CN113614505B - 感官评价系统、悬架装置、悬架控制系统 - Google Patents

感官评价系统、悬架装置、悬架控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明的感官评价系统针对分别对应于与移动体的行驶相应的乘员的感觉的多个感官指标来进行感官评价，具备：数据调整部，其根据随着所述移动体的行驶而获取的信息来生成用于所述感官评价的评价用数据；评价指标判定部，其根据所述信息从所述多个感官指标中选择至少任一个感官指标作为评价指标；评价部，其使用与所述评价指标相对应的评价回路、根据所述评价用数据来算出针对所述评价指标的评价值；以及汇总部，其将所述评价部算出的所述评价值加以汇总。

Description

感官评价系统、悬架装置、悬架控制系统
技术领域
本发明涉及感官评价系统和使用该感官评价系统的悬架装置以及悬架控制系统。
背景技术
在行驶中的车辆中，因轮胎通过路面的凹凸等而产生的振动刺激借助车辆的悬架而得到衰减，并经由底盘和座椅传递至乘员。因此，悬架的阻尼特性会较大程度地影响乘员所感受到的驾乘感。以往，制造车辆的汽车制造商会让特别训练过的专业驾驶员等评价人员进行针对实际驾驶车辆时的驾乘感的感官评价，从而以反映该评价结果的方式进行悬架等的调整，由此来谋求驾乘感的提升。
作为代替评价人员来自动进行上述那样的驾乘感的感官评价的技术，例如有专利文献1记载的技术。专利文献1中揭示了一种运动评价方法，即，使用加加速度传感器来检测运动的物体的加加速度、加速度，将检测到的加加速度、加速度输入至以教学信号的形式学习了人搭乘在物体上时获得的感官评价的神经网络来进行运动评价。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利特开平7-244065号公报
发明内容
发明要解决的问题
驾乘感的感官评价相关的指标有多种，通常会通过针对各指标的评价值的平衡来评价驾乘感。然而，专利文献1记载的现有技术并未考虑到这一点，因此，即便通过感官评价得到了较高的评价结果，也未必会得到最佳的驾乘感。因此，业界在寻求能获得有助于驾乘感的提升的评价结果的感官评价技术。
解决问题的技术手段
本发明的感官评价系统针对分别对应于与移动体的行驶相应的乘员的感觉的多个感官指标来进行感官评价，具备：数据调整部，其根据随着所述移动体的行驶而获取的信息来生成用于所述感官评价的评价用数据；评价指标判定部，其根据所述信息从所述多个感官指标中选择至少任一个感官指标作为评价指标；评价部，其使用与所述评价指标相对应的评价回路、根据所述评价用数据来算出针对所述评价指标的评价值；以及汇总部，其将所述评价部算出的所述评价值加以汇总。
本发明的悬架装置是根据从上述感官评价系统输出的所述评价值来制造的。
本发明的悬架控制系统具备：上述感官评价系统；以及悬架阻尼力可变机构，其根据从所述感官评价系统输出的所述评价值来调整所述移动体上搭载的悬架装置的阻尼力。
发明的效果
根据本发明，可以提供一种能获得有助于驾乘感的提升的评价结果的感官评价技术。
附图说明
图1为表示本发明的第1实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。
图2为说明传感器信息的例子的图。
图3为表示本发明的第1实施方式的评价指标判定部与评价回路中各自使用的传感器信息的关系的图。
图4为表示本发明的第1实施方式中的评价回路的例子的图。
图5为表示本发明的第1实施方式中的每一感官指标的评价回路的例子的图。
图6为表示本发明的第1实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。
图7为表示本发明的第1实施方式中的行驶路面与评价回路的输出波形的关系的一例的图。
图8为表示车载显示部上显示的感官评价结果的例子的图。
图9为表示本发明的第1实施方式中的行驶路面与评价指标的选择结果的关系的一例的时间图。
图10为表示本发明的第1实施方式的评价指标判定部的电路例的图。
图11为表示本发明的第2实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。
图12为表示本发明的第2实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。
图13为表示本发明的第3实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。
图14为说明本发明的第3实施方式的评价回路的图。
图15为表示本发明的第3实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。
图16为表示本发明的第4实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。
图17为表示本发明的第5实施方式的悬架控制系统的功能构成的框图。
具体实施方式
(第1实施方式)
下面，使用图1～图10，对本发明的第1实施方式进行说明。
图1为表示本发明的第1实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。图1所示的感官评价系统101是针对与汽车等移动体的行驶相应的乘员的感觉例如乘员所感受到的驾乘感和操纵稳定性来进行使用多种感官指标的感官评价的一种系统。该感官评价系统101具有收发部102、控制部103、寄存器104、传感器组105、评价指标判定部106、评价部107、汇总部108、权重参数存放部109、汇总用数据存放部110以及车载显示部111这各个功能块。再者，在以下的说明中，将搭载感官评价系统101而作为感官评价的对象的移动体称为“自身车辆”。
收发部102经由互联网等网络与计算机中心150连接，接收从计算机中心150发送的学习数据并输出至控制部103。学习数据中例如包含评价指标判定部106从多种感官指标中按路面的每一种类来选择作为评价对象的感官指标(评价指标)时使用的评价指标判定数据、评价部107所具有的后文叙述的各评价回路中使用的评价回路数据等。计算机中心150例如在由特别训练过的专业驾驶员等评价人员预先实施的感官评价试验中将从评价车辆上搭载的各种传感器获取到的传感器信息和评价人员按路面的每一种类回答的评价指标以及针对各评价指标的评价值加以汇总，例如通过深度学习等机器学习来求出它们的关系而生成学习数据。继而，根据来自感官评价系统101的请求将生成的学习数据发送至感官评价系统101。从计算机中心150发送的学习数据在感官评价系统101中由收发部102接收并输出至控制部103。
控制部103具有对构成感官评价系统101的各功能块的动作进行控制而使它们协调动作的功能。即，感官评价系统101的各功能块根据控制部103的控制进行动作，由此在感官评价系统101中实施后文叙述那样的感官评价。控制部103例如使用微电脑来构成。
寄存器104是存放感官评价系统101内存在的各功能块中使用的参数的部分，例如使用RAM来构成。寄存器104具有输入数据规格寄存器112、显示选择寄存器113、汇总模式选择寄存器114，它们是根据所存放的参数的种类来分类的。
传感器组105是由搭载于自身车辆上的多种传感器构成的功能块。传感器组105中例如包含加速度传感器即第1传感器115、摄像机即第2传感器116、车速传感器即第3传感器117以及陀螺仪传感器即第4传感器118。传感器组105使用这些传感器来获取自身车辆所行驶的路面相关的路面信息、与自身车辆的运动状态相应的加速度和角速度相关的加速度信息及角速度信息作为与自身车辆的行驶相应的传感器信息。具体而言，例如借助第1传感器115获取加速度信息，借助第4传感器118获取角速度信息。此外，借助第2传感器116获取拍摄自身车辆周边的路面得到的摄影图像作为路面信息。再者，虽然图1中没有图示，但传感器组105中也可包含用于掌握前方的周边环境的雷达等。此外，第1传感器115优选搭载于自身车辆的多个部位。例如，考虑在构成自身车辆的悬架的弹簧下或弹簧上、乘员就座的座椅周边、驾驶员握持的方向盘等构成自身车辆的底盘的各部位分别搭载第1传感器115而获取各部位的加速度信息。
评价指标判定部106根据传感器组105所获取到的传感器信息当中与自身车辆的周边环境相关的传感器信息来选择多个感官指标中的任一个作为评价指标。具体而言，例如根据摄像机即第2传感器116所获取到的路面信息来判断自身车辆周边的路面状态，选择与该路面状态相应的感官指标作为评价指标。具体而言，例如在感官评价系统101中使用平坦感和平顺性作为感官指标的情况下，在自身车辆在新铺设的道路上行驶时选择平坦感作为评价指标而不选择平顺性。反过来，在泥土路面这样的道路上行驶时不选择平坦感而选择平顺性作为评价指标。即，若以感官指标为基准，则按每一感官指标而存在作为评价对象的路面的种类。因而，评价指标判定部106优选获取自身车辆正在行驶时的前方的路面相关的路面信息而据此来决定选作评价指标的感官指标。例如，可以借助基于预先设定的与评价指标的关系的图案匹配或者通过学习掌握到的与评价指标的关系等将在时间方向上展开路面信息时的频率分布、作为路面信息获取到的路面形状数据与任一感官指标加以关联来选择评价指标。
评价部107具有数据调整部119和评价回路120～124。数据调整部119根据传感器组105所获取到的传感器信息当中与自身车辆的加速度、角速度相关的传感器信息来生成评价回路120～124中使用的评价用数据。评价回路120～124分别对应于不同感官指标，根据从数据调整部119输入的评价用数据来算出每一感官指标的评价值。在本实施方式中，在评价部107中设置有与各感官指标相对应的评价回路120～124，作为供感官评价系统101使用平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度这5种感官指标来进行感官评价的部分。即，评价回路120对应于平坦感，评价回路121对应于平顺性，评价回路122对应于行程感，评价回路123对应于漂浮感，评价回路124对应于舒适度，分别算出针对这些感官指标的评价值。再者，各评价回路由于作为对象的感官指标各不相同，因此评价用数据的规格也可按每一评价回路而不同。
从数据调整部119输入至各评价回路的评价用数据的规格根据寄存器104中包含的输入数据规格寄存器112中存放的参数值来加以决定。该参数值优选可以通过利用收发部102接收从外部发送的更新信息来加以更新。
评价回路120～124分别算出评价值时使用的参数存放在权重参数存放部109中。本实施方式中是像前文所述那样设想5种感官指标，因此权重参数存放部109具有能存放5套参数的容量。再者，例如评价回路120～124中使用的计算公式的系数等相当于此处所说的参数。此外，例如在使用阶层型神经网络来分别实现评价回路120～124的情况下，各神经网络中的单元间连接线的权重Wij的信息存放在权重参数存放部109中。
汇总部108将评价回路120～124算出的评价值加以汇总。再者，如前文所述，在本实施方式的感官评价系统101中，按每一感官指标而存在作为评价对象的路面的种类。因此，在自身车辆在评价对象之外的路面上行驶的情况下，有无法从评价回路120～124输出恰当的评价值之虞。因此，汇总部108根据评价指标判定部106给出的评价指标的判定结果而仅将从评价回路120～124当中与被选为评价指标的感官指标相对应的评价回路输出的评价值作为汇总对象。由此，可以对自身车辆在评价对象路面上行驶时评价回路120～124分别输出的评价值进行汇总处理而排除针对评价对象之外的路面的评价值。汇总部108像这样以评价对象/非评价对象来实施评价值的分类，将未被排除的评价值与时间戳一起写入至汇总用数据存放部110。当感官评价系统101的感官评价结束时，汇总部108将汇总用数据存放部110中存放的评价值读出并加以汇总，将汇总结果输出至车载显示部111而使其显示出来。由此，将感官评价结果呈现给自身车辆的乘员。
再者，由汇总部108加以汇总并显示到车载显示部111上的评价值的汇总结果可为任意时刻下的评价值的瞬时值或时间平均值，也可为自身车辆在规定道路区间内行驶时的每一评价指标的评价值的平均值。例如，根据寄存器104中包含的汇总模式选择寄存器114中存放的信息来决定汇总部108以哪一方法对评价值进行汇总。自身车辆的乘员通过未图示的操作开关等的操作来进行汇总模式的设定，由此能任意选择评价值的汇总方法。
车载显示部111对汇总部108求出的评价值的汇总结果进行画面显示来作为感官评价系统101给出的感官评价结果并呈现给自身车辆的乘员。再者，车载显示部111上显示感官评价结果的感官指标的种类根据寄存器104中包含的显示选择寄存器113中存放的信息来加以决定。自身车辆的乘员可以通过未图示的操作开关等的操作来任意选择车载显示部111上显示的感官指标的种类。
图2为说明传感器组105所获取的传感器信息的例子的图。图2中，自身车辆201上搭载有图1的感官评价系统101。在该感官评价系统101中，传感器组105例如获取分别以符号202、203、204表示那样的传感器信息。传感器信息202是自身车辆的行为相关的传感器信息的例子，例如由第4传感器118获取。传感器信息203是自身车辆的底盘部处的传感器信息的例子，例如由第1传感器115获取。传感器信息204是其他传感器信息的例子，例如由第2传感器116、第3传感器117、未图示的GPS传感器或雷达等获取。尤其是底盘部的传感器信息203中优选包含经由轮胎输入的来自路面的刺激到达乘员为止的路径相关的加速度数据的全部或一部分。例如，可以获取构成悬架的弹簧下部和弹簧上部、乘员就座的座椅周围、转向横拉杆、方向盘等的加速度作为传感器信息203。再者，只要能实现本发明所寻求的感官评价，则也可为此处列举的部位以外的测定点。
