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JP2001108702A - Bad road determination device and bad road determination method - Google Patents

Bad road determination device and bad road determination method

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Publication number
JP2001108702A
JP2001108702A JP29073399A JP29073399A JP2001108702A JP 2001108702 A JP2001108702 A JP 2001108702A JP 29073399 A JP29073399 A JP 29073399A JP 29073399 A JP29073399 A JP 29073399A JP 2001108702 A JP2001108702 A JP 2001108702A
Authority
JP
Japan
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value
deceleration
time
detected
road
Prior art date
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Granted
Application number
JP29073399A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3799902B2 (en
Inventor
Katsuji Imai
勝次 今井
Noribumi Iyoda
紀文 伊豫田
Masuji Oshima
満寿治 大嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Toyota Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp, Toyota Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP29073399A priority Critical patent/JP3799902B2/en
Publication of JP2001108702A publication Critical patent/JP2001108702A/en
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  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Regulating Braking Force (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 迅速により正確に悪路であるか否かを判定す
る。 【解決手段】 車両の減速度Gに対して複素関数を用い
てウェーブレット変換し、その位相θが2πからゼロに
なる時刻を減速度Gの第1極大値の時刻t1として検出
すると共に位相θがπになる時刻を減速度Gの第1極小
値の時刻t3として検出する。減速度Gの第1極大値か
ら値0となるまでの第1積分値S1と値0となってから
第1極小値までの第2積分値S2とを演算し、その比
(S2/S3)の絶対値が閾値より大きいときに悪路と
判定する。この判定は、悪路における減速度Gの変化が
振動成分に起因することに基づく。第1極小値の時刻ま
での演算でよいから、迅速に悪路であるか否かを判定す
ることができる。また、ウェーブレット変換を利用して
第1極大値の時刻や第1極小値の時刻を検出するから、
ノイズなどによる誤検出を防止することができる。
(57) [Summary] [Problem] To quickly and accurately determine whether or not a road is bad. SOLUTION: A wavelet transform is performed on a deceleration G of a vehicle by using a complex function, a time when the phase θ becomes zero from 2π is detected as a time t1 of a first maximum value of the deceleration G, and the phase θ is detected. The time when π is reached is detected as the time t3 of the first minimum value of the deceleration G. The first integral value S1 from the first maximum value of the deceleration G to the value 0 and the second integral value S2 from the value 0 to the first minimum value are calculated, and the ratio (S2 / S3) is calculated. Is determined to be a bad road when the absolute value of is larger than the threshold value. This determination is based on the fact that a change in the deceleration G on a rough road is caused by a vibration component. Since the calculation up to the time of the first minimum value is sufficient, it can be quickly determined whether or not the road is bad. Also, since the time of the first maximum value and the time of the first minimum value are detected using the wavelet transform,
Erroneous detection due to noise or the like can be prevented.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、悪路判定装置およ
び悪路判定方法に関し、詳しくは、車両が悪路を走行し
ているのを判定する悪路判定装置および悪路判定方法に
関する。
The present invention relates to a rough road determination device and a rough road determination method, and more particularly, to a rough road determination device and a rough road determination method for determining that a vehicle is traveling on a rough road.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、この種の悪路判定装置または悪路
判定方法としては、エアバック装置などの乗員保護装置
を起動する起動装置であって、加速度の最初のピークか
ら次のピークまでの時間が所定時間以上になったときに
悪路として判定するものが提案されている(例えば、特
開平10−67295号公報など)。この装置では、悪
路と判定されたときには、ピークから次のピークまでの
時間での加速度の値に対して小さく重みを付けて取り扱
うことにより、悪路走行時における悪路が起因して生じ
る加速度の振動成分を除去している。
2. Description of the Related Art Conventionally, as this kind of rough road determination device or method, a starting device for activating an occupant protection device such as an airbag device is used. There has been proposed a device that determines a bad road when the time exceeds a predetermined time (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-67295). In this device, when it is determined that the road is rough, the acceleration value at the time from the peak to the next peak is treated with a small weight, so that the acceleration caused by the rough road when traveling on a rough road is treated. The vibration component is removed.

【0003】また、Gセンサからの信号に対して低周波
のローパスフィルタ処理を行ない、フィルタ処理の後に
波形が残るか否かにより悪路と車両の衝突を判定しよう
とするものも提案されていた。
Further, there has been proposed an apparatus in which a low-frequency low-pass filter process is performed on a signal from a G sensor, and a collision between a rough road and a vehicle is determined based on whether or not a waveform remains after the filter process. .

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、加速度
の最初のピークから次のピークまでの時間により悪路を
判定する場合、ピークの検出に時間を要すると共に2番
目のピークを検出するまでの時間を要し、迅速に判定す
ることができない場合が生じる。また、ローパスフィル
タを用いる場合、判定に時間を要したり、衝突による波
形がローパスフィルタで除去される場合も生じる。
However, when a rough road is determined based on the time from the first peak of acceleration to the next peak, it takes time to detect the peak and the time required to detect the second peak. In other words, it may not be possible to make a quick determination. Further, when a low-pass filter is used, it may take time to make a determination, or a waveform due to collision may be removed by the low-pass filter.

【0005】本発明の悪路判定装置および悪路判定方法
は、迅速に悪路であるか否かを判定することを目的の一
つとする。
[0005] One of the objects of the rough road determination device and the rough road determination method of the present invention is to quickly determine whether or not the road is rough.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】本
発明の悪路判定装置および悪路判定法法は、上述の目的
の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採っ
た。
Means for Solving the Problems and Functions / Effects The bad road determination apparatus and the bad road determination method of the present invention employ the following means in order to achieve at least a part of the above object.

【0007】本発明の悪路判定装置は、車両が悪路を走
行しているのを判定する悪路判定装置であって、前記車
両の減速度を検出する減速度検出手段と、該検出された
減速度の第1極大値と、該第1極大値の次に生じる第1
極小値とを検出する極大小値検出手段と、該検出された
第1極小値が負の値のとき、前記検出された第1極大値
から前記減速度が値0となるまでの第1積分値と、該減
速度が値0となってから前記第1極小値となるまでの第
2積分値とを演算する積分演算手段と、該演算された第
1積分値と第2積分値とに基づいて悪路を判定する悪路
判定手段とを備えることを要旨とする。
A bad road determining device according to the present invention is a bad road determining device for determining that a vehicle is traveling on a bad road, and includes deceleration detecting means for detecting deceleration of the vehicle, A first maximum value of the deceleration, and a first maximum value following the first maximum value.
A local minimum value detecting means for detecting a local minimum value, and a first integration from the detected first local maximum value to the deceleration value of 0 when the detected first local minimum value is a negative value. An integral calculating means for calculating a value and a second integral value from when the deceleration becomes the value 0 until the deceleration becomes the first minimum value, and the calculated first integral value and the second integral value The gist of the present invention is to include a rough road determination unit that determines a rough road based on the rough road.

