔｈ＝Ｋｘｍｉｎ−αｋｘ１ 式（２８）
Ｋｙｔｈ＝Ｋｙｍａｘ−αｋｙ１ 式（２９）
Ｋｚｔｈ＝Ｋｚｍａｘ−αｋｚ１ 式（３０）
このようにすることによっても、閾値算出部２ｃｙは、閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを適切に算出することができる。

なお、パラメータαｘ１乃至αｋｚ１、αｘ２乃至αｋｚ２は、適用する式ごとに異なった値を設定してもよい。これにより、停車判定装置１００は、統計量ごと又は加速度を取得する方向ごとにより適切に閾値を変動させることができる。

（変形例４）
これまでの閾値更新部２ｃの説明では、閾値更新部２ｃは、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚ及び尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚに基づき閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを決定していた。これに代えて、閾値更新部２ｃは、エンジン暖機直後、即ち、搭載車両の起動後から定常状態に至るまでの各時刻で使用すべき適切な閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈのテーブル（マップ）を参照することで、使用すべき閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを決定してもよい。この場合、上述のテーブルは、実験等に基づき作成され、データ記憶ユニット５等に予め記憶される。これによっても、閾値更新部２ｃは、適切に閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを決定し、停止判定を実行することができる。

（変形例５）
第１実施例及び変形例１の停車判定部２ｄの説明では、停車判定部２ｄは、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚ及び尖度Ｋｘ、Ｋｙ、Ｋｚがそれぞれ式（７）乃至（９）及び式（１３）乃至（１５）を満たした場合、搭載車両が停止中であると認定した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。

例えば、これに代えて、停車判定部２ｄは、上述の式のうち、所定個数以上の式を満たした場合、搭載車両が停止中であると認定してもよい。この場合、上述の所定個数は、実験等に基づき適切な値に設定される。

他の例では、停車判定部２ｄは、Ｘ軸方向の統計量のみ、又は、Ｘ軸方向の統計量に加えＹ軸方向の統計量若しくはＺ軸方向の統計量の一方のみ、に基づき停車判定を実行してもよい。

（変形例６）
閾値更新部２ｃは、車種ごとに閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈの変動を変えてもよい。具体的には、閾値更新部２ｃは、搭載車両の車種に基づき予め決定されたパラメータαｘ１乃至αｋｚ４をデータ記憶ユニット５に予め保持しておき、これらを用いて閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを定める。他の例では、閾値更新部２ｃは、入力部３からの外部入力を受け付けることで、パラメータαｘ１乃至αｋｚ４を利用者に決定させる。以上のようにすることで、閾値更新部２ｃは、ディーゼルエンジンかガソリンエンジンかのエンジンの違い、サスペンションの硬さ、車高の違い等の車種ごとのばらつきを考慮し、閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを適切に変動させることができる。即ち、閾値更新部２ｃは、車種を考慮することで、閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈをより車両の状態に応じた適切な値に追従させることができる。

（変形例７）
図１の説明では、停車判定装置１００は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚを取得していた。しかし、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。例えば、これに代えて、停車判定装置１００は、図示しない車速センサ等から得られた車速パルスに基づきこれらの加速度を算出してもよい。これによっても、本発明を好適に適用することができる。

（変形例８）
上述の更新最小値Ｖｘｍｉｎの説明では、一例として、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎを旧最小値ＶｘＯと新最小値ＶｘＮとの間に設定した。しかし、本発明が適用可能な更新最小値Ｖｘｍｉｎの設定方法は、これに限定されない。これによっても、好適に本発明を適用することができる。

