JP3024413B2 - 四輪操舵車の後輪制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は四輪操舵車の後輪制御装
置に係り、特に緊急回避時の車両安定性を高めるよう構
成した四輪操舵車の後輪制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の装置は、例えば特開平３
−１６４３７４号公報に示されているように車体のヨー
レートをヨーレート検出手段により検出するとともに、
同検出ヨーレートを後輪操舵機構にフィードバックし
て、ヨーレートを抑制する方向に同ヨーレートの大きさ
に比例して後輪を操舵制御する四輪操舵車の後輪制御装
置において、操舵ハンドルの操舵速度を検出する操舵速
度検出手段を設け、この検出操舵速度が大きいとき同操
舵速度が小さいときに比べて前記フィードバック制御手
段によるゲインを小さくして補正して、中高速走行時に
レーンチェンジ、緊急回避等のために操舵ハンドルが急
操舵された場合に、車両の回頭性を良好にするようにし
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の装置にあっては、車両の回頭性は良好になるもの
の、操舵速度が大きくなったときヨーレートのフィード
バックゲインを下げたため、操舵ハンドルの操舵後に引
き続いて起こる車体のヨーレート上昇により、車両の走
行安定性が充分良好に制御されない場合がある。

【０００４】そこで、本出願人は上記問題を解決するた
め、特願平３−２４５６３６号の四輪操舵車の後輪制御
装置を提案した。この装置は、中高速走行時にレーンチ
ェンジ、緊急回避等のために操舵ハンドルが急操舵され
た場合に第１のゲイン補正手段がフィードバックゲイン
を小さく補正してヨーレートを抑制する方向に操舵され
る後輪の操舵量が少なくなり、車両の回頭性を良好にす
るとともに、引き続き車体に大きなヨーレートが発生し
た場合、第２のゲイン補正手段がフィードバックゲイン
を大きな値に補正してヨーレートを抑制する方向に操舵
される後輪の操舵量が多くなり、車両の走行安定性を良
好にできる。

【０００５】しかるに、この提案の装置では、車両の挙
動（ヨーレート）から緊急回避、つまり操舵ハンドルが
急操舵されたことを判別するものであるが、判別するの
に時間がかかり、しかも緊急回避を行う際に影響する要
素としては路面状態、即ち路面の進行方向の傾斜
（坂）、路面の凹凸、路面の横方向の傾斜（カント
路）、路面の摩擦係数などがあり、これらの要素に基づ
いて総合的に判別することが難しく、一律に判別するこ
とができなかった。

【０００６】そこで、本発明は上記課題を鑑み、路面状
態をパラメータとして緊急回避の有無を判別し、緊急回
避であると判別されたとき四輪操舵機構のヨーレートフ
ィードバックゲインを補正することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は本発明になる四輪
操舵車の後輪制御装置の原理図である。

【０００８】同図中、本発明は、車体（Ａ１）のヨーレ
ートを検出するヨーレート検出手段（Ａ２）と、前記ヨ
ーレート検出手段（Ａ２）により検出されたヨーレート
検出信号を後輪操舵機構（Ａ３）にフィードバックして
前記ヨーレートを抑制する方向に前記ヨーレートの大き
さに比例して後輪を操舵制御するフィードバック制御手
段（Ａ４）と、少なくとも走行する路面の状態をパラメ
ータとして検出するパラメータ検出手段（Ａ５）と、前
記パラメータ検出手段（Ａ５）により検出された検出デ
ータを所定時間間隔の時系列データとして記憶する記憶
手段（Ａ６）と、該記憶手段に記憶された前記時系列デ
ータを予め学習された結合度で結合させる結合度学習手
段（Ａ７）と、該結合度学習手段（Ａ７）により得られ
た結合値に基づいて緊急回避の有無を判別する緊急回避
判別手段（Ａ８）と、該緊急回避判別手段（Ａ８）によ
り緊急回避であると判別されたとき前記フィードバック
制御手段（Ａ４）のヨーレートフィードバックゲインを
補正するゲイン補正手段（Ａ９）と、よりなることを特
徴とする。

