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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-02-16
(54)【発明の名称】車両のワイパーシステムのノイズキャンセル
(51)【国際特許分類】
B60R 11/02 20060101AFI20240208BHJP
G10K 11/178 20060101ALI20240208BHJP
【ＦＩ】
B60R11/02 S
G10K11/178 100
G10K11/178 110
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023550321
(86)(22)【出願日】2022-02-21
(85)【翻訳文提出日】2023-10-06
(86)【国際出願番号】 EP2022054284
(87)【国際公開番号】W WO2022175535
(87)【国際公開日】2022-08-25
(31)【優先権主張番号】2101681
(32)【優先日】2021-02-22
(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】512092737
【氏名又は名称】ヴァレオ システム デシュヤージュ
【氏名又は名称原語表記】ＶＡＬＥＯ ＳＹＳＴＥＭＥＳ Ｄ’ＥＳＳＵＹＡＧＥ
(74)【代理人】
【識別番号】100120031
【弁理士】
【氏名又は名称】宮嶋 学
(74)【代理人】
【識別番号】100127465
【弁理士】
【氏名又は名称】堀田 幸裕
(74)【代理人】
【識別番号】100164688
【弁理士】
【氏名又は名称】金川 良樹
(72)【発明者】
【氏名】ヤツェク、デンブスキ
【テーマコード（参考）】
3D020
5D061
【Ｆターム（参考）】
3D020BA10
3D020BA11
3D020BB01
3D020BC01
3D020BE04
5D061FF02
(57)【要約】
本発明は、ワイパーシステムが車両の車室において発生させるノイズをキャンセルする方法に関する。前記方法は、ノイズキャンセル装置により実施されるとともに、ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータを受信するステップ（４０１）を備える。このようなフェードフォワードデータは、ワイパーシステムの要素に配置されたセンサから、またはワイパーシステムのモータ動作を制御するＥＣＵから発せられ得る。本方法は、前記フィードフォワードデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するステップ（４０３）と、前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステム（１３０）に送信するステップ（４０４）と、をさらに備える。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ワイパーシステム（１１０）が車両の車室において発生させるノイズをキャンセルする方法であって、前記方法はノイズキャンセル装置（１０１）により実施されるとともに、‐ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータを受信するステップ（４０１）と、
‐前記フィードフォワードデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するステップ（４０３）と、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステム（１３０）に送信するステップ（４０４）と、
を備える方法。
【請求項2】
前記ワイパーシステム（１１０）は、アーム（１１４）とブレード（１１５）とモータ（１１２）とを備え、アームノイズが前記アームおよび前記ブレードにより発生し、モータノイズが前記モータにより発生し、前記ワイパーノイズは、前記アームノイズおよび／またはモータノイズを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記フィードフォワードデータは、前記車両のフロントガラスに配置されたセンサ（１２１）からのアームノイズデータ、および／または前記モータに配置されたセンサ（１２２）からのモータノイズデータを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記フィードフォワードデータは、前記ワイパーシステム（１１０）の前記モータ（１１２）の動作に関するデータを備え、前記モータ動作に関する前記データは、ＰＷＭ情報を備える、請求項２または３に記載の方法。
【請求項5】
前記フィードフォワードデータは、前記ワイパーシステム（１１０）の前記モータ（１１２）の動作に関するデータを備え、前記モータ動作に関する前記データは、‐前記モータの角度位置、
‐前記モータの角速度、
‐前記モータの加速度、
‐前記アームの位置、
‐前記アームの角速度、
‐前記アームの角加速度、
‐反転ポイント情報、
‐ＰＷＭ情報、
‐前記モータにより供給されるトルク、のうちの１つ以上の要素を備える、
請求項２～４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記ノイズキャンセル装置（１０１）は、‐モータノイズを、モータ動作に関する前記データであって少なくとも前記ＰＷＭ情報を備える前記データ、およびモータノイズモデルに基づいて決定する、および／または、
‐アームノイズを、モータ動作に関する前記データであって前記アームの角加速度、前記アームの角速度、および／または反転ポイント情報を備える前記データ、およびアームノイズモデルに基づいて決定する、
請求項４または５に記載の方法。
【請求項7】
前記方法は繰り返され、前記ノイズキャンセル装置（１０１）は、前記車両における前記ワイパーノイズの前記伝播モデルを少なくとも記憶し、
前記ノイズキャンセル装置は、前記フィードフォワードデータに基づいて、および／または前記車両の前記車室に配置されたセンサ（１２３）から受信したフィードバックデータに基づいて、記憶した前記モデルのうちの少なくとも１つを機械学習により更新する、
請求項１～６の一項に記載の方法。
【請求項8】
前記方法は、前記車両の前記車室に配置されたセンサ（１２３）からフィードバックデータを受信するステップ（４０５）をさらに備え、前記ノイズキャンセル制御信号を生成するステップ（４０３）は、受信した前記フィードバックデータにさらに基づく、
請求項１～７の一項に記載の方法。
【請求項9】
ドライバーの耳（１４０）における残留ノイズが、前記フィードバックデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの前記伝播モデルに基づいて推定され、前記ノイズキャンセル制御信号の生成は、前記残留ノイズにさらに基づく、
請求項７に記載の方法。
【請求項10】
請求項１～９の一項に記載の方法を実施するための命令であって、プロセッサ（３０１）により実行される命令を記憶するコンピュータプログラム記憶媒体。
【請求項11】
ノイズキャンセル装置（１０１）であって、‐前記ノイズキャンセル装置を備える車両のワイパーシステムが発生させるノイズに関するフィードフォワードデータを受信するように構成される少なくとも１つのインターフェース（３０３；３０４）と、
‐前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルを記憶するメモリ（３０２）と、
‐前記フィードフォワードデータおよび前記車室におけるワイパーノイズの前記伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するように構成されるプロセッサ（３０１）と、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステムに送信するように構成される別のインターフェース（３０８）と、
を備えるノイズキャンセル装置（１０１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ノイズキャンセルの技術分野に関する。特に、車両のワイパーにより発生するノイズのキャンセルに関するが、これに限定されない。
【背景技術】
【0002】
ワイパーノイズの低減は、特にノイズを回避する材料および機構の使用に関して、集中的な研究の対象である。
【0003】
しかしながら、通常必要とされる材料により、モータとアームとブレードとで構成されるワイパーシステムのコストが上昇する。
【0004】
米国特許ＵＳ１０２３５９８７号は、スピーカシステムを使用して車両における異なる音源からのノイズをキャンセルするためのシステムを開示している。しかし、この米国特許が開示するシステムは、ワイパーシステムが生じさせるノイズには特に適合しておらず、精度および反応性に欠ける。
【発明の概要】
【0005】
本発明は、この状況を改善する。
【0006】
この目的のために、本発明の第１態様は、ワイパーシステムが車両の車室において発生させるノイズをキャンセルする方法であって、前記方法は、ノイズキャンセル装置により実施されるとともに、
‐ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータを受信するステップと、
‐前記フィードフォワードデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するステップと、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステムに送信するステップと、
を備える方法に関する。
‐ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータを受信するステップと、
‐前記フィードフォワードデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するステップと、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステムに送信するステップと、
を備える方法に関する。
【0007】
従来技術のシステムと比較して、ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータを利用することにより、ワイパーノイズを検出する際により良好な反応性が得られるため、ノイズキャンセル制御信号を生成する際により良好な反応性が得られる。ワイパーノイズの伝播モデルを利用することにより、ノイズキャンセル制御信号のより良好な精度が得られる。また、既存のほとんどの車両はワイパーノイズのキャンセルに有用なデータを取得するように構成されたセンサを備えているため、反応性および制度の向上はソフトウェアソリューションの利用により可能である。
【0008】
いくつかの実施形態によれば、ワイパーシステムは、アームとブレードとモータとを備え得る。アームノイズが、アームおよびブレードにより発生し得る。モータノイズが、モータにより発生し得る。ワイパーノイズは、前記アームノイズおよび／または前記モータノイズを含む。
【0009】
補足的に、フィードフォワードデータは、前記車両のフロントガラスに配置されたセンサからのアームノイズデータ、および／または、前記モータに配置されたセンサからのモータノイズデータを備え得る。
【0010】
ワイパーシステムに配置されたセンサを使用することにより、ワイパーシステムノイズの推定精度、ひいてはノイズキャンセル制御信号に関する精度が向上し得る。また、車室に配置されたセンサからフィードバックデータを受信する場合、ワイパーシステムが生じさせるノイズを他の音源／ノイズ源から効率的に識別することができる。
【0011】
代替的または補足的に、フィードフォワードデータは、ワイパーシステムのモータの動作に関するデータを備え得る。前記モータ動作に関する前記データは、以下の要素のうちの１つ以上を備える：
‐前記モータの角度位置、
‐前記モータの角速度、
‐前記モータの加速度、
‐前記アームの位置、
‐前記アームの角速度、
‐前記アームの角加速度、
‐反転ポイント情報、
‐ＰＷＭ情報、
‐前記モータにより供給されるトルク。
‐前記モータの角度位置、
‐前記モータの角速度、
‐前記モータの加速度、
‐前記アームの位置、
‐前記アームの角速度、
‐前記アームの角加速度、
‐反転ポイント情報、
‐ＰＷＭ情報、
‐前記モータにより供給されるトルク。
【0012】
これにより、センサシステムに配置される音響センサを必要とすることなくワイパーシステムのノイズを推定することができるため、ノイズキャンセル制御信号の生成に関する反応性を向上させつつ、本方法に関するコストが低減される。
【0013】
補足的に、ノイズキャンセル装置は、
‐モータノイズを、モータ動作に関する前記データであって少なくとも前記ＰＷＭ情報を備える前記データ、およびモータノイズモデルに基づいて決定し得る、および／または、
‐アームノイズを、モータ動作に関する前記データであって前記アームの角加速度、前記アームの角速度、および／または反転ポイント情報を備える前記データ、およびアームノイズモデルに基づいて決定し得る。
‐モータノイズを、モータ動作に関する前記データであって少なくとも前記ＰＷＭ情報を備える前記データ、およびモータノイズモデルに基づいて決定し得る、および／または、
‐アームノイズを、モータ動作に関する前記データであって前記アームの角加速度、前記アームの角速度、および／または反転ポイント情報を備える前記データ、およびアームノイズモデルに基づいて決定し得る。
【0014】
これにより、モータ動作の関連パラメータを考慮することで、モータノイズおよび／またはアームノイズの決定に関する精度が向上し得る。
【0015】
本発明のいくつかの実施形態によれば、前記方法は繰り返され得る。前記ノイズキャンセル装置は、前記車両における前記ワイパーノイズの前記伝播モデルを少なくとも記憶し得る。前記ノイズキャンセル装置は、前記フィードフォワードデータに基づいて、および／または前記車両の前記車室に配置されたセンサから受信したフィードバックデータに基づいて、記憶した前記モデルのうちの少なくとも１つを機械学習により更新し得る。
【0016】
機械学習を利用することにより、以下が可能になる。
‐ノイズキャンセル制御信号の生成精度が向上する。
‐ワイパーシステムの部品の経年劣化を考慮する。
‐ノイズキャンセル装置に記憶された所定のモデルを有する必要がなくなる。
‐ノイズキャンセル制御信号の生成精度が向上する。
‐ワイパーシステムの部品の経年劣化を考慮する。
‐ノイズキャンセル装置に記憶された所定のモデルを有する必要がなくなる。
【0017】
いくつかの実施形態によれば、本方法は、前記車両の前記車室に配置されたセンサからフィードバックデータを受信するステップをさらに備え得る。前記ノイズキャンセル制御信号を生成するステップは、受信した前記フィードバックデータにさらに基づき得る。
【0018】
