专利名称：车辆动态特性检测器、车载处理系统、检测信息校正器及车载处理器的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种基于由无线电导航定位单元例如GPS提供的信息对来自自主传感器(autonomous sensor)的检测信息进行校正以检测车辆动态特性变化的技术等等。
背景技术：
传统上，专用的自主传感器安装在各种车载设备上，特别是安装在车辆控制器上，用于检测车辆动态特性信息。作为一个实例，汽车导航装置利用推测导航方法。该方法利用从诸如陀螺仪、转向传感器、车轮传感器等相对方位传感器以及诸如车速传感器、车轮速度传感器等距离传感器输出的信号来检测车辆位置、方位、速度和类似信息。相对方位传感器检测车辆方位的变化量。距离传感器检测车速(距离)。这些自主传感器导致很难校正由于传感器的个体差别、环境变化以及老化所引起的性能变化。因此，自主传感器已经仅被用作依赖于传感器本身性能的不确定信息输入单元。例如，由于从推测导航输出的输出量(位置、方位、速度等)包含传感器误差，因此，作为一种车载设备的汽车导航装置就会引起误差。特别地，由于位置和方位是通过积分运算的方式获得的，所以误差将会逐渐增大。
如果导航装置具有基于GPS的校正功能，则GPS就可用于校正自主传感器。因此，能够使得校正各种自主传感器的性能变化及准确地计算各种车辆动态特性成为可能。
另一方面，来自GPS的信息用于除汽车导航装置之外的其它车辆控制器。例如，GPS提供车辆的绝对位置。该位置决定行驶环境。基于该行驶环境，车辆的行驶状态就可以得到控制。也就是说，提供了关于行驶环境例如车辆所行驶的道路、行驶地点所处的纬度、经度和高度以及前方的道路状况的一条或多条不同信息。这些信息能够用于反映在车轮、行驶及发动机控制系统中对驱动和行驶状态进行控制的行驶环境(例如，见于专利文献1)。还知道，通过假定车辆的直线运动为中性位置，GPS信息可用于学习，以获得测量值的传感器例如转向传感器、偏航速率传感器的中性位置。这种传感器利用GPS生成的车辆位置和地图数据库来计算车辆行驶处的路线的曲率半径R。基于曲率半径R，传感器确定行驶中的路线是笔直的还是弯曲的。基于确定结果，传感器学习中性位置(例如，见于专利文献2)。
JP-A-H6-324138[专利文献2]JP-A-2000-214180然而，汽车导航装置与许多其他设备和结构一起安置在仪表板中。一般而言，汽车导航装置相对于车辆的水平方向倾斜安装。也就是说，由于布局的重要而迫切地需要放宽安装要求。因此，汽车导航装置不能提供其本来的精度。
另一方面，GPS的使用局限于车辆控制器，而没有用于上述的汽车导航装置。基于GPS生成的车辆的绝对值，使用者只能简单地参照地图数据来理解当前的路线状况。因此，上述状况基本上仍旧没有得到解答。也就是说，自主传感器使得很难校正由于传感器的个体差别、环境变化及老化而引起的性能变化。自主传感器已经仅被作为依赖于传感器本身性能的不确定的信息输入单元。
发明内容
因此，本发明的目的就是能够高精度地检测车辆动态特性。
为了实现上述和其他目的，设在车辆内的车辆动态特性检测器设有如下装置。设置的自主传感器用于检测与车辆动态特性变化有关的信息。设置的无线电导航定位单元用于定位车辆。来自自主传感器的检测信息可通过来自无线电导航定位单元的位置信息得到校正。校正后的检测信息输出至外部装置，外部装置利用输出的检测信息执行处理程序。
如上所述，很难仅依靠自主传感器来校正由于传感器的个体差别、环境变化及老化而引起的性能变化。在本发明中，自主传感器所检测的信息可通过利用无线电导航定位单元提供的信息对其进行过滤而得以校正。因此，根据本发明的车辆动态特性检测器能够高精度地检测车辆动态特性。对于要从车辆动态特性检测器输出至外部装置的检测信息本身来说，其精度得到了改善。利用该检测信息，外部装置能够更适当地执行指定的处理。
下面，通过参照附图对本发明进行详细地描述，可使本发明的上述和其他目的、特征和优点变得显而易见。
图1是示意性地示出了根据本发明的实施例的车载处理系统的框图；
