JPH01255746A - 車両の走行制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、車両の走行制御装置に関し、詳しくは、予測
制御を採用して、電子制御自動変速機やとヘノー−ッー
ーー／ 消した車両の走行制御装置に関する。

（従来の技術） 近時、車両に対する要求の高度化に伴って、車両には各
種電子制御装置が搭載される傾向にあり、自動変速機の
変速特性や、サスペンション装置の懸架特性等を走行状
態に応じてきめ細かに可変とし、乗心地や走行性能など
を一段と高レベルなものにしている。

第１５図はこの種の電子制御自動変速機の一例を示す図
であり、この装置では、車速センサ１からの車速情報お
よびスロットルセンサ２がらのアクセルペダルの踏み込
み量情報に基づいて、コント・　ロールユニット３内に
予め格納された変速パターンを参照し、この変速パター
ンに書き込まれたシフトアップ点やシフトダウン点を越
えたとき、所定の変速段へ切り換える指令信号を自動変
速機４に出力している。すなわち、上記変速パターンを
エコノミーパターン、パワーパターンといったように複
数種用意したり、さらには、シフトアンプ点やシフトダ
ウン点を示す線図を、よりきめ細かく設定することによ
り、制御の精度を高めることができ、走行状態に応じた
変速特性を得ることができる。そして、また変速機を走
行状態に応じてオーバードライブ比に変速するものも、
例えば特開昭５２−８９７６０号公報等により知られて
いるが、このようなものにあってはアクセルペダルの踏
込量が増加している間はオーバードライブが禁止され、
踏込量が一定になった時点でオーバードライブ比に変速
が行われる。

また、図示はしないが、電子制御サスペンション装置の
一例としては、アクセルペダルの踏み込み量情報から急
加速を検知すると、例えば、サスペンションＨの弾性特
性を固くしてノーズアップを防止させる指令信号を出力
し、急加速が終了して一定走行に移ると、直ちに指令信
号の出力を停止して弾性特性を柔らかめに設定し、乗心
地の改善を図るものがある（特開昭５８−３０５４４号
公報参照）。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、この種の従来の装置にあっては、車両の
走行状態を表す各種情報を検出し、これらの情報で示さ
れた車体の現在の状態が、特性の変化を必要とする場合
、その時点で指令信号を出力する構成となっていたため
、例えば、多くの場合自動変速機やサスペンション装置
は油圧で作動し、その油圧の応答には所定の遅れが避け
られないから、最適なタイミングで指令信号を出力した
にも拘らず、実際の制御が行われるまでにはある程度の
遅れがあった。すなわち、制御の応答性といった面で従
来の装置は不充分であり改善の余地があった。

（発明の目的） そこで本発明は、アクセルペダルの操作データを集計し
てこの集計されたデータから運転者毎の運転傾向を把握
し、実際のアクセルペダル操作が行われたときは、前記
運転傾向からアクセルペダルの踏込終了を予測し、前も
って指令信号を出力することにより、制御系の応答遅れ
分をカバーして制御の応答性を改善することを目的とし
ている。

（発明の構成） 本発明による車両の走行制御装置は上記目的達成のため
、その基本概念図を第１図に示すように、アクセルペダ
ルの操作速度を検出する検出手段ａと、アクセルペダル
が踏み込まれて任意の踏み込み停止位置に至った時点か
ら所定の時間まで遡行したアクセルペダル踏込速度の時
系列変化を抽出する抽出手段すと、該抽出手段すで抽出
された時系列変化を集計する集計手段Ｃと、該集計手段
Ｃで集計された複数の時系列変化に基づいて、運転者固
有の操作傾向を表す性向値を演算する演算手段ｄと、前
記検出手段ａで検出された現在のアクセルペダル踏込速
度と前記性向値とに基づいて、現在のアクセルペダル位
置が所定の停止位置に至る直前の過程にあることを予測
し、所定の特性変化指令信号を出力する指令手段ｅと、
該指令手段ｅの出力に従って車両に搭載された自動変速
機の変速特性若しくはサスペンション装置の懸架特性を
操作する特性操作手段ｆと、を備えて構成している。

（作用） 本発明では、検出手段で検出されたアクセルペダル踏込
速度の時系列が集計され、この集計゛された時系列デー
タに基づいて、運転者固有の運転傾向を表す性向（Ｊ　
Ｍ演算される。そして、実際のアクセルペダルの操作が
行われると、上記性向値が参照され、アクセルペダルが
停止位置に至る寸前の過程にあることが予測されて特性
変化指令信号が前もって出力される。

