JP4037131B2 - 挙動計測装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、車両の挙動（緯度、経度、進行方向、速度）を計測する挙動計測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カーナビゲーションなどで使用されるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機は、高層ビルが林立する都市環境やトンネルなどにおいて、ＧＰＳ衛星から放射された電波の遮断や反射がしばしば発生し、車両位置を計測できなくなるか、もしくは計測誤差が大きくなり、良好に動作しないことがある。
この問題の解決策の１つとして、推測航法（ＤＲ：Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）を用いて車両位置を連続的に計測することにより、車両の位置精度の低下を抑えてＧＰＳを補強するものがある。
【０００３】
例えば、走行制御などの用途で、車両の左右の車輪に車輪センサを搭載している場合には、車輪センサをＤＲセンサとして用いることがある。この場合には、各車輪の平均速度を用いて車両の速度を判定しつつ、車輪間の距離（トレッド）で左右の車輪の転がり距離の差異を除算して、車両の進行方向の変化を検出する。
【０００４】
しかしながら、車輪センサをＤＲセンサとして用いる場合、左右のタイヤサイズの差異、タイヤのスリップ、あるいは、路面のバンク角、わだちなどが原因で、車輪センサで計測した車両の移動距離と進行方向の変化に誤差が生じることがある。そのため、これらの誤差の影響を受けずに、車両位置を計測する方法及び車輪回転に応じて発生するパルス信号から車輪の転がり距離を換算する係数（スケールファクタ）の較正方法が求められている。
【０００５】
図９は例えば特表２０００−５１４１９５公報に示された従来の挙動計測装置を示す構成図であり、図において、１はＧＰＳ衛星、２はＧＰＳアンテナ、３はＧＰＳ衛星１から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機、４は車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサ、５は左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタが正しいものと仮定して、両スケールファクタの差分を連続的に較正する一方、両スケールファクタを用いて、車輪センサ４から出力されるパルス信号から車両の移動距離と進行方向変化を計算するＤＲプロセッサ、６は道路上に車両位置を特定する特定用途デバイスである。
【０００６】
次に動作について説明する。
まず、ＤＲプロセッサ５は、下記のスケールファクタ差ＳＦratio と基準スケールファクタＳＦnom を用いて、車輪センサ４から出力されるパルス信号から車両の移動距離Ｄと進行方向変化Δθを下記式のように計算する。
【０００７】
ここで、ＤL は左車輪の転がり距離、ＤR は右車輪の転がり距離、ＰL は左の車輪センサ４からの蓄積パルス数、ＰR は右の車輪センサ４からの積算パルス数、ＳＦnom は基準スケールファクタ、ＳＦratio は左右車輪のスケールファクタ比の推定値（スケールファクタ差）、Ｔｒｅｄは車両のトレッドである。
ＤL ＝ＰL ＳＦnom ／ＳＦratio
ＤR ＝ＰR ＳＦnom
Ｄ＝（ＤL ＋ＤR ）／２
Δθ＝（ＤL −ＤR ）／Ｔｒｅｄ
【０００８】
ただし、挙動計測装置が車両に搭載される初期段階では、スケールファクタ差ＳＦratio が１に初期化されるが、ＤＲプロセッサ５は、その後、スケールファクタ差分フィルタにしたがってスケールファクタ差ＳＦratio を連続的に更新する。
即ち、ＤＲプロセッサ５は、左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタ、即ち、基準スケールファクタが正しいものと仮定して、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を連続的に較正する。
【０００９】
これにより、ＧＰＳ受信機３による計測誤差が大きい場合には、ＤＲプロセッサ５の計算結果を利用すれば、車両の位置精度の低下を抑制することができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の挙動計測装置は以上のように構成されているので、左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタが正しい場合、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を較正することができる。しかし、何れのスケールファクタにも誤差が含まれている場合、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を正確に較正することができず、車両の位置などの挙動を正確に計測することができないなどの課題があった。
【００１１】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、精度よく車両の挙動を計測することができる挙動計測装置を得ることを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくして、ＧＰＳ信号を用いて車両挙動を計測する割合が増えるようにしたものである。
【００１７】
この発明に係る挙動計測装置は、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくして、ＧＰＳ信号を用いて車両挙動を計測する割合が増えるようにしたものである。
【００１８】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするようにしたものである。
【００１９】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２０】
この発明に係る挙動計測装置は、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２１】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車両の速度誤差と車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するようにしたものである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による挙動計測装置を示す構成図であり、図において、１１は車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサ、１２はＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ観測信号を受信するＧＰＳ受信機、１３は予めメモリに記憶されている制御プログラムにしたがって車両の挙動（緯度、経度、進行方向、速度）を演算する信号処理器である。
【００２４】
１４はＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタを較正する車輪センサＳＦ較正部（較正手段）、１５は車輪センサＳＦ較正部１４により較正されたスケールファクタを使用して、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部、１６は移動ベクトル算出部１５により算出された移動ベクトルとＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の挙動を推定する挙動推定部である。なお、移動ベクトル算出部１５及び挙動推定部１６から推定手段が構成されている。
【００２５】
図２は左の車輪センサ１１からパルス信号が出力されたときの割込処理１を示すフローチャート、図３は右の車輪センサ１１からパルス信号が出力されたときの割込処理２を示すフローチャート、図４はＧＰＳ受信機１２から所定の周期（約１秒）で出力されるＧＰＳ観測信号を受信する割込処理３を示すフローチャート、図５はメインルーチンの処理内容を示すフローチャート、図６は左右の車輪センサ１１から進行方向の変化を算出するモデルを示す説明図、図７は車輪センサＳＦ較正部１４及び挙動推定部１６が使用するカルマンフィルタの詳細処理を示すフローチャート、図８はＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目を示す説明図である。
【００２６】
次に動作について説明する。
最初に、信号処理器１３の割込処理について説明する。
まず、信号処理器１３は、左の車輪センサ１１からパルス信号が出力されると、そのパルス信号の立下りで割込みが入り、図示せぬ左車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）を１だけカウントアップする（ステップＳＴ１）。また、右の車輪センサ１１からパルス信号が出力されると、そのパルス信号の立下りで割込みが入り、図示せぬ右車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）を１だけカウントアップする（ステップＳＴ２）。
【００２７】
また、信号処理器１３は、ＧＰＳ受信機１２からＧＰＳ観測信号（ＧＰＳ時刻、ＧＰＳ経度、ＧＰＳ緯度、ＧＰＳ進行方向、ＧＰＳ速度、ＤＯＰ、測位次元など）が出力されると割込みが入り、そのＧＰＳ観測信号を順次受信して記憶する（ステップＳＴ３）。なお、ＧＰＳ観測信号の出力周期は約１秒である。
信号処理器１３は、そのＧＰＳ観測信号の受信を完了すると（ステップＳＴ４）、ＧＰＳ観測信号の受信完了を示すＧＰＳ観測信号受信フラグをセットする（ステップＳＴ５）。
【００２８】
次に、信号処理器１３のメインルーチン処理について説明する。
まず、信号処理器１３は、全ての処理を初期化し（ステップＳＴ１１）、そのＧＰＳ観測信号受信フラグを参照して、車両の挙動推定タイミングを判断する（ステップＳＴ１２）。即ち、そのＧＰＳ観測信号受信フラグがセットされていれば、現在、車両の挙動推定タイミングに至っているものと判断する。そして、次回の処理の為に同フラグをクリアする（ステップＳＴ１３）。なお、そのＧＰＳ観測信号受信フラグがセットされていない場合は、現在、車両の挙動推定タイミングに至っていないものと判断し、同フラグがセットされるまで待機する。
【００２９】
信号処理器１３の車輪センサＳＦ較正部１４は、車両の挙動推定タイミングに至ると、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタＳＦを較正する（ステップＳＴ１４）。
以下、スケールファクタＳＦの較正処理を具体的に説明する。
【００３０】
車輪センサＳＦ較正部１４は、カルマンフィルタを使用して、左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正する。
このカルマンフィルタは、左右の車輪センサ１１のパルス信号のカウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiから車両の速度Ｖi 、進行方向θ’i （進行方向の変化Δθi を初期方位に積算したもの）及び左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを計算するモデル（システムモデル）と、このシステムモデルで算出した車両の速度Ｖi及び進行方向θ’i を、ＧＰＳ受信機１２から出力されたＧＰＳ速度ＶGPSi及び後述するステップＳＴ１６で算出する車両の進行方向θi にそれぞれ漸近させる過程で、副次的に左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正するモデル（観測モデル）とに基づいて設計したものである。
【００３１】
これらのシステムモデルと観測モデルは、下記に示す式（１）の状態方程式と、式（２）の観測方程式で関係付けることができる。さらに、両式を式（３）のカルマンフィルタ方程式で統合して表すことができる。
【数１】
【００３２】
ここで、ｘi ，Ｆi ，Ｇi ，ωi ，ｙi ，υi は、離散時刻ｉにおける状態値行列、状態遷移行列、駆動行列、状態値誤差行列、観測値行列、観測値誤差行列であり、Ｈは観測行列である。
状態値誤差行列ωiの配列要素であるδＶi ，δθ’i は、車両の速度Ｖi ，進行方向θ’i の誤差であり、δＶi は車両の速度Ｖi の所定割合として求め、δθ’i は左右の車輪センサ１１のパルス信号のカウンタ増分の差異を１パルスの時に生じる進行方向の変化として求める。
【００３３】
観測値誤差行列υi の配列要素であるδＶGPSi，δθi は、ＧＰＳ速度の標準偏差と、後述するステップＳＴ１６で挙動推定時に判断する車両の進行方向の誤差である。
また、ｘi|i ，Σi|i ，Ｋi は、離散時刻ｉにおける状態値、誤差共分散の推定量及びカルマンゲインであり、ｘi+1|i ，Σi+1|i は離散時刻ｉにおける離散時刻ｉ＋１の状態値と誤差共分散の予測量である。
この他、Συ iは観測誤差の共分散行列、Σω iはシステム誤差の共分散行列であるが、行列の各要素は式の行列式を計算すれば、求められるので説明を省略する。
【００３４】
車輪センサＳＦ較正部１４は、車両が停車中であれば、離散時刻ｉにおける状態値行列の速度を０とし、進行方向には後述するステップＳＴ１６において、挙動推定時に判断する車両の進行方向を代入して状態値行列をリセットする。
一方、車両が停車中でなく、移動中であれば、図７に示すカルマンフィルタ処理を実行する。
【００３５】
即ち、車輪センサＳＦ較正部１４は、図８に示すＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目にしたがってＧＰＳ観測信号が較正に使用できるか否かを評価し（ステップＳＴ２１）、使用可能であればステップＳＴ２２の処理に移行し、使用不可能であればステップＳＴ２５の処理に移行する。
車輪センサＳＦ較正部１４は、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できる場合、システム誤差である車両の速度Ｖi の誤差δＶi と進行方向θ’i の誤差δθ’i を算出する（ステップＳＴ２２）。
【００３６】
そして、車輪センサＳＦ較正部１４は、観測誤差であるＧＰＳ速度の標準偏差δＶGPSiと、後述するステップＳＴ１６において挙動推定時に判断する車両の進行方向の誤差δθi を設定する（ステップＳＴ２３）。
次に、車輪センサＳＦ較正部１４は、離散時刻ｉにおける状態値の推定量ｘi|i を計算するとともに（ステップＳＴ２４）、予測量ｘi+1|i を計算する（ステップＳＴ２５）。
【００３７】
車輪センサＳＦ較正部１４は、ステップＳＴ２１における評価結果に基づいて、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できるか否かを評価し（ステップＳＴ２６）、使用可能であればステップＳＴ２７の処理に移行し、使用不可能であれば車輪センサＳＦ更新処理を終了する。
【００３８】
車輪センサＳＦ較正部１４は、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できる場合、離散時刻ｉにおける誤差共分散の推定量Σi|i を計算するとともに（ステップＳＴ２７）、予測量Σi+1|i を計算し（ステップＳＴ２８）、離散時刻ｉにおけるカルマンゲインＫi を計算する（ステップＳＴ２９）。
以上が車輪センサＳＦ較正部１４の処理手順である。
【００３９】
信号処理器１３の移動ベクトル算出部１５は、上記のようにして、車輪センサＳＦ較正部１４がスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正すると、そのスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを使用して、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から移動ベクトル（車両の移動距離ΔＤi、進行方向の変化Δθi ）を算出する（ステップＳＴ１５）。
具体的には、下記の通りである。
【００４０】
まず、移動ベクトル算出部１５は、上述した割込処理１及び割込処理２でカウントアップされた車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）のカウント値からＧＰＳ観測信号周期間の同カウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiを求め、パルス信号のカウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiから左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiを下記に示すように計算する。
ΔＤLi＝ΔＰLi×ＳＦLi
ΔＤRi＝ΔＰRi×ＳＦRi
【００４１】
次に、移動ベクトル算出部１５は、左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiから車両の移動距離ΔＤi と進行方向の変化Δθi を下記に示すように計算する（図６を参照）。ただし、Ｔｒｅｄは左右の車輪間の距離である。
ΔＤi ＝（ΔＤLi＋ΔＤRi）／２
Δθi ＝（ΔＤLi−ΔＤRi）／Ｔｒｅｄ
【００４２】
信号処理器１３の挙動推定部１６は、移動ベクトル算出部１５が移動ベクトルを算出すると、その移動ベクトルとＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の挙動を推定し（ステップＳＴ１６）、その推定結果を出力する（ステップＳＴ１７）。
以下、車両挙動の推定処理を具体的に説明する。
【００４３】
挙動推定部１６は、車輪センサＳＦ較正部１４が使用するカルマンフィルタとは別のカルマンフィルタを使用して、車両の現在位置（λi ，φi ）と進行方向θi を計算する。
即ち、挙動推定部１６は、車両の移動距離Ｄi と進行方向の変化Δθi から現在位置（λi ，φi ）と進行方向θｉを計算する式（４）のシステムモデルと、このシステムモデルの車両位置（λi ，φi ）とＧＰＳ受信機１２から出力されたＧＰＳ位置（λGPSi，φGPSi）の関係を表す式（５）の観測モデルとに基づいて、式（６）の状態方程式と、式（７）の観測方程式と、式（３）のカルマンフィルタ方程式とにより、車両の現在位置（λi ，φi ）と進行方向θi を計算する。
【数２】
【００４４】
ただし、式（４），（５）において、ｉは離散時刻であり、λi-1 とφi-1 は離散時刻ｉ−１における車両位置の経度と緯度、θi-1 は離散時刻ｉ−１における車両の進行方向である。ＳＦd →λ とＳＦd →φ は経度又は緯度方向の移動量の単位を距離から経度又は緯度へ変換する係数である。また、δλi とδφi は車両位置の経度誤差と緯度誤差であり、δΔθi とδＤi はΔθi とＤi の誤差である。また、δλGPSiとδφGPSiはＧＰＳ位置λGPSiとφGPSiの誤差である。
【００４５】
また、式（４），（５）において、ｘi ，Ｆi ，Ｇi ，ｗi ，ｙi ，ｖi は、離散時刻ｉにおける状態ベトクル、状態遷移行列、駆動行列、システム誤差、観測値、観測誤差であり、Ｈは観測行列である。なお、観測誤差ｖi については、所定区間毎にシフトする緯度、経度の起点を３個設けて、ＧＰＳ受信機１２とカルマンフィルタによる緯度、経度の差をそれぞれ求め、最大の差をＧＰＳ受信機１２で観測した位置データ（λGPSi，φGPSi）の誤差δλGPSi，δφGPSiとする。距離センサの出力信号の距離誤差δＤi は、移動距離Ｄi の所定割合として算出し、所定区間におけるＧＰＳ位置と車両位置の両軌跡の移動方向の差を方位誤差δΔθi として計算する。
【００４６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正するように構成したので、精度よく車両の挙動を計測することができる効果を奏する。
即ち、ＧＰＳ受信機１２だけでは車両位置を計測できないトンネルなどでも、車輪センサ１１により車両挙動を継続して計測できる他、ＧＰＳ受信機１２の測定誤差が大きい都市環境でも、統合処理により、正確な車両挙動を安定的に計測することができる効果を奏する。
【００４７】
なお、この実施の形態１では、車輪センサＳＦ較正部１４のカルマンフィルタ処理で、基準とする車両の進行方向は、挙動推定部１６のカルマンフィルタ処理において計算したものを用いるものについて示したが、ＧＰＳ受信機１２により観測されたＧＰＳ進行方向を直接用いるだけでも、車輪センサのスケールファクタを推定することできる。また、ＧＰＳ進行方向の妥当性を検証した上でスケールファクタの較正処理を実施すれば、車輪センサのスケールファクタを更に正確に較正することができる。
【００４８】
また、この実施の形態１では、移動ベクトル算出部１５が、車輪センサＳＦ較正部１４のカルマンフィルタ処理にて計算された左右の車輪センサのスケールファクタを直接用いるものについて示したが、そのスケールファクタをローパスフィルタに通してから用いるようにしてもよい。これにより、更に精度よく車両の挙動を計測することができる。
【００４９】
さらに、この実施の形態１では、車輪センサＳＦ較正部１４と挙動推定部１６が別々のカルマンフィルタを使用するものについて示したが、一つに統合したカルマンフィルタを使用してもよい。また、この実施の形態１とは異なるシステムモデル、観測モデルに基づくカルマンフィルタ処理であってもよい。
【００５０】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、特に言及していないが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくすることにより、ＧＰＳ観測信号を用いて車両挙動を計測する割合を増やすようにしてもよい。
【００５１】
具体的には、上記実施の形態１と同様にして、移動ベクトル算出部１５が左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiを計算し、車両の移動距離ΔＤi と進行方向の変化Δθi を計算すると、車輪センサＳＦ較正部１４が車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を算出する。即ち、加減速中は車両の進行方向に対する車輪の角度（進行方向の変化）Δθi に応じてスリップが発生すると仮定して、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を下記に示すように計算する。ここで、ＶGPSiはＧＰＳ速度、Ｖiは左右の車輪速度の平均速度として車輪センサ１１から求めた速度である。
ＶGPSi≧Ｖi かつ ＶGPSi＞０の場合
ＲSLIPi ＝（ＶGPSi−Ｖi ×ｃｏｓΔθi ）／ＶGPSi
ＶGPSi＜Ｖi かつ Ｖi ＞０の場合
ＲSLIPi ＝（Ｖi −ＶGPSi×ｃｏｓΔθi ）／Ｖi
【００５２】
そして、車輪センサＳＦ較正部１４は、上記実施の形態１と同様にして、車両の速度Ｖi の所定割合を速度誤差δＶi として計算し、その後、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi に応じて速度誤差δＶi を加算し、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が予め設定された基準値より大きくなると、車輪センサのスケールファクタの誤較正を未然に防止するため、カルマンフィルタ処理を初期化する。
【００５３】
この結果、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が大きいときには、挙動推定部１６が使用するカルマンフィルタのカルマンゲインが大きくなるため、ＧＰＳ位置に車両の位置を漸近させる量が大きくなる。したがって、車輪のスリップが大きくなっても、カルマンフィルタ処理によって、精度よく車両の挙動を推定することができる。
【００５４】
なお、この実施の形態２では、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものについて示したが、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より大きくなると、車輪センサＳＦ較正部１４がスケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。なお、その後、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より小さくなれば、スケールファクタの較正を再開する。
これにより、車輪のスリップが発生している状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる。
【００５５】
また、この実施の形態２では、左右の車輪速度の平均速度から車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を計算するものについて示したが、左右の車輪毎にスリップ発生確率を別々に計算して、左右のスリップ発生確率から速度誤差δＶi と進行方向誤差δθ’i を計算してもよい。
【００５６】
実施の形態３．
上記実施の形態２では、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものと、スケールファクタの較正を中止するものについて示したが、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化Δθi を算出し、その進行方向の変化Δθi が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするようにしてもよい。あるいは、スケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。
