(57)【要約】【課題】外界センサ及び内界センサを含んで車両に搭載されたセンサ系の異常を正しく検出する異常検出装置の提供。【解決手段】外界情報を取得するカメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２と共に、内界情報を取得するジャイロ２４０を、含んで車両３に搭載されたセンサ系２の異常を検出する異常検出装置１は、ジャイロ２４０による取得情報に基づいたヨー角速度γｇｙに生じるバイアス誤差Ｂｔを、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々による取得情報に基づき推定し、当該誤差を補正する補正ブロック１２０と、カメラ２２１による取得情報に基づいたヨー角速度γｃａと、ＧＮＳＳ受信機２２２による取得情報に基づいたヨー角速度γｇｎと、補正ブロック１２０により誤差の補正されたヨー角速度γｇｙとしてのヨー角速度γｔとを、互いに対比し、センサ系２の異常有無を判定する判定ブロック１２４と、を備える。【選択図】図２
2020190526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出する異常検出装置（１，２００１）であって、
特定の対比運動物理量として前記内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、前記第一外界センサ及び前記第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定し、当該誤差を補正する補正ブロック（１２０，２１２０）と、
前記対比運動物理量として前記第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、前記対比運動物理量として前記第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量とを、互いに対比し、前記センサ系の異常有無を判定する判定ブロック（１２４，２１２４）と、
を備える異常検出装置。
【請求項２】
前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量の分散（σｔ，δｔ）に基づく許容範囲に、前記第一外界運動物理量及び前記第二外界運動物理量の各々と前記内界運動物理量との差分値が収まる場合に、
前記判定ブロックは、前記センサ系に異常無との判定を下す請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量の分散（σｔ，δｔ）に基づく許容範囲から、前記第一外界運動物理量と前記内界運動物理量との差分値が外れると共に、前記第一外界運動物理量及び前記第二外界運動物理量の各々の分散（σｃａ，σｇｎ，δｌｉ，δｇｎ）に基づく許容範囲に、前記第一外界運動物理量と前記第二外界運動物理量との差分値が収まる場合に、
前記判定ブロックは、前記センサ系のうち前記内界センサに異常有との判定を下す請求項２に記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量の分散（σｔ，δｔ）に基づく許容範囲から、前記第一外界運動物理量と前記内界運動物理量との差分値が外れると共に、前記第一外界運動物理量及び前記第二外界運動物理量の各々の分散（σｃａ，σｇｎ，δｌｉ，δｇｎ）に基づく許容範囲から、前記第一外界運動物理量と前記第二外界運動物理量との差分値が外れる場合に、
前記判定ブロックは、前記センサ系のうち前記第一外界センサに異常有との判定を下す請求項２又は３に記載の異常検出装置。
【請求項５】
前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量の分散（σｔ，δｔ）に基づく許容範囲から、前記第二外界運動物理量と前記内界運動物理量との差分値が外れると共に、前記第一外界運動物理量及び前記第二外界運動物理量の各々の分散（σｃａ，σｇｎ，δｌｉ，δｇｎ）に基づく許容範囲に、前記第一外界運動物理量と前記第二外界運動物理量との差分値が収まる場合に、
前記判定ブロックは、前記センサ系のうち前記内界センサに異常有との判定を下す請求項２〜４のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項６】
前記補正ブロックにより前記誤差の補正された前記内界運動物理量の分散（σｔ，δｔ）に基づく許容範囲から、前記第二外界運動物理量と前記内界運動物理量との差分値が外れると共に、前記第一外界運動物理量及び前記第二外界運動物理量の各々の分散（σｃａ，σｇｎ，δｌｉ，δｇｎ）に基づく許容範囲から、前記第一外界運動物理量と前記第二外界運動物理量との差分値が外れる場合に、
前記判定ブロックは、前記センサ系のうち前記第二外界センサに異常有との判定を下す請求項２〜５のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項７】
前記対比運動物理量は、前記車両の角速度である請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項８】
前記対比運動物理量は、前記車両の速度である請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項９】
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出する異常検出方法であって、
特定の対比運動物理量として前記内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、前記第一外界センサ及び前記第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定し、当該誤差を補正し（Ｓ１０２，Ｓ２１０２）、
前記対比運動物理量として前記第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、前記対比運動物理量として前記第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、前記誤差の補正された前記内界運動物理量とを、互いに対比し、前記センサ系の異常有無を判定する（Ｓ１０３，Ｓ２１０３）、
ことを含む異常検出方法。
【請求項１０】
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出するために記憶媒体（１０）に格納され、プロセッサ（１２）に実行させる命令を含む異常検出プログラムであって、
前記命令は、
特定の対比運動物理量として前記内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、前記第一外界センサ及び前記第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定させ、当該誤差を補正させ（Ｓ１０２，Ｓ２１０２）、
前記対比運動物理量として前記第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、前記対比運動物理量として前記第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、前記誤差の補正された前記内界運動物理量とを、互いに対比させ、前記センサ系の異常有無を判定させる（Ｓ１０３，Ｓ２１０３）、