图3为表示本发明的第1实施方式的评价指标判定部106与评价回路120～124中各自使用的传感器信息的关系的图。图3中，在自身车辆201上搭载有图1的感官评价系统101。在该感官评价系统101中，传感器组105中的摄像机即第2传感器116例如可以拍摄视野范围301的图像，获取与该视野范围301相对应的远方路面302的路面信息。此时，评价指标判定部106参考第2传感器116所获取到的路面302的路面信息来选择多个感官指标中的一个以上作为评价指标。另一方面，评价回路120～124针对相较于路面302而言位于自身车辆附近的路面303、根据由数据调整部119基于第1传感器115和/或第4传感器118所获取到的加速度信息和/或角速度信息生成的评价用数据来算出每一感官指标的评价值。再者，只要能获取自身车辆的行驶道路前方的路面信息，则第2传感器116可为立体摄像机或单目摄像机中的任一种。此外，也可使用摄像机以外的传感器例如雷达等作为第2传感器116来获取自身车辆的行驶道路前方的路面信息。
图4为表示本发明的第1实施方式中的评价回路的例子的图。图4中，(a)为表示使用以传感器信息的时间序列数据为输入、以针对感官指标的评价值为输出的阶层型神经网络的评价回路的例子的图，(b)为表示评价回路的输出与评价值的关系的表。
在图4的(a)中，相当于图1所示的评价回路120～124的评价回路401由将输入层(单元数I+1)、隐藏层(单元数J+1)、输出层(单元数K)的各单元以阶层方式耦合的3层构成的阶层型神经网络构成。再者，如图4的(a)所示，输入层和隐藏层中各设定有1个表示偏置项的单元。输入层的各单元与隐藏层的各单元以权重W1ij(i＝1～I+1、j＝1～J+1)相耦合，隐藏层的各单元与输出层的各单元以权重W2jk(j＝1～J+1、k＝1～K)相耦合。这些权重的信息如前文所述存放在权重参数存放部109中。
时间序列数据402是将以规定周期从传感器组105的各传感器输出的传感器信息的数据按一定期间单位加以划分而处理为一个数据列的数据。数据调整部119根据从构成传感器组105的传感器中的1种以上的各传感器获取到的传感器信息而以评价用数据的形式生成的时间序列数据402按每一传感器种类输入至评价回路401。具体而言，例如在各传感器的采样率为100Hz、时间序列数据402的关注期间(窗口宽度)为500msec的情况下，针对1个传感器将50个(＝100Hz×0.5sec)数据作为时间序列数据402输入至评价回路401。在该情况下，例如与评价回路401相对应的传感器的种类数若为10种，则除了前文所述的偏置项以外，评价回路401的输入层的单元数设定为I＝500(＝50个×10种)。于是，通过使窗口宽度在时间轴方向上移动，能按一定期间单位来获取自身车辆所行驶的路面的时间序列数据402并借助评价回路401算出评价值。
如图4的(b)所示，若将评价值的最高分设为9.00、将最低分设为5.00、将分数的间距设为0.25，则此时的输出层单元数为K＝17。在该情况下，例如以如下方式构成评价回路401即可：在事先进行的感官评价试验中专业驾驶员等评价人员对在某一路面上行驶时的评价值作出8.75分的回答的情况下，针对从该路面获取的时间序列数据402的输入，仅与该评价值相对应的输出层单元a32输出1，这以外的输出层单元输出0。根据这样的输入输出规格而通过机器学习来学习大量的时间序列数据402与专业驾驶员回答的评价值的相关性，从而构建出阶层型神经网络，由此能构成评价回路401。在神经网络的机器学习中，例如可以利用通常知晓的误差反传法(Back propagation)等方法。
再者，在评价回路401中，输入层、隐藏层、输出层这各层中的单元数和将各单元间加以耦合的权重W1ij、W2jk的大小优选设为最适于对应的每一感官指标的值。即，在使用图4的(a)的评价回路401这样的阶层型神经网络来构成图1的评价回路120～124的情况下，评价回路120～124中的各层的单元数和权重的大小可按每一评价回路而各不相同。此外，图4的(a)的例子中是将神经网络的阶层数设为3，但也可为这之外的阶层数。在评价回路120～124中，可以按每一评价回路以任意阶层数来构成神经网络。
此外，数据调整部119以针对评价回路120～124的评价用数据的形式生成的时间序列数据402的规格可按每一评价回路而相同也可不同。例如，可以使获取时间序列数据402的时间范围(窗口宽度)、时间序列数据402的时间间隔(采样率)按每一评价回路而不同来生成评价用数据。如此一来，各评价回路可以获取最适于对应的每一感官指标的时间序列数据。进而，也可生成表示时间序列数据402的频率分量的频谱数据、对时间序列数据402或频谱数据进行加工得到的数据作为评价用数据。
图5为表示本发明的第1实施方式中的每一感官指标的评价回路的例子的图。图5中展示了构成本实施方式的感官评价系统101的图1的评价回路120～124的特征。图5的(a)为表示阶层型神经网络的输入层、隐藏层以及输出层的关系的图，图5的(b)为表示感官指标与输入层、隐藏层以及输出层的单元数的关系的一例的表。
与图4的(a)的评价回路401一样，图5的(a)所示的评价回路由将输入层501、隐藏层502、输出层503以阶层方式耦合的阶层型神经网络构成。再者，在本实施方式的感官评价系统101中，像图1的评价回路120～124那样按每一感官指标来设定有评价回路。如前文所述，使这各个评价回路的规格不一样是本发明的特征之一。
图5的(b)展示了每一评价回路的规格的一例。例如，对应于平坦感的评价回路也就是图1的评价回路120中，输入层单元数I＝2400、隐藏层单元数J＝100，对应于平顺性的评价回路也就是图1的评价回路121中，输入层单元数I＝1200、隐藏层单元数J＝200。此外，对应于行程感的评价回路也就是图1的评价回路122中，输入层单元数I＝1000、隐藏层单元数J＝250，对应于舒适度的评价回路也就是图1的评价回路124中，输入层单元数I＝3000、隐藏层单元数J＝500。再者，所有评价回路中输出层单元数都是K＝17。但这些参数值是一例，也可为其他参数值。在本实施方式中，评价回路的规格按每一感官指标而不同是比较重要的。
图6为表示本发明的第1实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。
首先，在步骤601中，控制部103对表示感官评价的实施状况的标记值设定表示未实施的“0”。
在步骤602中，控制部103判定是否通过来自自身车辆的乘员的操作等而设定了感官评价ON，也就是是否进行了感官评价的实施指示。在感官评价ON的情况下，判断进行了感官评价的实施指示，前进至步骤603，在感官评价OFF的情况下，判断未进行感官评价的实施指示，前进至步骤616。
在步骤603中，控制部103对表示感官评价的实施状况的前文所述的标记值设定表示已开始实施的“1”。
在步骤604中，控制部103使用传感器组105中的摄像机即第2传感器116开始自身车辆前方的路面的扫描来获取路面信息。
在步骤605中，控制部103进行第2传感器116获取到的路面信息的远近分离。由此，从第2传感器116输出的路面信息被分离为评价指标判定部106中使用的自身车辆远方的路面信息和数据调整部119中使用的自身车辆附近的路面信息。
在步骤606中，评价指标判定部106使用步骤605中加以远近分离后的路面信息中的远方的路面信息来实施时间序列解析和频率解析，提取路面的特征。
在步骤607中，评价指标判定部106根据步骤606的解析结果来判定与自身车辆所行驶的路面相对应的感官指标。此处，根据步骤606中提取到的路面的特征，将预先设定的多种感官指标例如前文所述的平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度这5种感官指标中的至少任一种判定为与路面相对应的感官指标。由此，从多个感官指标中选出至少任一个感官指标作为用于感官评价的评价指标。
在步骤608中，控制部103选择针对每一感官指标设置的评价回路120～124当中与步骤607中被选为评价指标的感官指标相对应的评价回路。
在步骤609中，控制部103选择与步骤608中选择的评价回路相对应的汇总用数据存放部110的存储区域作为评价值的存放区。
在步骤610中，数据调整部119在规定时间范围内提取由传感器组105中的第1传感器115和/或第4传感器118获取的加速度信息和/或角速度信息，生成用作评价用数据的时间序列数据。再者，也可制作基于时间序列数据的数据例如表示时间序列数据的频率分量的频谱数据或者对时间序列数据或频谱数据进行加工得到的数据而不是时间序列数据本身作为评价用数据。只要能在评价回路120～124中用于评价值的计算，便能以任意数据形式制作评价用数据。
在步骤611中，数据调整部119使用步骤605中加以远近分离后的路面信息中的附近的路面信息、第3传感器117获取到的车速信息等来调整评价回路的动作开始时刻。继而，按照调整后的时刻将步骤610中生成的时间序列数据展开到步骤608中选择的评价回路中作为评价用数据。
在步骤612中，评价回路120～124中的步骤608中选择的评价回路根据步骤611中从数据调整部119输入的评价用数据来计算针对步骤607中选择的评价指标的评价值。
在步骤613中，汇总部108根据汇总模式选择寄存器114的值来判定所设定的汇总模式是瞬时值汇总模式和平均值汇总模式中的哪一种。例如，在汇总模式选择寄存器114的值为“0”的情况下，判定设定的是瞬时值汇总模式，前进至步骤614，在汇总模式选择寄存器114的值为“1”的情况下，判定设定的是平均值汇总模式，前进至步骤615。
在步骤614中，汇总部108将步骤612中计算出的评价值传输至车载显示部111而使其显示出来。由此，使用车载显示部111将针对步骤607中选择的评价指标的评价值的瞬时值输出至外部。再者，根据评价值的计算周期的不同，存在瞬时值的变化过快而看不清的情况。在这样的情况下，可算出规定的时间平均值代替瞬时值来显示。
在步骤615中，汇总部108将步骤612中计算出的评价值写入至步骤609中选择的存放区。当结束步骤614或步骤615的处理时，返回至步骤602，重复前文所述的处理。由此，继续实施步骤603～615的一系列处理直至步骤602中判定已设定感官评价OFF为止。
当步骤602中判定已设定感官评价OFF时，在步骤616中，控制部103判定表示感官评价的实施状况的前文所述的标记值是否设定成“1”。在标记值设定成“1”的情况下，判断已通过步骤603～615的一系列处理实施了感官评价，前进至步骤617，在标记值设定成“0”的情况下，判断未实施感官评价，返回至步骤601。
在步骤617中，汇总部108以与前文所述的步骤613相同的方式判定所设定的汇总模式是瞬时值汇总模式和平均值汇总模式中的哪一种。在设定的是平均值汇总模式的情况下，前进至步骤618，在设定的是瞬时值汇总模式的情况下，返回至步骤601。
在步骤618中，汇总部108读出汇总用数据存放部110中存放的评价值。
在步骤S619中，汇总部108根据步骤615中读出的评价值来计算从开始图6的处理起的每一评价指标的评价值的平均值。在接下来的步骤620中，汇总部108将步骤619中计算出的平均值传输至车载显示部111而使其显示出来。由此，将自身车辆在评价对象路面上行驶时的评价值的平均值加以汇总，并使用车载显示部111输出至外部。当结束步骤620的处理时，返回至步骤601。
图7为表示本发明的第1实施方式中的行驶路面与评价回路的输出波形的关系的一例的图。图7中分别展示了自身车辆的行驶路面像路面类别701所示那样变化时的评价回路120、121的输出波形。如图7所示，对应于平坦感的评价回路120在“优良道路之一”、“劣化沥青路”、“优良道路之二”这各行驶路面上输出瞬时值例如像输出波形702、703、704所示那样各自变化的评价值。另一方面，对应于平顺性的评价回路121在“优良道路之一”、“劣化沥青路”、“优良道路之二”这各行驶路面上输出瞬时值例如像输出波形705、706、707所示那样各自变化的评价值。
此处，针对平坦感的评价对象路面为优良道路，已劣化的沥青路不作为平坦感的评价对象，另一方面，针对平顺性的评价对象路面为已劣化的沥青路，优良道路不作为评价对象。在该情况下，如图7所示，对于评价回路120，输出波形703不作为评价值的汇总对象，对于评价回路121，输出波形705、707不作为评价值的汇总对象。即，包括评价回路120、121在内的各评价回路对驾乘感等感官进行处理，预料不会输出一定的固定值。此外，只要是评价对象路面，各评价回路都进行了设想的学习，认为会输出恰当范围的评价值。因此，期待获得输出波形702、704、706那样的输出。另一方面，若是评价对象之外的路面，由于各评价回路未进行设想的学习，因此预料会像输出波形703那样以较大振幅发生变动，或者像输出波形705、707那样成为饱和到上限值之类的输出。换句话说，在评价对象之外的路面上行驶时，认为从各评价回路获得的评价值的可靠度较低。因而，在本实施方式中，如前文所述，评价指标判定部106使用从第2传感器116传输的路面信息来选择与路面状态相应的感官指标作为评价指标。由此，将评价对象之外的路面上的评价值排除掉。
图8为表示车载显示部111上显示的感官评价结果的例子的图。图8的(a)是借助雷达图以可视化的方式针对前文所述的5种感官指标即平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度来展示各自的评价值的例子。再者，可视化的感官指标不限于图8的(a)所示的指标，可以根据显示选择寄存器113的设定值来选择。显示选择寄存器113例如能以对应于各感官指标的1bit的寄存器的集合体的形式构成。即，针对平坦感、平顺性、行程感、漂浮感、舒适度各方在显示选择寄存器113中设定“1”或“0”等寄存器值。于是，对于寄存器值设定成“1”的感官指标，像图8的(a)那样显示评价值的汇总结果，对于寄存器值设定成“0”的感官指标，则不作为显示对象。即，图8的(a)展示的是与上述5种感官指标相对应的显示选择寄存器113的寄存器值全部设定成“1”的情况的例子。