これにより、上記実施の形態２と同様の効果を奏することができる。
【００５７】
実施の形態４．
上記実施の形態２では、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものと、スケールファクタの較正を中止するについて示したが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするようにしてもよい。あるいは、スケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。
これにより、上記実施の形態２と同様の効果を奏することができる。
【００５８】
実施の形態５．
上記実施の形態１では、特に言及していないが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の速度誤差δＶi と、車両の進行方向の誤差δθ’i 又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差δＶi が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差δθ’i 又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するようにしてもよい。
【００５９】
即ち、車輪センサＳＦ較正部１４が車両の速度の誤差δＶi と進行方向の誤差δθ’i を推定すると（ステップＳＴ２２）、車両の速度とＧＰＳ速度の平均的な差異である速度誤差δＶi が予め設定された基準値以下であるのに、車両の進行方向の平均的な誤差δθ’i が所定値以上ある場合は、状態値行列の配列要素である左右の車輪センサのスケールファクタを更新せず（ステップＳＴ２４）、下記に示すように、トレッドと車輪の公差内で車輪のトレッドを較正する。
Ｔｒｅｄi ＝Ｔｒｅｄtyp ＋δＴｒｅｄi （８）
【００６０】
ここで、Ｔｒｅｄtyp は車輪のトレッド（標準値）であり、δＴｒｅｄi の最大値を車輪のトレッドと車輪の公差から設定する。また、Ｔｒｅｄi は進行方向の変化の誤差と同じ極性であり、旋回角不足なら所定値ずつ減算し、旋回角過多なら所定値ずつ加算するものである。
この実施の形態５によれば、進行方向の変化を更に正確に計測することができる効果を奏する。
【００６１】
この実施の形態５によれば、式（８）によって車輪のトレッドを較正するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、車輪センサＳＦ較正用のカルマンフィルタ処理における状態値行列の配列要素にトレッドを予め加えて較正するようにしてもよい。
【００６６】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正するように構成したので、精度よく車両の挙動を計測することができる効果がある。
また、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、車輪のスリップが発生しても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６７】
この発明によれば、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、例えば、バンク角の大きい道路上で車両の進行方向の変化を正確に計測できなくても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６８】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、ＧＰＳ信号から得られる車両の加速度と、車輪センサから得られる車両の加速度との間の差分が大きくなっても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６９】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、車輪のスリップが発生している状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７０】
この発明によれば、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、車両の進行方向の変化を正確に計測できない状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７１】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、ＧＰＳ信号から得られる車両の加速度と、車輪センサから得られる車両の加速度との間の差分が大きい状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７２】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車両の速度誤差と車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するように構成したので、進行方向の変化を更に正確に計測することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による挙動計測装置を示す構成図である。
【図２】 左の車輪センサからパルス信号が出力されたときの割込処理１を示すフローチャートである。
【図３】 右の車輪センサからパルス信号が出力されたときの割込処理２を示すフローチャートである。
【図４】 ＧＰＳ受信機から所定の周期（約１秒）で出力されるＧＰＳ観測信号を受信する割込処理３を示すフローチャートである。
【図５】 メインルーチンの処理内容を示すフローチャートである。
【図６】 左右の車輪センサから進行方向の変化を算出するモデルを示す説明図である。
【図７】 車輪センサＳＦ較正部及び挙動推定部が使用するカルマンフィルタの詳細処理を示すフローチャートである。
【図８】 ＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目を示す説明図である。
【図９】 従来の挙動計測装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１１ 車輪センサ、１２ ＧＰＳ受信機、１３ 信号処理器、１４ 車輪センサＳＦ較正部（較正手段）、１５ 移動ベクトル算出部（推定手段）、１６ 挙動推定部（推定手段）。
【発明の属する技術分野】
この発明は、車両の挙動（緯度、経度、進行方向、速度）を計測する挙動計測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カーナビゲーションなどで使用されるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機は、高層ビルが林立する都市環境やトンネルなどにおいて、ＧＰＳ衛星から放射された電波の遮断や反射がしばしば発生し、車両位置を計測できなくなるか、もしくは計測誤差が大きくなり、良好に動作しないことがある。
この問題の解決策の１つとして、推測航法（ＤＲ：Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）を用いて車両位置を連続的に計測することにより、車両の位置精度の低下を抑えてＧＰＳを補強するものがある。
【０００３】
例えば、走行制御などの用途で、車両の左右の車輪に車輪センサを搭載している場合には、車輪センサをＤＲセンサとして用いることがある。この場合には、各車輪の平均速度を用いて車両の速度を判定しつつ、車輪間の距離（トレッド）で左右の車輪の転がり距離の差異を除算して、車両の進行方向の変化を検出する。
【０００４】
しかしながら、車輪センサをＤＲセンサとして用いる場合、左右のタイヤサイズの差異、タイヤのスリップ、あるいは、路面のバンク角、わだちなどが原因で、車輪センサで計測した車両の移動距離と進行方向の変化に誤差が生じることがある。そのため、これらの誤差の影響を受けずに、車両位置を計測する方法及び車輪回転に応じて発生するパルス信号から車輪の転がり距離を換算する係数（スケールファクタ）の較正方法が求められている。
【０００５】
図９は例えば特表２０００−５１４１９５公報に示された従来の挙動計測装置を示す構成図であり、図において、１はＧＰＳ衛星、２はＧＰＳアンテナ、３はＧＰＳ衛星１から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機、４は車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサ、５は左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタが正しいものと仮定して、両スケールファクタの差分を連続的に較正する一方、両スケールファクタを用いて、車輪センサ４から出力されるパルス信号から車両の移動距離と進行方向変化を計算するＤＲプロセッサ、６は道路上に車両位置を特定する特定用途デバイスである。
