JP2017031778A - 開閉体制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】開閉体への異物の挟み込みを精度良く検出し、かつ学習データの記憶容量と処理負担を低減する。
【解決手段】窓ガラス７の開閉動作中に、窓ガラス７の移動速度の変化量と記憶部２ａに記憶された閾値とに基づいて、窓６への異物の挟み込みの有無を判定し、挟み込みが有ると判定されると、異物を解放するため、モータ９の駆動方向を反転させる。窓ガラス７の全移動範囲Ｚのうち、特定範囲Ｚｃ、Ｚｏについては、挟み込み判定用の閾値を、閾値更新部２ｇが窓ガラス７の移動速度の変化量に基づいて更新する。また、特定範囲Ｚｃ、Ｚｏ以外の範囲については、挟み込み判定用の閾値を、予め設定した固定値とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、アクチュエータの駆動により開閉体を開閉させ、開閉体の動作中に異物の挟み込みを検出する開閉体制御装置に関する。

車両に搭載される開閉体制御装置として、たとえばパワーウインドウ制御装置がある。パワーウインドウ制御装置では、アクチュエータとしてモータを使用する。そして、モータを正転または逆転させて、パワーウインドウ開閉機構を作動させることにより、窓ガラスを開閉動作させる。

また、パワーウインドウ制御装置では、窓ガラスの閉動作中に、窓への異物の挟み込みがあると、これが検出される。具体的には、モータの駆動状態に応じた物理量（窓ガラスの移動速度、モータの回転速度、モータに流れる電流、またはこれらの変化量など）を検出し、該物理量と所定の閾値との比較結果に基づき、挟み込みの有無を判定する。そして、挟み込みが有った場合は、たとえば、モータを反転させて、窓ガラスを開動作させたり、モータを停止して、窓ガラスを静止させたりして、窓に挟み込まれた異物を解放する。

モータやその他関連部品の個体特性により、窓への異物の挟み込みの検出精度がばらつく。また、窓ガラスが摺動する窓枠部品などの経年劣化によっても、窓への異物の挟み込みの検出精度がばらつく。これらの影響を排除して、異物の挟み込みを安定に検出するため、モータの駆動状態に応じた物理量を補正したり、挟み込み判定用の閾値を更新したりする技術が提案されている。

たとえば特許文献１では、窓ガラスの閉動作中に、回転検出装置から出力されるモータの回転に応じたパルス信号に基づいて、モータの回転速度を検出し、該回転速度に基づいて回転速度差を算出する。そして、コントローラに記憶された学習データに基づいて回転速度差を補正し、該補正値に基づいて回転速度の変化量を算出し、該変化量と挟み込み判定用の閾値とを比較した結果から、挟み込みの有無を判定する。コントローラに記憶された学習データは、窓ガラスの閉動作毎に、算出した回転速度差を用いて更新される。

また、特許文献２では、窓ガラスの閉動作中に、パルスセンサから出力されるモータの回転に応じたパルス信号から、パルス周期を検出し、該パルス周期と挟み込み判定用の閾値とを比較した結果から、挟み込みの有無を判定する。また、閾値更新のための学習制御において、パルス周期と挟み込み判定用の閾値との差分が許容変化量を超え、車両が停車中であり、かつドアが閉状態であるなどの一定条件を満たした場合に、閾値を更新し、一定条件を満たさない場合は、閾値を更新しないようにしている。

特許第４５７９７５７号公報 特許第４５７３９９２号公報

窓への異物の挟み込みは、全閉位置または全開位置を基準として、異物の大きさに依存した特定範囲まで窓ガラスが閉動作または開動作したときに、生じる可能性が高い。この特定範囲で窓に異物を挟み込んだ場合に、該挟み込みを精度良く検出して、モータを反転または停止し、異物を解放可能にして、異物やモータや機構などにかかる荷重を低減したいという要望がある。特に、子供の手や指を誤って窓ガラスと窓枠との間に挟み込んだ場合には、手や指にかかっている荷重が過大にならないうちに、挟み込みを確実に検出して、モータを反転または停止させ、手や指を解放して安全を確保することが望まれている。

また、従来は、窓ガラスの全移動範囲において、モータの駆動状態に応じた物理量の検出データや該検出データに基づく算出値を学習データとしてメモリに記憶し、該学習データを用いて挟み込み判定用の物理量を補正したり閾値を更新したりしていた。このため、学習データの記憶容量が多くなり、データの処理負担が大きくなっていた。

本発明の課題は、開閉体への異物の挟み込みを精度良く検出し、かつ学習データの記憶容量と処理負担を低減できる開閉体制御装置を提供することである。

本発明による開閉体制御装置は、開閉体を開閉動作させるためのアクチュエータの駆動を制御する制御手段と、開閉体の開閉位置を検出する位置検出手段と、アクチュエータの駆動状態に応じた物理量を検出する物理量検出手段と、物理量検出手段が検出した物理量と閾値とを記憶する記憶手段と、物理量検出手段が検出した物理量と記憶手段に記憶された閾値とに基づいて、開閉体への異物の挟み込みの有無を判定する判定手段と、記憶手段に記憶された物理量に基づいて閾値を更新する更新手段とを備え、判定手段により挟み込みが有ると判定されると、制御手段によりアクチュエータの駆動方向を反転させまたはアクチュエータを停止させる。この構成において、本発明では、開閉体の全移動範囲のうち、特定範囲については、前記の閾値を更新手段により更新し、特定範囲以外の範囲については、前記の閾値を予め設定した固定値とする。

上記によると、開閉体が特定範囲を移動中は、物理量検出手段が検出した物理量と、記憶手段に記憶された更新済（初回は更新前）の閾値とに基づいて、開閉体への異物の挟み込みが検出される。この場合、開閉体の開閉動作時に、アクチュエータの駆動状態に応じた物理量を学習し、該物理量の変化傾向に合わせて、特定範囲の閾値を更新するので、開閉体の関連部品の個体特性や経年劣化の影響を排除しながら、開閉体への異物の挟み込みを精度良く検出することができる。一方、開閉体が特定範囲以外の範囲を移動中は、物理量検出手段が検出した物理量と、記憶手段に記憶された固定の閾値とに基づいて、開閉体への異物の挟み込みが検出される。すなわち、本発明では、特定範囲においてのみ挟み込み判定用の閾値を更新し、その他の範囲では挟み込み判定用の閾値を更新せずに固定値にしている。このため、開閉体の全移動範囲で閾値を更新する場合より、閾値更新のための学習データの記憶容量と処理負担を低減することができる。

本発明では、上記開閉体制御装置において、特定範囲は、開閉体の全閉位置の近傍範囲であり、更新手段は、特定範囲における閾値を、特定範囲以外の範囲における閾値よりも、判定手段で挟み込みが有ると判定され易い値に更新してもよい。

本発明では、上記開閉体制御装置において、特定範囲は、開閉体の全開位置の近傍範囲であり、更新手段は、特定範囲における閾値を、特定範囲以外の範囲における閾値よりも、判定手段で挟み込みが有ると判定され易い値に更新してもよい。

本発明では、上記開閉体制御装置において、物理量検出手段が検出した物理量の変化量を算出する算出手段をさらに備え、判定手段は、算出手段が検出した物理量の変化量と閾値との比較結果から、挟み込みの有無を判定してもよい。

本発明では、たとえば、上記開閉体は車両の窓ガラスから成り、上記アクチュエータはモータから成り、上記開閉体制御装置はパワーウインドウ制御装置から成る。

本発明によれば、開閉体への異物の挟み込みを精度良く検出し、かつ学習データの記憶容量と処理負担を低減できる開閉体制御装置を提供することが可能となる。

本発明が適用されるＰＷ（パワーウインドウ）制御システムの一例を示した図である。 窓を閉める場合の、ＰＷ制御装置の動作を示したフローチャートである。 窓を閉める場合の、窓ガラスの開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。 窓を閉める際に窓に異物を挟み込んだ場合の、窓ガラスの開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。 窓を開ける場合の、ＰＷ制御装置の動作を示したフローチャートである。 窓を開ける場合の、窓ガラスの開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。 窓を開ける際に窓に異物を挟み込んだ場合の、窓ガラスの開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。

以下、本発明の実施形態につき、図面を参照しながら説明する。各図において、同一の部分または対応する部分には、同一符号を付してある。

まず、実施形態の構成を、図１を参照しながら説明する。以下では、「パワーウインドウ」を「ＰＷ」と表記する。

図１は、ＰＷ制御システム１００とＰＷ制御装置１の構成を示した図である。ＰＷ制御システム１００は、自動車に搭載され、ＰＷ制御装置１とその他の構成要素５〜９を含んでいる。

ＰＷ制御装置１は、モータ９を駆動して、ＰＷ開閉機構８を作動させ、車両のドアに設けられた窓６の窓ガラス７を開閉動作させる。ＰＷ制御装置１は、本発明の「開閉体制御装置」の一例である。窓ガラス７は、本発明の「開閉体」の一例である。モータ９は、本発明の「アクチュエータ」の一例である。

ＰＷ制御装置１には、制御部２、ＰＷ操作部３、およびモータ駆動部４が備わっている。

制御部２は、マイクロコンピュータから成り、窓ガラス７の開閉動作を制御する。制御部２には、記憶部２ａ、モータ制御部２ｂ、位置検出部２ｃ、速度検出部２ｄ、変化量算出部２ｅ、挟み込み判定部２ｆ、および閾値更新部２ｇが設けられている。

ＰＷ操作部３は、窓ガラス７の開閉動作を操作するためのスイッチから成り、車内に設けられている。ＰＷ操作部３は、利用者により操作されて、その操作に応じた信号を出力する。制御部２は、ＰＷ操作部３から出力される信号に基づいて、ＰＷ操作部３の操作状態を検出する。本例では、ＰＷ操作部３でマニュアル開閉操作とオート開閉操作を行うことができる。

モータ９は、直流モータから成る。モータ駆動部４は、モータ９を正転または逆転で駆動する回路から成る。モータ制御部２ｂは、ＰＷ操作部３の操作状態や窓ガラス７の開閉状態に応じて、モータ駆動部４を動作させて、モータ９に流れる電流をＰＷＭ（パルス幅変調）で制御する。これにより、モータ９が正転または逆転して、ＰＷ開閉機構８が作動し、窓ガラス７が下降または上昇して、窓６が開閉される。モータ制御部２ｂは、本発明の「制御手段」の一例である。

パルス発生器５は、たとえばロータリエンコーダから成り、モータ９の回転状態に応じたパルス信号を制御部２に出力する。位置検出部２ｃは、パルス発生器５から出力されたパルス信号を検出し、該パルス信号に基づいて窓ガラス７の開閉位置（窓６の開度）を検出する。具体的には、位置検出部２ｃは、たとえばパルス発生器５から出力されるパルス信号の立ち上がりなどの数を数えて、その計数値から窓ガラス７の上端の開閉位置を判断する。位置検出部２ｃは、本発明の「位置検出手段」の一例である。

速度検出部２ｄは、位置検出部２ｃが検出した窓ガラス７の開閉位置の時間変化に基づいて、窓ガラス７の移動速度を検出する。窓ガラス７の移動速度は、モータ９の駆動状態に応じた物理量の一例である。変化量算出部２ｅは、速度検出部２ｄにより検出した窓ガラス７の移動速度の変化量を算出する。速度検出部２ｄは、本発明の「物理量検出手段」の一例である。変化量算出部２ｅは、本発明の「算出手段」の一例である。

挟み込み判定部２ｆは、窓ガラス７の開閉動作中に、変化量算出部２ｅが算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、所定の閾値との比較結果に基づいて、窓６への異物の挟み込みの有無を判定する。その挟み込み判定用の閾値は、記憶部２ａに記憶されている。記憶部２ａには、挟み込み判定用の閾値以外にも、位置検出部２ｃと速度検出部２ｄの各検出値、変化量算出部２ｅの算出値、およびその他制御部２が各部を制御するためのデータが記憶される。挟み込み判定部２ｆは、本発明の「判定手段」の一例である。記憶部２ａは、本発明の「記憶手段」の一例である。

閾値更新部２ｇは、記憶部２ａに記憶された窓ガラス７の開閉位置と移動速度の変化量に基づいて、記憶部２ａに記憶された挟み込み判定用の閾値を更新する。つまり、記憶部２ａに記憶された窓ガラス７の開閉位置と移動速度の変化量は、挟み込み判定用の閾値を更新するための学習データである。閾値更新部２ｇは、本発明の「更新手段」の一例である。

窓ガラス７の全移動範囲Ｚのうち、全閉位置（窓６の上端部）の近傍にある特定範囲Ｚｃを窓ガラス７の上端が閉方向へ移動（上昇）しているときに、挟み込み判定部２ｆで窓ガラス７の移動速度の変化量と比較される閾値を、閾値更新部２ｇが更新する（後述する図３の学習閾値）。また、全開位置（窓６の下端部）の近傍にある特定範囲Ｚｏを窓ガラス７の上端が開方向へ移動（下降）しているときに、挟み込み判定部２ｆで窓ガラス７の移動速度の変化量と比較される閾値も、閾値更新部２ｇが更新する（後述する図６の学習閾値）。

一方、特定範囲Ｚｃ以外の範囲（特定範囲Ｚｏを含む）を窓ガラス７の上端が閉方向へ移動（上昇）しているときは、挟み込み判定部２ｆで窓ガラス７の移動速度の変化量と比較される閾値は、閾値更新部２ｇで更新されず、予め設定して記憶部２ａに記憶した固定値である（後述する図３の固定閾値）。また、全開位置近傍の特定範囲Ｚｏ以外の範囲（特定範囲Ｚｃを含む）を窓ガラス７の上端が開方向へ移動（下降）しているときも、挟み込み判定部２ｆで窓ガラス７の移動速度の変化量と比較される閾値は、閾値更新部２ｇで更新されず、予め設定して記憶部２ａに記憶した固定値である（後述する図６の固定閾値）。

次に、ＰＷ制御装置１の動作を、図２〜図７を参照しながら説明する。また適宜、図１も参照する。

まず、窓６を閉める場合の動作を説明する。図２は、窓６を閉める場合の、ＰＷ制御装置１の動作を示したフローチャートである。図３は、窓６を閉める場合の、窓ガラス７の開閉位置と移動速度（上昇速度）の変化の一例を示した図である。図４は、窓６を閉める際に異物を挟み込んだ場合の、窓ガラス７の開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。

ユーザがＰＷ操作部３でオート閉操作またはマニュアル閉操作を行うと、制御部２は、窓の閉操作が有ったと判断する（図２のステップＳ１）。すると、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４を作動させて、モータ９を閉方向へ回転させ、窓ガラス７を閉動作させる（図２のステップＳ２）。

窓ガラス７が閉動作を開始した直後は、モータ９に突入電流が流れるため、図３（ａ）、（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度（実線）は、急激に上昇した後すぐに低下する。この動作開始直後の突発的な窓ガラス７の移動速度の変動で、挟み込みを誤判定しないように、変化量算出部２ｅは、所定の間隔で窓ガラス７の移動速度の変化量を算出する。つまり、動作開始直後の突発的な窓ガラス７の移動速度の変動を無視するような時間間隔で、窓ガラス７の移動速度の変化量を算出する。

動作を開始してからしばらくすると、モータ制御部２ｂがモータ駆動部４を介してモータ９の駆動を制御することで、窓ガラス７の移動速度がある程度の速度になる。そして、窓ガラス７が摺動する窓枠部品などの経年劣化がない使用初期の場合は、図３（ａ）に示すように、窓ガラス７の移動速度がほぼ一定で推移する。対して、窓枠部品などの部品の経年劣化が生じた場合は、モータ制御部２ｂがモータ９の駆動を制御しても、窓枠部品と窓ガラス７の摩擦抵抗などの影響により、図３（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が不安定に変動する。

位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全閉位置近傍の特定範囲Ｚｃに入るまでは（図２のステップＳ３：ＮＯ）、挟み込み判定用の閾値が予め設定された一定の固定値（以下、「固定閾値」という。）になっている（図２のステップＳ４、図３の一点鎖線）。このため、挟み込み判定部２ｆは、変化量算出部２ｅにより算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、その固定閾値とを比較する（図２のステップＳ５）。

そして、特定範囲Ｚｃ以外の範囲を窓ガラス７が閉動作中に、たとえば窓６の上枠と窓ガラス７の上端との間に異物が挟み込まれると、図４（ａ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が低下して、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が固定閾値以上になる（図２のステップＳ６：ＹＥＳ）。すると、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが有ると判断する（図２のステップＳ７）。この場合、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を一旦停止させてから反転（開方向へ回転）させて、窓ガラス７を所定量開動作させる（図２のステップＳ８）。これにより、窓６に挟み込まれた異物が解放される。

一方、特定範囲Ｚｃ以外の範囲を窓ガラス７が閉動作中に、窓６と窓ガラス７との間に異物が挟み込まれなければ、図３に示すように、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が固定閾値未満となる（図２のステップＳ６：ＮＯ）。この場合、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが無いと判断する（図２のステップＳ９）。この後、位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全閉位置に到達しておらず（図２のステップＳ１０：ＮＯ）、ＰＷ操作部３において窓の停止操作が無い（図２のステップＳ１１：ＮＯ）場合は、窓ガラス７の閉動作が継続される（図２のステップＳ２）。

また、窓６への異物の挟み込みが無いまま（図２のステップＳ９）、窓ガラス７の開閉位置が全閉位置に到達したり（図２のステップＳ１０：ＹＥＳ）、窓の停止操作が有ったり（図２のステップＳ１１：ＹＥＳ）した場合は、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止して、窓ガラス７を停止させる（図２のステップＳ１２）。

他方、窓ガラス７の開閉位置が全閉位置近傍の特定範囲Ｚｃに入ると（図２のステップＳ３：ＹＥＳ）、挟み込み判定用の閾値が閾値更新部２ｇにより更新される学習値（以下「学習閾値」という。）となる（図２のステップＳ１３、図３の二点鎖線）。この学習閾値は、変化量算出部２ｅが算出した窓ガラス７の移動速度の変化量に応じて更新されるので、一定値ではない。このため、挟み込み判定部２ｆは、変化量算出部２ｅにより算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、その学習閾値とを比較する（図２のステップＳ１４）。

そして、特定範囲Ｚｃを窓ガラス７が閉動作中に、たとえば窓６の上枠と窓ガラス７の上端との間に異物が挟み込まれると、図４（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が低下して、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が学習閾値以上になる（図２のステップＳ１５：ＹＥＳ）。すると、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが有ると判断する（図２のステップＳ７）。この場合、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を一旦停止させてから反転（開方向へ回転）させて、窓ガラス７を所定量開動作させる（図２のステップＳ８）。これにより、窓６に挟み込まれた異物が解放される。

一方、特定範囲Ｚｃを窓ガラス７が閉動作中に、窓６と窓ガラス７との間に異物が挟み込まれなければ、図３に示すように、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が学習閾値未満となる（図２のステップＳ１５：ＮＯ）。この場合、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが無いと判断する（図２のステップＳ１６）。そして、閾値更新部２ｇが、窓ガラス７の移動速度の変化量に基づいて、現在の窓ガラス７の位置に応じた学習閾値を更新する（図２のステップＳ１７）。具体的は、たとえば、閾値更新部２ｇは、変化量算出部２ｅが算出した直近の窓ガラス７の移動速度の変化量に所定の補正値を加算した値を、新たな学習閾値とする。そして、この新たな学習閾値を、記憶部２ａに記憶された現在の窓ガラス７の位置に応じた学習閾値に上書きする。図３に示すように、学習閾値は、固定閾値よりも、挟み込みが有ると判定され易いような低い値に設定される。

その後、位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全閉位置に到達しておらず（図２のステップＳ１８：ＮＯ）、窓の停止操作が無い（図２のステップＳ１９：ＮＯ）場合は、窓ガラス７の閉動作が継続される（図２のステップＳ２）。

また、窓６への異物の挟み込みが無いまま（図２のステップＳ１６）、窓ガラス７の開閉位置が全閉位置に到達したり（図２のステップＳ１８：ＹＥＳ）、窓の停止操作が有ったり（図２のステップＳ１９：ＹＥＳ）した場合は、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止して、窓ガラス７を停止させる（図２のステップＳ２０）。

次に、窓６を開ける場合の動作を説明する。図５は、窓６を開ける場合の、ＰＷ制御装置１の動作を示したフローチャートである。図６は、窓６を開ける場合の、窓ガラス７の開閉位置と移動速度（下降速度）の変化の一例を示した図である。図７は、窓６を開ける際に異物を挟み込んだ場合の、窓ガラス７の開閉位置と移動速度の変化の一例を示した図である。

ユーザがＰＷ操作部３でオート開操作またはマニュアル開操作を行うと、制御部２は、窓の開操作が有ったと判断する（図５のステップＳ３１）。すると、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４を作動させて、モータ９を開方向へ回転させ、窓ガラス７を開動作させる（図５のステップＳ３２）。

窓ガラス７が開動作を開始した直後は、モータ９に突入電流が流れるため、図６（ａ）、（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度（実線）は、急激に上昇した後すぐに低下する。この動作開始直後の突発的な窓ガラス７の移動速度の変動で、挟み込みを誤判定しないように、変化量算出部２ｅは、所定の間隔で窓ガラス７の移動速度の変化量を算出する（閉動作時と同様）。

動作を開始してからしばらくすると、モータ制御部２ｂがモータ駆動部４を介してモータ９の駆動を制御することで、窓ガラス７の移動速度がある程度の速度になる。そして、窓枠部品などの経年劣化がない使用初期の場合は、図６（ａ）に示すように、窓ガラス７の移動速度がほぼ一定で推移する。対して、窓枠部品などの経年劣化が生じた場合は、モータ制御部２ｂがモータ９の駆動を制御しても、窓枠部品などと窓ガラス７の摩擦抵抗などの影響により、図６（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が不安定に変動する。

位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全開位置近傍の特定範囲Ｚｏに入るまでは（図５のステップＳ３３：ＮＯ）、挟み込み判定用の閾値が予め設定された一定の固定閾値になっている（図５のステップＳ３４、図６の一点鎖線）。この固定閾値は、開動作用の固定閾値であって、前述した閉動作用の固定閾値とは異なる値である。挟み込み判定部２ｆは、変化量算出部２ｅにより算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、その固定閾値とを比較する（図５のステップＳ３５）。

そして、特定範囲Ｚｏ以外の範囲を窓ガラス７が開動作中に、たとえば窓ガラス７のガラス面と窓６の下枠との間に異物が挟み込まれると、図７（ａ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が低下して、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が固定閾値以上になる（図５のステップＳ３６：ＹＥＳ）。すると、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが有ると判断する（図５のステップＳ３７）。この場合、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止させて、窓ガラス７を停止させる（図５のステップＳ３８）。これにより、窓６に挟み込まれた異物が解放（抜去）可能となる。

一方、特定範囲Ｚｏ以外の範囲を窓ガラス７が開動作中に、窓ガラス７と窓６との間に異物が挟み込まれなければ、図６に示すように、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が固定閾値未満となる（図５のステップＳ３６：ＮＯ）。この場合、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが無いと判断する（図５のステップＳ３９）。この後、位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全開位置に到達しておらず（図５のステップＳ４０：ＮＯ）、ＰＷ操作部３において窓の停止操作が無い（図５のステップＳ４１：ＮＯ）場合は、窓ガラス７の開動作が継続される（図５のステップＳ３２）。

また、窓６への異物の挟み込みが無いまま（図５のステップＳ３９）、窓ガラス７の開閉位置が全開位置に到達したり（図５のステップＳ４０：ＹＥＳ）、窓の停止操作が有ったり（図５のステップＳ４１：ＹＥＳ）した場合は、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止して、窓ガラス７を停止させる（図５のステップＳ４２）。

他方、窓ガラス７の開閉位置が全開位置近傍の特定範囲Ｚｏに入ると（図５のステップＳ３３：ＹＥＳ）、挟み込み判定用の閾値が閾値更新部２ｇにより更新される学習閾値となる（図５のステップＳ４３、図６の二点鎖線）。この学習閾値は、開動作用の学習閾値であって、前述した閉動作用の学習閾値とは異なる値である。挟み込み判定部２ｆは、変化量算出部２ｅにより算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、その学習閾値とを比較する（図５のステップＳ４４）。

そして、特定範囲Ｚｏを窓ガラス７が開動作中に、窓ガラス７のガラス面と窓６の下枠との間に異物が挟み込まれると、図６（ｂ）に示すように、窓ガラス７の移動速度が低下して、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が学習閾値以上になる（図５のステップＳ４５：ＹＥＳ）。すると、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが有ると判断する（図５のステップＳ３７）。この場合、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止させて、窓ガラス７を停止させる（図５のステップＳ３８）。これにより、窓６に挟み込まれた異物が解放可能となる。

一方、特定範囲Ｚｏを窓ガラス７が開動作中に、窓ガラス７と窓６との間に異物が挟み込まれなければ、図６に示すように、窓ガラス７の移動速度の変化量（破線）が学習閾値未満となる（図５のステップＳ４５：ＮＯ）。この場合、挟み込み判定部２ｆは、窓６への異物の挟み込みが無いと判断する（図５のステップＳ４６）。そして、閾値更新部２ｇが、窓ガラス７の移動速度の変化量に基づいて、現在の窓ガラス７の位置に応じた学習閾値を更新する（図５のステップＳ４７）。このとき、たとえば窓ガラス７を閉じる場合と同様の方法により、学習閾値を更新する。

その後、位置検出部２ｃにより検出した窓ガラス７の開閉位置が全開位置に到達しておらず（図５のステップＳ４８：ＮＯ）、窓の停止操作が無い（図５のステップＳ４９：ＮＯ）場合は、窓ガラス７の開動作が継続される（図５のステップＳ３２）。

また、窓６への異物の挟み込みが無いまま（図５のステップＳ４６）、窓ガラス７の開閉位置が全開位置に到達したり（図５のステップＳ４８：ＹＥＳ）、窓の停止操作が有ったり（図５のステップＳ４９：ＹＥＳ）した場合は、モータ制御部２ｂが、モータ駆動部４によりモータ９を停止させて、窓ガラス７を停止させる（図５のステップＳ５０）。

上記実施形態によると、窓ガラス７が特定範囲Ｚｏ、Ｚｃを移動中は、変化量算出部２ｅが算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、記憶部２ａに記憶された更新済（初回は更新前）の学習閾値とに基づいて、窓６への異物の挟み込みが検出される。この場合、窓ガラス７の開閉動作時に、窓ガラス７の移動速度の変化量を学習し、該移動速度の変化傾向に合わせて、特定範囲Ｚｏ、Ｚｃの学習閾値を更新している（図３、図６）。このため、パワーウインドウの関連部品の個体特性や経年劣化の影響を排除しながら、窓６への異物の挟み込みを精度良く検出することができる。一方、窓ガラス７が特定範囲Ｚｏ、Ｚｃ以外の範囲を移動中は、変化量算出部２ｅが算出した窓ガラス７の移動速度の変化量と、記憶部２ａに記憶された一定の固定閾値とに基づいて、窓６への異物の挟み込みが検出される。

すなわち、上記実施形態では、特定範囲Ｚｏ、Ｚｃにおいてのみ挟み込み判定用の閾値を更新し、その他の範囲では挟み込み判定用の閾値を更新せずに固定値にしている。このため、窓ガラス７の全移動範囲で閾値を更新する場合より、閾値更新のための学習データの記憶容量と処理負担を低減することができる。

また、上記実施形態では、特定範囲Ｚｃは、窓ガラス７の全閉位置の近傍範囲であり、特定範囲Ｚｏは、窓ガラス７の全開位置の近傍範囲である。そして、閾値更新部２ｇが、それら特定範囲Ｚｃ、Ｚｏで使用される学習閾値を、その他の範囲で使用される固定閾値よりも、挟み込みが有ると判定され易いような低い値に更新している。このため、窓ガラス７の開閉動作時に、特定範囲Ｚｏ、Ｚｃにおいて、その他の範囲よりも、窓６への異物の挟み込みの検出感度を向上させることができる。そして、特定範囲Ｚｏ、Ｚｃで挟み込みを検出すると、モータ９を即座に停止または反転させて、異物を解放し、異物やモータ９やＰＷ開閉機構８やその他の部品にかかる荷重を低減することが可能となる。

特に、全閉位置近傍の特定範囲Ｚｃでの窓ガラス７の閉動作中に、たとえば子供の手や指を誤って窓ガラス７と窓枠との間に挟み込んだ場合には、該挟み込みを素早く検出して、モータ９を即座に反転させることで、手や指を解放することができる。つまり、モータ９を反転させるまでに子供の手や指にかかる荷重を低荷重に抑えて、安全を確保することが可能となる。

本発明は、上述した以外にも種々の実施形態を採用することができる。たとえば、以上の実施形態では、アクチュエータ（モータ９）の駆動状態を表す物理量として、窓ガラス７の移動速度を検出した例を示したが、本発明はこれのみに限定するものではない。これ以外に、たとえば、モータ９の回転速度、モータ９に流れる電流、またはモータ９の負荷などを、本発明の物理量として検出してもよい。そして、上記いずれかの物理量またはその変化量を挟み込み判定用の閾値と比較して、挟み込みの有無を判定してもよい。

なお、モータ９に流れるモータ電流は、たとえばシャント抵抗とＣＲローパスフィルタを含んだ電流検出回路をモータ駆動部４に設けることで、検出することができる。また、検出したモータ電流に含まれるリップルを抽出し、該リップルに基づいて窓ガラス７の開閉位置を検出してもよい。

また、以上の実施形態では、特定範囲Ｚｏ、Ｚｃにおいて、挟み込みが無いと判断した直後に、そのときの窓ガラス７の位置に応じた学習閾値を更新した例を示したが、本発明はこれのみに限定するものではない。これ以外に、たとえば、窓ガラス７が全閉位置または全開位置に到達した後、学習閾値を一括して更新してもよい。

また、以上の実施形態では、窓ガラス７の移動速度の変化量に所定の補正値を加算することにより、新たな学習閾値を算出した例を示したが、本発明はこれのみに限定するものではなく、これ以外の算出方法で新たな学習閾値を算出してもよい。また、過去Ｎ回（Ｎは１以上の整数）の窓ガラス７の開閉時に記憶部２ａに記憶した窓ガラス７の移動速度やこれの変化量などのデータの傾向を学習して、新たな学習閾値を設定するようにしてもよい。

また、以上の実施形態では、窓ガラス７の閉動作時に挟み込みを検出した場合に、モータ９を一旦停止させた後反転させ、窓ガラス７の開動作時に挟み込みを検出した場合に、モータ９を停止させた例を示したが、本発明はこれのみに限定するものではない。これ以外に、窓ガラスの開動作時に挟み込みを検出した場合に、モータを一旦停止させた後反転させてもよい。また、窓ガラスの閉動作時に挟み込みを検出した場合に、モータを停止させてもよい。

また、以上の実施形態では、窓ガラス７の閉動作時と開動作時のいずれにおいても、挟み込みの有無を検出したり、学習閾値を更新したりした例を示したが、本発明はこれのみに限定するものではない。窓ガラスの閉動作時と開動作時のいずれか一方のときに、挟み込みの有無を検出したり、学習閾値を更新したりしてもよい。

また、以上の実施形態では、アクチュエータとしてモータ９を例に挙げたが、本発明はこれのみに限定するものではない。たとえば、アクチュエータとしてソレノイドなどを用いることも可能である。

さらに、以上の実施形態では、自動車のＰＷ制御装置１に本発明を適用した例を挙げたが、これに限るものではない。これ以外の、たとえば電動式開閉ルーフなどのような、車両用の開閉体制御装置または車両以外の用途の開閉体制御装置に対しても、本発明を適用することは可能である。

１ ＰＷ（パワーウインドウ）制御装置（開閉体制御装置）
２ａ 記憶部（記憶手段）
２ｂ モータ制御部（制御手段）
２ｃ 位置検出部（位置検出手段）
２ｄ 速度検出部（物理量検出手段）
２ｅ 変化量算出部（算出手段）
２ｆ 挟み込み判定部（判定手段）
２ｇ 閾値更新部（更新手段）
６ 窓
７ 窓ガラス（開閉体）
９ モータ（アクチュエータ）
Ｚ 全移動範囲
Ｚｃ 全閉位置近傍の特定範囲
Ｚｏ 全開位置近傍の特定範囲

Claims (5)

1. 開閉体を開閉動作させるアクチュエータの駆動を制御する制御手段と、
   前記開閉体の開閉位置を検出する位置検出手段と、
   前記アクチュエータの駆動状態に応じた物理量を検出する物理量検出手段と、
   前記物理量検出手段が検出した前記物理量と閾値とを記憶する記憶手段と、
   前記物理量検出手段が検出した前記物理量と前記記憶手段に記憶された閾値とに基づいて、前記開閉体への異物の挟み込みの有無を判定する判定手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記物理量に基づいて前記閾値を更新する更新手段と、を備え、
   前記判定手段により前記挟み込みが有ると判定されると、前記制御手段により前記アクチュエータの駆動方向を反転させまたは前記アクチュエータを停止させる開閉体制御装置において、
   前記開閉体の全移動範囲のうち、特定範囲については、前記閾値を前記更新手段により更新し、
   前記特定範囲以外の範囲については、前記閾値を予め設定した固定値とする、ことを特徴とする開閉体制御装置。
2. 請求項１に記載の開閉体制御装置において、
   前記特定範囲は、前記開閉体の全閉位置の近傍範囲であり、
   前記更新手段は、前記特定範囲における前記閾値を、前記特定範囲以外の範囲における前記閾値よりも、前記判定手段で挟み込みが有ると判定され易い値に更新する、ことを特徴とする開閉体制御装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の開閉体制御装置において、
   前記特定範囲は、前記開閉体の全開位置の近傍範囲であり、
   前記更新手段は、前記特定範囲における前記閾値を、前記特定範囲以外の範囲における前記閾値よりも、前記判定手段で挟み込みが有ると判定され易い値に更新する、ことを特徴とする開閉体制御装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の開閉体制御装置において、
   前記物理量検出手段が検出した前記物理量の変化量を算出する算出手段をさらに備え、
   前記判定手段は、前記算出手段が検出した前記物理量の変化量と前記閾値との比較結果から、前記挟み込みの有無を判定する、ことを特徴とする開閉体制御装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の開閉体制御装置において、
   前記開閉体は、車両の窓ガラスから成り、
   前記アクチュエータは、モータから成り、
   当該開閉体制御装置は、パワーウインドウ制御装置から成る、ことを特徴とする開閉体制御装置。

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