JP5642324B2 - Vehicle approach notification device - Google Patents
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Description
本発明は、ハイブリッド自動車、電気自動車、電動バイクなど静粛性の高い電動移動体において、音を発生させて歩行者などにその存在を知らせるための車両接近通報装置に関するものである。 The present invention relates to a vehicle approach notification device for generating a sound and notifying a pedestrian or the like of an electric mobile body having high quietness such as a hybrid vehicle, an electric vehicle, and an electric motorcycle.
近年、電動自転車、電動カート等の開発実用化に続き、電動バイクや電動自動車等、各種移動体としての乗り物が電動化されつつある。具体的には、内燃機関を動力源とする自動車に代わって、ガソリンエンジンと電動モータとを動力源とするハイブリッド自動車や、家庭電源もしくはガソリンスタンドや電力供給スタンドなどに設置された充電器により充電される電池によって動作する電動モータを動力源とした電気自動車、もしくは、水素ガスなどを燃料とする燃料電池で発電しながら走行する燃料電池自動車などが順次開発され、ハイブリッド自動車や電気自動車などは、その一部が既に実用化され、普及し始めている。 In recent years, following the development and practical use of electric bicycles and electric carts, vehicles such as electric motorcycles and electric automobiles are being electrified. Specifically, instead of a vehicle using an internal combustion engine as a power source, charging is performed by a hybrid vehicle using a gasoline engine and an electric motor as a power source, or a charger installed at a household power source or a gasoline station or power supply station. Electric vehicles powered by electric motors powered by batteries, or fuel cell vehicles that run while generating power from fuel cells that use hydrogen gas or the like as fuel, are being developed sequentially. Some of them have already been put into practical use and are beginning to spread.
従来の内燃機関を動力源とするガソリン車やディーゼル車などは、動力源自身が放出するエンジン音や排気音、更には走行中のロードノイズ等が発生するため、街中を歩行する歩行者や自転車に乗っている人などは自動車のエンジン音や排気音などにより、車両の接近を認識することができる。しかし、ハイブリッド自動車の場合、低速走行時には、エンジンによる走行ではなく電動モータによる走行モードとなり、エンジン音や排気音等が発生せず、また、電気自動車や燃料電池自動車等に至っては全運転領域において電動モータによって走行することから、いずれの自動車も、非常に静粛性の優れた電動移動体となっている。しかしながら、このような静粛性の優れた移動体の周辺に存在する歩行者や自転車運転者等は、音の発生が少なく静粛性の高い電動モータにより走行するハイブリッド自動車や電気自動車や燃料電池自動車などの電動移動体の接近を音によって認識することができないことから、静粛性の高い移動体と歩行者等との接触事故などが発生する原因となる。 Conventional gasoline and diesel vehicles that use an internal combustion engine as a power source generate engine noise and exhaust noise emitted by the power source itself, and road noise while driving. A person on the road can recognize the approach of the vehicle by the engine sound or exhaust sound of the automobile. However, in the case of a hybrid vehicle, when driving at a low speed, it is not a driving mode by an engine but a driving mode by an electric motor, so that no engine noise or exhaust noise is generated. Since the vehicle is driven by the electric motor, any of the automobiles is an electric mobile body that is extremely quiet. However, pedestrians, bicycle drivers, etc. that exist around such moving bodies with excellent quietness, such as hybrid cars, electric cars, fuel cell cars, etc. that run with an electric motor with low noise generation and high quietness Since the approach of the electric vehicle cannot be recognized by sound, a contact accident between a highly quiet moving body and a pedestrian or the like may occur.
このため、ハイブリッド自動車、燃料電池自動車、電気自動車などが備えている静粛性が弊害となる上記のような問題を解決するため、従来の自動車などに備えられ運転者の意思で警報を発するクラクション以外の、運転者の意思とは関係なく動作する車両接近通報装置が種々提案されている。 For this reason, in order to solve the above-mentioned problems in which the quietness of hybrid vehicles, fuel cell vehicles, electric vehicles, etc. is harmful, other than the horn that is provided in conventional vehicles etc. and issues a warning at the driver's will Various vehicle approach notification devices have been proposed that operate independently of the driver's intention.
