JPWO2019092880A1 - 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
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Abstract
検出データ取得部（２１）は、移動体（１００）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検出データを取得する。周辺データ取得部（２２）は、移動体（１００）の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得する。故障判定部（２３）は、検出データに、周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かにより、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。
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である検出データを取得する検出データ取得部と、
前記移動体の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得する周辺データ取得部と、
前記検出データ取得部によって取得された前記検出データに、前記周辺データ取得部によって取得された前記周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かにより、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。
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である検出データを取得する検出データ取得部と、
前記移動体の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得する周辺データ取得部と、
前記検出データ取得部によって取得された前記検出データに、前記周辺データ取得部によって取得された前記周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かにより、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、周辺体で検出された周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かにより、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．
＊＊＊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、電車等である。実施の形態１では、移動体１００は、車両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。
＊＊＊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、電車等である。実施の形態１では、移動体１００は、車両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。
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、通信装置３４と接続されている。
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、通信装置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。
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、道路の境界線等を示す。
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。
通信装置３４は、移動体１００の周辺に存在する周辺体２００と通信する装置である。周辺体２００は、移動体１００の周辺を移動する車両、船舶等である。あるいは、周辺体２００は、移動体１００の周辺に存在する路側機等である。
故障検出装置１０は、機能構成要素として、検出データ取得部２１と、周辺データ取得部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。
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１０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から図１０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のステップＳ１：検出データ取得処理）
検出データ取得部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である検出データを取得する。検出データは、移動体１００に対する検出物体の相対的な位置と、移動方向と、移動速度とが検出内容として特定可能なデータである。
検出データ取得部２１は、検出データに基づき、各検出物体について、相対的な位置と、移動方向と、移動速度とを特定する。検出データ取得部２１は、各検出物体の相対的な位置を、絶対座標系の位置に変換する。具体的には、検出データ取得部２１は、衛星から測位信号を受信することにより、移動体１００の絶対座標系の位置を特定し、特定された位置を基準として、各検出物体の相対的な位置を絶対座標系の位置に変換する。
検出データ取得部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である検出データを取得する。検出データは、移動体１００に対する検出物体の相対的な位置と、移動方向と、移動速度とが検出内容として特定可能なデータである。