【0008】この本発明の悪路判定装置では、極大極小
値検出手段が、減速度検出手段により検出された車両の
減速度の第1極大値と、この第1極大値の次に生じる第
1極小値とを検出し、積分演算手段が、この検出された
第1極小値が負の値のとき、検出された第1極大値から
減速度が値0となるまでの第1積分値と、減速度が値0
となってから第1極小値となるまでの第2積分値とを演
算する。そして、悪路判定手段は、この演算された第1
積分値と第2積分値とに基づいて悪路を判定する。本発
明の悪路判定装置における悪路の判定は、悪路による減
速度の変化が振動成分に由来することに基づいている。
即ち、悪路による減速度の変化が振動成分に由来するか
ら、第1極小値は負となることが多く、しかもその大き
さは第1極大値ほどではないがある程度の値となる一
方、車両の衝突による減速度の変化は振動成分に由来し
ないから、第1極小値が負となることが少なく、負の値
をとったとしてもその大きさは小さいことに基づくので
ある。
In the rough road judging device of the present invention, the local maximum value detecting means includes a first maximum value of the deceleration of the vehicle detected by the deceleration detecting means and a first maximum value following the first maximum value. Detecting a local minimum value, and when the detected first local minimum value is a negative value, the integration calculating means calculates a first integrated value from the detected first local maximum value to a value of zero deceleration; The deceleration value is 0
And a second integral value until the first minimum value is obtained. Then, the rough road determining means determines the calculated first
A bad road is determined based on the integral value and the second integral value. The determination of a rough road in the rough road determination device of the present invention is based on the fact that a change in deceleration due to a rough road is derived from a vibration component.
That is, since the change in the deceleration due to the rough road is derived from the vibration component, the first minimum value is often negative, and the magnitude is not as large as the first maximum value, but is a certain value. Since the change in deceleration due to the collision does not originate in the vibration component, the first minimum value is rarely negative, and even if a negative value is taken, the magnitude is small.

【0009】こうした本発明の悪路判定装置によれば、
第1極小値までの検出により悪路か否かを判定するか
ら、第2極大値を検出するものに比して迅速に悪路か否
かを判定することができる。また、悪路による減速度の
変化と衝突による減速度の変化の相違に基づいて判定す
るから、より確実に悪路であるか否かを判定することが
できる。
According to the rough road determination device of the present invention,
Since it is determined whether or not the vehicle is on a rough road by detecting up to the first minimum value, it is possible to determine whether or not the vehicle is on a rough road more quickly than that which detects the second maximum value. Further, since the determination is made based on the difference between the change in the deceleration due to the bad road and the change in the deceleration due to the collision, it is possible to more reliably determine whether or not the road is bad.

【0010】本発明の悪路判定装置において、前記極大
極小値検出手段は、前記減速度検出手段により検出され
た減速度に対して積分の基底として所定の複素関数を用
いて積和演算する積和演算手段と、該積和演算の結果の
実数部と虚数部とに基づいて位相を演算する位相演算手
段と、該演算された位相に基づいて前記第1極大値と前
記第1極小値とを判定する極大極小判定手段とを備える
ものとすることもできる。第1極大値や第2極小値を検
出する手法として、微分演算によるものもあるが、この
手法、即ちウェーブレット変換を利用した手法を用いる
ことにより、微分演算を行なわずに積和演算により求め
るから、ノイズなどによるピークの誤検出を防止するこ
とができる。また、ウェーブレット変換では、時間的に
も周波数的にも局在した関数を用いるから、第1極大値
や第1極小値を迅速に検出することができる。この結
果、悪路であるか否かの判定をより迅速に行なうことが
できる。この態様の本発明の悪路判定装置において、前
記極大極小判定手段は、前記演算された位相が2πから
ゼロに変化するときを前記第1極大値として判定し、該
変化した位相がπになるときを前記第1極小値として判
定する手段であるものとすることもできる。
In the rough road judging device according to the present invention, the maximum / minimum value detecting means performs a product-sum operation using a predetermined complex function as a basis of integration with respect to the deceleration detected by the deceleration detecting means. Sum operation means, phase operation means for calculating a phase based on the real part and imaginary part of the result of the product-sum operation, and the first maximum value and the first minimum value based on the calculated phase. And a maximum / minimum determination means for determining As a method of detecting the first maximum value and the second minimum value, there is a method based on a differential operation. However, by using this method, that is, a method using a wavelet transform, a product-sum operation is performed without performing a differential operation. And erroneous detection of peaks due to noise and the like can be prevented. In the wavelet transform, since a function localized both in terms of time and frequency is used, the first maximum value and the first minimum value can be quickly detected. As a result, it is possible to more quickly determine whether or not the road is rough. In the rough road determination device of this aspect of the present invention, the local maximum determining unit determines the time when the calculated phase changes from 2π to zero as the first maximum value, and the changed phase becomes π. The time may be determined as the first minimum value.

【0011】また、本発明の悪路判定装置において、前
記悪路判定手段は、前記第2積分値の絶対値の前記第1
積分値に対する比が所定値以上のときに悪路と判定する
ものとすることもできる。
Further, in the rough road determination device according to the present invention, the rough road determination means includes the first integral value of the second integral value.
When the ratio to the integral value is equal to or more than a predetermined value, it may be determined that the road is bad.

【0012】本発明の悪路判定方法は、車両が悪路を走
行しているのを判定する悪路判定方法であって、前記車
両の減速度の第1極大値と、該第1極大値の次に生じる
第1極小値とを検出し、該検出された第1極小値が負の
値のとき、前記検出された第1極大値から前記減速度が
値0となるまでの第1積分値と、該減速度が値0となっ
てから前記第1極小値となるまでの第2積分値とに基づ
いて悪路を判定することを要旨とする。
The method for determining a bad road according to the present invention is a method for determining that a vehicle is traveling on a bad road, wherein the first maximum value of the deceleration of the vehicle and the first maximum value are set. Is detected, and when the detected first minimum value is a negative value, the first integration from the detected first maximum value to when the deceleration becomes a value 0 is detected. The gist of the present invention is to determine a bad road based on the value and a second integral value from when the deceleration becomes the value 0 until the deceleration becomes the first minimum value.

【0013】この本発明の悪路判定方法では、第1極小
値までの検出により悪路か否かを判定するから、第2極
大値を検出するものに比して迅速に悪路か否かを判定す
ることができる。また、本発明の悪路判定装置と同様
に、悪路による減速度の変化と衝突による減速度の変化
の相違に基づいて判定するから、より確実に悪路である
か否かを判定することができる。
In the method for determining a rough road according to the present invention, it is determined whether the road is a rough road by detecting up to the first minimum value. Can be determined. Further, similarly to the bad road determination device of the present invention, the determination is made based on the difference between the change in the deceleration due to the bad road and the change in the deceleration due to the collision. Can be.

【0014】こうした本発明の悪路判定方法において、
前記車両の減速度に対して積分の基底として所定の複素
関数を用いて積和演算し、該積和演算の結果の実数部と
虚数部との位相が最初に2πからゼロに変化するときの
減速度を第1極大値として検出し、該第1極大値を検出
した後に前記位相がπになるときの減速度を第1極小値
として検出するものとすることもできる。こうすれば、
微分演算を行なわないから、ノイズなどによる第1極大
値や第1極小値の誤検出を防止することができる。
In the method for determining a bad road according to the present invention,
The product-sum operation is performed using a predetermined complex function as a basis for integration with respect to the deceleration of the vehicle, and the phase of the real part and the imaginary part of the result of the product-sum operation changes from 2π to zero first. The deceleration may be detected as a first maximum value, and the deceleration when the phase becomes π after the detection of the first maximum value may be detected as a first minimum value. This way,
Since the differential operation is not performed, erroneous detection of the first maximum value or the first minimum value due to noise or the like can be prevented.

