JP3549119B2 - Brake pedal reaction force generator - Google Patents

Description

（ｍ＝２，３， ｉ＝１，…，ｎｍ）
ここで、ｗ＜ｍ＞ｉｊは、結合行列Ｗ＜ｍ＞の要素（重み）を示し、ｆは、出力関数を示している。一般に、関数ｆは下記数式（３）で示すシグモイド関数がよく用いられる。
ｆ（ｕ）＝１／（１＋ｅｘｐ［−ｕ］） …（３）
図３に示すように本実施例では、入力層の各細胞に入力される情報は、車速と１／３オクターブバンド毎に検出された特定周波数の音圧値であり、これらの情報は、前記結合行列Ｗ＜２＞により重み付けされ、中間層の各細胞に入力される。中間層では、前記関数ｆにより各細胞毎にその出力が決定され、入力層から中間層への処理と同様に、結合行列Ｗ＜３＞により重み付けされた出力が、出力層の各細胞に入力される。さらに、出力層では、前記中間層での処理と同様にして関数ｆにより各細胞毎にその出力が決定される。
【００２６】
出力層の各細胞から出力される値は、前記数式（３）のシグモイド関数の値であるために、０〜１の値になる。即ち、出力層の各細胞は、「確からしさ」を出力していることになる。この「確からしさ」の大きさにより、路面状態のタイプＴＹＰＥｎが１つ決まる。
【００２７】
そして、学習の目標は、第１層（入力層）に入力（ｘ＜１＞１，ｘ＜１＞２，…，ｘ＜１＞ｎ１）が与えられたときに、第３層（出力層）の出力（ｘ＜３＞１，ｘ＜３＞２，…，ｘ＜３＞ｎ３）を、現在走行中の路面状態、即ち路面状態に応じた所望のＴＹＰＥｎの確からしさに一致させることである。具体的には、図４に示すように、車輪からのロードノイズを前記ロードノイズ検出手段１によりデータサンプリングし、そのサンプリングされたデータを周波数分析した後に、図３で説明したように車速データとともに入力層へ入力させる。そして、現在の路面状態と出力層からの最終出力（確からしさ）による路面のタイプとが一致するように、前記結合行列Ｗ＜ｍ＞の各要素（重み）を決定する。
【００２８】
図５は、以上説明した学習処理（以下、「学習モード」という）および学習されたネットワークを実際に適用する処理（以下、「実行モード」という）のサブルーチンの手順を示すフローチャートであり、前記図１の判定部４に内蔵されるＣＰＵ（図示せず）により実行される。
【００２９】
まず、ステップＳ１で、ＣＰＵやメモリ（図示せず）等の初期設定を行い、ステップＳ２で、ニューラルネットワークのタイプ（例えば、層の数や各層の細胞数等）や最初に設定される重み（結合行列Ｗ＜ｍ＞の要素）や前記入力層に入力される情報等のパラメータデータを入力する。
【００３０】
次に、ステップＳ３で、操作者により「学習モード」または「実行モード」の何れのモードが選択されているかを判別し、「学習モード」が選択されているとステップＳ４に進み、後述するステップＳ５〜ステップＳ９の処理を繰り返すべき回数αと現在の繰り返し回数Ｎとを比較し、現在の繰り返し回数Ｎが回数αより小さいときにはステップＳ５に進む。ステップＳ５では、回数Ｎが“０”の場合には前記ステップＳ２で入力された重みを入力し、一方、回数Ｎが“０”以外の場合には後述するステップＳ８で変更された重みを入力する入力データ処理を行う。
【００３１】
続くステップＳ６では、前記ステップＳ５で入力された重みと前記ステップＳ２でパラメータデータとして入力された入力層に入力する情報（車速および特定周波数の音圧値）とに基づいて出力層の各細胞から出力される出力データ（路面タイプＴＹＰＥｎの確からしさ）を計算する。さらに、ステップＳ７で、この計算された各路面タイプＴＹＰＥｎの確からしさ（０〜１の値）と現在の路面状態とを比較して両者の隔たりをみるエラーチェックを行い、ステップＳ８で前記ステップＳ７で検出されたエラーεと所定値ε_０とを比較し、エラーεが所定値ε_０より小さいときには後記ステップＳ１１に進み、一方、エラーεが所定値ε_０以上のときには次のステップＳ９に進む。
【００３２】
ステップＳ９では、このエラーチェックの結果に応じて重みを変更し、ステップＳ１０では、繰り返し回数Ｎを１だけインクリメントした後に、ステップＳ４に戻る。
【００３３】
一方、ステップＳ４の判別で、現在の繰り返し回数Ｎが回数α以上になったとき、または前記ステップＳ８の判別でエラーεが所定値ε_０より小さくなったときにはステップＳ１１に進み、ネットワークセーブ、即ち、前記ステップＳ８により決定された重みに基づいた結合行列（重み行列）Ｗ＜ｍ＞を記憶し、本サブルーチンを終了する。
【００３４】
一方、ステップＳ３の判別で、「実行モード」が選択されているときにはステップＳ１２に進み、前記ステップＳ１１でセーブされたネットワークを読み出し、ステップＳ１３で、前記ステップＳ１２で読み出されたネットワークに基づいて重みを設定する。続くステップＳ１４では、前記ステップＳ２で入力された入力層に入力される情報と前記ステップＳ１３で設定された重みに基づいて出力層の各細胞のデータを計算し、ステップＳ１５で、各路面状態ＴＹＰＥｎの確からしさを出力した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００３５】
さらに、本サブルーチン処理により求められた路面状態（ＴＹＰＥｎ）の確からしさから、図６に示すタイプＴＹＰＥｎと路面摩擦係数との関係を示すテーブルデータにより、路面摩擦係数μｍ（１≦ｍ≦ｋ）が決定される。なお、μｍはスリップ率に対するテーブルの場合もある。
【００３６】
以上説明したように本実施例では、路面状態の判別にニューラルネットワークを使用したので、膨大なベースデータから最適な路面状態を決定する必要がなくなり路面状態の判別時間が短縮され、リアルタイムに路面状態を判定することが可能になる。さらに、学習モードを用いることにより、あらゆる種類の路面状態をネットワークに学習させることができるので、より正確な路面状態を検出することができる。
【００３７】
次に、上記路面状態検出装置により検出された路面状態を利用したアンチロックブレーキシステムの実施例を説明する。
【００３８】
図７は、本実施例に係るアンチロックブレーキシステムの概略構成を示すブロック図である。
【００３９】
同図において、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）は、路面状態を検出する路面状態検出手段Ａと、ブレーキングを実際に行うＡＢＳアクチュエータＣと、検出手段Ａからの路面状態に応じてＡＢＳアクチュエータＣに対して制御情報を出力するＡＢＳコントローラＢとから構成されている。ここで、路面状態検出手段Ａは、前述した図１の路面状態検出装置を示し、ＡＢＳコントローラＢは後述する図９の回路および図１０の論理回路群３４を示し、ＡＢＳアクチュエータＣは後述する図１０のインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６を示している。
【００４０】
まず、本実施例のアンチロックブレーキシステムが行うブレーキ圧の制御方法を説明する。
【００４１】
（１）ブレーキ圧（漸）減（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”）
車輪のスリップが大きく、且つ車輪速度が更に低下中のときは、確実に車輪がロックする危険があるので、ブレーキ圧を低下させる。但し、スリップが非常に大きいときは、車輪速度が確実に増速し始めるまでブレーキ圧を低下させる。
【００４２】
（２）ブレーキ圧急減（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＮ”）
車輪の低下速度が極めて大きいときは、路面の急変、例えば、アスファルト路面から凍結路に変化した場合等により、ブレーキ圧が大幅に過大であると判断できるのでブレーキ圧を急減する。
【００４３】
（３）ブレーキ圧の一定保持（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
（ａ）車輪の低下速度が大きくても、スリップが小さいときにはブレーキ圧が大き過ぎる可能性もあるが、悪路等での車輪速度のムラと区別できないので、ブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。
【００４４】
（ｂ）スリップが大きくても、車輪速度が低下していなければ車輪がロックする危険はない。しかし、既にスリップは発生しているので、ブレーキを増加することは不適当である。したがって、この期間もブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。但し、スリップが極めて大きい場合には、車輪速度が上昇に向かうまでブレーキを漸減する。
【００４５】
（ｃ）車輪速度が上昇しているときは、車輪がロックする危険はない。しかし、車輪速度の上昇速度が比較的大きい場合には、まだスリップが大きいと判断できるので、やはりブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。
【００４６】
（４）ブレーキ圧（漸）増（アウトレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
スリップが小さく、車輪速度の増減速度も比較的小さいときは、車輪がロックする危険は全くないと判断できるので、ブレーキ圧を増加させる。但し、次の（５）（ａ）の場合は除く。
【００４７】
（５）ブレーキ圧急増（アウトレットバルブ“ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＮ”）
（ａ）ブレーキをかけてから、スリップが発生するまでの期間、または車輪速度の低下速度が一定値に達するまでの期間は、ブレーキ圧が大幅に不足していると考えられるので、ブレーキ圧を急増する。
【００４８】
（ｂ）車輪速度の上昇速度が極めて大きいときは、路面の急変、例えば、凍結路からアスファルト路面に変化した場合等によりブレーキ圧が大幅に不足していると判断できるので、ブレーキ圧を急増させる。
【００４９】
（６）その他（アウトレットバルブ“ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
車輪速度が十分小さいときは、車輪がロックしても危険はないので、アンチロック機能を全て停止させる。
【００５０】
次に、以上説明した制御を行うために必要な信号を、図８を参照して説明する。
【００５１】
同図中、
λ_０１：第１基準スリップ率
λ_０２：第２基準スリップ率
λ：車輪のスリップ率
Ｖ′Ｗ：車輪の加速度
＋Ｖ′Ｗ_１：第１基準車輪加速度（Ｇ）
＋Ｖ′Ｗ_２：第２基準車輪加速度（Ｇ）
−Ｖ′Ｗ_１：第１基準車輪減速度（Ｇ）
−Ｖ′Ｗ_２：第２基準車輪減速度（Ｇ）
Ｖ：車輪速度（ｋｍ／ｈ）
