JP6970156B2 - 車両の制御に用いるデータの生成方法、車両用制御装置、車両用制御システム、車載装置および車両用学習装置 - Google Patents
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Description
1.内燃機関の状態を含んだ該内燃機関を備える車両の状態と前記内燃機関の操作部の操作量との関係を規定するデータである関係規定データが記憶装置に記憶された状態において、前記操作部を操作する操作処理と、前記内燃機関の状態を含んだ前記車両の状態を検出するセンサの検出値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された前記検出値に基づき、燃料消費率、排気特性、およびドライバビリティの少なくとも1つの観点からなる報酬を算出する報酬算出処理と、前記取得処理によって取得された前記検出値に基づく前記車両の状態、前記操作部の操作に用いられた操作量、および該操作に対応する前記報酬を予め定められた更新写像への入力とし、前記関係規定データを更新する更新処理と、を実行装置に実行させ、前記更新写像は、前記関係規定データに従って前記操作部が操作される場合の前記報酬についての期待収益を増加させるように更新された前記関係規定データを出力する車両用制御データの生成方法である。
3.前記報酬算出処理は、前記車両の加速度が所定範囲内にある場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理、該加速度の変化速度が所定範囲内にある場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理、および前記内燃機関の発生する音が所定範囲内にある場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理の3つの処理のうちの少なくとも1つの処理を、前記ドライバビリティの観点によって定量化された報酬を与える処理として含む上記1または2記載の車両用制御データの生成方法である。
4.前記更新処理によって更新された前記関係規定データに基づき、前記車両の状態と前記期待収益を最大化する前記操作量とを1対1に対応付けることによって前記車両の状態を入力とし前記期待収益を最大化する前記操作量を出力する制御用写像データを生成する処理を前記実行装置に実行させる上記1〜3のいずれか1つに記載の車両用制御データの生成方法である。
6.前記取得処理は、前記内燃機関の出力およびトルクの2つのうちの少なくとも1つの要求値および算出値を取得する処理を含み、前記報酬算出処理は、前記要求値および前記算出値の差の絶対値が小さい場合に大きい場合よりも大きい報酬を与える処理を含む上記5記載の車両用制御装置である。
8.前記車両は、駆動輪に動力を付与する回転電機を備え、前記関係規定データによって規定される関係には、前記回転電機に電力を供給する蓄電装置の状態と前記回転電機の制御量との関係が含まれ、前記操作処理は、前記回転電機の駆動回路を操作する処理を含み、前記取得処理は、前記蓄電装置の状態を取得する処理を含み、前記報酬算出処理は、前記蓄電装置の状態が所定範囲内にある場合に所定範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与える処理を含み、前記更新処理は、前記取得処理によって取得された前記蓄電装置の状態と、前記回転電機の制御量とを前記更新写像への入力として、前記関係規定データによって規定される前記蓄電装置の状態と前記回転電機の制御量との関係を更新する処理を含む上記5〜7のいずれか1つに記載の車両用制御装置である。
9.前記取得処理は、前記車両の出力および駆動トルクの2つのうちの少なくとも1つの要求値および算出値を取得する処理を含み、前記報酬算出処理は、前記車両の出力および前記駆動トルクの2つのうちの前記少なくとも1つについての前記要求値および前記算出値の差の絶対値が小さい場合に大きい場合よりも大きい報酬を与える処理を含む上記8記載の車両用制御装置である。
12.上記5〜11のいずれか1つに記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、前記実行装置は、前記車両に搭載される第1実行装置と、車載装置とは別の第2実行装置と、を含み、前記第1実行装置は、少なくとも前記取得処理および前記操作処理を実行し、前記第2実行装置は、少なくとも前記更新処理を実行する車両用制御システムである。
なお、第2実行装置が車載装置とは別の装置であることは、第2実行装置が車載装置ではないことを意味する。
15.上記12または13記載の前記第2実行装置を備える車両用学習装置である。
16.車両に搭載された内燃機関のクランク軸の回転速度を変速して出力する装置であって且つ変速比を可変とする変速装置の状態と、前記変速装置の操作量との関係を規定する関係規定データが記憶装置に記憶された状態で、前記変速装置を操作する操作処理と、前記変速装置の状態を検出するセンサの検出値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された前記検出値に基づき、前記変速装置の操作に伴う前記車両のドライバビリティに基づく報酬を算出する報酬算出処理と、前記取得処理によって取得された前記検出値に基づく前記変速装置の状態、前記変速装置の操作に用いられた前記操作量、および該操作に対応する前記報酬を予め定められた更新写像への入力とし、前記関係規定データを更新する更新処理と、を実行装置に実行させ、前記更新写像は、前記関係規定データに従って前記変速装置が操作される場合の前記報酬についての期待収益を増加させるように更新された前記関係規定データを出力する車両用制御データの生成方法である。
19.前記報酬算出処理は、前記回転電機に電力を供給する蓄電装置の充電率が所定比率範囲内にある場合に前記所定比率範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与える処理を含む上記17または18記載の車両用制御データの生成方法である。
以下、車両用制御データの生成方法にかかる第1の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図1に示すように、内燃機関10の吸気通路12から吸入された空気は、過給機14を介して吸気通路12の下流側へと流入する。吸気通路12のうちの過給機14の下流には、スロットルバルブ16が設けられており、吸気通路12のうちスロットルバルブ16の下流には、ポート噴射弁18が設けられている。吸気通路12に吸入された空気やポート噴射弁18から噴射された燃料は、吸気バルブ20の開弁に伴って、シリンダ22およびピストン24によって区画される燃焼室26に流入する。燃焼室26には、筒内噴射弁28によって燃料が噴射される。燃焼室26において燃料と空気との混合気は、点火装置30の火花放電によって、燃焼に供される。燃焼によって生じたエネルギは、ピストン24を介してクランク軸32の回転エネルギに変換される。
ポート噴射弁18には、燃料タンク60に貯蔵された燃料が、機関駆動式ポンプ62によって汲み上げられて供給される。また、筒内噴射弁28には、燃料タンク60に貯蔵された燃料が、機関駆動式ポンプ62によって汲み上げられた後、電子制御式の高圧燃料ポンプ64によって加圧されて供給される。燃料タンク60で生じた燃料蒸気は、キャニスタ66に捕集される。キャニスタ66は、パージ通路67を介して吸気通路12に接続されている。パージ通路67には、その上流側であるキャニスタ66側の流体を下流側である吸気通路12側に吐出させるパージポンプ68が設けられている。
図2に、制御装置90が実行する処理の手順を示す。図2に示す処理は、ROM94に記憶された制御プログラム94bをCPU92がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「S」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を記載する。
上記マップデータ96bは、強化学習を利用して生成されたものである。以下、これについて詳述する。
図3に示すように、本実施形態では、内燃機関10のクランク軸32にトルクコンバータ70および変速装置80を介してダイナモメータ140を機械的に連結する。そして内燃機関10を稼働させた際の様々な状態変数がセンサ群142によって検出され、検出結果が、マップデータ96bを生成するコンピュータである生成装置150に入力される。なお、センサ群142には、図1に示した車両VC1が搭載するセンサのみならず、排気通路36に排出される排気中の窒素濃度を検出する窒素濃度センサや、排気中の未燃燃料濃度を検出する未燃燃料濃度センサ、排気中の粒子状物質(PM)の量を検出するPMセンサが含まれる。また、センサ群142には、触媒38の温度(触媒温度Tcat)を検出する触媒温度センサや、内燃機関10の周辺の騒音を検知するマイク等が含まれる。
図5に示す一連の処理において、CPU152は、まず、センサ群142の検出値に基づき、内燃機関10の状態を含む車両の模擬的な状態を取得する(S60)。詳しくは、上流側検出値Afu、下流側検出値Afd、窒素濃度センサの検出値に基づく排気中のNOx量Qnox、未燃燃料濃度センサの検出値に基づく排気中の未燃燃料量Qch、PMセンサの検出値に基づく排気中のPM量Qpm、触媒温度センサによって検出される触媒温度Tcatを取得する。また、CPU152は、要求噴射量Qf(1),Qf(2),…や車両の前後加速度Gx(1),Gx(2),…を取得する。ここで、カッコの中の数字が異なるものは、互いに異なるサンプリングタイミングであることを示す。すなわち、要求噴射量Qf(1),Qf(2),…は、要求噴射量Qfの時系列データであり、前後加速度Gx(1),Gx(2),…は、前後加速度Gxの時系列データである。時系列データは、図5の処理の前回の実行タイミングから今回の実行タイミングまでの期間におけるサンプリング値とする。ここで、前後加速度Gxは、ダイナモメータ140の負荷トルク等に基づきCPU152によって算出される、仮に内燃機関10等が車両に搭載されていた場合に車両に生じると想定される前後加速度である。また、CPU152は、マイクによって検知された音圧SPや、ダイナモメータ140が生成する負荷トルクと変速装置80の変速比とから把握される内燃機関10のトルク(機関トルクTrqeg)およびその要求値(機関トルク要求値Trqeg*)を取得する。ただし、機関トルクTrqegおよび機関トルク要求値Trqeg*に代えて、機関トルクTrqegおよび回転速度NEの積である機関出力Pegおよびその要求値(機関出力要求値Peg*)を取得してもよい。ここで、機関トルク要求値Trqeg*は、アクセル操作量ACCPに応じて設定される。
条件(エ):未燃燃料量Qchが所定量Qchth以下である旨の条件である。
条件(オ):PM量Qpmが所定量Qpmth以下である旨の条件である。
CPU152は、条件(ア)〜条件(カ)の論理積が真であると判定する場合(S62:YES)、排気特性が狙いとする所定の特性にあるとして、報酬rtに、「10」を加算する(S64)。これに対し、CPU152は、上記論理和が偽であると判定する場合、報酬rtに「−10」を加算する(S66)。これは、負の報酬を与えることに対応する。換言すれば、ペナルティを課すことに対応する。ちなみに、図5に示す一連の処理が周期的に開始される都度、報酬rtの初期値はゼロとされる。
条件(シ):前後加速度Gxが下限加速度GxL以上であって且つ上限加速度GxH以下である旨の条件である。なお、下限加速度GxLや上限加速度GxHは、アクセル操作量ACCPに応じて可変設定される。
CPU152は、条件(サ)〜条件(ス)の論理積が真であると判定する場合(S72:YES)、ドライバビリティーが所定の基準を満たすとして、報酬rtに「5」を加算する(S74)。これに対し、CPU152は、上記論理積が偽であると判定する場合(S72:NO)、報酬に「−5」を加算する(S76)。
