CN108702311B - 接收装置和事态检测时刻的估计方法 - Google Patents
接收装置和事态检测时刻的估计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108702311B CN108702311B CN201680083022.6A CN201680083022A CN108702311B CN 108702311 B CN108702311 B CN 108702311B CN 201680083022 A CN201680083022 A CN 201680083022A CN 108702311 B CN108702311 B CN 108702311B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- reception
- system delay
- reception time
- expected value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0852—Delays
- H04L43/087—Jitter
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C25/00—Arrangements for preventing or correcting errors; Monitoring arrangements
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L12/00—Data switching networks
- H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0681—Configuration of triggering conditions
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/16—Threshold monitoring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Small-Scale Networks (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
Abstract
提供能够准确地估计事态检测时刻的接收装置和为了准确地估计事态检测时刻而使用的事态检测时刻的估计方法。作为接收装置的数据接收单元(100)是估计事态检测时刻(TMS_i′)的装置,具有:接收时刻计测部(102),其计测接收接口部(101)的接收时刻;接收时刻期待值运算部(103),其根据接收时刻和采样周期(Tsa),求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值(Ta_me_i),所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;抖动量估计部(107),其求出接收时刻(Tr_i)相对于接收时刻期待值(Ta_me_i)的变动量作为系统延迟抖动量(Tj_i);以及事态检测时刻估计部(105),其根据事前计测出的系统延迟时间、接收时刻期待值(Ta_me_i)和所述系统延迟抖动量(Tj_i),估计事态检测时刻(TMS_i′)。
Description
技术领域
本发明涉及接收数据的接收装置和事态检测时刻的估计方法。
背景技术
在从道路具有的检测器(传感器)检测到道路的状况(事态)时(事态检测时刻)到车辆的接收装置接收基于该检测的交通引导信息(检测数据)时(接收时刻)为止的时间(系统延迟时间)较长的情况下,存在接收到的交通引导信息表示陈旧信息(可靠性较低的信息)这样的问题。作为该问题的对策,专利文献1记载有如下的装置:事前取得信息提供系统中的系统延迟时间的平均值(平均系统延迟时间),从车辆接收到交通引导信息的接收时刻减去平均系统延迟时间,由此估计(计算)事态检测时刻。根据该装置,能够从接收到的交通引导信息排除在距当前5分钟以上之前的时刻(过去时刻)检测到的陈旧信息(可靠性较低的信息)。
专利文献2记载有如下的车载装置:使用通过车辆具有的检测器(传感器)检测事态而生成的行驶信息和该车辆的通信终端接收到的信息(从其他车辆发送的行驶信息),辨识同一车辆。在该车载装置中,传感器、通信终端、控制器、GPS(Global PositioningSystem:全球定位系统)以及发动机和制动器控制用的控制ECU(Electronic ControlUnit:电子控制单元)通过作为车内网络的CAN(Controller Area Network:控制器区域网络)总线而相互连接。每隔100毫秒生成表示车辆(本车辆)具有的检测器的检测结果的信息,从其他车辆的通信终端(发送装置)每隔数百毫秒发送在其他车辆中检测到的信息。如果由车辆(本车辆)接收到的信息中附加的时刻信息所示的时刻是距当前时刻阈值以上之前的时刻(过去时刻),则接收到的信息是陈旧信息(可靠性较低的信息),因此丢弃该信息。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2012-194759号公报
专利文献2:日本特许第5702400号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是,专利文献1记载的装置从车辆的通信终端(接收装置)接收到交通引导信息的接收时刻减去平均系统延迟时间(基于数据生成处理时间和数据传输时间的系统延迟时间的平均值),由此估计(计算)发送装置中的时刻(发送侧的时刻)即事态检测时刻。在数据生成处理时间或数据传输时间的偏差较大的情况下,平均系统延迟时间的偏差较大,因此,估计出的事态检测时刻相对于检测器实际检测到事态的时刻(实际的事态检测时刻)的误差大幅偏差,存在有时在未排除的信息中包含陈旧信息(可靠性较低的信息)这样的问题。
并且,专利文献2记载的装置对从其他车辆的通信终端(发送装置)发送的信息的接收时刻进行评价,但是,没有考虑系统延迟时间(基于数据生成处理时间和数据传输时间的延迟时间)。因此,不进行估计事态检测时刻的处理,存在有时在未丢弃的信息中包含陈旧信息(可靠性较低的信息)这样的问题。
本发明正是为了解决现有技术的课题而完成的,其目的在于,提供能够准确地估计事态检测时刻的接收装置和为了准确地估计事态检测时刻而使用的事态检测时刻的估计方法。
用于解决课题的手段
本发明的一个方式的接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述接收装置具有:接收部,其接收所述检测数据;接收时刻计测部,其计测由所述接收部接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;接收时刻期待值运算部,其根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;抖动量估计部,其求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量作为系统延迟抖动量;以及事态检测时刻估计部,其根据作为从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的时间而事前计测出的系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述系统延迟抖动量,估计所述事态检测时刻。
在本发明的另一个方式的接收装置中的事态检测时刻的估计方法中,该接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,在所述事态检测时刻的估计方法中估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述事态检测时刻的估计方法具有以下步骤:计测由所述接收装置接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量作为系统延迟抖动量;以及根据作为从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的时间而事前计测出的系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述系统延迟抖动量,估计所述事态检测时刻。
