(57)【要約】  車両間の相対位置を推定する車両相対位置推定装置であって、車両Ｃｎの運動状態を制御する車両制御情報もしくは車両Ｃｎの車載機器により検出された車両Ｃｎの運動状態、及び他車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは他車両の車載機器により検出された他車両の運動状態をそれぞれ取得する運動状態取得部１２と、車両Ｃｎ又は他車両に搭載される車載機器により検出された相対位置を取得する相対位置取得部１３と、運動状態取得部１２により取得した車両Ｃｎの車両制御情報もしくは運動状態及び他車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とするとともに、相対位置取得部１３により取得した相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて相対位置を推定する推定部１４と、を備えることで、精度良く相対位置を推定することができる。
2010097943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１車両の第２車両に対する相対位置を推定する車両相対位置推定装置であって、
前記第１車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第１車両の車載機器により検出された前記第１車両の運動状態、及び前記第２車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第２車両の車載機器により検出された前記第２車両の運動状態をそれぞれ取得する運動状態取得部と、
前記第１車両又は前記第２車両に搭載される車載機器により検出された前記相対位置を取得する相対位置取得部と、
前記運動状態取得部により取得した前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とするとともに、前記相対位置取得部により取得した前記相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて前記相対位置を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする車両相対位置推定装置。
【請求項２】
前記運動状態取得部は、前記運動状態として加速度を取得し、
前記相対位置取得部は、前記相対位置としてＧＰＳ情報を用いる請求項１に記載の車両相対位置推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、前記カルマンフィルタによる融合の度合いを変更する請求項１に記載の車両相対位置推定装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、予め算出した前記カルマンフィルタのゲインを切り替える請求項３に記載の車両相対位置推定装置。
【請求項５】
前記相対位置取得部が、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器により前記相対位置を取得できない場合には、
前記推定部は、前記運動状態取得部により取得された前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態に基づいて、前記相対位置を推定する請求項３に記載の車両相対位置推定装置。
【請求項６】
前記推定部が、前記第１車両の運動状態及び前記第２の運動状態に基づいて前記相対位置を推定する場合には、
前記第１車両に搭載され前記第１車両の運動状態を検出する車載機器の精度、又は前記第２車両に搭載され前記第２車両の運動状態を検出する車載機器の精度に基づいて、前記第１車両又は前記第２車両の目標相対位置を変更する制御部を備える請求項５に記載の車両相対位置推定装置。
【請求項７】
第１車両の第２車両に対する相対位置を推定する車両相対位置推定方法であって、
前記第１車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第１車両の車載機器により検出された前記第１車両の運動状態、及び前記第２車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第２車両の車載機器により検出された前記第２車両の運動状態をそれぞれ取得する運動状態取得ステップと、
前記第１車両又は前記第２車両に搭載される車載機器により検出された前記相対位置を取得する相対位置取得ステップと、
前記運動状態取得ステップにより取得した前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とするとともに、前記相対位置取得ステップにより取得した前記相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて前記相対位置を推定する推定ステップと、
を備えることを特徴とする車両相対位置推定方法。
【請求項８】
前記運動状態取得ステップは、前記運動状態として加速度を取得し、
前記相対位置取得ステップは、前記相対位置としてＧＰＳ情報を用いる請求項７に記載の車両相対位置推定方法。
【請求項９】
前記推定ステップは、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、前記カルマンフィルタによる融合の度合いを変更する請求項７に記載の車両相対位置推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両相対位置を推定する装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両制御のために、前方車両の走行データを取得する装置が知られている。例えば、特許文献１記載の装置は、前方車両との車車間通信により前方車両の車速、加減速、ＩＤ（隊列順序）等の走行データを取得するとともに、自車両に備わる磁気センサにより自車両の横変位を取得して、取得した情報に基づいて隊列走行を行うものである。
【特許文献１】特開平０９−８１８９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、隊列走行を行う場合等、他車両を考慮して走行する場合には車間距離の制御が必要であるため、車両間の相対位置（あるいは相対速度、相対加速度）を高精度に取得することが好ましい。しかしながら、特許文献１記載の装置にあっては、通信を介して取得した加速度の精度が保証されていないため、例えば先方車両の加速度センサの誤差等により、車両間の相対位置の精度が低下するおそれがある。【０００４】
一方、車両に備わる相対位置検出センサを用いて車間距離（相対位置）を観測する場合も考えられるが、センサ情報にはノイズ、測定誤差等が含まれるため、相対位置検出センサの性能によっては車両間の相対位置を高精度に検出することが困難な場合がある。【０００５】
そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、車両間の相対位置を精度良く推定することができる車両相対位置推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
すなわち本発明に係る車両相対位置推定装置は、第１車両の第２車両に対する相対位置を推定する車両相対位置推定装置であって、前記第１車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第１車両の車載機器により検出された前記第１車両の運動状態、及び前記第２車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第２車両の車載機器により検出された前記第２車両の運動状態をそれぞれ取得する運動状態取得部と、前記第１車両又は前記第２車両に搭載される車載機器により検出された前記相対位置を取得する相対位置取得部と、前記運動状態取得部により取得した前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とするとともに、前記相対位置取得部により取得した前記相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて前記相対位置を推定する推定部と、を備えて構成される。【０００７】
この発明では、運動状態取得部により、第１車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは第１車両の車載機器により検出された第１車両の運動状態、及び第２車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは第２車両の車載機器により検出された第２車両の運動状態が取得され、相対位置取得部により、第１車両又は第２車両に搭載される車載機器により検出された相対位置が取得され、推定部により、第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び第２車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とし、相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて相対位置が推定される。このように、単体では測定誤差、ノイズ等が大きな第１車両又は第２車両に搭載される車載機器から得られた相対位置を、カルマンフィルタを用いて第１車両及び第２車両の運動状態と組み合わせることができるので、測定誤差、ノイズ等を低減させた相対位置を推定することが可能となる。よって、車両間の相対位置を精度良く推定することができる。【０００８】
ここで、前記運動状態取得部は、前記運動状態として加速度を取得し、前記相対位置取得部は、前記相対位置としてＧＰＳ情報を用いることが好適である。【０００９】
