(57)【要約】  車両のための慣性センサユニットを動作させるための方法（１００）であって、ａ）車両の走行中に慣性センサデータ、走行方向データ及び／又は操舵角データ、及び／又は、車輪回転数を検出するステップ（１０１）と、ｂ）検出された走行方向データ及び／又は操舵角データに応じて、慣性センサデータのための補正行列を決定するステップ（１０２）と、ｃ）走行方向データ及び／又は操舵角データに応じて、目標座標系に対する慣性センサデータのための変換行列を決定するステップ（１０３）と、ｄ）補正行列及び／又は変換行列を用いて慣性センサデータを変換するステップ（１０４）と、ｅ）変換された慣性センサデータを出力するステップ（１０５）と、を有する方法（１００）である。
2021507266.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のための慣性センサユニットを動作させるための方法（１００）であって、
ａ）前記車両の走行中に慣性センサデータ、走行方向データ及び／又は操舵角データ、及び／又は、車輪回転数を検出するステップ（１０１）と、
ｂ）検出された前記走行方向データ及び／又は前記操舵角データに応じて、前記慣性センサデータのための補正行列を決定するステップ（１０２）と、
ｃ）前記走行方向データ及び／又は前記操舵角データに応じて、目標座標系に対する前記慣性センサデータのための変換行列を決定するステップ（１０３）と、
ｄ）前記補正行列及び／又は前記変換行列を用いて前記慣性センサデータを変換するステップ（１０４）と、
ｅ）変換された前記慣性センサデータを出力するステップ（１０５）と、
を有する方法（１００）。
【請求項２】
前記補正行列を決定するステップ（１０２）、及び／又は、前記変換行列を決定するステップ（１０３）は、前記慣性センサユニットの動作の学習フェーズ中にのみ実施される、
請求項１に記載の方法（１００）。
【請求項３】
補正変換行列を形成するために、前記補正行列と前記変換行列とを合成する追加のステップを有し、特に、
前記合成するステップは、前記学習フェーズの終了とともに実施され、
前記変換するステップ（１０４）において、合成された前記補正変換行列を用いて前記慣性センサデータが変換される、
請求項１又は２に記載の方法（１００）。
【請求項４】
前記補正変換行列は、特に前記学習フェーズの終了時に、前記慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される、
請求項３に記載の方法（１００）。
【請求項５】
前記補正行列及び／又は前記変換行列は、特に前記学習フェーズの終了時に、前記慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項６】
前記慣性センサデータを出力するために、スケーリング行列を用いて前記慣性センサデータをスケーリングする追加のステップを有する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（１００）の総てのステップを実施するために構成されているコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムが保存されている機械可読記憶媒体。
【請求項９】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（１００）の総てのステップを実施するように構成されている電子制御ユニット。
【請求項１０】
補正行列及び／又は変換行列及び／又は補正変換行列を格納するための少なくとも１つの不揮発性メモリを有する、請求項９に記載の電子制御ユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
慣性センサユニットは、慣性センサデータ、即ち、加速度データ及び回転速度データを検出する。基本的に、慣性センサユニットは、任意の空間方向における慣性センサデータを検出することができる。典型的には、慣性センサデータは、３本指の法則又は右手の法則に従って３つの古典的な空間方向に適用される。ここから、慣性センサの座標系が得られる。
【背景技術】
【０００２】
慣性センサユニットが車両に取り付けられる場合においては、座標系が、車両の座標系又は他の車両システムの目標座標系と一致しない種々の理由が存在する。
【０００３】
従って、慣性センサデータを、事前に規定された規則を用いて所望の目標座標系に変換することは珍しくない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この規則を、開発の時点において慣性センサユニットの処理ソフトウェアについて考慮すると、誤差又は曖昧性が生じる可能性があり、これらの一部は、労力を費やしてしか除去することができない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
発明の開示
前述の背景を前にして、本発明によれば、車両のための慣性センサユニットを動作させるための方法が提案される。
【０００６】
当該方法は、
ａ）車両の走行中に慣性センサデータ、走行方向データ又は操舵角データ又は車輪回転数を検出するステップと、
ｂ）走行方向データ又は操舵角データに応じて、慣性センサデータのための補正行列を決定するステップと、
ｃ）走行方向データ又は操舵角データに応じて、目標座標系に対する慣性センサデータのための変換行列を決定するステップと、
ｄ）補正行列又は変換行列を用いて慣性センサデータを変換するステップと、
ｅ）変換された慣性センサデータを出力するステップと、
を有する。
【０００７】
走行方向データとは、車両の走行方向に関する情報を含む、手元にあるデータとして理解されるべきである。
【０００８】
操舵角データは、車両の操舵角又はカーブ走行に関する情報を含む、手元にあるデータとして理解されるべきである。
【０００９】
車輪回転数からは、操舵角と共にヨーレートを導出することができる。
【００１０】
補正行列は、慣性センサシステムを車両に取り付けたときの取り付け誤差を補償する目的のために、慣性センサデータを変換するための規則である。
【００１１】
変換行列は、慣性センサデータを、慣性センサユニットの座標系から目標座標系へと変換するための規則である。そのような目標座標系は、慣性センサユニットの座標系の１８０°の回転を含み得る。同様に又は追加的に、空間方向の方向変更も考えられ、その場合には、３本指の法則に即して正の値が割り当てられている軸に、負の値が割り当てられる。変換行列は、元の座標系とは異なるスケーリングを有し得る。
【００１２】
本発明の方法の利点は、慣性センサデータを変換するための事前に規定された規則を省略することができるという点において見て取れる。
【００１３】
従って、例えば、変換行列を決定するステップにおいて、検出された慣性センサデータ、走行方向データ又は操舵角データを目標座標系と比較することによって、変換行列を決定することができる。
【００１４】
このために、目標座標系を、慣性センサユニットに対応付けられたメモリ、例えば不揮発性メモリに格納することができる。
【００１５】
メモリは、慣性センサユニットに対応付けられている。このことは、即ち、慣性センサユニットが、メモリにアクセス可能であることを意味する。メモリ自体は、必ずしも慣性センサユニットの一部である必要はない。従って、例えば、メモリは、慣性センサユニットが結合されている車両システムの一部であってもよい。
【００１６】
次いで、本発明の方法によって変換行列の決定が実施される。これにより、設計エラー及びプログラミングエラーを防止することができる。
【００１７】
さらに、それぞれの事前に規定された目標座標系ごとに明示的な規則を作成することが必要ではなくなり、所望の目標座標系を事前に規定又は格納すれば十分となる。その場合、変換行列の決定は、本発明に係る方法によって自動的に実施される。
【００１８】
これにより、慣性センサユニットの動作、又は、例えば、高精度の位置特定のための装置のような、慣性センサユニットのデータを処理するユニットの動作が、より確実なものとなる。
【００１９】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、補正行列を決定するステップ、又は、変換行列を決定するステップは、慣性センサユニットの動作の学習フェーズ中にのみ実施される。
【００２０】
慣性センサユニットの場合、慣性センサユニットを車両に取り付けた後の最初の寿命時間を、学習フェーズとすることができる。この時間内に、慣性センサユニットの、実質的に自動で実施されるコンフィギュレーション及び微調整が実施される。学習フェーズ中に変更することができる設定は、学習フェーズの終了後には固定され、変更することができなくなり、又は、多大な労力を費やしてしか変更することができなくなる。
【００２１】
さらに、変更を、保守作業又は交換作業の枠内においてのみ実施可能にすることも考えられ得る。この場合には、診断装置、例えば診断コネクタによる変更又は削除が考えられ得る。
【００２２】
学習フェーズに対して、車両が進むべき所定の時間又は所定の距離を規定することができる。典型的な値は、２０ｋｍである。コンフィギュレーション作業のコスト及び範囲に応じて、この時間又は距離を適合させることができる。コンフィギュレーションの精度と、慣性センサユニット又は慣性センサユニットに接続又は結合された他の車両システムの完全な使用との間に、トレードオフがあることは、明らかである。学習フェーズ中においては、慣性センサユニット又は他の車両システムが、制限された機能範囲を提供することが想定される。
【００２３】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、当該方法は、合成する追加のステップを有する。このステップにおいては、補正変換行列を形成するために、補正行列と変換行列とが合成される。
【００２４】
この実施形態によれば、次いで、変換するステップにおいて、合成された補正変換行列を用いて慣性センサデータが変換される。
【００２５】
この実施形態の利点は、複数の変換の代わりに、即ち、最初の補正変換と、次の目標座標系への変換又はその逆の代わりに、補正変換行列を用いた単一の変換で十分となることである。このことは、コンピューティングリソースを節約し、方法の高速化に寄与することができる。
【００２６】
さらに、補正変換行列だけを慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納すれば十分となり得るので、メモリスペースを節約することが可能である。
【００２７】
合成するステップが、学習フェーズの終了とともに実施されると有利である。
【００２８】
学習フェーズ中においては、特に、補正行列の適合を常時実施することができる。従って、学習フェーズが終了して初めて、補正行列と変換行列とを合成することが有利である。
【００２９】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、補正変換行列は、慣性センサユニットに対応付けられた不揮発性メモリに格納される。
【００３０】
この実施形態は、慣性センサユニットが再始動されるたびに、補正変換行列を改めて作成することが必要ではなく、補正変換行列がメモリ内に呼び出し可能に存在する、という利点を有する。
【００３１】
メモリは、慣性センサユニットに対応付けられている。このことは、即ち、慣性センサユニットが、メモリにアクセス可能であることを意味する。メモリ自体は、必ずしも慣性センサユニットの一部である必要はない。従って、例えば、メモリは、慣性センサユニットが結合されている車両システムの一部であってもよい。
【００３２】
さらに、試験又は検証の目的のために、補正変換行列をメモリから読み出すことが考えられる。
【００３３】
さらに、診断又は保守の目的のために、補正変換行列を変更又は削除することが考えられる。
【００３４】
格納が、学習フェーズの終了時に実施されると有利である。
【００３５】
これに代えて、格納を、学習フェーズ中に継続的に実施して、学習フェーズの終了時には、それ以上の格納を排除又は阻止することが考えられる。これは、例えば、メモリに対していわゆるＬｏｃｋ、即ち、ロックをかけることによって実施される。
【００３６】
学習フェーズ中においては、特に、補正変換行列の適合を常時実施することができる。従って、学習フェーズが終了して初めて、補正変換行列を不揮発性メモリに格納することが有利である。
【００３７】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、補正行列は、慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される。
【００３８】
この実施形態は、慣性センサユニットが再始動されるたびに、補正行列を改めて作成することが必要ではなく、補正行列がメモリ内に呼び出し可能に存在する、という利点を有する。
【００３９】
格納が、学習フェーズの終了時に実施されると有利である。
【００４０】
これに代えて、格納を、学習フェーズ中に継続的に実施して、学習フェーズの終了時には、それ以上の格納を排除又は阻止することが考えられる。これは、例えば、メモリに対していわゆるＬｏｃｋ、即ち、ロックをかけることによって実施される。
【００４１】
学習フェーズ中においては、特に補正行列の適合を常時実施することができる。従って、学習フェーズが終了して初めて、補正行列を不揮発性メモリに格納することが有利である。
【００４２】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、変換行列は、慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される。
【００４３】
この実施形態は、慣性センサユニットが再始動されるたびに、変換行列を改めて作成することが必要ではなく、変換行列がメモリ内に呼び出し可能に存在する、という利点を有する。
【００４４】
格納が、学習フェーズの終了時に実施されると有利である。
【００４５】
学習フェーズ中においては、変換行列の適合も常時実施することができる。従って、学習フェーズが終了して初めて、変換行列を不揮発性メモリに格納することが有利である。
【００４６】
本発明に係る方法の１つの実施形態によれば、当該方法は、スケーリング行列を用いて慣性センサデータをスケーリングする追加のステップを有する。
【００４７】
この場合には、慣性センサデータの分解能の変更を、変換に含めることが考えられる。さらに、スケーリング行列を、合成された補正変換行列に含めることが考えられ、これによって、出力するステップにおいて出力するために、データバス上におけるさらなるコンバージョン、即ち、データ換算が必要でなくなる。
【００４８】
これによって、検出から出力までの処理ステップを削減することができ、これによって、特にコンピューティングリソース及び時間が節約される。
【００４９】
本発明の他の態様は、本発明に係る方法の総てのステップを実施するために構成されているコンピュータプログラムである。
【００５０】
本発明の他の態様は、本発明に係るコンピュータプログラムが保存されている機械可読記憶媒体である。
【００５１】
本発明の他の態様は、本発明に係る方法の総てのステップを実施するように構成されている電子制御ユニットである。
【００５２】
本発明に係る電子制御ユニットの１つの実施形態は、補正行列又は変換行列又は補正変換行列を格納するための少なくとも１つの不揮発性メモリを有する。
【００５３】
以下においては、本発明の詳細及び実施形態を、図面に基づいてより詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係る方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
図１は、本発明に係る方法１００のフローチャートを示している。
【００５６】
方法１００は、本発明に係る慣性センサユニットを有する車両の走行中に実施される。
【００５７】
ステップ１０１においては、慣性センサデータと、走行方向データ又は操舵角データと、車輪回転数とが検出される。走行方向データ又は操舵角データは、車両の対応するセンサによって検出可能である。例えば、走行方向データを、車両のシフトレバーの位置によって、又は、車両のドライブトレインの設定、特にトランスミッションの設定によって、検出することも考えられる。
【００５８】
ステップ１０２においては、慣性センサデータのための補正行列が、検出された走行方向データ又は操舵角データに応じて決定される。車両内の慣性センサユニットの、又は、この車両内の他の車両システムの一部としての慣性センサユニットの、取り付け誤差に起因して発生する小さい角度誤差を補正するために、補正行列を使用することができる。特に、慣性センサユニットが、高精度の位置特定のための車両システムの一部である場合には、非常に小さい角度誤差でさえも、信号チェーンの可能な限り早期の段階で補正することが有利である。
【００５９】
決定は、検出された慣性センサデータ、走行方向データ及び操舵角データの比較に基づいている。目標値と実際値との比較による補正が考えられる。
【００６０】
ステップ１０３においては、目標座標系に対する変換行列が、走行方向データ又は操舵角データ又は車輪回転数に応じて決定される。
【００６１】
このステップは、２つの方式により実施可能である。
【００６２】
第１の方式においては、慣性センサデータ、走行方向データ又は操舵角データ、又は、車輪回転数に基づいて、慣性センサユニットの座標系と、目標座標系との比較を実施することができる。この場合には、差し当たり、大まかな決定、例えば、目標座標系が３本指の法則に従って構築されているかどうか、又は、車両への取り付けによって、慣性センサユニットの座標系が、車両の座標系と一致しているかどうか（符号のチェック）が重要であり得る。
【００６３】
この方式における決定のために有用なのは、目標座標系の存在であり、例えば、この目標座標系は、慣性センサユニットに対応付けられたメモリユニット、例えば不揮発性メモリに格納される。
【００６４】
メモリは、慣性センサユニットに対応付けられている。このことは、即ち、慣性センサユニットが、メモリにアクセス可能であることを意味する。メモリ自体は、必ずしも慣性センサユニットの一部である必要はない。従って、例えば、メモリは、慣性センサユニットが結合されている車両システムの一部であってもよい。
【００６５】
第２の方式においては、例えば、目標座標系が慣性センサユニットの座標系に対して９０°の倍数で回転されていない場合、又は、座標系の個々の軸がそれぞれ異なる方向に各自の正の値をプロットしている場合だけでなく、変換がより複雑になる場合には、微調整を実施することが可能である。
【００６６】
第１の方式の場合と同様に、第２の方式の場合にも、目標座標系の存在が有用である。
【００６７】
ステップ１０４においては、慣性センサデータが、補正行列又は変換行列を用いて変換される。
【００６８】
適用も可変である。例えば、結合されている後続処理を実施する車両システムのために、未補正及び未変換の慣性センサデータが、補正及び変換された慣性センサデータと同程度に必要であることが考えられる。また、結合されている後続処理を実施する車両システムに応じて、複数の変換行列を設けることも考えられる。従って、取り付け誤差又は温度誤差を補償するために、慣性センサデータを補正した後、それぞれ異なる変換行列を用いて複数の変換が実施される。
【００６９】
ステップ１０５においては、変換された慣性センサデータが出力される。慣性センサデータは、例えばバスシステムのような、例えば、ＣＡＮ、Ｆｌｅｘｒａｙ又はイーサネットのような車両通信システムを介して出力可能である。無線通信手段又は無線通信チャネルを介した出力も考えられる。
【図１】
2021507266.tif 000003
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月19日(2020.11.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両のための慣性センサユニットを動作させるための方法（１００）であって、
ａ）前記車両の走行中に慣性センサデータと、走行方向データ又は操舵角データ又は車輪回転数とを検出するステップ（１０１）と、
ｂ）検出された前記走行方向データ又は前記操舵角データに応じて、前記慣性センサデータのための補正行列を決定するステップ（１０２）と、
ｃ）前記走行方向データ又は前記操舵角データ又は前記車輪回転数に応じて、目標座標系に対する前記慣性センサデータのための変換行列を決定するステップ（１０３）と、
ｄ）前記補正行列又は前記変換行列を用いて前記慣性センサデータを変換するステップ（１０４）と、
ｅ）変換された前記慣性センサデータを出力するステップ（１０５）と、
を有する方法（１００）。
【請求項２】
前記補正行列を決定するステップ（１０２）、及び／又は、前記変換行列を決定するステップ（１０３）は、前記慣性センサユニットの動作の学習フェーズ中にのみ実施される、
請求項１に記載の方法（１００）。
【請求項３】
補正変換行列を形成するために、前記補正行列と前記変換行列とを合成する追加のステップを有し、特に、
前記合成するステップは、前記学習フェーズの終了とともに実施され、
前記変換するステップ（１０４）において、合成された前記補正変換行列を用いて前記慣性センサデータが変換される、
請求項２に記載の方法（１００）。
【請求項４】
前記補正変換行列は、特に前記学習フェーズの終了時に、前記慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される、
請求項３に記載の方法（１００）。
【請求項５】
前記補正行列及び／又は前記変換行列は、特に前記学習フェーズの終了時に、前記慣性センサユニットの不揮発性メモリに格納される、
請求項２乃至４のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項６】
前記慣性センサデータを出力するために、スケーリング行列を用いて前記慣性センサデータをスケーリングする追加のステップを有する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（１００）の総てのステップを実施するために構成されているコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムが保存されている機械可読記憶媒体。
【請求項９】
請求項８に記載の機械可読記憶媒体を備えている電子制御ユニット。
【請求項１０】
補正行列及び／又は変換行列及び／又は補正変換行列を格納するための少なくとも１つの不揮発性メモリを有する、請求項９に記載の電子制御ユニット。
【国際調査報告】
2021507266.tif 000004
2021507266.tif 000005
2021507266.tif 000006
2021507266.tif 000007