JP4720572B2

JP4720572B2 - 車両用駆動力制御装置

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Publication number: JP4720572B2
Application number: JP2006089372A
Authority: JP
Inventors: 良雄伊藤
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2006-03-28
Filing date: 2006-03-28
Publication date: 2011-07-13
Anticipated expiration: 2026-03-28
Also published as: JP2007263242A

Description

本発明は、車両用駆動力制御装置に関し、特に、各種状況が、車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるときに、車両の駆動力を増加させる制御を実行することが可能な車両用駆動力制御装置に関する。

運転者の運転指向推定結果に基づいて、車両の駆動力を増加させる制御を行なうことが考えられる。

また、車両の走行環境に基づいて、車両の駆動力を増加させる制御を行なうことが考えられる。

なお、特開２０００−１２７８０３号公報（特許文献１）には、車両の運転状態に基づいて運転指向を推定する車両の運転指向推定装置において、コーナまでの距離を検出する距離検出手段と、検出されたコーナまでの距離に応じて運転指向の推定内容を変更する運転指向推定内容変更手段とを備えた車両の運転指向推定装置が開示されている。

特開２０００−１２７８０３号公報

例えば、運転指向がスポーツ走行指向であると推定された場合に、自動変速機の変速線図をパワーパターンに切り換える制御が考えられる。また例えば、車両が自動車専用道路への合流路を走行する状況や、自車両が前方車両を追い越す状況のような車両の走行環境に基づいて、アップシフトのタイミングを遅らせる制御や電子スロットルを開く制御が考えられる。

車両に関する各種状況が、車両の駆動力を増加させる制御の実行に適さない状況である場合には、運転者の運転指向推定結果に基づく車両の駆動力増加制御が実行されないことが望ましい。また、車両に関する各種状況が、車両の駆動力を増加させる制御の実行に適さない状況である場合には、車両の走行環境に基づく車両の駆動力増加制御が実行されないことが望ましい。

本発明の目的は、各種状況が、車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるときに、車両の駆動力を増加させる制御を実行することが可能な車両用駆動力制御装置を提供することである。

本発明の車両用駆動力制御装置は、車両の駆動力を増加させる制御を実行する車両用駆動力制御装置であって、走行環境に基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるか否かを判定する手段を備え、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定された場合に、前記車両の駆動力を増加させる制御が許可されることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置は、車両の駆動力を増加させる制御を実行する車両用駆動力制御装置であって、車両状態に基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるか否かを判定する手段を備え、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定された場合に、前記車両の駆動力を増加させる制御が許可されることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置は、車両の駆動力を増加させる制御を実行する車両用駆動力制御装置であって、車両搭乗者の状態に基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるか否かを判定する手段を備え、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定された場合に、前記車両の駆動力を増加させる制御が許可されることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置において、前記車両の運転者の運転指向の推定結果に基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御が行なわれることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置において、走行環境パラメータに基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御が行なわれることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置において、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定されない場合に、前記車両の制動力を増加させる制御が実行されることを特徴としている。

本発明の車両用駆動力制御装置によれば、各種状況が、車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるときに、車両の駆動力を増加させる制御を実行することが可能となる。

以下、本発明の車両用駆動力制御装置の一実施形態につき図面を参照しつつ詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１から図５を参照して、第１実施形態について説明する。

本実施形態は、運転指向推定結果に基づいて、各種駆動力・制動力を切り換える制御を実行する車両用駆動力制御装置において、車両前方道路状況（視界、見通し、車線、工事又は渋滞の有無等）、道路種類（駐車場、構内路、細街路、市街地等）、道路場面（スクールゾーン、商店街、駐車場等）、前走・対向・後方の周辺車両状況、車両状態（タイヤ、燃料、チェーン装着等）、路面状況、風の状態、同乗者状況、運転者の走行経験・運転歴、覚醒度・気分・体調等の複数の条件（状況）がすべて安全である（駆動力増加制御の実行に適した状況である）と確認された場合のみ、スポーツ走行指向判定による駆動力増加制御への切り換えを許可する。

一方、上記複数の条件のうち一つでも安全ではないと確認された場合には、運転指向に関係なく、駆動力増加制御を許可しないとともに、制動力増加側制御が必要であると判定された場合には、制動力増加側制御を実行する。

また、運転者の運転技量を推定し、制動力増加側制御とスポーツ走行指向判定による駆動力増加制御の制御レベルを変更する。また、アクセルやブレーキなどの車両の操作系の操作に関連する変数に基づいて行なう運転指向推定において、運転者の車両の操作系の操作に関するくせ、好みを反映させる。

