DE102008037014A1

DE102008037014A1 - Vorrichtung zum Schätzen eines Fahrzeugzustands, das sich in einem vorderen Feld befindet

Info

Publication number: DE102008037014A1
Application number: DE102008037014A
Authority: DE
Inventors: Takashi Kariya Ogawa
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2007-08-10
Filing date: 2008-08-08
Publication date: 2009-03-12
Also published as: JP2009042181A; US7920087B2; US20090040095A1

Abstract

Eine Schätzvorrichtung schätzt einen Zustand eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet. Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen auf einem Objekt werden durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt in dem vorderen Feld gemessen. Eine Position, Richtung und Größe eines grafischen Musters werden durch Annähern des grafischen Musters an ein Profilmuster des Objekts erzielt. Das grafische Muster wird als ein Modell eines Fahrzeugs modelliert. Eine Richtung und Größe des grafischen Musters sind unbekannt. Das Profilmuster ist durch die Positionskoordinaten ausgedrückt. Als der Zustand des sich vorne befindenden Fahrzeugs werden eine Position des Fahrzeugs, eine Richtung des Fahrzeugs und eine einer Gesamtlänge und einer Gesamtbreite des Fahrzeugs auf der Grundlage der Position, der Richtung und der Größe des grafischen Musters geschätzt.

Description

QUERVERWEISE AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf die japanische Patentanmeldung Nr. 2007-210275 , eingereicht am 10. August 2007, und schließt diese durch Verweis ein.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
(Gebiet der Erfindung)
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Schätzvorrichtung zum Schätzen des Zustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, und insbesondere die Schätzvorrichtung, welche für das Schätzen das Senden von Radarwellen zu einem Feld und das Empfangen von Radarwellen, die von Objekten, wie zum Beispiel Fahrzeugen, reflektiert werden, die sich in dem Feld befinden, einschließt.
(Beschreibung des Standes der Technik)
Bisher sind verschiedene Gegenmaßnahmen für ein sicheres Fahren vorgeschlagen worden. Eine derartige Gegenmaßnahme besteht darin, die Fahrzustände von Fahrzeugen zu schätzen, welche sich vorne befinden. Die japanische Patentoffenlegungsschrift Nr. 2002-99986 offenbart eine Vorrichtung, welche imstande ist, derartige Gegenmaßnahmen vorzusehen. Diese Veröffentlichung schafft eine Radarvorrichtung, die Radarwellen verwendet, um den Fahrzustand eines Fahrzeugs zu schätzen, das sich entfernt von einem anderen Fahrzeug befindet.
In diesem Fall ist die Radarvorrichtung auf einer geraden Straße angeordnet und dazu ausgelegt, periodisch Millimeterwellen zu einem gegebenen Richtungsbereich abzugeben. Diese Radarvorrichtung empfängt Radarwellen, die von einem Fahrzeug reflektiert werden, und schätzt den Fahrzustand des Fahrzeugs auf der Grundlage einer Information, die aus den empfangenen Radarwellen abgeleitet wird. Genauer gesagt wird es angenommen, dass das Fahrzeug in einer linearen Fahrbewegung ist, so dass das Kalman-Filter, das auf der Grundlage eines linearen Bewegungsmodell entworfen ist, verwendet wird, um die Geschwindigkeit und Beschleunigung einer Fahrt des Fahrzeugs zu berechnen. Diese Berechnungsergebnisse werden als eine Information verarbeitet, die den Bewegungszustand des Fahrzeugs vorhersagt. Unter Verwendung der Radarvorrichtung ist es möglich, die derzeitige Position des Fahrzeugs zu erfassen, welches auf der Straße fährt, und, wenn ein Fahrzeug auf der Straße in einer Fahrbewegung ist, ist es ebenso möglich, den Fahrzeugänderungszustand in der Zukunft vorherzusagen. Demgemäß erhöhen in dieser Radarvorrichtung beide von überwachten Werten und vorhergesagten Werten in der Zukunft eine Genauigkeit zum Bestimmen, ob das Fahrzeug auf der Straße gestoppt ist oder nicht, und eine Genauigkeit beim Berechnen der Fahrzeuggeschwindigkeit, wodurch es zum Verbessern einer Vorhersage von Fahrzeug/Fahrzeug-Kollisionen und Mahnen von Fahrern oder Fahrzeugsystemen hilfreich ist, derartige Unfälle zu verhindern.
Jedoch begegnet die zuvor beschriebene Schätzvorrichtung zwei Schwierigkeiten. Eine Schwierigkeit ist, dass es schwierig ist, genau eine Information zu erfassen, die die Größe und Richtung eines Fahrzeugs anzeigt, das sich in dem vorderen Feld befindet (hier im weiteren Verlauf einfach als „sich vorne befindend" bezeichnet). In diesem Fall bedeutet „genau" einen Genauigkeitsgrad, der erforderlich ist, um zuverlässig Kollisionen zwischen Fahrzeugen zu verhindern. Da die Form eines Fahrzeugs unbekannt ist, ist es schwierig, zuverlässig die Kollisionen vorherzusagen. Die andere Schwierigkeit ist, dass es unmöglich ist, die Bewegung eines Fahrzeugs vorherzusagen, wenn das Fahrzeug eine Kurve fährt. Das heißt, in dem Fall der vorhergehenden herkömmlichen Vorrichtung wird der zukünftige Zustand eines Fahrzeugs unter der angenommenen Bedingung vorhergesagt, dass das Fahrzeug geradeaus fährt. Daher wird das lineare Bewegungsmodell für die Vorhersage bezüglich des Kalman-Filters verwendet. Dies bedeutet, dass es schwierig oder nahezu unmöglich ist, die Kurvenfahrtbewegung des Fahrzeugs zu erfassen, was daher die Zuverlässigkeit der Vorhersage verringert.
KURZFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung ist im Hinblick auf derartige Probleme geschaffen worden. Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, den Zustand eines Fahrzeugs zu schätzen, das sich vorne befindet oder in dem vorderen Feld befindet.
Um die vorhergehende Aufgabe zu lösen, schafft die vorliegende Erfindung als ein Aspekt von ihr eine Schätzvorrichtung zum Schätzen eines Zustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, welches vor der Schätzvorrichtung vorhanden ist, die aufweist: eine Messeinrichtung zum Messen von Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen eines zu verfolgenden Ziels durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt, das sich vorne in dem vorderen Feld befindet; eine Analyseeinrichtung zum Erzielen einer Position, einer Richtung und einer Größe eines grafischen Musters durch Annähern des grafischen Musters zu einem Profilmuster des Objekts, das sich vorne befindet, wobei das grafische Muster als ein Profil eines Fahrzeugs modelliert ist, wobei eine Richtung und eine Größe des grafischen Musters unbekannt ist, wobei das Profilmuster durch die Positionskoordinaten ausgedrückt ist, die von der Messeinrichtung gemessen werden; und eine Schätzeinrichtung zum Schätzen einer Position des Fahrzeugs, einer Richtung des Fahrzeugs und einer einer Gesamtlänge und einer Gesamtbreite des Fahrzeugs auf der Grundlage der Position, der Richtung und der Größe des grafischen Musters, die von der Analyseeinrichtung erzielt werden, als einen Zustand des Fahrzeugs, das sich vorne befindet.
In der vorliegenden Schätzvorrichtung werden die grafischen Muster, welche die Profile oder die Konturen von Außenoberflächen von Fahrzeugen modellieren, verwendet, um den Zustand des Fahrzeugs zu schätzen. Der Fahrzeugzustand wird als eine Position des Fahrzeugs, eine Richtung des Fahrzeugs und eine einer Gesamtlänge und einer Gesamtbreite des Fahrzeugs ausgedrückt.
In der herkömmlichen Schätzvorrichtung werden lediglich die Positionskoordinaten verwendet, um den Fahrzeugzustand zu schätzen. Im Gegensatz dazu werden in der Schätzvorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung nicht nur die Positionskoordinaten, sondern ebenso die grafischen Muster für das Schätzen verwendet. Das heißt, die Tatsache, dass die Profile von allgemeinen Fahrzeugen zueinander ähnlich sind, wird bei dem Schätzen berücksichtigt. Die Profile von Fahrzeugen (vierrädrigen Fahrzeugen) werden modelliert und ein Verweis wird zwischen den Modellen und den gemessenen Positionsergebnissen durchgeführt, was es ermöglicht, den Zustand eines Fahrzeugs, welches in dem vorderen Feld vorhanden ist, auf eine genauere Weise zu schätzen. Dies ist für ein Erhöhen der Genauigkeit eines Fahrzeugsteuerns, wie zum Beispiel eines Kollisionsverhinderungssteuerns, hilfreich.
Als ein weiterer Aspekt schafft die vorliegende Erfindung eine Schätzvorrichtung zum Schätzen eines Bewegungszustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, welches vor der Schätzvorrichtung vorhanden ist, die aufweist: eine Messeinrichtung zum Messen von Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen auf einer Oberfläche eines zu verfolgenden Objekts durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt, das sich vorne in dem vorderen Feld befindet; und eine Schätzeinrichtung zum Schätzen des Bewegungszustands des Fahrzeugs auf der Grundlage der Positionskoordinaten, die von der Messeinrichtung gemessen werden, und eines vorbestimmten nichtlinearen Bewegungsmodells für das Fahrzeug.
Auf diese Weise wird das nichtlineare Bewegungsmodell verwendet, während die herkömmliche Schätzvorrichtung ein lineares Bewegungsmodell zum Schätzen des Fahrzeugzustands verwendet. Daher kann in der vorliegenden Erfindung der Fahrzeugzustand, der die Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs beinhaltet, geschätzt werden, so dass es möglich ist, die Kurvenfahrtbewegung des Fahrzeugs zu schätzen. Dieses Schätzen ist zum Durchführen des Fahrzeugsteuerns gemäß einer Kollisionsverhinderung zwischen Fahrzeugen hilfreich.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
In den beiliegenden Zeichnungen zeigt:
1 ein Blockschaltbild des Aufbaus einer Schätzvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung;
2 ein Flussdiagramm eines Fahrzeugzustands-Schätzverfahrens, das von einer CPU ausgeführt wird, die in der Schätzvorrichtung enthalten ist;
3A und 3B das Kriterium, um Abstände unter Verwendung von Radarwellen zu messen und wie die Positionskoordinate eines Objekts zu erzielen ist;
4A und 4B Verteilungen von Reflexionspunkten auf einer Fahrzeugkarosserie;
5 ein Flussdiagramm eines Zweisegment-Berechnungsverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird;
6A und 6B ein Beispiel des Zweisegment-Berechnungsverfahrens;
7A und 7B beispielhaft, wie Reflexionspunktprofile, das heißt Fahrzeugprofile, unter Verwendung eines einzelnen Segments oder von zwei Segmenten anzunähern sind;
8 ein Flussdiagramm eines Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird;
9A und 9B Graphen von praktischen Beispielen von Funktionsdaten, die zum Berechnen der Vorherwahrscheinlichkeit verwendet werden;
10 ein Flussdiagramm eines Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird;
11A bis 11F Graphen von Funktionsdaten, die zum Berechnen einer Wahrscheinlichkeit verwendet werden;
12 ein Flussdiagramm eines Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird,
13 ein Flussdiagramm eines Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird;
14 ein Flussdiagramm eines Auswahlverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird;
15, wie unter Verwendung des Kalman-Filters zu berechnen ist;
16, wie die Positionskoordinate eines Mittelpunkts eines Fahrzeugs zu berechnen ist; und
17 ein Flussdiagramm eines Zustands-Schätzverfahrens, das von der CPU ausgeführt wird.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELE
Unter Bezugnahme auf die 1 bis 17 wird nun eine Schätzvorrichtung gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung beschrieben.
1 skizziert in einer Blockform den Gesamtaufbau einer Schätzvorrichtung 1 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Die vorliegende Schätzvorrichtung 1 ist in ein Vorderteil eines vierrädrigen Fahrzeugs eingebaut.
Die Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist, wie es in 1 gezeigt ist, mit einer Laserdiode 11, die Laserlicht abgibt, und einer Sammellinse 12, die das Laserlicht, das von der Laserdiode 11 abgegeben wird, zu parallelem Licht erzeugt, zusätzlich zu einer Laserdioden-Ansteuerschaltung 13, einem Spiegel 15, einem Motor 17, einer Sammellinse 19, einer Fotodiode 21, einem Verstärker 22, einer Erfassungsschaltung 23 und einer Steuereinrichtung 25 versehen. Die Laserdioden-Ansteuerschaltung 13 ist dazu ausgelegt, die Laserdiode 11 durch Anlegen einer Ansteuerenergie an diese anzusteuern. Der Spiegel 15 reflektiert das Laserlicht, das von der Laserdiode 11 abgegeben wird. Der Motor 17 ist dazu ausgelegt, den Spiegel 15 zu drehen, und die Sammellinse 19 ist zum Sammeln des Laserlichts angeordnet. Die Fotodiode 21 ist dazu ausgelegt, das Laserlicht zu empfangen, das von der Sammellinse 19 gesammelt wird, um ein elektrisches Signal zu erzeugen, das dem empfangenen Laserlicht entspricht. Der Verstärker 22 ist angeordnet, um das elektrische Signal von der Fotodiode 21 zu verstärken.
Die Erfassungsschaltung 23 ist dazu ausgelegt, sowohl ein Ansteuersignal für die Laserdiode 11 als auch ein Signal aus dem Verstärker 22 zu empfangen und eine Zeitdauer zu erfassen, die von dem Abgeben des Laserlichts von der Laserdiode 11 bis zum Erfassen des Laserlichts an der Fotodiode 21 reicht. Weiterhin ist die Steuereinrichtung 25 dazu ausgelegt, der Laserdioden-Ansteuerschaltung 13 das Ansteuersignal zuzuführen und dem Motor 17 ein Motoransteuersignal zuzuführen. Die Steuereinrichtung 25 ist ebenso dazu ausgelegt, das Drehen des Motors 17 sowie das Abgeben des Laserlichts zu steuern und verschiedene Typen von Verfahren auf der Grundlage sowohl einer Information über eine Drehbewegung, die von dem Motor zugeführt wird, als auch einer Information über eine Dauer einer Laufzeit ΔT des Laserlichts durchzuführen, die von der Erfassungsschaltung 23 zugeführt wird.
Die Laserdiode 11 ist eine Vorrichtung, um das Laserlicht abzugeben, das als die Welle eines Radars zum Erfassen eines Fahrzeugs dient, das sich vorne befindet (das heißt ein Fahrzeug, das sich in einem vorderen Feld befindet, das sich von dem Fahrzeug ausdehnt, das mit der vorliegenden Schätzvorrichtung 1 versehen ist). Das Laserlicht weist eine hohe Richtwirkung auf, so dass die vorliegende Vorrichtung imstande ist, eine hohe räumliche Auflösung aufzuweisen. Die Sammellinse 12 ist angeordnet, um das Laserlicht, welches abgegeben wird, um von der Laserdiode 11 gestreut zu werden, zu einem parallelen Strahl von Licht zu krümmen.
Der Spiegel 15 ist ein Polygonspiegel, der eine hexagonale Reflexionsebene aufweist, um Licht zu reflektieren. Der Motor 17 wird von einem Ansteuersignal angesteuert, das von einer CPU 25a kommt, so dass der Spiegel 15 gedreht wird. In der Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel lässt der vorhergehende Aufbau für das Licht zu, dass das Laserlicht durch die Sammellinse 12 geht, um entlang erwünschten Richtungen zu gehen.
Die Steuereinrichtung 25 ist zusätzlich zu der CPU 25a, einem ROM 25b und einem RAM 25c vorgesehen, so dass die Steuereinrichtung 25 als ein Computer dient. Der ROM 25b speichert Programme für verschiedene Typen von Verfahren, welche im Voraus vorbereitet sind. Daher liest die CPU 25a, wenn sie aktiviert wird, Daten der Programme von dem ROM 25b ein und führt die Programme durch, was es ermöglicht, die Betriebe sowohl der Laserdiode 11 als auch des Motors 17 zu steuern und Zustände von Objekten, die das Laserlicht reflektieren, auf der Grundlage der Information über die Drehbewegung des Motors und die Laufzeitdauer ΔT des Laserlichts zu schätzen.