图2是部分地示出了根据该实施例的车辆动态特性计算装置中的功能的框图；图3是示出了卡尔曼滤波器的模型的结构图；图4是示出了车辆动态特性计算的计算实例的流程图；图5是示出了与GPS组合处理的流程图；图6是示意性地示出了另一个实施例的框图；图7是示意性地示出了又一个实施例的框图。
具体实施例方式
下面，通过参照附图进一步详细地描述本发明的实施例。显然，应当理解，本发明并不限制于下面的实施例，而是可以在本发明的精神和范围内以另外不同的方式实施。
图1是示意性地示出了根据实施例的车载处理系统的框图；根据本实施例的车载处理系统包括车辆动态特性检测器10和利用从车辆动态特性检测器10输出的检测信息执行指定处理程序的七个外部装置。七个外部装置包含导航装置20、AT控制装置30、仪表装置40、制动控制装置50、行程记录装置60、巡航控制装置70以及呼救装置80。虽然本实施例是以这七个外部装置为例，但本发明也可应用于利用从车辆动态特性检测器10输出的检测信息执行指定处理的其他装置。
导航装置20执行导航处理，例如地图显示、地图匹配处理、路线搜索和路线引导。
AT控制装置30控制自动变速器。
仪表装置40利用显示装置显示各种车辆状态，例如车速、发动机转数、车门开/关状态以及变速器变换范围。
制动控制装置50在车辆制动时控制滑动。制动控制装置50用于控制制动驱动器，所述制动驱动器可对为液压制动回路设置的增压控制阀和减压控制阀的开闭进行工作控制，以控制制动力。
例如，当发生事故时，行程记录装置60记录用于分析事故原因的车辆动态特性。
巡航控制装置70是用于提供所谓的巡航控制的行驶控制装置。当有先行车辆时，巡航控制装置70可控制两车之间的距离，以使相关车辆能够自动跟随前行车辆。当没有先行车辆时，巡航控制装置70可提供速度控制(恒速行驶控制)，以便能以指定的恒速驱动相关车辆。
呼救装置80包含用于与应急中心进行无线数据通信的数据通信装置(未示出)。当遇到指定的紧急情况时，呼救装置80可将下面的信息传送至应急中心，即位置、速度信息和车辆附近的图像。位置和速度信息作为检测信息可从车辆动态特性检测器10输出。车辆附近的图像可从用于捕获车辆四周情况的摄像装置(未示出)获得。
车辆动态特性检测器10包括车辆动态特性计算装置11和用于检测车辆动态特性变化的自主传感器。在此，自主传感器包含GPS(全球定位系统)接收器12、角速度传感器(陀螺仪)13、前/后加速度传感器14、转向传感器15及车速传感器16。GPS接收器12借助于GPS天线12a接收从GPS卫星12a传送的无线电波。GPS接收器12被用作无线电导航定位单元，用于检测车辆的位置、方位(行驶方向)、速度及类似信息。角速度传感器(陀螺仪)13输出与施加给车辆的转动的角速度等同的检测信号。前/后加速度传感器14检测车辆在前/后方向上的加速度。转向传感器15用于检测转向轮的转向角的变化量。车速传感器16以一定间隔输出与车辆的行驶速度对应的脉冲信号。
车辆动态特性计算装置11的装置本体(未示出)不仅包含上述的车辆动态特性计算装置11，而且还包含GPS接收器12、角速度传感器13和前/后加速度传感器14。GPS天线12a设置在装置本体的外面。例如，GPS天线12a安装在后窗玻璃或前窗玻璃挡板的底部，即在能容易地接收无线电波的位置上。转向传感器15和车速传感器16也设置在装置本体的外面。
如前所述，装置本体包含角速度传感器13和前/后加速度传感器14。角速度传感器13和前/后加速度传感器14以车辆的竖直轴线或水平轴线为基准定位在车内。因此，装置本体需要安置在角速度传感器13和前/后加速度传感器14能够理想安置的位置上。具体地讲，装置本体需要与车辆底盘表面准确平行地安装。采用这种方式，内置的角速度传感器13能够准确地检测施加给车辆的转动的角速度。内置的前/后加速度传感器14能够准确地检测车辆的前/后方向上的加速度。
校正单元的车辆动态特性计算装置11相当于普通的计算机。车辆动态特性计算装置11包含公知的CPU、ROM、RAM、I/O、将这些器件彼此连接起来的总线及类似物。车辆动态特性计算装置11被提供有来自自主传感器例如角速度传感器13、前/后加速度传感器14、转向传感器15和车速传感器16的检测信息。此外，车辆动态特性计算装置11被提供有由GPS接收器12所获得的定位信息。车辆动态特性计算装置11利用由GPS接收器12所获得的定位信息对输入信息进行过滤，以校正来自自主传感器的检测信息。本实施例利用卡尔曼滤波器进行校正。