図２は、本実施形態の概略構成を示すブロック図である。
図２に示すように、車両のエンジン１０の吸気配管には、アクセル操作量センサ５２により検出されたアクセルペダル５０の操作量に基づいてスロットルアクチュエータ５４により駆動されるスロットル弁５６が設けられている。

また、エンジン１０の回転速度Ｎ_Eを検出するエンジン回転速度センサ５８、エンジン１０の吸入空気量Ｑ／Ｎを検出する吸入空気量センサ６０、吸入空気の温度Ｔ_Aを検出する吸入空気温度センサ６２、上記スロットル弁５６の開度θ_THを検出するスロットルセンサ６４、出力軸の回転速度Ｎ_OUTすなわち車速Ｖを検出する車速センサ６６、エンジン１０の冷却水温度Ｔ_Wを検出する冷却水温センサ６８、ブレーキの作動を検出するブレーキスイッチ７０、シフトレバー７２の操作位置Ｐ_SHを検出する操作位置センサ７４、入力軸すなわちクラッチＣ０の回転速度Ｎ_C0を検出するクラッチＣ０回転センサ７５、油圧制御回路８４の作動油温度Ｔ_OILを検出する油温センサ７７などが設けられており、それらのセンサから、エンジン回転速度Ｎ_E、吸入空気量Ｑ／Ｎ、吸入空気温度Ｔ_A、スロットル弁の開度θ_TH、車速Ｖ、エンジン冷却水温Ｔ_W、ブレーキの作動状態ＢＫ、シフトレバー７２の操作位置Ｐ_SH、クラッチＣ０の回転速度Ｎ_C0、作動油温度Ｔ_OILを表す信号がエンジン用電子制御装置７６或いは変速用電子制御装置７８に供給されるようになっている。

ナビゲーションシステム装置１１３は、自車両を所定の目的地に誘導することを基本的な機能としており、演算処理装置と、車両の走行に必要な情報（地図、直線路、カーブ、登降坂、高速道路など）が記憶された情報記憶媒体と、自立航法により自車両の現在位置や道路状況を検出し、地磁気センサやジャイロコンパス、ステアリングセンサを含む第１情報検出装置と、電波航法により自車両の現在位置、道路状況などを検出するためのもので、ＧＰＳアンテナやＧＰＳ受信機などを含む第２情報検出装置等を備えている。ナビゲーションシステム装置１１３から出力される信号は、変速用電子制御装置７８に供給されるようになっている。

レーダー１１４は、車両前部に搭載されたレーザーレーダーセンサ又はミリ波レーダーセンサなどのセンサであり、前方の車両との車間距離を計測する。カメラ１１６は、車両周辺監視カメラと、車室内カメラを有している。車両周辺監視カメラは、車両の前方道路、道路種類、道路場面、周辺車両等の状況を示す情報を取得するために用いられる。車室内カメラは、同乗者の情報を所得するために用いられる。通信装置１１７は、車−車間通信や車−センター間通信を行なう。重量センサ１１２は、同乗者の状況（運転者及び同乗者の重量）の情報を所得するために用いられる。レーダー１１４、カメラ１１６、通信装置１１７及び重量センサ１１２のそれぞれから出力される信号は、変速用電子制御装置７８に供給される。

エンジン用電子制御装置７６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力インターフェースを備えた所謂マイクロコンピュータであって、ＣＰＵはＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムに従って入力信号を処理し、種々のエンジン制御を実行する。たとえば、燃料噴射量制御のために燃料噴射弁７９を制御し、点火時期制御のためにイグナイタ８０を制御し、アイドルスピード制御のために図示しないバイパス弁を制御し、トラクション制御のためにスロットルアクチュエータ５４によりスロットル弁５６を制御する。エンジン用電子制御装置７６は、運転指向推定部１１５を備えている。このエンジン用電子制御装置７６は、変速用電子制御装置７８およびＶＳＣ用電子制御装置８２と相互に通信可能に接続されており、一方に必要な信号が他方から適宜送信されるようになっている。

図２に示すように、変速用電子制御装置７８も、上記と同様のマイクロコンピュータであって、ＣＰＵはＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムに従って入力信号を処理し、油圧制御回路８４の各電磁弁或いはリニアソレノイド弁を駆動する。たとえば、変速用電子制御装置７８は、スロットル弁５６の開度θ_THに対応した大きさのスロットル圧Ｐ_THを発生させるためにリニアソレノイド弁SLT を、アキュム背圧を制御してクラッチツークラッチのシフトを制御するためにリニアソレノイド弁SL1 を、ロックアップクラッチの係合、解放、スリップ量を制御するためにリニアソレノイド弁SLU を、ブレーキＢ２を直接制御してクラッチツークラッチのシフトを制御するためにリニアソレノイド弁SL2 をそれぞれ制御する。また、変速用電子制御装置７８は、たとえば図４に示す予め記憶された変速線図から実際のスロットル弁開度θ_THおよび車速Ｖに基づいて自動変速機１４のギヤ段を決定し、この決定されたギヤ段および係合状態が得られるように電磁弁Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４を駆動し、エンジンブレーキを発生させる際には電磁弁ＳＲを駆動する。

