JPH0221058A - 車両の変速制御装置 - 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、車両の変速制御装置に関し、特に、運転者が
特定の変速を意図したときの走行状態データをパターン
化して記銘し、以降、同様なパターンを呈する走行状態
が現れたときには、特定の変速を必要とする走行状態に
相当していると想起して、特定の変速を実現し、運転者
の意図に合致した変速特性を得るようにした車両の変速
制御装置に関する。

（従来の技術） 一般に、車両等の電子制御式自動変速機では、車速やス
ロットル開度をパラメータとして予め設定された変速テ
ーブルを持ち、この変速テーブルを実際の車速やスロッ
トル開度に従って参照して変速比を決定するものが多い
が、このものでは、変速特性が画一的に設定されてしま
い、個々の運転者の運転傾向が反映されていない。した
がって、最適な変速動作が行われているとは言い難い。

そこで、変速テーブルを複数種容易し、これらの変速テ
ーブルを適宜切換えて変速動作の最適化を図るものがあ
り、例えば、特開昭５９−２００８４５公報に記載のも
の（以下、第１従来例）や特開昭５９−２００８４８号
公報に記載のもの（以下、第２従来例）などが知られて
いる。

第」」Ωに桝 予め、一般走行時に使用する一般用変速マツブと、渋滞
走行時に使用する渋滞用パターンとを設定し、一般走行
時と渋滞走行時とのスロットルペダルの踏込み傾向の違
いから、適切な変速マツプを選ぶようにしたもので、走
行状態に応じた変速比の選択と、変速マツプの切換応答
性並びに渋滞走行時の燃費改善を意図している。

男４］Ｌ来七［ 同様に、一般用、渋滞用の２つの変速マツプを予め設定
し、一般走行時と、渋滞走行時との車両進行方向加速度
の変化傾向の違いから適切な変速マツプを選ぶようにし
たもので、余裕駆動力が大きい時点で変速マツプを渋滞
走行に応じたものに切換え、良好な走行感の確保を意図
している。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、第１従来例ではスロットルペダルの踏込
砥（すなわち、スロットルバルブ開度）をその検出パラ
メータとし、一方、第２従来例では、車両加速度（車速
の変化速度として得られる）をその検出パラメータとし
、何れも、車両の走行状態を表わす各種のパラメータの
うちの１つのものを用いる構成となっていたため、スロ
ットルバルブの傾向から渋滞走行が判定できるとしても
、同じく車両加速度から渋滞走行が判定できるとしても
、これらは、検出パラメータを所定の基準値と比較した
結果であって、必ずしも基準値と実際の走行状態とは一
致していないから、場合によっては、渋滞中でないのに
、渋滞用変速マツプが選択されることがあった。

また、検出パラメータの種類を増やして判定信頼性を改
善することも考えられるが、このようにしても基準値が
代表的なモデルを想定して設定されている限り、実際の
走行状態に一致しない場合がしばしば起こり得る。

（発明の目的） そこで本発明は、実際の走行状態に即して、特定の走行
状態を判定できるようにすることにより、変速マツプの
切換え精度を向上させることを目的としている。

（課題を解決するための手段） 本発明による車両の変速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、車両の走行状
態を表わす各種パラメータを検出するパラメータ検出手
段ａと、運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応じ
当該運転者によって入力される入力手段すと、各々が前
記各パラメータおよび意図信号に対して割当てられ、各
パラメータおよび変速意図の内容に応じて状態を変化さ
せることが可能な多数の神経細胞要素Ｃと、各一対の神
経細胞要素間Ｃをその結合係数を可変として結合し、一
方の神経細胞要素Ｃの状態を他方の神経細胞要素Ｃに伝
達する伝達要素ｄと、前記パラメータ検出手段ａの出力
および入力手段すの出力に従って各神経細胞要素Ｃの状
態を変化させ、任意の時点における走行状態を表わす各
種パラメータおよび変速意図をパターン化して記銘する
記銘手段ｅと、少なくとも一部のパラメータ信号が入力
されると、前記パターンを参照して変速意図を含むパタ
ーンを再現する想起手段ｒと、該想起手段ｒによって再
現されたパターンに従って、変速意図が達成されるよう
に自動変速機の変速マツプを切換える切換手段ｇと、切
換えられた変速マツプに従って自動変速機の変速比を決
定する決定手段りと、決定された変速比となるように自
動変速比を操作する操作手段ｉと、を備えている。

（作用） 本発明では、多数の神経細胞要素の状態変化により、変
速意図を含む走行状態に対応じた情報パターンが作られ
、実際の走行下における各種パラメータに従って情報パ
ターンが参照される。そして、実際の走行状態が、上記
変速意図を含む情報パターンに合致したときには、運転
者が変速を意図しているものと判定され、所望の変速状
態が達成されるように自動変速機が操作される。

なお、上述の情報パターンの作成はいわゆるアソシアト
ロンにおける“記銘”動作として行われ、また、判定は
同じくアソシアトロンにおける“想起”動作として行わ
れる。ここで、アソシアトロンについて既説すると、ア
ソシアトロンは、東京大学の中野助教授によって提案さ
れた連想記憶モデル（脳の神経回路をモデル化したもの
）であり、概念的には第２図に示すように多数の神経細
胞にニューロン）Ｘｉと、これう各ニューロン間ヲ結ぶ
神経繊維およびシナプス（以下、結合体Ｍｉｊ）と、に
よって構造化される。各ニューロンＸｉは、外部からの
入力によって三つの状態（１，０、−１）をとることが
でき、結合体Ｍｉｊは、各ニューロンＸｉの状態を結合
光の他のニューロンＸｊに伝達する。このような構造の
アソシアトロンを電気回路で等価すると第３図の如く示
される。すなわち、第３図において、ノードＮ１〜Ｎ４
はニューロンＸ１（Ｘ、〜Ｘ４）に相当し、抵抗Ｒ，−
Ｒ，は結合体Ｍｉｊに相当する。１つのノード（例えば
Ｎｌ）に発生した電位Ｅは、そのノードＮｌに接続され
た３つの抵抗Ｒ５〜Ｒ３を介して他のノードＮ２〜Ｎ、
に所定の伝達係数（Ｒ１−’Ｒ３の大きさに相当する）
で伝達され、全てのノードＮ１〜Ｎ４の電位パターンに
１つの傾向が表われる。今、第４図に示すように５×５
のニューロン構造ヲ考える。各ニューロンにはＸ〜Ｘ２
．までの符号を付与する。このニューロン構造に入力を
与えて、第５図（ａ）に示すような′“１”′模様の興
奮パターン、第５図（ｂ）に示ずような゛４°゛模様の
興奮パターン、第５図（Ｃ）に示すような“Ｔ　１１模
様の興奮パターンをそれぞれ記銘する。そして、第６図
に示すような一部が欠落した模様を想起入力として与え
ると、ニューロン構造はこの模様から先に記銘された第
５図（ａ）〜（Ｃ）のうちの最も近いものを連想によっ
て想起する。すなわち、この場合Ｘ１２、Ｘ　１８、χ
２４が黒に反転して正しい゛′４゛模様が想起される。

したがって、仮に、ＸＩ−ＸＺＯまでを車両の走行状態
を表わす各種パラメータに対応させ、また、ＸＺ４を特
定の変速状態に対応させた場合、Ｘ、〜χ２゜の組合わ
せが例えば“４゛模様に近いときには、χ２４が黒に反
転さ・Ｕられ、ずなわち、χ２４の状態から特定の変速
状態を行うべき走行状態にあることが判定される。しか
も、このような想起は、例えばＸ１□に相当するパラメ
ータが欠落している状態でも正確に行われ、ノイズ等に
よってパラメータに乱れが生じた場合でも判定の正確さ
は失われない。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第７〜１２図は本発明に係る車両の変速制御装置の一実
施例を示す図である。