图2示出了利用卡尔曼滤波器11c对前面所述的自主传感器中的角速度传感器13和车速传感器16所获得的检测信息进行校正的结构。车辆动态特性计算装置11利用相对轨迹计算部分11a和绝对位置计算部分11b基于来自车速传感器16和角速度传感器13的信号进行计算。这些计算(推测导航计算)输出车速、相对轨迹、绝对位置和绝对方位。GPS接收器12输出位置、方位和车速。卡尔曼滤波器11c用于修正车速传感器16的距离系数、角速度传感器13的偏移量、绝对位置和绝对方位。为此，卡尔曼滤波器11c利用了由推测导航获得的车速、绝对位置和绝对方位的信息以及来自GPS接收器12的车速、位置和方位的信息。
下面，概要地描述卡尔曼滤波器11c。如图3所示，卡尔曼滤波器11c可分为信号生成过程和观测过程。图3使用了线性系统(φ)。我们假定，系统状态X(t)的一部分能被观测，并且该部分与观测矩阵H关联。在这种情况下，卡尔曼滤波器11c可产生X(t)的最佳推定值。在图3中，参考符号ω表示在信号生成过程中产生的杂波。参考符号v表示在观测过程中产生的杂波。滤波器的输入为Y(t)。由此产生的输出是X(t)的最佳推定值。
下面的公式用于求解状态量X(t|t)，即利用直至时刻t的信息确定的状态X的最佳推定值。
X(t|t)＝X(t|t-1)+K(t)[Y(t)-HX(t|t-1)] (1)
其中，X(t|t-1)是预先推定值，K(t)是卡尔曼增益，两者可用下面公式2和3来表示。
X(t|t-1)＝φX(t-1|t-1) (2)K(t)＝P(t|t-1)HT(HP(t|t-1)HT+V)-1(3)其中，P是状态量X的误差协方差，P(t|t-1)是误差协方差推定值，P(t-1|t-1)是误差协方差。它们可用下面公式4和5表示。
P(t|t-1)＝φP(t-1|t-1)φT+W (4)P(t-1|t-1)＝(I-K(t-1)H)P(t-1|t-2) (5)其中，V是在观测过程中产生的杂波v的离差(dispersion)，W是在信号生成过程中产生的杂波ω的离差，以及A(i|j)是基于直至时刻j的信息确定的在时刻i的A的推定值。上标T表示转置矩阵，上标-1表示逆矩阵。符号I表示单位矩阵。
符号V和W是彼此不相关且平均值为0的高斯随机杂波。在上述的卡尔曼滤波器11c中，状态量X和误差协方差P的初值被施加有适当的误差。每次观测都重复上述计算可以改善状态量X的准确性。本实施例将卡尔曼滤波器11c应用于推测导航。
现在，对信号生成过程的定义进行描述。卡尔曼滤波器11c旨在修正推测导航中的误差。因此，状态量X定义了下面五种误差值。处理矩阵(process matrix)φ提供误差值的时间变化。
(a)偏移误差(εG)εGt＝εGt-1+ω0没有决定性的变化。杂波被附加在前次误差上。
(b)绝对方位误差(εA)
εAt＝T×εGt-1+εAt-1+ω1方位误差和杂波被附加在前次误差上。方位误差可通过将偏移误差与前次观测后所经过的时间相乘而得出。
(c)距离系数误差(εK)εKt＝εKt-1+ω2没有决定性的变化。杂波被附加在前次误差上。
(d)绝对位置北向误差(εY)εYt＝sin(At+εAt-1+εGt-1×T/2)×L×(1+εKt-1)-sin(At)×L+εYt-1前次误差被附加由方位误差和距离误差所引起的误差。
(e)绝对位置东向误差(εX)εXt＝cos(At+εAt-1+εGt-1×T/2)×L×(1+εKt-1)-cos(At)×L+εXt-1前次误差被附加由方位误差和距离误差所引起的误差。在上述的定义中，符号At表示真实绝对方位，L表示前次观测后车辆行驶的距离，以及T表示前次观测后所经过的时间。
信号生成过程定义为将上述公式对状态量求偏导并线性化。