发明效果
根据本发明,能够准确地估计事态检测时刻,由此,能够避免产生未丢弃陈旧信息(可靠性较低的信息)的状况和丢弃不陈旧的信息的状况。
附图说明
图1是概略地示出本发明的实施方式1的接收装置的结构的框图。
图2是示出实施方式1的接收装置中的事态检测时刻的估计方法的概要的图。
图3是示出比较例的接收装置中的事态检测时刻的估计方法的概要的图。
图4是示出实施方式1的接收装置的事态检测时刻的估计方法的时序图。
图5是示出实施方式1、2的接收装置的接收时刻期待值运算部中的接收时刻期待值的计算处理的流程图。
图6是示出实施方式1的接收装置的事态检测时刻估计部中的事态检测时刻的估计处理的流程图。
图7是示出实施方式1的接收装置的抖动量估计部中的系统延迟抖动量的估计处理的流程图。
图8是示出实施方式1、2的接收装置的异常延迟检测部中的异常延迟的检测处理的流程图。
图9是示出在图10和图11的模拟中使用的系统延迟分布的一例的图。
图10是示出实施方式1中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。
图11是示出比较例中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。
图12是示出实施方式1的接收装置的事态检测时刻的估计方法的课题的图。
图13是概略地示出本发明的实施方式2的接收装置的结构的框图。
图14是示出实施方式2的接收装置中的事态检测时刻的估计方法的概要的图。
图15是示出实施方式2的接收装置中的事态检测时刻的估计方法的时序图。
图16是示出实施方式2的接收装置中的事态检测时刻的估计处理的流程图。
图17是示出在图18的模拟中使用的系统延迟分布的一例的图。
图18是示出实施方式1、2中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。
图19是示出实施方式1、2的变形例的接收装置的硬件结构图。
具体实施方式
《1》实施方式1
《1-1》实施方式1的结构
<发送侧器件和接收系统10>
图1是概略地示出本发明的实施方式1的接收系统10的结构的框图。如图1所示,检测事态的多个传感器(也称作“传感器器件”)170、171、…、172以及作为接收多个检测数据(传感器数据)的多个接收装置的多个数据接收单元100、120、…、140经由传输路径以能够通信的方式分别连接。
传感器170、171、172是发送作为通过检测事态而生成的检测结果的检测数据的发送侧的结构(发送侧器件)。传感器170、171、172的检测对象没有限制。传感器170、171、172例如是检测物体位置的位置传感器、检测物体速度的速度传感器等。并且,在图1中示出3台传感器170、171、172,但是,传感器的数量也可以是1台、2台或4台以上。
如图1所示,多个数据接收单元100、120、140和统合处理部161构成作为接收检测数据的接收侧的系统的接收系统10。在图1中示出3台数据接收单元100、120、140,但是,数据接收单元的数量也可以是1台、2台或4台以上。
传感器170、171、172分别按照某个固定的检测周期(采样周期)Tsa即固定的时间间隔进行传感(检测事态),进行通过该传感而生成的信号的处理,将通过该处理而生成的信号(检测数据)送出到传输路径。传输路径是无线通信用或有线通信用的信号的传输路径。传输路径例如能够由互联网或LAN(局域网)等网络、总线、电话通信网、专用线路等构成。从传感器170、171、172以固定的周期送出的检测数据例如经由传输路径分别被输入到数据接收单元100、120、140。数据接收单元100、120、140估计(计算)发送侧器件具有的传感器170、171、172中的对应传感器检测到事态的时刻(事态检测时刻),进行接收到的检测数据与估计出的事态检测时刻TMS_i′的关联,将关联起来的数据输出到统合处理部161。统合处理部161从数据接收单元100、120、140接收所述关联起来的数据(即,接收从多个数据接收单元输出的多个数据),根据这些数据进行检测数据的统合处理。
统合处理部161例如在从传感器170、171、172送出的检测数据是作为检测对象的物体的位置数据的情况下,将表示由传感器170、171、172检测到的同一物体的位置的位置数据(检测数据)和传感器170、171、172检测到物体(检测到物体的位置)的时刻的估计值(估计出的事态检测时刻)TMS_i′(i=0、1、2、…)关联起来,由此,能够掌握(计算)与事态检测时刻TMS_i′不同的时刻的物体的位置。并且,统合处理部161也可以具有存储部161a,该存储部161a存储将物体的位置数据(检测数据)与估计出的事态检测时刻TMS_i′关联起来的信息(过去的数据)。存储部161a可以是统合处理部161的一部分,但是,也可以是统合处理部161的外部具有的存储装置。统合处理部161将由传感器170、171、172检测到的物体的位置作为时间函数进行处理,由此,能够掌握(计算)任意时刻的物体的位置。因此,图1所示的接收系统10能够掌握(计算)作为检测对象的物体的当前位置或作为检测对象的物体的未来位置(预测位置)等物体位置。进而,统合处理部161能够判断由传感器170、171、172分别检测到的物体(检测对象)是否是同一物体。并且,统合处理部161活用从传感器170、171、172送出的多个检测数据中包含的多个位置数据,由此,能够提高检测到的物体的位置数据的可靠性。为了高精度地进行这种统合处理,不仅需要由传感器170、171、172检测到的物体的位置数据,而且需要由传感器170、171、172检测到物体的时点的准确的时刻信息(事态检测时刻)。以后,在实施方式1的接收系统10中,对怎样高精度地估计传感器检测到物体的时刻即事态检测时刻TMS_i′进行说明。
<数据接收单元100、120、140>
数据接收单元100、120、140基本上具有彼此相同的结构。因此,下面对数据接收单元100的结构进行说明。数据接收单元100具有:作为接收部的接收接口(interface)部101,其接收从传感器(例如传感器170)送出的检测数据;以及接收时刻计测部102,其每当从接收接口部101接收用于通知接收检测数据的数据接收通知时,从系统时钟160参照系统时刻,由此计测接收到检测数据的时刻(接收时刻)(即,取得接收时刻)。接收接口部101依次接收检测数据,将第i个(i为0以上的整数)接收到的检测数据的接收时刻记作Tr_i。系统时钟160例如可以是计测时刻的时钟或接收从外部提供的表示时刻的信号的装置(时刻信号的接收器)。在图1中示出系统时钟160是与接收装置分开的结构,但是,系统时钟160也可以是接收装置的一部分,或者也可以是统合处理部161的一部分。
并且,数据接收单元100具有接收时刻期待值运算部103。接收时刻期待值运算部103针对从发送检测数据的传感器检测到事态时(事态检测时刻)到接收接口部101接收该检测数据时(接收时刻)Tr_i为止的时间即系统延迟时间,计算其变动时间成分(系统延迟抖动量)Tj_i的分布平均值即平均系统延迟抖动量。将与第i个接收到的检测数据有关的平均系统延迟抖动量记作Tj_me_i。并且,将传感器检测事态的固定的检测周期即采样周期记作Tsa。在设N为规定采样数(正整数),K为每当采样时增加1的整数(K=0、1、2、…)时,平均系统延迟抖动量Tj_me_i的计算表现为下式(1)和(2)。
【数学式1】
Tj_i=Tr_i-((Ta_me_i-1)+Tsa) (2)
但是,在初次接收检测数据时,如后述图5的步骤S103、S104所示,上述式(1)置换成Tj_me_i=Tr_0。并且,在接收K为规定采样数N以上之前的检测数据时,如后述图5的步骤S107所示,上述式(1)置换成以下的式(1′)。
【数学式2】
接着,接收时刻期待值运算部103对接收前一个检测数据时求出的接收时刻期待值(Ta_me_i-1)加上采样周期Tsa和已求出的平均系统延迟抖动量Tj_me_i,计算新的接收时刻期待值(下次接收检测数据的时刻即下一个接收时刻的期待值)Ta_me_i。利用下式(3)进行该计算。
【数学式3】
Ta_me_i=(Ta_me_i-1)+Tsa+Tj_me_i (3)
进而,数据接收单元100具有事态检测时刻估计部105,该事态检测时刻估计部105从接收时刻期待值Ta_me_i减去根据事前计测系统延迟时间而得到的计测值求出的平均系统延迟时间Tt_me,由此估计(计算)事态检测时刻TMS_i′。利用下式(4)进行该计算。
【数学式4】
