JP6857473B2 - Steering assist ratio calculation device for power steering system and steering assist ratio calculation method for power steering system - Google Patents

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Description

本発明は、パワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算装置及びパワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算方法に関する。 The present invention relates to a steering assist ratio calculation device for a power steering system and a steering assist ratio calculation method for a power steering system.

従来、例えば下記の特許文献1には、三角筋電極から筋電位を検出して、積分筋電位を求め、積分筋電位に基づいてアクティブ状態かパッシブ状態かを判定し、アクティブ状態かパッシブ状態であるかの情報と共に、感圧センサ、車両操舵状態検出部、官能評価入力部からの情報を収集して記憶し、これらの情報を用いて操舵感の要因の評価を行うことが記載されている。 Conventionally, for example, in Patent Document 1 below, a myoelectric potential is detected from a deltoid muscle electrode, an integrated myoelectric potential is obtained, and whether it is an active state or a passive state is determined based on the integrated myoelectric potential. It is described that information from the pressure sensor, the vehicle steering state detection unit, and the sensory evaluation input unit is collected and stored together with some information, and the factors of the steering feeling are evaluated using these information. ..

特開2003−177079号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2003-177079

ドライバーが車両を運転する際に、ステアリング操舵は運転操作の主要な部分の1つを占めており、操舵感を向上させることで運転フィーリングを高めることができる。しかし、上記特許文献に記載された技術は、操舵感の要因の評価を行うものであり、操舵感を向上させることは何ら想定していなかった。 When the driver drives the vehicle, steering is one of the main parts of the driving operation, and the driving feeling can be enhanced by improving the steering feeling. However, the technique described in the above patent document evaluates the factors of the steering feeling, and does not assume any improvement in the steering feeling.

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、操舵のアシスト比を最適に設定することで運転者の操舵感を向上することが可能な、新規かつ改良された操舵アシスト比演算装置及び操舵アシスト比演算装置方法を提供することにある。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is that it is possible to improve the steering feeling of the driver by optimally setting the steering assist ratio. It is an object of the present invention to provide a new and improved steering assist ratio calculation device and a steering assist ratio calculation device method.

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、カーブを走行する際の平均車速及び平均ヨーレートの相違に応じて分類される運転状態のうち、ドライバーが運転する車両の現在の運転状態を取得する運転状態取得部と、ステアリング操舵に関連する腕の加速度および腕の筋活動量の離散度が低くなる前記ステアリング操舵のアシスト比を、前記運転状態毎に、個々のドライバーに関して規定したデータベースから、前記運転状態取得部により取得した前記現在の運転状態に応じたアシスト比を取得するアシスト比取得部と、を備える、パワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算装置が提供される。 In order to solve the above problem, according to a certain viewpoint of the present invention, among the driving states classified according to the difference in the average vehicle speed and the average yaw rate when traveling on a curve, the current driving of the vehicle driven by the driver. A driving state acquisition unit for acquiring a state and an assist ratio for steering steering in which the degree of dispersion of arm acceleration and arm muscle activity related to steering steering are reduced are defined for each driver for each driving state. From the database, a steering assist ratio calculation device for a power steering system is provided, which includes an assist ratio acquisition unit that acquires an assist ratio according to the current driving state acquired by the operation state acquisition unit.

また、前記運転状態取得部は、前記現在の運転状態として、車速及びヨーレートのセンサ値を取得するものであっても良い。 Further, the driving state acquisition unit may acquire sensor values of vehicle speed and yaw rate as the current driving state.

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、カーブを走行する際の平均車速及び平均ヨーレートの相違に応じて分類される運転状態のうち、ドライバーが運転する車両の現在の運転状態を取得するステップと、ステアリング操舵に関連する腕の加速度および腕の筋活動量の離散度が低くなる前記ステアリング操舵のアシスト比を、前記運転状態毎に、個々のドライバーに関して規定したデータベースから、前記運転状態を取得するステップにより取得した前記現在の運転状態に応じたアシスト比を取得するステップと、を備える、パワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算方法が提供される。 Further, in order to solve the above problem, according to another viewpoint of the present invention, among the driving states classified according to the difference in the average vehicle speed and the average yaw rate when traveling on a curve, the vehicle driven by the driver The step of acquiring the current driving state and the assist ratio of the steering steering in which the degree of dispersion of the arm acceleration and the amount of muscle activity of the arm related to the steering steering are reduced are defined for each driver for each driving state. From the database, there is provided a steering assist ratio calculation method for a power steering system, comprising a step of acquiring an assist ratio according to the current driving state acquired by the step of acquiring the driving state.

以上説明したように本発明によれば、操舵のアシスト比を最適に設定することで運転者の操舵感を向上することができる。 As described above, according to the present invention, the steering feeling of the driver can be improved by optimally setting the steering assist ratio.

本発明の一実施形態に係るステアリング操舵のアシスト比演算システム1000の構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the assist ratio calculation system 1000 of steering steering which concerns on one Embodiment of this invention. アシスト比演算装置100が行う処理の概要を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the outline of the processing performed by the assist ratio arithmetic unit 100. アシスト比演算装置100が行う処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the process performed by the assist ratio arithmetic unit 100. アシスト比演算装置100が行う処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the process performed by the assist ratio arithmetic unit 100. ラベル表の例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of a label table. 腕の加速度のZスコア(ZAijk)と腕の筋負担のZスコア(ZMijk)を2次元平面にプロットした例を示す特性図である。It is a characteristic diagram which shows the example which plotted the Z score (ZA ijk ) of the acceleration of an arm and the Z score (ZM ijk ) of the muscle load of an arm on a two-dimensional plane. j=1,k=1の場合に、i=1,2,3のそれぞれの離散度D111,D211,D311とアシスト比の関係を示す特性図である。It is a characteristic figure which shows the relationship between the discretenesses D 111 , D 211 , D 311 and the assist ratio of i = 1, 2, 3 respectively when j = 1, k = 1. 式(2)から算出した近似曲線を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the approximate curve calculated from the formula (2). 走行状態に応じて最適なCxjkがデータベースに格納された様子を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the state that the optimum C xjk is stored in the database according to the traveling state. 本実施形態に係るアシスト比の自動変更モードの処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the automatic change mode of the assist ratio which concerns on this embodiment. 異なるドライバーA,B,C毎にアシスト比のピーク値Cxjkが異なる様子を説明するための特性図である。It is a characteristic diagram for demonstrating how the peak value C xjk of the assist ratio is different for each of different drivers A, B, and C. 異なるドライバーA,B,C毎にアシスト比のピーク値Cxjkが異なる様子を説明するための特性図である。It is a characteristic diagram for demonstrating how the peak value C xjk of the assist ratio is different for each of different drivers A, B, and C. 異なるドライバーA,B,C毎にアシスト比のピーク値Cxjkが異なる様子を説明するための特性図である。It is a characteristic diagram for demonstrating how the peak value C xjk of the assist ratio is different for each of different drivers A, B, and C.