Ｖ_０：基準車輪速度（ｋｍ／ｈ）
を表し、各信号λ_１，λ_２，α_１，α_２，β_１，β_２，ＶＳ，Ｂは、（内容）の欄の条件を満たしているときに出力される。
【００５２】
前述した制御方法（１）〜（５）を、上記信号を用いて書き直すと、次のようになる。
【００５３】
（１）′ブレーキ圧（漸）減：
（ａ）λ_１とβ_１が同時に発生しているとき
（ｂ）λ_２が発生し、α_１が発生していないとき
（２）′ブレーキ圧急減：β_２が発生しているとき
（３）′ブレーキ圧の一定保持：α_１，β_１，λ_１の少なくとも１つが発生しており、上記（１）′を満たしていないとき
（４）′ブレーキ圧（漸）増：α_１，β_１，λ_１が全て発生していない期間で、ブレーキ開始後、最初のλ_１またはβ_１が発生するまでを除く期間
（５）′ブレーキ圧急増：ブレーキ開始後、最初のλ_１またはβ_１が発生するまで、および、λ_２とα_２が同時に発生しているとき
となる。
【００５４】
さらに、上記（１）′〜（５）′の制御方法をインレットバルブおよびアウトレットバルブの動作時期を決定する制御に書き直すと、以下のようになる。
【００５５】
（１）″アウトレットバルブ“ＯＮ”：λ_１，α_１，β_１の内、少なくとも１つが発生しているとき
（２）″アウトレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”：ブレーキ開始後、最初のλ_１またはβ_１が発生した後、上記（１）″を除く期間
（３）″インレットバルブ“ＯＮ”：β_２が発生しているとき
（４）″インレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”：λ_１およびβ_１が同時に発生しているか、λ_２が発生しており且つα_１が発生していないとき
但し、ＶＳが発生していないときは、いかなる場合でもインレットバルブおよびアウトレットバルブを“ＯＦＦ”にする。
【００５６】
次に、以上説明した制御を行うために構成されたアンチロックブレーキシステムを、図９および図１０を参照しながら説明する。
【００５７】
図９は、図８の各信号を出力するための回路を示す回路図であり、図１０は、図９の回路からの出力信号に基づいて上記制御（１）″〜（４）″を行うための回路を示す回路図である。なお、図９および図１０には、それぞれ１つの回路のみ示されているが、実際には前輪および後輪からの車輪速度に応じて別々に制御を行うため、車両には２つの回路が配設されている。したがって、前輪および後輪の車輪速度を検出するため、前記図２で説明した車速検出手段５は、後輪だけでなく前輪にも配設されているものとする。
【００５８】
図９において、図２の左右の車速検出手段５の出力は、前述したように各車輪速度に比例した周波数を有する交流信号（パルス）であり、周波数に比例した電圧に変換する左右の周波数−電圧変換回路（ｆ−Ｖ）１１，１１にそれぞれ供給され、周波数−電圧返還回路１１、１１の出力信号ＶＷＲ，ＶＷＬは、セレクト回路１２の２つの入力端子に供給される。
【００５９】
セレクト回路１２は、信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内の一方の信号を選択して出力するための回路であり、前輪用の制御回路では信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内、信号レベルの高い方の信号を選択し、一方、後輪用の制御回路では信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内、信号レベルの低い方の信号を選択する。
【００６０】
セレクト回路１２からの出力信号ＶＷは、推定車体速度Ｖ＊を算出するためのＶ＊推定処理部１３に供給されるとともに、信号ＶＷを微分する微分回路１４および比較回路１８，１９の負側入力端子に供給される。
【００６１】
Ｖ＊推定処理部１３からの推定車体速度信号Ｖ＊は、第１基準車輪速度を設定するＶＲ_１設定処理部１５、第２基準車輪速度を設定するＶＲ_２設定処理部１６、および比較回路１７の正側入力端子に供給される。ＶＲ_１設定処理部１５およびＶＲ_２設定処理部１６の出力信号ＶＲ_１，ＶＲ_２は、それぞれ前記比較回路１８，１９の正側入力端子に供給され、比較回路１８，１９は、それぞれ信号ＶＲ_１，ＶＲ_２と前記信号ＶＷとを比較し、その結果をそれぞれ信号λ_１，λ_２として図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６２】
このように、信号λ_１，λ_２は、第１基準車輪速度ＶＲ_１および第２基準車輪速度ＶＲ_２と車輪速度ＶＷとをそれぞれ比較することにより得られる出力であり、前述したように、それぞれ第１基準スリップ率λ_０１，λ_０２とスリップ率λと比較することによって得られるものでない。これは、スリップ率λを直接求めることが困難であるからである。したがって、本実施例では、車輪速度ＶＷから車両速度を推定し、これによりスリップ率に対応する基準車輪速度ＶＲを設定する方法を採用している。
【００６３】
前記比較回路１７の負側入力端子には、前記基準車両速度Ｖ_０の値が供給され、比較回路１７は、推定車体速度信号Ｖ＊と基準車両速度Ｖ_０とを比較し、その結果を信号ＶＳとして、図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６４】
また、前記微分回路１４の出力信号Ｖ′Ｗは、比較回路２０〜２３の正側入力端子に供給され、比較回路２０〜２３の負側入力端子には、それぞれ前記第１基準車輪加速度＋Ｖ′Ｗ_１、第２基準車輪加速度＋Ｖ′Ｗ_２、第１基準車輪減速度−Ｖ′Ｗ_１、第２基準車輪減速度−Ｖ′Ｗ_２が供給され、各比較回路２０〜２３は、信号Ｖ′Ｗと各回路２０〜２３の負側入力端子に供給された信号とを比較し、その結果を前記信号α_１，α_２，β_１，β_２として、図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６５】
図１０の回路は、以上のようにして得られた信号α_１，α_２，β_１，β_２，λ_１，λ_２および前記信号Ｂ，ＶＳに応じてブレーキ圧を制御する。
【００６６】
同図中、論理回路群３１には、上記信号α_１，α_２，β_１，β_２，λ_１，λ_２および前記信号Ｂ，ＶＳが供給され、論理回路群３１からの２つの出力は、それぞれＰＮＰトランジスタ３２，３３のベースに供給され、トランジスタ３２，３３のエミッタには電源３４が供給されている。また、トランジスタ３２，３３のコレクタには、それぞれインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６が接続されている。ここで、トランジスタ３２，３３は、ベースに供給される電圧がロウレベルのときにオンになり、ハイレベルのときにオフになる。そして、トランジスタ３２，３３のオンまたはオフに応じて、それぞれインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６がオンまたはオフになる。
【００６７】
なお、論理回路群３１内の矩形波発生回路３１_１は、図１１に示すように、１つの入力（ＩＮ）波形に対して複数の矩形波出力（ＯＵＴ）を発生する回路であり、矩形波発生回路３１_２も、図１２に示すように、１つの入力（ＩＮ）波形に対して波数の矩形波出力（ＯＵＴ）を発生する回路である。即ち、前記制御（４）″および（２）″におけるインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６の“ＯＮ←→ＯＦＦ”制御を行うためのものである。
【００６８】
図９の要素１２〜２３の処理は、ＣＰＵ（図示せず）が行う制御プログラムにより実行される。以下、この制御プログラムにより実行される制御処理を、図１３のフローチャートに基づいて説明する。なお、本実施例の目的は、スリップ率を路面状態に応じて変更し、アンチロックブレーキシステムの性能を向上させることにあるため、この目的に関係する処理、即ち、要素１３，１５，１６で行われる処理に関係するものについてのみ説明する。
【００６９】
図１３において、まず、ステップＳ２１で、前記路面状態検出装置により検出された路面状態ＴＹＰＥｎを読み込み、図示しないＲＡＭの領域ｘに格納する。
【００７０】
次に、ステップＳ２２で、図１４および図１５に示すテーブルデータを用いて、読み込まれた路面状態ｘに応じてそれぞれ最大減速加速度ＧＲ（ｘ）および目標スリップ率λ（ｘ）を決定する。
【００７１】
続くステップＳ２３では、前記ステップＳ２２で決定した最大減速加速度ＧＲ（ｘ）および目標スリップ率λ（ｘ）を、それぞれ前記ＲＡＭの領域ＧＲ，λに格納する。
【００７２】
ステップＳ２４では、図９のセレクト回路１２からの出力信号である車輪速度ＶＷを読み込み、ステップＳ２５で、車輪速度ＶＷと前回の推定車体速度Ｖ＾＊とを比較し、今回の車輪速度ＶＷが前回の推定車体速度Ｖ＾＊以上であるときにはステップＳ２６に進み、車輪速度を下記数式（４）により微分し、その結果を前記ＲＡＭの領域Ｖ′Ｗに格納する。
（Ｖ＾Ｗ − ＶＷ）／Δｔ …（４）
続くステップＳ２７では、車輪速度の微分値である車輪加速度Ｖ′Ｗが前記ステップＳ２３の最大減速加速度ＧＲより小さいか否かを判別し、小さいときにはステップＳ２８に進み、車輪速度ＶＷを用いて推定車体速度Ｖ＊を更新する。
【００７３】
一方、ステップＳ２５の判別で今回の車輪速度ＶＷが前回の推定車体速度Ｖ＾＊より小さいとき、または、ステップＳ２７の判別で車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲ以上のときにはステップＳ２９に進み、下記数式（５）により推定車体速度Ｖ＊を更新する。
Ｖ＾＊ − ＧＲ・Δｔ …（５）
図１６は、車輪速度と推定車体速度の推移を示す図であり、前記ステップＳ２５〜ステップＳ２９の処理を説明するためのものである。同図中、縦軸は速度を示し、横軸は時間を示している。また、実線で表される曲線ＣＲは車輪速度の推移を示し、破線で示される曲線ＣＢは推定車体速度の推移を示している。
【００７４】
時刻ｔ_０で制動を開始すると、前記車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲより小さいとき、即ち、スリップがあまり生じていないときには車輪速度が推定車体速度にほぼ等しいために、車輪速度を推定車体速度とし（ステップＳ２５〜ステップＳ２８）、車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲ以上になると、即ち、時刻ｔ_１になると、スリップを起こしていると判別されるために、推定車体速度Ｖ＊を、前記数式（５）により最大減速加速度ＧＲを用いて算出する（ステップＳ２７→ステップＳ２９）。そして、前回の推定車体速度Ｖ＾＊が、車輪速度ＶＷを下回っている間、即ち、区間［ｔ_１，ｔ_２］では推定車体速度Ｖ＊を最大減速加速度ＧＲを用いて算出し（ステップＳ２５→ステップＳ２９）、時刻ｔ_２になると（厳密には、時刻ｔ_２の後にステップＳ２５に処理が移行したとき）前回の推定車体速度Ｖ＾＊が車輪速度ＶＷ以下であり、且つ車輪加速度Ｖ′Ｗは負の値であるために、推定車体速度Ｖ＊を車輪速度ＶＷで更新する（ステップＳ２５〜ステップＳ２８）。スリップが生じていないと判別されるからである。
【００７５】
図１３のフローチャートに戻り、ステップＳ３０では、図９のＶＲ_１設定処理部１５の出力信号ＶＲ_１（＝ＶＲ）を、下記に示す公知の数式（６）により求める。
ＶＲ ＝ （１−λ）Ｖ＊ …（６）
続くステップＳ３１では、前記車輪速度ＶＷおよび推定車体速度Ｖ＊によりそれぞれ前回の車輪速度Ｖ＾Ｗおよび推定車体速度Ｖ＾＊を更新した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００７６】
なお、図９のＶＲ_２設定処理部１６には、前記ステップＳ３０で求められた値ＶＲの所定倍された値が設定され、第２基準車輪速度ＶＲ_２として出力される。
【００７７】
以上説明したように本実施例に依れば、最大減速加速度ＧＲおよび目標スリップ率λを路面状態に応じて変更するようにしたので、推定車体速度Ｖ＊が実際の車体速度により近づき、基準車輪速度ＶＲがよりよく設定でき、これによりスリップ信号λ_１，λ_２がよりよいタイミングで出力され、路面状態に応じてアンチロックブレーキシステムの性能を発揮させることが可能になる。
【００７８】
次に、前記路面状態検出装置によって検出された路面状態に応じてブレーキペダルの反力の大きさを変更するブレーキペダルの反力発生装置の実施例について説明する。
【００７９】
従来のブレーキ装置では、運転者によるブレーキペダルの踏み込み量に対して生ずる反力は、機械的な構造により決定され、制動トルクに比例していた。すなわち、ブレーキペダルの踏み込み量に対する制動トルクは路面の状態とタイヤの能力に関係なく一定であるために、例えば、雨や雪路等の制動摩擦係数の小さな路面（以下、「低μ路面」という）で、例えば、乾燥路等の制動摩擦係数の大きな路面（以下、「高μ路面」という）と同様にブレーキペダルを踏み込むと、低μ路面の方が高μ路面よりも早くタイヤ能力の限界に達し車輪のロックが生ずる。このため、低μ路面においては、ブレーキペダルの踏み込み量を微妙に調節しなければならない。
【００８０】
また、ブレーキペダルの踏み込み量と反力の大きさとの関係は、路面の状態に拘らす一定であるために、特に低μ路面では車輪のロックに至るときの予知性がない。このため、低μ路面で車輪をロックさせずに停止するためには、高度の運転技術を要求する。
【００８１】
本実施例は、この問題を解決するためのものである。
【００８２】
図１７は、本実施例に係るブレーキペダルの反力発生装置の概略構成を示すブロック図である。
【００８３】
この反力発生装置は、ブレーキペダル４１と、ブレーキペダル４１を踏み込む力（以下、「踏力」という）を検出するトルクセンサ４２と、ブレーキペダル４１の踏力に対してこれに抗する力である反力を発生させる反力モータ４３と、トルクセンサ４２からのセンサ出力、車輪速度、減速加速度Ｇを検出するＧセンサ（図示せず）からのＧセンサ出力、ブレーキングを開始した時点を示すブレーキＳＷ出力に応じて反力モータ４３に印加する印加電圧を出力するコントローラ４４とにより構成されている。
【００８４】
以下、コントローラ４４が内蔵するＣＰＵ（図示せず）が実行する制御処理を、図１８および図１９のフローチャートに基づいて説明する。図１８および図１９の処理は、メインルーチン処理の一部を成している。
【００８５】
図１８は、目標トルク算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、ステップＳ４１で、車輪速度ＶＷを読み込み、ステップＳ４２で、推定車体速度Ｖ＊を算出する。この推定車体速度Ｖ＊の算出方法は、前記アンチロックブレーキシステムで説明した、図１３のフローチャートのステップＳ２９の方法と同様であるので、説明を省略する。
【００８７】
続くステップＳ４３では、スリップ率λを算出する。このスリップ率λは、下記数式（７）により、前記車輪速度ＶＷおよび車体速度Ｖにより算出される。
【００８８】
【数２】

さらに、ステップＳ４４で目標反力を算出した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００８９】
図２０は、目標反力を算出するための特性曲線を示す図であり、縦軸は反力の大きさを示し、横軸はスリップ率を示している。なお、同図中、曲線ＲＡ２は、乾燥路における特性曲線を示し、曲線ＲＢ２は、砂利路における特性曲線を示している。
【００９０】
路面状態に応じて曲線ＲＡ２，ＲＢ２の一方が選択されると、その選択された曲線と前記算出されたスリップ率λとにより目標反力が算出される。ここで、曲線ＲＡ２，ＲＢ２は、ともに従来技術で説明したスリップ率λＡ，λＢ、即ち、各路面状態で制動摩擦係数を最大にするスリップ率でそれを超えると急激に反力が上昇する特性を有している。スリップ率λＡ，λＢまではスリップ率λに応じて徐々に反力を発生させ、スリップ率λＡ，λＢ以降は急に反力を増加させることにより、運転者にタイヤの能力の限界を容易に知らせることができる。
【００９１】
なお、ＡＢＳが作動するスリップ率λより低いスリップ率に、目標反力が急激に上昇する地点を設定すれば、ＡＢＳの作動位置を予測させる予知性を与えることができる。
【００９２】
図１９は、トルク制御サブルーチンの処理手順を示すフローチャートであり、コントローラ４４が反力モータ４３に出力する印加電圧値を算出する処理を示している。
【００９３】
まず、ステップＳ５１で、トルクセンサ４２のセンサ出力を読み込む。
【００９４】
次に、ステップＳ５２で、前記ステップＳ４４で算出した目標反力（トルク）と前記ステップＳ５１のセンサ出力（実トルク）との偏差から反力モータ４３に印加する電圧の増減量ΔＶを算出し、ステップＳ５３で、現在の印加電圧に増減量ΔＶだけ加算して反力モータ４３に出力した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００９５】
以上説明したように、本実施例に依れば、路面状態に応じて目標反力を設定し、タイヤの能力が最大限に引き出される位置を求めるようにしたので、ドライバーはブレーキ操作を路面状態に拘りなくタイヤの能力の範囲内で容易に行うことができる。
【００９６】
次に、前記路面状態検出装置によって検出された路面状態に応じて転舵比を変更する４輪操舵（４ＷＳ）装置の実施例について説明する。
【００９７】
路面状態（路面摩擦）に応じて転舵比を変更することにより、４ＷＳの効果をさらに向上させることができるという事実がよく知られている。即ち、低μ路面では、高μ路面に比較して車両の運転限界が下がるため不安定な傾向が強く、転舵比を変更することにより、この状態を安定化することが可能になる。
【００９８】
図２１は、車両の速度と最適な転舵比との関係を示す図であり、縦軸は転舵比を示し、横軸は車速を示している。同図中、曲線Ｃ１は低μ路面での特性曲線を示し、曲線Ｃ２は高μ路面での特性曲線を示している。曲線Ｃ１のように、曲線Ｃ２に比較して逆相転舵比の車速域を狭くする（Ｖ_１）ことにより、速やかに同相転舵比に移行させ、操縦安定性を向上することができる。
【００９９】
図２２は、ゲインと最適な転舵比との関係を示す図であり、縦軸は転舵比を示し、横軸はゲインを示している。同図中、破線で示す曲線Ｃ３は、低μ路面での中高速域（Ｖ _１ ≦Ｖ）の特性曲線を示し、実線で示す曲線Ｃ４は、高μ路面での中高速域（Ｖ _２ ≦Ｖ）の特性曲線を示し、実線で示す直線Ｃ５は、低μ路面および高μ路面での低速域（Ｖ≦Ｖ_１（低μ路面）またはＶ≦Ｖ_２（高μ路面））の特性曲線をしている。図に示すように、低μ路面および高μ路面での転舵比の切り替えは、車両の挙動を抑えて滑らかに行うことを目的として、両路面の低速域では車両のゲインが高い領域であるので、直線Ｃ５のように逆位相から同位相への切り替えは行わない方が理想的である。
【０１００】
また、路面状態が変わり、路面の摩擦係数が急変した場合には、転舵比の変更を急激に行わず、所定時間様子を見た上で、その間に舵角が０になるか、または左右の従輪速の差等から、車両が直進状態になったと判断してから変更を行う。
【０１０１】
以上説明したように、本実施例では、路面状態に応じて転舵比を変更することにより４ＷＳの操作性能を向上させることが可能になる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明に依れば、路面状態検出手段により路面状態が検出され、該検出された路面状態に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更されるので、運転者はブレーキ操作を路面状態に拘りなくタイヤの能力の範囲内で容易に行うことができる。
【０１０３】
また、第２の発明に依れば、車輪のスリップ率が算出され、該算出されたスリップ率に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更され、また、好ましくは前記算出されたスリップ率が制動摩擦係数を最大とするスリップ率を超えたときに、前記反力の大きさが急に増加するようにしたので、運転者にタイヤの能力の限界を容易に知らせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る路面状態検出装置の一実施例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１のロードノイズ検出手段および車速検出手段の配設位置を説明する図である。
【図３】本実施例において使用されるニューラルネットワークモデルを示す図である。
【図４】図３のネットワークに学習させる方法を説明するための図である。
【図５】学習モード処理および実行モード処理のサブルーチンの手順を示すフローチャートである。
【図６】図３の出力層から出力された路面状態（ＴＹＰＥｎ）と路面摩擦係数との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図７】本発明に係るアンチロックブレーキシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】アンチロックブレーキシステムの実施例における制御を行うために必要な信号の内容を説明するための図である。
【図９】図８の各信号を出力するための回路図である。
【図１０】図９の回路からの出力信号に基づいてアンチロックブレーキ制御を行うための回路図である。