ことを含む異常検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車両に搭載されたセンサ系の異常を検出する技術に、関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、外界情報を取得するために車両には、例えばカメラ等の外界センサが搭載されている。また、内界情報を取得するために車両には、例えばジャイロ等の内界センサが搭載されている。こうした外界センサ及び内界センサの各々により取得された情報は、特許文献１に開示された自己位置標定のように、車両の運動推定において活用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２４９６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に開示の技術は、外界センサ及び内界センサの各々に内在する誤差を、車両の運動推定に反映させている。しかし、これは、外界センサ及び内界センサのいずれにも異常が無い状態を、前提とした技術と考えられる。そのため、外界センサ及び内界センサのいずれかに異常が有る場合、当該異常が正しく検出されていないと、センサ誤差を反映させただけの運動推定では、精度の低下するおそれがある。
【０００５】
本開示の課題は、外界センサ及び内界センサを含んで車両に搭載されたセンサ系の異常を正しく検出する異常検出装置を、提供することにある。
【０００６】
本開示の別の課題は、外界センサ及び内界センサを含んで車両に搭載されたセンサ系の異常を正しく検出する異常検出方法を、提供することにある。
【０００７】
本開示のさらに別の課題は、外界センサ及び内界センサを含んで車両に搭載されたセンサ系の異常を正しく検出するための異常検出プログラムを、提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【０００９】
本開示の第一態様は、
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出する異常検出装置（１，２００１）であって、
特定の対比運動物理量として内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、第一外界センサ及び第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定し、当該誤差を補正する補正ブロック（１２０，２１２０）と、
対比運動物理量として第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、対比運動物理量として第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、補正ブロックにより誤差の補正された内界運動物理量とを、互いに対比し、センサ系の異常有無を判定する判定ブロック（１２４，２１２４）と、
を備える。
【００１０】
本開示の第二態様は、
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出する異常検出方法であって、
特定の対比運動物理量として内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、第一外界センサ及び第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定し、当該誤差を補正し（Ｓ１０２，Ｓ２１０２）、
対比運動物理量として第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、対比運動物理量として第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、補正ブロックにより誤差の補正された内界運動物理量とを、互いに対比し、センサ系の異常有無を判定する（Ｓ１０３，Ｓ２１０３）、
ことを含む。
【００１１】
本開示の第三態様は、
外界情報を取得する第一外界センサ（２２１，２２２１）及び第二外界センサ（２２２）と共に、内界情報を取得する内界センサ（２４０，２２４０）を、含んで車両（３）に搭載されたセンサ系（２，２００２）の異常を検出するために記憶媒体に格納され、プロセッサに実行させる命令を含む異常検出プログラムであって、
命令は、
特定の対比運動物理量として内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量（γｇｙ，Ｖｗｈ）に生じる誤差（Ｂｔ，Ｋｔ）を、第一外界センサ及び第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づき推定させ、当該誤差を補正させ（Ｓ１０２，Ｓ２１０２）、
対比運動物理量として第一外界センサによる取得情報に基づいた第一外界運動物理量（γｃａ，Ｖｌｉ）と、対比運動物理量として第二外界センサによる取得情報に基づいた第二外界運動物理量（γｇｎ，Ｖｇｎ）と、補正ブロックにより誤差の補正された内界運動物理量とを、互いに対比させ、センサ系の異常有無を判定させる（Ｓ１０３，Ｓ２１０３）、
ことを含む。
【００１２】
これらの第一〜第三態様において、内界センサによる取得情報に基づいた内界運動物理量の誤差は、第一及び第二外界センサの少なくとも一方による取得情報に基づくことで、正確に推定可能となる。しかも、この誤差が補正された内界運動物理量と共に、第一及び第二外界センサによる取得情報に基づいた第一及び第二外界運動物理量は、互いに対比される。これにより、単にセンサ系全体としての異常有無判定だけでなく、異常有センサと異常無センサとの正確な特定が可能となる。以上によれば、センサ系の異常を正しく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第一実施形態による異常検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】第一実施形態による異常検出装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】第一実施形態による誤差補正を説明するためのグラフである。
【図４】第一実施形態による異常有無判定を説明するための表である。
【図５】第一実施形態による異常有無判定を説明するためのグラフである。
【図６】第一実施形態による異常有無判定を説明するためのグラフである。
【図７】第一実施形態による異常有無判定を説明するためのグラフである。
【図８】第一実施形態による異常検出方法を示すフローチャートである。
【図９】第二実施形態による異常検出装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図１０】第二実施形態による異常有無判定を説明するための表である。
【図１１】第二実施形態による異常検出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、複数の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことで、重複する説明を省略する場合がある。各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。また、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。
【００１５】
（第一実施形態）
図１に示すように、本発明の第一実施形態による異常検出装置１は、センサ系２と共に、車両３に搭載される。車両３のセンサ系２は、外界センサ２２及び内界センサ２４を含んで構成される。
【００１６】
外界センサ２２は、車両３の周辺環境である外界から、車両３の運動推定に活用可能な情報を、外界情報として取得する。外界センサ２２は、車両３の外界に存在する物体を検知することで、外界情報を取得してもよい。この検知タイプの外界センサ２２は、例えばカメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。外界センサ２２は、車両３の外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星又はＩＴＳ（Intelligent Transport Systems）の路側機から信号を受信することで、外界情報を取得してもよい。この受信タイプの外界センサ２２は、例えばＧＮＳＳ受信機、及びテレマティクス受信機等のうち、少なくとも一種類である。
