(57)【要約】  本開示は、第１の対象物の速度を、第１の対象物、および／または第１の対象物に結合した第２の対象物の加速度を示す加速度計信号を使用して第１の対象物の速度を推定することに関する。このために、好ましくは、パラメトリックモデルを適用することにより、またはスペクトル解析を実施することにより、加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定してもよく、決定した特徴周波数に基づき第１の対象物の速度を推定するための基準として、特徴周波数を使用してもよい。最大スペクトル振幅を有する周波数を識別することにより、またはスペクトル中の基本周波数または特定の高調波を識別することにより、特徴周波数を決定してもよい。
2018523131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の対象物の速度を推定する方法であって、
−前記第１の対象物、および／または前記第１の対象物に結合した第２の対象物の加速度を示す加速度計信号中の特徴周波数を決定するステップと、
−決定した前記特徴周波数に基づき前記第１の対象物の前記速度を推定するステップと
を備える方法。
【請求項２】
−加速度計信号スペクトルを得るために、前記加速度計信号の周波数スペクトル解析を実施するステップと、
−前記加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定するステップと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
−推定出力を得るために、前記加速度計信号にモデルを適用するステップと、
−前記推定出力中の特徴周波数を決定するステップと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴周波数を決定する前記ステップは、
−最大スペクトル振幅の周波数を決定するステップ、
−基本周波数を決定するステップ、
−前記基本周波数の高調波を決定するステップ、
−縦方向の加速度または水平方向の加速度を示す加速度計信号、
−横方向の加速度を示す加速度計信号、
−垂直方向の加速度を示す加速度計信号
のうちの少なくとも１つである、請求項１から請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記第１の対象物の前記速度を推定する前記ステップは、前記決定した特徴周波数と比例定数を乗算するステップを備える、請求項１から請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
−前記第１の対象物および／または前記第２の対象物の他の対象物特性を示す、少なくとも１つのセンサ対象物特性信号にさらに基づき（「センサ融合」）前記第１の対象物の前記速度を推定するステップ
をさらに備える、請求項１から請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
−前記第１の対象物および／または前記第２の対処物の場所を推定するステップと、
−前記推定した速度に基づき前記第１の対象物および／または前記第２の対象物の前記推定した場所を更新および／または補正するステップと
をさらに備える、請求項１から請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
コンピュータプログラム製品であって、コンピューティング機器により実行されたときに、請求項１から請求項７のいずれかに記載のステップを行うように構成されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品。
【請求項９】
第１の対象物の速度を推定するためのシステムであって、
−前記第１の対象物、および／または前記第１の対象物に結合した第２の対象物の加速度を示す加速度計信号中の特徴周波数を決定し、
−決定した前記特徴周波数に基づき前記第１の対象物の前記速度を推定する
ように構成された速度推定処理部分を備えるシステム。
【請求項１０】
前記速度推定処理部分は、
−加速度計信号スペクトルを得るために、前記加速度計信号の周波数スペクトル解析を実施し、
−前記加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定する
ようにさらに構成された、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記速度推定処理部分は、
−推定出力を得るために、前記加速度計信号にモデルを適用し、
−前記推定出力中の特徴周波数を決定する
ようにさらに構成された、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記加速度計信号は、
−第１の対象物の加速度計、
−ナビゲーションシステムの加速度計、
−携帯型電子機器（電話機、腕時計、トレーニング用コンピュータ、ラップトップ、タブレット、または外部加速度計を具備する、任意の他の機器）に関連する加速度計
のうちの少なくとも１つから得られる、請求項９から請求項１１のいずれかに記載のシステム。
【請求項１３】
前記速度推定処理部分は、
−前記第１の対象物および／または前記第２の対象物の他の対象物特性を示す、少なくとも１つの対象物特性センサ信号にさらに基づき（「センサ融合」）前記第１の対象物の前記速度を推定する
ようにさらに構成された、請求項９から請求項１２のいずれかに記載のシステム。
【請求項１４】
−前記第１の対象物および／または前記第２の対処物の場所を推定し、
−前記推定した速度に基づき前記第１の対象物の前記推定した場所を更新および／または補正する
ように構成された位置推定処理部分をさらに備える、請求項９から請求項１３のいずれかに記載のシステム。
【請求項１５】
−電話機、腕時計、トレーニング用コンピュータ、ラップトップ、タブレットなどのような携帯型電子機器、
−前記第１の対象物のモータ／電子制御ユニット（Ｍｏｔｏｒ／Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ、Ｍ／ＥＣＵ）
のうちの１つを備える、請求項９から請求項１４のいずれかに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の開示は、一般に対象物の速度を推定する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両、対象物、人、および動く、または動かされることができる任意のもの（以下では、特に指示がない限り集合的に対象物と呼ぶ）の動きは、さまざまな変数により特徴づけられ、変数の中でも、速度または速さが特に対象となる。
【０００３】
速度を推定する既知の方法を、それらの基礎となる原理に従ってグループ分けする場合がある。慣性信号（たとえば加速度計から得られる）、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、全地球測位システム）信号のドップラーシフトの計測値、および／またはレーダガンに類似する前方監視レーダセンサによる計測値を使用して速度推定を行うことができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、対象物、たとえば、車両、人、電子設備、および動くことができる、または動かされることができる、任意の他のものの速度を推定または決定するための解決策を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下では、「速度」および「速さ」という用語を、特に指示がない限り同義語とみなす。
【０００６】
以下では、「対象物」という用語は、任意の対象物（たとえば、移動体機器、携帯電話、可搬型コンピュータ、衣服、靴、手荷物など）；車両（たとえば、自動車、貨物自動車、トラック、オートバイ、自転車、スクータ、スケートボード、船、スキー、航空機など）、人（人間）、動物、および動くことができる、または動かされることができる、任意の他のものを指す。
【０００７】
以下では、「第１の対象物」という用語は、個々に速度を決定すべき、または少なくとも推定すべき対象物を示す。
【０００８】
以下では、「第２の対象物」という用語は、第１の対象物に結合し、かつその第１の対象物に対して、および／またはその第１の対象物と共に動くことができる対象物を示す。
【０００９】
たとえば、第２の対象物は、第１の対象物に対して回転することができてもよい。そのような場合、たとえば、第１の対象物は車両であってもよく、第２の対象物は、車両に対して回転することができる、車両の車輪または車輪リムであってもよい。
【００１０】
たとえば、第２の対象物は、第１の対象物に対して振動することができてもよい。そのような場合、たとえば、第１の対象物は車両であってもよく、第２の対象物は、車両に対して振動することができる、車両の車軸であってもよい。
【００１１】
たとえば、第２の対象物は、第１の対象物と共に動くことができてもよい。たとえば、第１の対象物は車両であってもよく、第２の対象物は車両内および／または車両の対象物（電子機器）であってもよく、そこでは、電子機器を車両と一緒に動かすことができる。詳細には、電子機器は車両の加速度計であってもよい。
【００１２】
一般に、本発明は、第１の対象物および／または第２の対象物の加速度を示す加速度計信号を利用する。
【００１３】
加速度計信号は、第１の対象物自体の加速度、または第１の対象物に結合した第２の対象物の加速度、またはそれらの組合せを示してもよい。
【００１４】
いずれの場合にも、加速度計信号は（少なくとも）第１の対象物の速度を推定するために使用される。加速度計信号は、ゼロまたはゼロと異なる１つまたは複数の加速度を示してもよい。
【００１５】
方法、システム、およびコンピュータプログラム製品について開示する。
【００１６】
たとえば、加速度計により加速度計信号を計測し、供給してもよい。「加速度計」という用語は、加速度を計測することができる任意の慣性センサ機器または装置を包含するものと理解されたい。詳細には、並進加速度および／または回転加速度を計測してもよい。例示的加速度計には、圧電加速度計（質量を取り付けた圧電センサを有し、そこでは、質量の加速度を、圧電性物質を変型させるように作用する力に変換し、それにより、電圧を発生させる）または微小電気機械システム（ｍｉｃｒｏ−ｅｌｅｃｔｒｏ−ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｓｙｓｔｅｍ、ＭＥＭＳ、バネの役割を果たし、加速時に電気容量または電気抵抗の変化を受けるつるされたシリコン構造物を有する）が含まれる。
【００１７】
好ましくは、加速度計信号は、第１の対象物および／もしくは第２の対象物の縦方向もしくは水平方向の加速度、第１の対象物および／もしくは第２の対象物の横方向の加速度、または第１の対象物および／もしくは第２の対象物の垂直方向の加速度を示してもよい。たとえば、第１の対象物および／または第２の対象物のそれぞれの１つまたは複数の対象物の中に組み込まれた加速度計を使用する場合、加速度計の軸と第１の対象物および／または第２の対象物の軸との間を実質的に整列させてもよい。
【００１８】
追加でまたは代わりに、上記の加速軸の線形結合を加速度計信号が示してもよい。本発明では、第１の対象物、第２の対象物、および加速度計を互いに対して固定する必要は必ずしもない。たとえば、第２の対象物（たとえば、車両）の速度推定に関しては、第１の対象物（たとえば、車両の乗客が保持するスマートホン）に組み込まれた加速度計から得られる加速度計信号を使用してもよい。したがって、第２の対象物の速度を推定するために、第１の対象物の１つまたは複数の加速度計信号を使用してもよい。詳細にはこれを、第１の対象物および第２の対象物が速度に関して少なくとも部分的に結合している場合にこのように使用してもよい。
【００１９】
「速度」という用語は、絶対（スカラ）値と、絶対値および方向からなるベクトル型値の両方、およびそれらの組合せを包含すると理解されている。また、「速度」という用語は、並進の速さ（たとえば、ｍ．ｐ．ｈまたはｋｍ／時の単位で表現される）と回転の速さ（たとえば、ラジアン／秒の単位で表現される）の両方、ならびにそれらの組合せを包含する。「速度」はゼロであっても、ゼロと異なってもよい。
【００２０】
一般に、加速度計信号中の特徴周波数を決定する。いくつかの例では、加速度計信号スペクトルを得るために、加速度計信号に対して周波数スペクトル解析を行ってもよい。「周波数スペクトル解析」という用語は、詳細には、対象物の速さを推測するために、加速度信号に対して、たとえば回転機器（車軸、車輪、または測定器の周囲の類似する周期的挙動）から誘導される高調波を探索することができる任意の方法を指す。たとえば、振動特性は、システム内のエネルギー分布を示す場合がある。そのような解析を行う一例は、周波数解析を適用することである。たとえば、いくつかの例によれば、周波数スペクトル解析は、フーリエ変換または高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＦＦＴ）のようなノンパラメトリック法を備えてもよい。
【００２１】
他の例では、周波数スペクトル解析の代わりに、推定出力を得るために、加速度計信号にモデルを適用してもよい。たとえば、モデル同定およびフィルタリングのようなパラメトリック法を適用してもよい。詳細には、カルマンフィルタ、逐次モンテ・カルロ・フィルタリング、システム同定などのような、さまざまな信号処理方式でモデルを適用してもよい。
【００２２】
一般に、加速度計信号中の特徴周波数を決定する。たとえば、周波数スペクトル解析の場合、加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定してもよく、そこでは、特徴周波数は、最大スペクトル振幅の周波数、基本周波数、または基本周波数の高調波であってもよい。あるいは、モデルを適用する場合、推定出力中の特徴周波数を決定してもよい。詳細には、推定出力は、特徴周波数に直接または間接的に対応するパラメータまたはパラメータベクトルを備えてもよい。
【００２３】
一般に、決定した特徴周波数に基づき、第１の対象物の速度を推定する。好ましくは、決定した特徴周波数に基づき行う速度の推定は、決定した特徴周波数と比例定数の乗算を備えてもよい。
【００２４】
たとえば、車輪付きの車両の場合、車輪半径に基づいて比例定数を決定してもよい。詳細には、加速度計信号から、比例定数２πＲにより車輪の回転周波数に関係づけることができる特徴周波数を決定してもよく、そこでは、Ｒは車輪半径である、または車軸の場合、車輪半径の平均値である。
【００２５】
いくつかの例では、加速度計信号は、第１の対象物および／または第２の対象物の加速度を複数の次元で示す場合がある。たとえば、加速度計は３軸加速度計であってもよい。したがって、特徴周波数を決定するステップおよび第１の対象物の加速度を推定するステップを、加速度計の３軸の各１軸に関して行ってもよい。
【００２６】
いくつかの例では、推定した速度をセンサ融合のために使用してもよい。センサ融合の目的は、複数のセンサ信号を組み合わせることにより、信頼性を高めること、または不確実性を低減することである。
【００２７】
たとえば、加速度計信号に加えて、第１の対象物および／または第２の対象物の他の対象物特性を示す少なくとも１つのセンサ信号を使用して、第１の対象物の速度を推定するための他の基準を形成してもよい。他の対象物特性を示すセンサ信号は：車輪速度；タイヤ圧力；位置；車輪加速度；個々のタイヤの縦剛性；周囲温度および／またはタイヤ温度；サスペンション圧力；車輪半径の変化；車輪振動；車輪加速度；サスペンション高さ情報；サスペンション剛性；サスペンション制御システムの動作；ヨーレート；第１の対象物および／または第２の対象物の速さ；ハンドル角度；走行状態または動きの状態；詳細にはブレーキング状態；第１の対象物のブレーキシステムの動作；ブレーキ圧；能動制御機器の動作；第１の対象物のエンジンのエンジントルク；車輪スリップ；牽引力；エンジンのエンジン速度；遷移中の変速レバーのうちのどれを示してもよい。
【００２８】
いくつかの例によれば、推定した速度を、推測航法もしくは慣性航法、または位置測定のために使用してもよい。たとえば、第１の対象物の場所を推定してもよく、推定した速度に基づき、推定した場所を更新および／または補正してもよい。
【００２９】
詳細には、第１の対象物の場所を、衛星に基づく位置測定／ナビゲーションシステム（たとえば、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＢｅｉＤｏｕなど）、レーダシステム、または車輪速度センサに基づき推定してもよい。その上、いくつかの例では、推定した場所を更新および／または補正するステップは、地図情報にさらに基づいてもよい。
【００３０】
一般に、加速度計信号中の特徴周波数を決定するように構成された速度推定処理部分を備える、第１の対象物の速度を推定するシステムについて開示し、そこでは、加速度計信号は、第１の対象物自体、および／または第１の対象物に結合した第２の対象物の加速度を示す。これに関してはこの場合、上記の所見が同様に当てはまる。
【００３１】
加速度はゼロと異なってもよい、またはゼロであってもよい、すなわち、対象物は加速していても、加速していなくてもよい。速度推定処理部分は、決定した特徴周波数に基づき第１の対象物の速度を推定するようにさらに構成される。
【００３２】
実例として、第１の対象物、および第１の対象物に結合した第２の対象物は、それぞれスマートホンおよび自動車に対応してもよい。あるいは、第１の対象物、および第１の対象物に結合した第２の対象物は、それぞれ自動車および車輪に対応してもよい。
【００３３】
システムのいくつかの例では、速度推定処理部分は、加速度計信号スペクトルを得るために、および加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定するために、加速度計信号に対して周波数スペクトル解析を実施するようにさらに構成されてもよい。
【００３４】
システムの他の例では、速度推定処理部分は、推定出力を得るために、および推定出力中の特徴周波数を決定するために、加速度計信号に対してモデルを適用するように構成されてもよい。この場合、開示する方法に関して述べた上記の所見が同様に当てはまる。
【００３５】
システムのいくつかの例によれば、加速度計信号は、第１の対象物の加速度計、ナビゲーションシステムの加速度計、または携帯型電子機器に関連する加速度計から生じる場合がある。たとえば、携帯型電子機器は、電話機、スマートホン、腕時計、トレーニング用コンピュータ、ラップトップ、タブレットコンピュータ、または外部加速度計を具備する、任意の他の機器であってもよい。いくつかの例では、システムは加速度計を備えてもよい。いくつかの例では、加速度計はシステムの外部に存在してもよい。加速度計信号を、無線接続（ＷＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＲＦＩＤ、光通信など）または有線接続（バスシステム、コントローラ・エリア・ネットワークＣＡＮなど）を含むさまざまな方法で速度推定処理部分に伝送してもよい。
【００３６】
システムのいくつかの例では、推定した速度をセンサ融合のために使用してもよい。たとえば、速度推定処理部分は、第１の対象物および／または第２の対象物の他の対象物特性を示すセンサ信号をさらに受信し、かつ少なくとも１つのセンサ信号に基づき第１の対象物の速度を推定するように構成されてもよい。他の対象物特性を示すセンサ信号は：車輪速度；タイヤ圧力；位置；車輪加速度；個々のタイヤの縦剛性；周囲温度および／またはタイヤ温度；サスペンション圧力；車輪半径の変化；車輪振動；車輪加速度；サスペンション高さ情報；サスペンション剛性；サスペンション制御システムの動作；ヨーレート；速さ；ハンドル角度；走行状態または動きの状態；詳細にはブレーキング状態；ブレーキシステムの動作；ブレーキ圧；能動制御機器の動作；エンジンのエンジントルク；車輪スリップ；牽引力；エンジンのエンジン速度；遷移中の変速レバーのうちのどれを示してもよい。
【００３７】
いくつかの例によれば、システムは、第１の対象物の場所を推定し、かつ推定した速度に基づき推定した場所を更新および／または補正するように構成された位置推定部分を備えてもよい。詳細には、位置推定処理部分は、地図情報に基づき推定した場所を更新および／または補正するように構成されてもよい。
【００３８】
いくつかの例では、本システムは、携帯型電子機器、車両の電子制御ユニット、または車両のモータ制御ユニットに備わっていてもよい。
【００３９】
以下の詳細な説明は、添付図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】加速度計および速度推定処理部分を備える駆動車両を概略的に示す。
【図２】代表的な加速度計信号スペクトル、および加速度計信号スペクトル中の、決定した特徴周波数に基づき推定した、代表的な速度の時系列を概略的に示す。
【図３】車両の速度を推定するシステムの一例を概略的に示す。
【図４】車両の速度を推定する方法の一例の流れ図を概略的に示す。
【図５】本発明による方法の他の一例の流れ図を概略的に示す。
【図６】本発明による方法の他の一例の他の流れ図を示す。
【図７】本発明による方法の他の一例の他の流れ図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
図面に関する以下の説明は、第１の対象物の限定しない例として、車両およびスマートホンを参照する。
【００４２】
図１は、速度推定のためのシステムを具備する２つの駆動車両１０を概略的に示す。
【００４３】
詳細には、図１Ａは、内蔵型車両加速度計１２、および速度推定処理部分１４を備える駆動車両１０を示す。加速度計１２は３軸加速度計であり、そこでは、図示するような加速度計の３軸は、実質的に車両の縦軸、横軸、および垂直軸に対応する。その結果、それに応じた、加速度計１２から得られる加速度計信号は、それぞれ車両の縦方向、横方向、および垂直方向の加速度に対応する。加速度計の軸の各々は、車両速度に関する情報を提供してもよい。速度推定に関しては、速度推定処理部分１４は、軸の少なくとも１つの加速度計信号を使用して、たとえば、少なくとも１つの加速度計信号スペクトルを得るために周波数スペクトル解析を実施し、かつ加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定することにより、加速度計信号中の特徴周波数を決定してもよい。たとえば、車両の縦方向の加速軸を示す加速度計信号を使用して、周波数スペクトル解析を実施し、加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定し、決定した特徴周波数に基づき車両の速度を推定してもよい。
【００４４】
図１Ｂは、自動車の形の駆動車両１０を示す。車両は乗客が保持するスマートホン１６を備え、スマートホン１６は、加速度計と速度推定処理部分の両方を備える。加速度計の軸は、一般に車両１０の軸と一致しなくてもよい。たとえば、乗客が片腕を動かすときに、加速度計の軸は、その向きを車両の軸に対して変える場合がある。それにもかかわらず、スマートホンの加速度計から得られる加速度計信号を使用して、たとえば、周波数スペクトル解析を実施し、加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定することにより加速度計信号中の特徴周波数を決定し、決定した特徴周波数に基づき車両の速度を推定してもよい。スマートホン１６の加速度計から生じる加速度計信号は、車両１０の加速度を示す。図１の自動車１０の代わりに、ボートまたは航空機を含む、任意の他の車両を速度推定の対象物としてもよい。上記で詳述し、図１Ｂを参照して説明したように、スマートホン１６は、車両速度を推定するためのスタンドアロンのシステムであってもよい。しかしながら、推定した速度および／または加速度計信号を、車両または車両の電子制御ユニット（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｕｎｉｔ、ＥＣＵ）１８に伝送してもよい。周波数スペクトルを実施することにより特徴周波数を決定する代わりに、加速度計信号にモデルを適用して推定出力を得て、かつ推定出力中の特徴周波数を決定することにより、特徴周波数を決定してもよい。
【００４５】
図２は、代表的なデータを示す。詳細には、図２Ａは、スペクトル振幅からなる代表的な加速度計信号スペクトル２０を周波数（Ｈｚの単位）の関数として示す。縦方向の加速度計から得られた信号の周波数スペクトル解析を実施することにより、加速度計信号スペクトル２０を得た。加速度計信号スペクトル２０は、スペクトル振幅の極大値を有する一連のピークを示す。詳細には、基本周波数ピーク２２は、基本周波数に対応するピークを表す。対応する周波数は、加速度計信号スペクトル２０の基本周波数である。図２Ａに描く代表的なデータでは、基本周波数はおよそ１３Ｈｚである。さらに、基本周波数のピークは、本事例では、全体の最大スペクトル振幅のピークと一致する。基本周波数は、図２の例を含むいくつかの例では、車両の速度を推定するために決定され、使用される特徴周波数であってもよい。追加でまたは代わりに、高調波周波数ピーク２４などの他の特徴的なピークを使用して、特徴周波数を決定してもよい。高調波周波数ピーク２４は、基本周波数の高調波、すなわち、およそ３９Ｈｚにある第２高調波（そこでは、第２高調波周波数は、基本周波数の３倍に等しい）に対応するピークを表す。一般に、決定した特徴周波数は、車輪の回転速度に比例する。基本周波数および高調波周波数（倍音）にあるピークの特徴は、推定した速度の信頼性を高める情報を提供する場合がある。
【００４６】
図２Ｂは、速度（ｋｍ／時の単位）の時系列２６を時間（秒の単位）の関数として示す。データ点ごとに、すなわち、所与の時間の速度値ごとに、特徴周波数の値を決定した。データ点ごとに、決定した特徴周波数に基づき、速度値を推定した。たとえば、（図２Ｂでおよそ１００秒のところに描く）時間ｔ0で、図２Ａに基づき、すなわち、図２Ａの、決定した特徴基本周波数に基づき、速度を推定した。詳細には、描く代表的データでは、決定した周波数と比例定数を乗算することにより、速度を推定する。
【００４７】
場合によっては、速度の時系列は、スプリアス不連続の形のアーチファクトを示す場合がある。これらのアーチファクトは、特徴周波数の決定（たとえば、図２Ａで、基本高調波ピーク２２の代わりの高調波ピーク２４）に誤りがあったためである場合があり、速度は典型的には瞬時のうちに変化することはないという仮定に基づきフィルタリングすることにより、または高調波間の関係を利用することにより、これらのアーチファクトを除去してもよい。
【００４８】
図３は、加速度計３４、および速度推定処理部分３６を備える、車両の速度を推定するためのシステム３０を示す。速度推定処理部分３６は、たとえば、加速度計３４から得られる加速度計信号の周波数スペクトル解析を実施して加速度計信号スペクトルを得ることにより特徴周波数を決定し、かつ決定した特徴周波数に基づき車両の速度を推定するように構成される。
【００４９】
図３では、加速度計はシステムの外部に存在する。しかしながら、他の事例では、システム自体が加速度計を備えてもよい。図３のシステムは、車両の場所を推定するように構成された、任意選択の位置推定処理部分３８をさらに備える。以下で詳述するように、位置推定処理部分３８をナビゲーションおよび／またはセンサ融合のために使用してもよい。推定した速度は、欧州特許第１３３２３３６（Ｂ１）号明細書により公知であるように、地図情報と組み合わせたときに、航行補助装置を形成してもよい。
【００５０】
地図情報は、道路に関する空間分解情報、すなわち、車両が到達できる空間および到達できない空間を含んでもよい。「現実の」空間内の、または地図上の、車両の現在の場所に関する知識を用いて、および場所の変化に関する情報、すなわち速度を用いて、システムは、地図上の場所を追跡してもよい。これにより、到達できない空間を除外することにより、推測航法の誤差が最小になる。たとえば、地図情報を、システム３０内に、またはシステム３０の外部に（たとえば、記憶装置上に、または遠隔サーバ上に）記憶してもよい。
【００５１】
速度推定処理部分３６および位置推定処理部分３８を別個の部分として描いている。しかしながら、他の事例では、これらを組み合わせて単一の処理ユニットにしてもよい。
【００５２】
図４は、車両の速度を推定する、代表的な方法の流れ図を示し、この図では３つのステップを備えるように図示している。
【００５３】
車両の加速度を示す加速度計信号の周波数スペクトル解析を実施して（ステップ４２）、加速度計信号スペクトルを得る。加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定する（ステップ４４）。決定した特徴周波数に基づき、車両の速度を推定する（ステップ４６）。周波数スペクトル解析（ステップ４２）の代わりに、モデルを適用して（図示せず）推定出力を得てもよく、推定出力に基づき、特徴周波数を決定してもよい。
【００５４】
図５は、車両の速度を推定する方法の流れ図を概略的に示す。加速度計信号に対して周波数スペクトル解析を実施するステップ（ステップ５２）は、図４のステップ４２に類似してもよい。加速度計信号スペクトル中の特徴周波数を決定するステップ（ステップ５４）は、図４のステップ４４に類似してもよい。図５の場合、速度推定（ステップ５６）は、（加速度計信号から得られる）決定した特徴周波数と、車両の車両特性を示すセンサ信号の両方に基づく。たとえば、このセンサ融合手法は、（車輪速度センサ、またはレーダセンサ、またはＧＰＳセンサを使って計測した）速度を示すセンサ信号を利用してもよい。詳細には、有効車輪半径、連結車輪回転周波数、および絶対対地速度を高精度で決定することができる。車輪速度センサを使用する、速度を示す一例のセンサ信号は、国際公開第２００５／００５９９３（Ａ１）号パンフレットに記載されている。
【００５５】
センサ融合は、共通の基礎となる量または値からなる、複数の独立した計測値の組合せを意味する。センサ融合は、各計測値にはそれ自体誤差があるという事実を利用する。しかしながら、複数の独立した計測値の間では、これらの誤差は関連がない。計測値は独立しているので、複数のセンサを使用してもよい。本明細書に記載するように、共通の基礎となる量は車両速度である。本質的に異なるセンサによる独立した計測を、加速度計信号に基づいて、たとえば車輪速度センサに基づき行ってもよい。センサ融合の目的は、データに対する信頼性を高めて、不確実性を低減することである。速度計測値に関しては、この手法は特に望ましい。
【００５６】
図６は、車両の速度を推定する他の方法の流れ図を示す。ステップ６２、６４、および６６は、それぞれ図４のステップ４２、４４、および４６に類似してもよい。これらのステップに加えて、図６に描く方法は、車両の場所を推定するステップ（ステップ６１）、および推定した速度に基づき車両の推定した場所を補正および／または更新するステップ（ステップ６８）を備える。場所を推定するステップであるステップ６１を、全地球測位システム、すなわちＧＰＳを用いて実施する。場所を補正および／または更新するステップであるステップ６８を、推測航法または慣性航法のために使用してもよい。たとえば、ＧＰＳ信号は、車両の現在の位置または場所を推定するために、断続的に利用できる場合がある。（受信状態悪化を含むさまざまな理由のいずれかのために）最新のＧＰＳ信号を利用できない間に、最も新しいＧＰＳ信号を繰り返し更新してもよい。より新しいＧＰＳ信号が利用できるようになると、車両のこの新しく推定した場所は、推測航法ナビゲーションの基準となる。ＧＰＳと推測航法のこの組合せは、純粋な推測航法で誤差が累積する（各速度推定の誤差は位置決め誤差を増す）という欠点を限定し、準連続ＧＰＳ信号への依存度を減らす。さらに、ＧＰＳ信号をより疎にサンプリングすることにより、移動体ＧＰＳ受信機の電池寿命が延びる場合がある。場所の推定に加えて、この方法は、上記で詳述したように、図３を参照して地図情報を考慮してもよい。
【００５７】
図７は、車両の速度を推定する、代表的な方法の流れ図を示し、この図では３つのステップを備えるように図示している。たとえば周波数またはパラメータベクトルなどのパラメータを備える推定出力を得るために、加速度計信号にモデルを適用することにより（ステップ７２）パラメータ推定を行う。加速度計信号は、車両の加速度を示す。推定出力中の特徴周波数を決定する（ステップ７４）。決定した特徴周波数に基づき、車両の速度を推定する（ステップ７６）。
【００５８】
パラメータ推定（ステップ７２）は、状態空間モデルを考慮する。モデルを、遷移関係および計測関係により、離散時間ｔ＝ｋ＊Ｔで規定してもよく、そこでは、Ｔは単位時間である。
【００５９】
たとえば、以下の遷移関係で、推定出力が時間（ｋ）のある地点から時間（ｋ＋１）の次の地点にどのようにして変化するかを規定してもよい。
ｘ（ｋ＋１）＝Ｆ（ｘ（ｋ），ｗ（ｋ））
式中、ｘ（ｋ）は（これから推定する）推定出力であり、Ｆ（ｘ）は非線形モデル関数であり、ｗ（ｋ）はモデルでの不確実性またはノイズを記述する。
【００６０】
たとえば、以下の計測関係は、推定出力が計測結果にどのようにして影響を及ぼすかを規定する。
ｙ（ｋ）＝Ｈ（ｘ（ｋ））＋ｅ（ｋ）
式中、Ｈ（ｘ）は非線形計測関数であり、ｅ（ｋ）は計測不確実性または計測ノイズを表す。モデルノイズｗ（ｋ）および／または計測ノイズｅ（ｋ）は、たとえば、平均値がゼロで共分散が有限のガウス分布であってもよい。
【００６１】
図７によれば、ステップ７２で適用したモデルは、加速度計信号（または加速度計信号の各成分）に関して未知の振幅、周波数、および位相を有する正弦関数の総和を課すことにより与えられる。加速度信号ａ（ｔ）は、計測結果ｙ（ｋ）に対応する。したがって、加速度信号ａ（ｔ）を、たとえば以下のように書くことができる。
ａ（ｔ）＝ΣiＡiｓｉｎ（２πｆi＋φi）＋ｅ（ｔ）
式中、パラメータは、振幅（Ａi）、周波数（ｆi）、および位相により与えられる。周期的挙動に関しては、周期的挙動をフーリエ級数で記述することができるので、周波数ｆiを（現在のところは未知であり、これから決定する）特徴周波数の倍数に制限することができる。
【００６２】
これらの代表的なモデル制約条件を課すことにより、非線形最小二乗、カルマンフィルタ、粒子フィルタ（逐次モンテカルロ）を含むがこれらに限定されないパラメトリック推定法により、推定したパラメータ、すなわち推定結果から、直接または間接的に特徴周波数を見つけ出すことができるようになる。
【００６３】
パラメータ推定のステップは、計測値ｙ（ｋ）（またはａ（ｔ））から地点推定ｘ（ｋ）をもたらす。たとえば、動的関数Ｆ（ｘ）は、たとえば次式とすることができる。
Ｆ（ｘ（ｋ））＝ｘ（ｋ）＋ｗ（ｋ）
式中、パラメータは定数であるが不確定であると考えることができる。代わりに、他のモデルを利用することができる。本事例では、計測関係を含むモデルは、観察した計測値に特徴周波数を関連付けてもよい。
【００６４】
図７によれば、計測関係は、推定され、かつ推定出力に備わっている（上記で説明したような）１つのパラメータとして特徴周波数を使用する。他の例では、特徴周波数は推定出力に備わっているのでは必ずしもなく、推定出力に基づき間接的に決定されてもよい。
【００６５】
決定した特徴周波数に基づき、車両の速度を推定してもよく、この推定を、周波数スペクトル解析を実施するステップを備える例を含む上記の例とまったく同じに、またはそれに類似して行ってもよい。
【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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【国際調査報告】
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