車両接近通報装置において、歩行者などに自車両の存在を報知するための報知音を、従来のエンジン音を疑似した音として発生させるようにしたものがある。例えば、特許文献1では、モータ回転数に応じた周波数を有し、アクセル開度に応じた振幅の疑似音信号と、車速センサとにより検出された車速に応じた周波数を有し、アクセル開度に応じた振幅の疑似音信号と、をコンピュータで生成し、アンプを経てスピーカより出力する。モータ回転数に基づく疑似音とするか車速に基づく疑似音とするかは、スイッチにより選択する。また、モータ回転数に基づく周波数と車速に基づく周波数とを有する疑似音を発してもよい旨が記載されている。また、特許文献2では、アクセルとブレーキの情報を基に、特にブレーキ操作の緊急度を判断して警報音を制御する技術が記載されている。
In some vehicle approach notification devices, a notification sound for notifying a pedestrian or the like of the presence of the host vehicle is generated as a sound simulating a conventional engine sound. For example,
従来の車両接近通報装置から発生する報知音は、車速信号、アクセル開度信号やブレーキの情報といった車両から得られる信号に連動させて、ピッチと音量を変化させる。これらの車両信号は取得する周期の時間分解能が悪い、すなわち車両信号の取得する周期が長いと、報知音の変化が滑らかでなく、段階的になる問題がある。それを解決する方法として、内挿や外挿といった演算処理を用いることが考えられる。しかし、それらの方法には次の課題が存在する。内挿は、より誤差の小さい値を推定することができるが、少なくとも1周期以上の大幅な遅延が発生する。一方、外挿は、遅延は発生しないが推定誤差が大きいため、音とび現象が発生する。ここでの音とびとは、音量や音程の変化が不連続になることを指す。車両接近通報装置については種々提案されているが、車両接近通報装置に取得された取得信号の時間分解能を改善し、且つ、従来の内挿や外挿の課題を解決する車両接近通報装置は提案されていない。 The notification sound generated from the conventional vehicle approach notification device changes the pitch and volume in conjunction with signals obtained from the vehicle such as a vehicle speed signal, an accelerator opening signal, and brake information. When these vehicle signals have poor time resolution of the acquisition period, that is, when the acquisition period of the vehicle signal is long, there is a problem that the change of the notification sound is not smooth and becomes stepwise. As a method for solving this, it is conceivable to use arithmetic processing such as interpolation and extrapolation. However, these methods have the following problems. Interpolation can estimate a value with a smaller error, but causes a significant delay of at least one period. On the other hand, the extrapolation does not cause a delay, but the estimation error is large, so that a sound skip phenomenon occurs. The sound skip here means that the change in volume and pitch becomes discontinuous. Various vehicle approach reporting devices have been proposed, but a vehicle approach reporting device that improves the time resolution of the acquired signal acquired by the vehicle approach reporting device and solves the problems of conventional interpolation and extrapolation is proposed. It has not been.
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、車両接近通報装置の取得信号の時間分解能が悪い場合でも、時間分解能を改善し、且つ、時間遅延や音とびの問題を解決することを目的としている。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems. Even when the time resolution of the acquisition signal of the vehicle approach notification device is poor, the time resolution is improved, and there is a problem of time delay and skipping. The purpose is to solve.
本発明に係る車両接近通報装置は、電動移動体の車両信号を取得周期毎に取得し、取得信号を出力する車両信号取得部と、取得信号の信号処理を行う信号処理部と、を備え、信号処理部は、車両信号の傾きに基づいて次回取得する車両信号の推定値を算出し、今回算出された推定値である次回推定値と、前回算出された推定値である今回推定値とを用いて内挿処理を行うことを特徴とする。 A vehicle approach notification device according to the present invention includes a vehicle signal acquisition unit that acquires a vehicle signal of an electric vehicle for each acquisition cycle and outputs an acquisition signal, and a signal processing unit that performs signal processing of the acquisition signal, The signal processing unit calculates an estimated value of the vehicle signal to be acquired next time based on the inclination of the vehicle signal, and calculates the next estimated value that is the estimated value calculated this time and the current estimated value that is the previously calculated estimated value. And performing an interpolation process.
本発明に係る車両接近通報装置によれば、車両信号の傾きに基づいて次回取得する車両信号の推定値を算出し、次回推定値と今回推定値とを用いて内挿処理を行うので、取得信号の時間分解能が悪い場合でも、時間分解能を改善し、且つ、時間遅延や音とびの問題を解決することができる。 According to the vehicle approach notification device according to the present invention, the estimated value of the vehicle signal to be acquired next time is calculated based on the inclination of the vehicle signal, and the interpolation process is performed using the next estimated value and the current estimated value. Even when the time resolution of the signal is poor, the time resolution can be improved and the problems of time delay and skipping can be solved.
実施の形態1.