【０００９】

【作用】本発明によれば、ヨーレート検出手段（Ａ２）
により車体（Ａ１）のヨーレート検出信号が検出される
と、フィードバック制御手段（Ａ４）が後輪操舵機構
（Ａ３）にフィードバックしてヨーレートを抑制する方
向にヨーレートの大きさに比例して後輪を操舵制御す
る。さらに、パラメータ検出手段（Ａ５）により検出さ
れた路面状態の検出データの時系列データが記憶手段
（Ａ６）に記憶され、その記憶された各時系列データを
結合度学習手段（Ａ７）により結合して得られた結合値
に基づいて緊急回避判別手段（Ａ８）により緊急回避で
あると判別されたとき、ゲイン補正手段（Ａ９）により
フィードバック制御手段（Ａ４）のヨーレートフィード
バックゲインが補正される。

【００１０】

【実施例】図２及び図３に本発明になる四輪操舵車の後
輪制御装置の一実施例を示す。

【００１１】両図中、４輪操舵装置は、左右前輪ＦＷ
１，ＦＷ２を操舵する前輪操舵機構Ａと、左右後輪ＲＷ
１，ＲＷ２を操舵する後輪操舵機構Ｂと、後輪操舵機構
Ｂを電気的に制御する制御回路Ｃとを備えてなる。

【００１２】前輪操舵機構Ａは操舵ハンドル１１を有し
ており、この操舵ハンドル１１は操舵軸１２を介してピ
ニオンギヤ１３に接続されている。このピニオンギヤ１
３はラックバー１４と噛合し、操舵ハンドル１１の回転
運動をラックバー１４の往復運動に変換して伝達するも
のである。ラックバー１４の両端には左右タイロッド１
５ａ，１５ｂ及び左右ナックルアーム１６ａ，１６ｂを
介して左右前輪ＦＷ１，ＦＷ２が操舵可能に連結されて
いる。

【００１３】又、ラックバー１４は操舵ハンドル１１の
回動による軸方向の変位に応じて左右前輪ＦＷ１，ＦＷ
２を操舵する。操舵軸１２の中間には四方弁からなる制
御バルブ１７が組み付けられている。制御バルブ１７
は、操舵軸１２に作用する操舵トルクに応じて、エンジ
ン１８により駆動される油圧ポンプ２１からの作動油を
パワーシリンダ２２の一方の油室へ供給するとともに、
パワーシリンダ２２の他方の油室内の作動油をリザーバ
２３へ排出するように機能する。

【００１４】パワーシリンダ２２は、作動油の吸排に応
じてラックバー１４を軸方向に駆動することにより、左
右前輪ＦＷ１，ＦＷ２の操舵を助勢する。

【００１５】後輪操舵機構Ｂは、ラックバー１４と同様
に軸方向に変位して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２を操舵する
リレーロッド３１を有する。リレーロッド３１の両端に
は、前記前輪操舵機構Ａの場合と同様に、左右タイロッ
ド３２ａ，３２ｂ及び左右ナックルアーム３３ａ，３３
ｂを介して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２が操舵可能に連結さ
れている。

【００１６】リレーロッド３１は車体に支持されたハウ
ジング３４により軸方向に変位可能に支持され、ハウジ
ング３４内にはパワーシリンダ３５が形成されている。
パワーシリンダ３５は作動油の吸排に応じてリレーロッ
ド３１を軸方向へ駆動するものであり、リレーロッド３
１に固定されたピストン３５ａにより左右油室３５ｂ，
３５ｃに区画されている。これらの左右油室３５ｂ，３
５ｃ内にはスプリング３６ａ，３６ｂがプレロードを付
与された状態でリレーロッド３１を貫通させるようにし
て組み込まれており、スプリング３６ａ，３６ｂはそれ
らの弾発力によりリレーロッド３１を中立位置に附勢し
ている。

【００１７】又、ハウジング３４内には、パワーシリン
ダ３５とともに油圧倣い機構を構成するスプールバルブ
３７が組み込まれている。このスプールバルブ３７はハ
ウジング３４内に軸方向に液密的且つ摺動可能に収容さ
れたバルブスリーブ３７ａと、ハウジング３４に固定さ
れたバルブスリーブ３７ｂと、からなり、バルブスリー
ブ３７ａの左方向への変位に応じて、エンジン１８によ
り駆動される油圧ポンプ３８からの作動油をパワーシリ
ンダ３５の左油室３５ｂへ供給するとともに、パワーシ
リンダ３５の右油室３５ｃ内の作動油をリザーバ２３へ
排出する。又、バルブスリーブ３７ａが右方向へ変位す
ると、スプールバルブ３７は油圧ポンプ３８からの作動
油をパワーシリンダ３５の右油室３５ｃへ供給するとと
もに、パワーシリンダ３５の左油室３５ｂ内の作動油を
リザーバ２３へ排出する。