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, so that duplicate description will be omitted.

図1は、本発明の一実施形態に係るステアリング操舵のアシスト比演算システム1000の構成を示す模式図である。図1に示すシステム1000は、車両に搭載されることができる。本実施形態では、個々のドライバー(運転者)から、ステアリング操舵に関連する身体の情報を取得し、取得した身体の情報に基づいて、それぞれのドライバーに最適なステアリング操舵のアシスト比を算出する。ステアリング操舵に関連する身体の情報として、腕の加速度Aと、腕の筋活動量M(筋電(筋負担ともいう))を用いる。 FIG. 1 is a schematic view showing a configuration of a steering assist ratio calculation system 1000 according to an embodiment of the present invention. The system 1000 shown in FIG. 1 can be mounted on a vehicle. In the present embodiment, body information related to steering is acquired from each driver (driver), and the optimum steering assist ratio for each driver is calculated based on the acquired body information. Steering As body information related to steering, arm acceleration A and arm muscle activity M (myoelectricity (also referred to as muscle load)) are used.

ドライバーが車両を運転する際に、ステアリング操舵は運転操作の主要な部分の1つを占めており、操舵感を向上させることで運転フィーリングを高めることができる。本実施形態は、乗員の操舵時の動作を計測することにより、個人の特性に合わせた最適な操舵制御の設定を行うことで操舵感を向上させる。具体的では、生体計測によって、操舵時の手の加速度A、筋活動量Mを測定する。これらの計測を、3つ以上の異なる制御設定にて行う。制御設定の変更は、電動パワーステアリングシステム(EPS)のアシスト比Cを変更することで行う。異なる制御設定で取得した加速度A、筋活動量MをそれぞれZ得点化し、加速度A、筋活動量Mの2軸の相平面上にて制御設定毎に操舵感指標としての離散度Dの平均を計算する。そして、求めた離散度Dとアシスト比Cが非線形となるような近似曲線を求め(D=f(C))、離散度Dが最適値(下に凸となる頂点)となるアシスト比を求める。このような手法によれば、ドライバー毎に離散度が最も低くなるアシスト比を算出することができるため、個々のドライバーの特性に応じて最適にアシスト比を設定することができる。なお、加速度Aは3軸合成ベクトルの平均値を用いても良い。 When the driver drives the vehicle, steering is one of the main parts of the driving operation, and the driving feeling can be enhanced by improving the steering feeling. In the present embodiment, the steering feeling is improved by setting the optimum steering control according to the individual characteristics by measuring the steering operation of the occupant. Specifically, the acceleration A and the muscle activity amount M of the hand during steering are measured by biometric measurement. These measurements are performed with three or more different control settings. The control setting is changed by changing the assist ratio C of the electric power steering system (EPS). Acceleration A and muscle activity M acquired with different control settings are scored as Z, and the average of the degree of discreteness D as a steering feeling index is calculated for each control setting on the two-axis phase plane of acceleration A and muscle activity M. calculate. Then, an approximate curve is obtained so that the obtained discrete degree D and the assist ratio C are non-linear (D = f (C)), and the assist ratio at which the discrete degree D is the optimum value (vertex that becomes convex downward) is obtained. .. According to such a method, since the assist ratio having the lowest degree of discreteness can be calculated for each driver, the assist ratio can be optimally set according to the characteristics of each driver. As the acceleration A, the average value of the three-axis composite vector may be used.

なお、本実施形態では、生体情報として腕の加速度Aと、腕の筋活動量Mを例示するが、生体情報は他の情報であっても良い。また、生体情報として腕の加速度Aと、腕の筋活動量Mの2つの情報を使用したが、1つ又は3つ以上の生体情報を使用しても良い。 In the present embodiment, the acceleration A of the arm and the muscle activity amount M of the arm are exemplified as the biological information, but the biological information may be other information. Further, although two pieces of information, the acceleration A of the arm and the muscle activity amount M of the arm, are used as the biological information, one or three or more biological information may be used.

図1に示すように、アシスト比演算システム1000は、制御装置(アシスト比演算装置)100、生体センサ200(加速度センサ210、筋負担を計測する筋負担センサ220)、車両センサ400、モード切替SW500、電動パワーステアリングシステム(EPS)600を有して構成されている。車両センサ400は、車速センサ402、操舵角センサ404、ヨーレートセンサ406、操舵トルクセンサ408、車外センサ410を含む。車外センサ410は、ステレオカメラ等から得た画像の画像処理により、道路形状や路面の白線形状等を検知する。なお、ステレオカメラの代わりに、単眼カメラ等の他の撮像装置を用いても良い。また、車外センサ410として、ミリ波レーダー、赤外線レーザー等を用いて車外の状況を検出する装置を用いても良い。 As shown in FIG. 1, the assist ratio calculation system 1000 includes a control device (assist ratio calculation device) 100, a biological sensor 200 (accelerometer 210, muscle load sensor 220 for measuring muscle load), a vehicle sensor 400, and a mode switching SW500. , It is configured to have an electric power steering system (EPS) 600. The vehicle sensor 400 includes a vehicle speed sensor 402, a steering angle sensor 404, a yaw rate sensor 406, a steering torque sensor 408, and an outside sensor 410. The vehicle exterior sensor 410 detects the road shape, the white line shape of the road surface, and the like by image processing of an image obtained from a stereo camera or the like. Instead of the stereo camera, another imaging device such as a monocular camera may be used. Further, as the vehicle exterior sensor 410, a device that detects the situation outside the vehicle by using a millimeter wave radar, an infrared laser, or the like may be used.