2 zeigt ein Flussdiagramm für ein Fahrzeugzustands-Schätzverfahren, welches von der CPU 25a in vorbestimmten Ausführungsintervallen (oder vorbestimmten Steuerintervallen, das heißt in einer vorbestimmten Wiederholzeit) wiederholt wird. Natürlich ist dieses wiederholte Verfahren den Betrieben von anderen Teilen in der Steuereinrichtung 25 zugehörig. In der vorliegenden Schätzvorrichtung 1 werden Objekte, die sich vorne befinden, welche von dem Laserlicht erfasst werden, als vierrädrige Fahrzeuge erachtet und wird das folgende Verfahren ausgeführt.
Wenn das Fahrzeugzustands-Schätzverfahren gestartet wird, weist die CPU 25a an, einen Strahl von Laserlicht abzugeben und einen reflektierten Strahl von Laserlicht zu empfangen, so dass reflektierte Positionen des Laserlichts gemessen werden, wodurch ihre Positionskoordinaten erzielt werden können (Schritt S110). Genauer gesagt wird, wenn die Ansteuerschaltung 13 und der Motor 17 angesteuert werden, so dass der Spiegel auf eine gesteuerte Weise gedreht wird, die Laserdiode 11 angesteuert, um intermittierend gepulstes Licht abzugeben. Die lässt zu, dass das abgegebene Laserlicht zu Objekten abgegeben wird, die sich vorne befinden, wobei der Abgabewinkel in der horizontalen Richtung des Fahrzeugs mit der eingebauten Vorrichtung geändert wird.
Das Laserlicht, welches von den Objekten reflektiert worden ist, wird über die Sammellinse 19 auf die sammelnde Weise von der Fotodiode 21 empfangen. Das empfangene Laserlicht wird an der Fotodiode 21 zu einem elektrischen Signal gewandelt, von dem Verstärker 22 in der Leistung verstärkt und zu der Erfassungsschaltung 23 gesendet.
Die Erfassungsschaltung 23 ist dazu ausgelegt, ein Laserdioden-Ansteuersignal, welches von der CPU 25a kommt, als das Ansteuersignal für die Laserdioden-Ansteuerschaltung 13 zu empfangen. Daher ist die Erfassungsschaltung 23 imstande, eine Zeitdauer (eine Verzögerungszeit ΔT: siehe 3A) von der Abgabe der Laserlichtabgabe bis zu dem Empfang davon auf der Grundlage eines Eingabezeitpunkts dieses Ansteuersignals und eines Lichtempfangszeitpunkts des reflektierten Lichts zu erfassen.
Zu jeder Zeit, zu der das gepulste Licht abgegeben wird, reagiert die Erfassungsschaltung 23 durch Vorsehen der Verzögerungszeit ΔT davon zu der CPU 25a, so dass die CPU 25a die Geschwindigkeit v des Laserlichts verwendet, um einen Abstand D zu jedem Reflexionspunkt auf der Grundlage von D = v·ΔT/2 zu berechnen. Weiterhin berechnet die CPU 25a unter Verwendung des berechneten Abstands D und eines Abgabewinkels ϕ des gepulsten Lichts, welche der Abstandsmessung unterzogen worden sind, als die Positionskoordinate (x, y) von jedem Reflexionspunkt (x, y) = D·sinϕ, D·cosϕ). Im Übrigen ist die hierin verwendete x–y-Koordinate ein relatives Koordinatensystem, von dem die Schätzvorrichtung 1, die an dem Fahrzeug befestigt ist, eine Referenz ist. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird dieses relative Koordinatensystem als ein „Koordinatensystem A" bezeichnet.
Der Abgabewinkel (des gepulsten Lichts kann eindeutig auf der Grundlage der Drehposition des Motors 17 erzielt werden. Wie es in 3B gezeigt ist, dehnt sich unter der Annahme, dass die Schätzvorrichtung 1 auf eine Vorne/Hinten-(Längs)-Axiallinie des Fahrzeugs eingebaut ist, die y-Achse von dieser Axiallinie aus und ist ein Winkel ϕ von der y-Achse definiert, die als eine Referenzachse dient. Daher kann (x, y) = D·sinϕ, D·cosϕ) als die Positionskoordinate von jedem Reflexionspunkt berechnet werden.
Die 4A und 4B zeigen praktische Beispiele der Reflexionspunkte, deren Positionskoordinaten (x, y) durch die vorhergehende Messung erzielt werden können. 4A zeigt eine Verteilung von Reflexionspunkten, die entlang Oberflächen eines Fahrzeugs 50 gemessen werden, das sich vorne befindet, welches schräg zu der Schätzvorrichtung 1 ist. Im Gegensatz dazu zeigt 4B eine Verteilung von Reflexionspunkten, die entlang einer hinteren Oberfläche 50a eines Fahrzeugs 50 gemessen werden, das sich vorne befindet, wobei die hintere Oberfläche 50a der Schätzvorrichtung 1 gerade gegenüberliegt. Weiterhin können eine Seitenoberfläche 50b oder eine vordere Oberfläche 50c des Fahrzeugs, das sich vorne befindet, ebenso gerade der Abgabevorrichtung 1 gegenüberliegen. In derartigen Fällen wird die Verteilung der Reflexionspunkte ähnlich dem Fall, der in 4B gezeigt ist.
Auf diese Weise werden als Schritt S110 die Positionskoordinaten von mehreren Punkten auf einer Oberfläche (Oberflächen) von jedem Objekt, das sich vorne befindet. Danach verwendet die CPU 25a ein Verfahren von kleinsten Quadraten, um eine einzelne Linie anzuwenden, um zu einem Profilmuster von jedem Objekt zu passen, das durch die Positionskoordinaten von mehreren Punkten (das heißt die Positionskoordinaten der Reflexionspunkte) ausgedrückt ist. Ein Erzielen von Endpunkten einer Näherungslinie lässt zu, dass das Profilmuster des Objekts, das sich vorne befindet, durch ein Einzelobjekt angenähert wird. Hier im weiteren Verlauf wird dieses Annäherungssegment als ein Segment L1 bezeichnet. Weiterhin wird das Segment L1 einem Berechnen der Länge davon, der Positionskoordinate eines Mittelpunkts davon und einem Näherungsfehler unterzogen (Schritt S120). Der Näherungsfehler ist eine Summe der Abstände zwischen dem Segment L1 und jedem der Reflexionspunkte, die das Profilmuster zusammensetzen.
Wenn es nicht möglich ist, die Positionskoordinaten von vier oder mehr Reflexionspunkten in Schritt S110 zu erzielen, stoppt die CPU 25a vorübergehend dieses Fahrzeugzustands-Schätzverfahren ohne Fortschreiten zu einem Schritt S120 und startet das Messen in Schritt S110 nach einer vorbestimmten Wiederholzeit erneut.
Wenn das Berechnen in Schritt S120 beendet ist, führt die CPU 25a ein Verfahren zum Berechnen von L-förmigen zwei Segmenten (Schritt S1300) aus. Das heißt, das Profilmuster von jedem Objekt, das sich vorne befindet, welches durch mehrere Reflexionspunkte ausgedrückt ist, wird dem Verfahren von kleinsten Quadraten unterzogen, so dass das Profilmuster zu zwei Segmenten gepasst wird, die sich senkrecht zueinander befinden, um eine L-Form zu erzeugen.
Durch Erzielen von beiden Enden von jedem Segment kann das Profilmuster von jedem Objekt einem L-förmigen Grafikmuster angenähert werden, welches die vordere/hintere Oberfläche eines Fahrzeugs und eine Seitenoberfläche des Fahrzeugs modelliert und welches aus den zwei zueinander senkrechten Segmenten besteht, deren Enden miteinander verbunden sind. In dem vorhergehenden Koordinatensystem A werden dann die Länge von jedem Segment, das dieses Näherungsgrafikmuster zusammensetzt, die Richtung von jedem Segment davon (das heißt ein Winkel zwischen jedem Segment und der X-Achse in dem Koordinatensystem A) und die Positionskoordinate eines Mittelpunkts von jedem Segment berechnet.
5 zeigt ein Flussdiagramm für das Verfahren zum Berechnen von L-förmigen zwei Segmenten, das von der CPU 25a in Schritt S1300 ausgeführt wird.
In dem Verfahren zum Berechnen von zwei Segmenten nimmt die CPU 25a an, dass eine Anzahl von Reflexionspunkten, die in Schritt S110 erzielt werden, n Stücke (n > 3) ist, und weist die Anzahlen N den Reflexionspunkten in der absteigenden Reihenfolge der Größe des Winkels ϕ zu (Schritt S1310). Genauer gesagt werden die Anzahlen N auf die Positionskoordinaten der Reflexionspunkte bezogen, welche als Ist-Daten gespeichert werden.
Die Anzahlen N können gemäß einer Weise zugewiesen werden, die in 6A gezeigt ist. Die Anzahlen N, das heißt N = 1, 2, 3, ..., n – 1, n, werden in der Folge der Reflexionspunkte zugewiesen, die in einer Reihe der absteigenden Reihenfolge der Größe des Winkels ϕ sind. N = 1 wird dem ersten Reflexionspunkt zugewiesen, der den größten Winkel aufweist, N – 2 wird dem zweiten Reflexionspunkt zugewiesen, der den zweitgrößten Winkel aufweist, und so weiter.
Nach diesem Zuweisen in Schritt S1310 setzt die CPU 25a eine Variable m auf 2 (das heißt m = 2) (Schritt S1320). Dann werden die Reflexionspunkte, denen N = 1 bis m zugewiesen ist, auf ein erstes Segment SEG1 festgelegt, während Reflexionspunkte, die N = m + 1 bis n zugewiesen sind, auf ein zweites Segment SEG2 festgelegt werden (Schritt S1330).
Dann wendet die CPU 25a das Verfahren der kleinsten Quadrate an einer Gruppe von Reflexionspunkten an, die zu dem ersten Segment SEG1 gehören, um derartige Reflexionspunkte durch eine gerade Linie anzunähern, so dass eine Näherungslinie L21 für derartige Reflexionspunkte berechnet werden kann (Schritt S1340). Weiterhin berechnet die CPU 25a Abstände von der Näherungslinie L21 zu den jeweiligen Reflexionspunkten, die zu dem Segment SEG1 gehören, und berechnet dann eine Summe von derartigen Abständen als einen Näherungsfehler (ebenso in Schritt S1340).
6B erläutert, wie die Abstände zwischen der Näherungslinie L21 und den jeweiligen Reflexionspunkten berechnet werden. 6B zeigt ebenso praktische Beispiele bezüglich dessen, wie die Reflexionspunkte, die zu dem Segment SEG1 gehören, abgebildet werden und wie die Näherungslinie L21 ist. In 6B wird der kürzeste Abstand, der durch jeden Pfeil gezeigt ist, zwischen jedem der Reflexionspunkte und der Näherungslinie L21 berechnet, um eine Summe der Abstände als einen Näherungsfehler für das Segment SEG1 zu erzielen.
Die Verarbeitung wird dann zu Schritt S1350 verschoben, in dem die CPU 25a das Verfahren von kleinsten Quadraten an einer Gruppe von Reflexionspunkten anwendet, die zu den anderen zweiten Segmenten SEG2 gehören, um eine gerade Näherungslinie L22 zu erzeugen, welche zu der Linie senkrecht ist, die in Schritt S1340 erzielt wird. Ebenso berechnet die CPU 25a die Abstände zwischen der Näherungslinie L22 und den jeweiligen Reflexionspunkten, die zu dem Segment SEG2 gehören, und berechnet eine Summe von derartigen Abständen als einen Näherungsfehler.
6A stellt dar, wie die Näherungslinien L21 und L22 bezüglich n = 12 und m = 6 zu erzielen sind. Wie es darin gezeigt ist, wird in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Verfahren von kleinsten Quadraten an den ersten bis sechsten Reflexionspunkten an dem ersten Segment SEG1 angewendet, um eine Näherungslinie zu erzielen. Wenn diese Näherungslinie durch einen linearen Ausdruck von y = ax + b ausgedrückt ist, wird die Näherungslinie an dem zweiten Segment SEG2 y = –(1/a)x + c, da beide der Segmente SEG1 und SEG2 senkrecht zueinander sind. Daher werden die Parameter „a" und „b" in Schritt S1340 berechnet und wird ein Parameter „c" in Schritt S1350 berechnet.
In Schritt S1360 werden die Positionskoordinaten von beiden Enden von jeder der gepaarten Näherungslinien L21 und L22 berechnet. Jede Näherungslinie wird dann segmentiert und die segmentierten Linien werden zu einem L-förmigen Grafikmuster erzeugt, in welchem die segmentierten Linien, die die Näherungslinien L21 und L22 extrahieren, miteinander verbunden sind, um eine L-Form auszubilden. Das L-förmige Grafikmuster wird als ein Näherungsgrafikmuster behandelt, das dem Profilmuster von jedem Objekt entspricht, das sich vor der Vorrichtung 1 befindet. Weiterhin werden die Länge und Richtung von jedem Segment, das dieses Näherungsgrafikmuster zusammensetzt, und die Positionskoordinate eines Mittelpunkts von jedem Segment in dem Koordinatensystem A berechnet (Schritt S1360).
Wie die Positionskoordinaten von beiden Enden zu berechnen sind, ist wie folgt. Zuerst wird die Positionskoordinate an einem Schnittpunkt von beiden Linien L21 und L22 als die von einem Ende von jeder Linie berechnet. Wie es in 6B gezeigt ist, wird die Positionskoordinate eines Schnittpunkts, an welchem eine senkrechte Linie, die sich von dem N = 1 zugewiesenen Reflexionspunkt zu der Linie L21 ausdehnt, und die Linie L21 einander kreuzen, als die Positionskoordinate des anderen Endes der Linie L21 berechnet. Auf die ähnliche Weise wird die Positionskoordinate eines Schnittpunkts, an welchem eine senkrechte Linie, die sich von dem N = n zugewiesenen Reflexionspunkt zu der Linie L22 ausdehnt, und die Linie L22 einander kreuzen, als die Positionskoordinate des anderen Endes der Linie L22 berechnet. Auf diese Weise werden die Positionskoordinaten von beiden Enden von jeder Näherungslinie L21 (L22) zur Segmentation erzielt, so dass die Länge und Richtung von jedem Segment und die Positionskoordinate eines Mittelpunkts von jedem Segment erfasst werden können (Schritt S1360).
Wenn das Berechnen in Schritt S1360 beendet ist, wird es von der CPU 25a bestimmt, ob m = m – 2 erzielt ist oder nicht (Schritt S1370). Wenn diese Bedingung nicht erfüllt ist (NEIN in Schritt S1370), wird das Verfahren zu Schritt S1380 verschoben, wobei m inkrementiert wird (das heißt m = m + 1), bevor das Verfahren zu Schritt S1330 zurückkehrt.
Unterdessen wird, wenn es bestimmt wird, dass die Bedingung von m = n – 2 erfüllt ist (JA in Schritt S1370), aus den „n – 3" Paaren von Segmenten L21 und L22, welche bisher berechnet worden sind, ein Paar von Segmenten L21 und L22, die die kleinste Summe von beiden Näherungsfehlern der zwei Segmente SEG1 und SEG2 vorsehen, erfasst. Weiterhin wird ein L-förmiges Grafikmuster, das aus dem einen Paar von erfassten Segmenten L21 und L22 zusammengesetzt ist, letztlich als ein L-förmiges Näherungsgrafikmuster für die Gruppe der Reflexionspunkte bestimmt (das heißt das Profilmuster von jedem Objekt, das sich vorne befindet), die in Schritt S110 gemessen werden (Schritt S1390). Das Verfahren zum Berechnen von zwei Segmenten ist dann beendet.
Auf diese Weise wird das Profilmuster von jedem Objekt, welches durch die Gruppe von Reflexionspunkten ausgedrückt ist, die in Schritt S110 gemessen werden, durch ein Grafikmuster, das aus einem Einzelsegment besteht, das eine Seitenoberfläche des Fahrzeugs (Objekts) modelliert, und ein L-förmiges Grafikmuster angenähert, das aus gepaarten zueinander senkrechten Segmenten (wobei ein Ende von jedem von diesen miteinander verbunden ist, um eine L-Form auszubilden) besteht, die die vordere/hintere (das heißt vordere oder hintere) Oberfläche und eine Seitenoberfläche modellieren. Daher wird ein Näherungsgrafikmuster (genauer gesagt die Länge und Richtung von jedem Segment und die Positionskoordinate eines Mittelpunkts von jedem Segment) erzielt.
Die 7A und 7B stellen beispielhaft ein Näherungsgrafikmuster, das aus einem einzelnen geraden Segment L1 besteht, welches in Schritt S120 berechnet wird, und ein L-förmiges Näherungsgrafikmuster dar, das aus zwei Segmenten L21 und L22 besteht, welche in Schritt S1300 berechnet werden.