図1は本発明の実施の形態1による車両接近通報装置の構成の概要を示すブロック図であり、図2は電動移動体に搭載された車両接近通報装置を示す概念図である。車両接近通報装置100は、電気自動車やハイブリッド自動車などのように、少なくとも一部の駆動力を電動機によって発生する電動移動体200に備えられている。車両接近通報装置100は、報知音信号を出力する報知音制御ユニット10と、その報知音信号によって報知音を車外に発生するスピーカなどの発音体40を備えている。ここでの報知音は車両の走行状態を想起させる音を示す。報知音は従来の自動車のエンジン音を想起させる音でも良いし、そうでなくても良い。
FIG. 1 is a block diagram showing an outline of the configuration of a vehicle approach notification device according to
報知音制御ユニット10は、車両信号20を取得し、車両信号20の取得信号を出力する車両信号取得部1と、取得信号の信号処理を行う信号処理部2と、調整情報テーブル3から調整情報を取得して、報知音を変化させるためのピッチや音量の倍率を算出する調整情報取得部4と、報知音データ5をピッチや音量の倍率に基づいて報知音を生成する報知音生成部6と、報知音生成部6により生成した報知音を発音体40に出力する報知音出力部7とを備える。車両信号20は、車両から取得される車両の挙動を示す情報である。車両信号20は、車速信号やアクセル開度信号、ブレーキ信号の各信号、もしくはこれら複数の信号を表す。車両信号20は、ハードワイヤから取得される信号でも良いし、CAN(Controller Area Network)バスやLIN(Local Interconnect Network)バスなどといった車載通信から取得される信号でも良い。車両信号20は車両信号取得部1により取得される。
The notification
車両接近通報装置100の動作を説明する。車両信号取得部1は、車両信号20を取得周期T毎に取得する。信号処理部2は車両信号取得部1により取得した車両信号20の取得信号の時間分解能を向上させる信号処理を行う。信号処理部2は、取得した車両信号20の傾きにより、次回の車両信号の信号値を推定し、この推定値と前回の推定値の内挿処理を行うことにより、車両信号20の取得信号の時間分解能を改善させる。調整情報取得部4は、信号処理部2から得られた情報(処理信号値)に連動して報知音を変化させるためのピッチや音量の倍率を調整情報テーブル3から算出する。また、調整情報取得部4は、報知音生成部6にピッチや音量の倍率を出力する。
The operation of the vehicle
報知音データ5は、報知音を生成するための元となる音素を指し、これは1つでも複数でも良い。音素は、従来のエンジン音を想起するものだけに制限されず、正弦波やホワイトノイズ、メロディ音など、どのようなものでも良い。また報知音データは、内部メモリや外部メモリのROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)に保存されたデータでも良いし、リアルタイムに入力されるデータでも良い。
The
報知音生成部6は、調整情報取得部4から取得したピッチや音量の倍率から報知音データ5のピッチや音量を調整し、報知音出力部7に出力する。報知音データ5が複数の場合、報知音生成部6はピッチや音量の調整のほか、音素の合成処理を行っても良い。報知音出力部7は、報知音生成部6により生成された報知音の最終的な音圧の調整を行い、報知音を発音体40に出力する。発音体40は、報知音を再生ための車外に取り付けられたスピーカを示す。発音体40は1つでも良いし、複数あっても良い。
The notification
信号処理部2について詳しく説明する。図3を用いて、車両信号20の取得信号を説明する。車両信号20の取得信号は、車両信号20を取得周期T毎に取得した信号値(適宜、取得値とも称する)の集合である。図3は、車両信号波形及び車両信号の取得波形の例を示す図である。横軸は時間であり、縦軸は信号値である。図3は、車両信号20の取得周期Tが200msの例であり、この場合の取得信号の時間分解能は200msである。図3の黒丸は、車両信号取得部1により取得した車両信号20の信号値である。車両信号20の波形は、本来車両信号波形51のように滑らかであるが、車両信号取得部1における取得信号の時間分解能が悪い場合、取得信号の波形は、取得波形52のように段階的な変化となる。この段階的な変化は最終的に報知音に現れる。そのため信号処理部2では、取得した車両信号20の信号値から得られる情報に基づいて取得信号の時間分解能を良くして、車両信号波形51の形(理想値)に近づける処理を行う。
The
車両信号20の取得信号の時間分解能が悪い場合における内挿処理(補間処理とも呼ばれる)について説明する。図4は内挿処理波形の例を示す図であり、図5は内挿処理のフローチャートである。図4において、横軸は時間であり、縦軸は信号値である。内挿処理波形53は、車両信号20の信号値を時間遅延54だけ遅延させて内挿処理を行った波形である。内挿処理は、図5のステップS001、S002、S003の処理を行う。ステップS001にて、車両信号取得部1から現在(nサンプル目)の信号値x(n)と、前回(n−1サンプル目)の信号値x(n−1)を取得する。ステップS002にて、処理信号値の変化量δを計算し、変化量δを更新する。取得周期T毎に車両信号20のデータ数を拡張する拡張データ数をmとすると、変化量δは式(1)のように表せる。
δ=(x(n)−x(n−1))/(m+1) ・・・(1)An interpolation process (also referred to as an interpolation process) when the time resolution of the acquisition signal of the
δ = (x (n) −x (n−1)) / (m + 1) (1)
例えば、取得周期T毎に車両信号20のデータ数を拡張する拡張データ数mを3とすると、変化量δは式(2)のように表せる。
δ=(x(n)−x(n−1))/4 ・・・(2)For example, when the expansion data number m that expands the number of data of the
δ = (x (n) −x (n−1)) / 4 (2)
ステップS003にて、現在(nサンプル目)の処理信号値の数を以下のように、拡張する。拡張データ数mを3とすると、処理信号値の数は、m+1、すなわち4になる。4つの処理信号値0(x0(n))、処理信号値1(x1(n))、処理信号値2(x2(n))、処理信号値3(x3(n))は、それぞれ式(3)〜(6)のように表せる。
x0(n)=x(n−1) ・・・(3)
x1(n)=x(n−1)+(m−2)*δ
=x(n−1)+δ ・・・(4)
x2(n)=x(n−1)+(m−1)*δ
=x(n−1)+2*δ ・・・(5)
x3(n)=x(n−1)+m*δ
=x(n−1)+3*δ ・・・(6)In step S003, the number of current processing signal values (n-th sample) is expanded as follows. When the number of extended data m is 3, the number of processed signal values is m + 1, that is, 4. Four processing signal values 0 (x0 (n)), processing signal value 1 (x1 (n)), processing signal value 2 (x2 (n)), and processing signal value 3 (x3 (n)) are respectively expressed by the formulas ( It can be expressed as 3) to (6).