このように構成することで、測定誤差、ノイズ等を含むＧＰＳ情報から算出される相対位置を、カルマンフィルタを用いて第１車両及び第２車両の加速度と組み合わせることができるので、測定誤差、ノイズ等を低減させた相対位置を推定することが可能となる。【００１０】
また、前記推定部は、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、前記カルマンフィルタによる融合の度合いを変更することが好適である。【００１１】
このように構成することで、車載機器の捕捉状態に応じてカルマンフィルタによる融合の度合いを変更できるので、相対位置を検出する車載機器の捕捉状態を、相対位置の推定値に反映させることが可能となる。このため、例えば不測の事態により複数ある車載機器の１つが相対位置を検出することができない場合であっても、推定値を演算することができるので、車両相対位置推定装置の可用性を向上させることができる。【００１２】
また、前記推定部は、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、予め算出した前記カルマンフィルタのゲインを切り替えてもよい。【００１３】
また、前記推定部が車載機器の捕捉状態に対応して前記カルマンフィルタによる融合の度合いを変更する場合において、前記相対位置取得部が、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器により前記相対位置を取得できない場合には、前記推定部は、前記運動状態取得部により取得された前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態に基づいて、前記相対位置を推定することが好適である。【００１４】
このように構成することで、相対位置を検出する全ての車載機器が、相対位置の検出を所定の時間できない場合には、推定部により、車両制御情報又は運動状態に基づいて相対位置を推定することができるので、車両相対位置推定装置の可用性を向上させることが可能となる。【００１５】
また、相対位置取得部が前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器により前記相対位置を取得できない場合において、前記推定部が、前記第１車両の運動状態及び前記第２の運動状態に基づいて前記相対位置を推定する場合には、前記第１車両に搭載され前記第１車両の運動状態を検出する車載機器の精度、又は前記第２車両に搭載され前記第２車両の運動状態を検出する車載機器の精度に基づいて、前記第１車両又は前記第２車両の目標相対位置を変更する制御部を備えることが好適である。【００１６】
このように構成することで、車載機器により相対位置を検出できず、運動状態から相対位置を推定する場合には、制御部により、第１車両及び第２車両に搭載された運動状態を検出する車載機器の測定誤差、ノイズ等を考慮して目標相対位置を変更することができるので、走行の安全性を確保することができる。【００１７】
また、第１車両の第２車両に対する相対位置を推定する車両相対位置推定方法であって、前記第１車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第１車両の車載機器により検出された前記第１車両の運動状態、及び前記第２車両の運動状態を制御する車両制御情報もしくは前記第２車両の車載機器により検出された前記第２車両の運動状態をそれぞれ取得する運動状態取得ステップと、前記第１車両又は前記第２車両に搭載される車載機器により検出された前記相対位置を取得する相対位置取得ステップと、前記運動状態取得ステップにより取得した前記第１車両の車両制御情報もしくは運動状態及び前記第２車両の車両制御情報もしくは運動状態を入力とするとともに、前記相対位置取得ステップにより取得した前記相対位置を観測量としてカルマンフィルタを用いて前記相対位置を推定する推定ステップと、を備えて構成される。【００１８】
ここで、前記運動状態取得ステップは、前記運動状態として加速度を取得し、前記相対位置取得ステップは、前記相対位置としてＧＰＳ情報を用いることが好適である。【００１９】
また、前記推定ステップは、前記第１車両又は前記第２車両に搭載され前記相対位置を検出する車載機器の捕捉状態に対応して、前記カルマンフィルタによる融合の度合いを変更することが好適である。【００２０】
上記の車両相対位置推定方法は、上述した車両相対位置推定装置と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、車両間の相対位置を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を備える隊列走行システムの構成概要図である。
【図２】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を備える隊列走行システムを説明する概要図である。
【図３】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を備える隊列走行システムにおける車両走行状態を説明する概要図である。
【図４】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置のカルマンフィルタを説明する概要図である。
【図５】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置のカルマンフィルタの機能を説明するブロック図である。
【図６】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に係る車両相対位置推定装置を備える隊列走行システムを説明する概要図である。
【図８】第３実施形態に係る車両相対位置推定装置のカルマンフィルタの機能を説明するブロック図である。
【図９】第３実施形態に係る車両相対位置推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第４実施形態に係る車両相対位置推定装置の機能を説明するブロック図である。
【図１１】第４実施形態に係る車両相対位置推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】実施例における車両の加速度の時間依存性を示すグラフである。
【図１３】第１実施形態に係る車両相対位置推定装置の推定値のシミュレーション結果である。
【図１４】第３実施形態に係る車両相対位置推定装置の推定値のシミュレーション結果である。
【図１５】図１４の一部拡大図である。
【図１６】第３実施形態に係る車両相対位置推定装置の推定値のシミュレーション結果である。
【図１７】図１６の一部拡大図である。
【図１８】第４実施形態に係る車両相対位置推定装置の累積された誤差のシミュレーション結果である。
【図１９】第４実施形態に係る車両相対位置推定装置が設定する目標のシミュレーション結果である。
【符号の説明】
【００２３】
１  隊列走行制御システム
１０  車両制御ＥＣＵ
１１  車両相対位置推定装置
１２  運動状態取得部
１３  相対位置取得部
１４  推定部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。【００２５】
（第１実施形態）
本実施形態に係る車両相対位置推定装置は、車両間の相対位置（車間距離）を推定する装置であって、例えば複数の車両が隊列を組んで走行する隊列走行制御システムに好適に採用されるものである。【００２６】
最初に、隊列走行制御システムの概要について説明する。図１に示す隊列走行制御システム１は、複数の車両が隊列を組んで走行する隊列走行において、当該隊列に属する車両の走行状態を制御するシステムである。この隊列走行制御システム１により、例えば図２に示すように、任意台数の複数の車両が比較的狭い車間距離で縦一列に並んで走行する隊列走行が実現される。【００２７】
なお、以下の説明においては、図２に示されるように、隊列の先頭から数えてｎ番目（ｎ：自然数）の車両を「Ｃｎ」で表す。なお、各車両は、図中の矢印Ｙ方向に向かって走行しているものとし、全体をｍ台（ｍ：自然数、ｍ≧ｎ）の隊列とする。また、車両Ｃｎと車両Ｃｎ＋１との車間距離を「Ｄｎ」で表す。【００２８】
図２に示す隊列を構成するすべての車両は、以下に説明する隊列走行制御システム１を搭載している。なお、以下では車両Ｃｎを例に説明する。【００２９】
図１に示すように、隊列走行制御システム１は、車両制御ＥＣＵ(Electronic Control Unit)１０を備えている。車両制御ＥＣＵ１０は、隊列走行制御システム１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成されている。なお、車両制御ＥＣＵ１０についての詳細な機能は後述する。【００３０】
更に、隊列走行制御システム１は、自車両（車両Ｃｎ）の走行状態を検出するためのセンサ類（車載機器）を備えている。このセンサ類は、例えば、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａ、車輪速センサ２３ａ、加速度センサ２４ａを含んでいる。また、センサ類が取得した信号を処理すべく、前方車間距離センサ２１ａは前方センサＥＣＵ２１、後方車間距離センサ２２ａは後方センサＥＣＵ２２、車輪速センサ２３ａは車輪速センサＥＣＵ２３、加速度センサ２４ａは加速度センサＥＣＵ２４にそれぞれ接続されている。【００３１】
前方車間距離センサ２１ａ及び前方センサＥＣＵ２１は、車両Ｃｎの直前を走行する車両Ｃｎ−１との車間距離Ｄ_ＦＲを検出する機能を有している。同様に、後方車間距離センサ２２ａ及び後方センサＥＣＵ２２は、車両Ｃｎの直後を走行する車両Ｃｎ＋１との車間距離Ｄ_ＲＲを検出する機能を有している。このような前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａとしては、例えば、それぞれ車両Ｃｎの前部及び後部にそれぞれ設けられたミリ波レーダが採用される。例えば、前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａは、ミリ波等の電磁波を左右方向に走査するように送信するとともに反射波を受信する機能を有し、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２は、電磁波を送信して受信するまでの時間に基づいて車間距離Ｄ_ＲＲ、Ｄ_ＦＲを算出する機能を有している。前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２は、車間距離Ｄ_ＲＲ、Ｄ_ＦＲを車間距離情報として車両制御ＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。なお、検出された車間距離Ｄ_ＲＲ、Ｄ_ＦＲは、測定精度、演算精度、ノイズ等の誤差を含んでいる。【００３２】
車輪速センサ２３ａ及び車輪速センサＥＣＵ２３は、車両Ｃｎの車輪速Ｖｈｎを検出する機能を有している。車輪速センサ２３ａとしては、例えば、車輪の回転をパルス信号として検出する電磁ピックアップセンサが採用される。例えば、車輪速センサ２３ａは、車輪の回転に伴うパルス信号を車輪速センサＥＣＵ２３へ出力する機能を有し、車輪速センサＥＣＵ２３は、パルス信号に基づいて車輪速Ｖｈｎを算出する機能を有している。車輪速センサＥＣＵ２３は、車輪速Ｖｈｎを車輪速情報として車両制御ＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。なお、検出した車輪速Ｖｈｎは、測定精度、演算精度、ノイズ等の誤差を含んでいる。【００３３】
加速度センサ２４ａ及び加速度センサＥＣＵ２４は、車両Ｃｎの加速度ａｎを検出する機能を有している。加速度センサ２４ａとしては、例えば、ガスレートセンサもしくはジャイロセンサが採用される。例えば、加速度センサ２４ａは、加速度による変位を示す信号を加速度センサＥＣＵ２４へ出力する機能を有し、加速度センサＥＣＵ２４は、信号に基づいて加速度ａｎを算出する機能を有している。加速度センサＥＣＵ２４は、加速度ａｎを加速度情報として車両制御ＥＣＵ１０に出力する機能を有している。なお、検出された加速度ａｎは、測定精度、演算精度、ノイズ等の誤差を含んでいる。【００３４】
そして、前方センサＥＣＵ２１、後方センサＥＣＵ２２、車輪速センサＥＣＵ２３及び加速度センサＥＣＵ２４は、車両内ネットワークとして構築された通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して車両制御ＥＣＵ１０に接続されている。【００３５】
以上のように、隊列走行制御システム１では、車両Ｃｎに搭載されたセンサ類により、車両Ｃｎについての前方車間距離情報、後方車間距離情報、車輪速情報及び加速度情報が検出される。なお、以下の説明では、前方車間距離情報、後方車間距離情報、車輪速情報及び加速度情報とをまとめて走行状態情報という場合がある。【００３６】
更に、システム１は、車両Ｃｎの加減速・操舵等の操作を行うべく、エンジン制御ＥＣＵ３１、ブレーキ制御ＥＣＵ３２及びステアリング制御ＥＣＵ３３を備えている。エンジン制御ＥＣＵ３１、ブレーキ制御ＥＣＵ３２及びステアリング制御ＥＣＵ３３は、制御系ＣＡＮ３０を介して車両制御ＥＣＵ１０と接続されている。【００３７】
エンジン制御ＥＣＵ３１は、車両制御ＥＣＵ１０から出力される加速度要求値情報を入力し、当該加速度要求値に対応する操作量でスロットルアクチュエータ等を操作する機能を有している。また、ブレーキ制御ＥＣＵ３２は、上記加速度要求値情報を入力し、当該加速度要求値に対応する操作量でブレーキアクチュエータ等を操作する機能を有している。また、ステアリング制御ＥＣＵ３３は、車両制御ＥＣＵ１０から出力される操舵指令値情報を入力し、当該操舵指令値に対応する操作量でステアリングアクチュエータ等を操作する機能を有している。なお、車両制御ＥＣＵ１０から出力される加速度要求値情報、操舵指令値情報については後述する。【００３８】
また、隊列走行制御システム１は、隊列の他の構成車両との間で互いの走行状態情報等を交換すべく、無線アンテナ２６ａ及び無線制御ＥＣＵ２６を備えている。隊列内の各車両は、この無線アンテナ２６ａ及び無線制御ＥＣＵ２６により互いに車車間通信を行い、他の構成車両すべての車両諸元情報、走行状態情報、加速度要求値情報及び操舵指令値情報等を取得すると共に、車両Ｃｎの車両諸元情報、走行状態情報、加速度要求値情報及び操舵指令値情報等を他車両に送信する（図２の破線）。また、車車間通信によれば、これらの情報に限られず、種々の情報を車両間で交換することができる。このような車車間通信により、すべての車両の車両制御ＥＣＵ１０において、すべての車両の車両諸元情報、走行状態情報、及び加速度要求値情報を共有することも可能である。なお、無線制御ＥＣＵ２６は、前述の通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して車両制御ＥＣＵ１０に接続されている。【００３９】
車両制御ＥＣＵ１０の詳細について説明する。車両制御ＥＣＵ１０は、上述した車両Ｃｎのセンサ類により得られた走行状態情報もしくは加速度要求値情報、及び車車間通信により得られた他車両の走行状態情報もしくは加速度要求値情報に基づいて、例えば自律的に前方車両Ｃｎ−１との車間距離Ｄｎ−１又は後方車両Ｃｎ＋１との車間距離Ｄｎを制御する機能を有している。例えば、車両制御ＥＣＵ１０は、車両Ｃｎ及び他車両の走行状態情報もしくは加速度要求値情報に基づいて、車間距離Ｄｎ−１、Ｄｎが目標車間距離となるように、加速度要求値情報及び操舵指令値情報を生成する機能を有している。目標車間距離は、隊列走行する車両Ｃｎの性能や、走行環境等を考慮しつつ、後述する車間距離の推定値に基づいて車両制御ＥＣＵ１０により設定される。【００４０】
ここで、車両制御ＥＣＵ１０は、隊列走行する車両間の車間距離を精度良く推定すべく、車両相対位置推定部（車両相対位置推定装置）１１を備えている。車両相対位置推定部１１は、運動状態取得部１２、相対位置取得部１３及び推定部１４を備えている。【００４１】
運動状態取得部１２は、車両Ｃｎの運動状態もしくは加速度要求値情報、及び他車両の運動状態もしくは加速度要求値情報を取得する機能を有している。ここで、運動状態は、例えば車速や加速度を示すものであり、上述した走行状態情報に含まれるものである。運動状態取得部１２は、例えば、車両Ｃｎに搭載された車輪速センサ２３ａ及び加速度センサ２４ａにより検出された運動状態を、通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する機能を有している。あるいは、車両Ｃｎの加速度要求値情報を入力する機能を有している。また、運動状態取得部１２は、例えば、他車両に搭載された車輪速センサ２３ａ及び加速度センサ２４ａにより検出された運動状態を、車車間通信により通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する機能を有している。あるいは、他車両の加速度要求値情報を車車間通信により通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する機能を有している。そして、運動状態取得部１２は、取得した車両Ｃｎの運動状態もしくは加速度要求値情報、及び他車両の運動状態もしくは加速度要求値情報を、推定部１４へ出力する機能を有している。【００４２】
相対位置取得部１３は、隊列走行する車両間の測定された相対位置を取得する機能を有している。例えば、相対位置取得部１３は、車両Ｃｎに搭載された前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａにより検出された車間距離Ｄｎ−１、Ｄｎを取得する機能を有している。また、相対位置取得部１３は、例えば、他車両に搭載された前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａにより検出された車間距離を取得する機能を有している。そして、相対位置取得部１３は、取得した車間距離を、推定部１４へ出力する機能を有している。【００４３】
推定部１４は、運動状態取得部１２により取得した車両Ｃｎの運動状態もしくは加速度要求値情報、及び他車両の運動状態もしくは加速度要求値情報と、相対位置取得部１３により取得した車間距離とに基づいて、隊列走行する車両間の車間距離を推定する機能を有している。具体的には、推定部１４は、カルマンフィルタを用いて、各車両間の車間距離を推定する機能を有している。【００４４】
カルマンフィルタについての詳細を説明する。本実施形態に係る車両相対位置推定部１１のカルマンフィルタは、計測値と車両運動（システム）を組み合わせて融合し、運動状態推定値を算出する機能を有している。カルマンフィルタは、複数の精度の異なる計測値と、車両運動を記述する状態方程式による推定値とのバランスをとり、最適なシステムの状態を推定するアルゴリズムである。具体的には、カルマンフィルタは、計測値及び推定値のいずれにも誤差がある場合に、これらの誤差の大きさに応じて適切な重み付けを行い、最も確からしいシステムの状態を推定するアルゴリズムである。ここで、説明理解の容易性を考慮し、図3に示す隊列走行を行う車両を例にして、カルマンフィルタに用いられる、システムの運動方程式と、計測値による観測方程式とを説明する。図３に示すように、５台の車両Ｃ１〜Ｃ５がY方向に走行している。それぞれの車両Ｃ１〜Ｃ５の加速度ａ１〜ａ５は、それぞれの車両Ｃ１〜Ｃ５に搭載された加速度センサ２４ａ及び加速度センサＥＣＵ２４により取得された加速度、又は、車両Ｃ１〜Ｃ５に搭載された車両制御ＥＣＵ１０により算出された加速度要求値から得られる加速度である。また、車両Ｃ１〜Ｃ５間の相対速度をＶｒ１〜Ｖｒ４、車間距離をＤ１〜Ｄ４とし、車両Ｃ１〜Ｃ５に加わるシステムノイズをｑ１〜ｑ５とする。システムノイズとは、外乱による加速度変動、加速度センサ２４ａの計測誤差、制御誤差、運動方程式の誤差等を含むものである。システムノイズは予め定めた想定値が用いられる。上記システムにおいては、以下の式１に示す状態方程式が成立する。