（変形例９）
更新最小値決定部２ｃｘは、第１実施例の説明及び変形例３に代えて、更新最小値Ｖｘｍｉｎを新最小値ＶｘＮに所定の係数を乗じることにより定めてもよい。即ち、上述の係数を「α」とすると、更新最小値決定部２ｃｘは、以下の式（３１）により更新最小値Ｖｘｍｉｎを決定する。
Ｖｘｍｉｎ＝ＶｘＮ×α 式（３１）
なお、係数αは、１より小さい値に設定されてもよい。同様に、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｙｍｉｎ、Ｖｚｍｉｎ及び更新最大値Ｋｘｍｉｎ乃至Ｋｚｍｉｎについても上述の係数αと同一又は異なる所定の係数を乗じることにより定めてもよい。

（変形例１０）
図３の説明では、更新最小値決定部２ｃｘは、算出した更新最小値Ｖｘｍｉｎを旧最小値ＶｘＯに設定した。これに代えて、更新最小値決定部２ｃｘは、更新最小値Ｖｘｍｉｎと旧最小値ＶｘＯとを独立して算出してもよい。具体的には、この場合、更新最小値決定部２ｃｘは、新最小値ＶｘＮを旧最小値ＶｘＯに設定する。これによっても、本発明を好適に適用することができる。

（変形例１１） 第１実施例及び上述の変形例では、更新最小値決定部２ｃｘは、一例としてパラメータαｘ３乃至αｋｚ３を０以上１以下の値に設定した。これに代えて、更新最小値決定部２ｃｘは、パラメータαｘ３乃至αｋｚ３を負値に設定してもよい。これによっても、本発明を好適に適用することができる。

同様に、図３の説明では、更新最小値決定部２ｃｘは、一例としてパラメータαｘ２乃至αｋｚ２を１以上２未満の値に設定した。しかし、本発明が適用可能なパラメータαｘ２乃至αｋｚ２の設定はこれに限定されず、１以上２未満以外の値に設定されてもよい。

［第２実施例］
第２実施例では、システムコントローラ２は、第１実施例の処理に代えて、Ｘ軸方向の統計量に基づき停車判定を行うと共に、Ｙ軸方向の統計量及びＺ軸方向の統計量に基づき閾値を決定するためのパラメータαｘ２及びαｘ３を動的に変更する。このようにすることで、システムコントローラ２は、搭載車両の状態に応じて閾値をより適切な値に設定する。以後では、第２実施例の具体的な処理内容を説明した後、処理フロー及び第２実施例の各変形例について順に説明する。

第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について図６を用いて説明する。図６は、第２実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図６に示すように、システムコントローラ２は、第１実施例と同様、加速度取得部２ａと、統計量算出部２ｂと、閾値更新部２ｃと、停車判定部２ｄと、を備える。以下、これらの各要素が実行する処理について説明する。

まず、加速度取得部２ａは、第１実施例と同様、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚを取得し、これらを統計量算出部２ｂへ供給する。

次に、統計量算出部２ｂは、第１実施例と同様、サンプリング時間幅Ｔｗごとに、加速度取得部２ａから供給される加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに基づき、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚを算出する。そして、統計量算出部２ｂは、停車判定部２ｄへ分散Ｖｘを供給すると共に、閾値更新部２ｃへ分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚを供給する。

次に、閾値更新部２ｃが実行する処理について説明する。閾値更新部２ｃは、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚに基づき、閾値Ｖｘｔｈを更新する。閾値更新部２ｃは、更新最小値決定部２ｃｘと、閾値算出部２ｃｙと、パラメータ決定部２ｃｚと、を備える。以下、これらが実行する処理について具体的に説明する。

パラメータ決定部２ｃｚは、統計量算出部２ｂから供給される分散Ｖｙ、Ｖｚに基づき、パラメータαｘ２、αｘ３を変更する。なお、パラメータαｘ２、αｘ３の初期値は、実験等に基づき適切な値に設定され、データ記憶ユニット５等に予め記憶されているものとする。

この処理の具体例について説明する。例えば、パラメータ決定部２ｃｚは、分散Ｖｙ及び分散Ｖｚが大きいほど、パラメータαｘ２又は／及びパラメータαｘ３を変化させる。即ち、分散Ｖｙ及び分散Ｖｚが大きい場合、パラメータ決定部２ｃｚは、エンジン等の暖機状態が未だ過渡期にあると判断し、パラメータαｘ２、αｘ３を変化させることにより閾値Ｖｘｔｈを緩やかに下げるか一時的に上昇させる。パラメータ決定部２ｃｚは、例えば、予め実験等に基づき作成されたマップまたは式を用いて上述の処理を実行する。このマップ又は式は、実験等に基づき作成され、データ記憶ユニット５に予め記憶される。

上述の例を言い換えると、パラメータ決定部２ｃｚは、分散Ｖｙ及び分散Ｖｚが小さいほど、パラメータαｘ２又は／及びパラメータαｘ３を下げる。即ち、分散Ｖｙ及び分散Ｖｚが小さい場合、パラメータ決定部２ｃｚは、搭載車両が定常状態へ遷移していると判断し、閾値Ｖｘｔｈの下げ幅を上げる又は上げ幅を下げる。

そして、パラメータ決定部２ｃｚは、決定したパラメータαｘ３を更新最小値決定部２ｃｘに供給すると共に、パラメータαｘ２を閾値算出部２ｃｙへ供給する。以上のように、パラメータ決定部２ｃｚは、パラメータαｘ２、αｘ３を分散Ｖｙ、Ｖｚに基づき動的に変更することで、搭載車両の状態に応じてより的確に閾値Ｖｘｔｈを決定することができる。

次に、更新最小値決定部２ｃｘが実行する処理について説明する。更新最小値決定部２ｃｘは、統計量算出部２ｂから供給される分散Ｖｘ及びパラメータ決定部２ｃｚから供給されるパラメータαｘ３に基づき、更新最小値Ｖｘｍｉｎを決定する。具体的には、第１実施例と同様、更新最小値決定部２ｃｘは、旧最小値ＶｘＯよりも分散Ｖｘが小さい場合には、分散Ｖｘを新最小値ＶｘＮとして設定する。そして、更新最小値決定部２ｃｘは、新最小値ＶｘＮが設定された場合、式（１）を用いて、パラメータ決定部２ｃｚから供給されるパラメータαｘ３に基づき更新最小値Ｖｘｍｉｎを更新する。このとき、更新最小値Ｖｘｍｉｎは、パラメータαｘ３により、エンジンの状態等に応じてその変動幅が適切に設定される。

次に、閾値算出部２ｃｙが実行する処理について説明する。閾値算出部２ｃｙは、更新最小値決定部２ｃｘから供給される更新最小値Ｖｘｍｉｎと、パラメータ決定部２ｃｚから供給されるパラメータαｘ２と、に基づき、閾値Ｖｘｔｈを更新する。具体的には、閾値算出部２ｃｙは、式（４）を用いて、閾値Ｖｘｔｈを定める。このとき、閾値Ｖｘｔｈは、パラメータαｘ３により、エンジンの状態等に応じてその変動幅が適切に設定される。そして、閾値算出部２ｃｙは、更新した閾値Ｖｘｔｈを停車判定部２ｄへ供給する。

また、更新最小値決定部２ｃｘ、閾値算出部２ｃｙ、及びパラメータ決定部２ｃｚは、算出した閾値Ｖｘｔｈがパラメータαｘ５以下になった場合、処理を停止する。即ち、この場合、更新最小値決定部２ｃｘ、閾値算出部２ｃｙ、及びパラメータ決定部２ｃｚは、エンジンの暖機等が完了し、搭載車両が定常状態になったと判断し、閾値の更新処理を停止する。このようにすることで、更新最小値決定部２ｃｘ及び閾値算出部２ｃｙは、不要な処理を防ぎ、消費電力を抑制し、ＣＰＵ２２等のハードウェア資源を効率よく使用することができる。

次に、停車判定部２ｄが実行する処理について説明する。停車判定部２ｄは、統計量算出部２ｂから供給された分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合、搭載車両が停止していると判定する。即ち、停車判定部２ｄは、式（７）が成立する場合、搭載車両が停止していると判定する。一方、停車判定部２ｄは、式（７）が成立しない場合、搭載車両が走行中であると判定する。

以上のように、システムコントローラ２は、Ｘ軸方向の統計量に基づき停車判断を行うと共に、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の統計量に基づき閾値Ｖｘｔｈを決定するためのパラメータαｘ２、αｘ３を動的に変更する。このようにすることで、システムコントローラ２は、搭載車両の状態に応じて閾値Ｖｘｔｈを適切に設定し、より確実に搭載車両の停止判定を実行することができる。

（処理フロー）
次に、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図７を用いて説明する。図７は、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図７に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。

まず、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗにわたり、Ｘ軸方向の加速度Ａｘ、Ｙ軸方向の加速度Ａｙ、Ｚ軸方向の加速度Ａｚを取得する（ステップＳ２０１）。

次に、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚを算出する（ステップＳ２０２）。具体的には、システムコントローラ２は、ステップＳ２０１でサンプリング時間幅Ｔｗにわたり取得した加速度Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに基づきこれらの統計量を算出する。

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｙ、Ｖｚに基づきパラメータαｘ２、αｘ３を変更する（ステップＳ２０３）。これにより、システムコントローラ２は、車両の状態をパラメータαｘ２、αｘ３に適切に反映させる。

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘ及びパラメータαｘ３に基づき、更新最小値Ｖｘｍｉｎをそれぞれ算出する（ステップＳ２０４）。具体的には、システムコントローラ２は、分散Ｖｘがそれぞれ旧最小値ＶｘＯよりも小さい場合、これを新最小値ＶｘＮとして設定し、式（１）に基づき更新最小値Ｖｘｍｉｎを更新する。

次に、システムコントローラ２は、更新最小値Ｖｘｍｉｎから閾値Ｖｘｔｈを更新する（ステップＳ２０５）。具体的には、システムコントローラ２は、式（４）に基づき閾値Ｖｘｔｈを更新する。

そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ２０６）。即ち、システムコントローラ２は、式（７）が成立するか否か判定する。

そして、分散Ｖｘがそれぞれ閾値Ｖｘｔｈより小さい場合（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、停止中であると判定する（ステップＳ２０７）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると判定する（ステップＳ２０８）。

（変形例１）
第１実施例の（変形例１）は、第２実施例にも適用することができる。

例えば、統計量算出部２ｂは、尖度Ｋｘを算出し、閾値更新部２ｃは（変形例１）と同様に閾値Ｋｘｔｈを更新する。このとき、パラメータαｘ２、αｋｘ２、αｘ３、αｋｘ３は、パラメータ決定部２ｃｚによりそれぞれ適宜調整される。そして、停車判定部２ｄは、尖度Ｋｘが閾値Ｋｘｔｈより大きく、かつ、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合、停車中であると判断する。

他の例では、統計量算出部２ｂは、上述の例に加えて、尖度Ｋｙ、Ｋｚを算出する。そして、パラメータ決定部２ｃｚは、尖度Ｋｙ及び尖度Ｋｚが小さいほど、エンジン等の暖機状態が未だ過渡期にあると判断し、パラメータαｘ２、αｋｘ２又は／及びパラメータαｘ３、αｋｘ３を減少させることで各閾値の下げ幅を上げるか上げ幅を下げる。言い換えると、パラメータ決定部２ｃｚは、尖度Ｋｙ及び尖度Ｋｚが大きいほど、搭載車両が定常状態へ遷移していると判断し、パラメータαｘ２、αｋｘ２又は／及びパラメータαｘ３、αｋｘ３を減少させることで各閾値の上げ幅を上げるか下げ幅を下げる。