【０００６】
次に動作について説明する。
まず、ＤＲプロセッサ５は、下記のスケールファクタ差ＳＦratio と基準スケールファクタＳＦnom を用いて、車輪センサ４から出力されるパルス信号から車両の移動距離Ｄと進行方向変化Δθを下記式のように計算する。
【０００７】
ここで、ＤL は左車輪の転がり距離、ＤR は右車輪の転がり距離、ＰL は左の車輪センサ４からの蓄積パルス数、ＰR は右の車輪センサ４からの積算パルス数、ＳＦnom は基準スケールファクタ、ＳＦratio は左右車輪のスケールファクタ比の推定値（スケールファクタ差）、Ｔｒｅｄは車両のトレッドである。
ＤL ＝ＰL ＳＦnom ／ＳＦratio
ＤR ＝ＰR ＳＦnom
Ｄ＝（ＤL ＋ＤR ）／２
Δθ＝（ＤL −ＤR ）／Ｔｒｅｄ
【０００８】
ただし、挙動計測装置が車両に搭載される初期段階では、スケールファクタ差ＳＦratio が１に初期化されるが、ＤＲプロセッサ５は、その後、スケールファクタ差分フィルタにしたがってスケールファクタ差ＳＦratio を連続的に更新する。
即ち、ＤＲプロセッサ５は、左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタ、即ち、基準スケールファクタが正しいものと仮定して、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を連続的に較正する。
【０００９】
これにより、ＧＰＳ受信機３による計測誤差が大きい場合には、ＤＲプロセッサ５の計算結果を利用すれば、車両の位置精度の低下を抑制することができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の挙動計測装置は以上のように構成されているので、左の車輪のスケールファクタ又は右の車輪のスケールファクタのうち、何れか一方のスケールファクタが正しい場合、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を較正することができる。しかし、何れのスケールファクタにも誤差が含まれている場合、そのスケールファクタ差分ＳＦratio を正確に較正することができず、車両の位置などの挙動を正確に計測することができないなどの課題があった。
【００１１】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、精度よく車両の挙動を計測することができる挙動計測装置を得ることを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくして、ＧＰＳ信号を用いて車両挙動を計測する割合が増えるようにしたものである。
【００１７】
この発明に係る挙動計測装置は、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくして、ＧＰＳ信号を用いて車両挙動を計測する割合が増えるようにしたものである。
【００１８】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするようにしたものである。
【００１９】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２０】
この発明に係る挙動計測装置は、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２１】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を行うために必要なデータを破棄するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る挙動計測装置は、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車両の速度誤差と車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するようにしたものである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による挙動計測装置を示す構成図であり、図において、１１は車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサ、１２はＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ観測信号を受信するＧＰＳ受信機、１３は予めメモリに記憶されている制御プログラムにしたがって車両の挙動（緯度、経度、進行方向、速度）を演算する信号処理器である。
【００２４】
１４はＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタを較正する車輪センサＳＦ較正部（較正手段）、１５は車輪センサＳＦ較正部１４により較正されたスケールファクタを使用して、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部、１６は移動ベクトル算出部１５により算出された移動ベクトルとＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の挙動を推定する挙動推定部である。なお、移動ベクトル算出部１５及び挙動推定部１６から推定手段が構成されている。
【００２５】
図２は左の車輪センサ１１からパルス信号が出力されたときの割込処理１を示すフローチャート、図３は右の車輪センサ１１からパルス信号が出力されたときの割込処理２を示すフローチャート、図４はＧＰＳ受信機１２から所定の周期（約１秒）で出力されるＧＰＳ観測信号を受信する割込処理３を示すフローチャート、図５はメインルーチンの処理内容を示すフローチャート、図６は左右の車輪センサ１１から進行方向の変化を算出するモデルを示す説明図、図７は車輪センサＳＦ較正部１４及び挙動推定部１６が使用するカルマンフィルタの詳細処理を示すフローチャート、図８はＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目を示す説明図である。
【００２６】
次に動作について説明する。
最初に、信号処理器１３の割込処理について説明する。
まず、信号処理器１３は、左の車輪センサ１１からパルス信号が出力されると、そのパルス信号の立下りで割込みが入り、図示せぬ左車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）を１だけカウントアップする（ステップＳＴ１）。また、右の車輪センサ１１からパルス信号が出力されると、そのパルス信号の立下りで割込みが入り、図示せぬ右車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）を１だけカウントアップする（ステップＳＴ２）。
【００２７】
また、信号処理器１３は、ＧＰＳ受信機１２からＧＰＳ観測信号（ＧＰＳ時刻、ＧＰＳ経度、ＧＰＳ緯度、ＧＰＳ進行方向、ＧＰＳ速度、ＤＯＰ、測位次元など）が出力されると割込みが入り、そのＧＰＳ観測信号を順次受信して記憶する（ステップＳＴ３）。なお、ＧＰＳ観測信号の出力周期は約１秒である。
信号処理器１３は、そのＧＰＳ観測信号の受信を完了すると（ステップＳＴ４）、ＧＰＳ観測信号の受信完了を示すＧＰＳ観測信号受信フラグをセットする（ステップＳＴ５）。
【００２８】
次に、信号処理器１３のメインルーチン処理について説明する。
まず、信号処理器１３は、全ての処理を初期化し（ステップＳＴ１１）、そのＧＰＳ観測信号受信フラグを参照して、車両の挙動推定タイミングを判断する（ステップＳＴ１２）。即ち、そのＧＰＳ観測信号受信フラグがセットされていれば、現在、車両の挙動推定タイミングに至っているものと判断する。そして、次回の処理の為に同フラグをクリアする（ステップＳＴ１３）。なお、そのＧＰＳ観測信号受信フラグがセットされていない場合は、現在、車両の挙動推定タイミングに至っていないものと判断し、同フラグがセットされるまで待機する。
【００２９】
信号処理器１３の車輪センサＳＦ較正部１４は、車両の挙動推定タイミングに至ると、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタＳＦを較正する（ステップＳＴ１４）。
以下、スケールファクタＳＦの較正処理を具体的に説明する。