【数１】
2010097943.tif 000003
【００４５】
式１においてｘは状態変数である。行列Ａはノイズがない場合のシステム状態と状態変数ｘとを関連付けるものである。行列Ｂはシステム入力と状態変数ｘとを関連付けるものである。行列Ｈはシステムノイズと状態変数ｘとを関連付けるものである。式１により、加速度ａ１〜ａ５に基づいて、車両Ｃ１〜Ｃ５の運動を理論的に示すことができる。【００４６】
次に、観測方程式について説明する。車両Ｃ１〜Ｃ５の各々の車輪速センサ２３ａによって検出された車輪速Ｖｈ１〜Ｖｈ５から隣り合う各車両の車輪速差分を求めることができる。この車輪速差分をＶｒｈする。また、車両Ｃ１〜Ｃ５の各々の前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａによって検出された車間距離ＤＲＦ、ＤＦＦに基づいて相対速度を求めることができる。この相対速度をＶｒＲＦ、ＶｒＦＦとする。そして、車両Ｃ１〜Ｃ５に備わる車輪速センサ２３ａに基づいて算出した車輪速差分の観測ノイズをｖａ、前方車間距離センサ２１ａに基づいて算出した相対速度の観測ノイズをｖｂ、後方車間距離センサ２２ａに基づいて算出した相対速度の観測ノイズをｖｃ、前方車間距離センサ２１ａに基づいて算出した車間距離の観測ノイズをｖｄ、後方車間距離センサ２２ａに基づいて算出した車間距離の観測ノイズをｖｅとする。車両Ｃ１〜Ｃ５のすべてのセンサ機器を利用する場合、以下の式２に示す観測方程式が成立する。
【数２】
2010097943.tif 000004
【００４７】
式１においてＹは実際の観測値である。行列Ｃはノイズがない場合の観測値（真の値）と実際の観測値とを関連付けるものである。行列ｖは、各センサの誤差である。式２により、センサ類の計測値に基づいた車両Ｃ１〜Ｃ５の運動の観測結果を示すことができる。【００４８】
上述した状態方程式及び観測方程式を用いて、カルマンフィルタが理論値を優先的とするか観測値を優先的とするかを演算して最適な推定値を出力する。図４を用いてカルマンフィルタの入出力について説明する。図４に示すように、カルマンフィルタは、システム入力として各車加速度を入力し、式１に示す状態方程式を計算する。また、カルマンフィルタは、センサ情報入力として、各車両の車輪速センサ２３ａ、前方車間距離センサ２１ａ及び後方車間距離センサ２２ａから各相対速度、各車間距離を取得し、観測方程式を計算する。そして、カルマンフィルタは、相対運動推定値として、各車間距離の推定値及び各相対速度の推定値を出力する。【００４９】
図５は、カルマンフィルタのブロック図の一例である。回路Ｋ１は、各車加速度を入力として状態方程式を演算し、車両（車群）運動を予測する機能を有している。また、回路Ｋ２は、現実のセンサ値をフィードバックする機能を有している。このフィードバックは、センサ値の精度に応じて重み付けされる。すなわち、例えばノイズが大きい観測値は、その観測値を信用しないように小さなゲインでフィードバックされる。一方、状態方程式の誤差が大きい場合には、観測値を信用するように大きなゲインでフィードバックされる。このゲインは後述する式３のカルマンフィルタゲインである。【００５０】
次に、車両相対位置推定部１１の動作について説明する。図６は、本実施形態に係る車両相対位置推定部１１の動作を示すフローチャートである。図６に示す制御処理は、例えばイグニッションＯＮされたタイミングから所定の間隔で繰り返し実行される。【００５１】
図６に示すように、車両相対位置推定部１１は、他車両情報入力処理から処理を開始する（Ｓ１０）。Ｓ１０の処理は、運動状態取得部１２及び相対位置取得部１３が実行し、他車両の情報を入力する処理である。運動状態取得部１２は、例えば車車間通信で無線アンテナ２５ａ、無線制御ＥＣＵ２５に入力された他車両の走行状態情報もしくは加速度要求値情報を、通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する。相対位置取得部１３は、例えば車車間通信で無線アンテナ２５ａ、無線制御ＥＣＵ２５に入力された他車両が取得した相対位置情報を、通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する。Ｓ１０の処理が終了すると、自車両情報取得処理へ移行する（Ｓ１２）。【００５２】
Ｓ１２の処理は、運動状態取得部１２及び相対位置取得部１３が実行し、自車両（車両Ｃｎ）に搭載されたセンサ類から情報を取得する処理である。運動状態取得部１２は、車輪速センサＥＣＵ２３及び加速度センサＥＣＵ２４から出力された車輪速情報、加速度情報を通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する。また、相対位置取得部１３は、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２から出力された車間距離情報を通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して取得する。Ｓ１２の処理が終了すると、前回値入力処理へ移行する（Ｓ１４）。【００５３】
Ｓ１４の処理は、推定部１４が実行し、相対運動推定値の前回値ｘ（ｎ）を入力する処理である。推定部１４は、メモリ等に記録された相対運動推定値の前回値ｘ（ｎ）を参照して入力する。なお、初回の場合には、予め設定された初期値が入力される。Ｓ１４の処理が終了すると、カルマンフィルタ演算処理へ移行する（Ｓ１６）。【００５４】
Ｓ１６、Ｓ１８の処理は、推定部１４が実行し、カルマンフィルタにより相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）を演算する処理である。例えば、推定部１４は、以下に示す式３を用いて演算を行う。
【数３】
2010097943.tif 000005
数３に示すＡ、Ｂは上述した状態方程式の行列であり、ｕ（ｎ）は加速度であり、Ｌはカルマンフィルタゲイン、ｙは観測値の真の値であり、ｙ（ｎ）は観測値である。カルマンフィルタゲインは、上述した式１及び式２に基づいて算出される。Ｓ１６、Ｓ１８の処理が終了すると、図６に示す制御処理を終了する。【００５５】
以上で図６に示す制御処理を終了する。なお、Ｓ１8の処理で生成した相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）は、次回の処理においてＳ１４の処理で入力される前回値となる。図６に示す制御処理を実行することにより、自車両に備わるセンサ類により得られた値だけでなく、通信を介して取得した他車両のセンサ類により得られた情報や他車両の運動状態を考慮して相対速度、相対距離を精度良く算出することができる。このため、車両制御ＥＣＵ１０が精度の良い相対速度、車間距離を用いて車両制御をすることができるので、隊列走行を精度良く制御することができる。【００５６】
上述したように第１実施形態に係る車両相対位置推定装置１１によれば、運動状態取得部１２により、車両Ｃｎの運動状態を制御する車両制御情報（加速度要求値）もしくは車両Ｃｎの加速度センサ２４ａにより検出された車両Ｃｎの加速度ａｎ、及び他車両の運動状態を制御する車両制御情報（加速度要求値）もしくは他車両の加速度センサ２４ａにより検出された他車両の加速度が取得され、相対位置取得部１３により、車両Ｃｎ又は他車両に搭載される前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａにより検出された相対位置ＤＲＦ、ＤＦＦが取得され、推定部１４により、車両Ｃｎの加速度要求値もしくは加速度ａｎ及び他車両の加速度要求値もしくは加速度を入力とし、相対位置ＤＲＦ、ＤＦＦを観測量としてカルマンフィルタを用いて相対位置、相対速度が推定される。このように、単体では測定誤差、ノイズ等が大きく、精度の異なる前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａから得られた相対位置ＤＲＦ、ＤＦＦを、カルマンフィルタを用いて車両Ｃｎ及び他車両の運動状態と融合することができるので、測定誤差、ノイズ等を低減させた相対位置、相対速度を推定することが可能となる。すなわち、カルマンフィルタを用いて車車間通信による他車両情報と、自車両のセンサ類をフィージョンして、ノイズの少ない、精度の高い車間距離（相対速度）を推定できる。よって、車両Ｃｎ及び他車両Ｃｎ−１間の相対位置を精度良く推定することができる。このように、ノイズを除去して耐外乱安定性を向上させることができるので、ハイゲインなフィードバックによる隊列走行を実現することが可能となる。このため、隊列走行の車間距離を短く制御することができる。また、精度の良い相対位置を取得できるので、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａから得られた相対位置ＤＲＦ、ＤＦＦをなまし処理等により加工する必要が無く、車両制御の不感帯を無くすことが可能となる。そして、カルマンフィルタでのフィードバック制御に用いる状態量を細かく量子化することも可能である。さらに、状態方程式及び観測方程式の更新頻度に関わらず相対位置を推定することができるので、例えば前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａの更新周期よりも細かく推定値を算出することができる。よって、走行制御の応答性が向上するため、隊列走行の車間距離を短く制御することができる。また、車両相対位置推定装置１１が行う推定に用いる情報は、加速度、速度、相対速度、車間距離に関する情報であるため、少ない通信量で推定することができる。また、車両で通常取得する情報に基づくため、他の制御に依存することなく、拡張性にも優れている。また、推定に用いる演算も単なる和積演算であるため、処理負荷も小さくすることができる。また、自立分散的に各車が推定して隊列走行を制御することができる。さらに、車両Ｃｎ及び他車両Ｃｎ−１間の相対位置のみならず、他車両間の相対位置を精度良く推定することも可能である。【００５７】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る車両相対位置推定装置（車両相対位置推定部）は、第１実施形態に係る車両相対位置推定部１１とほぼ同様に構成されるものであって、第１実施形態に係る車両相対位置推定部１１と比べ、相対位置取得部１３が取得する相対位置情報が相違する。なお、第２実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。【００５８】