【００１７】
内界センサ２４は、車両３の内部環境である内界から、車両３の運動推定に活用可能な情報を、内界情報として取得する。内界センサ２４は、車両３の内界において特定の運動物理量を検知することで、内界情報を取得してもよい。この検知タイプの内界センサ２４は、例えばジャイロ、車輪速センサ、及び加速度センサ等のうち、少なくとも一種類である。
【００１８】
図２に示すように第一実施形態では、センサ系２に少なくとも二つ必要な外界センサ２２として、「第一外界センサ」であるカメラ２２１と、「第二外界センサ」であるＧＮＳＳ受信機２２２とが、採用される。第一実施形態ではまた、センサ系２に少なくとも一つ必要な内界センサ２４として、ジャイロ２４０が採用される。
【００１９】
図１に示すように第一実施形態の異常検出装置１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ワイヤハーネス、及び内部バス等のうち、少なくとも一種類を介して、センサ系２の各センサ２２，２４に接続されている。異常検出装置１は、少なくとも一つの制御ユニットから構成される。異常検出装置１は、車両３の自己位置を推定するロケータのＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。異常検出装置１は、車両３の高度運転支援又は自動運転を制御するＥＣＵであってもよい。異常検出装置１は、車両３と外界との間の通信を制御するＥＣＵであってもよい。
【００２０】
異常検出装置１は、メモリ１０及びプロセッサ１２を、少なくとも一つずつ含んで構成されるコンピュータである。メモリ１０は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。プロセッサ１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）−ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。プロセッサ１２は、メモリ１０に記憶された異常検出プログラムに含まれる複数の命令を、実行する。これにより異常検出装置１は、センサ系２の異常を検出するための複数の機能ブロックを、図２に示すように構築する。
【００２１】
異常検出装置１に構築される機能ブロックには、補正ブロック１２０及び判定ブロック１２４が含まれる。補正ブロック１２０は、センサ系２による取得情報に基づいた運動物理量に生じる誤差を、補正する。判定ブロック１２４は、センサ系２による取得情報に基づくと共に補正ブロック１２０によって誤差の補正された運動物理量を、対比してセンサ系２の異常有無を判定する。以下、これらの各ブロック１２０，１２４について、さらに詳細に説明する。
【００２２】
図２に示すように補正ブロック１２０は、搭載補正部１２１及び内界補正部１２２を有する。搭載補正部１２１は、センサ系２の各要素２２１，２２２，２４０間にて、車両３における搭載位置の違いに起因した誤差を、補正する。
【００２３】
具体的に、搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｃａには、カメラ２２１の取得した画像情報に基づく画像処理により、車両３のヨー角速度γｃａが入力される。サブ補正部１２１ｃａは、ヨー角速度γｃａに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部１２１ｃａは、誤差の補正されたヨー角速度γｃａを、内界補正部１２２及び判定ブロック１２４の各々へ入力する。
【００２４】
搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｇｎには、ＧＮＳＳ受信機２２２の取得した測位情報に基づく測位処理により、車両３のヨー角θｇｎが入力される。サブ補正部１２１ｇｎは、ヨー角θｇｎに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部１２１ｇｎは、誤差の補正されたヨー角θｇｎを、内界補正部１２２へ入力する。サブ補正部１２１ｇｎは、誤差の補正されたヨー角θｇｎの時間微分値をヨー角速度γｇｎとして、判定ブロック１２４へ入力する。
【００２５】
搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｇｙには、ジャイロ２４０の取得した慣性情報に基づく信号処理により、車両３のヨー角速度γｇｙが入力される。サブ補正部１２１ｇｙは、ヨー角速度γｇｙに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部１２１ｇｙは、誤差の補正されたヨー角速度γｇｙを、内界補正部１２２へ入力する。
【００２６】
内界補正部１２２は、ジャイロ２４０の取得情報に基づいたヨー角速度γｇｙに生じるバイアス誤差Ｂｔを推定し、同誤差Ｂｔをヨー角速度γｇｙに対して補正する。バイアス誤差Ｂｔは、車両３においてジャイロ２４０の温度変化によるゼロ点の変動量を表す誤差であり、ヨー角速度γｇｙの真値（即ち、後述にて推測されるγｔ）からの変動量として、推定且つ補正可能である。
【００２７】
そこで内界補正部１２２は、図２に示すようにカルマンフィルタを通すことで、バイアス誤差Ｂｔの推定及び補正を実行する。第一実施形態のカルマンフィルタでは、ジャイロ２４０に関する下記の予測式１〜３が想定される。尚、後述する式のいずれにおいても、運動物理量等の変数に付されたサフィックスに該当する文字は、説明の理解を正確にするために便宜上、下付文字にて表示されている。
【数１】
2020190526.tif 000003
【００２８】
具体的に予測式１は、今回時刻ｔ及び前回時刻ｔ−１に予測されるヨー角θｔ，θｔ−１と、今回時刻ｔに予測されるヨー角速度γｔと、今回時刻ｔ及び前回時刻ｔ−１の時間間隔Δｔと、システムノイズｗθとを用いて、表される。予測式２は、今回時刻ｔ及び前回時刻ｔ−１に予測されるジャイロ２４０のバイアス誤差Ｂｔ，Ｂｔ−１と、システムノイズｗｂとを用いて、表される。予測式３は、今回時刻ｔに予測されるヨー角速度γｔと、今回時刻ｔに観測されるジャイロ２４０の取得情報に基づいたヨー角速度γｇｙと、今回時刻ｔに予測されるバイアス誤差Ｂｔと、システムノイズｗｇｙとを用いて表される。
【００２９】
第一実施形態のカルマンフィルタではまた、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々に関する下記の観測式４，５が想定される。
【数２】
2020190526.tif 000004
【００３０】
具体的に観測式４は、今回時刻ｔに観測されるカメラ２２１の取得情報に基づいたヨー角速度γｃａと、今回時刻ｔに予測されるヨー角速度γｔと、観測ノイズｗｃａとを用いて、表される。観測式５は、今回時刻ｔに観測されるＧＮＳＳ受信機２２２の取得情報に基づいたヨー角θｇｎと、今回時刻ｔに予測されるヨー角θｔと、観測ノイズｗｇｎとを用いて、表される。
【００３１】
第一実施形態のカルマンフィルタではさらに、予測式１〜３を行列表現した行列式と、観測式４，５を行列表現した行列式とに基づく推定演算により、図２に示すθｔ，Ｂｔ，γｔ及びそれら運動物理量に関する共分散行列が導出される。これにより、バイアス誤差Ｂｔ及び同誤差Ｂｔの補正されたヨー角速度γｇｙとしてのヨー角速度γｔが推定される。それと共に共分散行列からは、推定されたヨー角速度γｔに対応する分散σｔが、図２に示すように推定される。内界補正部１２２は、こうして推定されたヨー角速度γｔ及び分散σｔを、判定ブロック１２４へ入力する。
【００３２】
判定ブロック１２４は、「第一外界運動物理量」としてのヨー角速度γｃａと、「第二外界運動物理量」としてのヨー角速度γｇｎと、「内界運動物理量」としてのヨー角速度γｔとを、互いに対比する。このように第一実施形態では、車両３の運動に関する物理量として異常有無判定時に対比する「特定の対比運動物理量」に、車両３のヨー軸まわりでの「角速度」であるヨー角速度γｔ，γｃａ，γｇｎが、相当する。
【００３３】
そこで判定ブロック１２４は、ヨー角速度γｔ，γｃａ，γｇｎをそれぞれ対比させる下記の対比式６〜８に従って、センサ系２の異常有無を判定する。
【数３】
2020190526.tif 000005
【００３４】
具体的に対比式６は、ヨー角速度γｃａとヨー角速度γｔとの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式６において、σｔ，σｃａはそれぞれ誤差補正後におけるヨー角速度γｔ，γｃａの分散であり、ｎは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式６では、ジャイロ２４０に関してバイアス誤差Ｂｔの補正されてなるヨー角速度γｔの分散σｔと、カメラ２２１に関するヨー角速度γｃａの分散σｃａとに基づき、許容範囲が設定されている。
【００３５】
対比式７は、ヨー角速度γｇｎとヨー角速度γｔとの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式７において、σｔ，σｇｎはそれぞれ誤差補正後におけるヨー角速度γｔ，γｇｎの分散であり、ｎは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式７では、ジャイロ２４０に関してバイアス誤差Ｂｔの補正されてなるヨー角速度γｔの分散σｔと、ＧＮＳＳ受信機２２２に関するヨー角速度γｇｎの分散σｇｎとに基づき、許容範囲が設定されている。
【００３６】
対比式８は、ヨー角速度γｃａとヨー角速度γｇｎの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式８において、σｃａ，σｇｎはそれぞれ誤差補正後におけるヨー角速度γｃａ，γｇｎの分散であり、ｎは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式８では、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２に関するヨー角速度γｃａ，γｇｎの各分散σｃａ，σｇｎに基づき、許容範囲が設定されている。
【００３７】
図４に示すように判定ブロック１２４は、対比式６〜８の全てが成立する場合（図５参照）に、センサ系２に異常無との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々に対するヨー角速度γｔの差分値が許容範囲に収まると共に、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値が許容範囲に収まる今回時刻ｔの判定は、センサ系２における要素２２１，２２２，２４０の全てに異常無と下される。尚、対比式６，７が成立する場合に対比式８が不成立となる可能性は、上述のカルマンフィルタを通じた推定下では極めて低い。そこで、対比式８の成立如何に拘わらず対比式６，７の成立のみをもって、センサ系２に異常無との判定が下されてもよい。
【００３８】
判定ブロック１２４は、対比式７，８が成立する一方で対比式６が不成立となる場合（図６参照）に、センサ系２のうちジャイロ２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｇｎ，γｔ同士及びヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の各差分値は許容範囲に収まるが、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士の差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ジャイロ２４０に異常有且つ他の要素２２１，２２２に異常無と下される。
【００３９】
判定ブロック１２４は、対比式７が成立する一方で対比式６，８が不成立となる場合（図７参照）に、センサ系２のうちカメラ２２１に特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｇｎ，γｔ同士の差分値は許容範囲に収まるが、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士及びヨー角速度γｃａ，γｇｎの各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、カメラ２２１に異常有且つ他の要素２２２，２４０に異常無と下される。
【００４０】
判定ブロック１２４は、対比式６，８が成立する一方で対比式７が不成立となる場合に、センサ系２のうちジャイロ２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士及びヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の各差分値は許容範囲に収まるが、ヨー角速度γｇｎ，γｔ同士の差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ジャイロ２４０に異常有且つ他の要素２２１，２２２に異常無と下される。
【００４１】
判定ブロック１２４は、対比式６が成立する一方で対比式７，８が不成立となる場合に、センサ系２のうちＧＮＳＳ受信機２２２に特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士の差分値は許容範囲に収まるが、ヨー角速度γｇｎ，γｔ同士及びヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ＧＮＳＳ受信機２２２に異常有且つ他の要素２２１，２４０に異常無と下される。
【００４２】
判定ブロック１２４は、対比式８が成立する一方で対比式６，７が不成立となる場合に、センサ系２のうちジャイロ２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値は許容範囲に収まるが、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士及びヨー角速度γｇｎ，γｔ同士の各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ジャイロ２４０に異常有且つ他の要素２２１，２２２に異常無と下される。
【００４３】
判定ブロック１２４は、対比式６〜８の全てが不成立となる場合に、センサ系２のうち外界センサ２２まで特定して、異常有との判定を下す。即ち、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々に対するヨー角速度γｔの差分値が許容範囲から外れると共に、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値も許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の少なくとも一方である外界センサ２２には異常有且つジャイロ２４０には異常無と下される。
【００４４】
判定ブロック１２４は、異常有の判定が上述の如く下される各条件（即ち、各場合）ではいずれも、対比式の不成立が設定時間以上に亘って継続すると、異常有の判定を確定する。これによれば、外乱に対する判定のロバスト性を高めることが可能となる。尚、確定された判定ブロック１２４の判定結果は、例えばセンサ系２のステータス情報等として、車両３内にて活用される。
【００４５】
ここまで説明した補正ブロック１２０及び判定ブロック１２４の共同により、異常検出装置１がセンサ系２の異常を検出する異常検出方法のフローを、図８に従って以下に説明する。尚、後述するフローにおいて「Ｓ」とは、異常検出プログラムに含まれた複数命令によって実行されるフローの複数ステップを、意味する。