【００１８】バルブスリーブ３７ａの右端部には、貫通
孔３７ａ₁ が設けられており、貫通孔３７ａ₁ にはレバ
ー４１が貫通されている。レバー４１の中間部分には球
型の節状隆起部４１ａが設けられ、レバー４１は節状隆
起部４１ａの外周面にて貫通孔３７ａ₁ の内周面に傾動
且つ摺動可能に係合している。又、レバー４１の下端部
はピストン３５ａの外周上に設けた環状溝３５ａ₁ 内に
回動可能且つ上下方向に摺動可能に嵌合され、レバー４
１の上端部はピン４２に回動可能に接続されている。

【００１９】ピン４２の両端部は、ハウジング３４に設
けた支持孔３４ａ，３４ｂ内に進退可能且つ回転不能に
侵入している。又、ピン４２の外周上にはラック歯４２
ａが形成され、ラック歯４２ａにはステップモータ４３
の回転軸に固定されたウォーム４４が噛合している。こ
の場合、ステップモータ４３が右回転又は左回転すると
ピン４２は右方向又は左方向に変位するようになってい
る。

【００２０】制御回路Ｃは、後輪操舵機構Ｂを制御する
ためにハンドル操舵角センサ５１、車速センサ５２、ヨ
ーレートセンサ５３及び後輪操舵角センサ５４、各タイ
ヤのタイヤ空気圧を検出する空気圧センサ６１を備え、
且つ路面状態（路面の進行方向の傾斜（坂）、路面の凹
凸、路面の横方向の傾斜（カント路）、路面の摩擦係数
μなど）を検出する路面状態検出センサとしての坂検出
センサ６２、凹凸検出センサ６３、カント検出センサ６
４、路面の摩擦係数μを推定するためのセンサとして機
能する左右前輪ＦＷ１，ＦＷ２の回転数を検出する前輪
回転数検出センサ６５と、左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の回
転数を検出する後輪回転数検出センサ６６と、を備えて
いる。

【００２１】ハンドル操舵角センサ５１は操舵軸１２の
回転角を測定することによってハンドル操舵角θを検出
して、操舵角θを表す検出信号を出力する。車速センサ
５２は変速機（図示せず）の出力軸の回転速度を測定す
ることにより車速Ｖを検出して、車速Ｖを表す検出信号
を出力する。

【００２２】ヨーレートセンサ５３は車体の垂直軸回り
の回転角速度即ち、ヨーレートωｙを検出して、ヨーレ
ートωｙを表す検出信号を出力する。後輪操舵角センサ
５４はステップモータ４３の回転軸の回転角を測定する
ことにより後輪操舵角θｒを検出して、後輪操舵角θｒ
を表す検出信号を出力する。尚、ハンドル操舵角θ、ヨ
ーレートωｙ及び後輪操舵角θｒはそれぞれ右回転方向
を正とし、左方向を負とする。

【００２３】空気圧センサ６１は、左右前輪ＦＷ１，Ｆ
Ｗ２及び左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の各タイヤの空気圧を
検出し、その検出信号を出力する。又、路面状態を検出
する坂検出センサ６２は、進行方向の路面の傾斜角を検
出する傾斜角センサで、例えばブレーキ操作が無い（ブ
レーキスイッチオフ）にも拘わらずフロントのサスペン
ションストローク（ストロークセンサ検出値）が短くな
るときは上り坂、逆にフロントのサスペンションストロ
ークが長くなるときは下り坂に差しかかったと判断し、
平坦路，上り坂，下り坂に応じた各検出信号を出力す
る。凹凸検出センサ６３は、例えばサスペンション内に
設けられ、各タイヤの上下方向の変動により路面の穴又
は突起、段差などを検出する。

【００２４】又、カント検出センサ６４は、例えばステ
アリング操作が無い（操舵角変化なし）にも拘わらず左
右どちらかのサスペンションストロークが短くなるとき
カント路に差しかかったと判断し、カント路の傾斜角に
応じた検出信号を出力する。路面の摩擦係数μは、前輪
回転数検出センサ６５により検出された左右前輪ＦＷ
１，ＦＷ２の回転数Ｖwfと後輪回転数検出センサ６６に
より検出された左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の回転数Ｖwrと
の差からタイヤの路面に対するスリップ状況を見出し、
これにより推定される。

【００２５】これらの各センサ５１〜５４，６１〜６６
はマイクロコンピュータ５５に接続されており、マイク
ロコンピュータ５５はバス５５ａに夫々接続されたＲＯ
Ｍ５５ｂ，ＣＰＵ５５ｃ，ＲＡＭ（記憶手段）５５ｄ及
びＩ／Ｏ５５ｅ（入出力インターフェース）からなる。
ＲＯＭ５５ｂは係数Ｋ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃ をテーブルの形で
記憶している。係数Ｋ₁ は図４に示すように、車速Ｖが
所定車速（約２０km/h）以下のとき零であるとともに、
車速Ｖがそれ以上大きくなるにしたがって徐々に増加
し、所定車速（約１２０km/h）以上で一定（例えば
「０．０７」）となるものである。

【００２６】係数Ｋ₂ は図５に示すように、操舵ハンド
ル１１の操舵速度ｄθ／ｄｔの絶対値｜ｄθ／ｄｔ｜が
所定値（約０．５度／秒）以下のとき一定比率（例えば
「１．０」に維持されるとともに、｜ｄθ／ｄｔ｜がそ
れ以上大きくなるにしたがって徐々に減少し、所定値
（約２．０度／秒）以上のとき前記より小さな一定比率
（例えば「０．５」）に維持されるものである。

【００２７】係数Ｋ₃ は図６に示すように、ヨーレート
ωｙの絶対値｜ωｙ｜が所定値（約１５度／秒）以下で
一定比率（例えば「１．０」に維持されるとともに、｜
ωｙ｜がそれ以上大きくなるにしたがって徐々に増加
し、所定値（約２０度／秒）以上で前記より大きな一定
比率（例えば「１．５」）に維持されるものである。

【００２８】ＣＰＵ５５ｃは、イグニッションスイッチ
（図示せず）の閉成から開成まで、後述するプログラム
を繰り返し実行するように動作制御するもので、ＲＡＭ
５５ｄは後述するプログラムの実行に必要な変数データ
及び各センサ５１〜５４，６１〜６６からの検出信号を
記憶するものである。

【００２９】Ｉ／Ｏ５５ｅは外部回路との信号の授受を
行うもので、Ｉ／Ｏ５５ｅには各センサ５１〜５４が接
続されるとともに、駆動回路５６が接続されている。駆
動回路５６は、マイクロコンピュータ５５からの回転制
御信号に応じたステップ数だけステップモータ４３を回
転させるとともに、その後、ステップモータ４３を回転
後の位置に維持するように制御するものである。

【００３０】本発明の要部を構成する四輪操舵車の後輪
制御装置は、大略、車体のヨーレートを検出するヨーレ
ートセンサ５３と、ヨーレートセンサ５３により検出さ
れたヨーレート検出信号を後輪操舵機構Ｂにフィードバ
ックしてヨーレートを抑制する方向にヨーレートの大き
さに比例して後輪を操舵制御するフィードバック制御回
路６７と、緊急回避動作に影響する条件をパラメータと
して検出する上記センサ５１〜５４，６１〜６６（パラ
メータ検出手段）と、センサ５１〜５４，６２〜６６に
より検出された検出データを所定時間間隔の時系列デー
タとして記憶するＲＡＭ５５ｄと、ＲＡＭ５５ｄに記憶
された時系列データを予め学習された結合度で結合さ
せ、その結合値に基づいて緊急回避の有無を判別するニ
ューラルネット演算処理部（結合度学習手段，緊急回避
判別手段）６８と、ニューラルネット演算処理部６８に
より緊急回避であると判別されたときフィードバック制
御回路６７のヨーレートフィードバックゲインを補正す
るゲイン補正回路６９と、よりなる。尚、フィードバッ
ク制御回路６７は、予めＲＯＭ５５ｂに記憶された制御
プログラムにより実行する。

