(57)【要約】【課題】  車両用ヘッドライト光軸制御装置の光軸制御の信頼性を向上する。【解決手段】  超音波傾斜センサ１とＧセンサ２の２系統のセンサを設け、超音波傾斜センサ１の出力が路面の影響の無い正常なデータのときにはこの超音波傾斜センサ１の送受信部１ａ，１ｂよりデータ取得し、路面の影響により不正常なデータのときにはＧセンサ２よりデータ取得し、取得したセンサデータを基に車体傾き量を演算後、該車体傾き量を所定の時間および走行距離に亘り平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータと予めメモリ部６ｂに記憶している初期値とをもとに、路面に対する車体前後の傾斜角度を算出し、この傾斜角度を基にヘッドライト光軸制御部４，５を制御し光軸を調節する。【選択図】        図１
2006290005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波信号により車体前後の傾斜を検出し、傾斜角に応じたセンサデータを出力する超音波傾斜センサと、
車体の重力方向を基準にして車体前後の傾斜を検出し、傾斜角に応じたセンサデータを出力する重力センサと、
車両のヘッドライトの光軸を上下方向へ駆動調節するヘッドライト光軸制御手段と、
前記超音波傾斜センサが出力するセンサデータが路面の影響の無い正常なデータのときには該超音波傾斜センサよりセンサデータを取得し、または、該センサデータが路面の影響により不正常なデータのときには前記重力センサよりセンサデータを取得し、該取得したセンサデータを基に車体傾き量を演算後、該車体傾き量を予め設定した時間および走行距離に亘り平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータと予め記憶している傾斜角度初期値とをもとに、路面に対する車体前後の傾斜角度を算出し、該算出した傾斜角度を基に前記ヘッドライト光軸制御手段を制御してヘッドライト光軸を調節する制御手段とを備えた車両用ヘッドライト光軸制御装置。
【請求項２】
車速に応じて信号出力する車速センサを設け、制御手段は、前記車速センサからの信号をもとに停車または走行車速を判定し、超音波傾斜センサよりセンサデータを取得したときには、車体傾き量についての平均化・統計処理を停車時と走行時それぞれ別個の処理を行い、重力センサよりセンサデータを取得したときには、走行車速が一定速度のときの車体傾き量をもとに平均化・統計処理することを特徴とする請求項１記載の車両用ヘッドライト光軸制御装置。
【請求項３】
制御手段は、重力センサよりセンサデータを取得し、且つ、該センサデータに基づく車体傾き量のデータ量が予め設定したデータ量を超えたときには、該車体傾き量をもとに平均化・統計処理し、該平均化・統計処理したデータを新たな傾斜角度初期値として現在記憶の傾斜角度初期値に代え更新することを特徴とする請求項１記載の車両用ヘッドライト光軸制御装置。
【請求項４】
制御手段は、平均化に移動平均を用いることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の車両用ヘッドライト光軸制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車体の傾斜角度に応じてヘッドライトの光軸を自動制御するヘッドライト光軸制御の信頼性を向上した車両用ヘッドライト光軸制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両ヘッドライト（前照灯）の光軸の角度は対向車のみならず自車の運転にも影響を及ぼし、ヘッドライトの光軸が路面に対し上向き過ぎると対向車運転手を幻惑させて視認性を低下させ、反対に、ヘッドライトの光軸が下方を向き過ぎると自車運転手の視界が狭くなり、安全運転が損なわれる。従って、ヘッドライトの光軸の角度は車両の進行方向に対して適切に設定されることが必要となる。
従来の車両用ヘッドライト光軸制御装置として例えば以下のものがある。
従来例その１として、この車両用ヘッドライト光軸制御装置は、車両の静的および動的な姿勢変化、かつ、停車中の乗員変化等も考慮しつつヘッドライトの光軸方向を調整するためのシステム構成の簡略化を目的とし、その構成として、車速を微分演算した加速度から推定される推定ピッチ角と車両に配設された１つの傾斜計（Ｇセンサ）からの絶対傾斜角とから求められた推定路面傾斜角によって算出された制御角に基づきアクチュエータが駆動され車両のヘッドライトの光軸方向が調整されるようにしている。ここで、車両の停車中における絶対傾斜角に変化があるときには乗員変化によるものとして推定路面傾斜角が補正される（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
従来例その２として、車両用ヘッドライト光軸制御装置は、コスト低減、正確性の向上および安全性の確保を目的とし、その構成として、車両前部の傾斜角度検出センサが制御装置に接続され、傾斜角度検出センサ内には２つの超音波センサの送受信部が設置され、発射波と路面からの反射波との位相差でそれぞれの車高が求められ、車高の差から傾斜角度が計測される。傾斜角度は車両の走行中に継続して検出され、傾斜角度の計測値が累積加算され累積平均化され、その平均値に基づきヘッドライト光軸制御部を通してヘッドライトの光軸角度を調節するようにしている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３４１５７８号公報
【特許文献２】特開２００４−３５９１７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の車両用ヘッドライト光軸制御装置は以上のように構成され、従来例その１においては、Ｇセンサから得られる絶対傾斜角と車速の微分演算から得られる推定車体傾斜角の２つの角度から路面傾斜角を推定し、この推定を基にヘッドライト光軸を制御しており、また、車体の傾斜角度を超音波センサ単一で検出している。