【００４６】
Ｓ１０１では、センサ系２の搭載位置に起因して生じる誤差の補正を、補正ブロック１２０のうち搭載補正部１２１により実行する。このとき、搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｃａは、カメラ２２１の取得情報に基づくヨー角速度γｃａの誤差を補正する。搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｇｎは、ＧＮＳＳ受信機２２２の取得情報に基づくヨー角θｇｎの誤差を補正すると共に、補正されたヨー角θｇｎの時間微分値をヨー角速度γｇｎとする。搭載補正部１２１のサブ補正部１２１ｇｙは、ジャイロ２４０の取得情報に基づくヨー角速度γｇｙの誤差を補正する。
【００４７】
次にＳ１０２では、ジャイロ２４０の取得情報に基づいたヨー角速度γｇｙに生じるバイアス誤差Ｂｔの推定及び補正を、補正ブロック１２０のうち内界補正部１２２により実行する。このとき内界補正部１２２は、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ１０１での誤差補正が施されたヨー角速度γｃａ及びヨー角θｇｎを、カルマンフィルタの観測式４，５に用いる。内界補正部１２２は、これら観測式４，５と共に予測式１〜３を想定したカルマンフィルタを通すことで、バイアス誤差Ｂｔと共に、ヨー角速度γｇｙに対して同誤差Ｂｔの補正されたヨー角速度γｔ及びその分散σｔを推定する。
【００４８】
続くＳ１０３では、センサ系２の異常有無判定を、判定ブロック１２４により実行する。このとき判定ブロック１２４は、ジャイロ２４０の取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ１０１，Ｓ１０２での誤差補正後のヨー角速度γｔを、対比式６，７に用いる。判定ブロック１２４はまた、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ１０１での誤差補正後のヨー角速度γｃａ，γｇｎを、対比式６〜８に用いる。判定ブロック１２４は、こうした対比式６〜８に従うことで、センサ系２の要素２２１，２２２，２４０毎に異常有無を判定する。
【００４９】
今回時刻ｔにて要素２２１，２２２，２４０の全てが正常であることに応じて、Ｓ１０３では異常無との判定が下されると、Ｓ１０４へ移行する。Ｓ１０４では、判定ブロック１２４により判定フラグを「正常」に設定することで、異常有の判定を確定してから、Ｓ１０１へ戻る。
【００５０】
一方、今回時刻ｔにて要素２２１，２２２，２４０のいずれかが異常であることに応じて、Ｓ１０３では当該故障要素に異常有との判定が下されると、Ｓ１０５へ移行する。Ｓ１０５では、直近で判定フラグが「正常」から「異常」へ切り替わったタイミングから、設定時間が経過したか否かを、判定ブロック１２４により判定する。その結果、未経過との判定が下された場合にはＳ１０３へ戻る一方、経過との判定が下された場合にはＳ１０６へ移行する。Ｓ１０６では、判定ブロック１２４により判定フラグを「異常」に設定することで、センサ系２の異常が設定時間以上に亘って継続したとして、異常有の判定を確定してから、Ｓ１０１へ戻る。尚、Ｓ１０６での異常有判定の確定後に異常が軽減又は解消されるまでは、メモリ１０に記憶された別プログラムの実行により、例えば自己位置推定等といった車両３の運動推定にてセンサ系２のステータス情報が活用されてもよい。
【００５１】
（作用効果）
以上説明した第一実施形態の作用効果を、以下に説明する。
【００５２】
第一実施形態において、ジャイロ２４０による取得情報に基づいたヨー角速度γｇｙのバイアス誤差Ｂｔは、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々による取得情報に基づくことで、正確に推定可能となる。しかも、このバイアス誤差Ｂｔが補正されたヨー角速度γｇｙとなるヨー角速度γｔと共に、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々による取得情報に基づいたヨー角速度γｃａ，γｇｎは、互いに対比される。これにより、単にセンサ系２全体としての異常有無判定だけでなく、異常有センサと異常無センサとの正確な特定が可能となる。以上によれば、センサ系２の異常を正しく検出することができる。
【００５３】
第一実施形態では、ヨー角速度γｔの分散σｔに基づく許容範囲に、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々とヨー角速度γｔとの差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、正確な推定されたバイアス誤差Ｂｔが補正されてなるヨー角速度γｔの分散σｔに基づくことから、センサ系２全体に異常無との判定を正しく下すことができる。
【００５４】
第一実施形態では、ヨー角速度γｔの分散σｔに基づく許容範囲から、ヨー角速度γｃａ，γｔ同士の差分値が外れる場合、カメラ２２１及びジャイロ２４０のいずれかが異常有と予測される。そこでさらなる条件として、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々の分散σｃａ，σｇｎに基づく許容範囲に、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、センサ系２のうちジャイロ２４０に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。一方でさらなる条件として、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々の分散σｃａ，σｇｎに基づく許容範囲から、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値が外れる場合が、想定される。この場合には、センサ系２のうちカメラ２２１に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。
【００５５】
第一実施形態では、ヨー角速度γｔの分散σｔに基づく許容範囲から、ヨー角速度γｇｎ，γｔ同士の差分値が外れる場合、ＧＮＳＳ受信機２２２及びジャイロ２４０のいずれかが異常有と予測される。そこでさらなる条件として、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々の分散σｃａ，σｇｎに基づく許容範囲に、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、センサ系２のうちジャイロ２４０に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。一方でさらなる条件として、ヨー角速度γｃａ，γｇｎの各々の分散σｃａ，σｇｎに基づく許容範囲から、ヨー角速度γｃａ，γｇｎ同士の差分値が外れる場合が、想定される。この場合には、センサ系２のうちＧＮＳＳ受信機２２２に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。
【００５６】
第一実施形態では、バイアス誤差Ｂｔの推定及び補正が対象とし且つ異常有無の判定が基づく「内界運動物理量」と、異常有無の判定が基づく「第一及び第二外界運動物理量」とはいずれも、車両３の「角速度」のうち、ヨー角速度γｇｙ，γｔ，γｃａ，γｇｎである。このようにヨー角速度γｇｙ，γｔ，γｃａ，γｇｎという「特定の対比運動物理量」に着目したことで、バイアス誤差Ｂｔの推定及び補正から異常有無の判定までを正確に実行することが可能となる。
【００５７】
（第二実施形態）
