JP2008275336A - 評価装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができるようにする。
【解決手段】フロア振動の大きさＶ及び車室音の大きさＳに基づいて、以下の式より乗り心地評価値Ｈを求める。Ｈ＝ａ（Ｓ）・Ｖ＋Ｃ（Ｃは切片。）ここで、振動Ｖの重み係数ａを、車室音の大きさＳが大きいほど０に漸近し、絶対値が小さくなるように変化させる。これにより、音によって人間が感じる振動の感度の変化を取り入れて、人間が体感する乗り心地を評価する。
【選択図】図７

Description

本発明は、評価装置及びプログラムに係り、特に、車両の振動に基づいて、ドライバが体感する乗り心地を評価する評価装置及びプログラムに関する。

従来より、車両の振動や動揺特性のみを評価する方法が知られている。しかし、この評価方法では、振動に対する人間の感覚特性を考慮していないため、乗り心地という乗員の心地良さを評価することができない。

そこで、人体各部の振動Ｘｉとその影響係数ａｉとを用いて、乗り心地を評価する感覚値ｙを、ｙ＝ａ０＋Σａｉ・ｌｏｇＸｉによって求めて、乗り心地を評価するようにした車両における乗り心地評価方法が知られている（特許文献１）。この乗り心地評価方法では、車両の振動ではなく人体の振動を評価量として抽出し、重回帰分析からの影響係数を求めて乗員が感じる振動を評価している。

また、乗り心地現象のうち、ハーシュネス評価を行う方法が知られている（非特許文献２）。この方法では、振動評価量以外に音も感じて評価しているという考え方により、振動量に音を加えた評価方法を行っており、ハーシュネス評価を行う際の振動と騒音とに対する重み係数が示され、以下の式によって評価を行っている。
Ｔｏｔａｌ Ｉｍｐａｃｔ Ｈａｒｓｈｎｅｓｓ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ
＝０．５３×Ｓｏｕｎｄ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ＋０．６１×Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ
Ｔｏｔａｌ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ
＝０．６７×Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ＋０．３９×Ｓｅａｔ Ｍｅｒｉｔ Ｖａｌｕｅ
また、ハーシュネス現象について、乗員の官能評価に基づく乗り心地評価方法が知られている（非特許文献３）この乗り心地評価方法では、ハーシュネス評価の予測値Ｊｈを、以下の式によって求めている。
Ｊｈ＝０．３９３×（シートクッション振動）＋０．２１４×（シートバック振動）＋０．３７２×（突起通過音）
特開２０００−１２１５０６ ＳＡＥ ＰＡＰＥＲ（２００５−０１−１４９９、Ｆｏｒｄ Ｍｏｔｏｒ） 豊田中央研究所 Ｒ＆Ｄレビュー Ｖｏｌ．３０ Ｎｏ３

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、乗員が振動以外に音も感じて乗り心地を評価していることを考慮していないため、精度よく乗員の乗り心地を評価することができない、という問題がある。

また、非特許文献２、３に記載の技術では、振動と音との重み係数が予め決められて、振動と音とは別な因子として取り扱われており、音の大きさによって振動の感じ方が異なるという人間の感覚特性が考慮されていないため、精度よく乗員の乗り心地を評価することができない、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる評価装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために第１の発明に係る評価装置は、車両の振動の大きさを検出する振動検出手段と、前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段と、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記音検出手段によって検出された音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を乗じた値に基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段とを含んで構成されている。

第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両の振動の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段によって検出された音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を乗じた値に基づいて、車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段として機能させるためのプログラムである。

第１の発明及び第２の発明によれば、振動検出手段によって、車両の振動の大きさを検出し、音検出手段によって、車両の室内の音の大きさを検出する。

そして、評価手段によって、振動検出手段によって検出された振動の大きさに、音検出手段によって検出された音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を乗じた値に基づいて、車両の乗員が体感する乗り心地を評価する。

このように、音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を、振動の大きさに乗じて、重み付けされた振動の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音の大きさによって振動の感じ方が異なるという人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

第１の発明に係る評価手段は、振動検出手段によって検出された振動の大きさに重み係数を乗じた値と、音検出手段によって検出された音の大きさが大きくなるほど乗り心地が悪くなることを示すように変化させた値とに基づいて、乗り心地を評価することができる。これにより、音の大きさが大きくなるほど乗り心地が悪くなることを考慮して、乗員が体感する乗り心地を更に高精度に評価することができる。

第３の発明に係る評価装置は、車両の振動の大きさを検出する振動検出手段と、前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段と、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさと前記音検出手段によって検出された音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさに、前記振動の大きさと前記音の大きさとの比に応じて変化させた第２の重み係数を乗じた値とに基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段とを含んで構成されている。

第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両の振動の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記車両の室内の音の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさと前記音検出手段によって検出された音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさに、前記振動の大きさと前記音の大きさとの比に応じて変化させた第２の重み係数を乗じた値とに基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段として機能させるためのプログラムである。

第３の発明及び第４の発明によれば、振動検出手段によって、車両の振動の大きさを検出し、音検出手段によって、車両の室内の音の大きさを検出する。

そして、評価手段によって、振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさと前記音検出手段によって検出された音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさに、前記振動の大きさと前記音の大きさとの比に応じて変化させた第２の重み係数を乗じた値とに基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する。

このように、振動の大きさと音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数及び第２の重み係数の各々を、振動の大きさ及び音の大きさの各々に乗じて、重み付けされた振動の大きさ及び重み付けされた音の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音及び振動に対する人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

上記の第１の重み係数を、振動の大きさが小さく、かつ、音の大きさが大きいほど０に近づくように変化させ、第２の重み係数を、振動の大きさが大きく、かつ、音の大きさが小さいほど０に近づくように変化させることができる。これにより、振動の大きさが小さく、かつ、音の大きさが大きいほど、振動の大きさが乗り心地の評価に与える影響を小さくし、振動の大きさが大きく、かつ、音の大きさが小さいほど、音の大きさが乗り心地の評価に与える影響を小さくすることができる。

また、上記の第１の重み係数と第２の重み係数との和を１とすることができる。

また、上記の振動の大きさを、振動のパワースペクトル密度又はパワースペクトルに基づいて表し、音の大きさを、音のパワースペクトル密度又はパワースペクトルに基づいて表わすことができる。

以上説明したように、本発明の評価装置及びプログラムによれば、人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、評価対象となる車両に搭載された乗り心地評価装置に本発明を適用した場合を例に説明する。