フィードフォワードデータに補足してフィードバックデータを利用することにより、本方法の精度が向上し得る。
【0019】
補足的に、ドライバーの耳における残留ノイズが、前記フィードバックデータに基づいて、かつ前記車室における前記ワイパーノイズの前記伝播モデルに基づいて推定され得る。前記ノイズキャンセル制御信号の生成は、前記残留ノイズにさらに基づき得る。
【0020】
ドライバーの耳に到達する残留ノイズを考慮することにより、本方法の精度が向上し得る。
【0021】
本発明の第２態様は、第１態様による前記方法を実施するための命令であって、プロセッサにより実行される命令を記憶するコンピュータプログラム記憶媒体に関する。
【0022】
本発明の第３態様は、ノイズキャンセル装置であって、
‐前記ノイズキャンセル装置を備える車両のワイパーシステムが発生させるノイズに関するフィードフォワードデータを受信するように構成される少なくとも１つのインターフェースと、
‐前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルを記憶するメモリと、
‐前記フィードフォワードデータおよび前記車室におけるワイパーノイズの前記伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するように構成されるプロセッサと、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステムに送信するように構成される別のインターフェースと、
を備えるノイズキャンセル装置に関する。
‐前記ノイズキャンセル装置を備える車両のワイパーシステムが発生させるノイズに関するフィードフォワードデータを受信するように構成される少なくとも１つのインターフェースと、
‐前記車室における前記ワイパーノイズの伝播モデルを記憶するメモリと、
‐前記フィードフォワードデータおよび前記車室におけるワイパーノイズの前記伝播モデルに基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成するように構成されるプロセッサと、
‐前記ノイズキャンセル制御信号を前記車両のスピーカシステムに送信するように構成される別のインターフェースと、
を備えるノイズキャンセル装置に関する。
【0023】
本発明の他の特徴および利点は、以下に詳述する説明、および添付図面から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【発明を実施するための形態】
【0025】
図１は、本発明のいくつかの実施形態による、ワイパーシステム１１０のノイズをキャンセルするためのシステムを示す。
【0026】
システムは、ワイパーシステム１１０を備える車両に組み込まれ得る。
【0027】
一般的に、ワイパーシステム１１０は、以下のような複数の要素を備える。
‐第１モータ１１２。
‐選択的である第２モータ１１３。ワイパーシステムが第２モータ１１６を備える場合、第１モータ１１２はマスターモータであり得る一方で、第２モータ１１３はスレーブモータである。
‐第１モータ１１２を制御するように構成され、モータ動作に関するデータにアクセスする電子制御ユニット（以下ＥＣＵ）１１１。
‐第１モータにより動作するアーム１１４。アームは、例えば軸を中心として回転し得る。
‐アーム１１４に取り付けられたブレード１１５であって、車両のフロントガラス１１６を清掃するように構成されたブレード１１５。
‐第１モータ１１２。
‐選択的である第２モータ１１３。ワイパーシステムが第２モータ１１６を備える場合、第１モータ１１２はマスターモータであり得る一方で、第２モータ１１３はスレーブモータである。
‐第１モータ１１２を制御するように構成され、モータ動作に関するデータにアクセスする電子制御ユニット（以下ＥＣＵ）１１１。
‐第１モータにより動作するアーム１１４。アームは、例えば軸を中心として回転し得る。
‐アーム１１４に取り付けられたブレード１１５であって、車両のフロントガラス１１６を清掃するように構成されたブレード１１５。
【0028】
アーム１１４とブレード１１５とは、第１モータ１１２または第２モータ１１３の負荷をともに形成する。
【0029】
ワイパーシステム１１０のいくつかの要素は、車両の運転快適性および／または車両の運転安全性を低下させ得るノイズを発生させる原因となり得る。以下において、第１モータ１１２が発生させるノイズ（以下モータノイズと称する）、およびフロントガラス１１６の清掃中にアーム１１４およびブレード１１５が発生させるノイズ（以下アームノイズと称する）を中心に説明する。しかしながら、本発明は、ワイパーシステム１１０の他の要素、例えば第２モータ１１３、または図１に示さないワイパー液ポンプが発生させるノイズの補償を包含する。
【0030】
ＥＣＵ１１１は、モータ動作に関するデータ、特に以下のものにアクセスする。
‐ＰＷＭ情報等の第１モータ１１２の電力供給情報。ＰＷＭ情報は、モータの周波数および／またはデューティサイクルを備え得る。また、電力供給情報は、第１モータ１１２に給電する電源または駆動装置の電圧レベルまたは電流レベルを備え得る。第２モータ１１３についても、ＥＣＵ１１１は同一情報にアクセスし得る。
‐第１モータ１１２の角度位置または角速度。第２モータ１１３についても、ＥＣＵ１１１は同一情報にアクセスし得る。
‐第１モータ１１２が駆動するアーム１１５の位置。アーム１１５が第２モータ１１３により駆動される場合、同一情報にアクセスし得る。
‐反転ポイント情報。反転ポイントは、アームが到達する最端位置に対応する。したがって、アーム１１５の軌跡は、２つの反転ポイントを備える。ＥＣＵは、アーム１１５が反転ポイントの一方に到達したとき、これを検出し得る。
‐第１モータ１１３により供給されるトルク。および／または、
‐上述のトルクに基づいて、ＥＣＵは、雪、雨または埃の有無等の負荷に適用されるトルクに影響を及ぼすフロントガラスの表面に関する情報にアクセスすることもできる。
‐ＰＷＭ情報等の第１モータ１１２の電力供給情報。ＰＷＭ情報は、モータの周波数および／またはデューティサイクルを備え得る。また、電力供給情報は、第１モータ１１２に給電する電源または駆動装置の電圧レベルまたは電流レベルを備え得る。第２モータ１１３についても、ＥＣＵ１１１は同一情報にアクセスし得る。
‐第１モータ１１２の角度位置または角速度。第２モータ１１３についても、ＥＣＵ１１１は同一情報にアクセスし得る。
‐第１モータ１１２が駆動するアーム１１５の位置。アーム１１５が第２モータ１１３により駆動される場合、同一情報にアクセスし得る。
‐反転ポイント情報。反転ポイントは、アームが到達する最端位置に対応する。したがって、アーム１１５の軌跡は、２つの反転ポイントを備える。ＥＣＵは、アーム１１５が反転ポイントの一方に到達したとき、これを検出し得る。
‐第１モータ１１３により供給されるトルク。および／または、
‐上述のトルクに基づいて、ＥＣＵは、雪、雨または埃の有無等の負荷に適用されるトルクに影響を及ぼすフロントガラスの表面に関する情報にアクセスすることもできる。
【0031】
本発明によるノイズキャンセルシステムは、ノイズキャンセル装置１０１を備える。ノイズキャンセル装置１０１は、ＥＣＵ１１１から、および／または以下のセンサのうちの１つ以上から情報を受信するように構成されている。
‐ワイパーシステムに配置された第１センサ１２１であって、特にアーム１１４およびブレード１１５に、例えばフロントガラス１１６に配置された第１センサ１２１。第１センサ１２１は、特にブレード１１５とフロントガラス１１６との接触を理由としてアーム１１４およびブレード１１５が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成されている。この目的のために、第１センサ１２１は、マイクロホン、またはフロントガラス１１６の振動を検出するように構成された圧電システム等の振動センサであり得る。より一般的には、第１センサ１２１は、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるノイズを、直接的または間接的に、車室の内部または倍部において検出することができる任意の技術を包含する。
‐ワイパーシステム１１０に配置された、特に第１モータ１１２に配置された第２センサ１２２。第２センサ１２２は、第１モータ１１２が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成されている。この目的のために、第２センサ１２２は、第１モータ１１２の近傍のマイクロホンであり得る、または、第１モータ１１２の振動を検出するように構成された振動センサであり得る。追加のセンサが、第２モータ１１３に配置され得るとともに、第２モータ１１３が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成され得る。
‐ドライバーが着席する車両の車室に配置される第３センサ１２３であって、車両の車室内で伝播するノイズおよび音を検出するように構成された第３センサ１２３。この目的のために、第３センサ１２３は、車室マイクロホンまたは車室マイクロホンアレイであり得る。
‐環境データを検出するように構成された第４センサ１２４。環境データは、速度センサにより直接的に検出され得る、または車両のモータの入力パワーに基づいて間接的に測定され得る車両の速度を包含し得る。代替的または補足的に、環境データは、雨検出データや雪検出データ等の気象学的データを包含し得る。さらに代替的または補足的に、環境データは、汚れの存在を示す汚れ指示データを包含し得る。汚れ指示データを検出するように、第４センサ１２４は、車両に装着されたフロントカメラであって、例えばフロントガラス１１６を介して車両の前方の道路に向けられたフロントカメラであり得る。
‐ワイパーシステムに配置された第１センサ１２１であって、特にアーム１１４およびブレード１１５に、例えばフロントガラス１１６に配置された第１センサ１２１。第１センサ１２１は、特にブレード１１５とフロントガラス１１６との接触を理由としてアーム１１４およびブレード１１５が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成されている。この目的のために、第１センサ１２１は、マイクロホン、またはフロントガラス１１６の振動を検出するように構成された圧電システム等の振動センサであり得る。より一般的には、第１センサ１２１は、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるノイズを、直接的または間接的に、車室の内部または倍部において検出することができる任意の技術を包含する。
‐ワイパーシステム１１０に配置された、特に第１モータ１１２に配置された第２センサ１２２。第２センサ１２２は、第１モータ１１２が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成されている。この目的のために、第２センサ１２２は、第１モータ１１２の近傍のマイクロホンであり得る、または、第１モータ１１２の振動を検出するように構成された振動センサであり得る。追加のセンサが、第２モータ１１３に配置され得るとともに、第２モータ１１３が発生させる音響ノイズに関するデータを記録するように構成され得る。
‐ドライバーが着席する車両の車室に配置される第３センサ１２３であって、車両の車室内で伝播するノイズおよび音を検出するように構成された第３センサ１２３。この目的のために、第３センサ１２３は、車室マイクロホンまたは車室マイクロホンアレイであり得る。
‐環境データを検出するように構成された第４センサ１２４。環境データは、速度センサにより直接的に検出され得る、または車両のモータの入力パワーに基づいて間接的に測定され得る車両の速度を包含し得る。代替的または補足的に、環境データは、雨検出データや雪検出データ等の気象学的データを包含し得る。さらに代替的または補足的に、環境データは、汚れの存在を示す汚れ指示データを包含し得る。汚れ指示データを検出するように、第４センサ１２４は、車両に装着されたフロントカメラであって、例えばフロントガラス１１６を介して車両の前方の道路に向けられたフロントカメラであり得る。
【0032】
ドライバーの耳１４０も、図１に示されている。耳１４０は、耳が位置する車室の所定の空間的位置における音およびノイズを検出するように配置されたマイクロホンと同化し得る。
【0033】
ノイズキャンセル装置１０１は、ノイズキャンセル制御信号を生成するとともに、ノイズキャンセル制御信号を車両のスピーカシステム１３０に送信するようにさらに構成されている。スピーカシステム１３０の技術、それが備えるスピーカの個数、および車両におけるスピーカのそれぞれの位置は、特に限定されない。
【0034】
ノイズキャンセル制御信号に基づいて、スピーカシステム１３０は、ノイズキャンセル音響信号を車両の車室に放送するように構成されている。スピーカシステム１３０は、ノイズキャンセル音響信号に加えて他の音を出力し得ることに留意されたい。例えば、スピーカシステム１３０は、音楽またはＧＰＳ音声アシストを出力し得る。本発明によれば、ノイズキャンセル音響信号の他に出力される音は、特に制限されない。
【0035】
以下にさらに説明するように、ノイズキャンセル音声信号により、第１モータ１１２が発生させるノイズ、および／またはアーム１１４およびブレード１１５が発生させるノイズを補償することができる。
【0036】
図２は、本発明のいくつかの実施形態による、ワイパーシステムとセンサ間の音響伝達関数を示す。
【0037】
よく知られているように、音響伝達関数は、音響源の位置、受信機および音響チャネル（ノイズ／音は、音響源で発生した後に音響チャネルを介して受信機に到達する）の位置に依存する。
【0038】
第１受信機を車両の車室に配置された第３センサ１２３としてみなして、３つの異なる音響源に関する３つの音響伝達関数を検討する。
【0039】
第１音響源は、動作中にノイズを発生させる第１モータ１１２である。第１音響関数２０１は、第１モータ１１２が発生させるモータノイズと第３センサ１２３が受信するモータノイズとの関係により規定される。
【0040】
第２音響源は、特にフロントガラス１１６との接触を理由としてノイズを発生させるアーム１１４およびブレード１１５である。第２音響関数２０２は、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるアームノイズと第３センサ１２３が受信するアームノイズとの関係により規定される。第２音響源は周期的に移動しているため、第２音響関数２０２は周期的に変化するとみなす場合、より正確に記述されることに留意されたい。
【0041】
第３音響源は、本発明によるノイズキャンセル音響信号を出力するスピーカシステム１３０である。上述のように、スピーカ１３０は、ノイズキャンセル音響信号に加えて他の音を同時に出力し得る。第３音響関数２０３は、スピーカシステム１３０が出力する音響信号と第３センサ１２３が受信する対応する音響信号との関係により規定される。上述のように、スピーカシステム１３０は、複数のスピーカを備え得る。本例において、各スピーカは、特定のスピーカが出力する音響信号と第３センサ１２３が受信する対応する音響信号との関係を示す任意の第３音響関数に関連付けられる。
【0042】
上述のように、第３センサ１２３は、センサのアレイであり得る。本例において、３つの音響伝達関数が、アレイのセンサの各々に対して規定される。スピーカシステム１３０が複数のスピーカを備える場合、２＋ｎ個（ｎは、スピーカシステム１３０のスピーカの個数）の音響伝達関数が、アレイのセンサの各々に対して規定される。
【0043】
第１音響伝達関数、第２音響伝達関数、および第３音響伝達関数は、車室の形状、音源のそれぞれの位置、第３センサ１２３の位置、車室の材料、および他の要因に依存する。本発明のいくつかの実施形態によれば、音響伝達関数は、例えば車両製造業者により予め決定されて、後述するノイズキャンセル装置１０１のメモリ等のメモリに記憶されている。代替的に、第１音響伝達関数、第２音響伝達関数、および第３音響伝達関数は、車室の内部におけるワイパーシステムノイズの伝播モデル、および車室の内部でスピーカシステム１３０が出力するノイズキャンセル音響信号の伝播モデルに基づいて決定され得る。２つの別個のモデルが、ワイパーノイズ伝播に対して使用され得る。すなわち、一方はモータノイズ伝播に対しするものであり、他方はアームノイズ伝播に対するものである。これらのモデルは、予め決定してもよいし、機械学習を使用して決定してもよい。機械学習とは、３つの音源から発せられた実際の音響信号であって第３センサ１２３が受信した音響信号に基づいてモデルをトレーニングすることを意味する。これらのモデルにより、第３センサ１２３が受信した音響信号に基づいて、ドライバーの耳１４０に到達する音およびノイズを推測することができる。これらのモデルは、ノイズキャンセル装置１０１のメモリにも同様に記憶され得る。
【0044】
本発明による音響モデルは、メモリに記憶された一連のパラメータを備える顕在モデルだけでなく、機械学習のみにより構築された暗黙モデルの両方を包含する。例えば、第２音響伝達関数は、ＥＣＵ１１１から取得したアーム１１４の位置に基づいて、かつ第３センサ１２３が取得したデータに基づいて、機械学習により決定され得る。本例において、本データに基づいて決定されるアームノイズのモデルは、暗黙的なものである。
【0045】
第１関数、第２関数、および第３関数が既知である場合、ノイズキャンセル装置１０１は、モータノイズ、アームノイズ、および／またはそれらそれぞれの音源が発生させるノイズキャンセル音響信号を、第３センサ１２３が受信する音響信号に基づいて推定することができる。以下にさらに説明するように、この情報をフィードバック情報として利用して、ノイズキャンセル装置１０１によるノイズキャンセル制御信号の生成に関する精度を向上させることができる。
【0046】
ここで、第２受信機が車両の車室に配置されたドライバーの耳１４０であるとみなして、３つの異なる音響源に関する別の一連の３つの音響伝達関数を検討する。
【0047】
第１音響源は、動作中にノイズを発生させる第１モータ１１２である。第４音響関数２０４は、第１モータ１１２が発生させるモータノイズとドライバーの耳１４０が受信するモータノイズとの関係により規定される。
【0048】
第２音響源は、アーム１１４およびブレード１１５である。第５音響関数２０５は、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるアームノイズとドライバーの耳１４０が受信するアームノイズとの関係により規定される。第２音響伝達関数のように、第２音響源は周期的に移動しているため、第５音響関数２０５は周期的に変化するとみなす場合、より正確に記述されることに留意されたい。
【0049】
第３音響源は、本発明によるノイズキャンセル音響信号を出力するスピーカシステム１３０である。第６音響関数２０６は、スピーカシステム１３０が出力する音響信号とドライバーの耳１４０が受信する対応する音響信号との関係により規定される。上述のように、スピーカシステム１３０は、複数のスピーカを備え得る。本例において、各スピーカは、特定のスピーカが出力する音響信号とドライバーの耳１４０が受信する対応する音響信号との関係を示す任意の第６音響関数に関連付けられる。
【0050】
第４音響関数、第５音響関数、および第６音響関数は、例えば車両製造業者により予め決定され得るとともに、後述するノイズキャンセル装置１０１のメモリ等のメモリに記憶され得る。また、第４音響関数、第５音響関数、および第６音響関数は、車両の車室における音の伝播モデルに基づいて、第１音響関数、第２音響関数、および第３音響関数から導出され得る。これらのモデルは、予め決定してもよいし、機械学習を使用して決定してもよい。そして、第３センサ１２３が受信した音響信号を利用して、ドライバーの耳が受信する音響信号を計算するとともに、残留ノイズを計算することができる。これら音響信号および残留ノイズをノイズキャンセル装置１０１によるフィードバック情報として利用して、スピーカシステム１３０に送信されるノイズキャンセル制御信号の計算を向上させることができる。上述のように、車両におけるノイズの伝播モデルは、顕在的であっても暗黙的であってもよい。
【0051】
本発明によるノイズキャンセル装置１０１の目標は、ドライバーの耳１４０に到達する際のモータノイズおよび／またはアームノイズをキャンセルすることができるノイズキャンセル音響信号を正確かつ迅速に計算して生成することである。この目的のために、ノイズキャンセル音響信号は、周波数スペクトルおよび強度の点でモータノイズおよび／またはアームノイズに類似しているが、逆の位相を有する必要がある。
【0052】
ここで第３受信機が第２センサ１２２であるとみなすと、音響源は第２モータ１１２である。なぜならば、第２センサ１２２は、これに専用であるとともにこれに配置されているからである。第７音響伝達関数２０７は、第１モータ１１２が発生させるモータノイズと第２センサ１２２が受信するモータノイズとの関係により規定される。
【0053】
第７音響伝達関数２０７は、予め決定され得る。例えば、車両の製造業者により前もって決定され得るとともに、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。第２センサ１２２が第１モータ１１２に配置されているため、第７音響伝達関数２０７は、比較的シンプルである。
【0054】
第７音響伝達関数２０７により、第１モータが発生させるモータノイズを推定することができる。この情報をノイズキャンセル装置１０１が利用することで、ノイズキャンセル制御信号の計算を向上させることができる。
【0055】
ここで第４受信機が第１センサ１２１であるとみなすと、音響源はアーム１１４およびブレード１１５である。なぜならば、第１センサ１２１は、これらに専用であるとともにこれらに配置されているからである。第８音響伝達関数２０８は、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるアームノイズと第１センサ１２１が受信するアームノイズとの関係により規定される。
【0056】
第８音響伝達関数２０８は、予め決定され得る。例えば、車両の製造業者により前もって決定され得るとともに、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。第１センサ１２１がアーム１１４およびブレード１１５に配置されているため、これを計算することは比較的シンプルである。
【0057】
第８音響伝達関数により、アーム１１４およびブレード１１５が発生させるアームノイズを推定することができる。この情報をノイズキャンセル装置１０１が利用することで、ノイズキャンセル制御信号の計算を向上させることができる。
【0058】
したがって、第１センサ１２２および／または第２センサ１２１が発する音響信号を、フィードフォワードデータとしてノイズキャンセル装置１０１が利用することで、ノイズキャンセル制御信号の生成に関する反応性を向上させることができる。
【0059】
また、第１センサ１２１および／または第２センサ１２２が取得した音響信号を、ノイズキャンセル装置１０１が利用して、車室に配置された第３センサ１２３から受信した音響信号におけるアームノイズとモータノイズとノイズキャンセル音響信号とを区別することができる。実際に、第１センサ１２１は、どの周波数または周波数スペクトルがモータノイズに対応するかを示し得る一方で、第２センサ１２２は、どの周波数または周波数スペクトルがアームノイズに対応するかを示し得る。
【0060】
したがって、第３センサ１２３からのフィードバックデータと第１センサ１２１および／または第２センサ１２２からのフィードフォワードデータとを組み合わせて利用することにより、ノイズキャンセル装置１０１によるノイズキャンセル制御信号の生成の精度および反応性を両者とも向上させることができる。
【0061】
第１センサ１２１および／または第２センサ１２２が収集したデータをフィードフォワードデータとして使用する代替例として、ＥＣＵ１１１からの動作データに関するデータおよび以下のアームノイズのアームノイズモデルおよび／またはモータノイズのモータノイズモデルを、フィードフォワードデータとして使用することができる。
‐予め決定され得るか機械学習により決定され得るアームノイズのアームノイズモデル。アームノイズモデルにより、既に列記したＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するデータに基づいて、アームノイズを評価することができる。アームノイズは、アーム１１４の位置、速度および加速度に強く依存するため、これらのデータを考慮したアームノイズモデルによりアームノイズの推定に関する精度が向上することに留意されたい。アームノイズモデルは、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。また、アームノイズモデルは、第１センサ１２１が取得した音響信号に基づいて、そして選択的に第３センサ１２３からのフィードバックデータに基づいてトレーニングされ得る。代替的に、アームノイズモデルは、第１センサ１２１からデータを受信せずに、第３センサ１２３からのフィードバックデータおよびＥＣＵ１１１からのデータのみに基づいて、機械学習により構築され得る。
‐予め決定されるか機械学習により決定され得るモータノイズのモータノイズモデル。モータノイズモデルにより、既に列記したＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するデータに基づいて、モータノイズを評価することができる。特に、ＰＷＭ情報はモータノイズの評価に特に関する。したがって、ＰＷＭ情報を考慮したモータノイズモデルにより、モータのノイズの推定に関する精度が向上する。モータノイズモデルは、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。また、モータノイズモデルは、第２センサ１２２が取得した音響信号に基づいて、そして選択的に第３センサ１２３からのフィードバックデータに基づいてトレーニングされ得る。代替的に、モータノイズモデルは、第２センサ１２２からデータを受信せずに、第３センサ１２３からのフィードバックデータおよびＥＣＵ１１１からのデータのみに基づいて、機械学習により構築され得る。
‐予め決定され得るか機械学習により決定され得るアームノイズのアームノイズモデル。アームノイズモデルにより、既に列記したＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するデータに基づいて、アームノイズを評価することができる。アームノイズは、アーム１１４の位置、速度および加速度に強く依存するため、これらのデータを考慮したアームノイズモデルによりアームノイズの推定に関する精度が向上することに留意されたい。アームノイズモデルは、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。また、アームノイズモデルは、第１センサ１２１が取得した音響信号に基づいて、そして選択的に第３センサ１２３からのフィードバックデータに基づいてトレーニングされ得る。代替的に、アームノイズモデルは、第１センサ１２１からデータを受信せずに、第３センサ１２３からのフィードバックデータおよびＥＣＵ１１１からのデータのみに基づいて、機械学習により構築され得る。
‐予め決定されるか機械学習により決定され得るモータノイズのモータノイズモデル。モータノイズモデルにより、既に列記したＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するデータに基づいて、モータノイズを評価することができる。特に、ＰＷＭ情報はモータノイズの評価に特に関する。したがって、ＰＷＭ情報を考慮したモータノイズモデルにより、モータのノイズの推定に関する精度が向上する。モータノイズモデルは、ノイズキャンセル装置１０１のメモリに記憶され得る。また、モータノイズモデルは、第２センサ１２２が取得した音響信号に基づいて、そして選択的に第３センサ１２３からのフィードバックデータに基づいてトレーニングされ得る。代替的に、モータノイズモデルは、第２センサ１２２からデータを受信せずに、第３センサ１２３からのフィードバックデータおよびＥＣＵ１１１からのデータのみに基づいて、機械学習により構築され得る。
【0062】
したがって、本発明による別の有利な組み合わせは、第３センサ１２３からのフィードバックデータとＥＣＵ１１１からのフィードフォワードデータとを利用することである。ＥＣＵ１１１からのフィードフォワードデータは、モータ動作に関するデータに対応する。これを、アームノイズモデルおよび／またはモータノイズモデルと組み合わせることにより、アームおよび／またはモータが発生させるノイズを推定することができる。特に、ＰＷＭ情報により、モータノイズの周波数スペクトルを特定することができ、ひいては、第３センサ１２３から受信したフィードバック音響信号におけるモータノイズを特定することができる。
【0063】
本実施形態において、第１センサ１２１および第２センサ１２２は不要である。このことにより、完全にソフトウェアにおいてソリューションを実施することができるため有利である。なぜならば、ほとんどの車両は、第３センサ１２３等の車室センサ、およびフィードフォワードデータを提供できるＥＣＵ１１１等のワイパーシステム用の駆動ユニットをすでに備えているからである。第３センサ１２３が車室マイクロホンアレイであるとき、マイクロホンアレイが車室の三次元スペースに配置されている場合に優先的に、第３センサ１２３は、マイクロホンアレイに対して実施される位相分析に基づいてアームノイズを分離し得る。第３センサ１２３は、本例において、アームノイズの検出という第１センサ１２１の役割を包含し得る。代替的に、第３センサは、車室における単一のマイクロホンであり、ノイズキャンセル装置１０１は、ノイズキャンセル制御信号を、第３センサ１２３からのデータおよびＥＣＵ１１１からのフィードフォワードデータに基づいて生成する。
【0064】
図３は、本発明のいくつかの実施形態によるノイズキャンセル装置１０１の構成を示す。
【0065】
ノイズキャンセル装置１０１は、プロセッサ３０１とメモリ３０２とを備えている。メモリは、例えば、プロセッサ３０１が命令を実行する場合、図４を参照して後述する方法のステップを実施するための命令を記憶し得る。
【0066】
また、メモリ３０２は、上述のモデルおよび伝達関数のうちの１つ以上を記憶し得る。これらを以下に再度列記する。
‐第１伝達関数～第８伝達関数。
‐車室におけるアームノイズの伝播モデル。このモデルは、変化するアームの位置を考慮し得る。実際に、アームの位置は、それがフロントガラス１１６を清掃するにつれて周期的に変化する。アームの位置に、ＥＣＵ１１１を介してアクセスできる。位置は、例えば、ＥＣＵ１１１を介してアクセス可能な角度である。車室におけるアームノイズの伝播モデルは、前記角度に依存する。車室におけるアームノイズの伝播モデルは、前記アームの角速度および加速度も考慮し得る。
‐車室におけるモータノイズの伝播モデル。
‐車室のスピーカシステム１３０が発生させる音の伝播モデル。
‐モータ動作に関するデータに基づいてアームノイズを推定するためのアームノイズモデル。
‐モータ動作に関するデータに基づいてモータノイズを推定するためのモータノイズモデル。
‐車両の部品、例えばアーム１１４、ブレード１１５、第１モータ１１２、および／またはＥＣＵ１１１等のワイパーシステムの部品の経年劣化を表す使用モデル。使用モデルは、車両のライフサイクル中に機械学習により継続的にトレーニングされ得るとともに、他のモデルの更新に使用され得る。例えば、ブレード１１５の経年劣化は、アームノイズモデルに影響を及ぼし得る。そして、アームノイズモデルは、使用モデルに基づいて更新され得る。
‐第１伝達関数～第８伝達関数。
‐車室におけるアームノイズの伝播モデル。このモデルは、変化するアームの位置を考慮し得る。実際に、アームの位置は、それがフロントガラス１１６を清掃するにつれて周期的に変化する。アームの位置に、ＥＣＵ１１１を介してアクセスできる。位置は、例えば、ＥＣＵ１１１を介してアクセス可能な角度である。車室におけるアームノイズの伝播モデルは、前記角度に依存する。車室におけるアームノイズの伝播モデルは、前記アームの角速度および加速度も考慮し得る。
‐車室におけるモータノイズの伝播モデル。
‐車室のスピーカシステム１３０が発生させる音の伝播モデル。
‐モータ動作に関するデータに基づいてアームノイズを推定するためのアームノイズモデル。
‐モータ動作に関するデータに基づいてモータノイズを推定するためのモータノイズモデル。
‐車両の部品、例えばアーム１１４、ブレード１１５、第１モータ１１２、および／またはＥＣＵ１１１等のワイパーシステムの部品の経年劣化を表す使用モデル。使用モデルは、車両のライフサイクル中に機械学習により継続的にトレーニングされ得るとともに、他のモデルの更新に使用され得る。例えば、ブレード１１５の経年劣化は、アームノイズモデルに影響を及ぼし得る。そして、アームノイズモデルは、使用モデルに基づいて更新され得る。
【0067】
上述のように、これらすべてのモデルおよび伝達関数は、予め決定され得るとともに固定され得る、または機械学習を用いて継続的に更新および改善され得る。特に、上述のモータノイズモデルは、機械学習に基づいて継続的にトレーニングされて、ＰＷＭ情報に基づくモータノイズの決定が特に最適化され得る。
【0068】
ノイズキャンセル装置１０１は、
‐第１センサ１２１と通信するように構成された第１インターフェース３０３と、
‐第２センサ１２２と通信するように構成された第２インターフェース３０４と、
‐第３センサ１２３と通信するように構成された第３インターフェース３０５と、
‐第４センサ１２４と通信するように構成された第４インターフェース３０６と、
‐ＥＣＵ１１１と通信するように構成された第５インターフェース３０７と、
‐スピーカシステム１３０と通信するように構成された第６インターフェース３０８であって、特に、プロセッサ３０１が生成したノイズキャンセル制御信号を、他のインターフェースが受信した情報に基づいて送信するように構成された第６インターフェース３０８と、
をさらに備え得る。
‐第１センサ１２１と通信するように構成された第１インターフェース３０３と、
‐第２センサ１２２と通信するように構成された第２インターフェース３０４と、
‐第３センサ１２３と通信するように構成された第３インターフェース３０５と、
‐第４センサ１２４と通信するように構成された第４インターフェース３０６と、
‐ＥＣＵ１１１と通信するように構成された第５インターフェース３０７と、
‐スピーカシステム１３０と通信するように構成された第６インターフェース３０８であって、特に、プロセッサ３０１が生成したノイズキャンセル制御信号を、他のインターフェースが受信した情報に基づいて送信するように構成された第６インターフェース３０８と、
をさらに備え得る。
【0069】
ノイズキャンセル装置１０１は、本発明による上記の６個のインターフェースを必ずしも備える必要はないことを理解されたい。特に、本発明は、以下の実施形態を包含する。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、モータノイズのみをキャンセルする。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第１インターフェース３０３を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、アームノイズのみをキャンセルする。本例において、ノイズキャンセル装置は、第２インターフェース３０４を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、フィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を決定する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第３インターフェース３０５を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、ＥＣＵ１１１からのフィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を決定する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第１インターフェース～第４インターフェースを備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、第１センサ１２１および／または第２センサ１２２からのフィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を生成する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第３インターフェース３０５および第５インターフェース３０７を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、他の組み合わせのデータを利用する。この場合、第１インターフェース～第６インターフェースのすべてが不要である。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、モータノイズのみをキャンセルする。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第１インターフェース３０３を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、アームノイズのみをキャンセルする。本例において、ノイズキャンセル装置は、第２インターフェース３０４を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、フィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を決定する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第３インターフェース３０５を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、ＥＣＵ１１１からのフィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を決定する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第１インターフェース～第４インターフェースを備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、第１センサ１２１および／または第２センサ１２２からのフィードフォワードデータのみを利用してノイズキャンセル制御信号を生成する。本例において、ノイズキャンセル装置１０１は、第３インターフェース３０５および第５インターフェース３０７を備えなくてもよい。
‐ノイズキャンセル装置１０１が、他の組み合わせのデータを利用する。この場合、第１インターフェース～第６インターフェースのすべてが不要である。
【0070】
図４は、本発明のいくつかの実施形態による方法のステップを示すフローチャートである。
【0071】
本発明による方法のステップは、すべてノイズキャンセル装置１０１により実施され得る。
【0072】
ステップ４０１において、ノイズキャンセル装置１０１は、ワイパーシステムが発生させるノイズに関するフィードフォワードデータを受信する。例えば、
‐第１センサ１２１からのアームノイズに関するフィードフォワードデータ、
‐第２センサ１２２からのモータノイズに関するフィードフォワードデータ、
‐第４センサ１２４からの環境データに関するフィードフォワードデータ。および／または、
‐ＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するフィードフォワードデータ。
‐第１センサ１２１からのアームノイズに関するフィードフォワードデータ、
‐第２センサ１２２からのモータノイズに関するフィードフォワードデータ、
‐第４センサ１２４からの環境データに関するフィードフォワードデータ。および／または、
‐ＥＣＵ１１１からのモータ動作に関するフィードフォワードデータ。
【0073】
ステップ４０２において、ノイズキャンセル装置１０１は、ワイパーノイズに関するフィードフォワードデータに基づいて、ワイパーノイズを決定する。上述のように、ワイパーノイズは、アームノイズおよび／またはモータノイズを備え得る。
【0074】
フィードフォワードデータが第１センサ１２１および／または第２センサ１２２からのものである場合、ワイパーノイズは、フィードフォワードデータに直接的に基づいて、例えばメモリ３０２に記憶された第７音響伝達関数および第８音響伝達関数に基づいて推定される。
【0075】
フィードフォワードデータがＥＣＵ１１１からのものである場合、ワイパーノイズは、アームノイズモデルまたはモータノイズモデルをモータ動作に関するデータに適用することにより推定される。
【0076】
ワイパーノイズを決定することにより、アームノイズおよび／またはモータノイズに関する周波数スペクトルを特定することも可能となる。これを利用して、車室に配置された第３センサ１２３からのフィードバックデータにおける異なるノイズや音を区別することができる。実際に、ノイズキャンセル音響信号に基づいてキャンセルすべきワイパーシステムのノイズを、車室内の他の音またはノイズから識別することが重要である。例えば、ドライバーや同乗者の話し声、車両のモータ、車両の内部または外部の他のノイズ／音等の、ワイパーシステムおよびスピーカシステム１３０以外の他のノイズ源が存在し得る。場合により、例えば警報やパトカーのサイレンのようにワイパーシステム以外の音源からのノイズをキャンセルしないことが安全上きわめて重要である。したがって、フィードフォワードデータは、本発明によれば、第３センサ１２３が取得したデータのどの部分がワイパーシステムに対応するかどうかを決定するために有利に利用される。
【0077】
ステップ４０３において、ノイズキャンセル装置１０１は、ステップ４０２で受信したフィードフォワードデータに基づいて、および車室におけるワイパーノイズの伝播モデル、例えば車室におけるアームノイズの伝播モデルおよび／またはモータノイズの伝播モデルに少なくとも基づいて、ノイズキャンセル制御信号を生成する。従来技術のシステムに比較して、フィードフォワードデータによりモータノイズおよび／またはアームノイズを検出する際の反応性が向上し得るとともに、ワイパーノイズの伝播モデルにより、ノイズキャンセル制御信号の精度が向上し得る。ノイズキャンセル装置１０１は、他のモデルおよび／または伝達関数を考慮し得る。これにより、ノイズキャンセル制御信号の生成におけるより高い精度が得られる。
【0078】
ステップ４０３は、後述するように、ステップ４０６からの他のフィードバックデータを考慮し得る。これにより、ノイズキャンセル制御信号の生成精度が向上し得る。
【0079】
ステップ４０４において、ステップ４０３で生成されたノイズキャンセル制御信号は、スピーカシステム１３０に第６インターフェース３０８を介して送信される。これにより、スピーカシステムは、ノイズキャンセル制御信号に基づいてノイズキャンセル音響信号を出力する。
【0080】
ステップ４０５において、ノイズキャンセル装置１０１は、第３センサ１２３からフィードバックデータを受信する。フィードバックデータに基づいて、ノイズキャンセル装置１０１は、異なる音／ノイズの音源を識別し得るとともに、モータノイズ、アームノイズ、および／またはスピーカシステム１３０が発したノイズキャンセル音響信号を分離し得る。フィードバックデータは、同乗者の会話、演奏される音楽等の他のノイズ／音の音源をも備え得る。ノイズキャンセル装置１０１は、３つの音源１１２、１１４および１３０と、ノイズキャンセル制御信号の生成に関係しない他の音響源とを区別するように構成されている。
【0081】
フィードバックデータに基づいて、ノイズキャンセルシステムは、ステップ４０６において、車室におけるアームノイズの伝播モデルに基づいて、または第１音響伝達関数～第６音響伝達関数に基づいて、ドライバーの耳１４０における残留ノイズを特定し得るとともに、それに応じてフィードバックループにおけるノイズキャンセル制御信号の生成を適合させ得る。
【0082】
上述のように、ノイズキャンセル装置１０１に記憶されて利用されるモデルは、固定されていてもよいし、機械学習を用いてステップ４０２およびステップ４０６からのデータに基づいて継続的にトレーニングさせてもよい。これにより、ノイズキャンセル制御信号を生成する際により良好な精度が得られる。機械学習ステップ４０７は、上述のステップ４０２およびステップ４０６の出力に基づいている。
【0083】
本発明は、例として上述した実施形態に限定されず、他の代替例にも及ぶ。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【国際調査報告】