JP2013166555A - ライダー特性判定装置およびそれを備えた鞍乗り型車両 - Google Patents

ライダー特性判定装置およびそれを備えた鞍乗り型車両 Download PDF

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Abstract

【課題】鞍乗り型車両を操縦するライダーの特性を判定することができるライダー特性判定装置およびそれを備えた鞍乗り型車両を提供する。
【解決手段】
ライダーの特性を、ライダーが鞍乗り型車両を操縦した結果として現れる鞍乗り型車両の旋回運動から判定するので、ライダーの個別の操縦や操作に関わらず安定した特性判定を行うことができる。さらに、鞍乗り型車両の操向角に影響を及ぼすロール方向、ピッチ方向、キャスタ角の少なくともいずれか1つ以上の車両状態量を基に車両の旋回性得点を算出するので、鞍乗り型車両の旋回特性を適切に評価することができる。
【選択図】図2

Description

本発明は、ライダーが鞍乗り型車両を操縦する特性を判定するライダー特性判定装置およびそれを備えた鞍乗り型車両に関する。
従来、車両を操縦する操作者の特性判定装置は4輪車のドライバを対象としたものであった。4輪車のドライバを対象とした特性判定技術として、操舵角度の時間的変化を基に得点化した特性判定がある。4輪車の場合、操向角はドライバによるステアリング操作量に支配されるので、操舵角度のみを用いてドライバの特性判定が行われている。
(1)特許文献1の技術
特許文献1に記載の特性判定装置では、ドライバのステアリング操作量を検出して、カーブ中の操舵の予測操舵成分から3種類の操舵状態、すなわち右操舵、左操舵、操舵角維持のいずれの状態かを検出する。検出された操舵状態の数によって、ドライバのステアリングの操舵特性を判定し、その特性に応じて車両の制御を変更する車両用運転支援装置が開示されている。
(2)特許文献2の技術
特許文献2に記載の特性判定装置では、ステアリング操作ならびに車速、車両のヨーレートを検出し、前後輪速差とカウンタステアに相当する逆操舵角との相関関係から求める車両姿勢立直し特性と、ヨーレートと旋回中の最大操舵角との相関関係から求める曲路走破特性と、車速と最大操舵角との相関関係から求める高速走行対応特性を判定する。これら判定された特性に応じて、車両の制御を変更する運転特性検出装置及び車両運動制御装置が開示されている。
(3)特許文献3の技術
特許文献3に記載の特性判定装置では、操舵角、車速、ヨーレート、スロットル操作、ブレーキ操作を検出し、これらの検出値から車両の目標軌跡と実軌跡を求め、その差をもって運転技量を判定する運転技量推定装置が開示されている。
特開2006−232172号公報 特許第3269296号 特許第3516986号
しかしながら、特許文献1、2および3に記載の技術の場合、車両の操向角がステアリング操作のみ影響を受けることを仮定としているので、操向角がステアリング操作の他に他の回転角方向の影響を大きく受ける鞍乗り型車両では、操縦特性の適切な評価をすることができない。
このように、特許文献1〜3に記載の技術は、車両の操向角が操舵角のみに影響を受けることを前提としている。これは、上述した特許文献は、主に4輪車両のドライバを対象としており、4輪車両においては車両の操向角はドライバのステアリング操作にほぼ支配されると考えることができるためである。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、鞍乗り型車両を操縦するライダーの操縦特性を精度よく判定することができるライダー特性判定装置およびそれを備えた鞍乗り型車両を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明は次のような構成をとる。
すなわち、請求項1に記載の発明に係るライダー特性判定装置は、鞍乗り型車両を操縦するライダーの操縦特性を判定するライダー特性判定装置であって、鞍乗り型車両が旋回運動した区間を判別する旋回運動判別部と、鞍乗り型車両のロールレート、ロール角度、ピッチレート、ピッチ角度、およびキャスタ角度のうち少なくとも1つを検出する車両状態検出器と、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記車両状態検出器にて検出された検出値を予め定められた閾値周波数よりも低い低周波数帯域成分である予測成分を分離する成分分離部と、鞍乗り型車両の旋回特性を判定する旋回特性判定部とを備え、前記旋回特性判定部は、前記車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された予測成分を基に、鞍乗り型車両の旋回性得点を算出する旋回性得点算出部とを備えるライダー特性判定装置である。
本発明に係るライダー特性判定装置によれば、旋回運動判別部は、鞍乗り型車両が旋回運動した旋回運動区間を判別する。ライダー特性判定装置は、鞍乗り型車両のロールレート、ロール角度、ピッチレート、ピッチ角度、およびキャスタ角度のうち少なくとも1つを検出する車両状態検出器を備えるので、鞍乗り型車両のロール方向、ピッチ方向、またはキャスタ角度の車両状態量を検出することができる。
成分分離部では、車両状態検出器にて検出されたデータを予め定められた閾値周波数よりも低い低周波数帯域成分である予測成分を分離する。また、旋回特性判定部は、鞍乗り型車両の旋回特性を判定する。さらに、旋回特性判定部は、車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された予測成分を基に、鞍乗り型車両の旋回性得点を算出する旋回性得点算出部を有する。
このように、ライダーの操縦特性を、ライダーが鞍乗り型車両を操縦した結果として現れる鞍乗り型車両の旋回運動から判定するので、どのようなライダーに対しても安定した特性判定を行うことができる。さらに、鞍乗り型車両の操向角に影響を及ぼすロール方向、ピッチ方向、キャスタ角の少なくともいずれか1つの車両状態量を基に車両の旋回性得点を算出するので、鞍乗り型車両の旋回特性を適切に評価することができる。また、車両状態検出器にて検出された車両状態量が閾値周波数を境に予測成分が分離され、予測成分を基に旋回車両の旋回性得点が算出されるので、適切に車両の旋回性の評価を行うことができる。
また、鞍乗り型車両の車両安定特性を判定する車両安定特性判定部を備えることが好ましい。成分分離部は、車両状態検出器にて検出されたデータを予め定められた閾値周波数よりも高い高周波数帯域成分である修正成分と予測成分とに分離する。さらに、車両安定特性判定部は、車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された修正成分と予測成分との比率を基に、鞍乗り型車両の車両安定性得点を算出する車両安定性得点算出部を有する。車両状態検出器にて検出された車両状態量が閾値周波数を境に修正成分と予測成分とに分離され、それらの比率から車両安定性得点を算出するので、車両の旋回の大きさに関わらない車両安定性の評価を行うことができる。
このように、車両安定性得点および旋回性得点を算出することで、ライダーの操縦特性を定量的に判定することができる。また、ライダーの操縦特性を車両安定性と旋回性の2つの基準で判定するので、特性の誤判定を防ぐことができ、精度よくライダーの特性を判定することができる。
また、ヨーレートおよびヨー角度のうち少なくとも1つを検出する別の車両状態検出器を備えてもよい。車両状態検出器および別の車両状態検出器のうち少なくとも1つにて検出された車両状態量が閾値周波数を境に修正成分と予測成分とに分離され、それらの比率から車両安定性得点を算出するので、車両の旋回の大きさに関わらない車両安定性の評価を行うことができる。
上述した発明において、前記旋回運動判別部は、ヨーレート、ヨー角度、ロールレート、ロール角度、ステアリング角度およびGPS軌跡のうち少なくとも1つに基づいて鞍乗り型車両が旋回運動した区間を判別することが好ましい。これによれば、旋回運動した区間を正確に判別することができる。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部は、前記車両安定性得点を前記車両安定特性の判定基準値と比較することで前記車両安定特性を判定する車両安定性得点比較部を有し、前記旋回特性判定部は、前記旋回性得点を前記旋回特性の判定基準値と比較することで前記旋回特性を判定する旋回性得点比較部を有することが好ましい。
これによれば、車両安定特性判定部は車両安定性得点比較部を有する。車両安定性得点比較部は、車両安定性得点を車両安定特性の判定基準値と比較することで鞍乗り型車両の安定特性を判定する。また、旋回特性判定部は旋回性得点比較部を有する。旋回性得点比較部は、旋回性得点を旋回特性の判定基準値と比較することで鞍乗り型車両の旋回特性を判定する。これより、車両安定性得点および旋回性得点をそれぞれの判定基準値と比較することで、車両安定性および旋回性におけるライダーの操縦特性をランクづけすることができる。
上述した発明において、前記車両安定性得点算出部は、前記車両状態検出器および前記別の車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された修正成分と予測成分との比率を基に、前記車両安定性得点を算出することが好ましい。
これによれば、車両安定性得点算出部は、車両状態検出器および前記別の車両状態検出器の検出値が成分分離部によって分離された修正成分と予測成分との比率を基に、鞍乗り型車両の車両安定性得点を算出する。車両安定性得点が、操向角の変化を表すヨー方向の車両状態量に加え、ロール方向、ピッチ方向、キャスタ角の少なくともいずれか1つの車両状態量も修正成分と予測成分とに分離して、それらの比率を基に算出されるので、より精度が高くなる。
これより、安定特性の判定に、ヨー方向、ロール方向、ピッチ方向、キャスタ角の少なくともいずれか1つの車両状態量を修正成分と予測成分とに分離して、それらの比率を基に判定するので、鞍乗り型車両の車両安定性の特性をより精度高く判定することができる。
上述した発明において、ステアリング角度を検出するステアリング角度センサを備え、
前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記ステアリング角度センサにて検出された検出値を修正成分と予測成分とに分離し、前記旋回性得点算出部は、前記車両状態検出器および前記ステアリング角度センサの検出値が前記成分分離部にて分離された予測成分を基に、前記旋回性得点を算出することが好ましい。
これによれば、ライダー特性判定装置は、ステアリング角度センサを備えるのでステアリング角度を検出することができる。検出されたステアリング角度は、成分分離部にて修正成分と予測成分に分離される。旋回性得点算出部は、車両状態検出器とステアリング角度センサとにより検出された検出値の予測成分を基に旋回車両の旋回性得点を算出するので、より精度高く旋回特性を判定することができる。
上述した発明において、鞍乗り型車両の車速を検出する車速センサを備え、前記旋回性得点算出部は、前記車両状態検出器の検出値が前記成分分離部にて分離された予測成分と前記車速センサにより検出された車速とを基に前記旋回性得点を算出することが好ましい。
これによれば、ライダー特性判定装置は、車速センサを備えるので鞍乗り型車両の車速を検出することができる。旋回性得点算出部は、車両状態検出器より検出された検出値の予測成分と車速センサにより検出された車速を基に旋回車両の旋回性得点を算出する。旋回特性を判定する要素として車速を採用することで、旋回特性の判定に車速を反映させることができ、より精度高く旋回特性を判定することができる。
上述した発明において、鞍乗り型車両が走行したカーブの曲率の大きさを推定するカーブサイズ推定部とを備え、前記車両安定特性判定部は、前記車両安定性得点を前記カーブの曲率の大きさに応じて補正する第1カーブサイズ補正部を有し、前記旋回特性判定部は、前記旋回性得点を前記カーブの曲率の大きさに応じて補正する第2カーブサイズ補正部を有することが好ましい。
これによれば、カーブサイズ推定部は、鞍乗り型車両が走行するカーブの曲率の大きさを推定する。車両安定特性判定部が有する第1カーブサイズ補正部は、車両安定性得点を推定されたカーブの曲率の大きさに応じて補正する。旋回特性判定部が有する第2カーブサイズ補正部は、旋回性得点を推定されたカーブの曲率の大きさに応じて補正する。推定されたカーブの曲率の大きさによって、車両安定性得点および旋回性得点が補正されることで、曲率の大きさによる影響を低減したライダーの特性判定をすることができる。曲率が異なるカーブで算出された車両安定性得点および旋回性得点であっても、それぞれのカーブで算出された得点の比較をすることができる。
上述した発明において、鞍乗り型車両が走行する路面状態を推定する路面状態推定部を備え、前記車両安定特性判定部は、推定された前記路面状態に応じて前記車両安定性得点を補正する第1路面状態補正部を有し、前記旋回特性判定部は、推定された前記路面状態に応じて前記旋回性得点を補正する第2路面状態補正部を有することが好ましい。
これによれば、路面状態推定部は、鞍乗り型車両が走行する路面状態を推定する。車両安定特性判定部が有する第1路面状態補正部は、推定された前記路面状態に応じて車両安定性得点を補正する。旋回特性判定部が有する第2路面状態補正部は、推定された路面状態に応じて旋回性得点を補正する。路面状態によって車両安定性得点および旋回性得点が補正されることで、路面状態による影響を低減したライダーの特性判定をすることができる。異なる路面状態で算出された車両安定性得点および旋回性得点であっても、それぞれの路面状態で算出された得点の比較をすることができる。
上述した発明において、前記車両安定性得点および前記車両旋回性得点を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する総合特性判定部を備えることが好ましい。
これによれば、総合特性判定部が車両安定性得点、車両旋回性得点の2種類の基準の異なる得点を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する。複数の基準で判定されるライダーの特性を1つの基準に統合して評価されるので、異なる個人間、または同一個人内での特性の比較を容易に行うことができる。
上述した発明において、過去および現在の前記車両安定性得点および前記旋回性得点を蓄積するデータベースと、前記データベースの情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める特性推移算出部を備えることが好ましい。
これによれば、データベースに過去および現在のライダーの車両安定性得点、旋回性得点が蓄積される。特性推移算出部は、データベースに蓄積された情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める。過去の情報を用いてライダーの特性の推移を求めることで、現在の特性情報だけではなく、過去から現在に至るまでのライダーの特性の変化を知ることができる。
上述した発明において、前記車両安定性得点および前記旋回性得点を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーのいずれかに分類する特性分類部を備えることが好ましい。
これによれば、特性分類部が、車両安定性得点および旋回性得点を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーに分類するので、ライダーは自分の操縦特性の傾向を知ることができる。
上述した発明において、ライダーの頭部または眼球のピッチレート、ピッチ角度、ヨーレートおよびヨー角度の少なくとも1つを検出するライダー運動検出部と、ライダーの頭部安定特性を判定する頭部安定特性判定部とを備え、前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記ライダー運動検出部にて検出された検出値を修正成分と予測成分とに分離し、前記頭部安定特性判定部は、前記ライダー運動検出部の検出値が前記成分分離部により分離された修正成分と予測成分との比率を基に、ライダーの頭部安定性得点を算出する頭部安定得点算出部を有することが好ましい。
これによれば、ライダー特性判定装置は、ライダー運動検出部を備えるのでライダーの頭部または眼球のピッチレート、ピッチ角度、ヨーレートおよびヨー角度の少なくとも1つを検出することができる。成分分離部は、旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、ライダー運動検出部にて検出された検出値を修正成分と予測成分とに分離する。頭部安定特性判定部は、ライダーの頭部の安定特性を判定する。さらに、頭部安定特性判定部は、ライダー運動検出部の検出値が成分分離部により分離された修正成分と予測成分との比率を基に、ライダーの頭部安定得点を算出する頭部安定得点算出部を有する。
ライダーの頭部安定特性を判定することで、ライダーの頭部が安定して、周囲の状況が把握できているかどうかも特性判定の基準とすることができる。車両安定特性と旋回特性とに加え、さらに頭部安定特性も判定することで、誤判定を防ぎライダーの操縦特性を精度よく判定することができる。このように、車両安定性得点および旋回性得点に加えて頭部安定性得点を算出することで、ライダーの操縦特性を定量的により精度高く判定することができる。
上述した発明において、前記頭部安定特性判定部は、前記頭部安定性得点を前記頭部安定特性の判定基準値と比較することでライダ―の前記頭部安定特性を判定する頭部安定性得点比較部を有することが好ましい。
これによれば、頭部安定特性判定部は頭部安定性得点比較部を有する。頭部安定性得点比較部は、頭部安定性得点を頭部安定特性の判定基準値と比較することでライダ―の頭部安定特性を判定する。このように、頭部安定性得点を頭部安定性特性の判定基準値と比較することで、頭部安定性におけるライダーの操縦特性をランクづけすることができる。
上述した発明において、前記車両安定性得点、前記車両旋回性得点および前記頭部安定性得点のうち2つ以上を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する総合特性判定部を備えることが好ましい。
これによれば、総合特性判定部が車両安定性得点、車両旋回性得点および頭部安定性得点の3種類の基準の異なる得点のうち2つ以上を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する。複数の基準で判定されるライダーの特性を1つの基準に統合して評価されるので、異なる個人間、または同一個人内での特性の比較を容易に行うことができる。
上述した発明において、過去および現在の前記車両安定性得点、前記旋回性得点、および前記頭部安定性得点を蓄積するデータベースと、前記データベースの情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める特性推移算出部を備えることが好ましい。
これによれば、データベースに過去および現在のライダーの車両安定性得点、旋回性得点、および頭部安定性得点が蓄積される。特性推移算出部は、データベースに蓄積された情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める。過去の情報を用いてライダーの特性の推移を求めることで、現在の特性情報だけではなく、過去から現在に至るまでのライダーの特性の変化を知ることができる。
上述した発明において、前記車両安定性得点、前記旋回性得点および前記頭部安定性得点のうち2つ以上を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーのいずれかに分類する特性分類部を備えることが好ましい。
これによれば、特性分類部が、車両安定性得点、旋回性得点、および頭部安定性得点のうち2つ以上を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーに分類するので、ライダーは自分の操縦特性の傾向を知ることができる。
また、本発明は、請求項1から16のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置を備える鞍乗り型車両である。この発明に係る鞍乗り型車両によれば、ライダーの操縦特性を好適に判定することができる。
また、本発明は上記実施態様に限らず以下の構成要素をさらに加えて構成してもよい。
上述した発明において、前記特性推移算出部の算出結果を基に、ライダーの操縦特性の上達度を予め定められた複数のカテゴリーのいずれかに分類する上達度分類部を備えることが好ましい。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部および前記旋回特性判定部の判定結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。
これによれば、特性提示器が、車両安定特性判定部および旋回特性判定部の判定結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する。各判定結果をライダーに対して提示することができるので、ライダーの操縦特性が明確になり、ライダーに対して操縦技能の向上につながる情報を提供することができる。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部および前記頭部安定特性判定部の判定結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部および前記総合特性判定部の判定結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。また、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部、前記頭部安定特性判定部および前記総合特性判定部の判定結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部および前記特性分類部の判定結果または分類結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。また、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部、前記頭部安定特性判定部および前記特性分類部の判定結果または分類結果のうち少なくとも1つをライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。