検出データ取得部２１は、検出データに基づき、各検出物体について、相対的な位置と、移動方向と、移動速度とを特定する。検出データ取得部２１は、各検出物体の相対的な位置を、絶対座標系の位置に変換する。具体的には、検出データ取得部２１は、衛星から測位信号を受信することにより、移動体１００の絶対座標系の位置を特定し、特定された位置を基準として、各検出物体の相対的な位置を絶対座標系の位置に変換する。
図３から図５を参照して検出データについて具体的に説明する。
図３では、移動体１００は、速度ｖ１で走行しており、移動体１００が走行する車線５１の対向車線５２を周辺体２００が速度ｖ２で走行している。また、道路５３外の道路脇には、ポスト５４と、樹木５５とが存在する。
センサ３１は、ミリ波レーダーとＬＩＤＡＲといった、対象物に向けて電波又はレーザを照射しその反射を得ることで障害物の有無を検出するタイプのセンサである。そのため、図３の場合には、図４に示すように、センサ３１は、移動体１００の前方の角度Ｘの範囲に向かって放射状に電波又はレーザを放射し、センシング範囲５６内にある検出物体で電波又はレーザが反射した反射波を受信する。図４では、センサ３１は、“×”で示す反射点５７で電波又はレーザが反射した反射波を受信している。センサ３１の構造上、移動体１００から見える範囲に反射点５７が存在しており、移動体１００から見えない検出物体の裏側には反射点５７は存在しない。
検出データ取得部２１は、反射点５７で反射した反射波を検出データとして取得する。検出データ取得部２１は、電波又はレーザを照射してから、反射波が得られるまでの時間と、電波又はレーザを照射した方向とから、移動体１００に対する反射点５７の相対的な位置を特定可能である。また、検出データ取得部２１は、反射点５７の位置の変化を時系列で解析し微分を行う、又は、反射波のドップラ周波数変化を解析することにより、移動体１００と検出物体との相対的な速度及び相対的な移動方向を特定可能である。図４の場合には、図５に示すように、ポスト５４及び樹木５５は移動しないため、ポスト５４及び樹木５５における反射点５７は、あたかも移動体１００に対して移動体１００と同じ速度ｖ１で向かってくるように見える。また、移動物体である周辺体２００の反射点５７は、移動体１００と周辺体２００との速度の合成となり、速度ｖ１＋ｖ２で移動体１００に向かってくるように見える。
図３では、移動体１００は、速度ｖ１で走行しており、移動体１００が走行する車線５１の対向車線５２を周辺体２００が速度ｖ２で走行している。また、道路５３外の道路脇には、ポスト５４と、樹木５５とが存在する。
センサ３１は、ミリ波レーダーとＬＩＤＡＲといった、対象物に向けて電波又はレーザを照射しその反射を得ることで障害物の有無を検出するタイプのセンサである。そのため、図３の場合には、図４に示すように、センサ３１は、移動体１００の前方の角度Ｘの範囲に向かって放射状に電波又はレーザを放射し、センシング範囲５６内にある検出物体で電波又はレーザが反射した反射波を受信する。図４では、センサ３１は、“×”で示す反射点５７で電波又はレーザが反射した反射波を受信している。センサ３１の構造上、移動体１００から見える範囲に反射点５７が存在しており、移動体１００から見えない検出物体の裏側には反射点５７は存在しない。
検出データ取得部２１は、反射点５７で反射した反射波を検出データとして取得する。検出データ取得部２１は、電波又はレーザを照射してから、反射波が得られるまでの時間と、電波又はレーザを照射した方向とから、移動体１００に対する反射点５７の相対的な位置を特定可能である。また、検出データ取得部２１は、反射点５７の位置の変化を時系列で解析し微分を行う、又は、反射波のドップラ周波数変化を解析することにより、移動体１００と検出物体との相対的な速度及び相対的な移動方向を特定可能である。図４の場合には、図５に示すように、ポスト５４及び樹木５５は移動しないため、ポスト５４及び樹木５５における反射点５７は、あたかも移動体１００に対して移動体１００と同じ速度ｖ１で向かってくるように見える。また、移動物体である周辺体２００の反射点５７は、移動体１００と周辺体２００との速度の合成となり、速度ｖ１＋ｖ２で移動体１００に向かってくるように見える。
（図２のステップＳ２：周辺データ取得処理）
周辺データ取得部２２は、通信インタフェース１４を介して、移動体１００の周辺に存在する周辺体２００で検出された周辺データを取得する。周辺データは、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とが周辺内容として特定可能なデータである。ここでは、周辺データは、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを示すデータであるとする。
周辺データ取得部２２は、通信インタフェース１４を介して、移動体１００の周辺に存在する周辺体２００で検出された周辺データを取得する。周辺データは、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とが周辺内容として特定可能なデータである。ここでは、周辺データは、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを示すデータであるとする。
図６を参照して周辺データについて具体的に説明する。
図６では、周辺データ取得部２２は、図３に示す周辺体２００で検出された周辺データを取得する場合が示されている。
周辺体２００は、周辺体２００に搭載されたセンサにより、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを特定可能である。例えば、周辺体２００は、衛星から測位信号を受信することにより位置を特定する。また、周辺体２００は、位置の変化を時系列で解析し微分を行うことにより、移動方向及び移動速度を特定する。周辺体２００は、特定された周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを示す周辺データを移動体１００に無線通信により送信する。
無線通信は、例えば、８０２．１１ｐである。しかし、無線通信は、周辺データの通信が可能であれば、他の方式でもよい。
図６では、周辺データ取得部２２は、図３に示す周辺体２００で検出された周辺データを取得する場合が示されている。