现在，对上述观测过程的定义进行描述。观测值可从推测导航的输出量与GPS接收器12的输出量的差值求得。每个输出量都包含误差。观测值提供了推测导航误差和GPS误差的总和。信号生成过程定义为将观测值Y与状态量X联系起来。
该卡尔曼滤波器的使用使得能够根据车速传感器16的距离系数修正以及角速度传感器13的偏移量、绝对方位、绝对位置的修正将预先推定值X(t|t-1)置零。从而，可将公式1更改为下面的公式6。
X(t|t)＝K(t)Y(t) (6)因此，基于在信号生成过程中定义的五种误差值的状态量可通过公式3至5中得到的卡尔曼增益K(t)和观测值Y(t)求得。
为获得关于卡尔曼滤波器11c的更详细信息，建议参看JP-A-H8-068654(JP-3218876B2)。
如图2所示，车辆动态特性计算装置11执行相对轨迹计算、绝对位置计算和卡尔曼滤波器处理。下面，对这些操作进行描述。
图4是示出了作为车辆动态特性操作的一个实例的演算处理的流程图。
在第一步骤100，程序计算方位变化量和行驶距离。程序首先通过将来自角速度传感器13的输出角速度与图4中的该处理程序的启动周期T相乘来求取方位变化量。然后，程序从方位变化量中减去偏移修正量(后面进行描述)与主程序的启动周期T的乘积。采用这种方式，程序实现了方位变化量的偏移修正。再后，程序通过将来自车速传感器16的车速脉冲数乘以距离系数(后面进行描述)来计算行驶距离。
在步骤100后面，程序在步骤200执行相对轨迹计算。程序首先基于方位变化量(在步骤100求得)来更新相对方位。程序利用更新后的相对方位和在步骤100求得的行驶距离来更新相对位置坐标。该更新是通过将相对于行驶距离的相对方位的X和Y分量加在前次相对位置坐标上而实现的。更新相对位置坐标的目的是求解相对轨迹。
在步骤200后面，程序在步骤300计算绝对方位和绝对位置。程序首先基于方位的变化量(在步骤100求得)来更新绝对方位。程序根据更新后的绝对方位和在步骤100求得的行驶距离来更新绝对位置坐标。在步骤300更新后的绝对方位A和绝对位置用于在步骤400与GPS组合处理。
下面，参看图5中的流程图对在步骤400与GPS组合处理进行详细地描述。
在第一步骤401，程序决定自前次定位或估算是否已经过了特定时间值T1(秒)。该步骤的设置是由于下面的原因。在GPS接收器12每次执行定位时，推测导航误差可在步骤403至409中得到修正。然而，当GPS接收器12不能进行定位时，就会产生很大的误差。因此，由于存在误差，在步骤410和411需要进行相应的估算。
当在前次定位或估算之后还没有经过T1秒时(步骤401否)，将在步骤402确定定位数据是否能从GPS接收器12得到。当定位数据可从GPS接收器12得到时(步骤402是)，控制程序就会前行到步骤403来对卡尔曼滤波器进行计算，然后继续前行。首先，在步骤403，程序计算观测值Y。更确切地说，观测值Y是由下面数值计算得到的从GPS接收器12输出的速度、位置和方位数据、在推测导航中的步骤300(见图4)由程序求得的绝对方位和绝对位置、以及基于来自车速传感器16的车速脉冲而由速度计算程序(未示出)求得的车速。另外，基于来自GPS接收器12的定位数据，程序对观测过程中产生的杂波v进行计算。
在步骤404，对处理矩阵φ进行计算。处理矩阵φ的计算利用了自计算前次处理矩阵的时刻点车辆的行驶距离L和经过时间T以及在步骤300求得的绝对方位A。行驶距离L和经过时间T可分别通过测量程序(未示出)求得。基于观测值Y和以这种方式计算的处理矩阵φ，可通过公式3至5求取公式6中的状态量X。更确切地讲，在步骤405，利用公式3估算误差协方差P。在步骤406，利用公式4计算卡尔曼增益K。在步骤407，利用公式5计算误差协方差P。然后，在步骤408，利用公式6基于卡尔曼增益K和观测值Y求取状态量X。
状态量X表示偏移误差(εG)、绝对方位误差(εA)、距离系数误差(εK)、绝对位置北向误差(εY)及绝对位置东向误差(εX)。这些误差在图5中的步骤409用于修正推测导航误差，即用于修正角速度传感器13的偏移量、距离系数、绝对方位以及车速传感器16的绝对位置。修正可通过下面公式进行。