【図１１】図１０の矩形波発生回路３１_１の入出力特性を示す図である。
【図１２】図１０の矩形波発生回路３１_２の入出力特性を示す図である。
【図１３】本実施例において実行される制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】路面状態と最大減速加速度ＧＲ（ｘ）との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図１５】路面状態と目標スリップ率λ（ｘ）との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図１６】車輪速度と推定車体速度の推移を示す図である。
【図１７】本実施例に係るブレーキペダルの反力発生装置の実施例の概略構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、目標トルク算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】トルク制御サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】目標反力を算出するための特性曲線を示す図である。
【図２１】車両の速度と最適な転舵比との関係を示す図である。
【図２２】ゲインと最適な転舵比との関係を示す図である。
【図２３】制動摩擦係数−スリップ率特性を示す図である。
【図２４】従来のアンチロックブレーキシステムを用いて、乾燥路で実際に制動トルクのコントロールを行ったときの状態を示す図である。
【図２５】従来のアンチロックブレーキシステムを用いて、砂利路で実際に制動トルクのコントロールを行ったときの状態を示す図である。
【符号の説明】
１ ロードノイズ検出手段（検出手段）
４ 判別部（判別手段）
１５ ＶＲ_１設定処理部（変化手段）
１６ ＶＲ_２設定処理部（変化手段）[0001]
[Industrial applications]
The present invention detects a road surface state based on road noise during traveling of a vehicle.Brake pedal reaction force generatorAbout.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a so-called road surface state detection device that detects a state of a road surface on which a vehicle is traveling based on road noise has been proposed. As such a road surface condition detecting device, the present applicant detects road noise by a microphone arranged inside the vehicle body near the tire, and analyzes the detected road noise signal by passing the signal through a band-pass filter. A road surface state detection device that extracts only the sound pressure value of a specific frequency and compares the sound pressure value with base data stored (mapped) in advance based on the vehicle speed and road surface condition to determine the state of the current traveling road surface is proposed. (Japanese Patent Application No. 4-205095).
[0003]
Conventionally, an anti-lock brake system (ABS) is generally used to prevent a tire from being locked by a sudden braking operation. This type of device controls the braking torque based on the wheel speed VW and the estimated vehicle speed VR to prevent the wheels from being locked, thereby maintaining controllability and stability.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional road surface state detection device according to the above proposal is effective for discriminating a small number of types of road surface conditions, but may require an enormous amount of base data to determine many types of road surface conditions. The specific frequency range in which the sound pressure values are compared increases accordingly, and the setting and tuning of the comparison level margin can be adjusted according to the type of tire used, tire pressure, wear, etc. Required.
[0005]
Furthermore, in order to determine the road surface condition more accurately, the amount of data to be stored must be increased, or the sampling time for detecting data must be shortened to increase the amount of sampling data. However, there is a problem that it is very difficult to detect a road surface state in real time.
[0006]
Further, in the above-described conventional antilock brake system, parameters used for controlling the braking torque, for example, the target slip ratio and the maximum deceleration G of the wheels are always set to a constant value regardless of the road surface condition. ing.
[0007]
FIG. 23 is a diagram showing a braking friction coefficient-slip ratio characteristic. In FIG. 23, a curve RA1 shows a characteristic curve on a dry road, and a curve RB1 shows a characteristic curve on a gravel road. Then, the slip ratios at which the braking friction coefficient μ in the curves RA1 and RB1 is maximum are λA and λB, respectively. For example, in a device that sets and controls the target slip ratio to λA, when the braking torque is controlled on a road surface exhibiting the characteristics of the curve RB1, the braking friction coefficient μ₂Is the maximum braking friction coefficient μ to be obtained on a road surface having the characteristics of curve RB1.₁Braking force cannot be obtained.
[0008]
FIGS. 24 and 25 are views showing a state where the braking torque is actually controlled on a dry road and a gravel road, respectively, using a conventional anti-lock brake system. In both figures, the vertical axis indicates speed, and the horizontal axis indicates time. Curves VA1 and VB1 (solid lines) indicate changes in vehicle speed on dry roads and gravel roads, respectively, and curves VA2 and VB2 (dashed lines) indicate changes in estimated vehicle speeds on dry roads and gravel roads, respectively. Curves VA3 and VB3 (dot-dash lines) indicate changes in wheel speed on a dry road and a gravel road, respectively.