（変形例２）
第１実施例の（変形例２）及び（変形例３）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、システムコントローラ２は、パラメータαｘ２、αｋｘ２に代えてパラメータαｘ１、αｋｘ１を使用してもよく、又は／及び、パラメータαｘ３、αｋｘ３に代えてパラメータαｘ４、αｋｘ４を使用してもよい。これらの場合であっても、パラメータ決定部２ｃｚは、分散Ｖｙ、Ｖｚ又は／及び尖度Ｋｙ、Ｋｚに基づき、パラメータαｘ１、αｋｘ４のうち、使用されるパラメータを変更する。これによっても、好適に本発明を適用することができる。

（変形例３）
第１実施例の（変形例６）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、閾値更新部２ｃは、車種ごとに閾値Ｖｘｔｈ、Ｋｘｔｈの変動を変えてもよい。具体的には、閾値更新部２ｃは、搭載車両の車種に基づき予め決定されたパラメータαｘ１乃至αｋｘ４の初期値をデータ記憶ユニット５に予め保持しておき、これらを用いて閾値Ｖｘｔｈ、Ｋｘｔｈを定める。他の例では、閾値更新部２ｃは、入力部３からの入力を受け付けることで、パラメータαｘ１乃至αｋｘ４の初期値を利用者に決定させる。以上のようにすることで、閾値更新部２ｃは、車種ごとに閾値Ｖｘｔｈ乃至Ｋｚｔｈを適切に変動させることができる。

（変形例４）
第１実施例の（変形例７）乃至（変形例１１）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、この場合、停車判定装置１００は、第２実施例に代えて、又はこれに加えて、（変形例７）乃至（変形例１１）に記載の処理を任意に組み合わせて実行する。これらによっても、本発明を好適に適用することができる。

（変形例５）
上述のパラメータ決定部２ｃｚの説明では、パラメータ決定部２ｃｚは、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の統計量に基づきパラメータαｘ１乃至αｋｘ４を適切に変動させていた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。

これに代えて、システムコントローラ２は、Ｘ軸方向及びＹ軸方向及びＺ軸方向の統計量の変化に基づき所定時間幅での走行時間の割合（走行比率）を推定し、走行比率が大きいほど、パラメータαｘ１乃至αｋｘ４を小さく設定してもよい。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切に設定される。即ち、この場合、システムコントローラ２は、例えば、第１実施例と同様の方法により、所定時間幅にわたる走行比率を推定する。この走行比率は、例えば、上述の所定時間幅にわたり停車判定部２ｄが停止中か否か判断した時間幅に対する走行中と判断した時間幅の割合とする。そして、システムコントローラ２は、例えば予め作成された所定のマップ又は式に基づき、走行比率が大きいほど、パラメータαｘ１乃至αｋｘ４を小さく設定する。上述のマップ又は式は、例えば実験等に基づき作成され、データ記憶ユニット５内に記憶される。

これについて補足説明する。一般に、走行比率が高いときに、新最小値又は新最大値が新たに設定されて閾値が変更される場合は、エンジンの状態が定常状態に急速に収束する方向に遷移していると判断される。従って、システムコントローラ２は、走行比率が大きい場合には、閾値の変動度合を決定するパラメータαｘ１乃至αｋｘ４を小さくすることで、エンジン状態に合わせて閾値の学習速度を上げる。これにより、システムコントローラ２は、エンジンの状態に合わせて、閾値を早期に収束させることができる。

本発明は、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）などのナビゲーション装置、その他携帯可能な端末（ポータブルデバイス）に好適に適用することができる。また、本発明は、運転者の運転評価及び燃費が良い運転であるか否かを判断するエコ診断を実行する機器等に適用することもできる。いずれの場合であっても、本発明を適用した機器は、加速度センサのみに基づき停車中か否かを的確に判断することができる。