まず、構成を説明する。第７図において、１はセンサ群
であり、センサ群１は、操向ハンドルの操舵角Ｓｔを検
出する操舵角センサ２と、エンジンの回転数Ｎを検出す
るエンジン回転数センサ３ト、スロットルバルト連動す
るスロットルバルブの開度（スロットル開度）θを検出
するスロットル開度センサ４と、車速■を検出する車速
センサ５と、車室内の音「少な（とも自車両の走行によ
って発生するロードノイズや駆動系騒音および風切り音
等を含む合成音であり、走行状態によってその音圧レベ
ルや周波数成分などが変化するような音ＪＳｄを検出す
る車内音センサ６と、を含んでいる。７は微・積分演算
回路群であり、微・積分演算回路群７は１つの、積分演
算器８と、４つの微分演算器９〜１２とを有し、積分演
算器８は、単位時間Ｔ毎のＳｔの累積値ＳＬ″を求め、
また、微分演算器９〜１２は、各々、ＳＬ、Ｎ、θ、■
の単位時間Ｔ毎の変化量に相当する一階差分値Ｓｔ、Ｎ
′、θ′、θ′を求める。センサ群１および微・積分演
算回路群７は車両の走行状態を表わす各種パラメータ（
すなわち、本実施例では、Ｓｔ、ｓｔ’、Ｓｔ”、Ｎ、
Ｎ’、θ、θ′、■、Ｖ’　、Ｓｄ）を検出するパラメ
ータ検出手段として機能する。なお、各種パラメータと
しては、上記例示に限定されるものではなく、走行状態
を表わすものであれば池の情報を含むものであってもよ
い。なお、１３は所定の時間毎に単位時間Ｔを示す信号
を出力するタイマー、１４は運転者によって任意に操作
されるスイッチ（入力手段）であり、このスイッチ１４
としては、運転席の近くに設けられた専用のものが用い
られる。スイッチ１４は運転者によって、例えば２つの
位置に切換えが可能で、その一方の位置にあるときＣＴ
Ｉ、他方の位置にあるときＣＴＩＩなる２つの指令信号
ＣＭＤを出力する。このようなスイッチ１４は、例えば
、車両の実際の走行状態が渋滞走行であるときに渋滞走
行を判定した運転者によってＣＴＩにされ、それ以外で
はＣＴｎにされる。

１５はコントロールユニットであり、コントロールユニ
ット１５は、区間分割器１５ａおよびアソシアトロンユ
ニット５ｂから構成され、記銘手段、神経細胞要素、伝
達要素、想起手段、切換手段、決定手段としての各機能
を有する。アソシアトロンユニット１５ｂは例えば、マ
イクロコンピュータで構成され、マイクロコンピュータ
はＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置およびＣＰＵを含んでい
る。ＲＯＭには、記銘処理や想起処理を行うためのプロ
グラムおよび２つの変速マツプ（通常変速マツプ、渋滞
変速マツプ）が格納されている。ＲＡＭには、ＣＰＵに
よる上記プログラムの実行に伴って所定の配列変数〔走
行状態パラメータ格納用配列変数Ｘ　（１）、結合係数
格納用配列変数Ｍ（１，Ｊ））が確保されるようになっ
ている。

すなわち、Ｘ　（１）の各セルは、アソシアトロンの神
経細胞の１つに対応じ、また、Ｍ（１、Ｊ）に格納され
る埴はＸｌａＸｊ間の結合係数Ｍｉｊに対応じている。

なお、ｉは各セル番号であり、神経細胞がＮｘＮマトリ
クスの場合、ｉの最大値はＮ２となる。また、ｊは結合
光のｉを表わしている。アノシアトロンユニット１５ｂ
は、スイッチ１４からのＣＭＤがＣＴＩであるとき、こ
０ＣＴｌと区間分割２Ｗ１５ａによって区間分割された
各パラメータＳＬ、Ｓｔ’　、Ｓｔ、″、Ｎ、、Ｎ’　
、θ、θ′、Ｖ、θ′、Ｓｄとを、Ｘ（１）に格納する
とともに、これらのＣＴＩおよび各パラメータの状態に
応じたＸ　（１）各セル間の結合係数をＭ（１，Ｊ）に
格納して、いわゆる“記銘゛°を行う。

なお、記銘は、ＣＭ　ＤがＣＴｕの場合にも行われる。

記銘処理の結果、各種走行状態に応じたパラメータのパ
ターンが重複して記銘されていき、あわせて、結合係数
も更新されてい（。

一方、記銘処理の後は、想起処理に移り、走行状態を表
わす各種パラメータに従って、上述の記銘されたパター
ンが連想的に想起される。この想起処理においては、一
部のパラメータが欠落していても、その欠落部分が他の
パラメータのパターンから再現されるように想起される
。例えば、ＣＭＤがＣＴＩでない場合でも、各種パラメ
ータの状態が先にＣＴＩに関連づけて記銘を行ったとき
と類似のものであれば、ＣＴＩが入力された如き応答を
する。すなわち、記銘処理でＣＴＩを必要とする走行状
態をパターン化して記憶さゼておけば、その後、該当す
る想起パターンが入力されるだけで連想的にＣＴＩの応
答を得ることができ、運転者によるスイッチ１４の操作
の必要はない。このため、例えば、スイッチ１４を、渋
滞走行用として指定すれば、該当するパターンが入力さ
れる毎に渋滞走行中であることが判定される。アソシア
トロンユニッ）　１５　ｂは、このような判定を行うと
ともに、渋滞走行に適した変速マツプに切換え、渋滞走
行時の２速ホールドを可能とすべく、２速変速を促す変
速指令ＳｓをＡ／Ｔコントローラ（操作手段）１６に出
力する。Ａ／Ｔコントローラ１６は、Ｓｓに従って自動
変速機１７内のバルブの組み合わせを決定し、バルブを
駆動するための信号Ｓｖを出力して自動変速機１７の変
速比を操作する。

次に、作用を説明する。

一般に、車両が渋滞走行中にある場合、運転音は特定の
変速段（例えば２速）のホールドを希望する。この場合
、通常の自動変速機付車両（本発明を適用していないも
のを言う）を運転中の運転者は、シフ１−レバーをＤ位
置から２速位置へとセレクトし、上記２速ホールドを促
すが、この場合、−時的に′°丁勅パ変速動作を行うこ
ととなり、使い勝手が悪い。このため、前述の従来例で
述べたものでは、特定の車両走行状態を表わすパラメー
タ（車速あるいはスロットル開度）に基づいて渋滞走行
を自動認識し、２速ボールドを自動的に行うようにして
使い勝手を良くしている。

ところで、運転者による渋滞走行判断は、自軍はもちろ
んのこと周辺車両の挙動等を加味して総合的に１’ｌＪ
断しており、車速やスロットル開度といった１つのパラ
メータのみで判断しているものではない。このため、従
来例においては、運転者の判断結果と自動認識の結果と
が合致しない場合があり、このような場合、運転者の意
図に反して２速ホールト′されたり、あるいは２速ホー
ルドがされないといったことが起こり得る。また、この
ことに対処して、自動認識の判断パラメータを増やすこ
とも考えられるが、運転者の意図は人によって違い一定
なモデルとして表わすことは実際的でないから、例え、
パラメータ数を増やしたとしても、その判断基準は一定
のモデルを９定して行われることには違いがないので、
上述した判断の誤差は防ぎ得ない。

そこで、本実施例では、走行状態を表わす各種のパラメ
ータに基づいて、例えば、渋滞走行の自動認識を行うと
ともに、この自動認識を、成長する神経細胞構造の１つ
であるアソシアトロンによって行うことにより、運転者
の判断結果と自動認識の判断結果との一敗を図って、運
転者の意図した例えば渋滞走行時の２速ホールドを自動
的に行うようにしている。

第８図はアソシアトロンユニット１５ｂで実行される判
断処理プログラムを示すフローチャートである。第８図
において、まず、ステップ（以下、Ｐと略す）Ｐｌで、
スイッチ１４からのＣＭ　ＤがＣＴｌかあるいはＣＴｎ
かを判別する。例えば、ＣＴｌの場合は、運転者が走行
環境を総合的に判断した結果、渋滞走行中であるとし、
２速ホールドを希望したときに入力されたものであり、
対して、ＣＴＩＩの場合は、渋滞走行中以外の場合に入
力されたものである。ＣＴＩの場合運転者は渋滞走行を
判断しているから、このときの走行状態を表わす各種パ
ラメータ（Ｓｔ、Ｓｔ、’　、Ｓｔ”　、Ｎ、Ｎ′　　
θ、θ′、■、Ｖ’　、Ｓｄ）は、正しく渋滞走行に対
応じている。例えば、ハンドルは、はぼ直進状態に保た
れているはずであり、また、車速も低く、スロットルも
あまり踏込まれていないはずである。さらに、エンジン
回転数は低中回転域を維持し、室内音も比較的に静かな
はずである。

したがって、このときの各種パラメータは、渋滞走行を
表わすものとして信頼できるので、Ｐ２において、アソ
シアトロンによる配線処理を行う。

配線処理は、第９図に示されるような例えば、７×１１
の配列変数Ｘ１ｊ（１）に対して行われる。

すなわち、配列変数Ｘ１ｊ（１）の各行は、各パラメー
タ（■、■′　　θ、θ’Ｎ、Ｎ’、Ｓｄ、Ｓｔ、ＳＬ
’、ｓｔ″）に対応じ、各列は各パラメータの値に対応
じている。ここで、各列は、パラメータの各僅に直接対
応じているのではなく、第１０図に示すようなメンバシ
ップ関数（但し、同図は車速に対応するものを代表とし
て示している。

）Ｌ、−Ｌ、の横軸にパラメータの大きさを対応させて
取り出された縦軸のメンハシツブ値Ｆｋを各列に対応さ
セている。このようにした理由は、各パラメータを配列
の各列に直接対応させると、ぼう大な配列数を必要とし
て、ソフトウェア規模やハードウェア規模の増大を招き
、しかも、処理速度の低下をもきたすといった不具合が
あるためで、間にメンバシップ関数を介在させることに
より、上記不具合を招くことはなく、システムの簡素化
および処理速度の改善を達成することができる。第１Ｏ
図におけるり、−Ｌ、はそれぞれ「極めて小さい、小さ
い、少し小さい、普通、少し大きい、大きい、極めて大
きい」といったパラメータの大きさの度合を表わしてい
る。

なお、変数配列Ｘ　（１）の所定の一行（例えば、第９
図では最下行）は、ＣＭＤのために割当てられており、
１つのセルにＣＴＩが、他の１つのセルにＣＴＩ［が割
当てられている。すなわち、ＣＴＩの場合、そのときの
各パラメータの値から得られたメンバーシップ値が各行
のセルに格納されるとともに、ＣＴＩが割当てられたセ
ルに所定の情報（以下、２速ホールド情９９２　ＨＬ　
Ｄという）が格納される。同時に、アソシアトロンでは
、配列Ｘ　（１）内のセル間の結び付きの強さを表わす
結合係数のための配列Ｍ　（１，Ｊ）も別途用意されて
おり、二〇Ｍ　（［、Ｊ）には、ＣＴＩの場合の各結合
係数が格納される。そして、次回以降のＣＴ１入力に際
して、上述のＸ　（Ｉ）およびＭ（１、Ｊ）の内容が更
新されていき、その結果、２速ホールトを必要とする、
例えば、渋滞走行に係る配線パターンが漸次信頼性を高
めつつ構築されていく。このような記憶処理が一度実行
されると、次いで、Ｐ、で配線カウンタＣＵＮＴを例え
ば＋１カウントアツプ（ＵＰ）Ｌ、Ｐ４で、ＣＵＮＴ値
と所定値りとを比較して、記憶処理を以降も繰返す必要
があるか否かを判断する。すわなち、記憶によって構築
された渋滞走行を表わす情報パターンの信頼性は、累積
された各結合係数の大きさに依存することから、２速ホ
ールト′を意図した際の実際の車両情報に基づいて行わ
れるパターン形成（すなわち、記憶処理）は、少なくと
も結合係数が充分な値となるまで繰返す必要があり、こ
れがため、配線カウンタを設けて、このカウンタ値が所
定値り以下では、信頼性不足として後述の想起処理を行
わないようにしている。したがって、ＣｔＪＮＴ＞Ｌで
ないとき、すなわち、信頼性不足のときには、Ｐ１〜Ｐ
６を繰返して再び記憶処理を行うようにしている。

なお、ＰｌでＣＴＩＩが判別された場合、運転者による
渋滞判断がなされていない。すなわち、通常の走行中で
あり、この場合には、通常の走行に対応じた自動変速特
性を与える必要がある。したがって、この場合には、Ｐ
、に進み、定時間毎にＯＮ信号を発するタイマＴＭＲを
点検して、このＴ　Ｍ　ＲがＯＮのとき、Ｐ、で通常の
走行中の場合の記憶処理を実行する。このときの記憶処
理も、第９図の配列度ＩＸ（１）に対して行われ、また
、同時に結合係数用の配列変数Ｍ　（１，Ｊ）も更新さ
れる。なお、この場合には、ＣＭＤはＣＴＩＩであるか
ら、Ｘ　（１）の最下行のＣＴＩＩに割当てられたセル
に、通常変速を促す指令情報を格納する。