[0009]
Since the estimated vehicle speed is calculated from the wheel speed and the predetermined slip ratio, that is, the target slip ratio λA, on the dry road, there is little difference between the actual vehicle speed VA1 and the estimated vehicle speed VA2 as shown in FIG. On a road, as shown in FIG. 24, the difference between the actual vehicle speed VB1 and the estimated vehicle speed VB2 increases.
[0010]
The present invention has been made in view of the above-described problem, and can determine in real time and accurately even when various types of road surface conditions are determined.Brake pedal reaction force generatorTo provideEyesTarget.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
UpItemTo achieve the goal,Claim 1The invention ofReaction force generating means for generating a reaction force on the brake pedal with respect to the depression force when the driver depresses the brake pedal, the reaction force generation means capable of changing the magnitude of the reaction force, and detecting a road surface state And a control unit for controlling the reaction force generating unit to change the magnitude of the reaction force according to the detected road surface state.
[0012]
Also,Claim 2The invention ofReaction force generating means for generating a reaction force on the brake pedal with respect to the depression force when the driver depresses the brake pedal, wherein the reaction force generation means can change the magnitude of the reaction force; And control means for controlling the reaction force generating means so as to change the magnitude of the reaction force according to the calculated slip ratio.
[0013]
Preferably,When the calculated slip ratio exceeds the slip ratio at which the braking friction coefficient is maximized, the control means performs control so as to sharply increase the magnitude of the reaction force.
[0014]
[Action]
According to the configuration of the first invention,Road conditionBy means of detectionRoad conditionIs detected and the detectedRoadSurface conditionThe magnitude of the reaction force generated on the brake pedal changes according toSo thatThe driver can easily perform the braking operation within the range of the tire capacity regardless of the road surface condition..
[0015]
According to the configuration of the second invention,The slip ratio of the wheel is calculated, and the magnitude of the reaction force generated on the brake pedal is changed according to the calculated slip ratio,Also preferablyWhen the calculated slip ratio exceeds the slip ratio that maximizes the braking friction coefficient, the magnitude of the reaction force is suddenly increased.SoThe driver can easily be notified of the limit of the performance of the tire.
[0016]
【Example】
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0017]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a road surface condition detecting device according to the present invention.
[0018]
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a road noise detecting means for detecting road noise, which is constituted by a microphone in this embodiment. The output side of the road noise detecting means 1 is connected via an amplifier 2 for amplifying the road noise detected by the road noise detecting means 1 and a filter 3 for analyzing the frequency of the road noise amplified by the amplifier 2. As will be described later in detail, a vehicle speed detecting means 5 for detecting the speed of the vehicle is connected to one input side of the determination unit 4 for determining the road surface state by using a neural network, and the other input side of the determination unit 4. Output side is connected. The determination unit 4 determines the road surface state according to the two input signals, and outputs the determination result to an alarm device and a motion control device (both not shown).
[0019]
FIG. 2 is a view for explaining the arrangement positions of the road noise detecting means 1 and the vehicle speed detecting means 5.
[0020]
In the figure, it is assumed that a vehicle C is a front engine vehicle, and a road noise detecting means 1 which is a microphone is directly connected to at least one of the right and left rear wheel house, which is less affected by engine noise, by a stone or water. The vehicle speed detecting means 5 is disposed at a predetermined position in the rear wheel on at least one of the left and right sides. Here, the vehicle speed detecting means 5 generates an electric pulse signal corresponding to the wheel speed.
[0021]
Next, a determination method performed by the determination unit 4 will be described with reference to FIGS.
[0022]
FIG. 3 is a diagram showing a neural network model used in the present embodiment. In the present embodiment, a neural network model having a three-layer structure of an input layer, an intermediate layer, and an output layer is used. As a learning algorithm, a back-propagation (Back-propagation) learning algorithm is used. Adopted.
[0023]
First, the outline of the BP learning algorithm will be described.
[0024]
In the three-layer network of FIG. 3 (hereinafter referred to as an input layer, an intermediate layer, and an output layer in the order of first layer, second layer, and third layer), the number of cells in the m-th layer is nm, and The input is represented by u <m> i, the output from each cell is represented by x <m> i, and the coupling matrix (weight matrix) to the m-th layer is represented by W <m>. , (2). Here, <m> indicates that the character m in “<>” is a superscript character.
[0025]
(Equation 1)

(M = 2,3, i = 1, ..., nm)
Here, w <m> ij indicates an element (weight) of the coupling matrix W <m>, and f indicates an output function. In general, a sigmoid function represented by the following equation (3) is often used as the function f.
f (u) = 1 / (1 + exp [-u]) (3)
As shown in FIG. 3, in the present embodiment, information input to each cell of the input layer is a vehicle speed and a sound pressure value of a specific frequency detected for each 1/3 octave band, and these information are Weighted by the coupling matrix W <2>, and input to each cell in the intermediate layer. In the hidden layer, the output is determined for each cell by the function f, and similarly to the processing from the input layer to the hidden layer, the output weighted by the coupling matrix W <3> is input to each cell in the output layer. Is done. Further, in the output layer, the output is determined for each cell by the function f in the same manner as in the processing in the intermediate layer.
[0026]
The value output from each cell in the output layer is a value of 0 to 1 because it is the value of the sigmoid function of the equation (3). That is, each cell in the output layer outputs “certainty”. One type TYPEn of the road surface condition is determined by the magnitude of the “probability”.
[0027]
The learning goal is that when inputs (x <1> 1, x <1> 2,..., X <1> n1) are given to the first layer (input layer), the third layer (output layer) )) (X <3> 1, x <3> 2,..., X <3> n3) by matching the output to the current road surface condition, that is, the likelihood of a desired TYPEn corresponding to the road surface condition. is there. Specifically, as shown in FIG. 4, the road noise from the wheels is subjected to data sampling by the road noise detecting means 1, and the sampled data is subjected to frequency analysis, and then together with the vehicle speed data as described in FIG. Input to the input layer. Then, each element (weight) of the connection matrix W <m> is determined so that the current road surface state matches the road surface type based on the final output (probability) from the output layer.
[0028]
FIG. 5 is a flowchart showing a subroutine procedure of the learning process described above (hereinafter, referred to as “learning mode”) and a process of actually applying the learned network (hereinafter, referred to as “execution mode”). This is executed by a CPU (not shown) incorporated in the first determination unit 4.
[0029]
First, in step S1, initial settings such as a CPU and a memory (not shown) are performed, and in step S2, the type of neural network (for example, the number of layers, the number of cells in each layer, etc.) and the weight (first set) are set. Parameter data such as information of the coupling matrix W <m>) and information input to the input layer.
[0030]
Next, in step S3, it is determined whether the operator has selected either the "learning mode" or the "execution mode". If the "learning mode" has been selected, the process proceeds to step S4, and the process proceeds to step S4. The number of times α to repeat the processing of S5 to step S9 is compared with the current number of repetitions N. If the current number of repetitions N is smaller than the number of times α, the process proceeds to step S5. In step S5, if the number N is "0", the weight input in step S2 is input. If the number N is not "0", the weight changed in step S8 described later is input. Perform input data processing.
[0031]
In the following step S6, each cell in the output layer is determined on the basis of the weight input in step S5 and information (vehicle speed and sound pressure value of a specific frequency) input to the input layer input as parameter data in step S2. The output data to be output (probability of the road type TYPEn) is calculated. Further, in step S7, the likelihood (the value of 0 to 1) of each of the calculated road surface types TYPEn is compared with the current road surface state, and an error check is performed to determine the gap between the two, and in step S8 the error check is performed. Error ε detected at₀And the error ε becomes a predetermined value ε₀If the error ε is smaller than the predetermined value ε, the process proceeds to step S11 described below.₀In the above case, the process proceeds to the next step S9.
[0032]
In step S9, the weight is changed according to the result of the error check. In step S10, after the number of repetitions N is incremented by 1, the process returns to step S4.
[0033]
On the other hand, when the current number of repetitions N is equal to or more than the number α in the determination in step S4, or when the error ε is equal to the predetermined value ε in the determination in step S8.₀If it becomes smaller, the process proceeds to step S11, where the network save, that is, the coupling matrix (weight matrix) W <m> based on the weight determined in step S8 is stored, and this subroutine is terminated.
[0034]
On the other hand, if the “execution mode” is selected in step S3,12To step S11Read the network saved in step SThirteenIn step S12Weight is set based on the network read out in step (1). Subsequent step S14Then, the information input to the input layer input in step S2 and the informationThirteenCalculating the data of each cell of the output layer based on the weight set in step SFifteenAfter outputting the certainty of each road surface state TYPEn, the subroutine processing is terminated.
[0035]
Further, from the likelihood of the road surface condition (TYPEn) obtained by this subroutine processing, the road surface friction coefficient μm (1 ≦ m ≦ k) is obtained from the table data indicating the relationship between the type TYPEn and the road surface friction coefficient shown in FIG. It is determined. Note that μm may be a table for the slip ratio.
[0036]
As described above, in the present embodiment, since the neural network is used to determine the road surface condition, it is not necessary to determine the optimal road surface condition from a huge amount of base data, so that the determination time of the road surface condition is reduced, Can be determined. Further, by using the learning mode, it is possible to make the network learn all kinds of road surface conditions, so that more accurate road surface conditions can be detected.
[0037]
Next, an embodiment of an anti-lock brake system using the road surface state detected by the road surface state detecting device will be described.
[0038]
FIG. 7 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the antilock brake system according to the present embodiment.
[0039]
In FIG. 1, an anti-lock brake system (ABS) includes a road surface state detecting unit A for detecting a road surface state, an ABS actuator C for actually performing braking, and an ABS actuator C according to the road surface state from the detecting unit A. And an ABS controller B for outputting control information to the controller. Here, the road surface state detecting means A indicates the road surface state detecting device of FIG. 1 described above, the ABS controller B indicates the circuit of FIG. 9 described later and the logic circuit group 34 of FIG. 10, and the ABS actuator C indicates the diagram described later. Ten inlet valves 35 and outlet valves 36 are shown.
[0040]
First, a method of controlling the brake pressure performed by the antilock brake system of the present embodiment will be described.
[0041]
(1) Brake pressure (gradual) decrease (outlet valve “ON”, inlet valve “ON ← → OFF”)
When the wheel slip is large and the wheel speed is further decreasing, the brake pressure is reduced because there is a danger that the wheel is locked with certainty. However, when the slip is very large, the brake pressure is reduced until the wheel speed starts to increase reliably.
[0042]
(2) Brake pressure drop (outlet valve “ON”, inlet valve “ON”)
When the speed of wheel drop is extremely high, the brake pressure can be determined to be significantly excessive due to a sudden change in the road surface, for example, a change from an asphalt road surface to a frozen road.
[0043]
(3) Constant holding of brake pressure (outlet valve “ON”, inlet valve “OFF”)
(A) Even if the speed of wheel drop is high, the brake pressure may be too high when the slip is small, but it is indistinguishable from unevenness in wheel speed on bad roads and the like, and the brake pressure is kept constant. See
[0044]
(B) Even if the slip is large, there is no danger of the wheels being locked unless the wheel speed is reduced. However, increasing the brake is inappropriate because slip has already occurred. Therefore, during this period, the state in which the brake pressure is kept constant is observed. However, if the slip is extremely large, the brake is gradually reduced until the wheel speed increases.
[0045]
(C) When the wheel speed is increasing, there is no danger of the wheel locking. However, when the rising speed of the wheel speed is relatively high, it can be determined that the slip is still large.
[0046]
(4) Brake pressure (gradual) increase (outlet valve “ON ← → OFF”, inlet valve “OFF”)
When the slip is small and the increase / decrease speed of the wheel speed is relatively small, it can be determined that there is no danger of locking the wheel, so the brake pressure is increased. However, the following cases (5) and (a) are excluded.
[0047]
(5) Rapid increase in brake pressure (outlet valve “OFF”, inlet valve “ON”)
(A) During the period from when the brake is applied to when the slip occurs or until the wheel speed decreases to a certain value, it is considered that the brake pressure is significantly insufficient. Soaring.
[0048]
(B) When the rising speed of the wheel speed is extremely high, it can be determined that the brake pressure is significantly insufficient due to a sudden change in the road surface, for example, a change from an icy road to an asphalt road, and the brake pressure is rapidly increased. .
[0049]
(6) Others (outlet valve “OFF”, inlet valve “OFF”)
When the wheel speed is sufficiently low, there is no danger even if the wheel locks, so all the antilock functions are stopped.
[0050]
Next, signals necessary for performing the above-described control will be described with reference to FIG.
[0051]
In the figure,
λ₀₁: 1st standard slip ratio
λ₀₂: Second reference slip ratio
λ: Wheel slip ratio
V'W: acceleration of the wheel
+ V'W₁: First reference wheel acceleration (G)
+ V'W₂: Second reference wheel acceleration (G)
-V'W₁: 1st reference wheel deceleration (G)
-V'W₂: Second reference wheel deceleration (G)
V: Wheel speed (km / h)
V₀: Reference wheel speed (km / h)
And each signal λ₁, Λ₂, Α₁, Α₂, Β₁, Β₂, VS, and B are output when the conditions in the (content) column are satisfied.
[0052]
When the above-described control methods (1) to (5) are rewritten using the above signals, the following is obtained.
[0053]
(1) 'Brake pressure (gradual) decrease:
(A) λ₁And β₁Are occurring at the same time
(B) λ₂Occurs and α₁Is not occurring
(2) 'Rapid decrease in brake pressure: β₂Is occurring
(3) ′ Constant holding of brake pressure: α₁, Β₁, Λ₁When at least one of the above has occurred and the above (1) 'is not satisfied
(4) 'Brake pressure (gradual) increase: α₁, Β₁, Λ₁The first λ after the start of braking₁Or β₁Period except until
(5) 'Rapid increase in brake pressure: The first λ after the start of braking₁Or β₁And λ₂And α₂Are occurring at the same time
It becomes.
[0054]
Further, the control method of (1) 'to (5)' can be rewritten as the control for determining the operation timing of the inlet valve and the outlet valve as follows.
[0055]
(1) "Outlet valve" ON ": λ₁, Α₁, Β₁When at least one of them has occurred
(2) “Outlet valve“ ON ← → OFF ”: The first λ after the brake starts₁Or β₁After the occurrence of the period, except for the above (1) "
(3) "Inlet valve" ON ": β₂Is occurring
(4) “Inlet valve“ ON ← → OFF ”: λ₁And β₁Occur simultaneously, or λ₂Occurs and α₁Is not occurring
However, when VS is not generated, the inlet valve and the outlet valve are turned off in any case.
[0056]
Next, an antilock brake system configured to perform the above-described control will be described with reference to FIGS.
[0057]
FIG. 9 is a circuit diagram showing a circuit for outputting each signal of FIG. 8, and FIG. 10 performs the above-mentioned controls (1) "to (4)" based on an output signal from the circuit of FIG. FIG. 2 is a circuit diagram showing a circuit for the above. Although only one circuit is shown in each of FIGS. 9 and 10, actually two circuits are arranged in the vehicle because the control is performed separately according to the wheel speeds from the front wheels and the rear wheels. Is established. Therefore, in order to detect the wheel speeds of the front wheels and the rear wheels, the vehicle speed detection means 5 described with reference to FIG. 2 is provided not only for the rear wheels but also for the front wheels.
[0058]
In FIG. 9, the output of the left and right vehicle speed detecting means 5 in FIG. 2 is an AC signal (pulse) having a frequency proportional to each wheel speed, as described above. VoltageconversionCircuits (f-V) 11, 11returnOutput signals VWR and VWL of the circuits 11 and 11 are supplied to two input terminals of the select circuit 12.
[0059]
The select circuit 12 is a circuit for selecting and outputting one of the signals VWR and VWL. The control circuit for the front wheels selects the higher signal level of the signals VWR and VWL. On the other hand, the control circuit for the rear wheels selects the lower one of the signals VWR and VWL.
[0060]
The output signal VW from the select circuit 12 is supplied to a V * estimation processing unit 13 for calculating an estimated vehicle speed V *, and a differentiating circuit 14 for differentiating the signal VW and negative-side inputs of comparison circuits 18 and 19. It is supplied to the terminal.
[0061]
The estimated vehicle speed signal V * from the V * estimation processing unit 13 is a VR that sets the first reference wheel speed.₁Setting processing unit 15, VR for setting the second reference wheel speed₂It is supplied to the setting processing section 16 and the positive input terminal of the comparison circuit 17. VR₁Setting processing unit 15 and VR₂Output signal VR of setting processing unit 16₁, VR₂Are supplied to the positive input terminals of the comparison circuits 18 and 19, respectively.₁, VR₂And the signal VW, and the result is represented by the signal λ₁, Λ₂Is output to the corresponding input terminal of the circuit of FIG.
[0062]
Thus, the signal λ₁, Λ₂Is the first reference wheel speed VR₁And second reference wheel speed VR₂And the wheel speed VW, respectively, and are outputs obtained by comparing the first reference slip ratio λ and₀₁, Λ₀₂And the slip ratio λ. This is because it is difficult to directly determine the slip ratio λ. Therefore, in the present embodiment, a method of estimating the vehicle speed from the wheel speed VW and thereby setting the reference wheel speed VR corresponding to the slip ratio is adopted.
[0063]
The reference vehicle speed V is applied to the negative input terminal of the comparison circuit 17.₀The comparison circuit 17 supplies the estimated vehicle speed signal V * and the reference vehicle speed V₀And outputs the result as a signal VS to the corresponding input terminal of the circuit of FIG.
[0064]
The output signal V'W of the differentiating circuit 14 is supplied to the positive input terminals of the comparing circuits 20 to 23, and the negative input terminals of the comparing circuits 20 to 23 are supplied to the first reference wheel acceleration + V ', respectively. W₁, The second reference wheel acceleration + V'W₂, First reference wheel deceleration-V'W₁, The second reference wheel deceleration-V'W₂Are supplied to each of the comparators 20 to 23, and compares the signal V'W with the signal supplied to the negative input terminal of each of the circuits 20 to 23, and compares the result with the signal α.₁, Α₂, Β₁, Β₂Is output to the corresponding input terminal of the circuit of FIG.
[0065]
The circuit of FIG. 10 uses the signal α obtained as described above.₁, Α₂, Β₁, Β₂, Λ₁, Λ₂And the brake pressure is controlled in accordance with the signals B and VS.
[0066]
In the figure, the logic circuit group 31 includes the signal α₁, Α₂, Β₁, Β₂, Λ₁, Λ₂The signals B and VS are supplied, and two outputs from the logic circuit group 31 are supplied to the bases of PNP transistors 32 and 33, respectively, and the power supply 34 is supplied to the emitters of the transistors 32 and 33. An inlet valve 35 and an outlet valve 36 are connected to the collectors of the transistors 32 and 33, respectively. Here, the transistors 32 and 33 are turned on when the voltage supplied to the base is at a low level and turned off when the voltage is at a high level. Then, in response to the on or off of the transistors 32 and 33, the inlet valve 35 and the outlet valve 36 are turned on or off, respectively.
[0067]
Note that the rectangular wave generation circuit 31 in the logic circuit group 31₁Is a circuit for generating a plurality of rectangular wave outputs (OUT) for one input (IN) waveform, as shown in FIG.₂12 is a circuit for generating a rectangular wave output (OUT) having a wave number for one input (IN) waveform, as shown in FIG. That is, this is for performing “ON ← → OFF” control of the inlet valve 35 and the outlet valve 36 in the controls (4) ″ and (2) ″.
[0068]
The processing of elements 12 to 23 in FIG. 9 is executed by a control program executed by a CPU (not shown). Hereinafter, a control process executed by the control program will be described with reference to a flowchart of FIG. The purpose of the present embodiment is to improve the performance of the antilock brake system by changing the slip ratio according to the road surface condition, so that the processing related to this purpose, that is, the elements 13, 15, 16 Only those related to the processing to be performed will be described.
[0069]
In FIG. 13, first, in step S21, the road surface state TYPEn detected by the road surface state detection device is read and stored in an area x of a RAM (not shown).
[0070]
Next, in step S22, the maximum deceleration GR (x) and the target slip ratio λ (x) are determined according to the read road surface state x using the table data shown in FIGS.
[0071]
In the following step S23, the maximum deceleration GR (x) and the target slip ratio λ (x) determined in step S22 are stored in the areas GR and λ of the RAM, respectively.
[0072]
In step S24, the wheel speed VW, which is an output signal from the select circuit 12 in FIG. 9, is read. In step S25, the wheel speed VW is compared with the previous estimated vehicle speed V ＾ *. If the estimated vehicle speed is not less than the estimated vehicle speed V ＾ *, the process proceeds to step S26, in which the wheel speed is differentiated by the following equation (4), and the result is stored in the area V'W of the RAM.
(V ＾ W−VW) / Δt (4)
In a succeeding step S27, it is determined whether or not the wheel acceleration V'W which is a differential value of the wheel speed is smaller than the maximum deceleration GR in the step S23. If the wheel acceleration V'W is smaller, the process proceeds to a step S28. Update the speed V *.
[0073]
On the other hand, if the current wheel speed VW is smaller than the previous estimated vehicle speed V ＾ * in the determination in step S25, or if the wheel acceleration V′W is equal to or greater than the maximum deceleration GR in the determination in step S27, the process proceeds to step S29. The estimated vehicle speed V * is updated by the following equation (5).
V ＾ *-GR · Δt (5)
FIG. 16 is a diagram showing the transition of the wheel speed and the estimated vehicle body speed, and is for explaining the processing of steps S25 to S29. In the figure, the vertical axis indicates speed, and the horizontal axis indicates time. A curve CR represented by a solid line indicates a change in wheel speed, and a curve CB indicated by a broken line indicates a change in estimated vehicle speed.
[0074]
Time t₀When the wheel acceleration V'W is smaller than the maximum deceleration GR, that is, when there is not much slipping, the wheel speed is substantially equal to the estimated vehicle speed. Steps S25 to S28), when the wheel acceleration V'W becomes equal to or greater than the maximum deceleration GR, that is, at time t₁Then, since it is determined that a slip has occurred, the estimated vehicle speed V * is calculated by using the maximum deceleration GR by the above-mentioned formula (5) (step S27 → step S29). Then, while the previous estimated vehicle speed V ＾ * is lower than the wheel speed VW, that is, in the section [t₁, T₂], The estimated vehicle speed V * is calculated using the maximum deceleration GR (step S25 → step S29), and the time t₂(Strictly speaking, at time t₂When the processing shifts to step S25 after the above), since the previous estimated vehicle speed V ＾ * is equal to or lower than the wheel speed VW and the wheel acceleration V′W is a negative value, the estimated vehicle speed V * is Update with VW (steps S25 to S28). This is because it is determined that no slip has occurred.
[0075]
Returning to the flowchart of FIG. 13, in step S30, the VR of FIG.₁Output signal VR of setting processing unit 15₁(= VR) is calculated by the following known formula (6).
VR = (1−λ) V * (6)
In the following step S31, after updating the previous wheel speed V ＾ W and the estimated vehicle speed V ＾ * with the wheel speed VW and the estimated vehicle speed V *, respectively, the subroutine process is terminated.
[0076]
Note that VR in FIG.₂A value obtained by multiplying the value VR obtained in step S30 by a predetermined value is set in the setting processing unit 16, and the second reference wheel speed VR is set.₂Is output as
[0077]
As described above, according to the present embodiment, since the maximum deceleration GR and the target slip ratio λ are changed according to the road surface condition, the estimated vehicle speed V * approaches the actual vehicle speed, and the reference wheel The speed VR can be better set, which allows the slip signal λ₁, Λ₂Is output at a better timing, and the performance of the antilock brake system can be exhibited according to the road surface condition.
[0078]
Next, a description will be given of an embodiment of a brake pedal reaction force generator that changes the magnitude of the reaction force of the brake pedal according to the road surface state detected by the road surface state detection device.
[0079]
In a conventional brake device, a reaction force generated with respect to an amount of depression of a brake pedal by a driver is determined by a mechanical structure, and is proportional to a braking torque. That is, since the braking torque with respect to the amount of depression of the brake pedal is constant regardless of the road surface condition and the tire performance, for example, a road surface having a small braking friction coefficient such as a rainy or snowy road (hereinafter referred to as a “low μ road surface”) For example, when the brake pedal is depressed similarly to a road surface having a large braking friction coefficient such as a dry road (hereinafter, referred to as a “high μ road surface”), the limit of the tire performance is lower on a low μ road surface than on a high μ road surface. And locking of the wheels occurs. For this reason, on a low μ road surface, the depression amount of the brake pedal must be finely adjusted.
[0080]
In addition, since the relationship between the amount of depression of the brake pedal and the magnitude of the reaction force is constant irrespective of the state of the road surface, there is no predictability when the wheels are locked, especially on a low μ road surface. For this reason, in order to stop without locking the wheels on a low μ road surface, a high degree of driving technology is required.
[0081]
This embodiment is to solve this problem.
[0082]
FIG. 17 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the brake pedal reaction force generating device according to the present embodiment.
[0083]
This reaction force generating device includes a brake pedal 41, a torque sensor 42 for detecting a force (hereinafter, referred to as “pedal force”) on the brake pedal 41, and a reaction force against the pedal force of the brake pedal 41. A reaction motor 43 for generating a force, a sensor output from a torque sensor 42, a G sensor output from a G sensor (not shown) for detecting a wheel speed and a deceleration G, and a brake SW indicating a time point when braking is started. The controller 44 outputs an applied voltage to be applied to the reaction force motor 43 according to the output.
[0084]
Hereinafter, a control process executed by a CPU (not shown) included in the controller 44 will be described with reference to flowcharts of FIGS. 18 and 19 form a part of the main routine process.
[0085]
FIG. 18 is a flowchart illustrating a processing procedure of a target torque calculation subroutine.
[0086]
First, in step S41, the wheel speed VW is read, and in step S42, the estimated vehicle speed V * is calculated. The method of calculating the estimated vehicle speed V * is the same as the method of step S29 in the flowchart of FIG. 13 described for the antilock brake system, and a description thereof will be omitted.
[0087]
In a succeeding step S43, a slip ratio λ is calculated. The slip ratio λ is calculated from the wheel speed VW and the vehicle speed V by the following equation (7).
[0088]
(Equation 2)

Further, after calculating the target reaction force in step S44, the present subroutine process is terminated.
[0089]
FIG. 20 is a diagram showing a characteristic curve for calculating the target reaction force, in which the vertical axis indicates the magnitude of the reaction force, and the horizontal axis indicates the slip ratio. In the figure, a curve RA2 indicates a characteristic curve on a dry road, and a curve RB2 indicates a characteristic curve on a gravel road.
[0090]
When one of the curves RA2 and RB2 is selected according to the road surface condition, a target reaction force is calculated based on the selected curve and the calculated slip ratio λ. Here, the curves RA2 and RB2 are both the slip rates λA and λB described in the prior art, that is, the slip rate that maximizes the braking friction coefficient in each road surface condition. Have. The reaction force is gradually generated up to the slip ratios λA and λB in accordance with the slip ratio λ, and the reaction force is suddenly increased after the slip ratios λA and λB, thereby easily informing the driver of the limit of the tire performance. be able to.
[0091]
By setting a point at which the target reaction force rises sharply at a slip rate lower than the slip rate λ at which the ABS operates, it is possible to provide predictability for predicting the ABS operation position.
[0092]
FIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of the torque control subroutine, and shows a processing of calculating an applied voltage value to be output to the reaction force motor 43 by the controller 44.
[0093]
First, in step S51, the sensor output of the torque sensor 42 is read.
[0094]
Next, in step S52, an increase / decrease amount ΔV of the voltage applied to the reaction force motor 43 is calculated from the difference between the target reaction force (torque) calculated in step S44 and the sensor output (actual torque) in step S51. In step S53, after adding the increase / decrease amount ΔV to the current applied voltage and outputting it to the reaction force motor 43, the present subroutine process is terminated.
[0095]
As described above, according to the present embodiment, the target reaction force is set in accordance with the road surface condition, and the position where the tire performance is drawn out to the maximum is obtained. Irrespective of the range of the tire performance.
[0096]
Next, a description will be given of an embodiment of a four-wheel steering (4WS) device that changes a turning ratio according to the road surface state detected by the road surface state detecting device.
[0097]
It is well known that the effect of 4WS can be further improved by changing the turning ratio in accordance with the road surface condition (road surface friction). That is, the driving limit of the vehicle is lower on the low μ road surface than on the high μ road surface, and the vehicle tends to be unstable. Therefore, by changing the steering ratio, this state can be stabilized.
[0098]
FIG. 21 is a diagram showing the relationship between the speed of the vehicle and the optimum steering ratio, in which the vertical axis indicates the steering ratio and the horizontal axis indicates the vehicle speed. In the drawing, a curve C1 shows a characteristic curve on a low μ road surface, and a curve C2 shows a characteristic curve on a high μ road surface. As shown by the curve C1, the vehicle speed range of the reverse phase steering ratio is narrowed compared to the curve C2 (V₁), It is possible to promptly shift to the in-phase steering ratio and improve the steering stability.
[0099]
FIG. 22 is a diagram showing the relationship between the gain and the optimum steering ratio, where the vertical axis indicates the steering ratio and the horizontal axis indicates the gain. In the figure, a curve C3 shown by a broken line is a middle-high speed range (V ₁ ≦ V), and a curve C4 indicated by a solid line indicates a middle-high speed range (V ₂ ≦ V), and a solid line C5 indicated by a solid line indicates a low-speed range (V ≦ V) on a low μ road surface and a high μ road surface.₁(Low μ road surface) or V ≦ V₂(High μ road surface)). As shown in the figure, the switching of the steering ratio on the low μ road surface and the high μ road surface is performed in a region where the vehicle gain is high in the low speed region of both road surfaces in order to suppress the behavior of the vehicle and smoothly perform the switching. Therefore, it is ideal not to switch from the opposite phase to the same phase as in the straight line C5.
[0100]
If the road surface condition changes and the friction coefficient of the road surface changes suddenly, the steering ratio is not changed suddenly, and after watching the state for a predetermined time, the steering angle becomes 0 during that time, or It is determined that the vehicle has gone straight ahead based on the difference in the following wheel speeds, and the change is made.
[0101]
As described above, in the present embodiment, it is possible to improve the operation performance of the 4WS by changing the steering ratio according to the road surface condition.
[0102]
【The invention's effect】
As described above, according to the first aspect,The road surface state is detected by the road surface state detecting means, and the magnitude of the reaction force generated on the brake pedal is changed according to the detected road surface state. Easy to do within the capabilities.
[0103]
According to the second aspect,The slip ratio of the wheel is calculated, and the magnitude of the reaction force generated on the brake pedal is changed according to the calculated slip ratio,Also preferablyWhen the calculated slip ratio exceeds the slip ratio that maximizes the braking friction coefficient, the magnitude of the reaction force is suddenly increased.SoThe driver can easily be notified of the limit of the performance of the tire.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a road surface condition detecting device according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram for explaining the arrangement positions of a road noise detecting unit and a vehicle speed detecting unit of FIG. 1;
FIG. 3 is a diagram showing a neural network model used in the present embodiment.
FIG. 4 is a diagram for explaining a method of causing the network of FIG. 3 to learn.
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of a subroutine of a learning mode process and an execution mode process.
6 is a diagram illustrating table data indicating a relationship between a road surface state (TYPEn) and a road surface friction coefficient output from the output layer in FIG. 3;
FIG. 7 is a block diagram showing a schematic configuration of an antilock brake system according to the present invention.
FIG. 8 is a diagram for explaining the contents of signals necessary for performing control in the embodiment of the anti-lock brake system.
FIG. 9 is a circuit diagram for outputting each signal of FIG. 8;
FIG. 10 is a circuit diagram for performing antilock brake control based on an output signal from the circuit of FIG. 9;
FIG. 11 shows a rectangular wave generating circuit 31 shown in FIG.₁FIG. 4 is a diagram showing input / output characteristics of the first embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing a rectangular wave generating circuit 31 shown in FIG.₂FIG. 4 is a diagram showing input / output characteristics of the first embodiment.
FIG. 13 is a flowchart illustrating a procedure of a control process executed in the present embodiment.
FIG. 14 is a diagram showing table data indicating a relationship between a road surface state and a maximum deceleration GR (x).
FIG. 15 is a diagram showing table data indicating a relationship between a road surface state and a target slip ratio λ (x).
FIG. 16 is a diagram showing changes in wheel speed and estimated vehicle speed.
FIG. 17 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a reaction force generating device for a brake pedal according to the present embodiment.
FIG. 18 is a flowchart illustrating a processing procedure of a target torque calculation subroutine.
FIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of a torque control subroutine.
FIG. 20 is a diagram showing a characteristic curve for calculating a target reaction force.
FIG. 21 is a diagram showing a relationship between a vehicle speed and an optimum steering ratio.
FIG. 22 is a diagram illustrating a relationship between a gain and an optimum steering ratio.
FIG. 23 is a diagram showing a braking friction coefficient-slip ratio characteristic.
FIG. 24 is a diagram showing a state where braking torque is actually controlled on a dry road by using a conventional anti-lock brake system.
FIG. 25 is a view showing a state where braking torque is actually controlled on a gravel road using a conventional anti-lock brake system.
[Explanation of symbols]
1 Road noise detection means (detection means)
4 discriminating unit (discriminating means)
15 VR₁Setting processing unit (change means)
16 VR₂Setting processing unit (change means)

Claims (3)

Reaction force generating means for generating a reaction force on the brake pedal with respect to the depression force when the driver depresses the brake pedal, wherein the reaction force generation means can change the magnitude of the reaction force;
Road surface state detecting means for detecting a road surface state,
Control means for controlling the reaction force generating means so as to change the magnitude of the reaction force according to the detected road surface state;
A reaction force generator for a brake pedal, comprising: Reaction force generating means for generating a reaction force on the brake pedal with respect to the depression force when the driver depresses the brake pedal, wherein the reaction force generation means can change the magnitude of the reaction force;
Calculating means for calculating a wheel slip ratio;
Control means for controlling the reaction force generating means so as to change the magnitude of the reaction force according to the calculated slip ratio;
A reaction force generator for a brake pedal, comprising: 3. The control unit according to claim 2, wherein when the calculated slip ratio exceeds a slip ratio at which a braking friction coefficient is maximized, the magnitude of the reaction force is sharply increased. A brake pedal reaction force generator according to any one of claims 1 to 4.

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