第２実施形態に係る車両Ｃｎは、第１実施形態に係る車両Ｃｎとほぼ同様に構成され、第１実施形態に係る車両Ｃｎと比べ、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａに替えて、あるいは併用して、ナビゲーションシステム（不図示）を有する点が相違する。ナビゲーションシステムは、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を備えており、自車両（車両Ｃｎ）の位置情報であるＧＰＳ情報（Ｘ座標：Ｘｎ，Ｙ座標：Ｙｎ）を受信する機能を有している。ここで、ＧＰＳは、衛星を用いた計測システムのことであり、自車両の現在位置の把握に好適に用いられるものである。また、ナビゲーションシステムは、通信・センサ系ＣＡＮ２０を介して車両制御ＥＣＵ１０に接続されており、受信した位置情報を車両制御ＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。【００５９】
第２実施形態に係る車両相対位置推定部に備わる相対位置取得部１３は、ナビゲーションシステムが出力した車両Ｃｎの位置情報を取得する機能を有している。また、他車両のナビゲーションシステムが出力した他車両の位置情報を、車車間通信で取得する機能、又は、他車両の位置情報を車両Ｃｎのナビゲーションシステムにより取得する場合には車両Ｃｎのナビゲーションシステムが出力した他車両の位置情報を取得する機能を有している。そして、相対位置取得部１３は、取得した位置情報に基づいて車両間の相対位置を算出する機能を有している。その他の機能は第１実施形態と同様である。【００６０】
図７は、第２実施形態に係る車両相対位置推定部に備わる相対位置取得部１３が取得する位置情報（Ｘｎ，Ｙｎ）を説明する概略図である。図７では、先行車両Ｃ１、後続車両Ｃ２の２台の隊列走行の例を示している。例えば、自車両を車両Ｃ２とすると、車両Ｃ２の相対位置取得部１３は、車両Ｃ１の位置情報（Ｘ１，Ｙ１）及び車両Ｃ２の位置情報（Ｘ２，Ｙ２）を取得し、Ｘ方向の相対距離Ｄｘ、Ｙ方向の相対距離Ｄｙを算出する機能を有している。なお、図７に示す点線の円（誤差円）は、ナビゲーションシステムにより得られるＧＰＳ情報の観測ノイズ等を示す誤差範囲である。また、車両Ｃｎの加速度ａｎは、図示の通り、Ｘ方向成分ａｘｎ、Ｙ方向成分ａｙｎとして表示する。【００６１】
推定部１４は、第１実施形態の式１及び式２と同様に、システム入力として各車加速度を入力して状態方程式とし、センサ入力としてＸ方向の相対距離Ｄｘ、Ｙ方向の相対距離Ｄｙを入力して観測方程式とし、カルマンフィルタを用いて相対運動推定値として、各車間距離の推定値及び各相対速度の推定値を出力する。以下では、説明理解の容易性を考慮して、図７に示す２台の車両について、状態方程式を式４、観測方程式を式５に示す。
【数４】
2010097943.tif 000006
【数５】
2010097943.tif 000007
各行列については第１実施形態と同様である。なお、式５のｖｘ、ｖｙは、ＧＰＳ情報のＸ、Ｙ方向差分の観測ノイズである。推定部１４は、上記式４、５に基づいて、図６に示す制御処理を実行して車間距離及び相対位置を推定する。車両相対位置推定装置の動作については、第１実施形態で説明した図６に示す制御処理と同様であるので省略する。【００６２】
上述したように第２実施形態に係る車両相対位置推定装置によれば、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置１１と同様の効果を奏するとともに、測定誤差、ノイズ等を含むＧＰＳ情報から算出される相対位置を、カルマンフィルタを用いて自車両Ｃｎ及び他車両の加速度と組み合わせることができるので、測定誤差、ノイズ等を低減させた相対位置（相対速度）を推定することが可能となる。このため、誤差の大きなＧＰＳ情報であっても、誤差円と各車方位加速度に基づいて、自車両にセンサを備えていなくても相対位置及び相対速度を精度良く取得することができる。【００６３】
（第３実施形態）
第３実施形態に係る車両相対位置推定装置（車両相対位置推定部）は、第１実施形態に係る車両相対位置推定部１１とほぼ同様に構成されるものであって、第１実施形態に係る車両相対位置推定部１１と比べ、推定部１４の一部機能が相違する。なお、第３実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。【００６４】
第３実施形態に係る車両Ｃｎは、第１実施形態に係る車両Ｃｎと同様に構成される。また、第３実施形態に係る車両相対位置推定部に備わる推定部１４は、第１実施形態に係る車両相対位置推定部１１に備わる推定部１４とほぼ同様に構成され、第１実施形態に係る推定部１４に比べて、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態に応じて、センサによる観測値と運動状態との融合の度合いを変更する機能を有している。具体的には、推定部１４は、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態に応じて、カルマンフィルタゲインを切り替えて制御する機能を有している。【００６５】
ここで、第３実施形態に係る車両相対位置推定部に備わる推定部１４の機能を詳細に説明するために、２台の車両Ｃ１、Ｃ２が隊列走行している場合を説明する。車両Ｃ１、Ｃ２は、第１実施形態で説明した車両Ｃｎと同様であり、その加速度ａ１、ａ２、車間距離Ｄ１、相対速度Ｖｒ１、システムノイズｑ１、ｑ２は、同様の符号を用いるものとする（図２、図３中の車両Ｃ１、Ｃ２参照）。【００６６】
第１実施形態の式１、２と同様に、車両Ｃ１、Ｃ２の状態方程式を以下の式６、及びセンサによる観測方程式を以下の式７でそれぞれ表すことができる。
【数６】
2010097943.tif 000008
【数７】
2010097943.tif 000009
【００６７】
ここで、推定部１４は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態に応じて、式７の行列Ｃを変更する機能を有している。車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａは、ミリ波等の電磁波により相対位置を検出するため、車輪速センサ２３ａや加速度センサ２４ａと比べて安定して情報検出することが困難であり、ノイズ等の影響で相対位置を検出できない場合がある（ロスト状態）。推定部１４は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａの捕捉状態及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態、すなわち車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａがロスト状態であるか否か、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａがロスト状態であるか否かに応じて、予め用意した行列Ｃを選択的に切り替える機能を有している。【００６８】
前方センサＥＣＵ２１、後方センサＥＣＵ２２は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａがロスト状態であるか否かをそれぞれ判定する機能を有している。例えば、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２は、受信したミリ波の強度等の変化量が所定値より大きな値を示した場合には、ロスト状態と判定する機能を有している。そして、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２がその判定結果を車両制御ＥＣＵ１０へそれぞれ出力する機能を有している。【００６９】
推定部１４は、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２がそれぞれ出力した判定結果を入力し、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの何れもが検出可能状態である場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：１）には、以下の式８に示す行列Ｃを採用する。
【数８】
2010097943.tif 000010
また、例えば、推定部１４は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａが検出可能状態であって、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａがロスト状態であるである場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：２）には、以下の式９に示す行列Ｃを採用する。