腕の加速度は、ドライバーの腕に加速度センサ210を装着することによって計測する。また、腕の加速度は、カメラで撮像した画像を解析して手の軌跡を計測し、軌跡から算出しても良い。画像解析の場合、モーションキャプチャーによるマーカー計測、ステレオカメラや赤外線カメラ等によるマーカーレス計測を用いることができる。なお、腕の加速度の取得方法はこれらに限定されるものではなく、他の方法を用いても良い。 The acceleration of the arm is measured by attaching the acceleration sensor 210 to the driver's arm. Further, the acceleration of the arm may be calculated from the locus of the hand by analyzing the image captured by the camera and measuring the locus of the hand. In the case of image analysis, marker measurement by motion capture and markerless measurement by a stereo camera, an infrared camera, or the like can be used. The method of acquiring the acceleration of the arm is not limited to these, and other methods may be used.

筋負担センサ220は、筋電計(電極)を含み、例えば筋電計をドライバーの三角筋に装着することで筋電を計測する。具体的には、以下の式より、筋電のデータから%MVCを計算した値を使用することができる。なお、RMS値は筋電の実効値を表す。最大随意収縮時におけるRMS値は予め停車状態などで計測しておく。
%MVC=解析箇所のRMS値
÷ 最大随意収縮時におけるRMS値
なお、筋電計の代わりに、荷重センサによる代用測定で筋負担を計測しても良い。この場合、ステアリング、またはシートに荷重センサを装着し、ドライバーが力を入れた時の作用点として荷重を測定し、荷重から筋負担を推定する。また、筋骨格モデルなどを用いて筋負担を推定しても良い。
The muscle burden sensor 220 includes an electromyogram (electrode), and measures the electromyography by, for example, attaching the electromyogram to the deltoid muscle of the driver. Specifically, the value obtained by calculating% MVC from the myoelectric data can be used from the following formula. The RMS value represents the effective value of myoelectricity. The RMS value at the time of maximum voluntary contraction is measured in advance in a stopped state or the like.
% MVC = RMS value at the analysis site ÷ RMS value at the time of maximum voluntary contraction Note that the muscle load may be measured by a substitute measurement using a load sensor instead of the electromyogram. In this case, a load sensor is attached to the steering wheel or the seat, the load is measured as a point of action when the driver applies force, and the muscle load is estimated from the load. In addition, the muscle load may be estimated using a musculoskeletal model or the like.

アシスト比演算装置100は、第1の制御部110、第2の制御部120、モータ制御部130、データベース140,150を有して構成される。第1の制御部110は、車速、操舵トルクに基づいて、電動パワーステアリングシステム(EPS)600が備えるモータを制御するための制御値を求め、モータ制御部130に送る。モータ制御部130は、制御値に基づいて電動パワーステアリングシステム(EPS)600が備えるモータを制御する。 The assist ratio arithmetic unit 100 includes a first control unit 110, a second control unit 120, a motor control unit 130, and databases 140 and 150. The first control unit 110 obtains a control value for controlling the motor included in the electric power steering system (EPS) 600 based on the vehicle speed and steering torque, and sends the control value to the motor control unit 130. The motor control unit 130 controls the motor included in the electric power steering system (EPS) 600 based on the control value.

第2の制御部120は、生体センサ200の情報に基づいて電動パワーステアリングシステム(EPS)600のアシスト比を演算する。モータ制御部130は、第2の制御部120が演算したアシスト比に基づいて、電動パワーステアリングシステム(EPS)600が備えるモータを制御する。 The second control unit 120 calculates the assist ratio of the electric power steering system (EPS) 600 based on the information of the biosensor 200. The motor control unit 130 controls the motor included in the electric power steering system (EPS) 600 based on the assist ratio calculated by the second control unit 120.

通常の運転状態では、車速、操舵トルクに基づいて、電動パワーステアリングシステム(EPS)600が備えるモータが制御される。この際、電動パワーステアリングシステム(EPS)600は、予め定められた所定のアシスト比で電動パワーステアリングシステム(EPS)600を制御する。一方、ドライバーがモード切替SW500により所定の操作を行うと、電動パワーステアリングシステム(EPS)600によるアシスト比が第2の制御部120が演算したアシスト比に変更され、変更されたアシスト比により電動パワーステアリングシステム(EPS)600が備えるモータが制御される。 In a normal driving state, the motor included in the electric power steering system (EPS) 600 is controlled based on the vehicle speed and steering torque. At this time, the electric power steering system (EPS) 600 controls the electric power steering system (EPS) 600 with a predetermined assist ratio. On the other hand, when the driver performs a predetermined operation by the mode switching SW500, the assist ratio by the electric power steering system (EPS) 600 is changed to the assist ratio calculated by the second control unit 120, and the electric power is changed by the changed assist ratio. The motor included in the steering system (EPS) 600 is controlled.

データベース140には、ナビゲーションシステムの地図情報、自車又は他社の走行履歴情報、等が格納されている。また、データベース150には、後述するアシスト比Cxjkが格納されている。 The database 140 stores map information of the navigation system, travel history information of the own vehicle or another company, and the like. Further, the assist ratio C xjk, which will be described later, is stored in the database 150.