【0015】[0015]

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態を実施
例を用いて説明する。図1は本発明の一実施例である悪
路判定装置20の構成の概略を機能ブロックで示す構成
図であり、図2は実施例の悪路判定装置20のハード構
成の概略を示す構成図であり、図3は実施例の悪路判定
装置20が車両10に搭載されている様子を例示する説
明図である。実施例の悪路判定装置20は、図1に示す
ように、車両10の中央コンソール近傍に設置されて車
両10の減速度を検出するGセンサ22と、このGセン
サ22により検出された信号を入力すると共に信号の平
滑処理を行なう信号入力部24と、平滑処理された信号
の第1極大値とこの第1極大値の次に生じる第1極小値
の時刻を検出する極大極小値検出部26と、信号入力部
24により平滑処理された信号の第1極大値から信号が
値0となるまでの第1積分値とこの信号が値0となった
ときから第1極小値までの第2積分値を演算する積分演
算部28と、積分演算部28により演算された第1積分
値と第2積分値とに基づいて悪路であるか否かを判定す
る悪路判定部30とを備える。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to examples. FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing a configuration of a rough road determination device 20 according to an embodiment of the present invention by functional blocks, and FIG. 2 is a configuration diagram schematically showing a hardware configuration of the rough road determination device 20 of the embodiment. FIG. 3 is an explanatory diagram exemplifying a state in which the rough road determination device 20 of the embodiment is mounted on the vehicle 10. As shown in FIG. 1, the rough road determination device 20 of the embodiment includes a G sensor 22 installed near the center console of the vehicle 10 to detect the deceleration of the vehicle 10, and a signal detected by the G sensor 22. A signal input unit 24 for inputting and smoothing the signal; a local maximum value detecting unit 26 for detecting a first local maximum value of the signal subjected to the smoothing process and a time of a first local minimum value occurring after the first local maximum value And a first integral value from the first maximum value of the signal smoothed by the signal input unit 24 until the signal becomes a value 0 and a second integral value from the time the signal becomes the value 0 to the first minimum value An integral operation unit that computes a value and a bad road determination unit 30 that determines whether the road is a bad road based on the first integral value and the second integral value computed by the integral operation unit 28 are provided.

【0016】実施例の悪路判定装置20のハード構成
は、図2に示すように、Gセンサ22を除いて、CPU
32を中心として構成されたマイクロコンピュータ31
により構成されている。マイクロコンピュータ31は、
CPU32の他、処理プログラムを記憶したROM34
と、一時的にデータを記憶するRAM36と、入力処理
回路38とを備える。図1に例示する実施例の悪路判定
装置20の各部は、ROM34に記憶された処理プログ
ラムが起動されたときに、ソフトウエアとハードウエア
とが一体となって機能する。
As shown in FIG. 2, the hardware configuration of the rough road judging device 20 of the embodiment is the same as that of FIG.
Microcomputer 31 configured around 32
It consists of. The microcomputer 31
ROM 34 storing a processing program in addition to the CPU 32
, A RAM 36 for temporarily storing data, and an input processing circuit 38. When the processing program stored in the ROM 34 is activated, the respective units of the rough road determination device 20 of the embodiment illustrated in FIG. 1 function as a single piece of software and hardware.

【0017】こうして構成された実施例の悪路判定装置
20は、車両に搭載されたエアバック装置などの乗員保
護装置の起動処理における前処理を行なうために用いら
れる。乗員保護装置の起動処理では、まず、車両の衝突
が生じているのか車両が悪路を走行しているのかを判定
する必要があるからである。したがって、実施例の説明
としては、悪路を判定する悪路判定装置として構成し説
明するが、乗員保護装置の一部に組み込まれるものとし
て考えても差し支えないのは勿論である。この場合、マ
イクロコンピュータ31は、乗員保護装置の電子制御ユ
ニットとして機能する。図3において、車両の左右前方
のサイドメンバに取り付けられて減速度を検出するGセ
ンサ14,16は、乗員保護装置の起動処理に必要な信
号を検出するものである。
The bad road judging device 20 according to the embodiment configured as described above is used for performing a pre-process in a starting process of an occupant protection device such as an air bag device mounted on a vehicle. This is because in the activation process of the occupant protection device, first, it is necessary to determine whether a vehicle collision has occurred or the vehicle is traveling on a rough road. Therefore, in the description of the embodiment, the device is configured and described as a rough road determination device for determining a rough road. However, it is needless to say that the device may be incorporated as a part of the occupant protection device. In this case, the microcomputer 31 functions as an electronic control unit of the occupant protection device. In FIG. 3, G sensors 14 and 16, which are attached to the left and right front side members of the vehicle to detect deceleration, detect signals required for the activation process of the occupant protection device.

【0018】実施例の悪路判定装置20における信号入
力部24は、Gセンサ22からの信号の平滑処理とし
て、振動に起因する高周波成分を除去するためのカルマ
ンフィルタ処理と、所定のサンプリング回数による移動
平均を演算する移動平均処理とを行なう。なお、実施例
では、サンプリング周波数を2k[Hz](サンプリン
グ周期として0.5msec)とし、移動平均処理にお
けるサンプリング回数として10回とした。
The signal input unit 24 in the rough road determination device 20 of the embodiment includes a Kalman filter process for removing a high frequency component caused by vibration as a process for smoothing a signal from the G sensor 22 and a movement by a predetermined number of samplings. And moving average processing for calculating an average. In the embodiment, the sampling frequency is set to 2 kHz (0.5 msec as a sampling period), and the number of samplings in the moving average process is set to 10 times.

【0019】極大極小値検出部26は、信号入力部24
により平滑処理された信号に対してウェーブレット変換
を利用して第1極大値と第1極小値の時刻を検出する。
図4は、極大極小値検出部26の構成の概略を機能ブロ
ックで示す構成図である。極大極小値検出部26は、図
示するように、入力された信号に対して積分の基底とし
て所定の複素関数を用いて積和演算する積和演算部42
と、積和演算の結果、即ちウェーブレット変換値の実数
部Rと虚数部Iとに基づいてその大きさの位相θを演算
する位相演算部44と、この演算された位相θに基づい
て第1極大値の時刻と第1極小値の時刻とを判定する極
大極小判定部46とを備える。以下に、極大極小値検出
部26における第1極大値と第1極小値の時刻が検出で
きる原理について簡単に説明する。
The local maximum / minimum value detecting section 26 includes a signal input section 24
, The time of the first maximum value and the time of the first minimum value are detected using the wavelet transform on the signal subjected to the smoothing process.
FIG. 4 is a configuration diagram schematically illustrating the configuration of the local maximum / minimum value detection unit 26 using functional blocks. As shown in the figure, the maximum / minimum value detection unit 26 performs a product-sum operation using a predetermined complex function as a basis for integration of the input signal.
And a phase calculator 44 for calculating the phase θ of the magnitude based on the result of the product-sum operation, that is, the real part R and the imaginary part I of the wavelet transform value, and the first phase based on the calculated phase θ A maximum / minimum determining unit 46 for determining the time of the maximum value and the time of the first minimum value is provided. Hereinafter, the principle by which the local maximum value detecting unit 26 can detect the time of the first local maximum value and the time of the first local minimum value will be briefly described.

【0020】時系列信号X(t)のウェーブレット変換
X(a,b)は、時間的にも周波数的にも局在した基本
ウェーブレット関数ψ(t)を用意し、これを次式
(1)に示すようにa倍スケール変換した後に原点をb
だけシフト変換(並行移動)して得られる相似関数の組
ψa,b(t)を基底関数とする式(2)に例示する展
開となる。なお、スケール変換パラメータaは、変換周
波数fに対して逆数に比例する関係を有している。
As a wavelet transform X (a, b) of the time-series signal X (t), a basic wavelet function ψ (t) localized in time and frequency is prepared. After the a-times scale conversion as shown in
This is an expansion exemplified in Expression (2) in which a set of similar functions ψa, b (t) obtained by performing a shift conversion (parallel movement) is a basis function. Note that the scale conversion parameter a has a relationship proportional to the reciprocal of the conversion frequency f.

【0021】[0021]

【数1】 (Equation 1)

【0022】実施例では、基本ウェーブレット関数ψ
(t)として、実数部Rに対して虚数部Iがπ/2だけ
位相がずれた複素関数として次式(3)に示すGabo
r関数を用いた。ここで、式(3)中のωoは周波数f
によって定まる定数(ωo=2πf)であり、αも定数
である。
In the embodiment, the basic wavelet function ψ
As (t), Gabo shown in the following equation (3) is a complex function in which the imaginary part I is shifted in phase by π / 2 with respect to the real part R.
The r function was used. Here, ωo in the equation (3) is the frequency f
(Ωo = 2πf), and α is also a constant.

【0023】[0023]

【数2】 (Equation 2)

【0024】式(3)においてα=πとしたときのGa
bor関数の時間軸上の表現を図5に例示する。図示す
るように、Gabor関数は、時間軸上の−T〜Tの範
囲に局在しており、実数部と虚数部の波形の位相がπ/
2だけずれている。時系列信号X(t)に対するウェー
ブレット変換は、具体的には、スケール変換パラメータ
a(式(3)中ではωo)を適当に選択した関数と時系
列信号X(t)との積和演算となる。演算の区間として
は、波形が局在している範囲(図5中−T〜Tの範囲)
である。この範囲をウインドウと呼ぶ。
In equation (3), when α = π, Ga
FIG. 5 illustrates a representation of the bor function on the time axis. As shown in the figure, the Gabor function is localized in the range of -T to T on the time axis, and the phases of the waveforms of the real part and the imaginary part are π / π.
It is off by two. The wavelet transform for the time-series signal X (t) is, specifically, a product-sum operation of the time-series signal X (t) and a function that appropriately selects a scale conversion parameter a (ωo in Equation (3)). Become. As a calculation section, a range in which the waveform is localized (a range of -T to T in FIG. 5)
It is. This range is called a window.

【0025】時系列信号X(t)のGabor関数によ
るウェーブレット変換X(a,b)は、Gabor関数
が複素関数であることから複素数になる。図6にウェー
ブレット変換X(a,b)の実数部Rと虚数部Iと大き
さPと位相θとの関係を示す。大きさPは次式(4)に
より算出され、位相θは式(5)により求められる。こ
こで、大きさPは、ウェーブレット変換X(a,b)の
便宜的な大きさを意味し、無次元量である。また、位相
θは、実数部Rと虚数部Iの大きさと符号とにより0〜
2πの範囲になる。
The wavelet transform X (a, b) of the time-series signal X (t) by the Gabor function becomes a complex number because the Gabor function is a complex function. FIG. 6 shows the relationship among the real part R, the imaginary part I, the magnitude P, and the phase θ of the wavelet transform X (a, b). The magnitude P is calculated by the following equation (4), and the phase θ is obtained by the equation (5). Here, the size P means a convenient size of the wavelet transform X (a, b), and is a dimensionless quantity. The phase θ is 0 to 0 depending on the magnitude and sign of the real part R and the imaginary part I.
The range is 2π.

【0026】[0026]

【数3】 (Equation 3)

【0027】図7は、時系列信号X(t)とウェーブレ
ット変換X(a,b)の位相θ(t)との関係を例示す
る説明図である。図中、時系列信号X(t)の周波数
は、区間Aが50[Hz]、区間Bが100[Hz]、
区間Cが200[Hz]であり、時系列信号X(t)の
サンプリング周波数は2k[Hz]である。位相θ
(t)は、変換周波数fを125[Hz]を中心に周波
数範囲を上下に1.5オクターブとし、1/2オクター
ブ毎に刻み、ウインドウの幅を変換周波数fの周期T
(T=1/f)の2倍とした。なお、前述したように、
変換周波数fは式(3)のGabor関数におけるωo
とωo=2πfの関係を有しているから、位相θ(t)
を求めるための積和演算は、時系列信号X(t)に対し
て変換周波数fから定まる定数ωoを代入して得られる
式(3)のGabor関数を用いた演算となる。
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating the relationship between the time-series signal X (t) and the phase θ (t) of the wavelet transform X (a, b). In the figure, the frequency of the time-series signal X (t) is 50 [Hz] in the section A, 100 [Hz] in the section B,
The section C is 200 [Hz], and the sampling frequency of the time-series signal X (t) is 2 k [Hz]. Phase θ
(T) indicates that the conversion frequency f is set to 1.5 octaves up and down around 125 [Hz], and the frequency range is divided by 1/2 octave, and the width of the window is set to the period T of the conversion frequency f.
(T = 1 / f) twice. In addition, as mentioned above,
The conversion frequency f is ωo in the Gabor function of equation (3).
And ωo = 2πf, the phase θ (t)
Is a calculation using the Gabor function of Equation (3) obtained by substituting a constant ωo determined from the conversion frequency f into the time-series signal X (t).