周辺体２００は、周辺体２００に搭載されたセンサにより、周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを特定可能である。例えば、周辺体２００は、衛星から測位信号を受信することにより位置を特定する。また、周辺体２００は、位置の変化を時系列で解析し微分を行うことにより、移動方向及び移動速度を特定する。周辺体２００は、特定された周辺体２００の位置と移動方向と移動速度とを示す周辺データを移動体１００に無線通信により送信する。
無線通信は、例えば、８０２．１１ｐである。しかし、無線通信は、周辺データの通信が可能であれば、他の方式でもよい。
なお、周辺体２００が移動方向及び移動速度を特定できない場合には、周辺体２００は、位置を示す周辺データを移動体１００に無線通信により送信する。この場合には、周辺データ取得部２２は、送信された周辺体２００の位置の変化を時系列で解析し微分を行うことにより、移動方向及び移動速度を特定する。
（図２のステップＳ３：故障判定処理）
故障判定部２３は、ステップＳ１で取得された検出データに、ステップＳ２で取得された周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。故障判定部２３は、含まれる場合には、センサ３１が故障していないと判定し、含まれない場合には、センサ３１が故障していると判定する。
故障判定部２３は、ステップＳ１で取得された検出データに、ステップＳ２で取得された周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。故障判定部２３は、含まれる場合には、センサ３１が故障していないと判定し、含まれない場合には、センサ３１が故障していると判定する。
図７を参照して、実施の形態１に係る故障判定処理（図２のステップＳ３）を説明する。
故障判定部２３は、以下のステップＳ３１からステップＳ３４の処理を、センシング範囲５６を分割した各分割エリア５８を対象として実行する。
図８に示すように、分割エリア５８は、センシング範囲５６がセンサ３１を基準に任意の角度毎に扇形に分割されたエリアである。図８では、センシング範囲５６が角度Ｙの分割エリア５８と、角度Ｚの分割エリア５８との２つの分割エリア５８に分割されている。なお、角度Ｙと角度Ｚとは同一の角度であってもよいし、異なる角度であってもよい。
故障判定部２３は、以下のステップＳ３１からステップＳ３４の処理を、センシング範囲５６を分割した各分割エリア５８を対象として実行する。
図８に示すように、分割エリア５８は、センシング範囲５６がセンサ３１を基準に任意の角度毎に扇形に分割されたエリアである。図８では、センシング範囲５６が角度Ｙの分割エリア５８と、角度Ｚの分割エリア５８との２つの分割エリア５８に分割されている。なお、角度Ｙと角度Ｚとは同一の角度であってもよいし、異なる角度であってもよい。
（図７のステップＳ３１：データ判定処理）
故障判定部２３は、特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在するか否かを判定する。
故障判定部２３は、存在する場合には処理をステップＳ３２に進める。一方、故障判定部２３は、存在しない場合には処理をステップＳ３３に進める。
故障判定部２３は、特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在するか否かを判定する。
故障判定部２３は、存在する場合には処理をステップＳ３２に進める。一方、故障判定部２３は、存在しない場合には処理をステップＳ３３に進める。
（図７のステップＳ３２：物体判定処理）
故障判定部２３は、検出データに、検出データ及び周辺データから特定される位置と移動方向と移動速度とのそれぞれの差異を重み付けして合計した値が、基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。
故障判定部２３は、検出データに、検出データ及び周辺データから特定される位置と移動方向と移動速度とのそれぞれの差異を重み付けして合計した値が、基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。
具体的には、故障判定部２３は、各検出物体を対象として、対象の検出物体と周辺データとについて、式１に示すようにＴＯＴＡＬｄｉｆｆを計算する。
＜式１＞
ＬＡＴｄｉｆｆ＝｜ＬＡＴｅ−ＬＡＴｏ｜
ＬＯＮｄｉｆｆ＝｜ＬＯＮｅ−ＬＯＮｏ｜
Ｖｄｉｆｆ＝｜Ｖｅ−Ｖｏ｜
ＤＩＲｄｉｆｆ＝｜ＤＩＲｅ−ＤＩＲｏ｜
ＴＯＴＡＬｄｉｆｆ＝α×ＬＡＴｄｉｆｆ＋β×ＬＯＮｄｉｆｆ＋γ×Ｖｄｉｆｆ＋δ×ＤＩＲｄｉｆｆ
ここで、検出物体及び周辺体２００の位置は、緯度及び経度で示されるとする。ＬＡＴｅは検出物体の緯度であり、ＬＡＴｏは周辺体２００の緯度である。ＬＯＮｅは検出物体の経度であり、ＬＯＮｏは周辺体２００の経度である。Ｖｅは検出物体の移動速度であり、Ｖｏは周辺体２００の移動速度である。ＤＩＲｅは検出物体の移動方向であり、ＤＩＲｏは周辺体２００の移動方向である。α，β，γ、δは、重み付け係数である。
＜式１＞
ＬＡＴｄｉｆｆ＝｜ＬＡＴｅ−ＬＡＴｏ｜
ＬＯＮｄｉｆｆ＝｜ＬＯＮｅ−ＬＯＮｏ｜
Ｖｄｉｆｆ＝｜Ｖｅ−Ｖｏ｜
ＤＩＲｄｉｆｆ＝｜ＤＩＲｅ−ＤＩＲｏ｜
ＴＯＴＡＬｄｉｆｆ＝α×ＬＡＴｄｉｆｆ＋β×ＬＯＮｄｉｆｆ＋γ×Ｖｄｉｆｆ＋δ×ＤＩＲｄｉｆｆ
ここで、検出物体及び周辺体２００の位置は、緯度及び経度で示されるとする。ＬＡＴｅは検出物体の緯度であり、ＬＡＴｏは周辺体２００の緯度である。ＬＯＮｅは検出物体の経度であり、ＬＯＮｏは周辺体２００の経度である。Ｖｅは検出物体の移動速度であり、Ｖｏは周辺体２００の移動速度である。ＤＩＲｅは検出物体の移動方向であり、ＤＩＲｏは周辺体２００の移動方向である。α，β，γ、δは、重み付け係数である。
故障判定部２３は、計算されたＴＯＴＡＬｄｉｆｆが基準範囲内である検出物体が存在するか否かを判定する。つまり、故障判定部２３は、ＴＯＴＡＬｄｉｆｆ≦基準範囲ＴＯＴＡＬｔｈである検出物体が存在するか否かを判定する。
故障判定部２３は、存在する場合には、処理をステップＳ３３に進める。一方、故障判定部２３は、存在しない場合には、処理をステップＳ３４に進める。
故障判定部２３は、存在する場合には、処理をステップＳ３３に進める。一方、故障判定部２３は、存在しない場合には、処理をステップＳ３４に進める。
（図７のステップＳ３３：正常判定処理）
故障判定部２３は、対象の分割エリア５８について、センサ３１の動作は正常であると判定する。
つまり、図９のエリア１のように、ステップＳ３１で特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しないと判定された分割エリア５８については、センサ３１の動作は正常であると判定される。また、図９のエリア２のように、ステップＳ３２でＴＯＴＡＬｄｉｆｆ≦基準範囲ＴＯＴＡＬｔｈである検出物体が存在すると判定された分割エリア５８についても、センサ３１の動作は正常であると判定される。
故障判定部２３は、対象の分割エリア５８について、センサ３１の動作は正常であると判定する。
つまり、図９のエリア１のように、ステップＳ３１で特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しないと判定された分割エリア５８については、センサ３１の動作は正常であると判定される。また、図９のエリア２のように、ステップＳ３２でＴＯＴＡＬｄｉｆｆ≦基準範囲ＴＯＴＡＬｔｈである検出物体が存在すると判定された分割エリア５８についても、センサ３１の動作は正常であると判定される。
（図７のステップＳ３４：異常判定処理）
故障判定部２３は、対象の分割エリア５８について、センサ３１の動作は異常であると判定する。
つまり、図１０のエリア２のように、ステップＳ３２でＴＯＴＡＬｄｉｆｆ≦基準範囲ＴＯＴＡＬｔｈである検出物体が存在しないと判定された分割エリア５８については、センサ３１の動作は異常であると判定される。
故障判定部２３は、対象の分割エリア５８について、センサ３１の動作は異常であると判定する。
つまり、図１０のエリア２のように、ステップＳ３２でＴＯＴＡＬｄｉｆｆ≦基準範囲ＴＯＴＡＬｔｈである検出物体が存在しないと判定された分割エリア５８については、センサ３１の動作は異常であると判定される。
（図２のステップＳ４：通知処理）
通知部２４は、ステップＳ３３又はステップＳ３４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Ｓ３４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５８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、移動体１００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。
通知部２４は、ステップＳ３３又はステップＳ３４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Ｓ３４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５８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、移動体１００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。
＊＊＊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、周辺体２００で検出された周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かを判定する。これにより、実施の形態１に係る故障検出装置１０は、センサ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。
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、周辺体２００で検出された周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容を特定する検出データが含まれるか否かを判定する。これにより、実施の形態１に係る故障検出装置１０は、センサ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。
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、センサ３１の動作は正常であると判定された。
特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、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により、センサ３１の動作は正常であるか否かを判定してもよい。上述した通り、ポスト５４及び樹木５５といった移動しない物体は、あたかも移動体１００に対して移動体１００と同じ速度ｖ１で向かってくるように見える。そこで、故障判定部２３は特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、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あるか否かにより、センサ３１が正常に動作しているか否かを判定してもよい。
＜変形例１＞
実施の形態１では、特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、センサ３１の動作は正常であると判定された。
特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、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により、センサ３１の動作は正常であるか否かを判定してもよい。上述した通り、ポスト５４及び樹木５５といった移動しない物体は、あたかも移動体１００に対して移動体１００と同じ速度ｖ１で向かってくるように見える。そこで、故障判定部２３は特定される位置が対象の分割エリア５８内に入る周辺データが存在しない分割エリア５８については、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あるか否かにより、センサ３１が正常に動作しているか否かを判定してもよい。
＜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。
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１１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、電子回路１５を備える。電子回路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。
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、電子回路１５を備える。電子回路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。
電子回路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つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路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。
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と電子回路１５とを、総称して処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
実施の形態２．
実施の形態２は、検出データと周辺データとが出力された時刻の時間差を考慮して判定を行う点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態２は、検出データと周辺データとが出力された時刻の時間差を考慮して判定を行う点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図７と、図１２とを参照して、実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態２に係る故障検出方法に相当する。また、実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態２に係る故障検出プログラムに相当する。
図７と、図１２とを参照して、実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態２に係る故障検出方法に相当する。また、実施の形態２に係る故障検出装置１０の動作は、実施の形態２に係る故障検出プログラムに相当する。
図７を参照して、実施の形態２に係る故障判定処理（図２のステップＳ３）を説明する。
ステップＳ３１とステップＳ３３とステップＳ３４との処理は、実施の形態１と同じである。
なお、実施の形態２では、検出データは、移動体１００に搭載されたセンサ３１によって出力された時刻を示すものとする。また、周辺データは、周辺体２００に搭載されたセンサによって出力されたセンサデータから得られるデータであり、周辺体２００に搭載されたセンサによって出力された時刻を示すものとする。ここで、移動体１００と周辺体２００とにおける時刻は、測位信号等を介して同期しているものとする。
ステップＳ３１とステップＳ３３とステップＳ３４との処理は、実施の形態１と同じである。
なお、実施の形態２では、検出データは、移動体１００に搭載されたセンサ３１によって出力された時刻を示すものとする。また、周辺データは、周辺体２００に搭載されたセンサによって出力されたセンサデータから得られるデータであり、周辺体２００に搭載されたセンサによって出力された時刻を示すものとする。ここで、移動体１００と周辺体２００とにおける時刻は、測位信号等を介して同期しているものとする。
（図７のステップＳ３２：物体判定処理）
故障判定部２３は、検出データが示す時刻と周辺データが示す時刻との時間差と、周辺データから特定される移動方向及び移動速度とから、検出データが示す時刻における周辺体２００の位置を計算する。そして、故障判定部２３は、計算された位置を周辺データから特定される位置として扱う。
その上で、故障判定部２３は、実施の形態１と同様に、検出データに、検出データ及び周辺データから特定される位置と移動方向と移動速度とのそれぞれの差異を重み付けして合計した値が、基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。
故障判定部２３は、検出データが示す時刻と周辺データが示す時刻との時間差と、周辺データから特定される移動方向及び移動速度とから、検出データが示す時刻における周辺体２００の位置を計算する。そして、故障判定部２３は、計算された位置を周辺データから特定される位置として扱う。
その上で、故障判定部２３は、実施の形態１と同様に、検出データに、検出データ及び周辺データから特定される位置と移動方向と移動速度とのそれぞれの差異を重み付けして合計した値が、基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かを判定する。
具体的には、故障判定部２３は、各検出物体を対象として、式２に示すように、対象の検出物体についての検出データが示す時刻における周辺体２００の位置を計算する。
＜式２＞
ＴＩＭＥｄｉｆｆ＝ＴＩＭＥｏ−ＴＩＭＥｅ
ＬＡＴｏ’＝ＬＡＴｏ＋ＴＩＭＥｄｉｆｆ×Ｖｏｌａｔ
ＬＯＮｏ’＝ＬＯＮｏ＋ＴＩＭＥｄｉｆｆ×Ｖｏｌｏｎ
ここで、ＴＩＭＥｅは検出データが示す時刻であり、ＴＩＭＥｏは周辺データが示す時刻である。Ｖｏｌａｔは、周辺体２００の緯度方向の速度であり、Ｖｏｌｏｎは周辺体２００の経度方向の速度である。ＬＡＴｏ’は検出データが示す時刻における周辺体２００の緯度であり、ＬＯＮｏ’は検出データが示す時刻における周辺体２００の経度である。
これにより、図１２に示すように、検出データが出力された時刻と、周辺データが出力された時刻とに時間差があることによる、検出データから得られる周辺体２００の位置と、周辺データから得られる周辺体２００の位置とのずれを補正できる。
＜式２＞
ＴＩＭＥｄｉｆｆ＝ＴＩＭＥｏ−ＴＩＭＥｅ
ＬＡＴｏ’＝ＬＡＴｏ＋ＴＩＭＥｄｉｆｆ×Ｖｏｌａｔ
ＬＯＮｏ’＝ＬＯＮｏ＋ＴＩＭＥｄｉｆｆ×Ｖｏｌｏｎ
ここで、ＴＩＭＥｅは検出データが示す時刻であり、ＴＩＭＥｏは周辺データが示す時刻である。Ｖｏｌａｔは、周辺体２００の緯度方向の速度であり、Ｖｏｌｏｎは周辺体２００の経度方向の速度である。ＬＡＴｏ’は検出データが示す時刻における周辺体２００の緯度であり、ＬＯＮｏ’は検出データが示す時刻における周辺体２００の経度である。
これにより、図１２に示すように、検出データが出力された時刻と、周辺データが出力された時刻とに時間差があることによる、検出データから得られる周辺体２００の位置と、周辺データから得られる周辺体２００の位置とのずれを補正できる。
そして、故障判定部２３は、検出データが示す時刻における周辺体２００の位置を用いて、式１によりＴＯＴＡＬｄｉｆｆを計算し、ＴＯＴＡＬｄｉｆｆが基準範囲内である検出物体が存在するか否かを判定する。
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る故障検出装置１０は、検出データが示す時刻と周辺データが示す時刻との時間差を考慮して、周辺データから特定される位置を補正する。これにより、例えば、通信遅延が発生して、周辺データが得られるまでに時間がかかるような場合であっても、精度よくセンサ３１が故障しているか否かを判定することが可能である。
以上のように、実施の形態２に係る故障検出装置１０は、検出データが示す時刻と周辺データが示す時刻との時間差を考慮して、周辺データから特定される位置を補正する。これにより、例えば、通信遅延が発生して、周辺データが得られるまでに時間がかかるような場合であっても、精度よくセンサ３１が故障しているか否かを判定することが可能である。
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 電子回路、２１ 検出データ取得部、２２ 周辺データ取得部、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 通信装置、５１ 車線、５２ 対向車線、５３ 道路、５４ ポスト、５５ 樹木、５６ センシング範囲、５７ 反射点、５８ 分割エリア。
Claims (7)
- 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である検出データを取得する検出データ取得部と、
前記移動体の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得する周辺データ取得部と、
前記検出データ取得部によって取得された前記検出データに、前記周辺データ取得部によって取得された前記周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かにより、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。 - 前記検出データは、前記移動体に対する前記移動体の周辺に存在する物体の位置と移動方向と移動速度とが前記検出内容として特定可能なデータであり、
前記周辺データは、前記周辺体の位置と移動方向と移動速度とが前記周辺内容として特定可能なデータである
請求項１に記載の故障検出装置。 - 前記故障判定部は、前記検出データに、前記検出データ及び前記周辺データから特定される位置と移動方向と移動速度とのそれぞれの差異を重み付けして合計した値が、前記基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かにより、前記センサが故障しているか否かを判定する
請求項２に記載の故障検出装置。 - 前記検出データは、前記移動体に搭載されたセンサによって出力された時刻を示し、
前記周辺データは、前記周辺体に搭載されたセンサによって出力されたセンサデータから得られるデータであり、前記周辺体に搭載されたセンサによって出力された時刻を示し、
前記故障判定部は、前記検出データが示す時刻と前記周辺データが示す時刻との時間差と、前記周辺データから特定される移動方向及び移動速度とから、前記検出データが示す時刻における前記周辺体の位置を計算して、計算された位置を前記周辺データから特定される位置として扱う
請求項３に記載の故障検出装置。 - 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から４までのいずれか１項に記載の故障検出装置。 - 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である検出データを取得し、
コンピュータが、前記移動体の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得し、
コンピュータが、取得された前記検出データに、取得された前記周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かにより、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。 - 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である検出データを取得する検出データ取得処理と、
前記移動体の周辺に存在する周辺体で検出された周辺データを取得する周辺データ取得処理と、
前記検出データ取得処理によって取得された前記検出データに、前記周辺データ取得処理によって取得された前記周辺データから特定される周辺内容との差異が基準範囲内である検出内容が特定される検出データが含まれるか否かにより、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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