【００３１】次に上記構成とされた４輪操舵装置の動作
について説明する。

【００３２】イグニッションスイッチ（図示せず）が閉
成されると、フィードバック制御回路６７が図３のプロ
グラムの実行を開始して、ステップＳ１〜Ｓ５（以下
「ステップ」を省略する）からなる循環処理を実行す
る。この循環処理においては、Ｓ１にて上記センサ５１
〜５４からハンドル操舵角θ、車速Ｖ，ヨーレートωｙ
及び後輪操舵角θｒを夫々表す検出信号が読み込まれ、
Ｓ２にてハンドル操舵角θを微分することにより操舵ハ
ンドル１１の操舵速度ｄθ／ｄｔが計算される。次に、
Ｓ３にて車速Ｖ、操舵速度ｄθ／ｄｔの絶対値｜ｄθ／
ｄｔ｜及びヨーレートωｙの絶対値｜ωｙ｜に基づいて
ＲＯＭ５５ｂ内のテーブルが参照されて、車速Ｖ及び両
絶対値｜ｄθ／ｄｔ｜，｜ωｙ｜に対応した各係数
Ｋ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃が導出され、Ｓ４にて次式の演算の実
行により目標後輪操舵角θｒ＊が計算される。

【００３３】 θｒ＊＝Ｋ₃ ・Ｋ₂ ・Ｋ₁ ・ωｙ … （１） この目標後輪操舵角θｒ＊の算出後、Ｓ５にて目標後輪
操舵角θｒ＊から現在の後輪操舵角θｒを減算すること
により、左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵されるべき操舵
量θｒ＊−θｒが計算され、この操舵量θｒ＊−θｒに
対応したステップモータ４３に対する回転制御信号がＩ
／Ｏ５５ｅを介して駆動回路５６へ出力される。

【００３４】駆動回路５６は回転制御信号に応じた駆動
パルスをステップモータ４３に供給し、ステップモータ
４３は駆動パルス数に対応した量だけウォーム４４を回
転させる。この場合、後輪操舵量θｒ＊−θｒに対応し
た回転制御信号が正であれば、ステップモータ４３は左
回転し、ピン４２は右方向に変位して、レバー４１の上
端部をその下端部を支点として右方向に変位させる。

【００３５】これにより、バルブスリーブ３７ａは右方
向に変位して、油圧ポンプ３８からの作動油はパワーシ
リンダ３５の右油室３５ｃに供給されるとともに、パワ
ーシリンダ３５の左油室３５ｂ内の作動油はリザーバ２
３に排出されるようになるので、リレーロッド３１が左
方向へ変位して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２は右方向へ操舵
される。

【００３６】一方、リレーロッド３１の左方向への変位
により、レバー４１の下端部がその上端部を支点として
左方向に変位し、バルブスリーブ３７ａは左方向へ変位
するようになる。そして、バルブスリーブ３７ａが基準
位置に復帰すると、作動油の吸排が停止し、リレーロッ
ド３１の左方向への変位も停止するので、左右後輪ＲＷ
１，ＲＷ２は過去の状態から後輪操舵量θｒ＊−θｒに
対応した量だけ右方向へ操舵され、その操舵角θｒは目
標後輪操舵角θｒ＊に等しくなる。

【００３７】又、後輪操舵量θｒ＊−θｒに対応した回
転制御信号が負であれば、ステップモータ４３は右回転
し、ピン４２は左方向に変位するので、前記の場合とは
逆に左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２は過去の状態から後輪操舵
量θｒ＊−θｒに対応した量だけ左方向へ操舵され、こ
の場合も、その操舵角θｒは目標後輪操舵角θｒ＊に等
しくなる。

【００３８】このように左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２が目標
後輪操舵角θｒ＊（＝Ｋ₃ ・Ｋ₂ ・Ｋ₁ ・ωｙ）に操舵
制御される結果、車体は右（又は左）回り即ち、正（又
は負）のヨーレートωｙが発生すると、各係数Ｋ₁ ，Ｋ
₂ ，Ｋ₃ は常に零又は正であるので、左右後輪ＲＷ１，
ＲＷ２は中立状態に保たれるか、ヨーレートωｙを抑制
する方向に操舵され、その操舵角θｒの大きさはヨーレ
ートωｙの大きさに比例したものになる。このことは、
左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵がヨーレートωｙに応じ
てフィードバック制御されるとともに、フィードバック
ゲインが係数Ｋ ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃ により決定されることを
意味する。

【００３９】今、車両が中高速で走行中、操舵ハンドル
１１がそれほど大きくない速度で操舵されて車体にそれ
ほど大きくないヨーレートωｙが発生すると、この場
合、係数Ｋ₂ ，Ｋ₃ は共に「１．０」であるので、左右
後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵は係数Ｋ₁ のみにより決定さ
れるゲインでヨーレートωｙに応じてフィードバック制
御される。

【００４０】一方、このフィードバックゲインとしての
係数Ｋ₁ は車速Ｖの増加にしたがって徐々に増加する正
の値であるので、ヨーレートωｙの大きさに比例する後
輪操舵角θｒは車速Ｖの増加にしたがって大きくなり、
車体に発生するヨーレートがより大きく抑制され、中高
速走行時、特に高速走行時における車両の走行安定性が
良好になる。

【００４１】又、走行時において、ニューラルネット演
算処理部６８は上記センサ６１〜６６から出力された検
出信号に基づいて緊急回避動作かどうかを判別する。そ
して、ニューラルネット演算処理部６８により緊急回避
動作であることが判別されたときは、ゲイン補正回路６
９から駆動回路５６にゲイン補正指令信号が出力され、
例えばフィードバックゲインを「１．５」程度の大きく
するように補正する。

【００４２】しかるに、上記緊急回避動作の判別は操舵
速度だけでなく路面状態、車速、タイヤ空気圧などの多
くの条件に影響されるので、単純に一つの条件に基づい
て緊急回避動作を判別しようとすると精度が落ちる。そ
のため、本実施例では、緊急回避動作の判別精度を高め
るため、図７，図８に示すニューラルネット演算処理部
６８の神経網（ニューラルネットワーク）７０を利用す
る。

【００４３】神経網７０は、上記センサ５１〜５４，６
１〜６６からの各検出信号がデータ処理部７１を介して
入力される。

【００４４】先ず、図７を参照して各センサ５１〜５
４，６１〜６６のデータの処理と神経網の構成について
説明する。

【００４５】上記センサ５１〜５４，６１〜６６からの
検出信号は、データ取り込み部ＳＤ _i （ｉ＝１，２，
…）において所定の時間間隔毎に読み込まれ、時系列デ
ータ展開部ＴＳＤ_i （ｉ＝１，２，…）において所定時
間間隔の時系列データに展開される。この時系列データ
展開部ＴＳＤ_i は、単位時間毎にデータをシフトする構
成により、データに単位時間ディレイを付与して、時系
列データを生成する。

【００４６】神経網７０は、階層系のものであり、図８
に示すように時系列に展開された各データの夫々に対応
して設けられた入力ユニットＬｍからなる入力層７２
と、中間ユニットＭｎからなる中間層７３と、認識すべ
き緊急回避度合いの種別数に対応する数だけ設けられた
出力ユニットＯｐからなる出力層７４とから構成され
る。

【００４７】各入力層７２と中間層７３との間の結合及
び中間層７３と出力層７４との間の結合は、バックプロ
バケーション等の手法により学習されている。このバッ
クプロバケーションによる学習とは、神経網７０への入
力に対し、それに対応する出力ユニットＯｐの出力値が
値「１」で、それ以外の出力ユニットＯｐの出力値が値
「０」となるように結合量Ｗを学習させるものである。

【００４８】この手法は公知のものなので、ここでは詳
細な説明は省略するが基本的には、各出力ユニットＯｐ
の実際の出力と理想的な出力（教師データ）との誤差が
最小になるように各ユニット間の結合の強さ（重み付け
データ）Ｗを学習するものであり、最小２乗誤差法が用
いられる。

【００４９】又、中間層７３と出力層７４については、
教師データに相当するものを決定することが事実上困難
なので、出力側の層の誤差値δに重み付けデータＷを乗
算した累積値をその層の誤差値とし、これが最小になる
ように学習を行う。

【００５０】こうした学習を繰り返し行って色々な入力
パターンに対して各層の結合の強さを学習しておけば、
学習した走行パターン以外のパターンが入力されても、
これに一番近い出力の連想（出力の計算）がなされる。

【００５１】上記時系列データ展開部ＴＳＤ_i によって
展開された時系列データは、神経網７０の入力層７２の
各入力ユニットＬｍに入力される。この時系列データ
は、単位時間毎の最も古いデータが一つ消去され、最新
のデータが一つ付け加えられて更新される。

【００５２】以上の処理を簡単にまとめると、緊急回避
の判別を行うニューラルネット演算処理部６８におい
て、先ず神経網７０の各階層の結合の強さをバックプロ
バケーションの手法により学習し、学習後には、走行中
の上記各センサ５１〜５４，６１〜６６からの検出信号
の一定時間の時系列データを入力して、出力の計算を行
って緊急回避を判別するものである。本実施例では、学
習された結合の強さを重み付けデータＷとして予めＲＯ
Ｍ５５ｂに記憶し、これを用いた演算を行う。

