JPWO2018163277A1 - 故障検出装置、故障検出方法及び故障検出プログラム - Google Patents

Abstract

故障検出装置（１０）は、移動体（１００）に搭載されたミリ波レーダ及びＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）といったセンサ（３１）によって過去基準時間に出力されたセンサデータを対象データとして取得する。故障検出装置（１０）は、取得された過去基準時間分の対象データに、センサ（３１）が正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す対象データが含まれているか否かを判定する。これにより、故障検出装置（１０）は、センサ（３１）が故障しているか否かを判定する。

Description

この発明は、移動体に搭載されたセンサの故障を検出する技術に関する。

安全意識の高まりと利便性の追求とから、緊急自動ブレーキ機能といった運転支援機能が搭載された自動車が増加している。運転支援機能を実現するために、ミリ波レーダーとＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）といった、電波又は光を放射するセンサが用いられる場合がある。
運転支援機能を実現するためのセンサが完全に故障した場合には、運転支援機能を使用することができなくなる。しかし、センサに汚れやゴミが付着した場合のように、センサのセンシング範囲の一部のみに異常が発生した場合には、本来は障害物が存在するのに存在しないという検出結果が得られる可能性がある。このような検出結果が得られた場合には、運転支援機能が誤った動作をしてしまう可能性がある。

特許文献１には、事前の走行データに基づき生成された正常なセンシングの結果のモデルと、実際のセンシング結果とを比較してセンサの異常を検出することが記載されている。

特開２００９−１４６０８６号公報

特許文献１に記載された技術では、事前に生成しておいたモデルと同様の状況以外では、センサの異常を検出することができない。
この発明は、事前にモデルを生成しておくことなく、センサの異常を検出可能にすることを目的とする。

この発明に係る故障検出装置は、
移動体に搭載されたセンサによって過去基準期間に出力されたセンサデータを検出データとして取得するセンサデータ取得部と、
前記センサデータ取得部によって取得された検出データに、前記センサが正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する故障判定部と
を備える。

この発明では、過去基準期間分の検出データに、センサが正常な場合に出力される正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、センサが故障しているか否かを判定する。これにより、事前にモデルを生成しておくことなく、センサの異常を検出可能である。

実施の形態１に係る故障検出装置１０の構成図。 実施の形態１に係る故障検出装置１０の動作のフローチャート。 車両５１及び周囲の状況の例を示す図。 図３の状況を車両５１から見た状態を示す図。 図３及び図４の状況におけるセンシングの説明図。 図３及び図４の状況において得られる検出データの説明図。 図３及び図４の状況における故障判定結果の説明図。 図３及び図４の状況における故障判定結果の説明図。 センサがずれている場合の説明図。 図９の状況における故障判定結果の説明図。 道路５５が曲がっている場合の説明図。 図１１の状況における故障判定結果の説明図。 変形例２に係る故障検出装置１０の構成図。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る故障検出装置１０の構成を説明する。
図１では、故障検出装置１０が移動体１００に搭載された状態が示されている。移動体１００は、車両、船舶等である。実施の形態１では、移動体１００は、車両５１であるとして説明する。
なお、故障検出装置１０は、移動体１００又は図示した他の構成要素と、一体化した形態又は分離不可能な形態で実装されてもよい。また、故障検出装置１０は、取り外し可能な形態又は分離可能な形態で実装されてもよい。

故障検出装置１０は、コンピュータである。
故障検出装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

プロセッサ１１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、命令及び情報を記憶するレジスタと周辺回路と等により構成される。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。

ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）といった可搬記憶媒体であってもよい。

通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。実施の形態１では、通信インタフェース１４は、移動体１００である車両５１に搭載されたＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又は車載Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）といったネットワーク３０を介して通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＲＳ２３２Ｃ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）のポートである。
実施の形態１では、通信インタフェース１４は、ネットワーク３０を介して、センサ３１と、地図記憶装置３２と、表示装置３３と、信号受信機３４と接続されている。

センサ３１は、ミリ波レーダーとＬｉＤＡＲといった、電波、光又は音等を放射し、物体での反射を検出することにより、物体の位置及び速度を特定する装置である。実施の形態１では、センサ３１は、電波を放射するミリ波レーダーであるとする。

地図記憶装置３２は、地図データを記憶したＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は、ＨＤＤといった記憶装置である。地図データは、道路の境界線を示す。

表示装置３３は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）といった情報を表示する装置である。表示装置３３は、移動体１００の運転手等の搭乗者から見えるように移動体１００に設置されている。

信号受信機３４は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）といった測位衛星から送信された測位信号を受信する装置である。

故障検出装置１０は、機能構成要素として、データ取得部２１と、エリア判定部２２と、故障判定部２３と、通知部２４とを備える。故障検出装置１０の機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、故障検出装置１０の機能構成要素の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、故障検出装置１０の機能構成要素の機能が実現される。

図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されている。しかし、故障検出装置１０は、プロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、故障検出装置１０の機能構成要素の機能を実現するプログラムの実行を分担する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２から図１２を参照して、実施の形態１に係る故障検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態１に係る故障検出方法に相当する。また、実施の形態１に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態１に係る故障検出プログラムに相当する。

図２に示す処理は、移動体１００である車両５１の走行中に、数分といった基準期間毎に実行される。

（図２のステップＳ１：センサデータ取得処理）
データ取得部２１は、通信インタフェース１４を介して、移動体１００である車両５１に搭載されたセンサ３１によって過去基準期間に出力されたセンサデータを検出データとして取得する。
センサデータは、センサ３１によって検出された検出物体についてのデータである。実施の形態１では、センサデータは、車両５１に対する検出物体の相対的な位置と、移動方向と、移動速度とを示す。

（図２のステップＳ２：地図データ取得処理）
データ取得部２１は、通信インタフェース１４を介して、地図記憶装置３２から、移動体１００の位置の周辺の地図データを取得する。移動体１００の位置は、信号受信機３４によって受信された測位信号から特定される。

（図２のステップＳ３：エリア判定処理）
エリア判定部２２は、ステップＳ１で取得された各検出データが示す検出物体の位置と、ステップＳ２で取得された地図データが示す道路の境界線の位置とを比較して、各検出データが示す検出物体が道路の外側にあるか否かを判定する。つまり、エリア判定部２２は、各検出データが示す検出物体の位置が、移動体１００が移動する移動エリアである道路の外側であるか否かを判定する。そして、エリア判定部２２は、検出物体が道路の外側にあると判定された検出データを残し、残りの検出データを除外する。
なお、エリア判定部２２は、カメラによって道路の境界線である白線を検出し、検出された白線の位置と、ステップＳ１で取得された各検出データが示す検出物体の位置とを比較してもよい。

例えば、図３に示すように、車両５１が道路５５を速度ｖ１で走行しており、道路５５の反対車線を車両５２が速度ｖ２で車両５１の方へ走行しているとする。また、道路５５の外には、ポスト５３と樹木５４とがあるとする。すると、車両５１からは、図４に示すように、車両５２とポスト５３と樹木５４とが見える。
この場合には、図５に示すように、車両５１に搭載されたセンサ３１は、車両５１の前方の角度αの範囲に向かって電波を放射し、センシング範囲５６内にある検出物体で電波が反射した反射波を受信する。そのため、センシング範囲５６は、センサ３１を中心とする円の一部を構成する扇形になる。図５では、×により検出物体で電波が反射した反射点が示されている。センサ３１の構造上、車両５１から見える範囲に反射点は存在しており、車両５１から見えない検出物体の裏側には反射点は存在しない。

電波を放射した方向と、電波を放射してから反射波を受信するまでの時間とにより、反射点の位置が特定される。これにより、車両５１に対する検出物体の相対的な位置が特定される。特定された反射点の位置の変化を時系列で解析し微分を行う、あるいは、反射波のドップラー周波数変化を用いて解析することにより、車両５１に対する検出物体の相対的な移動方向及び移動速度が特定される。図６に示すように、道路５５の外にある検出物体であるポスト５３及び樹木５４は、移動しないため、あたかも車両５１と同じ速度ｖ１で車両５１に向かってくるように見える。また、道路５５の内の検出物体である車両５２は、車両５１と車両５２の速度の合成速度であるｖ１＋ｖ２で車両５１に向かってくるように見える。
ステップＳ３の処理では、ポスト５３及び樹木５４の位置が、移動体１００が移動する移動エリアである道路の外側であると判定される。

なお、図３から図６の例では、ポスト５３及び樹木５４との限定された物体だけを検出物体とした。しかし、実際には、草、小石、ガードレールといった道路５５の内外にある様々な物体がセンサ３１により検出され、検出データとして得られる。

続いて、ステップＳ４からステップＳ６の故障判定処理が、センサ３１のセンシング範囲を分割した各分割エリアを対象エリアとして実行される。
センサ３１のセンシング範囲は、センサ３１の位置を中心とした円の一部である扇形である。ここでは、各分割エリアは、扇形の中心角を分割することにより得られる小さな扇形とする。例えば、図７に示すように、中心角αを２等分することにより、センシング範囲５６が分割エリア１と分割エリア２との２つの分割エリアに分割される。

（図２のステップＳ４：特徴判定処理）
故障判定部２３は、ステップＳ１で取得された過去基準期間分の検出データのうち、道路の外側であると判定された検出物体についての検出データに、センサ３１が正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かを判定する。これにより、故障判定部２３は、センサ３１が故障しているか否かを判定する。
故障判定部２３は、正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれている場合には、処理をステップＳ５に進める。一方、故障判定部２３は、正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれていない場合には、処理をステップＳ６に進める。

実施の形態１では、故障判定部２３は、過去基準期間分の検出データのうち、道路の外側であると判定された検出物体についての検出データに、移動体１００の移動方向と逆の移動方向を示し、かつ、移動体１００の移動速度と同じ移動速度を示す検出データが含まれているか否かを判定する。
この際、例えば、故障判定部２３は、車両５１のＣＡＮから車両５１の操舵角情報を取得して、車両５１のタイヤ角度に換算することによって、車両５１の移動方向を特定する。また、故障判定部２３は、ＣＡＮから速度センサによって取得された車両５１の速度情報を取得することにより、車両５１の移動速度を特定する。

特定された移動方向及び移動速度を車両５１の移動ベクトルとして考える。すると、故障判定部２３の処理は、車両５１の移動ベクトルの逆ベクトルを示す検出データが含まれているか否かを判定する処理と等しい。

（図２のステップＳ５：正常判定処理）
故障判定部２３は、対象エリアについてセンサ３１の動作は正常であると判定する。

（図２のステップＳ６：異常判定処理）
故障判定部２３は、対象エリアについてセンサ３１の動作は異常であると判定する。

図７に示すように、センシング範囲５６を分割エリア１と分割エリア２とに分割したとする。
この場合、分割エリア１には、ポスト５３が含まれる。上述した通り、ポスト５３は、車両５１と同じ速度ｖ１で車両５１に向かってくるように見える。つまり、ポスト５３の反射点についての検出データは、移動体１００の移動方向と逆の移動方向を示し、かつ、移動体１００の移動速度と同じ移動速度を示す検出データである。したがって、分割エリア１については、ステップＳ４で正常な場合の特徴を示す検出データがあると判定され、ステップＳ５でセンサ３１の動作は正常であると判定される。
また、分割エリア２には、樹木５４が含まれる。樹木５４についても、ポスト５３と同様に、車両５１と同じ速度ｖ１で車両５１に向かってくるように見える。したがって、分割エリア２についても、ステップＳ４で正常な場合の特徴を示す検出データがあると判定され、ステップＳ５でセンサ３１の動作は正常であると判定される。

図８に示すように、樹木５４の反射点が検出されなかったとする。
この場合、分割エリア１については、図７に示す場合と同様に、センサ３１の動作は正常であると判定される。一方、分割エリア２については、移動体１００の移動方向と逆の移動方向を示し、かつ、移動体１００の移動速度と同じ移動速度を示す検出データが存在しない。そのため、分割エリア２については、ステップＳ４で正常な場合の特徴を示す検出データがないと判定され、ステップＳ６でセンサ３１の動作は異常であると判定される。

図９及び図１０を参照して、センサ３１の向きがずれている場合について説明する。つまり、センサ３１が何らかの原因により、本来の向きとずれた向きになっている。
ここでは、図９に示すように、本来の向きに対してセンサ３１が右側に角度θだけずれているとする。すると、図１０に示すように、車両５１の視点からは、ポスト５３及び樹木５４の反射点の移動方向が、車両５１の移動方向の逆の方向に対して左側に角度θだけずれていると認識される。つまり、ポスト５３及び樹木５４の反射点についての検出データは、移動体１００の移動方向と逆の移動方向を示す検出データではない。
そのため、分割エリア１及び分割エリア２について、ステップＳ４で正常な場合の特徴を示す検出データがないと判定され、ステップＳ６でセンサ３１の動作は異常であると判定される。つまり、車両５１が本来の向きからずれて取り付けられている場合にも異常であると判定される。

図１１及び図１２を参照して、車両５１が走行する道路５５が曲がっている場合について説明する。
図３から図８を参照して説明した例では、車両５１が走行する道路５５は直線であった。しかし、車両５１が走行する道路５５が曲がっている場合もある。ここでは、図１１に示すように、道路５５が右に曲がっているとする。すると、車両５１の操舵角情報を取得して、車両５１のタイヤ角度に換算することにより得られる、車両５１の進行方向５７は、車両５１の真正面の方向に対して、角度θ’だけ右にずれた方向になる。すると、図１２に示すように、車両５１の視点からは、ポスト５３の反射点の移動方向が、車両５１の真正面の方向に対して、角度θ’だけずれた方向になる。つまり、ポスト５３の反射点の移動方向は、車両５１の進行方向５７の逆の方向になる。
そのため、ポスト５３の移動速度が車両５１の移動速度と同じであれば、分割エリア１について、ステップＳ４で正常な場合の特徴を示す検出データがあると判定され、ステップＳ５でセンサ３１の動作は正常であると判定される。つまり、車両５１が走行する道路５５が曲がっている場合にも、静止した物体が正しく検出されれば、センサ３１は正常であると判定される。

（図２のステップＳ７：通知処理）
通知部２４は、ステップＳ５又はステップＳ６で判定された結果を、通信インタフェース１４を介して表示装置３３に出力して、表示させる。例えば、通知部２４は、ステップＳ６で異常があると判定された場合には、異常があると判定された分割エリア等を図形あるいは文字によって表して表示する。これにより、車両５１の運転手等の搭乗者に、センサ３１の状態を通知する。
また、通知部２４は、センサ３１が緊急自動ブレーキ機能といった運転支援機能で用いられている場合は、その機能を実現する装置にセンサ３１の異常の有無を通知してもよい。これにより、センサ３１に異常がある場合に、運転支援機能の一部又は全てを停止させるといった処置が可能になる。

なお、ステップＳ１では、過去基準期間に出力された検出データを取得した。つまり、ステップＳ４での判定は、ある瞬間にセンシングされた結果だけを用いるのではなく、例えば数分程度の期間について得られたセンシング結果を用いて行われる。
上述した通り、センサ３１は道路５５内側及び外側の様々な物体を検出するが、状況によっては全く物体が検出されない瞬間が存在する。この瞬間の結果だけではセンサの故障なのかを判別することは困難である。一般的な道路５５であれば、数分程度走行していれば標識及び街路樹といった様々な物体に出会う。そのため、標識及び街路樹といった様々な物体が検出される十分な時間である数分程度の期間を基準期間とする。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る故障検出装置１０は、過去基準期間分の検出データに、センサ３１が正常な場合に出力される正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かを判定する。これにより、故障判定部２３は、センサ３１が故障しているか否かを判定する。
そのため、事前にモデルを生成しておくことなく、センサの異常を検出可能である。

特に、実施の形態１に係る故障検出装置１０は、過去基準期間分の検出データに、移動体１００の移動方向と逆の移動方向を示し、かつ、移動体１００の移動速度と同じ移動速度を示す検出データが含まれているか否かを判定する。
そのため、事前にモデルを生成しておくことなく、センサ３１が正しく機能しているか否かを適切に判定することが可能である。

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、センサ３１は車両５１の前方かつ真正面を向けて取り付けられていることを前提に説明した。そのため、センサ３１で検出された検出物体の移動方向をステップＳ４でそのまま用いることができた。
しかし、センサ３１によっては、異なる位置に異なる方向を向けて取り付けられている場合もある。この場合には、ステップＳ４で、故障判定部２３は、センサ３１で検出された検出物体の移動方向を取付られた位置と方向とを考慮して、変換した上で用いる。例えば、センサ３１が車両５１の前方に斜めに向けて取り付けられているとする。この場合、故障判定部２３は、車両５１の真正面の方向に対するセンサ３１の取付角度に基づき、センサ３１で検出された検出物体の移動方向を車両５１の正面方向の角度に換算する。
これにより、センサ３１が正しく機能しているか否かを適切に判定することが可能である。

＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。

図１３を参照して、変形例２に係る故障検出装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、故障検出装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、処理回路１５を備える。処理回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２とストレージ１３との機能とを実現する専用の電子回路である。

処理回路１５は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの処理回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の処理回路１５に分散させて実現してもよい。

＜変形例３＞
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。

プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と処理回路１５とを、総称して「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、各機能構成要素の機能は、プロセッシングサーキットリーにより実現される。

１０ 故障検出装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 処理回路、２１ データ取得部、２２ エリア判定部、２３ 故障判定部、２４ 通知部、３１ センサ、３２ 地図記憶装置、３３ 表示装置、３４ 信号受信機、５１ 車両、５２ 車両、５３ ポスト、５４ 樹木、５５ 道路、５６ センシング範囲、５７ 進行方向、１００ 移動体。

Claims (9)

1. 移動体に搭載されたセンサによって過去基準期間に出力されたセンサデータを検出データとして取得するセンサデータ取得部と、
   前記センサデータ取得部によって取得された検出データに、前記センサが正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する故障判定部と
   を備える故障検出装置。
2. 前記センサデータは、前記移動体に対する前記検出物体の相対的な移動方向及び移動速度を示し、
   前記特徴は、前記移動体の移動方向と逆の移動方向であり、かつ、前記移動体の移動速度と同じ移動速度である
   請求項１に記載の故障検出装置。
3. 前記故障判定部は、前記センサのセンシング範囲を分割して得られる分割エリア毎に、前記センサが故障しているか否かを判定する
   請求項１又は２に記載の故障検出装置。
4. 前記センサデータは、前記検出物体の位置を示し、
   前記故障検出装置は、さらに、
   前記センサデータ取得部によって取得された検出データについて、前記検出物体の位置が、前記移動体が移動する移動エリアの外側であるか否かを判定するエリア判定部
   を備え、
   前記故障判定部は、前記エリア判定部によって前記検出物体の位置が前記移動エリアの外側であると判定された検出データに、前記特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する
   請求項１から３までのいずれか１項に記載の故障検出装置。
5. 前記移動体は、車両であり、
   前記移動エリアは、前記車両が走行する道路である
   請求項４に記載の故障検出装置。
6. 前記エリア判定部は、地図データによって示された前記移動エリアの位置、又は、カメラによって検出された前記移動エリアの位置と、前記検出データが示す前記検出物体の位置とを比較して、前記検出物体の位置が前記移動エリアの外側であるか否かを判定する
   請求項４又は５に記載の故障検出装置。
7. 前記故障検出装置は、さらに、
   前記故障判定部によって故障していると判定された前記センサを通知する通知部
   を備える請求項１から６までのいずれか１項に記載の故障検出装置。
8. コンピュータが、移動体に搭載されたセンサによって過去基準期間に出力されたセンサデータを検出データとして取得し、
   コンピュータが、取得された検出データに、前記センサが正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する故障検出方法。
9. 移動体に搭載されたセンサによって過去基準期間に出力されたセンサデータを検出データとして取得するセンサデータ取得処理と、
   前記センサデータ取得処理によって取得された検出データに、前記センサが正常な場合に出力されるセンサデータである正常データが示す検出物体の特徴を示す検出データが含まれているか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する故障判定処理と
   をコンピュータに実行させる故障検出プログラム。

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