上述した発明において、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部および前記上達度分類部の判定結果または分類結果のうち少なくとも1つを、ライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。また、前記車両安定特性判定部、前記旋回特性判定部、前記頭部安定特性判定部および前記上達度分類部の判定結果または分類結果のうち少なくとも1つを、ライダーの視覚、聴覚、触覚のうち少なくとも1つの感覚器に対して提示する特性提示器を備えることが好ましい。
上述した発明において、前記頭部安定特性判定部は、前記頭部安定性得点を前記カーブの曲率の大きさに応じて補正する第3カーブサイズ補正部を有することが好ましい。
上述した発明において、前記頭部安定特性判定部は、推定された前記路面状態に応じて前記旋回性得点を補正する第3路面状態補正部を有することが好ましい。
ここで、「鞍乗り型車両」とは、操作者が鞍状のものにまたがった状態で乗車可能な車両のほかに、足をそろえて乗車可能なスクータ型の車両も含む。
この発明に係るライダー特性判定装置によれば、ライダーの特性を、ライダーが鞍乗り型車両を操縦した結果として現れる鞍乗り型車両の旋回運動から判定するので、ライダーの個別の操縦や操作に関わらず安定した特性判定を行うことができる。
さらに、鞍乗り型車両の操向角に影響を及ぼすロール方向、ピッチ方向、キャスタ角の少なくともいずれか1つの車両状態量を基に車両の旋回性得点を算出するので、鞍乗り型車両の旋回特性を適切に評価することができる。また、車両状態検出器にて検出された車両状態量を閾値周波数を境に予測成分を分離して、予測成分を基に旋回車両の旋回性得点が算出されるので、適切に車両の旋回性の評価を行うことができる。
実施例に係るライダー特性判定装置を備えた自動二輪車の概略構成を示す側面図である。 実施例に係るライダー特性判定装置の構成を示す機能ブロック図である。 実施例に係る旋回運動判定を説明するグラフ図である。 実施例に係る検出値の成分分離を説明するグラフ図である。 実施例に係る車両安定特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。 実施例に係る低周波数帯域成分を示すグラフ図である。 実施例に係る高周波帯域成分を示すグラフ図である。 実施例に係る旋回特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。 実施例に係る低周波数帯域成分を示すグラフ図である。 実施例に係るカーブサイズ補正前のカーブ曲率と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。 実施例に係るカーブサイズ補正されたカーブ曲率と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。 実施例に係る補正前の路面摩擦係数と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。 実施例に係る補正後の路面摩擦係数と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。 実施例に係る頭部安定特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。 実施例に係る頭部ピッチレートの低周波数帯域成分を示すグラフ図である。 実施例に係る頭部ピッチレートの高周波数帯域成分を示すグラフ図である。 実施例に係るライダー別の総合特性得点を示す図である。 実施例に係る各種得点により分類される特性分類表を示す図である。 実施例に係る特性推移を算出するグラフ図である。 実施例に係るライダーの上達度を示す説明図である。 実施例に係る特性判定のフローチャート図である。 変形例に係る特性判定のフローチャート図である。 変形例に係る特性判定のフローチャート図である。 変形例に係る特性判定のフローチャート図である。 変形例に係る旋回運動判定を説明するグラフ図である。 変形例に係るGPS軌跡による旋回運動判定を説明する説明図である。 変形例に係るGPS軌跡による旋回運動判定を説明するグラフ図である。 変形例に係る特性推移を示す分布図である。 変形例に係る特性推移を示す分布図である。 変形例に係る特性推移を示す分布図である。
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
ここでは、実施例に係るライダー特性判定装置を備える鞍乗り型車両として、自動二輪車を例に挙げて説明する。なお、以下の説明で、前後および左右とは自動二輪車の走行方向を基準としている。
1.自動二輪車の概略構成
図1は、本実施例に係るライダー特性判定装置を備えた自動二輪車の概略構成を示す側面図である。自動二輪車1はメインフレーム2を備えている。メインフレーム2の前端上部にはヘッドパイプ3が設けられている。ヘッドパイプ3にはステアリングシャフト4が挿通されている。ステアリングシャフト4の上端部にはハンドル5が連結されている。ハンドル5の右側には、ブレーキレバー(図示省略)が配置されている。
ステアリングシャフト4の下端部には一対の伸縮可能なフロントフォーク7が連結されている。これより、ハンドル5の回転操作によってフロントフォーク7が揺動する。フロントフォーク7の下端部には前輪8が回転可能に取り付けられている。フロントフォーク7の伸縮により前輪8の振動が吸収される。また、フロントフォーク7の下端部にはブレーキ10が取り付けられ、ブレーキレバーの操作により前輪8の回転を制動する。前輪8の上部には、前輪カバー11がフロントフォーク7に固定されている。
メインフレーム2の上部には、燃料タンク15とシート16とが前後に並んで保持されている。燃料タンク15の下方にあたる位置には、エンジン17と変速機18とがメインフレーム2に保持されている。変速機18は、エンジン17で発生した動力を出力するドライブ軸19を備えている。ドライブ軸19にはドライブスプロケット20が連結されている。
メインフレーム2の下部後側にはスイングアーム21が揺動可能に支持されている。スイングアーム21の後端部には、ドリブンスプロケット22および後輪23が回転可能に支持されている。ドライブスプロケット20とドリブンスプロケット22との間には、チェーン24が懸架されている。エンジン17で発生した動力は、変速機18、ドライブ軸19、ドライブスプロケット20、チェーン24およびドリブンスプロケット22を介して後輪23に伝達される。また、シート16の下部には、自動二輪車1の各部の動作を制御するECU(Electronic Control Unit;電子制御ユニット)25が設けられている。
2.ライダー特性判定装置の構成
次に図1および図2を参照しながらライダー特性判定装置31の構成を説明する。図2は、ライダー特性判定装置の構成を示す機能ブロック図である。ライダー特性判定装置31は、判定制御部32と、ジャイロスコープ33と、ステアリング角度センサ34と、ストロークセンサ35と、前輪8に設けられた車輪速センサ36と、ヘルメット37に設けられたジャイロスコープ38および無線発信機39と、無線受信機40と、モニタ41と、カーブサイズ推定部43と、路面状態推定部47とを有する。
判定制御部32は、ライダーの操縦特性を判定する。詳細については、後述する。ジャイロスコープ33は、燃料タンク15上に配置されている。ジャイロスコープ33は自動二輪車1のヨー、ロール、およびピッチの3軸方向の角速度および角度を検出する。すなわち、自動二輪車1のヨーレート、ヨー角度、ロールレート、ロール角度、ピッチレート、およびピッチ角度を検出する。これら3軸の角速度および角度の検出値は、ジャイロスコープ33から判定制御部32へ送られる。ジャイロスコープ33は本発明における車両状態検出器および別の車両状態検出器に相当する。
ステアリング角度センサ34は、フロントフォーク7の上端に設けられ、ステアリングシャフト4の回転角であるステアリング角度を検出する。ステアリング角度の検出値はステアリング角度センサ34より判定制御部32へ送られる。
ストロークセンサ35は、フロントフォーク7に設けられ、フロントフォーク7の伸縮量を検出する。さらにこの伸縮量を基にフロントフォーク7のキャスタ角を算出する。算出されたキャスタ角はストロークセンサ35より判定制御部32へ出力する。フロントフォーク7が油圧式のサスペンションで伸縮する場合は、ストロークセンサ7は、サスペンションの油圧を検出することでキャスタ角を算出してもよい。ストロークセンサ7は、本発明における車両状態検出器に相当する。
車輪速センサ36は、前輪8の回転速度を検出する。さらに、この回転速度を基に自動二輪車1の車速を算出する。算出された車速は車輪速センサ36より判定制御部32へ出力される。
カーブを曲がる際に、ライダーが自動二輪車1のハンドル5を操舵すると、自動二輪車1のヨー角度、ヨーレートおよびステアリング角度が変化する。また、ライダーが自動二輪車1の車体をカーブの中心方向に傾けると、自動二輪車1のロール角度およびロールレートが変化する。また、カーブに入る前またはカーブ走行中にライダーがブレーキレバーを操作して自動二輪車1が減速すると、フロントフォーク7が縮む。このフロントフォーク7の縮みにより、自動二輪車1のピッチ角度、ピッチレート、およびキャスタ角度が変化する。
自動二輪車1のこれら、ヨー角度、ヨーレート、ロール角度、ロールレート、ピッチ角度、ピッチレート、キャスタ角度、ステアリング角度、および車速を車両状態量と呼ぶ。
ジャイロスコープ38は、ヘルメット37のピッチレートを検出する。つまり、ライダーの頭部のピッチレートを検出することで、ライダーの操縦中の頭部位置の変動を検出することができる。ライダーの頭部のピッチレートの検出値は、ジャイロスコープ38から無線発信機39に送られ、無線発信機39により自動二輪車1に発信される。発信されたライダーの頭部のピッチレートの検出値は、自動二輪車1に設けられた無線受信器40に受信され、無線受信器40から判定制御部32へ送られる。本実施例では、ライダーの頭部のピッチレートを検出するが、ピッチ角度、ヨーレート、ヨー角度でもよい。ライダーの頭部のこれら、ピッチレート、ピッチ角度、ヨーレートおよびヨー角度を頭部運動量と呼ぶ。
モニタ41は、メインフレーム2の前端部に設けられ、判定制御部32により判定されたライダーの操縦特性をライダーに表示するものである。モニタ41は、操縦特性以外にも、道路情報やECU25からの自動二輪車1に関する様々な情報がライダーに提供される。モニタ41は、本発明における特性提示器に相当する。
カーブサイズ推定部44は、自動二輪車1が走行したカーブのカーブサイズを推定する。カーブサイズ推定部44は、自動二輪車1の位置を測定するGPS(Global Positioning System;グローバル・ポジショニング・システム)44と、自動二輪車1の走行位置の履歴を保管するメモリ45と、メモリ45に保管された走行履歴を基に自動二輪車1が走行した軌跡を算出してカーブサイズを推定する軌跡算出部46とを有する。
GPS44は、燃料タンク15の前方に配置されている。メモリ45および軌跡算出部46は判定制御部32と別に設けてもよいし、判定制御部32の内部に組み込んでもよい。軌跡算出部46は、メモリ45に保管された旋回走行中のGPSの軌跡を基に、この軌跡が描く多角形の外接円の半径を算出する。これより、自動二輪車1が走行したカーブのカーブ曲率を算出することができ、カーブサイズを推定することができる。算出されたカーブ曲率は判定制御部32へ送られる。このカーブ曲率の算出方法は一例であるので、他の方法によりカーブサイズを推定してもよい。
路面状態推定部47は、自動二輪車両1の前方の路面を撮影するカメラ48と、カメラ48により撮影された路面画像から路面状態を画像認識し、路面の摩擦係数μを推定する画像処理部49とを有する。カメラ48は前輪カバー11の前端部に配置されている。画像処理部49は判定制御部32と別に設けてもよいし、判定制御部32の内部に組み込んでもよい。
画像処理部49は、カメラ48により撮影された路面画像が濡れているか、乾燥しているか、降雪しているか、オンロードであるか、オフロードであるかを画像認識する。画像認識したそれぞれの路面状態に対応して予め定められた摩擦係数μがそれぞれの路面状態に対して設定される。設定された摩擦係数μは判定制御部32へ送られる。このようにして、路面の摩擦係数μが推定されるが他の方法により推定されてもよい。例えば、タイヤの振動を計測することで路面の摩擦係数μを推定してもよい。
3.判定制御部の構成
次に、判定制御部32の構成について詳細に説明する。
図2に示すように、判定制御部32の入力には、ジャイロスコープ33、ステアリング角度センサ34、ストロークセンサ35、車輪速センサ36、無線発信機39および無線受信機40を介してジャイロスコープ38、カーブサイズ推定部43、路面状態推定部47が接続される。判定制御部32の出力には、モニタ41が接続される。
判定制御部32は、メモリ51、旋回運動判別部52、成分分離部53、車両安定特性判定部54、旋回特性判定部55、頭部安定特性判定部56、総合特性判定部57、特性分類部58、データベース部59、特性推移算出部60、上達度分類部61とを有する。
判定制御部32に入力される車両状態量およびライダーの頭部のピッチレート検出値はメモリ51に時系列にそれぞれ保管される。
3.1 旋回運動判別
旋回運動判別部52では、自動二輪車1がライダーの特性判定の対象となる旋回運動を実施したかどうかを判別する。ここで、旋回運動とは、自動二輪車1のヨーレートがある一定の値以上であり、かつ、ある一定の時間以上持続した場合をいう。上記の条件が満たされない場合、旋回運動判別部52は、自動二輪車1が旋回運動を実施したとは判別しない。
図3を参照する。図3は、旋回運動判別部52が旋回運動を判別する説明図である。旋回運動判別部52は、ジャイロスコープ33より入力されるヨーレートの検出値の絶対値から、旋回運動区間Yを判別する。すなわち、旋回運動判別部52は、自動二輪車1のヨーレートの検出値の絶対値が閾値Xを超えた時点から再び閾値Xを下回る時点までの区間であり、かつ、その区間の持続時間が最低持続時間Ymin以上であれば、その区間を旋回運動区間Yと判別する。
自動二輪車1のヨーレートの検出値が閾値Xを超えた時点から再び閾値Xを下回る時点までの区間が最低持続時間Yminに満たない場合、旋回運動判別部52は、この区間を旋回運動区間と判別しない。閾値Xの値は、自動二輪車1の車種により適宜設定すればよい。また、上述したのは、ヨーレートを用いて旋回運動区間Yを判別する方法であったが、ヨー角度を用いて旋回運動区間Yを判別してもよい。ヨー角度を用いて旋回運動区間Yを判別する場合は、角度データを時間微分等によりヨーレートデータに変換した後、上述のように旋回運動区間Yを判別することができる。
図5を参照する。図5は、車両安定特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。旋回運動判別部52が旋回運動区間Yを判別すると、旋回運動区間Y中にメモリ51に保管された各車両状態量の検出値が成分分離部53へ送られる。成分分離部53はローパスフィルタ65とバンドパスフィルタ66とで構成される。成分分離部53へ入力された各検出値は、ローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66でフィルタ処理が実施される。
図4を参照して各検出値の成分分離を説明する。図4は検出値の成分分離を説明するグラフ図である。成分分離部53にて成分分離可能な車両状態量として、ヨーレート、ヨー角度、ロールレート、ロール角度、ピッチレート、ピッチ角度、ステアリング角度、キャスタ角度が挙げられる。また、成分分離部53にて成分分離可能な頭部運動量として、頭部ピッチレート、頭部ピッチ角度、頭部ヨーレート、頭部ヨー角度が挙げられる。ここでは、ロールレートを例に挙げてフィルタ処理による成分分離の説明をする。
成分分離部53に入力されるロールレートの全周波数帯域データ71が、ローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66にてフィルタ処理が実施される。ローパスフィルタ65では予め定められた値である閾値周波数Fc1よりも高い高周波数成分を除去する。これより、低周波数帯域成分72がローパスフィルタ65より出力される。
バンドパスフィルタ66では、閾値周波数Fc1以下の低周波数成分を除去するとともに、閾値周波数Fc2以上のノイズ成分を除去する。これより、高周波数帯域成分73がバンドパスフィルタ66より出力される。閾値周波数Fc2以上の周波数成分は、ノイズ成分であるのでライダーの特性判断に関係しない。
メモリ51に保管された各検出値の時系列データがローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66によってフィルタ処理を実施されることで、各検出値が低周波数帯域成分と高周波数帯域成分とに分離される。低周波数帯域成分と高周波数帯域成分とに分離する閾値周波数Fc1は0.2[Hz]〜5[Hz]の間の値であることが望ましい。閾値周波数Fc1は、判定したい特性に応じて設定してもよい。例えば、ライダーの特性を判定する場合には、初級者と上級者との差が最大となるように閾値周波数Fc1を設定すればよい。閾値周波数Fc2は、2[Hz]〜10[Hz]以上の値であることが望ましい。ただし、閾値周波数Fc2は閾値周波数Fc1よりも必ず大きい値でなければならない。
3.2 車両安定特性判定
車両安定特性判定部54は、車両安定性得点算出部75とカーブサイズ補正部76と路面状態補正部77と車両安定性得点比較部78とを有する。
車両安定性得点算出部75には、ローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66によりフィルタ処理された自動二輪車1の旋回運動区間Yにおける各検出値が入力される。ここでは、ヨーレート、ロールレート、ピッチレートが入力される場合を例として挙げる。
図6を参照する。図6は、旋回区間Yにおけるヨーレートの低周波数帯域g(t)を一例として図示したグラフ図である。このように閾値周波数Fc1を境に分離された各レートの低周波数帯域g(t)は、ライダーがカーブを旋回する予測成分と解釈する。また、図7に示すように、高周波数帯域f(t)は、ライダーがカーブを旋回する際に修正した修正成分と解釈する。図7は、旋回区間Yにおけるヨーレートの高周波数帯域f(t)を一例として図示したグラフ図である。
ヨーレート、ロールレート、ピッチレートのそれぞれについて、下記の(1)式により、旋回区間Yにおける各レートの予測成分および修正成分の単位時間あたりの積分値の平均値を算出する。得られたそれぞれの予測成分に対応する値を修正成分に対応する値で除した値を1つの旋回区間Yにおけるヨーレート、ロールレート、ピッチレートの安定性指標(Syaw,Sroll,pitch)とする。
Figure 2013166555
カーブに対して、滑らかな操作をライダーがすると低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量が大きく、高周波帯域f(t)の絶対値の積分量が小さい。カーブ走行中に、細かく、急激な修正操作を行うと、高周波帯域f(t)の絶対値の積分量が大きくなり、低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量がその分小さくなる。このように、低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量と高周波帯域f(t)の絶対値の積分量との比率を指標とすることで、カーブ走行中のライダーの特性を得点化することができる。
自動二輪車1の旋回運動中のヨーレート、ロールレート、ピッチレートの低周波数帯域g(t)および高周波帯域f(t)の絶対値の積分量の比率を求めることで、自動二輪車1の車両安定性指標を算出することができる。さらに、下記(2)式のように、上記3つの安定性指標(Syaw,Sroll,pitch)の重みづけ線形和である車両安定性得点Sを算出する。(2)式において、k1、k2、k3は重み係数である。また、車両安定性得点Sは重み付け線形和の他に、積、積和または条件付き確率等により算出してもよい。
Figure 2013166555
カーブサイズ補正部76は、算出された車両安定性得点Sを、カーブサイズ推定部43により推定されたカーブサイズに応じて補正する。カーブサイズ推定部43により推定されたカーブサイズはメモリ51に保管される。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間Yにおけるカーブサイズがメモリ51からカーブサイズ補正部76へ送られる。
一般にカーブ曲率が大きい程、曲がり具合がきついカーブであるので、ライダーは操縦しにくくなる。そこで、旋回したカーブごとにカーブサイズをメモリ51から読み出し、推定されたカーブサイズに応じて車両安定性得点Sを補正する。これより、異なるカーブサイズを旋回した際に得られた車両安定性得点S間でも、カーブサイズによる影響を低減しているので、比較することができる。
路面状態補正部77はカーブ補正された車両安定性得点Sを、路面状態推定部47により推定された路面状態に対応して補正する。路面状態推定部47により推定された路面状態はメモリ51に保管される。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間における路面状態がメモリ51から路面状態補正部77へ送られる。
一般に路面摩擦係数μが大きい程、前輪8および後輪23と路面との摩擦力が大きく作用するので、ライダーは自動二輪車1を操縦しやすくなる。路面摩擦係数μが小さいと、前輪8および後輪23が旋回中にスリップしやすくなるので、操縦しにくくなる。このように、車両安定性得点Sには路面摩擦係数μとある関係を有する。そこで、旋回運動区間Yの間に推定された路面状態に応じて車両安定性得点Sを補正する。これより、路面状態の影響を低減した車両安定性得点Sが算出される。
路面状態補正部77によって補正された車両安定性得点Sは、総合特性判定部57、特性分類部58、データベース部59、モニタ41および車両安定性得点比較部78へ出力される。
車両安定性得点比較部78は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された車両安定性得点Sを、予め定められた車両安定特性の基準値と比較する。これより、ライダーの車両安定特性をレベル別に判定することができる。判定された結果は、モニタ41に出力され、ライダーに表示される。ライダーは、レベル別に判定された車両安定特性を知ることで、自分の旋回運動の車両安定特性を直感的に確認することができる。
3.3 旋回特性判定
図8を参照する。図8は旋回特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。旋回特性判定部55は、旋回性得点算出部81とカーブサイズ補正部82と路面状態補正部83と旋回性得点比較部84とを有する。
旋回性得点算出部81には、ローパスフィルタ65によりフィルタ処理された自動二輪車1の旋回運動区間Yにおける各検出値が入力される。ここでは、ステアリング角度と、ロール角度と、ピッチ角度またはキャスタ角度とが入力される場合を例として挙げる。また、メモリ51から旋回性得点算出部81に自動二輪車1の旋回運動区間Yにおける車速が入力される。
図9を参照する。図9は、検出角度の低周波数帯域成分を示すグラフ図である。各角度の低周波数帯域g(t)は、ライダーがカーブを旋回する予測成分と解釈する。カーブに対して、滑らかなハンドル操作をライダーがすると低周波数帯域g(t)の絶対値量が大きい。なお、各レートの周波数分離に用いる閾値周波数fc1は、各種角度ごとに異なる値を用いてもよい。
Figure 2013166555
上記(3)式により、旋回区間Yにおける予測成分の単位時間あたりの積分値の平均値をステアリング角度と、ロール角度と、ピッチまたはキャスタ角度とのそれぞれの角度について算出する。算出された値を、ステアリング角度、ロール角度、ピッチまたはキャスタ角度の旋回性指標Tsteer、roll、pitch(caster)とする。
また、入力された旋回区間Yの車速から旋回区間Yにおける平均車速Tspeedを算出する。これら、3つの旋回性指標と平均車速の重み付け線形和を旋回性得点Tvとして下記(4)式のように算出する。(4)式において、k4、k5、k6、k7は重み係数である。また、旋回性得点Tvは重み付け線形和の他に、積、積和または条件付き確率等により算出してもよい。
Figure 2013166555
カーブサイズ補正部82は、算出された旋回性得点Tvを、カーブサイズ推定部43により推定されたカーブサイズに応じて補正する。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間Yにおけるカーブサイズがメモリ51からカーブサイズ補正部82へ送られる。また、旋回運動区間Yが判別される度にカーブサイズをメモリ51から読み出し、推定されたカーブサイズに応じて旋回性得点Tvを補正する。これより、異なるカーブサイズを旋回した際に得られた旋回性得点Tv間でも、カーブサイズによる影響を低減しているので、比較することができる。
図10を参照して、カーブサイズによる旋回性得点Tvの補正を説明する。図10は、補正前のカーブ曲率と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。予め、テストドライバーにより、曲率だけが異なる条件にて様々な曲率のカーブを旋回して、どのような旋回性得点Tvが算出されるかをサンプリングする。
次に、サンプリングされたカーブ曲率と旋回性得点Tvとの関係を算出する。図10に示す直線Pの傾きがカーブ曲率と旋回性得点Tvとの関係を示す。この傾きをゼロにする変換補正を実施することで、図11に示すように、カーブ曲率の影響を低減した旋回性得点Tvを得ることができる。図11は、カーブサイズ補正されたカーブ曲率と旋回性得点Tvの関係を示すグラフ図である。サンプリングされたカーブ曲率と旋回性得点Tvとの関係は、カーブサイズ補正部82に記憶されている。カーブサイズ補正部76による車両安定性得点Sの補正も同様になされる。
路面状態補正部83はカーブ補正された旋回性得点Tvを、路面状態推定部47により推定された路面状態に対応して補正する。路面状態推定部47により推定された路面状態はメモリ51に保管される。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間における路面状態がメモリ51から路面状態補正部83へ送られる。
一般に、旋回性得点Tvは路面摩擦係数μとある関係を有する。そこで、旋回したカーブごとに推定された路面状態に応じて旋回性得点Tvを補正する。図12を参照して、路面状態による旋回性得点Tvの補正を説明する。図12は、補正前の路面摩擦係数と旋回性得点の関係を示すグラフ図である。予め、テストドライバーにより、路面状態だけが異なる条件にてカーブを旋回して、どのような旋回性得点Tvが算出されるかをサンプリングする。
次に、サンプリングされた路面摩擦係数μと旋回性得点Tvとの関係を算出する。図12に示す直線Qの傾きが路面摩擦係数μと旋回性得点Tvとの関係を示す。この傾きをゼロにする変換補正を実施することで、図13に示すように、路面摩擦係数μの影響を低減した旋回性得点Tvを得ることができる。図13は、路面状態補正された路面摩擦係数μと旋回性得点Tvとの関係を示すグラフ図である。サンプリングされた路面摩擦係数μと旋回性得点Tvとの関係は、路面状態補正部83に記憶されている。路面状態補正部77による車両安定性得点Sの補正も同様になされる。
路面状態補正部83によって補正された旋回性得点Tvは、総合特性判定部57、特性分類部58、データベース部59、モニタ41および旋回性得点比較部84へ出力される。
旋回性得点比較部84は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された旋回性得点Tvを、予め定められた旋回特性の基準値と比較する。これより、ライダーの旋回特性をレベル別に判定することができる。判定された結果は、モニタ41に出力され、ライダーに表示される。ライダーは、レベル別に判定された旋回特性を知ることで、自分の旋回運動の旋回特性を直感的に確認することができる。
3.4 頭部安定性得点算出
図14を参照する。図14は頭部安定特性判定部およびその周辺の構成を示す機能ブロック図である。頭部安定特性判定部56は、頭部安定性得点算出部87とカーブサイズ補正部88と路面状態補正部89と頭部安定性得点比較部90とを有する。
頭部安定性得点算出部87には、ローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66によりフィルタ処理された自動二輪車1の旋回運動区間Yにおける各検出値が入力される。ここでは、ライダーの頭部のピッチレートが入力される場合を例として挙げる。
2輪車がカーブを旋回する場合、2輪車自体がカーブ中心方向に傾斜するので、ライダーの頭部が動揺する。4輪車がカーブを旋回する場合は、ドライバがカーブ中心方向にほとんど傾斜しないので、ドライバの頭部の動揺は少ない。2輪車におけるライダーの頭部の動揺は、ライダー自身の操縦によって異なる。一般に、上級者になるにつれ、ライダーの頭部のピッチ方向の小刻みな動揺が少ない。
同じカーブを旋回しても、ライダーが上級者であれば、ライダー自身で姿勢の変動を吸収して、小刻みな頭部の動揺を抑えることができる。これに対して、ライダーが初級者であれば、自身の姿勢の変動を吸収することができず、小刻みに頭部が動揺してしまう。
このように、頭部のピッチレートの時系列データを周波数特性により分離する。図15に示すように、低周波数帯域成分g(t)を予測成分、図16に示すように高周波数帯域成分f(t)を修正成分と解釈する。図15は、頭部のピッチレートの低周波数帯域成分を示すグラフ図であり、図16は、頭部のピッチレートの高周波数帯域成分を示すグラフ図である。旋回区間Yにおけるそれぞれの成分の単位時間あたりの積分値の平均値を算出する。下記(5)式に示すように、得られた予測成分を修正成分で除した値を1つの旋回区間における頭部安定性得点Hとする。
Figure 2013166555
カーブに対して、ライダーが滑らかにライダー自身の姿勢を変更すると頭部の動きも滑らかになり、低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量が大きく、高周波帯域f(t)の絶対値の積分量が小さい。カーブ走行中に、ライダー自身の姿勢が細かく変わるとライダーの頭部の動きも細かくなるので、高周波帯域f(t)の絶対値の積分量が大きくなり、低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量がその分小さくなる。このように、低周波数帯域g(t)の絶対値の積分量と高周波帯域f(t)の絶対値の積分量との比率を指標とすることで、カーブ走行中のライダーの頭部安定特性を得点化することができる。
次に、カーブサイズ補正部88は、算出された頭部安定性得点Hを、カーブサイズ推定部43により推定されたカーブサイズに応じて補正する。カーブサイズ推定部43により推定されたカーブサイズはメモリ51に保管される。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間Yにおけるカーブサイズがメモリ51からカーブサイズ補正部88へ送られる。
旋回運動と判別されたカーブごとにカーブサイズをメモリ51から読み出し、推定されたカーブサイズに応じて頭部安定性得点Hを補正する。これより、異なるカーブサイズを旋回した際に得られた頭部安定性得点H間でも、カーブサイズによる影響を低減しているので、比較することができる。カーブサイズに応じた補正の方法は、旋回性得点Tvにおけるカーブサイズの補正と同様である。
路面状態補正部89はカーブ補正された頭部安定性得点Hを、路面状態推定部47により推定された路面状態に対応して補正する。路面状態推定部47により推定された路面状態はメモリ51に保管される。旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判別されると、旋回運動区間における路面状態がメモリ51から路面状態補正部89へ送られる。
頭部安定性得点Hと路面摩擦係数μとにはある関係を有する。そこで、旋回運動区間Yの間に推定された路面状態に応じて頭部安定性得点Hを補正する。これより、路面状態の影響を低減した頭部安定性得点Hが算出される。路面状態に応じた補正の方法は、旋回性得点Tvにおける路面状態の補正と同様である。
路面状態補正部89によって補正された頭部安定性得点Hは、総合特性判定部57、特性分類部58、データベース部59、モニタ41および頭部安定性得点比較部90へ出力される。
頭部安定性得点比較部90は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された頭部安定性得点Hを、予め定められた頭部安定特性の基準値と比較する。これより、ライダーの頭部安定特性をレベル別に判定することができる。判定された結果は、モニタ41に出力され、ライダーに表示される。ライダーは、レベル別に判定された頭部安定特性を知ることで、自分の旋回運動の頭部安定特性を直感的に確認することができる。
3.5 特性判定
カーブサイズ補正および路面状態補正された車両安定性得点Sv、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを基に種々の特性判定を実施する。
総合特性判定部57は、カーブサイズ補正および路面状態補正された車両安定性得点Sv、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを用いて旋回区間Yにおけるライダーの総合特性得点Gを下記(6)式の演算処理により算出する。下記(6)式において、k8、k9、k10は重み係数である。また、総合特性得点Gは重み付け線形和の他に、積、積和または条件付き確率等により算出してもよい。
Figure 2013166555
総合特性得点Gは連続値であるので、この総合特性得点Gを用いて無段階にライダーの総合特性を判定することができる。総合特性得点Gは、ライダーの車両安定特性、旋回特性、頭部安定特性の内少なくとも2つ以上を基にライダーの特性を総合的に判定するものである。また、図17に示すように総合特性得点Gに閾値を設けて、有段階で総合特性を判定することもできる。図17は、ライダー別に総合特性得点を有段階で判定した図である。
特性分類部58は、車両安定特性判定部54、旋回特性判定部55および頭部安定特性判定部56で判定された結果の内少なくとも2つ以上を基に、ライダーの特性を分類する。特性分類の一例として、図18を参照する。図18は、車両安定性得点Sv、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hをそれぞれ3段階に分類した特性分類表である。分類された特性はモニタ41に表示され、ライダーが自分の分類された特性を確認することができる。
データベース部59は、旋回運動と判定されたカーブごとに、車両安定特性判定部54、旋回特性判定部55、頭部安定特性判定部56、および総合特性判定部57で判定された判定結果および車両安定性得点Sv、旋回性得点Tv、頭部安定性得点H、総合特性得点Gを順次保管する。すなわち、データベース部59には、過去および現在のライダーのそれぞれの特性結果が蓄積されている。この蓄積されたそれぞれの特性結果は特性推移算出部60へ送られる。
特性推移算出部60は、車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点H、および総合特性得点Gのそれぞれの推移を算出する。ここでは、総合特性得点Gの推移を説明する。図19に示すように、データベース部59に保管された過去から現在の一定時間に含まれる総合特性得点Gを従属変数、単位時間tを独立変数として、下記(7)式に示す最小二乗法による線形回帰式を算出する。図19は、特性推移を算出するグラフ図である。これより、単位時間tに対する回帰係数kが算出される。この回帰係数kの大きさがライダーの上達度を示す。ただし、回帰式について回帰の分散分析(ANOVA)を実施して、回帰の有意性を有意水準5%で検証する。回帰が有意でない場合、kの値は0とする。
Figure 2013166555
上達度分類部61は、図20に示すように、回帰係数kの値を予め定められた閾値により分類することで、ライダーの特性の上達度を判定する。つまり、回帰係数kの値と閾値との比較により、ライダーの操縦特性が向上したか、停滞しているか、低下したかを判定することができる。図20は、ライダーの上達度を示す説明図である。ライダーごとに、上達度の判定をすることもできる。同様に、車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hに関してもそれぞれの得点におけるライダーの特性の上達度の判定をすることができる。判定された上達度は、それぞれ、モニタ41に表示されるので、ライダーはカーブを旋回するごとに、自分の特性の推移を知ることができる。
4.特性判定制御動作
次に、図21を参照して判定制御部32の制御動作について説明する。図21は、特性判定のフローチャート図である。
ライダーがキーオンすることで、旋回運動判別部52は、ジャイロスコープ33が検出した自動二輪車1のヨーレートを取得する(S01)。次に、旋回運動判別部52は、自動二輪車1が旋回運動したかどうかを判定する(S02)。自動二輪車1が旋回運動したと判定されなかった場合、引き続きヨーレートの検出値を取り込む。自動二輪車1が旋回運動したと判定された場合、メモリ51から、車両状態量が成分分離部53へ取り込まれる(S03)。また、頭部運動量についても、自動二輪車1が旋回運動したと判定された場合、成分分離部53へ取り込まれる(S04)。次に車両状態量および頭部運動量はそれぞれフィルタ処理が実施され周波数特性が分離される(S05)。すなわち、成分分離部53へ入力された車両状態量は、ローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66により低周波数帯域成分と高周波数帯域成分とに周波数特性が分離される(S05a)。また、成分分離部53へ入力された頭部運動量もローパスフィルタ65およびバンドパスフィルタ66により低周波数帯域成分と高周波数帯域成分とに周波数特性が分離される(S05b)。
フィルタ処理された車両状態量を基にして、車両安定性得点算出部75が車両安定性得点Sを算出する(S06)。また、フィルタ処理された車両状態量を基にして、旋回性得点算出部81が旋回性得点Tvを算出する(S07)。また、フィルタ処理された頭部運動量を基にして、頭部安定性得点算出部87が、頭部安定性得点Hを算出する(S08)。
また、ステップS03〜S08と並行して、旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判定された場合、カーブサイズ推定部43により推定され、メモリ51に保管されているカーブサイズをカーブサイズ補正部76、82、88へ入力する(S09)。
次に、各得点がそれぞれ推定されたカーブサイズに基づいて補正される(S10)。すなわち、カーブサイズ補正部76は、車両安定性得点Sに対して推定されたカーブサイズに基づいて補正を実施する(S10a)。カーブサイズ補正部82は、旋回性得点Tvに対して推定されたカーブサイズに基づいて補正を実施する(S10b)。カーブサイズ補正部88は、頭部安定性得点Hに対して推定されたカーブサイズに基づいて補正を実施する(S10c)。
また、ステップS03〜S10と並行して、旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判定された場合、路面状態推定部47により推定され、メモリ51に保管された旋回区間における路面状態を路面状態補正部77、83、89へ入力する(S11)。次に、各得点がそれぞれ推定された路面状態に基づいて補正される(S12)。すなわち、路面状態補正部77は、カーブサイズ補正がされた車両安定性得点Sに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12a)。路面状態補正部83は、カーブサイズ補正がされた旋回性得点Tvに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12b)。路面状態補正部89は、カーブサイズ補正がされた頭部安定性得点Hに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12c)。
車両安定性得点比較部78は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された車両安定性得点Sを基に車両安定特性を判定する(S13)。旋回性得点比較部84は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された旋回性得点Tvを基に旋回特性を判定する(S14)。頭部安定性得点比較部90は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された頭部安定性得点Hを基に頭部安定特性を判定する(S15)。
総合特性判定部57は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hの内少なくとも2つ以上を基にして得点Gを算出して総合特性を判定する(S16)。また、ステップS16と並行して、特性推移算出部60は、総合得点Gまたはカーブサイズおよび路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、頭部安定性得点Hのそれぞれの得点推移を基に、各特性推移を算出する(S17)。上達度分類部67は、それぞれの特性推移を基にしてライダーの上達度を分類する(S18)。また、ステップS16〜ステップS18と並行して、特性分類部58は、カーブサイズおよび路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを基にしてライダーの特性分類をする(S19)。車両安定特性、旋回特性、頭部安定特性、総合特性、上達度分類および特性分類はそれぞれモニタ41にてライダーに提示される(S20)。
以上、本発明の実施例によれば、自動二輪車1において、旋回運動判別部52により旋回運動と判別された1つのカーブごとにライダーの操縦特性の判定を行うことができる。また、ライダーの操縦特性の判定を多面的にかつ精度よく行うことができる。さらに、その判定結果をライダー自らが参照できるので、ライダーは自分自身の特性を数値化して把握することができる。これより、ライダーは自分自身の操縦特性の不足点を明確に知ることができる。また、経験の浅いライダーに対して、自動二輪車の操縦特性向上に対するモチベーションを向上することができる。
また、自動二輪車1において、ライダーの操縦特性の判定を多面的にかつ精度よく行うことができるので、ライダーの技量向上のための教育に適用することができる。この際、教育の効果を定量的に把握することができる。これより、ライダーの教育を効率的に進めることができる。
本発明は、上記実施例のものに限らず、次のように変形実施することができる。
(1)ヘルメット37に設けたジャイロスコープ38の代わりに眼球運動センサを用いてもよい。眼球運動センサが、ライダーの眼球運動を検出することで、ライダーの頭部のピッチ方向の動きを検出することができる。眼球運動センサとして、ヘルメット37に設けるタイプと、ゴーグルに設けるタイプとある。
(2)ジャイロスコープ23は3軸のセンサでなくても、単軸のセンサを複数個設置してもよい。つまり、ヨー方向、ロール方向、ピッチ方向のレートおよび角度をそれぞれ単独のジャイロスコープで検出してもよい。
(3)上述した実施例では判定制御部32をECU25とは別に設けたが、ECU25の内部に判定制御部32を組み込んでもよい。
(4)上述した実施例では、車両安定性得点Svを、ヨーレート、ロールレート、ピッチレートの各安定性指標の重みづけ線形和にて算出していたが、ヨーレートの安定性指標のみに重みづけして算出してもよい。車両安定性得点Svをヨーレートだけではなく、ロールレート、またはピッチレートまたはその両方の安定性指標を基にして算出する方が鞍乗り型車両の走行特性をより反映することができる。
(5)上述した実施例では、特性結果をモニタ41にて表示してライダーへ提示しているが、これに限らず、他の方法によりライダーに提示してもよい。例えば、ヘルメット37の内部にスピーカを備えて、音声によりライダーへ特性結果を伝えてもよい。また、シート16内にバイブレータを備えて、振動によってライダーへ特性結果を提示してもよい。このように、視覚に限らず聴覚や触覚のうち少なくとも1つ以上の感覚器に対して提示してもよい。
(6)上述した実施例では、自動二輪車1が走行するカーブサイズを推定して推定されたカーブサイズに応じて各種得点を補正していたが、予め決められたコースを走行する場合等カーブサイズが判明しているコースを走行する場合は、カーブサイズを予めメモリ51に保管しておいてもよい。
(7)上述した実施例では、自動二輪車1が走行する路面状態を推定して、推定された路面状態に応じて各種得点を補正していたが、路面状態を反映する路面摩擦係数μを予めメモリ51に保管しておいて、ライダーが路面状態を直接選択する構成でもよい。
(8)上述した実施例では、算出した車両安定性得点、旋回性得点および頭部安定性得点にカーブサイズ補正および路面状態補正を実施していたが、図22に示すように、カーブサイズ補正および路面状態補正を省略してもよい。図22の場合、車両安定性得点比較部78は、車両安定性得点Sを基に車両安定特性を判定する(S13b)。旋回性得点比較部84は、旋回性得点Tvを基に旋回特性を判定する(S14b)。頭部安定性得点比較部90は、頭部安定特性を判定する(S15b)。
総合特性判定部57は、車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hの内少なくとも2つ以上を基にして総合得点Gを算出して総合特性を判定する(S16b)。また、特性推移算出部60は、総合得点Gまたは車両安定性得点S、旋回性得点Tv、頭部安定性得点Hのそれぞれの得点推移を基に、各特性推移を算出する(S17b)。また、特性分類部58は、車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを基にしてライダーの特性分類をする。
また、他の変形例として、図23に示すように、算出した車両安定性得点S、旋回性得点Tvおよび頭部安定性得点Hのそれぞれに、カーブサイズ補正だけを実施してもよいし、図24に示すように路面状態補正だけを実施してもよい。
図23によると、車両安定性得点比較部78は、カーブサイズに応じて補正された車両安定性得点Sを基に車両安定特性を判定する(S13c)。旋回性得点比較部84は、カーブサイズに応じて補正された旋回性得点Tvを基に旋回特性を判定する(S14c)。頭部安定性得点比較部90は、カーブサイズに応じて補正された頭部安定性得点Hを基に頭部安定特性を判定する(S15d)。
総合特性判定部57は、カーブサイズに応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hの内少なくとも2つ以上を基にして総合特性を判定する(S16c)。また、特性推移算出部60は、総合得点またはカーブ補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、頭部安定性得点Hのそれぞれの得点推移を基に、各特性推移を算出する(S17c)。また、特性分類部58は、カーブサイズに応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを基にしてライダーの特性分類をする(S19c)。
また、図24によると、ステップS03〜S04と並行して、旋回運動判別部52により自動二輪車1が旋回運動したと判定された場合、路面状態推定部47により推定され、メモリ51に保管された旋回区間における路面状態を路面状態補正部59へ入力する(S11)。次に、各得点がそれぞれ推定された路面状態に基づいて補正される(S12´)。すなわち、路面状態補正部77は、車両安定性得点Sに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12a´)。路面状態補正部83は、旋回性得点Tvに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12b´)。路面状態補正部89は、頭部安定性得点Hに対して推定された路面状態に基づいて補正を実施する(S12c´)。
車両安定性得点比較部78は、路面状態に応じて補正された車両安定性得点Sを基に車両安定特性を判定する(S13d)。旋回性得点比較部84は、路面状態に応じて補正された旋回性得点Tvを基に旋回特性を判定する(S14d)。頭部安定性得点比較部90は、路面状態に応じて補正された頭部安定性得点Hを基に頭部安定特性を判定する(S15d)。
総合特性判定部57は、路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hの内少なくとも2つ以上を基にして得点Gを算出して総合特性を判定する(S16d)。また、特性推移算出部60は、総合得点Gまたは路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、頭部安定性得点Hのそれぞれの得点推移を基に、各特性推移を算出する(S17d)。上達度分類部67は、それぞれの特性推移を基にしてライダーの上達度を分類する(S18d)。また、特性分類部58は、路面状態に応じて補正された車両安定性得点S、旋回性得点Tv、および頭部安定性得点Hを基にしてライダーの特性分類をする(S19d)。
(9)上述した実施例では、旋回区間Yを判別するのにヨーレートまたはヨー角度を用いて判別していたが、これに限らずロールレート、ロール角度、ステアリング角度、GPS軌跡を用いてもよい。ロール角度を用いる場合、図25に示すように、旋回運動判別部52は、ロール角度の変化量から、旋回運動区間Yを判別する。すなわち、旋回運動判別部52は、自動二輪車1のロール角度の絶対値が閾値X´を超えた時点から再び閾値X´を下回る時点までの区間であり、かつ、その区間の持続時間が最低持続時間Y´min以上であれば、その区間を旋回運動区間Yと判別する。自動二輪車1のロール角度の絶対値が閾値X´を超えた時点から再び閾値X´を下回る時点までの区間が最低持続時間Y´minに満たない場合、旋回運動判別部52は、この区間を旋回運動区間と判別しない。閾値X´の値は、自動二輪車1の車種により適宜設定すればよい。
ステアリング角度を用いる場合、ロール角度と同様に旋回運動区間を判別することができる。ロールレートを用いる場合は、レートデータを時間積分等によりロール角度データに変換した後、旋回運動区間Yを判別することができる。
GPSを用いての旋回運動区間Yの判別を図2、26および27を参照して説明する。図26は自動二輪車1が旋回運動時におけるGPS軌跡を示す説明図であり、図27は自動二輪車1の進行方向および進行方向変化量を示すグラフ図である。GPSによる自動二輪車1の走行軌跡を用いる場合、ある時点のGPSデータとそれ以前に得られたGPSデータを用いて自動二輪車1の進行方向を算出する。そして、その進行方向の変化量を用いてヨーレートを用いた場合と同様に旋回運動区間を判別することができる。
図26に示すように、予め定められた時間間隔における自動二輪車1の走行間隔から各走行間隔における自動二輪車1の走行軌跡と緯線との角度により自動二輪車1の進行方向が定義づけられる。図26では、図の上向きを北向きとする。図26では予め定められた時間間隔は1秒である。この時間間隔は任意に設定できる。自動二輪車1の予め定められた時間間隔ごとの位置を示すGPSデータG〜G13が示されている。各GPSデータGとGn+1を結ぶ線と緯線に水平な線分とがなす角度Xが自動二輪車1の進行方向として定義付けられる。GPSデータG〜G13は、たとえば、X〜 X=90°、X=75°、X=50°、X=30°、X=20°、X〜 X12=0°、X13=30°である。
GPSを用いて旋回運動区間を判別する場合、GPS44より入力されるGPSデータGに基づいて、進行変化算出部62が自動二輪車1の進行方向変化量の絶対値Ch=|X−Xn−1|を算出する。旋回運動判別部52は、進行方向変化量Chから、旋回運動区間Yを判別する。すなわち、旋回運動判別部52は、自動二輪車1の進行方向変化量が閾値X´´を超えた時点から再び閾値X´´を下回る時点までの区間であり、かつ、その区間の持続時間が最低持続時間Y´´min以上であれば、その区間を旋回運動区間Yと判別する。自動二輪車1の進行方向変化量Chが閾値X´´を超えた時点から再び閾値X´´を下回る時点までの区間が最低持続時間Y´´minに満たない場合、旋回運動判別部52は、この区間を旋回運動区間と判別しない。閾値X´´の値は、自動二輪車1の車種により適宜設定すればよい。
(10)上述した実施例では、特性推移算出部60は、各得点の推移を最小二乗法による線形回帰式を用いて回帰係数kを算出してライダーの上達度を示していたが、これに限らず、車両安定性得点、旋回性得点および頭部安定性得点を3次元直交座標系のx軸、y軸、z軸に割り当てて各得点を視覚的に提示してもよい。たとえば、x軸に車両安定性得点を、y軸に旋回性得点を割り当て、その座標空間上にライダーの各得点を表示したものを図28,29を参照して説明する。図28、29はそれぞれ同じライダーが各旋回区間の車両安定性得点および旋回性得点を2次元座標系に表示した分布図である。
図28、29のように、たとえば8つの旋回区間Cu1〜Cu8における各旋回区間の各得点を表示すれば、各旋回の平均得点Aveが同じでも、座標空間上のプロットのばらつきを見ることで、そのライダーが毎回同じように旋回できているか、それとも、旋回毎に特性がばらついて安定していないのかを判断することができる。図28と図29とは車両安定性得点および旋回性得点の8つの旋回区間Cu1〜Cu8における平均点Aveはどちらも同じである。しかしながら、プロットされた点のばらつきは図28の方が図29よりも大きい。図28、29では平均点Aveを中心に最も離れた旋回区間のプロットを通る円Rc1、Rc2でプロットされたばらつきの目安として表示しているが、これに限らず、各旋回区間のプロット点と平均点Aveの標準偏差を用いて表示してもよい。
このように各得点の推移を提示することで、旋回毎の平均得点が同等でも、座標空間上のプロットのばらつき具合を見ることで、そのライダーが毎回同じ様に旋回できているか、それとも、旋回毎に特性がばらばらで安定していないのかを判断することができる。
また他にも、1台の自動二輪車1を用いて複数のライダーにおける特性を提示してもよい。図30は複数のライダーの車両安定性得点および旋回性得点の各平均得点を2次元座標系に表示した分布図である。複数のライダーの各得点を座標空間上でいくつかのカテゴリに分類すれば、各ライダーの操縦技量の相対的な位置づけが明確になり、改善点や指導上のポイントを明確にすることができる。図30では、1例として、座標空間を「積極的コントロール」、「消極的コントロール」、「技量を超えた操縦」、「技量不足」の4つのカテゴリに区分けし、8人のライダーR1〜R8の各得点をプロットしている。
ここで「技量を超えた操縦」カテゴリに含まれるライダーR1は相対的に車両安定性得点が低く、旋回性得点が高い。このようなライダーは車両の旋回性を引き出すために積極的な操縦行動を行っているが、反面、車両を安全にコントロールできていないと判断できる。これより、このようなライダ―には安定性を高めるための車両コントロール方法を教示すればよい。
また、「消極的コントロール」カテゴリに含まれるライダーR2は相対的に車両安定性得点が高く、旋回性得点が低い。このようなライダーは、車両挙動は安定しているが、それは車両のロール角度を抑える、旋回速度を落とす、などして、旋回性を犠牲にしていると判断できる。このようなライダーには旋回性を引き出すための車両コントロール方法を教示すればよい。
このように、車両安定性得点、旋回性得点および頭部安定性得点を2次元空間または3次元空間上にプロットし、それをライダーや走行指導員にモニタ41で提示することで、直感的にライダーの操縦技量の位置づけや特性を把握しやすくなり、それにより操縦の改善点や指導上のポイントを明確にすることができる。
1 … 自動二輪車
31 … ライダー特性判定装置
32 … 判定制御部
33 … ジャイロスコープ
34 … ステアリング角度センサ
35 … ストロークセンサ
36 … 車輪速センサ
38 … ジャイロスコープ
41 … モニタ
43 … カーブサイズ推定部
47 … 路面状態推定部
52 … 旋回運動判別部
53 … 成分分離部
54 … 車両安定性特性判定部
55 … 旋回性特性判定部
56 … 頭部安定特性判定部
57 … 総合特性判定部
58 … 特性分類部
59 … データベース部
60 … 特性推移算出部
75 … 車両安定性得点算出部
76、82 … カーブサイズ補正部
77、83 … 路面状態補正部
78 … 車両安定性得点比較部
84 … 旋回性得点比較部
90 … 頭部安定性得点比較部

Claims (18)

  1. 鞍乗り型車両を操縦するライダーの操縦特性を判定するライダー特性判定装置であって、
    鞍乗り型車両が旋回運動した区間を判別する旋回運動判別部と、
    鞍乗り型車両のロールレート、ロール角度、ピッチレート、ピッチ角度、およびキャスタ角度のうち少なくとも1つを検出する車両状態検出器と、
    前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記車両状態検出器にて検出された検出値を予め定められた閾値周波数よりも低い低周波数帯域成分である予測成分を分離する成分分離部と、
    鞍乗り型車両の旋回特性を判定する旋回特性判定部とを備え、
    前記旋回特性判定部は、前記車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された予測成分を基に、鞍乗り型車両の旋回性得点を算出する旋回性得点算出部と
    を備えるライダー特性判定装置。
  2. 請求項1に記載のライダー特性判定装置において、
    鞍乗り型車両の車両安定特性を判定する車両安定特性判定部とを備え、
    前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記車両状態検出器にて検出された検出値を予め定められた閾値周波数よりも高い高周波数帯域成分である修正成分と前記予測成分とに分離し、
    前記車両安定特性判定部は、前記車両状態検出器の検出値が前記成分分離部によって分離された前記修正成分と前記予測成分との比率を基に、鞍乗り型車両の車両安定性得点を算出する
    ライダー特性判定装置。
  3. 請求項1に記載のライダー特性判定装置において、
    鞍乗り型車両のヨーレートおよびヨー角度のうち少なくとも1つを検出する別の車両状態検出器と、
    鞍乗り型車両の車両安定特性を判定する車両安定特性判定部とを備え、
    前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記車両状態検出器および前記別の車両状態検出器のうち少なくとも1つにて検出された検出値を予め定められた閾値周波数よりも高い高周波数帯域成分である修正成分と前記閾値周波数よりも低い低周波数帯域成分である予測成分とに分離し、
    前記車両安定特性判定部は、前記車両状態検出器および前記別の車両状態検出器のうち少なくとも1つにて検出された検出値が前記成分分離部によって分離された修正成分と予測成分との比率を基に、鞍乗り型車両の車両安定性得点を算出する
    ライダー特性判定装置。
  4. 請求項3に記載のライダー特性判定装置において、
    前記旋回運動判別部は、ヨーレート、ヨー角度、ロールレート、ロール角度、ステアリング角度およびGPS軌跡のうち少なくとも1つに基づいて鞍乗り型車両が旋回運動した区間を判別する
  5. 請求項2から4のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    前記車両安定特性判定部は、前記車両安定性得点を前記車両安定特性の判定基準値と比較することで前記車両安定特性を判定する車両安定性得点比較部を有し、
    前記旋回特性判定部は、前記旋回性得点を前記旋回特性の判定基準値と比較することで前記旋回特性を判定する旋回性得点比較部を有する
    ライダー特性判定装置。
  6. 請求項1から5のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    ステアリング角度を検出するステアリング角度センサを備え、
    前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記ステアリング角度センサにて検出された検出値を修正成分と予測成分とに分離し、
    前記旋回性得点算出部は、前記車両状態検出器および前記ステアリング角度センサの検出値が前記成分分離部にて分離された予測成分を基に、前記旋回性得点を算出するライダー特性判定装置。
  7. 請求項1から4のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    鞍乗り型車両の車速を検出する車速センサを備え、
    前記旋回性得点算出部は、前記車両状態検出器の検出値が前記成分分離部にて分離された予測成分と前記車速センサにより検出された車速とを基に前記旋回性得点を算出するライダー特性判定装置。
  8. 請求項2から7のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    鞍乗り型車両が走行したカーブの曲率の大きさを推定するカーブサイズ推定部を備え、
    前記車両安定特性判定部は、前記車両安定性得点を前記カーブの曲率の大きさに応じて補正する第1カーブサイズ補正部を有し、
    前記旋回特性判定部は、前記旋回性得点を前記カーブの曲率の大きさに応じて補正する第2カーブサイズ補正部を有する
    ライダー特性判定装置。
  9. 請求項2から8のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    鞍乗り型車両が走行する路面状態を推定する路面状態推定部を備え、
    前記車両安定特性判定部は、推定された前記路面状態に応じて前記車両安定性得点を補正する第1路面状態補正部を有し、
    前記旋回特性判定部は、推定された前記路面状態に応じて前記旋回性得点を補正する第2路面状態補正部を有する
    ライダー特性判定装置。
  10. 請求項2から9のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    前記車両安定性得点および前記車両旋回性得点を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する総合特性判定部
    を備えるライダー特性判定装置。
  11. 請求項2から10のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    過去および現在の前記車両安定性得点および前記旋回性得点を蓄積するデータベースと、
    前記データベースの情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める特性推移算出部
    を備えるライダー特性判定装置。
  12. 請求項2から11のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    前記車両安定性得点および前記旋回性得点を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーのいずれかに分類する特性分類部
    を備えるライダー特性判定装置。
  13. 請求項1から9のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    ライダーの頭部または眼球のピッチレート、ピッチ角度、ヨーレートおよびヨー角度の少なくとも1つを検出するライダー運動検出部と、
    ライダーの頭部安定特性を判定する頭部安定特性判定部とを備え、
    前記成分分離部は、前記旋回運動判別部により判別された旋回運動区間において、前記ライダー運動検出部にて検出された検出値を修正成分と予測成分とに分離し、
    前記頭部安定特性判定部は、前記ライダー運動検出部の検出値が前記成分分離部により分離された修正成分と予測成分との比率を基に、ライダーの頭部安定性得点を算出する頭部安定得点算出部を有するライダー特性判定装置。
  14. 請求項13に記載のライダー特性判定装置において、
    前記頭部安定特性判定部は、前記頭部安定性得点を前記頭部安定特性の判定基準値と比較することでライダ―の前記頭部安定特性を判定する頭部安定性得点比較部
    を有するライダー特性判定装置。
  15. 請求項13または14に記載のライダー特性判定装置において、
    前記車両安定性得点、前記車両旋回性得点および前記頭部安定性得点のうち2つ以上を基に、ライダーの総合的な総合特性を判定する総合特性判定部
    を備えるライダー特性判定装置。
  16. 請求項13から15のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    過去および現在の前記車両安定性得点、前記旋回性得点および前記頭部安定性得点を蓄積するデータベースと、
    前記データベースの情報を用いてライダーの操縦特性の推移を求める特性推移算出部
    を備えるライダー特性判定装置。
  17. 請求項13から16のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置において、
    前記車両安定性得点、前記旋回性得点および前記頭部安定性得点のうち2つ以上を基に、ライダーの操縦特性を予め定められた複数のカテゴリーのいずれかに分類する特性分類部
    を備えるライダー特性判定装置。
  18. 請求項1から17のいずれか1つに記載のライダー特性判定装置を備える鞍乗り型車両。
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