従って、従来例その１については、ヘッドライトの光軸制御の前提となる路面傾斜角が「推定値」であるために、この光軸制御の信頼性に欠けるなどの問題があった。
また、従来例その２については、傾斜角度検出センサを超音波センサ単一で構成し、車体の傾斜角度をこの超音波センサのみで検出しているために、路面状態が悪化した場合には傾斜角の検出精度が低下し、光軸制御が完全ではなくなる可能性があるなどの問題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、路面に対する車体の傾斜角を推定値ではなく直接計測するようにするとともに、路面状態の悪化に対しても対処可能にし、ヘッドライトの光軸制御の信頼性を向上した車両用ヘッドライト光軸制御装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る車両用ヘッドライト光軸制御装置は、超音波信号により車体前後の傾斜を検出する超音波傾斜センサと、車体の重力方向を基準にして車体前後の傾斜を検出する重力センサと、ヘッドライトの光軸を駆動調節するヘッドライト光軸制御手段と、前記超音波傾斜センサの出力が路面の影響の無い正常なデータのときには該超音波傾斜センサよりデータ取得し、該センサ出力が路面の影響により不正常なデータのときには前記重力センサよりデータ取得し、該取得したセンサデータを基に車体傾き量を演算後、該車体傾き量を所定の時間および走行距離に亘り平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータと予め記憶している傾斜角度初期値とをもとに、路面に対する車体前後の傾斜角度を算出し、該傾斜角度を基にヘッドライト光軸を調節する制御手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、超音波傾斜センサと重力センサの２系統のセンサを設け、超音波傾斜センサの出力が路面の影響の無い正常なデータのときにはこの超音波傾斜センサよりデータ取得し、路面の影響により不正常なデータのときには重力センサよりデータ取得し、取得したセンサデータを基に車体傾き量を演算後、該車体傾き量を所定の時間および走行距離に亘り平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータと予め記憶している傾斜角度初期値とをもとに、路面に対する車体前後の傾斜角度を算出し、この傾斜角度を基にヘッドライト光軸を調節するように構成したので、得られる車体前後の傾斜角度が推定値ではなく実測に基づいた信頼性の高いデータであり、この信頼性の高い傾斜角度に基づきヘッドライトの光軸を制御することにより、光軸制御の信頼性を向上することができる。
また、超音波傾斜センサの出力が路面の影響の無い正常なデータのときには該超音波傾斜センサよりデータ取得し、該センサ出力が路面の影響により不正常なデータのときには前記重力センサよりデータ取得するように構成しているので、路面状態が悪化した場合にも重力センサの補完により車体前後の傾斜角度の算出が可能となり、これにより、光軸制御の信頼性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置の構成を示すブロック図である。
図１において、この車両用ヘッドライト光軸制御装置は、超音波傾斜センサ１、重力センサ（以下、「Ｇセンサ」とする）２、車速センサ３、左ヘッドライト光軸制御部４、右ヘッドライト光軸制御部５、および制御装置６とで構成される。
【００１０】
上記構成において、超音波傾斜センサ１は超音波信号により車体前後の傾斜を検出し、傾斜角に応じたセンサデータを出力するもので、路面との間で超音波信号を送受信する第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂの２つが所定の離間距離（例えば１ｍ以下）で配置され、これら第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂのそれぞれは、それぞれの発射波（送信波）と路面からの反射波（受信波）の位相差を測定し、第１の送受信部１ａにおける位相差のデータおよび第２の送受信部１ｂにおける位相差のデータそれぞれをセンサデータとして後述の制御装置６のＣＰＵ６ａに対し出力する。これら双方の位相差のデータは車体が路面に対し前後方向に傾斜したときに、その傾斜の方向および角度を表すデータとなる。
Ｇセンサ２は車体の重力方向を基準にして車体前後の傾斜を検出し、傾斜角に応じたセンサデータを出力するもので、路面に対し車体が前後方向に傾斜したときに、その傾斜の方向および角度を表すセンサデータを後述の制御装置６のＣＰＵ６ａに対し出力する。
【００１１】
このＧセンサ２の原理の一例を図２に示す。
図２はＧセンサ２の一例の原理説明図である。
図２において、Ｇセンサ２は例えば図示のように、支持点Ｐ１，Ｐ２にはポテンションメータ（可変抵抗器）１１の固定端１１ａ，１１ｂが固定支持され、支持点Ｐ３からは糸状または細い棒状等の懸垂用部材１２により錘１３を懸垂させ、この懸垂用部材１２の中途点はポテンションメータ１１の摺動点１１ｃと連結しておく。これにより、懸垂用部材１２により懸垂させた錘１３は地球重力により常に地表水平面に対し垂直方向に向く。
ここで、傾斜が発生した場合、錘１３は常に地表水平面に対し垂直方向を維持するので、発生した傾斜の方向および角度に応じてポテンションメータ１１の摺動点１１ｃの位置が図示矢印方向へ移動し、固定端１１ａまたは固定端１１ｂと、摺動点１１ｃに導通している摺動端１１ｄとの間の抵抗値が変化する。Ｇセンサ２はこの変化する抵抗値のデータを出力する。この変化する抵抗値のデータは車体が路面に対し前後方向に傾斜したときに、車体の重力方向を基準にしてその傾斜の方向および角度を表すデータとなる。