TMS_i′=Ta_me_i-Tt_me (4)
图2是示出实施方式1的数据接收单元100中的事态检测时刻TMS_i′的估计方法的概要的图。在实施方式1的数据接收单元100中,通过使用上述式(1)~(3),根据数据接收单元100接收到的检测数据求出接收时刻期待值Ta_me_i,如上述式(4)所示,从接收时刻期待值Ta_me_i减去事前计测出的平均系统延迟时间Tt_me,能够估计发送侧器件的传感器检测到事态的时刻即事态检测时刻TMS_i′。该情况下,估计出的事态检测时刻TMS_i′相对于实际的事态检测时刻TMS_i的误差的偏差较小。
图3是示出比较例的接收装置的事态检测时刻TMS_ia的估计方法的概要的图。在图3中,Tt_me是事前计测出的系统延迟时间的平均值(平均系统延迟时间),Tr_i是检测数据的接收时刻。在比较例中,在平均系统延迟时间固定的情况下,利用下式(5)求出传感器中的事态检测时刻TMS_ia。该情况下,与图2的情况相比,估计出的事态检测时刻TMS_ia相对于实际的事态检测时刻TMS_i的误差的偏差较大。
【数学式5】
TMS_ia=Tr_i-Tt_me (5)
《1-2》实施方式1的动作
图4是示出实施方式1的数据接收单元100的事态检测时刻的估计方法的时序图。在图4中,传感器170检测(传感)到物体的时刻(实际的事态检测时刻)为TMS_i(i=0、1、2、…)。经过与传感器170内的内部处理相伴的内部延迟时间而生成的检测数据被表记作No.i(i=0、1、2、…)。从发送侧器件送出到传输路径上的检测数据经过传输延迟时间而由接收系统10的数据接收单元100在时刻Tr_i(i=0、1、2、…)接收。在数据接收单元100中,利用接收接口部101进行接收处理。具体而言,在数据接收单元100中,通过接收中断处理读出接收接口部101内的接收缓冲器中存储的数据,该数据被转送到关联信息附加部109,存储在关联信息附加部109中。与其并行地,接收接口部101向接收时刻计测部102发送用于通知已接收到数据的数据接收通知。并且,由事态检测时刻估计部105估计出的事态检测时刻TMS_i′与关联信息附加部109中存储的检测数据相关联地存储在关联信息附加部109中。
传感器170以固定的检测周期(采样周期)Tsa检测事态,依次送出检测数据。如果平均系统延迟时间Tt_me固定,则由数据接收单元100接收的检测数据的接收周期也成为与采样周期Tsa相等的周期。但是,具有传感器170的发送侧器件中的内部处理或数据接收单元100中的内部处理大多由软件执行,内部处理所需要的时间(延迟时间)变动(存在偏差)。并且,在相同传输路径上连接有多个发送侧器件的情况下(例如CAN总线这种情况下),在优先级较低的发送侧器件和优先级较高的发送侧器件中发送时机重复时,从优先级较低的发送侧器件发送检测数据要等到优先级较高的发送侧器件的发送处理完成为止。这样,一般而言,在相同传输路径上连接有多个发送侧器件的情况下,传输路径延迟时间变动(存在偏差)。因此,实际上,如图4所示,数据接收单元100的接收时刻Tr_0、Tr_1、Tr_2、…、Tr_i的间隔不是固定值而存在偏差。
在图4中,Tt_me是事前计测出的系统延迟时间的平均值(平均系统延迟时间)。假设在平均系统延迟时间Tt_me固定的情况下,能够利用上述式(5)(比较例的估计方法)准确求出传感器170中的事态检测时刻TMS_ia。但是,实际上,平均系统延迟时间Tt_me存在偏差,因此,在式(5)(比较例的估计方法)的计算中估计出的事态检测时刻TMS_ia的偏差较大。
因此,在平均系统延迟时间Tt_me变动的环境下,实施方式1的数据接收单元100使用接收时刻期待值估计传感器170中的事态检测时刻TMS_i′。在实施方式1中,接收接口部101接收到检测数据时,向接收时刻计测部102输出数据接收通知。接收时刻计测部102每当接收到数据接收通知时,从系统时钟160取得当前时刻,将取得的当前时刻作为接收时刻Tr_i通知给接收时刻期待值运算部103。
另一方面,事前多次计测系统延迟时间,计算事前计测出的多个系统延迟时间的平均值(平均系统延迟时间)Tt_me,该平均系统延迟时间Tt_me存储在平均系统延迟时间存储部106中。
<采样周期存储部104>
在采样周期存储部104中预先存储有传感器170检测事态(例如检测物体)的检测周期(采样周期)Tsa。
<接收时刻期待值运算部103>
在图4中,接收时刻期待值运算部103根据针对固定的检测周期(采样周期)Tsa的到达时刻变动量(系统延迟抖动量)Tj_i的平均值(平均系统延迟抖动量)Tj_me_i,通过上述式(3)计算接收时刻期待值Ta_me_i。根据过去N个接收时刻和采样周期Tsa求出接收时刻期待值Ta_me_i。具体而言,按照如下方式得到接收时刻期待值Ta_me_i:作为在接收数据时相对于接收时刻期待值的偏移(系统延迟抖动量),取得N个系统延迟抖动量Tj_i,通过上述式(1)求出N个系统延迟抖动量的移动平均值即平均系统延迟抖动量Tj_me_i,如上述式(3)所示,对((Ta_me_i-1)+Tsa)加上该平均系统延迟抖动量Tj_me_i。利用上述式(4)求出通过实施方式1估计出的事态检测时刻TMS_i′。
图5是示出实施方式1的数据接收单元100的接收时刻期待值运算部103中的接收时刻期待值Ta_me_i的计算处理的流程图。首先,在步骤S101中,设K(K=0、1、2、…)为初始值0,在步骤S102中,接收时刻期待值运算部103判断数据接收单元100是否处于起动后最初的检测数据的接收。在初次接收的情况下(步骤S102:是),处理转移到步骤S103,进行使系统延迟抖动量Tj_i=Tj_K成为值0的处理(初始化)。即,接收时刻期待值运算部103视为在初次接收到的检测数据中不存在系统延迟抖动量而设为Tj_i=0,在步骤S104中,设接收时刻期待值Ta_me_i为初次的接收时刻Tr_0,使处理转移到步骤S110。在接下来的步骤S110中,接收时刻期待值运算部103向事态检测时刻估计部105和抖动量估计部107通知接收时刻期待值Ta_me_i,使K增加1,使处理返回步骤S102。
在步骤S102中判断为不是初次接收的情况下(步骤S102:否),在步骤S105中,接收时刻期待值运算部103使用上述式(2)计算系统延迟抖动量Tj_i,使处理转移到步骤S106。在该处理中,如上述式(2)所示,求出过去的系统延迟抖动量Tj_i的移动平均。在接下来的步骤S106中,接收时刻期待值运算部103判断是否已经接收到规定的移动平均处理所需要的N个数据。在检测数据的数量还未成为所需要的数据数量的情况下(在步骤S106中K小于规定采样数N的情况下),判断成为“否”,处理转移到步骤S107,通过上述式(1′)求出平均系统延迟抖动量Tj_me_i,在步骤S109中,通过上述式(3)求出接收时刻期待值Ta_me_i。在接下来的步骤S110中,接收时刻期待值运算部103向事态检测时刻估计部105和抖动量估计部107通知接收时刻期待值Ta_me_i,使K增加1,使处理返回步骤S102。
在步骤S106中检测数据的数量K为规定采样数N以上的情况下,判断成为“是”,处理转移到步骤S108。在步骤S108中,使用上述式(1)求出平均系统延迟抖动量Tj_me_i,在步骤S109中,通过上述式(3)求出接收时刻期待值Ta_me_i。在接下来的步骤S110中,接收时刻期待值运算部103向事态检测时刻估计部105和抖动量估计部107通知接收时刻期待值Ta_me_i,使K增加1,使处理返回步骤S102。
如以上记载的那样,接收时刻期待值运算部103每当从接收时刻计测部102接收到新的检测数据时,接收此时的接收时刻的通知,进行图5所示的处理。
<事态检测时刻估计部105>
图6是示出实施方式1的数据接收单元100的事态检测时刻估计部105中的事态检测时刻TMS_i′的估计处理的流程图。接收时刻期待值运算部103向事态检测时刻估计部105通知接收时刻期待值Ta_me_i时,在步骤S111中,事态检测时刻估计部105使用上述式(4)估计(计算)事态检测时刻TMS_i′。然后,在步骤S112中,事态检测时刻估计部105向关联信息附加部109通知估计出的事态检测时刻TMS_i′使其进行存储。
关联信息附加部109接收到估计出的事态检测时刻TMS_i′时,进行已经经由接收接口部101暂时蓄积的来自传感器170的检测数据与估计出的事态检测时刻TMS_i′的关联,向统合处理部161发送关联起来的数据。
<抖动量估计部107>
图7是示出实施方式1的数据接收单元100的抖动量估计部107中的系统延迟抖动量Tj_i的估计处理的流程图。在图7的步骤S121中,抖动量估计部107判断是否是数据接收单元100起动后初次接收到检测数据,在初次接收时的情况下,在步骤S122中,进行设系统延迟抖动量Tj_i为零的初始化。在步骤S121中不是初次接收到检测数据时的情况下,在步骤S123中,抖动量估计部107使用上述式(2)求出系统延迟抖动量Tj_i。接着,在步骤S124中,抖动量估计部107向关联信息附加部109通知系统延迟抖动量Tj_i。
<异常延迟检测部108>
图8是示出实施方式1的数据接收单元100的异常延迟检测部108中的异常延迟的检测处理的流程图。异常延迟检测部108将来自抖动量估计部107的系统延迟抖动量Tj_i作为输入,判断估计出的系统延迟抖动量Tj_i是否是异常的延迟量。在图8的步骤S131中,异常延迟检测部108判断系统延迟抖动量Tj_i是否是超过预先设定的容许量(阈值)的延迟,在判断为大于阈值时,在步骤S132中,通过表示系统延迟异常的异常延迟标志信息通知给关联信息附加部109。在步骤S131中系统延迟抖动量Tj_i小于阈值的情况下,在步骤S133中,异常延迟检测部108通过表示系统延迟在正常范围内的异常延迟标志信息通知给关联信息附加部109。
<关联信息附加部109>
关联信息附加部109通过来自抖动量估计部107的通知,与来自接收接口部101的检测数据相关联地存储系统延迟抖动量Tj_i。并且,关联信息附加部109通过来自异常延迟检测部108的异常延迟标志信息的通知,与来自接收接口部101的检测数据相关联地存储异常延迟标志信息。
这样,来自接收接口部101的检测数据将事态检测时刻TMS_i′、系统延迟抖动量Tj_i和异常延迟标志信息关联起来,与它们全部或任意一个以上的信息一起通知给统合处理部161。
《1-3》实施方式1的效果
图9是示出在图10和图11的模拟中使用的系统延迟分布的一例的图。图10是示出实施方式1中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。图11是示出比较例中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。
图9示出系统延迟的分布。在图9~图11的模拟中,设采样周期为50ms,平均系统延迟时间为20ms,随机生成系统延迟以使系统延迟抖动量为±10ms。图10示出在实施方式1的数据接收单元100接收到这种数据时,实施方式1的数据接收单元100估计出的事态检测时刻TMS_i′与实际的事态检测时刻TMS_i的误差的模拟结果。
图11是比较例的、即通过上述式(4)求出的事态检测时刻TMS_ia与实际的事态检测时刻TMS_i的误差的模拟结果。根据该结果,在图11所示的比较例中,系统延迟抖动量的±10ms的偏差直接混入到估计出的事态检测时刻(上述式(5)中的TMS_ia)中,在估计出的事态检测时刻TMS_ia中残留有±10ms的偏差,时刻估计精度较差。
与此相对,根据实施方式1中的结构,如图10所示,从估计出的事态检测时刻TMS_i′中去除系统延迟抖动量的±10ms的偏差,在系统延迟时间存在抖动的环境下,也能够高精度地计算估计出的事态检测时刻。
如图10所示,根据实施方式1的结构,在从发送侧向接收装置传输数据的系统中,在系统延迟时间存在抖动的环境下,也能够利用接收装置高精度地估计事态检测时刻TMS_i′。
实施方式1的结构例如能够应用于如下系统:车辆具有的摄像机、毫米波雷达、LIDAR(Light Detection and Ranging(光探测与测距)或Laser Imaging Detection andRanging(激光成像探测与测距))、声纳等各种多个传感器(图1中的传感器170、171、172等)分别以固定的采样周期进行传感(检测),经由CAN或LAN(Local Area Network:局域网)等车内网络传输通过传感而得到的原始数据(Raw Data)或被转换处理成物体位置、相对距离、物体类别等信息的数据,ECU取得这些数据,对汽车的转向器、制动器、油门进行控制。例如,在各传感器捕捉到的传感器数据是物体的位置信息的情况下,能够根据接收到的物体的位置信息,高精度地估计各传感器检测到事态的时刻即传感器传感到物体的时刻(事态检测时刻),能够将接收到的传感数据和估计出的事态检测时刻关联起来,因此,能够准确地掌握各自在由各传感器传感到的时刻的位置,在检测对象物体或汽车移动的情况下,能够根据由估计出的事态检测时刻和此时的物体位置构成的最近的数个采样的带估计时刻的物体位置数据求出物体的速度或加速度,根据该速度或加速度和当前时刻,高精度地估计当前该物体的位置。
例如,在估计出的事态检测时刻(估计传感时刻)t1,当设传感器检测到的三维坐标上的物体位置矢量为X(t1),时刻t的物体速度为v(t)时,通过下式(6)高精度地求出当前时刻t的物体位置坐标矢量X(t),能够高精度地估计当前位置。
【数学式6】
这意味着具有实施方式1的接收装置(事态检测时刻的估计方法)的系统能够高精度地估计出传感器捕捉到的物体位置X(t1)是时刻t1的现象。例如,对车辆以时速100km/h在道路上交错的情况进行研讨。在传感器检测物体的周期为100ms的情况下,在100ms内两车辆接近大约2.8m。假设在不使用实施方式1的估计方法的情况下,在下次采样之前包含最大2.8m的物体位置的误差。
当在物体位置包含误差的状态下通过式(6)预测未来的物体位置时,误差的影响扩大,物体位置的估计误差增大,例如,使用该估计出的车辆位置的车辆的障碍物躲避路径的可靠性可能降低。根据实施方式1的接收装置(事态检测时刻的估计方法),能够高精度地估计物体在某个位置的时刻,因此,能够通过上述式(6)计算物体位置作为时刻函数,还能够高精度地预测未来的物体位置,例如,能够准确地求出躲避障碍物的路径作为车辆的行进路径。
进而,在实施方式1中,将检测到的物体位置与此时的时刻(事态检测时刻)关联起来,因此,在进行统合来自多个传感器的数据而判定是同一物体还是不同物体的处理的情况下,能够高精度地估计利用不同传感器捕捉到的物体是同一物体。
并且,在实施方式1中,即使不在发送侧附加时刻信息,也能够利用接收装置高精度地估计事态检测时刻。因此,不需要发送侧器件中的时刻附加功能,传感器选择的自由度扩大。例如,在汽车具有的各种传感器中,一般不是具有传感时点的时刻附加功能的传感器。在用于经由CAN等车内网络而由ECU根据来自这些传感器的物体位置信息对转向器、制动器、油门进行控制的用途的情况下,使用多个传感器,但是,在这种系统中,很难使用具有附加传感时点的时刻的功能的传感器。在实施方式1中,作为传感器,能够使用不具有对检测数据附加时刻信息的功能的传感器。
并且,在实施方式1中,在多个传感器不具有附加传感的时刻的功能的情况下,也能够利用接收装置高精度地估计传感时刻,因此,能够实现使用多个传感器的系统的低成本化。
进而,在实施方式1中,关联系统延迟抖动量来通知检测数据,或者关联异常延迟标志信息来通知检测数据,由此,能够根据延迟抖动量的大小来掌握系统上的负载的异常增加或传输路径上的业务的混杂状况,能够对系统的稳定程度进行评价。并且,在实施方式1中,在系统延迟量是超过容许量的较大延迟量的情况下,判断为检测数据的可靠性较低而能够不利用检测数据,因此,能够避免异常动作。
《2》实施方式2
《2-1》实施方式2的结构
作为实施方式1的接收装置的数据接收单元100、120、140的性能可能被环境变动(例如对数据传输的重试次数进行限制的功能)影响。这是因为,存在具有为了防止传输负载的极端上升而对从发送侧器件向传输路径传输数据的次数进行限制的功能的系统,由于该功能而使事前计测的平均系统延迟时间Tt_me大幅变动。与此相对,作为实施方式2的接收装置的数据接收单元200、220、240代替平均系统延迟时间Tt_me而使用基于环境变动的影响较小的最短系统延迟时间Tt_min,因此,在对从发送侧器件向传输路径送出数据的次数进行限制的功能发挥作用的情况下,也能够抑制数据接收单元200、220、240的性能变动。
图13是概略地示出作为本发明的实施方式2的接收装置的数据接收单元200、220、…、240的结构的框图。在图13中,对与图1所示的结构要素相同或对应的结构要素标注与图1中的标号相同的标号。如图13所示,检测事态的多个传感器170、171、…、172以及接收检测数据(传感器数据)的多个数据接收单元200、220、240经由传输路径以能够通信的方式连接。