図１に示すように、本実施の形態に係る乗り心地評価装置１０は、評価対象の車両のドライバの耳元に近い位置に設けられ、かつ、車両走行中の車室音を検出するための騒音計１２と、騒音計１２で検出された車室音データをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器１４と、評価対象の車両のフロア部に設けられ、かつ、車両のフロア部の振動を検出する振動加速度センサ２０と、振動加速度センサ２０で検出されたフロア振動データを増幅する増幅器２２と、増幅されたフロア振動データをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器２４と、Ａ／Ｄ変換された車室音データとＡ／Ｄ変換されたフロア振動データとに基づいて、ドライバが体感する乗り心地を評価する処理を行うコンピュータ３２と、評価結果を表示する表示装置３０とを備えている。

コンピュータ３２は、演算処理や表示装置３０の制御を行うＣＰＵと、データのワークエリアであるＲＡＭと、後述する評価処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種制御プログラムが記憶されているＲＯＭとを備えている。このように構成されたコンピュータ３２は、機能的には次に示すように構成されている。

コンピュータ３２は、Ａ／Ｄ変換器１４でＡ／Ｄ変換された車室音データに対して、人間の聴覚特性に合うように、図２に示すＡ特性と呼ばれるフィルタを用いたフィルタ処理を行う聴覚特性フィルタ１６と、フィルタ処理されたデータをパワースペクトル解析して、車室音の大きさをとして、図３に示すようなパワースペクトル密度（ＰＳＤ）のオーバーオール値を演算する音演算部１８とを備えている。なお、本実施例では、車室音の大きさをオーバーオール値にて求めているが、周波数範囲を定義したパーシャルオーバーオール値を、車室音の大きさとして求めても良い。このパーシャルオーバーオール値を求める場合には、音質を抽出することができるため、車室音の大きさのみではなく、音質による乗り心地評価法への展開も可能である。

また、コンピュータ３２は、Ａ／Ｄ変換されたフロア振動データに対して、音の処理と同じ考え方で、人間の感覚感度に合うように、図４に示すようなフィルタ特性を用いてフィルタ処理を行う振動演算部２６を備えている。本実施例では、ＩＳＯ２６３１−１に示される上下振動に対する等感度特性からフィルタ特性（図４参照）を得た。また振動演算部２６では、音と同様にパワースペクトル解析を行い、フロア振動の大きさとして、図５のようなパワースペクトル密度（ＰＳＤ）のオーバーオール値を演算し、ドライバが感じる乗り心地への振動刺激を求める。ここでも、音の場合と同様に、フロア振動の大きさをオーバーオール値にて求めているが、周波数範囲を定義したパーシャルオーバーオール値を、フロア振動の大きさとして求めても良い。

このパーシャルオーバーオール値を求める場合には、フロア振動の大きさを、種々の乗り心地現象を表わす評価物理量とすることができる。すなわち、ふわふわ感やごつごつ感などの乗り心地を評価する用語が表すように、乗り心地現象には種々の周波数帯域振動があるため、各現象によって定義された周波数帯域のパーシャルオーバーオール値を、振動の大きさとして求めれば、結果的に、その現象の評価物理量を抽出することができる。なお、本実施の形態では、音および振動の大きさを求める際に、ＰＳＤを用いたが、パワースペクトル（ＰＳ）を用いても良い。

また、コンピュータ３２は、音演算部１８によって演算された車室音のパワースペクトル密度と、振動演算部２６によって演算された振動のパワースペクトル密度とに基づいて、乗り心地を表わす乗り心地評価値を演算する乗り心地評価演算部２８を備えている。

次に、車室音と振動とが乗り心地に影響する原理について説明する。人が車両の乗り心地を評価する場合には、走行振動だけでなく、車室音も加味している。その一例として、従来技術の上記非特許文献２、３にあるような乗り心地評価式が提案されている。しかし、それらの評価式における振動と音との寄与係数は、所定の走行条件下で求められたものであるため、一定値である。そのため、所定の走行条件以外では、評価式が使えないという課題がある。

例えば、高速道路走行でＡ車とＢ車との走行振動が同じであっても、ロードノイズや風きり音等の車室音が大きい車両の方が、乗り心地を悪く感じる。また、走行振動と車室音とも大きいＡ車と、Ａ車と同じ走行振動で車室音が小さいＢ車と比較すると、Ａ車よりもＢ車の方が乗り心地を悪く感じる。すなわち、乗員が期待する乗り心地は、車両のグレードに応じた走行振動と車室音とのバランスによって決定される。

そのため、車両の車室音と走行振動との何れか小さい方を基準として、他方の走行振動や車室音が期待する大きさに対して、許容できる範囲内であれば、乗り心地が悪くならない。しかし、許容範囲を超えた場合には、過敏になりやすく、走行振動や車室音によって、乗り心地を悪くすると考えられる。

言い換えれば、乗り心地の評価における走行振動と車室音との寄与係数は、それぞれのバランスで異なるもので、一定値ではない。このような現象を交互作用と称している。本実施の形態では、この交互作用を加味した評価式を開示するものである。

考え方としては、振動や音の単独刺激に対して、その刺激変化を弁別できる最小刺激の大きさ、すなわち弁別閾値が、人の感覚特性として存在する。振動や音のそれぞれの弁別閾値は、お互いの刺激の大きさにより変化することで、刺激に対する感覚感度も変化する。ここで、振動の弁別閾値は、振動が変化する前の大きさに対して、所定の比率の変化、すなわちウェーバ比Ｗｂ（＝変化した分の大きさ／変化前の大きさ）で整理でき、Ｗｂ＝０．１〜０．２程度である。

また、音の大きさに関しては、純音における音の大きさの弁別閾値が、周波数や４０ｄＢ ＳＬ以上で異なるものの、振動と同様に、ウェーバ比Ｗｂで、Ｗｂ＝０．１〜０．２程度である（難波精一郎，“聴覚ハンドブッグ”，ナカニシヤ出版，Ｐ９９）。あるいは、音の大きさの弁別閾値は、１ｄＢとも言われている。

実験室において、車両の走行振動と車室音とを、加振機とヘッドフォンとで再現し、車室音Ｓをオーバーオール値で約３ｄＢ下げる場合、図６に示すように、走行振動のパワースペクトラム密度のオーバーオール値Ｖで、０ｄＢに対して、約−２ｄＢ（Ｗｂ≒−０．２）と＋２ｄＢ（Ｗｂ≒０．２５）との変化を、被験者は弁別でき、正確に評価できる。しかし、反対に車室音Ｓをオーバーオール値で約３ｄＢ上げると、上記の振動変化を感じられなくなることが判明した。すなわち、車室音Ｓが６ｄＢ以上変化すると、走行振動で±２ｄＢの大きさの違いを弁別できなくなることから、振動の弁別閾値が４ｄＢ（Ｗｂ≒０．５８）以上になったと考えられる。

このことから、走行振動の大きさＶが±２ｄＢ変化する場合における乗り心地評価値Ｈを求める式は、以下の（１）式のように表すことができる。
Ｈ＝ａ（Ｓ）・Ｖ＋Ｃ ・・・（１）

ここで、振動Ｖの重み係数ａを、上記図６を基に車室音の大きさＳで整理すると、図７に示すように、車室音の大きさＳが、基準より３ｄＢより小さくなると、停車時の暗騒音における走行振動の大きさＶに対して乗り心地評価値Ｈが算出されるように重み係数ａがａ０に漸近する。また、車室音の大きさＳが、基準より＋３ｄＢを超えると、重み係数ａが０に漸近するように、重み係数ａの特性が累積正規分布型のオージブ曲線（Ｇ．Ａ．Ｇｅｓｃｈｉｄｅｒ著、宮岡徹 監訳、“心理的物理学 方法・理論・応用”、北大路書房、Ｐ６１−６６）となる。すなわち、振動Ｖの重み係数ａは、車室音の大きさＳが大きいほど０に漸近し、絶対値が小さくなるように変化する車室音Ｓの関数となる。

また、上記図７に示したように、車室音の大きさが大きくなると車室音のみで評価し、逆に車室音の大きさを小さくしていくと、車室音に惑わされずに振動のみで評価していることが分かる。したがって、車室音の大きさによって人間の知覚感度が変化する領域が存在し、振動へ影響している。

また、音の大きさＳ毎に、乗り心地評価値の絶対レベルの変化を調べると、車室音Ｓが小さくなるほど、乗り心地評価値の絶対レベルが減少し、乗り心地が良くなることもわかる。一方、上記（１）式で示した評価法では、音の大きさに応じて、振動の大きさを評価する感度が変化するのみである。したがって、車室音が小さくなるほど、乗り心地評価の絶対レベルを下げる必要がある。

そこで、この乗り心地評価の絶対レベル（上記（１）式の切片Ｃ）が、音の大きさに応じて変化していることに着目し、音の大きさ毎に絶対レベルの変化を調べると、図８のように車室音の大きさＳに比例し、車室音の大きさＳが大きくなるほど、乗り心地が悪くなることを示すように、乗り心地評価の絶対レベルが上がるように変化することがわかった。すなわち、上記（１）式は、以下の（２）式のように表すことができる。
Ｈ＝ａ（Ｓ）・Ｖ＋ｂ・Ｓ ・・・（２）
ただし、上記図８において絶対レベルの特性が直線で近似されるため、係数ｂは、一定値である。

上記（２）式に示したｂ・Ｓは、図６が示すデータから求められる絶対値レベルの変化を、音の大きさの関数として表したものであり、感度変化ａ（Ｓ）と併せて用いることにより、音によって影響を受ける人間の振動感覚を考慮した乗り心地の評価を、数式によって定義することができた。したがって、上記（２）式によれば、音によって人間が感じる振動の感度の変化を取り入れて、人間が体感する乗り心地を評価することができる。

乗り心地評価演算部２８では、上記図７に示した振動の重み係数ａを求めるため、横軸に示される音の大きさＳに応じた重み係数ａの値を求める。この演算では、重み係数ａが、音の大きさＳの関数（ａ（Ｓ））となっており、音の大きさによって人間の振動感度が変化する影響を求める。さらに、乗り心地評価演算部２８では、図８に示した乗り心地の切片Ｃを求めるため、横軸に示される音の大きさＳに応じた切片Ｃの値を求める。この演算についても、切片Ｃは音の大きさＳの関数（Ｃ（Ｓ）＝ｂ・Ｓ）となっており、音の大きさによって変化する乗り心地評価値の絶対レベルを求める。そして、求めた重み係数ａと切片Ｃとを用いて、上記（１）式に示した評価式に基づいて、乗り心地評価値Ｈを求める。

次に、第１の実施の形態に係る乗り心地評価装置１０の作用について説明する。なお、評価対象の車両が、粗面路を通過している場合を例に説明する。

まず、騒音計１２によって粗面路通過時の車室音を検出し、また、振動加速度センサ２０によって、粗面路通過時の車両のフロア部の振動を検出する。

そして、コンピュータ３２で、図９に示す評価処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１００で、騒音計１２からＡ／Ｄ変換器１４を介して車室音データを取得し、ステップ１０２で、振動加速度センサ２０から増幅器２２及びＡ／Ｄ変換器２４を介してフロア振動データを取得する。

そして、ステップ１０４において、上記ステップ１００で取得した車室音データに基づいて、車室音の大きさＳとして車室音のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得したフロア振動データに基づいて、フロア振動の大きさＶとしてフロア振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

次のステップ１０８では、ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳに基づいて、係数ａ（Ｓ）を算出し、ステップ１１０で、切片Ｃ（＝ｂ・Ｓ）を算出し、ステップ１１２で、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさＶ、上記ステップ１０８で算出された係数ａ、及び上記ステップ１１０で算出された切片Ｃを用いて、上記（１）式より、乗り心地評価値を算出する。

そして、ステップ１１４において、上記ステップ１１２で算出された乗り心地評価値を表示装置３０に表示させて、評価処理ルーチンを終了する。なお、乗り心地評価値を表示する場合には、乗り心地評価値の大きさを１０段階評価に換算して表示してもよい。また、所定時間ごとの演算過程の数値と乗り心地評価値とをテキストファイルとして保存するようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、フロア振動の大きさとして、パワースペクトル密度のオーバーオール値を用いているが、対象とする周波数帯域の乗り心地評価では、フロア振動の大きさとして、対象周波数領域における帯域積分値であるパーシャルオーバーオール値を用いてもよい。

ここで、本実施の形態の手法による評価結果と官能評価実験による評価結果との比較を図１０に示す。本実施の形態の手法による評価結果と官能評価実験による評価結果とで、ほぼ同じ評価値となっている。本実施の形態の手法では、乗り心地評価値の算出式に、音による人間が感じる振動の感度の変化及び音による絶対レベルの変化を取り入れたことにより、乗り心地評価値を高精度に算出していることが分かった。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る乗り心地評価装置によれば、車室音の大きさが大きいほど０に漸近するように変化させた重み係数を、振動の大きさに乗じて、重み付けされた振動の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音の大きさによって振動の感じ方が異なるという人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

また、車室音の大きさが大きくなるほど乗り心地が悪くなることを考慮して、車室音が大きいほど乗り心地評価値の絶対レベルが上がるようにした算出式を用いて、乗り心地評価値を算出するため、乗員が体感する乗り心地を更に高精度に評価することができる。

また、人間が振動を評価する場合に、例えば大きな音を聞くと振動が大きくなったように感じる特性に着目し、車室音の大きさによって、フロア振動の重み係数を変化させて、音によって乗り心地評価に対するフロア振動の影響度を変化させるため、音による人間の振動の感度変化を表すことができる。

なお、上記の実施の形態では、上記（１）式において乗り心地評価値の絶対レベルを決定する切片Ｃを用いた場合を例に説明したが、以下の式のように、切片を用いずに、重み付けされたフロア振動の大きさを乗り心地評価値Ｈとして計算するようにしてもよい。
Ｈ＝ａ（Ｓ）・Ｖ

また、上記（２）式において、切片Ｃが、音の大きさＳの関数となっている場合を例に説明したが、切片Ｃが一定値となっていてもよい。

次に、第２の実施の形態に係る乗り心地評価装置について説明する。なお、第２の実施の形態に係る乗り心地評価装置は、第１の実施の形態と同様の構成となっているため、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、人間の振動感度が変化する領域において、音の大きさによって振動の重み係数の変化量が変化することを考慮して、乗り心地評価値を算出している点が第１の実施の形態と異なっている。

第２の実施の形態に係る乗り心地評価装置では、上記（１）式の重み係数ａ（Ｓ）を求める場合に、図１１に示すように、車室音の大きさＳが小さな領域では、振動変化に対する感度が高いために、図１１中に示すＡのような特性として重み係数ａの変化量を小さくし、音の大きさＳが大きな領域では、Ｂのような特性として、重み係数ａの変化量を小さくしている。これにより、音の大きさによって、重み係数を求めるための関数の特性が変化している。すなわち、重み係数を求めるための関数について、人間の振動感度が変化する領域で、音の大きさによって振動の重み係数の変化量が変化している。

第２の実施の形態に係る評価処理ルーチンでは、上記のような特性を持つ関数ａ（Ｓ）に基づいて、振動の重み係数ａを算出し、算出された重み係数ａを用いて、上記（１）式より乗り心地評価値を算出する。

このように、例えば、音の大きさが路面や車速などによって変化した場合に、人間の振動感度が変化する領域において、音の大きさによって振動の重み係数の変化量が変化することを考慮することができるため、より広範囲な乗り心地現象に対応して、乗り心地を評価することができる。

次に、第３の実施の形態に係る乗り心地評価装置ついて説明する。なお、第３の実施の形態に係る乗り心地評価装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、ドライバが感じる車両の振動として、フロア振動のほかに、ハンドルからドライバに伝達される振動を検出している点が第１の実施の形態と異なっている。

ハンドルからの振動は、ドライバに不快感を与える他、路面状態を感じるための重要な物理量である。このハンドル振動についても、音の大きさに対する人間の振動の感覚特性は、上記図７と同様にＳ字特性となり、音の大きさによって振動の感度が変化する。

第３の実施の形態に係る乗り心地評価装置は、騒音計１２と、Ａ／Ｄ変換器１４と、車両のフロア部に設けられ、かつ、フロア振動を検出するフロア用の振動加速度センサ２０と、フロア用の振動加速度センサ２０で検出されたフロア振動データを増幅する増幅器２２と、増幅されたフロア振動データをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器２４と、ハンドルに設けられ、かつ、ステリング振動を検出するステリングホイール用の振動加速度センサ（図示省略）と、ハンドル用の振動加速度センサで検出されたステリング振動データを増幅する増幅器（図示省略）と、増幅されたハンドル振動データをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器（図示省略）と、コンピュータ３２と、表示装置３０とを備え、コンピュータ３２は、Ａ／Ｄ変換された車室音データとＡ／Ｄ変換されたフロア振動データ及びハンドル振動データとに基づいて、乗り心地を評価する処理を行う。

コンピュータ３２では、ハンドル振動に対する人間の感覚感度に合わせるために、ハンドル振動データに対して、掌の感受特性から求めたフィルタによるフィルタ処理を行い、また、フィルタ処理されたハンドル振動データに基づいて、ステアリング振動の大きさとして、ハンドル振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

また、コンピュータ３２の乗り心地評価演算部２８は、以下の（３）式によって、乗り心地評価値Ｈを算出している。
Ｈ＝ａ_ｆ（Ｓ）・Ｖ_ｆ＋ａ_ｈ（Ｓ）・Ｖ_ｈ＋ｂ・Ｓ ・・・（３）
ここで、Ｖ_ｆはフロア振動の大きさ（パワースペクトル密度のオーバーオール値）、Ｖ_ｈはハンドル振動の大きさ（パワースペクトル密度のオーバーオール値）を示している。また、ａ_ｆ（Ｓ）及びａ_ｈ（Ｓ）は、音の大きさＳの関数として表された重み係数であり、重み係数ａ_ｈ（Ｓ）を用いることによって、音の大きさに対するハンドル振動の感覚特性を考慮した乗り心地評価値を算出している。

次に、第３の実施の形態に係る評価処理ルーチンについて図１２を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、ステップ１００で、車室音データを取得し、ステップ１０２で、フロア振動データを取得し、ステップ３００で、ハンドル用の振動加速度センサから増幅器及びＡ／Ｄ変換器を介してハンドル振動データを取得する。

そして、ステップ１０４において、車室音の大きさとしてパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得したフロア振動データに基づいて、フロア振動の大きさとしてパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ３０２で、上記ステップ３００で取得したハンドル振動データに基づいて、ハンドル振動の大きさとしてパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

次のステップ１０８では、ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳに基づいて、係数ａ_ｆ（Ｓ）を算出し、ステップ３０４において、係数ａ_ｈ（Ｓ）を算出し、ステップ１１０で、切片Ｃ（＝ｂ・Ｓ）を算出する。

そして、ステップ３０６において、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさ、上記ステップ３０２で算出されたハンドル振動の大きさ、上記ステップ１０８で算出された係数ａ_ｆ、上記ステップ３０４で算出された係数ａ_ｈ、及び上記ステップ１１０で算出された切片Ｃを用いて、上記（３）式より、乗り心地評価値を算出し、ステップ１１４で、上記ステップ１１２で算出された乗り心地評価値を表示装置３０に表示させて、評価処理ルーチンを終了する。

このように、車室音の大きさが大きいほど０に漸近するように変化させた重み係数を、ハンドル振動の大きさ及びフロア振動の大きさの各々に乗じて、重み付けされたフロア振動の大きさ及び重み付けされたハンドル振動の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音の大きさによってフロア振動やハンドル振動の感じ方が異なるという人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

なお、上記の実施の形態では、フロア振動やハンドル振動を検出する場合を例に説明したが、アクセルペダルまたはフットレストから伝達される振動も検出するようにしてもよい。この場合には、ドライバが感じるアクセルペダル振動やフットレスト振動と音の関係を調べ、音の関数となる重み係数によって重み付けしたアクセルペダル振動やフットレスト振動の大きさを、上記（３）式に追加すればよい。

また、車両の振動のみを検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、人体各部の振動を検出するようにしても良い。すなわち、音によって人間が感じる振動の感覚感度が変化するという考え方によれば、人体各部の振動を用いることにより、乗員またはドライバが感じる乗り心地評価値を精度良く求めることができる。

次に、第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態では、音の大きさと振動の大きさとの比に応じた重み係数を音の大きさ及び振動の大きさに乗じて、重み付けされた音の大きさ及び重み付けされた振動の大きさに基づいて、乗り心地評価値を求めている点が第１の実施の形態と異なっている。

図１３に示すように、第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置４１０は、ドライバの耳元に近い位置に設けられ、車両走行中の車室音を検出するための騒音計１２と、騒音計１２で検出された車室音データを、１２ｋＨｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器１４と、車両のフロア部に設けられ、かつ、車両のフロア部の上下加速度を検出してフロア振動を検出する振動加速度センサ２０と、振動加速度センサ２０で検出されたフロア振動データを増幅する増幅器２２と、増幅されたフロア振動データを１２ｋＨｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器２４と、Ａ／Ｄ変換された車室音データとＡ／Ｄ変換されたフロア振動データとに基づいて、乗り心地を評価する処理を行うコンピュータ４３２と、評価結果を表示する表示装置３０とを備えている。

コンピュータ４３２は、演算処理や表示装置３０の制御を行うＣＰＵと、データのワークエリアであるＲＡＭと、後述する評価処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種制御プログラムが記憶されているＲＯＭとを備えている。このように構成されたコンピュータ４３２は、機能的には次に示すように構成されている。

コンピュータ４３２は、Ａ／Ｄ変換器１４でＡ／Ｄ変換された車室音データに対して、人間の聴覚特性に合うように上記図２に示すＡ特性と呼ばれるファイタを用いてフィルタ処理を行う聴覚特性フィルタ１６と、フィルタ処理された車室音データをパワースペクトル解析して、上記図３に示すようなパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を１０秒毎に演算して、分析周波数帯域の積分値、すなわちオーバーオール値を演算し、車室音の大きさＳとする音演算部１８とを備えている。

また、コンピュータ４３２は、Ａ／Ｄ変換されたフロア振動データに対して、音の処理と同じ考え方で、フロア振動に対する人間の感覚感度に合うように、上記図４に示すようなフィルタ特性を用いてフィルタ処理を行う等感度特性フィルタ４２６と、１０秒毎にフロア振動のパワースペクトラム密度を演算して、分析周波数帯域の積分値、すなわちオーバーオール値を演算し、フロア振動の大きさＶとする振動演算部４２７とを備えている。

なお、本実施の形態では、音および振動のデータ処理方法としてＰＳＤを用いたが、パワースペクトル（ＰＳ）を用いても良い。

また、コンピュータ４３２は、音演算部１８によって演算された車室音の大きさＳと、振動演算部４２７によって演算されたフロア振動の大きさＶとに基づいて、乗り心地を表わす乗り心地評価値を演算する乗り心地評価演算部４２８を備えている。

次に、車室音と振動とが乗り心地に影響する原理について説明する。

走行振動の大きさＶの変化幅が小さい場合の乗り心地評価は、上記の第１の実施の形態で示した（２）式で対応できる。しかし、走行振動の大きさＶの変化幅が大きい場合や、走行振動の絶対値が大きい場合には、車室音Ｓの変化幅や車室音の大きさも大きくなり、ＶとＳとのバランスの乗り心地への影響が大きくなるため、上記（２）式で対応できなくなる。

そこで、ＶとＳとのバランスを取り入れた乗り心地評価値Ｈを算出するための評価式を以下の（４）式に示す。
Ｈ＝Ｈ_ｖ＋Ｈ_ｓ＝ａ（Ｓ／Ｖ）・Ｖ＋ｂ（Ｓ／Ｖ）・Ｓ ・・・（４）
ここで、Ｖは、フロア振動の大きさであり、Ｓは、ドライバの耳元における車室音の大きさである。

上記（４）式では、乗り心地評価値Ｈを、フロア振動の評価Ｈ_ｖと車室音の評価Ｈ_ｓとの和で示し、振動の大きさＶの重み係数ａ及び車室音の大きさＳの重み係数ｂの各々を、振動の大きさＶに対する車室音の大きさＳの比であるＳ／Ｖで変化させている。

上記（２）式と比較して異なるのは、フロア振動Ｖの係数ａと車室音Ｓの係数ｂとを、それぞれＳ／Ｖの関数としている点である。振動や音の刺激に対する人の弁別閾値が、ウェーバ比で整理できることから、上記（４）式において、人間が絶対値でなく比を知覚していることを考慮している。すなわち、フロア振動Ｖに対して車室音Ｓが大きくなれば、車室音Ｓを主体とした評価になり、車室音Ｓの乗り心地評価への寄与が大きくなる。反対に車室音Ｓに対して、フロア振動Ｖが大きくなれば、フロア振動Ｖの乗り心地評価への寄与が大きくなる。前者の場合には、Ｓ／Ｖの比が大きくなるにつれて、車室音Ｓの重み係数ｂを大きくし、その分、フロア振動Ｖの重み係数ａを小さくして、車室音の乗り心地評価への寄与を大きくする。また、後者の場合には、Ｓ／Ｖの比が小さくなるにつれて、フロア振動Ｖの重み係数ａを大きくし、その分、車室音Ｓの重み係数ｂを小さくして、フロア振動の乗り心地評価への寄与を大きくする。

また、フロア振動の大きさＶの重み係数ａと、車室音の大きさＳの重み係数ｂとは、フロア振動の大きさＶに対する車室音の大きさＳの比Ｒ（Ｒ＝Ｓ／Ｖ）を用いて、図１４に示す特性により表される。

Ｓ／Ｖが大きい場合には、振動の大きさＶの重み係数ａを、Ｓ／Ｖの大きさに応じて連続的に０に近づくように変化させる。また、Ｓ／Ｖが小さい場合には、Ｓ／Ｖの大きさに応じて連続的に１に近づくように変化させる。また、車室音の大きさＳの重み係数ｂは、ｂ＝１−ａとなるように変化させる。

ここで、ヘッドフォンを装着した被験者を、加振機が設置されたシートに座らせ、また、実車で計測した所定評価路のフロア振動データと車室音データとを参照してＲを変更した加工データを用いて、加振すると共に車室音を聴かせて、乗り心地を評価する実験を行った。

その結果、累積正規分布型のオージブ曲線（Ｇ．Ａ．Ｇｅｓｃｈｉｄｅｒ著 宮岡徹 監訳，“心理的物理学 方法・理論・応用”，北大路書房，Ｐ６１−Ｐ６６）で、上記図１４に示した重み係数ａ、ｂの特性を代用できることがわかった。なお、高周波振動における乗り心地評価において、ＤＣ〜４００Ｈｚのフロア振動のパワースペクトラム密度のパーシャルオーバーオール値と、４〜６ｋＨｚの車室音のパワースペクトラム密度のパーシャルオーバーオール値とを共にｄＢで演算した場合には、重み係数ａ、ｂがそれぞれ０．５（ａ＝ｂ＝０．５）となるＲ＝Ｒｒの値は、Ｒ＝Ｓ−Ｖとなり、Ｒｒ≒０．８であった。

乗り心地評価演算部４２８では、上記図１４に示した振動への重み係数ａ及び車室音への重み係数ｂを求めるため、横軸に示されるフロア振動Ｖに対する車室音Ｓの比Ｓ／Ｖに応じた重み係数ａ、ｂの値を求める。この演算では、重み係数ａ、ｂが、比Ｓ／Ｖの関数となっているため、フロア振動に対する車室音の比によって人間の振動感度及び音感度が変化する影響を求める。さらに、乗り心地評価演算部４２８では、求めた重み係数ａ、ｂを用いて、上記（４）式に示した評価式に基づいて、乗り心地評価値Ｈを求める。

次に、第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置４１０の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、騒音計１２によって粗面路通過時の車室音を検出して、振動加速度センサ２０によって、粗面路通過時のフロア振動を検出する。そして、コンピュータ４３２で、図１５に示す評価処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１００で、騒音計１２からＡ／Ｄ変換器１４を介して車室音データを取得し、ステップ１０２で、振動加速度センサ２０から増幅器２２及びＡ／Ｄ変換器２４を介してフロア振動データを取得する。

そして、ステップ１０４において、上記ステップ１００で取得した車室音データに基づいて、車室音の大きさＳとして、車室音のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得したフロア振動データに基づいて、フロア振動の大きさＶとして、フロア振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

次のステップ４５０では、上記ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳと、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさＶとに基づいて、振動Ｖの重み係数ａ（Ｓ／Ｖ）を算出し、ステップ４５２で、車室音Ｓの重み係数ｂ（Ｓ／Ｖ）を算出し、ステップ４５４で、上記ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳ、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさＶ、上記ステップ４５０で算出された重み係数ａ、及び上記ステップ４５２で算出された重み係数ｂを用いて、上記（４）式より、乗り心地評価値を算出する。

そして、ステップ１１４において、上記ステップ４５４で算出された乗り心地評価値を表示装置３０に表示させて、評価処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置によれば、フロア振動の大きさと車室音の大きさとの比に応じて変化させた２つの重み係数の各々を、フロア振動の大きさ及び車室音の大きさの各々に乗じて、重み付けされたフロア振動の大きさ及び重み付けされた車室音の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音及び振動に対する人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

また、フロア振動の大きさが小さく、かつ、車室音の大きさが大きいほど、フロア振動の大きさが乗り心地の評価に与える影響を小さくすると共に、車室音の大きさが乗り心地の評価に与える影響を大きくし、フロア振動の大きさが大きく、かつ、車室音の大きさが小さいほど、車室音の大きさが乗り心地の評価に与える影響を小さくし、フロア振動の大きさが乗り心地の評価に与える影響を大きくすることができる。また、あらゆる走行路面に対して、車室音とフロア振動との交互作用を有する人の感覚評価を定量的に評価することができ、また、走行場面に応じて、一つの定量評価式で種々の乗り心地評価を正確に行うことができる。

次に、第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置について説明する。なお、第１の実施の形態及び第４の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態では、ドライバが感じる車両の振動として、フロア振動のほかに、シートから伝達される振動とハンドルから伝達される振動とを検出している点が第４の実施の形態と異なっている。

図１６に示すように、第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置５１０は、騒音計１２と、Ａ／Ｄ変換器１４と、フロアの上下加速度を検出してフロア振動を検出するフロア用の振動加速度センサ２０と、増幅器２２と、Ａ／Ｄ変換器２４と、車両のシートに設けられ、かつ、シートの上下加速度を検出してシート振動を検出するシート用の振動加速度センサ５２０と、シート用の振動加速度センサ５２０で検出されたシート振動データを増幅する増幅器５２２と、増幅されたシート振動データを１２ｋＨｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器５２４と、車両のハンドル部に設けられ、かつ、ハンドルの周方向の加速度を検出してハンドル振動を検出するハンドル用の振動加速度センサ５３０と、ハンドル用の振動加速度センサ５３０で検出されたハンドル振動データを増幅する増幅器５３４と、増幅されたハンドル振動データを１２ｋＨｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器５３６と、Ａ／Ｄ変換された車室音データとＡ／Ｄ変換されたフロア振動データ、シート振動データ、及びハンドル振動データとに基づいて、乗り心地を評価する処理を行うコンピュータ５３２と、評価結果を表示する表示装置３０とを備えている。

コンピュータ５３２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する評価処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種制御プログラムが記憶されているＲＯＭとを備えている。このように構成されたコンピュータ５３２は、機能的には次に示すように構成されている。

コンピュータ５３２は、聴覚特性フィルタ１６と、音演算部１８と、Ａ／Ｄ変換されたフロア振動データに対して、上記図４のようなフィルタ特性を用いてフィルタ処理を行う等感度特性フィルタ４２６と、Ａ／Ｄ変換されたシート振動データに対して、フロア振動と同様に、シート振動に対する人間の感覚感度に合うように上記図４のようなフィルタ特性を用いてフィルタ処理を行う等感度特性フィルタ５３８と、Ａ／Ｄ変換されたハンドル振動データに対して、後述する掌の等感度特性のフィルタを用いてフィルタ処理を行う等感度特性フィルタ５４０とを備えている。

ここで、掌の等感度特性のフィルタについて説明する。図１７に示すように、皮膚の触覚受容器の閾値特性（前野隆司：ヒト指腹部と触覚受容器の構造と機能、日本ロボット学会誌，Ｖｏｌ１８．Ｎｏ６．ｐ７２２−７７５，２０００）から加速度換算し、メルケル盤、マイスナー小体、及びパチニ小体の閾値特性のなかで、最も加速度の小さい特性を皮膚の等感度特性と見なし、図１８に示すように、その皮膚の等感度特性の逆特性を、掌の等感度特性フィルタとしている。

また、コンピュータ５３２は、１０秒毎に、フロア振動、シート振動、ハンドル振動の各々のパワースペクトラム密度を演算して、分析周波数帯域の積分値、すなわちオーバーオール値を各々演算し、フロアの振動の大きさＶ、シートの振動の大きさＶ_ｓ、及びハンドルの振動の大きさＶ_ｈとする振動演算部５２７と、音演算部１８によって演算された車室音の大きさＳとしてのパワースペクトル密度のオーバーオール値と、振動演算部５２７によって演算されたフロア振動の大きさＶとしてのパワースペクトル密度のオーバーオール値、シート振動の大きさＶ_ｓとしてのパワースペクトル密度のオーバーオール値、及びハンドル振動の大きさＶ_ｈとしてのパワースペクトル密度のオーバーオール値とに基づいて、乗り心地を表わす乗り心地評価値を演算する乗り心地評価演算部５２８を備えている。

乗り心地評価演算部５２８では、上記図１４に示したフロア振動の大きさの重み係数ａを、シート振動の重み係数とハンドル振動の重み係数とに分割し、以下の（５）式によって、乗り心地評価値Ｈを算出する。
Ｈ＝ａ_ｓ（Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ、Ｓ／Ｖ）・Ｖ_ｓ＋ａ_ｈ（Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ、Ｓ／Ｖ）・Ｖ_ｓ＋ｂ（Ｓ／Ｖ）・Ｓ ・・・（５）

ただし、Ｖはフロア振動の大きさ、Ｖ_ｈはハンドル振動の大きさ、Ｖ_ｓはシート振動の大きさを示している。また、ａ_ｓはシート振動の重み係数、ａ_ｈはハンドル振動の重み係数、ｂは車室音の重み係数である。

図１９に示すように、シート振動の重み係数ａ_ｓの特性は、上記図１４に示したフロア振動の重み係数ａの特性に対して、シート振動の大きさＶ_ｓに対するハンドル振動の大きさＶ_ｈの比Ｒ_ｖ（＝Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ）の軸を増やした３次元で表現される。また、同様に、図２０に示すように、ハンドル振動の重み係数ａ_ｈの特性は、上記図１４に示した特性に対して、シート振動の大きさＶ_ｓに対するハンドル振動の大きさＶ_ｈの比Ｒ_ｖの軸を増やした３次元で表現される。

すなわち、ａ_ｓ及びａ_ｈの各々の特性は、累積正規分布型のオージブ曲線が適用され、かつ、ａ_ｓとａ_ｈとを、フロア振動の重み係数ａの値をＲ_ｖの大きさに応じて分割したもので表される。従って、ａ_ｓとａ_ｈとは、Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ及びＳ／Ｖの関数である。

また、車室音の大きさＳの重み係数ｂは、図２１に示すように、Ｓ／Ｖが大きい場合に、Ｓ／Ｖの大きさに応じて連続的に１に近づくように変化し、また、Ｓ／Ｖが小さい場合に、Ｓ／Ｖの大きさに応じて連続的に０に近づくように変化する特性で表される。

次に、第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置５１０の作用について説明する。なお、第１の実施の形態及び第４の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、騒音計１２によって粗面路通過時の車室音を検出し、フロア用の振動加速度センサ２０によって、粗面路通過時のフロア振動を検出し、また、シート用の振動加速度センサ５２０によって、粗面路通過時のシート振動を検出し、ハンドル用の振動加速度センサ５３０によって、粗面路通過時のハンドル振動を検出する。そして、コンピュータ５３２で、図２２に示す評価処理ルーチンが実行される。まず、ステップ１００で、騒音計１２からＡ／Ｄ変換器１４を介して車室音データを取得し、ステップ１０２で、フロア用の振動加速度センサ２０から増幅器２２及びＡ／Ｄ変換器２４を介してフロア振動データを取得する。

そして、ステップ５５０で、シート用の振動加速度センサ５２０から増幅器５２２及びＡ／Ｄ変換器５２４を介してシート振動データを取得し、次のステップ５５２で、ハンドル用の振動加速度センサ５３０から増幅器５３４及びＡ／Ｄ変換器５３６を介してハンドル振動データを取得する。

そして、ステップ１０４において、上記ステップ１００で取得した車室音データに基づいて、車室音の大きさＳとして、車室音のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得したフロア振動データに基づいて、フロア振動の大きさＶとして、フロア振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

そして、ステップ５５４において、上記ステップ５５０で取得したシート振動データに基づいて、シート振動の大きさＶ_ｓとして、シート振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出し、ステップ５５６において、上記ステップ５５２で取得したハンドル振動データに基づいて、ハンドル振動の大きさＶ_ｈとして、ハンドル振動のパワースペクトル密度のオーバーオール値を算出する。

次のステップ５５８では、上記ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳと、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさＶと、上記ステップ５５４で算出されたシート振動の大きさＶ_ｓと、上記ステップ５５６で算出されたハンドル振動の大きさＶ_ｈとに基づいて、シート振動Ｖ_ｓの重み係数ａ_ｓ（Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ、Ｓ／Ｖ）を算出し、次のステップ５６０で、ハンドル振動Ｖ_ｈの重み係数ａ_ｈ（Ｖ_ｈ／Ｖ_ｓ、Ｓ／Ｖ）を算出する。

また、ステップ４５２において、車室音の大きさＳと、フロア振動の大きさＶとに基づいて、車室音Ｓの重み係数ｂ（Ｓ／Ｖ）を算出し、ステップ５６２で、上記ステップ１０４で算出された車室音の大きさＳ、上記ステップ１０６で算出されたフロア振動の大きさＶ、上記ステップ５５４で算出されたシート振動の大きさＶ_ｓ、上記ステップ５５６で算出されたハンドル振動の大きさＶ_ｈ、上記ステップ５５８で算出された重み係数ａ_ｓ、上記ステップ５６０で算出された重み係数ａ_ｈ、及び上記ステップ４５２で算出された重み係数ｂを用いて、上記（５）式より、乗り心地評価値を算出する。

そして、ステップ１１４において、上記ステップ４５４で算出された乗り心地評価値を表示装置３０に表示させて、評価処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置によれば、フロア振動の大きさと車室音の大きさとの比に応じて変化させたハンドル振動の重み係数、シート振動の重み係数、及び車室音の重み係数の各々を、ハンドル振動の大きさ、シート振動の大きさ、及び車室音の大きさの各々に乗じて、重み付けされたハンドル振動の大きさ、重み付けされたシート振動の大きさ、及び重み付けされた車室音の大きさに基づいて、乗り心地を評価するため、音、ハンドル振動、及びシート振動に対する人間の感覚特性を考慮して、乗員が体感する乗り心地を高精度に評価することができる。

また、ドライバは、乗員と異なり、ハンドルからの振動入力に対しても敏感であることを考慮して、振動の評価量として、シートとハンドルからの振動を用いることにより、より細かな評価が可能となり乗り心地評価の精度が向上する。

なお、上記の実施の形態では、フロア及びシートの振動を検出するために、上下の加速度のみを検出して、それぞれの振動の大きさを求める場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、前後と左右の加速度を検出し、それぞれＩＳＯ２６３１−１に示されている前後と左右方向の人の振動感受特性フィルタを適用して、各方向のパワースペクトラムの帯域積分値のベクトル和を評価量Ｖ、Ｖ_ｓ、Ｖ_ｈとしてもよい。

また、コンピュータの機能として等感度特性フィルタと聴覚特性フィルタとを備えた場合を例に説明したが、これらのフィルタは必須の構成ではないため、等感度特性フィルタ及び聴覚特性フィルタの機能を備えない構成としてもよい。

本発明の第１の実施の形態に係る乗り心地評価装置の構成を示す概略図である。 音のＡ特性フィルタを示すグラフである。 車室音のパワースペクトル密度を示すグラフである。 人間のフロア振動の感覚特性を示すグラフである。 フロア振動のパワースペクトル密度を示すグラフである。 車室音の大きさの各々について、フロア振動の大きさと乗り心地評価値との関係を示すグラフである。 車室音の大きさとフロア振動の重み係数との関係を示すグラフである。 車室音の大きさと切片との関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る乗り心地評価装置のコンピュータにおける評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の手法による評価結果と官能評価実験による評価結果とを示すグラフである。 本発明の第２の実施の形態における車室音の大きさとフロア振動の重み係数との関係を示すグラフである。 本発明の第３の実施の形態に係る乗り心地評価装置のコンピュータにおける評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置の構成を示す概略図である。 重み係数ａ、ｂと、フロア振動の大きさに対する車室音の大きさの比との関係を示すグラフである。 本発明の第４の実施の形態に係る乗り心地評価装置のコンピュータにおける評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置の構成を示す概略図である。 皮膚の触覚受容器の閾値特性を示すグラフである。 掌の等感度特性フィルタを示すグラフである。 シート振動の重み係数と、フロア振動の大きさに対する車室音の大きさの比と、シート振動の大きさに対するハンドル振動の大きさの比との関係を示すグラフである。 ハンドル振動の重み係数と、フロア振動の大きさに対する車室音の大きさの比と、シート振動の大きさに対するハンドル振動の大きさの比との関係を示すグラフである。 重み係数ｂと、フロア振動の大きさに対する車室音の大きさの比との関係を示すグラフである。 本発明の第５の実施の形態に係る乗り心地評価装置のコンピュータにおける評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１０、４１０、５１０ 乗り心地評価装置
１２ 騒音計
１８ 音演算部
２０、５２０、５３０ 振動加速度センサ
２６、４２７、５２７ 振動演算部
２８、４２８、５２８ 乗り心地心地評価演算部
３０ 表示装置
３２、４３２、５３２ コンピュータ

Claims (8)

1. 車両の振動の大きさを検出する振動検出手段と、
   前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段と、
   前記振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記音検出手段によって検出された音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を乗じた値に基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段と、
   を含む評価装置。
2. 前記評価手段は、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさに前記重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさが大きくなるほど乗り心地が悪くなることを示すように変化させた値とに基づいて、前記乗り心地を評価する請求項１記載の評価装置。
3. 車両の振動の大きさを検出する振動検出手段と、
   前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段と、
   前記振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記振動検出手段によって検出された振動の大きさと前記音検出手段によって検出された音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさに、前記振動の大きさと前記音の大きさとの比に応じて変化させた第２の重み係数を乗じた値とに基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段と、
   を含む評価装置。
4. 前記第１の重み係数を、前記振動の大きさが小さく、かつ、前記音の大きさが大きいほど０に近づくように変化させ、
   前記第２の重み係数を、前記振動の大きさが大きく、かつ、前記音の大きさが小さいほど０に近づくように変化させた請求項３記載の評価装置。
5. 前記第１の重み係数と前記第２の重み係数との和を１とする請求項３又は４記載の評価装置。
6. 前記振動の大きさを、前記振動のパワースペクトル密度又はパワースペクトルに基づいて表し、
   前記音の大きさを、前記音のパワースペクトル密度又はパワースペクトルに基づいて表した請求項１〜請求項５の何れか１項記載の評価装置。
7. コンピュータを、
   車両の振動の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記車両の室内の音の大きさを検出する音検出手段によって検出された音の大きさが大きいほど絶対値が小さくなるように変化させた重み係数を乗じた値に基づいて、車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段
   として機能させるためのプログラム。
8. コンピュータを、
   車両の振動の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさに、前記車両の室内の音の大きさを検出する振動検出手段によって検出された振動の大きさと前記音検出手段によって検出された音の大きさとの比に応じて変化させた第１の重み係数を乗じた値と、前記音検出手段によって検出された音の大きさに、前記振動の大きさと前記音の大きさとの比に応じて変化させた第２の重み係数を乗じた値とに基づいて、前記車両の乗員が体感する乗り心地を評価する評価手段
   として機能させるためのプログラム。

Images