【0028】図示するように、時系列信号X(t)の周
波数に近い変換周波数fの位相θ(t)では、時系列信
号X(t)の振幅が極大(ピーク)となる時刻(図中t
1,t3,t5)に2πからゼロに変化し、極小(ボト
ム)となる時刻(図中t2,t4,t6)にπとなる。
これは次のように説明される。式(3)に示すGabo
r関数は、図5に例示するように、虚数部Iの波形は実
数部Rの波形に対してπ/2だけズレている。いま、時
系列信号X(t)の周波数に変換周波数fが略一致して
いるときを考える。時系列信号X(t)の振幅が極大の
ときには、時系列信号X(t)の波形とGabor関数
の実数部Rの波形は重畳するようにマッチするから実数
部Rにおける積和演算は正の値となるのに対し、虚数部
Iの波形はπ/2だけずれているからその積和は値0と
なる。したがって、位相θは、式(5)により2πまた
はゼロと演算される。式(3)の実数部Rと虚数部Iと
の符号を適当に選択すれば、位相θ(t)は、極大の前
後で2πからゼロに変化するようにすることができる。
時系列信号X(t)の振幅が極小のときには、時系列信
号X(t)の波形とGabor関数の実数部Rの波形は
符号を違えて重畳するから実数部Rにおける積和演算は
負の値となるのに対し、虚数部Iの積和は同様に値0と
なる。したがって、位相θは、式(5)によりπと演算
される。なお、こうした関係は、時系列信号X(t)の
周波数とウェーブレットの変換周波数fとが完全に一致
している必要はなく、時系列信号X(t)の周波数の近
傍の周波数以上の周波数を変換周波数fとすればよいこ
とが図7からも理解される。
As shown in the figure, at the phase θ (t) of the conversion frequency f close to the frequency of the time series signal X (t), the time when the amplitude of the time series signal X (t) reaches a maximum (peak) (in the figure). t
At (1, t3, t5), it changes from 2π to zero, and becomes π at the time when the minimum (bottom) occurs (t2, t4, t6 in the figure).
This is explained as follows. Gabo shown in equation (3)
In the r function, the waveform of the imaginary part I is shifted by π / 2 from the waveform of the real part R as illustrated in FIG. Now, consider a case where the conversion frequency f substantially matches the frequency of the time-series signal X (t). When the amplitude of the time-series signal X (t) is the maximum, the waveform of the time-series signal X (t) and the waveform of the real part R of the Gabor function match so as to be superimposed. On the other hand, since the waveform of the imaginary part I is shifted by π / 2, the sum of the products is 0. Therefore, the phase θ is calculated as 2π or zero by the equation (5). By appropriately selecting the signs of the real part R and the imaginary part I in Equation (3), the phase θ (t) can be changed from 2π to zero before and after the maximum.
When the amplitude of the time series signal X (t) is minimal, the waveform of the time series signal X (t) and the waveform of the real part R of the Gabor function are superimposed with different signs, so that the product-sum operation in the real part R is negative. While the sum of products of the imaginary part I also takes the value 0. Therefore, the phase θ is calculated as π by Expression (5). It should be noted that such a relationship does not require that the frequency of the time-series signal X (t) and the transform frequency f of the wavelet completely match each other. It is understood from FIG. 7 that the conversion frequency f may be set.

【0029】極大や極小の検出の時間遅れtdは、図5
の波形から解るように、時系列信号の波形がGabor
関数の実数部Rの波形と重なるときに演算に必要な時間
(演算区間)の半分、即ち周期Tとなる。例えば、変換
周波数fが125[Hz]のときには、8msecとな
る。時系列信号X(t)の極大や極小の時刻を検出する
だけの目的であれば、図5に示すウインドウの全区間を
演算区間とする必要はなく、実数部Rの波形のピークを
中心により狭い範囲を演算区間としても良い。この場
合、ウインドウの幅に対する演算区間の比をウインドウ
係数Kという。図8にウインドウの幅とウインドウ係数
Kとの関係を示す。検出の時間遅れtdとウインドウ係
数Kとの関係は、td=K・Tである。例えば、変換周
波数fが125[Hz]でウインドウ係数Kが0.12
5のときには、検出の時間遅れtdは1msecとな
る。このようにウインドウ係数Kを小さくすると、検出
の時間遅れtdを小さくすることができると共に演算量
も少なくなる。
The time delay td of the detection of the maximum or the minimum is shown in FIG.
As can be seen from the waveform of FIG.
When the waveform overlaps with the waveform of the real part R of the function, it becomes half of the time (operation section) required for the operation, that is, the period T. For example, when the conversion frequency f is 125 [Hz], it is 8 msec. If the purpose is only to detect the maximum or minimum time of the time-series signal X (t), the entire section of the window shown in FIG. A narrow range may be set as the calculation section. In this case, the ratio of the calculation section to the width of the window is referred to as a window coefficient K. FIG. 8 shows the relationship between the window width and the window coefficient K. The relationship between the detection time delay td and the window coefficient K is td = KT. For example, when the conversion frequency f is 125 [Hz] and the window coefficient K is 0.12
In the case of 5, the detection time delay td is 1 msec. When the window coefficient K is reduced in this way, the detection time delay td can be reduced, and the amount of calculation is also reduced.

【0030】変換周波数fは、実施例の悪路判定装置2
0が搭載される車両を用いて悪路走行実験や衝突実験な
どにより設定するのが望ましい。このことは、変換周波
数fと検出の感度との関係から理解することができる。
図9および図10は、車両の衝突の際にGセンサ22に
より検出された信号(減速度信号)と位相θ(t)との
関係の一例を示す説明図である。図から解るように、変
換周波数fが高い位相θ(t)、例えばf=250[H
z],354[Hz]の位相θ(t)では、ピーク時刻
検出が敏感になり、ピークとは考えられないピーク(図
9のピーク時刻tpの右側参照)をも検出する。逆に、
変換周波数fが低い位相θ(t)、例えばf=44[H
z],63[Hz]の位相θ(t)では、ピーク時刻検
出が鈍感になり、ピークを検出しない場合も生じる(図
10のピーク時刻tp参照)。こうした関係は、車両の
形状や重量などにより異なるものとなる。なお、図から
推察できるように、変換周波数fは、乗用車に対しては
100〜150[Hz]程度が妥当なものと考えられ
る。実施例では、変換周波数fとして125[Hz]を
用いた。
The conversion frequency f is determined by the rough road determination device 2 of the embodiment.
It is desirable to set the value by performing a rough road running experiment, a collision experiment, or the like using a vehicle on which 0 is mounted. This can be understood from the relationship between the conversion frequency f and the detection sensitivity.
9 and 10 are explanatory diagrams illustrating an example of a relationship between a signal (deceleration signal) detected by the G sensor 22 and a phase θ (t) at the time of a vehicle collision. As can be seen from the figure, the phase θ (t) where the conversion frequency f is high, for example, f = 250 [H
In the phase θ (t) of z], 354 [Hz], the peak time detection becomes sensitive, and a peak that is not considered to be a peak (see the right side of the peak time tp in FIG. 9) is also detected. vice versa,
The phase θ (t) where the conversion frequency f is low, for example, f = 44 [H
In the phase θ (t) of z] and 63 [Hz], the peak time detection becomes insensitive and a peak may not be detected (see peak time tp in FIG. 10). Such a relationship differs depending on the shape and weight of the vehicle. Note that, as can be inferred from the figure, it is considered that the conversion frequency f is appropriate for a passenger car to be about 100 to 150 [Hz]. In the embodiment, 125 [Hz] is used as the conversion frequency f.

