JP3427673B2 - 車両の環境状態推定装置 - Google Patents
車両の環境状態推定装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両の環境状態を推定
するための環境状態推定装置に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】一般に、エンジンの出力を制御するエン
ジン出力制御装置、自動変速機の変速比或いはギヤ段を
制御する変速制御装置、車両のパワーステアリングの操
舵力や操舵角を制御する操舵制御装置、車両懸架装置の
ショックアブソーバの減衰力やばね特性を制御するサス
ペンション制御装置などのような車両に搭載された制御
装置では、エンジン出力、駆動トルク、ステアリングの
操舵力や操舵角、ショックアブソーバの減衰力或いはば
ねの特性を、車両の環境状態を反映させて制御すること
が望まれる。 【０００３】これに対し、たとえば、スロットル開度の
微分値が所定の大きさを越えた時点から始まる有限の期
間中に所定の時間間隔毎にそれぞれ取得される、アク
セル踏込み角度（スロットル弁開度）、ブレーキ踏込み
角度、ステアリング角度等の運転操作量と、エンジン
回転数、車速、上下・横・前後方向の加速度等の車両状
態量とを入力とするニューラルネットワークによる推定
出力に基づいて、車両の環境状態を推定する環境状態推
定装置が提案されている。特開平４−２９３６２６号公
報に記載された装置がそれであり、乗員数等に依存して
変化する車両重量や路面の傾斜角度等を推定するもので
ある。 【０００４】 【発明が解決すべき課題】しかしながら、上記のような
従来の環境状態推定装置においては、ニューラルネット
ワークの入力となる上記運転操作量や車両状態量に、た
とえば車両の加速を重視する加速指向、燃費を重視する
燃費指向、それらの中間である中間指向等の運転者の運
転指向と密接に関連した量が含まれておらず、また、そ
の運転指向に依存する上記運転操作量や車両状態量の変
化を考慮したニューラルネットワークの学習等も行われ
ていないために、運転者の運転指向のばらつきが外乱と
なって環境状態の推定精度が十分に得られない恐れがあ
った。 【０００５】本発明は以上の事情を背景として為された
ものであり、その目的とするところは、運転者の運転指
向のばらつきに影響されることなく車両の環境状態を十
分な精度で推定できる環境状態推定装置を提供すること
にある。 【０００６】 【課題を解決するための手段】本発明者等は、以上の課
題を解決しようとして種々検討を重ねた結果、車両の加
速操作時における加速操作量の最大変化率と車両の制動
操作時における車両の最大減速度とが運転者の運転指向
と密接に関連し、それらの少なくとも一方に基づいて車
両の環境状態の推定を行なうと、運転者の運転指向のば
らつきに影響されることなく精度の高い推定結果が得ら
れることを見いだした。本発明はこのような知見に基づ
いて為されたものである。 【０００７】すなわち、本発明の要旨とするところは、
車両の環境状態を推定するための環境状態推定装置であ
って、前記車両の運転者により操作される運転操作量お
よび車両状態量の少なくとも一つの統計値を所定時間毎
に算出する統計値算出手段と、その統計値算出手段によ
り算出された前記運転操作量および車両状態量の少なく
とも一つの統計値と、前記車両の加速操作時における加
速操作量の最大変化率と車両の制動操作時における車両
の最大減速度との少なくとも一方とに基づいて車両の環
境状態を推定する環境状態推定手段とを含むことにあ
る。ここで、上記運転操作量は、アクセル踏込み角度、
ブレーキ踏込み角度、ステアリング角度等の運転者の操
作に直接関連する量であり、上記車両状態量は、エンジ
ン回転数、車速、上下・横・前後方向の加速度、車両の
水平方向に対する傾斜角度（路面の傾斜角度に関連す
る）等の車両の状態を示す量である。 【０００８】 【発明の効果】本発明によれば、運転者の運転指向に密
接に関連した車両の加速操作時における加速操作量の最
大変化率と車両の制動操作時における車両の最大減速度
とに加えて、上記統計値算出手段により算出された運転
操作量および車両状態量の少なくとも一つの統計値を考
慮した推定が行えることになり、運転者の運転指向のば
らつきに影響されることなく精度の高い車両の環境状態
の推定結果が得られる。 【０００９】 【００１０】【発明の他の態様】 ここで 、好適には、前記環境状態推
定手段は、前記車両の加速操作時における加速操作量の
最大変化率および前記車両の制動操作時における車両の
最大減速度の少なくとも一方と、前記統計値算出手段に
より所定時間毎に算出された前記運転操作量および車両
状態量の少なくとも一つの統計値とを含む情報を入力と
し、車両の環境状態の推定結果を出力する環境状態推定
用ニューラルネットワークを含むようにされる。このよ
うにすれば、前記統計値算出手段により所定時間毎に算
出された前記運転操作量および車両状態量の少なくとも
一つの統計値のみを入力とする従来のニューラルネット
ワーク道路環境推定系による推定に比較して推定精度が
向上する利点がある。 【００１１】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、前記統計値算出手段により所定時間毎に算出された
前記運転操作量および車両状態量の少なくとも一つの統
計値を含む情報を入力とし、運転者の運転指向の推定結
果を出力する運転指向推定用ニューラルネットワーク
と、その運転指向推定用ニューラルネットワークによる
運転指向の推定結果を含む情報を入力とし、車両の環境
状態の推定結果を出力する環境状態推定用ニューラルネ
ットワークとを含む。このようにすれば、環境状態推定
用ニューラルネットワークは、運転指向用ニューラルネ
ットワークの出力を入力としているので、加速操作量の
最大変化率および制動操作時の車両の最大減速度の少な
くとも一方を直接入力させる場合に比較して、一層信頼
性の高い運転指向を示す情報を反映させることができる
利点がある。 【００１２】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、ステアリング操作角度の変化率に基づいて車両の環
境状態を推定するものである。このようにすれば、運転
者の運転指向に密接に関連したステアリング操作角度の
変化率に基づいて車両の環境状態を推定できる。 【００１３】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、たとえば渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間路、
高速路等の車両走行中の道路環境を車両の環境状態とし
て推定する道路環境推定手段を含む。 【００１４】また、好適には、前記環境状態推定手段に
より推定された環境状態に基づいて制御内容が変更され
る車両の制御装置が車両に備えられる。このようにすれ
ば、車両の制御装置の制御は、環境状態推定結果に基づ
いて好適に行なわれる利点がある。 【００１５】また、好適には、上記車両の制御装置は、
上記環境状態推定手段により推定された環境状態に基づ
いてスロットル弁開度が制御される電子スロットル弁制
御装置、上記環境状態推定手段により推定された環境状
態に基づいて変速比が制御される車両用自動変速機の変
速制御装置、上記環境状態推定手段により推定された環
境状態に基づいて車両のパワーステアリングの操舵力と
操舵角との少なくとも一方が制御される操舵制御装置、
或いは、上記環境状態推定手段により推定された環境状
態に基づいて車両懸架装置のショックアブソーバの減衰
力とばね特性との少なくとも一方が制御されるサスペン
ション制御装置等である。 【００１６】また、好適には、前記電子スロットル弁制
御装置は、前記道路環境推定手段により車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であると推定された場合に、渋滞
路を含む市街地路以外を走行中であると推定された場合
に比較してアクセルペダル操作量に対するスロットル弁
開度を小さくするスロットル弁開度抑制手段を含むよう
にされる。このようにすれば、一般に渋滞時において大
きくする必要性が小さいスロットル弁開度を抑制できる
ため、エンジンの燃料消費量を好適に抑制することがで
きる利点がある。 【００１７】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合に、車両発進時のギヤ
段を最低速ギヤ段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変
更手段を含むようにされる。このようにすれば、渋滞時
における自動変速装置の変速回数を低減でき、車両の走
行をより滑らかにすることができる利点がある。 【００１８】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が山間路を走行中である
と推定された場合に、山間路以外を走行中であると推定
された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に移動
させるシフトアップ線移動手段を含むようにされる。こ
のようにすれば、山間路の登坂やワインディングロード
においては所謂シフトハンチングを防止できる一方、エ
ンジンブレーキ力が強められて制動操作が減少するの
で、操縦性を向上させることができる利点がある。 【００１９】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較してダウンシフト線を高車速側に移動
させるダウンシフト線移動手段を含むようにされる。こ
のようにすれば、高速路での追越し時等において容易に
ダウンシフトができるために加速性が高められ、操縦性
を向上させることができる利点がある。 【００２０】また、好適には、前記操舵制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較して操舵力を抑制する操舵抑制手段を
含むようにされる。このようにすれば、一般に高速路に
おいて車速が大きいために抑制されることが望ましい操
舵力および操舵角の少なくとも一方を抑制することがで
きるため、操縦安定性を向上できる利点がある。 【００２１】また、好適には、前記サスペンション制御
装置は、前記道路環境推定手段により車両が山間路を走
行中であると推定された場合に、山間路以外を走行中で
あると推定された場合に比較して前記車両懸架装置のシ
ョックアブソーバの減衰力およびばねの特性の少なくと
も一方を高硬度側に変更する減衰力・ばね特性変更手段
を含むようにされる。このようにすれば、山間路におい
て、一般に高硬度側に変更することが望ましい車両懸架
装置の硬度を高硬度側に変更できるため、操縦安定性を
向上できる利点がある。 【００２２】また、好適には、前記道路環境推定手段に
よる道路環境の推定繰返し周期は、前記運転指向推定手
段による運転指向の推定繰返し周期よりも長くされる。
このようにすれば、運転者の意思に依存して急激に変動
し得る運転指向が推定される周期よりも車両走行中に急
激に変動することが少ない道路環境が推定される周期の
方が長くなるので、運転指向および道路環境の推定を計
算機を用いて行なう場合、運転指向の推定に比較して道
路環境に推定のための計算時間を短縮できる利点があ
る。また、たとえば、運転指向の推定結果を道路環境の
推定に使用する場合においては、運転指向の推定結果を
道路環境の推定に反映させる応答性が確保できる利点が
ある。 【００２３】 【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面に
基づいて詳細に説明する。 【００２４】図１には、車両のエンジン１０、自動変速
機１４、エンジン１０のスロットル弁開度を調節するス
ロットルアクチュエータ９０、図示しない油圧式パワー
ステアリング装置の操舵力すなわち運転者のステアリン
グ操作力の補助となる力の大きさを制御する操舵力制御
弁に作動液を供給する作動液供給ポンプ９２、図示しな
いショックアブソーバの減衰力或いは制振力を制御して
車体の上下振動を動的に制御する減衰力制御弁９４、そ
れらを制御する電子制御装置４２等が示されている。 【００２５】図１において、車両のエンジン１０から出
力された動力は、トルクコンバータ１２、自動変速機１
４、および図示しない差動歯車装置および車軸を経て図
示しない駆動輪へ伝達されるようになっている。 【００２６】上記トルクコンバータ１２は、クランク軸
１６に連結されたポンプ翼車１８と、自動変速機１４の
入力軸２０に連結され且つ流体を介してポンプ翼車１８
から動力が伝達されるタービン翼車２２と、一方向クラ
ッチ２４を介して位置固定のハウジング２６に固定され
た固定翼車２８と、ポンプ翼車１８およびタービン翼車
２２をダンパ３０を介して直結するロックアップクラッ
チ３２とを備えている。このロックアップクラッチ３２
は、解放側油室３３と係合側油室３５との圧力差により
係合制御される。 【００２７】上記自動変速機１４は、たとえば前進４速
或いは５速のギヤ段が達成される遊星歯車式の多段変速
機である。前進４速である場合の自動変速機１４は、同
軸上に配設された３組のシングルピニオン型遊星歯車装
置３４，３６，３８と、前記入力軸２０と、遊星歯車装
置３８のリングギヤとともに回転する出力歯車３９と前
記差動歯車装置との間で動力を伝達するカウンタ軸（出
力軸）４０とを備えている。それら遊星歯車装置３４，
３６，３８の構成要素の一部は互いに一体的に連結され
るだけでなく、３つのクラッチＣ0 ，Ｃ1 ，Ｃ2 によっ
て互いに選択的に連結されている。また、上記遊星歯車
装置３４，３６，３８の構成要素の一部は、４つのブレ
ーキＢ0 ，Ｂ1 ，Ｂ2 ，Ｂ3 によってハウジング２６に
選択的に連結されるとともに、さらに、構成要素の一部
は３つの一方向クラッチＦ0 ，Ｆ 1 ，Ｆ2 によってその
回転方向により相互に若しくはハウジング２６と係合さ
せられるようになっている。 【００２８】上記クラッチＣ0 ，Ｃ1 ，Ｃ2 、ブレーキ
Ｂ0 ，Ｂ1 ，Ｂ2 ，Ｂ3 は、例えば多板式のクラッチや
１本または巻付け方向が反対の２本のバンドを備えたバ
ンドブレーキ等にて構成され、それぞれ図示しない油圧
アクチュエータによって作動させられるようになってい
る。後述の電子制御装置４２からの指令に従って作動す
る油圧制御回路４４によりそれ等の油圧アクチュエータ
の作動がそれぞれ制御されることにより、図２に示すよ
うに変速比γ（＝入力軸２０の回転速度／カウンタ軸４
０の回転速度）がそれぞれ異なる前進４段・後進１段の
変速段が得られる。図２において、「１st」，「２n
d」，「３rd」，「O/D(オーバドライブ) 」は、それぞ
れ前進側の第１速ギヤ段，第２速ギヤ段，第３速ギヤ
段，第４速ギヤ段を表しており、上記変速比は第１速ギ
ヤ段から第４速ギヤ段に向かうに従って順次小さくな
る。なお、上記トルクコンバータ１２および自動変速機
１４は、軸心に対して対称的に構成されているため、図
１においては入力軸２０の回転軸線の下側およびカウン
タ軸４０の回転軸線の上側を省略して示してある。 【００２９】上記油圧制御回路４４には、自動変速機１
４のギヤ段を制御するための変速制御用油圧制御回路
と、ロックアップクラッチ３２の係合を制御するための
係合制御用油圧制御回路とが設けられている。変速制御
用油圧制御回路は、ソレノイドNo.1およびソレノイドN
o.2によってそれぞれオンオフ駆動される第１電磁弁４
６および第２電磁弁４８を備えており、それら第１電磁
弁４６および第２電磁弁４８の作動の組み合わせによっ
て図１に示すようにクラッチおよびブレーキが選択的に
作動させられて前記第１速ギヤ段乃至第４速ギヤ段のう
ちのいずれかが成立させられるようになっている。 【００３０】また、上記係合制御用油圧制御回路は、ロ
ックアップクラッチ３２を解放状態とする解放側位置と
ロックアップクラッチ３２を係合状態とする係合側位置
とに切り換える図示しないクラッチ切換弁をオンオフ作
動させる切換用信号圧を発生する第３電磁弁５０と、係
合側油室３５および解放側油室３３の圧力差ΔＰを調節
してロックアップクラッチ３２のスリップ量を制御する
図示しないスリップ制御弁を作動させるスリップ制御用
信号圧を電子制御装置４２からの駆動電流に従って発生
させるリニアソレノイド弁５４とを備えている。 【００３１】前記電子制御装置４２は、ＣＰＵ６０、Ｒ
ＡＭ６２、ＲＯＭ６４、図示しない入出力インターフェ
ースなどを含む所謂マイクロコンピュータであって、そ
れには、エンジン１０の吸気配管６６に設けられたスロ
ットル弁６８の開度ＴＡを決定する基礎となるアクセル
ペダル５８の踏込み角度を検出するアクセルペダル踏込
角度センサ７０、エンジン１０の回転速度を検出するエ
ンジン回転速度センサ７２、自動変速機１４の入力軸２
０の回転速度を検出する入力軸回転速度センサ７４、車
速Ｖを検出するために自動変速機１４のカウンタ軸４０
の回転速度を検出する車速センサ７６、シフトレバー７
８の操作位置、すなわちＬ、Ｓ、Ｄ、Ｎ、Ｒ、Ｐレンジ
のいずれかを検出する操作位置センサ８０、ブレーキペ
ダル８２の操作を検出するブレーキスイッチ８４、車両
のヨーレートを検出するヨーレートセンサ８６から、ア
クセルペダル踏込角度θACC を表す信号、エンジン回転
速度ＮE を表す信号、入力軸回転速度ＮINを表す信号、
出力軸（カウンタ軸４０）の回転速度ＮOUT を表す信
号、シフトレバー７８の操作位置ＰS を表す信号、ブレ
ーキペダル８２の操作を表すブレーキ操作信号ＳBK、車
両のヨーレートγを表す信号がそれぞれ供給されるよう
になっている。 【００３２】上記電子制御装置４２のＣＰＵ６０は、予
めＲＯＭ６４に記憶されたプログラムに従って上記入力
信号を処理し、その処理結果に基づいて、たとえば車両
の加速を重視する加速（スポーツ）指向、燃費を重視す
る燃費（エコノミー）指向、それらの中間である中間
（ノーマル）指向等の運転者の運転指向や、渋滞路を含
む市街地路、郊外路、山間路、高速路等の車両走行中の
道路環境等を、後述の手順に基づいて環境状態として推
定する。また、上記入力信号の処理結果、上記運転指向
の推定結果、上記道路環境の推定結果の少なくとも一つ
に基づいて、たとえば前記自動変速装置１４の変速制
御、上記スロットルアクチュエータ９０を制御する電子
スロットル弁制御、図示しないパワーステアリング装置
による操舵力を制御する操舵制御、図示しないショック
アブソーバの減衰力を制御するサスペンション制御等を
実行する。 【００３３】したがって、本実施例においては、上記電
子制御装置４２が、後述の道路環境推定手段により推定
される道路環境等に基づいてスロットル弁開度が制御さ
れる電子スロットル弁制御装置、上記道路環境等に基づ
いて変速比が制御される車両用自動変速機の変速制御装
置、上記道路環境等に基づいて車両のパワーステアリン
グの操舵力が制御される操舵制御装置、或いは、上記道
路環境等に基づいて車両懸架装置のショックアブソーバ
の減衰力或いは制振力やばね特性が制御されるサスペン
ション制御装置等からなる車両の制御装置や、運転者の
運転指向を推定する運転指向推定装置、或いは上記道路
環境推定装置等として機能している。 【００３４】上記電子制御装置４２の変速制御や前記ロ
ックアップクラッチ３２の係合制御を行なうロックアッ
プクラッチ制御では、予めＲＯＭ６４に記憶された複数
種類の変速線図すなわち図３の加速（スポーツ）指向の
変速線図、図４の中間（ノーマル）指向の変速線図、図
５の燃費（エコノミー）指向の変速線図から、推定され
た運転指向や道路環境に対応する変速線図が選択され、
その選択された変速線図から車速センサ７６により検出
された実際の車速Ｖおよびスロットル弁開度ＴＡに基づ
いて所定のギヤ段へのシフト判定或いはロックアップオ
ンオフ判定が行われる。たとえば、図４の通常の変速線
図において、実際の車速Ｖおよびスロットル弁開度ＴＡ
を示す点がアップシフト線或いはダウンシフト線と交差
するとアップシフト判定或いはダウンシフト判定が行わ
れる。そして、そのシフト判定が行われたギヤ段を成立
させるように、図１に示す第１電磁弁４６および第２電
磁弁４８が駆動され、或いはロックアップクラッチ３２
の係合制御のために第３電磁弁５０およびリニアソレノ
イド弁５４が駆動されることによって、自動変速機１４
のギヤ段を切換制御する。 【００３５】上記図３、図４および図５において、実線
はシフトアップ線を示し、破線はシフトダウン線を示
し、１点鎖線はロックアップクラッチの係合線を示し、
２点鎖線はロックアップクラッチの開放線を示してい
る。図３の加速指向の変速線図では、図４と比較して、
高車速（高エンジン回転速度）で変速が実行されるよう
に変速線が設定されている。また、図５の燃費指向の変
速線図では、図４と比較して、低エンジン回転速度で変
速が実行されるように変速線が設定されている。なお、
これら三つの変速線図のうちの一つが、上記推定された
運転指向や道路環境に対応して選択される方法について
は後述する。 【００３６】前記電子制御装置４２の電子スロットル弁
制御では、予めＲＯＭ６４に記憶された図６に一例を示
す予め記憶された複数の関係すなわち複数本のスロット
ル開度線から、推定された運転指向や道路環境に対応す
るスロットル開度線が選択され、その選択されたスロッ
トル開度線から前記アクセルペダル踏込角度センサ７０
により取得される実際のアクセルペダル踏込角度θACC
に基づいて所定のスロットル弁開度ＴＡが決定され、ス
ロットルアクチュエータ９０に対応する信号が出力され
る。たとえば、道路環境が車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合等においては、図６の
市街地路用スロットル開度線が選択され、道路環境の推
定結果が車両が渋滞路を含む市街地路を走行中でない場
合等においては、通常スロットル開度線が選択される。
また、たとえば運転指向の推定結果が燃費指向である場
合においても、図６の市街地路用スロットル開度線が選
択されるようにしてもよい。 【００３７】前記電子制御装置４２の操舵制御では、予
めＲＯＭ６４に記憶された図示しない操舵力パターンか
ら、推定された道路環境に対応する操舵力が決定され、
その決定された操舵力に相当する作動液圧に対応する信
号が前記作動液供給ポンプ９２に出力される。たとえ
ば、道路環境が車両が高速路を走行中であると推定され
た場合は、それ以外の場合に比較して操舵力すなわち運
転者のステアリング操作力の補助となる力が抑制されて
ステアリングが重くされる。 【００３８】前記電子制御装置４２のサスペンション制
御では、予めＲＯＭ６４に記憶された図示しない減衰力
パターンから、推定された道路環境に対応する減衰力が
決定され、その決定された減衰力に対応する信号が前記
減衰力制御弁９４に出力される。たとえば、道路環境の
推定結果が車両が山間路を走行中である場合は、その他
の場合に比較して車輪懸架装置のスプリングを制振する
ショックアブソーバの減衰力が高められる。 【００３９】前記電子制御装置４２は、図７にその機能
ブロック線図を示すように、前記スロットル弁開度Ｔ
Ａ、エンジン回転速度ＮE 等を読み込む信号読込手段１
００と、その信号読込手段１００により読み込まれた信
号を処理する前処理手段１０２と、その前処理手段１０
２により処理された結果に基づいて、たとえば車両の加
速を重視する加速指向、燃費を重視する燃費指向、それ
らの中間である中間指向等の運転者の運転指向を推定す
る運転指向推定手段１０４と、たとえば渋滞路を含む市
街地路、郊外路、山間路、高速路等の車両走行中の道路
環境を環境状態として推定する道路環境推定手段１０５
と、それら運転指向推定手段１０４および道路環境推定
手段１０５の推定結果に基づいて車両に関する各種の制
御を行なう車両制御手段１０６とを含んでいる。本実施