此外，如前文所述，在车载显示部111中，根据汇总模式选择寄存器114的设定值来显示不同汇总方法下的评价值的汇总结果作为感官评价结果。例如，在汇总模式选择寄存器114的寄存器值为“1”的情况下，设定的是平均值汇总模式，从而显示自身车辆在评价对象路面上行驶时的评价值的平均值作为感官试验结果。另一方面，在汇总模式选择寄存器114的寄存器值为“0”的情况下，设定的是瞬时值汇总模式，从而显示自身车辆在评价对象路面上行驶时的评价值的瞬时值作为感官试验结果。再者，上述为一例，也可扩大汇总模式选择寄存器114可取的寄存器值而采用移动平均值。进而，为了能从多个值中选择计算移动平均时的窗口宽度，可在汇总模式选择寄存器114中设定2bit位宽以上的寄存器。
图8的(b)是借助柱状图将前文所述的5种感官指标中的平顺性相关的评价值加以可视化的例子。即，图8的(b)展示了只有对应于平顺性的显示选择寄存器113的寄存器值为“1”、对应于这以外的感官指标的寄存器值为“0”的情况的例子。再者，汇总模式选择寄存器114的设定规格与前文所述的图8的(a)的情况相同，因此省略说明。
再者，在图8的(a)(b)的例子中，分别展示有7.0分作为基准评价分数。这样的基准评价分数的显示不是必需的显示规格，但与基准评价分数的比较变得容易，因此可以将得到的感官评价结果以易于理解的方式可视化。
图9为表示本发明的第1实施方式中的行驶路面与评价指标的选择结果的关系的一例的时间图。图9中，针对自身车辆的行驶路面与图7同样地变化这一情况而以时刻波形901来表示路面种类的检测结果，同时以时刻波形902～906分别表示针对平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度这各个感官指标的评价指标的选择结果。
在自身车辆的行驶路面像路面类别701所示那样变化的情况下，评价指标判定部106根据从第2传感器116传输的路面信息来获取例如时刻波形901所示那样的路面种类的检测结果。即，当路面种类发生变化时，在时刻波形901中脉冲波形变成High(1)的时刻由评价指标判定部106检测到变化后的路面种类。当以如此方式检测到变化后的路面种类时，评价指标判定部106针对检测到的路面种类而像时刻波形902～906所示那样选择5种感官指标中的至少任一种作为评价指标。即，在优良道路上，例如选择平坦感、行程感以及舒适度这各个感官指标作为评价指标，在评价对象路面上行驶时以High(1)的形式输出与这些评价指标相对应的各时刻波形902、904、906。另一方面，对于不选作评价指标的平顺性和漂浮感，以Low(0)的形式输出与这些评价指标相对应的各时刻波形903、905。此外，在已劣化的沥青路上，例如选择平顺性、行程感以及漂浮感这各个感官指标作为评价指标，在评价对象路面上行驶时以High(1)的形式输出与这些评价指标相对应的各时刻波形903、904、905。另一方面，对于不选作评价指标的平坦感和舒适度，以Low(0)的形式输出与这些评价指标相对应的各时刻波形902、906。此时的时刻波形902～906的切换时刻是根据路面种类的检测时刻和自身车辆的车速来决定。
再者，图9展示的是设想像路面类别701那样随着自身车辆的行驶而路面种类不断改换这一情况、在时刻波形902～906那样的时刻选择评价指标的例子，但这些是一例。从多个感官指标中选择评价指标的方法多种多样，可以在与选择方法相应的任意时刻进行评价指标的选择。
接着，对评价指标判定部106的具体例进行说明。评价指标判定部106可以像前文所述那样通过图案匹配来进行评价指标的选择，该评价指标的选择基于第2传感器116或者扫描自身车辆前方的雷达等获取到的路面信息。例如，可以着眼于以路面信息的形式获取到的传感器数据的时间序列波形或功率谱密度(PSD：Power Spectoral Density)的形状来实施图案匹配并选择与路面状态相应的评价指标。或者，也可使用与前文所述的评价回路401同样的阶层型神经网络来实现评价指标判定部106。
图10为表示本发明的第1实施方式的评价指标判定部106的电路例的图。图10中，(a)为表示评价指标判定部106的电路例的图，该评价指标判定部106使用以表示路面信息的传感器值的时间序列波形或功率谱密度为输入、以选作评价指标的感官指标的编号为输出的阶层型神经网络，(b)为表示评价指标判定部106的输出与感官指标的关系的表。
图10的(a)所示的电路由将输入层(单元数L+1)、隐藏层(单元数M+1)、输出层(单元数N)的各单元以阶层方式耦合的3层构成的阶层型神经网络构成。再者，如图10的(a)所示，输入层和隐藏层中各设定有1个表示偏置项的单元。输入层的各单元与隐藏层的各单元以权重W1lm(l＝1～L+1，m＝1～M+1)相耦合，隐藏层的各单元与输出层的各单元以权重W2mn(m＝1～M+1，n＝1～N)相耦合。这些权重的信息存放在权重参数存放部109中。
在前文所述的图案匹配中，需要预先定量地决定好表示路面信息的传感器值的时间序列波形或功率谱密度的形状与选作评价指标的感官指标的关系，相对于此，若运用图10的(a)那样的阶层型神经网络，则可以在实施感官评价试验时从专业驾驶员等评价人员获取教学数据，因此能实现与评价人员的实际想法一致的评价指标选择。图10的(a)展示了针对感官评价试验中得到的传感器值的时间序列数据或PSD数据而评价人员回答“舒适度”作为评价指标的情况。在该情况下，按照图10的(b)所示的对应表、以仅第N输出层单元变为“1”的方式制作教学数据并通过误差反传法等来实施神经网络的学习即可。
根据以上说明过的本发明的第1实施方式，取得以下作用效果。
(1)感官评价系统101针对分别对应于与移动体即自身车辆的行驶相应的乘员的感觉的多个感官指标进行感官评价。感官评价系统101具备：数据调整部119，其根据随着自身车辆的行驶而获取的信息来生成用于感官评价的评价用数据；评价指标判定部106，其根据上述信息从多个感官指标中选择至少任一个感官指标作为评价指标；评价部107，其使用与评价指标相对应的评价回路120～124、根据评价用数据来算出针对评价指标的评价值；以及汇总部108，其将评价部107算出的评价值加以汇总。因此，可以提供一种能获得有助于驾乘感的提升的评价结果的感官评价技术。
(2)上述信息包括与自身车辆所行驶的路面相关的路面信息。评价指标判定部106根据路面信息来选择评价指标。具体而言，评价指标判定部106根据预先设定的路面信息与评价指标的关系或者通过学习掌握到的路面信息与评价指标的关系来选择评价指标。因此，可以从多个感官指标中恰当地选择评价指标。
(3)上述信息包括与自身车辆的加速度相关的加速度信息和与自身车辆的角速度相关的角速度信息中的至少一方。数据调整部119根据加速度信息及角速度信息中的至少一方来生成评价用数据。具体而言，生成加速度信息及角速度信息中的至少一方的时间序列数据402或者基于时间序列数据402的数据作为评价用数据。因此，可以生成适于评价值的算出的评价用数据。
(4)数据调整部119可以使时间序列数据402的时间范围及时间间隔中的至少一方按每一评价回路而不同来生成评价用数据。如此一来，可以生成最适于每一评价回路的评价用数据。
(5)评价部107具有分别对应于多个感官指标的多个评价回路120～124，选择评价回路120～124当中与评价指标相对应的评价回路(步骤608)，使用所选择的评价回路来算出评价值(步骤612)。因此，能够容易地实现每一感官指标的评价值的算出。
(6)汇总部108可以设定第1汇总模式(瞬时值汇总模式)或第2汇总模式(平均值汇总模式)中的任一方。在设定的是第1汇总模式的情况下，汇总部108输出针对评价指标的评价值的瞬时值或时间平均值(步骤614)，在设定的是第2汇总模式的情况下，汇总部108将自身车辆在规定道路区间内行驶时的每一评价指标的评价值的平均值加以汇总并输出(步骤619、620)。因此，可以根据目的以恰当的形式输出感官评价结果。
(第2实施方式)
下面，使用图11、图12，对本发明的第2实施方式进行说明。在本实施方式中，对参考地图信息而从多个感官指标中决定评价指标的例子进行说明。
图11为表示本发明的第2实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。与第1实施方式中说明过的图1的感官评价系统101相比，图11所示的感官评价系统1101的不同点在于，传感器组105、评价指标判定部106分别替换成了传感器组1102、评价指标判定部1103，此外，是连接到计算机中心1104而不是计算机中心150，此外，具有地图存放部1105。
传感器组1102是除了第1实施方式中说明过的第1传感器115、第2传感器116、第3传感器117以及第4传感器118以外还包含第5传感器1106而构成的。第5传感器1106为接收GPS信号的GPS传感器。本实施方式的感官评价系统1101可以使用由第5传感器1106接收的GPS信号来辨识自身车辆的位置。
评价指标判定部1103与第1实施方式中说明过的评价指标判定部106一样选择多个感官指标中的某一个作为评价指标。此时，在第1实施方式的评价指标判定部106中，是根据第2传感器116所获取到的路面信息来选择评价指标，相对于此，在本实施方式的评价指标判定部1103中，是根据从地图存放部1105传输的路面信息来选择评价指标。
计算机中心1104除了与第1实施方式中说明过的计算机中心150一样进行评价指标判定部1103和评价部107中使用的学习数据的管理以外，还进行包含道路信息的地图数据的管理。道路信息是包含纬度/经度还有路面的种类、路面特性、路面表面形状等路面信息、坡度、曲率等各信息的全部或至少任一方而构成的。进而，与每一道路相对应的评价指标的信息也可包含在道路信息中。如果道路信息中包含评价指标的信息，则可以参考该信息来决定评价指标判定部1103对评价回路120～124的选择和汇总部108的处理。
地图存放部1105是存放被赋予了道路信息的地图数据的区域。地图存放部1105中存放的地图数据是经由收发部102下载计算机中心1104内管理的地图数据的一部分得到的。
来自计算机中心1104的地图数据的下载例如以如下方式进行。首先，感官评价系统1101使用第5传感器1106来测定自身车辆的位置，并将表示该位置的纬度/经度的坐标数据经由收发部102发送至计算机中心1104。计算机中心1104根据从感官评价系统1101接收到的坐标数据将距自身车辆一定范围例如后方除外的10km半径的地图数据发送至感官评价系统1101。感官评价系统1101下载从计算机中心1104发送的地图数据并存放至地图存放部1105。
当地图数据的下载完成时，感官评价系统1101每逢自身车辆行驶而其位置发生变化时便访问地图存放部1105，获取与使用第5传感器1106测定出的自身车辆的位置相对应的道路的路面信息。继而，根据获取到的路面信息由评价指标判定部1103决定评价指标。以如此方式实现基于地图信息的评价指标的选择。
图12为表示本发明的第2实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。与第1实施方式中说明过的图1的流程图相比，图12的流程图的不同点在于，步骤601与602之间加入了步骤1201、1202，此外，设置了步骤1203、1204代替步骤604～606。再者，以下对于与第1实施方式不同的这些处理步骤之外的步骤，只要无特别需要便省略说明。
在步骤1201中，控制部103在自身车辆开始行驶之前使用传感器组1102中的GPS传感器即第5传感器1106来辨识自身车辆的位置。在接下来的步骤1202中，控制部103经由收发部102向计算机中心1104进行查询，下载距自身车辆一定范围内的地图数据并传输至地图存放部1105。由此，感官评价系统1101可以事先获取自身车辆将要行驶的道路的路面信息。即，无须每当随着自身车辆的行驶而位置发生变化便向计算机中心1104进行查询，可以使用事先存放到地图存放部1105中的地图数据的路面信息来实施感官评价。
在步骤1203中，控制部103在自身车辆行驶时使用第5传感器1106来辨识自身车辆的位置。在接下来的步骤1204中，控制部103从地图存放部1105获取与步骤1203中辨识出的自身车辆的位置相对应的道路的路面信息例如对应于前方10m的道路的路面信息。继而，将获取到的路面信息传输至评价指标判定部1103。
在步骤607中，评价指标判定部1103根据步骤1204中传输的路面信息来判定与自身车辆所行驶的路面相对应的感官指标。此处，与第1实施方式中说明过的图6的步骤607不一样，是根据步骤1204中传输的路面信息来判定预先设定的多种感官指标中的至少一种作为与路面相对应的感官指标。由此，从多个感官指标中选择至少一个感官指标作为用于感官评价的评价指标。
根据以上说明过的本发明的第2实施方式，取得与第1实施方式同样的作用效果。进而，不再需要在自身车辆行驶时始终使评价指标判定部1103工作，因此还能简化感官评价系统1101的构成并谋求低功率化。
(第3实施方式)
下面，使用图13～图15，对本发明的第3实施方式进行说明。在本实施方式中，对针对多个感官指标而共用一个评价回路的例子进行说明。
图13为表示本发明的第3实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。与第1实施方式中说明过的图1的感官评价系统101相比，图13所示的感官评价系统1301的不同点在于，评价部1302内仅设置有一个评价回路1303。
评价回路1303是针对多个感官指标而共享第1实施方式中在图1中说明过的每一感官指标的评价回路120～124。即，评价回路1303针对前文所述的各感官指标例如平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度这5种感官指标而加以共用。再者，虽然图13的例子中仅图示了一个评价回路1303，但评价部1302内也可存在多个评价回路1303。只要针对至少两种以上的感官指标而共用一个评价回路1303，便能以任意个数在评价部1302内设置评价回路1303。
图14为说明本发明的第3实施方式的评价回路的图。图14中，(a)、(b)展示了使用阶层型神经网络来构成、分别对应于不同感官指标加以调整的评价回路1303的例子。这些图中展示了在输入层、隐藏层及输出层的单元数不变的情况下分别调整要启用的单元和连接线、由此能针对2种感官指标分别计算预测值的评价回路1303的例子。
在图14的(a)、(b)的电路构成中，都是将输入层单元数设为2400+1(偏置项)，将隐藏层单元数设为200+1(偏置项)。在图14的(a)例示的评价回路1303的构成中，除了偏置项以外，在输入层中使用全部2400个单元，在隐藏层中仅使用100个单元。另一方面，在图14的(b)例示的评价回路1303的构成中，除了偏置项以外，在输入层中仅使用1200个单元，在隐藏层中使用全部200个单元。再者，不用的单元的设定可以通过权重参数的设定来实现。具体而言，将不同层间的各单元加以耦合的权重参数W1ij、W2jk当中，将与图14的(a)、(b)中作影线显示的未使用单元也就是图14的(a)中的隐藏层的单元a2-101～a2-200、图14的(b)中的输入层的单元a1-1201～a1-2400相耦合的各连接线的权重参数设定为“0”，由此视为不存在各连接线即可。进而，通过根据感官指标来切换除上述未使用单元以外的各使用单元相关的权重参数W1ij、W2jk，能以单一的评价回路1303来实现针对所期望的感官指标的评价值的计算。
图14的(c)为表示行驶路面与评价指标的选择结果以及评价回路的设定结果的关系的一例的时间图。图14的(c)中，针对自身车辆的行驶路面与图7或图9同样地变化这一情况而以时刻波形901来表示路面种类的检测结果，同时以时刻波形1401来表示针对平坦感、平顺性、行程感、漂浮感以及舒适度这各个感官指标的评价指标的选择结果。此外，以时刻波形1402、1403分别表示评价回路1303中用于评价位置的计算的输入层和隐藏层的单元数，以时刻波形1404来表示用于这些评价回路1303的设定的权重参数的读出时刻。进而，借助评价回路设定1405来表示评价回路1303的设定状态。
在自身车辆的行驶路面像路面类别701所示那样变化的情况下，评价指标判定部106与第1实施方式中在图9中说明过的一样例如获取时刻波形901所示那样的路面种类的检测结果。当以如此方式检测到变化后的路面种类时，评价指标判定部106针对检测到的路面种类而像时刻波形1401所示那样选择5种感官指标中的任一种作为评价指标。即，在优良道路上，例如选择平坦感作为评价指标，在已劣化的沥青路上，例如选择平顺性作为评价指标。继而，根据所选择的评价指标而像时刻波形1402、1403各自所示那样分别设定输入层和隐藏层的单元数。再者，图14的(c)中展示的是作为对应于平坦感的评价回路1303的电路规格而预先规定输入层单元数为2400、隐藏层单元数为100、作为对应于平顺性的评价回路1303的电路规格而预先规定输入层单元数为1200、隐藏层单元数为200这一情况的例子。这些电路规格是根据在时刻波形1404所示的时刻分别从权重参数存放部109读出的权重参数来决定。结果，如评价回路设定1405所示，根据行驶路面的种类来切换评价回路1303的设定状态。
再者，上文中分别列举输入层和隐藏层的单元数的具体例来进行了说明，但构成本实施方式的评价回路1303的单元数并不限于这些例子。只要在评价回路1303中准备好各感官指标下使用的单元数中的最大单元数，便可以通过在该范围内调整权重参数来切换各单元和连接线的启用与禁用而在评价回路1303中切换作为评价值的算出对象的感官指标。
图15为表示本发明的第3实施方式的感官评价系统的处理的流程的流程图。与第1实施方式中说明过的图1的流程图相比，图15的流程图的不同点在于，设置了步骤1501代替步骤608。再者，以下对于与第1实施方式不同的这些处理步骤之外的步骤，只要无特别需要便省略说明。
在步骤1501中，控制部103从权重参数存放部109读出与步骤607中选作评价指标的感官指标相对应的评价回路的权重参数。继而，将读出的权重参数设定到评价回路1303中。由此，在评价部1302中根据评价指标来调整评价回路1303。
在步骤612中，步骤1501中根据评价指标作出了调整的评价回路1303根据步骤611中从数据调整部119输入的评价用数据来计算针对评价指标的评价值。
根据以上说明过的本发明的第3实施方式，除了与第1实施方式同样的作用效果以外还取得以下作用效果。
(7)评价部1302具有以共用方式对应多个感官指标的评价回路1303，根据评价指标来调整评价回路1303(步骤1501)，使用调整后的评价回路1303来算出评价值(步骤612)。具体而言，使用将多个单元以阶层方式耦合的神经网络来构建评价回路1303，根据评价指标来调整每一单元的权重参数。因此，可以谋求电路规模的削减。
(第4实施方式)
下面，使用图16，对本发明的第4实施方式进行说明。在本实施方式中，对利用感官评价系统来进行悬架装置的制造的例子进行说明。
图16为表示本发明的第4实施方式的感官评价系统的功能构成的框图。与第1实施方式中说明过的图1的感官评价系统101相比，图16所示的感官评价系统1601的不同点在于，经由网络进而连接有评价值采集中心1602。再者，感官评价系统1601的构成及动作与感官评价系统101相同。
评价值采集中心1602对通过自身车辆在各种道路上行驶而借助感官评价系统1601算出及汇总出的针对各感官指标的评价值进行采集，并提供给设计人员1603。再者，评价值采集中心1602也可连接到不同车辆上各自搭载的多个感官评价系统1601而可以从各感官评价系统1601采集评价值。从评价值采集中心1602得到了评价值的提供的设计人员1603以该评价值为参考来进行悬架装置1605的设计，并将设计信息提供给制造工序1604。在得到了设计信息的提供的制造工序1604中，使用该设计信息来制造悬架装置1605。由此，可以根据从感官评价系统1601输出的评价值来制造悬架装置1605。
再者，上文中对使用从与第1实施方式中说明过的感官评价系统101同样的感官评价系统1601输出的评价值来进行悬架装置1605的制造的例子进行了说明，但也能以与第2实施方式、第3实施方式中各自说明过的感官评价系统1101、1301相同的方式来构成感官评价系统1601而使用从该感官评价系统1601输出的评价值来进行悬架装置1605的制造。
根据以上说明过的本发明的第4实施方式，根据从感官评价系统1601输出的评价值来制造悬架装置1605。因此，能够容易地反映针对各种道路获取到的每一感官指标的评价值来进行悬架装置1605的制造，所以能提供在驾乘感的提升方面性能较高的悬架装置。
(第5实施方式)
下面，使用图17，对本发明的第5实施方式进行说明。在本实施方式中，对可以利用感官评价系统来调整悬架装置的阻尼力的控制系统的例子进行说明。
图17为表示本发明的第5实施方式的悬架控制系统的功能构成的框图。图17所示的悬架控制系统是包含感官评价系统1701及悬架阻尼力可变机构1702而构成的。再者，感官评价系统1701的构成及动作与第1实施方式中说明过的图1的感官评价系统101相同。
悬架阻尼力可变机构1702根据从感官评价系统1701输出的每一感官指标的评价值来调整自身车辆上搭载的未图示的悬架装置的阻尼力。例如，对可根据从外部输入的控制指令值或控制参数来调节阻尼力的悬架装置设定与评价值相应的控制指令值或控制参数。由此，可以反映感官评价系统1701得到的感官评价结果来进行悬架装置的调整。
通常而言，悬架装置存在随着漏油或者机械特性的经年变化而出现阻尼力特性的变化、从而对汽车的驾乘感产生影响这一情况。因此，在本实施方式的悬架控制系统中，在搭载有感官评价系统1701的汽车中检测到类似的行驶环境下的评价值的变化的情况下，借助悬架阻尼力可变机构1702在消除该变化的方向上调整悬架装置的阻尼力。由此，即便在悬架装置发生了不良情况或劣化的情况下，也能实现悬架特性的修正，因此能实现较长的悬架装置使用时间。进而，也可根据自身车辆所行驶的路面的种类来改变悬架特性。如此一来，不论路面的种类如何，始终能提供最佳的驾乘感。
再者，上文中对使用从与第1实施方式中说明过的感官评价系统101同样的感官评价系统1701输出的评价值而借助悬架阻尼力可变机构1702来调整悬架装置的阻尼力的例子进行了说明，但也能以与第2实施方式、第3实施方式中各自说明过的感官评价系统1101、1301相同的方式来构成感官评价系统1701，使用从该感官评价系统1701输出的评价值来调整悬架装置的阻尼力。
根据以上说明过的本发明的第5实施方式，悬架控制系统具备感官评价系统1701和根据从感官评价系统1701输出的评价值来调整自身车辆上搭载的悬架装置的阻尼力的悬架阻尼力可变机构1702。因此，可以提供能实现较长的悬架装置使用时间、而且不论路面的种类如何都能提供最佳的驾乘感的悬架装置。
以上说明过的各实施方式和各种变形例只是一例，只要无损发明的特征，本发明便不限定于这些内容。此外，上文中对各种实施方式和变形例进行了说明，但本发明并不限定于这些内容。在本发明的技术思想的范围内思索的其他形态也包含在本发明的范围内。
下面的优先权基础申请的揭示内容以引用文的形式并入至本文：
日本专利申请2019-66885(2019年3月29日申请)。
符号说明
101、1101、1301、1601、1701…感官评价系统
102…收发部
103…控制部
104…寄存器
105、1102…传感器组
106、1103…评价指标判定部
107、1302…评价部
108…汇总部
109…权重参数存放部
110…汇总用数据存放部
111…车载显示部
112…输入数据规格寄存器
113…显示选择寄存器
114…汇总模式选择寄存器
115…第1传感器
116…第2传感器
117…第3传感器
118…第4传感器
119…数据调整部
120、121、122、123、124、1303…评价回路
150、1104…计算机中心
1105…地图存放部
1106…第5传感器
1602…评价值采集中心
1603…设计人员
1604…制造工序
1605…悬架装置
1702…悬架阻尼力可变机构。

Claims (11)

1.一种感官评价系统，其针对分别对应于与移动体的行驶相应的乘员的感觉的多个感官指标来进行感官评价，其特征在于，具备：
数据调整部，其根据随着所述移动体的行驶而获取的信息来生成用于所述感官评价的评价用数据；
评价指标判定部，其根据所述信息从所述多个感官指标中选择至少任一个感官指标作为评价指标；
评价部，其使用与所述评价指标相对应的评价回路、根据所述评价用数据来算出针对所述评价指标的评价值；以及
汇总部，其将所述评价部算出的所述评价值加以汇总，
所述信息包括与所述移动体所行驶的路面相关的路面信息，
所述评价指标判定部根据所述路面信息来选择所述评价指标。
2.根据权利要求1所述的感官评价系统，其特征在于，
所述评价指标判定部根据预先设定的所述路面信息与所述评价指标的关系或者通过学习掌握到的所述路面信息与所述评价指标的关系来选择所述评价指标。
3.根据权利要求1所述的感官评价系统，其特征在于，
所述信息包括与所述移动体的加速度相关的加速度信息和与所述移动体的角速度相关的角速度信息中的至少一方，
所述数据调整部根据所述加速度信息及所述角速度信息中的至少一方来生成所述评价用数据。
4.根据权利要求3所述的感官评价系统，其特征在于，
所述数据调整部生成所述加速度信息及所述角速度信息中的至少一方的时间序列数据或者基于所述时间序列数据的数据作为所述评价用数据。
5.根据权利要求4所述的感官评价系统，其特征在于，
所述数据调整部使所述时间序列数据的时间范围及时间间隔中的至少一方按每一所述评价回路而不同来生成所述评价用数据。
6.根据权利要求1所述的感官评价系统，其特征在于，
所述评价部具有分别对应于所述多个感官指标的多个评价回路，选择所述多个评价回路当中与所述评价指标相对应的评价回路，使用所选择的所述评价回路来算出所述评价值。
7.根据权利要求1所述的感官评价系统，其特征在于，
所述评价部具有以共用方式对应所述多个感官指标的评价回路，根据所述评价指标来调整所述评价回路，使用调整后的所述评价回路来算出所述评价值。
8.根据权利要求7所述的感官评价系统，其特征在于，
使用将多个单元以阶层方式耦合的神经网络来构建所述评价回路，根据所述评价指标来调整每一所述单元的权重参数。
9.根据权利要求1所述的感官评价系统，其特征在于，
所述汇总部能够设定第1汇总模式或第2汇总模式中的任一方，
在设定的是所述第1汇总模式的情况下，所述汇总部输出针对所述评价指标的所述评价值的瞬时值或时间平均值，
在设定的是所述第2汇总模式的情况下，所述汇总部将所述移动体在规定道路区间内行驶时的每一所述评价指标的所述评价值的平均值加以汇总并输出。
10.一种悬架装置，其特征在于，
所述悬架装置根据从根据权利要求1至9中任一项所述的感官评价系统输出的所述评价值来制造。
11.一种悬架控制系统，其特征在于，具备：
根据权利要求1至9中任一项所述的感官评价系统；以及
悬架阻尼力可变机构，其根据从所述感官评价系统输出的所述评价值来调整所述移动体上搭载的悬架装置的阻尼力。
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