シタ力って、自動変速機やサスペンションＷｉには、必
要とされるタイミング以前に上記指令信号が入力される
ので、油圧の立上がり等による応答遅れ分がほぼ補正さ
れ、その結果、所望のタイミングで変速特性や懸架特性
が操作されることとなり制御の応答性が改善される。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜１３図は本発明に係る車両の走行制御装置の一実
施例であり、電子制御自動変速機を搭載した車両に適用
した例である。

まず、構成を説明する。第２図において、１０はセンサ
群であり、センサ群１０はアクセルペダルの操作に伴っ
て変化するスロットル開度θを検出するスロットルセン
サ（検出手段ａ）１０ａと、操舵ハンドルの舵角ＡＧＬ
を検出する舵角センサ１０ｂと、車速ｖＲを検出する車
速センサ１０ｃと、を含んで構成されている。１１は運
転席に設けられたクリアスイッチであり、クリアスイッ
チ１１は必要に応じて運転者により操作され、この操作
によってクリア信号Ｓ　ＣＬＲが出力される。

１２は抽出手段ｂ、集計手段Ｃ１演算手段ｄおよび指令
手段ｅの機能を有する制御部であり、制御部１２は何れ
もマイクロコンピュータ等で構成されたディテクターユ
ニット（以下、ＤＥＴ−Ｕという）およびパターンアナ
ライザーユニット（以下、ＰＡＮ−Ｕ）を備え、これら
のＤＥＴ−ＵおよびＰＡＮ−Ｕ内部には、それぞれＲＡ
　Ｍ　（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓ　Ｍｅ＋ｎｏｒｙ）
等からなる記憶装置が設けられている。以下、ＤＥＴ−
Ｕ内部の記憶装置をＤＥＴ−Ｍ、また、ＰＡＮ−Ｕ内部
の記憶装置をＰＡＮ−Ｍと呼称する。ＤＥＴ−Ｍには三
次元的にマツピングされた後述のＩＨＭ（インデイビデ
ュアルヒストリーマツプ）が格納され、ＰＡＮ−Ｍには
二次元的にマツピングされた後述のＩＲＭ（インデイビ
デュアルリアルマツプ）が格納されている。

ＰＡＮ−ＴＪは所定のプログラムを実行してスロットル
センサ１０ａからのθを逐次取り込み、このθを時間軸
上に配列してＩＲＭに格納するとともに、ＩＲＭに格納
されたθの時系列に対して所定の統計的手法を施し、運
転者固有のアクセルワークの傾向を特定する値すなわち
性向値（詳細には後述する）を演算処理して、求められ
た値をＤＥＴ−Ｕに転送する。また、ＰＡＮ−Ｕは既に
転送した値を必要に応じてＤＥＴ−Ｕから取り込み、こ
の値を参照しながら現在のスロットルセンサ１０ａから
のθに基づいてアクセルワークを推定し、近い将来にア
クセルペダルの踏み込み操作が終了して戻し操作に移行
することを予測し、予測された時点で特性変化指令信号
Ｓ。Ｄを出力するような予測処理も行う。なお、ＰＡＮ
−Ｕは、クリアスイッチ１１からＳ　ＣＬＩＩが出力さ
れたとき、ＩＲＭの内容をクリアする。

一方、ＤＥＴ−Ｕは、所定のプログラムを実行して、Ｐ
ＡＮ−Ｕから転送されたアクセルワークの傾向を特定す
る値をＩＨＭ内部に格納したり、また、ＰＡＮ−Ｕから
の要求に応じて上記格納した値をＰＡＮ−Ｕに送り返し
たりする処理を行う。

さらに、ＤＥＴ−ＵはＰＡＮ−Ｕの予測処理をモニター
し、予測結果と実際の結果とを照合して評価を行い、そ
の評価結果を学習してＰＡＮ−Ｕの予測処理に反映させ
るとともに、必要に応じて自動変速機の変速特性を基本
変速パターンに基づいて行わせる基本変速指令信号Ｓ　
ＩＩＡｓＥを出力する。

１３は特性操作手段ｆとしての自動変速機の変速制御装
置（以下、Ａ／Ｔコントロールユニット）であり、Ａ／
Ｔコントロールユニット１３は、内部？こ予め設定され
た基本変速パターンを持ち、θおよび■、に従ってこの
基本変速パターンを参照して走行状態に応じた変速段を
選択し、変速段信号Ｓ　ＳＥＬを出力する。なお、この
ような決定動作は、基本変速指令信号Ｓ　ＩＩＡｓＥが
入力されている間行われるが、ＳＯＤが入力された場合
には、強制的にオーバードライブが選択されるようにな
っている。

１４は電子制御自動変速機（以下、Ｅ−Ａ／Ｔ）であり
、Ｅ−Ａ／Ｔ１４は、Ｓ　ＳＥＬに従って内部の複数の
摩擦要素を選択的に締結／解放させ、例えば、遊星歯車
の各部を締結／解放してＳ　ＳＥＬに示された所定の変
速段を達成させる。