【００５３】次に、図９に示すフローチャートを参照し
てニューラルネット演算処理部７０が実行する処理につ
き説明する。

【００５４】先ず、ステップＳ１１（以下「ステップ」
を省略する）でデータＤ_i を取り込む。

【００５５】次に、Ｓ１２でデータＤ_i のアナログ信号
をデジタル信号に変換し終えたかどうかをチェックし、
このＡ／Ｄ変換が終了すると，次のＳ１３に進む。Ｓ１
３では、データＤ_i の取り込みが完了した後、それまで
に入力したＲＡＭ５５ｄの所定の領域に記憶した全入力
時系列的データＴＤｍをシフトする。この結果、全入力
時系列的データＴＤｍは単位時間だけディレイされるこ
とになり、各最新データをロードする処理を行うことに
より、全入力時系列的データＴＤｍを更新する。

【００５６】次のＳ１４では、入力層の各ユニットＬｍ
の出力値ＬＤｍを演算する。この演算処理は、各入力デ
ータＤ_i の全入力時系列的データＴＤｍに予め決定した
重み付けデータＷｍを乗算して次式（２）により累積値
ＮＥＴｍを求め、次式（３）により累積値ＮＥＴｍのシ
グモイド関数として出力値ＬＤｍを求める。 ＮＥＴｍ＝Ｗｍ・ＴＤｍ … （２） ＬＤｍ＝１／（１＋ｅ^-(NETm+Sm)） … （３） 尚、上式（３）のシグモイド関数は、累積値ＮＥＴｍ＝
０で関数値が０、累積値ＮＥＴｍが最大値になったとこ
ろで関数値が０．５となるように位相Ｓｍが決められて
いる。

【００５７】又、上記Ｗは、各階層間の結合の強さを表
す重み付けデータ、Ｗｍは入力データとこれに対応した
入力ユニットＬｍ間の重み付けデータ、Ｗｎｍは入力ユ
ニットＬｍと中間ユニットＭｎ間の重み付けデータ、Ｗ
ｐｎは中間ユニットＭｎと出力ユニットＯｐ間の重み付
けデータである。

【００５８】これらの重み付けデータは、バックプロバ
ケーションの手法により学習され、決定されてＲＯＭ５
５ｂに記憶される。

【００５９】次のＳ１５では、中間層７３の各ユニット
Ｍｎの出力値ＭＤｎを演算する。この出力値ＭＤｎの演
算は、上記入力ユニットＬｍの出力値ＬＤｍの演算と同
様に次式（４）（５）により行う。

【００６０】

【数１】

【００６１】次のＳ１６では、出力層の各ユニットＯｐ
の出力値ＯＤｐを算出する。この出力値ＯＤｐの演算
は、上記中間ユニットＭｎの出力値ＭＤｎの演算と同様
に次式（６）（７）により行う。

【００６２】

【数２】

【００６３】以上の演算処理終了後、Ｓ１７で出力層の
各ユニットＯｐの出力値ＯＤｐを出力回路を介して出力
する。この出力値ＯＤｐは、神経網７０による認識であ
り、学習時のパターン若しくはこれに類似するパターン
が入力されれば、対応する出力値ＯＤｐが近似的に
「１」に、他の出力値ＯＤｐが近似的に「０」になる。

【００６４】従って、この出力値ＯＤｐがそのまま緊急
回避の判別結果になり、この出力値ＯＤｐにより緊急回
避の度合いが大きいことに対応する出力値が大きいとき
に緊急回避であると判別するため、上記神経網７０によ
り迅速且つ正確に緊急回避を判別することができる。

【００６５】尚、緊急回避が判別されると、ゲイン補正
回路６９より駆動回路５６に供給されるフィードバック
ゲインが大きくなるように補正され、その結果中高速走
行時にレーンチェンジ、緊急回避等のために操舵ハンド
ル１１が急操舵された場合にフィードバック制御回路６
７がフィードバックゲインを小さく補正してヨーレート
を抑制する方向に操舵される後輪の操舵量が少なくな
り、車両の回頭性を良好にするとともに、路面状態等に
より引き続き車体に大きなヨーレートが発生した場合、
ニューラルネット演算処理部７０により瞬時に緊急回避
が続いていることが判別されてフィードバックゲインを
大きな値に補正してヨーレートを抑制する方向に操舵さ
れる後輪の操舵量が多くなり、車両の走行安定性を良好
にできる。尚、上記実施例では、上記車速、タイヤ空気
圧、路面状態（路面の進行方向の傾斜（坂）、路面の凹
凸、路面の横方向の傾斜（カント路）、路面の摩擦係数
など）等の多くの条件に基づいて緊急回避の有無を判別
したが、これに限らず、少なくとも路面状態を一つのパ
ラメータとして緊急回避を判別するようにしても良い。
このように、少なくとも上記路面状態（路面の進行方向
の傾斜（坂）、路面の凹凸、路面の横方向の傾斜（カン
ト路）、路面の摩擦係数μなど）のデータに基づいて緊
急回避であることを判別するのは、これらの条件が緊急
回避動作のなかでも非常に影響度の大きい項目であるか
らである。