例では、上記道路環境推定手段１０５が環境状態推定手
段として機能している。 【００４０】上記前処理手段１０２は、運転者が行なう
各種の操作たとえばアクセルペダル５８やブレーキペダ
ル８２の踏み込み等の運転操作に関連する運転操作量等
の情報を算出する運転操作毎の入力算出手段１１０と、
車両の走行状態等に関連する車両状態量等の情報を所定
時間毎に算出する所定時間毎の入力算出手段１１２とを
備えている。また、上記車両制御手段１０６は、前記エ
ンジン１０の出力の制御を行なう電子スロットル弁制御
手段１１８、前記自動変速機１４の制御を行なう変速制
御手段１２０、前記作動液供給ポンプ９２の吐出圧を制
御する操舵制御手段１２２、前記減衰力制御弁９４を切
換制御するサスペンション制御手段１２４を含んでい
る。 【００４１】前記信号読込手段１００は、図８に詳しく
示すように、(1) 上記アクセルペダル踏込角度センサ７
０からのアクセルペダル踏込角度θACC を示す信号と図
６に示した複数のスロットル開度線のうち現在選択され
ているスロットル開度線とから現在のスロットル弁開度
ＴＡ、(2) 前記車速センサ７６から前記自動変速装置１
４の出力軸の回転速度ＮOUT すなわち車速Ｖを示す信
号、(3) 前記エンジン回転速度センサ７２からエンジン
回転速度ＮE を示す信号、(4) 前記入力軸回転速度セン
サ７４から入力軸回転速度ＮINを示す信号、(5) 前記操
作位置センサ８０からシフトレバーの操作位置ＰS を示
す信号、(6) 前記ヨーレートセンサ８６からヨーレート
γを示す信号、(7) 前記ブレーキスイッチ８４からブレ
ーキ操作信号ＳBKを示す信号、をそれぞれ比較的短い所
定の時間間隔たとえば１ミリ秒毎に読み込む。 【００４２】前記運転操作毎の入力算出手段１１０は、
図９に詳しく示すように、車両発進時の出力操作量すな
わち車両発進時のスロットル弁開度ＴＡSTを算出する発
進時出力操作量算出手段１１０ａ、加速操作時における
出力操作量の最大変化率すなわちスロットル弁開度最大
変化率ＡCCMAX を算出する加速操作時出力操作量最大変
化率算出手段１１０ｂ、車両の制動操作時における車両
減速度の最大値すなわち最大減速度ＧNMAXを算出する制
動時最大減速度算出手段１１０ｃ、車両の惰行走行時間
ＴCOAST を算出する惰行走行時間算出手段１１０ｄ、車
速一定走行時間ＴVCONSTを算出する車速一定走行時間算
出手段１１０ｅ、運転開始以後における最大車速ＶMAX
を算出する最大車速算出手段１１０ｆ等を備えている。 【００４３】前記所定時間毎の入力算出手段１１２は、
図１０に詳しく示すように、前記スロットル弁開度ＴＡ
の統計値ＴＡ* を算出するスロットル弁開度統計値算出
手段１１２ａ、前記車速Ｖの統計値Ｖ* を算出する車速
統計値算出手段１１２ｂ、前記ヨーレートγの統計値γ
* を算出するヨーレート統計値算出手段１１２ｃ、水平
方向と車両の前後方向とのなす角度である車両勾配θM
の統計値θM * を算出する車両勾配統計値算出手段１１
２ｄ、前記エンジン１０の回転数ＮE の統計値ＮE * を
算出するエンジン回転数統計値算出手段１１２ｅ、車両
の前後方向の加速度Ｇの統計値Ｇ* を算出する前後加速
度統計値算出手段１１２ｆ等をそれぞれ備えて、それら
スロットル弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計値Ｖ* 、ヨー
レート統計値γ* 、車両勾配統計値θM * 、エンジン回
転数統計値ＮE * 、前後加速度統計値Ｇ* 等を、所定時
間たとえば１秒毎に算出する。上記統計値としては、最
大値、最小値、平均値、分散等を算出する。上記車両の
前後加速度Ｇの値は、上記車速Ｖの時間変化率として、
また、上記車両勾配θM の値は、上記スロットル弁開度
ＴＡの変化率と車両の前後加速度Ｇとに基づいて算出さ
れる。このように、上記所定時間毎の入力算出手段１１
２は、統計値算出手段として機能する。 【００４４】本実施例では、上記運転指向推定手段１０
４の運転指向の推定は、たとえば図１１に示す運転指向
推定用ニューラルネットワークＮＮDRV により実行され
る。また、上記道路環境推定手段１０５の道路環境の推
定は、たとえば図１２に示す道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDにより実行される。 【００４５】ニューラルネットワークは、コンピュータ
プログラムによるソフトウエアにより構成しても、電子
的素子の結合から成るハードウエアによって構成しても
よいが、本実施例の上記道路環境推定用ニューラルネッ
トワークＮＮRDおよび上記道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDは、前記電子制御装置４２のＲＯＭ６
４に記憶され、ＣＰＵ６０によりＲＡＭ６２等を使用し
つつ実行されるプログラムとして構成されている。 【００４６】上記運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV および上記道路環境推定用ニューラルネット
ワークＮＮRDは、ｒ個の神経細胞要素（ニューロン）Ｘ
i （Ｘ1 〜Ｘr ）から構成された入力層と、ｓ個の神経
細胞要素Ｙj （Ｙ1 〜Ｙs ）から構成された中間層と、
ｔ個の神経細胞要素Ｚk （Ｚ1 〜Ｚt ）から構成された
出力層とから構成された３層構造の階層型である。そし
て、上記入力層から出力層へ向かって神経細胞要素の状
態を伝達するために、結合係数（重み）ＷXijを有して
上記ｒ個の神経細胞要素Ｘi とｓ個の神経細胞要素Ｙj
とをそれぞれ結合する伝達要素ＤXij と、結合係数（重
み）ＷYjk を有してｓ個の神経細胞要素Ｙj とｔ個の神
経細胞要素Ｚk とをそれぞれ結合する伝達要素ＤYjk が
設けられている。 【００４７】上記運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV および上記道路環境推定用ニューラルネット
ワークＮＮRDは、その結合係数（重み）ＷXij 、結合係
数（重み）ＷYjk を所謂誤差逆伝搬学習アルゴリズムに
よって学習させられたパターン連想型のシステムであ
る。その学習は、走行実験によって予め完了させられて
いるので、車両組み立て時では、上記結合係数（重み）
ＷXij 、結合係数（重み）ＷYjk は固定値が与えられて
いる。 【００４８】図１１に示したように、上記運転指向推定
用ニューラルネットワークＮＮDRVの出力層の数ｔは１
であり、運転指向の推定結果は、その一つの神経細胞要
素Ｚ 1 の出力値ＮＮDRVOUTに基づいて決定される。たと
えば、出力値ＮＮDRVOUTが「０」に近いほど強い燃費指
向を示し、「０．５」に近いほど強い中間指向を示し、
「１」に近いほど強い加速指向を示すようにされる。本
実施例においては、出力値ＮＮDRVOUTが「０．３３以
下」である場合は燃費指向、「０．３３より大且つ０．
６６以下」である場合は中間指向、「０．６６より大」
である場合は加速指向と推定されるが、たとえば出力値
ＮＮDRVOUTが「０．２５以下」である場合は燃費指向、
「０．２５より大０．７５以下」である場合は中間指
向、「０．７５より大」である場合は加速指向と推定さ
れるようにしてもよい。 【００４９】このような運転指向の推定結果を得るため
に、上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV の結合係数ＷXij および結合係数ＷYjk の値を、前
記誤差逆伝搬学習アルゴリズムに基づく学習によって決
定する必要がある。たとえば、複数の運転者についてそ
れぞれ燃費（エコノミー）指向、加速（スポーツ）指
向、それらの中間的な中間（ノーマル）指向の運転が実
施され、そのときの運転指向を教師信号とし、教師信号
と各種センサ信号を前処理したｎ個の指標（入力信号）
とが上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV に入力させられる。そして、その際の上記教師信号
の値は、燃費指向の場合に「０」、中間指向の場合に
「０．５」、加速指向の場合に「１」とされるのであ
る。なお、上記入力信号は−１から＋１までの間あるい
は０から１までの間の値に正規化して用いられる。 【００５０】図１２に示したように、前記道路環境推定
用ニューラルネットワークＮＮRDの出力層の数ｔは４で
あり、道路環境の推定結果は、それら四つの神経細胞要
素Ｚ 1 ないしＺ4 の出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 に基
づいて決定される。それら四つの出力値ＮＮRD1 ないし
ＮＮRD4 は、それぞれ別の道路環境の推定結果に対応し
ている。本実施例においては、出力値ＮＮRD1 が「１」
と見なされ且つその他の出力値が「０」と見なされる場
合に車両が渋滞路を含む市街地路を走行中であると推定
し、出力値ＮＮRD2 が「１」と見なされ且つその他の出
力値が「０」と見なされる場合に車両が郊外路を走行中
であると推定し、出力値ＮＮRD3 が「１」と見なされ且
つその他の出力値が「０」と見なされる場合に車両が山
間路を走行中であると推定し、出力値ＮＮRD4 が「１」
と見なされ且つその他の出力値が「０」と見なされる場
合に車両が高速路（ハイウェイ）を走行中であると推定
するように、上記道路環境推定用ニューラルネットワー
クＮＮRDの結合係数ＷXijおよび結合係数ＷYjk が決定
される。 【００５１】たとえば、各道路環境についてそれぞれ複
数の様々な運転が実施され、そのときの運転指向を教師
信号とし、教師信号と各種センサ信号を前処理したｎ個
の指標（入力信号）とが上記道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDに入力させられ、その際の上記教師
信号の値は、渋滞路を含む市街地路の場合に「１、０、
０、０」、郊外路の場合に「０、１、０、０」、山間路
の場合に「０、０、１、０」、高速路の場合に「０、
０、０、１」とされるのである。 【００５２】なお、上記四つの出力値ＮＮRD1 ないしＮ
ＮRD4 の値は、それぞれ「０．７以上」である場合に
「１」と見なされ、「０．３以下」である場合に「０」
と見なされる。また、「０．３より大且つ０．７未満」
である場合は不定と見なされる。したがって、たとえ
ば、出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 の組が、「０．２、
０．７５、０．１５、０．２」である場合は「０、１、
０、０」と見なされて郊外路と推定されるが、「０．
２、０．６５、０．１５、０．２」である場合は出力値
ＮＮRD2 の値が不定であるので、道路環境の推定結果も
不定とされる。 【００５３】以下、図７に示した前記前処理手段１０２
の運転操作毎の入力算出手段１１０および所定時間毎の
入力算出手段１１２、前記運転指向推定手段１０４およ
び道路環境推定手段１０５、前記車両制御手段１０６の
電子スロットル弁制御手段１１８、変速制御手段１２
０、操舵制御手段１２２およびサスペンション制御手段
１２４の各手段に対応する前記電子制御装置４２の処理
内容について説明する。 【００５４】まず、上記前処理手段１０２の運転操作毎
の入力算出手段１１０に対応する信号処理の作動例につ
いて説明する。図１３ないし図１８は、上記電子制御装
置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０によっ
てＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイグニッ
ションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ独立に
実行されるルーチンの一例を示すフローチャートであ
る。 【００５５】図１３は、前記発進時出力操作量算出手段
１１０ａに対応するものであって、車両発進時のスロッ
トル弁開度ＴＡSTを算出する発進時出力操作量算出処理
ルーチンを示している。図１４は、前記加速操作時出力
操作量最大変化率算出手段１１０ｂに対応するものであ
って、加速操作時すなわちアクセルペダル５８操作時の
スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX を算出する加速操
作時出力操作量最大変化率算出処理ルーチンを示してい
る。図１５は、前記制動時最大減速度算出手段１１０ｃ
に対応するものであって、前記制動操作時の最大減速度
ＧNMAXを算出する制動時最大減速度算出処理ルーチンを
示している。図１６は、前記惰行走行時間算出手段１１
０ｄに対応するものであって、惰行走行時間ＴCOAST を
算出する惰行走行時間算出処理ルーチンを示している。
図１７は、前記車速一定走行時間算出手段１１０ｅに対
応するものであって、車速一定走行時間ＴVCONSTを算出
する車速一定走行時間算出処理ルーチンを示している。
図１８は、前記最大車速算出手段１１０ｆに対応するも
のであって、たとえば図示しないイグニッションスイッ
チがＯＮとされてからの車速Ｖの最大値である最大車速
ＶMAX を算出する最大車速算出処理ルーチンを示してい
る。 【００５６】図１３に示す上記発進時出力操作量算出処
理ルーチンにおいては、ステップＳＡ１（以下、ステッ
プを省略する）では、停車フラグＸV0の値が停車中でな
いことを示す「０」に初期設定され、停車時間の長さを
示す停車時間タイマＴC1の値が「０」に初期設定され
る。続くＳＡ２では、車両が停止中であるか否かすなわ
ち車側Ｖが「０」であるか否かが判断される。前記図示
しないイグニッションスイッチがＯＮにされた当初は車
両が停止中であり、このＳＡ２の判断が肯定されるの
で、ＳＡ３において停車時間タイマＴV0の内容に「１」
が加算された後、ＳＡ４において停車時間タイマＴV0の
内容が予め設定された判断基準値ＴV01 以上となったか
否かが判断される。この判断基準値ＴV01 は、車両が確
実に停車したか否かを判断するためのものであり、０．
２秒程度の値に設定される。上記ＳＡ４の判断が否定さ
れた場合はＳＡ２からの処理が繰り返し実行されるが、
肯定された場合にはＳＡ５において停車フラグＸV0の内
容が車両が停車中であることを示す「１」に設定された
後、ＳＡ２からの処理が繰り返し実行される。なお、上
記図示しないイグニッションスイッチがＯＮにされた直
後は、車両は０．２秒以上停車していることが普通であ
り、当初はＳＡ４の判断は肯定されてＳＡ５の処理が実
行される。 【００５７】車両が走行した場合には、上記ＳＡ２の判
断が否定されるので、ＳＡ６において停車フラグＸV0の
内容が車両が確実に停止したことを示す「１」であるか
否かが判断される。発進当初はその停車フラグＸV0の内
容が「１」であることから上記ＳＡ６の判断が肯定され
るので、ＳＡ７において車速Ｖが予め設定された設定車
速Ｖ1 以上となったか否かが判断される。この設定車速
Ｖ1 は車両発進時を判定するためのものであり、たとえ
ば１０km/h程度の値に設定される。発進時の車速Ｖが設
定車速Ｖ1 に到達しないうちはＳＡ７の判断が否定され
てＳＡ２からの処理が繰り返し実行されるが、発進時の
車速Ｖが設定車速Ｖ1 以上となると、ＳＡ７の判断が肯
定され、続くＳＡ８においてそのときのスロットル弁開
度ＴＡが発進時のスロットル弁開度ＴＡSTとして記憶さ
れた後、ＳＡ１からの処理が繰り返し実行される。 【００５８】図１４に示す前記加速操作時出力操作量最
大変化率算出処理ルーチンにおいては、ＳＢ１では、加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX の内容
が「０」に初期設定される。続くＳＢ２では、スロット
ル弁開度変化率（たとえば数十ミリ秒程度の所定周期で
読みこまれるスロットル弁開度ＴＡの差分）Ａ
CCTA（％）が予め設定された判断基準値ＫACTAMXを越え
たか否かが判断される。この判断基準値ＫACTAMXは、緩
やかなアクセルペダル５８の踏み込みを除去するために
予め設定された値であり、たとえば６％程度に設定され
る。上記ＳＢ２の判断が否定された場合はＳＢ２の判断
が繰り返し実行される。しかし、上記ＳＢ２の判断が肯
定された場合には、ＳＢ３において、上記ＳＢ２の判断
が肯定された後のスロットル弁開度変化率ＡCCTAの極大
値であるスロットル弁開度変化率極大値Ａ CCTApeakが取
得される。 【００５９】続くＳＢ４においては、上記ＳＢ３でスロ
ットル弁開度変化率極大値ＡCCTApe akが取得されてから
所定時間ＴWAITたとえば０．３秒程度一時停止された
後、ＳＢ５において、スロットル弁開度変化率ＡCCTAが
加速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX とし
て更新される。その後に、ＳＢ２からの処理が繰り返し
実行される。なお、上記ＳＢ３およびＳＢ４の処理は、
たとえば運転者の意思に反してアクセルペダル５８が操
作された場合等において急激に変動したスロットル弁開
度変化率ＡCCTAの最大値として加速操作時のスロットル
弁開度最大変化率ＡCCMAX として取得しないようにする
ために、上記スロットル弁開度変化率極大値ＡCCTApeak
が取得されてから所定時間ＴWAIT（たとえば０．３秒）
だけ経過した後のスロットル弁開度変化率ＡCCTAを加速
操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として取
得するための処理である。 【００６０】図１５に示す前記制動時最大減速度算出処
理ルーチンにおいては、ＳＣ１では、制動時における車
両の前後加速度Ｇの負の最大絶対値である前記制動操作
時の最大減速度ＧNMAXの内容が「０」に初期設定され
る。続くＳＣ２では、ブレーキ操作信号ＳBKがブレーキ
ペダル５８が操作されていることを表す「１」であるか
否かが判断される。このＳＣ２の判断が肯定された場合
には、ＳＣ３において車両の前後加速度Ｇが予め設定さ
れた設定値Ｇthよりも小さいか否かが判断される。上記
設定値Ｇthは、その絶対値が制動操作時の最大減速度Ｇ
NMAXとして算出される上限値であって、たとえば−０．
２５Ｇ程度の値が用いられる。このＳＣ３の判断が肯定
された場合は、ＳＣ４において車両の前後加速度Ｇの絶
対値が制動操作時の最大減速度ＧNMAXよりも大きいか否
かが判断される。このＳＣ４の判断が肯定された場合
は、ＳＣ５において今回のサイクルで算出された車両の
前後加速度Ｇの絶対値が制動操作時の最大減速度ＧNMAX
として更新された後、ＳＣ２からの処理が繰り返し実行
される。 【００６１】図１６に示す前記惰行走行時間算出処理ル
ーチンにおいては、ＳＤ１では、惰行走行時間の長さを
示す惰行走行タイマＴCOの値が「０」に初期設定され、
惰行走行時間の計測時刻ＴCO1 の値が予め設定された計
測時刻ＴCO1init に初期設定される。この計測時刻Ｔ
CO1init は、たとえば１秒に相当する値とされている。
続くＳＤ２では、たとえばスロットル弁開度ＴＡが零で
あるときに車速Ｖが正の値を示すことなどに基づいて惰
行走行中であるか否かが判断される。このＳＤ２の判断
が否定された場合は、加速走行あるいは減速走行など惰
行走行でない状態であるので、ＳＤ１からの処理か繰り
返し実行される。 【００６２】上記ＳＤ２の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｄ３において、上記惰行走行タイマＴCOの内容に「１」
が加算された後、ＳＤ４において惰行走行タイマＴCOの
内容が上記計測時刻ＴCO1 以上となったか否かが判断さ
れる。このＳＤ４の判断が否定された場合は、ＳＤ２か
らの処理が繰り返し実行されるが、肯定された場合に
は、ＳＤ５において今回のサイクルの惰行時間タイマＴ
COの値が惰行走行時間Ｔ COAST として更新され、上記計
測時刻ＴCO1 の内容に上記計測時刻ＴCO1init の内容が
加えられた後、ＳＤ２からの処理が繰り返し実行され
る。つまり、惰行走行が継続している期間中において、
ＳＤ４の判断が１秒毎に肯定されるので、惰行走行時間
ＴCOAST は１秒毎に更新されることになる。 【００６３】図１７に示す前記車速一定走行時間算出処
理ルーチンにおいては、ＳＥ１では、車速一定走行時間
の長さを示す車速一定走行タイマＴA0の値が「０」に初
期設定され、車速一定走行時間の計測時刻ＴA01 の値が
予め設定された計測時刻ＴA0 1init に初期設定される。
この計測時刻ＴA01init は、たとえば１秒に相当する値
とされている。続くＳＤ２では、たとえばスロットル弁
開度ＴＡが３５％以下であり且つ車速Ｖの変化率すなわ
ち前後加速度Ｇが０．１Ｇ以下であるか否か等に基づい
て車速一定走行中であるか否かが判断される。このＳＥ
２の判断が否定された場合は、加速走行や減速走行等、
車速一定走行でない状態であるので、ＳＥ１からの処理
か繰り返し実行される。 【００６４】上記ＳＥ２の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｅ３において、上記車速一定走行タイマＴA0の内容に
「１」が加算された後、ＳＥ４において車速一定走行タ
イマＴ A0の内容が上記計測時刻ＴA01 以上となったか否
かが判断される。このＳＥ４の判断が否定された場合
は、ＳＥ２からの処理が繰り返し実行されるが、肯定さ
れた場合には、ＳＥ５において今回のサイクルの惰行時
間タイマＴA0の値が車速一定走行時間ＴVCONSTとして更
新され、上記計測時刻ＴA01 の内容に上記計測時刻Ｔ
A01init の内容が加えられた後、ＳＥ２からの処理が繰
り返し実行される。つまり、車速一定走行が継続してい
る期間中において、ＳＥ４の判断が１秒毎に肯定される
ので、車速一定走行時間ＴVCONSTは１秒毎に更新される
ことになる。 【００６５】図１８に示す前記最大車速算出処理ルーチ
ンにおいては、ＳＦ１では、最大車速ＶMAX の値が
「０」に初期設定された後、ＳＦ２において車速Ｖが最
大車速Ｖ MAX よりも大きいか否かが判断される。このＳ
Ｆ２の判断が否定された場合には、ＳＦ２からの処理が
繰り返し実行されるが、肯定された場合には、ＳＦ３に
おいて今回のサイクルの車速Ｖの値が最大車速ＶMAX と
して更新された後、ＳＦ２からの処理が繰り返し実行さ
れる。 【００６６】以上に説明したように、運転指向と密接に
関連した車両発進時のスロットル弁開度ＴＡST、加速操
作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX 、制動操作
時の最大減速度ＧNMAX、惰行走行時間ＴCOAST 、車速一
定走行時間ＴVCONSTおよび最大車速ＶMAX が、前記運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV へ入力され
るために、運転指向の推定結果の信頼性が一層高められ
る。 【００６７】次に、前記前処理手段１０２の所定時間毎
の入力算出手段１１２に対応する信号処理の作動例につ
いて説明する。図１９および図２０は、上記電子制御装
置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０によっ
てＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイグニッ
ションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ独立に
実行されるルーチンの一例を示すフローチャートであ
る。 【００６８】図１９および図２０は、前記スロットル弁
開度統計値ＴＡ* 、前記車速統計値Ｖ* 、前記ヨーレー
ト統計値γ* 、前記車両勾配統計値θM * 、前記エンジ
ン回転数統計値ＮE * および前記車両の前後加速度統計
値Ｇ* を算出する、所定時間毎の入力算出処理１ルーチ
ンおよび所定時間毎の入力算出処理２ルーチンの内容を
示すフローチャートである。なお、上記各統計値を算出
する元となる前記スロットル弁開度ＴＡ、前記車速Ｖ等
のそれぞれに対する処理内容は同じであるため、図１９
および図２０のフローチャートは、それらスロットル弁
開度ＴＡ、車速Ｖ等を代表する代表変数αに対する処理
として示されている。実際には、この代表変数αの代わ
りに、上記スロットル弁開度ＴＡ、上記車速Ｖ等の値が
それぞれ置き換えられて図１９および図２０の処理が実
行されることになる。 【００６９】図１９に示す上記所定時間毎の入力算出処
理１ルーチンにおいては、ＳＧ１では、経過時間を示す
経過時間タイマＴSAの値が「０」に初期設定された後、
ＳＧ２でその経過時間タイマＴSAの内容に「１」が加算
される。続くＳＧ３では、上記経過時間タイマＴSAの値
が予め設定された所定時間ＴSA1 以上であるか否かが判
断される。この所定時間ＴSA1 は、たとえば１０ミリ秒
に相当する値とされる。このＳＧ３の判断が否定された
場合は、未だ所定時間に達していないのでＳＧ２からの
処理か繰り返し実行される。所定の時間が経過して、上
記ＳＧ３の判断が肯定された場は、ＳＧ４において、代
表変数αが暫定代表変数最大値αMAXtmpより大きいか否
かが判断される。このＳＧ４の判断が肯定された場合
は、ＳＧ５において暫定代表変数最大値αMAXtmpの内容
が、今回のサイクルの代表変数αとして更新される。 【００７０】上記ＳＧ４の判断が否定された場合または
上記ＳＧ５の処理が完了した後、ＳＧ６において代表変
数αが暫定代表変数最小値αMINtmpより小さいか否かが
判断される。このＳＧ６の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｇ７において暫定代表変数最小値αMINtmpの内容が、今
回のサイクルの代表変数αとして更新される。上記ＳＧ
６の判断が否定された場合または上記ＳＧ７の処理が完
了した後、ＳＧ８において、暫定代表変数合計値α
SUMtmp に今回のサイクルの代表変数αの値が加算さ
れ、続くＳＧ９において、暫定代表変数２乗合計値α2
SUMtmpに今回のサイクルの代表変数αの２乗が加算され
る。そして、ＳＧ９において、本ルーチンの繰り返し実
行回数を示す指標ｉｄｘがインクリメントされた後、Ｓ
Ｇ１からの処理が繰り返し実行される。つまり、本所定
時間毎の入力算出処理１ルーチンは、所定時間ＴSA1 に
設定された時間間隔（たとえば１０ミリ秒）毎に、上記
暫定代表変数最大値αMAXtmp、暫定代表変数最小値α
MINtmp、暫定代表変数合計値αSUMt mp、暫定代表変数２
乗合計値α2 SUMtmpおよび指標ｉｄｘの内容をそれぞれ
更新する処理である。 【００７１】図２０に示す前記所定時間毎の入力算出処
理２ルーチンにおいては、ＳＨ１では、経過時間を示す
経過時間タイマＴSBの値が「０」に初期設定された後、
ＳＨ２でその経過時間タイマＴSBの内容に「１」が加算
される。続くＳＨ３では、上記経過時間タイマＴSBの値
が予め設定された所定時間ＴSB1 以上であるか否かが判
断される。この所定時間ＴSB1 は、たとえば１秒に相当
する値とされる。このＳＨ３の判断が否定された場合
は、未だ所定時間に達していないのでＳＨ２からの処理
か繰り返し実行される。 【００７２】上記ＳＨ３の判断が肯定された場合は、続
くＳＨ４において、代表変数最大値αMAX および代表変
数最小値αMIN の内容に、図１９に示した所定時間毎の
入力算出処理１ルーチンにおいて算出された暫定代表変
数最大値αMAXtmpおよび暫定代表変数最小値αMINtmpの
値が設定される。次に、ＳＨ５において、代表変数平均
値αMEANの内容に、上記所定時間毎の入力算出処理１ル
ーチンにおいて算出された暫定代表変数合計値αSUMtmp
の値を前記指標ｉｄｘの値で除した値が設定される。続
くＳＨ６においては、代表変数分散値αVAR の内容に、
上記所定時間毎の入力算出処理１ルーチンにおいて算出
された暫定代表変数２乗合計値α2 SUMt mpの値とよく知
られた次式とに基づいて算出された値が設定される。 αVAR ←α2 SUMtmp／ｉｄｘ−（αMEAN）2 ・・・（１） 【００７３】続いて、ＳＨ７において、上記暫定代表変
数最大値αMAXtmpおよび暫定代表変数最小値αMINtmpの
内容が、それぞれ対応する代表変数αの取り得る最大値
αma x および最小値αmin として初期設定されるととも
に、上記暫定代表変数合計値αSUMtmp、暫定代表変数２
乗合計値α2 SUMtmpおよび指標ｉｄｘの内容に初期値
「０」が設定された後、ＳＨ１からの処理が繰り返し実
行される。つまり、本所定時間毎の入力算出処理２ルー
チンは、所定時間ＴSB1 に設定された時間間隔（たとえ
ば１秒）毎に、上記代表変数最大値αMAX 、代表変数最
小値αMIN 、代表変数平均値αMEANおよび代表変数分散
値αVAR の内容をそれぞれ更新する処理である。 【００７４】次に、前記運転指向推定手段１０４および
前記道路環境推定手段１０５に対応する信号処理の作動
例について説明する。図２１および図２２は、上記電子
制御装置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０
によってＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイ
グニッションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ
独立に実行されるルーチンの一例を示すフローチャート
である。 【００７５】図２１は、前記運転指向推定手段１０４に
対応するものであって、前記運転指向推定用ニューラル
ネットワークＮＮDRV を用いた運転指向の推定を開始さ
せる運転指向推定開始処理ルーチンを示している。図２
２は、前記道路環境推定手段１０５に対応するものであ
って、前記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ
RDを用いた道路環境の推定を開始させる道路環境推定開
始処理ルーチンを示している。 【００７６】図２１に示す上記運転指向推定開始処理ル
ーチンにおいて、ＳＩ１では、経過時間を示す経過時間
タイマＴDRV の値が「０」に初期設定された後、ＳＩ２
において、経過時間タイマＴDRV の内容に「１」が加算
された後、ＳＩ３において、上記経過時間タイマＴDRV
の値が予め設定された所定時間ＴDRV1以上であるか否か
が判断される。この所定時間ＴDRV1は、たとえば３秒に
相当する値とされる。このＳＩ３の判断が否定された場
合は、未だ所定時間に達していないのでＳＩ２からの処
理か繰り返し実行されるが、肯定された場合は、ＳＩ４
において図１３ないし図１８に示した運転操作毎の入力
算出手段１１０の各処理に基づいて算出された入力算出
結果が上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV の入力としてフェッチされた後、ＳＩ５において運
転指向の推定が開始される。 【００７７】続くＳＩ６においては、図１４および図１
５にそれぞれ示した、前記加速操作時出力操作量最大変
化率算出処理ルーチンおよび前記制動時最大減速度算出
処理ルーチンを一旦停止させた後に再度起動させる再起
処理が実行される。このＳＩ６の再起処理によって、運
転操作毎の入力である加速操作時のスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMAX と制動操作時の最大減速度ＧNMAXとの
値が、それぞれ図１４のＳＢ１および図１５のＳＣ１に
おいて一旦「０」に初期設定されるので、上記ＳＩ５に
おいてフェッチされる加速操作時のスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMA X および制動操作時の最大減速度ＧNMAX
の値が、上記ＳＩ３の判断が肯定される毎に区切られる
区間内のスロットル弁開度ＴＡの最大変化率および前後
加速度Ｇの負の最大値として取得される。なお、上記Ｓ
Ｉ６の処理内容は、単に上記加速操作時のスロットル弁
開度最大変化率ＡCCMAX および制動操作時の最大減速度
Ｇ NMAXの内容に「０」を設定する処理としてもよい。こ
のように、本運転指向推定開始処理ルーチンは、所定時
間ＴDRV1に設定された値に相当する時間間隔（たとえば
３秒）毎に、運転指向の推定を行わせる処理である。 【００７８】図２２に示す前記道路環境推定開始処理ル
ーチンにおいて、ＳＪ１では、上記加速操作時のスロッ
トル弁開度最大変化率ＡCCMAX の暫定値である暫定スロ
ットル弁開度最大変化率ＡCCMAXtmpと経過時間を示す経
過時間タイマＴRDとの値が「０」に初期設定された後、
ＳＪ２において上記加速操作時のスロットル弁開度最大
変化率ＡCCMAX の値が上記暫定スロットル弁開度最大変
化率ＡCCMAXtmpより大きいか否かが判断される。このＳ
Ｊ２の判断が肯定された場合は、ＳＪ３において上記暫
定スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAXtmpが上記加速操
作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として更新
される。上記暫定スロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAXtmpは、前記運転指向推定開始処理ルーチンのＳＩ
６においてたとえば３秒毎に「０」に初期設定される上
記加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX の、本道路環境推定開始処理ルーチンの繰り返し
実行時間（たとえば１０秒）毎の最大値を記憶させるた
めに導入された変数である。上記ＳＪ２の判断が否定さ
れた場合は、上記ＳＪ３の処理は実行されない。続くＳ
Ｊ４においては、経過時間タイマＴRDの内容に「１」が
加算された後、ＳＪ５の処理が実行される。ＳＪ５にお
いて、上記経過時間タイマＴRDの値が予め設定された所
定時間ＴRD1 以上であるか否かが判断される。この所定
時間ＴRD1 は、たとえば１０秒に相当する値とされる。 【００７９】上記ＳＪ５の判断が否定された場合は、未
だ所定時間に達していないため、ＳＪ２からの処理か繰
り返し実行されるが、肯定された場合は、ＳＪ６におい
て図１５、図１９および図２０に示した各処理に基づい
て算出された入力算出結果すなわち制動操作時の最大減
速度ＧNMAX、スロットル弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計
値Ｖ* 、ヨーレート統計値γ* 、車両勾配統計値
θM * 、エンジン回転数統計値ＮE * および前後加速度
統計値Ｇ* の値と、上記暫定スロットル弁開度最大変化
率ＡCCMAXtmpの値とが、上記道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDの入力層の神経細胞要素Ｘi への入
力としてそれぞれフェッチされた後、ＳＪ７において道
路環境の推定が開始される。つまり、本道路環境推定開
始処理ルーチンは、所定時間ＴRD1 に設定された時間間
隔（たとえば１０秒）毎に、道路環境の推定を行わせる
処理である。 【００８０】次に、前記車両制御手段１０６に対応する
信号処理の作動例について説明する。図２３ないし図２
６は、上記電子制御装置４２のＲＯＭ６４に予め記憶さ
れ、ＣＰＵ６０によってＲＡＭ６２等を使用しつつ図示
しない車両のイグニッションスイッチがＯＮにされた直
後からそれぞれ独立に実行されるルーチンの一例を示す
フローチャートである。 【００８１】図２３は、前記電子スロットル弁制御手段
１１８に対応するものであって、道路環境の推定結果と
アクセルペダル踏込角度θACC とに基づいて前記スロッ
トル弁６８のスロットル弁開度ＴＡを制御する電子スロ
ットル弁制御処理ルーチンを示している。図２４は、前
記変速制御手段１２０に対応するものであって、運転指
向および道路環境の推定結果に基づいて前記自動変速機
１４の制御内容を変更する変速制御処理ルーチンを示し
ている。図２５は、前記操舵制御手段１２２に対応する
ものであって、道路環境の推定結果に基づいて前記作動
液供給ポンプ９２の吐出圧を変更する操舵制御処理ルー
チンを示している。図２６は、前記サスペンション制御
手段１２４に対応するものであって、道路環境の推定結
果に基づいて前記減衰力制御弁９４を切換制御するサス
ペンション制御処理ルーチンを示している。 【００８２】上記図２３に示す電子スロットル弁制御処
理ルーチンにおいて、ＳＫ１では、前記道路環境推定手
段１０５による道路環境の推定結果が、車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であることを示す結果であるか否
かが判断される。このＳＫ１の判断が肯定された場合
は、ＳＫ２において、図６に示した二つのスロットル開
度線のうち、同じアクセルペダル踏込角度θACC の値に
対して通常スロットル開度線よりも小さいスロットル弁
開度ＴＡを示す市街地路用スロットル開度線が選択され
る。上記ＳＫ１の判断が否定された場合は、ＳＫ３にお
いて、図６に示した通常スロットル開度線が選択され
る。 【００８３】前記図２４に示す変速制御処理ルーチンに
おいて、ＳＬ１では、前記運転指向推定手段１０４によ
る運転指向の推定結果が判断される。ＳＬ１の判断結果
が、加速指向であると判断された場合は、ＳＬ２におい
て、図３に示した加速指向の変速線図が選択される。Ｓ
Ｌ１の判断結果が、中間指向であると判断された場合
は、ＳＬ３において、図４に示した中間指向の変速線図
が選択される。また、ＳＬ１の判断結果が、燃費指向で
あると判断された場合は、ＳＬ４において、図５に示し
た燃費指向の変速線図が選択される。図３ないし図５の
変速線図のいずれかが選択された後、ＳＬ５において、
道路環境の推定結果が判断される。 【００８４】上記ＳＬ５の判断結果が、道路環境が車両
が渋滞路を含む市街地路を走行中であることを示す場合
は、ＳＬ６において、車両発進時のギヤ段を最低速ギヤ
段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変更処理が実行さ
れる。本実施例においては、最低速ギヤ段より上段のギ
ヤ段として第２段が選択されるものとする。つまり、車
両は２速発進させられるようになる。ＳＬ５の判断結果
が、道路環境が車両が山間路を走行中であることを示す
場合は、ＳＬ７において、山間路以外を走行中であると
推定された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に
移動させるシフトアップ線移動処理が実行される。ＳＬ
５の判断結果が、道路環境が車両が高速路を走行中であ
ることを示す場合は、ＳＬ８において、高速路以外を走
行中であると推定された場合に比較してダウンシフト線
を高車速側に移動させるダウンシフト線移動処理が実行
される。 【００８５】上記ＳＬ６ないしＳＬ８の各処理は、前回
の本変速制御処理ルーチンのサイクルで他の処理が実行
された場合は、その前回の処理内容を解除した後に実行
される。また、ＳＬ５の判断結果が、道路環境が車両が
郊外路を走行中であることを示す場合、または道路環境
の推定結果が不定である場合、ＳＬ９において、前回の
本変速制御処理ルーチンのサイクルで上記ＳＬ６ないし
ＳＬ８のいずれかの処理が実行された場合は、そのいず
れかの処理内容が解除される。上記ＳＬ６ないしＳＬ９
のいずれかの処理が実行された後、ＳＬ１からの処理が
繰り返し実行される。 【００８６】前記図２５に示す操舵制御処理ルーチンに
おいて、ＳＭ１では、前記道路環境推定手段１０５によ
る道路環境の推定結果が、車両が高速路を走行中である
ことを示すものであるか否かが判断される。このＳＭ１
の判断が肯定された場合は、ＳＭ２において、予め前記
ＲＯＭ６４に記憶された操舵力パターンから、通常状態
における操舵力パターンよりも操舵力が抑制された操舵
力パターンが選択される。上記ＳＭ１の判断が否定され
た場合は、ＳＭ３において、通常の操舵力パターンが選
択される。 【００８７】前記図２６に示すサスペンション制御処理
ルーチンにおいて、ＳＮ１では、前記道路環境推定手段
１０５による道路環境の推定結果が、車両が山間路或い
は高速路を走行中であることを示すものであるか否かが
判断される。このＳＮ１の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｎ２において、予め前記ＲＯＭ６４に記憶された減衰力
パターンから、通常状態における減衰力よりも減衰力が
増加させられた減衰力が選択される。上記ＳＮ１の判断
が否定された場合は、ＳＮ３において、通常の操舵力パ
ターンが選択される。 【００８８】次に、上記のように構成された道路環境推
定手段１０５による道路環境の推定結果の一例を具体的
に説明する。 【００８９】まず、前記道路環境推定手段１０５の道路
環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDへ入力される
もののうち、前記加速操作時のスロットル弁開度最大変
化率ＡCCMAX が道路環境の推定に効果的に寄与する場合
について説明する。 【００９０】図２７は、山間路を加速指向で走行した場
合の走行データの一部を示すグラフである。図２８は、
図２７に示した走行データに基づいて、従来より行われ
ている所定時間毎の入力値のみを入力として構成したニ
ューラルネットワーク道路環境推定系による道路環境の
推定結果（たとえば１０秒毎の時間応答）であって、そ
れぞれ渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間路、高速路
に対応する前記四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の出
力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 を○で示したグラフであ
る。上記ニューラルネットワーク道路環境推定系は、図
１２に示した本実施例の道路環境推定手段１０５の入力
のうち、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX と制動操作時の最大減速度ＧNMANとを省略したも
のに相当する。図２９は、図２７に示した走行データに
基づいて、図１２に示した本実施例の道路環境推定手段
１０５の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果を示すグラフである。なお、図２７ない
し図２９において経過時間を示す横軸は、図２２に示し
た前記道路環境推定開始処理ルーチンによって１０秒毎
に開始させられる道路環境推定処理の推定結果と、上記
従来のニューラルネットワーク道路環境推定系による推
定結果とが、１０秒の倍数の時間で得られるように原点
が調整されている。 【００９１】図２８および図２９を比較すると、図２８
の上記従来のニューラルネットワーク道路環境推定系に
よる４０秒時点における推定結果が不定となり、正しい
推定結果が得られていないのに対して、図２９の本実施
例の上記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果では、正しく山間路を示す推定結果が得
られている。図２７の走行データのスロットル弁開度変
化率ＡCCTAに着目すると、３０秒時点より少し手前およ
び４０秒時点過ぎにおいてスロットル弁開度変化率Ａ
CCTAが大きく増加しており、アクセルペダル５８が大き
く踏み込まれていることがわかる。図１４に示した加速
操作時出力操作量最大変化率算出処理ルーチンは、３０
秒時点より少し手前および４０秒時点過ぎの大きく増加
したスロットル弁開度変化率ＡCCTAの値を、それぞれ３
０秒時点から４０秒時点までの区間および４０秒時点か
ら５０秒時点までの区間の加速操作時のスロットル弁開
度最大変化率ＡCCMAX として算出する。３０秒時点より
少し手前の大きく増加しているスロットル弁開度変化率
ＡCCTAの値が２０秒時点から３０秒時点までの区間の加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として
算出されていないのは、図１４のＳＢ４における所定時
間ＴWAITだけ一時停止する処理等のために加速操作時の
スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX の算出が若干遅れ
るためである。 【００９２】上記３０秒時点より少し手前の大きく増加
しているスロットル弁開度変化率Ａ CCTAの値として算出
された加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX は、４０秒時点における道路環境の推定に用いら
れることになる。その結果、図２９に示した本実施例の
道路環境推定手段１０５の道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDによる道路環境の推定結果が、４０秒
時点においても正しい推定結果になっていると考えられ
る。つまり、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率
ＡCCMAX を道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ
RDの入力として使用したことが、運転者の運転指向のば
らつきすなわちこの場合においてはアクセルペダル５８
の急操作に影響されることなく、正しい推定結果を得る
ために寄与しているのである。なお、３０秒時点から４
０秒時点までの区間における前後加速度Ｇの値は、ブレ
ーキペダル６８の操作が行われていないために大きな減
少を示していないので、制動操作時の最大減速度ＧNMAN
は、４０秒時点における道路環境の推定には寄与してい
ない。つまり、制動操作時の最大減速度ＧNMANを入力と
して使用しなくとも正しい推定結果が得られることにな
る。 【００９３】次に、前記道路環境推定手段１０５の道路
環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDへ入力される
もののうち、上記制動操作時の最大減速度ＧNMANが道路
環境の推定に効果的に寄与する場合について説明する。 【００９４】図３０は、郊外路を燃費指向で走行した場
合の走行データの一部を示すグラフである。図３１は、
図３０に示した走行データに基づいて、前記従来のニュ
ーラルネットワーク道路環境推定系による道路環境の推
定結果（１０秒毎の時間応答）であって、それぞれ渋滞
路を含む市街地路、郊外路、山間路、高速路に対応する
前記四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の出力値ＮＮ
RD1 ないしＮＮRD4 を○で示したグラフである。図３２
は、図３０に示した走行データに基づいて、図１２に示
した本実施例の道路環境推定手段１０５の道路環境推定
用ニューラルネットワークＮＮRDによって実行された推
定結果を示すグラフである。 【００９５】図３１および図３２を比較すると、図３１
の上記従来のニューラルネットワーク道路環境推定系に
よる１０秒時点における推定結果が不定となり、正しい
推定結果が得られていないのに対して、図３２の本実施
例の上記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果では、正しく郊外路を示す結果が得られ
ている。図３０の走行データの前後加速度Ｇに着目する
と、２．５秒時点付近においてブレーキ操作信号ＳBKが
ＯＮにされ且つ前後加速度Ｇが減少を開始しており、ブ
レーキペダル８２が踏み込まれたことがわかる。その
後、前後加速度Ｇの値は減少を続け、前記設定値Ｇ
th（たとえば、−０．２５）よりも小さくなり、７秒時
点付近において極小値となっている。図１５に示した制
動時最大減速度算出処理ルーチンは、上記７秒時点付近
の前後加速度Ｇを０秒時点から１０秒時点までの区間に
おける制動操作時の最大減速度ＧNMANとして算出する。 【００９６】上記制動操作時の最大減速度ＧNMANは、１
０秒時点における道路環境の推定に用いられることにな
る。その結果、図３２に示した本実施例の道路環境推定
手段１０５の道路環境推定用ニューラルネットワークＮ
ＮRDによる道路環境の推定結果が、１０秒時点において
も正しい推定結果になっていると考えられる。つまり、
制動操作時の最大減速度ＧNMANを道路環境推定用ニュー
ラルネットワークＮＮ RDの入力として使用したことが、
運転者の運転指向のばらつきすなわちこの場合において
はブレーキペダル６８の急操作に影響されることなく正
しい推定結果を得るために寄与している。なお、０秒時
点から１０秒時点までの区間におけるスロットル弁開度
変化率ＡCCTAの値は大きな増加を示していないので、加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX は、１
０秒時点における道路環境の推定には寄与していない。
つまり、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMA X を入力として使用しなくとも正しい推定結果が得
られることになる。 【００９７】このように、本実施例の道路環境推定手段
１０５は、前記加速操作時のスロットル弁開度最大変化
率ＡCCMAX および前記制動操作時の最大減速度ＧNMANの
少なくとも一方と、前記所定時間毎の入力算出手段１１
２により算出された前記車両状態量の統計値とを含む情
報を入力とし、車両の道路環境の推定結果を出力する前
記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDを含ん
でいるので、所定時間毎の入力算出手段１１２により算
出された前記車両状態量の統計値のみを入力とする前記
従来のニューラルネットワーク道路環境推定系による推
定に比較して推定精度が向上する利点がある。 【００９８】次に、本発明の他の実施例を説明する。な
お、以下の説明において、前述の実施例と共通する部分
には同じ符号を付して説明を省略する。 【００９９】図３３は、本実施例の電子制御装置の機能
ブロック線図であり、図７に示した前述の実施例の前記
電子制御装置４２の機能ブロック線図に相当する図であ
る。本実施例の電子制御装置は、前述の実施例の前記電
子制御装置４２の図７の運転指向推定手段１０４および
道路環境推定手段１０５を、図３３の運転指向推定手段
１５０および道路環境推定手段１５２に置き換えたもの
である。したがって、本実施例では、上記道路環境推定
手段１５２が環境状態推定手段として機能する。 【０１００】上記運転指向推定手段１５０は、図３４に
詳しく示すように運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV を備え、上記道路環境推定手段１５２は、図
３５に詳しく示すように道路環境推定用ニューラルネッ
トワークＮＮRDを備えている。 【０１０１】図３４に示した本実施例の運転指向推定用
ニューラルネットワークＮＮDRV の出力層の数ｔは１で
あり、前述の実施例の図１１に示したものと同様に、運
転指向の推定結果はその一つの神経細胞要素Ｚ1 の出力
値ＮＮDRVOUTに基づいて決定される。ただし、本実施例
の運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV の入
力層の神経細胞要素Ｘi には、図９に示した運転操作毎
の入力算出手段１１０により算出された各値に加えて、
図１０に示した前記所定時間毎の入力算出手段１１２の
うち、前記スロットル弁開度統計値算出手段１１２ａ、
前記車速統計値算出手段１１２ｂ、前記エンジン回転数
統計値算出手段１１２ｅおよび前記前後加速度統計値算
出手段１１２ｆによりそれぞれ算出される、スロットル
弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計値Ｖ* 、エンジン回転数
統計値ＮE * および前後加速度統計値Ｇ* も入力され
る。本実施例の運転指向推定用ニューラルネットワーク
ＮＮ DRV の学習は、図１１に示した前述の実施例の運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV と同様に実
行される。 【０１０２】図３５に示した本実施例の前記道路環境推
定用ニューラルネットワークＮＮRDの出力層の数ｔは４
であり、図１２に示した前述の実施例の道路環境推定用
ニューラルネットワークＮＮRDと同様に、道路環境の推
定結果は、それら四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の
出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 に基づいて決定される。
ただし、本実施例の道路環境推定用ニューラルネットワ
ークＮＮRDの入力層には、図１２に示した前述の実施例
の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ RDの入力
として用いられていた、図９に示した運転操作毎の入力
算出手段１１０の加速操作時出力操作量最大変化率算出
手段１１０ｂと制動時最大減速度算出手段１１０ｃとに
よりそれぞれ算出される加速操作時出力操作量最大変化
率ＡCCMA X および制動操作時の最大減速度ＧNMAXの代わ
りに、図３４に示した本実施例の上記運転指向推定用ニ
ューラルネットワークＮＮDRV の出力層の一つの神経細
胞要素Ｚ1 の出力値ＮＮDRVOUTが入力される。本実施例
の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDの学習
は、図１２に示した前述の実施例の道路環境推定用ニュ
ーラルネットワークＮＮRDと同様に実行される。 【０１０３】以上のように構成された本実施例の道路環
境推定手段１５２による道路環境の推定結果も、前述の
実施例の道路環境推定手段１０５と同様の推定結果が得
られる。 【０１０４】このように、本実施例の道路環境推定手段
１５２は、前記所定時間毎の入力算出手段１１２により
算出された前記車両状態量の統計値を含む情報を入力と
し、運転者の運転指向の推定結果を出力する前記運転指
向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV と、その運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV による運転
指向の推定結果を含む情報を入力とし、車両の道路環境
の推定結果を出力する前記道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDとを含んでいるので、加速操作量の最
大変化率ＡCCMAX および制動操作時の最大減速度ＧNMAN
の少なくとも一方を直接運転指向推定用ニューラルネッ
トワークＮＮDRV に入力させる場合に比較して、一層信
頼性の高い運転指向を示す情報を反映させることができ
る利点がある。 【０１０５】そして、以上に説明した各実施例の前記道
路環境推定手段１０５または１５２は、運転者の運転指
向に密接に関連した車両の加速操作時におけるスロット
ル弁開度最大変化率ＡCCMAX と車両の制動操作時におけ
る最大減速度ＧNMANとの少なくとも一方に基づいて車両
の道路環境を推定できるので、運転者の運転指向のばら
つきに影響されることなく精度の高い車両の道路環境の
推定結果が得られる。 【０１０６】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２に対応する処理を行なう前記電
子制御装置４２等は、車両の運転者により操作される運
転操作量および車両状態量の少なくとも一つの統計値を
所定時間毎に算出する統計値算出手段すなわち前記所定
時間毎の入力算出手段１１２を含み、前記道路環境推定
手段１０５または１５２は、その所定時間毎の入力算出
手段１１２により算出された前記車両状態量の統計値
と、前記車両の加速操作時におけるスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMAX および車両の制動操作時における車両
の最大減速度ＧNM ANとの少なくとも一方とに基づいて車
両の道路環境を推定するものであることから、上記車両
の加速操作時におけるスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX および車両の制動操作時における車両の最大減速
度ＧNMANとの少なくとも一方に加えて、上記所定時間毎
の入力算出手段１１２により算出された車両状態量の統
計値を考慮した推定が行えることになり、より精度の高
い車両の道路環境の推定結果が得られる。 【０１０７】また、前述の各実施例の車両は、前記道路
環境推定手段１０５または１５２により推定された道路
環境に基づいて制御内容が変更される車両の制御装置す
なわち前記電子スロットル弁制御装置、前記車両用自動
変速機の変速制御装置、前記操舵制御装置、前記サスペ
ンション制御装置等を備えているので、車両の制御装置
の制御は、道路環境推定結果に基づいて好適に行なわれ
る利点がある。 【０１０８】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の電子スロットル弁制御手段１１８は、前記道路
環境推定手段１０５または１５２により車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であると推定された場合に、渋滞
路を含む市街地路以外を走行中であると推定された場合
に比較してアクセルペダル踏込角度θACC に対するスロ
ットル弁開度ＴＡを小さくするスロットル弁開度抑制手
段すなわち図２３におけるＳＫ２を含んでいるので、一
般に渋滞路を含む市街地路を走行中において大きくする
必要性が小さいスロットル弁開度ＴＡを抑制できるた
め、エンジンの燃料消費量を好適に抑制することができ
る利点がある。 【０１０９】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合に、車両発進時のギヤ
段を最低速ギヤ段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変
更手段すなわち図２４におけるＳＬ６を含んでいるの
で、渋滞路を含む市街地路を走行中の前記自動変速機１
４の変速回数を低減でき、車両の走行をより滑らかにす
ることができる利点がある。 【０１１０】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が山間路を走行中である
と推定された場合に、山間路以外を走行中であると推定
された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に移動
させるシフトアップ線移動手段すなわち図２４における
ＳＬ７を含んでいるので、山間路の登坂やワインディン
グロードにおいては所謂シフトハンチングを防止できる
一方、エンジンブレーキ力が強められて制動操作が減少
するので、操縦性を向上させることができる利点があ
る。 【０１１１】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較してダウンシフト線を高車速側に移動
させるダウンシフト線移動手段すなわち図２４における
ＳＬ８を含んでいるので、高速路での追越し時等におい
て容易にダウンシフトができるために加速性が高めら
れ、操縦性を向上させることができる利点がある。 【０１１２】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の操舵制御手段１２２は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較して操舵力を抑制する操舵抑制手段す
なわち図２５におけるＳＭ２を含んでいるので、一般に
高速路において車速が大きいために抑制されることが望
ましい操舵力を抑制することができるため、操縦安定性
を向上できる利点がある。 【０１１３】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等のサスペンション制御手段１２４は、前記道路環
境推定手段１０５または１５２により車両が山間路を走
行中であると推定された場合に、山間路以外を走行中で
あると推定された場合に比較して車両懸架装置のショッ
クアブソーバの減衰力およびばねの特性の少なくとも一
方を高硬度側に変更する減衰力変更手段すなわち図２６
におけるＳＮ２を含んでいるので、山間路において一般
に高硬度側に変更することが望ましい車両懸架装置の硬
度を高硬度側に変更できるため、操縦安定性を向上でき
る利点がある。 【０１１４】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２による道路環境の推定繰返し周
期は、前記運転指向推定手段１０４または１５０による
運転指向の推定繰返し周期よりも長くされていることか
ら、運転者の意思に依存して急激に変動し得る運転指向
が推定される周期よりも車両走行中に急激に変動するこ
とが少ない道路環境が推定される周期の方が長くなるの
で、運転指向および道路環境の推定を計算機を用いて行
なう場合、運転指向の推定に比較して道路環境に推定の
ための計算時間を短縮できる利点がある。また、たとえ
ば、前記道路環境推定手段１５２のように運転指向の推
定結果を道路環境の推定に使用する場合においては、運
転指向の推定結果を道路環境の推定に反映させる応答性
が確保できる利点がある。 【０１１５】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
説明したが、本発明は、以上に説明した各実施例とは別
の態様としても実施できる。 【０１１６】たとえば、前記道路環境推定手段１０５ま
たは１５２は、図示しないステアリング操作角度センサ
により取得されたステアリング操作角度の変化率に基づ
いて車両の道路環境を推定するものとしてもよい。この
ようにすれば、運転者の運転指向に密接に関連したステ
アリング操作角度の変化率に基づいて車両の道路環境を
推定できるので、運転者の運転指向のばらつきに影響さ
れることなく精度の高い車両の道路環境の推定結果が得
られる。 【０１１７】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２は、前記道路環境推定用ニュー
ラルネットワークＮＮRDにより構成されていたが、他の
推定手段たとえば論理演算に基づく推定手段や、ファジ
ー推論に基づく推定手段等を用いてもよい。 【０１１８】また、前記道路環境推定手段１０５または
１５２に替えて、渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間
路、高速路に加えて、搭乗者数や積載物の重量等に依存
する車両重量等の車両走行環境を推定する機能を備えた
車両走行環境推定用ニューラルネットワーク或いは環境
状態推定用ニューラルネットワークＮＮENV を有する車
両走行環境推定手段或いは環境状態推定手段が設けられ
てもよい。 【０１１９】また、車両が四輪操舵装置（４ＷＳ）を備
えている場合は、前記車両制御手段１０６の前記操舵制
御手段１２２は、前記道路環境の推定結果が車両が高速
路を走行中であることを示す場合に、高速路以外を走行
中であることを示す場合に比較して、上記四輪操舵装置
（４ＷＳ）による操舵角の大きさを抑制する操舵角抑制
手段を含むようにしてもよい。 【０１２０】また、前記車両制御手段１０６の前記サス
ペンション制御手段１２４は、前記道路環境の推定結果
が車両が高速路を走行中であることを示す場合に、高速
路以外を走行中であることを示す場合に比較して、サス
ペンションのばね特性を高硬度側に変更するばね特性変
更手段を含むようにしてもよい。 【０１２１】以上に説明したものはあくまでも本発明の
一実施例であり、本発明はその主旨を逸脱しない範囲に
おいて種々変更が加えられ得るものである。
するための環境状態推定装置に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】一般に、エンジンの出力を制御するエン
ジン出力制御装置、自動変速機の変速比或いはギヤ段を
制御する変速制御装置、車両のパワーステアリングの操
舵力や操舵角を制御する操舵制御装置、車両懸架装置の
ショックアブソーバの減衰力やばね特性を制御するサス
ペンション制御装置などのような車両に搭載された制御
装置では、エンジン出力、駆動トルク、ステアリングの
操舵力や操舵角、ショックアブソーバの減衰力或いはば
ねの特性を、車両の環境状態を反映させて制御すること
が望まれる。 【０００３】これに対し、たとえば、スロットル開度の
微分値が所定の大きさを越えた時点から始まる有限の期
間中に所定の時間間隔毎にそれぞれ取得される、アク
セル踏込み角度（スロットル弁開度）、ブレーキ踏込み
角度、ステアリング角度等の運転操作量と、エンジン
回転数、車速、上下・横・前後方向の加速度等の車両状
態量とを入力とするニューラルネットワークによる推定
出力に基づいて、車両の環境状態を推定する環境状態推
定装置が提案されている。特開平４−２９３６２６号公
報に記載された装置がそれであり、乗員数等に依存して
変化する車両重量や路面の傾斜角度等を推定するもので
ある。 【０００４】 【発明が解決すべき課題】しかしながら、上記のような
従来の環境状態推定装置においては、ニューラルネット
ワークの入力となる上記運転操作量や車両状態量に、た
とえば車両の加速を重視する加速指向、燃費を重視する
燃費指向、それらの中間である中間指向等の運転者の運
転指向と密接に関連した量が含まれておらず、また、そ
の運転指向に依存する上記運転操作量や車両状態量の変
化を考慮したニューラルネットワークの学習等も行われ
ていないために、運転者の運転指向のばらつきが外乱と
なって環境状態の推定精度が十分に得られない恐れがあ
った。 【０００５】本発明は以上の事情を背景として為された
ものであり、その目的とするところは、運転者の運転指
向のばらつきに影響されることなく車両の環境状態を十
分な精度で推定できる環境状態推定装置を提供すること
にある。 【０００６】 【課題を解決するための手段】本発明者等は、以上の課
題を解決しようとして種々検討を重ねた結果、車両の加
速操作時における加速操作量の最大変化率と車両の制動
操作時における車両の最大減速度とが運転者の運転指向
と密接に関連し、それらの少なくとも一方に基づいて車
両の環境状態の推定を行なうと、運転者の運転指向のば
らつきに影響されることなく精度の高い推定結果が得ら
れることを見いだした。本発明はこのような知見に基づ
いて為されたものである。 【０００７】すなわち、本発明の要旨とするところは、
車両の環境状態を推定するための環境状態推定装置であ
って、前記車両の運転者により操作される運転操作量お
よび車両状態量の少なくとも一つの統計値を所定時間毎
に算出する統計値算出手段と、その統計値算出手段によ
り算出された前記運転操作量および車両状態量の少なく
とも一つの統計値と、前記車両の加速操作時における加
速操作量の最大変化率と車両の制動操作時における車両
の最大減速度との少なくとも一方とに基づいて車両の環
境状態を推定する環境状態推定手段とを含むことにあ
る。ここで、上記運転操作量は、アクセル踏込み角度、
ブレーキ踏込み角度、ステアリング角度等の運転者の操
作に直接関連する量であり、上記車両状態量は、エンジ
ン回転数、車速、上下・横・前後方向の加速度、車両の
水平方向に対する傾斜角度（路面の傾斜角度に関連す
る）等の車両の状態を示す量である。 【０００８】 【発明の効果】本発明によれば、運転者の運転指向に密
接に関連した車両の加速操作時における加速操作量の最
大変化率と車両の制動操作時における車両の最大減速度
とに加えて、上記統計値算出手段により算出された運転
操作量および車両状態量の少なくとも一つの統計値を考
慮した推定が行えることになり、運転者の運転指向のば
らつきに影響されることなく精度の高い車両の環境状態
の推定結果が得られる。 【０００９】 【００１０】【発明の他の態様】 ここで 、好適には、前記環境状態推
定手段は、前記車両の加速操作時における加速操作量の
最大変化率および前記車両の制動操作時における車両の
最大減速度の少なくとも一方と、前記統計値算出手段に
より所定時間毎に算出された前記運転操作量および車両
状態量の少なくとも一つの統計値とを含む情報を入力と
し、車両の環境状態の推定結果を出力する環境状態推定
用ニューラルネットワークを含むようにされる。このよ
うにすれば、前記統計値算出手段により所定時間毎に算
出された前記運転操作量および車両状態量の少なくとも
一つの統計値のみを入力とする従来のニューラルネット
ワーク道路環境推定系による推定に比較して推定精度が
向上する利点がある。 【００１１】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、前記統計値算出手段により所定時間毎に算出された
前記運転操作量および車両状態量の少なくとも一つの統
計値を含む情報を入力とし、運転者の運転指向の推定結
果を出力する運転指向推定用ニューラルネットワーク
と、その運転指向推定用ニューラルネットワークによる
運転指向の推定結果を含む情報を入力とし、車両の環境
状態の推定結果を出力する環境状態推定用ニューラルネ
ットワークとを含む。このようにすれば、環境状態推定
用ニューラルネットワークは、運転指向用ニューラルネ
ットワークの出力を入力としているので、加速操作量の
最大変化率および制動操作時の車両の最大減速度の少な
くとも一方を直接入力させる場合に比較して、一層信頼
性の高い運転指向を示す情報を反映させることができる
利点がある。 【００１２】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、ステアリング操作角度の変化率に基づいて車両の環
境状態を推定するものである。このようにすれば、運転
者の運転指向に密接に関連したステアリング操作角度の
変化率に基づいて車両の環境状態を推定できる。 【００１３】また、好適には、前記環境状態推定手段
は、たとえば渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間路、
高速路等の車両走行中の道路環境を車両の環境状態とし
て推定する道路環境推定手段を含む。 【００１４】また、好適には、前記環境状態推定手段に
より推定された環境状態に基づいて制御内容が変更され
る車両の制御装置が車両に備えられる。このようにすれ
ば、車両の制御装置の制御は、環境状態推定結果に基づ
いて好適に行なわれる利点がある。 【００１５】また、好適には、上記車両の制御装置は、
上記環境状態推定手段により推定された環境状態に基づ
いてスロットル弁開度が制御される電子スロットル弁制
御装置、上記環境状態推定手段により推定された環境状
態に基づいて変速比が制御される車両用自動変速機の変
速制御装置、上記環境状態推定手段により推定された環
境状態に基づいて車両のパワーステアリングの操舵力と
操舵角との少なくとも一方が制御される操舵制御装置、
或いは、上記環境状態推定手段により推定された環境状
態に基づいて車両懸架装置のショックアブソーバの減衰
力とばね特性との少なくとも一方が制御されるサスペン
ション制御装置等である。 【００１６】また、好適には、前記電子スロットル弁制
御装置は、前記道路環境推定手段により車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であると推定された場合に、渋滞
路を含む市街地路以外を走行中であると推定された場合
に比較してアクセルペダル操作量に対するスロットル弁
開度を小さくするスロットル弁開度抑制手段を含むよう
にされる。このようにすれば、一般に渋滞時において大
きくする必要性が小さいスロットル弁開度を抑制できる
ため、エンジンの燃料消費量を好適に抑制することがで
きる利点がある。 【００１７】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合に、車両発進時のギヤ
段を最低速ギヤ段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変
更手段を含むようにされる。このようにすれば、渋滞時
における自動変速装置の変速回数を低減でき、車両の走
行をより滑らかにすることができる利点がある。 【００１８】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が山間路を走行中である
と推定された場合に、山間路以外を走行中であると推定
された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に移動
させるシフトアップ線移動手段を含むようにされる。こ
のようにすれば、山間路の登坂やワインディングロード
においては所謂シフトハンチングを防止できる一方、エ
ンジンブレーキ力が強められて制動操作が減少するの
で、操縦性を向上させることができる利点がある。 【００１９】また、好適には、前記変速制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較してダウンシフト線を高車速側に移動
させるダウンシフト線移動手段を含むようにされる。こ
のようにすれば、高速路での追越し時等において容易に
ダウンシフトができるために加速性が高められ、操縦性
を向上させることができる利点がある。 【００２０】また、好適には、前記操舵制御装置は、前
記道路環境推定手段により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較して操舵力を抑制する操舵抑制手段を
含むようにされる。このようにすれば、一般に高速路に
おいて車速が大きいために抑制されることが望ましい操
舵力および操舵角の少なくとも一方を抑制することがで
きるため、操縦安定性を向上できる利点がある。 【００２１】また、好適には、前記サスペンション制御
装置は、前記道路環境推定手段により車両が山間路を走
行中であると推定された場合に、山間路以外を走行中で
あると推定された場合に比較して前記車両懸架装置のシ
ョックアブソーバの減衰力およびばねの特性の少なくと
も一方を高硬度側に変更する減衰力・ばね特性変更手段
を含むようにされる。このようにすれば、山間路におい
て、一般に高硬度側に変更することが望ましい車両懸架
装置の硬度を高硬度側に変更できるため、操縦安定性を
向上できる利点がある。 【００２２】また、好適には、前記道路環境推定手段に
よる道路環境の推定繰返し周期は、前記運転指向推定手
段による運転指向の推定繰返し周期よりも長くされる。
このようにすれば、運転者の意思に依存して急激に変動
し得る運転指向が推定される周期よりも車両走行中に急
激に変動することが少ない道路環境が推定される周期の
方が長くなるので、運転指向および道路環境の推定を計
算機を用いて行なう場合、運転指向の推定に比較して道
路環境に推定のための計算時間を短縮できる利点があ
る。また、たとえば、運転指向の推定結果を道路環境の
推定に使用する場合においては、運転指向の推定結果を
道路環境の推定に反映させる応答性が確保できる利点が
ある。 【００２３】 【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面に
基づいて詳細に説明する。 【００２４】図１には、車両のエンジン１０、自動変速
機１４、エンジン１０のスロットル弁開度を調節するス
ロットルアクチュエータ９０、図示しない油圧式パワー
ステアリング装置の操舵力すなわち運転者のステアリン
グ操作力の補助となる力の大きさを制御する操舵力制御
弁に作動液を供給する作動液供給ポンプ９２、図示しな
いショックアブソーバの減衰力或いは制振力を制御して
車体の上下振動を動的に制御する減衰力制御弁９４、そ
れらを制御する電子制御装置４２等が示されている。 【００２５】図１において、車両のエンジン１０から出
力された動力は、トルクコンバータ１２、自動変速機１
４、および図示しない差動歯車装置および車軸を経て図
示しない駆動輪へ伝達されるようになっている。 【００２６】上記トルクコンバータ１２は、クランク軸
１６に連結されたポンプ翼車１８と、自動変速機１４の
入力軸２０に連結され且つ流体を介してポンプ翼車１８
から動力が伝達されるタービン翼車２２と、一方向クラ
ッチ２４を介して位置固定のハウジング２６に固定され
た固定翼車２８と、ポンプ翼車１８およびタービン翼車
２２をダンパ３０を介して直結するロックアップクラッ
チ３２とを備えている。このロックアップクラッチ３２
は、解放側油室３３と係合側油室３５との圧力差により
係合制御される。 【００２７】上記自動変速機１４は、たとえば前進４速
或いは５速のギヤ段が達成される遊星歯車式の多段変速
機である。前進４速である場合の自動変速機１４は、同
軸上に配設された３組のシングルピニオン型遊星歯車装
置３４，３６，３８と、前記入力軸２０と、遊星歯車装
置３８のリングギヤとともに回転する出力歯車３９と前
記差動歯車装置との間で動力を伝達するカウンタ軸（出
力軸）４０とを備えている。それら遊星歯車装置３４，
３６，３８の構成要素の一部は互いに一体的に連結され
るだけでなく、３つのクラッチＣ0 ，Ｃ1 ，Ｃ2 によっ
て互いに選択的に連結されている。また、上記遊星歯車
装置３４，３６，３８の構成要素の一部は、４つのブレ
ーキＢ0 ，Ｂ1 ，Ｂ2 ，Ｂ3 によってハウジング２６に
選択的に連結されるとともに、さらに、構成要素の一部
は３つの一方向クラッチＦ0 ，Ｆ 1 ，Ｆ2 によってその
回転方向により相互に若しくはハウジング２６と係合さ
せられるようになっている。 【００２８】上記クラッチＣ0 ，Ｃ1 ，Ｃ2 、ブレーキ
Ｂ0 ，Ｂ1 ，Ｂ2 ，Ｂ3 は、例えば多板式のクラッチや
１本または巻付け方向が反対の２本のバンドを備えたバ
ンドブレーキ等にて構成され、それぞれ図示しない油圧
アクチュエータによって作動させられるようになってい
る。後述の電子制御装置４２からの指令に従って作動す
る油圧制御回路４４によりそれ等の油圧アクチュエータ
の作動がそれぞれ制御されることにより、図２に示すよ
うに変速比γ（＝入力軸２０の回転速度／カウンタ軸４
０の回転速度）がそれぞれ異なる前進４段・後進１段の
変速段が得られる。図２において、「１st」，「２n
d」，「３rd」，「O/D(オーバドライブ) 」は、それぞ
れ前進側の第１速ギヤ段，第２速ギヤ段，第３速ギヤ
段，第４速ギヤ段を表しており、上記変速比は第１速ギ
ヤ段から第４速ギヤ段に向かうに従って順次小さくな
る。なお、上記トルクコンバータ１２および自動変速機
１４は、軸心に対して対称的に構成されているため、図
１においては入力軸２０の回転軸線の下側およびカウン
タ軸４０の回転軸線の上側を省略して示してある。 【００２９】上記油圧制御回路４４には、自動変速機１
４のギヤ段を制御するための変速制御用油圧制御回路
と、ロックアップクラッチ３２の係合を制御するための
係合制御用油圧制御回路とが設けられている。変速制御
用油圧制御回路は、ソレノイドNo.1およびソレノイドN
o.2によってそれぞれオンオフ駆動される第１電磁弁４
６および第２電磁弁４８を備えており、それら第１電磁
弁４６および第２電磁弁４８の作動の組み合わせによっ
て図１に示すようにクラッチおよびブレーキが選択的に
作動させられて前記第１速ギヤ段乃至第４速ギヤ段のう
ちのいずれかが成立させられるようになっている。 【００３０】また、上記係合制御用油圧制御回路は、ロ
ックアップクラッチ３２を解放状態とする解放側位置と
ロックアップクラッチ３２を係合状態とする係合側位置
とに切り換える図示しないクラッチ切換弁をオンオフ作
動させる切換用信号圧を発生する第３電磁弁５０と、係
合側油室３５および解放側油室３３の圧力差ΔＰを調節
してロックアップクラッチ３２のスリップ量を制御する
図示しないスリップ制御弁を作動させるスリップ制御用
信号圧を電子制御装置４２からの駆動電流に従って発生
させるリニアソレノイド弁５４とを備えている。 【００３１】前記電子制御装置４２は、ＣＰＵ６０、Ｒ
ＡＭ６２、ＲＯＭ６４、図示しない入出力インターフェ
ースなどを含む所謂マイクロコンピュータであって、そ
れには、エンジン１０の吸気配管６６に設けられたスロ
ットル弁６８の開度ＴＡを決定する基礎となるアクセル
ペダル５８の踏込み角度を検出するアクセルペダル踏込
角度センサ７０、エンジン１０の回転速度を検出するエ
ンジン回転速度センサ７２、自動変速機１４の入力軸２
０の回転速度を検出する入力軸回転速度センサ７４、車
速Ｖを検出するために自動変速機１４のカウンタ軸４０
の回転速度を検出する車速センサ７６、シフトレバー７
８の操作位置、すなわちＬ、Ｓ、Ｄ、Ｎ、Ｒ、Ｐレンジ
のいずれかを検出する操作位置センサ８０、ブレーキペ
ダル８２の操作を検出するブレーキスイッチ８４、車両
のヨーレートを検出するヨーレートセンサ８６から、ア
クセルペダル踏込角度θACC を表す信号、エンジン回転
速度ＮE を表す信号、入力軸回転速度ＮINを表す信号、
出力軸（カウンタ軸４０）の回転速度ＮOUT を表す信
号、シフトレバー７８の操作位置ＰS を表す信号、ブレ
ーキペダル８２の操作を表すブレーキ操作信号ＳBK、車
両のヨーレートγを表す信号がそれぞれ供給されるよう
になっている。 【００３２】上記電子制御装置４２のＣＰＵ６０は、予
めＲＯＭ６４に記憶されたプログラムに従って上記入力
信号を処理し、その処理結果に基づいて、たとえば車両
の加速を重視する加速（スポーツ）指向、燃費を重視す
る燃費（エコノミー）指向、それらの中間である中間
（ノーマル）指向等の運転者の運転指向や、渋滞路を含
む市街地路、郊外路、山間路、高速路等の車両走行中の
道路環境等を、後述の手順に基づいて環境状態として推
定する。また、上記入力信号の処理結果、上記運転指向
の推定結果、上記道路環境の推定結果の少なくとも一つ
に基づいて、たとえば前記自動変速装置１４の変速制
御、上記スロットルアクチュエータ９０を制御する電子
スロットル弁制御、図示しないパワーステアリング装置
による操舵力を制御する操舵制御、図示しないショック
アブソーバの減衰力を制御するサスペンション制御等を
実行する。 【００３３】したがって、本実施例においては、上記電
子制御装置４２が、後述の道路環境推定手段により推定
される道路環境等に基づいてスロットル弁開度が制御さ
れる電子スロットル弁制御装置、上記道路環境等に基づ
いて変速比が制御される車両用自動変速機の変速制御装
置、上記道路環境等に基づいて車両のパワーステアリン
グの操舵力が制御される操舵制御装置、或いは、上記道
路環境等に基づいて車両懸架装置のショックアブソーバ
の減衰力或いは制振力やばね特性が制御されるサスペン
ション制御装置等からなる車両の制御装置や、運転者の
運転指向を推定する運転指向推定装置、或いは上記道路
環境推定装置等として機能している。 【００３４】上記電子制御装置４２の変速制御や前記ロ
ックアップクラッチ３２の係合制御を行なうロックアッ
プクラッチ制御では、予めＲＯＭ６４に記憶された複数
種類の変速線図すなわち図３の加速（スポーツ）指向の
変速線図、図４の中間（ノーマル）指向の変速線図、図
５の燃費（エコノミー）指向の変速線図から、推定され
た運転指向や道路環境に対応する変速線図が選択され、
その選択された変速線図から車速センサ７６により検出
された実際の車速Ｖおよびスロットル弁開度ＴＡに基づ
いて所定のギヤ段へのシフト判定或いはロックアップオ
ンオフ判定が行われる。たとえば、図４の通常の変速線
図において、実際の車速Ｖおよびスロットル弁開度ＴＡ
を示す点がアップシフト線或いはダウンシフト線と交差
するとアップシフト判定或いはダウンシフト判定が行わ
れる。そして、そのシフト判定が行われたギヤ段を成立
させるように、図１に示す第１電磁弁４６および第２電
磁弁４８が駆動され、或いはロックアップクラッチ３２
の係合制御のために第３電磁弁５０およびリニアソレノ
イド弁５４が駆動されることによって、自動変速機１４
のギヤ段を切換制御する。 【００３５】上記図３、図４および図５において、実線
はシフトアップ線を示し、破線はシフトダウン線を示
し、１点鎖線はロックアップクラッチの係合線を示し、
２点鎖線はロックアップクラッチの開放線を示してい
る。図３の加速指向の変速線図では、図４と比較して、
高車速（高エンジン回転速度）で変速が実行されるよう
に変速線が設定されている。また、図５の燃費指向の変
速線図では、図４と比較して、低エンジン回転速度で変
速が実行されるように変速線が設定されている。なお、
これら三つの変速線図のうちの一つが、上記推定された
運転指向や道路環境に対応して選択される方法について
は後述する。 【００３６】前記電子制御装置４２の電子スロットル弁
制御では、予めＲＯＭ６４に記憶された図６に一例を示
す予め記憶された複数の関係すなわち複数本のスロット
ル開度線から、推定された運転指向や道路環境に対応す
るスロットル開度線が選択され、その選択されたスロッ
トル開度線から前記アクセルペダル踏込角度センサ７０
により取得される実際のアクセルペダル踏込角度θACC
に基づいて所定のスロットル弁開度ＴＡが決定され、ス
ロットルアクチュエータ９０に対応する信号が出力され
る。たとえば、道路環境が車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合等においては、図６の
市街地路用スロットル開度線が選択され、道路環境の推
定結果が車両が渋滞路を含む市街地路を走行中でない場
合等においては、通常スロットル開度線が選択される。
また、たとえば運転指向の推定結果が燃費指向である場
合においても、図６の市街地路用スロットル開度線が選
択されるようにしてもよい。 【００３７】前記電子制御装置４２の操舵制御では、予
めＲＯＭ６４に記憶された図示しない操舵力パターンか
ら、推定された道路環境に対応する操舵力が決定され、
その決定された操舵力に相当する作動液圧に対応する信
号が前記作動液供給ポンプ９２に出力される。たとえ
ば、道路環境が車両が高速路を走行中であると推定され
た場合は、それ以外の場合に比較して操舵力すなわち運
転者のステアリング操作力の補助となる力が抑制されて
ステアリングが重くされる。 【００３８】前記電子制御装置４２のサスペンション制
御では、予めＲＯＭ６４に記憶された図示しない減衰力
パターンから、推定された道路環境に対応する減衰力が
決定され、その決定された減衰力に対応する信号が前記
減衰力制御弁９４に出力される。たとえば、道路環境の
推定結果が車両が山間路を走行中である場合は、その他
の場合に比較して車輪懸架装置のスプリングを制振する
ショックアブソーバの減衰力が高められる。 【００３９】前記電子制御装置４２は、図７にその機能
ブロック線図を示すように、前記スロットル弁開度Ｔ
Ａ、エンジン回転速度ＮE 等を読み込む信号読込手段１
００と、その信号読込手段１００により読み込まれた信
号を処理する前処理手段１０２と、その前処理手段１０
２により処理された結果に基づいて、たとえば車両の加
速を重視する加速指向、燃費を重視する燃費指向、それ
らの中間である中間指向等の運転者の運転指向を推定す
る運転指向推定手段１０４と、たとえば渋滞路を含む市
街地路、郊外路、山間路、高速路等の車両走行中の道路
環境を環境状態として推定する道路環境推定手段１０５
と、それら運転指向推定手段１０４および道路環境推定
手段１０５の推定結果に基づいて車両に関する各種の制
御を行なう車両制御手段１０６とを含んでいる。本実施
例では、上記道路環境推定手段１０５が環境状態推定手
段として機能している。 【００４０】上記前処理手段１０２は、運転者が行なう
各種の操作たとえばアクセルペダル５８やブレーキペダ
ル８２の踏み込み等の運転操作に関連する運転操作量等
の情報を算出する運転操作毎の入力算出手段１１０と、
車両の走行状態等に関連する車両状態量等の情報を所定
時間毎に算出する所定時間毎の入力算出手段１１２とを
備えている。また、上記車両制御手段１０６は、前記エ
ンジン１０の出力の制御を行なう電子スロットル弁制御
手段１１８、前記自動変速機１４の制御を行なう変速制
御手段１２０、前記作動液供給ポンプ９２の吐出圧を制
御する操舵制御手段１２２、前記減衰力制御弁９４を切
換制御するサスペンション制御手段１２４を含んでい
る。 【００４１】前記信号読込手段１００は、図８に詳しく
示すように、(1) 上記アクセルペダル踏込角度センサ７
０からのアクセルペダル踏込角度θACC を示す信号と図
６に示した複数のスロットル開度線のうち現在選択され
ているスロットル開度線とから現在のスロットル弁開度
ＴＡ、(2) 前記車速センサ７６から前記自動変速装置１
４の出力軸の回転速度ＮOUT すなわち車速Ｖを示す信
号、(3) 前記エンジン回転速度センサ７２からエンジン
回転速度ＮE を示す信号、(4) 前記入力軸回転速度セン
サ７４から入力軸回転速度ＮINを示す信号、(5) 前記操
作位置センサ８０からシフトレバーの操作位置ＰS を示
す信号、(6) 前記ヨーレートセンサ８６からヨーレート
γを示す信号、(7) 前記ブレーキスイッチ８４からブレ
ーキ操作信号ＳBKを示す信号、をそれぞれ比較的短い所
定の時間間隔たとえば１ミリ秒毎に読み込む。 【００４２】前記運転操作毎の入力算出手段１１０は、
図９に詳しく示すように、車両発進時の出力操作量すな
わち車両発進時のスロットル弁開度ＴＡSTを算出する発
進時出力操作量算出手段１１０ａ、加速操作時における
出力操作量の最大変化率すなわちスロットル弁開度最大
変化率ＡCCMAX を算出する加速操作時出力操作量最大変
化率算出手段１１０ｂ、車両の制動操作時における車両
減速度の最大値すなわち最大減速度ＧNMAXを算出する制
動時最大減速度算出手段１１０ｃ、車両の惰行走行時間
ＴCOAST を算出する惰行走行時間算出手段１１０ｄ、車
速一定走行時間ＴVCONSTを算出する車速一定走行時間算
出手段１１０ｅ、運転開始以後における最大車速ＶMAX
を算出する最大車速算出手段１１０ｆ等を備えている。 【００４３】前記所定時間毎の入力算出手段１１２は、
図１０に詳しく示すように、前記スロットル弁開度ＴＡ
の統計値ＴＡ* を算出するスロットル弁開度統計値算出
手段１１２ａ、前記車速Ｖの統計値Ｖ* を算出する車速
統計値算出手段１１２ｂ、前記ヨーレートγの統計値γ
* を算出するヨーレート統計値算出手段１１２ｃ、水平
方向と車両の前後方向とのなす角度である車両勾配θM
の統計値θM * を算出する車両勾配統計値算出手段１１
２ｄ、前記エンジン１０の回転数ＮE の統計値ＮE * を
算出するエンジン回転数統計値算出手段１１２ｅ、車両
の前後方向の加速度Ｇの統計値Ｇ* を算出する前後加速
度統計値算出手段１１２ｆ等をそれぞれ備えて、それら
スロットル弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計値Ｖ* 、ヨー
レート統計値γ* 、車両勾配統計値θM * 、エンジン回
転数統計値ＮE * 、前後加速度統計値Ｇ* 等を、所定時
間たとえば１秒毎に算出する。上記統計値としては、最
大値、最小値、平均値、分散等を算出する。上記車両の
前後加速度Ｇの値は、上記車速Ｖの時間変化率として、
また、上記車両勾配θM の値は、上記スロットル弁開度
ＴＡの変化率と車両の前後加速度Ｇとに基づいて算出さ
れる。このように、上記所定時間毎の入力算出手段１１
２は、統計値算出手段として機能する。 【００４４】本実施例では、上記運転指向推定手段１０
４の運転指向の推定は、たとえば図１１に示す運転指向
推定用ニューラルネットワークＮＮDRV により実行され
る。また、上記道路環境推定手段１０５の道路環境の推
定は、たとえば図１２に示す道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDにより実行される。 【００４５】ニューラルネットワークは、コンピュータ
プログラムによるソフトウエアにより構成しても、電子
的素子の結合から成るハードウエアによって構成しても
よいが、本実施例の上記道路環境推定用ニューラルネッ
トワークＮＮRDおよび上記道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDは、前記電子制御装置４２のＲＯＭ６
４に記憶され、ＣＰＵ６０によりＲＡＭ６２等を使用し
つつ実行されるプログラムとして構成されている。 【００４６】上記運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV および上記道路環境推定用ニューラルネット
ワークＮＮRDは、ｒ個の神経細胞要素（ニューロン）Ｘ
i （Ｘ1 〜Ｘr ）から構成された入力層と、ｓ個の神経
細胞要素Ｙj （Ｙ1 〜Ｙs ）から構成された中間層と、
ｔ個の神経細胞要素Ｚk （Ｚ1 〜Ｚt ）から構成された
出力層とから構成された３層構造の階層型である。そし
て、上記入力層から出力層へ向かって神経細胞要素の状
態を伝達するために、結合係数（重み）ＷXijを有して
上記ｒ個の神経細胞要素Ｘi とｓ個の神経細胞要素Ｙj
とをそれぞれ結合する伝達要素ＤXij と、結合係数（重
み）ＷYjk を有してｓ個の神経細胞要素Ｙj とｔ個の神
経細胞要素Ｚk とをそれぞれ結合する伝達要素ＤYjk が
設けられている。 【００４７】上記運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV および上記道路環境推定用ニューラルネット
ワークＮＮRDは、その結合係数（重み）ＷXij 、結合係
数（重み）ＷYjk を所謂誤差逆伝搬学習アルゴリズムに
よって学習させられたパターン連想型のシステムであ
る。その学習は、走行実験によって予め完了させられて
いるので、車両組み立て時では、上記結合係数（重み）
ＷXij 、結合係数（重み）ＷYjk は固定値が与えられて
いる。 【００４８】図１１に示したように、上記運転指向推定
用ニューラルネットワークＮＮDRVの出力層の数ｔは１
であり、運転指向の推定結果は、その一つの神経細胞要
素Ｚ 1 の出力値ＮＮDRVOUTに基づいて決定される。たと
えば、出力値ＮＮDRVOUTが「０」に近いほど強い燃費指
向を示し、「０．５」に近いほど強い中間指向を示し、
「１」に近いほど強い加速指向を示すようにされる。本
実施例においては、出力値ＮＮDRVOUTが「０．３３以
下」である場合は燃費指向、「０．３３より大且つ０．
６６以下」である場合は中間指向、「０．６６より大」
である場合は加速指向と推定されるが、たとえば出力値
ＮＮDRVOUTが「０．２５以下」である場合は燃費指向、
「０．２５より大０．７５以下」である場合は中間指
向、「０．７５より大」である場合は加速指向と推定さ
れるようにしてもよい。 【００４９】このような運転指向の推定結果を得るため
に、上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV の結合係数ＷXij および結合係数ＷYjk の値を、前
記誤差逆伝搬学習アルゴリズムに基づく学習によって決
定する必要がある。たとえば、複数の運転者についてそ
れぞれ燃費（エコノミー）指向、加速（スポーツ）指
向、それらの中間的な中間（ノーマル）指向の運転が実
施され、そのときの運転指向を教師信号とし、教師信号
と各種センサ信号を前処理したｎ個の指標（入力信号）
とが上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV に入力させられる。そして、その際の上記教師信号
の値は、燃費指向の場合に「０」、中間指向の場合に
「０．５」、加速指向の場合に「１」とされるのであ
る。なお、上記入力信号は−１から＋１までの間あるい
は０から１までの間の値に正規化して用いられる。 【００５０】図１２に示したように、前記道路環境推定
用ニューラルネットワークＮＮRDの出力層の数ｔは４で
あり、道路環境の推定結果は、それら四つの神経細胞要
素Ｚ 1 ないしＺ4 の出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 に基
づいて決定される。それら四つの出力値ＮＮRD1 ないし
ＮＮRD4 は、それぞれ別の道路環境の推定結果に対応し
ている。本実施例においては、出力値ＮＮRD1 が「１」
と見なされ且つその他の出力値が「０」と見なされる場
合に車両が渋滞路を含む市街地路を走行中であると推定
し、出力値ＮＮRD2 が「１」と見なされ且つその他の出
力値が「０」と見なされる場合に車両が郊外路を走行中
であると推定し、出力値ＮＮRD3 が「１」と見なされ且
つその他の出力値が「０」と見なされる場合に車両が山
間路を走行中であると推定し、出力値ＮＮRD4 が「１」
と見なされ且つその他の出力値が「０」と見なされる場
合に車両が高速路（ハイウェイ）を走行中であると推定
するように、上記道路環境推定用ニューラルネットワー
クＮＮRDの結合係数ＷXijおよび結合係数ＷYjk が決定
される。 【００５１】たとえば、各道路環境についてそれぞれ複
数の様々な運転が実施され、そのときの運転指向を教師
信号とし、教師信号と各種センサ信号を前処理したｎ個
の指標（入力信号）とが上記道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDに入力させられ、その際の上記教師
信号の値は、渋滞路を含む市街地路の場合に「１、０、
０、０」、郊外路の場合に「０、１、０、０」、山間路
の場合に「０、０、１、０」、高速路の場合に「０、
０、０、１」とされるのである。 【００５２】なお、上記四つの出力値ＮＮRD1 ないしＮ
ＮRD4 の値は、それぞれ「０．７以上」である場合に
「１」と見なされ、「０．３以下」である場合に「０」
と見なされる。また、「０．３より大且つ０．７未満」
である場合は不定と見なされる。したがって、たとえ
ば、出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 の組が、「０．２、
０．７５、０．１５、０．２」である場合は「０、１、
０、０」と見なされて郊外路と推定されるが、「０．
２、０．６５、０．１５、０．２」である場合は出力値
ＮＮRD2 の値が不定であるので、道路環境の推定結果も
不定とされる。 【００５３】以下、図７に示した前記前処理手段１０２
の運転操作毎の入力算出手段１１０および所定時間毎の
入力算出手段１１２、前記運転指向推定手段１０４およ
び道路環境推定手段１０５、前記車両制御手段１０６の
電子スロットル弁制御手段１１８、変速制御手段１２
０、操舵制御手段１２２およびサスペンション制御手段
１２４の各手段に対応する前記電子制御装置４２の処理
内容について説明する。 【００５４】まず、上記前処理手段１０２の運転操作毎
の入力算出手段１１０に対応する信号処理の作動例につ
いて説明する。図１３ないし図１８は、上記電子制御装
置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０によっ
てＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイグニッ
ションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ独立に
実行されるルーチンの一例を示すフローチャートであ
る。 【００５５】図１３は、前記発進時出力操作量算出手段
１１０ａに対応するものであって、車両発進時のスロッ
トル弁開度ＴＡSTを算出する発進時出力操作量算出処理
ルーチンを示している。図１４は、前記加速操作時出力
操作量最大変化率算出手段１１０ｂに対応するものであ
って、加速操作時すなわちアクセルペダル５８操作時の
スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX を算出する加速操
作時出力操作量最大変化率算出処理ルーチンを示してい
る。図１５は、前記制動時最大減速度算出手段１１０ｃ
に対応するものであって、前記制動操作時の最大減速度
ＧNMAXを算出する制動時最大減速度算出処理ルーチンを
示している。図１６は、前記惰行走行時間算出手段１１
０ｄに対応するものであって、惰行走行時間ＴCOAST を
算出する惰行走行時間算出処理ルーチンを示している。
図１７は、前記車速一定走行時間算出手段１１０ｅに対
応するものであって、車速一定走行時間ＴVCONSTを算出
する車速一定走行時間算出処理ルーチンを示している。
図１８は、前記最大車速算出手段１１０ｆに対応するも
のであって、たとえば図示しないイグニッションスイッ
チがＯＮとされてからの車速Ｖの最大値である最大車速
ＶMAX を算出する最大車速算出処理ルーチンを示してい
る。 【００５６】図１３に示す上記発進時出力操作量算出処
理ルーチンにおいては、ステップＳＡ１（以下、ステッ
プを省略する）では、停車フラグＸV0の値が停車中でな
いことを示す「０」に初期設定され、停車時間の長さを
示す停車時間タイマＴC1の値が「０」に初期設定され
る。続くＳＡ２では、車両が停止中であるか否かすなわ
ち車側Ｖが「０」であるか否かが判断される。前記図示
しないイグニッションスイッチがＯＮにされた当初は車
両が停止中であり、このＳＡ２の判断が肯定されるの
で、ＳＡ３において停車時間タイマＴV0の内容に「１」
が加算された後、ＳＡ４において停車時間タイマＴV0の
内容が予め設定された判断基準値ＴV01 以上となったか
否かが判断される。この判断基準値ＴV01 は、車両が確
実に停車したか否かを判断するためのものであり、０．
２秒程度の値に設定される。上記ＳＡ４の判断が否定さ
れた場合はＳＡ２からの処理が繰り返し実行されるが、
肯定された場合にはＳＡ５において停車フラグＸV0の内
容が車両が停車中であることを示す「１」に設定された
後、ＳＡ２からの処理が繰り返し実行される。なお、上
記図示しないイグニッションスイッチがＯＮにされた直
後は、車両は０．２秒以上停車していることが普通であ
り、当初はＳＡ４の判断は肯定されてＳＡ５の処理が実
行される。 【００５７】車両が走行した場合には、上記ＳＡ２の判
断が否定されるので、ＳＡ６において停車フラグＸV0の
内容が車両が確実に停止したことを示す「１」であるか
否かが判断される。発進当初はその停車フラグＸV0の内
容が「１」であることから上記ＳＡ６の判断が肯定され
るので、ＳＡ７において車速Ｖが予め設定された設定車
速Ｖ1 以上となったか否かが判断される。この設定車速
Ｖ1 は車両発進時を判定するためのものであり、たとえ
ば１０km/h程度の値に設定される。発進時の車速Ｖが設
定車速Ｖ1 に到達しないうちはＳＡ７の判断が否定され
てＳＡ２からの処理が繰り返し実行されるが、発進時の
車速Ｖが設定車速Ｖ1 以上となると、ＳＡ７の判断が肯
定され、続くＳＡ８においてそのときのスロットル弁開
度ＴＡが発進時のスロットル弁開度ＴＡSTとして記憶さ
れた後、ＳＡ１からの処理が繰り返し実行される。 【００５８】図１４に示す前記加速操作時出力操作量最
大変化率算出処理ルーチンにおいては、ＳＢ１では、加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX の内容
が「０」に初期設定される。続くＳＢ２では、スロット
ル弁開度変化率（たとえば数十ミリ秒程度の所定周期で
読みこまれるスロットル弁開度ＴＡの差分）Ａ
CCTA（％）が予め設定された判断基準値ＫACTAMXを越え
たか否かが判断される。この判断基準値ＫACTAMXは、緩
やかなアクセルペダル５８の踏み込みを除去するために
予め設定された値であり、たとえば６％程度に設定され
る。上記ＳＢ２の判断が否定された場合はＳＢ２の判断
が繰り返し実行される。しかし、上記ＳＢ２の判断が肯
定された場合には、ＳＢ３において、上記ＳＢ２の判断
が肯定された後のスロットル弁開度変化率ＡCCTAの極大
値であるスロットル弁開度変化率極大値Ａ CCTApeakが取
得される。 【００５９】続くＳＢ４においては、上記ＳＢ３でスロ
ットル弁開度変化率極大値ＡCCTApe akが取得されてから
所定時間ＴWAITたとえば０．３秒程度一時停止された
後、ＳＢ５において、スロットル弁開度変化率ＡCCTAが
加速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX とし
て更新される。その後に、ＳＢ２からの処理が繰り返し
実行される。なお、上記ＳＢ３およびＳＢ４の処理は、
たとえば運転者の意思に反してアクセルペダル５８が操
作された場合等において急激に変動したスロットル弁開
度変化率ＡCCTAの最大値として加速操作時のスロットル
弁開度最大変化率ＡCCMAX として取得しないようにする
ために、上記スロットル弁開度変化率極大値ＡCCTApeak
が取得されてから所定時間ＴWAIT（たとえば０．３秒）
だけ経過した後のスロットル弁開度変化率ＡCCTAを加速
操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として取
得するための処理である。 【００６０】図１５に示す前記制動時最大減速度算出処
理ルーチンにおいては、ＳＣ１では、制動時における車
両の前後加速度Ｇの負の最大絶対値である前記制動操作
時の最大減速度ＧNMAXの内容が「０」に初期設定され
る。続くＳＣ２では、ブレーキ操作信号ＳBKがブレーキ
ペダル５８が操作されていることを表す「１」であるか
否かが判断される。このＳＣ２の判断が肯定された場合
には、ＳＣ３において車両の前後加速度Ｇが予め設定さ
れた設定値Ｇthよりも小さいか否かが判断される。上記
設定値Ｇthは、その絶対値が制動操作時の最大減速度Ｇ
NMAXとして算出される上限値であって、たとえば−０．
２５Ｇ程度の値が用いられる。このＳＣ３の判断が肯定
された場合は、ＳＣ４において車両の前後加速度Ｇの絶
対値が制動操作時の最大減速度ＧNMAXよりも大きいか否
かが判断される。このＳＣ４の判断が肯定された場合
は、ＳＣ５において今回のサイクルで算出された車両の
前後加速度Ｇの絶対値が制動操作時の最大減速度ＧNMAX
として更新された後、ＳＣ２からの処理が繰り返し実行
される。 【００６１】図１６に示す前記惰行走行時間算出処理ル
ーチンにおいては、ＳＤ１では、惰行走行時間の長さを
示す惰行走行タイマＴCOの値が「０」に初期設定され、
惰行走行時間の計測時刻ＴCO1 の値が予め設定された計
測時刻ＴCO1init に初期設定される。この計測時刻Ｔ
CO1init は、たとえば１秒に相当する値とされている。
続くＳＤ２では、たとえばスロットル弁開度ＴＡが零で
あるときに車速Ｖが正の値を示すことなどに基づいて惰
行走行中であるか否かが判断される。このＳＤ２の判断
が否定された場合は、加速走行あるいは減速走行など惰
行走行でない状態であるので、ＳＤ１からの処理か繰り
返し実行される。 【００６２】上記ＳＤ２の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｄ３において、上記惰行走行タイマＴCOの内容に「１」
が加算された後、ＳＤ４において惰行走行タイマＴCOの
内容が上記計測時刻ＴCO1 以上となったか否かが判断さ
れる。このＳＤ４の判断が否定された場合は、ＳＤ２か
らの処理が繰り返し実行されるが、肯定された場合に
は、ＳＤ５において今回のサイクルの惰行時間タイマＴ
COの値が惰行走行時間Ｔ COAST として更新され、上記計
測時刻ＴCO1 の内容に上記計測時刻ＴCO1init の内容が
加えられた後、ＳＤ２からの処理が繰り返し実行され
る。つまり、惰行走行が継続している期間中において、
ＳＤ４の判断が１秒毎に肯定されるので、惰行走行時間
ＴCOAST は１秒毎に更新されることになる。 【００６３】図１７に示す前記車速一定走行時間算出処
理ルーチンにおいては、ＳＥ１では、車速一定走行時間
の長さを示す車速一定走行タイマＴA0の値が「０」に初
期設定され、車速一定走行時間の計測時刻ＴA01 の値が
予め設定された計測時刻ＴA0 1init に初期設定される。
この計測時刻ＴA01init は、たとえば１秒に相当する値
とされている。続くＳＤ２では、たとえばスロットル弁
開度ＴＡが３５％以下であり且つ車速Ｖの変化率すなわ
ち前後加速度Ｇが０．１Ｇ以下であるか否か等に基づい
て車速一定走行中であるか否かが判断される。このＳＥ
２の判断が否定された場合は、加速走行や減速走行等、
車速一定走行でない状態であるので、ＳＥ１からの処理
か繰り返し実行される。 【００６４】上記ＳＥ２の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｅ３において、上記車速一定走行タイマＴA0の内容に
「１」が加算された後、ＳＥ４において車速一定走行タ
イマＴ A0の内容が上記計測時刻ＴA01 以上となったか否
かが判断される。このＳＥ４の判断が否定された場合
は、ＳＥ２からの処理が繰り返し実行されるが、肯定さ
れた場合には、ＳＥ５において今回のサイクルの惰行時
間タイマＴA0の値が車速一定走行時間ＴVCONSTとして更
新され、上記計測時刻ＴA01 の内容に上記計測時刻Ｔ
A01init の内容が加えられた後、ＳＥ２からの処理が繰
り返し実行される。つまり、車速一定走行が継続してい
る期間中において、ＳＥ４の判断が１秒毎に肯定される
ので、車速一定走行時間ＴVCONSTは１秒毎に更新される
ことになる。 【００６５】図１８に示す前記最大車速算出処理ルーチ
ンにおいては、ＳＦ１では、最大車速ＶMAX の値が
「０」に初期設定された後、ＳＦ２において車速Ｖが最
大車速Ｖ MAX よりも大きいか否かが判断される。このＳ
Ｆ２の判断が否定された場合には、ＳＦ２からの処理が
繰り返し実行されるが、肯定された場合には、ＳＦ３に
おいて今回のサイクルの車速Ｖの値が最大車速ＶMAX と
して更新された後、ＳＦ２からの処理が繰り返し実行さ
れる。 【００６６】以上に説明したように、運転指向と密接に
関連した車両発進時のスロットル弁開度ＴＡST、加速操
作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX 、制動操作
時の最大減速度ＧNMAX、惰行走行時間ＴCOAST 、車速一
定走行時間ＴVCONSTおよび最大車速ＶMAX が、前記運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV へ入力され
るために、運転指向の推定結果の信頼性が一層高められ
る。 【００６７】次に、前記前処理手段１０２の所定時間毎
の入力算出手段１１２に対応する信号処理の作動例につ
いて説明する。図１９および図２０は、上記電子制御装
置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０によっ
てＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイグニッ
ションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ独立に
実行されるルーチンの一例を示すフローチャートであ
る。 【００６８】図１９および図２０は、前記スロットル弁
開度統計値ＴＡ* 、前記車速統計値Ｖ* 、前記ヨーレー
ト統計値γ* 、前記車両勾配統計値θM * 、前記エンジ
ン回転数統計値ＮE * および前記車両の前後加速度統計
値Ｇ* を算出する、所定時間毎の入力算出処理１ルーチ
ンおよび所定時間毎の入力算出処理２ルーチンの内容を
示すフローチャートである。なお、上記各統計値を算出
する元となる前記スロットル弁開度ＴＡ、前記車速Ｖ等
のそれぞれに対する処理内容は同じであるため、図１９
および図２０のフローチャートは、それらスロットル弁
開度ＴＡ、車速Ｖ等を代表する代表変数αに対する処理
として示されている。実際には、この代表変数αの代わ
りに、上記スロットル弁開度ＴＡ、上記車速Ｖ等の値が
それぞれ置き換えられて図１９および図２０の処理が実
行されることになる。 【００６９】図１９に示す上記所定時間毎の入力算出処
理１ルーチンにおいては、ＳＧ１では、経過時間を示す
経過時間タイマＴSAの値が「０」に初期設定された後、
ＳＧ２でその経過時間タイマＴSAの内容に「１」が加算
される。続くＳＧ３では、上記経過時間タイマＴSAの値
が予め設定された所定時間ＴSA1 以上であるか否かが判
断される。この所定時間ＴSA1 は、たとえば１０ミリ秒
に相当する値とされる。このＳＧ３の判断が否定された
場合は、未だ所定時間に達していないのでＳＧ２からの
処理か繰り返し実行される。所定の時間が経過して、上
記ＳＧ３の判断が肯定された場は、ＳＧ４において、代
表変数αが暫定代表変数最大値αMAXtmpより大きいか否
かが判断される。このＳＧ４の判断が肯定された場合
は、ＳＧ５において暫定代表変数最大値αMAXtmpの内容
が、今回のサイクルの代表変数αとして更新される。 【００７０】上記ＳＧ４の判断が否定された場合または
上記ＳＧ５の処理が完了した後、ＳＧ６において代表変
数αが暫定代表変数最小値αMINtmpより小さいか否かが
判断される。このＳＧ６の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｇ７において暫定代表変数最小値αMINtmpの内容が、今
回のサイクルの代表変数αとして更新される。上記ＳＧ
６の判断が否定された場合または上記ＳＧ７の処理が完
了した後、ＳＧ８において、暫定代表変数合計値α
SUMtmp に今回のサイクルの代表変数αの値が加算さ
れ、続くＳＧ９において、暫定代表変数２乗合計値α2
SUMtmpに今回のサイクルの代表変数αの２乗が加算され
る。そして、ＳＧ９において、本ルーチンの繰り返し実
行回数を示す指標ｉｄｘがインクリメントされた後、Ｓ
Ｇ１からの処理が繰り返し実行される。つまり、本所定
時間毎の入力算出処理１ルーチンは、所定時間ＴSA1 に
設定された時間間隔（たとえば１０ミリ秒）毎に、上記
暫定代表変数最大値αMAXtmp、暫定代表変数最小値α
MINtmp、暫定代表変数合計値αSUMt mp、暫定代表変数２
乗合計値α2 SUMtmpおよび指標ｉｄｘの内容をそれぞれ
更新する処理である。 【００７１】図２０に示す前記所定時間毎の入力算出処
理２ルーチンにおいては、ＳＨ１では、経過時間を示す
経過時間タイマＴSBの値が「０」に初期設定された後、
ＳＨ２でその経過時間タイマＴSBの内容に「１」が加算
される。続くＳＨ３では、上記経過時間タイマＴSBの値
が予め設定された所定時間ＴSB1 以上であるか否かが判
断される。この所定時間ＴSB1 は、たとえば１秒に相当
する値とされる。このＳＨ３の判断が否定された場合
は、未だ所定時間に達していないのでＳＨ２からの処理
か繰り返し実行される。 【００７２】上記ＳＨ３の判断が肯定された場合は、続
くＳＨ４において、代表変数最大値αMAX および代表変
数最小値αMIN の内容に、図１９に示した所定時間毎の
入力算出処理１ルーチンにおいて算出された暫定代表変
数最大値αMAXtmpおよび暫定代表変数最小値αMINtmpの
値が設定される。次に、ＳＨ５において、代表変数平均
値αMEANの内容に、上記所定時間毎の入力算出処理１ル
ーチンにおいて算出された暫定代表変数合計値αSUMtmp
の値を前記指標ｉｄｘの値で除した値が設定される。続
くＳＨ６においては、代表変数分散値αVAR の内容に、
上記所定時間毎の入力算出処理１ルーチンにおいて算出
された暫定代表変数２乗合計値α2 SUMt mpの値とよく知
られた次式とに基づいて算出された値が設定される。 αVAR ←α2 SUMtmp／ｉｄｘ−（αMEAN）2 ・・・（１） 【００７３】続いて、ＳＨ７において、上記暫定代表変
数最大値αMAXtmpおよび暫定代表変数最小値αMINtmpの
内容が、それぞれ対応する代表変数αの取り得る最大値
αma x および最小値αmin として初期設定されるととも
に、上記暫定代表変数合計値αSUMtmp、暫定代表変数２
乗合計値α2 SUMtmpおよび指標ｉｄｘの内容に初期値
「０」が設定された後、ＳＨ１からの処理が繰り返し実
行される。つまり、本所定時間毎の入力算出処理２ルー
チンは、所定時間ＴSB1 に設定された時間間隔（たとえ
ば１秒）毎に、上記代表変数最大値αMAX 、代表変数最
小値αMIN 、代表変数平均値αMEANおよび代表変数分散
値αVAR の内容をそれぞれ更新する処理である。 【００７４】次に、前記運転指向推定手段１０４および
前記道路環境推定手段１０５に対応する信号処理の作動
例について説明する。図２１および図２２は、上記電子
制御装置４２のＲＯＭ６４に予め記憶され、ＣＰＵ６０
によってＲＡＭ６２等を使用しつつ図示しない車両のイ
グニッションスイッチがＯＮにされた直後からそれぞれ
独立に実行されるルーチンの一例を示すフローチャート
である。 【００７５】図２１は、前記運転指向推定手段１０４に
対応するものであって、前記運転指向推定用ニューラル
ネットワークＮＮDRV を用いた運転指向の推定を開始さ
せる運転指向推定開始処理ルーチンを示している。図２
２は、前記道路環境推定手段１０５に対応するものであ
って、前記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ
RDを用いた道路環境の推定を開始させる道路環境推定開
始処理ルーチンを示している。 【００７６】図２１に示す上記運転指向推定開始処理ル
ーチンにおいて、ＳＩ１では、経過時間を示す経過時間
タイマＴDRV の値が「０」に初期設定された後、ＳＩ２
において、経過時間タイマＴDRV の内容に「１」が加算
された後、ＳＩ３において、上記経過時間タイマＴDRV
の値が予め設定された所定時間ＴDRV1以上であるか否か
が判断される。この所定時間ＴDRV1は、たとえば３秒に
相当する値とされる。このＳＩ３の判断が否定された場
合は、未だ所定時間に達していないのでＳＩ２からの処
理か繰り返し実行されるが、肯定された場合は、ＳＩ４
において図１３ないし図１８に示した運転操作毎の入力
算出手段１１０の各処理に基づいて算出された入力算出
結果が上記運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮ
DRV の入力としてフェッチされた後、ＳＩ５において運
転指向の推定が開始される。 【００７７】続くＳＩ６においては、図１４および図１
５にそれぞれ示した、前記加速操作時出力操作量最大変
化率算出処理ルーチンおよび前記制動時最大減速度算出
処理ルーチンを一旦停止させた後に再度起動させる再起
処理が実行される。このＳＩ６の再起処理によって、運
転操作毎の入力である加速操作時のスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMAX と制動操作時の最大減速度ＧNMAXとの
値が、それぞれ図１４のＳＢ１および図１５のＳＣ１に
おいて一旦「０」に初期設定されるので、上記ＳＩ５に
おいてフェッチされる加速操作時のスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMA X および制動操作時の最大減速度ＧNMAX
の値が、上記ＳＩ３の判断が肯定される毎に区切られる
区間内のスロットル弁開度ＴＡの最大変化率および前後
加速度Ｇの負の最大値として取得される。なお、上記Ｓ
Ｉ６の処理内容は、単に上記加速操作時のスロットル弁
開度最大変化率ＡCCMAX および制動操作時の最大減速度
Ｇ NMAXの内容に「０」を設定する処理としてもよい。こ
のように、本運転指向推定開始処理ルーチンは、所定時
間ＴDRV1に設定された値に相当する時間間隔（たとえば
３秒）毎に、運転指向の推定を行わせる処理である。 【００７８】図２２に示す前記道路環境推定開始処理ル
ーチンにおいて、ＳＪ１では、上記加速操作時のスロッ
トル弁開度最大変化率ＡCCMAX の暫定値である暫定スロ
ットル弁開度最大変化率ＡCCMAXtmpと経過時間を示す経
過時間タイマＴRDとの値が「０」に初期設定された後、
ＳＪ２において上記加速操作時のスロットル弁開度最大
変化率ＡCCMAX の値が上記暫定スロットル弁開度最大変
化率ＡCCMAXtmpより大きいか否かが判断される。このＳ
Ｊ２の判断が肯定された場合は、ＳＪ３において上記暫
定スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAXtmpが上記加速操
作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として更新
される。上記暫定スロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAXtmpは、前記運転指向推定開始処理ルーチンのＳＩ
６においてたとえば３秒毎に「０」に初期設定される上
記加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX の、本道路環境推定開始処理ルーチンの繰り返し
実行時間（たとえば１０秒）毎の最大値を記憶させるた
めに導入された変数である。上記ＳＪ２の判断が否定さ
れた場合は、上記ＳＪ３の処理は実行されない。続くＳ
Ｊ４においては、経過時間タイマＴRDの内容に「１」が
加算された後、ＳＪ５の処理が実行される。ＳＪ５にお
いて、上記経過時間タイマＴRDの値が予め設定された所
定時間ＴRD1 以上であるか否かが判断される。この所定
時間ＴRD1 は、たとえば１０秒に相当する値とされる。 【００７９】上記ＳＪ５の判断が否定された場合は、未
だ所定時間に達していないため、ＳＪ２からの処理か繰
り返し実行されるが、肯定された場合は、ＳＪ６におい
て図１５、図１９および図２０に示した各処理に基づい
て算出された入力算出結果すなわち制動操作時の最大減
速度ＧNMAX、スロットル弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計
値Ｖ* 、ヨーレート統計値γ* 、車両勾配統計値
θM * 、エンジン回転数統計値ＮE * および前後加速度
統計値Ｇ* の値と、上記暫定スロットル弁開度最大変化
率ＡCCMAXtmpの値とが、上記道路環境推定用ニューラル
ネットワークＮＮRDの入力層の神経細胞要素Ｘi への入
力としてそれぞれフェッチされた後、ＳＪ７において道
路環境の推定が開始される。つまり、本道路環境推定開
始処理ルーチンは、所定時間ＴRD1 に設定された時間間
隔（たとえば１０秒）毎に、道路環境の推定を行わせる
処理である。 【００８０】次に、前記車両制御手段１０６に対応する
信号処理の作動例について説明する。図２３ないし図２
６は、上記電子制御装置４２のＲＯＭ６４に予め記憶さ
れ、ＣＰＵ６０によってＲＡＭ６２等を使用しつつ図示
しない車両のイグニッションスイッチがＯＮにされた直
後からそれぞれ独立に実行されるルーチンの一例を示す
フローチャートである。 【００８１】図２３は、前記電子スロットル弁制御手段
１１８に対応するものであって、道路環境の推定結果と
アクセルペダル踏込角度θACC とに基づいて前記スロッ
トル弁６８のスロットル弁開度ＴＡを制御する電子スロ
ットル弁制御処理ルーチンを示している。図２４は、前
記変速制御手段１２０に対応するものであって、運転指
向および道路環境の推定結果に基づいて前記自動変速機
１４の制御内容を変更する変速制御処理ルーチンを示し
ている。図２５は、前記操舵制御手段１２２に対応する
ものであって、道路環境の推定結果に基づいて前記作動
液供給ポンプ９２の吐出圧を変更する操舵制御処理ルー
チンを示している。図２６は、前記サスペンション制御
手段１２４に対応するものであって、道路環境の推定結
果に基づいて前記減衰力制御弁９４を切換制御するサス
ペンション制御処理ルーチンを示している。 【００８２】上記図２３に示す電子スロットル弁制御処
理ルーチンにおいて、ＳＫ１では、前記道路環境推定手
段１０５による道路環境の推定結果が、車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であることを示す結果であるか否
かが判断される。このＳＫ１の判断が肯定された場合
は、ＳＫ２において、図６に示した二つのスロットル開
度線のうち、同じアクセルペダル踏込角度θACC の値に
対して通常スロットル開度線よりも小さいスロットル弁
開度ＴＡを示す市街地路用スロットル開度線が選択され
る。上記ＳＫ１の判断が否定された場合は、ＳＫ３にお
いて、図６に示した通常スロットル開度線が選択され
る。 【００８３】前記図２４に示す変速制御処理ルーチンに
おいて、ＳＬ１では、前記運転指向推定手段１０４によ
る運転指向の推定結果が判断される。ＳＬ１の判断結果
が、加速指向であると判断された場合は、ＳＬ２におい
て、図３に示した加速指向の変速線図が選択される。Ｓ
Ｌ１の判断結果が、中間指向であると判断された場合
は、ＳＬ３において、図４に示した中間指向の変速線図
が選択される。また、ＳＬ１の判断結果が、燃費指向で
あると判断された場合は、ＳＬ４において、図５に示し
た燃費指向の変速線図が選択される。図３ないし図５の
変速線図のいずれかが選択された後、ＳＬ５において、
道路環境の推定結果が判断される。 【００８４】上記ＳＬ５の判断結果が、道路環境が車両
が渋滞路を含む市街地路を走行中であることを示す場合
は、ＳＬ６において、車両発進時のギヤ段を最低速ギヤ
段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変更処理が実行さ
れる。本実施例においては、最低速ギヤ段より上段のギ
ヤ段として第２段が選択されるものとする。つまり、車
両は２速発進させられるようになる。ＳＬ５の判断結果
が、道路環境が車両が山間路を走行中であることを示す
場合は、ＳＬ７において、山間路以外を走行中であると
推定された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に
移動させるシフトアップ線移動処理が実行される。ＳＬ
５の判断結果が、道路環境が車両が高速路を走行中であ
ることを示す場合は、ＳＬ８において、高速路以外を走
行中であると推定された場合に比較してダウンシフト線
を高車速側に移動させるダウンシフト線移動処理が実行
される。 【００８５】上記ＳＬ６ないしＳＬ８の各処理は、前回
の本変速制御処理ルーチンのサイクルで他の処理が実行
された場合は、その前回の処理内容を解除した後に実行
される。また、ＳＬ５の判断結果が、道路環境が車両が
郊外路を走行中であることを示す場合、または道路環境
の推定結果が不定である場合、ＳＬ９において、前回の
本変速制御処理ルーチンのサイクルで上記ＳＬ６ないし
ＳＬ８のいずれかの処理が実行された場合は、そのいず
れかの処理内容が解除される。上記ＳＬ６ないしＳＬ９
のいずれかの処理が実行された後、ＳＬ１からの処理が
繰り返し実行される。 【００８６】前記図２５に示す操舵制御処理ルーチンに
おいて、ＳＭ１では、前記道路環境推定手段１０５によ
る道路環境の推定結果が、車両が高速路を走行中である
ことを示すものであるか否かが判断される。このＳＭ１
の判断が肯定された場合は、ＳＭ２において、予め前記
ＲＯＭ６４に記憶された操舵力パターンから、通常状態
における操舵力パターンよりも操舵力が抑制された操舵
力パターンが選択される。上記ＳＭ１の判断が否定され
た場合は、ＳＭ３において、通常の操舵力パターンが選
択される。 【００８７】前記図２６に示すサスペンション制御処理
ルーチンにおいて、ＳＮ１では、前記道路環境推定手段
１０５による道路環境の推定結果が、車両が山間路或い
は高速路を走行中であることを示すものであるか否かが
判断される。このＳＮ１の判断が肯定された場合は、Ｓ
Ｎ２において、予め前記ＲＯＭ６４に記憶された減衰力
パターンから、通常状態における減衰力よりも減衰力が
増加させられた減衰力が選択される。上記ＳＮ１の判断
が否定された場合は、ＳＮ３において、通常の操舵力パ
ターンが選択される。 【００８８】次に、上記のように構成された道路環境推
定手段１０５による道路環境の推定結果の一例を具体的
に説明する。 【００８９】まず、前記道路環境推定手段１０５の道路
環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDへ入力される
もののうち、前記加速操作時のスロットル弁開度最大変
化率ＡCCMAX が道路環境の推定に効果的に寄与する場合
について説明する。 【００９０】図２７は、山間路を加速指向で走行した場
合の走行データの一部を示すグラフである。図２８は、
図２７に示した走行データに基づいて、従来より行われ
ている所定時間毎の入力値のみを入力として構成したニ
ューラルネットワーク道路環境推定系による道路環境の
推定結果（たとえば１０秒毎の時間応答）であって、そ
れぞれ渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間路、高速路
に対応する前記四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の出
力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 を○で示したグラフであ
る。上記ニューラルネットワーク道路環境推定系は、図
１２に示した本実施例の道路環境推定手段１０５の入力
のうち、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX と制動操作時の最大減速度ＧNMANとを省略したも
のに相当する。図２９は、図２７に示した走行データに
基づいて、図１２に示した本実施例の道路環境推定手段
１０５の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果を示すグラフである。なお、図２７ない
し図２９において経過時間を示す横軸は、図２２に示し
た前記道路環境推定開始処理ルーチンによって１０秒毎
に開始させられる道路環境推定処理の推定結果と、上記
従来のニューラルネットワーク道路環境推定系による推
定結果とが、１０秒の倍数の時間で得られるように原点
が調整されている。 【００９１】図２８および図２９を比較すると、図２８
の上記従来のニューラルネットワーク道路環境推定系に
よる４０秒時点における推定結果が不定となり、正しい
推定結果が得られていないのに対して、図２９の本実施
例の上記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果では、正しく山間路を示す推定結果が得
られている。図２７の走行データのスロットル弁開度変
化率ＡCCTAに着目すると、３０秒時点より少し手前およ
び４０秒時点過ぎにおいてスロットル弁開度変化率Ａ
CCTAが大きく増加しており、アクセルペダル５８が大き
く踏み込まれていることがわかる。図１４に示した加速
操作時出力操作量最大変化率算出処理ルーチンは、３０
秒時点より少し手前および４０秒時点過ぎの大きく増加
したスロットル弁開度変化率ＡCCTAの値を、それぞれ３
０秒時点から４０秒時点までの区間および４０秒時点か
ら５０秒時点までの区間の加速操作時のスロットル弁開
度最大変化率ＡCCMAX として算出する。３０秒時点より
少し手前の大きく増加しているスロットル弁開度変化率
ＡCCTAの値が２０秒時点から３０秒時点までの区間の加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX として
算出されていないのは、図１４のＳＢ４における所定時
間ＴWAITだけ一時停止する処理等のために加速操作時の
スロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX の算出が若干遅れ
るためである。 【００９２】上記３０秒時点より少し手前の大きく増加
しているスロットル弁開度変化率Ａ CCTAの値として算出
された加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX は、４０秒時点における道路環境の推定に用いら
れることになる。その結果、図２９に示した本実施例の
道路環境推定手段１０５の道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDによる道路環境の推定結果が、４０秒
時点においても正しい推定結果になっていると考えられ
る。つまり、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率
ＡCCMAX を道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ
RDの入力として使用したことが、運転者の運転指向のば
らつきすなわちこの場合においてはアクセルペダル５８
の急操作に影響されることなく、正しい推定結果を得る
ために寄与しているのである。なお、３０秒時点から４
０秒時点までの区間における前後加速度Ｇの値は、ブレ
ーキペダル６８の操作が行われていないために大きな減
少を示していないので、制動操作時の最大減速度ＧNMAN
は、４０秒時点における道路環境の推定には寄与してい
ない。つまり、制動操作時の最大減速度ＧNMANを入力と
して使用しなくとも正しい推定結果が得られることにな
る。 【００９３】次に、前記道路環境推定手段１０５の道路
環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDへ入力される
もののうち、上記制動操作時の最大減速度ＧNMANが道路
環境の推定に効果的に寄与する場合について説明する。 【００９４】図３０は、郊外路を燃費指向で走行した場
合の走行データの一部を示すグラフである。図３１は、
図３０に示した走行データに基づいて、前記従来のニュ
ーラルネットワーク道路環境推定系による道路環境の推
定結果（１０秒毎の時間応答）であって、それぞれ渋滞
路を含む市街地路、郊外路、山間路、高速路に対応する
前記四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の出力値ＮＮ
RD1 ないしＮＮRD4 を○で示したグラフである。図３２
は、図３０に示した走行データに基づいて、図１２に示
した本実施例の道路環境推定手段１０５の道路環境推定
用ニューラルネットワークＮＮRDによって実行された推
定結果を示すグラフである。 【００９５】図３１および図３２を比較すると、図３１
の上記従来のニューラルネットワーク道路環境推定系に
よる１０秒時点における推定結果が不定となり、正しい
推定結果が得られていないのに対して、図３２の本実施
例の上記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRD
による推定結果では、正しく郊外路を示す結果が得られ
ている。図３０の走行データの前後加速度Ｇに着目する
と、２．５秒時点付近においてブレーキ操作信号ＳBKが
ＯＮにされ且つ前後加速度Ｇが減少を開始しており、ブ
レーキペダル８２が踏み込まれたことがわかる。その
後、前後加速度Ｇの値は減少を続け、前記設定値Ｇ
th（たとえば、−０．２５）よりも小さくなり、７秒時
点付近において極小値となっている。図１５に示した制
動時最大減速度算出処理ルーチンは、上記７秒時点付近
の前後加速度Ｇを０秒時点から１０秒時点までの区間に
おける制動操作時の最大減速度ＧNMANとして算出する。 【００９６】上記制動操作時の最大減速度ＧNMANは、１
０秒時点における道路環境の推定に用いられることにな
る。その結果、図３２に示した本実施例の道路環境推定
手段１０５の道路環境推定用ニューラルネットワークＮ
ＮRDによる道路環境の推定結果が、１０秒時点において
も正しい推定結果になっていると考えられる。つまり、
制動操作時の最大減速度ＧNMANを道路環境推定用ニュー
ラルネットワークＮＮ RDの入力として使用したことが、
運転者の運転指向のばらつきすなわちこの場合において
はブレーキペダル６８の急操作に影響されることなく正
しい推定結果を得るために寄与している。なお、０秒時
点から１０秒時点までの区間におけるスロットル弁開度
変化率ＡCCTAの値は大きな増加を示していないので、加
速操作時のスロットル弁開度最大変化率ＡCCMAX は、１
０秒時点における道路環境の推定には寄与していない。
つまり、加速操作時のスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMA X を入力として使用しなくとも正しい推定結果が得
られることになる。 【００９７】このように、本実施例の道路環境推定手段
１０５は、前記加速操作時のスロットル弁開度最大変化
率ＡCCMAX および前記制動操作時の最大減速度ＧNMANの
少なくとも一方と、前記所定時間毎の入力算出手段１１
２により算出された前記車両状態量の統計値とを含む情
報を入力とし、車両の道路環境の推定結果を出力する前
記道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDを含ん
でいるので、所定時間毎の入力算出手段１１２により算
出された前記車両状態量の統計値のみを入力とする前記
従来のニューラルネットワーク道路環境推定系による推
定に比較して推定精度が向上する利点がある。 【００９８】次に、本発明の他の実施例を説明する。な
お、以下の説明において、前述の実施例と共通する部分
には同じ符号を付して説明を省略する。 【００９９】図３３は、本実施例の電子制御装置の機能
ブロック線図であり、図７に示した前述の実施例の前記
電子制御装置４２の機能ブロック線図に相当する図であ
る。本実施例の電子制御装置は、前述の実施例の前記電
子制御装置４２の図７の運転指向推定手段１０４および
道路環境推定手段１０５を、図３３の運転指向推定手段
１５０および道路環境推定手段１５２に置き換えたもの
である。したがって、本実施例では、上記道路環境推定
手段１５２が環境状態推定手段として機能する。 【０１００】上記運転指向推定手段１５０は、図３４に
詳しく示すように運転指向推定用ニューラルネットワー
クＮＮDRV を備え、上記道路環境推定手段１５２は、図
３５に詳しく示すように道路環境推定用ニューラルネッ
トワークＮＮRDを備えている。 【０１０１】図３４に示した本実施例の運転指向推定用
ニューラルネットワークＮＮDRV の出力層の数ｔは１で
あり、前述の実施例の図１１に示したものと同様に、運
転指向の推定結果はその一つの神経細胞要素Ｚ1 の出力
値ＮＮDRVOUTに基づいて決定される。ただし、本実施例
の運転指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV の入
力層の神経細胞要素Ｘi には、図９に示した運転操作毎
の入力算出手段１１０により算出された各値に加えて、
図１０に示した前記所定時間毎の入力算出手段１１２の
うち、前記スロットル弁開度統計値算出手段１１２ａ、
前記車速統計値算出手段１１２ｂ、前記エンジン回転数
統計値算出手段１１２ｅおよび前記前後加速度統計値算
出手段１１２ｆによりそれぞれ算出される、スロットル
弁開度統計値ＴＡ* 、車速統計値Ｖ* 、エンジン回転数
統計値ＮE * および前後加速度統計値Ｇ* も入力され
る。本実施例の運転指向推定用ニューラルネットワーク
ＮＮ DRV の学習は、図１１に示した前述の実施例の運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV と同様に実
行される。 【０１０２】図３５に示した本実施例の前記道路環境推
定用ニューラルネットワークＮＮRDの出力層の数ｔは４
であり、図１２に示した前述の実施例の道路環境推定用
ニューラルネットワークＮＮRDと同様に、道路環境の推
定結果は、それら四つの神経細胞要素Ｚ1 ないしＺ4 の
出力値ＮＮRD1 ないしＮＮRD4 に基づいて決定される。
ただし、本実施例の道路環境推定用ニューラルネットワ
ークＮＮRDの入力層には、図１２に示した前述の実施例
の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮ RDの入力
として用いられていた、図９に示した運転操作毎の入力
算出手段１１０の加速操作時出力操作量最大変化率算出
手段１１０ｂと制動時最大減速度算出手段１１０ｃとに
よりそれぞれ算出される加速操作時出力操作量最大変化
率ＡCCMA X および制動操作時の最大減速度ＧNMAXの代わ
りに、図３４に示した本実施例の上記運転指向推定用ニ
ューラルネットワークＮＮDRV の出力層の一つの神経細
胞要素Ｚ1 の出力値ＮＮDRVOUTが入力される。本実施例
の道路環境推定用ニューラルネットワークＮＮRDの学習
は、図１２に示した前述の実施例の道路環境推定用ニュ
ーラルネットワークＮＮRDと同様に実行される。 【０１０３】以上のように構成された本実施例の道路環
境推定手段１５２による道路環境の推定結果も、前述の
実施例の道路環境推定手段１０５と同様の推定結果が得
られる。 【０１０４】このように、本実施例の道路環境推定手段
１５２は、前記所定時間毎の入力算出手段１１２により
算出された前記車両状態量の統計値を含む情報を入力と
し、運転者の運転指向の推定結果を出力する前記運転指
向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV と、その運転
指向推定用ニューラルネットワークＮＮDRV による運転
指向の推定結果を含む情報を入力とし、車両の道路環境
の推定結果を出力する前記道路環境推定用ニューラルネ
ットワークＮＮRDとを含んでいるので、加速操作量の最
大変化率ＡCCMAX および制動操作時の最大減速度ＧNMAN
の少なくとも一方を直接運転指向推定用ニューラルネッ
トワークＮＮDRV に入力させる場合に比較して、一層信
頼性の高い運転指向を示す情報を反映させることができ
る利点がある。 【０１０５】そして、以上に説明した各実施例の前記道
路環境推定手段１０５または１５２は、運転者の運転指
向に密接に関連した車両の加速操作時におけるスロット
ル弁開度最大変化率ＡCCMAX と車両の制動操作時におけ
る最大減速度ＧNMANとの少なくとも一方に基づいて車両
の道路環境を推定できるので、運転者の運転指向のばら
つきに影響されることなく精度の高い車両の道路環境の
推定結果が得られる。 【０１０６】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２に対応する処理を行なう前記電
子制御装置４２等は、車両の運転者により操作される運
転操作量および車両状態量の少なくとも一つの統計値を
所定時間毎に算出する統計値算出手段すなわち前記所定
時間毎の入力算出手段１１２を含み、前記道路環境推定
手段１０５または１５２は、その所定時間毎の入力算出
手段１１２により算出された前記車両状態量の統計値
と、前記車両の加速操作時におけるスロットル弁開度最
