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JP2974440B2 - 自動車総合制御装置 - Google Patents

自動車総合制御装置

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Publication number
JP2974440B2
JP2974440B2 JP3081154A JP8115491A JP2974440B2 JP 2974440 B2 JP2974440 B2 JP 2974440B2 JP 3081154 A JP3081154 A JP 3081154A JP 8115491 A JP8115491 A JP 8115491A JP 2974440 B2 JP2974440 B2 JP 2974440B2
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JP
Japan
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driving environment
vehicle
neural network
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control
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潤市 石井
浩史 大西
伸夫 栗原
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Hitachi Ltd
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動車の制御装置に係
り、特に電気的な制御信号により制御される自動変速機
や各種のエンジン制御装置などのローカル制御系を複数
系統有する自動車に好適な自動車総合制御装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】自動車における制御対象は、例えば自動
変速機の制御やエンジン制御などの複数のローカル制御
系に分かれている。そして、従来の、例えば自動変速機
の制御装置においては、そのギア位置は、トルク要求を
示すスロツトル開度を平面座標系の一方の軸とし、運転
状態を示す車速を他方の軸とする平面座標内の点の所在
位置として一義的に決定されるようになっていた。
【０００３】しかして、このとき、運転者のボタン操作
等により、パワー／エコノミーの何れかのモードを任意
に選択して変速点が変えられるようにした装置も知られ
ているが、この装置でも境界線(変速線)はパワー／エコ
ノミーの２種の選択肢の何れかであり、それらの変速線
の間を連続的に変えることはできなかった。つまり、上
記のようなローカル制御系では運転環境にかかわらず、
一定の制御が行われていた。
【０００４】なお、この種の装置として、関連するもの
としては、特開昭６４−５３０４７号、特開平１−１１
３５６１号、或いは特開平２−３７０１５号の各公報の
記載を挙げることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来技術では、ローカ
ル制御系での運転環境に応じた連続的な制御の点につい
て配慮がされておらず、運転者の意図する運転環境の変
化に追随して、それに対応した滑らかな制御の実現の点
で問題があった。
【０００６】本発明は、運転環境に合わせたローカル制
御系の可変制御を実現し、車両走行の最適化が確実に得
られるようにした自動車総合制御装置の提供を目的とす
るものである。
【０００７】
【問題を解決するための手段】本発明では、車両に関す
る運転操作量、例えばアクセル踏み込み角度、ブレーキ
踏み込み力、ステアリング角度などを表わす信号と、車
両の状態量、例えばエンジン回転数、車速、前後加速度
を表わす信号とを基にして運転環境を推定する推定部を
設け、この推定部で生成された運転環境指標によりロー
カル制御系を制御するようにしたものである。具体的に
は、上記の問題を解決するため、本発明は、複数のロー
カル制御系を備え、これら複数のローカル制御系をそれ
ぞれの制御信号によって独立に制御する方式の自動車制
御装置において、複数の運転操作手段からの信号と自動
車の状態を表わす複数の検出手段からの信号の中の少な
くとも１種の信号の特徴的変化を検出してトリガ信号を
発生するトリガ検出手段と、上記少なくとも１種の信号
を上記トリガ信号に同期して時間的にサンプリングし、
サンプリング結果を有限個の時系列データとして記憶す
る蓄積手段と、該蓄積手段に記憶した有限個の時系列デ
ータの各々を入力として運転環境指標を推定するニュー
ラルネットワークを設け、このニューラルネットワーク
により生成された運転環境指標を上記ローカル制御系の
中の少なくとも１系統の制御信号として供給するように
したものである。
【０００８】
【作用】運転環境認識のため、運転操作量或いは車両の
状態変数を検出した値又は推定した値を運転環境指標推
定部へ入力し、運転環境指標を算出する。運転環境指標
推定部は、ニューラルネットワーク等により運転環境指
標を推定する。算出された環境指標は車両用ローカルエ
リアネットワークや共有メモリなどの伝達媒体を介して
車両のローカル制御系に伝達される。ローカル制御系で
は、伝達媒体より受け取つた環境指標を利用し、制御を
可変制御化する。これらの操作により、運転環境に応じ
たローカル制御系の可変制御化が実現できる。
【０００９】
【実施例】以下、本発明による自動車総合制御装置につ
いて、図示の実施例により詳細に説する。まず、図１
は、本発明による自動車総合制御装置の一実施例の機能
ブロツク図で、図示のように、運転環境指標推定部１で
生成された環境指標Ｉn を、伝達媒体２を介して複数の
ローカル制御系３-1、３-2、３-3、それに３-n に伝達
し、この結果、夫々のローカル制御系３-1〜３-n は、
この受け取った環境指標Ｉnを用いて、その系の可変制
御を実行するのである。
【００１０】運転環境指標推定部１は、入力信号として
運転操作量Ａ或いは状態変数Ｂを必要に応じて入力す
る。ここで、運転操作量Ａとは、例えばアクセル踏み込
み角度、ブレーキ踏み込み角度(力)、ステアリング角度
等であり、他方、状態変数Ｂとは、例えばエンジン回転
数、車速、上下・横・前後方向の加速度等である。
【００１１】伝達媒体２とは、運転環境推定部１とロー
カル制御系３-1〜３-n とを結ぶ伝達媒体のことで、図
示のように、ローカル制御系３が複数の制御系からなる
場合には、各制御系間を結ぶローカルエリアネットワー
クで構成され、同一中央処理装置のもとで制御が行なわ
れる場合にはバスを介したメモリで構成されることにな
る。
【００１２】図２は運転環境指標推定部１の構成を、そ
の入力部の構成と共にを詳細に示したもので、この実施
例では、図示にように、運転環境指標推定部１はニュー
ラルネットワークにより構成されている。そして、この
ニューラルネットワークは各運転操作量Ａ1、Ａ2、或い
は状態変数Ｂの時系列に着目し、夫々の時系列取得部５
-1、５-2、５-ｎ を介することにより、これらをサンプ
リングして取り込むようになっている。そして、このサ
ンプリングによる時系列的な取り込みは、トリガ検出部
４からのトリガ信号に同期して行なわれる。このときの
トリガ信号は条件信号Ｃ1、Ｃ2により発生される。例え
ば、アクセル開度信号を条件信号Ｃ1として入力すれ
ば、自動車の加速減速に同期したニューラルネットワー
クを形成することが出来る。
【００１３】なお、上記の説明では、時系列化を行なう
ことにより、動的信号のパターン認識を行ない、運転環
境を推定する構成となつているが、各信号の前処理によ
り、予めそれらの特徴抽出を行なってからニューラルネ
ットワークに入力するようにしてもよい。
【００１４】ここで、本発明の実施例で使用されている
ニューラルネットワークについて簡単に説明すると、こ
れは脳の神経細胞を模擬したネットワークのことで、図
３に示すように、ニューロＮの中に丸印で示した複数の
ユニツトがあり、これらの間が、矢印で示す重み付け用
の枝により結びついているもので表わされる。ユニツト
の入力Ｘ(Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3)は、入力値に枝の重みＷを乗
算した入力の重み付け総和とする。
【００１５】この入力に対してユニツトＸの出力はシグ
モイド関数Ｙに従つて出力される。これは入力Ｘが０を
超えると急峻に１に近づく関数で、この関数特性が脳の
神経細胞の特性を表わしているものである。なお、この
図３に示したニューラルネットワークはラメルハート型
と呼ばれるもので、入力層、中間層そして出力層への順
に信号が伝達されるようになっているものである。
【００１６】このニューラルネットワークＮは、図４に
示すように、バックプロパゲーションと呼ばれる手法に
より、入力信号に対して教師となるべき出力信号が得ら
れるように、枝の重みを学習することができる。通常、
このバツククプロパゲーシヨンによる学習回数は数千回
程度を要する。また、一度、枝の重みを学習してしまう
と、入力したときの出力の演算は、学習に比べて短時間
で済む。
【００１７】図５は、環境指標学習部６を組み込んだ装
置構成となっている本発明の一実施例を示したもので、
環境指標の教師信号Ｙｔを環境指標学習部６に与え、実
際に生成された環境指標Ｉn との差を、この環境指標学
習部６で演算し、ニューラルネットワークＮのバックプ
ロパゲーションによる学習アルゴリズムにより、ニュー
ラルネットワークの重みを学習させるようにしたもので
ある。
【００１８】従って、この実施例によれば、オンライン
でのバックプロパゲーション学習ができるので、車両走
行状態でのニューラルネットワークの形成と活用が出来
る。
【００１９】また、図６は、図５に示した実施例におけ
る環境指標教師信号Ｙｔとして、各ローカル制御系３-
ｎの出力信号を用いるようにした本発明の一実施例で、
例えば、エンジンの負荷推定をする場合に、エンジン制
御用の信号の内から負荷を表わす基本燃料噴射量Ｔｐを
教師信号Ｙｔとして用いれば、エンジン負荷推定を実施
するニューラルネットワークが形成され、エンジン負荷
を実時間で推定することができる。
【００２０】なお、この実時間推定を行なう実施例で
は、演算量加算累積算及び指数関数を含む演算量が多く
なるので、ニユーロ専用演算チップやディジタルシグナ
ルプロセツサを活用してもよい。その他の演算高速化手
段の適用も有効である。
【００２１】次に、図７は、図２の実施例における運転
環境指標推定部１に環境指標学習部６を付加した構成の
本発明の一実施例を示す。このときの環境指標教師信号
は、図６の実施例と同じ形態になっているが、オフライ
ン学習による構成としてもよい。
【００２２】次に図８は、本発明を自動変速機の変速線
制御に適用した場合の一実施例であるが、まず、図９の
特性図により自動変速機の変速線制御について説明す
る。図では、１速から２速へのアップシフトの変速線が
示されており、左側の実線がエコノミーモードの変速線
である。なお、横軸は車速Ｖsp、縦軸はスロツトル開度
θth である。
【００２３】いま、一定のスロツトル開度で加速中に車
速が増すと、動作点は変速線を左から右へ横切り、２速
ヘアップシフトする。エコノミーモードの場合、パワー
モードに対して左側に変速線が位置し、これにより遅い
車速で変速するので、総合の燃費はよくなる。
【００２４】ところで、従来技術では、エコノミー／パ
ワーの２種のモード間の選択しかなかったが、ここで
は、これら２種の変速線の間を滑らかに変化できるよう
にしたものであり、これを可能にするため、変数Ｘとい
う指標を導入したものである。
【００２５】図１０は、車重(車両重量)Ｗと変数Ｘとの
関係を示した図で、これらは単調増加の関数になってい
る。従って、車重Ｗが大きい場合は変数Ｘも大きな数値
となり、この結果、図９の変速線はパワーモードに近い
変速線となる。なお、非線形特性になっているのは、エ
ンジンと変速機の特性によるものである。
【００２６】図８に戻り、エンジン１０の回転力は自動
変速機１１を介して車両１２に伝達され、この結果とし
て車両１２に現れる加速度を加速度センサ１３で検出
し、これを運転環境指標推定部１に入力する。この運転
環境指標推定部１は、夫々のセンサからスロツトル開度
θth、車速Ｖsp、及び車両の前後方向の加速度αが入力
され、車重を推定して出力し、運転環境指標変換部１４
で指標Ｘに変換し、変速指令変換部１５から変速指令を
自動変速機１１に出力するのである。
【００２７】図１１に、時系列取得部５による信号取り
込みタイミングを示す。ここでは一定間隔のサンプリン
グを行なうようになったいる。そして、各信号は、図２
に示した、トリガ検出部４により、スロツトル開度θth
の微分値が所定の大きさを越えたとき、入力を開始する
ようにしてある。
【００２８】ここで、具体的な加速度の応答波形の例を
図１２に示す。この図から明らかなように、同一車両重
量に対しても加速度応答は変わってくる。つまり、スロ
ツトルの踏み込み角度が大きくなると、加速度のピーク
値が大きくなってゆく。さらに車重が大きくなると、加
速度のピーク値は共に小さくなることが判る。
【００２９】ここで、(a)、(c)は同一のスロツトル開度
であり、このとき、走行負荷が一定であることにより、
車重か推定出来る。つまり、ニューラルネットワークに
よる車重推定は、(a)、(c)の加速度応答波形をパターン
認識することにより、車重が推定できるのである。
(b)、(d)の応答も同様にして識別する。繰り返すと、ス
ロツトル開度が同一のパターンのとき、その加速度応答
パターンのピーク値により車重を推定するのである。
【００３０】なお、以上の説明から容易に理解されるよ
うに、上記した時系列化処理に代えて、スロツトルパタ
ーンの検出や加速度ピーク検出の前処理を適用してもよ
い。
【００３１】ところで、ニューラルネットワークの特徴
は、各種の非線形特性を有する関数特性も覚えることが
できることである。
【００３２】これを図１３で説明すると、この図は、ス
ロツトル開度、車速、及び加速度の時系列パターンをニ
ューラルネットワークからなる運転環境指標推定部１に
入力している様子を示したもので、ここでは、推定され
た車重Ｗが１系統の出力からアナログ量として出力され
ているが、車重を５段階程度に分割し、それぞれのフラ
グを立てるように構成してもよい。また、ここで車速Ｖ
spが入力されている理由は、加速度応答が規定されてる
車速が必要であるためである。
【００３３】以上、本発明の一実施例による車重推定処
理について説明したが、以下、本発明による車重推定処
理について、さらに具体的に説明する。
【００３４】まず、図１４はアクセルペダルを踏み込ん
だときの加速度、車速の加速応答波形で、乗車人員が増
加するにつれ加速度、車速共に小さくなる。この加速応
答をニューラルネットワークに覚えさせるのである。
【００３５】図１５は、車重に対応する加速応答波形を
ニューラルネットワークに学習させるプロセスを示した
もので、まず、車重が１０００ｋｇに対応するスロツト
ル開度、加速度、車速を離散化し、有限のデータとし
て、それぞれニューラルネットワークに入力する。入力
した値はニユーロの推定機能により、中間層から出力層
へと枝の重みとの積が計算され、出力が形成される。
【００３６】従って、以上の実施例によれば、ニューラ
ルネットワークを用いた車重推定が可能になり、非線形
特性がある場合でも的確に学習できる総合制御装置を容
易に提供することが出来る。
【００３７】ここで算出された推定車重は、教師される
実車重との差を少なくするように、各ニューラルネット
ワークの枝の重みを修正変更する。このプロセスを学習
と呼ぶ。
【００３８】ついで、車重１１００ｋｇ、１２０００ｋ
ｇの更に２種の波形も同様に学習させる。全ての波形を
学習し終わるまでには、これら３種のパターンをくり返
し学習する必要があるが、その回数は、通常数千から数
万回になる。
【００３９】ここで、各波形の取り込みは、図１６に示
すように、スロツトル開度の立上りに同期し、３種の波
形を一定時間間隔でサンプリングする。最下段が同期サ
ンプリング信号で、このタイミングで各信号を取り込む
示す。
【００４０】図１７は、この同期サンプリングを実行す
る回路の一実施例で、立上りを検出して立上り同期信号
を発生する立上り同期信号発生部２０と、この立上り同
期信号に同期して一定時間間隔の同期サンプリング信号
を発生する立上り同期サンプリング信号発生部と、この
同期サンプリング信号により各信号をサンプルホールド
するサンプルホルダ２２と、信号を選択するマルチプレ
クサ２３と、ＡＤ変換器２４で構成されており、３種の
波形の同期サンプリング信号を生成するようになってい
る。
【００４１】なお、この図１７はハード構成による実施
例であるが、これとは別に、シングルチップマイコン内
のタイマ及びアナログ入力チヤンネルをソフトウエアで
制御し、同一の機能を実現することも可能で、この際、
同期のタイミングは波形に対して十分誤差が無視できる
ように選定すればよい。これによれば、完全同期サンプ
リングはマイコン内の機能を用いて実現することができ
る。
【００４２】図１８は、図１５の構成により学習したと
きの学習例で、４万回程度の学習により充分に小さな誤
差に収斂し、使用可能な程度に枝の重み学習が終了する
ことが判る。
【００４３】図１９は、本発明の一実施例における車重
推定処理の具体的構成を示したもので、この実施例の特
徴は、まず、その１として、推定条件を加速度応答感度
のよい、停止から発車したときの発進加速時に設定して
いることであり、ギアは１速となる。次に、その２とし
て、エンジン水温が低い場合には、エンジン出力補正が
必要となるので、ここでは、エンジン水温をニユーロ
(ニューラルネットワーク)の入力に加えたことであり、
これにより、低温始動時であつても、エンジン、トルコ
ンの温度特性の補正が可能になる。
【００４４】図２０は、本発明における車載用ニユーロ
推定処理の実現プロセスの一実施例で、車重推定用ニユ
ーロの重み学習をオフラインで行い、ニユーロの枝の重
みはＲＯＭに格納した値としてマイコン内で扱うように
したものである。従って、オンラインでの枝の重みの学
習はできないが、よく学習したニユーロを用いることに
よりオンラインでの車重推定が可能になる。将来、ニユ
ーロチップや、ＯＳＰなどにより、学習プロセスもオン
ライン化できれば、オンラインによる重みの修正を実行
する形態も有り得る。
【００４５】図２１は、図１９の実施例におけるニユー
ロに車重を学習させ、推定させた結果で、±１０ｋｇと
高精度の分解能が達成されていることが判る。これは、
サンプリングの位相差がなく、加速度、車速、スロツト
ル開度を入力して高精度に学習させているためである。
【００４６】また、図２２は、５人乗車時の車重におい
て、発進加速時での加速度、車速の変化特性を示したも
ので、車重を検知し、変速パターンを適応的に変化させ
た場合の特性(実線)が、制御なしの場合の特性(破線)に
比して、変速が遅くなり、車重に対応してローギアの使
用時間が長くなるように制御されるため、加速性能が向
上していることが判る。
【００４７】従って、この実施例によれば、車重に対応
した変速線を設定できるため、運転性／燃費を車の車重
に応じて最適化することができる。
【００４８】次に、図２３は、エンジンの燃料噴射量の
加減速補正について本発明を適用した場合の一実施例
で、時系列化処理部２０を介して取り込んだ各種の信号
を加速／減速検出ニユーロ２１により処理して加減速量
を推定し、これを運転環境指標としてアナログで出力
し、それに応じて加速／減速対応制御２２を実行し、夫
々エンジン燃料噴射制御２３とエンジン点火時期制御２
４による加減速時での燃料噴射制御及び点火制御を行う
のである。
【００４９】従って、この実施例によれば、加減速量を
細く推定し、燃料・点火の制御に共通に反映されるの
で、排気ガス低減及び減速時の適切な燃料カツトによ
り、燃費を向上することができるという効果がある。
【００５０】次に図２４は、運転環境指標として車両の
旋回を生成するようにした本発明の一実施例で、時系列
化処理部２０を介して取り込んだ各種の信号を旋回検出
ニユーロ２５により処理して旋回量を推定し、これを運
転環境指標として出力し、それに応じて旋回対応制御２
６を実行し、夫々ＡＴ変速禁止制御２７とエンジン出力
制限制御２８による旋回時でのＡＴ変速禁止制御とエン
ジン出力制限制御を行うのである。
【００５１】これにより旋回中の変速禁止制御及び旋回
中の横すべりがおきないようなエンジン出力制御が得ら
れることになる。
【００５２】また、このとき、スロツトル開度とステア
リング操作量、及びブレーキの踏み込み角を入力するよ
うにすれば、コーナへの進入を検知することができ、さ
らに決め細かな旋回時での制御が可能になる。
【００５３】従って、この実施例によれば、旋回時のヨ
ーレート／横角速度をアナログ量として推定できるた
め、旋回中の不本意な変速を無くし、安定したコーナリ
ング特性を与えることができる。
【００５４】また、図２５は、登り坂検知を行ない、そ
れを運転環境指標としてニユーロで生成するようにした
本発明の一実施例で、時系列化処理部２０を介してギア
位置に対するスロツトル開度と車速を登り坂検出ニユー
ロ２９に入力し、これにより運転環境指標として走行路
の上昇傾斜角を推定し、生成するようにしたものであ
る。
【００５５】生成した走行路の傾斜角により登り坂対応
制御３０を実行し、ＡＴ登り坂制御３１により、登り坂
途中の微小なアクセル操作に対しても一定のギア位置
（３、４速）を保持させるように、シフトパターンを設
定させる。
【００５６】従って、この実施例によれば、登り坂走行
中での不本意な変速をなくすことができ、乗り心地を大
きく改善することができる。
【００５７】なお、以上の説明では、ニユーロの出力に
より直接、ローカル制御系を制御するように構成してい
るが、フエールセーフを考慮すると、出力の妥当性を一
定のロジツクに従って、総合的にチエツクする必要があ
ることは言うまでもない。
【００５８】さらに図２６は、下り坂を検知し、それを
運転環境指標としてニユーロで生成するようにした本発
明の一実施例で、時系列化処理部２０を介してスロツト
ル開度とギア位置、それに車速及びブレーキの踏み込み
角を下り坂検出ニユーロ３２に入力し、これにより運転
環境指標として走行路の下降傾斜角を推定し、生成する
ようにしたものである。
【００５９】生成した走行路の傾斜角により下り坂対応
制御３３を実行し、ＡＴ自動エンジンブレーキ制御３４
とエンジン出力制限制御３５により、自動的にエンジン
ブレーキ状態になるように制御する。すなわち、アイド
ル近辺でのアクセル開度に対して車速が上昇し、ブレー
キが踏まれた時点でギア位置を２速に固定し、エンジン
ブレーキ状態になるようにするのである。
【００６０】なお、エンジンブレーキ時には、エンジン
に対する燃料供給量を必要最小限に保つような制御を併
用するようにしてやれば、さらに燃費の向上も図ること
ができる。
【００６１】従って、この実施例によれば、自動変速機
のセレクタ位置のうち、２速、１速等をなくすことかが
でき、その分、誤動作を少なくすることができるという
効果がある。
【００６２】ところで、以上の実施例では、運転環境指
標をそのままローカル制御系の制御に使用するように構
成されていたが、本発明の一実施例として、生成した運
転環境指標を特定のメモリ内に格納し、該運転環境指標
を車両走行に異常が発生した場合の参照データして活用
できるようにしてもよく、この実施例によれば、オンボ
ード診断機能が強化されるという効果が得られる。
【００６３】以上、本発明については、自動変速機の制
御を中心として説明したが、本発明はエンジンの制御、
特に空燃比の学習制御に適用して大きな効用がある。
【００６４】すなわち、エンジン制御での燃料供給量の
制御と点火時期の制御に、本発明によるニューラルネッ
トワークによる運転環境指標推定部による制御を適用し
てやれば、さらに木目細かな運転制御、具体的には減速
時の燃料カット制御をより木目細かく制御することが可
能になり、エンジンの効率的な運転と低燃費化を充分に
進めることができる。なお、このときの基本的制御形態
は図１の実施例に準じる。
【００６５】また、以上では、主として本発明を自動車
のエンジンと自動変速機の制御に適用した実施例につい
て説明したが、本発明の適用対象として好適なローカル
制御系がこれらに限らないことは、言うまでもなく、そ
れらについて列挙すれば以下の通りである。
【００６６】まず、自動車のサスペンション制御系につ
いては、車両の上下加速度を環境指標として入力し、シ
ョックアブソーバの減衰率を制御することにより、環境
対応可変制御を実現することができる。
【００６７】また、このとき、サスペンション制御と旋
回を環境指標として用いることにより、最適車高制御と
４輪繰舵(４ＷＳ)車における後輪繰舵の可変制御を行な
うことができる。
【００６８】また、４輪駆動(４ＷＤ)車におけるトルク
配分制御をローカル制御系とした場合には、加速／減速
からの運転環境指標により、前後輪のトルク配分を常に
最適に制御することができる。
【００６９】さらに自動変速機の変速制御を、運転環境
指標により、ブレーキ操作と連携させて制御することに
より、変速ショックの低減を一層図ることができるが、
この場合には、変速指令を運転環境指標として入力し、
前後方向加速度を運転環境指標推定部に入してブレーキ
の可変制御を行なうようにすればよい。
【００７０】そして、本発明による運転環境指標による
制御は、自動車内の個々のローカル制御系に分散されて
いる制御の協調化に大きく寄与することができる。
【００７１】なお、特に説明はしなかったが、本発明の
一実施例としては、上記運転環境指標推定部１による推
定処理機構を、公知のファジールールベースにより構築
するようにしてもよい。
【００７２】
【発明の効果】本発明によれば、自動車の各ローカル制
御系の制御に運転環境指標を導入したので、非線形特性
を含む系についても常に的確な制御が行なえ、このた
め、殆ど全ての制御系について相互に関連性を持たせた
制御が可能になるので、低燃費のもとで良好な運転性を
容易に保つことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による自動車総合制御装置の一実施例を
示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例における運転環境指標推定部
への信号入力系統の構成図である。
【図３】本発明の一実施例において使用されているニュ
ーラルネットワークの説明図である。
【図４】本発明の一実施例において使用されているニュ
ーラルネットワークの説明図である。
【図５】本発明による自動車総合制御装置の他の一実施
例を示すブロック図である。
【図６】本発明による自動車総合制御装置のさらに別の
一実施例を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施例における運転環境指標推定部
への信号入力系統の構成図である。
【図８】本発明を自動車の自動変速機の制御に適用した
場合の一実施例を示すブロック図である。
【図９】自動変速機の変速特性の一例を示す特性図であ
る。
【図１０】本発明の一実施例において使用する変数と自
動車重量との関係を示した説明図である。
【図１１】本発明の一実施例における入力信号の時系列
化処理の説明図である。
【図１２】本発明の一実施例における加速度応答と自動
車の重量との一例を示す特性図である。
【図１３】本発明の一実施例におけるニューラルネット
ワークからなる運転環境指標推定部にスロツトル開度、
車速、及び加速度の時系列パターンを入力している様子
を表わす説明図である。
【図１４】アクセルペダルを踏み込んだときの加速度、
車速の加速応答波形を自動車の乗車人員の増加に対応し
て示した特性図である。
【図１５】本発明の一実施例における車重に対応する加
速応答波形をニューラルネットワークに学習させるプロ
セスを示した説明図である。
【図１６】本発明の一実施例における入力信号の取り込
みタイミングの説明図である。
【図１７】本発明における同期サンプリングを実行する
回路の一実施例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の一実施例における学習処理結果の説
明図である。
【図１９】本発明の一実施例における車重推定処理の具
体的構成を示した説明図である。
【図２０】本発明の一実施例における車載用ニユーロ推
定処理の実現プロセスを示す説明図である。
【図２１】本発明の一実施例における学習と推定結果の
説明図である。
【図２２】５人乗車時の自動車において、発進加速時で
の加速度と車速の変化特性の一例を示した特性図であ
る。
【図２３】本発明をエンジンの燃料噴射量の加減速補正
に適用した場合の一実施例を示すブロック図である。
【図２４】本発明を車両の旋回時での制御に適用した場
合の一実施例を示すブロック図である。
【図２５】本発明を車両の登り坂走行時での制御に適用
した場合の一実施例を示すブロック図である。
【図２６】本発明を車両の下り坂走行時での制御に適用
した場合の一実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 運転環境指標推定部 ２ 伝達媒体 ３-1、３-2、……３-ｎ ローカル制御系 ４ トリガ検出部 ５-1、５-2、……５-ｎ 時系列取得部 ６ 環境指標学習部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−113561（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−7102（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−9048（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−37015（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−113574（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−25032（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−164203（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−161038（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−164204（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−8639（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−53047（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−138560（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−21058（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−230403（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) B60K 41/00 F02D 45/00 370

Claims (5)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数のローカル制御系を備え、これら複
    数のローカル制御系をそれぞれの制御信号によって独立
    に制御する方式の自動車総合制御装置において、 複数の運転操作手段からの信号と自動車の状態を表わす
    複数の検出手段からの信号の中の少なくとも１種の信号
    の特徴的変化を検出してトリガ信号を発生するトリガ検
    出手段と、 上記少なくとも１種の信号を上記トリガ信号に同期して
    時間的にサンプリングし、サンプリング結果を有限個の
    時系列データとして記憶する蓄積手段と、 該蓄積手段に記憶した有限個の時系列データの各々を入
    力として運転環境指標を推定するニューラルネットワー
    クを設け、 このニューラルネットワークにより生成された運転環境
    指標を上記ローカル制御系の中の少なくとも１系統の制
    御信号として供給するように構成したことを特徴とする
    自動車総合制御装置。
  2. 【請求項２】 請求項１の発明において、 上記ニューラルネットワークにより生成された運転環境
    指標が、データバスと通信網それにメモリの中の少なく
    とも１を介して上記ローカル制御系の制御信号として供
    給されるように構成したことを特徴とする自動車総合制
    御装置。
  3. 【請求項３】 請求項１の発明において、 上記複数の運転操作手段からの信号と自動車の状態を表
    わす複数の検出手段からの信号の中の少なくとも１種の
    信号を入力とする前処理手段を設け、 この前処理手段の出力を上記ニューラルネットワークに
    供給して運転環境指標を生成させるように構成したこと
    を特徴とする自動車総合制御装置。
  4. 【請求項４】 請求項１の発明において、 上記ニューラルネットワークにより生成された運転環境
    指標を格納するメモリ手段と、 上記ローカル制御系の動作を解析する動作解析手段とを
    設け、 該動作解析手段による動作解析が上記メモリ手段から読
    出した運転環境指標を参照して行われるように構成した
    ことを特徴とする自動車総合制御装置。
  5. 【請求項５】 請求項１の発明において、 上記ニューラルネットワークによる推定処理機構がファ
    ジールールベースにより構築されていることを特徴とす
    る自動車総合制御装置。
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