【００６６】

【発明の効果】上述の如く、本発明になる四輪操舵車の
後輪制御装置は、パラメータ検出手段により検出された
路面状態の検出データの時系列データが記憶手段に記憶
され、その記憶された各時系列データを結合度学習手段
により結合して得られた結合値に基づいて緊急回避判別
手段により緊急回避であると判別されたとき、ゲイン補
正手段によりフィードバック制御手段のヨーレートフィ
ードバックゲインが補正されるため、緊急回避のために
操舵ハンドルが急操舵された場合にフィードバックゲイ
ンを小さく補正してヨーレートを抑制する方向に操舵さ
れる後輪の操舵量が少なくなり、車両の回頭性を良好に
するとともに、路面状態等により引き続き車体に大きな
ヨーレートが発生した場合、瞬時に緊急回避が続いてい
ることを判別し、フィードバックゲインを大きな値に補
正してヨーレートを抑制する方向に操舵される後輪の操
舵量を多くして、車両の走行安定性を良好に保つことが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の４輪操舵装置を説明するための概略構
成図である。

【図３】図２のマイクロコンピュータが実行する処理の
フローチャートである。

【図４】係数Ｋ₁ の変化特性グラフである。

【図５】係数Ｋ₂ の変化特性グラフである。

【図６】係数Ｋ₃ の変化特性グラフである。

【図７】ニューラルネットワークの階層構造を説明する
ための模式図である。

【図８】神経網の処理動作を説明するための模式図であ
る。

【図９】ニューラルネット演算処理部で実行される処理
を説明するためのフローチャートである。

【符号の説明】

１１ 操舵ハンドル ２１ 油圧ポンプ ２２ パワーシリンダ ２３ リザーバ ３１ リレーロッド ３２ａ，３２ｂ 左右タイロッド ３５ パワーシリンダ ３７ スプールバルブ ３８ 油圧ポンプ ４１ レバー ５１ ハンドル操舵角センサ ５２ 車速センサ ５３ ヨーレートセンサ ５４ 後輪操舵角センサ ６１ 空気圧センサ ６２ 坂検出センサ ６３ 凹凸検出センサ ６４ カント検出センサ ６５ 前輪回転数検出センサ ６６ 後輪回転数検出センサ ６８ ニューラルネット演算処理部 ７０ 神経網 ７２ 入力層 ７３ 中間層 ７４ 出力層

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｂ６２Ｄ 117:00 133:00 137:00 (56)参考文献 特開 平３−164374（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−356280（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−126673（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−127456（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−128966（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−255284（ＪＰ，Ａ) 実開 平４−26874（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B62D 6/00 B62D 7/14

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車体のヨーレートを検出するヨーレート
   検出手段と、 前記ヨーレート検出手段により検出されたヨーレート検
   出信号を後輪操舵機構にフィードバックして前記ヨーレ
   ートを抑制する方向に前記ヨーレートの大きさに比例し
   て後輪を操舵制御するフィードバック制御手段と、 少なくとも走行する路面の状態をパラメータとして検出
   するパラメータ検出手段と、 前記パラメータ検出手段により検出された検出データを
   所定時間間隔の時系列データとして記憶する記憶手段
   と、 該記憶手段に記憶された前記時系列データを予め学習さ
   れた結合度で結合させる結合度学習手段と、 該結合度学習手段により得られた結合値に基づいて緊急
   回避の有無を判別する緊急回避判別手段と、 該緊急回避判別手段により緊急回避であると判別された
   とき前記フィードバック制御手段のヨーレートフィード
   バックゲインを補正するゲイン補正手段と、 よりなることを特徴とする四輪操舵車の後輪制御装置。