【数９】
2010097943.tif 000011
また、例えば、推定部１４は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａがロスト状態であって、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａが検出可能状態であるである場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：３）には、以下の式１０に示す行列Ｃを採用する。
【数１０】
2010097943.tif 000012
このように、推定部１４は、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａの捕捉状態、及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態に応じて切り替えた行列Ｃを用いて観測方程式を決定する。そして、決定した観測方程式と式６に示す状態方程式に基づいてカルマンフィルタゲインＬｎを演算する。ここで、式８に示す行列Ｃを用いた場合、すなわちＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ１の場合におけるカルマンフィルタゲインをＬ１、式９に示す行列Ｃを用いた場合、すなわちＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ２の場合におけるカルマンフィルタゲインをＬ２、式１０に示す行列Ｃを用いた場合、すなわちＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ３の場合におけるカルマンフィルタゲインをＬ３とする。【００７０】
また、推定部１４は、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２が出力した判定結果を入力し、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの何れもがロスト状態である場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：０）には、カルマンフィルタゲインをＬ0＝０に設定する機能を有している。すなわち、推定部１４はＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の場合には、センサ値をまったく用いずに相対運動推定値を算出する機能を有している。この場合、推定部１４は、２台の車両Ｃ１、Ｃ２の加速度ａ１、ａ２をそれぞれ積分して相対速度を算出し、積分した加速度ａ１、ａ２をさらに積分して車間距離を算出する機能を有している。【００７１】
図８に本実施形態に係るカルマンフィルタのブロック図の一例を示す。回路Ｋ３は、現実のセンサ値をフィードバックしながら車両（車群）運動を予測する機能を有している。このフィードバックは、センサ類の捕捉状態に応じてゲイン（カルマンゲイン）が切り替えられ、重み付けされる。例えば、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ１の場合には、センサ類による観測値がカルマンフィルタゲインＬ１で重み付けされ、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ２の場合には、センサ類による観測値がカルマンフィルタゲインＬ２で重み付けされ、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ３の場合には、センサ類による観測値がカルマンフィルタゲインＬ３で重み付けされる。【００７２】
一方、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の場合には、センサ類による観測値がカルマンフィルタゲインＬ０で重み付けされるが、Ｌ０＝０であるため、結果として回路Ｋ４のみが動作することとなる。回路Ｋ４は、２台の車両Ｃ１、Ｃ２の加速度ａ１、ａ２を入力として状態方程式を演算し、車両（車群）運動を予測する機能を有している。すなわち、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の場合には、推定部１４は、センサ値を全く用いずに相対運動推定値を算出する機能を有している。【００７３】
次に、第３実施形態に係る車両相対位置推定部の動作を説明する。図９は、本実施形態に係る車両相対位置推定部の動作を示すフローチャートである。図９に示す制御処理は、例えばイグニッションＯＮされたタイミングから所定の間隔で繰り返し実行される。なお、以下では説明理解の容易性を考慮して、２台の車両Ｃ１、Ｃ２（自車両）が隊列走行している場合を説明する。【００７４】
図９に示すように、車両相対位置推定部１１は、他車両情報入力処理から処理を開始する（Ｓ２０）。この処理は、図６のＳ１０の処理と同様である。Ｓ２０の処理が終了すると、自車両情報取得処理へ移行する（Ｓ２２）。【００７５】
Ｓ２２の処理は、運動状態取得部１２及び相対位置取得部１３が実行し、自車両（車両Ｃ２）に搭載されたセンサ類から情報を取得する処理である。この処理は、図６のＳ１２の処理と同様である。Ｓ２２の処理が終了すると、前回値入力処理へ移行する（Ｓ２４）。【００７６】
Ｓ２４の処理は、推定部１４が実行し、相対運動推定値の前回値ｘ（ｎ）を入力する処理である。この処理は、図６のＳ１４の処理と同様である。Ｓ２４の処理が終了すると、捕捉状態判定処理へ移行する（Ｓ２６）。【００７７】
Ｓ２６の処理は、推定部１４が実行し、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａの捕捉状態、及び車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態を判定する処理である。推定部１４は、前方センサＥＣＵ２１及び後方センサＥＣＵ２２がそれぞれ出力した捕捉状態の判定結果をそれぞれ入力し、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０〜３の何れの状態に該当するか判定する。Ｓ２６の処理において、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態に該当しない場合には、ゲイン選択処理へ移行する（Ｓ２８）。【００７８】
Ｓ２８の処理は、推定部１４が実行し、カルマンフィルタゲインをＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓに応じて選択する処理である。推定部１４は、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ１の場合には、カルマンフィルタゲインＬ１を選択し、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ２の場合には、カルマンフィルタゲインＬ２を選択し、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ３の場合には、カルマンフィルタゲインＬ３を選択する。Ｓ２８の処理が終了すると、カルマンフィルタ演算処理へ移行する（Ｓ３０）。【００７９】
Ｓ３０、Ｓ３４の処理は、推定部１４が実行し、カルマンフィルタにより相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）を演算する処理である。例えば、推定部１４は、第１実施形態で示した式３のカルマンフィルタゲインＬを、Ｓ２８の処理で選択したカルマンフィルタゲインＬ１〜Ｌ３に置き換えて相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）の演算を行う。Ｓ３０、Ｓ３４の処理が終了すると、図９に示す制御処理を終了する。【００８０】
一方、Ｓ２６の処理において、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態に該当する場合には、相対運動推定処理へ移行する（Ｓ３２）。Ｓ３２、Ｓ３４の処理は、推定部１４が実行し、第１実施形態で示した式３のカルマンフィルタゲインＬを０に置き換えて相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）の演算を行う。すなわち、推定部１４は、２台の車両Ｃ１、Ｃ２の加速度ａ１、ａ２を積分して相対速度とし、さらに相対速度を積分して車間距離を算出する。Ｓ３２、Ｓ３４の処理が終了すると、図９に示す制御処理を終了する。【００８１】
以上で図９に示す制御処理を終了する。なお、Ｓ３４の処理で生成した相対運動推定値ｘ（ｎ＋１）は、次回の処理においてＳ２４の処理で入力される前回値となる。図９に示す制御処理を実行することにより、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａの捕捉状態、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの捕捉状態に応じてカルマンフィルタの融合度合いを変更することができるので、前方車間距離センサ２１ａあるいは後方車間距離センサ２２ａが検出できない場合であっても精度良く車間距離、相対速度を推定することが可能となる。【００８２】
ところで、例えば第１実施形態の式１、式２を用いた場合、車両Ｃ１〜Ｃ５の全ての車間距離を推定することが可能である一方、各車両Ｃ１〜Ｃ５の車間距離を計測する前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａが全て検出可能状態である必要がある。このため、第１実施形態の式１、式２を用いた場合、車両相対位置推定装置の可用性が低くなるおそれがある。【００８３】