偏移修正量＝偏移修正量-εG距离系数＝距离系数×(1-εK)绝对方位＝绝对方位-εA绝对位置y＝绝对位置y-εY绝对位置x＝绝对位置x-εX对角速度传感器13的偏移修正更改了用于在图4中的步骤100计算方位变化量和行驶距离的偏移修正量。对车速传感器16的距离系数修正更改了也在步骤100使用的距离系数。绝对方位修正更改了在图4中的步骤300使用的绝对方位A。绝对位置修正更改了也在步骤300使用的绝对位置。
当每次可从GPS接收器12获得定位数据时，上述程序就会被重复执行以修正相应的误差。这样，可以获得更为准确的推测导航数据。可能存在GPS接收器12不能进行定位(步骤402否)且在前次定位或估算之后还没有经过T1秒(步骤401是)的情况。在这种情况下，控制将前行至步骤410和411计算处理矩阵φ和估算误差协方差P。采用这种方式，当GPS接收器12不能进行定位时，如果存在误差就可对误差协方差进行估算。当GPS接收器12之后能够定位时，就可以提供准确的卡尔曼滤波器处理供执行。
车辆动态特性计算装置11利用相对轨迹计算部分11a和绝对位置计算部分11b对来自车速传感器16和角速度传感器13的信号进行计算，以获得车速、相对轨迹、绝对位置和绝对方位。车辆动态特性计算装置11基于从GPS接收器12获得的位置、方位和车速信息对大量的获得数据进行过滤。因此，车辆动态特性计算装置11可修正车速传感器16的距离系数、角速度传感器13的偏移量、绝对位置和绝对方位。校正后的检测信息借助于车辆动态特性计算装置11中的输入/输出电路(未示出)输出至外部装置，例如导航装置20、AT控制装置30、仪表装置40、制动控制装置50、行程记录装置60、巡航控制装置70及呼救装置80。
在图2中，仅对从车速传感器16和角速度传感器13获得的检测信息的校正进行了描述。基于从GPS接收器12获得的位置、方位和车速信息也可将该校正应用于其他的自主传感器，例如前/后加速度传感器14和转向传感器15。而且，转向传感器15可被用来校正用于中性位置学习的检测信息(即，转向角信息)。从GPS接收器12获得的位置和方位信息等用于确定转向位置为中间的，即车辆沿直线方向行驶。该校正利用这种情况下的转向位置作为中性位置。
下面，对从车辆动态特性检测器10输出至外部装置20至80的检测信息的实例进行描述。例如，如图1所示，位置和速度信息输出至导航装置20。速度和(路面的)斜坡信息输出至AT控制装置30和仪表装置40。速度和转弯信息输出至制动控制装置50和行程记录装置60。位置和速度信息输出至巡航控制装置70和呼救装置80。
(1)根据本实施例的车辆动态特性检测器10对从用于检测车辆动态特性变化的自主传感器13至16获得的检测信息进行校正。该校正基于从GPS接收器12获得的位置、方位和车速信息。在上述实例中，应用了卡尔曼滤波器对从车速传感器16和角速度传感器13获得的检测信息进行校正。
很难仅利用自主传感器13至16来校正由于传感器的个体差别、环境变化和老化引起的性能变化。由于本实施例利用了GPS信息用于校正，所以车辆动态特性检测器10能够高精度地检测车辆动态特性。对于要从车辆动态特性检测器10输出至外部装置20至80的检测信息本身来说，其准确性得到了改善。利用这种检测信息，外部装置20至80能够更适当地执行指定的处理。
例如，现有技术不能在轮胎用旧或被更换为无钉防滑轮胎时跟踪轮胎直径的变化。车速传感器16提供不准确的检测信息，例如距离和车速。因此，仪表装置40显示的也是这种不准确距离和速度。相比而言，根据本实施例的校正能够大大地改善仪表上显示内容的准确性。
车速信息也被用于AT控制装置30、仪表装置40、制动控制装置50、行程记录装置60、巡航控制装置70和呼救装置80。车速信息不准确性的解决使得能够提供更准确的控制。
若如传统方式那样仅利用传感器，就会很难修正角速度传感器13和前/后加速度传感器14的偏移量或增益。相比而言，利用GPS定位信息进行校正就能够进行这种修正，并可以准确地检测角速度和前/后加速度。传感器信息的不准确性可在AT控制装置30、仪表装置40、制动控制装置50、行程记录装置60、巡航控制装置70和呼救装置80中得到解决。能够提供更准确的控制。