如图13所示,多个数据接收单元200、220、240和统合处理部161构成作为接收检测数据的接收侧系统的接收系统20。图13中示出3台数据接收单元200、220、240,但是,数据接收单元的数量也可以是1台、2台或4台以上。
数据接收单元200、220、240基本上具有彼此相同的结构。因此,下面对数据接收单元200的结构进行说明。数据接收单元200具有:作为接收部的接收接口201,其接收从传感器(例如传感器170)送出的检测数据;以及接收时刻计测部202,其每当从接收接口部201接收用于通知接收检测数据的数据接收通知时,从系统时钟160参照系统时刻,由此计测接收到检测数据的时刻(接收时刻)(即,取得接收时刻)。接收接口部201依次接收检测数据,将第i个(i为0以上的整数)接收到的检测数据的接收时刻记作Tr_i。
在实施方式1中,如上述式(4)所示,从接收时刻期待值Ta_me_i减去事前计测出的平均系统延迟时间Tt_me,由此求出事态检测时刻TMS_i′。这里,例如,在使用车内网络即CAN作为以能够通信的方式连接传感器和数据接收单元的传输路径的情况下,作为CAN用的协议,存在具有最大重试次数的限制的协议。在该协议中,在与CAN连接的传感器产生异常而使数据发送的重试次数达到已决定的最大次数(例如256次)的情况下,为了防止多次重试造成的传输负载上升,对从该发送侧器件向CAN的数据发送进行限制。当产生这种状况时,CAN上的数据转送量减少,因此,发送侧器件之间的数据发送时的总线竞争的频度减少,事前计测出的平均系统延迟时间Tt_me缩短。即,如图12所示,数据接收单元中的接收时刻期待值Ta_me_i由于环境变动而从环境变动前的接收时刻的分布曲线(白线)向环境变动后的接收时刻的分布曲线(黑线)移位(向左方向移位)。其结果是,根据实施方式1中的数据接收单元,从向左移位后的接收时刻期待值Ta_me_i减去变动后的平均系统延迟时间Tt_me,因此,在实施方式1中估计出的事态检测时刻TMS_i′相对于实际的事态检测时刻TMS_i的偏移有时增大。
因此,如图13所示,实施方式2的数据接收单元200、220、240与实施方式1的数据接收单元100、120、140的不同之处在于,代替平均系统延迟时间存储部106而具有最短系统延迟时间存储部206,并且追加抖动量存储部210(抖动量估计部207和抖动量存储部210构成最短系统延迟时抖动量估计部207a)。实施方式2中的接收接口部201、接收时刻计测部202、接收时刻期待值运算部203、采样周期存储部204、异常延迟检测部208和关联信息附加部209具有与实施方式1中的接收接口部101、接收时刻计测部102、接收时刻期待值运算部103、采样周期存储部104、异常延迟检测部108和关联信息附加部109分别相同的功能。因此,实施方式1中的式(1)、(1′)、(2)和(3)也能够应用于实施方式2。
在实施方式2中,如下所述估计发送侧器件的传感器检测到事态的时刻。在实施方式2的数据接收单元200中利用如下的原理:事前计测出的最短系统延迟时间Tt_min与事前计测后的动作时的最短系统延迟时间相等(即,能够视为大致相等),在事前计测后的动作时产生环境变动而使平均系统延迟时间Ta_me_i变化的情况下,最短系统延迟时间Tt_min也没有变化。作为传输路径的网络上的通常时的频带使用量被设计成,远远低于网络上能够使用的最大通信量的量。因此,事前计测时的系统延迟时间的最短时间和事前计测后的系统延迟时间的最短时间都是在传输路径上传输数据时能够在不存在总线竞争的状态下传输的情况下的最短时间,可认为它们是相同时间(最短系统延迟时间)Tt_min。并且,在将从接收时刻期待值Ta_me_i减去以最短系统延迟时间接收时的接收时刻Tr_i而得到的时间定义成以系统延迟时间的最短时间接收时(最短接收时)的抖动量(最短系统延迟时抖动量)Tj_min时,能够在动作中通过数据接收单元200如下所述求出最短系统延迟时抖动量Tj_min。即,在以系统延迟时间最短的方式接收到检测数据的情况下,由抖动量估计部207求出的抖动量Tj_i最大,因此,在接收时刻Tr_i比接收时刻期待值Ta_me_i早的情况下,在抖动量估计部207求出的抖动量Tj_i比此前的最大值大的情况下(抖动量Tj_i是新的最大值的情况下),将该抖动量Tj_i作为最短系统延迟时抖动量Tj_min存储在抖动量存储部210中。使用这些值,如图14所示,从接收时刻期待值Ta_me_i减去最短系统延迟时抖动量Tj_min和事前计测出的最短系统延迟时间Tt_min,由此能够求出事态检测时刻TMS_ib′。该计算能够利用以下的式(7)表现。
【数学式7】
TMS_ib′=Ta_me_i-Tj_min-Tt_min (7)
《2-2》实施方式2的动作
图15是示出实施方式2的数据接收单元200中的事态检测时刻TMS_ib′的估计方法的时序图。在图15中,对与图4所示的部位相同的部位标注相同标号。在图15中,传感器170检测到事态(例如物体的位置)的时刻为TMS_i(i=0、1、2、…),将此时生成的数据表记作No.i。然后,数据经过与传感器内的内部处理相伴的内部延迟时间而送出到传输路径上。送出到传输路径上的检测数据经过传输延迟时间而由数据接收单元200在时刻Tr_i(i=0、1、2、…)接收。在数据接收单元200中,利用接收接口部201进行接收处理。具体而言,接收接口部201通过接收中断处理读出接收接口部201内的接收缓冲器中存储的数据,向关联信息附加部209转送数据。与其并行地,接收接口部201向接收时刻计测部202发送数据接收通知,将后述的事态检测时刻估计部205估计出的事态检测时刻TMS_ib′与关联信息附加部209内的检测数据关联起来进行存储。
传感器170以固定的采样周期Tsa检测事态,向传输路径送出作为检测结果的数据。如果系统延迟时间固定,则由数据接收单元200进行接收的时机也成为固定周期Tsa,但是,实际上,如图15所示,数据接收单元的接收时刻Tr_0、Tr_1、Tr_2、…、Tr_i的间隔不是固定值Tsa而具有偏差。
在图15中,Tt_min是事前计测出的系统延迟的最短时间值(最短系统延迟时间)。接收接口部201接收到检测数据时,向接收时刻计测部202通知数据接收通知。接收时刻计测部202每当接收到数据接收通知时,从系统时钟160取得当前时刻(接收时刻)Tr_i,通知给接收时刻期待值运算部203。另一方面,事前计测系统延迟的最短时间,将其值存储在最短系统延迟时间存储部206中。并且,在采样周期存储部204中存储有传感器170检测物体的事态检测周期即向传输路径输出数据的采样周期。在图15中,接收时刻期待值运算部203根据针对固定周期的接收时机的到达时刻变动量(系统延迟抖动量)Tj_i的平均值(平均系统延迟抖动量)Tj_me_i,计算接收时刻期待值Ta_me_i。
与实施方式1的情况同样,使用上述式(3)计算接收时刻期待值Ta_me_i。使用上述式(2)计算系统延迟抖动量Tj_i,系统延迟抖动量Tj_i是相对于接收时刻期待值(Ta_me_i-1)+Tsa的偏移量。并且,Tj_min是最短接收时的系统延迟抖动量(最短系统延迟时抖动量),是从接收时刻期待值Ta_me_i起接收时刻较早的方向的最大抖动量。抖动量存储部210监视抖动量估计部207估计出的数据接收时的抖动量,存储接收时刻较早的方向的最大抖动量。在事态检测时刻估计部205中,使用以上的定义,利用上述式(7)求出传感器170中的事态检测时刻TMS_ib′。
为了估计以上记载的传感器170中的事态检测时刻TMS_ib′,下面对实施方式2的数据接收单元200的具体动作进行说明。首先,利用接收时刻期待值运算部203求出接收时刻期待值Ta_me_i。该处理与实施方式1中的图5的流程图所示的处理相同。
图16是示出实施方式2的数据接收单元200中的事态检测时刻TMS_ib′的估计处理的流程图。接收时刻期待值运算部203向事态检测时刻估计部205通知接收时刻期待值Ta_me_i时,在步骤S211中,事态检测时刻估计部205进行使用式(7)计算事态检测时刻TMS_ib′的处理。然后,在步骤S212中,事态检测时刻估计部205向关联信息附加部209通知已求出的事态检测时刻TMS_ib′。
关联信息附加部209从事态检测时刻估计部205接收到事态检测时刻TMS_ib′时,与已经经由接收接口部201暂时蓄积的来自传感器170的检测数据进行关联,向统合处理部161发送关联起来的数据。
《2-3》实施方式2的效果