x0 (n) = x (n-1) (3)
x1 (n) = x (n-1) + (m-2) * δ
= X (n-1) + δ (4)
x2 (n) = x (n-1) + (m-1) * δ
= X (n-1) + 2 * δ (5)
x3 (n) = x (n-1) + m * δ
= X (n-1) + 3 * δ (6)
図4は、車両信号20の取得周期Tが200msであり、拡張データ数mが3である例である。信号処理部2で内挿処理を行うことにより、取得信号の時間分解能を改善している。内挿処理は、車両信号20の取得値を1周期分遅らせて、信号値の間の値を線形補間しているため、誤差が小さい。しかし1周期分、信号値を遅らせるため、車両信号20の取得信号の時間分解能が悪い場合、例えば図3、図4のように取得周期Tが200msの場合には、大幅な時間遅延が発生してしまう。このことから、内挿処理は可能な限り早いレスポンスが要求されるアクセル開度などの信号を取得し、この取得信号の時間分解能の改善処理には不向きである。
FIG. 4 shows an example in which the acquisition period T of the
車両信号20の取得信号の時間分解能が悪い場合における外挿処理(補外処理とも呼ばれる)について説明する。図6は外挿処理波形の例を示す図であり、図7は外挿処理のフローチャートである。図6において、横軸は時間であり、縦軸は信号値である。外挿処理波形55は、車両信号20の信号値に対して外挿処理を行った波形である。外挿処理は、図7のステップS001、S002、S004の処理を行う。外挿処理のステップS001、S002は、図5の内挿処理と同様である。
An extrapolation process (also called extrapolation process) when the time resolution of the acquisition signal of the
ステップS004にて、現在(nサンプル目)の処理信号値の数を以下のように、拡張する。拡張データ数mを3とすると、処理信号値の数は、m+1、すなわち4になる。4つの処理信号値0(x0(n))、処理信号値1(x1(n))、処理信号値2(x2(n))、処理信号値3(x3(n))は、それぞれ式(7)〜(10)のように表せる。
x0(n)=x(n) ・・・(7)
x1(n)=x(n)+(m−2)*δ
=x(n)+δ ・・・(8)
x2(n)=x(n)+(m−1)*δ
=x(n)+2*δ ・・・(9)
x3(n)=x(n)+m*δ
=x(n)+3*δ ・・・(10)In step S004, the number of current processing signal values (n-th sample) is expanded as follows. When the number of extended data m is 3, the number of processed signal values is m + 1, that is, 4. Four processing signal values 0 (x0 (n)), processing signal value 1 (x1 (n)), processing signal value 2 (x2 (n)), and processing signal value 3 (x3 (n)) are respectively expressed by the formulas ( 7) to (10).
x0 (n) = x (n) (7)
x1 (n) = x (n) + (m−2) * δ
= X (n) + δ (8)
x2 (n) = x (n) + (m−1) * δ
= X (n) + 2 * δ (9)
x3 (n) = x (n) + m * δ
= X (n) + 3 * δ (10)
図6は、図4と同様に車両信号20の取得周期Tが200msであり、拡張データ数mが3である例である。信号処理部2で外挿処理を行うことにより、取得信号の時間分解能を改善している。外挿処理は1周期前(前回)に取得した信号値と今回の信号値から1周期後(次回)の信号値を推定し、その推定値と今回の取得値の間を線形補間している。そのため、内挿処理とは異なり、時間遅延は発生しない。しかし1周期後の信号値を推定することから誤差が大きく、図6の破線図形56、57で示した領域のように不連続な値、特に車両信号波形51が下がり傾向の場合における信号値の下降から上昇する値(傾向外上昇値)が発生してしまう。この不連続の値は、音とび現象として報知音にあらわれる。このことから、外挿処理は、車両信号20の車両信号波形51が急激に変化するような車両信号に対して、車両信号20の取得信号の時間分解能を改善する処理には不向きである。
FIG. 6 is an example in which the acquisition cycle T of the
上記で説明した内挿処理と外挿処理のそれぞれの欠点を解決する方法を説明する。図8は本発明の実施の形態1による信号処理波形の例を示す図であり、図9は本発明の実施の形態1による信号処理のフローチャートである。本発明で実施する信号処理を、推定値補間処理と呼ぶことにする。図8において、横軸は時間であり、縦軸は信号値である。信号処理波形58は、車両信号20の信号値に対して実施の形態1の推定値補間処理を行った波形である。実施の形態1の推定値補間処理は、図9のステップS101、S102、S103、S104の処理を行う。推定値補間処理のステップS101は、内挿処理及び外挿処理のステップS001と同様である。
A method for solving the respective disadvantages of the interpolation processing and extrapolation processing described above will be described. FIG. 8 is a diagram showing an example of signal processing waveforms according to the first embodiment of the present invention, and FIG. 9 is a flowchart of signal processing according to the first embodiment of the present invention. The signal processing performed in the present invention will be referred to as estimated value interpolation processing. In FIG. 8, the horizontal axis is time, and the vertical axis is signal value. The
ステップS101にて、車両信号取得部1から現在(nサンプル目)の信号値x(n)(今回取得値)と、前回(n−1サンプル目)の信号値x(n−1)(前回取得値)を取得する。ステップS102にて、次回(n+1サンプル目)の信号値を推定した推定値est_x(n+1)(次回推定値)を、式(11)のように算出する。
est_x(n+1)=(x(n)−x(n−1))+x(n)
=2*x(n)−x(n−1) ・・・(11)
なお、信号値x(n−1)の初回(初期値)については、車両信号20が車速信号であれば0km/h、車両信号20がアクセル開度であれば0%とする。車両信号20がその他の車両信号である場合についても、車両を起動させたときの初期状態を信号値x(n−1)の初期値とすればよい。信号値x(n)や信号値x(n−1)は一定の取得周期T毎に取得されるので、推定値est_x(n+1)は、車両信号20の傾き(x(n)−x(n−1))/Tや周期当たりの傾き(x(n)−x(n−1))に基づくものである。周期当たりの傾きは、今回取得した取得信号の今回取得値(x(n))と前回取得した取得信号の前回取得値(x(n−1))との差分と同じである。In step S101, the current (n-th sample) signal value x (n) (current acquisition value) and the previous (n-1 sample) signal value x (n-1) (previous time) are obtained from the vehicle
est_x (n + 1) = (x (n) −x (n−1)) + x (n)
= 2 * x (n) -x (n-1) (11)
Note that the initial value (initial value) of the signal value x (n−1) is 0 km / h if the
ステップS103にて、処理信号値の変化量δを計算し、変化量δを更新する。取得周期T毎に車両信号20のデータ数を拡張する拡張データ数をmとすると、次回推定値である推定値est_x(n+1)と前回に算出された今回推定値である推定値est_x(n)を用いて、変化量δは式(12)のように表せる。
δ=(est_x(n+1)−est_x(n))/(m+1)・・・(12)In step S103, the change amount δ of the processing signal value is calculated, and the change amount δ is updated. Assuming that the number of extended data that expands the number of data of the
δ = (est_x (n + 1) −est_x (n)) / (m + 1) (12)
例えば、取得周期T毎に車両信号20のデータ数を拡張する拡張データ数mを3とすると、変化量δは式(13)のように表せる。
δ=(est_x(n+1)−est_x(n))/4 ・・・(13)For example, if the number of expansion data m that expands the number of data of the
δ = (est_x (n + 1) −est_x (n)) / 4 (13)
ステップS104にて、現在(nサンプル目)の処理信号値の数を以下のように、拡張する。拡張データ数mを3とすると、処理信号値の数は、m+1、すなわち4になる。4つの処理信号値0(x0(n))、処理信号値1(x1(n))、処理信号値2(x2(n))、処理信号値3(x3(n))は、それぞれ式(14)〜(17)のように表せる。
x0(n)=est_x(n) ・・・(14)
x1(n)=est_x(n)+(m−2)*δ
=est_x(n)+δ ・・・(15)
x2(n)=est_x(n)+(m−1)*δ
=est_x(n)+2*δ ・・・(16)
x3(n)=est_x(n)+m*δ
=est_x(n)+3*δ ・・・(17)In step S104, the number of processing signal values at the present time (nth sample) is expanded as follows. When the number of extended data m is 3, the number of processed signal values is m + 1, that is, 4. Four processing signal values 0 (x0 (n)), processing signal value 1 (x1 (n)), processing signal value 2 (x2 (n)), and processing signal value 3 (x3 (n)) are respectively expressed by the formulas ( 14) to (17).
x0 (n) = est_x (n) (14)
x1 (n) = est_x (n) + (m−2) * δ
= Est_x (n) + δ (15)
x2 (n) = est_x (n) + (m−1) * δ
= Est_x (n) + 2 * δ (16)
x3 (n) = est_x (n) + m * δ
= Est_x (n) + 3 * δ (17)
図8は、図4及び図6と同様に車両信号20の取得周期Tが200msであり、拡張データ数mが3である例である。信号処理部2で推定値補間処理を行うことにより、取得信号の時間分解能を改善すると共に、内挿処理のような遅延が発生せず、外挿処理のような音とび現象も発生していない。推定値補間処理は、外挿処理のように将来の信号値を推定するが、1周期前(前回)に取得した信号値と今回の信号値から1周期後(次回)の信号値を推定する。推定値補間処理は、外挿処理と異なり、今回の推定値est_x(n)との前回の推定値est_x(n−1)を用いて線形補間する。これにより、実施の形態1の信号処理は、取得信号の時間分解能を改善すると共に、内挿処理のような遅延が発生せず、外挿処理のような音とび現象の発生も防ぐことができる。すなわち、実施の形態1の信号処理は、取得信号の時間分解能が悪い場合でも、時間分解能を改善し、且つ、時間遅延や音とびの問題を解決することができる。そのため、この実施の形態1の信号処理(推定値補間処理)は早いレスポンスが必要だったり、急激な変化があったりするような車両信号20にも対応することができる。
FIG. 8 shows an example in which the acquisition period T of the
推定値補間処理について、外挿処理の推定と比較して詳しく説明する。実施の形態1における次回(n+1サンプル目)の推定値est_x(n+1)は、式(11)に示したように、今回(nサンプル目)取得した信号値と前回(n−1サンプル目)取得した信号値との差分(x(n)−x(n−1))に今回(nサンプル目)取得した信号値x(n)を加えることにより算出される。外挿処理では、実際には次回(n+1サンプル目)の信号値は推定しないが、次回(n+1サンプル目)の信号値を、外挿処理方法を適用して推定すると、次のような仮推定値が計算できる。この仮推定値は、x(n)+4*((x(n)−x(n−1))/4)=x(n)+(x(n)−x(n−1))となる。この仮推定値は、推定値補間処理の推定値est_x(n+1)と同じである。 The estimated value interpolation process will be described in detail in comparison with the extrapolation process estimation. The estimated value est_x (n + 1) for the next time (n + 1 sample) in the first embodiment is obtained as the signal value acquired this time (n sample) and the previous time (n-1 sample) as shown in the equation (11). It is calculated by adding the signal value x (n) acquired this time (nth sample) to the difference (x (n) −x (n−1)) from the measured signal value. In the extrapolation process, the next (n + 1 sample) signal value is not actually estimated, but when the next (n + 1 sample) signal value is estimated by applying the extrapolation processing method, the following temporary estimation is performed: The value can be calculated. This temporary estimated value is x (n) +4 * ((x (n) −x (n−1)) / 4) = x (n) + (x (n) −x (n−1)). . This temporary estimated value is the same as the estimated value est_x (n + 1) of the estimated value interpolation process.
外挿処理では、この仮推定値を使わずに、仮推定値に該当する回に取得した信号値x(n+1)を処理信号値0にするので、仮推定値と信号値x(n+1)の差が大きい場合には、急な変化が生じてしまう。また車両信号波形51の傾きの符号が変化する際には、図6の破線図形56、57で示したように、今回(nサンプル目)と次回(n+1サンプル目)の変化量δが共にプラス(もしくはマイナス)であるにもかかわらず、今回(nサンプル目)の処理信号値3と次回(n+1サンプル目)の処理信号値0の傾きがマイナス(もしくはプラス)となり、図6の破線図形56、57で示したような、処理後信号の傾きにおける符号の不連続が生じてしまう。これに対して、推定値補間処理では、今回(nサンプル目)の処理信号値0を前回(n−1サンプル目)に推定した推定値est_x(n)とするので、前回(n−1サンプル目)の処理信号値3と今回(nサンプル目)の処理信号値0との変化は、外挿処理と比較して緩くなる。また処理後信号(信号処理波形)の傾きにおける符号の不連続は発生しない。したがって、推定値補間処理では、外挿処理のような音とび現象の発生を防ぐことができる。
In the extrapolation process, since the signal value x (n + 1) acquired at the time corresponding to the temporary estimated value is set to the
実施の形態1の車両接近通報装置100によれば、電動移動体200の車両信号20を取得周期T毎に取得し、取得信号を出力する車両信号取得部1と、取得信号の信号処理を行う信号処理部2と、を備え、信号処理部2は、車両信号20の傾きに基づいて次回取得する車両信号20の推定値(推定値est_x(n+1))を算出し、今回算出された推定値である次回推定値(推定値est_x(n+1))と、前回算出された推定値である今回推定値(推定値est_x(n))とを用いて内挿処理を行うことを特徴とするので、取得信号の時間分解能が悪い場合でも、時間分解能を改善し、且つ、時間遅延や音とびの問題を解決することができる。
According to the vehicle
実施の形態2.
図10は本発明の実施の形態2による信号処理波形の例を示す図であり、図11は本発明の実施の形態2による信号処理のフローチャートである。実施の形態2の信号処理では、推定値導出の際に係数を追加することにより、推定値誤差を実施の形態1よりも小さくすることができる。図10において、横軸は時間であり、縦軸は信号値である。信号処理波形59は、車両信号20の信号値に対して、後述する係数Coefを0.8とした場合における実施の形態2の推定値補間処理を行った波形である。実施の形態2の推定値補間処理は、図11のステップS101、S102、S103、S104の処理を行う。実施の形態2の推定値補間処理のステップS101、S103、S104は、実施の形態1の推定値補間処理と同様である。
FIG. 10 is a diagram showing an example of signal processing waveforms according to the second embodiment of the present invention, and FIG. 11 is a flowchart of signal processing according to the second embodiment of the present invention. In the signal processing of the second embodiment, the estimated value error can be made smaller than that of the first embodiment by adding a coefficient when deriving the estimated value. In FIG. 10, the horizontal axis is time, and the vertical axis is signal value. The
ステップS102にて、次回(n+1サンプル目)の信号値を推定した推定値est_x(n+1)を、式(18)のように算出する。
est_x(n+1)
=(x(n)−x(n−1))*Coef+x(n)
=(1+Coef)*x(n)−x(n−1) ・・・(18)
ここでCoefは、係数であり、0より大きく1よりも小さい数である。In step S102, an estimated value est_x (n + 1) obtained by estimating the next (n + 1 sample) signal value is calculated as in Expression (18).
est_x (n + 1)
= (X (n) -x (n-1)) * Coef + x (n)
= (1 + Coef) * x (n) -x (n-1) (18)
Here, Coef is a coefficient and is a number larger than 0 and smaller than 1.
実施の形態2における推定値est_x(n+1)は、今回取得した取得信号の今回取得値(x(n))と前回取得した取得信号の前回取得値(x(n−1))との差分に係数Coefを乗算した補正差分に、今回取得値(x(n))を加える演算により求めている。また、実施の形態2における推定値est_x(n+1)は、車両信号20の傾き(x(n)−x(n−1))/Tや周期当たりの傾き(x(n)−x(n−1))に係数Coefを乗算した補正傾きに基づくものである。
The estimated value est_x (n + 1) in
実施の形態2の推定値補間処理における次回(n+1サンプル目)の推定値est_x(n+1)は、係数無しの場合である実施の形態1と比較して追従性が少し劣化するが、すなわち信号処理波形58よりも遅延時間が多少長い信号処理波形59になるが、取得した信号値が大きく変化した場合の推定値誤差を小さくすることができる。実施の形態2の車両接近通報装置100は、実施の形態1と比較して追従性が少し劣化するが、取得した信号値が大きく変化した場合の推定値誤差を小さくすることができる。なお、係数Coefは、例えば、想定される車両の使用状況から決定すればよい。係数Coefの値が小さくなるほど、誤差は小さくなるものの時間遅延が発生する。そのため、係数Coefは想定される車両信号の変化とそれに連動する報知音の変化の許容可能な最大時間遅延から算出すると良い。0.8は、ある車両における時間遅延と誤差のバランスが良い係数Coefの一例である。
The next-time (n + 1 sample) estimated value est_x (n + 1) in the estimated value interpolation process of the second embodiment is slightly less trackable than the first embodiment in which there is no coefficient, ie, signal processing. Although the
実施の形態3.
図12は本発明の実施の形態3による信号処理波形の例を示す図であり、図13は本発明の実施の形態3による信号処理のフローチャートである。実施の形態1の推定値補間処理により算出する推定値は、本来の車両信号20が取りうる範囲よりも大きい値を推定する可能性がある。そこで、実施の形態3では、推定値が所定の閾値よりも大きい値とならないように、または所定の閾値よりも小さい値とならないように、リミッタ処理を行う。図12において、横軸は時間であり、縦軸は信号値である。信号処理波形60は、車両信号20の信号値に対して、信号値の閾値を10とし、信号値が10よりも大きくならないようにした場合における実施の形態3の推定値補間処理を行った波形である。実施の形態3の推定値補間処理は、図13のステップS101、S102、S103、S104、S105の処理を行う。実施の形態3の推定値補間処理のステップS101、S102、S103、S104は、実施の形態1の推定値補間処理と同様である。
FIG. 12 is a diagram showing an example of signal processing waveforms according to the third embodiment of the present invention, and FIG. 13 is a flowchart of signal processing according to the third embodiment of the present invention. There is a possibility that the estimated value calculated by the estimated value interpolation process of the first embodiment is larger than the range that the
ステップS105において、リミッタ処理を行う。例えば、信号値に上限を設ける場合を説明する。信号値の閾値を上限閾値s1とし、ステップS104で算出した各処理信号値が上限閾値s1より大きくなった場合に各処理信号値を上限閾値s1にする。また、信号値に下限を設ける場合には、例えば以下のようにする。信号値の閾値を下限閾値s2とし、ステップS104で算出した各処理信号値が下限閾値s2より小さくなった場合に各処理信号値を下限閾値s2にする。信号値に上限及び下限を設ける場合には、例えば以下のようにする。信号値の大きい側の閾値を上限閾値s1とし、小さい側の閾値を下限閾値s2とし、リミッタ処理を行う。このリミッタ処理は、ステップS104で算出した各処理信号値が上限閾値s1より大きくなった場合に各処理信号値を上限閾値s1にすると共に、ステップS104で算出した各処理信号値が下限閾値s2より小さくなった場合に各処理信号値を下限閾値s2にする。これにより、実施の形態3の車両接近通報装置100は、車両信号20の取得信号の時間分解能を向上させる信号処理後に、異常値が出力されるのを防ぐことができる。
In step S105, limiter processing is performed. For example, a case where an upper limit is set for the signal value will be described. The threshold value of the signal value is set to the upper limit threshold value s1, and when each processed signal value calculated in step S104 is larger than the upper limit threshold value s1, each processed signal value is set to the upper limit threshold value s1. Moreover, when providing a lower limit in a signal value, it carries out as follows, for example. The threshold value of the signal value is set to the lower limit threshold value s2, and when each processed signal value calculated in step S104 is smaller than the lower limit threshold value s2, each processed signal value is set to the lower limit threshold value s2. When an upper limit and a lower limit are provided for the signal value, for example, the following is performed. The limiter process is performed by setting the threshold value on the side with the larger signal value as the upper limit threshold value s1 and the threshold value on the smaller side as the lower limit threshold value s2. In the limiter process, when each processing signal value calculated in step S104 becomes larger than the upper limit threshold s1, each processing signal value is set to the upper limit threshold s1, and each processing signal value calculated in step S104 is more than the lower limit threshold s2. When it becomes smaller, each processing signal value is set to the lower limit threshold s2. Thereby, the vehicle
例えば、車両信号20がアクセル開度の場合、本来の入力範囲の最小値は0%であり、また本来の入力範囲の最大値は100%である。この場合は、上限閾値s1は100%であり、下限閾値s2は0%である。したがって、ステップS104で算出した処理信号値が、本来の入力範囲の最小値である0%よりも小さい値を推定した場合は、0%になるように処理すれば良い。また、ステップS104で算出した処理信号値が、本来の入力範囲の最大値である100%よりも大きい値を推定した場合は、100%になるように処理すれば良い。車速信号も同様に、本来の入力範囲の最小値である0km/hよりも小さい値を推定した場合は、0km/hになるように処理すれば良い。
For example, when the
実施の形態4.
図14は、本発明の実施の形態4による車両接近通報装置の構成の概要を示すブロック図である。実施の形態4の車両接近通報装置100は、信号処理部2と調整情報取得部4の間にフィルタ処理部11が設けられた点で、実施の形態1〜3の車両接近通報装置100と異なる。フィルタ処理部11は、FIR(Finite Impulse Response)やIIR(Infinite Impulse Response)といったフィルタ処理を行う。実施の形態4の車両接近通報装置100は、取得信号の時間分解能を向上させる信号処理後の処理信号値にフィルタ処理を行うことにより、実施の形態1〜3よりも滑らかで自然な車両信号の変化を模擬することができる。ただし、ディジタルフィルタは処理負荷が高いため、処理能力の高いCPU(Central Processing Unit)で実施する必要がある。
FIG. 14 is a block diagram showing an outline of the configuration of the vehicle approach notification device according to
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。 It should be noted that the present invention can be freely combined with each other within the scope of the invention, and each embodiment can be appropriately modified or omitted.
1…車両信号取得部、2…信号処理部、11…フィルタ処理部、20…車両信号、40…発音体、100…車両接近通報装置、200…電動移動体、x(n)、x(n−1)…信号値、x0(n)、x1(n)、x2(n)、x3(n)…処理信号値、est_x(n+1)、est_x(n)…推定値、Coef…係数、T…取得周期、s1…上限閾値、s2…下限閾値。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記電動移動体の車両信号を取得周期毎に取得し、取得信号を出力する車両信号取得部と、
前記取得信号の信号処理を行う信号処理部と、を備え、
前記信号処理部は、
前記車両信号の傾きに基づいて次回取得する前記車両信号の推定値を算出し、
今回算出された前記推定値である次回推定値と、前回算出された前記推定値である今回推定値とを用いて内挿処理を行うことを特徴とする車両接近通報装置。A vehicle approach notification device that is provided in an electric mobile body that generates at least a part of driving force by an electric motor and emits a notification sound from a sounding body to the outside of the electric mobile body,
A vehicle signal acquisition unit that acquires a vehicle signal of the electric vehicle for each acquisition period and outputs an acquisition signal;
A signal processing unit that performs signal processing of the acquired signal,
The signal processing unit
Calculate an estimated value of the vehicle signal to be acquired next time based on the slope of the vehicle signal,
A vehicle approach notification device characterized in that an interpolation process is performed using a next estimated value that is the estimated value calculated this time and a current estimated value that is the estimated value calculated last time.
前記内挿処理を実行して算出した処理信号値が上限閾値より大きくなった場合に、前記処理信号値を前記上限閾値より大きくならないように制限し、または、前記処理信号値が下限閾値より小さくなった場合に、前記処理信号値を前記下限閾値より小さくならないように制限することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の車両接近通報装置。The signal processing unit
When the processing signal value calculated by executing the interpolation processing is larger than the upper threshold, the processing signal value is limited so as not to be larger than the upper threshold, or the processing signal value is smaller than the lower threshold. The vehicle approach notification device according to any one of claims 1 to 4, wherein the processing signal value is limited so as not to become smaller than the lower limit threshold when the value becomes.
前記内挿処理を実行して算出した処理信号値が上限閾値より大きくなった場合に、前記処理信号値を前記上限閾値より大きくならないように制限し、かつ、前記処理信号値が下限閾値より小さくなった場合に、前記処理信号値を前記下限閾値より小さくならないように制限することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の車両接近通報装置。The signal processing unit
When the processing signal value calculated by executing the interpolation processing is larger than an upper threshold, the processing signal value is limited so as not to be larger than the upper threshold, and the processing signal value is smaller than the lower threshold. The vehicle approach notification device according to any one of claims 1 to 4, wherein the processing signal value is limited so as not to become smaller than the lower limit threshold when the value becomes.
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