従って、上記抵抗値のデータから車体の傾斜の方向および角度を検出することが可能となる。
【００１２】
車速センサ３は車両のタイヤの回転に応じて単位走行距離毎にパルス信号を発生する。
左ヘッドライト光軸制御部４は車両左側のヘッドライトの光軸を上下方向へ駆動調節する。
右ヘッドライト光軸制御部５は車両右側のヘッドライトの光軸を上下方向へ駆動調節する。
上記左ヘッドライト光軸制御部４と右ヘッドライト光軸制御部５とでヘッドライト光軸制御手段を形成する。
【００１３】
制御装置６は例えば車両中央部の車室内に設置するＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）であり、この制御装置６はＣＰＵ（中央処理装置）６ａおよびメモリ部６ｂとを備え、ＣＰＵ６ａは前記超音波傾斜センサ１、Ｇセンサ２、車速センサ３およびメモリ部６ｂからのデータを基に所定の手順に従い車体前後の傾斜角度を算出する。この算出のため、上記メモリ部６ｂには傾斜角度算出の際の基準となる傾斜角度初期値（以下、「初期値」とする）を予め記憶しておく。この初期値は車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態を示す値であり、超音波傾斜センサ１に対応する初期値およびＧセンサ２に対応する初期値の双方がメモリ部６ｂに記憶される。また、このメモリ部６ｂは例えばＥＥＰＲＯＭ（不揮発性メモリ）で構成する。上記ＣＰＵ６ａおよびメモリ部６ｂとで制御手段を形成する。
上記制御手段はこのように算出した傾斜角度を基に左ヘッドライト光軸制御部４および右ヘッドライト光軸制御部５を制御し、左右ヘッドライトの光軸を調節する。この光軸制御の詳細については後述する。
【００１４】
次に、上記説明の構成部分の車両上における配置について図３で説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置の各構成部分の車両上における配置説明図である。なお、符号は図１と合わせてある。
図３に示すように、車両２１の前方（フロント）側には超音波傾斜センサ１およびＧセンサ２が配置され、それぞれのセンサ出力が入力されるように制御装置（ＥＣＵ）６が配置されている。超音波傾斜センサ１は前述のように、第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂの２つの送受信部が所定の離間距離Ｓで配置され、これら２つの送受信部１ａ，１ｂそれぞれは路面２２との間で超音波信号を送受信する。
また、制御装置（ＥＣＵ）６に対しパルス信号を送出する車速センサ３が設置されている。この制御装置（ＥＣＵ）６により制御される左右のヘッドライト光軸制御部４，５が左右のヘッドライト２１ａ（Ｒ），２１ａ（Ｌ）に対し配置され、これらヘッドライトの光軸を制御する。
【００１５】
次に、動作について図４以下のフローチャートで説明する。
図４は図１の構成における制御装置６が備えるＣＰＵ６ａによる全体的な光軸制御の処理を示すフローチャートである。
図４において、ステップＳＴ１では、ＣＰＵ６ａは超音波傾斜センサ１からのセンサ出力データの状態を基に、この超音波傾斜センサ１による傾斜の測定（検出）が不可であるかについて判定する。ここで、「傾斜の測定が不可」とは例えば、路面状態が悪化し、超音波傾斜センサ１の出力データが乱れて不正常となり、センサデータとして信頼性に欠ける状態を意味する。
【００１６】
上記判定において、センサデータとして正常であり、測定が不可ではない場合（ステップＳＴ１―ＮＯ）は、超音波傾斜センサ１よりセンサデータを取得するステップＳＴ２へ進み、測定が不可の場合（ステップＳＴ１―ＹＥＳ）は、Ｇセンサ２よりセンサデータを取得するステップＳＴ３へ進む。
ステップＳＴ２では、ＣＰＵ６ａは超音波傾斜センサ１で測定した傾斜データを継続してサンプリングし、このサンプリングデータを基に所要の演算処理をする。この演算処理により得られたデータは超音波傾斜センサ１における車体傾き量を表すデータである。
具体的には、ＣＰＵ６ａは、超音波傾斜センサ１の第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂのそれぞれより取得した位相差のデータを基に路面に対する車高をそれぞれ求め、次いで、これら双方の車高の差（車高差）を算出する。この車高差は超音波傾斜センサ１における車体傾き量を表すデータである。
【００１７】
これに対し、ステップＳＴ３では、ＣＰＵ６ａはＧセンサ２で測定した傾斜データを継続してサンプリングし、このサンプリングデータを基に所要の演算処理をする。この演算処理により得られたデータはＧセンサ２における車体傾き量を表すデータである。
尤も、このＧセンサ２が前記図２で例示した原理構造のものとした場合には、このステップＳＴ３におけるＣＰＵ６ａは、Ｇセンサ２より抵抗値のデータを取得すればよく、演算処理は不要となる。従って、この抵抗値のデータがＧセンサ２における車体傾き量を表すデータである。
以上説明のステップＳＴ１〜ステップＳＴ３は、超音波傾斜センサ１の出力データが路面状態の悪化等により乱れて不正常とならない限りは原則として超音波傾斜センサ１を使用することとし、これに対し、出力データが乱れ、センサ出力データが信頼性に欠ける状態のときにはＧセンサ２を使用し、これにより、超音波傾斜センサ１の測定不可を補完するようにしたものである。
【００１８】
ステップＳＴ４では、ＣＰＵ６ａは上記ステップＳＴ２またはステップＳＴ３において処理された車体傾き量のデータを基に光軸制御する。この光軸制御はステップＳＴ２の超音波傾斜センサ１の使用を前提とした場合と、ステップＳＴ３のＧセンサ２使用を前提とした場合とがある。以下、超音波傾斜センサ１の使用を前提とした光軸制御と、Ｇセンサ２の使用を前提とした光軸制御とに分けてそれぞれ説明する。
【００１９】
最初に、ステップＳＴ２の超音波傾斜センサ１の使用を前提とした光軸制御について図５で説明する。
図５は超音波傾斜センサ１を使用したときのＣＰＵ６ａによる光軸制御の処理を示すフローチャートである。
図５において、ステップＳＴ１１では、ＣＰＵ６ａは車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態を示す初期値の設定（以下、「水平面初期セット」とする）が超音波傾斜センサ１用として既に済んで（終了して）いるかについて判定し、済みでない場合（ステップＳＴ１１―ＮＯ）は、ステップＳＴ１２へ進む。
上記のように、先ず、水平面初期セットについて判定処理するのは、上記初期値は前述のように、車体傾斜角度算出の際の基準となるものであり、この初期値が設定されていなければ車体傾斜角度を算出できないことによる。
【００２０】
ステップＳＴ１２では、ＣＰＵ６ａは水平面初期セットの要求の有無について判定し、この要求が有る場合（ステップＳＴ１２―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ１３へ進み、要求が無い場合（ステップＳＴ１２―ＮＯ）は、処理を終了する。
この水平面初期セットの要求は、通常、ＣＰＵ６ａに対し外部操作により行う。
ＣＰＵ６ａは、水平面初期セットの要求が有る場合、ステップＳＴ１３において初期セット時の水平面（＝初期値）を記憶する処理を実施し、ステップＳＴ１４において水平面初期セットが終了したかについて判定し、この判定が終了の場合（ステップＳＴ１４―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ１５において水平面初期セット済みに設定し、ステップＳＴ１６において水平面（＝初期値）をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する。この記憶後、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ１７において水平面初期セットの要求を解除し、水平面初期セットの処理を終了する。
以上説明のステップＳＴ１２〜ステップＳＴ１７の処理により、超音波傾斜センサ１に対応し、車体傾斜角度算出の際の基準となる初期値がメモリ部６ｂに記憶されたこととなり、以降のステップＳＴ１１における判定は「水平面初期セット済み」となる。
【００２１】
また、超音波傾斜センサ１に対応する水平面初期セットを実施する場合、車体は人為的に水平な路面に対し水平（平行）な状態にセットし、この状態においてＣＰＵ６ａは、超音波傾斜センサ１の第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂのそれぞれより取得した位相差のデータを基に前記ステップＳＴ２で説明した車高差を算出し、この車高差のデータを超音波傾斜センサ１に対応する水平面（＝初期値）のデータとしてメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する（ステップＳＴ１６）。この水平面（＝初期値）のデータを「基準車高差」とした場合、この基準車高差は第１の送受信部１ａおよび第２の送受信部１ｂの配置離間距離Ｓ（既知）を前提にしたデータである。
なお、この基準車高差は、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態にあるときには「０」が理想的であるが、必ずしも「０」である必要はなく、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態にあるときの値であればその値は任意でよい。例えば、超音波傾斜センサ１を前記図３のように取り付ける場合、この取り付け作業のバラツキ等で多少、傾斜して取り付けられることが生じ得る。この場合、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態であっても上記初期値（基準車高差）は「０」とならず、ある値を示すこととなるが、車体が水平である限りこの値は初期値（基準車高差）として有効となる。
【００２２】
前記ステップＳＴ１１において、判定結果が「水平面初期セット済み」の場合（ステップＳＴ１１―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ１８へ進む。
ステップＳＴ１８では、ＣＰＵ６ａは車速センサ３からのパルス信号を基に、車速が「０Ｋｍ／ｈ」（停車）であるかについて判定し、車速が「０Ｋｍ／ｈ」（停車）の場合（ステップＳＴ１８―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ１９へ進む。
ステップＳＴ１９では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ２の超音波傾斜センサ１における車体傾き量のデータ（以下、「超音波傾斜センサデータ」とする）を車速「０Ｋｍ／ｈ」（停車）用のバッファにストア（蓄積）する。ここで、超音波傾斜センサデータをストアするバッファは、上記の車速「０Ｋｍ／ｈ」（停車）用のバッファと、後述（ステップＳＴ２５）の車速「０Ｋｍ／ｈ以外」（走行）用のバッファとに分け、以降、停車時、走行時それぞれで異なるセンサデータの統計処理を実施する。これは、停車時と走行時とでは超音波傾斜センサ１のセンサ出力データのバラツキが異なるため、車両の速度に見合った統計処理を実施することで安定した角度データを算出するようにしたことによる。
【００２３】
次いで、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ２０において、車速「０Ｋｍ／ｈ」（停車）用の統計処理・平均値算出機能を指定し、ステップＳＴ１９でストアした超音波傾斜センサデータをもとに、予め設定した長時間・長距離に亘り平均化・統計処理し、次ステップのステップＳＴ２１において、平均化・統計処理に基づく車体傾斜データを算出する。
ここで、上記平均化には、ストアしたセンサデータを所定の範囲毎で平均を繰り返す移動平均を用いる。
この移動平均による平均化・統計処理に基づく車体傾斜データはメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶されている超音波傾斜センサ１用の水平面（＝初期値）のデータと対比される車体の傾斜角を表すデータであり、具体的には、平均化・統計処理された車高差のデータである。
【００２４】
ここで、長時間・長距離に亘る平均化とは、時間では例えば１日以上とし、距離としては例えば１００Ｋｍ程度の平均とする。
道路には上り坂、下り坂があり、超音波傾斜センサ１またはＧセンサ２は車体が傾斜していない場合にも路面の傾斜を検出する。従って、坂道も長時間に亘り平均化・統計処理すれば、水平面と路面の傾斜は平行とみなせる。
また、水平面に対する車体の傾斜は、上り坂、下り坂、加速時、減速時の全てのセンサデータを平均化処理すれば一様な角度となる。
このように、超音波傾斜センサデータを長時間・長距離に亘り移動平均を用いて平均化・統計処理することにより、光軸制御の要否の基準となる信頼性の高い車体傾斜データが得られることとなる。
【００２５】
ステップＳＴ２２では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ２１で算出した車体傾斜データとメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶されている超音波傾斜センサ１用の水平面（＝初期値）のデータとから車体と路面の傾斜角度を算出する。前述のように、メモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に予め記憶されている水平面（＝初期値）のデータは路面を表すデータでもあり、ヘッドライトの光軸制御に必要となる最終的なデータはこの路面に対する車体前後の傾斜角度である。従って、算出した車体傾斜データとメモリ部６ｂの水平面（＝初期値）のデータとから路面に対する車体の傾斜角度が得られる。
具体的には、ステップＳＴ２１の車体傾斜データである平均化・統計処理された車高差、メモリ部６ｂの初期値（基準車高差）およびこの初期値の前提になっている第１の送受信部１ａと第２の送受信部１ｂとの配置離間距離Ｓ（既知）とから路面に対する車体前後の傾斜角度が得られる。この場合、車高差と初期値との差の値が車体前後の傾斜角度を表し、車高差と初期値との関係が前方上がりまたは前方下がり等の車体前後の傾斜の向きを表すこととなる。例えば、車高差と初期値とを対比した結果が前方側が高い車高差であれば車体前後の傾斜の向きは前方上がりとなる。
【００２６】
ステップＳＴ２３では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ２２において算出した車体と路面の傾斜角度を基に左右のヘッドライト光軸制御部４，５を制御し、ヘッドライトの光軸位置を調節制御する。例えば、ステップＳＴ２２で得られた路面に対する車体の傾斜角度が前方上がりとすれば、ＣＰＵ６ａは左右のヘッドライトの光軸位置を下向き方向へ調節するようにヘッドライト光軸制御部４，５を制御する。これにより、ヘッドライトの光軸位置が適正位置へ修正されることとなる。
ステップＳＴ２４では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ２３で調節したヘッドライトの光軸位置をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶し、最新の光軸位置をデータ保存する。
【００２７】
また、前記ステップＳＴ１８の判定において、車速が「０Ｋｍ／ｈ」ではない場合（ステップＳＴ１８―ＮＯ）は、ステップＳＴ２５へ進む。
前述のステップＳＴ１９乃至ステップＳＴ２４は車両が停車状態であるときの処理フローであるが、このステップＳＴ２５以降ステップＳＴ３０は車両が走行状態であるときの処理フローである。このように、停車時と走行時とで処理を分けている理由はステップＳＴ１９で説明した通りである。ただし、個々のフローの基本的な処理内容は前述のステップＳＴ１９乃至ステップＳＴ２４と同様である。即ち、ステップＳＴ２５の処理は前記ステップＳＴ１９の処理と同様であり、以下、ステップＳＴ２６の処理はステップＳＴ２０、ステップＳＴ２７の処理はステップＳＴ２１、ステップＳＴ２８の処理はステップＳＴ２２、ステップＳＴ２９の処理はステップＳＴ２３、ステップＳＴ３０の処理はステップＳＴ２４の処理とそれぞれ同様である。ただし、ステップＳＴ２５においては、「０Ｋｍ／ｈ以外」（走行）用のバッファにデータをストアし、ステップＳＴ２６においては「０Ｋｍ／ｈ以外」（走行）用の統計処理・平均値算出機能を指定し、ステップＳＴ２５でストアした超音波傾斜センサデータをもとに、予め設定した長時間・長距離に亘り移動平均による平均化・統計処理し、次ステップのステップＳＴ２７において、平均化・統計処理に基づく車体傾斜データを算出している。このステップＳＴ２６においては、ステップＳＴ１９で説明したように車両の停車時とは異なり、車両の速度に見合った移動平均による平均化・統計処理を実施し、安定した信頼性の高い車体傾斜データを算出するようにしている。その他の処理内容については同様であり、その説明は省略する。
【００２８】
次に、ステップＳＴ３（図４）のＧセンサ２の使用を前提とした光軸制御について図６で説明する。
図６はＧセンサ２を使用したときのＣＰＵ６ａによる光軸制御の処理を示すフローチャートである。
図６において、ステップＳＴ４１では、ＣＰＵ６ａはＧセンサ２用としての水平面初期セットが既に済んで（終了して）いるかについて判定し、済みでない場合（ステップＳＴ４１―ＮＯ）は、ステップＳＴ４２へ進む。このステップＳＴ４１は対象となる傾斜センサをＧセンサ２とした判定処理であり、判定方法は前述のステップＳＴ１１と同様である。
【００２９】
また、ステップＳＴ４２以降ステップＳＴ４７は、Ｇセンサ２用としての水平面初期セットが未だ済みでない場合に、このＧセンサ２用の水平面（＝初期値）をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶させる処理フローであり、記憶させるデータがＧセンサ２用である点を除き各処理方法については前述の超音波傾斜センサ１を対象とした図５のステップＳＴ１２乃至ステップＳＴ１７の各処理方法と同様である。従って、その説明は省略する。
なお、Ｇセンサ２が前記図２で例示した原理構造のものとした場合、ステップＳＴ４６においてメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶される水平面（＝初期値）のデータは、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態にあるときの「基準抵抗値」にする。この基準抵抗値は、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態にあるときの固定端１１ａまたは固定端１１ｂと、摺動端１１ｄとの間の抵抗値であり、理想的には、固定端１１ａと固定端１１ｂとの間の抵抗値の半分である「中心抵抗値」とすればよいが、必ずしもこの「中心抵抗値」である必要はなく、Ｇセンサ２の車体への取り付け（図３）が作業バラツキ等で傾斜が生じても、車体が水平な路面に対し水平（平行）な状態にあるときの抵抗値であればその値は任意であり、有効である。
【００３０】
次に、ステップＳＴ４１において、判定結果が「水平面初期セット済み」の場合（ステップＳＴ４１―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ４８へ進む。
ステップＳＴ４８では、ＣＰＵ６ａは一定区間内の車両の車速が所定値（ｘ１）を超えているかについて判定し、この所定値（ｘ１）を超えている場合（ステップＳＴ４８―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ４９へ進む。上記車速については、車速センサ３からのパルス信号を基にＣＰＵ６ａが算出する。
また、ステップＳＴ４８の判定目的は、車速が所定値以下のときのＧセンサ２の傾斜データ出力が信頼性に欠け、車体傾斜角度の算出に誤差を生ずる場合があり、これを回避することにある。
ステップＳＴ４９では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ３のＧセンサ２における車体傾き量のデータ（以下、「Ｇセンサデータ」とする）をＧセンサデータ用のバッファにストアする。
【００３１】
ステップＳＴ５０では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ４９においてストアしたＧセンサデータ用のバッファをカウントし、このＧセンサデータ用バッファカウント数が所定値（ｙ１）を超えているかについて判定し、この所定値（ｙ１）を超えている場合（ステップＳＴ５０―ＹＥＳ）は、次ステップのステップＳＴ５１において、Ｇセンサデータ用バッファカウント数が所定値（ｙ２）を超えているかについて判定する。この判定において、所定値（ｙ２）を超えていない場合（ステップＳＴ５１―ＮＯ）は、ステップＳＴ５２へ進む。
ステップＳＴ５２では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ４９でストアした超音波傾斜センサデータ（車高差データ）をもとに、予め設定した長時間・長距離に亘り平均化・統計処理する。このステップＳＴ５２は前記図５のステップＳＴ２０の処理と同様であり、平均化・統計処理の目的や要する時間および距離等についても同様である。また、平均化に移動平均を用いる点についても同様である。
【００３２】
ステップＳＴ５３では、ＣＰＵ６ａは車速データから車両の加減速を求め、この加減速を考慮して平均化・統計処理する。
走行時において、路面の影響により車体の振動が大きくなり、センサデータとして扱うと誤差の原因となる場合があるためにノイズフィルタとして、加減速が大きく、車速が一定でない場合はセンサデータとして扱わないこととしている。即ち、このステップＳＴ５３では、ステップＳＴ５２による平均化・統計処理から加減速の大きい時点のセンサデータを除外して平均化・統計処理する。
ステップＳＴ５４では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ５３における平均化・統計処理に基づく車体傾斜データデータを算出する。この平均化・統計処理に基づく車体傾斜データは前記図５のステップＳＴ２１の場合と同様に、メモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶されているＧセンサ２用の水平面（＝初期値）のデータと対比される車体の傾斜角を表すデータである。なお、Ｇセンサ２が前記図２で例示した原理構造のものとした場合、この車体傾斜データデータはステップＳＴ３におけるサンプリングデータについて平均化・統計処理された抵抗値のデータとなる。
【００３３】
以降のステップＳＴ５５からステップＳＴ５７の処理は前記図５のステップＳＴ２２乃至ステップＳＴ２４と同様であり、ＣＰＵ６ａは、ステップＳＴ５５において、ステップＳＴ５４で算出した車体傾斜データとメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶されているＧセンサ２用の水平面（＝初期値）のデータとから車体と路面の傾斜角度を算出し、ステップＳＴ５６において、前記算出した車体と路面の傾斜角度を基に左右のヘッドライト光軸制御部４，５を制御し、ヘッドライトの光軸位置を調節制御し、ステップＳＴ５７において、前記制御したヘッドライトの光軸位置をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶し、最新の光軸位置をデータ保存する。
なお、Ｇセンサ２が前記図２で例示した原理構造のものとした場合、車体と路面の傾斜角度（ステップＳＴ５５）は以下のようにして得ることができる。即ち、ステップＳＴ５４の車体傾斜データである平均化・統計処理された抵抗値とメモリ部６ｂの初期値（基準抵抗値）とを対比し、両者間の差をもとに路面に対する車体前後の傾斜角度を得る。この場合、平均化・統計処理された抵抗値と初期値との差の値が車体前後の傾斜角度を表し、この抵抗値と初期値との関係が前方上がりまたは前方下がり等の車体前後の傾斜の向きを表すこととなる。例えば、このＧセンサ２が前方上がりになるほど抵抗値が大きくなるように構成したセンサとした場合、平均化・統計処理された抵抗値が初期値より大きいときには車体前後の傾斜の向きは前方上がりとなる。
【００３４】
一方、ステップＳＴ５１の判定結果において、Ｇセンサデータ用バッファカウント数が所定値（ｙ２）を超えている場合（ステップＳＴ５１―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ５８へ進む。
ステップＳＴ５８では、ＣＰＵ６ａは走行距離Ｌが所定値（ｚ１）を超えているかについて判定し、この所定値（ｚ１）を超えている場合（ステップＳＴ５８―ＹＥＳ）は、ステップＳＴ５９へ進む。ここで、上記走行距離Ｌは車速センサ３からのパルス信号とＣＰＵ６ａが内蔵する時計機能とからＣＰＵ６ａが算出する。
ステップＳＴ５９では、ＣＰＵ６ａは前記ステップＳＴ５２と同様に、ステップＳＴ４９でストアしたＧセンサデータをもとに、予め設定した長時間・長距離に亘り平均化・統計処理する。このステップＳＴ５９における平均化・統計処理はＧセンサデータ用バッファカウント数が所定値（ｙ２）を超え（ステップＳＴ５１）、さらに、走行距離Ｌが所定値（ｚ１）を超えた場合に行うので、平均化・統計処理の対象となるＧセンサデータの量がステップＳＴ５２の場合より多くなる。即ち、Ｇセンサデータ量が所定値（ｙ２）を超え、さらに、所定値（ｚ１）を超えた場合にこのステップＳＴ５９の平均化・統計処理が実施される。
【００３５】
ここで、上記長時間・長距離に亘る平均化とは、時間では例えば１日以上とし、距離としては例えば１００Ｋｍ以上の平均とする。また、平均化には移動平均を用いる。このデータの量の多いことにより、移動平均による平均化・統計処理したデータの信頼性は一層向上する。従って、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ６０において、この信頼性の高い平均値データを新たな水平面（＝初期値）のデータとして現在の水平面（＝初期値）のデータに代えて更新する。
ステップＳＴ６１では、ＣＰＵ６ａは前記更新した水平面（＝初期値）のデータをメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する。
以降、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ６２において、走行距離データＬをクリアし、ステップＳＴ６３において、Ｇセンサデータ用バッファカウント数をクリアし、ステップＳＴ６４へ進む。
ステップＳＴ６４では、ＣＰＵ６ａは走行距離ＬとＧセンサデータ用バッファカウント数をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する。この記憶処理について以下に説明する。
【００３６】
次に、前記ステップＳＴ６４における走行距離Ｌのメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）への記憶処理について図７で説明する。
図７は走行距離Ｌをメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）へ記憶する処理を示すフローチャートである。
図７において、ステップＳＴ７１では、ＣＰＵ６ａは車速センサ３からのパルス信号のパルス回数をカウントする。
ステップＳＴ７２では、ＣＰＵ６ａは内蔵の時計機能を用いて一定時間（ｗ１）が経過したかについて判定し、一定時間経過した場合（ステップＳＴ７２―ＹＥＳ）は、次ステップのステップＳＴ７３において、ステップＳＴ７１でカウントした車速パルスのカウント数とステップＳＴ７２で判定した一定時間（ｗ１）とから走行距離Ｌ１を算出する。
ステップＳＴ７４では、ＣＰＵ６ａは車速データのパルス回数をクリアする。
ステップＳＴ７５では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ７３において算出した走行距離Ｌ１を過去の走行距離Ｌに加算し、延べ走行距離Ｌを更新し、次ステップのステップＳＴ７６において、この延べ走行距離Ｌをメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）へ記憶する。この延べ走行距離ＬはステップＳＴ５８の判定に使用される。
【００３７】
次に、前記ステップＳＴ６４におけるＧセンサデータ用バッファカウント数のメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）への記憶処理について図８で説明する。
図８はＧセンサデータ用バッファカウント数をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）へ記憶する処理を示すフローチャートである。
図８において、ステップＳＴ８１では、ＣＰＵ６ａは内蔵の時計機能を用いて一定時間（ｗ２）が経過したかについて判定し、一定時間経過した場合（ステップＳＴ８１―ＹＥＳ）は、次ステップのステップＳＴ８２において、Ｇセンサデータ用バッファカウント数をストアする。
ステップＳＴ８３では、ＣＰＵ６ａはステップＳＴ８２でストアしたＧセンサデータ用バッファカウント数をメモリ部６ｂ（ＥＥＰＲＯＭ）へ記憶する。このＧセンサデータ用バッファカウント数はステップＳＴ５０，５１の判定に使用される。
【００３８】
以上のように、この実施の形態１によれば、超音波傾斜センサ１とＧセンサ２の２系統のセンサを設け、超音波傾斜センサ１の出力が路面の影響の無い正常なデータのときにはこの超音波傾斜センサ１の送受信部１ａ，１ｂよりデータ取得し、または、超音波傾斜センサ１の出力が路面の影響により不正常なデータのときにはＧセンサ２よりデータ取得し、取得したセンサデータを基に車体傾き量を演算後、該車体傾き量を所定の時間および走行距離に亘り平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータと予めメモリ部６ｂに記憶している傾斜角度初期値とをもとに、路面に対する車体前後の傾斜角度を算出し、この傾斜角度を基にヘッドライト光軸制御部４，５を制御しヘッドライトの光軸を調節するように構成したので、推定値ではなく実測に基づいた信頼性の高い車体傾斜角度のデータを得ることができ、この信頼性の高い傾斜角度のデータを基にヘッドライトの光軸を調節制御することにより、光軸制御の信頼性を向上することができる。
【００３９】
また、超音波傾斜センサ１の出力が路面の影響の無い正常なデータのときには該超音波傾斜センサ１よりデータ取得し、これに対し超音波傾斜センサ１の出力が路面の影響により不正常なデータのときには前記Ｇセンサ２よりデータ取得するように構成したので、路面状態が悪化した場合にはＧセンサ２がこれを補完し、このＧセンサ２により車体前後の傾斜角度の算出が可能となり、これにより、光軸制御の信頼性を向上することができる。
また、超音波傾斜センサ１よりセンサデータを取得したときには、車体傾き量についての平均化・統計処理を停車時と走行時それぞれ別個の処理を行うので、停車時と走行時とで超音波傾斜センサ１の出力データのバラツキが異なるという傾向に対処可能となり、車両の速度に見合った統計処理を実施することができ、安定した車体前後の傾斜角度を算出することができる。
【００４０】
また、重力センサよりセンサデータを取得したときには、走行車速が一定速度のときの車体傾き量をもとに平均化・統計処理するので、路面の影響等により車体の振動が大きくなり、センサデータとして扱うと車体傾斜角度算出の誤差の原因となる場合があるという問題を回避でき、信頼性のある車体前後の傾斜角度を算出することができる。
また、Ｇセンサ２よりデータ取得した場合において、このＧセンサ２に基づく車体傾き量のデータ量が所定のデータ量を超えたときには、この車体傾き量をもとに平均化・統計処理し、この平均化・統計処理したデータを新たな傾斜角度初期値として現在記憶されている傾斜角度初期値に代えて更新するように構成したので、Ｇセンサ２に対応する初期値の経年変化に対処可能となり、常に、正確な初期値を保有することができる。
また、車体傾き量の平均化の算出に移動平均を用いるので、信頼性の高い車体前後の傾斜角度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】この発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の構成におけるＧセンサの一例の原理説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置の各構成部分の車両上における配置説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置のＣＰＵによる全体的な光軸制御の処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置において超音波傾斜センサを使用したときのＣＰＵによる光軸制御の処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１による車両用ヘッドライト光軸制御装置においてＧセンサ２を使用したときのＣＰＵによる光軸制御の処理を示すフローチャートである。
【図７】図６のフローチャートにおいて走行距離をメモリ部へ記憶する処理を示すフローチャートである。
【図８】図６のフローチャートにおいてＧセンサデータ用バッファカウント数をメモリ部へ記憶する処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４２】
１  超音波傾斜センサ、１ａ，１ｂ  送受信部、２  重力センサ（Ｇセンサ）、３  車速センサ、４，５  ヘッドライト光軸制御部、６  制御装置、１１  ポテンションメータ、１１ａ，１１ｂ  固定端、１１ｃ  摺動点、１１ｄ  摺動端、１２  懸垂用部材、１３  錘、２１  車両、２１ａ（Ｒ），２１ａ（Ｌ）  ヘッドライト。
【図１】
2006290005.tif 000003
【図２】
2006290005.tif 000004
【図３】
2006290005.tif 000005
【図４】
2006290005.tif 000006
【図５】
2006290005.tif 000007
【図６】
2006290005.tif 000008
【図７】
2006290005.tif 000009
【図８】
2006290005.tif 000010