图17是示出在图18的模拟中使用的系统延迟分布的一例的图。图18是示出实施方式1、2中的通过模拟而得到的事态检测时刻的估计误差的一例的图。图17示出设采样周期为50ms,在动作中(时刻25000ms)系统延迟时间的平均值从20ms变动成30ms的情况。因此,在图17的例子中,在动作中(时刻25000ms)生成系统延迟,使得系统延迟时间的抖动量从±10ms变更成±20ms。图18示出实施方式2中的数据接收单元200接收到这种数据时估计出的事态检测时刻TMS_ib′与实施方式1中的数据接收单元100接收到这种数据时估计出的事态检测时刻TMS_i′的误差的模拟结果。如图18所示,可知当系统延迟时间的平均值从20ms变动成30ms时(在时刻25000ms),从大致0ms的状态到10ms始终产生实施方式1中的事态检测时刻的误差。另一方面,可知实施方式2中的事态检测时刻TMS_ib′的误差不受系统延迟时间变动的影响,能够针对环境变动进行可靠的时刻估计。
如上所述,根据实施方式2的数据接收单元(事态检测时刻的估计方法),在从发送侧向数据接收单元传输数据的系统中,在系统延迟时间存在抖动的环境下,也能够利用数据接收单元高精度地估计事态检测时刻TMS_ib′。
并且,根据实施方式2的数据接收单元(估计方法),传感器侧不需要附加时刻信息的功能,因此,系统结构中的自由度扩大。
进而,在实施方式2中,在实施方式1所示的效果的基础上,在从发送侧向数据接收单元传输数据的系统中,即使平均系统延迟时间存在变动,也能够利用数据接收单元200高精度地估计事态检测时刻TMS_ib′。例如,当与传输路径连接的传感器中存在停止发送动作的器件时,平均系统延迟时间减少。或者,在与传输路径连接的传感器满足某个条件时开始进行动作的情况下(例如,在夜间等周边环境的亮度降低的情况下,红外线摄像机开始进行动作而以固定周期向网络上发送该传感影像数据这样的情况下),产生发送侧器件之间的竞争的频度提高。该情况下,等待从优先级较低的发送侧器件发送检测数据,因此,关于来自该发送侧器件的检测数据,传输路径上的平均系统延迟时间增加。这种情况下,如果使用实施方式2中的数据接收单元,则也能够高精度地估计传感器检测到事态的时点的时刻。
并且,通过应用实施方式2中的数据接收单元,能够解决向车辆发布的交通引导信息中包含的车辆检测信息是非常陈旧的信息而拥堵信息等交通信息的显示成为与现状脱离的交通状况的显示这样的课题。具体而言,在传感器170、171、172分别以固定周期Tsa进行车辆检测,经由作为传输路径的网络向作为接收系统的交通引导信息生成系统提供检测数据的情况下,事前计测向数据接收单元内设置的接收接口部201传输的最短时间,将其存储在最短系统延迟时间存储部206中。接收时刻计测部202计测接收接口部201接收到车辆检测信息的接收时刻Tr_i,利用接收时刻期待值运算部203,根据过去接收时的时刻和采样周期存储部204中存储的采样周期Tsa的值,通过基于式(1)、(2)、(3)的图5的流程图所示的处理,求出接收时刻期待值Ta_me_i。并且,抖动量存储部210存储抖动量估计部207生成的各数据接收时的系统延迟抖动量Tj_i中的、接收时刻较早的最大抖动量作为最短接收时的抖动量(最短系统延迟时抖动量)。事态检测时刻估计部205能够通过从接收时刻期待值Ta_me_i减去最短系统延迟时抖动量Tj_min和事前计测出的最短系统延迟时间Tt_me的式(7)所示的处理,即,根据图16的流程图,准确地估计事态检测时刻(车辆检测时刻),将由关联信息附加部209接收到的车辆检测信息和估计车辆检测时刻关联起来输出到后级处理部。
进而,根据实施方式2中的数据接收单元200,在从传感器检测车辆到由作为接收系统的交通引导信息生成系统进行接收为止的系统延迟时间存在图9所示的偏差的情况下,如图10所示,能够使估计出的事态检测时刻的误差非常小。
并且,根据实施方式2中的数据接收单元200,在系统延迟时间的平均值如图17那样变化的情况下,也如图18所示,如实施方式2的方式的结果那样,在事态检测时刻的估计中不会受到影响而能够高精度地进行估计。
如上所述,根据实施方式2,在产生系统延迟时间中的传输延迟时间的变化的情况下,也能够准确地估计事态检测时刻。因此,能够生成交通引导信息,使得不包含某个阈值以前的事态检测信息。
近年来,已提出在作为传输路径的网络上连接各种传感器,活用传感到的大数据的远处物体等的遥控操作,自动驾驶或驾驶辅助系统、设备或构造物的异常检测、异常预测,活用车辆或道路上的传感器数据的实时交通信息生成和发布、老人的跟踪或远程监视服务等各种IOT(Internet of Things:物联网)服务。这种服务都是经由网络传输远程设置的传感器以固定周期检测到的数据的系统,通过应用实施方式2中的数据接收单元,在传输路径上混入随机的传输路径延迟抖动而使传输延迟时间变动成各种值的情况下或平均传输延迟时间变动的情况下,也能够准确地估计传感时刻,因此,能够应用于多种用途。
《3》变形例
图19是示出上述实施方式1、2的数据接收单元的变形例的结构的硬件结构图。图1所示的数据接收单元100、120、140能够使用存储作为软件的程序的作为存储装置的存储器91、以及执行存储器91中存储的程序的作为信息处理部的处理器92(例如通过计算机)实现。该情况下,图1中的结构104、106、109相当于图19中的存储器91,图1中的结构101、102、103、105、107、108、161相当于执行程序的处理器92。另外,也可以通过图19所示的存储器91和执行程序的处理器92实现图1所示的结构101、102、103、105、107、108、161的一部分。
并且,图13所示的数据接收单元200、220、240能够使用存储作为软件的程序的作为存储装置的存储器91、以及执行存储器91中存储的程序的作为信息处理部的处理器92(例如通过计算机)实现。该情况下,图13中的结构204、206、209、210相当于图19中的存储器91,图13中的结构201、202、203、205、207、208、161相当于执行程序的处理器92。另外,也可以通过图19所示的存储器91和执行程序的处理器92实现图13所示的结构201、202、203、205、207、208、161的一部分。
标号说明
10、20:接收系统;100、120、140:数据接收单元(接收装置);101:接收接口部(接收部);102:接收时刻计测部;103:接收时刻期待值运算部;104:采样周期存储部;105:事态检测时刻估计部;106:平均系统延迟时间存储部;107:抖动量估计部;108:异常延迟检测部;109:关联信息附加部;160:系统时钟;161:统合处理部;170、171、172:传感器;200、220、240:数据接收单元(接收装置);201:接收接口部(接收部);202:接收时刻计测部;203:接收时刻期待值运算部;204:采样周期存储部;205:事态检测时刻估计部;206:平均系统延迟时间存储部;207:抖动量估计部;207a:最短系统延迟时抖动量估计部;208:异常延迟检测部;209:关联信息附加部;210:抖动量存储部;Tsa:采样周期(检测周期);Tr_i:接收时刻;Tt_me:平均系统延迟时间;Ta_me_i:接收时刻期待值;Tj_i:系统延迟抖动量;TMS_i′、TMS_ib′:估计出的事态检测时刻;Tj_me_i:平均系统延迟抖动量;Tj_min:最短系统延迟时抖动量;Tt_min:最短系统延迟时间。
Claims (12)
1.一种接收装置,该接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述接收装置具有:
接收部,其接收所述检测数据;
接收时刻计测部,其计测由所述接收部接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;
接收时刻期待值运算部,其根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;
抖动量估计部,其求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量作为系统延迟抖动量;以及
事态检测时刻估计部,其根据作为从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的时间而事前计测出的系统延迟时间的平均值即平均系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述系统延迟抖动量,估计所述事态检测时刻。
2.根据权利要求1所述的接收装置,其特征在于,
所述事态检测时刻估计部从所述接收时刻期待值减去所述系统延迟时间的平均值即平均系统延迟时间,由此计算所述事态检测时刻。