Genauer gesagt zeigt die linke Figur in 7A ein Näherungsgrafikmuster, das aus einem einzelnen Segment L1 besteht, das in Schritt S120 bezüglich der Abbildung der Reflexionspunkte berechnet wird, die gemessen werden, wie es in 4A gezeigt ist. Die rechte Figur in 7A zeigt ein L-förmiges Näherungsgrafikmuster, das aus den zwei Segmenten L21 und L22 besteht, welche in Schritt S1300 für die Reflexionspunktabbildung berechnet werden, die in 4A gezeigt ist.
Die linke Abbildung in 7B zeigt ein Näherungsgrafikmuster, das aus einem einzelnen Element L1 besteht, das in Schritt S120 bezüglich der Abbildung der Reflexionspunkte berechnet wird, die gemessen werden, wie es in 4B gezeigt ist. Die rechte Abbildung in 7B zeigt das L-förmige Näherungsgrafikmuster, das aus den zwei Segmenten L21 und L22 besteht, welche in Schritt S1300 für die Reflexionspunktabbildung berechnet werden, die in 4B gezeigt ist.
Auf ein Beenden des Verfahrens zum Berechnen von zwei Segmenten in Schritt S1300 in 2 verschiebt die CPU 25a seine Verarbeitung zu Schritt S1400, um ein Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren auszuführen, das durch ein Flussdiagramm in 8 gezeigt ist.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird bezüglich jedes der Segmente L1, L21 und L22, die in Schritten S120 und S1300 berechnet werden, ein Bayessches Schätzverfahren verwendet, um eine Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment ein Segment ist, das die vordere/hintere Oberfläche eines Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment ein Segment ist, das eine Seitenoberfläche des Fahrzeugs annähert, und eine Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass jedes Segment ein Segment ist, welches weder eine Seitenoberfläche noch die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert (hier im weiteren Verlauf als „die irrelevanten Segmente (oder anderen Segmente)" bezeichnet). Zum Erzielen dieser Wahrscheinlichkeiten ist Schritt S1400 vorgesehen, in dem es überprüft wird, dass jedes der Segmente L1, L21 und L22, wenn sie als Eingaben der Bayesschen Schätzung verwendet werden, einer Berechnung unterzogen wird, dass jedes Segment wie viel Vorherwahrscheinlichkeit zu einem Segment, das sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, wie viel Vorherwahrscheinlichkeit zu einem Segment, das sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und wie viel Vorherwahrscheinlichkeit die irrelevanten Segmente (anderen Segmente) zeigen, angibt. Dieses Berechnen wird unter Verwendung von Funktionsdaten (einer Abbildung oder anderen) ausgeführt, die zuvor in dem ROM 25b aufgezeichnet worden sind.
Vor einem Erläutern des Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens wird nun die Struktur der Funktionsdaten, die in dem Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren verwendet werden, unter Bezugnahme auf die 9A und 9B erläutert. Die 9A und 9B zeigen Graphen, die jeweils die Struktur der Funktionsdaten anzeigen, die in dem ROM 25b gespeichert sind.
In 9A wird die Länge von jedem Segment als eine Eingabe für die Funktionsdaten verwendet, die durch drei Graphen ausgedrückt sind. Die drei Graphen zeigen eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch eine eingegebene Länge bezeichnet ist, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch eine eingegebene Länge bezeichnet ist, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch eine eingegebenen Länge bezeichnet ist, eines der irrelevanten Segmente ist. Unter Verwendung dieser Graphen wird eine berechnete Wahrscheinlichkeit ausgegeben.
In 9B wird der Näherungsfehler von jedem Segment als eine Eingabe für die Funktionsdaten verwendet, die durch zwei Graphen ausgedrückt sind. Die zwei Graphen zeigen eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch einen eingegebenen Näherungsfehler bezeichnet ist, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch einen eingegebenen Näherungsfehler bezeichnet ist, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch einen eingegebenen Näherungsfehler bezeichnet ist, eines der irrelevanten Segmente ist. Unter Verwendung dieser Graphen wird eine berechnete Wahrscheinlichkeit ausgegeben.
In dem Graph von 9A zeigt die Längsachse die Wahrscheinlichkeit und zeigt die Querachse die Länge von jedem Segment als einen Eingabeparameter, während in dem Graph von 9B die Längsachse die Wahrscheinlichkeit zeigt und die Querachse den Näherungsfehler von jedem Segment zeigt. In jeder der 9A und 9B bezeichnet eine gestrichelte Linie Änderungen der Wahrscheinlichkeit „einer Fahrzeugseitenoberfläche", bezeichnen Änderungen der Wahrscheinlichkeit einer durchgezogenen Linie „die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs" und bezeichnet eine strichpunktierte Linie Änderungen der Wahrscheinlichkeit „der irrelevanten Segmente".
Diese Funktionsdaten können frei von Entwicklern entwickelt werden. Jedoch ist es, da die Längsachse die Wahrscheinlichkeit bezeichnet, normal, die Funktionsdaten derart zu entwickeln, wie es in jeder der 9A und 9B gezeigt ist, dass eine Summe der drei Wahrscheinlichkeiten von Segmenten, die die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs, eine Fahrzeugseitenoberfläche und die irrelevanten Segmente annähern, konstant ist. Im Übrigen ist die Summe nicht immer derart entwickelt, dass sie 1 ist, sondern kann auf andere Werte als 1 festgelegt sein, solange die Summe konstant ist und die Wahrscheinlichkeiten einer Normalisierung unterzogen werden. Ein Hinzufügen der Normalisierung ermöglicht es, ein Berechnen in dem Bayesschen Schätzen durchzuführen, wobei dieses Berechnen identisch zu dem Berechnen ist, das unter der Bedingung ausgeführt wird, dass die Summe 1 ist.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden, wie es in 9A gezeigt ist, die Funktionsdaten derart festgelegt, dass die Wahrscheinlichkeit die Form eines berücksichtigten Fahrzeugs annimmt. In der Praxis wird in einem Bereich von kürzeren Segmentlängen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch eine eingegebene Länge bezeichnet ist, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, höher, während in einem Bereich von längeren Segmentlängen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment, das durch eine eingegebene Länge bezeichnet ist, sich einer Fahrzeugseite annähert, höher wird. Weiterhin wird, wenn die Segmentlängen länger als die Gesamtlänge des Fahrzeugs sind, welche länger als die für gewöhnlich vorstellbaren Längen ist, die Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das durch eine eingegebene Länge bezeichnet ist, eines der irrelevanten Segmente ist, höher.
In der Praxis wird die Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, derart festgelegt, dass sie eine Spitze in einem Bereich aufweist, in dem die Segmentlänge gleich Längen ist, die den Gesamtbreiten von allgemeinen Fahrzeugen entsprechen. Im Gegensatz dazu wird die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Segment einer Fahrzeugseite annähert, derart festgelegt, dass sie eine Spitze in einem Bereich aufweist, in dem die Segmentlänge gleich Längen ist, die den Gesamtlängen von allgemeinen Fahrzeugen entsprechen.
Weiterhin werden, wie es in 9B gezeigt ist, in einem Bereich, in dem der Näherungsfehler kleiner wird, die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, höher. Im Gegensatz dazu wird, wenn der Näherungsfehler größer wird, die Wahrscheinlichkeit, dass ein Segment zu den irrelevanten Segmenten gehört, ebenso höher.
Die CPU 25a liest die Funktionsdaten aus dem ROM 25b und verwendet für jedes der Segmente L1, L21 und L22 eine Segmentlänge oder einen Näherungsfehler, um eine vorhergehende Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Vorherwahrscheinlichkeit, dass sich ein Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Vorherwahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein Segment zu den irrelevanten Segmenten gehört.
Als Nächstes wird nun unter Bezugnahme auf 8 beschrieben, wie das Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren in Schritt S1400 von der CPU 25a ausgeführt wird.
In diesem Verfahren legt die CPU 25a zuerst ein Segment L1, das in Schritt S120 erzielt wird, als ein Segment, das zu verfolgen ist (hier im weiteren Verlauf als „Verfolgungssegment" bezeichnet) für das Berechnen in den folgenden Schritten fest (Schritt S1405). Weiterhin wird eine Fahrzeug-„Seitenoberfläche” als ein Fahrzeugoberflächenbereich, der zu verfolgen ist (hier im weiteren Verlauf als „Verfolgungsoberflächenbereich" bezeichnet) für das Berechnen in den folgenden Schritten festgelegt (Schritt S1410).
Unter Verwendung der Funktionsdaten, die in 9A gezeigt sind, wird eine Wahrscheinlichkeit P(1415), dass das Verfolgungssegment ein Segment ist, das sich dem Verfolgungsoberflächenbereich annähert, abhängig von der Länge des Verfolgungssegments berechnet (Schritt S1415). Die Funktionsdaten, die in 9B gezeigt sind, werden dann verwendet, um eine Wahrscheinlichkeit P(1420), dass das Objektsegment ein Segment ist, das sich dem Verfolgungsoberflächenbereich annähert, abhängig von dem Näherungsfehler des Verfolgungssegments zu berechnen (Schritt S1420). Eine Wahrscheinlichkeit P(1425) wird dann bezüglich einer Formel von P(1425) = P(1415) × P(1420) berechnet (Schritt S1425).
Als Nächstes wird es bestimmt, ob bezüglich des derzeitigen Verfolgungssegments die Wahrscheinlichkeit P(1425) für den Verfolgungsoberflächenbereich, welcher die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs ist, berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1430). Wenn es bestimmt wird, dass die Wahrscheinlichkeit P(1425) für die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs noch nicht berechnet worden ist (NEIN in Schritt S1430), wird der derzeitige Verfolgungsoberflächenbereich zu „der vorderen/hinteren Oberfläche" aktualisiert, bevor die Verarbeitung zu Schritt S1415 zurückkehrt (Schritt S1435).
Im Gegensatz dazu wird es, wenn es bestimmt wird, dass die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs berechnet worden ist (JA in Schritt S1430), weiter bestimmt, ob die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die irrelevanten Oberflächen bezüglich des derzeitigen Verfolgungssegments berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1440). Wenn dieses Bestimmen zeigt, dass die Wahrscheinlichkeit (P1425) für irrelevante Oberflächen bezüglich des derzeitigen Verfolgungssegments nicht berechnet worden ist (NEIN in Schritt S1440), wird der Verfolgungsoberflächenbereich auf eine „der irrelevanten Oberflächen" aktualisiert (Schritt S1445), bevor zu Schritt S1415 zurückgekehrt wird. Wenn der Verfolgungsoberflächenbereich eine irrelevante Oberfläche ist, wird die Wahrscheinlichkeit, dass das Verfolgungssegment zu den irrelevanten Segmenten gehört, in Schritt S1425 berechnet.
Im Gegensatz dazu werden, wenn es bestimmt wird, dass die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die irrelevanten Segmente bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1440), die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die Seitenoberfläche, die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die vordere/hintere Oberfläche und die Wahrscheinlichkeit (P1425) für die irrelevanten Segmente derart normalisiert, dass eine Summe der drei Wahrscheinlichkeiten auf 1 festgelegt ist. Daher werden eine Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass sich das Verfolgungssegment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass sich das Bezugssegment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Bezugssegment zu den irrelevanten Segmenten gehört, einzeln erzielt (Schritt S1450).
Anders ausgedrückt wird die normalisierte Wahrscheinlichkeit (P1425) für die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs als die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425) bezeichnet, dass das Bezugssegment ein Segment ist, dass sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425) in den nachfolgenden Schritten verwendet. Ähnlich wird die normalisierte Wahrscheinlichkeit (P1425) für die Fahrzeugseitenoberfläche als die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425) bezeichnet, dass das Bezugssegment ein Segment ist, das sich der Fahrzeugseitenoberfläche annähert. Die normalisierte Wahrscheinlichkeit (P1425) für die irrelevanten Oberflächen wird als die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425) bezeichnet, dass das Bezugssegment ein Segment ist, das zu den irrelevanten Segmenten gehört.
Nach dem Normalisieren in Schritt S1450 legt die CPU 25a das erste Segment L21 als das Bezugssegment fest, um zu bestimmen, ob die Wahrscheinlichkeit (P1425) berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1455). Wenn das Bestimmen in Schritt S1455 NEIN ist, wird das Bezugssegment zu dem ersten Segment L21 aktualisiert (Schritt S1460), bevor zu Schritt S1410 zurückgekehrt wird.
Im Gegensatz dazu wird, wenn das Bestimmen in Schritt S1455 JA ist, das heißt die Wahrscheinlichkeit (P1425) für das erste Segment L21 erzielt worden ist, das Bezugssegment zu dem zweiten Segment L22 aktualisiert, um zu bestimmen, ob die Wahrscheinlichkeit (P1425) für das zweite Segment L22 berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1465). Wenn das Bestimmen dabei NEIN ist, wird das Bezugssegment zu dem zweiten Segment L22 aktualisiert (Schritt S1470), bevor zu Schritt S1410 zurückgekehrt wird.
Wenn die Wahrscheinlichkeit (P1425) für das zweite Segment L22 bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1465), ist dieses Verfahren zum Berechnen einer Vorherwahrscheinlichkeit beendet.
Im Folgenden wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L1, das durch das Verfahren zum Berechnen einer Vorherwahrscheinlichkeit erzielt wird, ein Segment ist, das sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(1 Seite) bezeichnet. Ähnlich wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L1 ein Segment ist, das sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(1 vorne/hinten) bezeichnet und wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L1 zu den irrelevanten Segmenten gehört, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(1 irrelevant) bezeichnet.
Diese Notation gilt ebenso für die Segmente L21 und L22. Die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L21 ein Segment ist, dass sich der Fahrzeugseitenoberfläche annähert, wird als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(21 Seite) bezeichnet, die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L21 ein Segment ist, das sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, wird als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(21 vorne/hinten) bezeichnet, und die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L21 zu den irrelevanten Segmenten gehört, wird als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(21 irrelevant) bezeichnet. Auf die gleiche Weise wie der vorhergehenden wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L22 ein Segment ist, das sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(22 Seite) bezeichnet, wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L22 ein Segment ist, das sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(22 vorne/hinten) bezeichnet und wird die Vorherwahrscheinlichkeit (P1425), dass das Segment L22 zu den irrelevanten Segmenten gehört, als eine Vorherwahrscheinlichkeit P(22 irrelevant) bezeichnet.
Das Vorherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren in Schritt S1400 wird von einem Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren in Schritt S1500 gefolgt, welches von der CPU 25a bezüglich eines Flussdiagramms ausgeführt wird, das in 10 gezeigt ist.
In dem Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden Wahrscheinlichkeiten L(1 Seite), L(1 vorne/hinten), L(1 irrelevant); L(21 Seite), L(21 vorne/hinten), L(21 irrelevant); und L(22 Seite), L(22 vorne/hinten), L(22 irrelevant) berechnet, welche jeweils den Vorherwahrscheinlichkeiten P(1 Seite), P(1 vorne/hinten), P(1 irrelevant); P(21 Seite), P(21 vorne/hinten), P(21 irrelevant); und P(22 Seite), P(22 vorne/hinten, P(22 irrelevant) entsprechen und welche als Eingaben des Bayesschen Schätzens verwendet werden. Dieses Berechnen verwendet Funktionsdaten für die Wahrscheinlichkeitsberechnung, welche vorhergehend in dem ROM 25b gespeichert sind. Vor dem Erläutern des Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens wird 11 verwendet, um zu erläutern, wie die Funktionsdaten für die Wahrscheinlichkeitsberechnung in dem ROM 25b strukturiert und gespeichert sind.
Die 11A bis 12F zeigen Graphen, welche die Strukturen von Funktionsdaten anzeigen, die zum Berechnen der Wahrscheinlichkeiten in dem ROM 25b gespeichert sind. In derartigen Graphen ist die Wahrscheinlichkeit zu der Längsachse gegeben und bezeichnen gestrichelte, durchgezogene und strichpunktierte Linien Änderungen einer Fahrzeug-„Seitenoberfläche", einer „vorderen/hinteren Oberfläche" des Fahrzeugs bzw. „irrelevante” Oberflächen. Diese Funktionsdaten können frei von Entwicklern entwickelt werden.
Genauer gesagt wird in 11A ein Abstand zwischen einer Mittelpunktkoordinate von jedem Segment und eine vorhergesagte Position auf einer Fahrzeugseitenoberfläche (später beschrieben) als eine Eingabe verwendet. Weiterhin werden in dem Fall von 11A eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, auf den Graphen ausgegeben. Wie es in 11A gezeigt ist, sind die Funktionsdaten derart entwickelt, dass, wenn der Abstand, das heißt das Segment, kleiner gemacht wird, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, größer wird.
