WO2024080092A1 - データベース作成方法、レベリング制御方法、データベース、及び、制御システム - Google Patents

データベース作成方法、レベリング制御方法、データベース、及び、制御システム Download PDF

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WO2024080092A1
WO2024080092A1 PCT/JP2023/034134 JP2023034134W WO2024080092A1 WO 2024080092 A1 WO2024080092 A1 WO 2024080092A1 JP 2023034134 W JP2023034134 W JP 2023034134W WO 2024080092 A1 WO2024080092 A1 WO 2024080092A1
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WO
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vehicle
traveling direction
leveling
angle
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PCT/JP2023/034134
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祥平 塩田
浩輝 山本
佳典 柴田
美紗子 神谷
早苗 小山
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株式会社小糸製作所
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q1/00—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor
    • B60Q1/02—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments
    • B60Q1/04—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments the devices being headlights
    • B60Q1/06—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments the devices being headlights adjustable, e.g. remotely-controlled from inside vehicle
    • B60Q1/08—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments the devices being headlights adjustable, e.g. remotely-controlled from inside vehicle automatically
    • B60Q1/10—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments the devices being headlights adjustable, e.g. remotely-controlled from inside vehicle automatically due to vehicle inclination, e.g. due to load distribution
    • B60Q1/115—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments the devices being headlights adjustable, e.g. remotely-controlled from inside vehicle automatically due to vehicle inclination, e.g. due to load distribution by electric means

Definitions

  • This disclosure relates to a database creation method, a leveling control method, a database, and a control system.
  • Patent Document 1 discloses that the vehicle's inclination angle is calculated using a gravity sensor, and the optical axis of the headlight is controlled based on that inclination angle.
  • Patent Document 1 calculates the inclination angle of the current traveling point of the vehicle, and controls the leveling angle in accordance with the inclination angle.
  • the system is not configured to store gradient information consisting of the calculated vehicle inclination angle, there was a problem that, for example, when the vehicle traveled on the same road multiple times, the gradient information calculated during the previous travel could not be effectively utilized.
  • the target leveling angle is calculated by referring to all past gradient information when the vehicle travels on the same road, there is a problem that the data size of the gradient information to be stored and the calculation time of the target leveling angle increase according to the travel distance of the vehicle.
  • the past gradient information may include gradient information calculated and acquired by traveling a route different from the route currently traveled, and since the inclination angle of the vehicle body differs when the travel route is different, such past gradient information may have low accuracy. Therefore, if the inclination angle of the gradient information calculated and acquired by traveling a different route is used as it is to calculate the target leveling angle of the headlight, there is a problem that the accuracy of the controlled leveling angle may decrease. In addition, there is a problem in that the sensor information acquired by the gravity sensor and the like varies, which may reduce the accuracy of the controlled leveling angle.
  • the first objective of this disclosure is to create a leveling control database that can effectively utilize past gradient information while reducing the size of data to be stored and shortening the time required to calculate the target leveling angle.
  • the second objective of this disclosure is to create a leveling control database that makes effective use of past gradient information and enables highly accurate leveling control.
  • the third objective of this disclosure is to provide a leveling control system that makes effective use of past gradient information and is capable of highly accurate leveling control.
  • a database creation method includes:
  • the vehicle leveling control system includes map information for vehicle travel and a plurality of reference positions related to the map information, A representative value is set based on a plurality of gradient information within an area including at least one of the reference positions, and the representative value is stored in association with the reference position.
  • a database creation method includes: A method for creating a database used for leveling control of a vehicle lamp, the database having map information for vehicle travel and a plurality of reference positions related to the map information, comprising: A plurality of pieces of gradient information within a region including at least one of the reference positions are weighted and stored.
  • a control system for a vehicle lamp includes: 1.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a leveling control system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • 4 is a conceptual diagram showing a target leveling angle and an actual leveling angle when a vehicle runs on a road surface.
  • FIG. FIG. 4 is a diagram showing a format of gradient information according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a schematic diagram for explaining a tilt angle of a vehicle.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining map information according to the first embodiment of the present disclosure.
  • 4 is a flowchart showing a database creation process according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method for determining the reliability of gradient information according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a leveling control process according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a leveling control system according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram showing a format of gradient information according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining map information according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram showing a format of a representative value of gradient information according to the second embodiment of the present disclosure.
  • 10 is a flowchart showing a database creation process according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method for calculating a weighting coefficient of gradient information according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a leveling control process according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a leveling control system according to a third embodiment of the present disclosure.
  • 4 is a conceptual diagram showing a target leveling angle and an actual leveling angle when a vehicle runs on a road surface.
  • FIG. FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining a predicted traveling direction.
  • FIG. 13 is a diagram showing a format of gradient information according to a reference example.
  • FIG. 13 is a diagram showing a format of gradient information according to a third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram for explaining a method for referring to gradient information according to a third embodiment of the present disclosure.
  • 13 is a flowchart showing a leveling control process according to a third embodiment of the present disclosure.
  • This disclosure relates to a database creation method, a leveling control method, and a database.
  • a leveling angle control system according to a first embodiment of the present disclosure will be described.
  • the leveling angle control method and the database creation method will be described.
  • the inclination angle calculation method, the gradient information storage method, the gradient information reliability determination method, and the gradient information weighting coefficient calculation method will be described.
  • the leveling angle control flow based on the gradient information will be described.
  • a leveling angle control system according to a second embodiment of the present disclosure will be described.
  • a method for creating a database will be described.
  • a method for calculating an inclination angle a method for storing gradient information, a method for determining the reliability of gradient information, and a method for calculating a weighting coefficient for gradient information will be described.
  • a leveling angle control flow based on gradient information will be described.
  • This disclosure also relates to a control system.
  • the format of the gradient information is described.
  • a method for calculating the inclination angle and a method for referencing the gradient information is described.
  • a leveling angle control flow based on the gradient information is described.
  • ⁇ Configuration of leveling angle control system 100> 1 is a block diagram showing an example of a configuration of a leveling angle control system 100 (hereinafter, also simply referred to as "system 100") according to a first embodiment of the present disclosure.
  • the system 100 is a system that controls a leveling angle at a predetermined first point ahead of a current traveling point of a vehicle 10, based on a road surface angle at a point ahead of the current traveling point of the vehicle 10.
  • the system 100 is a system for controlling the leveling angle of a vehicle headlamp 50.
  • the system 100 is configured with, for example, a vehicle 10 and a headlamp 50.
  • the vehicle 10 is configured with, for example, a sensor unit 20, a vehicle control unit 30, and a storage unit (database) 40.
  • the sensor unit 20 may be provided in a headlamp 50.
  • the storage unit 40 may be provided in the headlamp 50, or may be configured to be provided outside the vehicle 10 (for example, in a data center that can be communicatively connected to the vehicle 10).
  • the sensor unit 20 is composed of, for example, a camera 21, a LiDAR (Light Detection And Ranging) 22, a six-axis sensor 23, and a position sensor 24.
  • the camera 21 is provided so as to be able to capture at least an image of the area in front of the vehicle 10.
  • the LiDAR 22 is provided so as to be able to acquire an image of at least an area in front of the vehicle 10.
  • the six-axis sensor 23 is, for example, a six-axis acceleration sensor that detects acceleration and angular velocity in each of the mutually orthogonal x-, y-, and z-axes.
  • the six-axis sensor 23 is attached to the vehicle 10 so that, for example, the x-axis is aligned with the longitudinal axis of the vehicle 10, the y-axis is aligned with the lateral axis of the vehicle 10, and the z-axis is aligned with the vertical axis of the vehicle 10.
  • the position sensor 24 is a sensor that detects the position information of the vehicle 10, and is, for example, a GPS (Global Positioning System) sensor or a GNSS (Global Navigation Satellite System) sensor.
  • GPS Global Positioning System
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the data obtained by the camera 21, LiDAR 22, 6-axis sensor 23, and position sensor 24 is output to the vehicle control unit 30.
  • the vehicle control unit 30 is composed of a gradient calculation unit 31, a road surface angle calculation unit 32, a representative value determination unit 33, and a target leveling angle calculation unit 34.
  • the vehicle control unit 30 controls various operations such as driving of the vehicle 10.
  • the vehicle control unit 30 includes a processor such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field programmable Gate Array), or a general-purpose CPU (Central Processing Unit).
  • the vehicle 10 also includes, for example, a ROM (Read Only Memory) in which various vehicle control programs are stored, and a RAM (Random Access Memory) in which various vehicle control data are temporarily stored.
  • the processor of the vehicle control unit 30 can expand data specified from the various vehicle control programs stored in the ROM onto the RAM, and control various operations of the vehicle 10 in cooperation with the RAM.
  • the headlamp 50 is mounted on the vehicle 10 and emits light ahead of the vehicle 10.
  • the headlamp 50 is composed of, for example, a light source unit that emits light, a leveling actuator 70, and a lamp control unit 60 that controls the light source unit and the leveling actuator 70.
  • the lamp control unit 60 is composed of a leveling angle control unit 61.
  • the lamp control unit 60 includes a processor such as an ASIC, FPGA, or general-purpose CPU.
  • the lamp control unit 60 also includes, for example, a ROM (Read Only Memory) in which various control programs are stored, and a RAM (Random Access Memory) in which various control data are temporarily stored.
  • the processor of the lamp control unit 60 can expand data specified from the various control programs stored in the ROM onto the RAM, and control various operations of the headlamp 50 in cooperation with the RAM.
  • the leveling angle control unit 61 controls the leveling angle of the headlamp 50 via the leveling actuator 70.
  • the leveling actuator 70 provided in the headlamp 50 may take some time from when the leveling actuator 70 provided in the headlamp 50 starts to operate until the leveling angle reaches the target value (target leveling angle ⁇ ). For example, it may take about 0.1 to 0.5 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the light source of the headlamp 50 may be composed of a plurality of LEDs, and the leveling angle may be controlled in a pseudo manner by controlling the on/off of each LED. In this case, it may take about 0.01 to 0.1 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the leveling angle control unit 61 operates based on various inputs from the vehicle control unit 30 .
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing the target leveling angle ⁇ and the actual leveling angle when the vehicle 10 runs on a road surface.
  • the leveling angle of the headlight 50 is set so that the center point of the light distribution pattern (point O where line H and line V intersect) is located, for example, 70 m ahead of the vehicle 10.
  • the leveling angle at this time (represented by line H2 in Fig. 2) is tilted downward by about 0.5 degrees with respect to the horizontal direction (represented by line H1 in Fig. 2).
  • this angle tilted downward by 0.5 degrees with respect to the horizontal direction while traveling on a flat road surface is called the reference leveling angle of the headlight 50, and the leveling angle of the headlight 50 is expressed as an angle deviated from the reference leveling angle.
  • this reference leveling angle is a value that differs depending on the mounting height of the headlamp 50 on the vehicle 10, laws and regulations, etc. 0.5 degrees is merely a number used for the sake of concrete explanation.
  • the leveling angle of the headlamp 50 is set to an angle that corresponds to the angle of the road surface on which the vehicle 10 is traveling. For example, if the road surface ahead of the vehicle is downward as shown in FIG. 2(b) (road surface angle is negative), the illumination reference point will be located farther than 70 m ahead of the vehicle 10 if the standard leveling angle is left unchanged. Therefore, by tilting the leveling angle downward from the standard leveling angle, as represented by line H3, the illumination reference point is positioned 70 m ahead of the vehicle 10.
  • the target leveling angle calculation unit 34 calculates a target leveling angle ⁇ of the headlamp 50 based on a representative value within an area corresponding to the current traveling position of the vehicle 10 or the traveling direction of the vehicle. For example, the target leveling angle calculation unit 34 identifies the current traveling point of the vehicle 10 based on the sensor information detected by the position sensor 24. The target leveling angle calculation unit 34 also identifies the traveling direction of the vehicle 10 based on the history of the traveling points. Furthermore, the target leveling angle calculation unit 34 identifies a predetermined point (first point) ahead of the vehicle 10 based on the current traveling point and traveling direction. Furthermore, the target leveling angle calculation unit 34 reads out gradient information 42 of the first point stored in the storage unit 40. Fig.
  • FIG. 3 shows the format of the gradient information 42 stored in the storage unit 40.
  • the storage unit 40 stores position information and the tilt angle ⁇ at that position.
  • the target leveling angle calculation unit 34 specifies the tilt angle ⁇ at a position that coincides with the first point or a position closest to the first point.
  • the target leveling angle calculation unit 34 calculates the target leveling angle ⁇ of the first point based on the identified tilt angle ⁇ of the first point.
  • the vehicle control unit 30 outputs the calculated target leveling angle ⁇ to the lamp control unit 60, and the leveling angle control unit 61 of the lamp control unit 60 controls the leveling angle so that it becomes the input target leveling angle ⁇ .
  • each data of the gradient information 42 is acquired by the six-axis sensor 23 and the position sensor 24 of the sensor unit 20, and is used when calculating the target leveling angle ⁇ as described above.
  • the vehicle control unit 30 acquires sensor information at predetermined time intervals, such as every millisecond, while the vehicle 10 is traveling, and stores the sensor information in the storage unit 40 in association with the detection time as shown in FIG. 3. In the present disclosure, as shown in FIG.
  • a gradient information ID capable of identifying each data set is assigned to a group of data sets including the detection time, position information (north latitude and east longitude), height, roll angle, pitch angle, yaw angle, road surface angle, and traveling direction.
  • the gradient information ID and this group of data sets are collectively referred to as gradient information 42.
  • the gradient calculation unit 31 calculates the roll angle based on the output of the angular acceleration around the x-axis of the six-axis sensor 23, and stores it in the storage unit 40.
  • the gradient calculation unit 31 also calculates the direction of travel based on the difference between the position information at the current time and the position information at the immediately preceding detection time.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the vehicle inclination angle ⁇ .
  • the inclination angle ⁇ is the sum of the road surface angle ⁇ r, which is the inclination angle of the road surface with respect to the horizontal plane, and the vehicle angle ⁇ v, which is the inclination angle of the vehicle 10 with respect to the road surface.
  • the road surface angle ⁇ r is an angle indicating the gradient of the road surface at that point.
  • the vehicle angle ⁇ v is a fixed angle determined for each vehicle type, for example.
  • the vehicle angle ⁇ v is recorded in the memory unit 40 or the like.
  • the gradient calculation unit 31 calculates the tilt angle ⁇ from the following formula (1) based on the detection value vector Gx of the gravitational acceleration vector G in the x-axis direction detected by the six-axis sensor 23 and the detection value vector Gz of the gravitational acceleration vector G in the z-axis direction. Note that the calculation of the tilt angle ⁇ is not limited to the above example, and other known methods may be used.
  • the gradient calculation unit may calculate the tilt angle ⁇ at a specific point in front of the vehicle 10 based on three-dimensional image data output by the camera 21 or the LiDAR 22.
  • Conventionally known image analysis methods can be used to calculate the tilt angle ⁇ without any particular restrictions.
  • the system 100 does not store gradient information 42 for every position on the map, but sets a reference position on the map and associates a representative value with this reference position and stores it.
  • the representative value set for the reference position is a value set based on multiple pieces of gradient information 42 within an area Ar that includes at least one reference position.
  • Fig. 5 is a conceptual diagram for explaining map information 41 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • a map for vehicle travel is divided into a plurality of areas Ar by a grid Gr.
  • Each area Ar is associated with gradient information 42 including the road surface angle ⁇ r of the vehicle 10 calculated by the gradient calculation unit 31 when the vehicle 10 traveled in the past.
  • a representative value identified by the representative value identification unit 33 based on the plurality of gradient information 42 is associated with the reference position.
  • the reference position may be, for example, the center point of each area Ar.
  • the number of reference positions in each area Ar is not limited to one, and each area Ar may have multiple reference positions.
  • the multiple areas Ar divided by the grid Gr may be variable areas according to the number of pieces of gradient information 42.
  • the multiple areas Ar variable areas, the range of the area can be changed according to the road environment at the traveling point of the vehicle 10, thereby improving the accuracy of the gradient information 42 to be referenced.
  • the area Ar may be enlarged to increase the number of pieces of gradient information 42 to be referenced.
  • the map for vehicle travel may be divided into a plurality of circular regions instead of the grid Gr.
  • the current position and current traveling direction of the vehicle 10 can be identified as shown in FIG. 5 from the position information and traveling direction of the gradient information ID with the most recent detection time.
  • the representative value identification unit 33 identifies the reference position in each divided area of the map information 41 and the representative value of the gradient information 42 from the map information 41 stored in the memory unit 40 and the gradient information 42 associated with the map information 41.
  • the representative value identification unit 33 may identify, for example, the average value or median value of the multiple gradient information 42 in each area as the representative value. Furthermore, the number of representative values per area is not limited to one, and multiple representative values may be provided.
  • the vehicle control unit 30 stores the specific value identified by the representative value identification unit 33 in the memory unit 40 in association with the map information 41.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the database creation process.
  • the vehicle control unit 30 sequentially calculates the gradient information 42 based on the sensor information detected by the sensor unit 20 (S100). Next, the vehicle control unit 30 specifies to which area Ar the position information of the calculated gradient information 42 belongs (S101). Next, when storing the calculated gradient information 42 in the storage unit 40, the vehicle control unit 30 judges whether the gradient information 42 has high reliability (S102).
  • the vehicle control unit 30 stores the gradient information 42 in the storage unit 40 (S103), and the representative value identification unit 33 calculates (updates) a representative value of the area Ar that includes the current traveling point, and stores the representative value in the storage unit 40 (S104). If it is judged that the calculated gradient information 42 has low reliability (NO in S102), the vehicle control unit 30 discards the gradient information 42 without storing it in the storage unit 40 (S105). Thereafter, the database creation process ends. In the present disclosure, the reliability of the entire gradient information 42 is determined, but the reliability of each data of the gradient information 42 may be determined to determine whether to store it in the storage unit 40 or discard it.
  • the vehicle control unit 30 may determine whether the reliability of the gradient information 42 is high or not, and store the gradient information 42 in the memory unit 40 only if the reliability is high.
  • 7 is a diagram for explaining a method for determining the reliability of the gradient information 42.
  • the vertical axis indicates frequency
  • the horizontal axis indicates the height of the past gradient information 42, or the magnitude of the gradient.
  • the vehicle control unit 30 may determine the reliability of the gradient information 42 to be newly stored in the memory unit 40 based on whether the gradient information 42 falls outside the distribution of past gradient information 42 (height or gradient magnitude) stored in the memory unit 40.
  • the vehicle control unit 30 calculates the deviation of the gradient information 42 to be newly stored in the storage unit 40 based on the past gradient information 42.
  • the reliability of the gradient information 42 may be determined to be high, and the vehicle control unit 30 may store the gradient information 42 in the storage unit 40.
  • the reliability of the gradient information 42 may be determined to be low, and the vehicle control unit 30 may not store the gradient information 42 in the storage unit 40. This makes it possible to eliminate low-reliability sensor information detected due to erroneous detection by the six-axis sensor 23 or the position sensor 24, and store highly accurate gradient information 42.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the leveling angle control process.
  • the vehicle control unit 30 identifies the position information of the first point and the traveling direction of the current location based on the sensor information detected by the sensor unit 20 (S200).
  • the target leveling angle calculation unit 34 judges whether or not a representative value (tilt angle ⁇ ) of the gradient information 42 of the region Ar in the traveling direction is stored in the storage unit 40 (S201).
  • the target leveling angle calculation unit 34 calculates the target leveling angle ⁇ based on the representative value in the region according to the traveling direction stored in the storage unit 40 (S202). In addition, if the representative value is not stored in the memory unit 40 (NO in S201), the target leveling angle calculation unit 34 may calculate the target leveling angle ⁇ based on the inclination angle ⁇ calculated by the gradient calculation unit 31 (S203). Next, the target leveling angle calculation unit 34 outputs the calculated target leveling angle ⁇ to the leveling angle control unit 61.
  • the leveling angle control unit 61 controls the leveling angle so as to approach the target leveling angle ⁇ calculated by the target leveling angle calculation unit 34, and controls the operation of the leveling actuator 70 (S204). Thereafter, the leveling angle control process ends.
  • the above configuration makes it possible to create a leveling control database that effectively utilizes past gradient information while reducing the size of the data to be stored and shortening the time required to calculate the target leveling angle ⁇ .
  • the target leveling angle ⁇ of the headlights 50 at the specified first point is calculated based on the road surface angle ⁇ r of a specified second point that the vehicle 10 reaches after traveling a specified number of seconds (e.g., 1 second) or a specified distance (e.g., 10 m) from the first point.
  • the road surface angle ⁇ r of the specified second point uses a representative value of the gradient information 42 stored in the memory unit 40. If the representative value of the gradient information 42 of the specified second point is not stored in the memory unit 40, the road surface angle ⁇ r of the specified second point calculated by the road surface angle calculation unit 32 may be used.
  • the specified first point and the specified second point are located in the traveling direction of the vehicle 10.
  • the system 100 may be configured to include an external data server connected to the vehicle control unit 30 via wireless communication, to store all of the sequentially calculated gradient information 42 in the external data server, and to calculate the representative value of the reference position based on the sequentially acquired gradient information 42 by the data server.
  • the external data server transmits the calculated representative value of the reference position via wireless communication to the storage unit 40 mounted on the vehicle 10.
  • the format of the gradient information 42 shown in FIG. 3 may include a road surface angle ⁇ r instead of the inclination angle ⁇ .
  • the target leveling angle calculation unit 34 calculates the inclination angle ⁇ by summing the road surface angle ⁇ r and the vehicle angle ⁇ v, and calculates the target leveling angle based on the calculated inclination angle ⁇ .
  • ⁇ Configuration of Leveling Angle Control System 1100> 9 is a block diagram showing an example of a configuration of a leveling angle control system 1100 (hereinafter, also simply referred to as "system 1100") according to a second embodiment of the present disclosure.
  • the system 1100 is a system that controls a leveling angle at a predetermined first point ahead of a current traveling point of a vehicle 1010, based on a road surface angle at a point ahead of the current traveling point of the vehicle 1010.
  • the system 1100 is a system for controlling the leveling angle of a vehicle headlamp 1050.
  • the system 1100 is configured with, for example, a vehicle 1010 and a headlamp 1050.
  • the vehicle 1010 is configured with, for example, a sensor unit 1020, a vehicle control unit 1030, and a storage unit (database) 1040.
  • the sensor unit 1020 may be provided in the headlight 1050.
  • the storage unit 1040 may be provided in the headlight 1050, or may be configured to be provided outside the vehicle 1010 (for example, in a data center that can be communicatively connected to the vehicle 1010).
  • the sensor unit 1020 is composed of, for example, a camera 1021, a LiDAR 1022, a six-axis sensor 1023, and a position sensor 1024.
  • the camera 1021 is provided so as to be able to capture at least an image of the area in front of the vehicle 1010.
  • the LiDAR 1022 is provided so as to be able to acquire an image of at least an area in front of the vehicle 1010.
  • the six-axis sensor 1023 is, for example, a six-axis acceleration sensor that detects acceleration and angular velocity in each of the mutually orthogonal x-, y-, and z-axes.
  • the six-axis sensor 1023 is attached to the vehicle 1010 so that, for example, the x-axis is aligned with the longitudinal axis of the vehicle 1010, the y-axis is aligned with the lateral axis of the vehicle 1010, and the z-axis is aligned with the vertical axis of the vehicle 1010.
  • the position sensor 1024 is a sensor that detects the position information of the vehicle 1010, and is, for example, a GPS sensor or a GNSS sensor.
  • the data obtained by the camera 1021, LiDAR 1022, 6-axis sensor 1023, and position sensor 1024 is output to the vehicle control unit 1030.
  • the vehicle control unit 1030 is composed of a gradient calculation unit 1031, a road surface angle calculation unit 1032, a representative value determination unit 1033, and a target leveling angle calculation unit 1034.
  • the vehicle control unit 1030 controls various operations such as driving of the vehicle 1010.
  • the vehicle control unit 1030 includes a processor such as an ASIC, FPGA, or general-purpose CPU.
  • the vehicle 1010 also includes, for example, a ROM in which various vehicle control programs are stored and a RAM in which various vehicle control data are temporarily stored.
  • the processor of the vehicle control unit 1030 can expand data specified from the various vehicle control programs stored in the ROM onto the RAM and control various operations of the vehicle 1010 in cooperation with the RAM.
  • the headlamp 1050 is mounted on the vehicle 1010 and emits light ahead of the vehicle 1010.
  • the headlamp 1050 is composed of, for example, a light source unit that emits light, a leveling actuator 1070, and a lamp control unit 1060 that controls the light source unit and the leveling actuator 1070.
  • the lamp control unit 1060 is composed of a leveling angle control unit 1061.
  • the lamp control unit 1060 includes a processor such as an ASIC, FPGA, or general-purpose CPU.
  • the lamp control unit 1060 also includes, for example, a ROM in which various control programs are stored and a RAM in which various control data are temporarily stored.
  • the processor of the lamp control unit 1060 can expand data specified by the various control programs stored in the ROM onto the RAM, and control various operations of the headlamp 1050 in cooperation with the RAM.
  • the leveling angle control unit 1061 controls the leveling angle of the headlamp 1050 via the leveling actuator 1070.
  • the leveling actuator 1070 provided in the headlamp 1050 may take some time from when the leveling actuator 1070 provided in the headlamp 1050 starts operating until the leveling angle reaches the target value (target leveling angle ⁇ ). For example, it may take about 0.1 to 0.5 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the light source of the headlight 1050 may be composed of a plurality of LEDs, and the leveling angle may be controlled in a pseudo manner by controlling the on/off of each LED. In this case, it may take about 0.01 to 0.1 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the leveling angle control unit 1061 operates based on various inputs from the vehicle control unit 1030 .
  • each data of the gradient information 1042 is acquired by the six-axis sensor 1023 and the position sensor 1024 of the sensor unit 1020, and is used when calculating the target leveling angle ⁇ as described above.
  • the vehicle control unit 1030 acquires sensor information at predetermined time intervals, such as every millisecond, while the vehicle 1010 is traveling, and stores the sensor information in the storage unit 1040 in association with the detection time as shown in FIG. 10.
  • predetermined time intervals such as every millisecond
  • a gradient information ID capable of identifying each data set is assigned to a group of data sets including the detection time, position information (north latitude and east longitude), height, roll angle, pitch angle, yaw angle, road surface angle, traveling direction, and weighting coefficient W.
  • the gradient information ID and this group of data sets are collectively referred to as gradient information 1042.
  • the gradient calculation unit 1031 calculates the roll angle based on the output of the angular acceleration around the x-axis of the six-axis sensor 1023, and stores it in the storage unit 1040.
  • the gradient calculation unit 1031 also calculates the direction of travel based on the difference between the position information at the current time and the position information at the immediately preceding detection time.
  • the accuracy of the calculated gradient information 1042 may decrease because there is variation in the acquired sensor information. This will result in a decrease in the accuracy of the controlled leveling angle.
  • the system 1100 according to the second embodiment of the present disclosure calculates a normal distribution of multiple previously calculated gradient information 1042 within an area Ar that includes the current driving point, calculates a probability density P in the normal distribution of the newly calculated gradient information 1042, and stores the calculated probability density P as a weighting coefficient W. Furthermore, the system 1100 according to the second embodiment of the present disclosure does not store gradient information 1042 for every position on the map, but sets a reference position on the map and stores a representative value 1043 in association with this reference position.
  • the representative value 1043 set for the reference position is a value that is set based on multiple pieces of gradient information 1042 within an area Ar that includes at least one reference position.
  • Fig. 11 is a conceptual diagram for explaining map information 1041 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • a map for vehicle travel is divided into a plurality of areas Ar by a grid Gr.
  • Each area Ar is associated with gradient information 1042 including the road surface angle ⁇ r of the vehicle 1010 calculated by the gradient calculation unit 1031 when the vehicle 1010 traveled in the past.
  • a representative value 1043 identified by the representative value identification unit 1033 based on the plurality of gradient information 1042 is associated with the reference position.
  • FIG. 12 shows a format of the representative value 1043 of the gradient information 1042 stored in the storage unit 1040.
  • a representative value 1043 of a certain area Ar is set based on the plurality of gradient information 1042 shown in FIG. 11, and an area ID indicating the area Ar is attached to the representative value 1043 of the plurality of gradient information 1042 of each area Ar, and the representative value 1043 of each area Ar is created as one database and stored in the storage unit 1040.
  • the gradient information 1042 of the area Ar may be transferred from the storage unit 1040 to an external data server or the like connected to the vehicle control unit 1030 via wireless communication, and only the representative value 1043 may be stored in the storage unit 1040.
  • each parameter of multiple gradient information 1042 may be multiplied by a weighting factor W, and the sum of the values may be divided by the sum of the weighting factors W to calculate each parameter of the gradient information 1042 of the representative value 1043.
  • the reference position may be, for example, the center point of each area Ar. Also, the number of reference positions in each area Ar is not limited to one, and there may be multiple reference positions.
  • the multiple areas Ar divided by the grid Gr may be variable areas according to the number of pieces of gradient information 1042.
  • the multiple areas Ar variable areas, the range of the area can be changed according to the road environment at the traveling point of the vehicle 1010, thereby improving the accuracy of the gradient information 1042 to be referenced. For example, when the number of pieces of gradient information 1042 included in a certain region Ar is equal to or smaller than a predetermined value, the region Ar may be enlarged to increase the number of pieces of gradient information 1042 to be referenced.
  • the region Ar may be enlarged to increase the number of pieces of gradient information 1042 to be referenced, thereby reducing the variance of the gradient information 1042.
  • the map for vehicle travel may be divided into a plurality of circular regions instead of the grid Gr.
  • the current position and current traveling direction of the vehicle 1010 can be identified as shown in FIG. 12 from the position information and traveling direction of the gradient information ID with the most recent detection time.
  • the representative value identification unit 1033 identifies a reference position in each divided area of the map information 1041 and a representative value 1043 of the gradient information 1042 from the map information 1041 stored in the storage unit 1040 and the gradient information 1042 associated with the map information 1041.
  • the representative value identification unit 1033 may identify, for example, the average value or median value of the multiple gradient information 1042 in each area as the representative value 1043.
  • the number of representative values 1043 is not limited to one for each area, and multiple representative values 1043 may be provided.
  • the vehicle control unit 1030 stores the specific value identified by the representative value identification unit 1033 in the storage unit 1040 in association with the map information 1041.
  • FIG. Fig. 13 is a flowchart showing the database creation process.
  • the vehicle control unit 1030 sequentially calculates gradient information 1042 based on the sensor information detected by the sensor unit 1020 (S1100).
  • the vehicle control unit 1030 specifies to which area Ar the position information of the calculated gradient information 1042 belongs (S1101).
  • the vehicle control unit 1030 calculates the probability density P (weighting factor W) of the newly calculated gradient information 1042 from the normal distribution of the gradient information 1042 calculated in the past (S1102).
  • the vehicle control unit 1030 stores the gradient information 1042 including the weighting factor W in the storage unit 1040 (S1104), and the representative value identification unit 1033 calculates (updates) a representative value 1043 of the area Ar including the current traveling point, and stores the representative value 1043 in the storage unit 1040 (S1105). If it is determined that the weighting factor W is less than the predetermined threshold Th (NO in S1103), the vehicle control unit 1030 discards the newly calculated gradient information 1042 without storing it in the storage unit 1040 (S1106).
  • a weighting factor W is defined for the entire gradient information 1042.
  • a weighting factor W may be defined for each data of the gradient information 1042, and it may be determined for each data whether the weighting factor W is equal to or greater than a predetermined threshold value Th, and whether to store the data in the memory unit 1040 or discard the data.
  • the vehicle control unit 1030 may determine whether the weighting coefficient W is greater than or equal to a predetermined threshold value Th, and store the gradient information 1042 in the memory unit 1040 only if the weighting coefficient W is greater than or equal to the predetermined threshold value Th.
  • 14 is a diagram for explaining a method of calculating the weighting factor W of the gradient information 1042.
  • the vertical axis indicates the probability density P (weighting factor W), and the horizontal axis indicates the height of the past gradient information 1042, or the magnitude of the gradient.
  • the vehicle control unit 1030 calculates the deviation of the weighting factor W of the gradient information 1042 to be newly stored in the storage unit 1040 based on the past gradient information 1042. For example, when the gradient information 1042 to be newly stored in the storage unit 1040 is located in an area X where the deviation of the weighting factor W is equal to or less than a predetermined threshold Th as shown in D1 of FIG. 14, the accuracy of the gradient information 1042 may be determined to be high, and the vehicle control unit 1030 may store the gradient information 1042 in the storage unit 1040. Also, when the gradient information 1042 is located in an area Y where the deviation of the weighting factor W exceeds a predetermined threshold Th as shown in D2 of FIG.
  • the accuracy of the gradient information 1042 may be determined to be low, and the vehicle control unit 1030 may not store the gradient information 1042 in the storage unit 1040.
  • the vertical axis of the graph in FIG. 14 is the probability density P (weighting factor W)
  • the integral value becomes 1 when the whole is integrated. This makes it possible to eliminate low-precision sensor information detected due to erroneous detection by the six-axis sensor 1023 or the position sensor 1024, and store high-precision gradient information 1042.
  • FIG. Fig. 15 is a flowchart showing the leveling angle control process.
  • the vehicle control unit 1030 weights the sensor information detected by the sensor unit 1020 by a weighting factor W, and specifies the position information of the first point and the traveling direction of the current location based on the weighted sensor information (S1200).
  • the target leveling angle calculation unit 1034 judges whether the representative value 1043 (tilt angle ⁇ ) of the gradient information 1042 of the region Ar in the traveling direction is stored in the storage unit 1040 (S1201). If the representative value 1043 is stored in the storage unit 1040 (YES in S1201), the target leveling angle calculation unit 1034 calculates the target leveling angle ⁇ based on the representative value 1043 in the region according to the traveling direction stored in the storage unit 1040 (S1202).
  • the target leveling angle calculation unit 1034 may weight the inclination angle ⁇ calculated by the gradient calculation unit 1031 with a weighting coefficient W and calculate the target leveling angle ⁇ based on the weighted inclination angle ⁇ (S1203).
  • the target leveling angle calculation unit 1034 outputs the calculated target leveling angle ⁇ to the leveling angle control unit 1061.
  • the leveling angle control unit 1061 controls the operation of the leveling actuator 1070 so that the angle approaches the target leveling angle ⁇ calculated by the target leveling angle calculation unit 1034 (S1204). Thereafter, the leveling angle control process ends.
  • the above configuration makes it possible to create a leveling control database that effectively utilizes past gradient information and enables highly accurate leveling control.
  • the target leveling angle ⁇ of the headlamp 1050 at the specified first point is calculated based on the road surface angle ⁇ r of a specified second point that the vehicle 1010 reaches after traveling a specified number of seconds (e.g., 1 second) or a specified distance (e.g., 10 m) from the first point.
  • the road surface angle ⁇ r of the specified second point uses the representative value 1043 of the gradient information 1042 stored in the memory unit 1040. If the representative value 1043 of the gradient information 1042 of the specified second point is not stored in the memory unit 1040, the road surface angle ⁇ r of the specified second point calculated by the road surface angle calculation unit 1032 may be used.
  • the specified first point and the specified second point are located in the traveling direction of the vehicle 1010.
  • the system 1100 according to the second embodiment of the present disclosure may be configured to include an external data server connected to the vehicle control unit 1030 via wireless communication, to store all sequentially calculated gradient information 1042 in the external data server, and to calculate the representative value 1043 of the reference position based on the sequentially acquired gradient information 1042.
  • the external data server transmits the calculated representative value 1043 of the reference position to the storage unit 1040 mounted on the vehicle 1010 via wireless communication.
  • the format of the gradient information 1042 shown in FIG. 10 may include a road surface angle ⁇ r instead of the inclination angle ⁇ .
  • the target leveling angle calculation unit 1034 calculates the inclination angle ⁇ by summing the road surface angle ⁇ r and the vehicle angle ⁇ v, and calculates the target leveling angle based on the calculated inclination angle ⁇ .
  • ⁇ Configuration of Leveling Angle Control System 2100> 16 is a block diagram showing an example of a configuration of a leveling angle control system 2100 (hereinafter, also simply referred to as "system 2100") according to a third embodiment of the present disclosure.
  • the system 2100 is a system that controls a leveling angle at a predetermined first point ahead of a current traveling point of a vehicle 2010, based on a road surface angle at a point ahead of the current traveling point of the vehicle 2010.
  • the system 2100 is a system for controlling the leveling angle of a vehicle headlamp 2050.
  • the system 2100 is configured with, for example, a vehicle 2010 and a headlamp 2050.
  • the vehicle 2010 is configured with, for example, a camera 2021, a LiDAR 2022, a six-axis sensor 2023, and a position sensor 2024.
  • the camera 2021 is provided so as to be able to capture an image of at least the area in front of the vehicle 2010.
  • the LiDAR 2022 is provided so as to be able to acquire an image of at least the area in front of the vehicle 2010.
  • the six-axis sensor 2023 is, for example, a six-axis acceleration sensor that detects acceleration and angular velocity in each of the mutually orthogonal x-axis, y-axis, and z-axis directions.
  • the six-axis sensor 2023 is attached to the vehicle 2010 such that, for example, the x-axis is aligned with the longitudinal axis of the vehicle 2010, the y-axis is aligned with the lateral axis of the vehicle 2010, and the z-axis is aligned with the vertical axis of the vehicle 2010.
  • the position sensor 2024 is a sensor that detects the position information of the vehicle 2010, and is, for example, a GPS sensor or a GNSS sensor.
  • the data obtained by the camera 2021, LiDAR 2022, 6-axis sensor 2023, and position sensor 2024 is output to the vehicle control unit 2030.
  • the vehicle control unit 2030 is composed of a gradient calculation unit 2031, a traveling direction estimation unit 2032, a determination unit 2033, and a target leveling angle calculation unit 2034.
  • the vehicle control unit 2030 controls various operations such as driving of the vehicle 2010.
  • the vehicle control unit 2030 includes a processor such as an ASIC, an FPGA, or a general-purpose CPU.
  • the vehicle 2010 also includes, for example, a ROM in which various vehicle control programs are stored and a RAM in which various vehicle control data are temporarily stored.
  • the processor of the vehicle control unit 2030 can expand data specified from the various vehicle control programs stored in the ROM onto the RAM, and control various operations of the vehicle 2010 in cooperation with the RAM.
  • the headlamp 2050 is mounted on the vehicle 2010 and emits light ahead of the vehicle 2010.
  • the headlamp 2050 is composed of, for example, a light source unit that emits light, a leveling actuator 2070, and a lamp control unit 2060 that controls the light source unit and the leveling actuator 2070.
  • the lamp control unit 2060 is composed of a leveling angle control unit 2061.
  • the lamp control unit 2060 includes a processor such as an ASIC, FPGA, or general-purpose CPU.
  • the lamp control unit 2060 also includes, for example, a ROM in which various control programs are stored and a RAM in which various control data are temporarily stored.
  • the processor of the lamp control unit 2060 can expand data specified by the various control programs stored in the ROM onto the RAM, and control various operations of the headlamp 2050 in cooperation with the RAM.
  • the leveling angle control unit 2061 controls the leveling angle of the headlamp 2050 via the leveling actuator 2070.
  • the leveling actuator 2070 provided in the headlamp 2050 may take some time from when the leveling actuator 2070 provided in the headlamp 2050 starts operating until the leveling angle reaches the target value (target leveling angle ⁇ ). For example, it may take about 0.1 to 0.5 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the light source of the headlight 2050 may be composed of multiple LEDs, and the leveling angle may be controlled in a pseudo manner by controlling the on/off of each LED. In this case, it may take about 0.01 to 0.1 seconds from when the target leveling angle ⁇ is calculated until the leveling angle actually becomes the target leveling angle ⁇ .
  • the leveling angle control unit 2061 operates based on various inputs from the vehicle control unit 2030.
  • FIG. 17 is a conceptual diagram showing the target leveling angle ⁇ and the actual leveling angle when a vehicle 2010 runs on a road surface.
  • the leveling angle of the headlight 2050 is set so that the center point of the light distribution pattern (point O where line H and line V intersect) is located, for example, 70 m ahead of the vehicle 2010.
  • the leveling angle at this time (represented by line H2 in Fig. 17) is tilted downward by about 0.5 degrees with respect to the horizontal direction (represented by line H1 in Fig. 17).
  • this angle tilted downward by 0.5 degrees with respect to the horizontal direction while traveling on a flat road surface is called the reference leveling angle of the headlight 2050, and the leveling angle of the headlight 2050 is expressed as an angle deviated from the reference leveling angle.
  • this reference leveling angle is a value that differs depending on the mounting height of the headlamp 2050 on the vehicle 2010, laws and regulations, etc. 0.5 degrees is merely a number used for the sake of concrete explanation.
  • the leveling angle of the headlamp 2050 is set to an angle according to the angle of the road surface on which the vehicle 2010 is traveling. For example, if the road surface ahead of the vehicle is downward as shown in FIG. 17(b) (road surface angle is negative), the illumination reference point will be located farther than 70 m ahead of the vehicle 2010 if the standard leveling angle is left unchanged. Therefore, by tilting the leveling angle downward from the standard leveling angle, as represented by line H3, the illumination reference point is positioned 70 m ahead of the vehicle 2010.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 calculates the target leveling angle ⁇ of the headlamp 2050 based on gradient information 2042 of a first point determined according to the current position and traveling direction of the vehicle 2010.
  • Fig. 18 is a conceptual diagram for explaining the predicted traveling direction.
  • the traveling direction estimating unit 2032 identifies the current traveling point of the vehicle 2010 based on the sensor information detected by the position sensor 2024.
  • the traveling direction estimating unit 2032 also estimates the predicted traveling direction of the vehicle 2010 based on the difference between the position information at the current time and the position information at the immediately preceding detection time.
  • the traveling direction estimating unit 2032 identifies a predetermined point (first point) ahead of the vehicle 2010 and a reference area Ar of the gradient information 2042 based on the current traveling point and the predicted traveling direction.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 reads out gradient information 2042 of the first point stored in the storage unit 2040.
  • the storage unit 2040 stores position information and the tilt angle ⁇ at that position.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 specifies the tilt angle ⁇ at a position that coincides with the first point or a position closest to the first point.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 calculates the target leveling angle ⁇ of the first point based on the specified tilt angle ⁇ of the first point.
  • the vehicle control unit 2030 outputs the calculated target leveling angle ⁇ to the lamp control unit 2060, and the leveling angle control unit 2061 of the lamp control unit 2060 controls the leveling angle so that it becomes the input target leveling angle ⁇ .
  • the illustrated reference area Ar is a circular area centered on the first point, but it may be a single area divided by a grid.
  • the reference area Ar may be a variable area depending on the number of pieces of gradient information 2042. By making the reference area Ar a variable area, it is possible to improve the accuracy of the referenced gradient information 2042 by varying the range of the area depending on the road environment at the traveling point of the vehicle 2010. For example, when the number of pieces of gradient information 2042 included in the reference area Ar is equal to or less than a predetermined value, the reference area Ar may be enlarged to increase the number of pieces of gradient information 2042 to be referenced.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 reads out the gradient information 2042 of the first point stored in the memory unit 2040. As shown in FIG. 19, the gradient information 2042 includes position information and the tilt angle ⁇ at that position. The target leveling angle calculation unit 2034 then identifies the tilt angle ⁇ at a position that coincides with the first point in the reference area Ar or at a position closest to the first point.
  • each data of the gradient information 2042 is acquired by the six-axis sensor 2023 and the position sensor 2024 of the sensor unit 2020, and is used when calculating the target leveling angle ⁇ as described above.
  • the vehicle control unit 2030 acquires the sensor information at predetermined time intervals, such as every millisecond, while the vehicle 2010 is traveling, and stores the sensor information in the storage unit 2040 in association with the detection time.
  • Fig. 20 shows the format of gradient information 2042 according to the third embodiment of the present disclosure. In the present disclosure, as shown in Fig.
  • a gradient information ID capable of identifying each data set is assigned to a group of data sets including the detection time, position information (north latitude and east longitude), tilt angle ⁇ , and traveling direction information 2043.
  • the gradient information ID and this group of data sets are collectively referred to as gradient information 2042.
  • the gradient information 2042 stored in the storage unit 2040 may include gradient information 2042 calculated and acquired by traveling a route different from the route on which the vehicle 2010 has currently traveled. If the traveling route is different, the inclination angle of the vehicle 2010 also differs, and therefore the accuracy of such gradient information 2042 may be low. Therefore, if the inclination angle ⁇ of the gradient information 2042 calculated and acquired by traveling a different route is used as is to calculate the target leveling angle ⁇ of the headlamp 2050, there is a problem that the accuracy of the controlled leveling angle may be reduced.
  • the traveling direction information 2043 estimated by the traveling direction estimation unit 2032 is associated with the gradient information 2042 and stored in advance in the storage unit 2040.
  • the storage unit 2040 stores the traveling direction information in addition to the position information and the tilt angle ⁇ at that position.
  • the target leveling angle calculation unit 2034 refers to the gradient information 2042 associated with the traveling direction information 2043 if the predicted traveling direction of the current vehicle 2010 estimated by the traveling direction estimation unit 2032 matches the traveling direction information 2043 stored in the storage unit 2040.
  • FIG. 21 is a conceptual diagram for explaining a method of referring to the gradient information 2042.
  • the determination unit 2033 determines whether the predicted traveling direction estimated by the traveling direction estimation unit 2032 matches traveling direction information 2043 associated with gradient information 2042 (called first gradient information) of the position closest to the first point. In the example of Fig. 21, the two do not match, so the target leveling angle calculation unit 2034 does not refer to the first gradient information.
  • the determination unit 2033 determines whether the predicted traveling direction estimated by the traveling direction estimation unit 2032 matches traveling direction information 2043 associated with gradient information 2042 (referred to as second gradient information) of the position second closest to the first point.
  • second gradient information traveling direction information 2043 associated with gradient information 2042
  • the target leveling angle calculation unit 2034 refers to the second gradient information, calculates and sets the target leveling angle ⁇ of the headlamp 2050.
  • the target leveling angle ⁇ of the headlight 2050 is set to the same value as the leveling angle when traveling the specified route in the past.
  • the traveling direction estimation unit 2032 may convert the estimated predicted traveling direction and traveling direction information 2043 into a predicted traveling direction and traveling direction information consisting of, for example, 16 directions. In this case, the traveling direction estimation unit 2032 associates the traveling direction information with the gradient information 2042 instead of the traveling direction information 2043 and stores it in advance in the storage unit 2040.
  • the determination unit 2033 determines whether the converted predicted traveling direction and the traveling direction information match. If it is determined that they match, the determination unit 2033 determines that the predicted traveling direction and the traveling direction information 2043 match. This allows the amount of data to be stored in the memory unit 2040 to be reduced by converting the predicted traveling direction and traveling direction information 2043 into 16 directions, etc., to reduce the data size, thereby keeping the database installed in the vehicle 2010 compact.
  • the traveling direction estimating unit 2032 may also estimate the predicted speed of the vehicle 2010 when estimating the predicted traveling direction.
  • the traveling direction estimating unit 2032 associates the estimated predicted speed as speed information with the gradient information 2042 in addition to the traveling direction information 2043 and stores it in advance in the storage unit 2040.
  • the determining unit 2033 determines whether the predicted traveling direction and the traveling direction information 2043 match, and whether the predicted speed and the speed information match.
  • the target leveling angle calculating unit 34 sets the target leveling angle ⁇ based on the traveling direction information 2043 and the gradient information 2042 associated with the speed information. This enables highly accurate leveling control based on gradient information 2042 calculated and acquired by traveling the same route as the route that the vehicle 2010 has currently traveled and at a similar speed.
  • the accuracy of the target leveling angle ⁇ is improved by using the travel direction information 2043 associated with the gradient information 2042 as described above.
  • the leveling angle control process flow will be specifically described with reference to FIG. Fig. 22 is a flowchart showing the leveling angle control process.
  • the traveling direction estimation unit 2032 identifies the current traveling point of the vehicle 2010 based on the sensor information detected by the position sensor 2024, and estimates the predicted traveling direction of the vehicle 2010 based on the difference between the position information at the current time and the position information at the immediately previous detection time (S2100).
  • the traveling direction estimation unit 2032 identifies a predetermined point (first point) and a reference area Ar ahead of the vehicle 2010 based on the current traveling point and the predicted traveling direction (S2101).
  • the target leveling angle calculation unit 2034 refers to the first gradient information and calculates the target leveling angle ⁇ of the headlamp 2050 (S2105).
  • the target leveling angle calculation unit 2034 does not refer to the first gradient information.
  • the above configuration makes it possible to create a leveling control database that effectively utilizes past gradient information and enables highly accurate leveling control.
  • the target leveling angle ⁇ of the headlamp 2050 at the specified first point is calculated based on the road surface angle ⁇ r of a specified second point that the vehicle 2010 reaches after traveling a specified number of seconds (e.g., 1 second) or a specified distance (e.g., 10 m) from the first point.
  • the road surface angle ⁇ r of the specified second point uses a representative value of the gradient information 2042 stored in the memory unit 2040. If the representative value of the gradient information 2042 of the specified second point is not stored in the memory unit 2040, the road surface angle ⁇ r of the specified second point calculated by the determination unit 2033 may be used.
  • the specified first point and the specified second point are located in the traveling direction of the vehicle 2010.
  • the system 2100 may include an external data server connected to the vehicle control unit 2030 via wireless communication, and the sequentially calculated gradient information 2042 and the sequentially estimated traveling direction information 2043 may all be stored in the external data server, and the vehicle control unit 2030 may further include a traveling direction receiving unit.
  • the traveling direction receiving unit receives the traveling direction information 2043 associated with the gradient information 2042 of the position closest to the first point from the external data server, and the determination unit 2033 determines whether the estimated predicted traveling direction matches the traveling direction information 2043 received by the traveling direction receiving unit.
  • the database mounted on the vehicle 2010 can be kept compact.
  • the predicted traveling direction and the traveling direction information 2043 have information about the vehicle 2010 (e.g., vehicle type, etc.), and the determination unit 2033 may determine whether the information about the vehicle 2010 that the predicted traveling direction has is consistent with the information about the vehicle 2010 that the traveling direction information 2043 has. This allows a vehicle that has common information about the vehicle 2010 (e.g., vehicle type, etc.) to previously travel the same route as the route that the vehicle 2010 has currently traveled, calculate and obtain the gradient information 2042, and perform highly accurate leveling control based on the gradient information 2042.
  • the determination unit 2033 may determine whether the information about the vehicle 2010 that the predicted traveling direction has is consistent with the information about the vehicle 2010 that the traveling direction information 2043 has. This allows a vehicle that has common information about the vehicle 2010 (e.g., vehicle type, etc.) to previously travel the same route as the route that the vehicle 2010 has currently traveled, calculate and obtain the gradient information 2042, and perform highly accurate leveling control based on the gradient information 2042.
  • the format of the gradient information 2042 shown in FIG. 19 may include a road surface angle ⁇ r instead of the tilt angle ⁇ .
  • the target leveling angle calculation unit 2034 calculates the tilt angle ⁇ by summing the road surface angle ⁇ r and the vehicle angle ⁇ v, and calculates the target leveling angle based on the calculated tilt angle ⁇ .
  • the target leveling angle may be calculated based on the tilt angle of the gradient information that is closest to the first position and close to the traveling direction of the vehicle 2010. For example, a comprehensive index that combines an index indicating the difference between the position information of the gradient information and the position information of the first point and an index indicating the difference between the traveling direction of the gradient information and the traveling direction of the vehicle 2010 may be calculated for each gradient information in the area Ar, and the target leveling angle may be calculated based on the tilt angle of the gradient information with the smallest comprehensive index.

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Abstract

車両用灯具のレベリング制御に用いられ、車両走行用の地図情報（４１）と地図情報に関連した複数の基準位置を有する、データベースの作成方法であって、少なくとも１つの基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報（４２）に基づいて代表値を設定し、基準位置に代表値を関連付けて記憶する。

Description

データベース作成方法、レベリング制御方法、データベース、及び、制御システム
　本開示は、データベース作成方法、レベリング制御方法、データベース、及び、制御システムに関する。
　近年、車両の前後傾斜に応じて、垂直方向の照射範囲を自動で調整するオートレベリング機能を備えた車両用灯具（前照灯）が普及している。例えば、特許文献１には、重力センサによって車両の傾斜角度を算出し、その傾斜角度に基づいて前照灯の光軸を制御することが開示されている。 
日本国特開２０００－８５４５９号公報
 　特許文献１に開示された技術は、車両の現在の走行地点の傾斜角度を算出し、その傾斜角度に応じてレベリング角度を制御するものである。
　しかしながら、算出した車両の傾斜角度からなる勾配情報を記憶する構成でないため、例えば、車両が同一の道路を複数回走行した場合に、以前走行した際に算出した勾配情報を有効活用できないという課題があった。
　また、過去の勾配情報を全て記憶して、車両が同一の道路を走行する際に過去の勾配情報を全て参照して目標レベリング角度を算出する構成とすると、車両の走行距離に応じて記憶すべき勾配情報のデータサイズおよび目標レベリング角度の算出時間が増大するという課題があった。さらに、過去の勾配情報には現在走行してきた経路と異なった経路を走行して算出・取得した勾配情報が含まれている可能性があり、走行経路が異なると車体の傾斜角度も異なってくるため、そのような過去の勾配情報は精度が低い可能性がある。したがって、異なった経路を走行して算出・取得した勾配情報の傾斜角度をそのまま用いて前照灯の目標レベリング角度を算出すると、制御するレベリング角度の精度が低下する可能性があるという課題があった。
　また、重力センサ等によって取得されるセンサ情報にはばらつきがあるため、制御するレベリング角度の精度が低下する可能性があるという課題があった。
　本開示の第一の目的は、過去の勾配情報を有効活用しつつ、記憶すべきデータサイズを小さくして目標レベリング角度の算出時間を短縮可能なレベリング制御用データベースを作成することである。
　本開示の第二の目的は、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御用データベースを作成することである。
　本開示の第三の目的は、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御システムを提供することである。
　上記第一の目的を達成するための本開示の一態様に係るデータベース作成方法は、
　車両用灯具のレベリング制御に用いられ、車両走行用の地図情報と前記地図情報に関連した複数の基準位置を有し、
　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報に基づいて代表値を設定し、前記基準位置に前記代表値を関連付けて記憶する。
　上記第二の目的を達成するための本開示の一態様に係るデータベース作成方法は、
　車両用灯具のレベリング制御に用いられ、車両走行用の地図情報と前記地図情報に関連した複数の基準位置を有するデータベース作成方法であって、
　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報に重みづけをして記憶する。
　上記第三の目的を達成するための本開示の一態様に係る車両用灯具の制御システムは、
　進行方向情報と、前記進行方向情報に関連付けられた勾配情報とを含むデータベースを用いて車両用灯具の目標レベリング角度を設定する制御システムであって、
　少なくとも車両の位置情報から、前記車両の予測進行方向を推定する進行方向推定部と、
　複数の進行方向が一致しているかを判定する判定部と、
　路面角度に応じた車両用灯具の目標レベリング角度を算出する目標レベリング角度算出部と、を備え、
　前記判定部が、前記進行方向推定部によって推定された前記予測進行方向と前記データベースに予め記録されている進行方向情報とが一致すると判定した場合、前記目標レベリング角度算出部は、前記進行方向情報に関連付けられた前記勾配情報に基づいて、目標レベリング角度を設定する。
　本開示によれば、過去の勾配情報を有効活用しつつ、記憶すべきデータサイズを小さくして目標レベリング角度の算出時間を短縮できるレベリング制御用データベースを作成することができる。
　また、本開示によれば、勾配情報に重みづけをすることで、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御用データベースを作成することができる。
　また、本開示によれば、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御システムを提供することができる。
本開示の第一実施形態に係るレベリング制御システムの構成を示すブロック図である。 車両が路面を走行する際の目標レベリング角度と実レベリング角度度とを示す概念図である。 本開示の第一実施形態に係る勾配情報のフォーマットを示す図である。 車両の傾斜角度を説明するための模式図である。 本開示の第一実施形態に係る地図情報を説明するための概念図である。 本開示の第一実施形態に係るデータベース作成処理を示すフローチャートである。 本開示の第一実施形態に係る勾配情報の信頼度の判定方法を説明するための図である。 本開示の第一実施形態に係るレベリング制御処理を示すフローチャートである。 本開示の第二実施形態に係るレベリング制御システムの構成を示すブロック図である。 本開示の第二実施形態に係る勾配情報のフォーマットを示す図である。 本開示の第二実施形態に係る地図情報を説明するための概念図である。 本開示の第二実施形態に係る勾配情報の代表値のフォーマットを示す図である。 本開示の第二実施形態に係るデータベース作成処理を示すフローチャートである。 本開示の第二実施形態に係る勾配情報の重み係数の算出方法を説明するための図である。 本開示の第二実施形態に係るレベリング制御処理を示すフローチャートである。 本開示の第三実施形態に係るレベリング制御システムの構成を示すブロック図である。 車両が路面を走行する際の目標レベリング角度と実レベリング角度度とを示す概念図である。 予測進行方向を説明するための概念図である。 参考例に係る勾配情報のフォーマットを示す図である。 本開示の第三実施形態に係る勾配情報のフォーマットを示す図である。 本開示の第三実施形態に係る勾配情報の参照方法を説明するための概念図である。 本開示の第三実施形態に係るレベリング制御処理を示すフローチャートである。
　本開示は、データベース作成方法、レベリング制御方法およびデータベースに関する。まず、本開示の第一実施形態に係るレベリング角度制御システムの構成について説明する。次に、レベリング角度制御方法、およびデータベースの作成方法について説明する。次に、傾斜角度の算出方法、勾配情報の記憶方法、勾配情報の信頼度の判定方法、及び勾配情報の重み係数の算出方法について説明する。次に、勾配情報に基づいたレベリング角度制御フローについて説明する。
　次に、本開示の第二実施形態に係るレベリング角度制御システムの構成について説明する。次に、データベースの作成方法について説明する。次に、傾斜角度の算出方法、勾配情報の記憶方法、勾配情報の信頼度の判定方法、及び勾配情報の重み係数の算出方法について説明する。次に、勾配情報に基づいたレベリング角度制御フローについて説明する。
　また、本開示は、制御システムに関する。まず、勾配情報のフォーマットについて説明する。次に、傾斜角度の算出方法、勾配情報の参照方法について説明する。次に、勾配情報に基づいたレベリング角度制御フローについて説明する。
＜レベリング角度制御システム１００の構成＞
　図１は、本開示の第一実施形態に係るレベリング角度制御システム１００（以下、単に「システム１００」とも称する。）の構成の一例を示すブロック図である。システム１００は、車両１０の現在の走行地点より前方の地点の路面角度に基づいて、現在の走行地点より前方の所定の第一地点におけるレベリング角度を制御するシステムである。
　システム１００は、車両用の前照灯５０のレベリング角度を制御するシステムである。システム１００は、例えば、車両１０と、前照灯５０とにより構成される。
　車両１０は、例えば、センサ部２０と、車両制御部３０と、記憶部（データベース）４０により構成される。なお、センサ部２０は、前照灯５０が備えていてもよい。また、記憶部４０は、前照灯５０が備えていてもよいし、車両１０の外部（例えば、車両１０と通信接続可能なデータセンタ内）に備えるよう構成されてもよい。
　センサ部２０は、例えば、カメラ２１と、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）２２と、６軸センサ２３と、位置センサ２４により構成される。カメラ２１は、少なくとも車両１０の前方を撮像可能なように設けられている。ＬｉＤＡＲ２２は、少なくとも車両１０の前方の画像を取得可能なように設けられている。
　６軸センサ２３は、例えば、互いに直交するｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸の各方向の加速度と角速度を検出する６軸加速度センサである。６軸センサ２３は、例えば、ｘ軸が車両１０の前後方向の軸に、ｙ軸が車両１０の左右方向の軸に、ｚ軸が車両１０の上下方向の軸に沿うように車両１０に取り付けられる。
　位置センサ２４は、車両１０の位置情報を検出するセンサであり、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサやＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)センサである。
　カメラ２１、ＬｉＤＡＲ２２、６軸センサ２３、および位置センサ２４によって得られたデータは、車両制御部３０へと出力される。
　車両制御部３０は、勾配算出部３１と、路面角度算出部３２と、代表値特定部３３と、目標レベリング角度算出部３４により構成される。
　車両制御部３０は、車両１０の走行等の各種動作を制御する。車両制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field programmable Gate Array）、又は汎用ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、車両１０は、例えば、各種の車両制御プログラムが記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、各種車両制御データが一時的に記憶されるＲＡＭ（Random Access Memory）などを含む。車両制御部３０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種車両制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で車両１０の各種動作を制御しうる。
　前照灯５０は、車両１０に搭載され、車両１０の前方に光を照射する。前照灯５０は、例えば、光を出射する光源ユニットと、レベリングアクチュエータ７０と、光源ユニットおよびレベリングアクチュエータ７０を制御する灯具制御部６０とから構成される。
　灯具制御部６０は、レベリング角度制御部６１から構成される。灯具制御部６０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は汎用ＣＰＵ等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、灯具制御部６０は、例えば、各種の制御プログラムが記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、各種制御データが一時的に記憶されるＲＡＭ（Random Access Memory）などを含む。灯具制御部６０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で前照灯５０の各種動作を制御しうる。
　レベリング角度制御部６１は、レベリングアクチュエータ７０を介して、前照灯５０のレベリング角度を制御する。
　ところで、前照灯５０に備えられているレベリングアクチュエータ７０が動作開始してからレベリング角度が目標値（目標レベリング角度θ）に達するまでには、時間を要する場合がある。
　例えば、目標レベリング角度θが算出されてから、実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでに０．１～０．５秒程度の時間を要することがある。あるいは、前照灯５０の光源が複数のＬＥＤで構成されており、各々のＬＥＤの点消灯を制御することにより疑似的にレベリング角度を制御する場合もある。この場合にも、目標レベリング角度θが算出されてから実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでにおよそ０．０１秒から０．１秒程度の時間を要することがある。このように、レベリングアクチュエータ７０が動作開始してからレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでには、遅延時間が生じる。
　そのため、車両１０の現在の走行地点の路面の勾配に基づきレベリング角度を所定値に設定しようとして、現在の走行地点でレベリングアクチュエータ７０の動作を開始しても間に合わない。そこで本開示のシステム１００においては、現在の走行地点に車両が到達した時に、現在の走行地点よりも前方のある地点（以降の説明において第一地点と呼ぶ）の路面の勾配に基づき目標レベリング角度θとするための制御を開始することで、車両１０が第一地点に到達したときに適切なレベリング角度となるように、レベリング角度を制御する。
　このような制御を実現するために、レベリング角度制御部６１は、車両制御部３０からの各種入力に基づいて動作する。
＜レベリング角度制御方法＞
　図２を用いて、車両１０のレベリング角度制御方法について説明する。
　図２は、車両１０が路面を走行する際の目標レベリング角度θと実レベリング角度とを示す概念図である。
　図２の（ａ）に示したように車両１０が平坦な路面を走行している時は、前照灯５０のレベリング角度は、例えば車両１０の７０ｍ先に配光パターンの中心点（Ｈ線とＶ線の交わるＯ点）が位置するように設定される。例えば、このときのレベリング角度（図２では線Ｈ２で表している）は水平方向（図２では線Ｈ１で表した）に対して下方に約０．５度傾いている。以降の説明において、この平坦な路面を走行中の水平方向に対して下方に０．５度傾いた角度を、前照灯５０の基準レベリング角と呼び、前照灯５０のレベリング角を基準レベリング角からずれている角度で表現することにする。
　なお、この基準レベリング角は、前照灯５０の車両１０への取り付け高さや、法規などにより異なる値となる。０．５度は説明を具体的にするために用いた数字に過ぎない。
　基本的には、前照灯５０のレベリング角度は、車両１０が走行する路面の角度に応じた角度に設定される。例えば、車両前方の路面が図２の（ｂ）のように下っている場合（路面角度がマイナス）、基準レベリング角度のままでは、照射基準点は車両１０の前方の７０ｍよりも遠方に位置してしまう。そこでレベリング角度を線Ｈ３で表すように、基準レベリング角度よりも下方へ傾けることにより、照射基準点を車両１０の前方の７０ｍに位置させる。
　目標レベリング角度算出部３４は、車両１０の現在の走行地点または車両の進行方向に応じた領域内の代表値に基づいて、前照灯５０の目標レベリング角度θを算出する。
　例えば、目標レベリング角度算出部３４は、位置センサ２４によって検出されたセンサ情報に基づいて、車両１０の現在の走行地点を特定する。また、目標レベリング角度算出部３４は、走行地点の履歴に基づいて、車両１０の進行方向を特定する。さらに、目標レベリング角度算出部３４は、現在の走行地点および進行方向に基づいて、車両１０の前方の所定の地点（第一地点）を特定する。
　さらに目標レベリング角度算出部３４は、記憶部４０に記憶されている第一地点の勾配情報４２を読み出す。図３は、記憶部４０に記憶されている勾配情報４２のフォーマットである。図３に示すように、記憶部４０には、位置情報と、その位置での傾斜角度φが記憶されている。そこで目標レベリング角度算出部３４は、第一地点に一致する位置または第一地点に最も近い位置での傾斜角度φを特定する。
　目標レベリング角度算出部３４は、特定した第一地点の傾斜角度φに基づき、第一地点の目標レベリング角度θを算出する。車両制御部３０は、算出した目標レベリング角度θを灯具制御部６０に出力し、灯具制御部６０のレベリング角度制御部６１は入力された目標レベリング角度θになるようにレベリング角度を制御する。
＜データベースの作成方法＞
　ところで、本開示の第一実施形態に係るシステム１００において、勾配情報４２の各データは、センサ部２０の６軸センサ２３、位置センサ２４によって取得され、上述したように目標レベリング角度θを算出する際に用いられる。車両制御部３０は、車両１０の走行時に１ミリ秒毎など所定の時間ごとにセンサ情報を取得し、図３に示したように検出時刻と関連付けて記憶部４０に記憶する。本開示においては、図３に示したように、検出時刻、位置情報（北緯および東経）、高さ、ロール角、ピッチ角、ヨー角、路面角度、進行方向を含む一群のデータセットに、各々のデータセットを識別可能な勾配情報ＩＤを付している。勾配情報ＩＤとこれら一群のデータセットをまとめて勾配情報４２と呼ぶ。
　勾配算出部３１は、ロール角を、６軸センサ２３のｘ軸回りの角加速度の出力に基づき算出し、記憶部４０に記憶させる。また、勾配算出部３１は、進行方向を、現在時刻での位置情報と、直前の検出時刻での位置情報との差分に基づき算出する。
＜傾斜角度の算出方法＞
　図４を用いて、車両１０の現在の走行地点の傾斜角度φの算出方法について説明する。
　図４は、車両の傾斜角度φを説明するための模式図である。傾斜角度φは、水平面に対する路面の傾斜角度である路面角度θｒと、路面に対する車両１０の傾斜角度である車両角度θｖとを合計した角度である。路面角度θｒとは、その地点での路面の勾配を示す角度である。車両角度θｖとは、例えば車種ごとに決まった固定の角度である。車両角度θｖは、記憶部４０などに記録されている。
　勾配算出部３１は、６軸センサ２３によって検出された重力加速度ベクトルＧのｘ軸方向の検出値ベクトルＧｘと、重力加速度ベクトルＧのｚ軸方向の検出値ベクトルＧｚに基づいて、下記式（１）より傾斜角度φを算出する。なお、傾斜角度φの算出は、上記の例に限定されるわけではなく、他の公知の方法を用いてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、６軸センサ２３の出力に基づき傾斜角度φを算出する例を説明したが、本開示はこれに限られない。勾配算出部は、カメラ２１またはＬｉＤＡＲ２２によって出力される三次元画像データに基づいて、車両１０の前方の特定の地点の傾斜角度φを算出してもよい。傾斜角度φの算出には、従来公知の画像解析手法を特に制限なく用いることができる。
　ところが、上述したようにセンサ情報を取得し、あらゆる地点について勾配情報４２を算出すると、勾配情報４２のデータサイズが大きくなる。すると大容量の記憶部４０を備える必要が生じるほか、目標レベリング角度θを算出するための計算時間が増大することになる。そこで本開示の第一実施形態に係るシステム１００は、地図上のあらゆる位置について勾配情報４２を記憶するのではなく、地図上に基準位置を設定し、この基準位置に代表値を関連付けて記憶する。基準位置に設定される代表値とは、少なくとも１つの基準位置を含む領域Ａｒ内にある複数の勾配情報４２に基づいて設定される値である。
　基準位置および代表値について、図５を用いて説明する。図５は、本開示の第一実施形態に係る地図情報４１を説明するための概念図である。図５に示すように、地図情報４１は、車両走行用の地図がグリッドＧｒによって、複数の領域Ａｒに分割されている。各領域Ａｒには、過去に走行した際に勾配算出部３１によって算出された車両１０の路面角度θｒを含む勾配情報４２が対応付けられている。また、代表値特定部３３によって複数の勾配情報４２に基づいて特定された代表値が、基準位置に対応付けられている。
　なお、基準位置は、例えば各領域Ａｒの中心点としてもよい。また、基準位置は各領域Ａｒに１つとは限らず、複数あってもよい。
　また、グリッドＧｒによって分割される複数の領域Ａｒは勾配情報４２の数に応じた可変領域であってもよい。複数の領域Ａｒを可変領域とすることで、車両１０の走行地点の道路環境に応じて領域の範囲を変動させて、参照する勾配情報４２の精度を向上することができる。
　例えば、ある領域Ａｒに含まれる勾配情報４２の数が所定値以下の場合、領域Ａｒを大きくして参照する勾配情報４２の数を増やしてもよい。
　また、車両走行用の地図がグリッドＧｒではなく、複数の円形領域に分割されてもよい。
　また、図３に示す勾配情報４２において、検出時刻が最新の勾配情報ＩＤの位置情報および進行方向から、図５に示すように車両１０の現在位置および現在の進行方向が特定されうる。
　代表値特定部３３は、記憶部４０に記憶されている地図情報４１、および地図情報４１に対応付けられた勾配情報４２から、地図情報４１の分割された各領域における基準位置、および勾配情報４２の代表値を特定する。代表値特定部３３は、例えば各領域における複数の勾配情報４２の平均値または中央値を代表値として特定してもよい。また、代表値は各領域に１つとは限らず、複数設けてもよい。車両制御部３０は、代表値特定部３３によって特定される特定値を、地図情報４１に対応付けて記憶部４０に記憶する。
＜勾配情報の記憶方法＞
　図６を用いて、勾配算出部３１による勾配情報４２の記憶方法（データベース作成フロー）について説明する。
　図６は、データベース作成処理を示すフローチャートである。図６に示すように、車両制御部３０は、逐次、センサ部２０から検出されたセンサ情報等に基づいて、勾配情報４２を算出する（Ｓ１００）。次に、車両制御部３０は、算出した勾配情報４２の位置情報がどの領域Ａｒに属するかを特定する（Ｓ１０１）。
　次に、車両制御部３０は、算出した勾配情報４２を記憶部４０に記憶する際、勾配情報４２の信頼度が高いか否かを判定する（Ｓ１０２）。勾配情報４２の信頼度が高いと判定した場合（Ｓ１０２のＹＥＳ）、車両制御部３０は勾配情報４２を記憶部４０に記憶し（Ｓ１０３）、代表値特定部３３は現在の走行地点が含まれる領域Ａｒの代表値を算出（更新）して、代表値を記憶部４０に記憶する（Ｓ１０４）。算出した勾配情報４２の信頼度が低いと判定した場合（Ｓ１０２のＮＯ）、車両制御部３０は勾配情報４２を記憶部４０に記憶せずに破棄する（Ｓ１０５）。
　その後、データベース作成処理を終了する。
　なお、本開示で、勾配情報４２の全体の信頼度を判定しているが、勾配情報４２の各データの信頼度を判定して、記憶部４０に記憶するか破棄するかを判断してもよい。
＜勾配情報の信頼度の判定方法＞
　車両制御部３０は、ステップＳ１０１で説明したように、勾配情報４２を記憶部４０に記憶する際、勾配情報４２の信頼度が高いか否かを判定し、信頼度が高い場合にのみ当該勾配情報４２を記憶部４０に記憶してもよい。
　図７は、勾配情報４２の信頼度の判定方法を説明するための図である。縦軸は頻度を示し、横軸は過去の勾配情報４２の高さ、または勾配の大きさを示す。
　例えば、図７に示すように、車両制御部３０は、新たに記憶部４０に記憶しようとする勾配情報４２が、記憶部４０に記憶されている過去の勾配情報４２（高さ、または勾配の大きさ）の分布から外れているか否かで、信頼度を判定してもよい。
　具体的には、車両制御部３０は、過去の勾配情報４２に基づいて、新たに記憶部４０に記憶しようとする勾配情報４２の偏差を算出する。偏差が所定の閾値以下である領域Ｘに位置する場合、勾配情報４２の信頼度は高いと判定し、車両制御部３０は当該勾配情報４２を記憶部４０に記憶するようにしてもよい。また、偏差が所定の閾値を超えた領域Ｙに位置する場合、勾配情報４２の信頼度は低いと判定し、車両制御部３０は当該勾配情報４２を記憶部４０に記憶しなくてもよい。
　これにより、６軸センサ２３、または位置センサ２４の誤検知等によって検出された信頼度の低いセンサ情報等を排除し、精度の高い勾配情報４２を記憶することができる。
＜レベリング角度制御フロー＞
　上述したような基準位置に代表値が記憶された記憶部４０を用いると、上述した目標レベリング角度θの算出時間が短縮される。具体的に図８を用いて、レベリング角度制御処理フローについて説明する。
　図８は、レベリング角度制御処理を示すフローチャートである。図８に示すように、車両制御部３０は、センサ部２０から検出されたセンサ情報等に基づき、第一地点の位置情報、現在地の進行方向を特定する（Ｓ２００）。
　次に、目標レベリング角度算出部３４は、進行方向の領域Ａｒの勾配情報４２の代表値（傾斜角度φ）が記憶部４０に記憶されているかを判定する（Ｓ２０１）。代表値が記憶部４０に記憶されている場合（Ｓ２０１のＹＥＳ）、目標レベリング角度算出部３４は、記憶部４０に記憶されている、進行方向に応じた領域内の代表値に基づいて、目標レベリング角度θを算出する（Ｓ２０２）。
　なお、代表値が記憶部４０に記憶されていない場合（Ｓ２０１のＮＯ）、目標レベリング角度算出部３４は、勾配算出部３１が算出する傾斜角度φに基づいて目標レベリング角度θを算出してもよい（Ｓ２０３）。
　次に、目標レベリング角度算出部３４は算出した目標レベリング角度θをレベリング角度制御部６１に出力する。レベリング角度制御部６１は、目標レベリング角度算出部３４が算出する目標レベリング角度θに近づくように、レベリング角度を制御し、レベリングアクチュエータ７０の動作を制御する（Ｓ２０４）。
　その後、レベリング角度制御処理を終了する。
　上記構成によれば、過去の勾配情報を有効活用しつつ、記憶すべきデータサイズを小さくして目標レベリング角度θの算出時間を短縮するレベリング制御用データベースを作成することができる。
　なお、所定の第一地点における前照灯５０の目標レベリング角度θを、第一地点から所定の秒数（例えば、１秒）または所定の距離（例えば、１０ｍ）を車両１０が走行して到達する所定の第二地点の路面角度θｒに基づいて算出する。所定の第二地点の路面角度θｒは、記憶部４０に記憶されている勾配情報４２の代表値を用いる。また、記憶部４０に、所定の第二地点の勾配情報４２の代表値が記憶されていない場合は、路面角度算出部３２によって算出される所定の第二地点の路面角度θｒを用いてもよい。なお、所定の第一地点、および所定の第二地点は、車両１０の進行方向に位置する。
　なお、勾配算出部３１によって算出された勾配情報４２の位置情報が、逐次どの領域Ａｒに属するかを判定し、代表値を設定する構成を説明したが、本開示はこれに限られない。
　システム１００が、車両制御部３０と無線通信を介して接続された外部のデータサーバを備えており、逐次算出された勾配情報４２を全て外部のデータサーバに記憶させ、データサーバが逐次取得した勾配情報４２に基づき基準位置の代表値を算出するように構成してもよい。この場合、外部のデータサーバは算出した基準位置の代表値を車両１０に搭載された記憶部４０に無線通信で送信する。このように構成すれば、計算負荷が大きい基準位置の代表値の算出を車両の外部で処理できて、車両１０に搭載されるデータベースをコンパクトに維持できる。
　また、図３に示す勾配情報４２のフォーマットにおいて、傾斜角度φの代わりに路面角度θｒを含んでもよい。その場合、目標レベリング角度算出部３４は、路面角度θｒと、車両角度θｖとを合計して傾斜角度φを算出して、算出した傾斜角度φに基づいて目標レベリング角を算出する。
＜レベリング角度制御システム１１００の構成＞
　図９は、本開示の第二実施形態に係るレベリング角度制御システム１１００（以下、単に「システム１１００」とも称する。）の構成の一例を示すブロック図である。システム１１００は、車両１０１０の現在の走行地点より前方の地点の路面角度に基づいて、現在の走行地点より前方の所定の第一地点におけるレベリング角度を制御するシステムである。
　システム１１００は、車両用の前照灯１０５０のレベリング角度を制御するシステムである。システム１１００は、例えば、車両１０１０と、前照灯１０５０とにより構成される。
　車両１０１０は、例えば、センサ部１０２０と、車両制御部１０３０と、記憶部（データベース）１０４０により構成される。なお、センサ部１０２０は、前照灯１０５０が備えていてもよい。また、記憶部１０４０は、前照灯１０５０が備えていてもよいし、車両１０１０の外部（例えば、車両１０１０と通信接続可能なデータセンタ内）に備えるよう構成されてもよい。
　センサ部１０２０は、例えば、カメラ１０２１と、ＬｉＤＡＲ１０２２と、６軸センサ１０２３と、位置センサ１０２４により構成される。カメラ１０２１は、少なくとも車両１０１０の前方を撮像可能なように設けられている。ＬｉＤＡＲ１０２２は、少なくとも車両１０１０の前方の画像を取得可能なように設けられている。
　６軸センサ１０２３は、例えば、互いに直交するｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸の各方向の加速度と角速度を検出する６軸加速度センサである。６軸センサ１０２３は、例えば、ｘ軸が車両１０１０の前後方向の軸に、ｙ軸が車両１０１０の左右方向の軸に、ｚ軸が車両１０１０の上下方向の軸に沿うように車両１０１０に取り付けられる。
　位置センサ１０２４は、車両１０１０の位置情報を検出するセンサであり、例えば、ＧＰＳセンサやＧＮＳＳセンサである。
　カメラ１０２１、ＬｉＤＡＲ１０２２、６軸センサ１０２３、および位置センサ１０２４によって得られたデータは、車両制御部１０３０へと出力される。
　車両制御部１０３０は、勾配算出部１０３１と、路面角度算出部１０３２と、代表値特定部１０３３と、目標レベリング角度算出部１０３４により構成される。
　車両制御部１０３０は、車両１０１０の走行等の各種動作を制御する。車両制御部１０３０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は汎用ＣＰＵ等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、車両１０１０は、例えば、各種の車両制御プログラムが記憶されたＲＯＭと、各種車両制御データが一時的に記憶されるＲＡＭなどを含む。車両制御部１０３０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種車両制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で車両１０１０の各種動作を制御しうる。
　前照灯１０５０は、車両１０１０に搭載され、車両１０１０の前方に光を照射する。前照灯１０５０は、例えば、光を出射する光源ユニットと、レベリングアクチュエータ１０７０と、光源ユニットおよびレベリングアクチュエータ１０７０を制御する灯具制御部１０６０とから構成される。
　灯具制御部１０６０は、レベリング角度制御部１０６１から構成される。灯具制御部１０６０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は汎用ＣＰＵ等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、灯具制御部１０６０は、例えば、各種の制御プログラムが記憶されたＲＯＭと、各種制御データが一時的に記憶されるＲＡＭなどを含む。灯具制御部１０６０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で前照灯１０５０の各種動作を制御しうる。
　レベリング角度制御部１０６１は、レベリングアクチュエータ１０７０を介して、前照灯１０５０のレベリング角度を制御する。
　ところで、前照灯１０５０に備えられているレベリングアクチュエータ１０７０が動作開始してからレベリング角度が目標値（目標レベリング角度θ）に達するまでには、時間を要する場合がある。
　例えば、目標レベリング角度θが算出されてから、実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでに０．１～０．５秒程度の時間を要することがある。あるいは、前照灯１０５０の光源が複数のＬＥＤで構成されており、各々のＬＥＤの点消灯を制御することにより疑似的にレベリング角度を制御する場合もある。この場合にも、目標レベリング角度θが算出されてから実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでにおよそ０．０１秒から０．１秒程度の時間を要することがある。このように、レベリングアクチュエータ１０７０が動作開始してからレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでには、遅延時間が生じる。
　そのため、車両１０１０の現在の走行地点の路面の勾配に基づきレベリング角度を所定値に設定しようとして、現在の走行地点でレベリングアクチュエータ１０７０の動作を開始しても間に合わない。そこで本開示のシステム１１００においては、現在の走行地点に車両が到達した時に、現在の走行地点よりも前方のある地点（以降の説明において第一地点と呼ぶ）の路面の勾配に基づき目標レベリング角度θとするための制御を開始することで、車両１０１０が第一地点に到達したときに適切なレベリング角度となるように、レベリング角度を制御する。
　このような制御を実現するために、レベリング角度制御部１０６１は、車両制御部１０３０からの各種入力に基づいて動作する。
＜データベースの作成方法＞
　ところで、本開示の第二実施形態に係るシステム１１００において、勾配情報１０４２の各データは、センサ部１０２０の６軸センサ１０２３、位置センサ１０２４によって取得され、上述したように目標レベリング角度θを算出する際に用いられる。車両制御部１０３０は、車両１０１０の走行時に１ミリ秒毎など所定の時間ごとにセンサ情報を取得し、図１０に示したように検出時刻と関連付けて記憶部１０４０に記憶する。本開示の第二実施形態においては、図１０に示したように、検出時刻、位置情報（北緯および東経）、高さ、ロール角、ピッチ角、ヨー角、路面角度、進行方向、重み係数Ｗを含む一群のデータセットに、各々のデータセットを識別可能な勾配情報ＩＤを付している。勾配情報ＩＤとこれら一群のデータセットをまとめて勾配情報１０４２と呼ぶ。
　勾配算出部１０３１は、ロール角を、６軸センサ１０２３のｘ軸回りの角加速度の出力に基づき算出し、記憶部１０４０に記憶させる。また、勾配算出部１０３１は、進行方向を、現在時刻での位置情報と、直前の検出時刻での位置情報との差分に基づき算出する。
　上述の傾斜角度の算出方法で説明したようにセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報をそのまま用いて勾配情報１０４２を算出すると、取得するセンサ情報にはばらつきがあるため、算出する勾配情報１０４２の精度が低下する可能性がある。すると、制御するレベリング角度の精度が低下することになる。
　そこで本開示の第二実施形態に係るシステム１１００は、現在の走行地点を含む領域Ａｒ内において、過去に算出した複数の勾配情報１０４２の正規分布を算出し、新たに算出する勾配情報１０４２の正規分布における確率密度Ｐを算出して、算出した確率密度Ｐを重み係数Ｗとして記憶する。
　また、本開示の第二実施形態に係るシステム１１００は、地図上のあらゆる位置について勾配情報１０４２を記憶するのではなく、地図上に基準位置を設定し、この基準位置に代表値１０４３を関連付けて記憶する。基準位置に設定される代表値１０４３とは、少なくとも１つの基準位置を含む領域Ａｒ内にある複数の勾配情報１０４２に基づいて設定される値である。
　基準位置および代表値１０４３について、図１１、１２を用いて説明する。図１１は、本開示の第二実施形態に係る地図情報１０４１を説明するための概念図である。図１１に示すように、地図情報１０４１は、車両走行用の地図がグリッドＧｒによって、複数の領域Ａｒに分割されている。各領域Ａｒには、過去に走行した際に勾配算出部１０３１によって算出された車両１０１０の路面角度θｒを含む勾配情報１０４２が対応付けられている。また、代表値特定部１０３３によって複数の勾配情報１０４２に基づいて特定された代表値１０４３が、基準位置に対応付けられている。
　図１２は、記憶部１０４０に記憶されている勾配情報１０４２の代表値１０４３のフォーマットである。図１２に示すように、図１１に示す複数の勾配情報１０４２に基づいてある領域Ａｒの代表値１０４３を設定し、その領域Ａｒを示す領域ＩＤを付して、各領域Ａｒの複数の勾配情報１０４２の代表値１０４３を１つのデータベースとして作成し、記憶部１０４０に記憶させる。領域Ａｒの代表値１０４３を作成すれば、領域Ａｒの勾配情報１０４２を記憶部１０４０から車両制御部１０３０と無線通信を介して接続された外部のデータサーバ等に移行して、代表値１０４３のみを記憶部１０４０に記憶してもよい。これにより、車両１０１０に搭載されるデータベースをコンパクトに維持できて、目標レベリング角度θを算出するための計算時間を短縮できる。
　また、ある領域Ａｒの代表値１０４３を設定する際に、複数の勾配情報１０４２の各パラメータについて、それぞれ重み係数Ｗをかけた値を合計して、重み係数Ｗの合計で割ることで代表値１０４３の勾配情報１０４２の各パラメータを算出してもよい。
　なお、基準位置は、例えば各領域Ａｒの中心点としてもよい。また、基準位置は各領域Ａｒに１つとは限らず、複数あってもよい。
　また、グリッドＧｒによって分割される複数の領域Ａｒは勾配情報１０４２の数に応じた可変領域であってもよい。複数の領域Ａｒを可変領域とすることで、車両１０１０の走行地点の道路環境に応じて領域の範囲を変動させて、参照する勾配情報１０４２の精度を向上することができる。
　例えば、ある領域Ａｒに含まれる勾配情報１０４２の数が所定値以下の場合、領域Ａｒを大きくして参照する勾配情報１０４２の数を増やしてもよい。また、例えば、ある領域Ａｒに含まれる勾配情報１０４２の分散が所定値以上の場合、領域Ａｒを大きくして参照する勾配情報１０４２の数を増やして、勾配情報１０４２の分散を低減してもよい。
　また、車両走行用の地図がグリッドＧｒではなく、複数の円形領域に分割されてもよい。
　また、図１１に示す勾配情報１０４２において、検出時刻が最新の勾配情報ＩＤの位置情報および進行方向から、図１２に示すように車両１０１０の現在位置および現在の進行方向が特定されうる。
　代表値特定部１０３３は、記憶部１０４０に記憶されている地図情報１０４１、および地図情報１０４１に対応付けられた勾配情報１０４２から、地図情報１０４１の分割された各領域における基準位置、および勾配情報１０４２の代表値１０４３を特定する。代表値特定部１０３３は、例えば各領域における複数の勾配情報１０４２の平均値または中央値を代表値１０４３として特定してもよい。また、代表値１０４３は各領域に１つとは限らず、複数設けてもよい。車両制御部１０３０は、代表値特定部１０３３によって特定される特定値を、地図情報１０４１に対応付けて記憶部１０４０に記憶する。
＜勾配情報の記憶方法＞
　図１３を用いて、勾配算出部１０３１による勾配情報１０４２の記憶方法（データベース作成フロー）について説明する。
　図１３は、データベース作成処理を示すフローチャートである。図１３に示すように、車両制御部１０３０は、逐次、センサ部１０２０から検出されたセンサ情報等に基づいて、勾配情報１０４２を算出する（Ｓ１１００）。次に、車両制御部１０３０は、算出した勾配情報１０４２の位置情報がどの領域Ａｒに属するかを特定する（Ｓ１１０１）。
　次に、車両制御部１０３０は、過去に算出した勾配情報１０４２の正規分布から、新たに算出した勾配情報１０４２の確率密度Ｐ（重み係数Ｗ）を算出する（Ｓ１１０２）。算出した重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ１１０３）。重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ以上と判定した場合（Ｓ１１０３のＹＥＳ）、車両制御部１０３０は、重み係数Ｗを含む勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶し（Ｓ１１０４）、代表値特定部１０３３は現在の走行地点が含まれる領域Ａｒの代表値１０４３を算出（更新）して、代表値１０４３を記憶部１０４０に記憶する（Ｓ１１０５）。重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ未満と判定した場合（Ｓ１１０３のＮＯ）、車両制御部１０３０は新たに算出した勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶せずに破棄する（Ｓ１１０６）。その後、データベース作成処理を終了する。
　なお、本開示の第二実施形態において、勾配情報１０４２の全体の重み係数Ｗを定義しているが、勾配情報１０４２の各データについて重み係数Ｗを定義して、データ毎に重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定して、記憶部１０４０に記憶するか破棄するかを判断してもよい。
＜勾配情報の重み係数の算出方法＞
　車両制御部１０３０は、ステップＳ１１０３で説明したように、勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶する際、重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定し、重み係数Ｗが所定の閾値Ｔｈ以上の場合にのみ当該勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶してもよい。
　図１４は、勾配情報１０４２の重み係数Ｗの算出方法を説明するための図である。縦軸は確率密度Ｐ（重み係数Ｗ）を示し、横軸は過去の勾配情報１０４２の高さ、または勾配の大きさを示す。
　例えば、図１４に示すように、車両制御部１０３０は、過去の勾配情報１０４２に基づいて、新たに記憶部１０４０に記憶しようとする勾配情報１０４２の重み係数Ｗの偏差を算出する。例えば、新たに記憶部１０４０に記憶しようとする勾配情報１０４２について、図１４のＤ１のように重み係数Ｗの偏差が所定の閾値Ｔｈ以下である領域Ｘに位置する場合、勾配情報１０４２の精度は高いと判定し、車両制御部１０３０は当該勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶するようにしてもよい。また、例えば、図１４のＤ２のように重み係数Ｗの偏差が所定の閾値Ｔｈを超えた領域Ｙに位置する場合、勾配情報１０４２の精度は低いと判定し、車両制御部１０３０は当該勾配情報１０４２を記憶部１０４０に記憶しなくてもよい。なお、図１４のグラフは縦軸が確率密度Ｐ（重み係数Ｗ）であることから、全体を積分すると積分値は１となる。
　これにより、６軸センサ１０２３、または位置センサ１０２４の誤検知等によって検出された精度の低いセンサ情報等を排除し、精度の高い勾配情報１０４２を記憶することができる。
＜レベリング角度制御フロー＞
　上述したような基準位置に代表値１０４３が記憶された記憶部１０４０を用いると、上述した目標レベリング角度θの算出時間が短縮される。具体的に図１５を用いて、レベリング角度制御処理フローについて説明する。
　図１５は、レベリング角度制御処理を示すフローチャートである。図１５に示すように、車両制御部１０３０は、センサ部１０２０から検出されたセンサ情報等に重み係数Ｗによって重みづけをして、重み付けされたセンサ情報等に基づき、第一地点の位置情報、現在地の進行方向を特定する（Ｓ１２００）。
　次に、目標レベリング角度算出部１０３４は、進行方向の領域Ａｒの勾配情報１０４２の代表値１０４３（傾斜角度φ）が記憶部１０４０に記憶されているかを判定する（Ｓ１２０１）。代表値１０４３が記憶部１０４０に記憶されている場合（Ｓ１２０１のＹＥＳ）、目標レベリング角度算出部１０３４は、記憶部１０４０に記憶されている、進行方向に応じた領域内の代表値１０４３に基づいて、目標レベリング角度θを算出する（Ｓ１２０２）。
　なお、代表値１０４３が記憶部１０４０に記憶されていない場合（Ｓ１２０１のＮＯ）、目標レベリング角度算出部１０３４は、勾配算出部１０３１が算出する傾斜角度φに重み係数Ｗで重み付けして、重み付けされた傾斜角度φに基づいて目標レベリング角度θを算出してもよい（Ｓ１２０３）。
　次に、目標レベリング角度算出部１０３４は算出した目標レベリング角度θをレベリング角度制御部１０６１に出力する。レベリング角度制御部１０６１は、目標レベリング角度算出部１０３４が算出する目標レベリング角度θに近づくように、レベリングアクチュエータ１０７０の動作を制御する（Ｓ１２０４）。
　その後、レベリング角度制御処理を終了する。
　上記構成によれば、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御用データベースを作成することができる。
　なお、所定の第一地点における前照灯１０５０の目標レベリング角度θを、第一地点から所定の秒数（例えば、１秒）または所定の距離（例えば、１０ｍ）を車両１０１０が走行して到達する所定の第二地点の路面角度θｒに基づいて算出する。所定の第二地点の路面角度θｒは、記憶部１０４０に記憶されている勾配情報１０４２の代表値１０４３を用いる。また、記憶部１０４０に、所定の第二地点の勾配情報１０４２の代表値１０４３が記憶されていない場合は、路面角度算出部１０３２によって算出される所定の第二地点の路面角度θｒを用いてもよい。なお、所定の第一地点、および所定の第二地点は、車両１０１０の進行方向に位置する。
　なお、勾配算出部１０３１によって算出された勾配情報１０４２の位置情報が、逐次どの領域Ａｒに属するかを判定し、代表値１０４３を設定する構成を説明したが、本開示はこれに限られない。
　本開示の第二実施形態に係るシステム１１００が、車両制御部１０３０と無線通信を介して接続された外部のデータサーバを備えており、逐次算出された勾配情報１０４２を全て外部のデータサーバに記憶させ、データサーバが逐次取得した勾配情報１０４２に基づき基準位置の代表値１０４３を算出するように構成してもよい。この場合、外部のデータサーバは算出した基準位置の代表値１０４３を車両１０１０に搭載された記憶部１０４０に無線通信で送信する。このように構成すれば、計算負荷が大きい基準位置の代表値１０４３の算出を車両の外部で処理できて、車両１０１０に搭載されるデータベースをコンパクトに維持できる。
　また、図１０に示す勾配情報１０４２のフォーマットにおいて、傾斜角度φの代わりに路面角度θｒを含んでもよい。その場合、目標レベリング角度算出部１０３４は、路面角度θｒと、車両角度θｖとを合計して傾斜角度φを算出して、算出した傾斜角度φに基づいて目標レベリング角を算出する。
＜レベリング角度制御システム２１００の構成＞
　図１６は、本開示の第三実施形態に係るレベリング角度制御システム２１００（以下、単に「システム２１００」とも称する。）の構成の一例を示すブロック図である。システム２１００は、車両２０１０の現在の走行地点より前方の地点の路面角度に基づいて、現在の走行地点より前方の所定の第一地点におけるレベリング角度を制御するシステムである。
　システム２１００は、車両用の前照灯２０５０のレベリング角度を制御するシステムである。システム２１００は、例えば、車両２０１０と、前照灯２０５０とにより構成される。
　車両２０１０は、例えば、カメラ２０２１と、ＬｉＤＡＲ２０２２と、６軸センサ２０２３と、位置センサ２０２４により構成される。カメラ２０２１は、少なくとも車両２０１０の前方を撮像可能なように設けられている。ＬｉＤＡＲ２０２２は、少なくとも車両２０１０の前方の画像を取得可能なように設けられている。
　６軸センサ２０２３は、例えば、互いに直交するｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸の各方向の加速度と角速度を検出する６軸加速度センサである。６軸センサ２０２３は、例えば、ｘ軸が車両２０１０の前後方向の軸に、ｙ軸が車両２０１０の左右方向の軸に、ｚ軸が車両２０１０の上下方向の軸に沿うように車両２０１０に取り付けられる。
　位置センサ２０２４は、車両２０１０の位置情報を検出するセンサであり、例えば、ＧＰＳセンサやＧＮＳＳセンサである。
　カメラ２０２１、ＬｉＤＡＲ２０２２、６軸センサ２０２３、および位置センサ２０２４によって得られたデータは、車両制御部２０３０へと出力される。
　車両制御部２０３０は、勾配算出部２０３１と、進行方向推定部２０３２と、判定部２０３３と、目標レベリング角度算出部２０３４により構成される。
　車両制御部２０３０は、車両２０１０の走行等の各種動作を制御する。車両制御部２０３０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は汎用ＣＰＵ等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、車両２０１０は、例えば、各種の車両制御プログラムが記憶されたＲＯＭと、各種車両制御データが一時的に記憶されるＲＡＭなどを含む。車両制御部２０３０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種車両制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で車両２０１０の各種動作を制御しうる。
　前照灯２０５０は、車両２０１０に搭載され、車両２０１０の前方に光を照射する。前照灯２０５０は、例えば、光を出射する光源ユニットと、レベリングアクチュエータ２０７０と、光源ユニットおよびレベリングアクチュエータ２０７０を制御する灯具制御部２０６０とから構成される。
　灯具制御部２０６０は、レベリング角度制御部２０６１から構成される。灯具制御部２０６０は、例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は汎用ＣＰＵ等のプロセッサを含む。また、図示はしないが、灯具制御部２０６０は、例えば、各種の制御プログラムが記憶されたＲＯＭと、各種制御データが一時的に記憶されるＲＡＭなどを含む。灯具制御部２０６０のプロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種制御プログラムから指定されるデータをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で前照灯２０５０の各種動作を制御しうる。
　レベリング角度制御部２０６１は、レベリングアクチュエータ２０７０を介して、前照灯２０５０のレベリング角度を制御する。
　ところで、前照灯２０５０に備えられているレベリングアクチュエータ２０７０が動作開始してからレベリング角度が目標値（目標レベリング角度θ）に達するまでには、時間を要する場合がある。
　　例えば、目標レベリング角度θが算出されてから、実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでに０．１～０．５秒程度の時間を要することがある。あるいは、前照灯２０５０の光源が複数のＬＥＤで構成されており、各々のＬＥＤの点消灯を制御することにより疑似的にレベリング角度を制御する場合もある。この場合にも、目標レベリング角度θが算出されてから実際にレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでにおよそ０．０１秒から０．１秒程度の時間を要することがある。このように、レベリングアクチュエータ２０７０が動作開始してからレベリング角度が目標レベリング角度θになるまでには、遅延時間が生じる。
　そのため、車両２０１０の現在の走行地点の路面の勾配に基づきレベリング角度を所定値に設定しようとして、現在の走行地点でレベリングアクチュエータ２０７０の動作を開始しても間に合わない。そこで本開示の第三実施形態に係るシステム２１００においては、現在の走行地点に車両が到達した時に、現在の走行地点よりも前方のある地点（以降の説明において第一地点と呼ぶ）の路面の勾配に基づき目標レベリング角度θとするための制御を開始することで、車両２０１０が第一地点に到達したときに適切なレベリング角度となるように、レベリング角度を制御する。
　このような制御を実現するために、レベリング角度制御部２０６１は、車両制御部２０３０からの各種入力に基づいて動作する。
＜参考例に係るレベリング角度制御方法＞
　本開示の第三実施形態に係るレベリング角度制御方法の説明に先立ち、本開示の第三実施形態とは異なる参考例に係るレベリング角度制御方法を説明する。
　図１７を用いて、参考例に係る車両２０１０のレベリング角度制御方法について説明する。
　図１７は、車両２０１０が路面を走行する際の目標レベリング角度θと実レベリング角度とを示す概念図である。
　図１７の（ａ）に示したように車両２０１０が平坦な路面を走行している時は、前照灯２０５０のレベリング角度は、例えば車両２０１０の７０ｍ先に配光パターンの中心点（Ｈ線とＶ線の交わるＯ点）が位置するように設定される。例えば、このときのレベリング角度（図１７では線Ｈ２で表している）は水平方向（図１７では線Ｈ１で表した）に対して下方に約０．５度傾いている。以降の説明において、この平坦な路面を走行中の水平方向に対して下方に０．５度傾いた角度を、前照灯２０５０の基準レベリング角と呼び、前照灯２０５０のレベリング角を基準レベリング角からずれている角度で表現することにする。
　なお、この基準レベリング角は、前照灯２０５０の車両２０１０への取り付け高さや、法規などにより異なる値となる。０．５度は説明を具体的にするために用いた数字に過ぎない。
　基本的には、前照灯２０５０のレベリング角度は、車両２０１０が走行する路面の角度に応じた角度に設定される。例えば、車両前方の路面が図１７の（ｂ）のように下っている場合（路面角度がマイナス）、基準レベリング角度のままでは、照射基準点は車両２０１０の前方の７０ｍよりも遠方に位置してしまう。そこでレベリング角度を線Ｈ３で表すように、基準レベリング角度よりも下方へ傾けることにより、照射基準点を車両２０１０の前方の７０ｍに位置させる。
　参考例に係るレベリング角度制御方法においては、目標レベリング角度算出部２０３４は、車両２０１０の現在位置と進行方向に応じて定まる第一地点の勾配情報２０４２に基づいて、前照灯２０５０の目標レベリング角度θを算出する。
　図１８は、予測進行方向を説明するための概念図である。例えば、図１８に示すように、進行方向推定部２０３２は、位置センサ２０２４によって検出されたセンサ情報に基づいて、車両２０１０の現在の走行地点を特定する。また、進行方向推定部２０３２は、現在時刻での位置情報と、直前の検出時刻での位置情報との差分に基づき、車両２０１０の予測進行方向を推定する。さらに、進行方向推定部２０３２は、現在の走行地点および予測進行方向に基づいて、車両２０１０の前方の所定の地点（第一地点）及び勾配情報２０４２の参照領域Ａｒを特定する。
　さらに、目標レベリング角度算出部２０３４は、記憶部２０４０に記憶されている第一地点の勾配情報２０４２を読み出す。図１９は、参考例に係る勾配情報２０４２のフォーマットである。図１９に示すように、記憶部２０４０には、位置情報と、その位置での傾斜角度φが記憶されている。そこで目標レベリング角度算出部２０３４は、第一地点に一致する位置または第一地点に最も近い位置での傾斜角度φを特定する。
　目標レベリング角度算出部２０３４は、特定した第一地点の傾斜角度φに基づき、第一地点の目標レベリング角度θを算出する。車両制御部２０３０は、算出した目標レベリング角度θを灯具制御部２０６０に出力し、灯具制御部２０６０のレベリング角度制御部２０６１は入力された目標レベリング角度θになるようにレベリング角度を制御する。
　なお、例示した参照領域Ａｒは第一地点を中心とした円形領域であるが、グリッドによって分割された１つの領域であってもよい。
　また、参照領域Ａｒは勾配情報２０４２の数に応じた可変領域であってもよい。参照領域Ａｒを可変領域とすることで、車両２０１０の走行地点の道路環境に応じて領域の範囲を変動させて、参照する勾配情報２０４２の精度を向上することができる。例えば、参照領域Ａｒに含まれる勾配情報２０４２の数が所定値以下の場合、参照領域Ａｒを大きくして参照する勾配情報２０４２の数を増やしてもよい。