【0031】以上、ウェーブレット変換を利用して時系
列信号における極大極の時刻や極小値の時刻を検出する
原理について説明した。実施例の極大極小値検出部26
では、信号入力部24により平滑処理されたGセンサ2
2からの信号を時系列信号として前述の原理に基づいて
最初に検出された極大値の時刻を第1極大値の時刻とし
て検出すると共にこの時刻の後に最初に検出された極小
値の時刻を第1極小値の時刻として検出する。
The principle of detecting the time of the local maximum and the time of the local minimum in the time-series signal using the wavelet transform has been described above. Maximum / minimum value detection unit 26 of the embodiment
Then, the G sensor 2 smoothed by the signal input unit 24
2 as a time series signal, the time of the first maximum value detected based on the above principle is detected as the time of the first maximum value, and the time of the first minimum value detected after this time is referred to as the first time. It is detected as the time of one minimum value.

【0032】次に、こうして構成された実施例の悪路判
定装置20の動作、即ち悪路を判定する動作について説
明する。図11は、実施例の悪路判定装置20により実
行される悪路判定処理ルーチンの一例を示すフローチャ
ートである。このルーチンは、Gセンサ22により減速
度が所定値(例えば、2Gや3Gなど)を越えたときに
実行される。
Next, the operation of the rough road judging device 20 according to the embodiment, that is, the operation of judging a rough road will be described. FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of a rough road determination processing routine executed by the rough road determination device 20 according to the embodiment. This routine is executed when the deceleration exceeds a predetermined value (for example, 2G or 3G) by the G sensor 22.

【0033】悪路判定処理ルーチンが実行されると、ま
ず、平滑処理されたGセンサ22からの信号における第
1極大値の時刻が検出されるのを待って(ステップS1
00)、第1積分値S1を演算するために、第1極大値
の時刻t1からGセンサ22からの減速度Gの時間積分
を開始する(ステップS102)。減速度Gの時間積分
は、具体的には、第1極大値の時刻t1からサンプリン
グされ平滑処理された信号の値を加算処理することによ
り行なわれる。なお、信号の値にサンプリング周期を乗
じて加算するものとしてもよいのは言うまでもない。な
お、第1極大値の時刻の検出は、ウェーブレット変換に
おける演算区間の半分の時間だけ遅れて行なわれるが、
前述したようにウインドウ係数Kを0.125とすれ
ば、その遅れ時間は1msecであるから、2〜3回分
のサンプリングデータに遡って積分演算すればよい。
When the rough road determination processing routine is executed, first, the process waits until the time of the first maximum value in the signal from the G sensor 22 subjected to the smoothing processing is detected (step S1).
00), to calculate the first integral value S1, time integration of the deceleration G from the G sensor 22 is started from the first maximum value time t1 (step S102). Specifically, the time integration of the deceleration G is performed by adding the values of the signals sampled and smoothed from the time t1 of the first maximum value. It goes without saying that the value of the signal may be multiplied by the sampling period and added. The detection of the time of the first maximum value is performed with a delay of a half of the operation section in the wavelet transform.
As described above, if the window coefficient K is set to 0.125, the delay time is 1 msec. Therefore, the integration operation may be performed retroactively to two or three sampling data.

【0034】次に、所定時間を経過する前に減速度Gが
値0以下になったかを判定する(ステップS104,S
106)。悪路における減速度Gの変化は、振動成分に
起因すると考えられるから、通常は正の値の後に負の値
になる。一方、車両の衝突における減速度Gの変化は、
振動成分に起因しないから、通常は負の値にならない。
この結果、減速度Gが所定時間経過しても負の値になら
ないときには悪路でないと判定できる。このステップS
104,S106の処理は、この判定を行なう処理とな
り、所定時間経過を経過する前に減速度Gが値0以下に
ならなかったときには、悪路以外と判定して(ステップ
S120)、本ルーチンを終了する。なお、所定時間
は、車両の振動の減衰率などにより定まるものである。
Next, it is determined whether the deceleration G has become equal to or less than 0 before the predetermined time has elapsed (steps S104 and S104).
106). Since the change in the deceleration G on a rough road is considered to be caused by a vibration component, the change usually results in a negative value after a positive value. On the other hand, the change in the deceleration G in a vehicle collision is
Usually, it does not become a negative value because it is not caused by the vibration component.
As a result, if the deceleration G does not become a negative value even after the lapse of the predetermined time, it can be determined that the road is not a bad road. This step S
The processing of steps 104 and S106 is processing for making this determination. If the deceleration G does not become equal to or less than 0 before the elapse of the predetermined time, it is determined that the road is not a bad road (step S120), and this routine is executed. finish. Note that the predetermined time is determined by a damping rate of vibration of the vehicle or the like.

【0035】所定時間を経過する前に減速度Gが値0以
下になったときには、その時刻の前までで時間積分の演
算を終了し、その値を第1積分値S1とする(ステップ
S108)。そして、第2積分値S2を演算するため
に、減速度Gが値0以下となった時刻から減速度Gの時
間積分を開始する(ステップS110)。この時間積分
は、前述の時間積分と同様に、加算処理によって行なわ
れる。そして、第1極小値の時刻を検出するのを待って
(ステップS112)、減速度Gの時間積分を終了し、
その値を第2積分値S2とする(ステップS114)。
第1極小値の時刻を検出するするときにも時間遅れが生
じるが、時間積分の終了を検出した時刻に遡って行なえ
ばよい。
If the deceleration G becomes equal to or less than 0 before the predetermined time has elapsed, the calculation of the time integration is terminated before the time, and the value is set as the first integrated value S1 (step S108). . Then, in order to calculate the second integral value S2, time integration of the deceleration G is started from the time when the deceleration G becomes equal to or less than 0 (step S110). This time integration is performed by an addition process, similarly to the time integration described above. Then, after waiting for detecting the time of the first minimum value (step S112), the time integration of the deceleration G is completed,
The value is set as a second integral value S2 (step S114).
Although a time delay occurs when detecting the time of the first minimum value, it may be performed retroactively to the time when the end of the time integration is detected.

【0036】こうして第1積分値S1と第2積分値S2
とを演算すると、第1積分値S1に対する第2積分値S
2の比(S2/S1)の絶対値を閾値Srefと比較す
る(ステップS116)。前述したように、悪路におけ
る減速度Gの変化は振動成分に起因するから、第1極小
値は負となるのが一般的である。しかし、車両の衝突の
形態によっては、その減速度Gの第1極小値が負となる
場合も生じ得る。そこで、悪路の判定をより確かなもの
とするために、積分値の比を閾値Srefと比較するの
である。したがって、閾値Srefは、減速度Gの変化
がより確かに悪路によるものであることを判定するため
に用いられるものであり、車両の形状や重量などにより
設定されるものである。実施例では、閾値Srefを、
悪路判定装置20を一般的な乗用車に搭載するものとし
て0.3とした。
Thus, the first integral value S1 and the second integral value S2
Is calculated, the second integral value S1 with respect to the first integral value S1
The absolute value of the ratio of 2 (S2 / S1) is compared with a threshold value Sref (step S116). As described above, since the change in the deceleration G on the rough road is caused by the vibration component, the first minimum value is generally negative. However, depending on the type of vehicle collision, the first minimum value of the deceleration G may be negative. Therefore, in order to make the determination of the rough road more reliable, the ratio of the integral value is compared with the threshold value Sref. Therefore, the threshold value Sref is used to determine that the change in the deceleration G is due to a bad road more certainly, and is set according to the shape and weight of the vehicle. In the embodiment, the threshold value Sref is
The value is set to 0.3 assuming that the rough road determination device 20 is mounted on a general passenger car.

【0037】第1積分値S1に対する第2積分値S2の
比(S2/S1)の絶対値が閾値Srefより大きいと
きには、悪路と判定して(ステップS118)、本ルー
チンを終了し、第1積分値S1に対する第2積分値S2
の比(S2/S1)の絶対値が閾値Sref以下のとき
には、悪路以外と判定して(ステップS120)、本ル
ーチンを終了する。
When the absolute value of the ratio (S2 / S1) of the second integral value S2 to the first integral value S1 is larger than the threshold value Sref, it is determined that the road is rough (step S118), and this routine is terminated and the first routine is terminated. Second integral value S2 with respect to integral value S1
When the absolute value of the ratio (S2 / S1) is equal to or smaller than the threshold value Sref, it is determined that the vehicle is not on a rough road (step S120), and the routine ends.

【0038】図12は、減速度Gと位相θとの関係を時
系列に例示する説明図である。図示するように、減速度
Gの第1極大値の時刻t1は、位相θが2πからゼロに
変化する時刻として検出され、第1極小値t3は、位相
θがπになる時刻として検出することができる。また、
減速度Gが値0となる時刻t2は、減速度Gの値そのも
のから検出することができる。このように時刻t1〜t
3を検出して減速度Gの第1積分値S1と第2積分値S
2とを求め、その比から悪路を判定するのである。
FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating the relationship between the deceleration G and the phase θ in a time series. As shown, the time t1 of the first maximum value of the deceleration G is detected as the time when the phase θ changes from 2π to zero, and the first minimum value t3 is detected as the time at which the phase θ becomes π. Can be. Also,
The time t2 at which the deceleration G takes the value 0 can be detected from the value of the deceleration G itself. Thus, at times t1 to t
3 and the first integral value S1 and the second integral value S of the deceleration G are detected.
2 is determined, and a rough road is determined from the ratio.

【0039】以上説明した実施例の悪路判定装置20に
よれば、減速度Gの第1極大値の時刻から減速度Gが値
0となるまでの減速度Gの時間積分値(第1積分値S
1)と、この減速度Gが値0となってから減速度Gの第
1極小値の時刻までの減速度Gの時間積分値(第2積分
値)に基づいて悪路を判定することができる。この結
果、第1ピーク(第1極大値)から次のピーク(第2極
大値)までの時間に基づいて悪路を判定するものに比し
て迅速に悪路を判定することができる。しかも、第1極
大値や第1極小値の時刻を検出するのにウェーブレット
変換を利用したから、検出までの時間を短時間とするこ
とができる。また、ウェーブレット変換は、積和演算に
より行ない、微分演算を行なわないから、微分演算によ
り極大値や極小値を判定するものに比してノイズに基づ
く誤検出を防止することができる。また、実施例の悪路
判定装置20によれば、悪路における減速度Gの変化が
振動成分に起因していることに基づいて悪路を判定する
から、より的確に悪路を判定することができる。
According to the rough road determination device 20 of the embodiment described above, the time integral value (the first integral value) of the deceleration G from the time when the deceleration G reaches the value 0 to the time when the deceleration G reaches the value 0 is obtained. Value S
1) and determining a rough road based on the time integral value (second integral value) of the deceleration G from the time when the deceleration G becomes 0 to the time when the deceleration G becomes the first minimum value. it can. As a result, a bad road can be determined more quickly than a bad road that is determined based on the time from the first peak (first maximum value) to the next peak (second maximum value). Moreover, since the wavelet transform is used to detect the time of the first maximum value or the first minimum value, the time until the detection can be shortened. In addition, since the wavelet transform is performed by the product-sum operation and the differential operation is not performed, erroneous detection based on noise can be prevented as compared with the case where the maximum value or the minimum value is determined by the differential operation. Further, according to the rough road determination device 20 of the embodiment, the rough road is determined based on the fact that the change in the deceleration G on the rough road is caused by the vibration component. Can be.

【0040】実施例の悪路判定装置20では、第1極大
値の時刻や減速度Gが値0以下となる時刻,第1極小値
の時刻の検出と第1積分値S1や第2積分値S2の演算
を並行して行なったが、第1極小値の時刻を検出したと
きに、それまでに検出した第1極大値の時刻や減速度G
が値0以下となる時刻を用いて第1積分値S1と第2積
分値S2とを演算するものとしてもよく、また、減速度
Gが値0以下になる時刻を検出したときに、それまでに
検出した第1極大値の時刻を用いて第1積分値S1を演
算し、第1極小値の時刻を検出したときに、減速度Gが
値0以下となる時刻を用いて第2積分値S2を演算する
ものとしてもよい。
The rough road determination device 20 of the embodiment detects the time of the first maximum value, the time when the deceleration G becomes equal to or less than 0, the time of the first minimum value, the first integral value S1 and the second integral value. Although the calculation of S2 was performed in parallel, when the time of the first minimum value was detected, the time of the first maximum value detected so far or the deceleration G
The first integral value S1 and the second integral value S2 may be calculated using the time at which the value becomes 0 or less, and when the time at which the deceleration G becomes 0 or less is detected, The first integral value S1 is calculated using the detected time of the first maximum value, and the second integral value is calculated using the time when the deceleration G becomes equal to or less than 0 when the time of the first minimum value is detected. S2 may be calculated.

【0041】実施例の悪路判定装置20では、第1極大
値の時刻や第1極小値の時刻を検出するのにウェーブレ
ット変換を利用したが、ウェーブレット変換を利用しな
いものとしてもよい。
Although the bad road determination device 20 of the embodiment uses the wavelet transform to detect the time of the first maximum value and the time of the first minimum value, the device may not use the wavelet transform.

【0042】以上、本発明の実施の形態について実施例
を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限
定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲
内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論であ
る。
Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments at all, and various embodiments may be made without departing from the gist of the present invention. Of course, it can be carried out.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の一実施例である悪路判定装置20の
構成の概略を機能ブロックで示す構成図である。
FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a rough road determination device 20 according to an embodiment of the present invention by functional blocks.

【図2】 実施例の悪路判定装置20のハード構成の概
略を示す構成図である。
FIG. 2 is a configuration diagram schematically illustrating a hardware configuration of a rough road determination device 20 according to the embodiment.

【図3】 実施例の悪路判定装置20が車両10に搭載
されている様子を例示する説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram exemplifying a state where the rough road determination device 20 of the embodiment is mounted on a vehicle 10.

【図4】 実施例の極大極小値検出部26の構成の概略
を機能ブロックで示す構成図である。
FIG. 4 is a configuration diagram schematically showing a configuration of a local maximum value detecting unit 26 according to the embodiment by functional blocks;

【図5】 Gabor関数の時間軸上の表現を例示する
説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram exemplifying an expression on a time axis of a Gabor function.

【図6】 ウェーブレット変換X(a,b)の実数部R
と虚数部Iと大きさPと位相θとの関係を示す説明図で
ある。
FIG. 6 shows the real part R of the wavelet transform X (a, b)
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a relationship among a imaginary part I, a magnitude P, and a phase θ.