図９に示すように第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態では、センサ系２００２に少なくとも二つ必要な外界センサ２０２２として、「第一外界センサ」であるＬＩＤＡＲ２２２１が、「第二外界センサ」であるＧＮＳＳ受信機２２２と共に、採用される。第一実施形態ではまた、センサ系２００２に少なくとも一つ必要な内界センサ２０２４として、車輪速センサ２２４０が採用される。
【００５８】
第二実施形態の異常検出装置２００１が構築する機能ブロックには、第一実施形態とは異なる構成のセンサ系２００２に応じた補正ブロック２１２０及び判定ブロック２１２４が、含まれる。具体的に、第二実施形態の補正ブロック２１２０において搭載補正部２１２１は、センサ系２００２の各要素２２２１，２２２，２２４０間にて、車両３における搭載位置の違いに起因した誤差を、補正する。
【００５９】
具体的に、搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｌｉには、ＬＩＤＡＲ２２２１の取得した画像情報に基づく画像処理により、車両３の速度Ｖｌｉが入力される。サブ補正部２１２１ｌｉは、速度Ｖｌｉに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部２１２１ｌｉは、誤差の補正された速度Ｖｌｉを、内界補正部２１２２及び判定ブロック２１２４の各々へ入力する。
【００６０】
搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｇｎには、ＧＮＳＳ受信機２２２の取得した測位情報に基づく測位処理により、車両３の速度Ｖｇｎが入力される。サブ補正部２１２１ｇｎは、速度Ｖｇｎに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部２１２１ｇｎは、誤差の補正された速度Ｖｇｎを、内界補正部２１２２及び判定ブロック２１２４の各々へ入力する。
【００６１】
搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｗｈには、車輪速センサ２２４０の取得した車両３の車輪速情報に基づく変換処理により、車両３の速度Ｖｗｈが入力される。サブ補正部２１２１ｗｈは、速度Ｖｗｈに含まれる搭載位置起因の誤差を、例えば工場出荷時等の予設定情報に基づき補正する。サブ補正部２１２１ｗｈは、誤差の補正された速度Ｖｗｈを、内界補正部２１２２へ入力する。
【００６２】
第二実施形態の補正ブロック２１２０において内界補正部２１２２は、車輪速センサ２２４０の取得情報に基づいた速度Ｖｗｈに生じる感度誤差Ｋｔとして、速度Ｖｗｈの真値（即ち、後述にて推測されるＶｔ）からの変動量を推定し、同誤差Ｋｔを速度Ｖｗｈに対して補正する。そこで内界補正部２１２２は、図９に示すようにカルマンフィルタを通すことで、感度誤差Ｋｔの推定及び補正を実行する。第二実施形態のカルマンフィルタでは、車輪速センサ２２４０に関する下記の予測式９，１０が想定される。
【数４】
2020190526.tif 000006
【００６３】
具体的に予測式９は、今回時刻ｔに予測される速度Ｖｔと、今回時刻ｔに予測される車輪速センサ２２４０の感度誤差Ｋｔと、今回時刻ｔに観測される車輪速センサ２２４０の取得情報に基づいた速度Ｖｗｈと、システムノイズｗｖとを用いて、表される。予測式１０は、今回時刻ｔ及び前回時刻ｔ−１に予測される感度誤差Ｋｔ，Ｋｔ−１と、システムノイズｗｋとを用いて、表される。
【００６４】
第二実施形態のカルマンフィルタではまた、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々に関する下記の観測式１１，１２が想定される。
【数５】
2020190526.tif 000007
【００６５】
具体的に観測式１１は、今回時刻ｔに観測されるＬＩＤＡＲ２２２１の取得情報に基づいた速度Ｖｌｉと、今回時刻ｔに予測される速度Ｖｔと、観測ノイズｗｌｉとを用いて、表される。観測式１２は、今回時刻ｔに観測されるＧＮＳＳ受信機２２２の取得情報に基づいた速度Ｖｇｎと、今回時刻ｔに予測される速度Ｖｔと、観測ノイズｗｇｎ’とを用いて、表される。
【００６６】
第二実施形態のカルマンフィルタではさらに、予測式９，１０を行列表現した行列式と、観測式１１，１２を行列表現した行列式とに基づく推定演算により、図９に示すＶｔ，Ｋｔ及びそれら運動物理量に関する共分散行列が導出される。これにより、感度誤差Ｋｔ及び同誤差Ｋｔの補正された速度Ｖｗｈとしての速度Ｖｔが推定される。それと共に共分散行列からは、推定された速度Ｖｔに対応する分散δｔが、図９に示すように推定される。内界補正部２１２２は、こうして推定された速度Ｖｔ及び分散δｔを、判定ブロック２１２４へ入力する。
【００６７】
第二実施形態の判定ブロック２１２４は、「第一外界運動物理量」としての速度Ｖｌｉと、「第二外界運動物理量」としての速度Ｖｇｎと、「内界運動物理量」としての速度Ｖｔとを、互いに対比する。このように第二実施形態では、車両３の運動に関する物理量として異常有無判定時に対比する「特定の対比運動物理量」に、車両３の速度Ｖｔ，Ｖｌｉ，Ｖｇｎが相当する。
【００６８】
そこで判定ブロック２１２４は、速度Ｖｔ，Ｖｌｉ，Ｖｇｎをそれぞれ対比させる下記の対比式１３〜１５に従って、センサ系２００２の異常有無を判定する。
【数６】
2020190526.tif 000008
【００６９】
具体的に対比式１３は、速度Ｖｌｉと速度Ｖｔとの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式１３において、δｔ，δｌｉはそれぞれ誤差補正後における速度Ｖｔ，Ｖｌｉの分散あり、ｍは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式１３では、車輪速センサ２２４０に関して感度誤差Ｋｔの補正されてなる速度Ｖｔの分散δｔと、ＬＩＤＡＲ２２２１に関する速度Ｖｌｉの分散δｌｉとに基づき、許容範囲が設定されている。
【００７０】
対比式１４は、速度Ｖｇｎと速度Ｖｔとの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式１４において、δｔ，δｇｎはそれぞれ誤差補正後における速度Ｖｔ，Ｖｇｎの分散であり、ｍは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式１４では、車輪速センサ２２４０に関して感度誤差Ｋｔの補正されてなる速度Ｖｔの分散δｔと、ＧＮＳＳ受信機２２２に関する速度Ｖｇｎの分散δｇｎとに基づき、許容範囲が設定されている。
【００７１】
対比式１５は、速度Ｖｌｉと速度Ｖｇｎの差分値である左辺の絶対差が、右辺の閾値未満となる許容範囲に収まることで、成立する。対比式１５において、δｌｉ，δｇｎはそれぞれ誤差補正後における速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの分散であり、ｍは許容範囲を決める標準偏差の倍数である。即ち対比式１５では、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２に関する速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各分散δｌｉ，δｇｎに基づき、許容範囲が設定されている。
【００７２】
図１０に示すように判定ブロック２１２４は、対比式１３〜１５の全てが成立する場合に、センサ系２００２に異常無との判定を下す。即ち、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々に対する速度Ｖｔの差分値が許容範囲に収まると共に、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値が許容範囲に収まる今回時刻ｔの判定は、センサ系２００２における要素２２２１，２２２，２２４０の全てに異常無と下される。尚、対比式１３，１４が成立する場合に対比式１５が不成立となる可能性は、上述のカルマンフィルタを通じた推定下では極めて低い。そこで、対比式１５の成立如何に拘わらず対比式１３，１４の成立のみをもって、センサ系２００２に異常無との判定が下されてもよい。