In dem Beispiel in 11B wird ein Abstand zwischen einer Mittelpunktkoordinate von jedem Segment und einer vorhergesagten Position auf der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs als eine Eingabe verwendet. Eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einem eingegebenen Abstand entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, werden auf den Graphen ausgegeben. Wie es gezeigt ist, sind die Funktionsdaten derart entwickelt, dass, wenn der Abstand kleiner gemacht wird, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, größer wird.
Das Beispiel, das in 11C gezeigt ist, verwendet als eine Eingabe eine Differenz (einen Absolutwert) zwischen einer Segmentlänge und einem Vorhersagewert der Fahrzeugseitenlänge (das heißt der Gesamtlänge eines Fahrzeugs). Eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, werden auf den Graphen ausgegeben. Wie es gezeigt ist, sind die Funktionsdaten derart entwickelt, dass, wenn die Differenz kleiner gemacht wird, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, größer wird.
Das Beispiel, das in 11D gezeigt ist, verwendet als eine Eingabe eine Differenz (einen Absolutwert) zwischen einer Segmentlänge und einem Vorhersagewert der vorderen/hinteren Oberflächenlänge des Fahrzeugs (das heißt der Gesamtbreite eines Fahrzeugs). In diesem Fall werden eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, auf den Graphen ausgegeben. Ein Entwurf wird derart durchgeführt, dass, je kleiner die Differenz ist, desto größer die Wahrscheinlichkeit ist, dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert.
Weiterhin verwendet das Beispiel, das in 11E gezeigt ist, als eine Eingabe eine Differenz zwischen einer Segmentrichtung und einem Vorhersagewert für eine Fahrzeugrichtung. In diesem Fall werden eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, auf den Graphen ausgegeben, die die Funktionsdaten vorsehen. Die Funktionsdaten sind derart entwickelt, dass, wenn die Differenz 90 Grad erreicht, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, größer wird, während, wenn die Differenz näher zu 0 Grad oder 180 Grad ist, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, größer wird.
Das Beispiel, das in 11F gezeigt ist, verwendet als eine Eingabe eine Differenz zwischen einer Segmentrichtung und einem Vorhersagewert, der eine Fahrzeugfahrtrichtung anzeigt. In diesem Fall werden eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, sich einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und eine Wahrscheinlichkeit, dass das Segment, das einer eingegebenen Differenz entspricht, in die irrelevanten Segmente fällt, auf den Graphen ausgegeben, die die Funktionsdaten vorsehen. Die Funktionsdaten sind derart entwickelt, das, wenn die Differenz 90 Grad erreicht, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, größer wird, während, wenn die Differenz näher zu 0 Grad oder 180 Grad ist, die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, größer wird.
Unter Bezugnahme auf 10 wird das Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren, welches in Schritt S1500 von der CPU 25a ausgeführt wird, nun beschrieben. Dieses Verfahren wird in gegebenen Intervallen wiederholt.
Zuerst liest die CPU 25a Eingaben der Sensoren 30 ein, um den Bewegungszustand des Fahrzeugs zu erfassen, auf welches die vorliegende Schätzvorrichtung 1 montiert ist, und berechnet unter Verwendung der eingelesenen Daten eine Verschiebungsgröße (δx, δy, δθ) des derzeitigen Fahrzeugs, welche relativ zu dem Fahrzeugzustand ist, der zu der Zeit berechnet wird, zu der das Fahrzeugzustands-Schätzverfahren in dem letzten Ausführungszyklus ausgeführt worden ist (Schritt S1505). Die Werte δx, δy und δθ zeigen, wie viel der Ursprung des Koordinatensystems A derzeit von der Position des Ursprungs des Koordinatensystems A verschoben ist, die erzielt wird, wenn das letzte Fahrzeugzustands-Schätzverfahren (das heißt der Schritt S1505) ausgeführt worden ist. Von den Werten bezeichnet δx eine Verschiebung in der x-Achsenrichtung des Koordinatensystems A, die vorhanden ist, wenn das letzte Fahrzeugzustands-Schätzverfahren ausgeführt worden ist. Ähnlich bezeichnet δy eine Verschiebung in der y-Achsenrichtung des Koordinatensystems A, die vorhanden ist, wenn das letzte Fahrzeugzustands-Schätzverfahren ausgeführt worden ist. Der Wert δθ bezeichnet eine Drehverschiebung der y-Achse des Koordinatensystems A, welche vorhanden ist, wenn das letzte Fahrzeugzustands-Schätzverfahren ausgeführt worden ist.
Die CPU 25a bezeichnet dann das Segment L1 als das Bezugssegment (Schritt S1510) und bezeichnet eine „Seite" als den Bezugsoberflächenbereich (Schritt S1515).
Weiterhin berechnet die CPU 25a eine Wahrscheinlichkeit L(3000), die die Wahrscheinlichkeit zeigt, dass das Bezugssegment ein Segment ist, das sich der Bezugsoberflächen-Fläche annähert, unter Verwendung eines Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens, das in 12 gezeigt ist (Schritt S3000). Dieses Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren wird später detailliert beschrieben.
Diesem Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren folgt ein Schritt in Schritt S1530, in dem es von der CPU 25a bestimmt wird, ob die Wahrscheinlichkeit L(3000) bereits für die „vordere/hintere Oberfläche" berechnet worden ist oder nicht, welche als das Bezugssegment bezeichnet werden sollte. Wenn dieses Bestimmen negativ wird (NEIN in Schritt S1530), wird der Bezugsoberflächenbereich als die „vordere/hintere Oberfläche" festgelegt (Schritt S1535), bevor die Verarbeitung zu Schritt S3000 geht. Daher wird das Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren für diesen Bezugsoberflächenbereich, das heißt die „vordere/hintere Oberfläche", durchgeführt.
Wenn es bestimmt wird, dass die Wahrscheinlichkeit L(3000) für die „vordere/hintere Oberfläche", die als der Bezugsoberflächenbereich bezeichnet ist, bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1530), wird es weiter bestimmt, ob die Wahrscheinlichkeit L(3000) bereits für die „irrelevanten Oberflächen" berechnet worden ist oder nicht, welche ebenso als der Bezugsoberflächenbereich bezeichnet werden sollte (Schritt S1540).
Wenn das Bestimmen in diesem Schritt S1540 negativ (NEIN) ist, wird der Bezugsoberflächenbereich, der zu verarbeiten ist, zu den „irrelevanten Oberflächen" geändert (Schritt S1545) und kehrt die Verarbeitung zu Schritt S3000 zurück. Als Ergebnis wird das Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren bezüglich dieser „irrelevanten Oberflächen" ausgeführt, so dass die Wahrscheinlichkeit L(3000) berechnet wird, das das Bezugssegment in die irrelevanten Segmente fällt.
Im Gegensatz dazu bestimmt die CPU 25a, wenn das Bestimmen in Schritt S1540 positiv (JA) ist, das heißt die Wahrscheinlichkeit L(3000) für die „irrelevanten Oberflächen" bereits berechnet worden ist, ob die Wahrscheinlichkeit L(3000) für das zweite Segment L2 berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1555). Wenn das Bestimmen NEIN bei diesem Schritt S1555 herauskommt, das heißt bisher keine Wahrscheinlichkeit L(3000) für das Segment L2 berechnet worden ist, wird dieses Segment L2 dann als das Bezugssegment, das zu verarbeiten ist, bezeichnet (Schritt S1560), bevor zu Schritt S1515 zurückgekehrt wird.
Unterdessen wird es, wenn es in Schritt S1555 bestimmt wird, dass die Wahrscheinlichkeit L(3000) bereits berechnet worden ist (JA), weiter bestimmt, ob das Segment L22 bereits dem Berechnen der Wahrscheinlichkeit L(3000) unterzogen worden ist oder nicht (Schritt S1565). Wenn das Berechnen bisher noch nicht durchgeführt worden ist (NEIN in Schritt S1565), wird das Bezugssegment daher auf das Segment L22 festgelegt (Schritt S1570), bevor zu Schritt S1515 zurückgekehrt wird. Jedoch wird, wenn die Wahrscheinlichkeit L(3000) für das Segment L22 bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1565), dieses Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren beendet.
Im Folgenden werden die Wahrscheinlichkeiten L(3000), dass das Segment L1 sich einer Fahrzeugseitenoberfläche, der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs und den irrelevanten Oberflächen annähert, als Wahrscheinlichkeiten L(1 Seite), L(1 vorne/hinten) bzw. L(1 irrelevant) bezeichnet.
Diese Notation gilt für die Segmente L21 und L22. Anders ausgedrückt werden die Wahrscheinlichkeiten L(3000), dass sich das Segment L21 einer Fahrzeugseitenoberfläche, der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs und den irrelevanten Oberflächen annähert, als Wahrscheinlichkeiten L(21 Seite), L(21 vorne/hinten) bzw. L(21 irrelevant) bezeichnet. Die Wahrscheinlichkeiten L(3000), dass sich das Segment L22 einer Fahrzeugseitenoberfläche, der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs und den irrelevanten Oberflächen annähert, werden als Wahrscheinlichkeiten L(22 Seite), L(22 vorne/hinten) bzw. L(22 irrelevant) bezeichnet.
Unter Bezugnahme auf 12 wird nun das Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren beschrieben, welches von der CPU 25a in Schritt S3000 in 10 ausgeführt wird.
Bei diesem Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren erfasst die CPU 25a einen Vorhersagewert, der den Zustand des Fahrzeugs zeigt, welcher in Schritt S1800 in dem letzten Ausführungszyklus (oder Steuerzyklus, das heißt bei dem letzten Fahrzeugzustands-Schätzverfahren) berechnet und in dem RAM 25c in Schritt S190 gespeichert wird (Schritt S3010). Obgleich das Verfahren in Schritt S1800 später detailliert beschrieben wird, kann es derart zusammengefasst werden, dass ein Unscented Kalman-Filter verwendet wird, um eine Positionskoordinate (x1, y1) eines Mittelpunkts einer Fahrzeugseitenoberfläche, die Positionskoordinate (x2, y2) eines Mittelspunkts der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs, die Länge N1 der Fahrzeugseitenoberfläche, die Länge N2 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs, die Richtung (den Winkel) Θ1 des Fahrzeugs und die Fahrtrichtung (den Winkel) Θ1 des Fahrzeugs vorherzusagen, von denen alle in dem nächsten Ausführungszyklus verwendet werden. In Schritt S190 werden diese Vorhersagewerte, welche in dem derzeitigen Koordinatensystem A erzielt werden, in dem RAM 25c gespeichert.
Daher werden in Schritt S3010 Stücke einer Information, die derartige Vorhersagewerte (x1, y1), (x2, y2), N1, N2, Θ1 und Θ2 für den Fahrzeugzustand anzeigen, zum Erfassen aus dem RAM 25c ausgelesen.
Die CPU 25a verwendet dann diese Verschiebungsgröße (δx, δy, δθ), die vorhergehend in Schritt S1505 erzielt worden sind, um die Vorhersagewerte für den Fahrzeugzustand, die durch das Koordinatensystem A in dem letzten Fahrzeugzustands-Schätzverfahren ausgedrückt sind, zu denjenigen zu projizieren, die von dem derzeitigen Koordinatensystem A ausgedrückt sind, so dass die Vorhersagewerte koordinatentransformiert werden (Schritt S3015).
Die CPU 25a geht dann zu Schritt S3020, in dem die CPU 25a einen Abstand zwischen der vorhergesagten Positionskoordinate (x1, y1) an dem Mittelpunkt der Fahrzeugseitenoberfläche (in dem letzten Fahrzeugzustands-Schätzverfahren) und der des Mittelpunkts des Bezugssegments berechnet, die in Schritt S120 oder S1300 derzeit berechnet wird. Weiterhin wendet die CPU 25a in Schritt S3020 den berechneten Abstand als eine Eingabe zu den Funktionsdaten an, die in 11A gezeigt sind, um eine Wahrscheinlichkeit L(3020) zu berechnen, dass das Bezugssegment ein Segment ist, welches sich dem Bezugsoberflächenbereich annähert.
Die CPU 25a verschiebt dann die Verarbeitung zu Schritt S3030, in dem ein Abstand zwischen der Positionskoordinate (x2, y2) des Mittelpunkts der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs, welche in dem letzten Ausführungszyklus vorhergesagt worden ist, und der des Mittelpunkts des Bezugssegments berechnet wird, die derzeit in Schritt S120 und S1300 berechnet wird. Weiterhin wird dieser berechnete Abstand als eine Eingabe in die Funktionsdaten eingegeben, die in 11B gezeigt sind, so dass eine Wahrscheinlichkeit L(3030) berechnet wird, dass das Bezugssegment ein Segment ist, welches sich dem Bezugsoberflächenbereich annähert.
Weiterhin verschiebt die CPU 25a ihre Verarbeitung zu Schritt S3040, in dem der Absolutwert eines Abstands zwischen der Länge N1 der Fahrzeugseitenoberfläche, welche in dem letzten Ausführungszyklus (dem letzten Steuerzyklus) vorhergesagt wird, und der Länge des Bezugssegments berechnet wird. Weiterhin wird die berechnete Differenz (Absolutwert) als eine Eingabe in die Funktionsdaten angewendet, die in 11C gezeigt sind, um eine Wahrscheinlichkeit L(3040) zu berechnen, dass das Bezugssegment ein Segment ist, welches sich dem Bezugsoberflächenbereich annähert.
Weiterhin wird auf die gleiche Weise wie zuvor in Schritt S3050 der Absolutwert eines Abstands zwischen der Länge N2 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs, welche in dem letzten Ausführungszyklus vorhergesagt wird, und der Länge des Bezugssegments berechnet. Weiterhin wird die berechnete Differenz (Absolutwert) als eine Eingabe in die Funktionsdaten angewendet, die in 11D gezeigt sind, um eine Wahrscheinlichkeit L(3050) zu berechnen, dass das Bezugssegment ein Segment ist, welches sich dem Bezugsoberflächenbereich annähert.
Weiterhin wird in Schritt S3060 eine Differenz (das heißt ein Winkel) zwischen der Fahrzeugrichtung Θ1, die in dem letzten Ausführungszyklus vorhergesagt wird, und der Richtung des Bezugssegments berechnet und wird die berechnete Differenz als eine Eingabe in die Funktionsdaten angewendet, die in 11E gezeigt sind. Daher wird eine Wahrscheinlichkeit L(3060) berechnet, dass sich das Bezugssegment dem Bezugsoberflächenbereich annähert. In Schritt S3070 wird eine Differenz (das heißt ein Winkel) zwischen der Fahrzeugfahrtrichtung Θ2, die in dem letzten Ausführungszyklus vorhergesagt wird, und der Richtung des Bezugssegments berechnet und wird die berechnete Differenz als eine Eingabe in die Funktionsdaten angewendet, die in 11F gezeigt sind. Daher wird eine Wahrscheinlichkeit L(3070) berechnet, dass sich das Bezugssegment dem Bezugsoberflächenbereich annähert.
Nach den vorhergehenden vorbereitenden Verfahren werden die Wahrscheinlichkeiten, die in Schritten S3020 bis S3070 berechnet werden, verwendet, um eine lendgültige Wahrscheinlichkeit L(3000) bezüglich einer Formel von L(3000) = L(3020) × L(3030) × L(3040) × L(3050) × L(3060) × L(3070)zu berechnen, bevor das Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren beendet ist.
Dem vorhergehenden Einzelwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren folgt ein Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren, das von der CPU 25a in Schritt S1600 ausgeführt wird.
In dem Ausführungsbeispiel werden in dem Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren die Vorherwahrscheinlichkeit, die in Schritt S1400 erzielt wird, und die Wahrscheinlichkeit, die in Schritt S1500 erzielt wird, an einem Bayesschen Schätzverfahren angewendet. Dieses Anwenden ermöglicht es, dass für jedes der Segmente L1, L21 und L22 eine Wahrscheinlichkeit (Nachherwahrscheinlichkeit), dass sich jedes Segment der Fahrzeugseitenoberfläche annähert, eine Wahrscheinlichkeit (Nachherwahrscheinlichkeit), dass sich jedes Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und eine Wahrscheinlichkeit (Nachherwahrscheinlichkeit) berechnet werden, dass jedes Segment zu den irrelevanten Oberflächen gehört.
Unter Bezugnahme auf 13 wird nun dieses Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren detailliert beschrieben.
