(57)【要約】【課題】類似曲線を精度よく抽出する。【解決手段】車両に関する連続した信号により構成される対象曲線パターンを取得する対象曲線パターン取得部と、標準曲線パターンにおける等間隔の点の数に基づいて複数のグループを設定するグループ設定部と、標準曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、複数のグループのいずれかに分類する標準グループ分類部と、対象曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、複数のグループのいずれかに分類する対象グループ分類部と、対象曲線パターンにおける各点のグループと、標準曲線パターンにおける各点のグループとの類似度に基づいて、動的計画法により、標準曲線パターンにおける各点のグループに対する該対象曲線パターンにおける各点のグループのスコアを導出するスコア導出部と、スコアに基づいて標準曲線パターンに類似する類似曲線を対象曲線パターンから抽出する類似曲線抽出部とを備える。【選択図】図３
2018043667.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準曲線パターンを記憶する記憶部と、
車両に関する連続した信号により構成される対象曲線パターンを取得する対象曲線パターン取得部と、
前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の数に基づいて複数のグループを設定するグループ設定部と、
前記標準曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、前記グループ設定部によって設定された複数のグループのいずれかに分類する標準グループ分類部と、
前記対象曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、前記グループ設定部によって設定された複数のグループのいずれかに分類する対象グループ分類部と、
前記対象曲線パターンにおける各点のグループと、前記標準曲線パターンにおける各点のグループとの類似度に基づいて、動的計画法により、該標準曲線パターンにおける各点のグループに対する該対象曲線パターンにおける各点のグループのスコアを導出するスコア導出部と、
前記スコアに基づいて前記標準曲線パターンに類似する類似曲線を前記対象曲線パターンから抽出する類似曲線抽出部と、
を備える類似曲線抽出装置。
【請求項２】
前記グループ設定部は、
各グループに含まれる前記点の数が同数となるように、前記複数のグループを設定する請求項１に記載の類似曲線抽出装置。
【請求項３】
前記グループ設定部は、
最も高い範囲のグループよりも、さらに高い範囲のグループを設定するとともに、最も低い範囲のグループよりも、さらに低い範囲のグループを設定する請求項２に記載の類似曲線抽出装置。
【請求項４】
前記グループ設定部は、
前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の微分値に基づいてグループを設定し、
前記標準グループ分類部は、
前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の微分値のグループを、前記グループ設定部によって設定されたいずれかのグループに分類し、
前記対象グループ分類部は、
前記対象曲線パターンにおける等間隔の点の微分値のグループを、前記グループ設定部によって設定されたいずれかのグループに分類する請求項１から３のいずれか１項に記載の類似曲線抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に関する対象曲線から標準曲線に類似する類似曲線を抽出する類似曲線抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両では、走行状況を検出し、また、車両を制御するときに、車速等の車両に関する信号の曲線を解析する場合がある。このような場合、類似曲線抽出装置は、入力された信号パターン（対象曲線）を折れ線で近似し、折れ線をベクトル系列に変換し、入力パターンのベクトル系列と、標準パターンのベクトル系列とを比較することで、標準パターンに類似する入力パターン部分（類似曲線）を抽出するようになされている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−２９８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の類似曲線抽出装置では、例えば信号パターン（曲線）の上下幅範囲が異なる場合に、入力パターンと標準パターンの形状が類似していても、類似曲線を抽出することができないおそれがあった。
【０００５】
本発明は、このような課題に鑑み、類似曲線を精度よく抽出することが可能な類似曲線抽出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の類似曲線抽出装置は、標準曲線パターンを記憶する記憶部と、車両に関する連続した信号により構成される対象曲線パターンを取得する対象曲線パターン取得部と、前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の数に基づいて複数のグループを設定するグループ設定部と、前記標準曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、前記グループ設定部によって設定された複数のグループのいずれかに分類する標準グループ分類部と、前記対象曲線パターンにおける等間隔の点のグループを、前記グループ設定部によって設定された複数のグループのいずれかに分類する対象グループ分類部と、前記対象曲線パターンにおける各点のグループと、前記標準曲線パターンにおける各点のグループとの類似度に基づいて、動的計画法により、該標準曲線パターンにおける各点のグループに対する該対象曲線パターンにおける各点のグループのスコアを導出するスコア導出部と、前記スコアに基づいて前記標準曲線パターンに類似する類似曲線を前記対象曲線パターンから抽出する類似曲線抽出部と、を備える。
【０００７】
また、前記グループ設定部は、各グループに含まれる前記点の数が同数となるように、前記複数のグループを設定するとよい。
【０００８】
また、前記グループ設定部は、最も高い範囲のグループよりも、さらに高い範囲のグループを設定するとともに、最も低い範囲のグループよりも、さらに低い範囲のグループを設定するとよい。
【０００９】
また、前記グループ設定部は、前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の微分値に基づいてグループを設定し、前記標準グループ分類部は、前記標準曲線パターンにおける等間隔の点の微分値のグループを、前記グループ設定部によって設定されたいずれかのグループに分類し、前記対象グループ分類部は、前記対象曲線パターンにおける等間隔の点の微分値のグループを、前記グループ設定部によって設定されたいずれかのグループに分類するとよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、類似曲線を精度よく抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】類似曲線抽出装置の構成を示す図である。
【図２】標準曲線パターンおよび対象曲線パターンを説明するための図である。
【図３】標準曲線パターンに基づくグループの設定を説明する図である。
【図４】対象曲線パターンのグループの分類を説明する図である。
【図５】動的計画法で用いられるテーブルを説明する図である。
【図６】動的計画法で用いられるテーブルを説明する図である。
【図７】類似曲線抽出処理の流れ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】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１３】
図１は、類似曲線抽出装置１の構成を示す図である。類似曲線抽出装置１は、制御部１０、記憶部１２、車速センサ（対象曲線パターン取得部）１４、ヨーレートセンサ１６を含んで構成されている。
【００１４】
制御部１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路で構成されている。また、制御部１０には、記憶部１２、車速センサ１４、ヨーレートセンサ１６が接続されている。
【００１５】
車速センサ１４は、車両の速度を検出し、検出した速度を示す速度信号を制御部１０に送信する。ヨーレートセンサ１６は、車両のヨーレート（回転角速度）を検出し、検出したヨーレートを示すヨーレート信号を制御部１０に送信する。
【００１６】
図２は、標準曲線パターンおよび対象曲線パターンを説明するための図である。例えば、記憶部１２には、図２（ａ）に示すような、変速時の速度の変化を示す標準的な曲線パターン（以下、これを標準曲線パターンと称する）が記憶されている。
【００１７】
そして、制御部１０は、図２（ｂ）に示すような、例えば車両の速度の変化を解析するために、車速センサ１４によって検出された連続する速度（速度信号）により構成される曲線パターン（以下、これを対象曲線パターンと称する）から、標準曲線パターンと類似する部分を抽出する類似曲線抽出処理を実行する。
【００１８】
制御部１０は、類似曲線抽出処理を実行する際、平滑化部２０、微分化部２２、グループ設定部２４、標準グループ分類部２６、対象グループ分類部２８、テーブル生成部３０、スコア導出部３２、類似曲線抽出部３４として機能する。以下では、類似曲線抽出処理について詳述する。
【００１９】
図３は、標準曲線パターンに基づくグループの設定を説明する図である。平滑化部２０は、記憶部１２に記憶された標準曲線パターン、および、車速センサ１４によって検出された対象曲線パターンを、ノイズ削除およびデータ量削減のため、それぞれ平滑化する。
【００２０】
その後、微分化部２２は、平滑化された標準曲線パターンから、図３（ａ）に示すように、予め設定された時間間隔ごとに等間隔点Ａ１〜Ａ１０を抽出する。また、微分化部２２は、図３（ｂ）に示すように、平滑化された標準曲線パターンにおける等間隔点Ａ１〜Ａ１０の微分値Ｄ１〜Ｄ１０を導出する。
【００２１】
その後、グループ設定部２４は、図３（ｃ）に示すように、それぞれのグループに属する微分値Ｄ１〜Ｄ１０の数が同数となるように、微分値の範囲を示す５つのグループ（第２グループ〜第６グループ）を設定する。つまり、本実施形態では、１つのグループに２つの微分値が属するようにグループを設定する。なお、各グループの境界は、上位のグループに属する微分値のうちの最も小さい微分値と、下位のグループに属する微分値のうちの最も大きい微分値との中間に設定される。また、第２グループの上側の境界は、第２グループに属する微分値のうちの最も大きい微分値とし、第６グループの下側の境界は、第６グループに属する微分値のうちの最も小さい微分値とする。
【００２２】
また、グループ設定部２４は、図３（ｄ）に示すように、第２グループよりも微分値が大きい範囲である第１グループ、および、第６グループよりも微分値が小さい範囲である第７グループを設定する。ここでは、第１グループの幅が、第２グループの幅と同一となるように第１グループが設定される。また、第７グループの幅が、第６グループの幅と同一となるように第７グループが設定される。
【００２３】
さらに、グループ設定部２４は、図３（ｅ）に示すように、第１グループよりも微分値が大きい範囲、および、第７グループよりも微分値が小さい範囲をグループ外に設定する。
【００２４】
標準グループ分類部２６は、標準曲線パターンの微分値Ｄ１〜Ｄ１０がそれぞれ属するグループＳ１〜Ｓ１０（図５参照）を、第１グループ〜第７グループまたはグループ外のいずれかに分類する。
【００２５】
図４は、対象曲線パターンのグループの分類を説明する図である。微分化部２２は、平滑化された対象曲線パターンから、図４（ａ）に示すように、標準曲線と同様に、予め設定された間隔ごとに等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０を抽出する。その後、微分化部２２は、図４（ｂ）に示すように、平滑化された対象曲線パターンにおける等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０の微分値Ｅ１〜Ｅ２０を導出する。
【００２６】
対象グループ分類部２８は、図４（ｃ）に示すように、対象曲線パターンの微分値Ｅ１〜Ｅ２０がそれぞれ属するグループＯ１〜Ｏ２０（図５参照）を、グループ設定部２４により設定された第１グループ〜第７グループまたはグループ外のいずれかに分類する。
【００２７】
図５および図６は、動的計画法に用いられるテーブルを説明する図である。テーブル生成部３０は、図５（ａ）に示すように、標準曲線パターンの等間隔点Ａ１〜Ａ１０のグループＳ１〜Ｓ１０を行とし、標準曲線の等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０のグループＯ１〜Ｏ２０を列とする、（ｎ＋１）×（ｍ＋１）のテーブルを生成する。テーブルでは、１行目をとばして２行目からｎ＋１行目のパラメータをグループＳ１〜Ｓ１０とし、１列目をとばして２列目からｍ＋１行目のパタメータをグループＯ１〜Ｏ２０とする。
【００２８】
また、テーブル生成部３０は、テーブルの初期化処理を行う。具体的には、テーブル生成部４０は、図５（ｂ）に示すように、テーブルの１行目および１列目の各セル（１，ｊ）、（ｉ，１）のスコアＣ１，ｊ、Ｃｉ，１に０を代入する。
【００２９】
その後、スコア導出部３２は、図６（ａ）に示すように、下記式（１）および式（２）に基づいて、セル（ｉ，ｊ）のスコアＣｉ，ｊを左側の列から順に、上から下へ向かって順に導出する。
【数１】
2018043667.tif 000003
…（１）
【数２】
2018043667.tif 000004
…（２）
ここで、Ｃｉ，ｊは、ｉ行ｊ列のセルのスコアを示し、Ｄｉ，ｊは、グループＳｉとグループＯｊとの類似度に基づく加算値を示す。また、式（２）における、Ｃａｓｅ１は、グループＳｉとグループＯｊとが同じグループに属する場合である。Ｃａｓｅ２は、グループＳｉとグループＯｊとが隣接するグループに属する場合である。Ｃａｓｅ３は、グループＳｉとグループＯｊとが同じグループおよび隣接するグループに属していない、または、グループＯｊがグループ外に属している場合である。
【００３０】
したがって、式（１）では、計算対象のセル（ｉ，ｊ）に対して左斜め上のセル（ｉ−１、ｊ−１）のスコア（Ｃｉ−１、ｊ−１）からＤｉ，ｊが加算される。また、計算対象のセル（ｉ，ｊ）に対して上のセル（ｉ、ｊ−１）のスコア（Ｃｉ、ｊ−１）から２が減算される。また、計算対象のセル（ｉ，ｊ）に対して左のセル（ｉ−１、ｊ）のスコア（Ｃｉ−１、ｊ）から２が減算される。そして、これらの３つの値と０とが比較され、最も高い値が計算対象のセル（ｉ，ｊ）のスコアＣｉ，ｊとなる。
【００３１】
また、式（２）では、グループＳｉとグループＯｊとの類似度が高い場合（Ｃａｓｅ１）には「３」が決定され、また、グループＳｉとグループＯｊとの類似度がＣａｓｅ１よりも低いが、Ｃａｓｅ３よりも高い場合には「１」が決定され、グループＳｉとグループＯｊとの類似度が最も低い場合（Ｃａｓｅ３）には「０」が決定される。
【００３２】
したがって、式（１）、式（２）では、グループＳ１〜Ｓ１０に対して、連続してグループＯ１〜Ｏ２０の類似度が高くなるに連れてスコアが高くなっていく。そして、グループＳ１〜Ｓ１０に対して、グループＯ１〜Ｏ２０の類似度が低くなると、スコアが減算されていき、最終的には０になる。つまり、連続するグループＳ１〜Ｓ１０に対して、類似度が高いグループＯ１〜Ｏ２０の部分を抽出することができる。なお、式（１）、式（２）において、加算または減算される値は、一例に過ぎず、グループＳ１〜Ｓ１０に対して、連続してグループＯ１〜Ｏ２０の類似度が高くなるに連れてスコアが高くなっていき、グループＳ１〜Ｓ１０に対してグループＯ１〜Ｏ２０の類似度が低くなるとスコアが減算されていくのであれば、他の値であってもよい。
【００３３】
その後、類似曲線抽出部３４は、図６（ｂ）に示すように、全てのセルのうち、最も値が高いスコアのセルを抽出する。図６（ｂ）においては、スコアが２２のセル（１０，１２）が最もスコアの高いセルとして抽出される。なお、隣接するセルのなかに、最も値の高いセルが複数ある場合には、テーブル上最も右下側のセルが抽出される。
【００３４】
そして、類似曲線抽出部３４は、図６（ｂ）における太線で示すように、抽出したセルから、左上、上、左に隣接するセルのうち、最も値が高いセルを順に抽出するトレースバック処理を行う。トレースバック処理では、セルの値が０になるまで繰り返し行われる。
【００３５】
このようにしてトレースバック処理を行った後、類似曲線抽出部３４は、対象曲線パターンから、抽出したセルに対応する等間隔点（ここでは、Ｏ１〜Ｏ１２に対応する等間隔点Ｂ１〜Ｂ１２）を結ぶ曲線部分を、標準曲線パターンと類似する類似曲線として抽出する。
【００３６】
このように、類似曲線抽出装置１では、標準曲線パターンの微分値Ｄ１〜Ｄ１０の数が同数となるようにグループを設定するようにした。これにより、標準曲線パターンの微分値Ｄ１〜Ｄ１０を等間隔のグループで分類する場合と比較して、微分値がほとんど変化しない場合であっても、微分値の数が偏らずにグループを設定することができる。
【００３７】
これにより、類似曲線抽出装置１は、標準曲線パターンの微分値Ｄ１〜Ｄ１０がほとんど変化しない場合であっても、精度よくグループを設定することができ、精度よく類似曲線を抽出することができる。
【００３８】
また、式（２）では、グループＳｉとグループＯｊとの類似度に応じて加算値を変えるようにした。既知の動的計画法では、グループＳｉとグループＯｊとが一致する場合に１を加算し、グループＳｉとグループＯｊとが一致しない場合に−１を加算するようにしている。しかしながら、本実施形態では、グループＳｉとグループＯｊとが一致する場合には、類似度が非常に高いとして３を加算し、グループＳｉとグループＯｊとが隣接するグループに属する場合には、類似度が高いとして１を加算する。このようにすることで、グループＳｉとグループＯｊとの類似度をより反映した加算値を導出することができ、類似曲線を抽出する際の精度を向上することができる。
【００３９】
また、式（１）では、計算対象のセル（ｉ，ｊ）に対して上のセル（ｉ、ｊ−１）のスコア（Ｃｉ、ｊ−１）から２が減算され、計算対象のセル（ｉ，ｊ）に対して左のセル（ｉ−１、ｊ）のスコア（Ｃｉ−１、ｊ）から２が減算されるようにした。上記したように、式（２）では、類似度が非常に高い場合３を加算するようにしているので、これに合わせて、式（１）では、上および左のセルのスコアから２を減算するようにしている。
【００４０】
図７は、類似曲線抽出処理の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、平滑化部２０は、記憶部１２に記憶された標準曲線パターン、および、車速センサ１４によって検出された対象曲線パターンを、ノイズ削除およびデータ量削減のため、それぞれ平滑化する（Ｓ１００）。その後、微分化部２２は、平滑化された標準曲線パターンから、予め設定された間隔ごとに等間隔点Ａ１〜Ａ１０を抽出し、等間隔点Ａ１〜Ａ１０の微分値Ｄ１〜Ｄ１０を導出する。同様に、微分化部２２は、平滑化された対象曲線パターンから、予め設定された間隔ごとに等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０を抽出し、等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０の微分値Ｅ１〜Ｅ２０を導出する（Ｓ１０２）。
【００４１】
その後、グループ設定部２４は、それぞれのグループに属する微分値Ｄ１〜Ｄ１０の数が同数となるように、微分値の範囲を示す５つのグループ（第２グループ〜第６グループ）を設定する。また、グループ設定部２４は、第２グループよりも微分値が大きい範囲である第１グループ、および、第６グループよりも微分値が小さい範囲である第７グループを設定する。さらに、グループ設定部２４は、第１グループよりも微分値が大きい範囲、および、第７グループよりも微分値が小さい範囲をグループ外に設定する（Ｓ１０４）。
【００４２】
標準グループ分類部２６は、標準曲線パターンの微分値Ｄ１〜Ｄ１０がそれぞれ属するグループＳ１〜Ｓ１０を、第１グループ〜第７グループまたはグループ外のいずれかに特定する。また、対象グループ分類部２８は、対象曲線パターンの微分値Ｅ１〜Ｅ２０がそれぞれ属するグループＯ１〜Ｏ２０を、グループ設定部２４により設定された第１グループ〜第７グループまたはグループ外のいずれかに特定する（Ｓ１０６）。
【００４３】
テーブル生成部３０は、標準曲線パターンの等間隔点Ａ１〜Ａ１０のグループＳ１〜Ｓ１０を行とし、標準曲線の等間隔点Ｂ１〜Ｂ２０のグループＯ１〜Ｏ２０を列とするテーブルを生成する。また、テーブル生成部３０は、テーブルの初期化処理を行う（Ｓ１０８）。
【００４４】
スコア導出部３２は、上記式（１）および式（２）に基づいて、セル（ｉ，ｊ）のスコアＣｉ，ｊを左側の列から順に、上から下へ向かって順に導出する（Ｓ１１０）。
【００４５】
その後、類似曲線抽出部３４は、全てのセルのうち、最も値が高いスコアのセルを抽出した後、抽出したセルから、左上、上、左に隣接するセルのうち、最も値が高いセルを順に抽出するトレースバック処理を行う。そして、類似曲線抽出部３４は、抽出したセルに対応する等間隔点を結ぶ曲線部分を、標準曲線パターンと最も類似する類似曲線として抽出し（Ｓ１１２）、当該類似曲線抽出処理を終了する。
【００４６】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００４７】
なお、上記実施形態において、対象曲線パターンおよび標準曲線パターンが、速度（速度信号）の曲線パターンである場合について説明したが、これに限らず、ヨーレート（ヨーレート信号）等の車両に関する信号の曲線パターンに適用することができる。
【００４８】
また、上記実施形態において、対象曲線パターンおよび標準曲線パターンに対して平滑化した場合について説明したが、平滑化は必須ではない。
【００４９】
また、上記実施形態において、対象曲線パターンおよび標準曲線パターンの微分値を用いるようにしたが、これに限らず、２回微分した値を用いてもよく、また、微分する前の値（速度）を用いてもよい。ただし、曲線パターンの形状をより反映した微分値を用いることで、対象曲線パターンおよび標準曲線パターンの上下幅や時間軸方向の幅が異なる場合であっても、類似曲線の抽出精度を向上することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は、車両に関する対象曲線から標準曲線に類似する類似曲線を抽出する類似曲線抽出装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１  類似曲線抽出装置
１２  記憶部
１４  車速センサ（対象曲線パターン取得部）
２４  グループ設定部
２６  標準グループ分類部
２８  対象グループ分類部
３２  スコア導出部
３４  類似曲線抽出部
【図１】
2018043667.tif 000005
【図２】
2018043667.tif 000006
【図３】
2018043667.tif 000007
【図４】
2018043667.tif 000008
【図５】
2018043667.tif 000009
【図６】
2018043667.tif 000010
【図７】
2018043667.tif 000011