１ 加速度センサ
２ システムコントローラ
３ 入力装置
４ 出力装置
５ データ記憶ユニット
２１ インタフェース
２２ ＣＰＵ
２３ ＲＯＭ
２４ ＲＡＭ
１００ 停車判定装置

請求項１に記載の発明では、車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量算出手段が算出した前記前後方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記側面方向及び上下方向の統計量に基づき前記閾値を更新する閾値更新手段と、を備える。

請求項４に記載の発明は、車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得する加速度取得工程と、所定時間幅にわたる前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量算出工程が算出した前記前後方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、前記側面方向及び上下方向の統計量に基づき前記閾値を更新する閾値更新工程と、を備える。

請求項５に記載の発明は、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得する加速度取得手段と、所定時間幅にわたる前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量算出手段が算出した前記前後方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、前記側面方向及び上下方向の統計量に基づき前記閾値を更新する閾値更新手段、として前記コンピュータを機能させる。

Claims (12)

1. 車両の加速度を取得する加速度取得手段と、
   所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
   前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、
   前記閾値を更新する閾値更新手段と、
   を備えることを特徴とする停車判定装置。
2. 前記加速度取得手段は、前記車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得し、
   前記統計量算出手段は、前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出し、
   前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した前記前後方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両は停車中であると判定し、
   前記閾値更新手段は、前記側面方向及び上下方向の統計量に基づき前記閾値を更新することを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。
3. 前記加速度取得手段は、前記車両の前後方向、側面方向、及び上下方向の加速度を取得し、
   前記統計量算出手段は、前記前後方向、前記側面方向、及び前記上下方向の加速度の統計量を算出し、
   前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した各方向の統計量と、当該統計量の閾値とに基づき、前記車両は前記車両が停車中であると判定し、
   前記閾値更新手段は、前記閾値を更新することを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。
4. 前記統計量は、前記加速度のばらつき値であり、
   前記停車判定手段は、前記ばらつき値と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の停車判定装置。
5. 前記ばらつき値は、分散及び尖度であり、
   前記停車判定手段は、前記統計量算出手段が算出した分散が所定の閾値よりも下回った場合、かつ、前記統計量算出手段が算出した尖度が所定の閾値よりも上回った場合、前記車両は停止中であると判定することを特徴とする請求項４に記載の停車判定装置。
6. 前記閾値更新手段は、前記閾値が第１パラメータに達した場合、前記閾値の更新処理を停止することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の停車判定装置。
7. 前記ばらつき値は分散を含み、
   前記閾値更新手段は、過去に算出された前記分散の最小値を第２パラメータに基づき変動させた旧最小値を保持し、新たに算出された前記分散が前記旧最小値よりも小さい場合、当該分散と前記第２パラメータとに基づき新たに旧最小値を更新すると共に、前記閾値を当該旧最小値と第３パラメータとに基づき新たに設定する請求項４乃至６のいずれか一項に記載の停車判定装置。
8. 前記閾値更新手段は、前記統計量算出手段が算出した前記側面方向及び前記上下方向の分散が大きい程、前記第２パラメータ又は／及び前記第３パラメータを、前記閾値を上げる方向又は下げる度合を小さくする方向に調整する請求項７に記載の停車判定装置。
9. 前記閾値更新手段は、前記停車判定手段に基づく所定時間幅にわたる走行比率が大きい程、前記第２パラメータ又は／及び前記第３パラメータを、前記閾値を下げる方向又は上げる度合を小さくする方向に調整する請求項７に記載の停車判定装置。
10. 車両の加速度を取得する加速度取得工程と、
    所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、
    前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停止判定工程と、
    前記閾値を更新する閾値更新工程と、
    を備えることを特徴とする停車判定方法。
11. コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、
    車両の加速度を取得する加速度取得手段と、
    所定時間幅にわたる前記加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
    前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、
    前記閾値を更新する閾値更新手段、
    として前記コンピュータを機能させることを特徴とする停止判定プログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。

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