【００７３】
判定ブロック２１２４は、対比式１４，１５が成立する一方で対比式１３が不成立となる場合に、センサ系２００２のうち車輪速センサ２２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士及び速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の各差分値は許容範囲に収まるが、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士の差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、車輪速センサ２２４０に異常有且つ他の要素２２２１，２２２に異常無と下される。
【００７４】
判定ブロック２１２４は、対比式１４が成立する一方で対比式１３，１５が不成立となる場合に、センサ系２００２のうちＬＩＤＡＲ２２２１に特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士の差分値は許容範囲に収まるが、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士及び速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ＬＩＤＡＲ２２２１に異常有且つ他の要素２２２，２２４０に異常無と下される。
【００７５】
判定ブロック２１２４は、対比式１３，１５が成立する一方で対比式１４が不成立となる場合に、センサ系２００２のうち車輪速センサ２２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士及び速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の各差分値は許容範囲に収まるが、速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士の差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、車輪速センサ２２４０に異常有且つ他の要素２２２１，２２２に異常無と下される。
【００７６】
判定ブロック２１２４は、対比式１３が成立する一方で対比式１４，１５が不成立となる場合に、センサ系２００２のうちＧＮＳＳ受信機２２２に特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士の差分値は許容範囲に収まるが、速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士及び速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ＧＮＳＳ受信機２２２に異常有且つ他の要素２２２１，２２４０に異常無と下される。
【００７７】
判定ブロック２１２４は、対比式１５が成立する一方で対比式１３，１４が不成立となる場合に、センサ系２００２のうち車輪速センサ２２４０に特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値は許容範囲に収まるが、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士及び速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士の各差分値が許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、車輪速センサ２２４０に異常有且つ他の要素２２２１，２２２に異常無と下される。
【００７８】
判定ブロック２１２４は、対比式１３〜１５の全てが不成立となる場合に、センサ系２００２のうち外界センサ２０２２まで特定して、異常有との判定を下す。即ち、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々に対する速度Ｖｔの差分値が許容範囲から外れると共に、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値も許容範囲から外れる今回時刻ｔの判定は、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の少なくとも一方である外界センサ２０２２には異常有且つ車輪速センサ２２４０には異常無と下される。
【００７９】
第二実施形態の判定ブロック２１２４も、異常有の判定が上述の如く下される各条件ではいずれも、対比式の不成立が設定時間以上に亘って継続すると、異常有の判定を確定する。これによれば、外乱に対する判定のロバスト性を高めることが可能となる。尚、確定された判定ブロック２１２４の判定結果は、例えばセンサ系２００２のステータス情報等として、車両３内にて活用される。
【００８０】
ここまで説明した補正ブロック２１２０及び判定ブロック２１２４の共同により、異常検出装置２００１がセンサ系２００２の異常を検出する異常検出方法のフローを、図１１に従って以下に説明する。
【００８１】
Ｓ２１０１では、センサ系２００２の搭載位置に起因して生じる誤差の補正を、補正ブロック２１２０のうち搭載補正部２１２１により実行する。このとき、搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｌｉは、ＬＩＤＡＲ２２２１の取得情報に基づく速度Ｖｌｉの誤差を補正する。搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｇｎは、ＧＮＳＳ受信機２２２の取得情報に基づく速度Ｖｇｎの誤差を補正する。搭載補正部２１２１のサブ補正部２１２１ｗｈは、車輪速センサ２２４０の取得情報に基づく速度Ｖｗｈの誤差を補正する。
【００８２】
次にＳ２１０２では、車輪速センサ２２４０の取得情報に基づいた速度Ｖｗｈに生じる感度誤差Ｋｔの推定及び補正を、補正ブロック２１２０のうち内界補正部２１２２により実行する。このとき内界補正部２１２２は、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ２１０１での誤差補正が施された速度Ｖｌｉ及びＶｇｎを、カルマンフィルタの観測式１１，１２に用いる。内界補正部２１２２は、これら観測式１１，１２と共に予測式９，１０を想定したカルマンフィルタを通すことで、感度誤差Ｋｔと共に、速度Ｖｗｈに対して同誤差Ｋｔの補正された速度Ｖｔ及びその分散δｔを推定する。
【００８３】
続くＳ２１０３では、センサ系２００２の異常有無判定を、判定ブロック２１２４により実行する。このとき判定ブロック２１２４は、車輪速センサ２２４０の取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ２１０１，Ｓ２１０２での誤差補正後の速度Ｖｔを、対比式１３，１４に用いる。判定ブロック２１２４はまた、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく運動物理量として、Ｓ２１０１での誤差補正後の速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎを、対比式１３〜１５に用いる。判定ブロック２１２４は、こうした対比式１３〜１５に従うことで、センサ系２００２の要素２２２１，２２２，２２４０毎に異常有無を判定する。
【００８４】