第2の制御部120は、生体センサ200が検出した生体情報を取得する生体情報取得部122、生体情報に基づいてアシスト比を演算するアシスト比演算部124、現在の車両の運転状態を取得する運転状態取得部126、現在の車両の運転状態に基づいて、データベース150に格納されたアシスト比を取得するアシスト比取得部127、を有して構成されている。 The second control unit 120 acquires the biological information acquisition unit 122 that acquires the biological information detected by the biological sensor 200, the assist ratio calculation unit 124 that calculates the assist ratio based on the biological information, and the current driving state of the vehicle. It includes a driving state acquisition unit 126 and an assist ratio acquisition unit 127 that acquires the assist ratio stored in the database 150 based on the current driving state of the vehicle.

より詳細には、生体情報取得部122は、パワーステアリングシステム600で設定されるステアリング操舵の複数のアシスト比のそれぞれについて、複数の運転状態に応じて、ステアリング操舵に関連する生体情報を取得する。また、アシスト比演算部124は、複数の運転状態において、生体情報の離散度が低くなるアシスト比を演算する。また、アシスト比取得部127は、ステアリング操舵に関連する生体情報の離散度が低くなるアシスト比を運転状態毎に規定したデータベース150から、取得した現在の運転状態に応じたアシスト比を取得する。 More specifically, the biometric information acquisition unit 122 acquires biometric information related to steering steering according to a plurality of driving states for each of the plurality of assist ratios of steering steering set by the power steering system 600. In addition, the assist ratio calculation unit 124 calculates the assist ratio at which the degree of dispersal of biometric information is low in a plurality of operating states. Further, the assist ratio acquisition unit 127 acquires the assist ratio according to the acquired current driving state from the database 150 in which the assist ratio at which the degree of dispersion of the biological information related to steering is reduced is defined for each driving state.

なお、図1のアシスト比演算装置100が有する各構成要素は、回路(ハードウェア)又はCPUなどの中央演算処理装置とこれを機能させるためのプログラム(ソフトウェア)から構成することができる。また、そのプログラムは、メモリ等の記録媒体に格納されることができる。 Each component of the assist ratio arithmetic unit 100 of FIG. 1 can be composed of a central processing unit such as a circuit (hardware) or a CPU and a program (software) for functioning the central processing unit. Further, the program can be stored in a recording medium such as a memory.

図2は、アシスト比演算装置100が行う処理の概要を示す模式図である。先ず、加速度センサ210、筋負担センサ220をドライバーに装着した状態で、車両の運転を行う(ステップS10)。そして、運転中に手の加速度と筋電を計測する(ステップS12,S14)。 FIG. 2 is a schematic diagram showing an outline of processing performed by the assist ratio arithmetic unit 100. First, the vehicle is driven with the acceleration sensor 210 and the muscle load sensor 220 attached to the driver (step S10). Then, the acceleration and myoelectricity of the hand are measured during driving (steps S12 and S14).

次に、計測した加速度と筋電の離散度を計算する(ステップS16)。次に、離散度のデータを蓄積し、離散度に基づいてステアリング操舵のアシスト比の最適値を計算する(ステップS18)。次に、電動パワーステアリングシステム(EPS)600におけるステアリング操舵のアシスト比を変更し(ステップS18)、ステップS10へ戻り、ステップS10〜S20の処理を繰り返す。そして、3回以上の繰り返し処理を行った後は、ステップS16からステップS22へ進んで最適値を判定し、アシスト比を最終決定する(ステップS24)。ステップS24で決定されたアシスト比により、制御条件が決定され、車両の運転が行われる(ステップS26)。制御条件の決定には、車速、舵角等の各種車両情報が適宜用いられる。 Next, the measured acceleration and the degree of discreteness of myoelectricity are calculated (step S16). Next, the discreteness data is accumulated, and the optimum value of the steering assist ratio is calculated based on the discreteness (step S18). Next, the steering assist ratio in the electric power steering system (EPS) 600 is changed (step S18), the process returns to step S10, and the processes of steps S10 to S20 are repeated. Then, after repeating the process three or more times, the process proceeds from step S16 to step S22 to determine the optimum value and finally determine the assist ratio (step S24). The control condition is determined by the assist ratio determined in step S24, and the vehicle is driven (step S26). Various vehicle information such as vehicle speed and steering angle are appropriately used to determine control conditions.

図3及び図4は、アシスト比演算装置100が行う処理の詳細を示すフローチャートである。図3の処理は、主として生体情報取得部122によって行われる。また、図4の処理は、主としてアシスト比演算部124、アシスト比決定部127によって行われる。先ず、ステップS100では、モード切替SW500が操作され、初期設定モードがオン(ON)とされる。なお、初期設定モードは車両を運転することが前提となるが、車両静止状態で操舵を行うシミュレーション設定モードで各種情報を取得しても良い。次のステップS102では、各制御設定時の電動パワーステアリングシステム(EPS)600のアシスト比Ciを設定する。iは3以上とし、3つ以上のアシスト比を設定する。一例として、i=1,2,3であり、C1=1、C2=2、C3=0.4とする。また、アシスト比の設定は、直線区間や停車中等に行う。直線区間の推定は、ナビゲーションシステムの地図情報や車外センサ410から得られる情報等を用いて行うことができる。 3 and 4 are flowcharts showing the details of the processing performed by the assist ratio arithmetic unit 100. The process of FIG. 3 is mainly performed by the biological information acquisition unit 122. Further, the processing of FIG. 4 is mainly performed by the assist ratio calculation unit 124 and the assist ratio determination unit 127. First, in step S100, the mode switching SW500 is operated to turn on the initial setting mode. Although the initial setting mode is premised on driving the vehicle, various information may be acquired in the simulation setting mode in which the vehicle is steered while the vehicle is stationary. In the next step S102, the assist ratio Ci of the electric power steering system (EPS) 600 at each control setting is set. i is set to 3 or more, and 3 or more assist ratios are set. As an example, i = 1, 2, 3 and C1 = 1, C2 = 2, C3 = 0.4. In addition, the assist ratio is set in a straight section or while the vehicle is stopped. The straight line section can be estimated by using the map information of the navigation system, the information obtained from the external sensor 410, and the like.

次のステップS104では、各種データの記録を開始する。ここで記録するデータは、車速Vi、操舵角αi、ヨーレートγi、実操舵トルクTsi、操舵トルクThi、腕の加速度Ai、腕の筋負担Mi、等の各種データである。 In the next step S104, recording of various data is started. The data recorded here are various data such as vehicle speed Vi, steering angle αi, yaw rate γi, actual steering torque Tsi, steering torque Thi, arm acceleration Ai, arm muscle load Mi, and the like.

次のステップS106では、定常円区間を走行しているかを推定し、定常円区間走行毎に上記各データの平均値を計算する。定常円走行区間の推定は、一例として、ヨーレートの移動平均ピーク値を計算し、ピーク値の前2秒、後2秒の4秒分を定常円走行区間として推定し、各データを計算する。 In the next step S106, it is estimated whether or not the vehicle is traveling in the steady circle section, and the average value of each of the above data is calculated for each travel in the steady circle section. For the estimation of the steady circular running section, as an example, the moving average peak value of the yaw rate is calculated, and 4 seconds before and 2 seconds after the peak value are estimated as the steady circular running section, and each data is calculated.

次のステップS108では、ラベル表に従い、定常円区間毎に車速、ヨーレートの平均値に合わせて、各データにj,kのラベル付をする。図5はラベル表の例を示す模式図である。i=1の場合、ある定常円区間の車速V1の平均が0〜10[km/s]であり、ヨーレートγ1の平均が0.1〜0.2[rad/s]の場合、ラベル付け後の腕の加速度はA115となる。 In the next step S108, each data is labeled with j and k according to the average value of the vehicle speed and the yaw rate for each steady circle section according to the label table. FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a label table. When i = 1, the average vehicle speed V1 in a certain steady circle section is 0 to 10 [km / s], and when the average yaw rate γ1 is 0.1 to 0.2 [rad / s], after labeling. The acceleration of the arm is A 115 .

次のステップS110では、j,kを組み合わせたデータ数がN個記録されるまで、運転を続ける。次のステップS112ではiの値に1を加算し、次のステップS114ではiの値が3以下であるか否かを判定し、iの値が3以下の場合はステップS102以降の処理を再度行う。 In the next step S110, the operation is continued until N data in which j and k are combined are recorded. In the next step S112, 1 is added to the value of i, in the next step S114, it is determined whether or not the value of i is 3 or less, and if the value of i is 3 or less, the processing after step S102 is repeated. Do.

ステップS114でiの値が3を超えた場合は、図4のステップS116へ進む。ステップS116では、j,kを1から変化させ、それぞれの組み合わせで計算を開始する。jの値は1からJまでであり(j=1:J)、kの値は1からKまでである(k=1:K)。次のステップS118では、j,kのラベルが一致するデータ(腕の加速度、腕の筋負担)をそれぞれZスコア化する。これにより(ZAijk,ZMijk)が得られる。なお、Zスコアは、母集団を構成する要素iのある値piが分布の中でどの辺りに位置するかを平均値0、標準偏差1の標準正規分布に置き換えて表したものであり(Zスコア=(pi−μ)/σ、但し、μは母平均、σは標準偏差)、piが平均値と等しければZスコアは0となり、平均より高い値ならZスコアはプラスの値、低ければマイナスの値となる。Zスコアを求める上記式は任意の値の標準偏差の分布を、標準偏差1の標準正規分布に置き換えたものである。 If the value of i exceeds 3 in step S114, the process proceeds to step S116 of FIG. In step S116, j and k are changed from 1, and the calculation is started with each combination. The value of j is from 1 to J (j = 1: J), and the value of k is from 1 to K (k = 1: K). In the next step S118, the data (arm acceleration, arm muscle load) with matching labels j and k are converted into Z scores, respectively. As a result, (ZA ijk , ZM ijk ) is obtained. The Z score is expressed by replacing the position of a certain value pi of the element i constituting the population in the distribution with a standard normal distribution having a mean value of 0 and a standard deviation of 1 (Z). Score = (pi-μ) / σ, where μ is the population mean, σ is the standard deviation), and if pi is equal to the mean, the Z score is 0. It will be a negative value. The above formula for obtaining the Z score is obtained by replacing the distribution of the standard deviation of an arbitrary value with the standard normal distribution of the standard deviation 1.

図6は、腕の加速度のZスコア(ZAijk)と腕の筋負担のZスコア(ZMijk)を2次元平面にプロットした例を示す特性図である。図6において、横軸は腕の加速度のZスコア(ZAijk)の値を示しており、縦軸は腕の筋負担のZスコア(ZMijk)の値を示している。図6に示すプロットの特性は、j,kの特定の組み合わせ毎に得られる。i,jの特定の組み合わせにおいて、アシスト比を示すiが1,2,3のそれぞれの場合についてプロットが行われる。一例として、説明の便宜上、図6に示す特性はj=1,k=1であるものとする。図6では、i=1(アシスト比C1=1、操舵トルク「中間」)の場合のプロットを◇で示し、i=2(アシスト比C2=2、操舵トルク「軽い」)の場合のプロットを□で示し、i=3(アシスト比C3=0.4、操舵トルク「重い」)の場合のプロットを△で示している。 FIG. 6 is a characteristic diagram showing an example in which the Z score (ZA ijk ) of the acceleration of the arm and the Z score (ZM ijk ) of the muscle load of the arm are plotted on a two-dimensional plane. In FIG. 6, the horizontal axis shows the value of the Z score (ZA ijk ) of the acceleration of the arm, and the vertical axis shows the value of the Z score (ZM ijk ) of the muscle burden of the arm. The characteristics of the plot shown in FIG. 6 are obtained for each specific combination of j and k. In a specific combination of i and j, plotting is performed for each of the cases where i indicating the assist ratio is 1, 2, and 3. As an example, for convenience of explanation, it is assumed that the characteristics shown in FIG. 6 are j = 1 and k = 1. In FIG. 6, the plot when i = 1 (assist ratio C1 = 1, steering torque “intermediate”) is shown by ◇, and the plot when i = 2 (assist ratio C2 = 2, steering torque “light”) is shown. It is shown by □, and the plot when i = 3 (assist ratio C3 = 0.4, steering torque “heavy”) is shown by Δ.