第３図は、ＰＡＮ−Ｕの要部を示すそのブロック図であ
る。第３図において、１５はクロック信号ＣＰを生成す
る信号生成回路、１６はスロットルセンサ１０ａからの
θをデジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器、１７はラッチ
回路、１８はスタック構成された多数の記憶領域を持ち
、取り込まれたθをｃｐ毎に順次領域から領域へとシフ
トさせていくスタックバッファ、１９は抽出信号Ｓ、に
従ってスタックバッファ１８の所定の領域のθを抽出し
て演算用メモリ２０に格納するマルチプレクサ、２１は
演算用メモリ２０内に格納された複数のθの微分係数変
化（具体的には一階差分値θ′）を演算し、このθ′を
ＰＡＮ−Ｍ内のＩＲＭに格納する演算部、２２は所定の
予測処理プログラムの一部を実行する処理部であり、処
理部２２は、所定の予測処理の結果が正しかったとき、
この予測が行われた時点から、アクセルペダルの踏み込
み終了までの間のθをスタックバッファ１８から抽出す
るように指示する抽出信号Ｓ、を出力する。

次に作用を説明する。

−Ｓに、油圧アクチュエータや空気アクチュエータを用
いた制御系では、油圧や空気圧の立上がり時間等に起因
する系の応答遅れが避けられない。

したがって、このような応答遅れを無視して制御精度を
高めても、所期の制御効果は充分に期待し得ない。特に
、近時の車両にはユーザ要求の高度化に伴って各種の制
御装置が搭載される傾向にあるが、その多くのものに油
圧アクチュエータや空気圧アクチュエータなどの応答遅
れをもつものが使用されている。このため、応答遅れを
カバーして所期の制御効果を発揮させ、ユーザ要求に応
えることが急務となっていた。

そこで本実施例では、（Ｉ）所望の車速までスロットル
ペダルを踏み込んで加速した後は、その所望の車速で定
速走行に移るべくスロットルペダルの踏み込みが止めら
れること、（［１）定速走行に移った後は、踏面抵抗に
打ち勝つだけの少ない駆動力を車輪に伝達すればよく、
さらに、燃費の面からは定速走行に移ると速やかに高位
変速段（例えば、オーバドライブ）に切り換える制御が
求められること、の二つに鑑み、所望の車速に到達した
ときには、制御系の応答遅れに左右されることなく、速
やかに高位変速段に切り換えるようにすることが狙いで
ある。

この狙いを達成するため、発明者は次のことに着目した
。すなわち、アクセルペダルの踏増しから踏増しを止め
るまで（以下、これをアクセルワークという）の変化量
（θの変化Ｎ）を図示すると第４図のとおりとなるが、
この図から理解されるように時間に伴って徐々にθの変
化量が少なくなっていき、遂には変化量Ｏに至る。この
変化量００点は踏増しをやめた点であり、この点に至る
前はその変化量が所定のカーブを描いて徐々に収束して
いる。そして、運転者の意図した車速に到達すると、運
転者はそのアクセルワークを止めてそのアクセルペダル
踏込位置を保持し、あるいは場合によっては戻し方向に
微調整することを行う。

因みに、第５図には、あり得ないアクセルワークの例を
示す。すなわち、時間とともにθの変化量が増大してい
き、所望の車速に到達すると同時に、θの変化量を示す
線が急激に折れてＯになるといったことはあり得す必ず
第４図に示したようにカーブを描いて変化量Ｏに収束し
ていく。このように変化量０に至る過程では所定のカー
ブを描いて収束するが、このカーブの形状は運転者の筋
力（右足の）や筋力のコントロール能力などに依存して
決定されることから、運転者各人毎にカーブの傾向を特
定できないか考えた。この考えに従って多数の運転者で
実験を重ねた結果、推測通りに各犬侍のカーブに特徴が
あることが確認された。、第６図は比較的再現性のよい
運転者のカーブを示す図である。同図は簡略のため４回
の実験結果を図示している。アクセルを踏み増しするの
を止めた点Ａを基準として並べられた４回のカーブ（−
階差分値θ′で表している）は、はじめカーブ間のひら
きが大きく、点Ａに接近するにつれてそのひらきが小さ
くなっている。この幅は再現性のよい運転者の場合、点
Ａよりも所定時間ｔＡだけ手前で所定の幅Ｗ内に全ての
カーブが収められ、図示しない他のカーブもほとんど全
てＷ内に収まっている。したがって、新たなカーブが現
れた場合、仮にこのカーブが上記Ｗ内に収まればｔＡ待
時間後カーブの延長が点Ａに至ることは極めて高い確率
で言い切ることができる。すなわち、点Ａに至ることを
ｔＡ時時間−予測することができる。このことを、前述
の（１）および（ＩＩ）に当てはめてみると、アクセル
ペダルが踏増しされていき、その踏込量がＷに収まった
場合、アクセルペダルの踏増しを止める点がｔＡ時時間
−予め予測することができ、例えば、オーバドライブに
切り換える操作を１１時間前に開始することができる。