これに対して、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置によれば、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置１１と同様の効果を奏するとともに、車載機器の捕捉状態に応じてカルマンフィルタによる融合の度合いを変更できる。このため、相対位置を検出する車載機器の捕捉状態を、相対位置の推定値に反映させることが可能となるので、前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａが全て検出可能状態である必要はない。このように、例えば不測の事態により複数ある車載機器の１つが相対位置、相対速度を検出することができない場合であっても、推定値を演算することができるので、車両相対位置推定装置の可用性を向上させることができる。【００８４】
また、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置によれば、相対位置を検出するすべての前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａが、相対位置の検出を所定の時間できない場合には、推定部１４により、加速度ａｎ（又は加速度要求値情報）に基づいて相対位置、相対速度を推定することができるので、車両相対位置推定装置の可用性を向上させることが可能となる。【００８５】
（第４実施形態）
第４実施形態に係る車両相対位置推定装置（車両相対位置推定部）は、第３実施形態に係る車両相対位置推定部とほぼ同様に構成されるものであって、第３実施形態に係る車両相対位置推定部と比べ、車両制御ＥＣＵ（制御部）１０が備える一部機能が相違する。なお、第４実施形態においては、第３実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。【００８６】
第４実施形態に係る車両Ｃｎは、第１実施形態に係る車両Ｃｎと同様に構成される。また、第４実施形態に係る車両相対位置推定部は、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置と同様に構成される。すなわち、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの何れもがロスト状態である場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：０）には、推定部１４がカルマンフィルタゲインをＬ0＝０に設定する機能を有している。この場合、車両制御ＥＣＵ１０は、相対位置の誤差に基づいて目標車間距離、目標相対速度を変更する機能を有している。この機能について、第３実施形態と同様に、２台の車両Ｃ１、Ｃ２が隊列走行している場合を例に説明する。車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの何れもがロスト状態である場合（ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ：０）とする。そして、車両Ｃ１、Ｃ２に備わる加速度センサ２４ａの精度（真値に対する誤差）をそれぞれ±ΔＡ１、±ΔＡ２とする。この場合、車両Ｃ１、Ｃ２の相対速度は、車両Ｃ１、Ｃ２に備わる加速度センサ２４ａから得られた加速度の積分値が採用されるため、相対速度の真値に対する精度は、±（ΔＡ１＋ΔＡ２）＝±ΔＡｒで表すことができる。車両制御ＥＣＵ１０は、推定部１４が推定した相対速度、車間距離に生じる誤差、すなわち時間とともに蓄積される誤差±ΔＡｒを予測する機能を有している。例えば、車両制御ＥＣＵ１０は、推定部１４がＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態で加速度に基づく相対速度、車間距離を推定し始めた時間を初期値とし、初期値からの経過時間を用いてΔＡｒを積分して経過時間内に蓄積された誤差を予測し、予測した誤差に基づいて目標相対速度、目標車間距離を変更する機能を有している。車両制御ＥＣＵ１０の機能を示すブロック図が図１０である。図１０に示すように、推定部１４が、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態で加速度に基づく相対速度、車間距離を推定し始めた時間からの経過時間ｔを記憶し、相対加速度の誤差ΔＡｒを積分して相対速度の蓄積された誤差を算出し、その積分値をさらに積分して車間距離の蓄積された誤差を算出する。なお図中にある画面（Ｓｃｏｐｅ）は後述するシミュレーションのために設けられたものであり、特に備えなくても良い。【００８７】
車両制御ＥＣＵ１０は、蓄積された誤差以上となるように目標相対速度、目標車間距離を設定する機能を有している。また、車両制御ＥＣＵ１０は、蓄積された誤差が許容誤差閾値を超えた場合には車間距離制御を禁止する機能を有している。その他の車両制御ＥＣＵ１０の機能は第３実施形態に係る車両制御ＥＣＵ１０と同様である。【００８８】
次に、車両制御ＥＣＵ１０の動作について説明する。図１１は、補正部及び車両制御ＥＣＵ１０の動作を説明するためのフローチャートである。図１１に示す制御処理は、例えば推定部１４がＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態で加速度に基づく相対速度、車間距離を推定し始めたタイミングからＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓ０の状態が終了するまでの間、所定の間隔で繰り返し実行される。なお、説明理解の容易性を考慮して、２台の車両Ｃ１、Ｃ２が隊列走行している場合を例に説明する。また、車両Ｃ２が自車両である場合を説明する。【００８９】
図１１に示すように、誤差算出処理から開始する（Ｓ４０）。Ｓ４０の処理は、車両制御ＥＣＵ１０が実行し、車両Ｃ１、Ｃ２に搭載された加速度センサ２４ａの精度に基づいて蓄積した誤差を算出する処理である。車両制御ＥＣＵ１０は、車間距離を推定し始めた時間からの経過時間ｔに基づいて相対加速度の誤差ΔＡｒを積分し、相対速度の蓄積された誤差を算出する。また、車両制御ＥＣＵ１０は、相対速度の蓄積された誤差を、車間距離を推定し始めた時間からの経過時間ｔに基づいて積分して車間距離の蓄積された誤差を算出する。Ｓ４０の処理が終了すると、判定処理へ移行する（Ｓ４２）。【００９０】
Ｓ４２の処理は、車両制御ＥＣＵ１０が実行し、Ｓ４０の処理で算出した誤差が許容される誤差を超えたか否かを判定する処理である。車両制御ＥＣＵ１０は、例えば予め許容範囲の誤差を所定値として設定しておき、Ｓ４０の処理で算出した車間距離の累積された誤差が、設定した所定値より大きいか否かを判定する。Ｓ４２の処理において、車間距離の累積された誤差が、設定した所定値より大きくない場合、すなわち、Ｓ４０の処理で算出した誤差が許容される誤差を超えていない場合には、目標車間距離変更処理へ移行する（Ｓ４４）。【００９１】
Ｓ４４の処理は、車両制御ＥＣＵ１０が実行し、Ｓ４０の処理で算出した誤差に基づいて車両Ｃ２の目標車間距離を変更する処理である。車両制御ＥＣＵ１０は、Ｓ４０の処理で算出した車間距離の累積した誤差以上となるように目標車間距離を変更する。また、車両制御ＥＣＵ１０は、Ｓ４０の処理で算出した相対速度の累積した誤差以上となるように目標相対速度を変更する。Ｓ４４の処理が終了すると、車両制御処理へ移行する（Ｓ４６）【００９２】
Ｓ４６の処理は、車両制御ＥＣＵ１０が実行し、Ｓ４４の処理で変更した目標車間距離に基づいて車両Ｃ２を遷移させる処理である。例えば、車両制御ＥＣＵ１０は、Ｓ４４の処理で変更した目標車間距離、目標相対速度に基づいて、エンジン制御ＥＣＵ３１、ブレーキ制御ＥＣＵ３２、ステアリング制御ＥＣＵ３３を制御し、車両Ｃ２を遷移させる。Ｓ４６の処理が終了すると、図１１に示す制御処理を終了する。【００９３】
一方、Ｓ４２の処理において、車間距離の累積された誤差が、設定した所定値より大きい場合、すなわち、Ｓ４０の処理で算出した誤差が許容される誤差を超えている場合には、車両制御禁止処理へ移行する（Ｓ４８）。Ｓ４８の処理は、車両制御ＥＣＵ１０が実行し、車間距離の制御を禁止する処理である。Ｓ４８の処理が終了すると、図１１に示す制御処理を終了する。【００９４】
以上で図１１に示す制御処理を終了する。図１１に示す制御処理を実行することにより、加速度センサ２４ａの精度に応じて、時間とともに増加する車間距離推定値誤差を予測し、予測した車間距離推定値誤差以上となるように目標車間距離を変更することができるので、走行の安全性を確保することができる。また、車間距離推定値誤差が許容される値よりも大きくなった場合に車間距離の制御を禁止することができるので、単純にロスト状態となってからの時間に基づいて制御する場合に比べて長い時間推定を続けることが可能となり、結果、車間距離制御の可用性を向上させることができる。【００９５】
上述したように、第４実施形態に係る車両相対位置推定装置によれば、車両Ｃ２の前方車間距離センサ２１ａ、車両Ｃ１の後方車間距離センサ２２ａの何れもがロスト状態であり、車両Ｃ１、Ｃ２に搭載された加速度センサ２４ａにより検出された加速度から相対位置を推定する場合には、車両制御ＥＣＵ１０により、車両Ｃ１、Ｃ２に搭載された加速度センサ２４ａの測定誤差、ノイズ等を考慮して目標相対位置を変更することができるので、走行の安全性を確保することができる。【００９６】
なお、上述した各実施形態は本発明に係る車両相対位置推定装置の一例を示すものである。本発明に係る車両相対位置推定装置は、各実施形態に係る車両相対位置推定装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る車両相対位置推定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。【００９７】