Zuerst bezeichnet die CPU 25a das Segment L1 als ein Bezugssegment (Schritt S1605) und bezeichnet eine „Fahrzeugseitenoberfläche" als den Bezugsoberflächenbereich (Schritt S1610).
Die Vorherwahrscheinlichkeit P(1425), dass sich das Bezugssegment dem Bezugsoberflächenbereich annähert, und die Wahrscheinlichkeit L(3000), dass sich das Bezugssegment dem Bezugsoberflächenbereich annähert, werden dann an einer Bayesshen Schätzformel angewendet, wodurch die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) erzielt wird, dass sich das Bezugssegment dem Bezugsoberflächenbereich annähert (Schritt S1615).
In Schritt S1615 wird in Fällen, in denen das Bezugssegment das Segment L1 ist und der Bezugsoberflächenbereich die Fahrzeugseitenoberfläche ist, die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) bezüglich der folgenden Formel berechnet. In dieser Formel ist die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615), welche eine Wahrscheinlichkeit zeigt, dass sich das Segment L1 der Fahrzeugseitenoberfläche in diesem Beispiel annähert, als P₀(1 Seite) bezeichnet. P0(1 Seite) = {L(1 Seite)·P(1 Seite)}/ {L(1 Seite)·P(1 Seite) + L(1 vorne/hinten)·P(1 vorne/hinten) + L(1 irrelevant)·P(1 irrelevant)}
Bezüglich des derzeit bezeichneten Bezugssegments wird es dann bestimmt, ob eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615), dass sich das Bezugssegment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, bereits berechnet worden ist oder nicht. Wenn die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) noch nicht berechnet worden ist (NEIN in Schritt S1630), wird der Bezugsoberflächenbereich zu der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs geändert (Schritt S1635), bevor zu Schritt S1615 zurückgekehrt wird, in dem die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) für die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs, die als das Bezugssegment bezeichnet ist, berechnet wird.
Bezüglich des Bezugssegments, das als das Segment L1 bezeichnet ist, und des Bezugsoberflächenbereichs, der als die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs bezeichnet ist, kann die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) bezüglich der folgenden Formel berechnet werden, in der die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) bezüglich des Segments L1 und der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs als P₀(1 vorne/hinten) bezeichnet ist. Po(1 vorne/hinten) = {L(1 vorne/hinten)·P(1 vorne/hinten)}/ {L(1 Seite)·P(1 Seite) + L(1 vorne/hinten)·P(1 vorne/hinten) + L(1 irrelevant)·P(1 irrelevant)}
Weiterhin schreitet, wenn bezüglich des derzeit bezeichneten Bezugssegments die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615), dass sich das Bezugssegment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1630), die CPU 25a zu einem weiteren Bestimmen fort. Das heißt, es wird bestimmt, ob eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615), dass das derzeit bezeichnete Bezugssegment zu den irrelevanten Segmenten gehört, bereits berechnet worden ist oder nicht (Schritt S1640). Wenn das Bestimmen in Schritt S1640 NEIN ist, das heißt eine derartige Wahrscheinlichkeit bisher noch nicht berechnet worden ist, wird der Bezugsoberflächenbereich zu den irrelevanten Oberflächen geändert (Schritt S1645) und kehrt dann die Verarbeitung zu Schritt S1615 zurück, in dem die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) berechnet wird, dass das Bezugssegment zu den irrelevanten Segmenten gehört.
Bezüglich des Segments L1, das als der Bezugsoberflächenbereich bezeichnet wird, und den irrelevanten Oberflächen, die als der Bezugsoberflächenbereich bezeichnet werden, kann die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) bezüglich der folgenden Formel berechnet werden, in der die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615), dass das Segment L1 zu den irrelevanten Segmenten gehört, als P₀(1 irrelevant) bezeichnet ist. P0(1 irrelevant) = {L(1 irrelevant)·P(1 irrelevant)}/ {L(1 Seite)·P(1 Seite) + L(1 vorne/hinten)·P(1 vorne/hinten) + L(1 irrelevant)·P(1 irrelevant)}
Wenn die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) für die irrelevanten Segmente bereits berechnet worden ist (JA in Schritt S1640), bestimmt die CPU 25a, ob die Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) bereits bezüglich des Segments L21 berechnet worden ist oder nicht, das als das Bezugssegment bezeichnet ist (Schritt S1655). Bei diesem Bestimmen wird, wenn die negative Antwort herauskommt (NEIN in Schritt S1655), das derzeit verarbeitete Bezugssegment zu dem Segment L21 geändert (Schritt S1660), bevor zu Schritt S1610 zurückgekehrt wird.
Daher werden die vorhergehenden Schritte, die den Schritt S1615 einschließen, wiederholt, so dass eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(21 Seite), dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(21 vorne/hinten), dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(21 irrelevant) berechnet werden, dass das Segment in die irrelevanten Segmente fällt. P0(21 Seite) = {L(21 Seite)·P(21 Seite)}/ {L(21 Seite)·P(21 Seite) + L(21 vorne/hinten)·P(21 vorne/hinten) + L(21 irrelevant)·P(21 irrelevant)} P0(21 vorne/hinten) = {L(21 vorne/hinten)·P(21 vorne/hinten)}/ {L(21 Seite)·P(21 Seite) + L(21 vorne/hinten)·P(21 vorne/hinten) + L(21 irrelevant)·P(21 irrelevant)} P0(21 irrelevant) = {L(21 irrelevant)·P(21 irrelevant)}/ {L(21 Seite)·P(21 Seite) + L(21 vorne/hinten)·P(21 vorne/hinten) +L(21 irrelevant)·P(21 irrelevant)}
Wenn es bestimmt wird, dass die Nachherwahrscheinlichkeiten P(1615) für das Segment L21 berechnet worden sind, das als das Bezugssegment bezeichnet ist (JA in Schritt S1655), wird ein weiteres Bestimmen durchgeführt, ob Nachherwahrscheinlichkeiten P(1615) für das Segment L22 als das Bezugssegment dienen (Schritt S1665). Wenn dieses Bestimmen zeigt, dass die Nachherwahrscheinlichkeiten P(1615) für das Segment L22 bisher nicht berechnet worden sind (NEIN in Schritt S1655), wird das Bezugssegment, welches derzeit verarbeitet werden sollte, zu dem Segment L22 geändert (Schritt S1670), bevor zu Schritt S1610 zurückgekehrt wird.
Auf die gleiche Weise, wie sie zuvor beschrieben worden ist, werden die vorhergehenden Schritte für das Segment L22 wiederholt. Daher werden eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(22 Seite), dass sich das Segment einer Fahrzeugseitenoberfläche annähert, eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(22 vorne/hinten), dass sich das Segment der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und eine Nachherwahrscheinlichkeit P(1615) = P₀(22 irrelevant) berechnet, dass das Segment in die irrelevanten Segmente fällt. P0(22 Seite) = {L(22 Seite)·P(22 Seite)}/ {L(22 Seite)·P(22 Seite) + L(22 vorne/hinten)·P(22 vorne/hinten) + L(22 irrelevant)·P(22 irrelevant)} P0(22 vorne/hinten) = {L(22 vorne/hinten)·P(22 vorne/hinten)}/ {L(22 Seite)·P(22 Seite) + L(22 vorne/hinten)·P(22 vorne/hinten) + L(22 irrelevant)·P(22 irrelevant)} P0(22 irrelevant) = {L(22 irrelevant)·P(22 irrelevant)}/ {L(22 Seite)·P(22 Seite) + L(22 vorne/hinten)·P(22 vorne/hinten) +L(22 irrelevant)·P(22 irrelevant)}
Wenn es bestimmt wird, dass die Nachherwahrscheinlichkeiten P(1615) unter dem Segment L22 berechnet worden sind (JA in Schritt S1665), ist das Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren beendet.
Auf ein Beenden dieses Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahrens in Schritt S1600 in 2 schreitet die CPU 25a zu einem Auswahlverfahren (Schritt S1700 in 2) fort, welches detailliert in 14 beschrieben ist. Dieses Auswahlverfahren wird wiederholt von der CPU 25a in gegebenen Ausführungsintervallen ausgeführt, die zu dem Fahrzeugzustands-Schätzverfahren gegeben werden.
In dem Auswahlverfahren führt die CPU 25a zuerst ein Bestimmen durch, in dem es bestimmt wird, ob die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 Seite); oder die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 vorne/hinten); oder beide der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(21 Seite) und der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(22 vorne/hinten); oder beide der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(21 vorne/hinten) und der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(22 Seite) gleich oder größer als ein vorbestimmter Schwellwert Th ist (sind) (Schritt S1710). Genauer gesagt wird es in diesem Schritt bestimmt, ob mindestens einer der vier Bedingungsausdrücke von „P₀(1 Seite) ≥ Th", „P₀(1 vorne/hinten) ≥ Th", „P₀(21 Seite) und P₀(22 vorne/hinten) ≥ Th" und „P₀(21 vorne/hinten) und P₀(22 Seite) ≥ Th" erfüllt ist. Der Schwellwert Th sollte 0 < Th < 1 sein und kann frei von Entwicklern ausgewählt werden.
Wenn es bestimmt wird, dass keine der vier Bedingungen erfüllt ist (NEIN in Schritt S1710), wird das Auswahlverfahren gezwungen, zu enden, ohne Schritte S1720 bis S1780 auszuführen.
Im Gegensatz dazu führt die CPU 25a, wenn es bestimmt wird, dass mindestens eine der vier Bedingungen erfüllt ist (JA in Schritt S1710), ein Bestimmen durch, in dem es bestimmt wird, ob die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 Seite) aus der Gruppe von Nachherwahrscheinlichkeiten P₀(1 Seite), P₀(1 vorne/hinten), P₀(22 vorne/hinten), P₀(21 vorne/hinten) und P₀(22 Seite) ein Maximum ist (Schritt S1720).
Wenn es bestimmt wird, dass die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 Seite) das Maximum ist (JA in Schritt S1720), wird es erkannt, dass sich das Segment L1 der Fahrzeugseite annähert. In diesem Fall wird ein Näherungsgrafikmuster, das aus dem einzelnen Segment besteht, als ein wahrscheinlichstes Grafikmuster ausgewählt, welches typischerweise die Kontur des Fahrzeugs darstellt, das sich vorne befindet (Schritt S1730). Das Auswahlverfahren wird dann beendet.
Unterdessen bestimmt die CPU 25a weiterhin, wenn die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 Seite) nicht das Maximum ist (NEIN in Schritt S1720), ob die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 vorne/hinten) aus der Gruppe ein Maximum ist (Schritt S1740). Wenn das Bestimmen in Schritt S1740 JA ist, wird es erkannt, dass sich das Segment L1 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert. In diesem Fall wird ein Näherungsgrafikmuster, das aus dem einzelnen Segment besteht,. als ein wahrscheinlichstes Grafikmuster ausgewählt, welches typischerweise die Kontur des Fahrzeugs darstellt, dass sich vorne befindet (Schritt S1750). Das Auswahlverfahren ist dann beendet.
Wenn es bestimmt wird, dass die Nachherwahrscheinlichkeit P₀(1 vorne/hinten) nicht das Maximum ist (NEIN in Schritt S1740), wird das Bestimmen durchgeführt, ob irgendeine der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(21 Seite) und der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(22 vorne/hinten) aus der Gruppe ein Maximum ist oder nicht.
Wenn irgendeine der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(21 Seite) und der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(22 vorne/hinten) ein Maximum ist (JA in Schritt S1760), wird es erachtet, dass das Segment L21 ein Segment ist, dass sich der Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und das Segment S22 ein Segment ist, dass sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert. Daher wird ein L-förmiges Näherungsgrafikmuster als ein wahrscheinlichstes Grafikmuster für die Kontur des Fahrzeugs ausgewählt, das sich vorne befindet (Schritt S1770). Das Auswahlverfahren ist dann beendet.
Unterdessen wird es bestimmt, dass irgendeine der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(21 Seite) und der Nachherwahrscheinlichkeit P₀(22 vorne/hinten) nicht das Maximum aus der Gruppe von Wahrscheinlichkeiten ist (NEIN in Schritt S1760), entscheidet die CPU 25a, dass sich das Segment L21 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert und sich das Segment L22 der Fahrzeugseitenoberfläche annähert. Demgemäß wird ein L-förmiges Näherungsgrafikmuster als ein wahrscheinlichstes Grafikmuster als die Kontur des Fahrzeugs ausgewählt (Schritt S1780), bevor das Auswahlverfahren beendet wird.
Auf ein Beenden der Auswahl in Schritt S1700 bewegt sich die CPU 25a zu Schritt S1800 in 2, in dem ein Zustands-Schätzverfahren, das in 17 gezeigt ist, ausgeführt wird.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird das Verfahren eines Schätzens eines derzeitigen/vergangenen Zustands auf der Grundlage der Ergebnisse, die in Schritt S110 gemessen werden, mit dem Ergebnis ausgeführt, dass ein derzeitiger Fahrzeugzustand und ein Fahrzeugzustand beim Ausführen des nächsten Fahrzeugzustands-Schätzverfahrens (das heißt in dem nächsten Ausführungszyklus). Das Verfahren zum Schätzen eines derzeitigen/vergangenen Zustands wird nun vor detaillierten Beschreibungen skizziert, die in 17 gezeigt sind.
In dem Verfahren zum Schätzen eines derzeitigen/vergangenen Zustands werden die Ergebnisse der Auswahl in Schritt S1700, die Positionskoordinaten, Richtungen und Längen der Mittelpunkte der jeweiligen Segmente L1, L21 und L22, die in Schritten S120 und S1300 berechnet werden, eingegeben. Gemäß diesen Stücken einer eingegebenen Information wird das Objekt, das sich vorne befindet, als ein Fahrzeug erachtet. Weiterhin werden in dem derzeitigen Koordinatensystem A die Positionskoordinate (x0_m, y0_m) des Mittelpunkts des sich vorne befindenden Fahrzeugs, die Richtung θ_m (ein Winkel von der x-Achse der Axiallinie der vorderen/hinteren Richtung des Fahrzeugs in dem Koordinatensystem A) des Fahrzeugs und die Gesamtlänge Lm und die Gesamtbreite Wm des Fahrzeugs erzielt (siehe 16).
Diese Beobachtungen (beobachteten Werte) z, welche ausgedrückt werden durch z = [x0my0mθmWmLm]T werden dann durch Beobachtungen ersetzt, die in einem später beschriebenen Koordinatensystem B ausgedrückt sind. Die koordinatengewandelten Beobachtungen z werden in ein Kalman-Filter eingegeben, so dass Zustandsgrößen x_s, die das sich vorne befindende Fahrzeug in dem Koordinatensystem B ausdrücken, durch eine Formel erzielt werden können x = [x0νxy0ννθωWL]T welche Ausgaben des Kalman-Filters sind. In dieser Formel bezeichnet x₀ eine Koordinate des Mittelpunkts des sich vorne befindenden Fahrzeugs auf der x-Achse in dem Koordinatensystem B, bezeichnet V_X eine x-Achsenkomponente der Geschwindigkeit des Fahrzeugs, bezeichnet y₀ eine Koordinate des Fahrzeugmittelpunkts auf der y-Achse in dem Koordinatensystem B, bezeichnet V_y eine y-Achsenkomponente der Geschwindigkeit des Fahrzeugs, bezeichnet θ einen Winkel zwischen der x-Achse und der Fahrzeugseitenoberfläche (oder der vorderen/hinteren Richtungsachse des Fahrzeugs) (dieser Winkel θ ist als 0 ≤ θ < π normalisiert), bezeichnet ω die zeitliche Ableitung des Winkels θ (das heißt eine Winkelgeschwindigkeit), bezeichnet W die Gesamtbreite des Fahrzeugs und bezeichnet L die Gesamtlänge des Fahrzeugs.
Genauer gesagt wendet das vorliegende Ausführungsbeispiel als das Kalman-Filter das Unscented Kalman-Filter (UKF) an, das an einer nichtlinearen Bewegungsart anwendbar ist, so dass die Zustandsgrößen x_s des Fahrzeugs, das sich vorne befindet, erzielt werden können. 15 erklärt, wie die Zustandsgrößen x_s aus den Beobachtungen z geschätzt werden.
Der ROM 25b der Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel speichert darin ein Programm zum Zulassen, dass die CPU 25a als ein Unscented Kalman-Filter wirkt. In Schritt S1800 in 2 liest die CPU 25a dieses Programm von dem ROM 25b zum Ausführen ein, wodurch die Zustandsgrößen x_s berechnet werden können.
Das Unscented Kalman-Filter ist auf der Grundlage eines bekannten Algorithmus aufgebaut, in welchem eine geeignete Übertragungsfunktion, welche bezüglich eines Bewegungsmodells und eines Beobachtungsmodells definiert ist, das von Entwicklern gegeben wird, Ausgaben als Reaktion auf Eingaben darin vorsieht.
In dem Folgenden wird nun das Unscented Kalman-Filter bezüglich eines Bewegungsmodells, eines Beobachtungsmodells und Eingabe/Ausgabeparametern in und aus dem Unscented Kalman-Filter beschrieben, welche erforderlich sind, um das Unscented Kalman-Filter aufzubauen, das von der Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel verwendet wird.
Wie es in 15 gezeigt ist, werden die vorhergehenden Beobachtungen (beobachteten Werte) z(t), die auf der Grundlage der Messergebnisse in dem neuesten Ausführungszyklus und der Zustandsgrößen x_s(t, t – 1) berechnet werden, die von dem Unscented Kalman-Filter auf der Grundlage der Beobachtungen z(t – 1) in dem vorhergehenden Ausführungszyklus t – 1 berechnet und ausgegeben werden, in das Unscented Kalman-Filter eingegeben. Ein Berechnen des Unscented Kalman-Filters bezüglich dieser eingegebenen Größen liefert als Ausgaben Zustandsgrößen x_s(t, t), die die derzeitigen Fahrzeugzustände anzeigen, und Zustandsgrößen x_s(t + 1, t), die die Fahrzeugzustände in dem nächsten Ausführungszyklus anzeigen. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden die Fahrzeugzustandsgrößen x_s zu der Zeit (dem Zyklus) t₁, welche bezüglich der Beobachtungen z(t2) berechnet werden, das heißt Eingaben zu der Zeit (dem Zyklus) t₂, als x_s(t₁, t2₂) dargestellt.
Die Zustandsgrößen x_s(t, t), die aus dem Unscented Kalman-Filter ausgegeben werden, welche den derzeitigen Fahrzeugzustand anzeigen, werden zu einem fahrzeugeigenen Netz gesendet, das kommunizierend mit der Steuereinrichtung 25 der Schätzeinrichtung 1 verbunden ist. Dieser Sendevorgang ist unter dem Steuern der CPU 25a. Die Zustandsgrößen x_s(t, t), die den derzeitigen Fahrzeugzustand anzeigen, und die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t), die den Fahrzeugzustand in dem nächsten Ausführungszyklus anzeigen, werden in dem RAM 25c gespeichert. Von diesen werden die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) beim Durchführen des Zustands-Schätzverfahrens des nächsten Zyklus verwendet, wie es beschrieben wird. Die Zustandsgrößen x_s(t, t), die in dem RAM 25c gespeichert sind, werden beim Ersetzen der Beobachtungen z(t) durch Werte in dem Koordinatensystem B verwendet, wenn das Zustands-Schätzverfahren des nächsten Zyklus ausgeführt wird.
Das Koordinatensystem B, das von dem Unscented Kalman-Filter verwendet wird, ist ein x-y-Koordinatensystem, welches auf der Grundlage der Position und der Richtung des sich vorne befindenden Fahrzeugs festgelegt wird, welche in dem letzten Ausführungszyklus erzielt worden sind. Genauer gesagt, ist in diesem Koordinatensystem B der Ursprung zu der Positionskoordinate (x0, y0) des Mittelpunkts des Fahrzeugs verschoben, der durch die Zustandsgrößen x_s(t – 1, t – 1) gezeigt ist, die in dem letzten Ausführungszyklus t – 1 geschätzt werden. Weiterhin ist die y-Achse in der Richtung (der vorderen/hinteren (Längs-)Richtungsachse des Fahrzeugs verschoben, die durch Zustandsgrößen x_s(t – 1, t – 1) gezeigt ist, während die x-Achse senkrecht zu der verschobenen y-Achse festgelegt ist. Die Transformation von dem Koordinatensystem A zu dem Koordinatensystem B erfordert Parameter, die Verschiebungsgrößen des Fahrzeugs mit der eingebauten Vorrichtung von den Zyklen t – 1 bis t zeigen. Die Parameter (δx, δy, δθ), die in Schritt S1505 erzielt werden, werden als derartige Parameter verwendet. Diese Koordinatentransformation wird bezüglich der Helmart-Wandlung ausgeführt. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird das sich vorne befindende Fahrzeug 50 als ein Referenzpunkt genommen, um das Koordinatensystem festzulegen, aber dies ist lediglich ein Beispiel. Irgendein Punkt kann als eine Referenz zum Festlegen des Koordinatensystems angewendet werden.
Als Nächstes wird das Bewegungsmodell des Unscented Kalman-Filters nun beschrieben.
Die Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist mit einem Unscented Kalman-Filter (hier im weiteren Verlauf als „UKF 1" abgekürzt), welches auf einem später beschriebenen nichtlinearen Bewegungsmodell aufgebaut ist, und einem Unscented Kalman-Filter (hier im weiteren Verlauf als „UKF 2" abgekürzt) versehen, welches bezüglich eines später beschriebenen linearen Bewegungsmodells aufgebaut ist. Beide von UKF 1 und UKF 2 werden zum Schätzen des Fahrzeugzustands zwischen diesen umgeschaltet.
Das UKF 1 ist bezüglich eines gleichmäßigen kreisförmigen Bewegungsmodells, das als das nichtlineare Bewegungsmodell verwendet wird und verwendet wird, wenn es geschätzt wird, dass das sich vorne befindende Fahrzeug in einer Kreisbewegung befindet, aufgebaut. In der Praxis wird das UKF 1 aus dem folgenden Bewegungsmodell aufgebaut.
νx* = νx cos ωTs – νν sin ωTs νy* = νx sin ωTs + νν cos ωTs θ* = θ + ωTs ω* = ω W* = W L* = L
Der Grund, warum das gleichmäßige Kreisbewegungsmodell verwendet wird, ist, dass es einfacher ist, Kreisbewegungen zu schätzen.
Das Symbol „*", das in der Formel erscheint, meint, jeden Wert zu zeigen, der erzielt wird, nachdem ein Ausführungszyklus des Fahrzeugzustands-Schätzverfahrens wiederholt ausgeführt wird, und T_s bezeichnet einen Ausführungszyklus (Zeit). Die Parameter x und y meinen die Mittenposition des Fahrzeugs, das sich vorne befindet, und entsprechen der Eingabe x0_m und y0_m in das Unscented Kalman-Filter.
Die Beziehung zwischen „x*, y*, v_x*, v_y*, θ* und ω*" und „x, y, v_x, v_y, θ und ω" kann unter Verwendung von Bedingungen erzielt werden, die eine gleichmäßige Kreisbewegung regeln. Die Gesamtbreite W und Gesamtlänge L des Fahrzeugs werden als zu der Zeit irrelevant erachtet, wodurch sie zeitlich konstant sind.
Dieses Bewegungsmodell weist ω in seinem Nenner auf, so dass es unmöglich ist, das Bewegungsmodell zu berechnen, vorausgesetzt, ω ist null. Daher wird, wenn ω null ist, das UKF 2 beim Schätzen der Zustandsgrößen x_s verwendet, was zulässt, das Bewegungsmodell von einem gleichmäßigen Kreisbewegungsmodell zu einem gleichmäßigen linearen Bewegungsmodell zu transformieren. Unter Verwendung dieses transformierten Bewegungsmodells werden die Zustandsgrößen x_s geschätzt.
Das heißt, das UKF 2 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist aus dem eindeutigen linearen Bewegungsmodell aufgebaut, welches in das lineare Bewegungsmodell fällt, wird verwendet, wenn es geschätzt wird, dass sich das vorne befindende Fahrzeug in einer linearen Bewegung befindet. Unterdessen ist das UKF 1 aus dem folgenden Bewegungsmodell aufgebaut und in die Schätzvorrichtung eingebaut. x* = x + νxTs y* = y + νyTs νX* = νX νy* = νy θ* = θ ω* = 0 W* = W L* = L
Die Beobachtungsmodelle in den UKFs 1 und 2 werden normalisiert, so dass bezüglich z(t) θ_m 0° ≤ θ_m < 180° ist. Im Übrigen können die Bewegungsmodelle frei von Entwicklern entwickelt werden.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden die derart aufgebauten UKFs 1 und 2 verwendet, um die Zustandsgrößen x_s des sich vorne befindenden Fahrzeugs zu schätzen.
Als Nächstes wird unter Bezugnahme auf 17 nun einfach erläutert, wie die beobachteten Werte z(t) für das Unscented Kalman-Filter festzulegen sind. Dieses Festlegungsverfahren wird von Schritten S1805 bis 1842 in dem Zustands-Schätzverfahren in 17 vorgesehen.
Wie es bereits erwähnt worden ist, werden in dem Zustands-Schätzverfahren, um die beobachteten Werte z(t) festzulegen, die Positionskoordinaten (x0_m, y0_m) der Mitte eines sich vorne befindenden Fahrzeugs, die Richtung θm des Fahrzeugs und die Gesamtlänge Lm und Gesamtbreite Wm des Fahrzeugs erzielt. Natürlich hängt ein Oberflächenabschnitt, der zu messen ist, davon ab, wie das Fahrzeug angeordnet ist, zum Beispiel angeordnet ist, wie es in 4A oder 48 gezeigt ist. Daher werden die Verfahren zum Erzielen der mittleren Positionskoordinate (x0m, y0m) des Fahrzeugs geändert. Wie die beobachteten Werte z(t) festzulegen sind, wird nun beispielhaft wie folgt beschrieben.
16 zeigt, wie die beobachteten Werte z(t) in Fällen zu berechnen sind, in denen es in dem Auswahlverfahren bestimmt wird, dass das Segment L21 sich der Fahrzeugseitenoberfläche annähert und sich das Segment L22 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert.
Wie es in 16 gezeigt ist, werden in diesem Fall die Segmente L21 und L22 auf die Gesamtlänge Lm und Gesamtbreite Wm des Fahrzeugs festgelegt. Weiterhin wird der Winkel zwischen der x-Achse und dem Segment L21 auf die Richtung θm des Fahrzeugs festgelegt. Ein Segment L3 wird ausgebildet, um ein Ende des Segments L21, welches nicht mit dem Segment L22 verbunden ist, und ein Ende des Segments L22 zu verbinden, welches nicht mit dem Segment L21 verbunden ist. Dieses Segment L3 weist einen Mittelpunkt auf, welcher auf den Mittelpunkt des Fahrzeugs festgelegt ist. Die x-Achsen- und y-Achsenkoordinaten dieses Mittelpunkts werden als x_m und y_m bezeichnet. Auf diese Weise werden die beobachteten Werte z(t) festgelegt.
Wenn es in dem Auswahlverfahren bestimmt wird, dass sich das Segment L22 der Fahrzeugseitenoberfläche annähert und sich das Segment L21 der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, werden ebenso x_m, y_m, θ_m, W_m und L_m durch Lesen der Segmente L21 und L22 als L22 und L21 in der vorhergehenden Beschreibung für das Berechnen der beobachteten Werte z(t) festgelegt.
Unterdessen wird, wenn es in dem Auswahlverfahren bestimmt wird, dass sich das Segment L1 der Fahrzeugseitenoberfläche oder der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs annähert, das Bestimmen in Schritt S1805 bejahend und werden x_m, y_m, θ_m, Wm und L_m wie folgt festgelegt. In Verbindung mit 17 wird das Zustands-Schätzverfahren, das von der CPU 25a in Schritt S1800 ausgeführt wird, nun detailliert beschrieben.
In diesem Zustands-Schätzverfahren bestimmt die CPU 25a zuerst, ob in Schritt S1700 das Näherungsgrafikmuster, das aus einem einzelnen Grafikmuster besteht, als das wahrscheinlichste Grafikmuster für das Profil des sich vorne befindenden Fahrzeugs ausgewählt worden ist oder nicht (Schritt S1805). Wenn dieses Bestimmen die Auswahl eines derartigen Näherungsgrafikmusters aussagt (JA in Schritt S1805), bewegt sich die Verarbeitung zu Schritt S1810. Im Gegensatz dazu bewegt sich die Verarbeitung, wenn das L-förmige Näherungsgrafikmuster als das wahrscheinlichste Muster in Schritt S1700 ausgewählt worden ist (NEIN in Schritt S1805), zu Schritt S1842, die Schritte S1810 bis S1840 überspringend.
In Schritt S1810 bestimmt die CPU 25a, ob für das derzeit verfolgte Fahrzeug 50, das sich vorne befindet, das L-förmige Näherungsgrafikmuster als das wahrscheinlichste Grafikmuster in den vorhergehenden Ausführungszyklen ausgewählt worden ist oder nicht.
Wenn das Bestimmen in diesem Schritt S1810 die Auswahl des L-förmigen Näherungsgrafikmusters in den vergangenen Ausführungszyklen aussagt (JA in Schritt S1810), wird es weiter bestimmt, ob das Segment L1 als ein Segment bestimmt worden ist oder nicht, das sich der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs in dem derzeitigen Auswahlverfahren annähert (Schritt S1815). Wenn es bestimmt wird, dass sich das Segment L1 der vorderen/hinteren Oberfläche annähert (JA in Schritt S1815), werden die Länge der Fahrzeugseitenoberfläche und die Länge des Segments L1, welche in der Vergangenheit geschätzt worden sind, auf Lm und Wm festgelegt. Weiterhin werden diese Werte Lm und Wm zu z(t) gegeben (Schritt S1820). Das Verfahren geht dann zu Schritt S1842.
Im Gegensatz dazu werden, wenn es bestimmt wird, dass sich das Segment L1 der Fahrzeugseitenoberfläche nähert (NEIN in Schritt S1815), die Länge der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs und die Länge des Segments L1, welche in der Vergangenheit geschätzt worden sind, auf Wm bzw. Lm festgelegt (Schritt S1825). Das Verfahren bewegt sich dann zu Schritt S1842.
Im Übrigen kommt das Bestimmen NEIN bei einem Schritt S1810, das heißt, das L-förmige Näherungsgrafikmuster ist in den vergangenen Ausführungszyklen ausgewählt worden, wobei die Verarbeitung zu Schritt S1830 geht.
Wenn das Bestimmen in Schritt S1830 JA ist, das heißt das Segment L1 nähert sich der vorderen/hinteren Oberfläche, wird die Länge dieses Segments zu Wm gegeben und wird eine vorbestimmte Länge zu der Länge Lm der Fahrzeugseitenoberfläche gegeben (Schritt S1835). Die vorbestimmte Länge wird zum Beispiel als eine Länge ausgewählt, welche eine Spitze in der Wahrscheinlichkeit der Seitenoberfläche vorsieht, die in 9A gezeigt ist. Die Verarbeitung schreitet dann zu Schritt S1842 fort.
Unterdessen ist das Bestimmen in Schritt S1830 NEIN, das heißt das Segment L1 nähert sich der Fahrzeugseitenoberfläche, wird die Länge dieses Segments L1 zu Lm gegeben und wird eine vorbestimmte Länge zu der Länge Wm der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs gegeben (Schritt S1840). Die vorbestimmte Länge wird zum Beispiel als eine Länge ausgewählt, welche eine Spitze in der Wahrscheinlichkeit der Seitenoberfläche vorsieht, die in 9A gezeigt ist. Die Verarbeitung schreitet dann zu Schritt S1842 fort.
In Schritt S1842 legt die CPU 25a die beobachteten Werte z(t) fest, die in das Unscented Kalman-Filter einzugeben sind.
Genauer gesagt wird das Filter verwendet, um die beobachteten Werte z(t) festzulegen, wenn das L-förmige Näherungsgrafikmuster als das wahrscheinlichste Grafikmuster für das Profil des verfolgten Fahrzeugs in Schritt S1700 ausgewählt wird, das heißt, wenn das Auswahlverfahren entweder einen Fall, in dem das Segment L21 als das Segment bestimmt wird, das die Fahrzeugseitenoberfläche annähert, und das Segment L22 als das Segment bestimmt wird, das die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, oder einen Fall auswählt, in dem das Segment L21 als das Segment bestimmt wird, das die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und das Segment L22 als das Segment bestimmt wird, das die Fahrzeugseitenoberfläche annähert.