したがって、油圧アクチュエータに応答遅れがあった場
合でも、この遅れはＬＡで相殺されるから、制御系の応
答性を改善することができる。なお、第７図で示した再
現性の悪い運転者の場合であるが、この場合でも、点Ａ
よりも時間Ｌ［ｌ　（ｔＢ〈ｔＡ）前にほぼ全てのカー
ブがＷ内に収まることから、上述の再現性のよい運転者
に比して不利なものの、点Ａ以前に制御を開始できるこ
とには変わりがなく、応答遅れを少なくすることはでき
る。

以下に、このような原理に基づく本実施例の作用につい
て詳述する。

第８図は制御部１２で実行されるプログラムの一部を示
すフローチャートである。第８図において、本プログラ
ムは二つの処理部よりなる。すなわち、Ｐ１〜Ｐ７まで
の予測判定処理部１２ａとＰ８〜Ｐ１３までの学習処理
部１２ｂである。

ｉ１！Ｌ！！　　　　　几　　　Ｂ　１２　ａまず、イ
グニッションキーがＯＮにされて制御部１２に電源が入
れられると、所定のタイマー割込でこのプログラムが起
動し、ＰｌでエラーフラグＦをリセットした後、予測判
定処理が開始される。

すなわち、Ｐ２でスロットル開度θを読み込み、Ｐ３で
次式■に従ってスロットル開度θの変化量Δθ。、を演
算する。

Δθ。、−〇。−１，−θ。、・・・・・・■但し、θ
。、：今回のθ θ（を−哀〉　：先回のθ 次いで、Ｐ４では、Δθ（１，の大きさが所定の基準値
ΔθＴＨを超えているか否かを判別する。ΔθＴＨはア
クセルペダルの小きざみな操作に対して制御系が応答し
ないように不感帯を設けるためのもので、実験等を通し
て制御精度が悪化しない程度の適当な大きさのものが選
ばれる。Ｐ５では、上記不惑帯を超えた大きさのΔθ（
１）が前述のＷに相当する制御比較幅（ＡＶＪ０±θｊ
ｏ）内に収まっているか否かを判別する。

ここで、ＡＶ、。±θｊ０は、ＡＶＪｏを基準にしてそ
の上下にθ、。だけの幅を持たせたものであり、これら
のＡＶ、。およびθ１゜は以下に述べるように、ＩＲＭ
に格納されたデータに対して統計的手法を施した結果求
められたものである。すなわち、ＩＲＭの構造概念は第
９図のように示される。ＩＲＭは多数の記憶領域を二次
元的に配列したもので、その行方向を時間軸（ｊ）、列
方向をサンプリング回数（ｉ）でアドレス指定されてい
る。時間軸ｊは所定の時間ｔｏ　　（前述の点Ａに相当
）を基準にして図中右方向に所定の時間間隔で１−、〜
１−。

まで時間を遡行して並べられ、これらの１−、〜を−１
はサンプリング回数（ｉ）の各回毎に同一時間軸上の信
号列として配列されている。ＩＲＭへのデータの格納は
後述の学習処理部１２ｂで行われるが、次の統計的手法
を理解するうえで必要なのでここで説明する。

第１０図はアクセルワークに伴うθの変化を示す図であ
り、この図では、ｔｏの時点で踏増しが止められ、点Ａ
に至っている。ｔｏよりも過去に遡行した時間では１−
、〜１−３・・・・・・の順にθが小さい値となってい
る。

第１１図はθの一階差分値θ′を過去に遡行する軸間軸
上でプロットした図であり、ｔｌからｔ。

に（過去から未来に）向かうに従ってθ′の値が徐々に
小さくなっていき、ｔｏで極小値になっている。すなわ
ち、第９図のＩＲＭの一例は、このようなθ′の変化を
各サンプル回毎に格納したものである。なお、ｒＲＭへ
の格納に際しては、最初に８１の行に格納され、次のサ
ンプル回で３１の行の内容が３２の行に移り、空いたＳ
Ｉの行に新たなデータが格納される。そして、全ての行
が埋められた後に入力された次のサンプル回のデータは
、同様にしてＳｌの列に格納され、これによって玉つき
的に押し出されたＳ。の列のデータは破棄される。この
ようにしてＩＲＭに格納されたθ′は、以下の統計的手
法によってその傾向が解析される。なお、以下において
、ＩＲＭ上の各領域のデータをｄ　ｉｊと呼称する。但
し、ｉはサンプリング回数を表し、ｊは遡行する時間を
表す。すなわち、ＩＲＭ上の全てのデータを便宜的に行
列と考えればよい。