例えば、上述した各実施形態では、車両相対位置推定装置が車載される例を説明したが、これに限られるわけではなく、車外に設置されてもよい。【００９８】
また、例えば、上述した各実施形態では、自車両及び他車両に搭載された加速度センサにより観測した加速度を用いて相対運動推定値を算出する例を説明したが、自車両及び他車両の加速度要求値情報を用いて相対運動推定値を算出してもよい。また、加速度センサにより観測した加速度、加速度要求値を混在させて相対運動推定値を算出してもよい。【００９９】
また、例えば、上述した第１実施形態では、５台の隊列走行車両のすべてのセンサを用いて観測方程式を立てる例を説明したが、相対距離を算出する２台の車両のうち、少なくとも２台の相対位置を検出するセンサが１つあればよい。【０１００】
また、例えば、上述した第１実施形態では、隊列走行内のすべての車両を処理対象とした場合を説明したが、隊列走行する車両の一部を処理対象としてもよい。また、上述した各実施形態で説明した相対位置の推定方法を、１つの隊列内で混在させてもよい。【０１０１】
また、上述した各実施形態では、車車間通信により車間距離推定に用いる情報を取得する例を説明したが、車車間通信に限られるものではなく、路車間通信等でもよい。【０１０２】
また、上述した各実施形態では、車間距離を検出する前方車間距離センサ２１ａ、後方車間距離センサ２２ａとしてミリ波レーダを用いる例を説明したが、画像センサやレーザ等であってもよい。
【実施例】
【０１０３】
以下、発明の効果を説明すべく本発明者が実施した実施例について述べる。【０１０４】
（実施例１）
車両モデルを用いて、５台の車両Ｃ１〜Ｃ５からなる隊列の隊列走行制御システムにより、隊列走行制御のシミュレーションを行った。各車両の構成は、第１実施形態に係る車両と同一とした。また、前方車間距離センサ２１ａとしてＦｒミリ波レーダ、後方車間距離センサ２２ａとしてＲｒミリ波レーダを採用した。そして、図１２に示すように、５台の車両を先頭から順に１秒ずつ遅らせて加速発進させ、それぞれ１０秒後に定常状態とさせた。【０１０５】
上記条件で走行する車両間の相対位置及び相対速度を、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を用いて推定した。結果を図１３に示す。【０１０６】
図１３（ａ）は、相対速度Ｖｒｎの時間依存性のシミュレーション結果（一部拡大グラフ）であり、図１３（ｂ）は、車間距離Ｄｎの時間依存性のシミュレーション結果（一部拡大グラフ）である。図１３（ａ）に示すように、センサ値（観測値）の相対速度Ｖｒｎに比べて、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を用いて推定した相対速度Ｖｒｎの推定値の方が、真値に対して遅れが少なく、かつ、真値に近い値を示すことが確認された。また、図１３（ｂ）に示すように、センサ値（観測値）の車間距離Ｄｎに比べて、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置を用いて推定した車間距離Ｄｎの推定値の方が、真値に対して遅れが少なく、かつ、真値に近い値を示すことが確認された。さらに、相対速度Ｖｒｎ、車間距離Ｄｎの推定値の方が、センサ値よりも滑らかであることが確認された。以上より、第１実施形態に係る車両相対位置推定装置は、スムーズに精度良く相対速度及び車間距離を推定できることが確認された。【０１０７】
（実施例２）
第３実施形態に係る車両Ｃ１、Ｃ２を実際に隊列走行させて、各車両に搭載されたセンサ類を用いて加速度、車輪速、車間距離、相対速度を測定した。なお、前方車間距離センサ２１ａとしてＦｒミリ波レーダ、後方車間距離センサ２２ａとしてＲｒミリ波レーダを採用した。そして、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置を用い、測定した加速度、車輪速、車間距離及び相対速度に基づいて、相対位置及び相対速度の推定を行った。結果を図１４〜図１７に示す。【０１０８】
図１４（ａ）は、相対速度及び車間距離を計測するＦｒミリ波レーダ、Ｒｒミリ波レーダの捕捉状態の時間依存性を示す測定結果である。ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓが１の期間は、相対速度Ｖｒ１、車間距離Ｄ１を計測する車両Ｃ２のＦｒミリ波レーダ、車両Ｃ１のＲｒミリ波レーダがともに検出可能状態であることを示し、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓが３の期間は、車両Ｃ２のＦｒミリ波レーダがロスト状態であることを示す。また、図１４（ｂ）は、相対速度Ｖｒ１の時間依存性を示すグラフであり、Ｆｒミリ波レーダ、Ｒｒミリ波レーダ及び車輪速差分の計測値（細線）と、推定値（太線）を示す。また、図１４（ｃ）は、車間距離Ｄ１の時間依存性を示すグラフであり、Ｆｒミリ波レーダ及びＲｒミリ波レーダの計測値と、推定値を示す。図１５（ａ）〜（ｃ）は、図１４（ａ）〜（ｃ）のそれぞれの一部拡大図である。【０１０９】
図１４（ａ）〜（ｃ）に示すように、Ｆｒミリ波レーダがロスト状態であっても（例えば５秒付近）、Ｒｒミリ波センサによる計測値を用いて、カルマンフィルタにより相対速度Ｖｒ１及び車間距離Ｄ１を推定できることが確認された。また、図１５（ａ）に示すように、Ｆｒミリ波レーダがロスト状態であっても、図１５（ｂ）、（ｃ）に示すように、滑らかに遅れなく相対速度Ｖｒ１及び車間距離Ｄ１を推定できることが確認された。よって、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置は、車間距離を検出するセンサの捕捉状態に応じて、ロバスト性が良くスムーズに相対速度及び車間距離を推定できることが確認された。【０１１０】
また、図１６（ａ）は、図１４（ａ）と同様に、相対速度及び車間距離を計測するＦｒミリ波レーダ、Ｒｒミリ波レーダの捕捉状態の時間依存性を示す測定結果である。なお、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓが０の期間は、車間距離を計測する車両Ｃ２のＦｒミリ波レーダ、車両Ｃ１のＲｒミリ波レーダがともにロスト状態であることを示し、ＸＴＲＧＴ＿Ｓｔａｔｕｓが２の期間は、車両Ｃ１のＲｒミリ波レーダがロスト状態であることを示す。また、図１６（ｂ）は、相対速度Ｖｒ１の推定値の時間依存性を示すグラフであり、図１６（ｃ）は、車間距離Ｄ１の推定値の時間依存性を示すグラフである。図１７（ａ）〜（ｃ）は、図１６（ａ）〜（ｃ）のそれぞれの一部拡大図である。【０１１１】
図１６（ａ）〜（ｃ）に示すように、Ｆｒミリ波レーダ及びＲｒミリ波レーダが共にロスト状態であっても（例えば２１秒付近）、加速度センサによる計測値を用いて、カルマンフィルタにより相対速度Ｖｒ１及び車間距離Ｄ１を推定できることが確認された。また、図１７（ａ）に示すように、Ｆｒミリ波レーダ及びＲｒミリ波レーダが共にロスト状態であっても、図１７（ｂ）、（ｃ）に示すように、滑らかに相対速度Ｖｒ１及び車間距離Ｄ１を推定できることが確認された（点線で囲んだ箇所）。よって、第３実施形態に係る車両相対位置推定装置は、ロバスト性が良くスムーズに相対速度及び車間距離を推定できることが確認された。【０１１２】
（実施例３）
車両モデルを用いて、２台の車両Ｃ１、Ｃ２からなる隊列の隊列走行制御システムにより、隊列走行制御のシミュレーションを行った。各車両の加速度センサ２４ａに基づく相対加速度の誤差ΔＡｒを積分して時間に依存する車間距離推定値の誤差（Ｄ_error）、相対速度推定値の誤差(Ｖ_error)を算出した。結果を図１８に示す。図１８（ａ）は車間距離推定値の誤差Ｄ_errorの時間依存性、図１８（ｂ）は相対速度推定値の誤差Ｖ_errorの時間依存性である。図１８（ａ）に示すように、経過時間に応じて誤差Ｖ_error及びＤ_errorは大きくなることが確認された。そして、図１８の算出結果に基づいて、車両制御ＥＣＵ１０により変更された目標車間距離、目標相対速度を図１９（ａ）、（ｂ）にそれぞれ示す。図１９（ａ）、（ｂ）は、目標車間１０ｍの走行時において、Ｆｒミリ波レーダ及びＲｒミリ波レーダが共にロスト状態となった時間から変更された目標車間距離及び目標相対速度である。図１９（ａ）、（ｂ）に示すように、図１８（ａ）、（ｂ）で示す推定誤差以上の目標車間距離及び目標相対速度が設定されることで安全マージンを確保し、走行の安全性を確保することができることが確認された。
【図１】
2010097943.tif 000013
【図２】
2010097943.tif 000014
【図３】
2010097943.tif 000015
【図４】
2010097943.tif 000016
【図５】
2010097943.tif 000017
【図６】
2010097943.tif 000018
【図７】
2010097943.tif 000019
【図８】
2010097943.tif 000020
【図９】
2010097943.tif 000021
【図１０】
2010097943.tif 000022
【図１１】
2010097943.tif 000023
【図１２】
2010097943.tif 000024
【図１３】
2010097943.tif 000025
【図１４】
2010097943.tif 000026
【図１５】
2010097943.tif 000027
【図１６】
2010097943.tif 000028
【図１７】
2010097943.tif 000029
【図１８】
2010097943.tif 000030
【図１９】
2010097943.tif 000031
【国際調査報告】
2010097943.tif 000032
2010097943.tif 000033
2010097943.tif 000034
2010097943.tif 000035