次に、CPU152は、行動価値関数Q(s,a)のうち状態st、行動atの場合の行動価値関数Q(st,at)の値を更新する更新量を算出すべく、誤差δtを算出する(S52)。本実施形態では、方策オフ型TD法を例示する。すなわち、割引率γを用いて、誤差δtを、行動価値関数Q(st+1,A)のうちの最大値に割引率γを乗算した値および報酬rtの和から行動価値関数Q(st,at)を減算した値とする。なお、「A」は、行動aの集合を意味する。次に、CPU152は、誤差δtに学習率αを乗算した値を行動価値関数Q(st,at)に加算することによって、行動価値関数Q(st,at)を更新する(S54)。すなわち、関係規定データ156aによって規定されている行動価値関数Q(s,a)のうち、独立変数が状態stおよび行動atとなるものの値を、「α・δt」だけ変化させる。なお、S52,S54の処理は、学習プログラム154aのうち、報酬rt、状態st、行動atを入力とし、更新された行動価値関数Qを出力する写像である更新写像を用いて、行動価値関数Qを更新する実行指令の実行によって実現される。この更新写像により、関係規定データ156aに規定された関係である、S10の処理によって取得される値とS44の処理に従って選択される操作量との関係が、期待収益を増加させるように更新されたものとなる。これは、行動価値関数Q(st,at)が更新されることによって、行動価値関数Q(st,at)が実際の期待収益をより高精度に表現する値に更新されるためである。
図7に、図1に示す制御装置90が実行する処理のうち、変速装置80の操作に関する処理の手順を示す。図7に示す処理は、ROM94に記憶されている制御プログラム94bおよび学習プログラム94aをCPU92が実行することにより実現される。なお、図7においては、変速装置80が実現可能なすべての変速比の切り替えを示すのではなく、一例として、一対の変速比である第1の変速比から第2の変速比に切り替える場合の処理を示す。ここでは、第1の変速比とするためには、油圧Poilaを高くして第1のクラッチを締結状態として且つ油圧Poilbを低くして第2のクラッチを解放状態とするものとする。また第2の変速比とするためには、油圧Poilaを低くして第1のクラッチを解放状態として且つ油圧Poilbを高くして第2のクラッチを締結状態とするものとする。
条件(タ):第1の変速比から第2の変速比への切り替えに要した時間である変速時間Tsftが所定時間TsftH以下である旨の条件である。ここで、所定時間TsftHは、変速に要する時間として許容上限値以下に設定されている。
図3に示すシステムにおいて、CPU152は、強化学習によって、行動価値関数Qを学習する。そして、行動価値関数Qの値が収束する場合、都度の状態において行動価値関数Qを最大化する行動を選択することによって、その状態において、燃料消費率、排気特性、およびドライバビリティの要求を満たすうえで適切な操作量が学習されたとする。そして、CPU152は、マップデータ96bの入力変数となる状態のそれぞれについて、行動価値関数Qを最大化する行動を選択し、状態と行動との組を記憶装置156に記憶する。次に、CPU152は、記憶装置156に記憶された状態と行動との組に基づき、マップデータ96bを生成する。これにより、状態に応じた適切な操作量を、熟練者による工数を過度に大きくすることなく設定することができる。
(1)制御装置90が備える記憶装置96に、内燃機関10の操作部の操作量に関する行動価値関数Q等ではなく、マップデータ96bを記憶した。これにより、CPU92は、マップデータ96bを用いたマップ演算に基づき、内燃機関10の操作部の操作量を設定することから、行動価値関数Qのうち最大値となるものを選択する処理を実行する場合と比較して、演算負荷を軽減できる。
以下、第2の実施形態について、第1の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図8に示すように、本実施形態では、マップデータ96bを備えない。代わりに、本実施形態にかかる関係規定データ96aには、内燃機関10の状態と内燃機関10の操作部の操作量との関係を規定するデータも含まれている。このデータは、図4の処理によって生成された行動価値関数Q等を含む。
図9に示すPM量出力処理M10は、回転速度NE、充填効率η、点火時期aig、噴射量増量値Qfi、吸気温Taおよび水温THWを入力とし、PM量Qpmを出力する処理である。ここで、噴射量増量値Qfiは、燃焼室26内において燃焼対象とされる混合気の空燃比を理論空燃比とするうえで必要な噴射量に対する実際の噴射量(要求噴射量Qf)の過剰分である。ただし、噴射量増量値Qfiは、負の値をとりえ、その場合、混合気の空燃比を理論空燃比とするうえで必要な噴射量に対する実際の噴射量の不足量を示す。上記PM量出力写像データ96cは、回転速度NE、充填効率η、点火時期aig、噴射量増量値Qfi、吸気温Taおよび水温THWを入力とし、PM量Qpmを出力するニューラルネットワーク等の学習済みモデルに関するデータである。したがって、PM量出力処理M10は、回転速度NE、充填効率η、点火時期aig、噴射量増量値Qfi、吸気温Taおよび水温THWを学習済みモデルへの入力としてPM量Qpmを算出する処理である。なお、上記PM量出力写像データ96cは、たとえば図5の処理を実行する際、S60の処理によって取得されるPM量Qpmを教師データとして学習されたものとすればよい。
図11に、S50aの処理の詳細を示す。なお、図11において、図5に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付与する。
以上説明した本実施形態によれば、制御装置90においても内燃機関10の操作部の操作量に関する行動価値関数Qを更新することから、更新しない場合と比較して、学習頻度を高めることができる。
以下、第3の実施形態について、第2の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図13に、制御装置90による方策πの更新処理の手順を示す。図13に示す処理は、ROM94に記憶された学習プログラム94aをCPU92がたとえば所定周期で繰り返し実行することによって実現される。
pθ(ht)
=p(s0)・p(s1|s0,a0)・π(a0|s0)・p(s2|s1,a1)・π(a1|s1)…p(sT|sT-1,aT-1)・π(aT-1|sT-1)
となる。ただし、初期確率p(s0)は、状態s0となる確率であり、遷移確率p(st+1|st,at)は、状態st、行動atのときに状態stから状態st+1に遷移する確率である。
なお、S152〜S164の処理は、ROM94に記憶された学習プログラム94aのうち、状態s0,s1,…、行動a0,a1,…、および報酬rを入力とし、更新されたパラメータθを出力する更新写像の実行指令が実行されることによって実現される。
なお、CPU92は、S156,S162,S166の処理が完了する場合、図13に示す一連の処理を一旦終了する。
<第4の実施形態>
以下、第4の実施形態について、第3の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図示されるように、クランク軸32は、動力分割機構としての遊星歯車機構160のキャリア(図中、「C」と記載)に機械的に連結されている。遊星歯車機構160のサンギア(図中、「S」と記載)には、第1モータジェネレータ162の回転軸が機械的に連結されており、遊星歯車機構160のリングギア(図中、「R」と記載)には、第2モータジェネレータ166の回転軸が機械的に連結されている。第1モータジェネレータ162の端子には、バッテリ170の直流電圧がインバータ164によって交流電圧に変換されて印加される。第2モータジェネレータ166の端子には、バッテリ170の直流電圧がインバータ168によって交流電圧に変換されて印加される。
CPU92は、S80,S82の処理が完了する場合、充電率SOCが下限値SOCL以上であって且つ上限値SOCH以下であるか否かを判定する(S170)。そして、CPU92は、充電率SOCが下限値SOCL未満であるか、上限値SOCHを上回るかする場合(S172:NO)、マイナスの報酬を与えるべく、報酬rから所定量Δを減算する(S172)。ここで、CPU92は、充電率SOCが下限値SOCLを下回る量が大きい場合に小さい場合よりも所定量Δを大きい値とする。また、CPU92は、充電率SOCが上限値SOCHを上回る量が大きい場合に小さい場合よりも所定量Δを大きい値とする。
<第5の実施形態>
以下、第5の実施形態について、第4の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図17に、本実施形態において、強化学習を実行する制御システムの構成を示す。なお、図17において、図14に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する作用効果が得られる。
以下、第6の実施形態について、第5の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図19に、本実施形態において、強化学習を実行する制御システムの構成を示す。なお、図19において、図17に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
<対応関係>
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。
[3]S72〜S76の処理に対応する。
[4]図6の処理に対応し、特に、実行装置と記憶装置とは、それぞれ、CPU152およびROM154と記憶装置156とに対応する。なお、制御用写像データは、マップデータ96bに対応する。
[6]取得処理は、S60aの処理に対応し、報酬算出処理は、S78〜S82の処理に対応する。
[9]取得処理は、S60bの処理に対応する。報酬算出処理は、S78a,S80,S82の処理に対応する。
[11]関数近似器は、平均値μ(i)や分散σ(i)を出力する関数近似器に対応する。
[13]車両側送信処理は、S200の処理に対応し、車両側受信処理は、S202の処理に対応する。外部側受信処理は、S210の処理に対応し、操作量算出処理は、図20のS140b,142b,S144bの処理に対応し、外部側送信処理は、S212の処理に対応する。
[15]車両用学習装置は、データ解析センター200に対応する。
[16]実行装置と記憶装置とは、それぞれ、図1および図8におけるCPU92およびROM94と記憶装置96とに対応する。操作処理は、S116の処理に対応する。取得処理は、S112の処理に対応し、報酬算出処理は、S120〜S126の処理に対応する。更新処理は、S128〜S136の処理に対応する。
[19]S170,S172の処理に対応する。蓄電装置は、バッテリ170に対応する。
[21]実行装置と記憶装置とは、それぞれ、図8のCPU92およびROM94と記憶装置96とに対応する。取得処理は、図10のS42の処理に対応する。選択処理は、図10のS44の処理に対応する。すなわち、S44の処理においては、毎回必ずグリーディー行動が選択されるわけではないが、探索を行わない場合にはグリーディー行動を選択している。操作処理は、図10のS46の処理に対応する。
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
1.行動価値関数Qについて
上記実施形態では、行動価値関数Qを、テーブル形式の関数としたが、これに限らない。たとえば、関数近似器を用いてもよい。
上記実施形態では、方策勾配法等によって更新される方策として、多変量ガウス分布を用い、その共分散行列を、行動の次元毎に分散が独立に設定可能な対角行列としたが、これに限らない。たとえば、行動の各次元の分散を共通の値としてもよい。またたとえば、共分散行列が対角行列であることも必須ではない。また、共分散行列の成分を定める関数近似器を線形写像と線形写像の出力を入力とする関数fとによって構成することも必須ではない。たとえばニューラルネットワークによって構成してもよい。さらに、多変量ガウス分布の平均を定める関数近似器を、ニューラルネットワークとすることも必須ではない。たとえば、入力変数を入力とする複数の基底関数の線形結合であってもよい。なお、平均値μ(i)や分散σ(i)等の関数近似器の初期値の設定手法としては、内燃機関10と同一排気量且つ同一の操作部を備えた適合済みの内燃機関の制御を利用するものに限らない。
たとえば、触媒38にPMを捕集するフィルタを備え、そのフィルタに堆積されたPM量(PM堆積量)を状態に含めてもよい。これにより、PM堆積量が多くなる場合にフィルタの再生処理を実行する行動に対して高い報酬を付与することにより、PM堆積量が過度に多くならない制御を強化学習によって学習することが容易となる。なお、PM堆積量は、たとえば内燃機関10の運転状態等に基づき推定すればよい。
図18および図20の処理では、回転速度NEおよび充填効率ηについて、時系列的に前後する6個のデータを状態に含めたが、時系列データを構成するサンプリング数としては、6個に限らず、2個以上であればよく、また3個以上であってもよい。この際、時系列データを構成する回転速度NEのサンプリング数と時系列データを構成する充填効率ηのサンプリング数とが等しいことも必須ではない。
行動としては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、噴射時期や、1燃焼サイクルにおける噴射回数、1燃焼サイクルの点火回数を行動としての操作量としてもよい。また、たとえば、キャニスタ66に捕集されている燃料蒸気を吸気通路12に流出させるタイミングであってもよい。またたとえば、内燃機関10がタンブルコントロールバルブを備えている場合には、その操作量を行動としてもよい。またたとえば、内燃機関10がスワールコントロールバルブを備えている場合には、その操作量を行動としてもよい。また、たとえば制御装置90が内燃機関10のアイドリングストップ制御を実行する場合、アイドリングストップのタイミングを行動としてもよい。また、内燃機関10の吸気通路12に過給機14を迂回する通路と、その通路の流路断面積を調整するエアバイパスバルブとを備える場合、エアバイパスバルブの開口度を操作量としてもよい。また、内燃機関10が、吸気通路を変更する構造を有する場合、その操作量を行動としてもよい。また、内燃機関10が各気筒に一対の吸気バルブ20を備え、そのうちの一方を選択的に閉弁状態に保つことができる場合には、選択的に閉弁状態とするか否かを行動としてもよい。その場合、操作部は、吸気バルブ20となる。また、たとえば制御装置90が特定の気筒における混合気の燃焼制御を停止する制御を実行する場合、その制御の実行の有無を行動としてもよい。その場合、対応する操作部は、ポート噴射弁18や、筒内噴射弁28、点火装置30となる。また、内燃機関10が圧縮比を可変とするものである場合、圧縮比の操作を行動としてもよい。また、内燃機関の冷却水の循環経路の流路断面積を調整する流量制御弁の開口度を行動としてもよい。
なお、行動としては、内燃機関10の操作部の操作量や、変速装置80の操作量や制御量、第1モータジェネレータ162や第2モータジェネレータ166の制御量に限らない。たとえば、トルクコンバータ70のロックアップクラッチ72の締結の有無であってもよい。またたとえば、スロットル開口度Torをスロットル開口度指令値Tor*にフィードバック制御するゲインを加えてもよい。
1.行動価値関数Qの更新について
1−1.内燃機関10の操作量を行動とする行動価値関数Qの更新について
S52,S54の処理においては、方策オフ型TD法を例示したが、これに限らない。たとえばSARSA法のように方策オン型TD法としてもよい。また、方策オン型の学習として適格度トレース法を用いてもよい。
1−2.変速装置80の操作量を行動とする行動価値関数Qの更新について
図7においては、変速装置80に関する行動価値関数Qの更新写像として、εソフト方策オン型モンテカルロ法によるものを例示したが、これに限らない。たとえば、方策オフ型モンテカルロ法によるものであってもよい。もっとも、モンテカルロ法にも限らず、たとえばS52,S54の処理のように方策オフ型TD法を用いたり、またたとえばSARSA法のように方策オン型TD法を用いたり、またたとえば、方策オン型の学習として適格度トレース法を用いたりしてもよい。
行動価値関数Qとして、内燃機関10の操作量を行動とするものと変速装置80の操作量を行動とするものとを各別の価値関数とすることは必須ではない。また、内燃機関10の操作量を行動とするものや、変速装置80の操作量を行動とするものに限らず、たとえば第1モータジェネレータ162や第2モータジェネレータ166の制御量を行動とするものであってもよい。また、たとえば、内燃機関10の操作量、第1モータジェネレータ162および第2モータジェネレータ166の制御量を行動とするそれらに共通の行動価値関数Qを用いてもよい。またたとえば、内燃機関10の操作量および変速装置80の制御量を行動とするそれらに共通の行動価値関数Qを用いてもよい。またたとえば、内燃機関10の操作量、ならびに変速装置80の操作量および制御量を行動とするそれらに共通の行動価値関数Qを用いてもよい。
S164の処理においては、収益Riを、時間Tの間の単純平均としたが、これに限らない。たとえば、所定の割引率γによって過去の報酬rほど大きく割引された値を用いた和としてもよい。これは、指数移動平均処理に相当する。
図4、図7および図10においては、行動価値関数Qを用いる場合、方策πについては、行動価値関数Qの更新の結果として更新される例を示したが、これに限らない。たとえば、アクター・クリティック法のように、行動価値関数Qおよび方策πをそれぞれ更新してもよい。また、アクター・クリティック法においては、これに限らず、たとえば行動価値関数Qに代えて価値関数Vを更新対象としてもよい。
1.燃料消費率に関する報酬について
上記実施形態では、積算値InQfを入力とし、その大小に応じて報酬を算出したが、これに限らない。たとえば、排気通路36への二酸化炭素の排出量が小さい場合に大きい場合よりも大きい報酬を与えてもよい。またたとえば、積算値InQfや二酸化炭素の排出量が同一であっても、吸入空気量Gaが大きい場合には小さい場合よりも大きい報酬を与えるようにしてもよい。
2−1.出荷前の学習について
S62〜S66の処理においては、上記条件(ア)〜条件(カ)の論理積が真であるか否かに応じて報酬を定めたが、これに限らない。たとえば、条件(ア)〜条件(カ)のそれぞれについて、条件が成立する場合に成立しない場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
S62a,S64,S66の処理においては、条件(イ)および条件(オ)の論理積が真であるか否かに応じて報酬を定めたが、これに限らない。たとえば、条件(イ)および条件(オ)のそれぞれについて、条件が成立する場合に成立しない場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
また、条件(イ)および条件(オ)の2つのうちの少なくとも1つのみを用いることも必須ではない。たとえば、上記条件(ア)、条件(ウ)、条件(エ)、および条件(カ)の4つの条件のうちのいくつかに基づき報酬を算出してもよい。ここで、条件(ウ)や条件(エ)に基づき報酬を算出する場合、車両VC1に専用のセンサを備えるか、または、NOx量Qnoxや、未燃燃料量Qchを出力する写像を搭載すればよい。なお、写像については、たとえば、PM量出力写像データ96cの要領で出荷前の学習時に学習して生成すればよい。
排気特性に関する報酬としては、上記のものに限らない。たとえば、排気温Texを報酬に含めてもよい。この場合、たとえば、「関係規定データについて」の「3.状態について」の欄に記載したように、状態にPM堆積量や硫黄被毒量を含める場合、それらの量が多いときに、排気温が触媒38の再生が可能な温度である場合に、大きい報酬を与えればよい。
S72〜S76の処理においては、上記条件(サ)〜条件(ス)の論理積が真であるか否かに応じて報酬を定めたが、これに限らない。たとえば、条件(サ)〜条件(ス)のそれぞれについて、条件が成立する場合に成立しない場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
水温THWが所定温度範囲内である場合に、所定温度範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与えてもよい。また、油温Toilが所定温度範囲内である場合に、所定温度範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
S120,S122の処理においては、上記条件(タ)〜条件(ツ)の論理積が真であるか否かに応じて報酬を定めたが、これに限らない。たとえば、条件(タ)〜条件(ツ)のそれぞれについて、条件が成立する場合に成立しない場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
なお、変速装置の操作に伴う報酬としては、上述のようにドライバビリティの観点に基づく報酬に限らない。たとえば、「関係規定データについて」の「4.行動について」の欄に記載したように、行動に変速装置80の制御量を含める場合などには、燃料消費率に関する報酬を用いてもよい。
上記実施形態では、バッテリ温度Tbattが所定範囲以内にある場合に所定範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与える処理を実行する際、所定範囲の下限値を定めなかったが、これに限らない。
たとえば、「関係規定データについて」の「4.行動について」の欄に記載したように、ロックアップクラッチ72の締結の有無が行動の場合、音圧が所定値以下である場合に所定値を超える場合よりも大きい報酬を与えてもよい。
図4や図10の処理では、行動atに基づく操作がなされてから直ちに報酬rtを算出した。この場合、行動atの結果が上流側検出値Afuや下流側検出値Afdに反映されるまでには時間がかかることから、定常状態において行動atに基づく操作後直ちに取得される上流側検出値Afu等を行動atに伴うものであるとみなせることを利用していることとなる。しかしこのような手法に限らず、たとえば、選択された行動atに基づく操作と、行動価値関数Qの更新とのタイミングをずらすことによって、行動atに伴って報酬rtの算出に用いる上流側検出値Afu等を、行動atに基づく操作のタイミングに対してずらしたタイミングでサンプリングされたものとしてもよい。
・「選択処理について」
図10のS44の処理において、必ずグリーディー行動を選択することとし、S50a〜S54,S58の処理を削除し、S42〜S46の処理を繰り返すようにしてもよい。なお、行動価値関数を関数近似器によって表現する場合、S44の処理は、行動aの各成分による偏微分等に基づき最大値を探索する処理とすればよい。もっとも、これに代えて、行動aについては、離散的な値のみ定義し、S42の処理によって取得された状態が入力された関数近似器に行動の候補を入力し、関数近似器の出力値が最大となる行動を選択してもよい。この場合、選択に先立って、関数近似器の出力値を予めソフトマックス関数によって規格化してもよい。
図4のS44の処理では、行動価値関数Qに基づき行動を決定する処理を例示したが、これに限らず、車両の出荷前における車両用制御データの生成工程等においては、とりうるすべての行動を等確率で選択してもよい。
図2の処理では、全ての操作量の入力変数が同一であったがこれに限らない。たとえば、操作量の設定にとって相関が低い状態を削除してもよい。これは、たとえば、関数近似器を用いて強化学習を実行する際、L1正則化項を用いることなどによって、パラメータθを更新することによって、好適に実現できる。
図4の処理において、S56の処理において肯定判定される場合、各状態sとグリーディ行動aとの組を代表点と定義して、行動価値関数の独立変数の定義域における行動を、代表点および代表点から一単位だけずれた値に再定義し、S42〜S56の処理を繰り返してもよい。もっとも、代表点および代表点から一単位だけずれた値を定義域とすること自体、必須ではない。
図20に示した例では、報酬を、データ解析センター200にて算出したが、これに限らず、制御装置90側で算出し、データ解析センター200に送信してもよい。
実行装置としては、CPU92(152,202)とROM94(154,204)とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路(たとえばASIC等)を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の(a)〜(c)のいずれかの構成であればよい。(a)上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するROM等のプログラム格納装置とを備える。(b)上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。(c)上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。
上記実施形態では、関係規定データ96a,156aが記憶される記憶装置と、学習プログラム94a,154aや制御プログラム94b、制御サブプログラム94c、制御メインプログラム204aが記憶される記憶装置(ROM94,154,204)とを別の記憶装置としたが、これに限らない。また、たとえば、上記実施形態において、学習プログラム94a,154aに学習率αのデータを含めず、学習プログラム94a,154a自体はROM94,154,204に記憶するものの、学習率αについては、記憶装置96,156,206に記憶してもよい。
内燃機関としては、ポート噴射弁18および筒内噴射弁28の双方を備えるものに限らず、それら2種類の燃料噴射弁のうちのいずれか1種類のみを備えるものであってもよい。内燃機関10が過給機14を備えていることは必須ではない。またたとえば、EGR通路52やEGRバルブ54を備えなくてもよい。なお、過給機14を備えない場合、キャニスタ66から吸気通路12への燃料蒸気の流量を調整する調整装置として、パージポンプ68に代えてパージバルブを用いてもよい。その場合、行動にパージバルブの開口度等を用いてもよい。
・「ハイブリッド車両について」
ハイブリッド車両としては、シリーズ・パラレルハイブリッド車に限らず、たとえばシリーズハイブリッド車や、パラレルハイブリッド車であってもよい。
回転電機の駆動回路としては、インバータに限らず、たとえば回転電機が直流回転電機である場合、Hブリッジ回路を用いてもよい。蓄電装置としては、バッテリ170に限らず、たとえば、キャパシタであってもよい。
Claims (15)
- 内燃機関の状態を含んだ該内燃機関を備える車両の状態と前記内燃機関の複数の操作部のそれぞれの操作量との関係を規定するデータである関係規定データが記憶装置に記憶された状態において、
センサの検出値に基づく前記内燃機関の状態を含んだ前記車両の状態を取得する取得処理と、
前記関係規定データと前記取得処理によって取得された前記車両の状態とによって定まる前記操作量に基づき前記操作部を操作する操作処理と、
前記取得処理によって取得された前記車両の状態に基づき、燃料消費率、排気特性、およびドライバビリティのうちの少なくとも2つについて、基準を満たす場合に満たさない場合よりも大きい報酬を与える報酬算出処理と、
前記車両の状態、複数の前記操作部のそれぞれの操作に用いられた操作量、および該複数の操作部の操作に対応する前記報酬を入力とし、更新された前記関係規定データを出力する予め定められた更新写像に、前記取得処理によって取得された前記車両の状態、複数の前記操作部のそれぞれの操作に用いられた操作量、および該複数の操作部の操作に対応する前記報酬を入力することによって、前記関係規定データを更新する更新処理と、
を実行装置に実行させ、
前記燃料消費率の基準は、該燃料消費率が所定比率以下である旨の基準であり、
前記排気特性の基準は、窒素酸化物の排出量が所定量以下である旨、未燃燃料の排出量が所定量以下である旨、粒子状物質の排出量が所定量以下である旨、および前記内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度が下限温度以上であって且つ上限温度以下である旨の少なくとも1つからなる基準であり、
前記ドライバビリティの基準は、前後加速度の所定期間あたりの変化量がドライバビリティを良好とする所定範囲内である旨、前後加速度がドライバビリティを良好とする所定範囲内である旨、および音圧が所定値以下である旨の少なくとも1つからなる基準であり、
前記更新写像は、前記関係規定データに従って前記操作部が操作される場合に将来与えられることが期待される前記報酬である期待収益を増加させるように更新された前記関係規定データを出力する車両の制御に用いるデータの生成方法。 - 前記報酬算出処理は、前記排気特性が所定の特性である場合に所定の特性から外れる場合よりも大きい報酬を与えるものであり、
前記排気特性が所定の特性であるか否かは、窒素酸化物の排出量が所定量以下であるか否か、未燃燃料の排出量が所定量以下であるか否か、粒子状物質の排出量が所定量以下であるか否か、および前記内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度が、下限温度以上であって且つ上限温度以下であるか否かの4つのうちの少なくとも1つを含む請求項1記載の車両の制御に用いるデータの生成方法。 - 前記報酬算出処理は、前記車両の前後加速度がドライバビリティを良好とする所定範囲内にある場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理、該前後加速度の変化速度がドライバビリティを良好とする所定範囲内にある場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理、および前記内燃機関の発生する音の音圧が所定値以下である場合にない場合よりも大きい報酬を与える処理の3つの処理のうちの少なくとも1つの処理を、前記ドライバビリティの観点によって定量化された報酬を与える処理として含む請求項1または2項に記載の車両の制御に用いるデータの生成方法。
- 前記更新処理によって更新された前記関係規定データに基づき、前記車両の状態と前記期待収益を最大化する複数の前記操作量とを1対1に対応付けることによって前記車両の状態を入力とし前記期待収益を最大化する複数の前記操作量を出力する制御用写像データを生成する処理を前記実行装置に実行させる請求項1〜3のいずれか1項に記載の車両の制御に用いるデータの生成方法。
- 請求項1〜3のいずれか1項に記載の車両の制御に用いるデータの生成方法における前記記憶装置および前記実行装置を備える車両用制御装置。
- 前記取得処理は、前記内燃機関の出力およびトルクの2つのうちの少なくとも1つの要求値および算出値を取得する処理を含み、
前記報酬算出処理は、前記要求値および前記算出値の差の絶対値が小さい場合に大きい場合よりも大きい報酬を与える処理を含む請求項5記載の車両用制御装置。 - 前記車両は、前記内燃機関のクランク軸の回転速度を変速して出力する装置であって且つ変速比を可変とする変速装置を備え、
前記関係規定データによって規定される関係には、前記変速装置の状態と前記変速装置の操作量との関係が含まれ、
前記取得処理は、前記変速装置の状態を取得する処理を含み、
前記報酬算出処理は、前記変速装置による変速比の切り替えに要する時間が所定時間以内である場合に前記所定時間を超える場合よりも大きい報酬を与える処理、前記変速装置の入力軸の回転速度の変化速度の絶対値が入力側所定値以下である場合に前記入力側所定値を超える場合よりも大きい報酬を与える処理、前記変速装置の出力軸の回転速度の変化速度の絶対値が出力側所定値以下である場合に前記出力側所定値を超える場合よりも大きい報酬を与える処理、および前記変速装置のソレノイドバルブによって調整される油圧が前記切り替え時に適切な油圧である旨の所定の条件を満たす場合に満たさない場合よりも大きい報酬を与える処理、の4つの処理のうちの少なくとも1つの処理を含み、
前記更新処理は、前記取得処理によって取得された前記車両の状態、複数の前記操作部のそれぞれの操作に用いられた操作量および前記変速装置の操作に用いられた操作量、および該複数の操作部および前記変速装置の操作に対応する前記報酬を、更新された前記関係規定データを出力する予め定められた更新写像への入力とし、前記関係規定データを更新する処理である請求項5または6記載の車両用制御装置。 - 前記車両は、駆動輪に動力を付与する回転電機を備え、
前記関係規定データによって規定される関係には、前記回転電機に電力を供給する蓄電装置の状態と前記回転電機の制御量との関係が含まれ、
前記操作処理は、前記回転電機の駆動回路を操作する処理を含み、
前記取得処理は、前記蓄電装置の状態を取得する処理を含み、
前記報酬算出処理は、前記蓄電装置の状態が所定範囲内にある場合に所定範囲から外れる場合よりも大きい報酬を与える処理を含み、
前記蓄電装置の状態が所定範囲内にある場合は、前記蓄電装置の充電率が下限値以上であって上限値以下であることと前記蓄電装置の温度が上限温度以下であることとの2つのうちの少なくとも1つの場合であり、
前記更新処理は、前記取得処理によって取得された前記車両の状態、複数の前記操作部のそれぞれの操作に用いられた操作量および前記回転電機の制御量、および該複数の操作部の操作および前記回転電機の制御に対応する前記報酬を、更新された前記関係規定データを出力する予め定められた更新写像への入力とし、前記関係規定データを更新する処理である請求項5〜7のいずれか1項に記載の車両用制御装置。 - 前記取得処理は、前記車両の出力および駆動トルクの2つのうちの少なくとも1つの要求値および算出値を取得する処理を含み、
前記報酬算出処理は、前記車両の出力および前記駆動トルクの2つのうちの前記少なくとも1つについての前記要求値および前記算出値の差の絶対値が小さい場合に大きい場合よりも大きい報酬を与える処理を含む請求項8記載の車両用制御装置。 - 前記関係規定データは、前記車両の状態と、前記期待収益と、前記操作量との関係を規定するデータを含み、
前記実行装置は、前記取得処理によって取得された前記車両の状態と前記関係規定データとに基づき、前記期待収益が大きくなる操作量を小さくなる操作量よりも優先して選択する選択処理を実行し、
前記操作処理は、前記選択処理によって選択された前記操作量に基づき前記操作部を操作する処理を含む請求項5または6記載の車両用制御装置。 - 前記関係規定データは、前記車両の状態を入力とし、前記操作量の選択確率を出力とする関数近似器を規定するためのデータであり、
前記更新写像は、前記関数近似器を規定するためのパラメータの更新量を出力する写像を含み、
前記操作処理は、前記取得処理によって取得された前記車両の状態を前記関数近似器の入力として前記選択確率に従って選択された前記操作量に基づき前記操作部を操作する処理を含む請求項5または6記載の車両用制御装置。 - 請求項5〜11のいずれか1項に記載の車両用制御装置における前記実行装置および前記記憶装置を備え、
前記実行装置は、前記車両に搭載される第1実行装置と、前記車両に備えられていない第2実行装置と、を含み、
前記第1実行装置は、少なくとも前記取得処理および前記操作処理を実行し、
前記第2実行装置は、少なくとも前記更新処理を実行する車両用制御システム。 - 前記第1実行装置は、前記取得処理によって取得された検出値に関するデータを送信する車両側送信処理と、前記第2実行装置によって送信された前記操作量を受信する車両側受信処理と、を実行し、
前記第2実行装置は、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記外部側受信処理によって受信した前記データと前記関係規定データとに基づき前記操作量を算出する操作量算出処理と、前記操作量算出処理によって算出した前記操作量を送信する外部側送信処理と、を実行する請求項12記載の車両用制御システム。 - 請求項12または13記載の車両用制御システムにおける前記第1実行装置を備える車載装置。
- 請求項12または13記載の車両用制御システムにおける前記第2実行装置を備える車両用学習装置。
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