自動変速機１４で設定される変速段は、走行状態に基づいて変速段領域を定めた変速線図に基づいて制御されるように構成されている。その変速線図は、例えば図３に示すように、破線で示すノーマルパターンと実線で示すパワーパターンとが用意されている。そのノーマルパターンは、燃費を重視した走行を行なうためのものであり、高速段の領域が低車速側に広がったパターンであって、変速比が小さくてエンジン１０の回転数を下げる高速段を設定しやすいパターンである。これに対してパワーパターンは、出力を重視した走行（いわゆるスポーツ走行）を行なうためのパターンであり、低速段の領域が高車速側に広がったパターンであって、変速比が大きくてエンジン１０の回転数を高くする低速段を設定しやすいパターンである。この変速パターンの変更は、後述する運転指向の推定結果に基づいて行なわれる。

アクセル開度に対する電子スロットル弁５６の開度特性は、エンジン用電子制御装置７６からの指令信号によって適宜に設定することができるように構成されている。例えば図４に示すように、アクセルペダルストロークに対するスロットル弁開度が小さくなる低出力特性、アクセルペダルストロークに対するスロットル弁開度が大きくなる高出力特性、その中間のノーマル特性を選択できるように構成されており、これらの特性の変更は、後述する運転指向の推定結果に基づいて行なわれる。

図２に示すように、車両には、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ８３、加速度センサ８７、舵角センサ８５、車輪回転速度センサ８６が設けられており、それらのセンサから、車体の鉛直軸まわりの回転角速度（ヨーレート）ω_Y、車体の前後方向の加速度Ｇ、ステアリングホイールの舵角θ_W、４つの車輪の回転速度Ｎ_W1〜Ｎ_W4を表す信号がＶＳＣ用電子制御装置８２に供給されるようになっている。

道路勾配を計測又は推定する道路勾配計測・推定部１１８は、変速用電子制御装置７８の一部として設けられることができる。道路勾配計測・推定部１１８は、加速度センサ８７により検出された加速度に基づいて、道路勾配を計測又は推定するものであることができる。また、道路勾配計測・推定部１１８は、平坦路での加速度を予めＲＯＭに記憶させておき、実際に加速度センサ８７により検出した加速度と比較して道路勾配を求めるものであることができる。

運転技量推定部１１９は、変速用電子制御装置７８の一部として設けられることができる。運転技量推定部１１９は、入力された運転者に関する情報に基づいて、運転者の運転技量を推定する。本実施形態では、運転者の運転技量を推定するものであれば、運転技量推定部１１９の構成については特に限定されない。また、運転技量推定部１１９により推定される運転技量の意味については、広義に解釈される。

運転技量推定部１１９は、例えば、以下の（１）〜（３）の３つの分類のいずれかに含まれるものであることができる。但し、運転技量推定部１１９の構成が以下に限定されるものではないことは上述の通りである。
（１）運転者等が入力したデータに基づいて運転技量を推定するもの
（２）運転の操作量に統計的な分析を行い、運転技量を推定するもの
（３）理想の操作と実際の操作の差により運転技量を推定するもの

上記（１）の分類に含まれる運転技量推定部１１９の構成例としては、例えば、以下の３つの技術を挙げることができる。即ち、免許証の取得年月日等より運転技量を推定する技術（例えば特開平１０−１８５６０３号公報に記載の技術）や、予め設定した質問に対し、回答していくことで運転技量を推定する技術（例えば、特開平１０−３００４９６号公報に記載の技術）や、第三者が同乗して運転技量を推定する技術（例えば、特開平６−３２８９８６号公報に記載の技術）である。