3.根据权利要求1所述的接收装置,其特征在于,
所述接收时刻期待值运算部求出所述系统延迟时间的变动时间成分的分布平均值即平均系统延迟抖动量,对在接收前一个检测数据时求出的前一个接收时刻期待值加上所述采样周期和所述平均系统延迟抖动量,作为所述接收时刻期待值。
4.根据权利要求2所述的接收装置,其特征在于,
所述接收时刻期待值运算部求出所述系统延迟时间的变动时间成分的分布平均值即平均系统延迟抖动量,对在接收前一个检测数据时求出的前一个接收时刻期待值加上所述采样周期和所述平均系统延迟抖动量,作为所述接收时刻期待值。
5.根据权利要求1~4中的任意一项所述的接收装置,其特征在于,
所述接收装置还具有关联信息附加部,该关联信息附加部对所述检测数据关联所述事态检测时刻。
6.根据权利要求5所述的接收装置,其特征在于,
所述抖动量估计部根据所述接收时刻和所述接收时刻期待值估计所述系统延迟抖动量,
所述关联信息附加部对所述检测数据关联所述系统延迟抖动量。
7.根据权利要求5所述的接收装置,其特征在于,
所述接收装置还具有异常延迟检测部,该异常延迟检测部在所述系统延迟抖动量超过给定阈值的情况下,检测到系统延迟异常,
所述关联信息附加部对所述检测数据关联表示所述系统延迟异常的信息。
8.一种接收装置中的事态检测时刻的估计方法,该接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,在所述事态检测时刻的估计方法中估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述事态检测时刻的估计方法具有以下步骤:
计测由所述接收装置接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;
根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;
求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量作为系统延迟抖动量;以及
根据作为从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的时间而事前计测出的系统延迟时间的平均值即平均系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述系统延迟抖动量,估计所述事态检测时刻。
9.根据权利要求8所述的事态检测时刻的估计方法,其特征在于,
从所述接收时刻期待值减去所述系统延迟时间的平均值即平均系统延迟时间,由此计算所述事态检测时刻。
10.根据权利要求8或9所述的事态检测时刻的估计方法,其特征在于,
求出所述接收时刻期待值的步骤包含以下步骤:
求出所述系统延迟时间的变动时间成分的分布平均值即平均系统延迟抖动量;以及
对在接收前一个检测数据时求出的前一个接收时刻期待值加上所述采样周期和所述平均系统延迟抖动量,作为所述接收时刻期待值。
11.一种接收装置,该接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述接收装置具有:
接收部,其接收所述检测数据;
接收时刻计测部,其计测由所述接收部接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;
接收时刻期待值运算部,其根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;
最短系统延迟时抖动量估计部,其求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量的最大值作为最短系统延迟时抖动量;以及
事态检测时刻估计部,其根据事前计测从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的最短时间而得到的最短系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述最短系统延迟时抖动量,估计所述事态检测时刻。
12.一种接收装置中的事态检测时刻的估计方法,该接收装置接收从以固定的采样周期检测事态的传感器送出的检测数据,在所述事态检测时刻的估计方法中估计所述传感器检测到所述事态的时刻即事态检测时刻,其特征在于,所述事态检测时刻的估计方法具有以下步骤:
计测由所述接收装置接收到所述检测数据的时刻即接收时刻;
根据所述接收时刻和所述采样周期,求出下一个接收时刻的期待值即接收时刻期待值,所述下一个接收时刻是下次接收检测数据的时刻;
求出所述接收时刻相对于所述接收时刻期待值的变动量的最大值作为最短系统延迟时抖动量;以及
根据事前计测从所述传感器检测到所述事态的时刻到所述接收时刻为止的最短时间而得到的最短系统延迟时间、所述接收时刻期待值和所述最短系统延迟时抖动量,估计所述事态检测时刻。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016-047148 | 2016-03-10 | ||
JP2016047148 | 2016-03-10 | ||
PCT/JP2016/086309 WO2017154296A1 (ja) | 2016-03-10 | 2016-12-07 | 受信装置及び事象検知時刻の推定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108702311A CN108702311A (zh) | 2018-10-23 |
CN108702311B true CN108702311B (zh) | 2020-11-27 |
Family
ID=59790169
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680083022.6A Active CN108702311B (zh) | 2016-03-10 | 2016-12-07 | 接收装置和事态检测时刻的估计方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10623292B2 (zh) |
JP (1) | JP6490298B2 (zh) |
CN (1) | CN108702311B (zh) |
DE (1) | DE112016006564T5 (zh) |
WO (1) | WO2017154296A1 (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7073920B2 (ja) * | 2018-06-04 | 2022-05-24 | 日本電信電話株式会社 | 時刻付与方法、時刻付与装置及びプログラム |
JP7079180B2 (ja) * | 2018-09-20 | 2022-06-01 | ボッシュ株式会社 | Can通信方法及びcan通信システム |
CN112013506B (zh) * | 2019-05-31 | 2022-02-25 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 用于通讯检测的方法及装置、空调 |
CN114097010B (zh) * | 2019-07-18 | 2023-12-12 | 三菱电机株式会社 | 信息处理装置、计算机能读取的记录介质和信息处理方法 |
US20230274638A1 (en) | 2020-07-31 | 2023-08-31 | Nec Corporation | Remote monitoring apparatus, remote monitoring method, and remote monitoring system |
DE102021203976A1 (de) | 2021-04-21 | 2022-10-27 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zur Ermittlung von Signallaufzeiten und System zur Fusion von Sensordaten mindestens zweier Sensoren zur Objekterkennung |