【００３０】
車輪センサＳＦ較正部１４は、カルマンフィルタを使用して、左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正する。
このカルマンフィルタは、左右の車輪センサ１１のパルス信号のカウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiから車両の速度Ｖi 、進行方向θ’i （進行方向の変化Δθi を初期方位に積算したもの）及び左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを計算するモデル（システムモデル）と、このシステムモデルで算出した車両の速度Ｖi及び進行方向θ’i を、ＧＰＳ受信機１２から出力されたＧＰＳ速度ＶGPSi及び後述するステップＳＴ１６で算出する車両の進行方向θi にそれぞれ漸近させる過程で、副次的に左右の車輪のスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正するモデル（観測モデル）とに基づいて設計したものである。
【００３１】
これらのシステムモデルと観測モデルは、下記に示す式（１）の状態方程式と、式（２）の観測方程式で関係付けることができる。さらに、両式を式（３）のカルマンフィルタ方程式で統合して表すことができる。
【数１】
ここで、ｘi ，Ｆi ，Ｇi ，ωi ，ｙi ，υi は、離散時刻ｉにおける状態値行列、状態遷移行列、駆動行列、状態値誤差行列、観測値行列、観測値誤差行列であり、Ｈは観測行列である。
状態値誤差行列ωiの配列要素であるδＶi ，δθ’i は、車両の速度Ｖi ，進行方向θ’i の誤差であり、δＶi は車両の速度Ｖi の所定割合として求め、δθ’i は左右の車輪センサ１１のパルス信号のカウンタ増分の差異を１パルスの時に生じる進行方向の変化として求める。
【００３３】
観測値誤差行列υi の配列要素であるδＶGPSi，δθi は、ＧＰＳ速度の標準偏差と、後述するステップＳＴ１６で挙動推定時に判断する車両の進行方向の誤差である。
また、ｘi|i ，Σi|i ，Ｋi は、離散時刻ｉにおける状態値、誤差共分散の推定量及びカルマンゲインであり、ｘi+1|i ，Σi+1|i は離散時刻ｉにおける離散時刻ｉ＋１の状態値と誤差共分散の予測量である。
この他、Συ iは観測誤差の共分散行列、Σω iはシステム誤差の共分散行列であるが、行列の各要素は式の行列式を計算すれば、求められるので説明を省略する。
【００３４】
車輪センサＳＦ較正部１４は、車両が停車中であれば、離散時刻ｉにおける状態値行列の速度を０とし、進行方向には後述するステップＳＴ１６において、挙動推定時に判断する車両の進行方向を代入して状態値行列をリセットする。
一方、車両が停車中でなく、移動中であれば、図７に示すカルマンフィルタ処理を実行する。
【００３５】
即ち、車輪センサＳＦ較正部１４は、図８に示すＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目にしたがってＧＰＳ観測信号が較正に使用できるか否かを評価し（ステップＳＴ２１）、使用可能であればステップＳＴ２２の処理に移行し、使用不可能であればステップＳＴ２５の処理に移行する。
車輪センサＳＦ較正部１４は、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できる場合、システム誤差である車両の速度Ｖi の誤差δＶi と進行方向θ’i の誤差δθ’i を算出する（ステップＳＴ２２）。
【００３６】
そして、車輪センサＳＦ較正部１４は、観測誤差であるＧＰＳ速度の標準偏差δＶGPSiと、後述するステップＳＴ１６において挙動推定時に判断する車両の進行方向の誤差δθi を設定する（ステップＳＴ２３）。
次に、車輪センサＳＦ較正部１４は、離散時刻ｉにおける状態値の推定量ｘi|i を計算するとともに（ステップＳＴ２４）、予測量ｘi+1|i を計算する（ステップＳＴ２５）。
【００３７】
車輪センサＳＦ較正部１４は、ステップＳＴ２１における評価結果に基づいて、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できるか否かを評価し（ステップＳＴ２６）、使用可能であればステップＳＴ２７の処理に移行し、使用不可能であれば車輪センサＳＦ更新処理を終了する。
【００３８】
車輪センサＳＦ較正部１４は、ＧＰＳ観測信号が較正に使用できる場合、離散時刻ｉにおける誤差共分散の推定量Σi|i を計算するとともに（ステップＳＴ２７）、予測量Σi+1|i を計算し（ステップＳＴ２８）、離散時刻ｉにおけるカルマンゲインＫi を計算する（ステップＳＴ２９）。
以上が車輪センサＳＦ較正部１４の処理手順である。
【００３９】
信号処理器１３の移動ベクトル算出部１５は、上記のようにして、車輪センサＳＦ較正部１４がスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正すると、そのスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを使用して、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から移動ベクトル（車両の移動距離ΔＤi、進行方向の変化Δθi ）を算出する（ステップＳＴ１５）。
具体的には、下記の通りである。
【００４０】
まず、移動ベクトル算出部１５は、上述した割込処理１及び割込処理２でカウントアップされた車輪パルスカウンタ（フリーランニングカウンタ）のカウント値からＧＰＳ観測信号周期間の同カウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiを求め、パルス信号のカウンタ増分ΔＰLi，ΔＰRiから左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiを下記に示すように計算する。
ΔＤLi＝ΔＰLi×ＳＦLi
ΔＤRi＝ΔＰRi×ＳＦRi
【００４１】
次に、移動ベクトル算出部１５は、左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiから車両の移動距離ΔＤi と進行方向の変化Δθi を下記に示すように計算する（図６を参照）。ただし、Ｔｒｅｄは左右の車輪間の距離である。
ΔＤi ＝（ΔＤLi＋ΔＤRi）／２
Δθi ＝（ΔＤLi−ΔＤRi）／Ｔｒｅｄ
【００４２】
信号処理器１３の挙動推定部１６は、移動ベクトル算出部１５が移動ベクトルを算出すると、その移動ベクトルとＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の挙動を推定し（ステップＳＴ１６）、その推定結果を出力する（ステップＳＴ１７）。
以下、車両挙動の推定処理を具体的に説明する。
【００４３】
挙動推定部１６は、車輪センサＳＦ較正部１４が使用するカルマンフィルタとは別のカルマンフィルタを使用して、車両の現在位置（λi ，φi ）と進行方向θi を計算する。
即ち、挙動推定部１６は、車両の移動距離Ｄi と進行方向の変化Δθi から現在位置（λi ，φi ）と進行方向θｉを計算する式（４）のシステムモデルと、このシステムモデルの車両位置（λi ，φi ）とＧＰＳ受信機１２から出力されたＧＰＳ位置（λGPSi，φGPSi）の関係を表す式（５）の観測モデルとに基づいて、式（６）の状態方程式と、式（７）の観測方程式と、式（３）のカルマンフィルタ方程式とにより、車両の現在位置（λi ，φi ）と進行方向θi を計算する。
【数２】
ただし、式（４），（５）において、ｉは離散時刻であり、λi-1 とφi-1 は離散時刻ｉ−１における車両位置の経度と緯度、θi-1 は離散時刻ｉ−１における車両の進行方向である。ＳＦd →λ とＳＦd →φ は経度又は緯度方向の移動量の単位を距離から経度又は緯度へ変換する係数である。また、δλi とδφi は車両位置の経度誤差と緯度誤差であり、δΔθi とδＤi はΔθi とＤi の誤差である。また、δλGPSiとδφGPSiはＧＰＳ位置λGPSiとφGPSiの誤差である。
【００４５】
また、式（４），（５）において、ｘi ，Ｆi ，Ｇi ，ｗi ，ｙi ，ｖi は、離散時刻ｉにおける状態ベトクル、状態遷移行列、駆動行列、システム誤差、観測値、観測誤差であり、Ｈは観測行列である。なお、観測誤差ｖi については、所定区間毎にシフトする緯度、経度の起点を３個設けて、ＧＰＳ受信機１２とカルマンフィルタによる緯度、経度の差をそれぞれ求め、最大の差をＧＰＳ受信機１２で観測した位置データ（λGPSi，φGPSi）の誤差δλGPSi，δφGPSiとする。距離センサの出力信号の距離誤差δＤi は、移動距離Ｄi の所定割合として算出し、所定区間におけるＧＰＳ位置と車両位置の両軌跡の移動方向の差を方位誤差δΔθi として計算する。
【００４６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号に基づいて車輪センサ１１から出力されるパルス信号を走行距離に換算するスケールファクタＳＦLi，ＳＦRiを較正するように構成したので、精度よく車両の挙動を計測することができる効果を奏する。
即ち、ＧＰＳ受信機１２だけでは車両位置を計測できないトンネルなどでも、車輪センサ１１により車両挙動を継続して計測できる他、ＧＰＳ受信機１２の測定誤差が大きい都市環境でも、統合処理により、正確な車両挙動を安定的に計測することができる効果を奏する。
【００４７】
なお、この実施の形態１では、車輪センサＳＦ較正部１４のカルマンフィルタ処理で、基準とする車両の進行方向は、挙動推定部１６のカルマンフィルタ処理において計算したものを用いるものについて示したが、ＧＰＳ受信機１２により観測されたＧＰＳ進行方向を直接用いるだけでも、車輪センサのスケールファクタを推定することできる。また、ＧＰＳ進行方向の妥当性を検証した上でスケールファクタの較正処理を実施すれば、車輪センサのスケールファクタを更に正確に較正することができる。
【００４８】
また、この実施の形態１では、移動ベクトル算出部１５が、車輪センサＳＦ較正部１４のカルマンフィルタ処理にて計算された左右の車輪センサのスケールファクタを直接用いるものについて示したが、そのスケールファクタをローパスフィルタに通してから用いるようにしてもよい。これにより、更に精度よく車両の挙動を計測することができる。
【００４９】
さらに、この実施の形態１では、車輪センサＳＦ較正部１４と挙動推定部１６が別々のカルマンフィルタを使用するものについて示したが、一つに統合したカルマンフィルタを使用してもよい。また、この実施の形態１とは異なるシステムモデル、観測モデルに基づくカルマンフィルタ処理であってもよい。
【００５０】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、特に言及していないが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくすることにより、ＧＰＳ観測信号を用いて車両挙動を計測する割合を増やすようにしてもよい。
【００５１】
具体的には、上記実施の形態１と同様にして、移動ベクトル算出部１５が左右の車輪の転がり距離ΔＤLi，ΔＤRiを計算し、車両の移動距離ΔＤi と進行方向の変化Δθi を計算すると、車輪センサＳＦ較正部１４が車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を算出する。即ち、加減速中は車両の進行方向に対する車輪の角度（進行方向の変化）Δθi に応じてスリップが発生すると仮定して、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を下記に示すように計算する。ここで、ＶGPSiはＧＰＳ速度、Ｖiは左右の車輪速度の平均速度として車輪センサ１１から求めた速度である。
ＶGPSi≧Ｖi かつ ＶGPSi＞０の場合
ＲSLIPi ＝（ＶGPSi−Ｖi ×ｃｏｓΔθi ）／ＶGPSi
ＶGPSi＜Ｖi かつ Ｖi ＞０の場合
ＲSLIPi ＝（Ｖi −ＶGPSi×ｃｏｓΔθi ）／Ｖi
【００５２】
そして、車輪センサＳＦ較正部１４は、上記実施の形態１と同様にして、車両の速度Ｖi の所定割合を速度誤差δＶi として計算し、その後、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi に応じて速度誤差δＶi を加算し、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が予め設定された基準値より大きくなると、車輪センサのスケールファクタの誤較正を未然に防止するため、カルマンフィルタ処理を初期化する。
【００５３】
この結果、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が大きいときには、挙動推定部１６が使用するカルマンフィルタのカルマンゲインが大きくなるため、ＧＰＳ位置に車両の位置を漸近させる量が大きくなる。したがって、車輪のスリップが大きくなっても、カルマンフィルタ処理によって、精度よく車両の挙動を推定することができる。
【００５４】
なお、この実施の形態２では、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものについて示したが、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より大きくなると、車輪センサＳＦ較正部１４がスケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。なお、その後、車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi が基準値より小さくなれば、スケールファクタの較正を再開する。
これにより、車輪のスリップが発生している状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる。
【００５５】
また、この実施の形態２では、左右の車輪速度の平均速度から車輪のスリップ発生確率ＲSLIPi を計算するものについて示したが、左右の車輪毎にスリップ発生確率を別々に計算して、左右のスリップ発生確率から速度誤差δＶi と進行方向誤差δθ’i を計算してもよい。
【００５６】
実施の形態３．
上記実施の形態２では、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものと、スケールファクタの較正を中止するものについて示したが、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化Δθi を算出し、その進行方向の変化Δθi が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするようにしてもよい。あるいは、スケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。
これにより、上記実施の形態２と同様の効果を奏することができる。
【００５７】
実施の形態４．
上記実施の形態２では、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするものと、スケールファクタの較正を中止するについて示したが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、挙動推定部１６が使用するカルマンゲインを大きくするようにしてもよい。あるいは、スケールファクタの較正を中止するようにしてもよい。
これにより、上記実施の形態２と同様の効果を奏することができる。
【００５８】
実施の形態５．
上記実施の形態１では、特に言及していないが、ＧＰＳ受信機１２により受信されたＧＰＳ観測信号と車輪センサ１１から出力されたパルス信号から車両の速度誤差δＶi と、車両の進行方向の誤差δθ’i 又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差δＶi が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差δθ’i 又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するようにしてもよい。
【００５９】
即ち、車輪センサＳＦ較正部１４が車両の速度の誤差δＶi と進行方向の誤差δθ’i を推定すると（ステップＳＴ２２）、車両の速度とＧＰＳ速度の平均的な差異である速度誤差δＶi が予め設定された基準値以下であるのに、車両の進行方向の平均的な誤差δθ’i が所定値以上ある場合は、状態値行列の配列要素である左右の車輪センサのスケールファクタを更新せず（ステップＳＴ２４）、下記に示すように、トレッドと車輪の公差内で車輪のトレッドを較正する。
Ｔｒｅｄi ＝Ｔｒｅｄtyp ＋δＴｒｅｄi （８）
【００６０】
ここで、Ｔｒｅｄtyp は車輪のトレッド（標準値）であり、δＴｒｅｄi の最大値を車輪のトレッドと車輪の公差から設定する。また、Ｔｒｅｄi は進行方向の変化の誤差と同じ極性であり、旋回角不足なら所定値ずつ減算し、旋回角過多なら所定値ずつ加算するものである。
この実施の形態５によれば、進行方向の変化を更に正確に計測することができる効果を奏する。
【００６１】
この実施の形態５によれば、式（８）によって車輪のトレッドを較正するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、車輪センサＳＦ較正用のカルマンフィルタ処理における状態値行列の配列要素にトレッドを予め加えて較正するようにしてもよい。
【００６６】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正するように構成したので、精度よく車両の挙動を計測することができる効果がある。
また、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、車輪のスリップが発生しても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６７】
この発明によれば、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、例えば、バンク角の大きい道路上で車両の進行方向の変化を正確に計測できなくても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６８】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、推定手段が使用するカルマンゲインを大きくするように構成したので、ＧＰＳ信号から得られる車両の加速度と、車輪センサから得られる車両の加速度との間の差分が大きくなっても、車両挙動の推定精度の劣化を抑制することができる効果がある。
【００６９】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、車輪のスリップが発生している状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７０】
この発明によれば、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、車両の進行方向の変化を正確に計測できない状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７１】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止するように構成したので、ＧＰＳ信号から得られる車両の加速度と、車輪センサから得られる車両の加速度との間の差分が大きい状況下では、スケールファクタの誤較正を未然に防止することができる効果がある。
【００７２】
この発明によれば、ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と車輪センサから出力されたパルス信号から車両の速度誤差と車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正するように構成したので、進行方向の変化を更に正確に計測することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による挙動計測装置を示す構成図である。
【図２】 左の車輪センサからパルス信号が出力されたときの割込処理１を示すフローチャートである。
【図３】 右の車輪センサからパルス信号が出力されたときの割込処理２を示すフローチャートである。
【図４】 ＧＰＳ受信機から所定の周期（約１秒）で出力されるＧＰＳ観測信号を受信する割込処理３を示すフローチャートである。
【図５】 メインルーチンの処理内容を示すフローチャートである。
【図６】 左右の車輪センサから進行方向の変化を算出するモデルを示す説明図である。
【図７】 車輪センサＳＦ較正部及び挙動推定部が使用するカルマンフィルタの詳細処理を示すフローチャートである。
【図８】 ＧＰＳ観測信号の使用可否判断項目を示す説明図である。
【図９】 従来の挙動計測装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１１ 車輪センサ、１２ ＧＰＳ受信機、１３ 信号処理器、１４ 車輪センサＳＦ較正部（較正手段）、１５ 移動ベクトル算出部（推定手段）、１６ 挙動推定部（推定手段）。
Claims (7)
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記推定手段は、カルマンフィルタ処理を実施して、車両の挙動を推定するものであって、上記較正手段は、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、上記推定手段が使用するカルマンゲインを大きくすることを特徴とする挙動計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記推定手段は、カルマンフィルタ処理を実施して、車両の挙動を推定するものであって、上記較正手段は、上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、上記推定手段が使用するカルマンゲインを大きくすることを特徴とする挙動計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記推定手段は、カルマンフィルタ処理を実施して、車両の挙動を推定するものであって、上記較正手段は、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と当該加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、上記推定手段が使用するカルマンゲインを大きくすることを特徴とする挙動計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記較正手段は、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車輪のスリップ発生確率を算出し、そのスリップ発生確率が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止することを特徴とする挙動 計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記較正手段は、上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の進行方向の変化を算出し、その進行方向の変化が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止することを特徴とする挙動計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記較正手段は、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号から車両の加速度を算出するとともに、上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の加速度相当値を算出し、その加速度と当該加速度相当値の差分が基準値より大きくなると、スケールファクタの較正を中止することを特徴とする挙動計測装置。
- 車両の左右の車輪にそれぞれ搭載され、左の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力するとともに、右の車輪の回転に伴ってパルス信号を出力する車輪センサと、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信機と、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号に基づいて上記車輪センサから出力される左の車輪の回転に伴うパルス信号及び右の車輪の回転に伴うパルス信号を左右の走行距離に換算する左右のスケールファクタを左右別々に較正する較正手段と、上記較正手段により較正されたスケールファクタを使用して、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の挙動を推定する推定手段とを備えた挙動計測装置において、上記較正手段は、上記ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号と上記車輪センサから出力されたパルス信号から車両の速度誤差と車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差を算出し、その車両の速度誤差が基準値以下であるのに、その車両の進行方向の誤差又は進行方向の変化の誤差が所定値以上である場合、スケールファクタの較正を行わずに車輪のトレッドを較正することを特徴とする挙動計測装置。
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