上記（２）の分類に含まれる運転技量推定部１１９の構成例としては、例えば、以下の８つの技術を挙げることができる。即ち、ＭＴ車のクラッチの滑り量により判定し、滑りが少ないと運転技量が高いと推定される技術（特開２００３−８１０４０号公報に記載の技術）や、後退時の車速に関し、後退する車速が高いと運転技量が高いと推定される技術（特開２００３−８１０４０号公報に記載の技術）や、駐車のうまさに関し、前後進切り替え回数、ハンドルの切り返し回数が少ないと運転技量が高いと推定される技術（特開２００３−８１０４０号公報に記載の技術）や、急ブレーキの回数、平均車速により運転技量を推定する技術（特開２００１−３５４０４７号公報に記載の技術）や、信号機や標識を無視した頻度、自車の車速、急ブレーキや急ハンドルの操作頻度から運転技量を推定する技術（特開平６−１６２３９６号公報記載の技術）や、ヨーレートを単位時間間隔で収録し、その収録したデータを最小自乗法によりスムーズにつなぎ、実際のデータとの差の積分値より運転者の技量を推定する技術（特開平１０−１９８８９６号公報記載の技術）や、車両スリップ時、前後輪速差とカウンタステアに相当する逆操舵角との相関係数及び、ヨーレートと旋回中の最大操舵角との相関係数、車速と最大操舵角との相関係数から運転技量を推定する技術（特開平８−１５０９１４号公報記載の技術）や、コーナー走行時の車速の分散、目標軌跡からの変位量の平均、ブレーキ及び操舵角の時系列変化（微分値）より運転技量を推定する技術（特開２００３−９９８９７号公報に記載の技術）である。

上記（３）の分類に含まれる運転技量推定部１１９の構成例としては、例えば、以下の４つの技術を挙げることができる。即ち、コーナー走行時の軌跡を操舵角と車速より算出し、運転技量の高い人の軌跡と比較し、その差より運転技量を推定する技術（特開平６−１５１９９号公報記載の技術）や、タイヤ−路面間スリップ率と地図情報から最適操舵角を算出し、実際の操舵角との差の平均値より運転技量を推定し、また、コーナー走行中タイヤのグリップが失われた場合、通常運転者はカウンタステア操作により車両の姿勢を立て直そうとするが、このカウンタステア操作までの反応時間と長さより運転技量を推定する技術（特開平７−３０６９９８号公報記載の技術）や、コーナー走行時の目標走行軌跡を地図情報やカメラにより推定し、この目標走行軌跡とずれていた時間長さより運転技量を推定する技術（特開平９−１３２０６０号公報記載の技術）や、ステアリングが滑らかに操作されたと仮定した場合の操舵角の推定値と実際の操舵角との差を求め、このばらつき度合いより運転技量を推定する技術（特開平１１−２２７４９１号公報記載の技術）である。

運転指向推定部１１５は、変速用電子制御装置７８の一部として設けられることができる。運転指向推定部１１５は、運転者の運転状態及び車両の走行状態に基づいて、運転者の運転指向（スポーツ走行指向かノーマル走行指向）を推定する。運転指向推定部１１５の詳細については更に後述する。なお、運転指向推定部１１５の構成については、本実施形態において説明する内容に限定されず、運転者の運転指向を推定するものであれば、公知の様々な構成のものを広く含む。ここで、スポーツ走行指向とは、動力性能を重視した指向、加速指向ないしは運転者の操作に対する車両の反応が迅速なスポーツ走行を好むことを意味する。

次に、運転指向推定部１１５の詳細について説明する。
運転指向推定部１１５は、複数種類の運転操作関連変数のいずれかの算出毎にその運転操作関連変数が入力されて推定演算が起動されるニューラルネットワークＮＮを備え、そのニューラルネットワークＮＮの出力に基づいて車両の運転指向を推定する。

例えば図５に示すように、運転指向推定部１１５は、信号読込手段９６と、前処理手段９８と、運転指向推定手段１００とを備えている。信号読込手段９６は、前記スロットル弁開度６４、車速６６、エンジン回転速度５８、車両加速度Ｇ８７などの信号を比較的短い所定の周期で読み込む。信号読込手段９６により読み込まれた検出信号は、前処理手段９８に出力される。

前処理手段９８は、信号読込手段９６により逐次読み込まれた信号から、運転指向を反映する運転操作に密接に関連する複数種類の運転操作関連変数、すなわち車両発進時の出力操作量（アクセルペダル操作量）すなわち車両発進時のスロットル弁開度ＴＡ_ST、加速操作時の出力操作量の最大変化率すなわちスロットル弁開度の最大変化率Ａ_CCMAX、車両の制動操作時の最大減速度Ｇ_NMAX、車両の惰行走行時間Ｔ_COAST、車速一定走行時間Ｔ_VCONST、所定区間内において各センサから入力された信号の区間最大値、運転開始以後における最大車速Ｖ_max、などをそれぞれ算出する運転操作関連変数算出手段である。運転指向推定手段１００は、前処理手段９８により運転操作関連変数が算出される毎にその運転操作関連変数が許可されて運転指向推定演算を行うニューラルネットワークＮＮを備え、そのニューラルネットワークＮＮの出力である運転指向推定値を出力する。本実施形態では、例えば、ノーマル走行指向の場合の運転指向推定値を０、スポーツ走行指向の場合の運転指向推定値を１とする。

図５の前処理手段９８には、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ＴＡ_STを算出する発進時出力操作量算出手段９８ａ、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の最大変化率Ａ_CCMAXを算出する加速操作時出力操作量最大変化率算出手段９８ｂ、車両の制動操作時の最大減速度Ｇ_NMAXを算出する制動時最大減速度算出手段９８ｃ、車両の惰行走行時間Ｔ_COASTを算出する惰行走行時間算出手段９８ｄ、車速一定走行時間Ｔ_VCONSTを算出する車速一定走行時間算出手段９８ｅ、例えば３秒程度の所定区間内における各センサからの入力信号のうちの最大値を周期的に算出する入力信号区間最大値算出手段９８ｆ、運転開始以後における最大車速Ｖ_maxを算出する最大車速算出手段９８ｇなどがそれぞれ備えられている。

上記入力信号区間最大値算出手段９８ｆにおいて算出される所定区間内の入力信号のうちの最大値としては、スロットル弁開度ＴＡ_maxt（６４）、車速Ｖ_maxt（６６）、エンジン回転速度Ｎ_Emaxt（５８）が用いられる。

図５の運転指向推定手段１００に備えられたニューラルネットワークＮＮは、コンピュータプログラムによるソフトウエアにより、或いは電子的素子の結合から成るハードウエアにより生体の神経細胞群をモデル化して構成され得るものであり、例えば図５の運転指向推定手段１００のブロック内に例示されるように構成される。

図５において、ニューラルネットワークＮＮは、ｒ個の神経細胞要素（ニューロン）Ｘ_i（Ｘ₁〜Ｘ_r）から構成された入力層と、ｓ個の神経細胞要素Ｙ_j（Ｙ₁〜Ｙ_s）から構成された中間層と、ｔ個の神経細胞要素Ｚ_k（Ｚ₁〜Ｚ_t）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）Ｗ_Xijを有して上記ｒ個の神経細胞要素Ｘ_iとｓ個の神経細胞要素Ｙ_jとをそれぞれ結合する伝達要素Ｄ_Xijと、結合係数（重み）Ｗ_Yjkを有してｓ個の神経細胞要素Ｙ_jとｔ個の神経細胞要素Ｚ_kとをそれぞれ結合する伝達要素Ｄ_Yjkが設けられている。

上記ニューラルネットワークＮＮは、その結合係数（重み）Ｗ_Xij、結合係数（重み）Ｗ_Yjk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、前記運転操作関連変数の値と運転指向とを対応させる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）Ｗ_Xij、結合係数（重み）Ｗ_Yjkは固定値が与えられている。

上記の学習に際しては、複数の運転者についてそれぞれスポーツ走行指向、通常走行（ノーマル）指向の運転が例えば高速道路、郊外道路、山岳道路、市街道路などの種々の道路において実施され、そのときの運転指向を教師信号とし、教師信号とセンサ信号を前処理したｎ個の指標（入力信号）とがニューラルネットワークＮＮに入力させられる。なお、上記教師信号は運転指向を０から１までの値に数値化し、例えばノーマル走行指向を０、スポーツ走行指向を１とする。また、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（本実施形態では、０から１までの間の値に正規化して用いられるとする）。

図２に示すように、ＶＳＣ用電子制御装置８２は、上記と同様のマイクロコンピュータであって、ＶＳＣ制御のために、ＣＰＵはＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムに従って入力信号を処理し、スロットルアクチュエータ５４を介してスロットル弁５６を駆動するとともに、ハイドロブースタアクチュエータ８８に備えられた図示しない電磁弁を駆動して４つの車輪のブレーキ油圧をそれぞれ制御する。このハイドロブースタアクチュエータ８８は図示しない制動用油圧回路に組入れられており、必要に応じて４つの車輪の制動力が独立に制御されるようになっている。上記ＶＳＣ用電子制御装置８２も、エンジン用電子制御装置７６および変速用電子制御装置７８と相互に通信可能に接続されており、一方に必要な信号が他方から適宜送信されるようになっている。

路面μ検出・推定部９２は、ＶＳＣ用電子制御装置８２の一部として設けられることができる。路面の摩擦係数μに代表される路面の滑り易さ（低μ路か否か）を検出又は推定する。ここで、低μ路には、悪路（路面の凹凸が大きい場合や路面に段差がある等を含む）が含まれる。即ち、路面μ検出・推定部９２では、走行路面の摩擦係数μが演算され、その演算された摩擦係数μが予め定められたしきい値を超えているか否かによって、低μ路か否かが決定される。

路面μ検出・推定部９２では、上記に代えて、演算により摩擦係数μの具体的数値を求めることなく、各種条件、例えば、車輪回転速度センサ８６により検出された車両の前輪と後輪の回転速度の差に基づいて、路面が低μ路であるか否かを検出することができる。

ここで、路面μ検出・推定部９２による低μ路であるか否かの検出・推定の具体的方法は、特に限定されず、公知の方法を適宜採用することができる。例えば、上記の前後の車輪速差の他に、車輪速の変化率や、ＡＢＳ（アンチロック・ブレーキ・システム）やＴＲＳ（トラクション・コントロール・システム）やＶＳＣ（ビークル・スタビリティ・コントロール）の作動履歴、車両の加速度と車輪スリップ率の関係の少なくともいずれか一つを用いて、低μ路であるか否かの検出・推定を行うことができる。

路面μ検出・推定部９２は、将来に走行予定の路面についての情報（ナビ情報など）に基づいて、低μ路であるか否かを予測する。ここで、ナビ情報には、ナビゲーションシステム装置１１３のように予め記憶媒体（ＤＶＤやＨＤなど）に記録されている路面（例えば非舗装路）の情報の他、車両自体が過去の実走行や他の車両や通信センターとの通信（車車間通信や路車間通信を含む）を介して得た情報（道路状況を示す情報や天候状況を示す情報を含む）が含まれる。その通信には、道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ）やいわゆるテレマティクスが含まれる。

図１を参照して、第１実施形態の動作について説明する。

［ステップＳＡ−１］
ステップＳＡ−１では、走行環境に関する情報（車両の前方道路状況、道路種類・道路場面、周辺車両状況、路面状態、風の状態など）と、車両状態に関する情報と、車両搭乗者に関する情報（同乗者状況、運転者の走行経験、運転歴、運転者の状態（覚醒度、気分、体調等））が取得される。

上記車両の前方道路の状況は、車両の前方道路の視界、見通し、車線、工事又は渋滞の有無等に関するものである。上記道路種類は、道路の種類が、駐車場、構内路、細街路、市街地等であるか否かに関するものである。上記道路場面は、道路が、スクールゾーン、商店街、駐車場等であるか否かに関するのものである。上記車両の前方道路の状況、上記道路種類、上記道路場面に関する情報は、例えば、通信装置１１７によるセンターとの通信や、ナビゲーションシステム装置１１３や、カメラ（車両周辺監視カメラ）１１６や、レーダー１１４を用いて取得されることが可能である。

上記周辺車両状況は、車両の前走・対向・後方の車両に関するものであり、その情報は、例えば、カメラ（車両周辺監視カメラ）１１６や、通信装置１１７による車−車間通信を用いて取得される。上記車両状態は、タイヤ、燃料、チェーン装着等に関するものである。タイヤに関しては、例えば、車両の走行距離に基づいて磨耗度合いに関する情報が取得され、タイヤの空気圧の情報は、空気圧センサを用いて取得される。燃料に関する情報は、例えば、燃料計により取得される。チェーン装着の有無に関する情報は、例えば、車輪速の変動に基づいて取得されることができる。

上記路面状況に関する情報は、例えば、路面μ検出・推定部９２を用いて取得される。上記風の状態は、風速・風向に関する情報であり、例えば、通信装置１１７によるセンターとの通信に基づいて取得される。風向に関する情報は、ステアリングの反力等に基づいても、取得されることが可能である。

上記同乗者状況に関する情報は、重量センサ１１２やカメラ１１６（車室内カメラ）を用いて取得されることができる。カメラ１１６を用いて、同乗者が、子供・高齢者・身障者等であるかを判別することが可能である。上記運転者の走行経験は、その運転者が過去にその道路を走行した経験の有無に関するものであり、その情報は、例えば、ナビゲーションシステム装置１１３を用いて取得される。上記運転歴に関する情報は、運転者自身がその情報を車両側に入力するか、免許証の情報がＩＤカードにおいて磁気データとして格納されている場合には、その免許証の情報により取得されることが可能である。

上記運転者の状態とは、例えば、運転者の覚醒度、気分、体調に関するものである。運転者の覚醒度、気分の情報は、例えば、カメラ（車室内カメラ）１１６により運転者の視線、顔向きを判断することにより取得することが可能である。運転者の体調の情報は、例えばステアリングに設けられた血圧センサや脈拍センサにより取得することが可能である。

［ステップＳＡ−２］
次に、ステップＳＡ−２では、運転技量推定部１１９により、運転者の運転技量が推定される。その推定された運転者の運転技量に関する情報は、ステップＳＡ−７及びステップＳＡ−８において用いられる。

［ステップＳＡ−３］
次に、ステップＳＡ−３では、運転者の車両の操作系の操作に関するくせ、好みが推定される。例えば、運転者が操作する車両の操作系（アクセル、ステアリング、ブレーキ、シーケンシャルシフトなど）の操作の仕方、操作が行なわれた頻度に基づいて、運転者の運転操作に関するくせ・好みが判定されることができる。

例えば、平均的運転者と想定される人の操作パターンが各操作系（アクセル、ステアリング、ブレーキ、シーケンシャルシフトなど）毎に、それぞれ予め設定されており、実際の運転者の操作と上記操作パターンとが比較されることにより、運転者の運転操作に関するくせ・好みが判定される。上記操作の仕方とは、車両の操作系の操作速度、操作加速度又は操作タイミング等であり、上記操作が行なわれた頻度とは、所定の運転時間又は所定の走行距離当たりの車両の操作系の操作の回数等である。

［ステップＳＡ−４］
次に、ステップＳＡ−４では、運転指向推定部１１５により、運転指向が推定される。運転指向推定では、運転者による車両の操作系の操作に関連する変数が入力される。この場合、運転指向推定では、上記ステップＳＡ−３にて推定された運転者の運転操作に関するくせ・好みが反映される。

例えば、運転者による車両の操作系の操作に関するくせ・好みとして、元々アクセルやブレーキの踏込み速度や操作頻度が高い場合には、実操作において、アクセルやブレーキの踏込み速度や操作頻度が高い場合であっても、それは、必ずしも運転者がスポーツ走行指向であることを示しているとは限らない。そこで、ステップＳＡ−４では、上記ステップＳＡ−３にて推定された運転者の運転操作に関するくせ・好みが考慮された上で、運転指向推定が行われる。

［ステップＳＡ−５］
次に、ステップＳＡ−５では、上記ステップＳＡ−１にて取得された複数の情報に基づいて、各種状況の全てが安全であるか否かが判定される。その判定の結果、肯定的に判定された場合には、ステップＳＡ−６に進み、そうでない場合には、ステップＳＡ−８に進む。本例では、例えば、車両がチェーン装着をしている場合や、同乗者として、子供、高齢者、身障者がいる場合や、過去に走行した経験のない道路を走行する場合や、運転歴が短い場合には、ステップＳＡ−５の判定は否定的に判定される。

［ステップＳＡ−６］
ステップＳＡ−６では、上記ステップＳＡ−４で推定された運転指向がスポーツ走行指向であるか否かが判定される。その判定の結果、肯定的に判定された場合には、ステップＳＡ−７に進み、そうでない場合にはステップＳＡ−９に進む。

［ステップＳＡ−７］
ステップＳＡ−７では、駆動力増加制御への切り換えが許可される。具体的には、図３に示すパワーパターンの変速線図が採用され、及び／または、図４の高出力特性が選択される。

この場合、駆動力増加制御の制御レベル（制御量）は、上記ステップＳＡ−２にて判定された運転技量及び上記ステップＳＡ−３にて推定された運転者のくせ、好みに基づいて、変更されることができる。例えば、運転者の運転技量が低い場合には、駆動力増加制御の制御レベルが低く設定される。また例えば、車両の操作系の操作をあまり迅速に行なわないというくせや好みを有する運転者の場合には、駆動力増加制御の制御レベルが低く設定される。ステップＳＡ−７の次には、本制御フローはリターンされる。

［ステップＳＡ−８］
ステップＳＡ−８では、駆動力増加制御への切り換えが許可されない。即ち、上記ステップＳＡ−５の判定において、上記複数の情報に基づいて、一つの状況でも安全ではないと確認された場合には、運転指向に関係なく、駆動力増加制御を許可しないとともに、制動力増加側制御が必要であると判定された場合には、制動力増加側制御が実行される。

ここで、制動力増加側制御が必要であると判定された場合とは、例えば、車両の前方にコーナーが存在する場合や、前方の車両や人などの物体と自車との距離が小さい場合の他、運転者の覚醒度や体調等が良くない場合が考えられる。なお、ステップＳＡ−５において、例えば、路面状況が低μ路であると判定された場合には、ステップＳＡ−８において、制動力増加側制御が必要であると判定された場合であっても、制動力増加側制御が許可されない。ステップＳＡ−８の次には、本制御フローはリターンされる。

［ステップＳＡ−９］
ステップＳＡ−９では、上記ステップＳＡ−７にて許可された駆動力増加制御からの復帰が開始される。なお、駆動力増加制御の許可（ステップＳＡ−７）がなされていない場合には、ステップＳＡ−９では何も行なわれない。ステップＳＡ−９の次には、本制御フローはリターンされる。