CN117857396A (zh) * | 2022-09-30 | 2024-04-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据传输方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1739241A (zh) * | 2003-01-15 | 2006-02-22 | 因芬尼昂技术股份公司 | 用于估计时间交错a/d转换器系统的时间误差的方法和设备 |
CN1868155A (zh) * | 2003-08-13 | 2006-11-22 | 英特尔公司 | 异构计算平台上用于分布式视音频捕获的通用自适应同步方案 |
CN101848075A (zh) * | 2009-03-26 | 2010-09-29 | 索尼公司 | 接收装置和用于接收装置的时刻校正方法 |
JP2012013477A (ja) * | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Hioki Ee Corp | 測定データ回収装置、測定データ記録装置、測定データ記録システムおよび測定データ回収方法 |
CN104937218A (zh) * | 2013-03-28 | 2015-09-23 | 三菱日立电力系统株式会社 | 动力机的异常检测方法、控制装置及具该装置的发电设备 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9552726B2 (en) * | 2009-08-24 | 2017-01-24 | Here Global B.V. | Providing driving condition alerts using road attribute data |
WO2012059973A1 (ja) | 2010-11-01 | 2012-05-10 | 株式会社日立製作所 | 車載装置および制御方法 |
JP5728751B2 (ja) * | 2011-03-16 | 2015-06-03 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 交通案内情報生成装置、交通案内情報生成方法および交通案内情報生成プログラム |
CN103888381A (zh) * | 2012-12-20 | 2014-06-25 | 杜比实验室特许公司 | 用于控制抖动缓冲器的装置和方法 |
GB201302534D0 (en) * | 2013-02-13 | 2013-03-27 | Qatar Foundation | Feedback control as a cloud service |
-
2016
- 2016-12-07 US US15/776,719 patent/US10623292B2/en active Active
- 2016-12-07 DE DE112016006564.7T patent/DE112016006564T5/de active Pending
- 2016-12-07 WO PCT/JP2016/086309 patent/WO2017154296A1/ja active Application Filing
- 2016-12-07 JP JP2018504005A patent/JP6490298B2/ja active Active
- 2016-12-07 CN CN201680083022.6A patent/CN108702311B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1739241A (zh) * | 2003-01-15 | 2006-02-22 | 因芬尼昂技术股份公司 | 用于估计时间交错a/d转换器系统的时间误差的方法和设备 |
CN1868155A (zh) * | 2003-08-13 | 2006-11-22 | 英特尔公司 | 异构计算平台上用于分布式视音频捕获的通用自适应同步方案 |
CN101848075A (zh) * | 2009-03-26 | 2010-09-29 | 索尼公司 | 接收装置和用于接收装置的时刻校正方法 |
JP2012013477A (ja) * | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Hioki Ee Corp | 測定データ回収装置、測定データ記録装置、測定データ記録システムおよび測定データ回収方法 |
CN104937218A (zh) * | 2013-03-28 | 2015-09-23 | 三菱日立电力系统株式会社 | 动力机的异常检测方法、控制装置及具该装置的发电设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180351839A1 (en) | 2018-12-06 |
WO2017154296A1 (ja) | 2017-09-14 |
JP6490298B2 (ja) | 2019-03-27 |
CN108702311A (zh) | 2018-10-23 |
US10623292B2 (en) | 2020-04-14 |
JPWO2017154296A1 (ja) | 2018-08-09 |
DE112016006564T5 (de) | 2018-11-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108702311B (zh) | 接收装置和事态检测时刻的估计方法 | |
US11262459B2 (en) | Enhanced object position detection | |
JP5522193B2 (ja) | 先行車特定装置 | |
EP2787496B1 (en) | Object detection device | |
WO2012002097A1 (ja) | 渋滞予測方法 | |
EP3330669B1 (en) | Control method for travel control device, and travel control device | |
CN110033609B (zh) | 车队控制装置 | |
JPWO2018212346A1 (ja) | 制御装置、走査システム、制御方法、およびプログラム | |
US20140297063A1 (en) | Vehicle specifying apparatus | |
CN110140062B (zh) | 用于运行车辆驾驶员辅助系统的方法 | |
JP2016212663A (ja) | 他車位置検出装置 | |
JP6892600B2 (ja) | 物体検出方法及び物体検出装置 | |
US20230016195A1 (en) | Method for operating a radar system | |
US11292481B2 (en) | Method and apparatus for multi vehicle sensor suite diagnosis | |
US20150219745A1 (en) | Wireless positioning apparatus | |
US11501539B2 (en) | Vehicle control system, sensing device and sensing data processing method | |
JP5067091B2 (ja) | 衝突判定装置 | |
JP2861431B2 (ja) | 車載用測距装置 | |
JP2018179926A (ja) | 物体認識処理装置、物体認識処理方法および車両制御システム | |
JP2017075881A (ja) | 物体認識統合装置および物体認識統合方法 | |
JP4650248B2 (ja) | 車両用ネットワークシステム及びネットワークノード | |
EP3709057B1 (en) | Radar enhanced v2x communications | |
JP2021160662A (ja) | 物体認識装置および物体認識方法 | |
JP6260258B2 (ja) | 位置推定システム | |
JP2024541990A (ja) | 通信システムの動作のための装置および方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |