(57)【要約】  本発明は、慣性センサ補正の改善された方法およびシステムを提供する。一実施形態では、修正移動平均を適用し、車両走行中に計算された慣性センサ出力に動的オフセット補正を行う。【選択図】図１
2016512328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車用センサ補正システムであって、
車両の速度を測定するよう構成された慣性センサと、
前記慣性センサと通信する処理部と、
前記処理部に使用可能に連結された記憶部とを含み、
前記処理部は、少なくとも１つのモジュールを有し、該モジュールは、
前記慣性センサからの一連のデータをサンプリングし、
前記一連のデータ、および前記一連のデータからサンプリングされた現行のデータから修正移動平均を計算して補正オフセットを計算し、
前記補正オフセットを前記一連のデータからフィルタリングして補正速度信号を生成し、
前記記憶部は、前記修正移動平均から現行の平均を記憶して前記一連のデータ用の次の修正移動平均を計算することを特徴とする自動車用センサ補正システム。
【請求項２】
前記一連のデータは、前記車両の走行中にサンプリングされることを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項３】
前記慣性センサは、角速度センサであることを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項４】
前記センサ補正システムはさらに、前記処理部と通信して前記車両の動きを検知するよう構成された第２センサを含むことを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項５】
第２センサは、前記車両の動きを検知するよう構成された車輪速度センサであることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項６】
第２センサは、前記車両の動きを検知するよう構成された加速度計であることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのモジュールは、動きを検知するよう構成された前記第２センサからの信号に応じて動的修正移動平均を計算するよう構成されていることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのモジュールは、動きを検知するよう構成された前記第２センサからの信号に応じて静的修正移動平均を計算するよう構成されていることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのモジュールは、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の間の遷移修正移動平均を計算して前記補正オフセットを計算するよう構成されていることを特徴とする請求項７に記載のセンサ補正システム。
【請求項１０】
前記遷移修正移動平均は、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の加重平均であることを特徴とする請求項９に記載のセンサ補正システム。
【請求項１１】
自動車の速度信号を測定することを含む慣性センサの補正方法であって、
該方法は、慣性センサ補正オフセットを計算することを含み、該計算は、
前記速度信号から一連のデータをサンプリングし、
走行中の前記車両に応じて測定された前記一連のデータから動的修正移動平均と、停止中の前記車両に応じて静的修正移動平均とを計算して補正オフセットを計算し、
前記補正オフセットを前記速度信号からフィルタリングし、
補正された速度信号を生成することを含むことを特徴とする慣性センサの補正方法。
【請求項１２】
前記方法は、さらに前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の間の遷移修正移動平均を計算して前記補正オフセットを計算することを含むことを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１３】
前記遷移修正移動平均は、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の加重平均であることを特徴とする請求項１２に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１４】
前記遷移修正移動平均は時間依存性であることを特徴とする請求項１３に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１５】
前記修正移動平均をローパスフィルタ処理によりフィルタリングすることを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１６】
前記動的修正移動平均を前記静的修正移動平均とは別にフィルタリングすることを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１７】
前記方法はさらに、前記一連のデータおよび現行のデータのデータサンプルから移動平均を計算して補正オフセットを計算する工程を含むことを特徴とする請求項１０に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１８】
前記移動平均は、修正移動平均であることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１９】
前記速度信号は、角速度と対応していることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２０】
前記速度信号は、直線加速度と対応していることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２１】
前記方法はさらに、前記速度信号をＧＰＳ基準信号により補正することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２２】
前記方法はさらに、前記速度信号を温度オフセットにより補正することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、速度検知装置の補正方法に関し、特に主に自動車における角および直線慣性センサのバイアスオフセットおよび補正の方法およびシステムに関する。
【背景】
【０００２】
慣性センサは、角速度および直線加速度の測定に用いられる、多様な精度レベルおよび種類の様々な区分のセンサを含んでいる。特に自動車の分野では、慣性センサは近年広く知られ、様々なアプリケーションで用いられて自動車の安全性、性能、快適性を向上させている。本願の車両用慣性センサは、先端的なアンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）、電子安定プログラム（ＥＳＰ）および車両の縦方向の速度並びに加速度を測定して車体が依然として動いているかを特定する自動車揺れ並びにロールオーバ制御の他の形態の一部から、ドライバーアシストシステムさらには自動車の自律型運転などのより複雑なシステムまでに及ぶ。より先端的なシステムを求めて、自動車製造業は慣性センサの限界を押し上げ続けている。この追求は、革新的で、費用効果のあるソリューションの必要性を作り出し、慣性センサの性能を向上させてきた。
【０００３】
慣性センサは、精度および動作性能において幅があるが、多くはいくつか共通の欠点に悩まされている。慣性センサ精度のエラーの共通した原因は、温度変化、フリッカーノイズ、熱機械のホワイトノイズ、およびバイアス（オフセット）の不安定性を含んでいる。慣性センサの出力信号または速度信号のバイアスは、慣性センサで経験的に定まる正確な測定値と比較された慣性センサ出力の初期エラーを参照する。バイアスは訂正されないままであるため主なエラーの原因の１つであり、確実に増大して角度または線位置のエラーとなる。環境状況の変化による温度変化もまた慣性センサの出力のふらつきを発生させ、慣性センサ測定のエラーを増大させる。慣性センサの欠陥は、慣性センサからの出力を徐々に複雑になる方程式で用いて車両動向の原型を作成する時にも重要となる。この重要性の最も主要な例は、多様な慣性センサ測定が原因で増大するエラーであり、これは速度測定、速度、および位置の積分関係を通じて広がり得る。
【０００４】
慣性センサアプリケーションに関する組み合わされた問題は、費用効率を制限するいくつかの制限要因を示している。これらのセンサの精度を確定することは、自動車で広く用いられ得る先端的な車両システムの推進に必須である。本明細書における方法およびシステムは、改善された慣性センサ精度および費用効率をもたらし、自動車における改善された安全性および探査をより促進させ得る。
【概要】
【０００５】
車両停止中その他の所定の状況では、静的バイアスオフセットを適用して慣性センサのバイアスを更新する。この処理は、車両停止中は車両の速度がゼロであることを前提としている。慣性センサのセンサ出力は、車両停止中は測定および記録され、その後車両が動くと、センサのバイアスを補正するためにセンサ出力からフィルタリングされる。この処理はセンサ精度を確保するために既に試行されている処理を複雑にし、またエラーの原因となる。実質的なエラーの原因の１つは、ささいなことではあるが、車両停止中、車両が停止してからの僅かな移動を緩和してしまうこと、および周囲の状況がセンサ測定に影響を与えないことである。またこれらの問題は、車両が頻繁に停止することのないハイウェイ上の長期走行中により顕著になり得る。
【０００６】
本発明は慣性センサ補正の改善された方法およびシステムを提供する。一実施形態では、修正移動平均を導入および適用して車両走行中に計算された慣性センサ出力に動的オフセット補正を行う。この実施形態は、車両走行中の慣性センサ出力を更新またはフィルタリングする方法を提供し得る。本方法はさらに簡単でコスト効果のある処理または駆動回路を備えたフィルタリング方法により複数のエラーの原因についての補正を提供し得る。慣性センサオフセット補正方法の他の実施形態では、車両停止中は慣性センサオフセットの静的修正移動平均（ＭＭＡ）を計算し、車両走行中は動的ＭＭＡを計算してよい。詳細な本方法では、補正をさらに改善するために動的ＭＭＡと静的ＭＭＡとの間の遷移期間を提供し得る。
【０００７】
本明細書で開示のオフセット補正および方法の実施形態では、多様な範囲の慣性センサおよび加速度計、ジャイロスコープ、慣性計測装置（ＩＭＵｓ）ならびに関係する他の慣性装置を含む複合型システムに適用できる柔軟なオフセット補正方法を提供してよい。オフセット補正システムおよび方法の具体的な実施形態を詳細に後述するが、開示の方法およびシステムを、広範なアプリケーションに適用してよいこと、および開示の方法およびシステムが本開示で説明した分野と同様の他の分野に解決策を提供し得ることは当業者にとっては自明である。
【０００８】
一実施形態では、本発明の広範なアプリケーションを少ない追加コストで可能にするため、システムを最も新規な車両の実施形態における一般的な電子安定制御（ＥＳＣ）に適用して説明する。他の実施形態では、慣性計測装置（ＩＭＵｓ）およびドライバーアシストシステム並びに自動車の自律型運転を含む他の高度なシステムを含むより高度なシステムで補正を行なってよい。多くの例において、本発明は追加の装置および動作方法を含む複合型補正システムを提供してよい。本明細書で説明した模範的な実施形態は、慣性センサ補正用の改善された方法およびシステムを提供し、とくに費用効果を維持しつつも改善された慣性センサ動作に利用可能なオフセット補正方法を提供する。
【０００９】
さらなる適用例は本明細書で提供される説明から明らかになろう。説明および具体的な実施形態は、単なる例示の目的のためであり、本発明の範囲を制限するためのものではないことは自明である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る自動車の前部、上部、および側部をそれぞれ示す正射図である。
【図２】本発明に係る慣性センサオフセット補正方法の実施形態のブロック図である。
【図３】本発明に係る慣性センサオフセット補正方法の実施形態のブロック図である。
【図４】本発明に係る慣性センサオフセット補正方法を実地する自動車の上面図である。
【図５】本発明に係る慣性センサ補正システムの慣性測定ユニットの実施形態の図である。
【図面および今現在の好ましい実施形態の詳細な説明】
【００１１】
図１Ａ、図１Ｂ、および図１Ｃを参照する。自動車の前部、上部、および側部の正射図は、本発明に従って例示されている。図１は、１つまたは複数の慣性センサで測定し得る角運動および線運動の一般的な方向を例示している。車両アプリケーションにおける慣性センサで測定され得る方向成分および回転成分は、直線成分２、４、６および角速度成分８、１０、１２を含む。これらは、本明細書では、Ｘ（長手方向）、Ｙ（幅方向）、Ｚ（上下方向）の正射成分としてそれぞれ示され、また、横揺れ、縦揺れ、偏揺れの回転成分としてそれぞれ示されている。さらに、これらのセンサはオフセットであってよく、例示の方向と方向の間を直接測定する。各種のセンサを実装して、走行時に車両に作用する加速度および／または速度の直線成分および回転成分を測定してよい。一般的に直線加速度計を用いて直線加速度を測定し、角速度センサまたは２つ以上の加速度計を用いて角速度を測定する。本明細書では、加速度計および角速度センサについて広く言及しているが、圧電センサおよびマイクロマシンセンサを含む特定のタイプのセンサを適用し、本明細書で説明する方法およびシステムを実施してもよい。本発明の開示を、さらに広範な慣性センサに応用してよいことは当業者にとって自明である。広範な慣性センサには、ジャイロスコープ、マイクロマシン容量、圧電、音波、電子機構、及びこれらの組み合わせである慣性計測装置（ＩＭＵｓ）等が含まれる。
【００１２】
本発明による応用範囲の広い原理は、多様な慣性センサの補正に用いてよい。これは数ある慣性センサ出力の少なくとも一部が共通し、また測定時のエラー属性が類似していることに起因する。本明細書で開示される多くの慣性センサは、同様の操作で駆動し、また類似のエラー原因を有していてよい。エラー原因には、バイアスエラー、温度効果、バイアス不安定性、およびホワイトノイズが含まれる。慣性センサ出力信号のバイアスとは、慣性センサ出力の初期エラーを言う。初期エラーは、慣性センサに反応を引き起こす動きの真の測定値と比較されたものである。慣性センサのバイアスエラーを修正するため、初期エラーが報告されたすべての測定からバイアスオフセットを計算してよい。慣性センサが停止している場合、平均的なエラーを測定するが、時間の経過とともにホワイトノイズ、温度効果、およびバイアス不安定性を含む他のエラーをバイアスエラーに加えてよい。これらおよび他のエラーは、組み合わされることで時間の経過とともに慣性センサ測定でドリフトする原因となり得、徐々に静的バイアスオフセットの手法に不具合を与え得る。
【００１３】
さらに、慣性センサアプリケーションの多くが速度測定を用い、積分により速度、位置、または車首角度を計算している。慣性センサ測定から積分関係を計算することは、慣性センサ測定に関するエラーを生じ得る。このエラーは、積分の総和を介して増大し、時間の経過とともに大きくなる。エラーの他の原因および本明細書で開示の内容に関する本発明のアプリケーションは当業者にとって自明である。本明細書で挙げられる実施形態は理解を深めるためのものであって本発明を限定するものと理解すべきではない。
【００１４】
修正移動平均（ＭＭＡ）を利用して、慣性センサの出力信号または速度信号を補正またはフィルタリングし、バイアスエラーおよび他の慣性センサ測定エラーの双方を補正する。本実施形態で言及する慣性センサは加速度計または速度ジャイロとしてよい。加速度計または速度ジャイロは、１つ以上の加速度成分２、４、６または角速度成分８、１０、１２を測定する。具体的には、本実施形態では例示としてｘ方向成分２を対象とする。サンプル慣性センサ出力であるｘｋに対するＭＭＡの方程式であるＡｋを方程式（１）および（２）に示す。ここで、ｋは、サンプル数であり、ｎは移動平均ウィンドウ（以下、ウィンドウサイズ）のサンプルの数である。
【数１】
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【数２】
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ＭＭＡを慣性センサ出力に適用してバイアスエラーおよび他の内在のエラーを補正することは、平均値の記憶に少ないシステムメモリーで済むという効果を少なくとも提供する。標準的な移動平均値を計算する場合は、多数のデータポイントを記憶しなければならず、必要メモリをウィンドウサイズｎに比例するよう拡張している。しかしながら、ＭＭＡを利用する場合、１つ前に計算された平均値のみをメモリに記憶する。本明細書で論じるメモリという用語は幅広く用いられ、多様なメモリ形式が該当し、すなわちキャッシュメモリ、不揮発性または揮発性メモリ、および当業者にとって自明の他の形式のものまで該当する。
【００１５】
次に図２を参照する。本発明に係る慣性センサ１４の補正方法のブロック図が例示されている。当該方法は、１６にて慣性センサ出力を開始するまたは初期化することを含んでいてよい。慣性センサが角速度または直線加速度の測定を開始すると、デバイス出力からサンプル１８ｘｋをサンプリングし、現行のサンプル数２０ｋをインクリメントする。ＭＭＡ開始の第１動作モードでは、サンプルサイズがウィンドウサイズｎに満たない。すなわち、本方法は、１８にて慣性センサ出力から値をサンプリングし、２０にてサンプル数をインクリメントし、２４にてＭＭＡ用のウィンドウサイズになるまで平均値Ａｋを計算する。第１動作モードでは、ブロック２４に例示するようにサンプルｋ＜ｎの場合、ＭＭＡ用の方程式１を用いて計算する。サンプルレートは慣性センサ測定用アプリケーションおよびアプリケーション所要の解析またはタイミングに応じて広範囲にわたって変更してよい。サンプルレートおよびシステム動作に関するさらなる説明は、慣性センサ補正システムを参照して後述する。自動車アプリケーションのいくつかにおいて、サンプルレートは、５から１Ｈｚとしてよく、好ましくはおおよそ１００Ｈｚとするとよい。
【００１６】
ひとたびサンプルサイズがウィンドウサイズを超え、ｋ＞ｎになると、ブロック２６で例示するように、慣性センサ補正のための第２動作モードがデバイス出力のサンプリングおよびＭＭＡの計算を継続してよい。慣性センサ補正方法の第２動作モードは継続動作モードと捉えてよい。継続動作モードは、車両動作全般において慣性センサのエラー補正フィルタおよびバイアスオフセットを含む慣性センサオフセットを継続して計算してよい。本明細書で開示する慣性オフセット方法は、車両走行中を含む車両動作全般において、２４および２６で修正され２８で記憶された慣性センサのオフセットを提供可能である。方法１４を線速度および回転速度の積分関連の計算に用いることで、慣性センサ測定におけるエラーが原因で起こる横揺れを制限でき、慣性センサの精度および診断能力を向上させる。本明細書で説明される本発明によりもたらされる改善された精度は、多様な診断システム、ナビゲーションシステム、および安全システムに用いてよい。
【００１７】
慣性センサ出力サンプルｘｋのウィンドウサイズｎはアプリケーションに応じて変化してよい。多くのアプリケーションにおいて、ＭＭＡのウィンドウサイズは、操作のタイムリミット寸前で考慮されるだけでよい。このことは、サンプルレートが１００Ｈｚのときにウィンドウサイズｎ＝６０００サンプルをもたらす。しかしながら、サンプルの数はサンプルレートまたは各システムのセンサ反応要件大幅および各センサ出力のＭＭＡの検知に要する時間に応じて変わってよい。本方法の有利な点は、単に１つ前のＭＭＡの値とカウンタを記憶すればよいというメモリ要求を何ら変更することなく、多様な時間において広範なウィンドウサイズおよびサンプルレートが可能なことである。
【００１８】
図２で実施する慣性センサオフセット方法１４は、方程式３で示すようにバイアスをオフセットするためおよび慣性センサの他のエラーを補正するために適用される。方程式３において、ｘｋは慣性センサからのサンプル出力であり、ＡｋはバイアスオフセットのＭＭＡであり、ｘｋ_ｃｏｒｒｅｃｔｅｄは、バイアスエラー、ホワイトノイズ、温度効果およびバイアス不安定性用の補正されたサンプルセンサ出力である。
【数３】
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本明細書で開示の慣性センサオフセットを計算するＭＭＡ方法は、長期間の車両運転中における慣性センサの平均測定値は、車両停止中の厳密な測定を基にするよりも実質的にゼロになるという前提に基づいている。本方法は、安静センサのオフセットを車両が停止している場合以外にも走行全体にわたって更新することで改善したバイアスオフセットおよび慣性センサエラー補正方法を提供する。本明細書で説明する方法は、特に車両が長期にわたって停止せずに走行し得る状況において、また慣性センサ精度の向上を要求するアプリケーションにおいて有効である。
【００１９】
慣性センサ出力の慣性センサオフセットを計算するために修正移動平均を適応することで、測定におけるドリフトの原因となるエラーを最小限にするという効果を奏する。上述したように、初期の静的バイアスオフセットを慣性センサ出力からフィルタリングしてよいが、慣性センサ測定の精度は依然として、動作中に生じるホワイトノイズ、温度効果、およびバイアス安定性を含む他のエラー原因の影響を受けている。これらのおよび他のエラーは、測定中にばらつきを生じ、またはセンサの読み込み中にドリフトを生じ、慣性センサ測定の精度を制限する。これらの現象は一般的に、動作全般において通常測定とはかけ離れた不確かな速度測定で実施されて慣性センサ精度を低下させてしまう。しかしＭＭＡを適用することで、慣性センサのオフセットを調整して、長期にわたる車両動作全般において、ともすれば慣性センサ測定に関係してしまうドリフトを最小限にすることが可能である。
【００２０】
図２および図３を参照すると、他の実施形態ではＭＭＡを適用して、広範な慣性センサ向けに順応性のある調整フィルタを適用する補正方法３０で慣性センサオフセットを計算してよい。この模範的な方法は、車両が移動中の場合、ＭＭＡを計算および調整し、車両停止中は、個々に調整されたＭＭＡへ移行するものである。まず図２を参照すると、ＭＭＡを計算することで慣性センサ出力を計算およびオフセットする説明した方法１４を同様に用いる。慣性センサを１８にてサンプリングしてよく、ウィンドウサイズｎおよびサンプル数ｋに基づいて方程式１および２に従ったＭＭＡ計算により平均値Ａｋを計算してよい。このＭＭＡ計算方法を本方法３０にも適用するが、さらに拡張して工程全体で多様なフィルタリング因子および調整因子を適用して慣性センサオフセット方法を改良している。本実施形態では、サンプルウィンドウも特定のアプリケーションに応じて大きく変更してよい。
【００２１】
図３の慣性オフセット方法３０の実施形態は、静的および動的動作間で適用される動的オフセット３２、静的オフセット３４および遷移オフセット３６を含むことが例示されている。図２にあるように、慣性センサは３８にて、１８で速度測定をサンプリングするように初期化されてよい。本実施形態では、４０にて車両走行中であるかを最初に確認する。この処理は、動作全般において走行中または停止中の車両に応じた速度変化を検知するよう構成された慣性センサ（すなわちオフセット慣性センサまたは更なる慣性センサ）を含む多様な方法で確認してよい。他の方法では、車両が動くときを検知するアンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）センサ等の車両速度センサを適用することを含む。
【００２２】
本実施形態では、４０にて車両走行中であると判断された場合、２３にて動的オフセットを計算してよく、また４２にて動的フィルタリングを慣性センサオフセットに適用してよい。慣性センサ出力Ａｋ用のオフセットは、その後４４にてアップデートされ、また方程式（３）で例示するようにセンサ出力からフィルタリングされる。車両が停止した場合、車両が停止した期間は、決定ブロック４６で監視される。車両が停止した期間ｔが、遷移時間ｔｔｒａｎを超えていた場合、３４にて慣性センサオフセット用に、静的オフセットを計算してよい。その後、４８にて静的オフセットをフィルタリングおよび調整し、特定のシステムに適したオフセットを確定してよい。遷移時間の間にｔ＜ｔｔｒａｎとなると、３６にて慣性センサオフセット用の第３計算を遷移オフセットの形式で計算してよい。３６での遷移オフセットは、車両が３２における走行中から３４における車両が停止して静止状態に到達するまでの期間の円滑な移行を提供してよい。３６における遷移オフセット計算モードでの動作では、センサ範囲および測定アプリケーションに適合する方法を提供するため、５０にてフィルタリングおよび調整を行ってもよい。
【００２３】
動的、静的、遷移フィルタリングおよび調整ステップ４２、４８、５０は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、アクティブフィルタおよび／またはパッシブフィルタ、フィードバクループ、または他のフィルタを含む１つ以上の信号調整回路を含んでいてよい。一実施形態では、調整および動的、静的、遷移オフセット４２、４８、５０フィルタリングに適切なフィルタおよびフィルタリング方法は、各オフセットそれぞれからハイパス信号ノイズをフィルタリングするよう設計された様々なカットオフ周波数を有するローパスフィルタであってよい。フィルタリングおよび調整ステップ４２、４８、５０はさらに、アプリケーション特有のフィルタリングおよび調整を含んで、様々なアプリケーションの慣性センサの補正ができるシステムに適するよう各オフセットの精度を向上させてよい。
【００２４】
本明細書で説明する以下のシステムは、前述した方法の実行に適用してよい。一実施形態では、システム５２を、最も新規な自動車の実施において、一般的な電子安定制御（ＥＳＣ）システムに応用して本発明の広範なアプリケーションを少量の追加費用で実現してよい。最も新規な乗用車にはＥＳＣまたはこれと同等のものが装備され、これらのシステムは、本明細書で説明したものと同様のシステムを備えている。他の実施形態では、慣性計測装置（ＩＭＵｓ）５４を含むより進展したシステム、およびドライバアシストおよび自動車の自律型運転を含む他の進展したシステムにおいて補正を行うものであってよい。最後に、多くの例において、本発明は追加の装置および動作方法を含む、複合型補正システムを提供してよい。本明細書で説明した模範的な実施形態は、費用効果を維持しつつも、慣性センサ補正用の改善された方法およびシステムを提供し、とくに改善された慣性センサ性能のオフセット補正方法を提供する。
【００２５】
本明細書で説明する方法はさらに図２および図３のオフセット補正方法を実行できる融通性のあるシステムを提供可能であり、また多様な慣性センサ、および加速度計、ジャイロスコープ、慣性計測装置（ＩＭＵｓ）並びに広範な他の関係するセンサ装置を含む複合型システムに適用し得る。オフセット補正のシステムおよび方法の具体的な実施形態を本明細書で具体的に提示するが、開示の方法およびシステムは多様なアプリケーションに応用してよく、また本明細書で説明する分野と同様の他の分野において同様の解決策を提供してよいことは明らかである。
【００２６】
図４を参照して、現在のＥＳＣシステムに適用し得る慣性センサ補正システム５２を説明する。一般的にＥＳＣシステムは前輪、後輪、またはすべての車輪の回転を検出および測定する複数の車輪速度センサ５６、およびヨーレートセンサ５８を含んでいてよい。慣性センサ補正システムの本実施形態ではヨーレートセンサについて言及しているが、当業者にとっては明らかなように、１つまたは複数の直線加速度または、回転センサ、ピッチセンサ、およびヨーセンサを実装してもよい。図２および図３を参照しながら説明した方法を当該システム５２で実地して、本発明に沿った慣性センサオフセット補正システムをさらに実行してよい。
【００２７】
ここで図２および図４を参照すると、ＥＳＣシステム５２は１８にてヨーレートセンサ５８の出力をサンプリングし、サンプリング結果に対するＭＭＡを計算するよう構成された処理部６０を含んでいてよい。ヨーレートセンサ５８で測定されたヨーレートΨ’は、車頭角度Ψの変化率である。ブロック２４および２６で明示したように、この計算はウィンドウサイズに対するサンプル数によって決めてよい。ヨーレートセンサ５８の出力のＭＭＡが２８にて更新されると、ＭＭＡをメモリ記憶部６２で記憶してよい。ヨーレート出力の記憶されたＭＭＡは、その後、ヨーレートセンサ５８の出力からフィルタリングまたは差し引かれて、センサバイアスまたは他の包含されているエラーの原因をオフセットする。本明細書で開示されるシステムのさらなる利点は、ともすればエラーを発生し得るホワイトノイズ、温度効果、およびバイアス不安定性の影響をも制限し得ることである。車両操作中のすべての時間でＭＭＡが計算されまたは更新され、エラーとなり得るものがフィルタリングされるため、このようなエラーを適用のシステム５２で制限できる。この簡単な例では、現存の各種の慣性センサアプリケーションを複雑にすることなく、改良された慣性センサ測定が可能なシステムを提供可能である。
【００２８】
本明細書で説明した処理部６０は、本明細書で説明した信号を処理および計算するよう構成された専用の処理部を含んでいるが、殆どの場合において処理装置は、車両の様々なシステムを制御する電気制御装置（ＥＣＵ）に実装されていてよい。メモリ記憶部６２は、キャッシュメモリ、不揮発性または揮発性メモリ、および当業者にとって自明の他の形式を含む多様な形式のメモリを含んでいてよい。
【００２９】
慣性センサシステムの感度は、慣性センサの抽出率、精度、および分解能の関数で決定してよい。これらの因子は、その後、個々のシステムで慣性センサオフセットを計算する処理部の処理必要条件を決定するのに応用される。ある自動車アプリケーションでは抽出率は５Ｈｚ〜１ＭＨｚの範囲であり、好ましくは１００Ｈｚである。本明細書で開示するシステムの運転パラメータは、個々のアプリケーションに応じて変更してよい。本明細書で説明するシステムにおける各種のパラメータ（例えば抽出率）を決定するために必要な解析は本分野において公知である。
【００３０】
ここで図２および図４を参照すると、図３で説明した方法は、一般的なＥＳＣシステムでも実行してよい。図２で説明した方法に加え、ＥＳＣシステムの実施形態はさらに、動的オフセット３２、静的オフセット３４、および静的動作と動的動作との間で適用される遷移オフセット３６を提供する。車輪速度センサ５６をＥＳＣシステムで利用して車両が運転中であるか停止しているかを検知してよい。車両が運転中である場合、処理部６０は動的オフセット３２を計算するものとしてよい。ひとたび車両が停止すると、４０にて車輪速度センサで検知され、３６にて処理部が計算を適用して遷移オフセットを計算する。４６にて遷移時間が経過した後に車両が依然として停止している場合、処理部６０は３４にて静的オフセットを計算してよい。本実施形態は、車両動作の各モード（すなわち走行、遷移、停止）が４２、４８、５０にて固有のフィルタリング機能および調整機能を備えるという更なる利点をもたらすことが可能である。また本実施形態は、動的オフセット３２および静的オフセット３４それぞれに異なるウィンドウサイズｎｄｙｎおよびｎｓｔａｔを提供可能である。慣性センサ補正システムの最適性能を確立するために、フィルタリング工程および調整工程は車種に応じて調節してよい。
【００３１】
ここで図５を参照すると標準的なＩＭＵ５４が例示され、これは本明細書で開示のセンサ補正システムを実行するよう構成されていてよい。ＩＭＵ５４は一般的に温度センサ６４および、３軸ジャイロスコープ６６並びに３軸加速度計６８、または図１で例示した６自由度の任意の組み合わせを測定するよう構成された複合型センサを含んだ複数の慣性センサを含んでいてよい。温度センサ６４はセンサの温度補正に用いられる。ＩＭＵ５４は、アナログフロントエンド７０、および処理部７２を含んでいてよい。各センサ６４、６６、および６８からの信号は処理部で処理され、それらの各信号はデジタルインターフェース７４を介して伝達してよい。ＩＭＵ５４の慣性センサは、ヨーレートセンサ５８と同様の出力信号を有していてよく、更にＥＳＣシステムと同様の処理を提供してよい。ＩＭＵ５４から送信されまた受信される各種の信号を、複数のＩ／Ｏピン７６を介して伝達してよい。本実施形態では、３軸ジャイロスコープ６６および３軸加速度計６８の慣性センサ出力のいずれかを図２および図３で説明した方法を適用して補正してよい。
【００３２】