　目標レベリング角度算出部２０３４は、記憶部２０４０に記憶されている第一地点の勾配情報２０４２を読み出す。図１９に示すように、勾配情報２０４２には、位置情報と、その位置での傾斜角度φが含まれている。そこで、目標レベリング角度算出部２０３４は、参照領域Ａｒ内の第一地点に一致する位置または第一地点に最も近い位置での傾斜角度φを特定する。
＜勾配情報フォーマット＞
　ところで、本開示の第三実施形態に係るシステム２１００において、勾配情報２０４２の各データは、センサ部２０２０の６軸センサ２０２３、位置センサ２０２４によって取得され、上述したように目標レベリング角度θを算出する際に用いられる。車両制御部２０３０は、車両２０１０の走行時に１ミリ秒毎など所定の時間ごとにセンサ情報を取得し、検出時刻と関連付けて記憶部２０４０に記憶する。
　図２０は、本開示の第三実施形態に係る勾配情報２０４２のフォーマットである。本開示においては、図２０に示したように、検出時刻、位置情報（北緯および東経）、傾斜角度φ、進行方向情報２０４３を含む一群のデータセットに、各々のデータセットを識別可能な勾配情報ＩＤを付している。勾配情報ＩＤとこれら一群のデータセットをまとめて勾配情報２０４２と呼ぶ。
＜本開示のレベリング角度制御方法およびシステム＞
　ところで、このように参考例に係るレベリング角度制御方法において、記憶部２０４０に記憶されている勾配情報２０４２には、現在車両２０１０が走行してきた経路と異なった経路を走行して算出・取得した勾配情報２０４２が含まれている可能性がある。走行経路が異なると車両２０１０の傾斜角度も異なってくるため、そのような勾配情報２０４２は精度が低い可能性がある。したがって、異なった経路を走行して算出・取得した勾配情報２０４２の傾斜角度φをそのまま用いて前照灯２０５０の目標レベリング角度θを算出すると、制御するレベリング角度の精度が低下する可能性があるという課題があった。
　そこで、本開示の第三実施形態に係るシステム２１００は、勾配算出部２０３１が勾配情報２０４２を算出して予め記憶部２０４０に記憶する際に、進行方向推定部２０３２によって推定された進行方向情報２０４３を勾配情報２０４２に関連付けて予め記憶部２０４０に記憶する。図１９に示したように、記憶部２０４０には、位置情報と、その位置での傾斜角度φに加えて、進行方向情報が記憶されている。さらに、目標レベリング角度算出部２０３４は、目標レベリング角度θを算出する際に、進行方向推定部２０３２が推定した現在の車両２０１０の予測進行方向と、記憶部２０４０に記憶されている進行方向情報２０４３とが一致する場合に、進行方向情報２０４３に関連付けられた勾配情報２０４２を参照する。
　図２１は、勾配情報２０４２の参照方法を説明するための概念図である。
　判定部２０３３は、進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第一地点に最も近い位置の勾配情報２０４２（第１勾配情報と呼ぶ）に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致するかを判定する。図２１の例示では、両者は一致していないため、目標レベリング角度算出部２０３４は第１勾配情報を参照しない。
　また、判定部２０３３は、進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第一地点に２番目に近い位置の勾配情報２０４２（第２勾配情報と呼ぶ）に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致するかを判定する。図２１の例示では、両者は一致するため、目標レベリング角度算出部２０３４は第２勾配情報を参照し、前照灯２０５０の目標レベリング角度θを算出し、設定する。
　換言すると、車両２０１０が過去に所定経路を走行したことがあり、車両２０１０が所定経路を再度走行する場合、前照灯２０５０の目標レベリング角度θを、過去の所定経路の走行時のレベリング角度と同じ値に設定する。
　これにより、現在車両２０１０が走行してきた経路と同一の経路を走行して算出・取得した勾配情報２０４２に基づいて、精度の高いレベリング制御ができる。
　なお、進行方向推定部２０３２は、推定された予測進行方向及び進行方向情報２０４３を、例えば１６方位からなる予測進行方位及び進行方位情報に変換してもよい。この場合、進行方向推定部２０３２は、進行方向情報２０４３に替えて進行方位情報を勾配情報２０４２に関連付けて予め記憶部２０４０に記憶する。判定部２０３３は、変換された予測進行方位と進行方向情報が一致するかを判定する。両者が一致すると判定した場合、判定部２０３３は、予測進行方向と進行方向情報２０４３が一致すると判定する。
　これにより、予測進行方向及び進行方向情報２０４３を１６方位等に変換してデータサイズを下げることで、記憶部２０４０に記憶すべきデータ量を削減し、車両２０１０に搭載されるデータベースをコンパクトに維持できる。
　なお、進行方向推定部２０３２は予測進行方向を推定する際に、車両２０１０の予測速度も推定してもよい。この場合、進行方向推定部２０３２は、進行方向情報２０４３に加えて、推定された予測速度を速度情報として勾配情報２０４２に関連付けて予め記憶部２０４０に記憶する。さらに、判定部２０３３は、予測進行方向と進行方向情報２０４３とが一致するか、予測速度と速度情報とが一致するかを判定する。予測進行方向と進行方向情報２０４３とが一致し、予測速度と速度情報が一致すると判定した場合、目標レベリング角度算出部３４は、進行方向情報２０４３および速度情報に関連付けられた勾配情報２０４２に基づいて、目標レベリング角度θを設定する。
　これにより、現在車両２０１０が走行してきた経路と同一の経路、および、同程度の速度で走行して算出・取得した勾配情報２０４２に基づいて、精度の高いレベリング制御ができる。
　上述したような勾配情報２０４２に関連付けられた進行方向情報２０４３を用いると、目標レベリング角度θの精度が向上する。具体的に図２２を用いて、レベリング角度制御処理フローについて説明する。
　図２２は、レベリング角度制御処理を示すフローチャートである。図２２に示すように、まず、進行方向推定部２０３２は、位置センサ２０２４によって検出されたセンサ情報に基づいて、車両２０１０の現在の走行地点を特定し、現在時刻での位置情報と、直前の検出時刻での位置情報との差分に基づき、車両２０１０の予測進行方向を推定する（Ｓ２１００）。次に、進行方向推定部２０３２は、現在の走行地点および予測進行方向に基づいて、車両２０１０の前方の所定の地点（第一地点）及び参照領域Ａｒを特定する（Ｓ２１０１）。
　次に、目標レベリング角度算出部２０３４は、進行方向の参照領域Ａｒの勾配情報２０４２が記憶部２０４０に記憶されているかを判定する（Ｓ２１０２）。勾配情報２０４２が記憶部２０４０に記憶されている場合（Ｓ２１０２のＹＥＳ）、判定部２０３３は、第一地点に最も近い位置（ｉ＝１）の勾配情報２０４２（第１勾配情報）を参照し（Ｓ２１０３）、進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第１勾配情報に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致するかを判定する（Ｓ２１０４）。
　進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第１勾配情報に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致する場合（Ｓ２１０４のＹｅｓ）、目標レベリング角度算出部２０３４は第１勾配情報を参照し、前照灯２０５０の目標レベリング角度θを算出する（Ｓ２１０５）。
　進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第１勾配情報に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致しない場合（Ｓ２１０４のＮｏ）、目標レベリング角度算出部２０３４は第１勾配情報を参照しない。その場合は、判定部２０３３は、第一地点に２番目に近い位置（ｉ＝２）の勾配情報２０４２（第２勾配情報）を参照し（Ｓ２１０３）、進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、第２勾配情報に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致するかを判定する（Ｓ２１０４）。進行方向推定部２０３２が推定する予測進行方向と、勾配情報２０４２に関連付けられた進行方向情報２０４３とが一致するまで、ステップＳ２１０３、Ｓ２１０４を繰り返す。
　その後、レベリング角度制御処理を終了する。
　上記構成によれば、過去の勾配情報を有効活用した、高精度なレベリング制御が可能なレベリング制御用データベースを作成することができる。
　なお、所定の第一地点における前照灯２０５０の目標レベリング角度θを、第一地点から所定の秒数（例えば、１秒）または所定の距離（例えば、１０ｍ）を車両２０１０が走行して到達する所定の第二地点の路面角度θｒに基づいて算出する。所定の第二地点の路面角度θｒは、記憶部２０４０に記憶されている勾配情報２０４２の代表値を用いる。また、記憶部２０４０に、所定の第二地点の勾配情報２０４２の代表値が記憶されていない場合は、判定部２０３３によって算出される所定の第二地点の路面角度θｒを用いてもよい。なお、所定の第一地点、および所定の第二地点は、車両２０１０の進行方向に位置する。
　なお、勾配情報２０４２を算出する際に、進行方向推定部２０３２によって推定された進行方向情報２０４３を勾配情報２０４２に関連付けて予め記憶部２０４０に記憶する構成を説明したが、本開示はこれに限られない。
　本開示の第三実施形態に係るシステム２１００が、車両制御部２０３０と無線通信を介して接続された外部のデータサーバを備えており、逐次算出された勾配情報２０４２と逐次推定された進行方向情報２０４３を全て外部のデータサーバに記憶させて、車両制御部２０３０は進行方向受信部を更に備える構成としてもよい。この場合、進行方向受信部が、第一地点に最も近い位置の勾配情報２０４２に関連付けられた進行方向情報２０４３を外部のデータサーバから受信し、判定部２０３３が、推定した予測進行方向と、進行方向受信部が受信した進行方向情報２０４３とが一致するかを判定する。このように構成すれば、車両２０１０に搭載されるデータベースをコンパクトに維持できる。
　さらに、予測進行方向および進行方向情報２０４３は、車両２０１０に関する情報（例えば車種など）を有し、判定部２０３３は、予測進行方向が有する車両２０１０に関する情報と、進行方向情報２０４３が有する車両２０１０に関する情報が一致しているかを判定してもよい。これにより、車両２０１０に関する情報（例えば車種など）が共通の車両が、現在車両２０１０が走行してきた経路と同一の経路を過去に走行して、勾配情報２０４２を算出・取得し、当該勾配情報２０４２に基づいて、精度の高いレベリング制御ができる。
　また、図１９に示した勾配情報２０４２のフォーマットにおいて、傾斜角度φの代わりに路面角度θｒを含んでもよい。その場合、目標レベリング角度算出部２０３４は、路面角度θｒと、車両角度θｖとを合計して傾斜角度φを算出して、算出した傾斜角度φに基づいて目標レベリング角を算出する。
　また、図２２に示したフローチャートにおいては、領域Ａｒに属する勾配情報の内、第一地点に近い勾配情報から順に進行方向が一致するか否かを判定する手法を説明したが、本開示はこれに限られない。本開示において、第一位置に近くかつ車両２０１０の進行方向に近い勾配情報の傾斜角度に基づいて目標レベリング角度を算出してもよい。例えば、勾配情報の位置情報と第一地点の位置情報との差分を示す指標と勾配情報の進行方向と車両２０１０の進行方向との差分を示す指標とを総合した総合指標を、領域Ａｒ内のそれぞれの勾配情報について算出し、総合指標が最も小さい勾配情報の傾斜角度に基づいて目標レベリング角度を算出してもよい。
　以上、本開示の実施形態について説明をしたが、本開示の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではないのは言うまでもない。本実施形態は単なる一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本開示の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。
　本出願は、２０２２年１０月１４日出願の日本特許出願（特願２０２２－１６５７０２）、２０２２年１０月１４日出願の日本特許出願（特願２０２２－１６５７０３）、２０２２年１０月１４日出願の日本特許出願（特願２０２２－１６５７０４）に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。

Claims (20)

  1. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられ、車両走行用の地図情報と前記地図情報に関連した複数の基準位置を有する、データベースの作成方法であって、
    　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報に基づいて代表値を設定し、前記基準位置に前記代表値を関連付けて記憶する、データベース作成方法。
  2. 　前記領域は複数の前記勾配情報の数に応じた可変の領域である、請求項１に記載のデータベース作成方法。
  3. 　前記領域は前記地図情報をグリッドに分割した１つの分割領域である、請求項１に記載のデータベース作成方法。
  4. 　前記領域は円形の領域である、請求項１に記載のデータベース作成方法。
  5. 　前記領域内にある複数の前記勾配情報の平均値または中央値を、代表値として設定する、請求項１に記載のデータベース作成方法。
  6. 　請求項１から５のいずれか一項に記載のデータベース作成方法により作成されたデータベースを用いて、車両の現在の走行地点または前記車両の進行方向に応じた前記領域内の前記代表値に基づいて、前記車両用灯具のレベリング角を制御する、レベリング制御方法。
  7. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられるデータベースであって、
    　車両走行用の地図情報と
    　前記地図情報に関連した複数の基準位置と、
    　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報に基づいて、前記基準位置に関連付けて設定される代表値と、
    　を有することを特徴とする、データベース。
  8. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられ、車両走行用の地図情報と前記地図情報に関連した複数の基準位置を有する、データベースの作成方法であって、
    　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域内にある複数の勾配情報に重みづけをして記憶することを特徴とする、データベース作成方法。
  9. 　重みづけされた複数の前記勾配情報のうち、重みが閾値以上の前記勾配情報に基づいて、前記領域内の代表値を設定し、複数の前記基準位置の各々に対応する前記代表値を関連付けて記憶する、請求項８に記載のデータベース作成方法。
  10. 　請求項８または９に記載のデータベース作成方法で作成されたデータベースを用いて、車両用灯具のレベリング角を制御する、レベリング制御方法。
  11. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられるデータベースであって、
    　車両走行用の地図情報と
    　前記地図情報に関連した複数の基準位置と、
    　少なくとも１つの前記基準位置を含む領域情報と、
    　前記領域情報によって表される領域内にある、重みづけをされた複数の勾配情報と、
    　を有することを特徴とする、データベース。
  12. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられる、データベースの作成方法であって、
    　勾配情報および位置情報のうち少なくとも一方を取得して重みづけをして、
    　重みづけされた前記勾配情報および前記位置情報のうち少なくとも一方から予測進行方向を推定して記憶することを特徴とする、データベース作成方法。
  13. 　請求項１２に記載のデータベース作成方法で作成されたデータベースを用いて、車両用灯具のレベリング角を制御する、レベリング制御方法。
  14. 　車両用灯具のレベリング制御に用いられるデータベースであって、
    　取得されて重みづけされた勾配情報および位置情報のうち少なくとも一方に基づいて推定された予測進行方向を有することを特徴とする、データベース。
  15. 　進行方向情報と、前記進行方向情報に関連付けられた勾配情報とを含むデータベースを用いて車両用灯具の目標レベリング角度を設定する制御システムであって、
    　少なくとも車両の位置情報から、前記車両の予測進行方向を推定する進行方向推定部と、
    　複数の進行方向が一致しているかを判定する判定部と、
    　路面角度に応じた車両用灯具の目標レベリング角度を算出する目標レベリング角度算出部と、を備え、
    　前記判定部が、前記進行方向推定部によって推定された前記予測進行方向と前記データベースに予め記録されている進行方向情報とが一致すると判定した場合、前記目標レベリング角度算出部は、前記進行方向情報に関連付けられた前記勾配情報に基づいて、目標レベリング角度を算出し設定することを特徴とする、車両用灯具の制御システム。
  16. 　前記進行方向推定部は、前記予測進行方向を予測進行方位に変換し、
    　前記判定部は、前記予測進行方位と前記進行方向情報から変換された進行方位情報が一致すると判定した場合、前記予測進行方向と前記進行方向情報が一致すると判定する、請求項１５に記載の車両用灯具の制御システム。
  17. 　前記進行方向推定部は、前記予測進行方向の予測速度を推定し、
    　前記判定部が、前記予測進行方向の予測速度と前記進行方向情報の速度情報とが一致すると判定した場合、前記目標レベリング角度算出部は、前記進行方向情報に関連付けられた勾配情報に基づいて、目標レベリング角度を設定する、請求項１５に記載の車両用灯具の制御システム。
  18. 　前記進行方向情報を外部から受信する、進行方向受信部をさらに備え、
    　前記判定部は、前記予測進行方向と前記進行方向受信部で受信した前記進行方向情報が一致すると判定した場合、前記目標レベリング角度算出部は、前記進行方向情報に関連付けられた勾配情報に基づいて、目標レベリング角度を設定する、請求項１５に記載の車両用灯具の制御システム。
  19. 　前記予測進行方向および前記進行方向情報は、前記車両に関する情報を有し、
    　前記判定部は、前記予測進行方向の前記車両に関する情報と、前記進行方向受信部で受信した前記進行方向情報の前記車両に関する情報が一致しているかを判定する、請求項１８に記載の車両用灯具の制御システム。
  20. 　車両が過去に所定経路を走行したことがあり、前記車両が前記所定経路を再度走行する場合、
    　車両用灯具のレベリング角度を、過去の前記所定経路の走行時のレベリング角度と同じ値とすることを特徴とする、車両用灯具の制御システム。
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