攻肚剪王虎■拠 まず、ＩＲＭ上の全ての領域にデータが格納されると、
次式■に従ってデータ全体の不偏分散値ｖＡを演算する
。

但し、ｍ：最大遡行時間 ｎ：最大サンプル回数 なお、上記■、の演算はＩＲＭに対して新たなサンプリ
ングが行われる毎に実行される。一方、上述の■、の演
算と同時に、次式■に従って、各列間時刻のデータに対
する不偏分散値■１を演算する。

（Σ　ｄｋＪ）２ 次いで、次式■に従ってＶＡとＶ、の不偏分散比Ｆ、を
演算する。

Ｆｊ　＝ＶＡ／Ｖｊ・・・・・・■ 但し、Ｆ、〈１の場合 Ｆｊ＝Ｆ、／ＶＡ このＦ４は値が大きい程データの傾向が特異な傾向にあ
ることを示している。そして、上式■で求められたＦ、
に対してＦ検定を行う。Ｆ検定のＦ値は一回だけ次式〇
に従って求められる。

Ｆ＝Ｆ　（ｍ−ｎ−１，ｎ−１，０，０５）　・・・・
・・■Ｆ検定の結果、Ｆ、とＦ値は次の二つの関係を取
り得る。

男」Ｊ■肛做 ＦＪ＜Ｆ 第」」■苅伶 Ｆ、＞Ｆ 第１の関係ではＦ、はＦ値以下であり、この場合、デー
タの傾向は特異でないことを示している。すなわち、デ
ータにバラツキがあってアクセルワークを特定すること
ができない場合である。一方、第２の関係ではＦＪはＦ
値を超える大きさであり、この場合、データに特異な傾
向が出現している。

すなわち、Ｆ４がＦなる値のＪＸ　　（Ｊつは１−、〜
１、の何れか）からＪｏ（Ｌ。）までのデータ（θ′）
は、そのデータを抽出した運転者固有のクセを表してい
るから、この区間のデータは予測処理のモデルとして信
頼できる。したがって、この区間、例えば、第９図中の
む一２〜ｔ０までの区間に含まれるデータの全てに対し
、次式〇に従って平均値ＡＶ、。を求める。

Σ　　ｄｋＪｏ ＡＶＪｏ−□・・・・・・■ なお、この上０式はデータが更新される毎に実行され、
より信頼性の高いＡ　Ｖ　；　ｏに更新されていく。

一方、ＡＶ、。の計算と同時に次式〇に従ってＦ。

およびＦ値の標準偏差θ、。を演算する。

すなわち、θ、０は、ＦＪ＞ＦかつＦＪ、、＜ＦなるＪ
ｏ点の標準偏差値となる。

再び、第８図において、Ｐ５でΔθ（Ｌｌ　がＡＶ、。

±θ、。の範囲内に収まっているときは、特異なアクセ
ルワーク傾向に合致しているときであり、この場合、Ｐ
６でエラーフラグＦ（後述する）を点検し、Ｆ＝１でな
いときＰ７に進み、Ｅ−Ａ／Ｔ１４の変速段を高位変速
段に切り換えることを指令す１特性変化指令信号Ｓ。０
を出力する。すなわち、上述のＰ、でＹＥＳの時点では
、まだアクセルの踏増しが継続されているが、例えば、
前述の再現性のよい運転者の場合にはｔＡ後に、また、
再現性の悪い運転者の場合でも時間ｔ８後にアクセルペ
ダルの踏増しを止めることが予測されるから、前もって
Ｓ。Ｄを出力することにより、Ｅ−Ａ／Ｔ１４の油圧機
構の応答遅れを考慮して制御（変速制御Ｉ　）を開始さ
せることができる。したがって、実際にアクセルペダル
の踏増しが止められた時点では、変速制御が終了するか
、あるいは終了寸前にあり、制御の応答性が改善される
。

学）υ目１隈斥→− ところで、上述の予測判定処理は統計的手法に依って行
われるため、極めて少ないものの予測が外れることがあ
る。このため、以下に述べる学習処理を行って、ＩＲＭ
に格納するデータの信頼性を高めるようにしている。ま
ず、学習処理部１２ｂには、予測判定処理部１２ａのＰ
６のＹＥＳ命令、すなわち、エラーフラグＦ＝１のとき
、およびＰ７でＳ。、を出力したとき、の二つのルート
で処理が移行してくる。エラーフラグは、予測判定処理
部１２ａで行われた予測判定を実際の結果と照合したと
き、誤った判定が行われたと評価された場合に後述のＰ
Ｉ３でセットされるもので、この場合エラーフラグがリ
セットされるまでＰ、はバイパスされ、Ａ／Ｔコントロ
ールユニット１３は基本変速パターンに基づいて通常の
変速制御を行う。一方、Ｐ７からのルートの場合は、エ
ラーフラグがセットされていないので、少なくとも先回
の予測判定の評価が合格であったことを示している。し
かし、この場合でもデータの信頼性を高めるために評価
は行われる。予測判定の評価は２段階で行われる。

まず、Ｐ６で行われる第１段階の評価について第１０図
を参照しながら説明する。例えば、前述のＰ５における
予測判定（ＹＥＳ命令）が第１０図中の時間１−２で行
われたと仮定すると、予測が正しければｔｏでθの変化
量が一定になるはずである。

ところが場合によっては、ｔｏで踏増しを一瞬止めた後
、再度路地しをするようなアクセルワークが行われるこ
とがあり、このようなとき、上記予測は正しくない。す
なわち、運転者の意図は未だ加速にあるので、冑位変速
段に切り換えてしまうと駆動力が不足して所望の加速感
が得られず、運転フィーリングが悪化してしまう。そこ
で、実際のアクセルペダルの踏増しを止めた時点（点Ａ
）から所定の時間ＴＦをモニター期間と定め、このＴ、
の間のθの変化量が所定の基準幅り以内にあれば、点Ｆ
で整定したと判定する。すなわち、点Ｆで整定された場
合第１段階の評価は合格であり、第１０図に示すｔ０〜
し２・・・・・・のθはサンプリングデータとして信頼
できるから、Ｐ、でＩＲＭに格納する。一方、点Ｆで整
定しない場合は、予測の対象となった実際のアクセルワ
ークが一過性のものであり、この場合サンプリングデー
タとして適さないので、ＰＩＧで破棄し、上述の予測判
定処理部１２ａに処理を移行する。

次に第２段階の評価を説明する。まず、前述のＡＶ、。

−、の数列で表現された予測値の平均から、推定アクセ
ル開度θ（１）を求め、このθ。、と実際のアクセル開
度θ。、に基づいて、次式〇を実行し、両者の描く曲線
間の誤差面積Ｅを求める。

Ｅ−１（θ。、−θ。、　　１ｄｔ・・・・・・■Ｅ演
算の概念は第１２図のように示される。第１２図におい
て、実際のスロットル開度θ、ｔ、の変化が時間ｔ＝Ｑ
で所定の基準幅ε　（例えば、２ｄｅｇ）以内に収まり
、さらに、ｔ＝Ｑから時間ＴＧ　（例えば、２ｓｅｃ）
を経過してもなおε以内に収まっている場合、点Ｇで整
定したと呼び、ｔ＝Ｑから時間ａ　（例えば、ａ　＝０
．５〜ｌ　ｓｅｃ程度）の範囲について、θ。、および
θ。、の描く曲線間の面積を求め、この面積をＥとする
。すなわち、Ｅが小さい程θ。）　＝θ。、に近づき、
予測判定が正しい度合が高いことを表している。なお、
点Ｇ以前にθ（ｔｌ　がεの範囲を超えてしまった場合
は、後述の評価を行わず、図示しないカウンタＣ５を＋
１インクリメントする。また、後述の評価を行う場合は
上記カウンタＣ１とこれも図示しないカウンタＣ２とを
共に＋１インクリメントする。これらの０１およびＣ２
は前述の予測判定処理部１２ａにおける予測判定回数が
所定回数Ｎ行われる毎にリセットされる。０２カウント
値は、評価を行うに足りる程度にＥの値がサンプリング
されているか否かを表す指標となり、次式■を満足する
場合、サンプル不足から評価不能と判断し、Ａ／Ｔコン
トロールユニット１３に対して基本変速指令信号Ｓ　Ｂ
ＡＳＥを出力し、基本変速パターンに基づく通常の変速
操作を行わせる。

Ｃ２＜Ｎ、＜Ｎ　　・・・・・・■ 但し、Ｎ　：　Ｃ，、Ｃ２をリセットする予測判定処理
部１２ａの予測判定回 数 Ｎｏ　：所定の数値 上０式が満足されない場合、第８図のＰ１□で予測判定
の最終評価を行う。まず、所定回数毎にＥの平均値Ｅ′
を求め、このＥ′と所定の数値ｅとを比較する。比較の
結果Ｅ’＞ｅの場合は、誤差が大きいので予測判定が正
しくなかったとしてＰＩ３でエラーフラグＦをセントし
、一方、Ｅ’＞ｅでない場合は、予測判定が正しかった
としてＰＩ４でエラーフラグをリセットし、何れの場合
も予測判定処理部１２ａに処理を移行する。このように
学習処理部１２ｂでは、第１の評価の結果が正しければ
そのときのデータはＩＲＭに格納され、その後、第２の
評価によって最終的な予測判定の合否が決定される。し
たがって、特定の運転者のアクセルワークに変化傾向が
表れた場合でも、そのデータはＴＲＭに格納されて更新
されるから、以降の予測判定は新たなデータに基づいて
行われていき、結局、アクセルワークの変化傾向が学習
されていくことになる。その結果、運転者の疲労などを
加味して柔軟性の高い予測判定が行われる。

コノヨうに木実施例では、スロットル開度θの時系列変
化を集計してＩＲＭに格納し、このＩＨＭ内のデータに
対して統計的手法を施して運転者固有のアクセルワーク
のパターン傾向を示す値（ＡＶ、。±θ、。）を求め、
この値と実際のθとを、比較して固有のアクセルワーク
のパターンに該当する場合、予め、Ｅ−Ａ／Ｔ１４の変
速段を切り換える操作を開始している。したがって、実
際にアクセルペダルの踏増しが止められたときには、変
速段が既に切り換えられているか、若しくは切り換え寸
前にあり、制御系の応答遅れを解消することができ、車
両の運転フィーリングを向上させることができる。

また、学習機能を持たせてＡＶ、。±θ、。を常に更新
して信頼性を高めているので、運転者が交代した場合は
勿論のこと、同一の運転者でも疲労等によってアクセル
ワークのパターンに変化があられれた場合でもこれに柔
軟性よく対応することができる。

なお、ＡＶ、。±θ、。の値は、第１３図に示す三次元
的な概念構造のＩＨＭに格納される。第１３図において
、ＩＨＭは３つの方向でアドレス指定される。すなわち
、単位時間当りの車速■３の平均値Ｖ３Ｆでアドレスさ
れた方向と、舵角Ａ　Ｇ　Ｌの積分値５ＡＧｔでアドレ
スされた方向と、Δθ３５．の平均値Δθ′でアドレス
された方向である。ＩＨＭへの格納は以下のようにして
行われる。例えば、所定のプロ・ツクに新たなＡＶ、。

±０４゜を格納する場合、先に格納されていたＡＶ、。

±θ、。と平均された値が格納される。そして、この格
納された値は、５ＡＧＬ、ＶＳＦ、Δθ′の組み合わせ
で、１つのブロックがアドレッシングされ、そのブロッ
ク内のＡＶ、。±θ、。が読み出され、ＰＡＮ−Ｕに送
られて予測判定処理部１２ａの処理に用いられる。この
読み出し時において、先に読み出されたブロックナンバ
ーは所定のメモリーに記憶されており、新たなブロック
がアドレッシングされると、この新たなプロ・ツクナン
バーと記憶されていた先回のブロックナンバーから両ブ
ロック間の仮想距離りが求められる。若し、Ｄが所定値
ｄよりも大きい場合、ＳＡＧいｖｓｐ、Δθ′などのデ
ータが大幅に変化したことを示しており、この場合、例
えば、−ｉ道路から高速道路といったように走行環境が
掻端に変化している。したがって、この場合、今までの
データに基づいて予測判定を行うと信頼性が低下するか
ら、信頼できるデータが蓄積されるまで、基本変速指令
信号Ｓ　ＢＡＳＥをＡ／Ｔコントロールユニノ目３に出
力して基本変速パターンに基づく通常の変速制御を行わ
せる。

また、へ／Ｔコントロールユニッ目３では、基本変速指
令信号Ｓ　ＩＩＡｓＥが入力されたとき上述の動作を行
うとともに、ＰＡＮ−Ｕからの図示しないサンプリング
開始信号が入力された場合には通常の変速動作を禁止し
、特性変化指令信号ＳＯＯの人力を待つ。なお、所定の
時間ｔＸを経過しても特性変化指令信号Ｓ。０が入力さ
れない場合には、禁止を解いて通常の変速制御に移る。

ｔＸ以内にＳｏｏが入力された場合には、Ｓ（ｌが入力
されてからｔｐｒ　　Ｏ，１秒後（但し、ｔｐ、＜Ｑ、
５秒）に変速段信号Ｓ　ＳＥＬを出力してオーバードラ
イブに移行するようにしている。なお、ｔＸ以内でもス
ロットルペダルの戻しが大きい場合には、Ｓ　ＳＥＬを
出力してオーバードライブに移行する。

また、第１３図に示すＩＨＭおよび第９図に示すＩＨＭ
内のデータは運転者固有のものであるから、例えば、メ
モリーカード等の回船型記憶装置に記憶させて運転者各
人に保持させるようにすると好ましい。

さらに、イグニッションキー、シートベルト機構、シー
トスライド部、バンクミラーなどにスイッチを設け、こ
のスイッチからの信号によって運転者が交代したことを
検知するようにし、運転者が交代した場合には、ＩＨＭ
やＩＲＭをイニシャライズして制御の立上りを早くして
もよい。

迅」ＪｕＬ桝 第１４図は本発明を電子制御サスペンション装置に適用
した例である。第１４図において、３０は例えば車高Ｈ
を検出する車高センサ、３１はスロットル開度θを検出
するスロットルセンサ（検出手段ａ）、３２は第１実施
例と同様な制御部、３３はサスペンションコントロール
装置である。制御部３２は第１実施例と同じ＜ＤＥＴ−
ＵおよびＰＡＮ−Ｕを含んで構成され、第１実施例と同
一の作用でアクセルワークのパターン傾向をつかんで、
アクセルペダルの踏増しを止める時点を予測し、Ｓｏｎ
を出力する。したがって、制御部３２は抽出手段ｂ、集
計手段Ｃ１演算手段ｄおよび指令手段ｅの機能を有して
いる。サスペンションコントロール装置（特性操作手段
ｆ）３３は、車高Ｈや図示しない車速Ｖ　ｎ等の情報に
基づいてサスペンション装置３４Ｒ１３４Ｌの全長を可
変させたり、減衰力を増減させたりする制御信号ＳＲ，
ＳＬを出力する。

このような構成において、油圧あるいは空気圧によって
サスペンションの全長を変えたり、あるいはショックア
ブソーバ３４Ｒ１３４Ｌの減衰力を変えたりする制御に
際し、必要とされる制御時期、例えばアクセルペダルの
踏増しを止めたときをその時期として、この時期に先立
ち予め制御信号ＳＡ、Ｓ１１を与えることができる。し
たがって、この場合も制御系の応答遅れを解消すること
ができ、乗心地を改善することができる。

（効果） 本発明によれば、アクセルペダルの操作データを集計し
てこの集計されたデータから運転者毎の運転傾向を把握
し、実際のアクセルペダル操作が行われたときは、前記
運転傾向からアクセルペダルの踏込終了を予測し、前も
って指令信号を出力させることができる。

したがって、制御系の応答遅れ分をカバーすることがで
き、制御の応答性を改善することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基本概念図、第２〜１３図は本発明の
第１実施例を示す図であり、第２図はその全体構成図、
第３図はその要部のブロック図、第４図はそのアクセル
ワークに伴うθの変化を示すグラフ、第５図はそのアク
セルワークに伴うあり得ないθの変化を示すグラフ、第
６図はその再現性のよい運転者によるカーブを示すグラ
フ、第７図はその再現性の悪い運転者によるカーブを示
すグラフ、第８図はその処理の流れを示すフローチャー
ト、第９図はそのＩＲＭを示す概念図、第１０図はその
ＩＲＭに格納するデータを示すグラフ、第１１図は第１
０図に関係してθの一階差分値を示すグラフ、第１２図
はその積分範囲を示すグラフ、第１３図はそのＩＨＭを
示す概念図、第１４図は本発明の第、２実施例を示すそ
の全体構成図、第１５図は従来例を示すその全体構成図
である。 １０ａ・・・・・・スロットルセンサ（検出手段ａ）、
１２・・・・・・制御部（抽出手段ｂ、集計手段Ｃ１演
算手段ｄ、指令手段ｅ）、 １３・・・・・・Ａ／Ｔコントロールユニット（特性Ｊ
ｆｉ作手段ｆ）、 ３１・・・・・・スロットルセンサ（検出手段ａ）、３
２・・・・・・制：１１１部（抽出手段す、集計手段Ｃ
，演算手段ｄ、指令手段ｅ）、 ３３・・・・・・ザスペンションコントロール’ｔＭ　
ｌ　（’Ｐ？性操作手段ｒ）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ａ）　アクセルペダルの操作速度を検出する検出手段と
   、 ｂ）　アクセルペダルが踏み込まれて任意の踏み込み停
   止位置に至った時点から所定の時間まで遡行したアクセ
   ルペダル踏込速度の時系列変化を抽出する抽出手段と、 ｃ）　該抽出手段で抽出された時系列変化を集計する集
   計手段と、 ｄ）　該集計手段で集計された複数の時系列変化に基づ
   いて、運転者固有の操作傾向を表す性向値を演算する演
   算手段と、 ｅ）　前記検出手段で検出された現在のアクセルペダル
   踏込速度と前記性向値とに基づいて、現在のアクセルペ
   ダル位置が所定の停止位置に至る直前の過程にあること
   を予測し、所定の特性変化指令信号を出力する指令手段
   と、 ｆ）　該指令手段の出力に従って車両に搭載された自動
   変速機の変速特性若しくはサスペンション装置の懸架特
   性を操作する特性操作手段と、を備えたことを特徴とす
   る車両の走行制御装置。