WO2019073318A1 - 鞍乗り型車両用情報処理装置、及び、鞍乗り型車両用情報処理方法 - Google Patents

鞍乗り型車両用情報処理装置、及び、鞍乗り型車両用情報処理方法 Download PDF

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福沢桂一郎
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ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング
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    • B60R2021/01327—Angular velocity or angular acceleration

Definitions

  • Patent application title Information processing apparatus for straddle type vehicle, and information processing method for straddle type vehicle
  • the present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method for recognizing that a crash has occurred in a saddle-ride type vehicle in motion.
  • a crash has occurred in a running vehicle based on a running state information acquisition unit that obtains information related to the running state of the vehicle, and information obtained by the running state information acquisition unit.
  • a system that includes a crash recognition unit that recognizes the situation, and an output unit that performs an output according to the recognition of the crash in the crash recognition unit.
  • the traveling state information acquisition unit acquires, as the information related to the traveling state, the acceleration occurring in the traveling vehicle.
  • the crash recognition unit recognizes that a crash has occurred in a running vehicle when the acceleration exceeds a threshold (see, for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2 0 0 9-2 9 0 7 8 9
  • the conventional information processing apparatus for vehicles is directed to vehicles having relatively stable traveling, such as automobiles and trucks, that is, vehicles having relatively small changes in acceleration generated during traveling. Also, the recognition of a crash in the conventional information processing apparatus for vehicles is intended for vehicles such as automobiles and trucks that have relatively high occupant safety. Therefore, if it is attempted to use the conventional vehicle information processing apparatus as a saddle-ride type vehicle information processing apparatus to recognize that a crash has occurred in a saddle-ride-type vehicle in motion, the acceleration generated during Due to the relatively large change, the frequency of misrecognition that a crash occurs in a straddle-type vehicle will increase. In addition, if the threshold is set high to suppress the increase, crash recognition will be delayed even though the safety of the occupant is relatively low.
  • the present invention has been made on the background of the above-mentioned problems, and recognizes that the occurrence of a crash in a saddle-sliding type vehicle while traveling is accurately recognized at an appropriate timing that can contribute to the improvement of the safety of the occupant.
  • An information processing apparatus for straddle-type vehicles and a method for processing information for straddle-type vehicles are provided.
  • a traveling state information acquisition unit for acquiring information related to a traveling state of a straddle type vehicle, and the straddle type vehicle in operation based on the information acquired by the traveling state information acquisition unit.
  • An information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle comprising: a crash recognition unit that recognizes that a crash has occurred; and an output unit that performs an output according to the recognition of the crash in the crash recognition unit,
  • the traveling state information acquisition unit acquires a physical quantity set including at least two types of physical quantities as the information, and the crash recognition unit is configured to acquire the physical quantity set acquired by the traveling state information acquisition unit.
  • a Mahalanobis distance to a reference sample group is acquired, and it is determined whether or not the crash has occurred based on the relationship between the Mahalanobis distance and a reference value.
  • the present invention provides a traveling state information acquisition step for acquiring information related to the traveling state of a straddle-type vehicle, and the above-mentioned traveling while traveling based on the information acquired in the traveling state information acquisition step.
  • Information processing for a saddle-ride type vehicle comprising: a crash recognition step for recognizing that a crash has occurred in a riding type vehicle; and an output step for outputting an output according to the recognition of the crash in the crash recognition step
  • a physical quantity set composed of at least two types of physical quantities is acquired as the information
  • the crash recognition step acquisition is performed in the traveling state information acquisition step.
  • a Mahalanobis distance to a reference sample group of the physical quantity set is acquired, and it is determined whether the crash has occurred based on a relationship between the Mahalanobis distance and a reference value.
  • a physical quantity set composed of at least two types of physical quantities as information related to the traveling state of a straddle-type vehicle The habit is acquired, the Mahalanobis distance to the reference sample group of the physical quantity set is acquired, and whether the crash has occurred or not is determined based on the relationship between the Mahalanobis distance and the reference value. In other words, it is judged whether or not a crash has occurred after taking into consideration the dispersion state of at least two types of physical quantities in the non-crash state.
  • FIG. 1 is a view showing an example of a system configuration of an information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a view showing an example of an operation flow of the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view for explaining the operation of the crash recognition step performed by the crash recognition unit of the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view for explaining the operation of the crash recognition step performed by the crash recognition unit of the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • An information processing apparatus for a straddle-type vehicle and an information processing method for a straddle-type vehicle according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
  • the configuration, operation and the like described below are an example, and the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle and the information processing method for a saddle-ride type vehicle according to the present invention have such a configuration, operation and the like. It is not limited.
  • FIG. 1 is a view showing an example of a system configuration of an information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 10 for saddle-ride type vehicle includes a traveling state information acquisition unit 1 1, a crash recognition unit 1 2, and an output unit 1 3.
  • a saddle-ride type vehicle information processing apparatus 10 is mounted on a saddle-ride type vehicle 1.
  • the saddle-ride type vehicle 1 means, for example, a vehicle of a type in which a passenger such as a motorcycle (motorcycle, motorcycle, etc.), buggy or the like is straddled.
  • the traveling state information mounted on the saddle-ride type vehicle 1 Sensor 20 is connected.
  • the traveling state information acquisition unit 11 acquires information related to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1.
  • the traveling state information acquisition unit 11 continuously acquires, as information related to the traveling state of the straddle-type vehicle 1, a physical quantity set s configured with at least two types of physical quantities at that time.
  • the traveling state information sensor 20 is an inertial measurement unit (I MU) including a 3-axis gyro sensor and a 3-direction acceleration sensor.
  • the traveling state information acquisition unit 1 1 determines, as information related to the traveling state of the saddle riding type vehicle 1, the angular velocity and acceleration generated in the saddle riding type vehicle 1 during traveling (that is, six types).
  • the angular velocity itself may be input from the traveling state information sensor 20 to the traveling state information acquisition unit 11.
  • another physical quantity that can be substantially converted to the angular velocity may be input as the angular velocity.
  • the acceleration itself may be input from the traveling state information sensor 20 to the traveling state information acquisition unit 1 1, or another physical quantity that can be substantially converted into acceleration may be input as an acceleration.
  • the crash recognition unit 12 obtains the Mahalanobis distance MHD for the reference sample group of the physical quantity set s acquired by the running state information acquisition unit 11 and obtains the mahalanobis distance MHD based on the relationship between the mahalanobis distance MHD and the reference value Th. It is determined whether or not a crash has occurred on the saddle-ride type vehicle 1.
  • the reference sample group is reference data composed of a plurality of reference physical quantity sets S (that is, reference physical quantity sets composed of physical quantities of the same type as physical quantity set s), and is previously (eg, It may be input and stored at the time of shipment, or may be generated from a plurality of physical quantity sets previously acquired by the traveling state information acquisition unit 11.
  • the crash recognition unit 12 may obtain the Mahalanobis distance MHD itself, or another parameter substantially convertible to the Mahalanobis distance MHD may be obtained as the Mahalanobis distance MHD.
  • the output unit 13 outputs a trigger signal to the execution device 30 when the crash recognition unit 12 recognizes that a crash has occurred in the saddle-ride type vehicle 1.
  • the execution device 30 executes, for example, an operation for notifying a relief facility that a crash has occurred in the saddle-ride type vehicle 1.
  • the execution device 30 executes, for example, an operation for protecting the occupant of the saddle-ride type vehicle 1 (for example, an operation for activating an air bag).
  • the straddle-type vehicle information processing apparatus 10 may be one in which each part is integrated in one case, or may be one in which each part is provided in separate cases.
  • the information processing apparatus 10 for a saddle-ride type vehicle may be incorporated in the execution device 30 or may not be incorporated in the execution device 3 0.
  • part or all of the information processing apparatus 10 for a saddle-ride type vehicle may be configured by, for example, a microcomputer, a microprocessor unit, or the like, or may be configured by an updatable item such as firmware. It may well be a program module or the like that is executed by an instruction from the CPU or the like.
  • the traveling state information acquisition step the case where the physical quantity set s consisting of two types of physical quantities xl and x 2 is acquired in the traveling state information acquisition step is described. However, in the traveling state information acquisition step, three types are acquired. A physical quantity set s composed of the above physical quantities may be obtained, and the Mahalanobis distance MHD may be derived for the physical quantity set s. [0 0 2 1]
  • FIG. 2 is a view showing an example of an operation flow of the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 10 for saddle-ride type vehicle When the saddle-ride type vehicle 1 is in the traveling state, the information processing apparatus 10 for saddle-ride type vehicle repeatedly executes step S 1 0 1 to step S 1 0 5 shown in FIG.
  • step S101 the traveling state information acquisition unit 11 acquires two types of physical quantities x1 and x2 at that time as information related to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1. That is, the running state information acquisition unit 11 acquires the physical quantity set s at that time.
  • Each of the two types of physical quantities 1 and 2 may be Raw data (that is, unchecked data) detected by the traveling state information sensor 20, and R detected by the traveling state information sensor 20. Even data that has been subjected to noise removal processing on aw data (that is, raw data).
  • physical quantities 1 and 2 are data obtained by performing median filtering on Raw data (that is, raw data) detected by the driving state information sensor 20.
  • the median filter is the middle of the raw data (ie raw data) acquired at a certain point in time in the raw data (ie raw data) acquired within a predetermined period before and after that. It is replaced with Raw data (that is, raw data) in the order of.
  • step S 102 the crash recognition unit 12 acquires the Mahalanobis distance M H D with respect to the reference sample group of the physical quantity set s acquired in step S 101.
  • the crash recognition unit 12 may derive the Mahalanobis distance M H D by calculation, or may derive the Mahalanobis distance M H D by referring to a previously created look-up table or the like.
  • the Mahalanobis distance M H D is derived as a value calculated by Equation 1 below.
  • 1 and x 2 in Equation 1 are physical quantities 1 and 2 of the physical quantity set s acquired in step S 101.
  • / 1 in Equation 1 is the average of physical quantities X 1 (reference values of the same type of physical quantity as physical quantity 1) of a plurality of reference physical quantity sets S constituting the reference sample group.
  • / 2 in Equation 1 is an average of physical quantities X 2 (reference values of the same type of physical quantity as physical quantity 2) of a plurality of reference physical quantity sets S constituting the reference sample group.
  • ⁇ in Equation 1 is a covariance matrix of physical quantities X 1 and X 2 of the reference physical quantity set S constituting the reference sample group.
  • step S103 the crash recognition unit 12 determines whether or not the derived Mahalanobis distance MHD exceeds the reference value Th. If the Mahalanobis distance MHD exceeds the reference value Th, the process proceeds to step S104, and the Mahalanobis distance MHD determines the reference value Th. If not, go to Step SI 05.
  • the reference value Th may be a constant value or a variable value.
  • the crash recognition unit 12 may determine whether or not the rate of change of the Mahalanobis distance MHD exceeds the reference value Th, and a time during which the Mahalanobis distance MHD continues to exceed the reference value Th is a reference time It may be determined whether or not.
  • FIGS. 3 and 4 are diagrams for explaining the operation of the crash recognition step executed by the crash recognition unit of the information processing apparatus for a saddle-ride type vehicle according to the embodiment of the present invention.
  • the horizontal axis is the physical quantity xl
  • the vertical axis is the physical quantity X2.
  • the coordinates of each reference physical quantity set S constituting the reference sample group are plotted with small dots, and the average coordinates of all the reference physical quantity sets S constituting the reference sample group are plotted.
  • P s is plotted with large reeds and dots.
  • the coordinates ⁇ ⁇ 1 of the physical quantity set s 1 acquired at time point T 1 are plotted with a large ret and dot
  • the physical quantity set acquired at time point 2 The coordinates ⁇ ⁇ 2 of s s 2 are plotted with large dots ⁇ .
  • the physical quantity set s 1 (that is, the coordinate ⁇ ⁇ 1 ) having a large deviation from the average coordinate P s is acquired, but the deviation from the reference sample group is not large.
  • the Haranobis distance MHD is derived to be small and it is judged that no crash has occurred.
  • the physical quantity set s 2 (that is, the coordinates ⁇ ⁇ 2 ) having a smaller deviation from the average coordinate s s is obtained compared to the example shown in FIG. Because the deviation from the reference sample group is large, the Mahalanobis distance MHD is largely derived and it is determined that a crash has occurred. That is, the crash recognition unit 12 can determine whether or not a crash has occurred, taking into consideration the dispersion state of the two physical quantities X 1 and X 2 in the non-crash state.
  • the crash recognition unit 12 may make the reference sample group different according to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1. For example, the crash recognition unit 12 may change the reference sample group used to derive the Mahalanobis distance MHD according to the velocity, acceleration, tilt angle, vibration, etc. occurring in the saddle-ride type vehicle 1. .
  • a running condition information acquisition unit 1 obtains another physical quantity set s consisting of at least two types of physical quantities, in which combinations of physical quantity set s and types of physical quantities are different, and a crash recognition section 1
  • the physical quantity set s may be switched to another physical quantity set s to derive the Mahalanobis distance MHD. That is, when acquiring the three angular velocities and three accelerations (that is, six physical quantities) occurring in the saddle-ride type vehicle 1 during traveling from the traveling state information acquisition unit 1 1 i the traveling state information sensor 20
  • the crash recognition unit 12 may switch the physical quantity selected to form the physical quantity set s according to the velocity, acceleration, tilt angle, vibration, etc. occurring in the saddle-ride type vehicle 1.
  • step S104 the output unit 13 outputs a trigger signal to the execution device 30. Also, in step S 105, the output unit 13 does not output a trigger signal to the execution device 30.
  • the driving state information acquisition unit 1 1 consists of at least two types of physical quantities (xl, X 2) as information related to the driving state of the straddle-type vehicle Acquires the physical quantity set s , and the crash recognition unit 12 works on the reference sample group of the physical quantity set s.
  • the Mahalanobis distance MHD is acquired, and it is determined whether or not a crash has occurred based on the relationship between the Mahalanobis distance MHD and the reference value Th. In other words, it is judged whether or not a crash has occurred after adding the dispersion state of at least two types of physical quantities (xl, X2) in the non-crash state.
  • the physical quantity set s includes the acceleration or angular velocity occurring in the saddle-ride type vehicle 1.
  • the crash recognition unit 12 makes the reference sample group different according to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1.
  • Such a configuration makes it possible to optimize the determination of whether or not a crash has occurred according to the vehicle behavior.
  • the change in the vehicle behavior is severer compared to a vehicle such as a car or a truck. Therefore, such configuration is particularly useful in the saddle-ride type vehicle 1.
  • the traveling state information acquisition unit 1 1 further acquires another physical quantity set s configured by at least two types of physical quantities as information related to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1, and sets the physical quantity set.
  • the combination of physical types is different between the toss and another set of physical quantities, and the crash recognition unit 12 determines whether or not a crash has occurred according to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1.
  • Such a configuration makes it possible to optimize the determination as to whether or not a crash has occurred according to the vehicle behavior.
  • the change in the vehicle behavior is more dramatic than in the case of a vehicle such as a car or a truck. Therefore, it is particularly useful in the saddle-ride type vehicle 1 to be configured as such.
  • a median filter is applied to at least two types of physical quantities (X 1, X 2) acquired by the traveling state information acquisition unit 11.
  • Median filters can reduce the time delay that occurs in the filtered data as compared to other filters (eg, moving average filters, high pass filters, low pass filters, band pass filters, etc.). Therefore, by using the median filter, it is possible to accurately recognize that a crash has occurred on a saddle-ride type vehicle 1 during traveling at an appropriate timing that can contribute to the improvement of the safety of the occupant. Feasibility is improved.
  • the saddle-ride type vehicle 1 is a motorcycle.
  • the above features are particularly effective in motorcycles, since motorcycles have particularly low running stability and low occupant safety.
  • the traveling state information acquisition unit 11 further includes, as information related to the traveling state of the saddle-ride type vehicle 1, a sub-set composed of at least two types of physical amounts in which combinations of physical quantity set s and types of physical quantities are different.
  • the physical quantity set ss is acquired, and the crash recognition unit 12 may further acquire a submahalanobis distance MHD s, which is the Mahalanobis distance to the reference sample group of the subphysical quantity set ss.
  • the crash recognition unit 1 2 Based on the relationship between the Mahalanobis distance MHD derived for s s and the reference value T h, it is determined whether or not a crash has occurred to the straddle-type vehicle 1 being driven, and the sub physical quantity set. It is necessary to determine whether a crash has occurred to the saddle-ride type vehicle 1 while traveling based on the relationship between the sub-Mahalanobis distance MHD s derived for the vehicle and the reference value T hs, and It may be recognized that a crash has occurred in the saddle riding type vehicle 1 while traveling by going (that is, almost simultaneously). With such a configuration, it is possible to suppress the false recognition of the crash by the determination with low sensitivity, and to improve the reaction speed to the crash by the determination with high sensitivity.
  • 1 straddle type vehicle 1 0 straddle type information processing device, 1 1 running state information acquisition unit, 1 2 crash recognition unit, 1 3 output unit, 2 0 running state information sensor, 3 0 execution device, xl, 2 physical quantity, P s average coordinates of the reference sample group, P T 1 time ⁇ coordinates of the obtained physical quantity set si by 1, [rho tau 2 point ⁇ physical quantity set s 2 coordinates obtained in 2.

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Abstract

走行中の鞍乗り型車両にクラッシュが生じたことを、乗員の安全性の向上に寄与しうる適切なタイミングで高精度に認識しうる鞍乗り型車両用情報処理装置及び鞍乗り型車両用情報処理方法を得るものである。 鞍乗り型車両用情報処理装置10は、鞍乗り型車両1の走行状態に関連する情報として、少なくとも2種類の物理量で構成される物理量セットを取得する走行状態情報取得部11と、物理量セットの参照標本群に対するマハラノビス距離を取得し、マハラノビス距離と基準値との関係に基づいて、クラッシュが生じたか否かを判定するクラッシュ認識部12と、クラッシュ認識部12でのクラッシュの認識に応じた出力を行う出力部13と、を備えている。

Description

【書類名】 明細書
【発明の名称】 鞍乗 型車両用情報処理装置、 及び、 鞍乗 型車両用情報処理方法 【技術分野】
【 0 0 0 1 】
本発明は、 走行中の鞍乗り型車両にクラッシュが生じたことを認識するための情報処理 装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【 0 0 0 2】
従来の車両用情報処理装置として、 車両の走行状態に関連する情報を取得する走行状態 情報取得部と、 走行状態情報取得部で取得された情報に基づいて走行中の車両にクラッシ ュが生じたことを認識するクラッシュ認識部と、 クラッシュ認識部でのクラッシュの認識 に応じた出力を行う出力部と、 を備えているものがある。 走行状態情報取得部では、 走行 状態に関連する情報として、 走行中の車両に生じている加速度が取得される。 クラッシュ 認識部では、 加速度が閾値を上回つた場合に、 走行中の車両にクラッシュが生じたと認識 する （例えば、 特許文献 1を参照。 ） 。
【先行技術文献】
【特許文献】
【 0 0 0 3】
【特許文献 1】 特開 2 0 0 9— 2 9 0 7 8 9号公報
【発明の概要】
【発明が解決しよう とする課題】
【 0 0 0 4】
従来の車両用情報処理装置では、 自動車、 トラック等の比較的走行の安定性が高い車両 、 つまり走行中に生じる加速度の変化が比較的小さい車両を対象にしている。 また、 従来 の車両用情報処理装置におけるクラッシュの認識は、 自動車、 トラック等の比較的乗員の 安全性が高い車両を対象としている。 そのため、 従来の車両用情報処理装置を鞍乗り型車 両用情報処理装置として流用して、 走行中の鞍乗り型車両にクラッシュが生じたことを認 識させよう とすると、 走行中に生じる加速度の変化が比較的大きいことに起因して、 鞍乗 り型車両にクラッシュが生じたと誤認識する頻度が増加してしまう。 また、 その増加を抑 制するために閾値を高く設定してしまう と、 乗員の安全性が比較的低いにも関わらず、 ク ラッシュの認識に遅れが生じてしまう。
【 0 0 0 5】
本発明は、 上述の課題を背景としてなされたものであり、 走行中の鞍乗り型車両にクラ ッシュが生じたことを、 乗員の安全性の向上に寄与しうる適切なタイミングで高精度に認 識しうる鞍乗 型車両用情報処理装置及び鞍乗 型車両用情報処理方法を得るものである
【課題を解決するための手段】
【 0 0 0 6】
本発明は、 鞍乗 型車両の走行状態に関連する情報を取得する走行状態情報取得部と、 前記走行状態情報取得部で取得された前記情報に基づいて、 走行中の前記鞍乗 型車両に クラッシュが生じたことを認識するクラッシュ認識部と、 前記クラッシュ認識部での前記 クラッシュの認識に応じた出力を行う出力部と、 を備えている、 鞍乗り型車両用情報処理 装置であって、 前記走行状態情報取得部は、 前記情報として、 少なく とも 2種類の物理量 で構成される物理量セッ トを取得し、 前記クラッシュ認識部は、 前記走行状態情報取得部 で取得された前記物理量セッ 卜の参照標本群に対するマハラノ ビス距離を取得し、 該マハ ラノビス距離と基準値との関係に基づいて、 前記クラッシュが生じたか否かを判定するも のである。
【 0 0 0 7】
本発明は、 鞍乗 型車両の走行状態に関連する情報を取得する走行状態情報取得ステツ プと、 前記走行状態情報取得ステップで取得された前記情報に基づいて、 走行中の前記鞍 乗り型車両にクラッシュが生じたことを認識するクラッシュ認識ステップと、 前記クラッ シュ認識ステップでの前記クラッシュの認識に応じた出力を行う出力ステップと、 を備え ている、 鞍乗り型車両用情報処理方法であって、 前記走行状態情報取得ステップでは、 前 記情報として、 少なく とも 2種類の物理量で構成される物理量セッ トが取得され、 前記ク ラッシュ認識ステップでは、 前記走行状態情報取得ステップで取得された前記物理量セッ 卜の参照標本群に対するマハラノ ビス距離が取得され、 該マハラノ ビス距離と基準値との 関係に基づいて、 前記クラッシュが生じたか否かが判定されるものである。
【発明の効果】
【 0 0 0 8】
本発明に係る鞍乗 型車両用情報処理装置及び鞍乗 型車両用情報処理方法では、 鞍乗 り型車両の走行状態に関連する情報として、 少なく とも 2種類の物理量で構成される物理 量セッ 卜が取得され、 その物理量セッ トの参照標本群に対するマハラノ ビス距離が取得さ れ、 そのマハラノ ビス距離と基準値との関係に基づいて、 クラッシュが生じたか否かが判 定される。 つまり、 非クラッシュ状態での少なく とも 2種類の物理量の分散状態が加味さ れた上で、 クラッシュが生じたか否かが判定される。 そのため、 走行中に鞍乗り型車両の 加速度が突発的に大きくなるような場合であっても、 鞍乗り型車両にクラッシュが生じた と誤認識してしまうことを抑制することが可能である。 また、 加速度が極めて大きくなる 前の段階で、 鞍乗り型車両にクラッシュが生じたことを認識することが可能となって、 乗 員の安全性の向上により寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【 0 0 0 9】
【図 1】 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 システム構成の一 例を示す図である。
【図 2】 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 動作フローの一例 を示す図である。
【図 3】 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 クラッシュ認識部 が実行するクラッシュ認識ステップでの作用を説明するための図である。
【図 4】 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 クラッシュ認識部 が実行するクラッシュ認識ステップでの作用を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【 0 0 1 0】
以下に、 本発明に係る鞍乗 型車両用情報処理装置及び鞍乗 型車両用情報処理方法に ついて、 図面を用いて説明する。 なお、 以下で説明する構成、 動作等は、 一例であり、 本 発明に係る鞍乗り型車両用情報処理装置及び鞍乗り型車両用情報処理方法は、 そのよ うな 構成、 動作等である場合に限定されない。
【 0 0 1 1 】
実施の形態.
以下に、 実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置を説明する。
【 0 0 1 2】
く鞍乗 型車両用情報処理装置の構成 >
実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の構成について説明する。
図 1は、 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 システム構成の一 例を示す図である。
【 0 0 1 3】
図 1に示されるように、 鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0は、 走行状態情報取得部 1 1 と、 クラッシュ認識部 1 2 と、 出力部 1 3 と、 を含む。 鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0 は、 鞍乗り型車両 1に搭載される。 鞍乗り型車両 1は、 例えば、 モータサイクル （自動二 輪車、 自動三輪車等） 、 バギー等の乗員が跨るように着座する形式の車両を意味する。
【 0 0 1 4】
鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0には、 鞍乗り型車両 1に搭載されている走行状態情報 センサ 2 0が接続されている。 走行状態情報センサ 2 0の出力が走行状態情報取得部 1 1 に入力されることで、 走行状態情報取得部 1 1は、 鞍乗り型車両 1の走行状態に関連する 情報を取得する。 走行状態情報取得部 1 1は、 鞍乗 型車両 1の走行状態に関連する情報 として、 その時点での少なく とも 2種類の物理量で構成される物理量セッ ト sを継続的に 取得する。
【 0 0 1 5】
例えば、 走行状態情報センサ 2 0は、 3軸のジャイロセンサ及び 3方向の加速度センサ を備える慣性計測装置 （ I MU) である。 そのよ うな場合には、 走行状態情報取得部 1 1 は、 鞍乗り型車両 1の走行状態に関連する情報として、 走行中の鞍乗り型車両 1に生じて いる角速度及び加速度 （つまり、 6種類の物理量） のうちの 2種類以上の物理量で構成さ れる物理量セッ ト sを取得する。 走行状態情報センサ 2 0から走行状態情報取得部 1 1に 、 角速度自体が入力されてもよく、 また、 角速度に実質的に換算可能な他の物理量が角速 度として入力されてもよい。 また、 走行状態情報センサ 2 0から走行状態情報取得部 1 1 に、 加速度自体が入力されてもよく、 また、 加速度に実質的に換算可能な他の物理量が加 速度として入力されてもよい。
【 0 0 1 6】
クラッシュ認識部 1 2は、 走行状態情報取得部 1 1で取得された物理量セッ ト sの参照 標本群に対するマハラノ ビス距離 MHDを取得し、 マハラノ ビス距離 MHDと基準値 T h との関係に基づいて、 鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたか否かを判定する。 参照標本 群は、 複数の参照物理量セッ ト S (つまり、 物理量セッ ト s と同じ種類の物理量で構成さ れる、 参照となる物理量セッ ト） で構成される参照データであり、 事前に （例えば、 出荷 時に） 入力されて記憶されているものであってもよく、 以前に走行状態情報取得部 1 1で 取得された複数の物理量セッ ト sから生成されたものであってもよい。 また、 クラッシュ 認識部 1 2は、 マハラノ ビス距離 MHD自体を取得してもよく、 また、 マハラノ ビス距離 MHDに実質的に換算可能な他のパラメータがマハラノ ビス距離 MHDとして取得されて もよい。
【 0 0 1 7】
出力部 1 3は、 クラッシュ認識部 1 2において、 鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じた ことが認識されると、 実行装置 3 0にトリガ信号を出力する。 実行装置 3 0は、 トリガ信 号が入力されると、 例えば、 鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたことを救護施設に報知 するための動作を実行する。 また、 実行装置 3 0は、 トリガ信号が入力されると、 例えば 、 鞍乗り型車両 1 の乗員を保護するための動作 （例えば、 エアバックを起動する動作等） を実行する。
【 0 0 1 8】
なお、 鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0は、 各部が一つの筐体に纏められたものであつ てもよく、 また、 各部が別々の筐体に設けられたものであってもよい。 また、 鞍乗り型車 両用情報処理装置 1 0は、 実行装置 3 0に組み込まれていてもよく、 また、 実行装置 3 0 に組み込まれていなくてもよい。 また、 鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0の一部又は全て は、 例えば、 マイコン、 マイクロプロセッサユニッ ト等で構成されてもよく、 また、 ファ ームウェア等の更新可能なもので構成されてもよく、 また、 C P U等からの指令によって 実行されるプログラムモジュール等であってもよい。
【 0 0 1 9】
く鞍乗 型車両用情報処理装置の動作 >
実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の動作について説明する。
【 0 0 2 0】
なお、 以下では、 走行状態情報取得ステップにおいて、 2種類の物理量 x l、 x 2で構 成される物理量セッ ト sが取得される場合を説明しているが、 走行状態情報取得ステップ において、 3種類以上の物理量で構成される物理量セッ ト sが取得され、 その物理量セッ ト sに対してマハラノビス距離 MHDが導出されてもよい。 【 0 0 2 1】
図 2は、 本発明の実施の形態 係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 動作フローの一例 を示す図である。
鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0は、 鞍乗り型車両 1が走行状態になっている際に、 図 2に示されるステップ S 1 0 1〜ステップ S 1 0 5を繰り返し実行する。
【 0 0 2 2】
(走行状態情報取得ステップ）
ステップ S 1 0 1において、 走行状態情報取得部 1 1は、 鞍乗 型車両 1 の走行状態に 関連する情報としての、 その時点での 2種類の物理量 x l、 x 2を取得する。 つまり、 走 行状態情報取得部 1 1は、 その時点での物理量セッ ト sを取得する。 2種類の物理量 1 、 2のそれぞれは、 走行状態情報センサ 2 0で検出される R a wデータ （つまり、 未加 ェデータ） であってもよく、 また、 走行状態情報センサ 2 0で検出される R a wデータ （ つまり、 未加工データ） に対してノイズ除去処理が施されたデータであってもよレ、。
【 0 0 2 3】
特に、 物理量 1、 2が、 走行状態情報センサ 2 0で検出される R a wデータ （つま り、 未加工データ） に対してメディアンフィルタが施されたデータであるとよレ、。 メディ アンフィルタは、 ある時点で取得された R a wデータ （つまり、 未加工データ） を、 その 前後の所定の期間内に取得された R a wデータ （つまり、 未加工データ） 群において大き さが真ん中の順位になっている R a wデータ （つまり、 未加工データ） に置き換えるもの である。 前後の所定の期間の長さを適切に設定することで、 種々のノイズを除去すること が可能となる。
【 0 0 2 4】
(クラッシュ認識ステップ）
次に、 ステップ S 1 0 2において、 クラッシュ認識部 1 2は、 ステップ S 1 0 1で取得 された物理量セッ ト s の参照標本群に対するマハラノ ビス距離 M H Dを取得する。 クラッ シュ認識部 1 2は、 マハラノ ビス距離 M H Dを計算によって導出してもよく、 また、 マハ ラノビス距離 M H Dを予め作成されたルックァップテーブル等を参照することによって導 出してもよい。
【 0 0 2 5】
具体的には、 マハラノ ビス距離 M H Dは 、 以下の数式 1で算出される値として導出され る。 なお、 数式 1における 1、 x 2は、 ステップ S 1 0 1で取得された物理量セッ ト s の物理量 1、 2である。 また、 数式 1における / 1は、 参照標本群を構成する複数の 参照物理量セッ ト Sの物理量 X 1 (物理量 1 と同じ種類の物理量の参照値） の平均であ る。 また、 数式 1における / 2は、 参照標本群を構成する複数の参照物理量セッ ト Sの物 理量 X 2 (物理量 2 と同じ種類の物理量の参照値） の平均である。 また、 数式 1におけ る∑は、 参照標本群を構成する複数の参照物理量セッ ト Sの物理量 X 1、 X 2の共分散行 列である。
【 0 0 2 6】
【数 1】
Figure imgf000006_0001
【 0 0 2 7】
次に、 ステップ S 1 0 3において、 クラッシュ認識部 1 2は、 導出されたマハラノ ビス 距離 M H Dが基準値 T hを超えるか否かを判定する。 マハラノ ビス距離 M H Dが基準値 T hを超える場合には、 ステップ S 1 0 4に進み、 マハラノ ビス距離 M H Dが基準値 T hを 超えない場合には、 ステップ S I 0 5に進む。 なお、 基準値 T hは、 一定値であってもよ く、 また、 変動値であってもよい。 また、 クラッシュ認識部 1 2が、 マハラノビス距離 M H Dの変化率が基準値 T hを超えるか否かを判定してもよく、 また、 マハラノ ビス距離 M H Dが基準値 T hを超え続ける時間が基準時間を超えるか否かを判定してもよい。
【 0 0 2 8】
図 3及び図 4は、 本発明の実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の、 クラッシ ュ認識部が実行するクラッシュ認識ステップでの作用を説明するための図である。
なお、 図 3及び図 4では、 横軸が物理量 x lであり、 縦軸が物理量 X 2である。 また、 図 3及び図 4では、 参照標本群を構成する各参照物理量セッ ト Sの座標が小さいドッ 卜で プロッ トされており、 参照標本群を構成する全ての参照物理量セッ ト Sの平均座標 P sが 大きレ、ドッ トでプロッ トされている。 また、 図 3では、 時点 T 1で取得された物理量セッ ト s 1 の座標 Ρ τ 1が大きレ、ドッ トでプロッ トされており、 図 4では、 時点 Τ 2で取得さ れた物理量セッ ト s 2の座標 Ρ τ 2が大きいドッ 卜でプロッ トされている。
【 0 0 2 9】
図 3に示される例においては、 平均座標 P sからの偏差が大きい物理量セッ ト s 1 (つ まり、 座標 Ρ Τ 1 ) が取得されているが、 参照標本群に対する偏差が大きくないため、 マ ハラノビス距離 M H Dが小さく導出されて、 クラッシュが生じていないと判定されること となる。 一方、 図 4に示される例においては、 図 3に示される例と比較して、 平均座標 Ρ sからの偏差が小さい物理量セッ ト s 2 (つまり、 座標 Ρ Τ 2 ) が取得されているが、 参照 標本群に対する偏差が大きいため、 マハラノビス距離 M H Dが大きく導出されて、 クラッ シュが生じたと判定されることとなる。 つまり、 クラッシュ認識部 1 2では、 非クラッシ ュ状態での 2種類の物理量 X 1、 X 2の分散状態を加味して、 クラッシュが生じたか否か を判定することが可能である。
【 0 0 3 0】
なお、 クラッシュ認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1 の走行状態に応じて、 参照標本群を異 ならせてもよい。 例えば、 クラッシュ認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1に生じている速度、 加速度、 倒れ角、 振動等に応じて、 マハラノ ビス距離 M H Dを導出するために用いる参照 標本群を変化させてもよい。
【 0 0 3 1】
また、 走行状態情報取得部 1 1力 更に、 物理量セッ ト s と物理量の種類の組み合わせ が異なる、 少なく とも 2種類の物理量で構成される別の物理量セッ ト sを取得し、 クラッ シュ認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1の走行状態に応じて、 物理量セッ ト sをその別の物理 量セッ ト sに切り替えてマハラノ ビス距離 M H Dを導出してもよい。 つまり、 走行状態情 報取得部 1 1 i 走行状態情報センサ 2 0から走行中の鞍乗り型車両 1に生じている 3つ の角速度及び 3つの加速度 （つまり 6種類の物理量） を取得する場合においては、 クラッ シュ認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1に生じている速度、 加速度、 倒れ角、 振動等に応じて 、 物理量セッ ト sを構成するために選択する物理量を切り替えてもよい。
【 0 0 3 2】
(出力ステップ）
次に、 ステップ S 1 0 4において、 出力部 1 3は、 実行装置 3 0に トリガ信号を出力す る。 また、 ステップ S 1 0 5において、 出力部 1 3は、 実行装置 3 0に トリガ信号を出力 しない。
【 0 0 3 3】
く鞍乗 型車両用情報処理装置の効果 >
実施の形態に係る鞍乗り型車両用情報処理装置の効果について説明する。
鞍乗り型車両用情報処理装置 1 0では、 走行状態情報取得部 1 1力 鞍乗り型車両 1 の 走行状態に関連する情報として、 少なく とも 2種類の物理量 （x l、 X 2 ) で構成される 物理量セッ ト sを取得し、 クラッシュ認識部 1 2が、 物理量セッ ト s の参照標本群に対す るマハラノビス距離 M H Dを取得し、 マハラノビス距離 M H Dと基準値 T hとの関係に基 づいて、 クラッシュが生じたか否かを判定する。 つまり、 非クラッシュ状態での少なく と も 2種類の物理量 （x l、 X 2 ) の分散状態が加味された上で、 クラッシュが生じたか否 かが判定される。 そのため、 走行中に鞍乗り型車両 1の加速度が突発的に大きくなるよう な場合であっても、 鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたと誤認識してしまうことを抑制 することが可能である。 また、 加速度が極めて大きくなる前の段階で、 鞍乗り型車両 1に クラッシュが生じたことを認識することが可能となって、 乗員の安全性の向上により寄与 することができる。
【 0 0 3 4】
好ましくは、 物理量セッ ト sには、 鞍乗り型車両 1に生じている加速度又は角速度が含 まれる。 そのように構成されることで、 クラッシュが生じたか否かの判定を正確化するこ とが可能となって、 走行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたことを、 乗員の安全性 の向上に寄与しうる適切なタイミングで高精度に認識させることの実現性が向上する。
【 0 0 3 5】
好ましくは、 クラッシュ認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1 の走行状態に応じて、 参照標本 群を異ならせる。 そのように構成されることで、 クラッシュが生じたか否かの判定を車体 挙動に応じて好適化することが可能となる。 特に、 鞍乗り型車両 1では、 自動車、 トラッ ク等の車両と比較して、 車体挙動の変化が激しい。 そのため、 そのように構成されること は、 鞍乗り型車両 1において特に有用である。
【 0 0 3 6】
好ましくは、 走行状態情報取得部 1 1力 更に、 鞍乗り型車両 1 の走行状態に関連する 情報として、 少なく とも 2種類の物理量で構成される別の物理量セッ ト sを取得し、 物理 量セッ ト s と別の物理量セッ ト s とは、 物理量の種類の組み合わせが異なり、 クラッシュ 認識部 1 2が、 鞍乗り型車両 1の走行状態に応じて、 クラッシュが生じたか否かを判定す るために用いる物理量セッ ト sを、 別の物理量セッ ト sに切り替える。 そのように構成さ れることで、 クラッシュが生じたか否かの判定を車体挙動に応じて好適化することが可能 となる。 特に、 鞍乗り型車両 1では、 自動車、 トラック等の車両と比較して、 車体挙動の 変化が激しい。 そのため、 そのように構成されることは、 鞍乗り型車両 1において特に有 用である。
【 0 0 3 7】
好ましくは、 走行状態情報取得部 1 1で取得される少なく とも 2種類の物理量 （X 1、 X 2 ) には、 メディアンフィルタが施されている。 メディアンフィルタでは、 他のフィル タ （例えば、 移動平均フィルタ、 ハイパスフィルタ、 ローパスフィルタ、 バン ドパスフィ ルタ等） と比較して、 フィルタ処理後のデータに生じる時間遅れの抑制が可能である。 そ のため、 メディアンフィルタが用いられることで、 走行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュ が生じたことを、 乗員の安全性の向上に寄与しうる適切なタイミングで高精度に認識させ ることの実現性が向上する。
【 0 0 3 8】
好ましくは、 鞍乗り型車両 1は、 自動二輪車である。 自動二輪車は、 特に走行の安定性 及び乗員の安全性が低いため、 以上の特徴は、 自動二輪車において特に有効である。
【 0 0 3 9】
く鞍乗 型車両用情報処理装置の動作の応用例 >
以上では、 クラッシュ認識部 1 2力 物理量セッ ト sに対して導出されたマハラノ ビス 距離 M H Dと基準値 T hとの関係のみに基づいて、 走行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュ が生じたことを認識している。 走行状態情報取得部 1 1が、 更に、 鞍乗り型車両 1 の走行 状態に関連する情報として、 物理量セッ ト s と物理量の種類の組み合わせが異なる、 少な く とも 2種類の物理量で構成されるサブ物理量セッ ト s sを取得し、 クラッシュ認識部 1 2が、 更に、 サブ物理量セッ ト s sの参照標本群に対するマハラノビス距離であるサブマ ハラノ ビス距離 M H D sを取得してもよレ、。 つまり、 クラッシュ認識部 1 2が、 物理量セ ッ ト sに対して導出されたマハラノ ビス距離 MHDと基準値 T hとの関係に基づいて、 走 行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたか否かを判定することと、 サブ物理量セッ ト s sに対して導出されたサブマハラノビス距離 MHD s と基準値 T h s との関係に基づい て、 走行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたか否かを判定することと、 の両方を並 行して （つまり略同時に） 行って、 走行中の鞍乗り型車両 1にクラッシュが生じたことを 認識してもよい。 そのように構成されることで、 感度が低い判定によってクラッシュの誤 認識を抑制しつつ、 感度が高い判定によってクラッシュに対する反応速度を向上すること が可能となる。
【 0 0 4 0】
以上、 実施の形態について説明したが、 本発明は実施の形態の説明に限定されない。 例 えば、 実施の形態の一部のみが実施されてもよく、 また、 実施の形態の各部が組み合わさ れてもよレ、。
【符号の説明】
【 0 0 4 1 】
1 鞍乗 型車両、 1 0 鞍乗 型車両用情報処理装置、 1 1 走行状態情報取得部、 1 2 クラッシュ認識部、 1 3 出力部、 2 0 走行状態情報センサ、 3 0 実行装置、 x l、 2 物理量、 P s 参照標本群の平均座標、 P T 1 時点 Τ 1で取得された物理量 セッ ト s iの座標、 Ρ τ 2 時点 Τ 2で取得された物理量セッ ト s 2の座標。

Claims

【書類名】 請求の範囲
【請求項 1】
鞍乗 型車両 （ 1 ) の走行状態に関連する情報を取得する走行状態情報取得部 （ 1 1 ) と、
前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) で取得された前記情報に基づいて、 走行中の前記鞍乗 り型車両 （ 1 ) にクラッシュが生じたことを認識するクラッシュ認識部 （ 1 2 ) と、 前記クラッシュ認識部 （ 1 2 ) での前記クラッシュの認識に応じた出力を行う出力部 （ 1 3 ) と、
を備えている、 鞍乗り型車両用情報処理装置 （ 1 0 ) であって、
前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) は、 前記情報として、 少なく とも 2種類の物理量 （ 1 2 ) で構成される物理量セッ ト （ s ) を取得し、
前記クラッシュ認識部 （ 1 2 ) は、 前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) で取得された前記 物理量セッ ト （ s ) の参照標本群に対するマハラノ ビス距離 （MHD) を取得し、 該マハ ラノビス距離 （MHD) と基準値 （T h ) との関係に基づいて、 前記クラッシュが生じた か否かを判定する、
鞍乗 型車両用情報処理装置。
【請求項 2】
前記物理量セッ ト （ s ) には、 前記鞍乗り型車両 （ 1 ) に生じている加速度が含まれる 請求項 1に記載の鞍乗 型車両用情報処理装置。
【請求項 3】
前記物理量セッ ト （ s ) には、 前記鞍乗り型車両 （ 1 ) に生じている角速度が含まれる 請求項 1又は 2に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 4】
前記クラッシュ認識部 （ 1 2 ) は、 前記鞍乗り型車両 （ 1 ) の走行状態に応じて、 前記 参照標本群を変化させる、
請求項 1〜 3の何れか一項に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 5】
前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) は、 更に、 前記情報として、 少なく とも 2種類の物理 量で構成される別の物理量セッ ト （ s ) を取得し、
前記物理量セッ ト （ s ) と前記別の物理量セッ ト （ s ) とは、 物理量の種類の組み合わ せが異なり、
前記クラッシュ認識部 （ 1 2 ) は、 前記鞍乗り型車両 （ 1 ) の走行状態に応じて、 前記 クラッシュが生じたか否かを判定するために用いる前記物理量セッ ト （ s ) を、 前記別の 物理量セッ ト （ s ) に切り替える、
請求項 1〜 4の何れか一項に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 6】
前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) は、 更に、 前記情報として、 少なく とも 2種類の物理 量で構成されるサブ物理量セッ ト （ s s ) を取得し、
前記物理量セッ ト （ s ) と前記サブ物理量セッ ト （ s s ) とは、 物理量の種類の組み合 わせが異なり、
前記クラッシュ認識部 （ 1 2 ) は、
更に、 前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) で取得された前記サブ物理量セッ ト （ s s ) の 参照標本群に対するマハラノ ビス距離であるサブマハラノ ビス距離 （MHD s ) を取得し
、 該サブマハラノビス距離 （MHD s ) と基準値 （T h s ) との関係に基づいて、 前記ク ラッシュが生じたか否かを判定し、
前記マハラノ ビス距離 （MHD) と前記基準値 （T h) との関係に基づく判定と、 前記 サブマハラノ ビス距離 （MHD s ) と前記基準値 （T h s ) との関係に基づく判定と、 の 両方を並行して行って、 走行中の前記鞍乗り型車両 （ 1 ) に前記クラッシュが生じたこと を認識する、
請求項 1〜 5の何れか一項に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 7】
前記走行状態情報取得部 （ 1 1 ) で取得される前記少なく とも 2種類の物理量 （ 1、 2 ) には、 メディアンフィルタが施されている、
請求項 1〜 6の何れか一項に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 8】
前記鞍乗り型車両 （ 1 ) は、 自動二輪車である、
請求項 1〜 7の何れか一項に記載の鞍乗り型車両用情報処理装置。
【請求項 9】
鞍乗 型車両 （ 1 ) の走行状態に関連する情報を取得する走行状態情報取得ステップ （ S 1 0 1 ) と、
前記走行状態情報取得ステップ （ S 1 0 1 ) で取得された前記情報に基づいて、 走行中 の前記鞍乗り型車両 （ 1 ) にクラッシュが生じたことを認識するクラッシュ認識ステップ ( S 1 0 2、 S 1 0 3 ) と、
前記クラッシュ認識ステップ （ S 1 0 2、 S 1 0 3 ) での前記クラッシュの認識に応じ た出力を行う出力ステップ （S 1 0 4、 S 1 0 5 ) と、
を備えている、 鞍乗り型車両用情報処理方法であって、
前記走行状態情報取得ステップ （ S 1 0 1 ) では、 前記情報として、 少なく とも 2種類 の物理量 （ 1、 2 ) で構成される物理量セッ ト （ s ) が取得され、
前記クラッシュ認識ステップ （ S 1 0 2、 S 1 0 3 ) では、 前記走行状態情報取得ステ ップ （S 1 0 1 ) で取得された前記物理量セッ ト （ s ) の参照標本群に対するマハラノ ビ ス距離 （MHD) が取得され、 該マハラノ ビス距離 （MHD) と基準値 （T h ) との関係 に基づいて、 前記クラッシュが生じたか否かが判定される、
鞍乗 型車両用情報処理方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030135346A1 (en) * 2001-05-30 2003-07-17 Eaton Corporation Occupant labeling for airbag-related applications
EP1719667A1 (en) * 2005-05-06 2006-11-08 Delphi Technologies, Inc. Method of distinguishing between adult and cinched child seat occupants of a vehicle seat
WO2008046692A1 (de) * 2006-10-17 2008-04-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zur ansteuerung von personenschutzmitteln sowie ein entsprechendes computerprogramm und computerprogrammprodukt
DE102007030313A1 (de) * 2007-06-29 2009-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Steuergerät zur Ansteuerung von Personenschutzmitteln
JP2009290789A (ja) * 2008-05-30 2009-12-10 Toyota Motor Corp 緊急通報システム、緊急通報方法
JP6125135B1 (ja) * 2016-07-22 2017-05-10 三菱電機株式会社 運転支援装置、運転支援方法及び運転支援プログラム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080147280A1 (en) * 1995-06-07 2008-06-19 Automotive Technologies International, Inc. Method and apparatus for sensing a rollover
JP4044837B2 (ja) * 2002-12-19 2008-02-06 東急車輛製造株式会社 移動体の異常検出システム、及び移動体の異常検出方法
US20080306666A1 (en) * 2007-06-05 2008-12-11 Gm Global Technology Operations, Inc. Method and apparatus for rear cross traffic collision avoidance
JP2009196410A (ja) * 2008-02-19 2009-09-03 Honda Motor Co Ltd 自動二輪車
JP5045492B2 (ja) * 2008-02-27 2012-10-10 トヨタ自動車株式会社 覚醒度推定装置
JP6200644B2 (ja) * 2012-12-07 2017-09-20 富士通テン株式会社 レーダ装置、及び、信号処理方法
JP2015155807A (ja) * 2014-02-20 2015-08-27 富士通テン株式会社 レーダ装置、車両制御システム、および、信号処理方法
US20160086489A1 (en) * 2014-09-23 2016-03-24 Ford Global Technologies, Llc E-bike to infrastructure or vehicle communication
GB2559323B (en) * 2017-01-25 2020-04-29 High Street Tv Group Ltd Multiple movement exercise device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030135346A1 (en) * 2001-05-30 2003-07-17 Eaton Corporation Occupant labeling for airbag-related applications
EP1719667A1 (en) * 2005-05-06 2006-11-08 Delphi Technologies, Inc. Method of distinguishing between adult and cinched child seat occupants of a vehicle seat
WO2008046692A1 (de) * 2006-10-17 2008-04-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zur ansteuerung von personenschutzmitteln sowie ein entsprechendes computerprogramm und computerprogrammprodukt
DE102007030313A1 (de) * 2007-06-29 2009-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Steuergerät zur Ansteuerung von Personenschutzmitteln
JP2009290789A (ja) * 2008-05-30 2009-12-10 Toyota Motor Corp 緊急通報システム、緊急通報方法
JP6125135B1 (ja) * 2016-07-22 2017-05-10 三菱電機株式会社 運転支援装置、運転支援方法及び運転支援プログラム

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