今回時刻ｔにて要素２２２１，２２２，２２４０の全てが正常であることに応じて、Ｓ２１０３では異常無との判定が下されると、第一実施形態のＳ１０４と同様なＳ２１０４へ移行する。一方、今回時刻ｔにて要素２２２１，２２２，２２４０のいずれかが異常であることに応じて、Ｓ２１０３では当該故障要素に異常有との判定が下されると、第一実施形態のＳ１０５と同様なＳ２１０５へ移行する。但し、第二実施形態のＳ２１０５では、未経過との判定が下されると、Ｓ２１０３へ戻る一方、経過との判定が下されると、第一実施形態のＳ１０６と同様なＳ２１０６へ移行する。
【００８５】
（作用効果）
以上説明した第二実施形態の作用効果を、以下に説明する。
【００８６】
第二実施形態において、車輪速センサ２２４０による取得情報に基づいた速度Ｖｗｈの感度誤差Ｋｔは、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々による取得情報に基づくことで、正確に推定可能となる。しかも、この感度誤差Ｋｔの補正された速度Ｖｗｈとなる速度Ｖｔと共に、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各々による取得情報に基づいた速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎは、互いに対比される。これにより、単にセンサ系２００２全体としての異常有無判定だけでなく、異常有センサと異常無センサとの正確な特定が可能となる。以上によれば、センサ系２００２の異常を正しく検出することができる。
【００８７】
第二実施形態では、速度Ｖｗｈの分散δｔに基づく許容範囲に、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々と速度Ｖｔとの差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、正確な推定された感度誤差Ｋｔが補正されてなる速度Ｖｔの分散δｔに基づくことから、センサ系２００２全体に異常無との判定を正しく下すことができる。
【００８８】
第二実施形態では、速度Ｖｗｈの分散δｔに基づく許容範囲から、速度Ｖｌｉ，Ｖｔ同士の差分値が外れる場合、ＬＩＤＡＲ２２２１及び車輪速センサ２２４０のいずれかが異常有と予測される。そこでさらなる条件として、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々の分散δｌｉ，σｇｎに基づく許容範囲に、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、センサ系２００２のうち車輪速センサ２２４０に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。一方でさらなる条件として、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々の分散δｌｉ，σｇｎに基づく許容範囲から、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値が外れる場合が、想定される。この場合には、センサ系２００２のうちＬＩＤＡＲ２２２１に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。
【００８９】
第二実施形態では、速度Ｖｗｈの分散δｔに基づく許容範囲から、速度Ｖｇｎ，Ｖｔ同士の差分値が外れる場合、ＧＮＳＳ受信機２２２及び車輪速センサ２２４０のいずれかが異常有と予測される。そこでさらなる条件として、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々の分散δｌｉ，δｇｎに基づく許容範囲に、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値が収まる場合が、想定される。この場合には、センサ系２００２のうち車輪速センサ２２４０に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。一方でさらなる条件として、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎの各々の分散δｌｉ，δｇｎに基づく許容範囲から、速度Ｖｌｉ，Ｖｇｎ同士の差分値が外れる場合が、想定される。この場合には、センサ系２００２のうちＧＮＳＳ受信機２２２に正しく特定して、異常有との判定を下すことができる。
【００９０】
第二実施形態では、感度誤差Ｋｔの推定及び補正が対象とし且つ異常有無の判定が基づく「内界運動物理量」と、異常有無の判定が基づく「第一及び第二外界運動物理量」とはいずれも、車両３の速度Ｖｗｈ，Ｖｔ，Ｖｌｉ，Ｖｇｎである。このように速度Ｖｗｈ，Ｖｔ，Ｖｌｉ，Ｖｇｎという特定の「対比運動物理量」に着目したことで、感度誤差Ｋｔの推定及び補正から異常有無の判定までを正確に実行することが可能となる。
【００９１】
（他の実施形態）
以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。
【００９２】
具体的に、第一及び第二実施形態に関する変形例１では、対比式６〜８，１３〜１５において左辺の絶対差が右辺の閾値以下となる範囲に、許容範囲が想定されてもよい。第一及び第二実施形態に関する変形例２では、Ｓ１０１，Ｓ２０１が省略されることで、搭載補正部１２１，２１２１による誤差補正が実行されなくてもよい。
【００９３】
第一及び第二実施形態に関する変形例３では、Ｓ１０５，Ｓ２１０５が省略されることで、Ｓ１０３，Ｓ２１０３にて異常有の判定が確定されてもよい。この変形例３に関する変形例４では、さらにＳ１０４，Ｓ１０６，Ｓ２１０４，Ｓ２１０６が省略されてもよい。
【００９４】
第一実施形態に関する変形例５のカルマンフィルタでは、バイアス誤差Ｂｔの代わりに、第二実施形態に準じた感度誤差が推定及び補正されてもよい。第一実施形態に関する変形例６のカルマンフィルタでは、カメラ２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく観測式４，５の一方が想定されないことで、観測式４，５の他方と予測式１〜３とから推定及び補正が実行されてもよい。第二実施形態に関する変形例７のカルマンフィルタでは、ＬＩＤＡＲ２２２１及びＧＮＳＳ受信機２２２の各取得情報に基づく観測式１１，１２の一方が想定されないことで、観測式１１，１２の他方と予測式９，１０とから推定及び補正が実行されてもよい。
【００９５】
第一及び第二実施形態に関する変形例８の異常検出装置１，２００１は、デジタル回路及びアナログ回路のうち少なくとも一方を、プロセッサとして含んで構成されるコンピュータであってもよい。ここで特にデジタル回路とは、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを格納したメモリを、備えていてもよい。
【００９６】
以上の他、変形例９において少なくとも二つの外界センサ２２と少なくとも一つの内界センサ２４との組は、第一又は第二実施形態にて説明した組以外であっても勿論よく、その組に応じたカルマンフィルタが適宜用いられることになる。
【符号の説明】
【００９７】
１，２００１  異常検出装置、２，２００２  センサ系、３  車両、１０  メモリ、１２  プロセッサ、２２，２０２２  外界センサ、２４，２０２４  内界センサ、１２０，２１２０  補正ブロック、１２４，２１２４  判定ブロック、２２１  カメラ、２２２  ＧＮＳＳ受信機、２４０  ジャイロ、２２２１  ＬＩＤＡＲ、２２４０  車輪速センサ、Ｂｔ  バイアス誤差、Ｋｔ  感度誤差、γｃａ，γｇｎ，γｇｙ，γｔ  ヨー角速度、Ｖｌｉ，Ｖｇｎ，Ｖｗｈ，Ｖｔ  速度、σｃａ，σｇｎ，σｔ，δｌｉ，δｇｎ，δｔ  分散
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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