他の実施形態では、３軸加速度計６８のｘ軸を車両２の前後方向で調整してよい。かかる実施形態では、ｘ軸の加速度計は車両を観察し車両走行中か停止しているか否かを判断するよう構成してよい。ＥＳＣシステムでの実施形態５２と同様、加速度計のｘ軸は車輪速度センサ５６と同様の動作をして、車両走行中か否かを判断してよい。当該情報を用いて、ＩＭＵセンサ６６、６８の各出力をヨーレートセンサと同様に図２および図３で説明した方法を適用して補正してよい。
【００３３】
慣性オフセット補正システムの他の実施形態を他の多様な慣性センサに適用してよく、また他の実施形態では複数の他の装置を備えた慣性センサ補正システムをさらに含んで慣性センサの精度を向上および立証してよい。本明細書で開示するシステムは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）と組み合わせて慣性センサオフセット補正のさらなる補正を行ってよい。ＧＰＳからの補正は、慣性信号をオフセットして緯度、経度、速さまたは進行方向を含むグローバル方向、位置、または速度に適合させてよい。他の実施形態は、システム性能を向上させるために温度センサを使用してよい。本明細書で説明した各種の実施形態は各種の慣性センサ用の慣性センサオフセット補正方法および実施形態を提供する。
【００３４】
本明細書で説明した慣性センサオフセット補正方法およびシステムは、その本質および特徴から逸脱しない範囲において他の形式で実施してよい。説明した実施形態は、すべての観点において一例にすぎず、限定されるものではない。したがって本発明の範囲は、前述の実施形態よりも添付の特許請求の範囲により提示される。特許請求の範囲と同様の意味および範囲内におけるすべての変更は特許請求の範囲内で許容される。
【図１】
2016512328.tif 000006
【図２】
2016512328.tif 000007
【図３】
2016512328.tif 000008
【図４】
2016512328.tif 000009
【図５】
2016512328.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成27年11月24日(2015.11.24)
【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】
自動車用センサ補正システムであって、
車両の速度を測定するよう構成された慣性センサと、
前記慣性センサと通信する処理部と、
前記処理部に使用可能に連結された記憶部とを含み、
前記処理部は、少なくとも１つのモジュールを有し、該モジュールは、
前記慣性センサからの一連のデータをサンプリングし、
前記一連のデータ、および前記一連のデータからサンプリングされた現行のデータから修正移動平均を計算して補正オフセットを計算し、
前記補正オフセットを前記一連のデータからフィルタリングして補正速度信号を生成し、
前記記憶部は、前記修正移動平均から現行の平均を記憶して前記一連のデータ用の次の修正移動平均を計算することを特徴とする自動車用センサ補正システム。
【請求項２】
前記一連のデータは、前記車両の走行中にサンプリングされることを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項３】
前記慣性センサは、角速度センサであることを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項４】
前記センサ補正システムはさらに、前記処理部と通信して前記車両の動きを検知するよう構成された第２センサを含むことを特徴とする請求項１に記載のセンサ補正システム。
【請求項５】
第２センサは、前記車両の動きを検知するよう構成された車輪速度センサであることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項６】
第２センサは、前記車両の動きを検知するよう構成された加速度計であることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのモジュールは、動きを検知するよう構成された前記第２センサからの信号に応じて動的修正移動平均を計算するよう構成されていることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのモジュールは、動きを検知するよう構成された前記第２センサからの信号に応じて静的修正移動平均を計算するよう構成されていることを特徴とする請求項４に記載のセンサ補正システム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのモジュールは、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の間の遷移修正移動平均を計算して前記補正オフセットを計算するよう構成されていることを特徴とする請求項８に記載のセンサ補正システム。
【請求項１０】
前記遷移修正移動平均は、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の加重平均であることを特徴とする請求項９に記載のセンサ補正システム。
【請求項１１】
自動車の速度信号を測定することを含む慣性センサの補正方法であって、
該方法は、慣性センサ補正オフセットを計算することを含み、該計算は、
前記速度信号から一連のデータをサンプリングし、
走行中の前記車両に応じて測定された前記一連のデータから動的修正移動平均と、停止中の前記車両に応じて静的修正移動平均とを計算して補正オフセットを計算し、
前記補正オフセットを前記速度信号からフィルタリングし、
補正された速度信号を生成することを含むことを特徴とする慣性センサの補正方法。
【請求項１２】
前記方法は、さらに前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の間の遷移修正移動平均を計算して前記補正オフセットを計算することを含むことを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１３】
前記遷移修正移動平均は、前記静的修正移動平均および前記動的修正移動平均の加重平均であることを特徴とする請求項１２に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１４】
前記遷移修正移動平均は時間依存性であることを特徴とする請求項１３に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１５】
前記修正移動平均をローパスフィルタ処理によりフィルタリングすることを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１６】
前記動的修正移動平均を前記静的修正移動平均とは別にフィルタリングすることを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１７】
前記方法はさらに、前記一連のデータおよび現行のデータのデータサンプルから移動平均を計算して補正オフセットを計算する工程を含むことを特徴とする請求項１１に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１８】
前記移動平均は、修正移動平均であることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項１９】
前記速度信号は、角速度と対応していることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２０】
前記速度信号は、直線加速度と対応していることを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２１】
前記方法はさらに、前記速度信号をＧＰＳ基準信号により補正することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【請求項２２】
前記方法はさらに、前記速度信号を温度オフセットにより補正することを含むことを特徴とする請求項１７に記載の慣性センサの補正方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
修正移動平均（ＭＭＡ）を利用して、慣性センサの出力信号または速度信号を補正またはフィルタリングし、バイアスエラーおよび他の慣性センサ測定エラーの双方を補正する。本実施形態で言及する慣性センサは加速度計または速度ジャイロとしてよい。加速度計または速度ジャイロは、１つ以上の加速度成分２、４、６または角速度成分８、１０、１２を測定する。具体的には、本実施形態では例示としてｘ方向成分２を対象とする。サンプル慣性センサ出力であるｘｋに対するＭＭＡの方程式であるＡｋを方程式（１）および（２）に示す。ここで、ｋは、サンプル数であり、ｎは移動平均ウィンドウ（以下、ウィンドウサイズ）のサンプルの数である。
【数１】
2016512328.tif 000011
【数２】
2016512328.tif 000012
ＭＭＡを慣性センサ出力に適用してバイアスエラーおよび他の内在のエラーを補正することは、平均値の記憶に少ないシステムメモリーで済むという効果を少なくとも提供する。標準的な移動平均値を計算する場合は、多数のデータポイントを記憶しなければならず、必要メモリをウィンドウサイズｎに比例するよう拡張している。しかしながら、ＭＭＡを利用する場合、１つ前に計算された平均値のみをメモリに記憶する。本明細書で論じるメモリという用語は幅広く用いられ、多様なメモリ形式が該当し、すなわちキャッシュメモリ、不揮発性または揮発性メモリ、および当業者にとって自明の他の形式のものまで該当する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
ここで図３および図４を参照すると、図３で説明した方法は、一般的なＥＳＣシステムでも実行してよい。図２で説明した方法に加え、ＥＳＣシステムの実施形態はさらに、動的オフセット３２、静的オフセット３４、および静的動作と動的動作との間で適用される遷移オフセット３６を提供する。車輪速度センサ５６をＥＳＣシステムで利用して車両が運転中であるか停止しているかを検知してよい。車両が運転中である場合、処理部６０は動的オフセット３２を計算するものとしてよい。ひとたび車両が停止すると、４０にて車輪速度センサで検知され、３６にて処理部が計算を適用して遷移オフセットを計算する。４６にて遷移時間が経過した後に車両が依然として停止している場合、処理部６０は３４にて静的オフセットを計算してよい。本実施形態は、車両動作の各モード（すなわち走行、遷移、停止）が４２、４８、５０にて固有のフィルタリング機能および調整機能を備えるという更なる利点をもたらすことが可能である。また本実施形態は、動的オフセット３２および静的オフセット３４それぞれに異なるウィンドウサイズｎｄｙｎおよびｎｓｔａｔを提供可能である。慣性センサ補正システムの最適性能を確立するために、フィルタリング工程および調整工程は車種に応じて調節してよい。
【国際調査報告】
2016512328.tif 000013