JP2020066400A - 操舵装置及び操舵システム - Google Patents
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Abstract
Description
以下に、実施の形態1に係る操舵装置について説明する。ここでは、操舵装置が電動パワーステアリング装置である場合について説明する。
図1は、実施の形態1に係る操舵装置1の概略図である。操舵装置1は、操舵機構10、転舵機構20、アシスト機構30、制御装置35、1以上のセンサ40を備える。操舵装置1のアシスト型式は、デュアルピニオンアシスト型である。
図2及び図3を参照しながら、制御装置35の機能構成について説明する。図2は、実施の形態1に係る制御装置35の機能ブロック図である。
次に、以上のように構成された制御装置35の処理について図4を参照しながら説明する。図4は、実施の形態1に係る制御装置35の処理を示すフローチャートである。
t:制御周期を単位とする制御上の時刻を表すパラメータ
Rt:tの時刻の報酬
St:tの時刻の状態変数(舵角、操舵トルクなど)
Qm:メインQニューラルネットワークの出力値(注:周波数解析用のサンプルの数のmとは無関係)
Qt:ターゲットQニューラルネットワークの出力値
f1:パーシャルオーバーオール(POA)の下限周波数
f2:POAの上限周波数
a:選択したアクション(例えば、Qm(St,at)は、tの時刻の状態Stで幾つかあるQm値のうち、aというアクションを選択したときのQm値を表す。)
以上のように、本実施の形態に係る操舵装置1によれば、少なくとも1つの情報をニューラルネットワークへ入力してアシストモータ31の制御量を決定することができる。したがって、機械学習により様々な状況に対して適切にアシストトルクを決定することができる。その結果、過剰アシストによる過剰な操舵及び/又はアシスト不足による操舵不足が抑制され、快適性の向上のみならず、走行時のライン取りの精度向上による安全性向上にも貢献することができる。
次に、実施の形態2について説明する。本実施の形態では、サーバ装置で強化学習が行われる点が上記実施の形態1と主として異なる。以下に、実施の形態1と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。
図5は、実施の形態2に係る操舵システム100の機能ブロック図である。操舵システム100は、操舵装置1Aと、サーバ装置200とを備える。
次に、操舵システム100の処理について説明する。本実施の形態に係る操舵システム100の処理は、基本的に図4と同様であるので、図示を省略し、説明を簡略化する。なお、本実施の形態では、実施の形態1に係る操舵装置1の制御装置35の学習部354で行われていた処理が、サーバ装置200の学習部203で行われる。つまり、本実施の形態では、強化学習がサーバ装置で行われる点が、実施の形態1と異なる。
以上のように、本実施の形態に係る操舵システム100によれば、サーバ装置200において強化学習を行うことができ、操舵装置1Aの処理負荷を低減することができる。
以上、本発明の1つ又は複数の態様に係る操舵装置及び操舵システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この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つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
Claims (10)
- 操舵機構の動作に応じて、前記操舵機構にアシスト力を付与する、又は、前記操舵機構に操舵反力を与える動力源と、
前記動力源を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
操舵角、操舵角速度、操舵角加速度、操舵トルク、転舵角、転舵トルク、転舵アクチュエータの電流、車速、アクセル開度、ブレーキ、ヨーレート、横加速度、気温、ワイパー、及びヘッドライトの情報の内の少なくとも1つの情報を取得する取得部と、
前記少なくとも1つの情報をニューラルネットワークへ入力して前記動力源の制御量を決定する決定部と、を備える、
操舵装置。 - 前記制御装置は、さらに、
操舵角あるいは操舵トルクの周波数特性における第1所定周波数以上の高周波成分量に基づく報酬を用いて、前記ニューラルネットワークの強化学習を行う学習部を備える、
請求項1に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、
前記高周波成分量が第1の量である場合に、第1の量に対応する第1の報酬を用いて前記強化学習を行い、
前記高周波成分量が前記第1の量よりも大きい第2の量である場合に、前記第2の量に対応する第2の報酬であって前記第1の報酬よりも低い第2の報酬を用いて前記強化学習を行う、
請求項2に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、前記高周波成分量として、操舵角あるいは操舵トルクの周波数特性における前記第1所定周波数以上第2所定周波数未満の特定周波数帯域の成分量を用いる、
請求項2又は3に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、前記特定周波数帯域を細分化した周波数区間ごとに、重み係数を用いてパーシャルオーバーオール値を重み付けすることにより、前記特定周波数帯域の成分量を算出する、
請求項4に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、前記特定周波数帯域に含まれる低周波区間のパーシャルオーバーオール値と、前記特定周波数帯域に含まれる高周波区間のパーシャルオーバーオール値との比率を、前記特定周波数帯域の成分量として用いる、
請求項4に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、DQNアルゴリズムを用いて前記強化学習を行う、
請求項2〜6のいずれか1項に記載の操舵装置。 - 前記学習部は、前記操舵装置が搭載される車両の点火装置がオフの時に、前記強化学習を行う、
請求項2〜7のいずれか1項に記載の操舵装置。 - 請求項1に記載の操舵装置と、
前記操舵装置と通信可能なサーバ装置と、を備え、
前記操舵装置は、さらに、前記少なくとも1つの情報を前記サーバ装置に送信する通信部と、を備え、
前記サーバ装置は、
操舵角あるいは操舵トルクの周波数特性における第1所定周波数以上の高周波成分量に基づく報酬を用いて、前記ニューラルネットワークの強化学習を行う学習部と、
前記少なくとも1つの情報を前記操舵装置から受信し、前記強化学習の結果を前記操舵装置に送信する通信部と、を備える、
操舵システム。 - 前記学習部は、前記操舵装置から受信した前記少なくとも1つの情報に加えて、他の操舵装置から受信した前記少なくとも1つの情報を用いて、前記ニューラルネットワークの強化学習を行う、
請求項9に記載の操舵システム。
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Citations (6)
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-
2018
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