次のステップS120では、Zスコア化したデータから各アシスト比の制御設定毎の離散度Dijkを求める。離散度Dijkは、以下(1)の式から算出される。離散度Dijkは、運転しやすい制御設定では、操舵時の動き(加速度A、筋活動量M)の再現性が高いという実験結果を基に作成した指標である。操舵トルクが重すぎたり、軽すぎたりすると筋活動と加速度のばらつきが大きくなり、離散度が高くなる傾向があり、離散度は操舵感と高い相関関係がある。操舵感が良い、適切な操舵トルクを設定すると、操舵トルクが重い設定や軽い設定に対して筋活動、加速度が過度に増減せず、ばらつきも減少し、離散度が下がる。 In the next step S120, the degree of discreteness Dijk for each control setting of each assist ratio is obtained from the Z-score data. The degree of discreteness Dijk is calculated from the following equation (1). Discrete degree D ijk is an index created based on the experimental result that the movement during steering (acceleration A, muscle activity amount M) is highly reproducible in a control setting that is easy to drive. If the steering torque is too heavy or too light, the variation in muscle activity and acceleration tends to be large, and the degree of discreteness tends to be high, and the degree of discreteness has a high correlation with the steering feeling. When an appropriate steering torque is set with a good steering feeling, muscle activity and acceleration do not increase or decrease excessively with respect to a setting where the steering torque is heavy or light, variation is reduced, and the degree of discreteness is reduced.

Figure 0006857473
Figure 0006857473

以上のようにして、例えばj=1,k=1の場合、離散度Di11が求まることになる。図7は、j=1,k=1の場合に、i=1,2,3のそれぞれの離散度D111,D211,D311とアシスト比の関係を示す特性図である。図7に示すように、アシスト比に応じて離散度Dが変化することが判る。 As described above, for example, when j = 1 and k = 1, the degree of discreteness Di 11 can be obtained. FIG. 7 is a characteristic diagram showing the relationship between the discrete degrees D 111 , D 211 , and D 311 of i = 1, 2, and 3 and the assist ratio when j = 1 and k = 1. As shown in FIG. 7, it can be seen that the degree of discreteness D changes according to the assist ratio.

次のステップS122では、D1jk<D2jk且つD1jk<D3jkの条件が満たされるか否かを判定し、この条件が満たされる場合はステップS124へ進む。一方、この条件が満たされない場合は、ステップS116へ戻り、再計算を行う。ここで、アシスト比C3の場合は操舵トルクが重く、アシスト比C2の場合は操舵トルクが軽くなり、C3とC2はアシスト比を両極端に外した制御設定としている。一方、アシスト比C1の場合は操舵トルクが中間であり、設計ニュートラル値であり、適正値に近いと想定される制御設定である。このため、ステップS122の判定を行うことで、アシスト比C1の時の離散度がアシスト比C2とアシスト比C3の場合の離散度よりも小さい最小値になる条件のみを抽出する。 In the next step S122, it is determined whether or not the conditions of D 1jk <D 2jk and D 1jk <D 3jk are satisfied, and if this condition is satisfied, the process proceeds to step S124. On the other hand, if this condition is not satisfied, the process returns to step S116 and recalculation is performed. Here, when the assist ratio is C3, the steering torque is heavy, when the assist ratio is C2, the steering torque is light, and C3 and C2 are set to control settings in which the assist ratios are extremely different. On the other hand, in the case of the assist ratio C1, the steering torque is intermediate, the design neutral value, and the control setting is assumed to be close to an appropriate value. Therefore, by performing the determination in step S122, only the condition that the degree of discreteness at the assist ratio C1 becomes the minimum value smaller than the degree of discreteness at the time of the assist ratio C2 and the assist ratio C3 is extracted.

ステップS124では、図7の離散度Dとアシスト比Cとの関係を示す非線形の近似曲線を算出する。近似曲線は、例えば以下の式(2)から算出できる。但し、式(2)において、eは定数項とする。
jk=(C−Cxjk)+e ・・・(2)
In step S124, a non-linear approximation curve showing the relationship between the degree of discreteness D and the assist ratio C in FIG. 7 is calculated. The approximate curve can be calculated from the following equation (2), for example. However, in equation (2), e is a constant term.
D jk = (CC xjk ) + e ... (2)

図8は、式(2)から算出した近似曲線を示す模式図である。ステップS124では、近似曲線に基づいてピーク値のCxjkを算出する。図7及び図8の例では、極小値となるCi11が算出される。 FIG. 8 is a schematic diagram showing an approximate curve calculated from the equation (2). In step S124, the peak value C xjk is calculated based on the approximate curve. In the examples of FIGS. 7 and 8, the minimum value Ci 11 is calculated.

