JP2020001531A - 接触状態検出装置、接触状態検出方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】操舵部材への接触状態の検出精度を向上する接触状態検出装置等を提供する。【解決手段】車両用操舵装置１のステアリングホイール１１への接触状態を検出する接触状態検出装置１００は、ステアリングシャフト５に発生するトルクを検出するトルクセンサ２１と、トルクセンサ２１の検出値である第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出するトルク微分処理部５１１と、第１取得値から第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、ステアリングホイール１１に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力する状態判定部５１５とを備え、ｎは、１以上の整数である。【選択図】図３

Description

本発明は、操舵部材への接触状態検出装置、接触状態検出方法及びプログラムに関する。

近年、車両を制御するために、ステアリングホイール等の操舵部材に対する運転者の接触状態を検出する技術が検討されている。例えば、特許文献１は、運転者がステアリングホイールから手を放した状態であるハンドルフリー状態を判定する技術を開示している。この技術では、ステアリングの操舵角と操舵角速度とに基づいて、外部から入力されるトルクとしての外乱トルクが推定され、外乱トルクとステアリングの回転軸の軸トルクとが加算演算されることによって、操舵トルクが推定される。そして、操舵トルクの絶対値が閾値未満の状態が所定時間経過した場合、ハンドルフリー状態であると判定される。

特開２００２−１０４２２３号公報 特開２０１７−１１４３２４号公報

特許文献１の技術では、ハンドルフリー状態の検出に要する時間が長くなる可能性ある。さらに、運転者が小さい操舵トルクでステアリングを把持している場合、ハンドルフリー状態であると判定される可能性がある。このため、特許文献１の技術は、誤検出を生じる可能性がある。

そこで、本発明は、操舵部材への接触状態の検出精度を向上する接触状態検出装置、接触状態検出方法及びプログラムを提供する。

本発明の一態様に係る接触状態検出装置は、車両用操舵装置の操舵部材への接触状態を検出する接触状態検出装置であって、前記操舵部材に発生するトルクを検出するトルク検出部と、前記トルク検出部の検出値である第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出する微分処理部と、前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力する演算部とを備え、ｎは、１以上の整数である。

本発明の一態様に係る接触状態検出方法は、車両用操舵装置の操舵部材への接触状態を検出する接触状態検出方法であって、前記操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、ｎは、１以上の整数である。

本発明の一態様に係るプログラムは、車両用操舵装置の操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分を行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、ｎは、１以上の整数である。

本発明に係る接触状態検出装置等によると、操舵部材への接触状態の検出精度を向上することが可能になる。

実施の形態１に係る接触状態検出装置を備える車両用操舵装置の構成の一例を示す概略図 実施の形態１に係る接触状態検出装置の機能的な構成の一例を示すブロック図 実施の形態１に係る接触状態検出装置の各構成要素の処理の流れの一例を示す図 ニューラルネットワークのモデルの一例を示す図 学習装置の学習を説明するための図 実施の形態１に係る接触状態検出装置の接触状態の検出動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１の変形例に係る接触状態検出装置の各構成要素の処理の流れの一例を示す図 実施の形態２に係る接触状態検出装置の機能的な構成の一例を示すブロック図 実施の形態２に係る接触状態検出装置の各構成要素の処理の流れの一例を示す図 実施の形態３に係る接触状態検出装置の機能的な構成の一例を示すブロック図 実施の形態３に係る接触状態検出装置の各構成要素の処理の流れの一例を示す図

以下、実施の形態に係る接触状態検出装置等を、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明される実施の形態は、包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ（工程）、並びに、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。さらに、各図において、実質的に同一の構成要素に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

［実施の形態１］
本発明の実施の形態１に係る接触状態検出装置１００及び接触状態検出装置１００を備える車両用操舵装置１の構成を説明する。本実施の形態では、接触状態検出装置１００は、車両に搭載された車両用操舵装置１に備えられるとして説明する。車両の例は、自動車、トラック、バス、二輪車、搬送車、鉄道、建設機械、農耕機械及び荷役機械である。本実施の形態では、車両は自動車であるとし、自動車は、エンジンを備える自動車、エンジン及びモータを備えるハイブリッド自動車、及び、エンジンを備えずモータを備える電気自動車のいずれであってもよい。

図１は、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００を備える車両用操舵装置１の構成の一例を示す概略図である。図１に示すように、車両用操舵装置１は、車両Ａに搭載され、モータの回転駆動力により操舵をトルクアシストするステアリング装置である。車両用操舵装置１は、車両Ａの運転者によって操作される操舵機構２と、運転者による操舵機構２への入力に応じて転舵輪６０を転舵させる転舵機構３と、運転者の操舵を補助するための補助機構４とを備えている。転舵輪６０は、車両Ａの舵取り用の車輪である。

操舵機構２は、ステアリングホイール１１と接続されたステアリングシャフト５を備える。本実施の形態の場合、ステアリングシャフト５は、コラムシャフト５ａ、インターミディエイトシャフト５ｂ及びピニオンシャフト５ｃで構成されている。コラムシャフト５ａ、インターミディエイトシャフト５ｂ及びピニオンシャフト５ｃは、互いの端部において、屈曲した状態で回転できるように、自在継手を介してこの順で連結されている。コラムシャフト５ａは、ステアリングホイール１１と接続される。ピニオンシャフト５ｃは、後述する転舵機構３のラックシャフト６と接続される。ここで、ステアリングホイール１１及びステアリングシャフト５は、操舵部材の一例である。

転舵機構３は、転舵輪６０に接続されるラックシャフト６と、ラックアンドピニオン装置７とを備える。ラックアンドピニオン装置７は、ピニオンシャフト５ｃの回転をラックシャフト６の往復動に変換する。転舵機構３は、ピニオンシャフト５ｃから伝達される回転駆動力をラックシャフト６の直線駆動力に変換して転舵輪６０に伝達し、転舵輪６０を転舵方向に回転させる。

補助機構４は、操舵のアシスト力をステアリングシャフト５に付与するモータ８と、モータ８の回転駆動力をステアリングシャフト５に伝達する減速機９とを備える。モータ８は、後述するＥＣＵ（電子制御ユニット：Electronic Control Unit）５０の制御により、動作する。減速機９は、モータ８と接続され、モータ８を駆動源として操舵を補助するためのアシスト力をステアリングシャフト５に付与する装置である。減速機９は、モータ８の回転速度を減速させ且つ回転駆動力を増強してステアリングシャフト５に伝達する。モータ８の例は、電動モータである。減速機９の例は、ウォーム減速機である。ウォーム減速機は、モータ８によって回転駆動されるウォームシャフト９ａと、ステアリングシャフト５と一体に回転するウォームホイール９ｂとを有している。ウォームシャフト９ａは、外周面にらせん状の歯を有するネジ状の歯車であり、ウォームホイール９ｂは、外周に複数の歯を有する円板状の歯車である。小径のウォームシャフト９ａの歯と大径のウォームホイール９ｂの歯とが噛み合っている。

本実施の形態の場合、減速機９は、ピニオンシャフト５ｃに接続されている。しかしながら、減速機９は、コラムシャフト５ａ又はインターミディエイトシャフト５ｂに接続されてもよく、ラックシャフト６に接続されてもよい。

また、コラムシャフト５ａは、入力軸部５ａａと、出力軸部５ａｂと、トーションバー部５ａｃとを含む。入力軸部５ａａは、ステアリングホイール１１と接続され、ステアリングホイール１１から運転者の操舵力が入力される。出力軸部５ａｂは、インターミディエイトシャフト５ｂと接続され、ステアリングホイール１１から入力される運転者の操舵力を、インターミディエイトシャフト５ｂに伝達する。トーションバー部５ａｃは、入力軸部５ａａと出力軸部５ａｂとの間に配置され、入力軸部５ａａに入力される操舵力を出力軸部５ａｂに伝達する。トーションバー部５ａｃは、入力軸部５ａａ及び出力軸部５ａｂよりも、軸心を中心とするねじれ方向の剛性が低く構成されている。トーションバー部５ａｃの構成材料の例は、ばね鋼である。操舵力が入力軸部５ａａに入力されると、トーションバー部５ａｃは軸心を中心に捻れつつ操舵力を出力軸部５ａｂに伝達する。

また、車両用操舵装置１は、運転者によってステアリングホイール１１を介してステアリングシャフト５に加えられるトルクを検出するためのトルクセンサ２１を備える。トルクセンサ２１は、トーションバー部５ａｃに配置され、トーションバー部５ａｃの捩れ量、つまり入力軸部５ａａ及び出力軸部５ａｂの相対回転角を検出することによって、トルクを検出する。トルクセンサ２１が検出するトルクは、運転者が操舵のためにステアリングホイール１１に加える操舵トルクに相当する。トルクセンサ２１は、検出信号をＥＣＵ５０に送信する。ここで、トルクセンサ２１は、トルク検出部の一例である。

さらに、車両用操舵装置１は、入力軸部５ａａの回転角度を検出する回転角センサ２２を備える。回転角センサ２２は、入力軸部５ａａに配置され、入力軸部５ａａの軸心周りの回転量、つまり、回転角度を検出する。回転角センサ２２が検出する回転角は、運転者が操舵のためにステアリングホイール１１に加える操舵角に相当する。回転角センサ２２は、検出信号をＥＣＵ５０に送信する。ここで、回転角センサ２２は、回転量検出部の一例である。

また、車両用操舵装置１は、ＥＣＵ５０を備える。ＥＣＵ５０は、モータ８、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２等と電気的に接続されている。さらに、ＥＣＵ５０は、車両Ａに搭載される車速センサ３１と電気的に接続され、車速センサ３１から車両Ａの速度である車速を示す信号を取得する。ＥＣＵ５０は、トルクセンサ２１及び車速センサ３１から取得されるトルク及び車速の信号に基づき、モータ８に供給する電流を制御し、モータ８がピニオンシャフト５ｃに与えるアシスト力を制御する。ＥＣＵ５０は、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２から取得されるトルク及び回転角の信号に基づき、ステアリングホイール１１に対する運転者の接触状態を検出する。具体的には、ＥＣＵ５０は、運転者がステアリングホイール１１を握っているハンズオン状態であるか、運転者がステアリングホイール１１を握っていないハンズオフ状態であるかを検出する。ＥＣＵ５０の詳細は後述する。ＥＣＵ５０と、トルクセンサ２１と、回転角センサ２２とは、本実施の形態に係る接触状態検出装置１００を構成する。

ＥＣＵ５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサ及びメモリを備えるマイクロコンピュータで構成されてもよい。メモリの例は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリ、及び、ＲＯＭ（Read-Only Memory）等の不揮発性メモリであってもよい。ＥＣＵ５０の一部又は全部の機能は、ＣＰＵがＲＡＭを作業用のメモリとして用いてＲＯＭに記録されたプログラムを実行することによって達成されてもよい。ＥＣＵ５０の一部又は全部の機能は、電子回路又は集積回路等の専用のハードウェア回路によって達成されてもよい。ＥＣＵ５０の一部又は全部の機能は、上記のソフトウェア機能とハードウェア回路との組み合わせによって構成されてもよい。ＥＣＵ５０、モータ８及び上記の各センサ等の間の通信は、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを介した通信であってもよい。

図２及び図３を参照しつつ、ＥＣＵ５０を含む接触状態検出装置１００の構成を説明する。図２は、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図３は、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００の各構成要素の処理の流れの一例を示す図である。接触状態検出装置１００は、トルクセンサ２１と、回転角センサ２２と、ＥＣＵ５０とを備える。ＥＣＵ５０は、制御部５１と、駆動回路５２と、電流検出部５３とを備える。制御部５１は、トルク微分処理部５１１と、角度微分処理部５１２と、トルクフィルタ５１３と、角度フィルタ５１４と、状態判定部５１５と、記憶部５１６と、モータ制御部５１７とを含む。

駆動回路５２は、制御部５１によって制御され、図示しない車両Ａのバッテリの電力をモータ８に供給する。駆動回路５２は、インバータ回路で構成される。電流検出部５３は、モータ８を流れる電流であるモータ電流の大きさを検出し、制御部５１に出力する。電流検出部５３は、電流を計測する回路等で構成される。記憶部５１６は、種々の情報の格納及び取り出しを可能にする。記憶部５１６は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスクドライブ、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置によって実現される。

記憶部５１６は、制御部５１が動作するために用いる閾値、マップ、数式、及び後述する判定モデル等の種々の情報を格納する。記憶部５１６は、制御部５１が動作するためのプログラムを格納してもよい。記憶部５１６は、本実施の形態では、ＥＣＵ５０内において、制御部５１に含まれているが、制御部５１とは別に設けられてもよく、ＥＣＵ５０の外部に配置されてもよい。

モータ制御部５１７は、車速センサ３１によって検出される車速、トルクセンサ２１によって検出されるトルク、及び、電流検出部５３によって検出されるモータ電流に基づいて、駆動回路５２を駆動制御することによって、操舵状況に応じた操舵補助を実現する。具体的には、モータ制御部５１７は、トルク及び車速に基づき、モータ８に流れるモータ電流の目標値である電流指令値を決定する。電流指令値は、操舵状況に応じた操舵補助力（「アシストトルク」とも呼ぶ）の目標値に対応している。そして、モータ制御部５１７は、電流検出部５３によって検出されるモータ電流が電流指令値に近づくように、駆動回路５２を駆動制御する。また、モータ制御部５１７は、後述する状態判定部５１５の判定結果に基づき、駆動回路５２を駆動制御する。具体的には、判定結果がハンズオン状態である場合、モータ制御部５１７は、駆動回路５２にモータ８へ電力を供給させ、操舵補助を実施させる。判定結果がハンズオフ状態である場合、モータ制御部５１７は、駆動回路５２にモータ８への電力供給を停止させ、操舵補助を停止させる。

トルク微分処理部５１１は、トルクセンサ２１から経時的に出力されるトルク値を示す信号を取得し、当該信号値を時間微分する。トルクセンサ２１は、所定のセンシング周期毎に検出を行い、センシング周期の例は、４００μ秒であるが、これに限定されない。トルク微分処理部５１１は、トルクセンサ２１から取得されるトルク値を示す信号値を第１トルク取得値とし、第１トルク取得値に１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値を算出する。上記の「ｎ」は、１以上の整数である。第２トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値はそれぞれ、第１トルク取得値の１次時間微分値〜ｎ次時間微分値である。各微分値は、第１トルク取得値の挙動を示す。トルク微分処理部５１１は、算出したトルク取得値をトルクフィルタ５１３に出力する。なお、トルクセンサ２１の信号値は、計測時刻と対応付けられた計測値を含む。計測時刻と計測値との対応付けは、例えば、計測値が取得される際に、トルクセンサ２１によって行われてもよい。トルク微分処理部５１１によって出力される第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値はそれぞれ、信号値又はその微分値と、信号値の計測時刻とを含む。ここで、トルク微分処理部５１１は、微分処理部の一例である。

角度微分処理部５１２は、回転角センサ２２から経時的に出力される角度値を示す信号を取得し、当該信号値を時間微分する。回転角センサ２２は、所定のセンシング周期毎に検出を行い、センシング周期の例は、４００μ秒であるが、これに限定されない。角度微分処理部５１２は、回転角センサ２２から取得される角度値を示す信号値を第１角度取得値とし、第１角度取得値に１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値を算出する。第２角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値はそれぞれ、第１角度取得値の１次時間微分値〜ｎ次時間微分値である。各微分値は、第１角度取得値の挙動を示す。角度微分処理部５１２は、算出した角度取得値を角度フィルタ５１４に出力する。なお、回転角センサ２２の信号値は、計測時刻と対応付けられた計測値を含む。計測時刻と計測値との対応付けは、例えば、計測値が取得される際に、回転角センサ２２によって行われてもよい。角度微分処理部５１２によって出力される第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値はそれぞれ、信号値又はその微分値と、信号値の計測時刻とを含む。ここで、角度微分処理部５１２は微分処理部の一例であり、角度取得値は回転取得値の一例である。

トルクフィルタ５１３は、ローパスフィルタ（「ＬＰＦ」とも表記する）であり、トルク微分処理部５１１から出力されるトルク取得値を示す信号を取得し、当該信号から高周波成分を除去する。トルクフィルタ５１３は、高周波成分を除去後の信号を、状態判定部５１５に出力する。本実施の形態では、トルクフィルタ５１３は、第１トルク取得値を示す信号〜第ｎ＋１トルク取得値を示す信号それぞれに対して、高周波成分を除去する。これにより、操舵と関係のないノイズ等の信号が除去される。トルクフィルタ５１３の例は、デジタルフィルタである。ここで、トルクフィルタ５１３は、フィルタ部の一例である。

角度フィルタ５１４は、ローパスフィルタであり、角度微分処理部５１２から出力される角度取得値を示す信号を取得し、当該信号から高周波成分を除去する。角度フィルタ５１４は、高周波成分を除去後の信号を、状態判定部５１５に出力する。本実施の形態では、角度フィルタ５１４は、第１角度取得値を示す信号〜第ｎ＋１角度取得値を示す信号それぞれに対して、高周波成分を除去する。これにより、操舵と関係のないノイズ等の信号が除去される。角度フィルタ５１４の例は、デジタルフィルタである。ここで、角度フィルタ５１４は、フィルタ部の一例である。

状態判定部５１５は、トルクフィルタ５１３から取得される第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値それぞれを示す信号からなるデータと、角度フィルタ５１４から取得される第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値それぞれを示す信号からなるデータとを、入力データとして用いる。そして、状態判定部５１５は、当該入力データを用いて演算することによって、運転者がステアリングホイール１１を握っているハンズオン状態であるか、運転者がステアリングホイール１１を握っていないハンズオフ状態（手放し状態）であるかを判定する。状態判定部５１５は、判定結果をモータ制御部５１７に出力する。ここで、状態判定部５１５は、演算部の一例であり、判定結果は、操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報の一例である。

状態判定部５１５は、判定モデルを用いて判定結果を出力する。判定モデルは、記憶部５１６に格納されている。判定モデルは、入力データに対する出力データを出力する。判定モデルは、高周波成分除去後の第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値のデータと、高周波成分除去後の第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値のデータとを入力データとし、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果を出力データとする。第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値のデータの計測時刻と、第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値のデータの計測時刻とは、互いに対応し、同じ又は近傍である。つまり、第１トルク取得値は、第１角度取得値の発生時に発生したトルク値である。

本実施の形態では、判定モデルは、学習データを用いて学習することによって判定精度を向上する。判定モデルに適用される学習モデルは、ニューラルネットワーク（Neural Network）であり、学習方法は、Ｎｅｕｒｏｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ等）やＤｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇを用いた機械学習による方法であってもよい。ニューラルネットワークは、脳神経系をモデルにした情報処理モデルである。ニューラルネットワークは、入力層及び出力層を含む複数のノード層で構成されている。ノード層には、１つ以上のノードが含まれる。例えば、図４に示すように、ニューラルネットワークが、入力層、中間層及び出力層で構成される場合、ニューラルネットワークは、入力層のノードに入力された情報について、入力層から中間層への出力処理、中間層での処理、中間層から出力層への出力処理、出力層での処理を順次行い、入力情報に適合する出力結果を出力する。なお、１つの層の各ノードは、次の層の各ノードと接続されており、ノード間の接続には、重み付けがされている。１つの層のノードの情報は、ノード間の接続の重み付けが付与されて、次の層のノードに出力される。なお、図４は、ニューラルネットワークのモデルの一例を示す図である。

または、判定モデルは、公知のリカレントニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）（「回帰型ニューラルネットワーク」）で構成されてもよい。

判定モデルの機械学習は、ＥＣＵ５０によって行われてもよく、ＥＣＵ５０とは離れた位置に配置されたサーバ装置等の外部機器である学習装置７０によって行われてもよい。本実施の形態では、学習装置７０が判定モデルの機械学習を行う。学習装置７０で学習された判定モデルは、不揮発性メモリ等の記録媒体、又は、インターネットなどの通信網等を介した無線通信により、記憶部５１６に送られてもよい。

本実施の形態では、判定モデルの学習は、学習装置７０によってオフラインで行われる。なお、オンラインは、車両の走行中を示し、オフラインは、車両の非走行時を示す。オフラインでは、事前に取得されたデータ、及び、人工的に作成されたデータ等の車両の非走行時に取得されるデータが使用される。判定モデルの学習には、教師信号あり学習（「教師あり学習」とも呼ばれる）が用いられる。教師あり学習では、入力データ、つまり入力信号に対する判定モデルの出力データが、教師信号と合致するようにニューラルネットワーク内の重み付けが調整される。

本実施の形態では、図５に示すように、学習装置７０が備える学習部７１は、複数の運転者の運転履歴から、判定モデルを構成する判定ニューラルネットワーク（「判定ＮＮ」とも表記する）を構築する。なお、図５は、学習装置７０の学習を説明するための図である。複数の運転者は、不特定多数の運転者であってよく、車両Ａと関連していてもよく関連していなくてもよい。各運転者の運転履歴は、各運転者の運転中に取得されたデータであり、操舵トルクと、当該操舵トルクの発生時の操舵角と、当該操舵トルク及び操舵角の発生時でのハンズオン又はハンズオフの状態の情報とを含む。ハンズオン又はハンズオフの状態の情報は、運転者による入力装置への入力信号、カメラによる運転者の撮影画像、ステアリングホイールに設けられた接触センサの検出信号等に基づき、生成されてもよい。

学習部７１は、運転履歴に含まれる操舵トルクと当該操舵トルクに対して１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行って得られる微分値とで構成される演算操舵トルクと、当該操舵トルクの発生時の操舵角と当該操舵角に対して１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行って得られる微分値とで構成される演算操舵角とを入力信号とする。そして、学習部７１は、演算操舵トルク及び演算操舵角の操舵トルク及び操舵角の発生時のハンズオン又はハンズオフの状態を教師信号とする。そして、学習部７１は、出力データが教師信号と合致するように判定ニューラルネットワークに学習させる。なお、学習部７１は、判定ニューラルネットワークの学習のために、複数の運転者の汎用的な運転履歴だけでなく、車両Ａの特定の運転者の運転履歴も用いてもよい。

このような判定ニューラルネットワークは、操舵トルク及び操舵角の現在のデータだけでなく、これらの微分データを入力データとするため、操舵トルク及び操舵角の挙動を考慮した演算を行うことができ、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定精度を向上することができる。例えば、運転者のステアリングホイール１１の切り替えし時点では、運転者がステアリングホイール１１を握っていても、トルクセンサ２１によって検出されるトルクは、零になる。このような状態に対して、判定ニューラルネットワークは、切り替えし時点での操舵トルク及び操舵角の挙動を示すデータを入力データとするため、ハンズオン状態であると判定することができる。また、運転者が、非常に小さい操舵トルクでステアリングホイール１１を握り続けている場合、判定ニューラルネットワークは、ハンズオン状態が継続されていると判定することができる。よって、判定ニューラルネットワークで構成される判定モデルを用いる状態判定部５１５は、高い精度でハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定することができる。

次に、図３及び図６を参照しつつ、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００の接触状態の検出動作を説明する。図６は、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００の接触状態の検出動作の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１において、制御部５１は、トルクセンサ２１と回転角センサ２２とからそれぞれ、トーションバー部５ａｃに発生するトルクを示すトルク信号と、ステアリングシャフト５に発生する回転角を示す角度信号とを取得する。制御部５１は、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２によってセンシング周期毎に検出される信号を取得する。センシング周期の例は、１ｍ秒である。

次いで、ステップＳ２において、トルク微分処理部５１１は、取得されたトルク信号値を第１トルク取得値とし、第１トルク取得値に対して１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行った第２トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値を算出する。トルク微分処理部５１１は、第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値それぞれを示す信号を、トルクフィルタ５１３に出力する。また、角度微分処理部５１２は、取得された角度信号値を第１角度取得値とし、第１角度取得値に対して１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行った第２角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値を算出する。角度微分処理部５１２は、第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値それぞれを示す信号を、角度フィルタ５１４に出力する。このように、ステップＳ２では、トルク信号値及び角度信号値の微分演算処理が行われる。

次いで、ステップＳ３において、トルクフィルタ５１３は、取得された第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値を示す信号それぞれから高周波成分を除去し、状態判定部５１５に出力する。また、角度フィルタ５１４は、取得された第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値を示す信号それぞれから高周波成分を除去し、状態判定部５１５に出力する。

次いで、ステップＳ４において、状態判定部５１５は、高周波成分除去処理後の第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値及び第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値それぞれを示す信号値のデータを入力データとし、当該入力データを、判定モデルを構成する判定ニューラルネットワークに入力する。

次いで、ステップＳ５において、判定ニューラルネットワークは、入力データに対する出力データであるハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果を出力し、状態判定部５１５は、判定結果をモータ制御部５１７に出力する。モータ制御部５１７は、ハンズオン状態である場合、操舵補助を実施し、ハンズオフ状態である場合、操舵補助を停止する。

上述したように、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００は、車両用操舵装置１の操舵部材としてのステアリングホイール１１への接触状態を検出する。接触状態検出装置１００は、操舵部材としてのステアリングシャフト５に発生するトルクを検出するトルク検出部としてのトルクセンサ２１と、トルクセンサ２１の検出値である第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出する微分処理部としてのトルク微分処理部５１１と、第１取得値から第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、ステアリングホイール１１に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力する演算部としての状態判定部５１５とを備え、ｎは、１以上の整数である。

上記構成によると、状態判定部５１５は、トルクの検出値だけでなく、当該検出値の時間微分値を用いて、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定する。トルクの検出値の時間微分値は、トルクの時間的な挙動を示す。トルクの検出値のみを用いた判定では、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の誤判定が生じる可能性がある。しかしながら、トルクの時間的な挙動を用いた判定では、ハンズオン状態のトルクの時間的な挙動及びハンズオフ状態のトルクの時間的な挙動に基づく判定を行うことができるため、高精度な判定が可能である。さらに、微分の次元数が増えると、示されるトルクの挙動数も増えるため、さらに高精度な判定が可能である。よって、接触状態検出装置１００は、ステアリングホイール１１への接触状態の検出精度を向上することができる。

また、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００において、状態判定部５１５は、ニューラルネットワークで構成されてもよい。上記構成によると、状態判定部５１５におけるフレキシブル且つ高精度な判定処理が、簡易に実現可能である。

また、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００は、ステアリングホイール１１の回転量を検出する回転量検出部としての回転角センサ２２をさらに備えてもよい。さらに、トルク微分処理部５１１及び角度微分処理部５１２はそれぞれ、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２の検出値を第１取得値として、第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行ってもよい。なお、第ｋ取得値は、トルクセンサ２１の検出値にｋ−１次時間微分を行った第ｋトルク取得値と、回転角センサ２２の検出値にｋ−１次時間微分を行った第ｋ回転取得値としての第ｋ角度取得値とで構成され、ｋ＝１，・・・・，ｎである。上記構成によると、状態判定部５１５は、トルクの検出値及びその時間微分値だけでなく、操舵角の検出値及びその時間微分値を用いて、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定する。つまり、状態判定部５１５は、ステアリングホイール１１及びステアリングシャフト５からなる操舵部材の２つ状態を用いて判定するため、高精度な判定が可能である。

なお、実施の形態１では、接触状態検出装置１００は、トルクの検出値及び操舵角の検出値並びにこれらの時間微分値を用いて、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定したがこれに限定されない。接触状態検出装置１００は、トルクの検出値及びその時間微分値のみを用いて、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定してもよい。ハンズオン状態では、ステアリングシャフト５にトルクが発生することが多い。このため、トルクの検出値及びその時間微分値のみを用いた判定でも、高精度な判定が可能である。

また、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００は、第１取得値から第ｎ＋１取得値にローパスフィルタを適用するフィルタ部としてのトルクフィルタ５１３及び角度フィルタ５１４をさらに備え、状態判定部５１５は、ローパスフィルタ適用後の第１取得値から第ｎ＋１取得値で構成されるデータを、入力データとしてもよい。上記構成によると、取得値から、ノイズ、並びに、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２の誤検出等による値が除去される。よって、状態判定部５１５の判定精度が向上する。

また、実施の形態１に係る接触状態検出装置１００において、状態判定部５１５は、トルク微分処理部５１１及び角度微分処理部５１２で算出された第１トルク取得値から第ｎ＋１トルク取得値及び第１角度取得値から第ｎ＋１角度取得値と、状態判定部５１５によって算出された過去の演算値とで構成されるデータを、入力データとしてもよい。上記構成において、上記の過去の演算値の例は、状態判定部５１５の判定モデルを構成するニューラルネットワークの中間層において、過去に算出された演算値である。つまり、過去の演算値は、上記トルク取得値及び角度取得値よりも過去に取得されたトルク取得値及び角度取得値を入力データとして、ニューラルネットワークの中間層が算出した演算値である。このようなニュートラルネットワークは、リカレントニューラルネットワークと呼ばれ、その出力は、第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値及び第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値の経時的な挙動を考慮した出力であるため、出力精度を向上することができる。なお、過去の演算値として、ニューラルネットワークの過去の出力値が用いられてもよい。

［実施の形態１の変形例］
実施の形態１の変形例に係る接触状態検出装置では、トルクフィルタ５１３及び角度フィルタ５１４での処理が、実施の形態１と異なる。以下、本変形例について、実施の形態１と異なる点を中心に説明し、実施の形態１と同様の点の説明を省略する。

図７を参照しつつ、実施の形態１の変形例に係る接触状態検出装置の構成を説明する。図７は、実施の形態１の変形例に係る接触状態検出装置の各構成要素の処理の流れの一例を示す図である。本変形例では、トルク微分処理部５１１は、第１トルク取得値に対して、一階時間微分をする毎にトルクフィルタ５１３のローパスフィルタ処理を行うことによって、第ｋ＋１トルク取得値を算出する。なお、ｋ＝１，・・・・，ｎである。具体的には、トルク微分処理部５１１は、第ｋ＋１トルク取得値を算出する場合、第ｋトルク取得値にローパスフィルタを適用し、ローパスフィルタ適用後の第ｋトルク取得値を一階時間微分することによって、第ｋ＋１トルク取得値を算出する。よって、トルク微分処理部５１１は、第１トルク取得値に対して、ローパスフィルタ適用とその後の一階時間微分との組み合わせの処理をｋ回繰り返すことによって、第ｋ＋１トルク取得値を算出し、さらに、第ｋ＋１トルク取得値にローパスフィルタ適用し、ローパスフィルタ適用後の第ｋ＋１トルク取得値を状態判定部５１５に出力する。第ｋ＋１トルク取得値は、ｎ＋１回のローパスフィルタ処理とｎ回の時間微分処理とを交互に受けることによって、生成される。

同様に、角度微分処理部５１２は、第１角度取得値に対して、一階時間微分をする毎に角度フィルタ５１４のローパスフィルタ処理を行うことによって、第ｋ＋１角度取得値を算出する。具体的には、角度微分処理部５１２は、第ｋ＋１角度取得値を算出する場合、第ｋ角度取得値にローパスフィルタを適用し、ローパスフィルタ適用後の第ｋ角度取得値を一階時間微分することによって、第ｋ＋１角度取得値を算出する。よって、角度微分処理部５１２は、第１角度取得値に対して、ローパスフィルタ適用とその後の一階時間微分との組み合わせの処理をｋ回繰り返すことによって、第ｋ＋１角度取得値を算出し、さらに、第ｋ＋１角度取得値にローパスフィルタ適用し、ローパスフィルタ適用後の第ｋ＋１角度取得値を状態判定部５１５に出力する。第ｋ＋１角度取得値は、ｋ＋１回のローパスフィルタ処理とｋ回の微分処理とを交互に受けることによって、生成される。なお、ローパスフィルタ適用と一階時間微分との組み合わせにおいて、これらの順序が上記と逆であってもよい。

状態判定部５１５は、実施の形態１と同様に、判定モデルを用いて判定結果を出力する。状態判定部５１５は、判定結果をモータ制御部５１７に出力する。本変形例の判定モデルは、ローパスフィルタ適用後の第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値及び第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値を入力データとし、実施の形態１と同様の出力データ、つまり、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果を出力する。判定モデルは、判定ニューラルネットワークで構成される。このような判定ニューラルネットワークも、入力信号を上記入力データと同様のデータとし、教師信号をハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果とすることで、実施の形態１と同様に構築可能である。

本変形例に係る接触状態検出装置のその他の構成及び動作は、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略する。また、本変形例に係る接触状態検出装置によると、実施の形態１と同様の効果が得られる。

さらに、変形例に係る接触状態検出装置において、トルクフィルタ５１３及び角度フィルタ５１４はそれぞれ、第ｋトルク取得値及び第ｋ角度取得値にローパスフィルタを適用し、トルク微分処理部５１１及び角度微分処理部５１２はそれぞれ、ローパスフィルタ適用後の第ｋトルク取得値及び第ｋ角度取得値を時間微分することによって、第ｋ＋１トルク取得値及び第ｋ＋１角度取得値を算出してもよい。なお、ｋ＝１，・・・・，ｎである。上記構成によると、第ｋトルク取得値及び第ｋ角度取得値を用いて、第ｋ＋１トルク取得値及び第ｋ＋１角度取得値が算出される。さらに、算出の度にローパスフィルタが適用される。これにより、第ｋ＋１トルク取得値及び第ｋ＋１角度取得値の算出精度が向上する。よって、状態判定部５１５の判定精度が向上する。

また、変形例に係る接触状態検出装置は、第１トルク取得値及び第１角度取得値それぞれに対して、ｋ＋１回のローパスフィルタ処理とｋ回の微分処理とを交互に行うことによって、第ｋ＋１トルク取得値及び第ｋ＋１角度取得値を算出していたが、これに限定されない。ローパスフィルタ処理の回数は、ｋ回以下であってもよい。この場合、１〜ｋ回の微分処理のいずれに対して、ローパスフィルタ処理が適用されてもよい。

［実施の形態２］
実施の形態２に係る接触状態検出装置２００は、制御部２５１の状態判定部２５１５の出力が、実施の形態１と異なる。以下、実施の形態２について、実施の形態１と異なる点を中心に説明し、実施の形態１と同様の点の説明を省略する。

図８及び図９を参照しつつ、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００の構成を説明する。図８は、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図９は、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００の各構成要素の処理の流れの一例を示す図である。接触状態検出装置２００は、トルクセンサ２１と、回転角センサ２２と、ＥＣＵ５０とを備える。ＥＣＵ５０は、制御部２５１と、駆動回路５２と、電流検出部５３とを備える。制御部２５１は、トルク微分処理部５１１と、角度微分処理部５１２と、トルクフィルタ５１３と、角度フィルタ５１４と、状態判定部２５１５と、記憶部５１６と、モータ制御部５１７と、決定部２５１８とを含む。

状態判定部２５１５は、実施の形態１と同様に、判定モデルを用いて判定結果を出力する。状態判定部２５１５は、判定結果を決定部２５１８に出力する。実施の形態２における判定モデルは、実施の形態１と同様の入力データが入力されると、ハンズオン状態及びハンズオフ状態の確率を示す数値を出力する。具体的には、判定モデルは、「０」から「１」の間の数値を出力する。出力値「１」である場合、ハンズオン状態である確率が１００％であり、出力値「０」である場合、ハンズオフ状態である確率が１００％である。出力値が「１」に近づく程、ハンズオン状態である確率が高くなり、出力値が「０」に近づく程、ハンズオフである確率が高くなる。判定モデルは、判定ニューラルネットワークで構成される。このような判定ニューラルネットワークも、入力信号を実施の形態１と同様の入力信号とし、教師信号をハンズオン状態の確率とすることで、実施の形態１と同様に構築可能である。ここで、出力値は、操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報の一例である。

決定部２５１８は、状態判定部２５１５から取得される出力値に対して、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を決定する。決定部２５１８は、出力値が閾値よりも大きい場合、ハンズオン状態であると判定し、出力値が閾値以下である場合、ハンズオフ状態であると判定する。なお、決定部２５１８は、出力値の継続時間を考慮してもよい。決定部２５１８は、出力値が閾値よりも大きい状態が所定時間以上継続する場合、ハンズオン状態であると判定し、そうでない場合、ハンズオフ状態であると判定してもよい。決定部２５１８は、決定結果をモータ制御部５１７に出力する。閾値の例は、０．５以上の値である。所定時間の例は、１秒間以上の時間である。ここで、決定部２５１８は、判定部の一例である。

実施の形態２に係る接触状態検出装置２００のその他の構成及び動作は、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略する。また、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００によると、実施の形態１と同様の効果が得られる。

さらに、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００は、状態判定部２５１５によって出力されるハンズオン状態又はハンズオフ状態の情報が示す値と閾値との比較結果に基づき、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定する判定部としての決定部２５１８をさらに備えてもよい。上記構成によると、状態判定部２５１５がハンズオン状態又はハンズオフ状態を決定せず、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す値を出力する場合でも、決定部２５１８によってハンズオン状態又はハンズオフ状態が決定される。このため、車両毎に異なる閾値が設定される場合でも、計算量が大きい判定モデルを変更する必要がなく、同じ判定モデルの使用が可能である。よって、接触状態検出装置２００の汎用性が向上する。

また、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００において、決定部２５１８は、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の情報が示す値が閾値よりも大きい状態が所定時間以上継続する場合、ハンズオン状態を判定し、それ以外の場合、ハンズオフ状態を判定してもよい。上記構成によると、ハンズオン状態及びハンズオフ状態は、一瞬ではなく、ある程度の時間継続するため、決定部２５１８は、高い精度でハンズオン状態及びハンズオフ状態を決定することができる。

また、実施の形態２に係る接触状態検出装置２００は、実施の形態１の変形例と同様に、第ｋ＋１トルク取得値及び第ｋ＋１角度取得値を算出してもよい。これにより、接触状態検出装置２００の判定精度が向上し得る。

［実施の形態３］
実施の形態３に係る接触状態検出装置３００は、制御部３５１の状態判定部３５１５の入力が、実施の形態１と異なる。以下、実施の形態３について、実施の形態１及び２と異なる点を中心に説明し、実施の形態１又は２と同様の点の説明を省略する。

図１０及び図１１を参照しつつ、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００の構成を説明する。図１０は、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図１１は、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００の各構成要素の処理の流れの一例を示す図である。接触状態検出装置３００は、トルクセンサ２１と、回転角センサ２２と、ＥＣＵ５０とを備える。ＥＣＵ５０は、制御部３５１と、駆動回路５２と、電流検出部５３とを備える。制御部３５１は、推定部３５１９と、微分処理部３５１１と、フィルタ３５１３と、状態判定部３５１５と、記憶部５１６と、モータ制御部５１７とを含む。

推定部３５１９は、トルクセンサ２１によって検出されるトルクと、回転角センサ２２によって検出される回転角とを用いて、運転者によってステアリングホイール１１に加えられるドライバトルクを推定する。さらに、推定部３５１９は、推定したドライバトルクを微分処理部３５１１に出力する。出力されるドライバトルクは、ドライバトルクの値と、対応するトルク及び回転角の検出時刻とを含む。トルクセンサ２１によって検出されるトルクは、運転者からの操舵入力に起因するトルク以外に、路面からの外力である負荷トルクを含み得る。さらに、運転者のステアリングホイール１１の切り替えし時点では、運転者がステアリングホイール１１を握っていても、トルクセンサ２１によって検出されるトルクは、零になる。推定部３５１９は、上記のような要素を除去することによって、運転者によってステアリングホイール１１に加えられるトルクであるドライバトルクを推定する。

ドライバトルクの推定方法は、特許文献２に記載されているため、その詳細を省略する。特許文献２によると、ドライバトルクは、トルクセンサ２１によって検出されるトルクと、レゾルバ等の回転センサによって検出されるモータ８のロータの回転角及びその角速度とを用いて検出される。モータ８のロータの回転角は、回転角センサ２２によって検出される操舵角に対応する。このため、本実施の形態では、推定部３５１９は、トルクセンサ２１のトルクと回転角センサ２２の回転角及びその角速度とを用いて、ドライバトルクを推定する。

微分処理部３５１１の構成は、実施の形態１のトルク微分処理部５１１及び角度微分処理部５１２の構成と同様である。微分処理部３５１１は、トルクセンサ２１から取得されるトルク値及び回転角センサ２２の角度値の代わりに、ドライバトルク値を第１取得値とする。微分処理部３５１１は、第１取得値に１次時間微分〜ｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値〜第ｎ＋１取得値を算出する。第２取得値〜第ｎ＋１取得値はそれぞれ、第１取得値の１次時間微分値〜ｎ次時間微分値である。各微分値は、第１取得値つまりドライバトルクの挙動を示す。微分処理部３５１１は、算出した取得値をフィルタ３５１３に出力する。

フィルタ３５１３の構成は、実施の形態１のトルクフィルタ５１３及び角度フィルタ５１４の構成と同様である。フィルタ３５１３、ローパスフィルタであり、微分処理部３５１１から出力される第１取得値〜第ｎ＋１取得値それぞれを示す信号を取得し、当該信号それぞれから高周波成分を除去する。フィルタ３５１３は、高周波成分を除去後の信号を、状態判定部３５１５に出力する。

状態判定部３５１５は、実施の形態１と同様に、判定モデルを用いて判定結果を出力する。状態判定部３５１５は、判定結果をモータ制御部５１７に出力する。実施の形態３における判定モデルは、ローパスフィルタ適用後の第１取得値〜第ｎ＋１取得値それぞれを示す信号値からなるデータを入力データとし、実施の形態１と同様の出力データ、つまり、ハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果を出力する。判定モデルは、判定ニューラルネットワークで構成される。このような判定ニューラルネットワークも、入力信号をドライバトルクで構成される第１取得値〜第ｎ＋１取得値とし、教師信号をハンズオン状態又はハンズオフ状態の判定結果とすることで、実施の形態１と同様に構築可能である。

実施の形態３に係る接触状態検出装置３００のその他の構成及び動作は、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略する。また、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００によると、実施の形態１と同様の効果が得られる。

さらに、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００は、運転者によってステアリングホイール１１に加えられるドライバトルクを推定する推定部３５１９をさらに備え、推定部３５１９は、トルクセンサ２１及び回転角センサ２２の検出値に基づくドライバトルクを推定し、状態判定部３５１５は、ドライバトルクを第１取得値として、第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行ってもよい。上記構成によると、推定部３５１９は、運転者によってステアリングホイール１１に加えられる操舵入力を、ドライバトルクとして高精度に推定することができる。そして、状態判定部３５１５は、このようなドライバトルクから算出されるデータを入力データとして、ハンズオン状態又はハンズオフ状態を判定するため、高精度な判定が可能である。

また、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００は、実施の形態２と同様に、決定部を備えてもよい。この場合、状態判定部３５１５は、ドライバトルクから算出される第１取得値〜第ｎ＋１取得値を入力データとして、ハンズオン状態及びハンズオフ状態の確率を示す数値を出力してもよい。

また、実施の形態３に係る接触状態検出装置３００は、実施の形態１の変形例と同様に、ローパスフィルタ適用後の第ｋ取得値を一次時間微分することによって、第ｋ＋１取得値を算出してもよい。これにより、接触状態検出装置３００の判定精度が向上し得る。

［その他］
以上、本発明の１つ以上の態様に係る接触状態検出装置等について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の１つ以上の態様の範囲内に含まれてもよい。

例えば、実施の形態に係る接触状態検出装置において、状態判定部は、トルクセンサ２１の検出値から算出される第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値と、回転角センサ２２の検出値から算出される第１角度取得値〜第ｎ＋１角度取得値とを、入力データとしたが、これに限定されない。例えば、状態判定部は、第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値のみを、入力データとしてもよい。ハンズオン状態では、ステアリングシャフト５にトルクが発生することが多い。トルクセンサ２１の検出値は、回転角センサ２２の検出値よりも、ハンズオン状態を反映し得る。このため、第１トルク取得値〜第ｎ＋１トルク取得値のみを用いた状態判定部の判定でも、高精度な判定が可能である。

また、実施の形態に係る接触状態検出装置は、操舵機構と転舵機構とが機械的に接続されている車両用操舵装置１に備えられたが、これに限定されない。接触状態検出装置を備える車両用操舵装置は、操舵機構と転舵機構とが機械的に接続されていないステア・バイ・ワイヤシステムを構成してもよい。さらに、車両用操舵装置は、左右独立操舵可能なステア・バイ・ワイヤシステムを構成してもよい。上記ステア・バイ・ワイヤシステムでは、左右の転舵輪それぞれの転舵機構は、互いに機械的に結合されておらず、操舵機構とも機械的に結合されていない。左右の転舵機構は、各転舵機構に設けられたアクチュエータによって動作する。

また、実施の形態に係る接触状態検出装置は、車両に搭載されたが、これに限定されず、操舵部材を備えるいかなる装置等に搭載されてもよい。例えば、接触状態検出装置は、船舶、又は航空機に搭載されてもよい。

また、実施の形態において、接触状態検出装置の状態判定部のハンズオン状態及びハンズオフ状態の判定結果は、車両用操舵装置１の操舵補助の実施の可否に用いられていたが、これに限定されず、いかなる用途に用いられてもよい。例えば、車両Ａが自動運転機能を有する場合、状態判定部の判定結果は、自動運転機能の稼動及び非稼動、つまりＯＮ／ＯＦＦの制御のために用いられてもよい。例えば、自動運転中に状態判定部がハンズオン状態を判定すると、自動運転機能がＯＦＦされてもよい。又は、手動運転中に状態判定部が一定期間以上にわたるハンズオフ状態を判定すると、警告が発せられてもよい。なお、自動運転機能は、運転者の運転を支援する一部自動運転機能、並びに、操作及び判断等の運転者の行為が介入しない完全自動運転機能を含んでもよい。

また、上述したように、本発明の技術は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読取可能な記録ディスク等の記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体を含む。

例えば、上記実施の形態に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）として実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。

また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

なお、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵなどのプロセッサ等のプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、上記構成要素の一部又は全部は、脱着可能なＩＣ（Integrated Circuit）カード又は単体のモジュールから構成されてもよい。ＩＣカード又はモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等から構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカード又はモジュールは、上記のＬＳＩ又はシステムＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、ＩＣカード又はモジュールは、その機能を達成する。これらＩＣカード及びモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

また、本発明の接触状態検出方法は、例えば、車両用操舵装置の操舵部材への接触状態を検出する接触状態検出方法であって、前記操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、ｎは、１以上の整数である。このような接触状態検出方法は、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）及びＣＰＵなどのプロセッサ、ＬＳＩなどの回路、ＩＣカード又は単体のモジュール等によって、実現されてもよい。

さらに、本発明の技術は、ソフトウェアプログラム又はソフトウェアプログラムからなるデジタル信号によって実現されてもよく、プログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。例えば、このようなプログラムは、車両用操舵装置の操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分を行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、ｎは、１以上の整数であることをコンピュータに実行させる。

また、上記で用いた序数、数量等の数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。また、構成要素間の接続関係は、本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明の機能を実現する接続関係はこれに限定されない。

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを１つの機能ブロックとして実現したり、１つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

本発明に係る接触状態検出装置は、操舵部材を備える装置に有用である。

１ 車両用操舵装置、５ ステアリングシャフト、１１ ステアリングホイール、２１ トルクセンサ（トルク検出部）、２２ 回転角センサ（回転量検出部）、５１，２５１，３５１ 制御部、１００，２００，３００ 接触状態検出装置、５１１ トルク微分処理部（微分処理部）、５１２ 角度微分処理部（微分処理部）、５１３ トルクフィルタ（フィルタ部）、５１４ 角度フィルタ（フィルタ部）、５１５，２５１５，３５１５ 状態判定部（演算部）、２５１８ 決定部（判定部）、３５１１ 微分処理部、３５１３ フィルタ（フィルタ部）、３５１９ 推定部、Ａ 車両

Claims (11)

1. 車両用操舵装置の操舵部材への接触状態を検出する接触状態検出装置であって、
   前記操舵部材に発生するトルクを検出するトルク検出部と、
   前記トルク検出部の検出値である第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出する微分処理部と、
   前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力する演算部とを備え、
   ｎは、１以上の整数である
   接触状態検出装置。
2. 前記演算部は、ニューラルネットワークで構成される
   請求項１に記載の接触状態検出装置。
3. 前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値にローパスフィルタを適用するフィルタ部をさらに備え、
   前記演算部は、前記ローパスフィルタ適用後の前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成されるデータを、前記入力データとする
   請求項１または２に記載の接触状態検出装置。
4. 前記フィルタ部は、第ｋ取得値に前記ローパスフィルタを適用し、
   前記微分処理部は、前記ローパスフィルタ適用後の前記第ｋ取得値を時間微分することによって、前記第ｋ＋１取得値を算出し、
   ｋ＝１，・・・・，ｎである
   請求項３に記載の接触状態検出装置。
5. 前記操舵部材の回転量を検出する回転量検出部をさらに備え、
   前記微分処理部は、前記トルク検出部及び前記回転量検出部の検出値を前記第１取得値として、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行い、
   第ｋ＋１取得値は、前記トルク検出部の検出値にｋ次時間微分を行った第ｋ＋１トルク取得値と、前記回転量検出部の検出値にｋ次時間微分を行った第ｋ＋１回転取得値とで構成され、
   ｋ＝１，・・・・，ｎである
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の接触状態検出装置。
6. 前記操舵部材の回転量を検出する回転量検出部と、
   運転者によって前記操舵部材に加えられるドライバトルクを推定する推定部とをさらに備え、
   前記推定部は、前記トルク検出部及び前記回転量検出部の検出値に基づく前記ドライバトルクを推定し、
   前記微分処理部は、前記ドライバトルクを前記第１取得値として、前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行う
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の接触状態検出装置。
7. 前記演算部によって出力される前記情報が示す値と閾値との比較結果に基づき、前記ハンズオン状態又は前記ハンズオフ状態を判定する判定部をさらに備える
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の接触状態検出装置。
8. 前記判定部は、前記情報が示す値が前記閾値よりも大きい状態が所定時間以上継続する場合、前記ハンズオン状態を判定し、それ以外の場合、前記ハンズオフ状態を判定する
   請求項７に記載の接触状態検出装置。
9. 前記演算部は、前記微分処理部で算出された前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値と、前記演算部によって算出された過去の演算値とで構成されるデータを、前記入力データとする
   請求項１〜８のいずれか一項に記載の接触状態検出装置。
10. 車両用操舵装置の操舵部材への接触状態を検出する接触状態検出方法であって、
    前記操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、
    前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分それぞれを行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、
    前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、
    ｎは、１以上の整数である
    接触状態検出方法。
11. 車両用操舵装置の操舵部材に発生するトルク値を、第１取得値として取得し、
    前記第１取得値に１次時間微分からｎ次時間微分を行った微分値である第２取得値から第ｎ＋１取得値を算出し、
    前記第１取得値から前記第ｎ＋１取得値で構成される入力データを用いて演算することによって、前記操舵部材に対するハンズオン状態又はハンズオフ状態を示す情報を出力し、
    ｎは、１以上の整数である
    ことをコンピュータに実行させるプログラム。

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