ここで記憶処理の具体例を説明する。配列変数Ｘ　（１
）のセル数がｎ個であると仮定し、ｎ個のセルにＣ＋　
、Ｃ２・・・・・・Ｃｎと番号を付ける。また、Ｃｉ（
但し、ｉ＝１．２・・・・・・ｎ）の状態をＸｉとし、
ＣｉとＣｊ（但し、ｊ＝１．２　・−・−・−ｎ　）と
の間の結合の強さ、すなわち、結合係数をＭｉｊとする
。セルに何も記憶されていないとき、Ｍｉｊ−〇である
。今、所定のパターンＸ−（Ｘ、　、Ｘ２・・・・・・
Ｘｎ）が入力されたとして、これを記憶する場合、Ｘｉ
は１か−１の値を取り得るものとすると、ＭｉｊＯ値は
、Ｘｉとχｊが同符号ならば、■増やされ、異符号なら
ばｌｉｄらされる。このことを数式で表わせば、次式■
となり、いわゆる「ヘッダのシナプス強化法則」をやや
変形した式％式％ ヘッダのシナプス強化法則は、二つの細胞（Ｘ（１）の
セル）が同時に興奮すると、その間の結合が強まる、と
いうもので、ニューロコンピユーテイングの分野では広
く認められている。すなわち、記憶処理は、走行状態を
表わす各種パラメータを入カバターンとし、この人カバ
ターンに応じて結合係数を強化させていくもので、同一
傾向のパターンが続くと、結合係数も同一の傾向で強化
されていくものである。

一方、記憶処理を繰返して、ＣＵＮＴ＞Ｌとなり、信頼
性に値するパターン情報が構築されると、以下に述べる
想起処理を行う。まず、Ｐ７で各種パラメータＳｔ、Ｓ
ｔ’　、Ｓｔ“、Ｎ、Ｎ’　　θ、Ｖ、Ｖ’、Ｓｄをモ
ニタし、Ｐ、で、これらの各種パラメータを想起入力と
した想起処理を行う。

想起処理は、例えば想起入力を仮にＸとすると、それに
対する想起出力ｙ＝０’＋　　　Ｖｚ・・・・・・ｙｎ
）を次式■に従って求める。

ｙｉ−φ（Ｍｉ、　　・Ｘ、＋Ｍｉ、　　・Ｘ２十・・
・・・・Ｍ　ｉ　ｊ　−Ｘ　ｊ−１−・・＋Ｍ　ｉ　ｎ
−Ｘｎ）・・・・・・■ ココテ、φ（Ｚ）は、ＢＡＳ　Ｉ　Ｃ（ヘ−シ７り）言
語のＳＧＮ　（サイン）関数と同じで、Ｚの値が正なら
ばｌが、０ならば０が、負ならば−１がｙｉに与えられ
る。すなわち、ｎ個のうちの１番目のセルは自己と結ば
れた他の全てのセル（Ｘ１〜Ｘｎ）との間の結合係数（
Ｍｉ、、Ｍｉ２・・・・・・Ｍｉｎ）の状態を反映して
、その状態を変化させることとなり、換言すれば所定の
想起入力を与えると、この想起入力と過去に配線されて
いた結合係数とから、過去の配線パターンを連想的に再
現するように動作する。その結果、例えば、一部のパタ
ーンが欠落した想起入力を与えても、二の欠落パターン
から正しいパターンを再現することができるのである。

したがって、 （イ）配列変数Ｘ　（１）の最下行が欠落した想起入力
、 （ロ）あるいは、（イ）に加えて走行状態を表わすパラ
メータの一部も欠落した想起入力、の何れかの場合でも
、渋滞走行および通常走行に関する配線パターンを欠落
部を補って想起することができる。（イ）の場合では、
走行状態を表わす各種パラメータの状態が渋滞走行に対
応するものであるならば、Ｘ　（Ｉ）の最下行から２　
ＨＬＤを取出すことができ、この２　ＨＬ　Ｄに従って
渋滞走行用変速マツプへの切換えを行うことができる。

渋滞用走行用変速マツプは第１１図に示されるように、
２速領域を広くとったもので、これにより、２速ボール
ド−がなされて渋滞走行時に適した変速状態が得られる
。なお、第１２図に通常走行用の変速マツプの例を示す
。また、（ロ）の場合にも、上述と同様に渋滞走行時に
適した変速状態が得られるとともに、一部のパラメータ
が異常となった場合（例えば、センサ故障や断線等で一
部のパラメータ信号が得られない）でも、上述の渋滞走
行判断を支障なく行うことができる。

なお、想起処理で判断された渋滞走行中あるいは通常走
行中が、実際の走行状態に促していないこともまれに考
えられる。このようなまれな状況に対処する方法として
は、例えば、運転席にキャンセルスイッチを設けておき
、上記まれな状況が発生したときに、このキャンセルス
イッチを標作すると、想起処理を中止して強制的に配線
処理に移るようにすればよい。具体的には、第８図のＰ
８の後に、キャンセルスイッチを点検するステップＰ、
を入れ、このＰ、の判定がＹＥＳ　（まれな状況が起き
た）の場合、Ｐ、。でＣＵＮＴを大幅にダウンさせて、
Ｐ４の判定ＮＯを促し、再びＰ。

〜Ｐ４を繰返せばよい。このようにすると、まれな状況
における各種パラメータによって新たな配線が行われ、
想起処理の信頼性の回復を図ることができる。

なお、Ｐ、において、キャンセルスイッチが操作されて
いない場合には、想起処理の結果が運転者の意図に合致
したものであるから、Ｐ、でＣＵＮＴをＵＰして、再び
Ｐ７以降を繰返す。

このように、本実施例では、アソシアトロンを用いて実
際の走行状態に即して、配線処理を実行し、そして、想
起処理を実行して特定の走行状態、すなわち渋滞走行や
通常走行を自動認識している。

したがって、自動認識の結果が運転者の意図に合致した
ものとなり、渋滞走行や通常走行に適合して予め設定さ
れた２つの変速マツプを適切に切換えて使用できるよう
になり、マツプの切換え精度を向上させて走行状態に応
じた適切な変速状態を実現することができる。

（効果） 本発明によれば、実際の走行状態に即してアソシアトロ
ンによる配線処理を実行し、その後、想起処理を実行し
て、特定の走行状態（例えば渋滞走行）を判定している
。このため、１￥定の走行状態を正しく判定することが
でき、変速マツプの切換え精度を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概念図、第２〜６図はアソシアトロン
を説明する図であり、第２図はその構造概念図、第３図
はその等価電気回路図、第４図はその神経細胞のマトリ
クス図、第５図（ａ）（ｂ）（Ｃ）はその配線された状
態をそれぞれ示す状態図、第６図はその想起のための入
力を与えた状態を示す状態図である。 第７〜１２図は本発明に係る車両の変速制御装置の一実
施例を示す図であり、第７図はその全体構成図、第８図
はその処理プログラムのフローチャート、第９図はその
配列変数の配列状態を示す概念図、第１０図はそのメン
バーシップ関数を表わす図、第１１図はその渋滞用変速
マツプを示す図、第１２図はその通常走行用変速マツプ
を示す図である。 １４・・・・・・スイッチ（入力手段）、１５・・・・
・・コントロールユニント（神経細胞要素、伝達要素、
記憶手段、想起手段、 切換手段、決定手段） １６・・・・・・Ａ／Ｔコントローラ（操作手段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ａ）車両の走行状態を表わす各種パラメータを検出する
   パラメータ検出手段と、 ｂ）運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応じ当該
   運転者によって入力される入力手段と、 ｃ）各々が前記各パラメータおよび意図信号に対して割
   当てられ、各パラメータおよび変速意図の内容に応じて
   状態を変化させることが可能な多数の神経細胞要素と、 ｄ）各一対の神経細胞要素間をその結合係数を可変とし
   て結合し、一方の神経細胞要素の状態を他方の神経細胞
   要素に伝達する伝達要素と、 ｅ）前記パラメータ検出手段の出力および入力手段の出
   力に従って各神経細胞要素の状態を変化させ、任意の時
   点における走行状態を表わす各種パラメータおよび変速
   意図をパターン化して記銘する記銘手段と、 ｆ）少なくとも一部のパラメータ信号が入力されると、
   前記パターンを参照して変速意図を含むパターンを再現
   する想起手段と、 ｇ）該想起手段によって再現されたパターンに従って、
   変速意図が達成されるように自動変速機の変速マップを
   切換える切換手段と、 ｈ）切換えられた変速マップに従って自動変速機の変速
   比を決定する決定手段と、 ｉ）決定された変速比となるように自動変速比を操作す
   る操作手段と、 を備えたことを特徴とする車両の変速制御装置。