【図7】 時系列信号X(t)とウェーブレット変換X
(a,b)の位相θ(t)との関係を例示する説明図で
ある。
FIG. 7 shows a time series signal X (t) and a wavelet transform X
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a relationship between (a, b) and a phase θ (t).

【図8】 ウインドウの幅とウインドウ係数Kとの関係
を示す説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a relationship between a window width and a window coefficient K.

【図9】 車両の衝突の際にGセンサ22により検出さ
れた信号(減速度信号)と位相θ(t)との関係を例示
する説明図である。
FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a relationship between a signal (deceleration signal) detected by the G sensor 22 at the time of a vehicle collision and a phase θ (t).

【図10】 車両の衝突の際にGセンサ22により検出
された信号(減速度信号)と位相θ(t)との関係を例
示する説明図である。
FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating the relationship between a signal (deceleration signal) detected by a G sensor 22 and a phase θ (t) at the time of a vehicle collision.

【図11】 実施例の悪路判定装置20により実行され
る悪路判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートで
ある。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of a rough road determination processing routine executed by the rough road determination device 20 according to the embodiment.

【図12】 減速度Gと位相θとの関係を時系列に例示
する説明図である。
FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating a relationship between a deceleration G and a phase θ in a time series.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 車両、14,16 Gセンサ、20 悪路判定装
置、22 Gセンサ、24 信号入力部、26 極大極
小値検出部、28 積分演算部、30 悪路判定部、3
1 マイクロコンピュータ、32 CPU、34 RO
M、36 RAM、38 入力処理回路、42 積和演
算部、44 位相演算部、46 極大極小判定部。
Reference Signs List 10 vehicle, 14, 16 G sensor, 20 rough road determination device, 22 G sensor, 24 signal input unit, 26 maximum and minimum value detection unit, 28 integration operation unit, 30 rough road determination unit, 3
1 microcomputer, 32 CPU, 34 RO
M, 36 RAM, 38 input processing circuit, 42 product-sum operation unit, 44 phase operation unit, 46 maximum / minimum judgment unit.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 伊豫田 紀文 愛知県豊田市トヨタ町1番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 大嶋 満寿治 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の1 株式会社豊田中央研究所内 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Kibun Iyoda 1 Toyota Town, Toyota City, Aichi Prefecture Inside Toyota Automobile Co., Ltd. 1 Toyota Central Research Laboratory Co., Ltd.

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 車両が悪路を走行しているのを判定する
悪路判定装置であって、 前記車両の減速度を検出する減速度検出手段と、 該検出された減速度の第1極大値と、該第1極大値の次
に生じる第1極小値とを検出する極大小値検出手段と、 該検出された第1極小値が負の値のとき、前記検出され
た第1極大値から前記減速度が値0となるまでの第1積
分値と、該減速度が値0となってから前記第1極小値と
なるまでの第2積分値とを演算する積分演算手段と、 該演算された第1積分値と第2積分値とに基づいて悪路
を判定する悪路判定手段とを備える悪路判定装置。
1. A bad road determining device for determining that a vehicle is traveling on a bad road, comprising: a deceleration detecting means for detecting a deceleration of the vehicle; and a first maximum of the detected deceleration. A maximum and minimum value detecting means for detecting a value and a first minimum value occurring next to the first maximum value; and when the detected first minimum value is a negative value, the detected first maximum value An integration calculating means for calculating a first integral value until the deceleration becomes a value 0 and a second integrated value from the deceleration becoming a value 0 to the first minimum value; A rough road determination device comprising: a rough road determination unit configured to determine a rough road based on the calculated first and second integral values.
【請求項2】 請求項1記載の悪路判定装置であって、 前記極大極小値検出手段は、 前記減速度検出手段により検出された減速度に対して積
分の基底として所定の複素関数を用いて積和演算する積
和演算手段と、 該積和演算の結果の実数部と虚数部とに基づいて位相を
演算する位相演算手段と、 該演算された位相に基づいて前記第1極大値と前記第1
極小値とを判定する極大極小判定手段とを備える悪路判
定装置。
2. The rough road judging device according to claim 1, wherein said maximum and minimum value detecting means uses a predetermined complex function as a basis of integration with respect to the deceleration detected by said deceleration detecting means. Sum calculating means for calculating the sum of the products, phase calculating means for calculating the phase based on the real part and the imaginary part of the result of the sum of the products, and the first maximum value based on the calculated phase. The first
A rough road determination device comprising: a maximum minimum determination unit that determines a minimum value.
【請求項3】 前記極大極小判定手段は、前記演算され
た位相が2πからゼロに変化するときを前記第1極大値
として判定し、該変化した位相がπになるときを前記第
1極小値として判定する手段である請求項2記載の悪路
判定装置。
3. The local minimum determining means determines when the calculated phase changes from 2π to zero as the first local maximum value, and when the changed phase becomes π, determines the first local minimum value. The bad road determination device according to claim 2, wherein the determination unit is configured to determine that the road is bad.
【請求項4】 前記悪路判定手段は、前記第2積分値の
絶対値の前記第1積分値に対する比が所定値以上のとき
に悪路と判定する手段である請求項1ないし3いずれか
記載の悪路判定装置。
4. The rough road determining means according to claim 1, wherein the rough road determining means determines that the road is a rough road when a ratio of an absolute value of the second integral value to the first integral value is equal to or more than a predetermined value. The rough road determination device according to the above.
【請求項5】 車両が悪路を走行しているのを判定する
悪路判定方法であって、 前記車両の減速度の第1極大値と、該第1極大値の次に
生じる第1極小値とを検出し、該検出された第1極小値
が負の値のとき、前記検出された第1極大値から前記減
速度が値0となるまでの第1積分値と、該減速度が値0
となってから前記第1極小値となるまでの第2積分値と
に基づいて悪路を判定する悪路判定方法。
5. A bad road determination method for determining that a vehicle is traveling on a rough road, comprising: a first maximum value of a deceleration of the vehicle; and a first minimum value generated next to the first maximum value. When the detected first local minimum value is a negative value, a first integral value from the detected first local maximum value to the deceleration becomes a value 0, and the deceleration is Value 0
A bad road determination method for determining a bad road based on the second integral value until the first minimum value is obtained after the above.
【請求項6】 前記車両の減速度に対して積分の基底と
して所定の複素関数を用いて積和演算し、該積和演算の
結果の実数部と虚数部との位相が最初に2πからゼロに
変化するときの減速度を第1極大値として検出し、該第
1極大値を検出した後に前記位相がπになるときの減速
度を第1極小値として検出する請求項5記載の悪路判定
方法。
6. A product-sum operation using a predetermined complex function as a basis of integration with respect to the deceleration of the vehicle, and a phase of a real part and an imaginary part of the result of the product-sum operation is initially set to 2π to zero. 6. The bad road according to claim 5, wherein the deceleration when the phase changes to? Is detected as a first maximum value, and the deceleration when the phase becomes π is detected as the first minimum value after detecting the first maximum value. Judgment method.
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