如下，还可以改善从转向传感器15获得的转向角信息的准确性。通过利用GPS接收器12的定位信息，角速度传感器13可通过修正偏移量和增益输出高精度的角速度。车速传感器16提供准确的速度。行驶中的车辆的转弯半径能够通过结合从角速度传感器13和车速传感器16获得的准确速度得到准确地推定。推定的转弯半径与从转向传感器15获得转向角进行比较。采用这种方式，中性位置学习能够快速、高精度和甚至可在转弯行驶中完成。
导航装置20能够准确地定位车辆，例如，能够进行高精度的地图匹配处理。
(2)车辆动态特性计算装置11的装置本体不仅包含车辆动态特性计算装置11，而且还包含GPS接收器12、角速度传感器13及前/后加速度传感器14。装置本体安装在角速度传感器13和前/后加速度传感器14能够理想安装的位置上。这是因为角速度传感器13和前/后加速度传感器14相对于车辆垂直或水平轴线定位。由于装置本体以这种方式安装，所以角速度传感器13能够准确地检测施加给车辆的转动的角速度。内置的前/后加速度传感器14能够准确地检测沿着车辆前后方向上的加速度。
传统的汽车导航装置包含角速度传感器。汽车导航装置与其他许多设备和结构一起安置在仪表板内。因此，汽车导航装置相对车辆的水平方向倾斜地安装，从而不可能提供其本来的精度。相反，根据本实施例的导航装置20作为相对于车辆动态特性检测器10独立的外部装置安装。导航装置20甚至能够相对车辆的水平方向倾斜地安装，而不会有任何问题。传统上，布局的重要性使得迫切需要放宽安装要求。相比而言，根据本实施例的角速度传感器13未被包含在导航装置20中。从而能够防止牺牲检测精度。车辆动态特性检测器10的布局不再十分重要。通过将检测精度放置在优先考虑的位置上，车辆动态特性检测器10就可如上述那样安置在能够准确地检测角速度的位置上。
(3)根据本实施例，单个车辆动态特性检测器10提供用于外部装置20至80的检测信息。传统上，可能需要为各种车载设备和导航装置重复安装自主传感器。本实施例能够解决传感器的重复安装问题。
车辆动态特性检测器10没有像导航装置20那样使用用户操作的复杂人工界面。由于不需要确保频繁的软件升级产生的可靠性问题，从而能够很容易地保持着高的可靠性。
另外，在该实施例中，所谓的自主导航传感器是通过组合车辆动态特性检测器10、GPS接收器12和自主传感器例如角速度传感器13和车速传感器16而形成的。因此，本实施例甚至在GPS不可用的情况下也能够计算车辆位置。从而，导航装置20一直可以获得车辆的位置信息和车辆的行驶轨迹。此外，从为呼救装置80，即需要高度可靠的位置信息的装置，提供检测信息的角度来讲，这也是非常有利的。而且，车辆动态特性检测器10提供了高度准确的位置和车辆动态特性信息。当车辆出现问题时，还可以改善定位精度。为了这个目的，呼救装置80提供了具有位置和车辆动态特性信息的外部呼救中心。随后，该信息可用于地图匹配处理。
(a)上述实施例描述了执行卡尔曼滤波器处理以校正从车速传感器16和角速度传感器13获得的检测信息的实例。也可以使用其他的滤波器程序。例如，直方图方法可以用于产生从GPS定位获得的信息与从传感器获得的信息之间的差分。这种方法通过在适当的学习期间内求解差分的平均值来使用修正值。
(b)上述实施例以角速度传感器13、前/后加速度传感器14、转向传感器15和车速传感器16作为自主传感器的例子对它们进行了描述。也可以使用其他的检测车辆动态特性变化的传感器。例如，可以是检测车辆动态特性的偏航速率传感器、俯仰传感器、滚动传感器及类似传感器。
(c)上述实施例将GPS作为无线电导航定位单元的实例进行描述。也可以使用其他独立的无线电波导航系统例如GLONASS，或者使用与GPS组合的这种独立系统。还可以使用其他的无线电波导航系统。
(d)本实施例的描述是在假定车辆动态特性检测器10和导航装置20彼此独立的前提下进行的。而且，存在这样的实施例，即允许导航装置具有车辆动态特性检测器10中的车辆动态特性计算装置11所执行的功能。图6示出了实例。在图6中，与图1和2所示的实施例中相同的附图标记用于表示相同的部件。
根据图6中的结构实例，GPS接收器12和角速度传感器(陀螺仪)13与导航装置120连接。GPS接收器12借助于天线12a接收从GPS卫星传送来的无线电报，以检测车辆位置、方位(行驶方向)、速度及类似信息。GPS接收器12被用作无线电导航定位单元的作用。角速度传感器13输出与施加给车辆的转动的角速度等同的检测信号。
导航装置120被构造得能够借助于通信线路(例如，车载LAN)与制动控制装置50进行数据通信。制动控制装置50与前/后加速度传感器14、转向传感器15和车速传感器16连接。前/后加速度传感器14检测沿着车辆前后方向上的加速度。转向传感器15检测转向轮的转向角的变化量。车速传感器16以一定间隔输出与车辆的行驶速度对应的脉冲信号。基于来自传感器14、15和16的检测信息及其他信息，制动控制装置50在车辆制动时可以控制滑动。制动控制装置50从转向传感器15获得检测信息(转向传感器信息)，然后将该信息送至导航装置120进行校正。
也就是说，导航装置120具有对检测信息的校正功能，尽管该功能可由根据图1所示的实施例的车辆动态特性计算装置11和类似装置提供。当从制动控制装置50接收到转向传感器信息时，导航装置120利用由GPS接收器12获得的定位信息对该信息进行过滤，以校正转向传感器信息。可能的校正实例是对转向传感器15的中性位置学习的修正。在以这种方式执行校正之后，导航装置120可获得关于转向传感器的中性位置的修正后的学习信息。然后，导航装置120将该信息返回至制动控制装置50。制动控制装置50能够利用关于转向的校正后的中性位置的修正后的学习信息来控制制动。因此，可以基于非常准确的车辆动态特性信息进行控制。根据本实施例，导航装置120包含检测信息校正器的功能。这就意味着，导航装置120具有与图1中的导航装置20的功能不同的功能。
制动控制装置50是车辆控制器的一个实例。具有代表性的车辆控制器包含车辆运动控制器，例如VSC和ACC。显然，也可以使用其他的车辆控制器。图6以转向传感器15作为用于获得关于要被校正的对象的检测信息的自主传感器的例子。当然，可以应用其他自主传感器。
(e)根据图6中的实施例，导航装置120对来自用通信线路连接着的制动控制装置50的检测信息(转向传感器信息)进行校正。校正后的检测信息输出至制动控制装置50。然而，也可以优选对导航装置本身执行的处理所利用的检测信息进行校正。图7示出了一个实例。
根据图7中的结构，导航装置220与GPS接收器12、角速度传感器13、转向传感器15和车速传感器16连接。导航装置220还与用于表示车辆后退的反向开关17、用于提供车辆尾部视图的视频输入装置18以及显示设备90。根据本实施例的导航装置220不是仅仅执行基本的处理，例如显示地图和引导路线。导航装置220还能够利用用于检测和显示位置的功能来执行停车协助处理程序。停车协助处理程序能够方便例如通过倒车的停车操作。为此，停车协助处理程序基于车尾的视像和转向传感器的信息来显示车辆的推定路线。视频输入装置18提供上述视频图像。转向传感器15提供转向传感器信息。为了准确地执行停车协助处理程序，需要像图6中的制动控制装置50那样有效地修正转向传感器15的中性位置学习。类似于导航装置120，根据本实施例的导航装置220包含用于校正检测信息的功能。该功能利用由GPS提供的定位信息来校正转向传感器信息。采用这种方式，车辆动态特性能被准确地检测。这样，停车协助功能能够更合适地提供。根据本发明，导航装置220用作车载处理器。
显然，对于本领域的普通技术人员来说，可以在本发明的上述实施例中进行各种修改。然而，本发明的范围应由权利要求书来确定。
权利要求
1.一种设在车辆内的车辆动态特性检测器，包括自主传感器，其用于检测与车辆动态特性的变化有关的信息；无线电导航定位单元，其用于测定车辆位置；校正单元，其利用来自所述无线电导航定位单元的位置信息对来自所述自主传感器的检测信息进行校正；以及信息输出单元，其能够将经过所述校正单元校正后的检测信息输出至外部装置，所述外部装置利用由所述信息输出单元输出的检测信息执行处理程序。
2.如权利要求1所述的车辆动态特性检测器，其特征在于包括角速度传感器和加速度传感器中的至少一个的所述自主传感器被包含在所述车辆动态特性检测器的本体中，以及所述本体在车辆中布置在能够理想地安置自主传感器的位置上，所述自主传感器的安置以车辆竖直轴线和车辆水平轴线中的至少一个为基准。
3.如权利要求1或2所述的车辆动态特性检测器，其特征在于所述外部装置是多个外部装置中的一个，所述自主传感器能够检测用于所述多个外部装置的信息，以及所述信息输出单元能够输出每一所述多个外部装置所需要的检测信息。
4.如权利要求1至3中任一所述的车辆动态特性检测器，其特征在于所述外部装置包含导航装置，所述自主传感器包含自主导航传感器，以及所述信息输出单元将包括车辆位置信息和车辆行驶轨迹中的至少一种信息的检测信息输出至所述导航装置，所述信息已被所述校正单元校正。
5.如权利要求4所述的车辆动态特性检测器，其特征在于导航装置能够执行地图匹配处理。
6.如权利要求1至3中任一所述的车辆动态特性检测器，其特征在于所述自主传感器包含转弯状态传感器，其用于检测与车辆的转弯状态有关的信息，以及所述校正单元对检测信息进行校正，以便在所述转弯状态传感器中学习中性位置。
7.一种车载处理系统，包括外部装置，其用于执行处理程序；以及车辆动态特性检测器，其包含自主传感器，其用于检测与车辆动态特性的变化有关的信息；无线电导航定位单元，其用于测定车辆位置；校正单元，其利用来自所述无线电导航定位单元的位置信息对来自所述自主传感器的检测信息进行校正；及信息输出单元，其能够将经过所述校正单元校正的检测信息输出至所述外部装置，其中，所述外部装置利用由所述信息输出单元输出的检测信息执行处理程序。
8.一种检测信息校正器，其能够与利用来自自主传感器的检测信息对车辆进行控制的车辆控制器通信，所述自主传感器用于检测与车辆动态特性的变化有关的信息，所述检测信息校正器包括无线电导航定位单元，其用于测定车辆位置；信息输入单元，其用于接受来自所述车辆控制器的检测信息；校正单元，其利用来自所述无线电导航定位单元的位置信息对来自所述信息输入单元的检测信息进行校正；以及信息输出单元，其用于将经过所述校正单元校正的检测信息输出至所述车辆控制器。
9.一种导航装置，其能够与利用来自自主传感器的检测信息对车辆进行控制的车辆控制器通信，所述自主传感器用于检测与车辆动态特性的变化有关的信息，所述导航装置包括导航单元，其用于执行车辆导航处理程序；无线电导航定位单元，其用于测定车辆位置；信息输入单元，其用于接受来自所述车辆控制器的检测信息；校正单元，其利用来自所述无线电导航定位单元的位置信息对来自所述信息输入单元的检测信息进行校正；以及信息输出单元，其用于将经过所述校正单元校正的检测信息输出至所述车辆控制器。
10.一种车载处理器，包括自主传感器，其用于检测与车辆动态特性的变化有关的信息；无线电导航定位单元，其用于测定车辆位置；校正单元，其利用来自所述无线电导航定位单元的位置信息对来自所述自主传感器的检测信息进行校正；以及处理程序执行单元，其用于利用经过所述校正单元校正的检测信息执行处理程序。
11.如权利要求10所述的车载处理器，其还包括导航单元，其用于执行车辆导航处理程序。
全文摘要
本发明提供了一种车辆动态特性检测器(10)，其用于从自主传感器(13至16)获得检测信息，以检测车辆动态特性的变化。检测信息基于从GPS接收器(12)获得的位置、方位和车速信息而得以校正。例如，车辆动态特性检测器(10)利用卡尔曼滤波器处理对从车速传感器(16)和角速度传感器(13)获得的检测信息进行校正。很难仅利用自主传感器(13至16)来校正由于传感器的个体差别、环境变化及老化所引起的性能变化。通过利用GPS信息进行校正，车辆动态特性检测器(10)能够准确地检测车辆动态特性。对于要被从车辆动态特性检测器(10)输出至外部装置(20至80)的检测信息本身来说，其准确性得到了改善。通过利用这种校正后的检测信息，外部装置(20至80)能够适当地执行处理程序。
文档编号B60K31/00GK1521056SQ20041000126
公开日2004年8月18日 申请日期2004年1月5日 优先权日2003年1月27日
发明者田中宏树, 鹤见洁 申请人:株式会社电装