例えば、図8では、アシスト比C1=1、C2=2,C3=0.4のそれぞれの場合におけるDjkを式(2)に代入し、式(2)に基づく以下の演算により、Cx11=0.81となる。具体的には、C1=1の場合の離散度D111=0.9、C2=2の場合の離散度D211=2.6、C3=0.4の場合の離散度D311=1.4を式(2)に代入し、Cx11=0.81を求める。従って、この場合、最も離散度が低くなるアシスト比は0.81である。
i11=3.93c−6.36c+3.29
=3.93(c−0.81)+0.71
For example, in FIG. 8, D jk in each case of the assist ratios C1 = 1, C2 = 2, C3 = 0.4 is substituted into the equation (2), and C x 11 is performed by the following calculation based on the equation (2). = 0.81. Specifically, the degree of discreteness D 111 = 0.9 when C1 = 1, the degree of discreteness D 211 = 2.6 when C2 = 2, and the degree of discreteness D 311 = 1 when C3 = 0.4. Substitute 4 into equation (2) to obtain C x11 = 0.81. Therefore, in this case, the assist ratio having the lowest degree of discreteness is 0.81.
D i11 = 3.93c 2 -6.36c + 3.29
= 3.93 (c-0.81) 2 + 0.71

次のステップS126では、全てのj,kの組み合わせについて、ステップS116〜S124の処理が終了したか否かを判定し、全てのj,kの組み合わせについて処理が終了した場合はステップS128へ進み、全てのCxjkをデータベース150に格納する。一方、全てのj,kの組み合わせについて処理が終了していない場合は、ステップS116へ戻る。ステップS128の後はステップS130へ進み、初期設定モードをオフ(OFF)に設定する。 In the next step S126, it is determined whether or not the processing of steps S116 to S124 is completed for all the combinations of j and k, and if the processing is completed for all the combinations of j and k, the process proceeds to step S128. All C xjk are stored in database 150. On the other hand, if the processing is not completed for all the combinations of j and k, the process returns to step S116. After step S128, the process proceeds to step S130, and the initial setting mode is set to OFF.

図9は、走行状態に応じて最適なCxjkがデータベース150に格納された様子を示す模式図である。図9に示すように、データベースには、平均速度vj,平均ヨーレートγlの任意の組み合わせ毎に最適なアシスト比Cxjkが格納されている。 FIG. 9 is a schematic view showing how the optimum C xjk according to the traveling state is stored in the database 150. As shown in FIG. 9, the database stores the optimum assist ratio C xjk for any combination of the average speed vj and the average yaw rate γl.

次に、図10に基づいて、本実施形態に係るアシスト比の自動変更モード3について説明する。先ず、ステップS500では、自動変更モード3をオンにする。次のステップS502では、操舵角αl、車速vl、ヨーレートγlの取得を開始する。操舵角αlは操舵角センサ404が検出し、車速vlは車速センサ402が検出し、ヨーレートγlはヨーレートセンサ406が検出する。運転状態取得部126は、各センサが検出した値を現在の運転状態として取得する。lの値は1から∞までとし(l=1:∞)、自動変更モード3がオフ(OFF)になるまで演算を続ける。 Next, the automatic change mode 3 of the assist ratio according to the present embodiment will be described with reference to FIG. First, in step S500, the automatic change mode 3 is turned on. In the next step S502, acquisition of the steering angle αl, the vehicle speed lv, and the yaw rate γl is started. The steering angle αl is detected by the steering angle sensor 404, the vehicle speed lv is detected by the vehicle speed sensor 402, and the yaw rate γl is detected by the yaw rate sensor 406. The operating state acquisition unit 126 acquires the value detected by each sensor as the current operating state. The value of l is set from 1 to ∞ (l = 1: ∞), and the calculation is continued until the automatic change mode 3 is turned off (OFF).

次のステップS504では、αl≠0であるか否かを判定し、αl≠0の場合はステップS506へ進む。一方、αl=0の場合は、ステップS508へ進み、lの値に1を加算し(l=l+1)、ステップS502以降の処理を再度行う。αl≠0であるか否かを判定することで、操舵角が0であれば制御変更などは実施しない。なお、ステップS504では、操舵角αlの絶対値が閾値αtを超え、且つ車速vlが閾値vtを超えた場合にステップS508へ進んでも良い。すなわち、ステップS504では、|αl|>αt且つ|vl|>vtであるか否かを判定することで、閾値αt,vtに基づいて同様の判定を行っても良い。また、この場合に、操舵角αlは操舵角速度、または操舵角加速度に置き換えても良く。車速vtは車両前後加速度に置き換えても良い。閾値αt,vtは任意に変更することもできる。以上のように、基本的にはハンドル操作が行われるとアシスト比が自動変更されるため、操舵のフィーリングをリアルタイムに向上することができる。 In the next step S504, it is determined whether or not αl ≠ 0, and if αl ≠ 0, the process proceeds to step S506. On the other hand, when αl = 0, the process proceeds to step S508, 1 is added to the value of l (l = l + 1), and the processing after step S502 is performed again. By determining whether or not αl ≠ 0, if the steering angle is 0, control change or the like is not performed. In step S504, the process may proceed to step S508 when the absolute value of the steering angle αl exceeds the threshold value αt and the vehicle speed vr exceeds the threshold value vt. That is, in step S504, the same determination may be made based on the threshold values αt and vt by determining whether or not | αl |> αt and | vr |> vt. Further, in this case, the steering angle αl may be replaced with the steering angular velocity or the steering angular acceleration. The vehicle speed vt may be replaced with the vehicle front-rear acceleration. The threshold values αt and vt can be changed arbitrarily. As described above, basically, when the steering wheel is operated, the assist ratio is automatically changed, so that the steering feeling can be improved in real time.

ステップS506では、Cxjkを格納したデータベースからvl,γlに最も近い値となるvj,γkを検索し、その際のCxjkを選択する。次のステップS510では、アシスト比をステップS506で選択したCxjkに設定する。次のステップS512では、自動モード3がオフ(OFF)に設定されたか否かを判定し、動モード3がオフ(OFF)に設定された場合は処理を終了する(END)。一方、自動モード3がオフ(OFF)に設定されていない場合は、はステップS508へ進み、lの値に1を加算し(l=l+1)、ステップS502以降の処理を再度行う。 In step S506, vl from a database which stores C xjk, vj as the value closest to Ganmaeru, searching .gamma.k, selects the C xjk at that time. In the next step S510, the assist ratio is set to C xjk selected in step S506. In the next step S512, it is determined whether or not the automatic mode 3 is set to OFF (OFF), and if the dynamic mode 3 is set to OFF (OFF), the process ends (END). On the other hand, if the automatic mode 3 is not set to OFF, the process proceeds to step S508, 1 is added to the value of l (l = l + 1), and the processes after step S502 are performed again.

図11A〜図11Cは、異なるドライバーA,B,C毎にアシスト比のピーク値Cxjkが異なる様子を示す特性図である。図11Aに示すドライバーAの特性では、操舵トルクが中間(アシスト比≒1)の場合に離散度がピークになっている。また、図11Bに示すドライバーBの特性では、操舵トルクが重い(アシスト比1.0以下)の場合に離散度がピークになっている。また、図11Cに示すドライバーCの特性では、操舵トルクが軽い(アシスト比1.0以上)の場合に離散度がピークになっている。以上のように、ドライバー毎に最適のアシスト比は異なるが、本実施形態では、運転状態に応じて、j,kのラベル毎に離散度Dが最も小さくなるピーク値Cxjkを求め、更に、運転状態に応じてCxjkを選択するようにしたため、ドライバー毎に、運転状態に応じた最適なアシスト比Cxを設定することが可能となる。 11A to 11C are characteristic diagrams showing how the peak value C xjk of the assist ratio is different for each of the different drivers A, B, and C. In the characteristics of the driver A shown in FIG. 11A, the degree of discreteness peaks when the steering torque is in the middle (assist ratio ≈ 1). Further, in the characteristics of the driver B shown in FIG. 11B, the degree of discreteness peaks when the steering torque is heavy (assist ratio 1.0 or less). Further, in the characteristics of the driver C shown in FIG. 11C, the degree of discreteness peaks when the steering torque is light (assist ratio 1.0 or more). As described above, the optimum assist ratio differs for each driver, but in the present embodiment, the peak value C xjk at which the discreteness D is the smallest is obtained for each of the labels j and k according to the driving state, and further. Since C xjk is selected according to the driving state, it is possible to set the optimum assist ratio Cx according to the driving state for each driver.

以上説明したように本実施形態によれば、ドライバー毎に生体情報の離散度が最も低くなるアシスト比を算出することができるため、個々のドライバーの特性に応じて最適にアシスト比を設定することができる。また、現在の運転状態を取得し、現在の運転状態に応じて生体情報の離散度が最も低くなるアシスト比を自動設定できるため、現在の運転状態に応じて最適な操舵感を得ることが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to calculate the assist ratio at which the degree of dispersal of biometric information is the lowest for each driver. Therefore, the assist ratio should be optimally set according to the characteristics of each driver. Can be done. In addition, since the current driving state can be acquired and the assist ratio at which the degree of dispersion of biometric information is the lowest can be automatically set according to the current driving state, it is possible to obtain the optimum steering feeling according to the current driving state. It becomes.

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to such examples. It is clear that a person having ordinary knowledge in the field of technology to which the present invention belongs can come up with various modifications or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. , These are also naturally understood to belong to the technical scope of the present invention.

100 アシスト比演算装置
126 運転状態取得部
127 アシスト比取得部
100 Assist ratio arithmetic unit 126 Operating state acquisition unit 127 Assist ratio acquisition unit

Claims (3)

カーブを走行する際の平均車速及び平均ヨーレートの相違に応じて分類される運転状態のうち、ドライバーが運転する車両の現在の運転状態を取得する運転状態取得部と、
ステアリング操舵に関連する腕の加速度および腕の筋活動量の離散度が低くなる前記ステアリング操舵のアシスト比を、前記運転状態毎に、個々のドライバーに関して規定したデータベースから、前記運転状態取得部により取得した前記現在の運転状態に応じたアシスト比を取得するアシスト比取得部と、
を備えることを特徴とする、パワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算装置。
Of the driving states classified according to the difference in average vehicle speed and average yaw rate when driving on a curve, a driving state acquisition unit that acquires the current driving state of the vehicle driven by the driver, and a driving state acquisition unit.
The driving state acquisition unit acquires the steering assist ratio, which reduces the degree of dispersion of the arm acceleration and arm muscle activity related to steering, from the database defined for each driver for each driving state. The assist ratio acquisition unit that acquires the assist ratio according to the current operating state, and the assist ratio acquisition unit.
A steering assist ratio calculation device for a power steering system, which is characterized by being equipped with.
前記運転状態取得部は、前記現在の運転状態として、車速及びヨーレートのセンサ値を取得することを特徴とする、請求項1に記載のパワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算装置。 The steering assist ratio calculation device of the power steering system according to claim 1, wherein the driving state acquisition unit acquires sensor values of vehicle speed and yaw rate as the current driving state. カーブを走行する際の平均車速及び平均ヨーレートの相違に応じて分類される運転状態のうち、ドライバーが運転する車両の現在の運転状態を取得するステップと、
ステアリング操舵に関連する腕の加速度および腕の筋活動量の離散度が低くなる前記ステアリング操舵のアシスト比を、前記運転状態毎に、個々のドライバーに関して規定したデータベースから、前記運転状態を取得するステップにより取得した前記現在の運転状態に応じたアシスト比を取得するステップと、
を備えることを特徴とする、パワーステアリングシステムの操舵アシスト比演算方法。
Of the driving states classified according to the difference in average vehicle speed and average yaw rate when driving on a curve, the step of acquiring the current driving state of the vehicle driven by the driver, and
A step of acquiring the driving state from a database in which the assist ratio of the steering steering, which reduces the degree of dispersion of the arm acceleration and the muscle activity of the arm related to the steering steering, is defined for each driver for each driving state. And the step of acquiring the assist ratio according to the current operating state acquired by
A steering assist ratio calculation method for a power steering system, which comprises.
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