Unterdessen wird das Auswahlverfahren in Schritt S1700 derart durchgeführt, dass das Näherungsgrafikmuster, das aus einem einzelnen Segment besteht, als das wahrscheinlichste Grafikmuster ausgewählt wird, das heißt, es wird bestimmt, dass das Segment L1 die Seiten- oder hintere/vordere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, werden die Werte W_m und L_m und eine Information des Segments L1 verwendet, um die Werte z(t) zu berechnen, die die Positionskoordinate (x0_m, y0_m) des Mittelpunkts des Fahrzeugs beinhalten, so dass die beobachteten Werte z(t) festgelegt werden (Schritt 1842). Die Werte W_m und L_m werden in irgendeinem von Schritten S1820, S1825, S1835 und S1840 festgelegt. In der Praxis wird der Mittelpunkt des Segments L1 als der Basispunkt verwendet und wird die halbe Länge der Fahrzeuggesamtbreite Wm oder gesamte Länge Lm von dem Basispunkt entlang einer senkrechten Richtung zu dem Segment L1 entlang der Richtung verschoben, in der der y-Wert in dem Koordinatensystem A (die xy-Koordinate) größer wird. Jeder bewegte Punkt wird als der Mittelpunkt des sich vorne befindenden Fahrzeugs erachtet und die Bewegungskoordinate (x0_m, y0_m) des Mittelpunkts des Fahrzeugs wird berechnet. Weiterhin wird die Richtung θ_m berechnet, so dass die beobachteten Werte z(t) festgelegt werden.
Die beobachteten Werte z(t), welche in dem Koordinatensystem A in Schritt S1842 festgelegt werden, werden zu denjenigen in dem Koordinatensystem B gewandelt (Schritt 1845). Anders ausgedrückt werden die beobachteten Werte z(t) in dem Koordinatensystem A zu denjenigen in dem Koordinatensystem B projiziert, dessen Ursprungspunkt die Fahrzeugmittelpunktkoordinate (x0, y0) ist, die durch die Zustandsgrößen x_s(t – 1, t – 1) ausgedrückt wird, die von dem Fahrzeugzustands-Schätzverfahren geschätzt werden, das in dem letzten Ausführungszyklus durchgeführt worden ist.
Weiterhin werden die Zustandsgrößen x_s(t, t – 1), welche vorhergesagte Werte für den derzeitigen Fahrzeugzustand sind, der von dem Fahrzeugzustands-Schätzverfahren geschätzt wird, das in dem letzten Ausführungszyklus durchgeführt wird, von denjenigen in dem Koordinatensystem B in dem letzten Ausführungszyklus zu denjenigen in dem Koordinatensystem B in dem derzeitigen Ausführungszyklus gewandelt (Schritt S1847). Das Koordinatensystem B in dem letzten Ausführungszyklus ist als ein Koordinatensystem definiert, dessen Ursprungspunkt die Fahrzeugmittelpunktkoordinate (x0, y0) ist, die durch die Zustandsgrößen x_s(t – 2, t – 2) ausgedrückt ist. Weiterhin ist das Koordinatensystem B in dem derzeitigen Ausführungszyklus als ein Koordinatensystem definiert, dessen Ursprungspunkt die Fahrzeugmittelpunktkoordinate (x0, y0) ist, die durch die Zustandsgrößen x_s(t – 1, t – 1) ausgedrückt ist.
Es wird dann bestimmt, ob die Winkelgeschwindigkeit ω, die durch die Zustandsgrößen x_s(t – 1, t – 1) gegeben ist, welche Schätzergebnisse des letzten Fahrzeugzustands-Schätzverfahrens sind, null ist oder nicht (Schritt S1850). Wenn die Winkelgeschwindigkeit ω null ist (JA in Schritt S1850), wird das Bewegungsmodell, das in Schritt S1865 verwendet wird, zu einem gleichmäßigen linearen Bewegungsmodell (das heißt zu dem UKF 2) geändert (Schritt S1860). Im Gegensatz dazu wird, wenn die Winkelgeschwindigkeit ω nicht null ist (NEIN in Schritt S1850), das Bewegungsmodell, das in Schritt S1865 verwendet wird, zu einem gleichmäßigen Kreisbewegungsmodell (das heißt dem UKF 1) festgelegt (Schritt S1855), bevor zu Schritt S1865 gegangen wird.
In Schritt S1865 werden die beobachteten Werte z(t), die zu dem Koordinatensystem B gewandelt worden sind, und die Zustandsgrößen x_s(t, t – 1) in das Unscented Kalman-Filter eingegeben, das für das Bewegungsmodell aufgebaut ist. Daher sieht das Unscented Kalman-Filter die Zustandsgrößen x_s(t, t), die den derzeitigen Fahrzeugzustand anzeigen, und die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) vor, die den Fahrzeugzustand in dem nächsten Ausführungszyklus anzeigen.
Das heißt, wenn es bestimmt wird, dass die Winkelgeschwindigkeit ω null ist (JA in Schritt S1850), wird das UKF 2 verwendet, um die Zustandsgrößen x_s(t, t) und die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) zu berechnen. Unterdessen wird, wenn es bestimmt wird, dass die Winkelgeschwindigkeit ω nicht null ist (NEIN in Schritt S1850), das UKF 1 verwendet, um die Zustandsgrößen x_s(t, t) und die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) zu berechnen.
In Schritt S1865 werden die Daten, die die Zustandsgrößen x_s(t, t) und x_s(t + 1, t) anzeigen, welche in dem gewandelten Koordinatensystem B erzielt worden sind, in dem RAM 25c gespeichert. Das Zustands-Schätzverfahren ist daher beendet.
In 2 wird nach Schritt S1800 die Verarbeitung durchgeführt, um zu Schritt S190 fortzuschreiten, in dem die vorhergesagten Werte für den Fahrzeugzustand, die in dem nächsten Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren verwendet werden, auf der Grundlage der Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) berechnet werden und die berechneten Ergebnisse in dem RAM 25c gespeichert werden.
Genauer gesagt wird die Fahrzeuggesamtlänge L, die durch die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) gegeben ist, auf einen Parameter N1 festgelegt, und wird die Fahrzeuggesamtbreite W, die durch die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) gegeben ist, auf einen Parameter N2 festgelegt. Weiterhin wird die Fahrzeugrichtung θ, die durch die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) gegeben ist, durch die in dem derzeitigen Koordinatensystem A ersetzt und wird die Fahrzeugrichtung θ, die in dem Koordinatensystem A ausgedrückt ist, auf einen Parameter Θ1 festgelegt. Der Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor (v_x, v_y), der durch die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) gegeben ist, wird durch den in dem derzeitigen Koordinatensystem A ersetzt und ein Winkel zwischen der x-Achse und dem ersetzten Geschwindigkeitsvektor (v_x, v_y) in dem Koordinatensystem A wird auf einen Parameter Θ2 festgelegt.
Die Positionskoordinate (x0, y0) des Mittelpunkts des Fahrzeugs, welche durch die Zustandsgrößen x_s(t + 1, t) gezeigt ist, wird durch die in dem derzeitigen Koordinatensystem A ersetzt und die Positionskoordinaten (x1, y1) und (x2, y2) von Mittelpunkten der Fahrzeugseitenoberfläche bzw. der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs werden wie folgt berechnet.
Von dem Fahrzeugmittelpunkt (x0, y0) in dem Koordinatensystem A, der als der Basispunkt dient, wird ein Bewegen entlang der vorderen/hinteren Richtungsachse des Fahrzeugs durchgeführt, um den y-Achsenwert in dem Koordinatensystem A um die Hälfte der Fahrzeuggesamtlänge L zu verringern, so dass der bewegte Punkte als die Positionskoordinaten (x2, y2) des Mittelpunkts der vorderen/hinteren Oberfläche des Fahrzeugs entschieden werden kann. Ähnlich wird von dem Fahrzeugmittelpunkt (x0, y0) in dem Koordinatensystem A, der als der Basispunkt dient, ein Bewegen entlang der Achse durchgeführt, die senkrecht zu der vorderen/hinteren Richtungsachse des Fahrzeugs ist, um den y-Achsenwert in dem Koordinatensystem A um die Hälfte der Fahrzeuggesamtlänge W zu verringern, sodass der bewegte Punkt als die Positionskoordinaten (x1, y1) des Mittelpunkts der Fahrzeugseitenoberfläche entschieden werden kann. Wenn der y-Achsenwert nicht geändert wird, kann das Bewegen auf irgendeine Weise entlang der Achse durchgeführt werden.
Diese Werte (x1, y1), (x2, y2), N1, N2, Θ1 und Θ2 werden in dem RAM 25c als die vorhergesagten Werte für den Fahrzeugzustand gespeichert. x_s(t, t), welches eine derzeitige Information ist, die das Fahrzeug 50 zeigt, welche in Schritt S1800 erzielt wird, wird dem fahrzeugeigenen Netz zugeführt (Schritt S200) und die Reihe von Schritten in 2 ist beendet.
Wie es zuvor beschrieben worden ist, weist das Fahrzeugzustands-Schätzverfahren in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Fähigkeit eines Verarbeitens von Kurvenfahrtbewegungen von Fahrzeugen auf, die die Verfügbarkeit verglichen mit dem herkömmlichen stark erweitert. Die Information von diesem Fahrzeugzustands-Schätzverfahren kann für eine Fahrzeugkollisionsverhinderung verwendet werden, wenn die Schätzvorrichtung auf jedes Fahrzeug montiert ist. Natürlich kann die Schätzvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel entlang einer kurvigen Straße, die sich von der herkömmlichen unterscheidet, montiert sein.
In der vorliegenden Schätzvorrichtung 1 werden nicht nur die Positionskoordinaten, sondern ebenso die Grafikmuster für das Schätzen verwendet. Das heißt, die Tatsache, dass die Profile von allgemeinen Fahrzeugen zueinander ähnlich sind, wird bei dem Schätzen berücksichtigt. Die Profile von Fahrzeugen (vierrädrigen Fahrzeugen) werden modelliert und es wird ein Verweis zwischen den Modellen und den gemessenen Positionsergebnissen durchgeführt, was es ermöglicht, den Zustand eines Fahrzeugs, welches in dem vorderen Feld vorhanden ist, auf eine genauere Weise zu schätzen.
Die vorliegende Schätzvorrichtung 1 ist ebenso imstande, verschiedene andere Vorteile zu schaffen.
In dem Ausführungsbeispiel wird das Profil des Fahrzeugs 50 als ein Rechteck erachtet und werden die Position, Richtung und Größe des Rechtecks erzielt. Jedoch liefern Reflexionspunkte, die von der Messung erfasst werden, keine Information bezüglich dessen, welche Abschnitte des Fahrzeugs gemessen werden. Das heißt, es ist schwierig, die Reflexionspunkte auf der vorderen Oberfläche oder hinteren Oberfläche (vorne/hinten) eines Fahrzeugs, lediglich einer Seitenoberfläche des Fahrzeugs oder auf beiden der vorderen/hinteren Oberfläche und einer Straßenoberfläche des Fahrzeugs voneinander zu unterscheiden. Um dieses Problem zu lösen, werden zwei Grafikmuster, die aus einem Einzelliniensegment bzw. einem L-förmigen Segment bestehen, zum Annähern des Fahrzeugs und Erzielen des Näherungsfehlers verwendet. Dieser Näherungsfehler wird beim Schätzen des Fahrzeugzustands berücksichtigt. Daher ist es, je nachdem wie das Fahrzeug zu einem Zeitpunkt ausgerichtet ist, zu dem die Reflexionspunkte gemessen werden, möglich, den Zustand des sich vorne befindenden Fahrzeugs genau zu schätzen.
Weiterhin werden für jedes Segment dessen Position, Richtung, Länge und Näherungsfehler berechnet, was daher im Detail das Profilmuster des Fahrzeugs annähert. Dies führt zu einem genaueren Schätzen des Fahrzeugs.
Weiterhin werden für jedes angenäherte Segment die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment die Fahrzeugseitenoberfläche annähert, berechnet und wird auf der Grundlage dieser Bezugsindizes entweder das Einzelsegment oder das L-förmige Segment als irgendein Grafikmuster für das Schätzen ausgewählt, was daher das Fahrzeugzustandsschätzen mit einer hohen Genauigkeit schafft.
In der vorliegenden Schätzvorrichtung 1 kann es von einem anderen Gesichtspunkt derart zusammengefasst werden, dass die beobachteten Werte verwendet werden, um den Fahrzeugzustand in der nächsten Beobachtungszeit (in dem nächsten Ausführungszyklus) vorherzusagen. Weiterhin werden in der nächsten Beobachtungszeit beobachtete Werte erzielt, so dass die beobachteten Werte und der vorhergesagte Fahrzeugzustand in der letzten Beobachtungszeit verwendet werden, um den Fahrzeugzustand in der derzeitigen Beobachtungszeit zu schätzen. Auf diese Weise werden nicht nur die derzeitigen augenblicklichen beobachteten Werte, sondern ebenso die vergangenen beobachteten Werte beim Schätzen des derzeitigen Fahrzeugzustands berücksichtigt. Daher ist im Vergleich zu dem Fall, der keine beobachteten Werte bei dem Schätzen einschließt, die Schätzvorrichtung 1 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel imstande, den Fahrzeugzustand genauer zu schätzen.
Weiterhin ist es bei der vorliegenden Schätzvorrichtung auch dann, wenn eine Störung einen Ausfall beim Erfassen der Reflexionspunkte von Radarwellen in dem derzeitigen Ausführungszyklus verursacht, noch möglich, den Fahrzeugzustand bezüglich der vorhergesagten Ergebnisse in dem letzten Ausführungszyklus zu schätzen.
Um das Bayessche Schätzen zu verwenden, ist es erforderlich, eine Vorherwahrscheinlichkeit und eine Wahrscheinlichkeit zu kennen, die der Vorherwahrscheinlichkeit entspricht. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird die Vorherwahrscheinlichkeit für jedes Segment berechnet, wie es beschrieben worden ist. Weiterhin wird für jedes Segment die Wahrscheinlichkeit berechnet, wie es beschrieben worden ist. Diese Weise führt zu einem Berechnen von zuverlässigeren Wahrscheinlichkeiten, was zu einem zuverlässigeren Schätzen des Zustands eines sich vorne befindenden Fahrzeugs führt.
Weiterhin kann die Vorherwahrscheinlichkeit für jedes Segment unter Berücksichtigung der Fahrtrichtung eines Fahrzeugs berechnet werden, welche vorhergesagt wird, wie es in dem vorhergehenden Ausführungsbeispiel beschrieben worden ist. Ein Berücksichtigen der Fahrzeugfahrtrichtung auf diese Weise schafft ein zuverlässigeres Schätzen von Fahrzeugzuständen.
Als ein weiterer Aspekt schafft die vorliegende Erfindung eine Schätzvorrichtung zum Schätzen eines Bewegungszustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, welches vor der Schätzvorrichtung vorhanden ist, die aufweist: eine Messeinrichtung zum Messen von Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen auf einer Oberfläche eines zu verfolgenden Objekts durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt, das sich vorne in dem vorderen Feld befindet; und eine Schätzeinrichtung zum Schätzen des Bewegungszustands des Fahrzeugs auf der Grundlage der Positionskoordinaten, die von der Messeinrichtung gemessen werden, und eines vorbestimmten linearen Bewegungsmodells für das Fahrzeug.
Als ein weiterer Aspekt des Ausführungsbeispiels wird das nichtlineare Bewegungsmodell verwendet, so dass der Fahrzeugzustand, der die Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs beinhaltet, geschätzt werden kann. Daher ist es möglich, die Kurvenfahrtbewegung eines Fahrzeugs zu schätzen. Dieses Schätzen ist zum Durchführen des Fahrzeugsteuerns gemäß einer Kollisionsverhinderung zwischen Fahrzeugen hilfreich.
Die Faktoren, die als der Fahrzeugbewegungszustand geschätzt werden, sind nicht auf die Fahrzeugwinkelgeschwindigkeit beschränkt, sondern können mindestens eines beinhalten, das aus einer Gruppe ausgewählt ist, die die Position, Richtung, Geschwindigkeit und Fahrtrichtung des Fahrzeugs beinhaltet. Dies lässt zu, dass die Schätzvorrichtung Fahrzeugkurvenfahrtbewegungen genauer schätzt, was daher zum Steuern eines Verhinderns von Zwischenfahrzeugkollisionen hilfreich ist.
In dem Ausführungsbeispiel wird das Kalman-Filter zum Schätzen des Fahrzeugzustands verwendet. Dies unterdrückt einen Einfluss auf die Beobachtungsfehler bei dem Schätzen, was daher eine höhere Genauigkeit bei dem Schätzen schafft.
Genauer gesagt weist das Unscented Kalman-Filter eine höhere Leistungsfähigkeit beim Schätzen von nichtlinearen Bewegungszuständen von Objekten auf, was daher in dieser Hinsicht ebenso eine höhere Genauigkeit bei dem Schätzen schafft.
Weiterhin wird, wie es beschrieben worden ist, das gleichmäßige Kreisbewegungsmodell verwendet, um das Kalman-Filter aufzubauen, und wird das aufgebaute Kalman-Filter für das Schätzen verwendet. Daher kann das Bewegungsmodell vereinfacht werden, während die Fahrzeugkurvenfahrtbewegungen immer noch auf eine zuverlässige und genaue Weise geschätzt werden.
In dem Ausführungsbeispiel, wie es beschrieben worden ist, kann als Reaktion auf eine Winkelgeschwindigkeit von null, die in dem letzten Ausführungszyklus geschätzt wird, das Bewegungsmodell zum Schätzen des Fahrzeugzustands von dem nichtlinearen Bewegungsmodell zu einem im Voraus eingestellten linearen Bewegungsmodell umgeschaltet werden. Es ist dadurch möglich, Fahrzeugbewegungszustände in einem weiten Bereich von Bewegungen zu schätzen, die die lineare Bewegung und die Kurvenfahrtbewegung beinhalten.
Im Übrigen basiert die Verarbeitung in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel auf der Bedingung, in der vier oder mehrere Reflexionspunkte gemessen werden sollten.
Jedoch ist dies keine maßgebliche Bedingung. Die Anzahl von gemessenen Reflexionspunkten kann zwei oder drei sein.
In dem Fall von zwei Reflexionspunkten berechnet die CPU 25a die Länge, die Richtung und den Mittelpunkt eines Segments, das die zwei Reflexionspunkte verbindet, in Schritt S120, anstelle eines Verwendens des Verfahrens von kleinsten Quadraten. Dann wird Schritt S1300 für das Zweisegment-Berechnungsverfahren übersprungen und werden in dem Verfahren von Schritt S1400 bis Schritt S1700 die Verfahren bezüglich der Ergebnisse des Zweisegment-Berechnungsverfahrens ebenso weggelassen. Das heißt, das einzige Verfahren, das durchgeführt wird, ist, dass es selektiv bestimmt wird, dass das Segment, das in Schritt S120 erzielt wird, entweder die vordere/hintere Oberfläche des Fahrzeugs oder die Fahrzeugseitenoberfläche annähert. Die anderen Verfahren sind die gleichen wie diejenigen in dem Beschriebenen.
In dem Fall von drei Reflexionspunkten führt die CPU 25a die folgende Verarbeitung anstelle des Zweisegment-Berechnungsverfahrens aus. Es gibt drei Segmente, die durch Verbinden von zwei Punkten von allen der drei Reflexionspunkte erzielt werden, so dass die drei Segmente bezeichnet sind. Von den drei Segmenten werden zwei Segmente durch zum Beispiel Bestimmen einer Kombination der zwei Segmente ausgewählt, welche einen spitzen Winkel bilden, welcher sich am nächsten zu 90 Grad befindet. Die Verfahren in Schritt S1400 und nachfolgenden Schritten sind die gleichen wie diejenigen, die erläutert worden sind.
Verfahren, die erforderlich sind, wenn das Bestimmen in Schritt S1710 NEIN ist, sind in dem vorhergehenden Ausführungsbeispiel nicht erläutert worden. In diesem Fall kann das Fahrzeugzustands-Schätzverfahren unterbrochen werden und kann, wenn es festgestellt wird, dass es kein Objekt gibt, das ein Fahrzeug in dem vorderen Feld zeigt, das Messen erneut gestartet werden, wobei die letzten Zustandsgrößen x_s(t, t – 1), welche in dem letzten Fahrzeugzustands-Schätzverfahren erzielt worden sind, als die derzeitigen Zustandsgrößen x_s(t, t) ausgegeben werden.
Weiterhin können die Verfahren in Schritten S1845 und S1847 nicht durchgeführt werden, solange die Werte von x_s(t, t – 1) nicht in dem RAM 25c gespeichert sind. In diesem Fall können die Verfahren danach weggelassen werden, während die beobachteten Werte z(t) in dem RAM 25c gespeichert werden, bevor die Verfahren in dem derzeitigen Ausführungszyklus enden. Als Ergebnis sind in dem nächsten Fahrzeugzustands-Schätzverfahren die Verfahren in Schritten S1845 und S1847 ausführbar. Im Übrigen werden, wenn das Unscented Kalman-Filter sein Anfangsverfahren durchführt, vorbestimmte Anfangswerte zu den Geschwindigkeiten v_x, y_x und der Winkelgeschwindigkeit ω gegeben und werden erforderliche vorhergesagte Werte durch beobachtete Werte ersetzt, um die Zustandsgrößen x_s zu erzielen.
Weiterhin ist es in dem Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren erforderlich, die vorhergesagten Werte für den Fahrzeugzustand aufzuweisen. Wenn diese vorhergesagten Werte noch nicht in dem RAM 25c gespeichert worden sind, werden das Wahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren und das Nachherwahrscheinlichkeits-Berechnungsverfahren übersprungen, so dass die Verarbeitung zu dem Auswahlverfahren fortschreitet, wobei die Vorherwahrscheinlichkeit P, die auf die Nachherwahrscheinlichkeit P₀ festgelegt ist, unverändert bleibt.
In dem vorhergehenden Ausführungsbeispiel bilden Schritte S1400 bis S1842 funktional eine Schätzeinrichtung gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung. Schritte S120 bis S1865 bilden funktional eine Schätzeinrichtung gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung. Schritt S110 bildet funktional eine Messeinrichtung, Schritte S120 bis S1300 bilden funktional eine Analyseeinrichtung, Schritte S1400 bis S1600 bilden funktional eine Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung, Schritt S1700 bildet funktional eine Auswahleinrichtung und Schritte S1845 bis S1865 und S190 bilden funktional eine Vorhersageeinrichtung.
Die vorliegende Erfindung kann in mehreren anderen Formen realisiert werden, ohne den Umfang von ihr zu verlassen. Die Ausführungsbeispiele und Ausgestaltungen, die so weit beschrieben worden sind, sind daher lediglich veranschaulichend und nicht beschränkend gedacht, da der Umfang der Erfindung durch die beiliegenden Ansprüche anstatt durch die ihnen vorhergehende Beschreibung definiert wird. Alle Änderungen, die innerhalb des Umfangs der Ansprüche fallen, oder Äquivalente von derartigen Umfängen, sind daher als durch die Ansprüche eingeschlossen gedacht.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

- JP 2007-210275 [0001]
- JP 2002-99986 [0003]

Claims

Schätzvorrichtung zum Schätzen eines Zustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, welches vor der Schätzvorrichtung vorhanden ist, die aufweist: eine Messeinrichtung zum Messen von Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen auf einem zu verfolgenden Objekt durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt, das sich vorne in dem vorderen Feld befindet; eine Analyseeinrichtung zum Erzielen einer Position, einer Richtung und einer Größe eines grafischen Musters durch Annähern eines grafischen Musters an ein Profilmuster des sich vorne befindenden Objekts, wobei das grafische Muster als ein Profil eines Fahrzeugs modelliert ist, eine Richtung und eine Größe des grafischen Musters unbekannt sind, das Profilmuster durch die Positionskoordinaten ausgedrückt ist, die von der Messeinrichtung gemessen werden; und eine Schätzeinrichtung zum Schätzen einer Position des Fahrzeugs, einer Richtung des Fahrzeugs und einer einer Gesamtlänge und einer Gesamtbreite des Fahrzeugs auf der Grundlage der Position, der Richtung und der Größe des grafischen Musters, das von der Analyseeinrichtung erzielt wird, als den Zustand des sich vorne befindenden Fahrzeugs.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Analyseeinrichtung dazu ausgelegt ist, i) als das grafische Muster ein erstes Grafikmuster, das aus einem Einzelsegment besteht, das eine Oberfläche des Fahrzeugs modelliert, und ein zweites Grafikmuster zu verwenden, das L-förmig ist und aus einem Paar von zueinander senkrechten Segmenten besteht, die eine vordere oder hinteren Oberfläche des Fahrzeugs und eine Straßenoberfläche des Fahrzeugs modellieren, um das Profilmuster des Objekts durch jedes der ersten und zweiten Grafikmuster anzunähern, und ii) die Position, Richtung und Größe von jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und einen Näherungsfehler zwischen jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und dem angenäherten Profilmuster zu erzielen und die Schätzeinrichtung dazu ausgelegt ist, die Position des Fahrzeugs, die Richtung des Fahrzeugs und mindestens eine der Gesamtlänge und der Gesamtbreite des Fahrzeugs auf der Grundlage der erzielten Position, Richtung und Größe von jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und dem erzielten Näherungsfehler zu schätzen.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 2, wobei die Analyseeinrichtung dazu ausgelegt ist, eine Position, Richtung und Länge von jedem Segment, das jedes der ersten und zweiten Grafikmuster bildet, und einen Näherungsfehler zwischen jedem Segment, das jedes der ersten und zweiten Grafikmuster bildet, und dem Profilmuster als die Position, Richtung und Größe von jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und dem Näherungsfehler zwischen jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und dem angenäherten Profilmuster zu erzielen, und die Schätzeinrichtung dazu ausgelegt ist, die Position des Fahrzeugs, die Richtung des Fahrzeugs und mindestens eine der Gesamtlänge und der Gesamtbreite. des Fahrzeugs auf der Grundlage der erzielten Position, Richtung und Länge von jedem Segment von jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und den Näherungsfehler zwischen jedem Segment, das jedes der ersten und zweiten Grafikmuster bildet, und dem Profilmuster zu schätzen.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 3, wobei die Schätzeinrichtung aufweist eine Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment ein Segment ist, das die vordere oder hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und einer Wahrscheinlichkeit, dass jedes Segment ein Segment ist, das die Seitenoberfläche des Fahrzeugs annähert, auf der Grundlage der Position, Richtung und Länge von dem jedem Segment und des Näherungsfehlers zwischen jedem Segment und dem Profilmuster; für jedes der drei Segmente der ersten und zweiten Grafikmuster, eine Auswahleinrichtung zum Auswählen eines wahrscheinlichsten Grafikmusters, das auf das Profil des Fahrzeugs gerichtet ist, aus einem Satz der Grafikmuster als Reaktion auf berechnete Wahrscheinlichkeiten durch die Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung unter einer Bedingung, in der das Objekt als ein Fahrzeug erachtet wird; und eine Einrichtung zum Schätzen der Position des Fahrzeugs, der Richtung des Fahrzeugs und mindestens einer der Gesamtlänge und der Gesamtbereite des Fahrzeugs auf der Grundlage der erzielten Position, Richtung und Länge von jedem Segment von jedem der ersten und zweiten Grafikmuster und des Näherungsfehlers zwischen jedem Segment, das jedes der ersten und zweiten Grafikmuster bildet, und dem Profilmuster, als das ausgewählte Grafikmuster.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Messeinrichtung wiederholt in Ausführungszyklen betreibbar ist und die Analyseeinrichtung und die Schätzeinrichtung zusammen wiederholt mit dem Wiederholen der Messeinrichtung betreibbar sind, die Vorrichtung eine Vorhersageeinrichtung zum Vorhersagen des Zustands des Fahrzeugs in dem nächsten Ausführungszyklus der Messeinrichtung durch Anwenden des Zustands des Fahrzeugs, der von der Schätzeinrichtung in dem letzten Zyklus geschätzt wird, an einem vorbestimmten Bewegungsmodell des Fahrzeugs vor einem Schätzen des Zustands des Fahrzeug aufweist, und die Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung dazu ausgelegt ist, die Wahrscheinlichkeit auf der Grundlage der Position, Länge und Richtung von jedem Segment und des Näherungsfehlers zwischen jedem Segment und dem Profilmuster, welche in dem derzeitigen Ausführungszyklus erzielt werden, und dem Zustand des Fahrzeugs, der von der Schätzeinrichtung geschätzt wird, zu berechnen.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 5, wobei die Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung aufweist eine Einrichtung zum Berechnen der Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage der Länge von jedem Segment und des Näherungsfehlers, der durch die Analyseeinrichtung erzielt wird, für jedes Segment, eine Einrichtung zum Berechnen einer Wahrscheinlichkeit, die jeder Vorherwahrscheinlichkeit entspricht, auf der Grundlage der Position, Richtung und Länge von jedem Segment, die von der Analyseeinrichtung erzielt werden, und des Zustands des Fahrzeugs, der von der Schätzeinrichtung geschätzt wird, für jedes Segment, eine Einrichtung zum Berechnen einer Nachherwahrscheinlichkeit, dass jedes Segment die vordere oder hintere Oberfläche des Fahrzeugs annähert, und einer Nachherwahrscheinlichkeit, dass jedes Segment die Seitenoberfläche des Fahrzeugs annähert, durch Anwenden eines Bayesschen Schätzverfahrens an den berechneten Vorherwahrscheinlichkeiten und den berechneten Wahrscheinlichkeiten für jedes Segment als die Wahrscheinlichkeiten.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 6, wobei die Vorhersageeinrichtung dazu ausgelegt ist, den Zustand des Fahrzeugs, der in der Vergangenheit von der Schätzeinrichtung geschätzt wird, zu verwenden, um i) gemäß dem vorbestimmten Bewegungsmodell den Zustand des Fahrzeugs, der von der Schätzvorrichtung in dem nächsten Ausführungszyklus zu schätzen ist, vorherzusagen und ii) gemäß dem vorbestimmten Bewegungsmodell eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs, die von der Schätzeinrichtung in dem nächsten Ausführungszyklus zu schätzen ist, vorherzusagen, und die Wahrscheinlichkeits-Berechnungseinrichtung dazu ausgelegt ist, für jedes Segment die Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage i) des Zustands des Fahrzeugs und der Fahrtrichtung des Fahrzeugs, die beide von der Vorhersageeinrichtung vorhergesagt werden, und ii) der Richtung, Position und Länge von jedem Segment zu berechnen, die von der Analyseeinrichtung in dem derzeitigen Ausführungszyklus erzielt werden.
Vorrichtung zum Schätzen eines Bewegungszustands eines Fahrzeugs, das sich in einem vorderen Feld befindet, welches vor der Schätzvorrichtung vorhanden ist, die aufweist: eine Messeinrichtung zum Messen von Positionskoordinaten einer Mehrzahl von Positionen auf einer Oberfläche eines zu verfolgenden Objekts durch Abstrahlen von Radarwellen zu dem vorderen Feld und Empfangen von reflektierten Radarwellen von einem Objekt, das sich vorne in dem vorderen Feld befindet; und eine Schätzeinrichtung zum Schätzen des Bewegungszustands des Fahrzeugs auf der Grundlage der Positionskoordinaten, die von der Messeinrichtung gemessen werden, und eines vorbestimmten nichtlinearen Bewegungsmodells für das Fahrzeug.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 8, wobei die Schätzeinrichtung dazu ausgelegt ist, als den Bewegungszustand des Fahrzeugs zusätzlich zu der Winkelgeschwindigkeit eine oder mehrere aus einer Gruppe von physikalischen Größen zu schätzen, die aus einer Position des Fahrzeugs, einer Richtung des Fahrzeugs, einer Geschwindigkeit des Fahrzeugs und einer Fahrtrichtung des Fahrzeugs besteht.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 8, wobei die Schätzeinrichtung ein Kalman-Filter verwendet, das an dem nichtlinearen Bewegungsmodell angewendet wird, um den Zustand des Fahrzeugs zu schätzen.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 8, wobei das Kalman-Filter ein Unscented Kalman-Filter ist.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 10, wobei das nichtlineare Bewegungsmodell ein gleichmäßiges Kreisbewegungsmodell ist.
Schätzvorrichtung nach Anspruch 10, wobei die Messeinrichtung wiederholt in Ausführungszyklen betreibbar ist und die Schätzeinrichtung zusammen mit dem Wiederholen der Messeinrichtung wiederholt betreibbar ist, und die Schätzeinrichtung eine Einrichtung zum Bestimmen, ob die Winkelgeschwindigkeit, die in dem derzeitigen Ausführungszyklus geschätzt wird, null ist oder nicht; eine Einrichtung zum Ändern des Bewegungsmodells, um den Zustand des Fahrzeugs zu schätzen, von dem nichtlinearen Bewegungsmodell zu einem vorbestimmten linearen Bewegungsmodell, wenn die Winkelgeschwindigkeit, die in dem derzeitigen Ausführungszyklus geschätzt wird, null ist; und eine Einrichtung zum Schätzen eines Zustands des Fahrzeugs gemäß dem linearen Bewegungsmodell aufweist.