WO2021161656A1 - 処理装置 - Google Patents

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WO2021161656A1
WO2021161656A1 PCT/JP2020/047355 JP2020047355W WO2021161656A1 WO 2021161656 A1 WO2021161656 A1 WO 2021161656A1 JP 2020047355 W JP2020047355 W JP 2020047355W WO 2021161656 A1 WO2021161656 A1 WO 2021161656A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
steering angle
curve data
detection value
angle detection
processing device
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/047355
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
嵩雅 浅倉
嶋田　堅一
文夫 結城
Original Assignee
日立Astemo株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立Astemo株式会社 filed Critical 日立Astemo株式会社
Priority to JP2022500247A priority Critical patent/JP7303936B2/ja
Priority to DE112020005688.0T priority patent/DE112020005688T5/de
Publication of WO2021161656A1 publication Critical patent/WO2021161656A1/ja

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00—Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02—Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/021—Determination of steering angle
    • B62D15/024—Other means for determination of steering angle without directly measuring it, e.g. deriving from wheel speeds on different sides of the car
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00—Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02—Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/021—Determination of steering angle
    • B62D15/0245—Means or methods for determination of the central position of the steering system, e.g. straight ahead position

Definitions

  • This disclosure relates to a processing device.
  • Patent Document 1 Conventionally, inventions relating to a neutral point detection device applied to a steering control system have been known (see Patent Document 1 below).
  • the neutral point detection device described in Patent Document 1 is mounted on a vehicle, acquires the steering angle of the steering device of the vehicle as a detection value by a steering angle sensor, and controls the steering device based on the detected value. Applies to.
  • This conventional neutral point detection device includes a straight line determination unit, a straight line determination unit, a steering angle acquisition unit, and a detection unit (see the same document, abstract, claim 1, paragraph 0008, and the like).
  • the straight line determination unit determines whether the road on which the vehicle travels is a straight line.
  • the straight-ahead determination unit determines whether the vehicle is traveling straight along the road.
  • the steering angle acquisition unit acquires the detection value of the steering angle sensor. When the straight line determination unit determines that the road is straight and the straight line determination unit determines that the vehicle is traveling straight along the road, the steering angle is determined.
  • the neutral point of the steering angle sensor is detected based on the detected value acquired by the acquisition unit.
  • the neutral point of the steering angle sensor since the neutral point of the steering angle sensor is determined when the road is straight, it is possible to accurately determine whether or not the vehicle is traveling straight along the road. Then, since the neutral point of the steering angle sensor is determined when the vehicle is traveling straight along the road, the neutral point of the steering angle sensor is determined when the vehicle is traveling without steering operation. It can be performed. Therefore, the neutral point of the steering angle sensor can be obtained more accurately (see paragraph 0009 of the same document).
  • the steering angle detection value of the steering angle sensor that detects the steering angle of the steering may include an offset amount.
  • the offset amount is an error between the steering angle (0 degree) at the neutral position of the steering and the steering angle detection value. Such an error occurs, for example, due to the assembly process of the vehicle or deterioration over time, and affects the automatic driving and advanced driving support of the vehicle. Therefore, it is necessary to calculate the offset amount included in the steering angle detection value and correct the steering angle detection value.
  • the above-mentioned conventional neutral point detection device cannot calculate the offset amount included in the steering angle detection value of the steering angle sensor.
  • some vehicles have a lot of steering play. More specifically, in a large vehicle such as a truck, the angle of the dead zone of the steering force until the operation from the neutral position of the steering is reflected in the steering of the steering wheel is about 10 to 20 degrees. In some cases. The vehicle goes straight without steering even if the steering is operated from the neutral position within the dead zone of the steering force.
  • the detection unit of the conventional neutral point detection device detects the neutral point of the steering angle sensor based on the detection value acquired by the steering angle acquisition unit when it is determined that the vehicle is traveling straight along the road. do. Therefore, the detection unit of the conventional neutral point detection device is, for example, in a state where the steering of the vehicle is operated within a dead zone of steering force of about 10 to 20 degrees from the neutral position, and the steering angle sensor is neutral. There is a risk of detecting points. In this case, the steering angle sensor outputs an angle detection value including an offset amount of about 10 to 20 degrees.
  • the present disclosure is a processing device capable of calculating the offset amount of the steering angle detection value based on the steering angle detection value of the steering angle sensor that detects the steering angle of the steering of the vehicle and correcting the steering angle detection value. I will provide a.
  • One aspect of the present disclosure is a processing device that calculates an offset amount of the steering angle detection value based on the steering angle detection value of the steering angle sensor that detects the steering angle of the steering of the vehicle, and the vehicle travels.
  • the direction and radius of curvature of the curve of the road, the speed of the vehicle and the steering angle detection value are acquired, and the speed and steering angle detection value of the vehicle traveling on the curve are referred to as the direction and radius of curvature of the curve.
  • the extraction process the calculation process for calculating the offset amount based on the steering angle detection value of the extracted right curve data, and the steering angle detection value of the extracted left curve data, and the offset amount.
  • This is a processing device that executes a correction process for correcting the steering angle detection value based on the above.
  • the offset amount of the steering angle detection value is calculated based on the steering angle detection value of the steering angle sensor that detects the steering angle of the steering of the vehicle, and the steering angle detection value is corrected. It is possible to provide a processing device capable of this.
  • FIG. 3 is a plan view of a road curve for explaining the extraction process shown in FIG.
  • the data flow diagram explaining the table creation process shown in FIG. The data flow diagram explaining the calculation process shown in FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the first embodiment of the processing apparatus according to the present disclosure.
  • the processing device 10 of the present embodiment constitutes, for example, a control device mounted on a vehicle or a part thereof. More specifically, the processing device 10 is, for example, a central processing unit (CPU) 11 alone, or a microcontroller or firmware including the CPU 11. Unless otherwise specified, the "vehicle” in the following description is a vehicle on which the processing device 10 is mounted.
  • CPU central processing unit
  • the processing device 10 includes a CPU 11 and a memory 12 such as a ROM or a flash memory. Further, although not shown, the processing device 10 includes, for example, a program stored in the memory 12, a timer, and an input / output unit for communicating with an external device.
  • the processing device 10 is connected to various sensors, control devices, actuators, etc. mounted on the vehicle via, for example, an input / output unit.
  • the processing device 10 is connected to, for example, a road information output device 1, a position sensor 2, a speed sensor 3, an acceleration sensor 4, a steering angle sensor 5, and an air pressure sensor 6. There is.
  • the road information output device 1 outputs the road information Ir, which is information on the road on which the vehicle equipped with the processing device 10 travels, to the processing device 10.
  • the road information output device 1 is, for example, an information processing device including a storage device in which the road information Ir is stored.
  • the road information Ir includes, for example, a road shape such as a curve or an intersection, a road width, lane information, a traveling route, a direction D of a curve, and a radius of curvature R.
  • the road information output device 1 may be, for example, an image pickup device such as a stereo camera that photographs the road in front of the vehicle and outputs the road information Ir.
  • the position sensor 2 is composed of, for example, a satellite positioning system such as a global positioning satellite system (GNSS), and outputs vehicle position information Ip to the processing device 10.
  • the speed sensor 3 calculates the speed V of the vehicle by measuring the rotation speed of the wheels of the vehicle, for example, and outputs the speed V to the processing device 10.
  • the acceleration sensor 4 measures the acceleration ⁇ in the front-rear direction and the lateral direction of the vehicle and outputs the acceleration ⁇ to the processing device 10.
  • the steering angle sensor 5 detects, for example, the steering angle ⁇ of the steering of the vehicle, and outputs the steering angle detection value ⁇ d to the processing device 10.
  • the steering angle sensor 5 outputs 0 degrees as the steering angle detection value ⁇ d when the steering is held in the neutral position. Further, the steering angle sensor 5 outputs a positive steering angle detection value ⁇ d when the steering is rotated from the neutral position to the right, and outputs a negative steering angle detection value ⁇ d when the steering is rotated from the neutral position to the left. do.
  • the air pressure sensor 6 measures the air pressure P of the tire of the vehicle and outputs it to the processing device 10.
  • various sensors connected to the processing device 10 are examples, and can be added or omitted.
  • the air pressure sensor 6 can be omitted. It is also possible to omit either the position sensor 2 or the acceleration sensor 4.
  • FIG. 2 is a flow chart showing a processing flow by the processing apparatus 10 of FIG.
  • the processing device 10 of the present embodiment executes each process shown in FIG. 2 to detect a steering angle detection value ⁇ d based on the steering angle detection value ⁇ d of the steering angle sensor 5 that detects the steering angle ⁇ of the steering of the vehicle.
  • the offset amount of is calculated, and the steering angle detection value ⁇ d is corrected.
  • the offset amount is the amount of deviation between the steering angle ⁇ (0 degree) and the steering angle detection value ⁇ d at the neutral position of the steering.
  • the processing device 10 executes the recording process P1, the classification process P2, the extraction process P3, the calculation process P4, and the correction process P5.
  • the processing device 10 has a recording function, a classification function, an extraction function, a calculation function, and a correction function.
  • Each of these processes or each function can be realized, for example, by executing the program stored in the memory 12 shown in FIG. 1 by the CPU 11.
  • each process shown in FIG. 2 will be described in detail.
  • the processing device 10 When the processing device 10 starts the processing shown in FIG. 2, the processing device 10 first executes the recording processing P1. In the recording process P1, the processing device 10 executes, for example, the following processing.
  • the processing device 10 acquires the direction D and the radius of curvature R of the curve of the road on which the vehicle travels by acquiring the road information Ir from the road information output device 1, for example.
  • the processing device 10 determines whether or not the vehicle is traveling on a curve based on, for example, the road information Ir acquired from the road information output device 1 and the position information Ip acquired from the position sensor 2. In addition, for example, instead of acquiring the position information Ip from the position sensor 2, the processing device 10 acquires the acceleration ⁇ in the front-rear direction and the lateral direction of the vehicle from the acceleration sensor 4, and the vehicle travels on a curve based on the acceleration ⁇ . It may be determined whether or not it is done.
  • the processing device 10 determines that the vehicle is not traveling on a curve, for example, the processing device 10 repeatedly executes a process of acquiring position information Ip at a predetermined cycle.
  • the processing device 10 determines, for example, that the vehicle is traveling on a curve
  • the processing device 10 acquires the speed V of the vehicle from the speed sensor 3 and acquires the steering angle detection value ⁇ d from the steering angle sensor 5. Further, the processing device 10 records the speed V and the steering angle detection value ⁇ d of the vehicle traveling on the curve in the memory 12 as curve data in association with the direction D of the curve and the radius of curvature R.
  • the direction D of the curve is, for example, "right” for a right curve and "left” for a left curve.
  • the radius of curvature R of the curve is, for example, the radius of curvature R of the traveling path of the vehicle traveling on the curve, for example, the radius of curvature R of the curve passing through the center in the width direction of the lane in which the vehicle travels.
  • the curve direction D and the radius of curvature R are included in the road information Ir, and the processing device 10 acquires the curve direction D and the radius of curvature R from the road information output device 1.
  • the processing device 10 may calculate the direction D of the curve and the radius of curvature R based on the road shape included in the road information Ir. More specifically, for example, by using a known method as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-115752, the radius of curvature R of the curve is determined by the processing device 10 based on the road shape included in the road information Ir. Can be calculated. Further, the traveling route of the vehicle may be calculated based on the position information Ip of the vehicle, and the direction D of the curve and the radius of curvature R may be calculated based on the traveling route.
  • the processing device 10 may exclude curve data in the recording process P1 in which the amount of change in speed V or the amount of change in steering angle detection value ⁇ d exceeds a predetermined range from the recording target.
  • a predetermined range of the amount of change in the speed V or the amount of change in the steering angle detection value ⁇ d is preset and recorded in the memory 12.
  • the processing device 10 executes the recording process P1
  • the time-series data of the speed V of the vehicle traveling on the curve and the time-series data of the steering angle detection value ⁇ d are converted into the direction D and the radius of curvature of the curve. It is associated with R and recorded in memory 12 as curve data.
  • the recording process P1 is completed.
  • the processing device 10 executes the classification process P2.
  • the processing device 10 executes, for example, the following processing.
  • the processing device 10 classifies the curve data recorded in the memory 12 into right curve data and left curve data based on the curve direction D. Further, in the present embodiment, the processing device 10 performs, for example, a plurality of right curve data and a plurality of left curve data with a plurality of right curve data groups and a plurality of left curves based on the vehicle speed V and the radius of curvature R of the curve. Classify into data groups.
  • the processing apparatus 10 obtains each right curve data by a predetermined range of velocity V and a range of radius of curvature R, for example, based on the velocity V and radius of curvature R included in each right curve data. Classify into a predetermined right curve data group set in. Similarly, the processing device 10 sets each left curve data for each of a predetermined range of velocity V and a range of radius of curvature R, for example, based on the velocity V and radius of curvature R included in each left curve data. It is classified into a predetermined left curve data group.
  • each right curve data group is classified with right curve data including a predetermined range of velocity V and a predetermined range of radius of curvature R
  • each left curve data group is classified with a predetermined range of velocity V and Left curve data including the radius of curvature R in a predetermined range is classified.
  • the width of the velocity V of each right curve data group and left curve data group is, for example, 0.1 [km / h], 0.5 [km / h], 1.0 [km / h], 5.0 [km / h], 10.0 [ km / h] can be set as appropriate according to the situation.
  • the width of the radius of curvature R of each right-curve data group and left-curve data group is, for example, 0.1 [m], 0.5 [m], 1.0 [m], 5.0 [m], 10.0 [m], etc. It can be set as appropriate according to the situation.
  • the width of the velocity V and the width of the radius of curvature R of each right curve data group are set to 5.0 [km / h] and 5.0 [m], respectively.
  • the right curve data with a velocity V of 32.5 [km / h] and a radius of curvature R of 50 [m] has a velocity V range of 30.0 [km / h] or more and less than 35.0 [km / h].
  • the range of radius of curvature R is classified into the right curve data group of 50 [m] or more and less than 55 [m].
  • the width of the velocity V and the width of the radius of curvature R of each left curve data group are set to 5.0 [km / h] and 5.0 [m], respectively.
  • the left curve data with a velocity V of 37.3 [km / h] and a radius of curvature R of 100 [m] has a velocity V range of 35.0 [km / h] or more and less than 40.0 [km / h].
  • the range of radius of curvature R is classified into the left curve data group of 100 [m] or more and less than 105 [m].
  • the classification process P2 is completed.
  • the classification process P2 can also be expressed as the identification of a right curve and a left curve having similar shapes.
  • the processing device 10 executes the extraction process P3.
  • the processing device 10 extracts the right curve data and the left curve data that are related to each other.
  • the processing device 10 extracts, for example, a pair of a right curve data group and a left curve data group having the same velocity V and radius of curvature R. More specifically, the processing device 10 extracts, for example, a right curve data group and a left curve data group in which the range of the velocity V and the range of the radius of curvature R are the same as a related data group pair.
  • the processing device 10 extracts, for example, the data group pair having the longest stabilization time in which the steering angle detection value ⁇ d of the curve data constituting each data group pair is a constant value.
  • the stabilization time of the steering angle detection value ⁇ d of the curve data constituting each data group pair can be compared, for example, as follows. For example, for each curve data constituting each data group pair, the score is set so that the longer the stable time of the steering angle detection value ⁇ d, the higher the score. Then, the data group pair having the highest total score is extracted from the plurality of data group pairs. With the above, the extraction process P3 is completed.
  • the processing device 10 executes the calculation process P4.
  • the processing device 10 determines the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d based on the steering angle detection value ⁇ d of the extracted right curve data and the steering angle detection value ⁇ d of the extracted left curve data. calculate.
  • the processing device 10 of the present embodiment executes the following processing in the calculation processing P4, for example.
  • the processing device 10 calculates the mode of the steering angle detection value ⁇ d of a plurality of right curve data constituting the extracted right curve data group. Further, the processing device 10 calculates the mode of the steering angle detection value ⁇ d of a plurality of left curve data constituting the extracted left curve data group. Then, the processing device 10 sets the average value of the calculated steering angle detection value ⁇ d of the right curve data and the steering angle detection value ⁇ d of the left curve data as the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d. Calculate as.
  • the mode of the steering angle detection value ⁇ d of a plurality of right curve data constituting the extracted right curve data group is 35 degrees, and a plurality of elements constituting the extracted left curve data group. It is assumed that the mode value of the steering angle detection value ⁇ d of the left curve data of is -30 degrees. In this case, the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d becomes 2.5 degrees by ⁇ 35 + (-30) ⁇ / 2.
  • the offset amount calculated in the calculation process P4 is recorded in, for example, the memory 12. With the above, the calculation process P4 is completed.
  • the processing device 10 executes the correction processing P5.
  • the processing device 10 corrects the steering angle detection value ⁇ d based on the offset amount. Specifically, the processing device 10 corrects the steering angle detection value ⁇ d by subtracting the offset amount from the steering angle detection value ⁇ d acquired from the acceleration sensor 4, for example. More specifically, for example, it is assumed that the offset amount is 2.5 degrees. In this case, if the steering angle detection value ⁇ d acquired from the acceleration sensor 4 is 35 degrees, the processing device 10 corrects the steering angle detection value ⁇ d to 32.5 degrees, and the steering angle detection value ⁇ d acquired from the acceleration sensor 4 is If it is -30 degrees, the steering angle detection value ⁇ d is corrected to -32.5 degrees. As a result, the correction process P5 is completed, and each process shown in FIG. 2 is completed.
  • the vehicle when turning left at an intersection on a narrow road such as a residential area during autonomous driving or advanced driving support that automatically steers the vehicle, the vehicle may travel on a curve with a relatively small radius of curvature. May be required. In such a case, it is necessary to control the traveling path of the vehicle with high accuracy. In order to control the traveling path of the vehicle with high accuracy, it is necessary to detect the steering angle ⁇ of the steering with high accuracy by the steering angle sensor 5.
  • the steering angle detection value ⁇ d output from the steering angle sensor 5 may include an offset amount due to, for example, the assembly process or aging deterioration.
  • the offset amount is an error or deviation between the steering angle (0 degree) at the neutral position of the steering and the steering angle detection value. Such errors or deviations affect the automatic driving and advanced driving support of the vehicle. Therefore, it is necessary to calculate the offset amount included in the steering angle detection value and correct the steering angle detection value.
  • the conventional neutral point detection device cannot calculate the offset amount included in the steering angle detection value of the steering angle sensor. Therefore, it is not possible to correct the steering angle detection value of the steering angle sensor including the offset amount.
  • the vehicle if automatic driving or advanced driving support of the vehicle is performed using the steering angle detection value of the steering angle sensor, the vehicle has the accuracy required when traveling on a curve having a relatively small radius of curvature as described above. Cannot control the direction of travel. As a result, the vehicle may deviate from the predetermined traveling route.
  • the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d is based on the steering angle detection value ⁇ d of the steering angle sensor 5 that detects the steering angle ⁇ of the steering of the vehicle. Is calculated.
  • the processing device 10 executes the recording process P1, the classification process P2, the extraction process P3, the calculation process P4, and the correction process P5.
  • the recording process P1 acquires the direction D and the radius of curvature R of the curve of the road on which the vehicle travels, the speed V of the vehicle, and the steering angle detection value ⁇ d, and obtains the speed V and the steering angle detection value ⁇ d of the vehicle traveling on the curve.
  • the classification process P2 is a process of classifying curve data into right curve data and left curve data based on the direction D.
  • the extraction process P3 is a process for extracting related right curve data and left curve data.
  • the calculation process P4 is a process of calculating the offset amount based on the steering angle detection value ⁇ d of the extracted right curve data and the steering angle detection value ⁇ d of the extracted left curve data.
  • the correction process P5 is a process for correcting the steering angle detection value ⁇ d based on the offset amount.
  • the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d is set based on the steering angle detection value ⁇ d of the steering angle sensor 5 that detects the steering angle ⁇ of the steering of the vehicle. It is possible to calculate and correct the steering angle detection value ⁇ d. As a result, the steering angle sensor 5 can detect the steering angle ⁇ of the steering with high accuracy. Therefore, it is required when traveling on a curve having a relatively small radius of curvature as described above by performing automatic driving and advanced driving support of the vehicle using the steering angle detection value ⁇ d corrected by the processing device 10. It becomes possible to control the traveling direction of the vehicle with a certain degree of accuracy.
  • the steering angle detection value ⁇ d corrected by the processing device 10 is used, for example, to estimate the traveling path of the vehicle. More specifically, the steering angle detection value ⁇ d corrected by the processing device 10 is input to a predetermined calculation model for estimating the traveling path, and the own vehicle traveling path is estimated by the calculation model. As this calculation model, for example, the Ackermann model can be used. When the Ackermann model is used, the steering angle detection value ⁇ d corrected by the processing device 10 is input to the Ackermann model together with numerical values such as the speed V of the vehicle and the wheelbase length of the vehicle.
  • the processing device 10 of the present embodiment converts a plurality of right curve data and a plurality of left curve data into a plurality of right curve data groups and a plurality of left curve data groups based on the velocity V and the radius of curvature R. Classify into. Further, the processing device 10 extracts a right curve data group and a left curve data group having the same velocity V and radius of curvature R in the extraction process P3. Further, in the calculation process P4, the processing device 10 constitutes the mode of the steering angle detection value ⁇ d of the plurality of right curve data constituting the extracted right curve data group and the plurality of extracted left curve data groups. The average value of the steering angle detection value ⁇ d of the left curve data of is calculated as the offset amount.
  • the processing device 10 of the present embodiment can extract a plurality of right curve data and a plurality of left curve data when the vehicle travels on a substantially symmetrical curve at the same speed. Further, by using the mode of the steering angle detection value ⁇ d of the plurality of extracted right curve data and the steering angle detection value ⁇ d of the extracted plurality of left curve data, the extreme steering angle detection value ⁇ d is eliminated. , It is possible to improve the reliability of the steering angle detection value ⁇ d of a vehicle traveling on a symmetrical curve. Then, a highly reliable offset amount can be calculated based on the highly reliable steering angle detection value ⁇ d.
  • the processing device 10 of the present embodiment steers the curve data constituting each data group pair when a plurality of right curve data group and left curve data group data group pairs are extracted in the extraction process P3.
  • the data group pair with the longest time that the angle detection value is constant is extracted.
  • the processing device 10 of the present embodiment can exclude curve data in the recording process P1 in which the amount of change in speed V or the amount of change in steering angle detection value ⁇ d exceeds a predetermined range.
  • the offset amount of the steering angle detection value ⁇ d is calculated based on the steering angle detection value ⁇ d of the steering angle sensor 5 that detects the steering angle ⁇ of the steering of the vehicle. It is possible to provide a processing device 10 capable of correcting the steering angle detection value ⁇ d.
  • FIG. 3 is a flow chart showing a flow of processing by the processing apparatus 10 of the present embodiment.
  • FIG. 4 is a plan view of a road curve for explaining the extraction process P3 shown in FIG.
  • FIG. 5 is a data flow diagram illustrating the table creation process P7 shown in FIG.
  • FIG. 6 is a data flow diagram illustrating the calculation process P4 shown in FIG.
  • the processing device 10 performs a right curve data group and a left curve data group having the same velocity V and radius of curvature R in the extraction process P3 for extracting the right curve data and the left curve data having a relationship. Extracted.
  • the processing device 10 of the present embodiment is different from the processing device 10 of the first embodiment in that the following processing is executed.
  • the processing device 10 of the present embodiment has, for example, right curve data and left curve corresponding to the inner lane and the outer lane of the same curve with the same vehicle speed V as shown in FIG. Extract the data. Further, as shown in FIGS. 3 and 5, the processing apparatus 10 of the present embodiment executes the table creation process P7 for creating the table T based on the data extracted by the extraction process P3.
  • the processing device 10 of the present embodiment uses the table T in the calculation processing P4 shown in FIG. 3, as shown in FIG. Then, in the calculation process P4, the processing device 10 sets the steering angle detection value ⁇ d (I) of the inner curve data corresponding to the inner lane of the curve to the radius of curvature of the outer curve data corresponding to the outer lane of the same curve.
  • the offset amount ⁇ off is calculated by converting to the steering angle detection value ⁇ d (I') corresponding to R (O).
  • the processing device 10 of the present embodiment Since the other configurations of the processing device 10 of the present embodiment are the same as those of the processing device 10 of the above-described first embodiment, the same parts are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
  • the processing apparatus 10 of the present embodiment will be described in more detail, focusing on the differences between the processing apparatus 10 of the present embodiment and the processing apparatus 10 of the first embodiment.
  • the processing device 10 of the present embodiment is a CPU 11 alone, or a microcontroller or firmware including the CPU 11, and is attached to the vehicle via an input / output unit. It is connected to various mounted sensors, control devices, actuators, etc.
  • the processing device 10 of the present embodiment executes the same recording processing P1, classification processing P2, extraction processing P3, calculation processing P4, and correction processing P5 as the processing device 10 of the first embodiment described above. .. Further, the processing device 10 of the present embodiment further executes the determination processing P6 and the table creation processing P7.
  • the processing device 10 of the present embodiment outputs right curve data and left curve data corresponding to the inner lane and the outer lane of the same curve having the same speed V and the same speed V, as shown in FIG. , Extract as inner curve data and outer curve data, respectively.
  • FIG. 4 shows an example in which the road is on the left side, the road may be on the right side.
  • the fact that the speeds V are equivalent means that, for example, not only when the speeds V of the right curve data and the left curve data are equal, but also when a plurality of speed ranges are set for each predetermined speed, the right curve data and the left curve are set. This includes the case where the velocity V of the data is included in the same velocity range. Further, it is determined whether or not the right curve data and the left curve data correspond to the inner lane and the outer lane of the same curve, for example, the position information Ip included in the right curve data and the left curve data and the road. It can be determined by the information Ir.
  • the processing device 10 repeatedly executes the recording process P1, the classification process P2, and the extraction process P3 until the number of data pairs of the right curve data and the left curve data having the same speed V in the extraction process P3 reaches a specified number. May be good. In this case, when the number of data pairs reaches the specified number in the extraction process P3, the processing device 10 extracts, for example, the data pair having the longest time for the speed V or the steering angle detection value ⁇ d to maintain a constant value.
  • the processing device 10 of the present embodiment executes the determination process P6 of whether or not the table T is completed after the extraction process P3.
  • the processing device 10 determines in the determination process P6 that the table T is not completed (NO)
  • the processing device 10 executes the table creation process P7.
  • the processing device 10 has the radius of curvature R (O) of the outer curve data, the steering angle detection value ⁇ d (O), the velocity V, and the radius of curvature R of the inner curve data. (I), the steering angle detection value ⁇ d (I), and the velocity V are acquired.
  • the processing device 10 obtains steering angle detection values ⁇ d (O) and ⁇ d (from the acquired radius of curvature ratio R (O) / R (I), which is the ratio of the acquired radius of curvature R (O) and R (I).
  • a table T capable of deriving the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I), which is the ratio of I) is created for each of the equivalent speeds V1, V2, V3, ..., Vn.
  • the processing device 10 executes, for example, the recording process P1 to the extraction process P3 again, and then executes the determination process P6 again.
  • the processing device 10 determines in the determination process P6 that the table T is completed (YES)
  • the processing device 10 executes the calculation process P4.
  • the processing device 10 has the radius of curvature R (O) and the velocity V of the outer curve data extracted by the extraction process P3, and the inner curve data extracted by the extraction process P3, as shown in FIG.
  • the processing device 10 calculates the radius of curvature ratio R (O) / R (I) of the outer curve data and the inner curve data.
  • the processing device 10 derives the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I) from the radius of curvature ratio R (O) / R (I) with reference to the table T. Then, the processing device 10 multiplies the steering angle detection value ⁇ d (I) of the inner curve data by the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I), and sets the steering angle detection value ⁇ d (I) of the inner curve data to the outside. Convert to the steering angle detection value ⁇ d (I') corresponding to the radius of curvature R (O) of the curve data. Further, the processing device 10 calculates the average value of the steering angle detection value ⁇ d (O) of the outer curve data and the steering angle detection value ⁇ d (I') of the converted inner curve data as the offset amount ⁇ off.
  • the offset amount ⁇ off in this calculation process P4 can be calculated using, for example, representative values of the steering angle detection values ⁇ d (O) and ⁇ d (I) of the outer curve data and the inner curve data, for example, the mode value. can.
  • the processing device 10 executes the correction process P5 and corrects the steering angle detection value ⁇ d using the calculated offset amount ⁇ off.
  • the vehicle is likely to travel on the same curve on the same road, for example, on the outbound route from the departure point to the destination and on the return route from the destination to the original departure point. ..
  • the vehicle travels on similar curves on the inner and outer sides with different radii of curvature R (I) and R (O).
  • the processing device 10 of the present embodiment in the extraction process P3, the right curve data and the left curve data corresponding to the inner lane and the outer lane of the same curve having the same speed V are converted into the inner curve data and the outer curve data, respectively. Extract as curve data. Further, the processing device 10 executes the table creation process P7, and the radius of curvature ratio R (O) / R (I), which is the ratio of the radius of curvature R (I) and R (O) of the outer curve data and the inner curve data.
  • the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I) which is the ratio of the steering angle detection values ⁇ d (O) and ⁇ d (I) of the outer curve data and the inner curve data, can be derived from the table T at the same speed. Create for each V. Further, in the calculation process P4, the processing device 10 derives the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I) from the radius of curvature ratio R (O) / R (I) using the table T, and obtains the inner curve data.
  • the steering angle detection value ⁇ d (I) is multiplied by the steering angle ratio ⁇ d (O) / ⁇ d (I) and converted into the steering angle detection value ⁇ d (I') corresponding to the radius of curvature R (O) of the outer curve data. Further, in the calculation process P4, the processing device 10 offsets the average value of the steering angle detection value ⁇ d (O) of the outer curve data and the steering angle detection value ⁇ d (I') of the converted inner curve data by an offset amount ⁇ off. Calculate as.
  • the processing device 10 of the present embodiment uses the outer curve data and the inner curve data when traveling on curves of similar shapes on the inner and outer sides having different radii of curvature R (I) and R (O). It becomes possible to calculate the offset amount ⁇ off. As a result, the opportunity to calculate the offset amount ⁇ off is increased, and the steering angle detection value ⁇ d can be corrected more reliably. Therefore, according to the processing device 10 of the present embodiment, not only the same effect as that of the processing device 10 of the first embodiment can be obtained, but also the steering angle detection value ⁇ d including the offset amount ⁇ off can be corrected more reliably. It will be possible.
  • the processing device 10 of the present embodiment for example, in the extraction processing P3, the recording processing P1, the classification processing P2, and the extraction processing P3 are performed until the number of data pairs of the right curve data and the left curve data having the same speed V reaches a specified number. And repeat. Then, when the number of data pairs reaches the specified number in the extraction process P3, the processing device 10 extracts the data pair having the longest time for the speed V or the steering angle detection value ⁇ d to maintain a constant value.
  • the processing device 10 of the present embodiment can extract the right curve data and the left curve data of the vehicle traveling in a more stable state in the extraction process P3.
  • the reliability of the table T is improved, and the reliability of the offset amount ⁇ off calculated in the calculation process P4 is improved.
  • the processing device 10 of the present embodiment is different from the processing device 10 of the above-described first embodiment in the processing contents in the recording processing P1 and the extraction processing P3. Since the other points of the processing device 10 of the present embodiment are the same as those of the processing device 10 of the first embodiment, the same reference numerals are given to the same parts, and the description thereof will be omitted.
  • the processing device 10 of the present embodiment further acquires the tire information It of the vehicle in the recording processing P1.
  • the tire information It includes, for example, the air pressure P output from the air pressure sensor 6, the amount of tire wear, and the like.
  • the tire wear amount can be calculated by, for example, a known method described in JP-A-2008-143959, JP-A-2019-11048, and the like.
  • the processing device 10 records the speed V of the vehicle traveling on the curve, the steering angle detection value ⁇ d, and the tire information It as curve data in association with the direction D of the curve and the radius of curvature R. Further, the processing device 10 extracts a right curve data group and a left curve data group having the same speed V, radius of curvature R, and tire information It in the extraction process P3.
  • the processing device 10 of the present embodiment uses the right curve data and the left curve data in which the tire information It including the tire air pressure P and the wear amount is equivalent in the calculation process P4, and the offset amount ⁇ off. Can be calculated. Therefore, not only can the same effect as that of the processing device 10 of the first embodiment described above be obtained, but also the calculation accuracy of the offset amount ⁇ off can be improved by adding the tire information It.
  • the processing device 10 of the present embodiment is different from the processing device 10 of the above-described first embodiment in the processing contents in the recording processing P1 and the extraction processing P3. Since the other points of the processing device 10 of the present embodiment are the same as those of the processing device 10 of the first embodiment, the same reference numerals are given to the same parts, and the description thereof will be omitted.
  • the processing device 10 of the present embodiment extracts right curve data and left curve data in which the vehicle travels clockwise and counterclockwise on the same curve on the same traveling route and at the same speed V in the extraction processing P3.
  • Such right-curve data and left-curve data can be obtained, for example, by traveling in opposite directions on a test course having a radius of curvature R known by the vehicle at the same speed and the same travel path.
  • the processing device 10 averages the steering angle detection value ⁇ d of the right curve data extracted by the extraction process P3 and the steering angle detection value ⁇ d of the left curve data extracted by the extraction process P3. Is calculated as the offset amount ⁇ off.

Abstract

車両のステアリングの操舵角を検知する操舵角センサの操舵角検出値に基づいて、操舵角検出値のオフセット量を算出して、操舵角検出値を補正することが可能な処理装置を提供する。処理装置は、次の各処理を実行する。車両が走行する道路のカーブの方向および曲率半径ならびに車両の速度および操舵角検出値を取得して、カーブを走行中の車両の速度および操舵角検出値をカーブの方向および曲率半径と関連付けてカーブデータとして記録する記録処理P1。カーブデータを方向に基づいて右カーブデータと左カーブデータに分類する分類処理P2。関連性を有する右カーブデータと左カーブデータを抽出する抽出処理P3。抽出された右カーブデータの操舵角検出値と、抽出された左カーブデータの操舵角検出値とに基づいて、オフセット量を算出する算出処理P4。オフセット量に基づいて、操舵角検出値を補正する補正処理P5。

Description

処理装置
　本開示は、処理装置に関する。
　従来から操舵制御システムに適用される中立点検出装置に関する発明が知られている（下記特許文献１を参照）。特許文献１に記載された中立点検出装置は、車両に搭載され、前記車両の操舵装置の操舵角を操舵角センサにより検出値として取得し、その検出値により前記操舵装置を制御する操舵制御システムに適用される。この従来の中立点検出装置は、直線判定部と、直進判定部と、操舵角取得部と、検出部とを備える（同文献、要約、請求項１、および第０００８段落等を参照）。
　前記直線判定部は、前記車両が走行する道路が直線であるかを判定する。前記直進判定部は、前記車両が前記道路に沿って直進しているかを判定する。前記操舵角取得部は、前記操舵角センサの検出値を取得する。前記検出部は、前記直線判定部が、前記道路が直線であると判定し、かつ、前記直進判定部が、前記車両が前記道路に沿って直進していると判定した場合に、前記操舵角取得部が取得した前記検出値に基づいて、前記操舵角センサの中立点を検出する。
　上記構成では、道路が直線である場合に操舵角センサの中立点の判定を行うため、車両が道路に沿って直進しているか否かの判定を精度よく行うことができる。そして、車両がその道路に沿って直進している場合に操舵角センサの中立点の判定を行うため、車両が操舵操作を伴わない走行を行っている場合に、操舵角センサの中立点の判定を行うことができる。したがって、操舵角センサの中立点をより精度よく求めることができる（同文献、第０００９段落を参照）。
特開2018-075946号公報
　ステアリングの操舵角を検知する操舵角センサの操舵角検出値は、オフセット量を含む場合がある。オフセット量は、ステアリングの中立位置における操舵角（０度）と操舵角検出値との間の誤差である。このような誤差は、たとえば車両の組み立て工程や経年劣化によって発生し、車両の自動運転や高度運転支援に影響を及ぼす。そのため、操舵角検出値に含まれるオフセット量を算出して、操舵角検出値を補正する必要がある。
　しかしながら、上記従来の中立点検出装置は、操舵角センサの操舵角検出値に含まれるオフセット量を算出できない。たとえば、車両によっては、ステアリングの遊びが多いものがある。より具体的には、たとえば、トラックなどの大型車両では、ステアリングの中立位置からの操作が操舵輪の転舵に反映されるまでの操舵力の不感帯の角度が、10度から20度程度になる場合がある。車両は、ステアリングが、中立位置から操舵力の不感帯の範囲内で操作されても、転舵せずに直進する。
　上記従来の中立点検出装置の検出部は、車両が前記道路に沿って直進していると判定した場合に、操舵角取得部が取得した検出値に基づいて、操舵角センサの中立点を検出する。そのため、上記従来の中立点検出装置の検出部は、たとえば、車両のステアリングが、中立位置から10度から20度程度の操舵力の不感帯の範囲内で操作された状態で、操舵角センサの中立点を検出するおそれがある。この場合、操舵角センサは、10度から20度程度のオフセット量を含んだ角度検出値を出力することになる。
　本開示は、車両のステアリングの操舵角を検知する操舵角センサの操舵角検出値に基づいて、操舵角検出値のオフセット量を算出して、操舵角検出値を補正することが可能な処理装置を提供する。
　本開示の一態様は、車両のステアリングの操舵角を検出する操舵角センサの操舵角検出値に基づいて、前記操舵角検出値のオフセット量を算出する処理装置であって、前記車両が走行する道路のカーブの方向および曲率半径ならびに前記車両の速度および前記操舵角検出値を取得して、前記カーブを走行中の前記車両の前記速度および前記操舵角検出値を前記カーブの方向および曲率半径と関連付けてカーブデータとして記録する記録処理と、前記カーブデータを前記方向に基づいて右カーブデータと左カーブデータに分類する分類処理と、関連性を有する前記右カーブデータと前記左カーブデータを抽出する抽出処理と、抽出された前記右カーブデータの前記操舵角検出値と、抽出された前記左カーブデータの前記操舵角検出値とに基づいて、前記オフセット量を算出する算出処理と、前記オフセット量に基づいて、前記操舵角検出値を補正する補正処理と、を実行する処理装置である。
　本開示の上記一態様によれば、車両のステアリングの操舵角を検知する操舵角センサの操舵角検出値に基づいて、操舵角検出値のオフセット量を算出して、操舵角検出値を補正することが可能な処理装置を提供することができる。
本開示に係る処理装置の実施形態１を示すブロック図。 図１の処理装置による処理の流れを示すフロー図。 本開示に係る処理装置の実施形態２による処理の流れを示すフロー図。 図３に示す抽出処理を説明するための道路のカーブの平面図。 図３に示すテーブル作成処理を説明するデータフロー図。 図３に示す算出処理を説明するデータフロー図。
　以下、図面を参照して本開示に係る処理装置の実施形態を説明する。
［実施形態１］
　図１は、本開示に係る処理装置の実施形態１を示すブロック図である。本実施形態の処理装置10は、たとえば、車両に搭載される制御装置またはその一部を構成する。より具体的には、処理装置10は、たとえば、中央処理装置（CPU）11単体、または、CPU 11を含むマイクロコントローラもしくはファームウェアである。なお、以下の説明における「車両」は、特に説明がない限り、処理装置10が搭載される車両である。
　図１に示す例において、処理装置10は、CPU 11と、ROMやフラッシュメモリなどのメモリ12とを含む。また、図示を省略するが、処理装置10は、たとえば、メモリ12に記憶されたプログラムと、タイマーと、外部の機器と通信するための入出力部と、を備えている。
　処理装置10は、たとえば、入出力部を介して、車両に搭載された各種のセンサ、制御装置、アクチュエータなどに接続される。図１に示す例において、処理装置10は、たとえば、道路情報出力装置1と、位置センサ2と、速度センサ3と、加速度センサ4と、操舵角センサ5と、空気圧センサ6とに接続されている。
　道路情報出力装置1は、処理装置10を搭載した車両が走行する道路の情報である道路情報Irを、処理装置10へ出力する。道路情報出力装置1は、たとえば、道路情報Irが格納された記憶装置を含む情報処理装置である。道路情報Irは、たとえば、カーブや交差点などの道路形状、道路幅、車線情報、走行経路、カーブの方向Dおよび曲率半径Rなどを含む。なお、道路情報出力装置1は、たとえば、車両の前方の道路を撮影して道路情報Irを出力するステレオカメラなどの撮像装置であってもよい。
　位置センサ2は、たとえば、全球測位衛星システム（GNSS）などの衛星測位システムによって構成され、車両の位置情報Ipを、処理装置10へ出力する。速度センサ3は、たとえば、車両の車輪の回転速度を計測することで、車両の速度Vを算出して処理装置10へ出力する。加速度センサ4は、車両の前後方向や横方向の加速度αを測定して、処理装置10へ出力する。
　操舵角センサ5は、たとえば、車両のステアリングの操舵角θを検知して、処理装置10へ操舵角検出値θdを出力する。操舵角センサ5は、操舵角検出値θdがオフセット量を含まない場合、ステアリングを中立位置に保持すると、操舵角検出値θdとして０度を出力する。また、操舵角センサ5は、ステアリングを中立位置から右方向に回転させると正の操舵角検出値θdを出力し、ステアリングを中立位置から左方向に回転させると負の操舵角検出値θdを出力する。
　空気圧センサ6は、車両のタイヤの空気圧Pを計測して、処理装置10へ出力する。なお、本実施形態において、処理装置10に接続された各種のセンサは例示であり、追加または省略が可能である。たとえば、本実施形態において、空気圧センサ6は、省略可能である。また、位置センサ2と加速度センサ4のいずれか一方を省略することも可能である。
　図２は、図１の処理装置10による処理の流れを示すフロー図である。本実施形態の処理装置10は、図２に示す各処理を実行することで、車両のステアリングの操舵角θを検出する操舵角センサ5の操舵角検出値θdに基づいて、操舵角検出値θdのオフセット量を算出し、操舵角検出値θdを補正する。ここで、オフセット量は、ステアリングの中立位置における操舵角θ（０度）と操舵角検出値θdとの間のずれ量である。
　処理装置10は、図２に示すように、記録処理P1と、分類処理P2と、抽出処理P3と、算出処理P4と、補正処理P5とを実行する。換言すると、処理装置10は、記録機能と、分類機能と、抽出機能と、算出機能と、補正機能とを有している。これらの各処理または各機能は、たとえば、図１に示すメモリ12に記憶されたプログラムを、CPU 11によって実行することで、実現することができる。以下、図２に示す各処理について、詳細に説明する。
　処理装置10は、図２に示す処理を開始すると、まず、記録処理P1を実行する。記録処理P1において、処理装置10は、たとえば、以下のような処理を実行する。処理装置10は、たとえば、道路情報出力装置1から道路情報Irを取得することで、車両が走行する道路のカーブの方向Dおよび曲率半径Rを取得する。
　また、処理装置10は、たとえば、道路情報出力装置1から取得した道路情報Irと、位置センサ2から取得した位置情報Ipとに基づいて、車両がカーブを走行しているか否かを判定する。なお、処理装置10は、たとえば、位置センサ2から位置情報Ipを取得する代わりに、加速度センサ4から車両の前後方向および横方向の加速度αを取得し、加速度αに基づいて車両がカーブを走行しているか否かを判定してもよい。
　処理装置10は、車両がカーブを走行していないと判定すると、たとえば、位置情報Ipを取得する処理を所定の周期で繰り返し実行する。処理装置10は、たとえば、車両がカーブを走行していると判定すると、速度センサ3から車両の速度Vを取得し、操舵角センサ5から操舵角検出値θdを取得する。さらに、処理装置10は、カーブを走行中の車両の速度Vおよび操舵角検出値θdを、カーブの方向Dおよび曲率半径Rと関連付けてカーブデータとしてメモリ12に記録する。
　なお、カーブの方向Dとは、たとえば、右カーブであれば「右」であり、左カーブであれば「左」である。また、カーブの曲率半径Rとは、たとえば、カーブを走行する車両の走行経路の曲率半径Rであり、たとえば、車両が走行する車線の幅方向の中央を通る曲線の曲率半径Rである。また、カーブの方向Dおよび曲率半径Rは、道路情報Irに含まれており、処理装置10は、道路情報出力装置1からカーブの方向Dおよび曲率半径Rを取得している。
　なお、道路情報Irにカーブの曲率半径Rが含まれない場合には、道路情報Irに含まれる道路形状に基づいて、処理装置10によってカーブの方向Dおよび曲率半径Rを算出してもよい。より具体的には、たとえば、特開2005-115752に記載されているような公知の方法を用いることで、道路情報Irに含まれる道路形状に基づいて、処理装置10によってカーブの曲率半径Rを算出することができる。また、車両の位置情報Ipに基づいて車両の走行経路を算出し、その走行経路に基づいてカーブの方向Dと曲率半径Rを算出してもよい。
　また、処理装置10は、記録処理P1において、速度Vの変化量または操舵角検出値θdの変化量が所定の範囲を超えるカーブデータを記録対象から除外してもよい。この場合、速度Vの変化量または操舵角検出値θdの変化量の所定の範囲は、あらかじめ設定されてメモリ12に記録される。
　以上のように、処理装置10が記録処理P1を実行することで、カーブを走行した車両の速度Vの時系列データと操舵角検出値θdの時系列データが、そのカーブの方向Dおよび曲率半径Rと関連付けられ、カーブデータとしてメモリ12に記録される。以上により、記録処理P1が終了する。
　次に、処理装置10は、分類処理P2を実行する。分類処理P2において、処理装置10は、たとえば、以下のような処理を実行する。処理装置10は、メモリ12に記録されたカーブデータを、カーブの方向Dに基づいて、右カーブデータと左カーブデータに分類する。さらに、本実施形態において、処理装置10は、たとえば、複数の右カーブデータと複数の左カーブデータを車両の速度Vおよびカーブの曲率半径Rに基づいて複数の右カーブデータ群と複数の左カーブデータ群に分類する。
　より詳細には、処理装置10は、たとえば、各々の右カーブデータに含まれる速度Vおよび曲率半径Rに基づいて、各々の右カーブデータを、所定の速度Vの範囲および曲率半径Rの範囲ごとに設定された所定の右カーブデータ群に分類する。同様に、処理装置10は、たとえば、各々の左カーブデータに含まれる速度Vおよび曲率半径Rに基づいて、各々の左カーブデータを、所定の速度Vの範囲および曲率半径Rの範囲ごとに設定された所定の左カーブデータ群に分類する。
　すなわち、各々の右カーブデータ群には、所定の範囲の速度Vおよび所定の範囲の曲率半径Rを含む右カーブデータが分類され、各々の左カーブデータ群には、所定の範囲の速度Vおよび所定の範囲の曲率半径Rを含む左カーブデータが分類される。各々の右カーブデータ群および左カーブデータ群の速度Vの幅は、たとえば、0.1[km/h]、0.5[km/h]、1.0[km/h]、5.0[km/h]、10.0[km/h]など、状況に応じて適宜設定することができる。同様に、各々の右カーブデータ群および左カーブデータ群の曲率半径Rの幅は、たとえば、0.1[m]、0.5[m]、1.0[m]、5.0[m]、10.0[m]など、状況に応じて適宜設定することができる。
　より具体的には、各々の右カーブデータ群の速度Vの幅と曲率半径Rの幅を、それぞれ5.0[km/h]と5.0[m]に設定したとする。この場合、たとえば、速度Vが32.5[km/h]で曲率半径Rが50[m]の右カーブデータは、速度Vの範囲が30.0[km/h]以上かつ35.0[km/h]未満で、曲率半径Rの範囲が50[m]以上かつ55[m]未満の右カーブデータ群に分類される。
　同様に、各々の左カーブデータ群の速度Vの幅と曲率半径Rの幅を、それぞれ5.0[km/h]と5.0[m]に設定したとする。この場合、たとえば、速度Vが37.3[km/h]で曲率半径Rが100[m]の左カーブデータは、速度Vの範囲が35.0[km/h]以上かつ40.0[km/h]未満で、曲率半径Rの範囲が100[m]以上かつ105[m]未満の左カーブデータ群に分類される。以上により、分類処理P2が終了する。分類処理P2は、形状の類似した右カーブと左カーブの識別と表現することもできる。
　次に、処理装置10は、抽出処理P3を実行する。抽出処理P3において、処理装置10は、関連性を有する右カーブデータと左カーブデータを抽出する。本実施形態の抽出処理P3において、処理装置10は、たとえば、速度Vと曲率半径Rが同等の右カーブデータ群と左カーブデータ群の対を抽出する。より具体的には、処理装置10は、たとえば、速度Vの範囲と曲率半径Rの範囲が同一の右カーブデータ群と左カーブデータ群を、関連性を有するデータ群対として抽出する。
　本実施形態の抽出処理P3において、処理装置10により、たとえば、複数のデータ群対、すなわち、右カーブデータ群と左カーブデータ群の複数の対が、抽出されたとする。この場合、抽出処理P3において、処理装置10は、たとえば、各々のデータ群対を構成するカーブデータの操舵角検出値θdが一定値になっている安定時間が最も長いデータ群対を抽出する。
　なお、抽出処理P3において、各々のデータ群対を構成するカーブデータの操舵角検出値θdの安定時間の比較は、たとえば、次のように行うことができる。たとえば、各データ群対を構成する各々のカーブデータについて、操舵角検出値θdの安定時間が長いほど点数が高くなるように、得点を設定する。そして、複数のデータ群対の中から、得点の合計値が最も高いデータ群対を抽出する。以上により、抽出処理P3が終了する。
　次に、処理装置10は、算出処理P4を実行する。算出処理P4において、処理装置10は、抽出された右カーブデータの操舵角検出値θdと、抽出された左カーブデータの操舵角検出値θdとに基づいて、操舵角検出値θdのオフセット量を算出する。本実施形態の処理装置10は、算出処理P4において、たとえば、次のような処理を実行する。
　処理装置10は、抽出された右カーブデータ群を構成する複数の右カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値を算出する。また、処理装置10は、抽出された左カーブデータ群を構成する複数の左カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値を算出する。そして、処理装置10は、算出した右カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値と左カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値との平均値を、操舵角検出値θdのオフセット量として算出する。
　より具体的には、たとえば、抽出された右カーブデータ群を構成する複数の右カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値が35度であり、抽出された左カーブデータ群を構成する複数の左カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値が-30度であったとする。この場合、操舵角検出値θdのオフセット量は、{35＋(-30)}/2により2.5度になる。算出処理P4で算出されたオフセット量は、たとえばメモリ12に記録される。以上により、算出処理P4が終了する。
　次に、処理装置10は、補正処理P5を実行する。補正処理P5において、処理装置10は、オフセット量に基づいて、操舵角検出値θdを補正する。具体的には、処理装置10は、たとえば、加速度センサ4から取得した操舵角検出値θdからオフセット量を減算することで操舵角検出値θdを補正する。より具体的には、たとえば、オフセット量が2.5度であったとする。この場合、処理装置10は、加速度センサ4から取得した操舵角検出値θdが35度であれば、操舵角検出値θdを32.5度に補正し、加速度センサ4から取得した操舵角検出値θdが-30度であれば、操舵角検出値θdを-32.5度に補正する。以上により、補正処理P5が終了し、図２に示す各処理が終了する。
　以下、本実施形態の処理装置10の作用を説明する。
　たとえば、車両の操舵を自動的に行う自動運転中や高度運転支援中に、住宅街などの幅が狭い道路の交差点を左折する場合、車両は曲率半径が比較的に小さいカーブを走行することが要求されることがある。このような場合、車両の走行経路を高精度に制御する必要がある。車両の走行経路を高精度に制御するためには、操舵角センサ5によって、ステアリングの操舵角θを高精度に検出する必要がある。
　しかし、操舵角センサ5から出力される操舵角検出値θdは、たとえば、組み立て工程や経年劣化によって、オフセット量を含む場合がある。オフセット量は、前述のように、ステアリングの中立位置における操舵角（０度）と操舵角検出値との間の誤差またはずれである。このような誤差またはずれは、車両の自動運転や高度運転支援に影響を及ぼす。そのため、操舵角検出値に含まれるオフセット量を算出して、操舵角検出値を補正する必要がある。
　前記従来の中立点検出装置は、前述のように、操舵角センサの操舵角検出値に含まれるオフセット量を算出できない。そのため、オフセット量を含む操舵角センサの操舵角検出値を補正することができない。この場合、操舵角センサの操舵角検出値を用いて車両の自動運転や高度運転支援を行うと、前述のような曲率半径が比較的に小さいカーブを走行するときに必要とされる精度で車両の進行方向を制御することができない。その結果、車両が所定の走行経路から逸脱するおそれがある。
　これに対し、本実施形態の処理装置10は、前述のように、車両のステアリングの操舵角θを検出する操舵角センサ5の操舵角検出値θdに基づいて、操舵角検出値θdのオフセット量を算出する。処理装置10は、図２に示すように、記録処理P1と、分類処理P2と、抽出処理P3と、算出処理P4と、補正処理P5とを実行する。記録処理P1は、車両が走行する道路のカーブの方向Dおよび曲率半径Rならびに車両の速度Vおよび操舵角検出値θdを取得して、カーブを走行中の車両の速度Vおよび操舵角検出値θdをカーブの方向Dおよび曲率半径Rと関連付けてカーブデータとして記録する処理である。分類処理P2は、カーブデータを方向Dに基づいて右カーブデータと左カーブデータに分類する処理である。抽出処理P3は、関連性を有する右カーブデータと左カーブデータを抽出する処理である。算出処理P4は、抽出された右カーブデータの操舵角検出値θdと、抽出された左カーブデータの操舵角検出値θdとに基づいて、オフセット量を算出する処理である。補正処理P5は、オフセット量に基づいて、操舵角検出値θdを補正する処理である。
　このような構成により、本実施形態の処理装置10によれば、車両のステアリングの操舵角θを検知する操舵角センサ5の操舵角検出値θdに基づいて、操舵角検出値θdのオフセット量を算出して、操舵角検出値θdを補正することが可能になる。その結果、操舵角センサ5によって、ステアリングの操舵角θを高精度に検知することができる。したがって、処理装置10によって補正された操舵角検出値θdを用いて車両の自動運転や高度運転支援を行うことで、前述のような曲率半径が比較的に小さいカーブを走行するときに必要とされる精度で車両の進行方向を制御することが可能になる。
　なお、処理装置10によって補正された操舵角検出値θdは、たとえば、車両の進行路を推定するために使用される。より具体的には、処理装置10によって補正された操舵角検出値θdは進行路を推定するための所定の計算モデルに入力され、その計算モデルによって自車進行路が推定される。この計算モデルとしては、たとえばアッカーマンモデルを使用することができる。アッカーマンモデルを使用する場合、処理装置10によって補正された操舵角検出値θdは、たとえば、車両の速度Vや、車両のホイールベース長などの数値とともに、アッカーマンモデルに入力される。
　また、本実施形態の処理装置10は、分類処理P2において、複数の右カーブデータと複数の左カーブデータを速度Vおよび曲率半径Rに基づいて複数の右カーブデータ群と複数の左カーブデータ群に分類する。また、処理装置10は、抽出処理P3において、速度Vと曲率半径Rが同等の右カーブデータ群と左カーブデータ群を抽出する。さらに、処理装置10は、算出処理P4において、抽出された右カーブデータ群を構成する複数の右カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値と、抽出された左カーブデータ群を構成する複数の左カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値との平均値を、オフセット量として算出する。
　この構成により、本実施形態の処理装置10は、車両がほぼ左右対称のカーブを同等の速度で走行したときの複数の右カーブデータと複数の左カーブデータとを抽出することができる。また、抽出した複数の右カーブデータの操舵角検出値θdの最頻値と、抽出した複数の左カーブデータの操舵角検出値θdとを用いることで、極端な操舵角検出値θdを排除し、左右対称のカーブを走行した車両の操舵角検出値θdの信頼性を向上させることができる。そして、信頼性の高い操舵角検出値θdに基づいて、信頼性の高いオフセット量を算出することができる。
　また、本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、複数の右カーブデータ群と左カーブデータ群のデータ群対が抽出された場合に、各々のデータ群対を構成するカーブデータの操舵角検出値が一定値になっている時間が最も長いデータ群対を抽出する。
　この構成により、車両がより安定した状態でカーブを走行したときのカーブデータを含むデータ群対を抽出することができる。したがって、複数の右カーブデータ群と左カーブデータ群の信頼性を向上させ、複数の右カーブデータと複数の左カーブデータの信頼性を向上させ、ひいては左右対称のカーブを走行した車両の操舵角検出値θdの信頼性を向上させることができる。
　また、本実施形態の処理装置10は、記録処理P1において、速度Vの変化量または操舵角検出値θdの変化量が所定の範囲を超えるカーブデータを除外することもできる。
　この構成により、たとえば外乱を含む信頼性の低いカーブデータを除外し、カーブデータの信頼性を向上させることができる。その結果、複数の右カーブデータと複数の左カーブデータ信頼性を向上させ、ひいては左右対称のカーブを走行した車両の操舵角検出値θdの信頼性を向上させることができる。
　以上説明したように、本実施形態によれば、車両のステアリングの操舵角θを検知する操舵角センサ5の操舵角検出値θdに基づいて、操舵角検出値θdのオフセット量を算出して、操舵角検出値θdを補正することが可能な処理装置10を提供することができる。
［実施形態２］
　次に、図１を援用し、図３から図６を参照して、本開示に係る処理装置の実施形態２を説明する。図３は、本実施形態の処理装置10による処理の流れを示すフロー図である。図４は、図３に示す抽出処理P3を説明するための道路のカーブの平面図である。図５は、図３に示すテーブル作成処理P7を説明するデータフロー図である。図６は、図３に示す算出処理P4を説明するデータフロー図である。
　前述の実施形態１に係る処理装置10は、関連性を有する右カーブデータと左カーブデータを抽出する抽出処理P3において、速度Vと曲率半径Rが同等の右カーブデータ群と左カーブデータ群を抽出した。これに対し、本実施形態の処理装置10は、次のような処理を実行する点で、実施形態１の処理装置10と異なっている。
　本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、図４に示すように、たとえば、車両の速度Vが同等で同一のカーブの内側の車線と外側の車線に対応する右カーブデータと左カーブデータを抽出する。また、本実施形態の処理装置10は、図３および図５に示すように、抽出処理P3で抽出したデータに基づいて、テーブルTを作成するテーブル作成処理P7を実行する。
　さらに、本実施形態の処理装置10は、図３に示す算出処理P4において、図６に示すように、テーブルTを用いる。そして、処理装置10は、算出処理P4において、カーブの内側の車線に対応する内側カーブデータの操舵角検出値θd(I)を、同一のカーブの外側の車線に対応する外側カーブデータの曲率半径R(O)に対応する操舵角検出値θd(I’)に変換して、オフセット量θoffを算出する。
　本実施形態の処理装置10のその他の構成は、前述の実施形態１の処理装置10と同様であるので、同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。以下、本実施形態の処理装置10と、実施形態１の処理装置10との相違点を中心に、本実施形態の処理装置10をより詳細に説明する。
　本実施形態の処理装置10は、図１に示す実施形態１の処理装置10と同様に、CPU 11単体、または、CPU 11を含むマイクロコントローラもしくはファームウェアであり、入出力部を介して、車両に搭載された各種のセンサ、制御装置、アクチュエータなどに接続される。
　本実施形態の処理装置10は、図３に示すように、前述の実施形態１の処理装置10と同様の記録処理P1、分類処理P2、抽出処理P3、算出処理P4、補正処理P5を実行する。また、本実施形態の処理装置10は、さらに、判定処理P6と、テーブル作成処理P7と、を実行する。
　また、本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、図４に示すように、速度Vが同等で同一のカーブの内側の車線と外側の車線に対応する右カーブデータと左カーブデータを、それぞれ内側カーブデータと外側カーブデータとして抽出する。なお、図４では、道路が左側通行である例を示しているが、道路は右側通行であってもよい。
　ここで、速度Vが同等であるとは、たとえば、右カーブデータと左カーブデータの速度Vが等しい場合だけでなく、所定の速度ごとに複数の速度範囲を設定し、右カーブデータと左カーブデータの速度Vが同一の速度範囲に含まれる場合を含む。また、右カーブデータと左カーブデータが、同一のカーブの内側の車線と外側の車線に対応するか否かの判定は、たとえば、右カーブデータと左カーブデータに含まれる位置情報Ipと、道路情報Irとによって判定することができる。
　なお、処理装置10は、抽出処理P3において速度Vが同等の右カーブデータと左カーブデータのデータ対が規定数に達するまで、記録処理P1と分類処理P2と抽出処理P3とを繰り返し実行してもよい。この場合、処理装置10は、抽出処理P3においてデータ対が規定数に達したら、たとえば、速度Vまたは操舵角検出値θdが一定値を維持する時間が最も長いデータ対を抽出する。
　また、本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3の後に、テーブルTが完成しているか否かの判定処理P6を実行する。処理装置10は、判定処理P6において、テーブルTが完成していない（NO）と判定すると、テーブル作成処理P7を実行する。テーブル作成処理P7において、処理装置10は、図５に示すように、外側カーブデータの曲率半径R(O)、操舵角検出値θd(O)、および速度Vと、内側カーブデータの曲率半径R(I)、操舵角検出値θd(I)、および速度Vとを取得する。
　さらに処理装置10は、取得した曲率半径R(O), R(I)の比である曲率半径比R(O)/R(I)から、取得した操舵角検出値θd(O), θd(I)の比である操舵角比θd(O)/θd(I)を導出可能なテーブルTを、同等の速度V1，V2, V3,・・・, Vnごとに作成する。その後、処理装置10は、たとえば、再度、記録処理P1から抽出処理P3までを実行し、再度、判定処理P6を実行する。
　処理装置10は、判定処理P6において、テーブルTが完成している（YES）と判定すると、算出処理P4を実行する。処理装置10は、算出処理P4において、図６に示すように、抽出処理P3で抽出された外側カーブデータの曲率半径R(O)と速度V、および、抽出処理P3で抽出された内側カーブデータの曲率半径R(I)と速度Vを取得する。さらに、処理装置10は、外側カーブデータと内側カーブデータの曲率半径比R(O)/R(I)を算出する。
　さらに、処理装置10は、算出処理P4において、テーブルTを参照して曲率半径比R(O)/R(I)から操舵角比θd(O)/θd(I)を導出する。そして、処理装置10は、内側カーブデータの操舵角検出値θd(I)に操舵角比θd(O)/θd(I)を乗じて、内側カーブデータの操舵角検出値θd(I)を外側カーブデータの曲率半径R(O)に対応する操舵角検出値θd(I’)に変換する。さらに、処理装置10は、外側カーブデータの操舵角検出値θd(O)と、変換された内側カーブデータの操舵角検出値θd(I’)との平均値をオフセット量θoffとして算出する。
　この算出処理P4におけるオフセット量θoffは、たとえば、外側カーブデータおよび内側カーブデータの操舵角検出値θd(O),θd(I)の代表値、たとえば、最頻値を使用して算出することができる。その後、処理装置10は、補正処理P5を実行し、算出したオフセット量θoffを用いて操舵角検出値θdを補正する。
　以下、本実施形態の処理装置10の作用を説明する。
　図４に示すように、車両は、たとえば、出発地から目的地までの往路と、その目的地からもとの出発地までの復路で、同一の道路の同一のカーブを走行する可能性が高い。この場合、車両は、曲率半径R(I), R(O)が異なる内側と外側の相似形のカーブを走行することになる。
　ここで、本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、速度Vが同等で同一のカーブの内側の車線と外側の車線に対応する右カーブデータと左カーブデータをそれぞれ内側カーブデータと外側カーブデータとして抽出する。また、処理装置10は、テーブル作成処理P7を実行し、外側カーブデータと内側カーブデータの曲率半径R(I), R(O)の比である曲率半径比R(O)/R(I)から、外側カーブデータと内側カーブデータの操舵角検出値θd(O), θd(I)の比である操舵角比θd(O)/θd(I)を導出可能なテーブルTを、同等の速度Vごとに作成する。さらに、処理装置10は、算出処理P4において、テーブルTを用いて曲率半径比R(O)/R(I)から操舵角比θd(O)/θd(I)を導出し、内側カーブデータの操舵角検出値θd(I)に操舵角比θd(O)/θd(I)を乗じて外側カーブデータの曲率半径R(O)に対応する操舵角検出値θd(I’)に変換する。さらに、処理装置10は、算出処理P4において、外側カーブデータの操舵角検出値θd(O)と、変換された内側カーブデータの操舵角検出値θd(I’)との平均値をオフセット量θoffとして算出する。
　この構成により、本実施形態の処理装置10は、曲率半径R(I), R(O)が異なる内側と外側の相似形のカーブを走行したときの外側カーブデータと内側カーブデータを用いて、オフセット量θoffを算出することが可能になる。これにより、オフセット量θoffを算出する機会を増加させ、操舵角検出値θdの補正をより確実に行うことが可能になる。したがって、本実施形態の処理装置10によれば、実施形態１の処理装置10と同様の効果を奏することができるだけなく、オフセット量θoffを含む操舵角検出値θdを、より確実に補正することが可能になる。
　また、本実施形態の処理装置10は、たとえば、抽出処理P3において速度Vが同等の右カーブデータと左カーブデータのデータ対が規定数に達するまで、記録処理P1と分類処理P2と抽出処理P3とを繰り返し実行する。そして、処理装置10は、抽出処理P3においてデータ対が規定数に達したら、速度Vまたは操舵角検出値θdが一定値を維持する時間が最も長いデータ対を抽出する。
　この構成により、本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、より安定した状態で走行した車両の右カーブデータと左カーブデータを抽出することが可能になる。これにより、テーブルTの信頼性が向上し、算出処理P4で算出されるオフセット量θoffの信頼性が向上する。
［実施形態３］
　次に、図１および図２を援用し、本開示に係る処理装置の実施形態３を説明する。本実施形態の処理装置10は、記録処理P1および抽出処理P3における処理内容が、前述の実施形態１の処理装置10と異なっている。本実施形態の処理装置10のその他の点は、前述の実施形態１の処理装置10と同様であるため、同様の部分には同一の符号を付して、説明を省略する。
　本実施形態の処理装置10は、記録処理P1において、さらに車両のタイヤ情報Itを取得する。タイヤ情報Itは、たとえば、空気圧センサ6から出力される空気圧Pや、タイヤの摩耗量などを含む。なお、タイヤの摩耗量は、たとえば、特開2008-143959や、特開2019-11048などに記載された公知の方法によって算出することが可能である。また、処理装置10は、記録処理P1において、カーブを走行中の車両の速度V、操舵角検出値θd、およびタイヤ情報Itをカーブの方向Dおよび曲率半径Rと関連付けてカーブデータとして記録する。さらに、処理装置10は、抽出処理P3において、速度Vと曲率半径Rとタイヤ情報Itが同等の右カーブデータ群と左カーブデータ群を抽出する。
　このような構成により、本実施形態の処理装置10は、算出処理P4において、タイヤの空気圧Pや摩耗量を含むタイヤ情報Itが同等である右カーブデータと左カーブデータとを用いてオフセット量θoffを算出することができる。したがって、前述の実施形態１の処理装置10と同様の効果を奏することができるだけでなく、タイヤ情報Itを加味してオフセット量θoffの算出精度を向上させることができる。
［実施形態４］
　次に、図１および図２を援用し、本開示に係る処理装置の実施形態４を説明する。本実施形態の処理装置10は、記録処理P1および抽出処理P3における処理内容が、前述の実施形態１の処理装置10と異なっている。本実施形態の処理装置10のその他の点は、前述の実施形態１の処理装置10と同様であるため、同様の部分には同一の符号を付して、説明を省略する。
　本実施形態の処理装置10は、抽出処理P3において、車両が同一のカーブを同一の走行経路かつ同一の速度Vで右回りと左回りに走行した右カーブデータと左カーブデータを抽出する。このような右カーブデータと左カーブデータは、たとえば、車両により曲率半径Rが既知のテストコースを、同一の速度および同一の走行経路で逆方向に走行することによって取得することができる。また、処理装置10は、算出処理P4において、抽出処理P3で抽出された右カーブデータの操舵角検出値θdと、抽出処理P3で抽出された左カーブデータの操舵角検出値θdとの平均値を、オフセット量θoffとして算出する。
　この構成により、前述の実施形態１と同様の効果を奏するだけでなく、処理装置10による演算を簡単にすることが可能になる。本実施形態は、たとえば、車両を出荷する前の作業工程の一部として実施することができる。
　以上、図面を用いて本開示に係る処理装置の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。
5              操舵角センサ
10             処理装置
It             タイヤ情報
P1             記録処理
P2             分類処理
P3             抽出処理
P4             算出処理
P5             補正処理
P7             テーブル作成処理
R              曲率半径
R(I)           曲率半径
R(O)           曲率半径
R(O)/R(I)      曲率半径比
T              テーブル
V              速度
θd            操舵角検出値
θd(I)         操舵角検出値
θd(O)         操舵角検出値
θd(O)/θd(I)  操舵角比
θoff          オフセット量

Claims (8)

  1. 　車両のステアリングの操舵角を検出する操舵角センサの操舵角検出値に基づいて、前記操舵角検出値のオフセット量を算出する処理装置であって、
    　前記車両が走行する道路のカーブの方向および曲率半径ならびに前記車両の速度および前記操舵角検出値を取得して、前記カーブを走行中の前記車両の前記速度および前記操舵角検出値を前記カーブの方向および曲率半径と関連付けてカーブデータとして記録する記録処理と、
    　前記カーブデータを前記方向に基づいて右カーブデータと左カーブデータに分類する分類処理と、
    　関連性を有する前記右カーブデータと前記左カーブデータを抽出する抽出処理と、
    　抽出された前記右カーブデータの前記操舵角検出値と、抽出された前記左カーブデータの前記操舵角検出値とに基づいて、前記オフセット量を算出する算出処理と、
    　前記オフセット量に基づいて、前記操舵角検出値を補正する補正処理と、
    　を実行する処理装置。
  2. 　前記分類処理において、複数の前記右カーブデータと複数の前記左カーブデータを前記速度および前記曲率半径に基づいて複数の右カーブデータ群と複数の左カーブデータ群に分類し、
    　前記抽出処理において、前記速度と前記曲率半径が同等の前記右カーブデータ群と前記左カーブデータ群を抽出し、
    　前記算出処理において、抽出された前記右カーブデータ群を構成する複数の前記右カーブデータの前記操舵角検出値の最頻値と、抽出された前記左カーブデータ群を構成する複数の前記左カーブデータの前記操舵角検出値の最頻値との平均値を、前記オフセット量として算出する、請求項１に記載の処理装置。
  3. 　前記抽出処理において、前記速度が同等で同一の前記カーブの内側の車線と外側の車線に対応する前記右カーブデータと前記左カーブデータをそれぞれ内側カーブデータと外側カーブデータとして抽出し、
    　前記外側カーブデータと前記内側カーブデータの前記曲率半径の比である曲率半径比から、前記外側カーブデータと前記内側カーブデータの前記操舵角検出値の比である操舵角比を導出可能なテーブルを、同等の前記速度ごとに作成するテーブル作成処理をさらに実行し、
    　前記算出処理において、前記テーブルを用いて前記曲率半径比から前記操舵角比を導出し、前記内側カーブデータの前記操舵角検出値に前記操舵角比を乗じて前記外側カーブデータの前記曲率半径に対応する前記操舵角検出値に変換し、前記外側カーブデータの前記操舵角検出値と、変換された前記内側カーブデータの前記操舵角検出値との平均値を前記オフセット量として算出する、請求項１に記載の処理装置。
  4. 　前記記録処理において、さらに前記車両のタイヤ情報を取得し、前記カーブを走行中の前記車両の前記速度、前記操舵角検出値、および前記タイヤ情報を前記カーブの前記方向および前記曲率半径と関連付けて前記カーブデータとして記録し、
    　前記抽出処理において、前記速度と前記曲率半径と前記タイヤ情報が同等の前記右カーブデータ群と前記左カーブデータ群を抽出する、請求項２に記載の処理装置。
  5. 　前記抽出処理において、複数の前記右カーブデータ群と前記左カーブデータ群のデータ群対が抽出された場合に、各々の前記データ群対を構成する前記カーブデータの前記操舵角検出値が一定値になっている時間が最も長い前記データ群対を抽出する、請求項２の処理装置。
  6. 　前記抽出処理において前記速度が同等の前記右カーブデータと前記左カーブデータのデータ対が規定数に達するまで、前記記録処理と前記分類処理と前記抽出処理とを繰り返し実行し、前記抽出処理において前記データ対が規定数に達したら前記速度または前記操舵角検出値が一定値を維持する時間が最も長い前記データ対を抽出する、請求項３に記載の処理装置。
  7. 　前記記録処理において、前記速度の変化量または前記操舵角検出値の変化量が所定の範囲を超える前記カーブデータを除外することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
  8. 　前記抽出処理において、前記車両が同一の前記カーブを同一の走行経路かつ同一の前記速度で右回りと左回りに走行した前記右カーブデータと前記左カーブデータを抽出し、
    　前記算出処理において、抽出された前記右カーブデータの前記操舵角検出値と、抽出された前記左カーブデータの前記操舵角検出値との平均値を、前記オフセット量として算出する、請求項１に記載の処理装置。
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