本実施形態によれば、予め設定された、車両の走行環境に関する情報（車両の前方道路状況、道路種類・道路場面、周辺車両状況、路面状態、風の状態など）と、車両状態に関する情報と、車両搭乗者に関する情報（同乗者状況、運転者の走行経験、運転歴、運転者の状態（覚醒度、気分、体調等））に基づいて各種状況（情報）の全てが安全であると確認されたときに、運転指向推定結果（スポーツ走行指向であるとの推定結果）に基づく駆動力増加制御への切り換えが許可され、それらの複数の情報（状況）のうち一つでも安全であるとの確認がとれない場合には、運転指向推定結果に基づく駆動力増加制御への切り換えが許可されない。そのため、各種状況の安全性の確認がとれない場合において、運転指向推定結果に基づく駆動力増加制御が実行されることが抑制される。

（第１実施形態の変形例）
図６を参照して、第１実施形態の変形例について説明する。

上記第１実施形態は、運転指向推定結果に基づいて、駆動力を増加させる制御に関するものであった。これに対して、本変形例では、図６に示すように、走行環境パラメータ（例えば、自車両が合流路を走行する状況や、自車両が前方車両を追い越す状況）に基づいて、駆動力を増加させる制御（アップシフトのタイミングを遅らせる制御や、電子スロットルを開く制御）に関するものである。

本変形例では、上記ステップＳＡ−１の複数の情報（状況）がすべて安全ではなくても、予め設定された情報が安全であれば（ステップＳＢ−５−Ｙ）、上記走行環境パラメータに基づいて駆動力を増加させる制御の判定が成立している場合（ステップＳＢ−６−Ｙ）には、上記走行環境パラメータに基づいて駆動力を増加させる制御を許可することが可能である（ステップＳＡ−７）。ステップＳＢ−５では、例えば、同乗者として子供や高齢者が同乗している場合であっても、周囲に車両が存在していなければ、前方車両の追越し時に駆動力を増加させる制御を許可するように設定することができる。この例では、同乗者の情報は、ステップＳＢ−５のうちの予め設定された情報ではなく、車両の周囲の状況に関する情報がステップＳＢ−５のうちの予め設定された情報に設定される。

本変形例によれば、上記ステップＳＡ−１の複数の情報のうち、予め設定された、車両の走行環境に関する情報（車両の前方道路状況、道路種類・道路場面、周辺車両状況、路面状態、風の状態など）と、車両状態に関する情報と、車両搭乗者に関する情報（同乗者状況、運転者の走行経験、運転歴、運転者の状態（覚醒度、気分、体調等））に基づいて各種状況（情報）の全てが安全であると確認されたときに、走行環境パラメータに基づく駆動力増加制御への切り換えが許可され、それらの複数の情報（状況）のうち一つでも安全であるとの確認がとれない場合には、走行環境パラメータに基づく駆動力増加制御への切り換えが許可されない。そのため、各種状況の安全性の確認がとれない場合において、走行環境パラメータに基づく駆動力増加制御が実行されることが抑制される。

本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態の動作を示すフローチャートである。本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態の概略構成を示すブロック図である。本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態で用いられる、通常走行指向（燃費指向）が推定された場合に変速段の変速制御パターンとして採用されるノーマルパターンと、スポーツ走行指向（出力指向）が推定された場合に変速段の変速制御パターンとして採用されるパワーパターンとを模式的に示す図である。本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態で用いられる、アクセルペダルストロークに対するスロットル弁開度の開度特性を示す図である。本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態で用いられる、運転指向推定部を説明するための図である。本発明の車両用駆動力制御装置の第１実施形態の変形例の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１０エンジン
１４自動変速機
７６エンジン用電子制御装置
７８変速用電子制御装置
９２路面μ検出・推定部
１００運転指向推定手段
１１２重量センサ
１１３ナビゲーションシステム装置
１１４レーダー
１１５運転指向推定部
１１６カメラ
１１７通信装置
１１９運転技量推定部
ＮＮニューラルネットワーク

Claims

車両の駆動力を増加させる制御を実行する車両用駆動力制御装置であって、
走行環境と、車両状態と、車両搭乗者の状態とに基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であるか否かを判定する手段を備え、
前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定された場合に、前記車両の駆動力を増加させる制御が許可され、
走行環境パラメータに基づいて、前記車両の駆動力を増加させる制御が行なわれ、
前記走行環境または前記車両状態または前記車両搭乗者の状態を表す情報のうち、あらかじめ設定された情報がすべて安全か否かが判定され、前記あらかじめ設定された情報がすべて安全であると判定された場合に、前記走行環境パラメータに基づいて前記車両の駆動力を増加させる制御が許可される
ことを特徴とする車両用駆動力制御装置
請求項１に記載の車両用駆動力制御装置において、
前記車両の駆動力を増加させる制御の実行に適した状況であると判定されない場合に、前記車両の制動力を増加させる制御が実行される
ことを特徴とする車両用駆動力制御装置。