大変化率ＡCCMAX および車両の制動操作時における車両
の最大減速度ＧNM ANとの少なくとも一方とに基づいて車
両の道路環境を推定するものであることから、上記車両
の加速操作時におけるスロットル弁開度最大変化率Ａ
CCMAX および車両の制動操作時における車両の最大減速
度ＧNMANとの少なくとも一方に加えて、上記所定時間毎
の入力算出手段１１２により算出された車両状態量の統
計値を考慮した推定が行えることになり、より精度の高
い車両の道路環境の推定結果が得られる。 【０１０７】また、前述の各実施例の車両は、前記道路
環境推定手段１０５または１５２により推定された道路
環境に基づいて制御内容が変更される車両の制御装置す
なわち前記電子スロットル弁制御装置、前記車両用自動
変速機の変速制御装置、前記操舵制御装置、前記サスペ
ンション制御装置等を備えているので、車両の制御装置
の制御は、道路環境推定結果に基づいて好適に行なわれ
る利点がある。 【０１０８】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の電子スロットル弁制御手段１１８は、前記道路
環境推定手段１０５または１５２により車両が渋滞路を
含む市街地路を走行中であると推定された場合に、渋滞
路を含む市街地路以外を走行中であると推定された場合
に比較してアクセルペダル踏込角度θACC に対するスロ
ットル弁開度ＴＡを小さくするスロットル弁開度抑制手
段すなわち図２３におけるＳＫ２を含んでいるので、一
般に渋滞路を含む市街地路を走行中において大きくする
必要性が小さいスロットル弁開度ＴＡを抑制できるた
め、エンジンの燃料消費量を好適に抑制することができ
る利点がある。 【０１０９】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が渋滞路を含む市街地路
を走行中であると推定された場合に、車両発進時のギヤ
段を最低速ギヤ段より上段のギヤ段に変更するギヤ段変
更手段すなわち図２４におけるＳＬ６を含んでいるの
で、渋滞路を含む市街地路を走行中の前記自動変速機１
４の変速回数を低減でき、車両の走行をより滑らかにす
ることができる利点がある。 【０１１０】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が山間路を走行中である
と推定された場合に、山間路以外を走行中であると推定
された場合に比較してシフトアップ線を高車速側に移動
させるシフトアップ線移動手段すなわち図２４における
ＳＬ７を含んでいるので、山間路の登坂やワインディン
グロードにおいては所謂シフトハンチングを防止できる
一方、エンジンブレーキ力が強められて制動操作が減少
するので、操縦性を向上させることができる利点があ
る。 【０１１１】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の変速制御手段１２０は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較してダウンシフト線を高車速側に移動
させるダウンシフト線移動手段すなわち図２４における
ＳＬ８を含んでいるので、高速路での追越し時等におい
て容易にダウンシフトができるために加速性が高めら
れ、操縦性を向上させることができる利点がある。 【０１１２】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等の操舵制御手段１２２は、前記道路環境推定手段
１０５または１５２により車両が高速路を走行中である
と推定された場合に、高速路以外を走行中であると推定
された場合に比較して操舵力を抑制する操舵抑制手段す
なわち図２５におけるＳＭ２を含んでいるので、一般に
高速路において車速が大きいために抑制されることが望
ましい操舵力を抑制することができるため、操縦安定性
を向上できる利点がある。 【０１１３】また、前述の各実施例の前記電子制御装置
４２等のサスペンション制御手段１２４は、前記道路環
境推定手段１０５または１５２により車両が山間路を走
行中であると推定された場合に、山間路以外を走行中で
あると推定された場合に比較して車両懸架装置のショッ
クアブソーバの減衰力およびばねの特性の少なくとも一
方を高硬度側に変更する減衰力変更手段すなわち図２６
におけるＳＮ２を含んでいるので、山間路において一般
に高硬度側に変更することが望ましい車両懸架装置の硬
度を高硬度側に変更できるため、操縦安定性を向上でき
る利点がある。 【０１１４】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２による道路環境の推定繰返し周
期は、前記運転指向推定手段１０４または１５０による
運転指向の推定繰返し周期よりも長くされていることか
ら、運転者の意思に依存して急激に変動し得る運転指向
が推定される周期よりも車両走行中に急激に変動するこ
とが少ない道路環境が推定される周期の方が長くなるの
で、運転指向および道路環境の推定を計算機を用いて行
なう場合、運転指向の推定に比較して道路環境に推定の
ための計算時間を短縮できる利点がある。また、たとえ
ば、前記道路環境推定手段１５２のように運転指向の推
定結果を道路環境の推定に使用する場合においては、運
転指向の推定結果を道路環境の推定に反映させる応答性
が確保できる利点がある。 【０１１５】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
説明したが、本発明は、以上に説明した各実施例とは別
の態様としても実施できる。 【０１１６】たとえば、前記道路環境推定手段１０５ま
たは１５２は、図示しないステアリング操作角度センサ
により取得されたステアリング操作角度の変化率に基づ
いて車両の道路環境を推定するものとしてもよい。この
ようにすれば、運転者の運転指向に密接に関連したステ
アリング操作角度の変化率に基づいて車両の道路環境を
推定できるので、運転者の運転指向のばらつきに影響さ
れることなく精度の高い車両の道路環境の推定結果が得
られる。 【０１１７】また、前述の各実施例の前記道路環境推定
手段１０５または１５２は、前記道路環境推定用ニュー
ラルネットワークＮＮRDにより構成されていたが、他の
推定手段たとえば論理演算に基づく推定手段や、ファジ
ー推論に基づく推定手段等を用いてもよい。 【０１１８】また、前記道路環境推定手段１０５または
１５２に替えて、渋滞路を含む市街地路、郊外路、山間
路、高速路に加えて、搭乗者数や積載物の重量等に依存
する車両重量等の車両走行環境を推定する機能を備えた
車両走行環境推定用ニューラルネットワーク或いは環境
状態推定用ニューラルネットワークＮＮENV を有する車
両走行環境推定手段或いは環境状態推定手段が設けられ
てもよい。 【０１１９】また、車両が四輪操舵装置（４ＷＳ）を備
えている場合は、前記車両制御手段１０６の前記操舵制
御手段１２２は、前記道路環境の推定結果が車両が高速
路を走行中であることを示す場合に、高速路以外を走行
中であることを示す場合に比較して、上記四輪操舵装置
（４ＷＳ）による操舵角の大きさを抑制する操舵角抑制
手段を含むようにしてもよい。 【０１２０】また、前記車両制御手段１０６の前記サス
ペンション制御手段１２４は、前記道路環境の推定結果
が車両が高速路を走行中であることを示す場合に、高速
路以外を走行中であることを示す場合に比較して、サス
ペンションのばね特性を高硬度側に変更するばね特性変
更手段を含むようにしてもよい。 【０１２１】以上に説明したものはあくまでも本発明の
一実施例であり、本発明はその主旨を逸脱しない範囲に
おいて種々変更が加えられ得るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の環境状態推定装置を備えた
車両の構成を説明する図である。 【図２】図１の車両の自動変速機におけるギヤ段とそれ
を成立させるための電磁弁或いは摩擦係合装置の作動状
態との組み合わせを示す図表である。 【図３】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が加速（スポーツ）指向である
と推定されたときに選択される変速線図である。 【図４】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が中間（ノーマル）指向である
と推定されたときに選択される変速線図である。 【図５】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が燃費（エコノミー）指向であ
ると推定されたときに選択される変速線図である。 【図６】図１の車両の電子スロットル弁制御において用
いられる複数のスロットル開度線を示すスロットル開度
線図である。 【図７】図１の電子制御装置の制御機能の要部を説明す
る機能ブロック線図である。 【図８】図７の信号読込手段の機能を詳しく説明する機
能ブロック線図である。 【図９】図７の運転操作毎の入力算出手段の機能を詳し
く説明する機能ブロック線図である。 【図１０】図７の所定時間毎の入力算出手段の機能を詳
しく説明する機能ブロック線図である。 【図１１】図７の運転指向推定手段の機能を詳しく説明
する機能ブロック線図である。 【図１２】図７の道路環境推定手段の機能を詳しく説明
する機能ブロック線図である。 【図１３】図９の発進時出力操作量算出手段に相当する
発進時出力操作量算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１４】図９の加速操作時の出力操作量最大変化率算
出手段に相当する加速操作時出力操作量最大変化率算出
処理ルーチンの内容の一例を示すフローチャートであ
る。 【図１５】図９の制動時最大減速度算出手段に相当する
制動時最大減速度算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１６】図９の惰行走行時間算出手段に相当する惰行
走行時間算出処理ルーチンの内容の一例を示すフローチ
ャートである。 【図１７】図９の車速一定走行時間算出手段に相当する
車速一定走行時間算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１８】図９の最大車速算出手段に相当する最大車速
算出処理ルーチンの内容の一例を示すフローチャートで
ある。 【図１９】図１０の所定時間毎の入力算出手段の一部に
相当する所定時間毎の入力算出処理１ルーチンの内容の
一例を示すフローチャートである。 【図２０】図１０の所定時間毎の入力算出手段の一部に
相当する所定時間毎の入力算出処理２ルーチンの内容の
一例を示すフローチャートである。 【図２１】図１１の運転指向推定手段による運転指向の
推定を開始させる運転指向推定開始処理ルーチンの内容
の一例を示すフローチャートである。 【図２２】図１２の道路環境推定手段による道路環境の
推定を開始させる道路環境推定開始処理ルーチンの内容
の一例を示すフローチャートである。 【図２３】図７の電子スロットル弁制御手段に相当する
電子スロットル弁制御処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図２４】図７の変速制御手段に相当する変速制御処理
ルーチンの内容の一例を示すフローチャートである。 【図２５】図７の操舵制御手段に相当する操舵制御処理
ルーチンの内容の一例を示すフローチャートである。 【図２６】図７のサスペンション制御手段に相当するサ
スペンション制御処理ルーチンの内容の一例を示すフロ
ーチャートである。 【図２７】山間路を加速指向で走行した際に得られた走
行データの一例を示すグラフである。 【図２８】図２７の走行データに基づいて、図１２の道
路環境推定手段１０５により推定された道路環境の推定
結果を示すグラフである。 【図２９】図２７の走行データに基づいて、従来の道路
環境推定手段により推定された道路環境の推定結果を示
すグラフである。 【図３０】郊外路を燃費指向で走行した際に得られた走
行データの一例を示すグラフである。 【図３１】図３０の走行データに基づいて、図１２の道
路環境推定手段１０５により推定された道路環境の推定
結果を示すグラフである。 【図３２】図３０の走行データに基づいて、従来の道路
環境推定手段により推定された道路環境の推定結果を示
すグラフである。 【図３３】本発明の他の実施例の電子制御装置の制御機
能の要部を説明する機能ブロック線図である。 【図３４】図３３の運転指向推定手段の機能を詳しく説
明する機能ブロック線図である。 【図３５】図３３の道路環境推定手段の機能を詳しく説
明する機能ブロック線図である。 【符号の説明】 ４２：電子制御装置（環境状態推定装置） １０４：運転指向推定手段 １０５：道路環境推定手段（環境状態推定手段） １１０：運転操作毎の入力算出手段 １１２：所定時間毎の入力算出手段（統計値算出手段）
車両の構成を説明する図である。 【図２】図１の車両の自動変速機におけるギヤ段とそれ
を成立させるための電磁弁或いは摩擦係合装置の作動状
態との組み合わせを示す図表である。 【図３】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が加速（スポーツ）指向である
と推定されたときに選択される変速線図である。 【図４】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が中間（ノーマル）指向である
と推定されたときに選択される変速線図である。 【図５】図１の車両の変速制御装置において用いられる
変速線図であって、運転が燃費（エコノミー）指向であ
ると推定されたときに選択される変速線図である。 【図６】図１の車両の電子スロットル弁制御において用
いられる複数のスロットル開度線を示すスロットル開度
線図である。 【図７】図１の電子制御装置の制御機能の要部を説明す
る機能ブロック線図である。 【図８】図７の信号読込手段の機能を詳しく説明する機
能ブロック線図である。 【図９】図７の運転操作毎の入力算出手段の機能を詳し
く説明する機能ブロック線図である。 【図１０】図７の所定時間毎の入力算出手段の機能を詳
しく説明する機能ブロック線図である。 【図１１】図７の運転指向推定手段の機能を詳しく説明
する機能ブロック線図である。 【図１２】図７の道路環境推定手段の機能を詳しく説明
する機能ブロック線図である。 【図１３】図９の発進時出力操作量算出手段に相当する
発進時出力操作量算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１４】図９の加速操作時の出力操作量最大変化率算
出手段に相当する加速操作時出力操作量最大変化率算出
処理ルーチンの内容の一例を示すフローチャートであ
る。 【図１５】図９の制動時最大減速度算出手段に相当する
制動時最大減速度算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１６】図９の惰行走行時間算出手段に相当する惰行
走行時間算出処理ルーチンの内容の一例を示すフローチ
ャートである。 【図１７】図９の車速一定走行時間算出手段に相当する
車速一定走行時間算出処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図１８】図９の最大車速算出手段に相当する最大車速
算出処理ルーチンの内容の一例を示すフローチャートで
ある。 【図１９】図１０の所定時間毎の入力算出手段の一部に
相当する所定時間毎の入力算出処理１ルーチンの内容の
一例を示すフローチャートである。 【図２０】図１０の所定時間毎の入力算出手段の一部に
相当する所定時間毎の入力算出処理２ルーチンの内容の
一例を示すフローチャートである。 【図２１】図１１の運転指向推定手段による運転指向の
推定を開始させる運転指向推定開始処理ルーチンの内容
の一例を示すフローチャートである。 【図２２】図１２の道路環境推定手段による道路環境の
推定を開始させる道路環境推定開始処理ルーチンの内容
の一例を示すフローチャートである。 【図２３】図７の電子スロットル弁制御手段に相当する
電子スロットル弁制御処理ルーチンの内容の一例を示す
フローチャートである。 【図２４】図７の変速制御手段に相当する変速制御処理
ルーチンの内容の一例を示すフローチャートである。 【図２５】図７の操舵制御手段に相当する操舵制御処理
ルーチンの内容の一例を示すフローチャートである。 【図２６】図７のサスペンション制御手段に相当するサ
スペンション制御処理ルーチンの内容の一例を示すフロ
ーチャートである。 【図２７】山間路を加速指向で走行した際に得られた走
行データの一例を示すグラフである。 【図２８】図２７の走行データに基づいて、図１２の道
路環境推定手段１０５により推定された道路環境の推定
結果を示すグラフである。 【図２９】図２７の走行データに基づいて、従来の道路
環境推定手段により推定された道路環境の推定結果を示
すグラフである。 【図３０】郊外路を燃費指向で走行した際に得られた走
行データの一例を示すグラフである。 【図３１】図３０の走行データに基づいて、図１２の道
路環境推定手段１０５により推定された道路環境の推定
結果を示すグラフである。 【図３２】図３０の走行データに基づいて、従来の道路
環境推定手段により推定された道路環境の推定結果を示
すグラフである。 【図３３】本発明の他の実施例の電子制御装置の制御機
能の要部を説明する機能ブロック線図である。 【図３４】図３３の運転指向推定手段の機能を詳しく説
明する機能ブロック線図である。 【図３５】図３３の道路環境推定手段の機能を詳しく説
明する機能ブロック線図である。 【符号の説明】 ４２：電子制御装置（環境状態推定装置） １０４：運転指向推定手段 １０５：道路環境推定手段（環境状態推定手段） １１０：運転操作毎の入力算出手段 １１２：所定時間毎の入力算出手段（統計値算出手段）
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ
Ｂ６０Ｇ 17/015 Ｂ６０Ｇ 17/015 Ａ
Ｆ０２Ｄ 29/02 Ｆ０２Ｄ 29/02 Ｚ
41/34 41/34 Ｗ
45/00 ３７０ 45/00 ３７０Ｂ
Ｆ１６Ｈ 61/02 Ｆ１６Ｈ 61/02
Ｇ０１Ｃ 21/00 Ｇ０１Ｃ 21/00 Ａ
(72)発明者 吉田 浩之
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41
番地の１株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 大澤 正敬
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41
番地の１株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 大嶋 満寿治
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41
番地の１株式会社豊田中央研究所内
(56)参考文献 特開 平７−101271（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−101272（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−113561（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−204468（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−259974（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−9048（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−37015（ＪＰ，Ａ)
特開 昭64−53047（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−138560（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−341657（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−238748（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−271040（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
B60K 41/00 - 41/28
B60G 17/015
F02D 29/00
F02D 41/34
F02D 45/00
F16H 61/02
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 車両の環境状態を推定するための環境状
態推定装置であって、 前記車両の運転者により操作される運転操作量および車
両状態量の少なくとも一つの統計値を所定時間毎に算出
する統計値算出手段と、 該 統計値算出手段により算出された前記運転操作量およ
び車両状態量の少なくとも一つの統計値と、前記車両の
加速操作時における加速操作量の最大変化率および車両
の制動操作時における車両の最大減速度との少なくとも
一方とに基づいて車両の環境状態を推定する環境状態推
定手段とを含むことを特徴とする車両の環境状態推定装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13315197A JP3427673B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 車両の環境状態推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13315197A JP3427673B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 車両の環境状態推定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10324174A JPH10324174A (ja) | 1998-12-08 |
| JP3427673B2 true JP3427673B2 (ja) | 2003-07-22 |
Family
ID=15097910
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13315197A Expired - Fee Related JP3427673B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 車両の環境状態推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3427673B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4857518B2 (ja) * | 2003-12-24 | 2012-01-18 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の制御装置 |
| JP2008074261A (ja) * | 2006-09-21 | 2008-04-03 | Toyota Motor Corp | 運転指向推定装置 |
-
1997
- 1997-05-23 JP JP13315197A patent/JP3427673B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10324174A (ja) | 1998-12-08 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |