JP6999599B2 - 官能評価システム、サスペンション装置、サスペンション制御システム - Google Patents

Description

本発明は、官能評価システムと、これを用いたサスペンション装置およびサスペンション制御システムとに関する。

走行中の車両においてタイヤが路面の凹凸等を通過することで発生する振動刺激は、車両のサスペンションによって減衰され、シャシやシートを介して乗員に伝達される。そのため、サスペンションの減衰特性は乗員が感じる乗り心地を大きく左右する。従来、車両を製造する自動車メーカでは、特別に訓練されたエキスパートドライバ等の評価者が実際に車両を運転したときの乗り心地に対する官能評価を行い、その評価結果を反映してサスペンション等の調整を行うことにより、乗り心地の向上を図っていた。

上記のような乗り心地の官能評価を評価者に代わって自動的に行う技術として、例えば特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、運動する物体の加々速度、加速度を加々速度センサを用いて検出し、検出した加々速度、加速度を人間が物体に搭乗したときに得られる官能評価を教師信号として学習したニューラルネットワークに入力し運動評価を行う運動評価方法が開示されている。

特開平７－２４４０６５号公報

乗り心地の官能評価に関する指標は複数種類存在しており、一般的には各指標に対する評価値のバランスによって乗り心地が評価される。しかしながら、特許文献１に記載の従来技術では、この点を考慮していないため、官能評価によって高い評価結果を得られたとしても、必ずしも最適な乗り心地につながるとは限らない。そのため、乗り心地の向上に寄与する評価結果を得られる官能評価技術が求められている。

本発明による官能評価システムは、移動体の走行に応じた乗員の感覚にそれぞれ対応する複数の官能指標について官能評価を行うものであって、前記移動体の走行に応じて取得される情報に基づいて、前記官能評価に用いる評価用データを生成するデータ調整部と、前記情報に基づいて前記複数の官能指標から少なくともいずれか一つの官能指標を評価指標として選択する評価指標判定部と、前記評価指標に対応する評価回路を用いて、前記評価用データから前記評価指標に対する評価値を算出する評価部と、前記評価部により算出された前記評価値を集計する集計部と、を備え、前記情報は、前記移動体が走行する路面に関する路面情報を含み、前記評価指標判定部は、前記路面情報に基づいて前記評価指標を選択する。
本発明によるサスペンション装置は、上記の官能評価システムから出力される前記評価値に基づいて製造されたものである。
本発明によるサスペンション制御システムは、上記の官能評価システムと、前記官能評価システムから出力される前記評価値に基づいて、前記移動体に搭載されたサスペンション装置の減衰力を調整するサスペンション減衰力可変機構と、を備える。

本発明によれば、乗り心地の向上に寄与する評価結果を得られる官能評価技術を提供することができる。

本発明の第１の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。 センサ情報の例を説明する図である。 本発明の第１の実施の形態に係る評価指標判定部と評価回路においてそれぞれ用いられるセンサ情報の関係を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における評価回路の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における官能指標ごとの評価回路の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における走行路面と評価回路の出力波形との関係の一例を示す図である。 車載表示部において表示される官能評価結果の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における走行路面と評価指標の選択結果との関係の一例を示すタイミングチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る評価指標判定部の回路例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係る評価回路を説明する図である。 本発明の第３の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第５の実施の形態に係るサスペンション制御システムの機能構成を示すブロック図である。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について、図１～図１０を使用して以下に説明する。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。図１に示す官能評価システム１０１は、自動車等の移動体の走行に応じた乗員の感覚、例えば乗員が感じる乗り心地や操縦安定性について、複数種類の官能指標を用いた官能評価を行うシステムである。この官能評価システム１０１は、送受信部１０２、制御部１０３、レジスタ１０４、センサ群１０５、評価指標判定部１０６、評価部１０７、集計部１０８、重みパラメータ格納部１０９、集計用データ格納部１１０、および車載表示部１１１の各機能ブロックを有する。なお、以下の説明では、官能評価システム１０１が搭載されて官能評価の対象とする移動体を「自車両」と称する。

送受信部１０２は、インターネット等のネットワークを介して計算機センタ１５０と接続されており、計算機センタ１５０から送信される学習データを受信して制御部１０３に出力する。学習データには、例えば、評価指標判定部１０６が複数種類の官能指標の中から路面の種類ごとに評価対象とする官能指標（評価指標）を選択する際に用いられる評価指標判定データや、評価部１０７が有する後述の各評価回路において用いられる評価回路データなどが含まれる。計算機センタ１５０は、例えば、特別に訓練されたエキスパートドライバ等の評価者により予め実施された官能評価試験において、評価車両に搭載された各種センサから取得したセンサ情報と、路面の種類ごとに評価者が回答した評価指標および各評価指標に対する評価値とを集計し、これらの関係を例えばディープラーニング等の機械学習により求めて、学習データを生成する。そして、官能評価システム１０１からのリクエストに応じて、生成した学習データを官能評価システム１０１に送信する。計算機センタ１５０から送信された学習データは、官能評価システム１０１において送受信部１０２により受信され、制御部１０３に出力される。

制御部１０３は、官能評価システム１０１を構成する各機能ブロックの動作を制御して協調動作させる機能を有する。すなわち、官能評価システム１０１の各機能ブロックが制御部１０３の制御に応じて動作することで、官能評価システム１０１において後述するような官能評価が実施される。制御部１０３は、例えばマイクロコンピュータを用いて構成される。

レジスタ１０４は、官能評価システム１０１内に存在する各機能ブロックで使用されるパラメータを格納する部分であり、例えばＲＡＭを用いて構成される。レジスタ１０４は、入力データ仕様レジスタ１１２、表示選択レジスタ１１３、集計モード選択レジスタ１１４を有しており、これらは格納されるパラメータの種類に応じて分類されている。

センサ群１０５は、自車両に搭載される複数種類のセンサからなる機能ブロックである。センサ群１０５には、例えば加速度センサである第１センサ１１５と、カメラである第２センサ１１６と、車速センサである第３センサ１１７と、ジャイロセンサである第４センサ１１８とを含む。センサ群１０５は、これらのセンサを用いて、自車両が走行する路面に関する路面情報や、自車両の運動状態に応じた加速度と角速度に関する加速度情報および角速度情報を、自車両の走行に応じたセンサ情報として取得する。具体的には、例えば、第１センサ１１５により加速度情報を、第４センサ１１８により角速度情報をそれぞれ取得する。また、第２センサ１１６により自車両周辺の路面を撮影して得られた撮影画像を、路面情報として取得する。なお、図１では図示していないが、前方の周辺環境を把握するためのレーダー等がセンサ群１０５に含まれていても良い。また、第１センサ１１５は、自車両の複数の箇所に搭載されることが好ましい。例えば、自車両のサスペンションを構成するばね下やばね上、乗員が座するシート周辺、ドライバが把持するステアリング等、自車両のシャシを構成する各部位に第１センサ１１５をそれぞれ搭載し、各部位の加速度情報を取得することが考えられる。

評価指標判定部１０６は、センサ群１０５が取得したセンサ情報のうち、自車両の周辺環境に関するセンサ情報に基づいて、複数の官能指標のいずれかを評価指標として選択する。具体的には、例えばカメラである第２センサ１１６が取得した路面情報に基づいて自車両周辺の路面状態を判断し、その路面状態に応じた官能指標を評価指標として選択する。具体的には、例えば官能評価システム１０１において、フラット感とハーシュネスが官能指標として用いられる場合、自車両が新しく舗装された道路を走行したときには、フラット感を評価指標として選択し、ハーシュネスは選択しない。逆にダート路面のような道路を走行したときには、フラット感を選択せずに、ハーシュネスを評価指標として選択する。すなわち、官能指標を基準に言い換えると、官能指標ごとに評価対象とする路面の種類が存在する。したがって、評価指標判定部１０６は、自車両が走行しているときの前方の路面に関する路面情報を取得し、これに基づいて、評価指標として選択する官能指標を決定することが好ましい。例えば、路面情報を時間方向に展開した際の周波数分布や、路面情報として取得した路面形状データを、予め設定された評価指標との関係に基づくパターンマッチングや、学習により習得された評価指標との関係などにより、いずれかの官能指標と対応付けて評価指標を選択することができる。

評価部１０７は、データ調整部１１９と、評価回路１２０～１２４とを有する。データ調整部１１９は、センサ群１０５が取得したセンサ情報のうち、自車両の加速度や角速度に関するセンサ情報に基づいて、評価回路１２０～１２４で用いられる評価用データを生成する。評価回路１２０～１２４は、異なる官能指標にそれぞれ対応しており、データ調整部１１９から入力される評価用データに基づいて、官能指標ごとの評価値を算出する。本実施形態では、官能評価システム１０１がフラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感の５種類の官能指標を用いて官能評価を行うものとして、各官能指標に対応する評価回路１２０～１２４が評価部１０７に設けられている。すなわち、評価回路１２０はフラット感、評価回路１２１はハーシュネス、評価回路１２２はストローク感、評価回路１２３はフワ感、評価回路１２４は質感にそれぞれ対応しており、これらの官能指標に対する評価値をそれぞれ算出する。なお、各評価回路は対象とする官能指標がそれぞれ異なるため、評価用データの仕様が評価回路ごとに異なっていても良い。

データ調整部１１９から各評価回路に入力される評価用データの仕様は、レジスタ１０４に含まれる入力データ仕様レジスタ１１２に格納されるパラメータ値に基づいて決定される。このパラメータ値は、外部から送信される更新情報を送受信部１０２により受信することで更新可能とすることが好ましい。

評価回路１２０～１２４が評価値をそれぞれ算出する際に使用されるパラメータは、重みパラメータ格納部１０９に格納されている。本実施形態では前述のように５種類の官能指標を想定しているので、重みパラメータ格納部１０９は５セット分のパラメータを格納できる容量を有するものとする。なお、ここで言うパラメータには、例えば評価回路１２０～１２４で使用する計算式の係数等が該当する。また、例えば評価回路１２０～１２４が階層型のニューラルネットワークを用いてそれぞれ実現されている場合には、各ニューラルネットワークにおける素子間結線の重みＷｉｊの情報が、重みパラメータ格納部１０９に格納される。

集計部１０８は、評価回路１２０～１２４により算出された評価値を集計する。なお、前述したように本実施形態の官能評価システム１０１では、官能指標ごとに評価対象とする路面の種類が存在する。そのため、評価対象外の路面を自車両が走行した場合には、評価回路１２０～１２４から適切な評価値が出力されない恐れがある。そこで、集計部１０８は、評価指標判定部１０６による評価指標の判定結果に基づき、評価回路１２０～１２４のうち評価指標として選択された官能指標に対応する評価回路から出力される評価値のみを集計対象とする。これにより、自車両が評価対象の路面を走行したときに評価回路１２０～１２４がそれぞれ出力する評価値を集計処理して、評価対象外の路面に対する評価値を排除することができる。集計部１０８は、このようにして評価対象／評価対象外で評価値の分類を実施し、排除されなかった評価値をタイムスタンプと共に集計用データ格納部１１０に書き込む。官能評価システム１０１による官能評価が終了すると、集計部１０８は集計用データ格納部１１０に格納された評価値を読み出して集計し、集計結果を車載表示部１１１に出力して表示させる。これにより、自車両の乗員に対して官能評価結果が提示される。

なお、集計部１０８が集計して車載表示部１１１に表示される評価値の集計結果は、任意のタイミングにおける評価値の瞬時値または時間平均値であっても良いし、自車両が所定の道路区間を走行したときの評価指標ごとの評価値の平均値であっても良い。例えば、レジスタ１０４に含まれる集計モード選択レジスタ１１４に格納される情報に基づいて、集計部１０８がいずれの方法で評価値を集計するかが決定される。自車両の乗員は、不図示の操作スイッチ等の操作により集計モードの設定を行うことで、評価値の集計方法を任意に選択できるものとする。

車載表示部１１１は、官能評価システム１０１による官能評価結果として、集計部１０８により求められた評価値の集計結果を画面表示し、自車両の乗員に提示する。なお、車載表示部１１１において官能評価結果を表示する官能指標の種類は、レジスタ１０４に含まれる表示選択レジスタ１１３に格納される情報に基づいて決定される。自車両の乗員は、不図示の操作スイッチ等の操作により、車載表示部１１１に表示される官能指標の種類を任意に選択できるものとする。

図２は、センサ群１０５が取得するセンサ情報の例を説明する図である。図２において、自車両２０１には図１の官能評価システム１０１が搭載されている。この官能評価システム１０１において、センサ群１０５は、例えば符号２０２、２０３、２０４でそれぞれ示したようなセンサ情報を取得する。センサ情報２０２は、自車両の挙動に関するセンサ情報の例であり、例えば第４センサ１１８により取得される。センサ情報２０３は、自車両のシャシ部におけるセンサ情報の例であり、例えば第１センサ１１５により取得される。センサ情報２０４は、その他のセンサ情報の例であり、例えば第２センサ１１６や第３センサ１１７、不図示のＧＰＳセンサやレーダー等により取得される。特に、シャシ部のセンサ情報２０３には、タイヤを介して入力される路面からの刺激が乗員に到達するまでの経路に関する加速度データの全て、あるいは一部が含まれることが好ましい。例えば、サスペンションを構成するばね下部やばね上部、乗員が座するシート周り、ステアリングのタイロッド、ステアリング等の加速度を、センサ情報２０３として取得することができる。なお、本発明が目指す官能評価が実現可能であれば、ここで挙げた部位以外の測定点でも構わない。

図３は、本発明の第１の実施の形態に係る評価指標判定部１０６と評価回路１２０～１２４においてそれぞれ用いられるセンサ情報の関係を示す図である。図３において、自車両２０１には図１の官能評価システム１０１が搭載されている。この官能評価システム１０１において、センサ群１０５のうちカメラである第２センサ１１６は、例えば視野範囲３０１の画像を撮影可能であり、この視野範囲３０１に対応する遠方の路面３０２の路面情報を取得する。このとき、評価指標判定部１０６は第２センサ１１６が取得した路面３０２の路面情報を参照して、複数の官能指標のうちいずれか一つ以上を評価指標として選択する。一方、評価回路１２０～１２４は、路面３０２よりも自車両の近傍に位置する路面３０３に対して第１センサ１１５や第４センサ１１８が取得した加速度情報や角速度情報に基づいてデータ調整部１１９が生成した評価用データに基づいて、官能指標ごとの評価値を算出する。なお、第２センサ１１６は自車両の走行道路の前方の路面情報を取得できれば、ステレオカメラまたは単眼カメラのいずれであっても良い。また、カメラ以外のセンサ、例えばレーダー等を第２センサ１１６として用いて、自車両の走行道路の前方の路面情報を取得しても構わない。

図４は、本発明の第１の実施の形態における評価回路の例を示す図である。図４において、（ａ）はセンサ情報の時系列データを入力とし、官能指標に対する評価値を出力とする階層型ニューラルネットワークを用いた評価回路の例を示した図であり、（ｂ）は評価回路の出力と評価値の関係を示した表である。

図４（ａ）において、図１に示した評価回路１２０～１２４に相当する評価回路４０１は、入力層（素子数Ｉ＋１）、隠れ層（素子数Ｊ＋１）、出力層（素子数Ｋ）の各素子を階層的に結合した３層構成の階層型ニューラルネットワークにより構成される。なお、図４（ａ）に示すように、入力層と隠れ層にはバイアス項を表す素子がそれぞれ１つずつ設定されている。入力層の各素子と隠れ層の各素子とは、重みＷ１ｉｊ（ｉ＝１～Ｉ＋１、ｊ＝１～Ｊ＋１）で結合され、隠れ層の各素子と出力層の各素子とは、重みＷ２ｊｋ（ｊ＝１～Ｊ＋１、ｋ＝１～Ｋ）で結合される。これらの重みの情報は、前述のように重みパラメータ格納部１０９に格納されている。

時系列データ４０２は、所定の周期でセンサ群１０５の各センサから出力されるセンサ情報のデータを、一定期間ごとに区切って一つのデータ列として処理したデータである。評価回路４０１には、センサ群１０５を構成するセンサのうち１種類以上の各センサから取得したセンサ情報に基づいて、データ調整部１１９が評価用データとして生成した時系列データ４０２が、センサ種類ごとに入力される。具体的には、例えば各センサのサンプリングレートが１００Ｈｚであり、時系列データ４０２の着目期間（ウィンドウ幅）が５００ｍｓｅｃである場合、１つのセンサに対して５０点（＝１００Ｈｚ×０．５ｓｅｃ）のデータが、時系列データ４０２として評価回路４０１に入力される。この場合、例えば評価回路４０１に対応するセンサの種類数が１０種類であれば、評価回路４０１の入力層の素子数は、前述のバイアス項を除いて、Ｉ＝５００（＝５０点×１０種類）に設定される。そして、ウィンドウ幅を時間軸方向にシフトさせることで、自車両が走行する路面の時系列データ４０２を一定期間ごとに取得し、評価回路４０１により評価値を算出することができる。

図４（ｂ）に示すように、評価値の最高点を９．００、最低点を５．００、点数の刻みを０．２５とすると、このときの出力層素子数はＫ＝１７となる。この場合、例えば事前に行われた官能評価試験において、エキスパートドライバ等の評価者がある路面を走行した際の評価値を８．７５点と回答した場合、この路面から取得される時系列データ４０２の入力に対して、当該評価値に対応する出力層素子ａ３２のみが１を出力し、それ以外の出力層素子は０を出力するように、評価回路４０１を構成すれば良い。このような入出力仕様に基づき、多量の時系列データ４０２とエキスパートドライバが回答する評価値との相関を機械学習により学習して階層型ニューラルネットワークを構築することにより、評価回路４０１を構成することができる。ニューラルネットワークの機械学習では、例えば一般的に知られている誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）等の手法を利用することができる。

なお、評価回路４０１において、入力層、隠れ層、出力層の各層における素子数や、各素子間を結合する重みＷ１ｉｊ、Ｗ２ｊｋの大きさは、対応する官能指標ごとに最適な値とすることが好ましい。すなわち、図４（ａ）の評価回路４０１のような階層型ニューラルネットワークを用いて図１の評価回路１２０～１２４を構成する場合、評価回路１２０～１２４における各層の素子数や重みの大きさは、評価回路ごとにそれぞれ異なることとして良い。また、図４（ａ）の例ではニューラルネットワークの階層数を３としたが、これ以外の階層数であっても良い。評価回路１２０～１２４において、評価回路ごとに任意の階層数でニューラルネットワークを構成することができる。

また、データ調整部１１９が評価回路１２０～１２４に対する評価用データとして生成する時系列データ４０２の仕様は、評価回路ごとに同一であっても良いし、異なっていても良い。例えば、時系列データ４０２を取得する時間範囲（ウィンドウ幅）や、時系列データ４０２の時間間隔（サンプリングレート）を評価回路ごとに異ならせて、評価用データを生成することができる。このようにすれば、各評価回路が対応する官能指標ごとに最適な時系列データを取得することが可能となる。さらに、時系列データ４０２の周波数成分を表すスペクトラムデータや、時系列データ４０２またはスペクトラムデータを加工したデータを、評価用データとして生成しても良い。

図５は、本発明の第１の実施の形態における官能指標ごとの評価回路の例を示す図である。図５では、本実施形態の官能評価システム１０１を構成する図１の評価回路１２０～１２４の特徴を示している。図５（ａ）は、階層型ニューラルネットワークの入力層と隠れ層と出力層の関係を示した図であり、図５（ｂ）は、官能指標と入力層、隠れ層および出力層の素子数との関係の一例を示した表である。

図５（ａ）に示す評価回路は、図４（ａ）の評価回路４０１と同様に、入力層５０１、隠れ層５０２、出力層５０３を階層的に結合した階層型ニューラルネットワークにより構成される。なお、本実施形態の官能評価システム１０１では、図１の評価回路１２０～１２４のように、官能指標ごとに評価回路が設定されている。前述したように、これらの各評価回路の仕様を異ならせることが本発明の特徴の一つである。

図５（ｂ）は、評価回路ごとの仕様の一例を示している。例えば、フラット感に対応する評価回路、すなわち図１の評価回路１２０は、入力層素子数Ｉ＝２４００、隠れ層素子数Ｊ＝１００であり、ハーシュネスに対応する評価回路、すなわち図１の評価回路１２１は、入力層素子数Ｉ＝１２００、隠れ層素子数Ｊ＝２００である。また、ストローク感に対応する評価回路、すなわち図１の評価回路１２２は、入力層素子数Ｉ＝１０００、隠れ層素子数Ｊ＝２５０であり、質感に対応する評価回路、すなわち図１の評価回路１２４は、入力層素子数Ｉ＝３０００、隠れ層素子数Ｊ＝５００である。なお、いずれの評価回路でも出力層素子数はＫ＝１７である。ただし、これらのパラメータ値は一例であり、他のパラメータ値であっても良い。本実施形態では、官能指標ごとに評価回路の仕様が異なることが重要である。

図６は、本発明の第１の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ステップ６０１において、制御部１０３は、官能評価の実施状況を示すフラグ値に、実施していないことを表す“０”を設定する。

ステップ６０２において、制御部１０３は、自車両の乗員からの操作等により、官能評価ＯＮが設定されたか否か、すなわち官能評価の実施指示が行われたか否かを判定する。官能評価ＯＮの場合は、官能評価の実施指示が行われたと判断してステップ６０３に進み、官能評価ＯＦＦの場合は、官能評価の実施指示が行われていないと判断してステップ６１６に進む。

ステップ６０３において、制御部１０３は、官能評価の実施状況を示す前述のフラグ値に、実施を開始したことを表す“１”を設定する。

ステップ６０４において、制御部１０３は、センサ群１０５のうちカメラである第２センサ１１６を用いて、自車両前方の路面のスキャンを開始して路面情報を取得する。

ステップ６０５において、制御部１０３は、第２センサ１１６により取得された路面情報の遠近分離を行う。これにより、第２センサ１１６から出力される路面情報が、評価指標判定部１０６において用いられる自車両遠方の路面情報と、データ調整部１１９において用いられる自車両近傍の路面情報とに分離される。

ステップ６０６において、評価指標判定部１０６は、ステップ６０５で遠近分離された路面情報のうち遠方の路面情報を用いて、時系列解析や周波数解析を実施し、路面の特徴を抽出する。

ステップ６０７において、評価指標判定部１０６は、ステップ６０６の解析結果に基づいて、自車両が走行する路面に対応する官能指標を判定する。ここでは、予め設定された複数種類の官能指標、例えば前述のフラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感の５種類の官能指標のうちいずれか少なくとも一つを、ステップ６０６で抽出した路面の特徴から、路面に対応する官能指標として判定する。これにより、複数の官能指標から少なくともいずれか一つの官能指標が、官能評価に用いられる評価指標として選択される。

ステップ６０８において、制御部１０３は、官能指標ごとに設けられた評価回路１２０～１２４のうち、ステップ６０７で評価指標として選択された官能指標に対応する評価回路を選択する。

ステップ６０９において、制御部１０３は、ステップ６０８で選択した評価回路に対応する集計用データ格納部１１０の記憶領域を、評価値の格納ブロックとして選択する。

ステップ６１０において、データ調整部１１９は、センサ群１０５のうち第１センサ１１５や第４センサ１１８により取得される加速度情報や角速度情報を、所定の時間範囲にわたって抽出し、評価用データとして用いられる時系列データを生成する。なお、時系列データそのものではなく、時系列データに基づくデータ、例えば時系列データの周波数成分を表すスペクトラムデータや、時系列データまたはスペクトラムデータを加工したデータを、評価用データとして作成しても良い。評価回路１２０～１２４において評価値の計算に利用可能なものであれば、任意のデータ形式で評価用データを作成することが可能である。

ステップ６１１において、データ調整部１１９は、ステップ６０５で遠近分離された路面情報のうち近傍の路面情報や、第３センサ１１７により取得された車速情報などを用いて、評価回路の動作開始タイミングを調整する。そして、調整後のタイミングに応じて、ステップ６１０で生成した時系列データを、ステップ６０８で選択された評価回路に評価用データとして展開する。

ステップ６１２において、評価回路１２０～１２４のうちステップ６０８で選択された評価回路は、ステップ６１１でデータ調整部１１９から入力された評価用データに基づいて、ステップ６０７で選択された評価指標に対する評価値を計算する。

ステップ６１３において、集計部１０８は、集計モード選択レジスタ１１４の値に基づいて、設定されている集計モードが瞬時値集計モードと平均値集計モードのいずれであるかを判定する。例えば、集計モード選択レジスタ１１４の値が“０”の場合は、瞬時値集計モードが設定されていると判定してステップ６１４に進み、集計モード選択レジスタ１１４の値が“１”の場合は、平均値集計モードが設定されていると判定してステップ６１５に進む。

ステップ６１４において、集計部１０８は、ステップ６１２で計算された評価値を車載表示部１１１に転送して表示させる。これにより、ステップ６０７で選択された評価指標に対する評価値の瞬時値を、車載表示部１１１を用いて外部に出力する。なお、評価値の計算周期によっては、瞬時値の変化が速すぎて見づらい場合がある。このような場合は、所定の時間平均値を算出し、瞬時値の代わりに表示するようにしても良い。

ステップ６１５において、集計部１０８は、ステップ６１２で計算された評価値をステップ６０９で選択された格納ブロックに書き込む。ステップ６１４またはステップ６１５の処理を終えたらステップ６０２に戻り、前述の処理を繰り返す。これにより、ステップ６０２において官能評価ＯＦＦが設定されたと判定されるまで、ステップ６０３～６１５の一連の処理が継続して実施される。

ステップ６０２において官能評価ＯＦＦが設定されたと判定されると、ステップ６１６において、制御部１０３は、官能評価の実施状況を示す前述のフラグ値が“１”に設定されているか否かを判定する。フラグ値が“１”に設定されている場合は、ステップ６０３～６１５の一連の処理によって官能評価を実施済みであると判断してステップ６１７に進み、フラグ値が“０”に設定されている場合は、官能評価を未実施であると判断してステップ６０１に戻る。

ステップ６１７において、集計部１０８は、前述のステップ６１３と同様に、設定されている集計モードが瞬時値集計モードと平均値集計モードのいずれであるかを判定する。平均値集計モードが設定されている場合はステップ６１８に進み、瞬時値集計モードが設定されている場合はステップ６０１に戻る。

ステップ６１８において、集計部１０８は、集計用データ格納部１１０に格納されている評価値を読み出す。

ステップＳ６１９において、集計部１０８は、ステップ６１５で読み出した評価値に基づいて、図６の処理を開始してからの評価指標ごとの評価値の平均値を計算する。続くステップ６２０において、集計部１０８は、ステップ６１９で計算された平均値を車載表示部１１１に転送して表示させる。これにより、自車両が評価対象の路面を走行したときの評価値の平均値を集計し、車載表示部１１１を用いて外部に出力する。ステップ６２０の処理を終えたら、ステップ６０１に戻る。

図７は、本発明の第１の実施の形態における走行路面と評価回路の出力波形との関係の一例を示す図である。図７では、自車両の走行路面が路面種別７０１に示すように変化したときの評価回路１２０、１２１の出力波形をそれぞれ示している。図７に示すように、フラット感に対応する評価回路１２０は、「良路その１」、「劣化アスファルト路」、「良路その２」の各走行路面において、例えば出力波形７０２、７０３、７０４に示すように瞬時値がそれぞれ変化する評価値を出力する。一方、ハーシュネスに対応する評価回路１２１は、「良路その１」、「劣化アスファルト路」、「良路その２」の各走行路面において、例えば出力波形７０５、７０６、７０７に示すように瞬時値がそれぞれ変化する評価値を出力する。

ここで、フラット感に対する評価対象の路面は良路であり、劣化したアスファルト路はフラット感の評価対象外とする一方で、ハーシュネスに対する評価対象の路面は劣化したアスファルト路であり、良路は評価対象外とする。この場合、図７に示すように、評価回路１２０については出力波形７０３が評価値の集計対象外とされ、評価回路１２１については出力波形７０５、７０７が評価値の集計対象外とされる。すなわち、評価回路１２０、１２１を含む各評価回路は、乗り心地などの官能を扱っており、一定の固定値を出力しないものと予想される。また、評価対象の路面であれば、各評価回路は想定した学習ができており、適切な範囲の評価値を出力すると考えられる。そのため、出力波形７０２、７０４、７０６のような出力が得られるものと期待される。一方、評価対象外の路面であれば、各評価回路は想定した学習ができていないので、出力波形７０３のように大きな振れ幅で変動したり、出力波形７０５、７０７のように上限値に飽和したような出力となったりすることが予想される。言い換えると、評価対象外の路面を走行した際に各評価回路から得られる評価値は、低信頼であることが考える。したがって、本実施形態では前述のように、評価指標判定部１０６が第２センサ１１６から転送される路面情報を使用して、路面状態に応じた官能指標を評価指標として選択するようにしている。これにより、評価対象外の路面での評価値を排除している。

図８は、車載表示部１１１において表示される官能評価結果の例を示す図である。図８（ａ）は、前述の５種類の官能指標、すなわちフラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感について、それぞれの評価値をレーダーチャートにより可視化して示した例である。なお、可視化する官能指標は、図８（ａ）に示したものに限らず、表示選択レジスタ１１３の設定値に基づいて選択できるものとする。表示選択レジスタ１１３は、例えば、各官能指標に対応する１ｂｉｔのレジスタの集合体として構成することができる。すなわち、フラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感、質感のそれぞれについて、“１”または“０”のレジスタ値が表示選択レジスタ１１３において設定される。そして、レジスタ値が“１”に設定されている官能指標については、図８（ａ）のようにして評価値の集計結果を表示し、レジスタ値が“０”に設定されている官能指標については表示対象外とする。すなわち、図８（ａ）では、上記５種類の官能指標に対応する表示選択レジスタ１１３のレジスタ値が全て“１”に設定された場合の例を示している。

また、前述のように車載表示部１１１では、集計モード選択レジスタ１１４の設定値に基づいて、異なる集計方法による評価値の集計結果が官能評価結果として表示される。例えば、集計モード選択レジスタ１１４のレジスタ値が“１”の場合は、平均値集計モードが設定されており、評価対象の路面を自車両が走行した際の評価値の平均値が官能試験結果として表示される。一方、集計モード選択レジスタ１１４のレジスタ値が“０”の場合は、瞬時値集計モードが設定されており、評価対象の路面を自車両が走行した際の評価値の瞬時値が官能試験結果として表示される。なお、上記は一例であり、集計モード選択レジスタ１１４が取り得るレジスタ値を拡大して、移動平均値としても構わない。さらに、移動平均を計算する際のウィンドウ幅を複数の値から選択可能とするために、集計モード選択レジスタ１１４において２ｂｉｔ幅以上のレジスタを設定しても構わない。

図８（ｂ）は、前述の５種類の官能指標のうち、ハーシュネスについての評価値を棒グラフにより可視化した例である。すなわち、図８（ｂ）では、ハーシュネスのみ表示選択レジスタ１１３のレジスタ値が“１”であり、それ以外の官能指標に対するレジスタ値は“０”である場合の例を示している。なお、集計モード選択レジスタ１１４の設定仕様については、前述した図８（ａ）の場合と同様であるため説明を省略する。

なお、図８（ａ）（ｂ）の例では、７．０点を基準評価点としてそれぞれ示している。このような基準評価点の表示は必須の表示仕様ではないが、基準評価点との比較が容易となるため、得られた官能評価結果を分かりやすく可視化することが可能となる。

図９は、本発明の第１の実施の形態における走行路面と評価指標の選択結果との関係の一例を示すタイミングチャートである。図９では、自車両の走行路面が図７と同様に変化した場合について、路面種類の検知結果をタイミング波形９０１で示すとともに、フラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感の各官能指標に対する評価指標の選択結果を、タイミング波形９０２～９０６でそれぞれ示している。

自車両の走行路面が路面種別７０１に示すように変化する場合、評価指標判定部１０６は、第２センサ１１６から転送される路面情報に基づいて、例えばタイミング波形９０１に示すような路面種類の検知結果を取得する。すなわち、路面種類が変化すると、タイミング波形９０１においてパルス波形がＨｉｇｈ（１）になっているタイミングで、評価指標判定部１０６により変化後の路面種類が検知される。こうして変化後の路面種類を検知すると、評価指標判定部１０６は、検知した路面種類に対して、タイミング波形９０２～９０６に示すように、５種類の官能指標のうちいずれか少なくとも一つを評価指標として選択する。すなわち、良路においては、例えばフラット感、ストローク感および質感の各官能指標を評価指標として選択し、評価対象の路面走行中に、これらの評価指標に対応する各タイミング波形９０２、９０４、９０６をＨｉｇｈ（１）として出力する。一方、評価指標として選択しないハーシュネスとフワ感については、これらの評価指標に対応する各タイミング波形９０３、９０５をＬｏｗ（０）として出力する。また、劣化したアスファルト路においては、例えばハーシュネス、ストローク感およびフワ感の各官能指標を評価指標として選択し、評価対象の路面走行中に、これらの評価指標に対応する各タイミング波形９０３、９０４、９０５をＨｉｇｈ（１）として出力する。一方、評価指標として選択しないフラット感と質感については、これらの評価指標に対応する各タイミング波形９０２、９０６をＬｏｗ（０）として出力する。このときのタイミング波形９０２～９０６の切り替えタイミングは、路面種類の検知タイミングや自車両の車速に応じて決定される。

なお、図９では、路面種別７０１のように、自車両の走行に応じて路面種類が切り替わっていく場合を想定して、タイミング波形９０２～９０６のようなタイミングで評価指標が選択される例を示したが、これらは一例である。複数の官能指標から評価指標を選択する方法は多様であり、選択方法に応じた任意のタイミングで評価指標の選択を行うことが可能である。

次に、評価指標判定部１０６の具体例について説明する。評価指標判定部１０６は、第２センサ１１６や自車両の前方を走査するレーダー等で取得された路面情報に基づく評価指標の選択を、前述のようにパターンマッチングで行うことができる。例えば、路面情報として取得したセンサデータの時系列波形やパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｏｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）の形状に着目して、パターンマッチングを実施し、路面状態に応じた評価指標を選択することが可能である。あるいは、前述の評価回路４０１と同様の階層型ニューラルネットワークを用いて、評価指標判定部１０６を実現しても良い。

図１０は、本発明の第１の実施の形態に係る評価指標判定部１０６の回路例を示す図である。図１０において、（ａ）は路面情報を表すセンサ値の時系列波形やパワースペクトル密度を入力とし、評価指標として選択する官能指標の番号を出力とする階層型ニューラルネットワークを用いた評価指標判定部１０６の回路例を示した図であり、（ｂ）は評価指標判定部１０６の出力と官能指標の関係を示した表である。

図１０（ａ）に示す回路は、入力層（素子数Ｌ＋１）、隠れ層（素子数Ｍ＋１）、出力層（素子数Ｎ）の各素子を階層的に結合した３層構成の階層型ニューラルネットワークにより構成される。なお、図１０（ａ）に示すように、入力層と隠れ層にはバイアス項を表す素子がそれぞれ１つずつ設定されている。入力層の各素子と隠れ層の各素子とは、重みＷ１ｌｍ（ｌ＝１～Ｌ＋１、ｍ＝１～Ｍ＋１）で結合され、隠れ層の各素子と出力層の各素子とは、重みＷ２ｍｎ（ｍ＝１～Ｍ＋１、ｎ＝１～Ｎ）で結合される。これらの重みの情報は、重みパラメータ格納部１０９に格納されている。

前述したパターンマッチングでは、路面情報を表すセンサ値の時系列波形やパワースペクトル密度の形状と評価指標として選択する官能指標との関係を予め定量的に決定しておく必要があるのに対して、図１０（ａ）のような階層型ニューラルネットワークを適用すると、官能評価試験の実施中にエキスパートドライバ等の評価者から教師データを取得することができるため、評価者の実際の考え方に則した評価指標選択が実現できる。図１０（ａ）では、官能評価試験中に得られたセンサ値の時系列データやＰＳＤデータに対して、評価者が評価指標として「質感」と答えた場合を示している。この場合、ニューラルネットワークの学習は、図１０（ｂ）に示した対応表に従って、Ｎ番目の出力層素子のみが“１”となるように教師データを作成し、誤差逆伝搬法などで実施すればよい。

以上説明した本発明の第１の実施の形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）官能評価システム１０１は、移動体である自車両の走行に応じた乗員の感覚にそれぞれ対応する複数の官能指標について官能評価を行う。官能評価システム１０１は、自車両の走行に応じて取得される情報に基づいて、官能評価に用いる評価用データを生成するデータ調整部１１９と、上記情報に基づいて複数の官能指標から少なくともいずれか一つの官能指標を評価指標として選択する評価指標判定部１０６と、評価指標に対応する評価回路１２０～１２４を用いて、評価用データから評価指標に対する評価値を算出する評価部１０７と、評価部１０７により算出された評価値を集計する集計部１０８とを備える。このようにしたので、乗り心地の向上に寄与する評価結果を得られる官能評価技術を提供することができる。

（２）上記情報は、自車両が走行する路面に関する路面情報を含む。評価指標判定部１０６は、路面情報に基づいて評価指標を選択する。具体的には、評価指標判定部１０６は、予め設定された路面情報と評価指標との関係、または学習により習得した路面情報と評価指標との関係に基づいて、評価指標を選択する。このようにしたので、複数の官能指標の中から評価指標を適切に選択することができる。

（３）上記情報は、自車両の加速度に関する加速度情報と、自車両の角速度に関する角速度情報との少なくとも一つを含む。データ調整部１１９は、加速度情報および角速度情報の少なくとも一つに基づいて評価用データを生成する。具体的には、加速度情報および角速度情報の少なくとも一つの時系列データ４０２、または時系列データ４０２に基づくデータを、評価用データとして生成する。このようにしたので、評価値の算出に適した評価用データを生成することができる。

（４）データ調整部１１９は、時系列データ４０２の時間範囲および時間間隔の少なくとも一方を評価回路ごとに異ならせて評価用データを生成することができる。このようにすれば、評価回路ごとに最適な評価用データを生成することが可能となる。

（５）評価部１０７は、複数の官能指標にそれぞれ対応する複数の評価回路１２０～１２４を有しており、評価回路１２０～１２４のうち評価指標に対応する評価回路を選択し（ステップ６０８）、選択した評価回路を用いて評価値を算出する（ステップ６１２）。このようにしたので、官能指標ごとの評価値の算出を容易に実現できる。

（６）集計部１０８は、第１の集計モード（瞬時値集計モード）または第２の集計モード（平均値集計モード）のいずれかを設定可能である。第１の集計モードが設定された場合、集計部１０８は、評価指標に対する評価値の瞬時値または時間平均値を出力し(ステップ６１４)、第２の集計モードが設定された場合、集計部１０８は、所定の道路区間を自車両が走行したときの評価指標ごとの評価値の平均値を集計して出力する（ステップ６１９、６２０）。このようにしたので、目的に応じて適切な形式で官能評価結果を出力することができる。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態について、図１１、図１２を使用して以下に説明する。本実施形態では、地図情報を参照して、複数の官能指標の中から評価指標を決定する例を説明する。

図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。図１１に示す官能評価システム１１０１は、第１の実施形態で説明した図１の官能評価システム１０１と比較して、センサ群１０５、評価指標判定部１０６がそれぞれセンサ群１１０２、評価指標判定部１１０３に置き換えられている点と、計算機センタ１５０に替えて計算機センタ１１０４に接続されている点と、地図格納部１１０５を有する点とが異なっている。

センサ群１１０２は、第１の実施形態で説明した第１センサ１１５、第２センサ１１６、第３センサ１１７および第４センサ１１８に加えて、さらに第５センサ１１０６を含んで構成される。第５センサ１１０６は、ＧＰＳ信号を受信するＧＰＳセンサである。本実施形態の官能評価システム１１０１は、第５センサ１１０６により受信されるＧＰＳ信号を用いて、自車両の位置を同定することができる。

評価指標判定部１１０３は、第１の実施形態で説明した評価指標判定部１０６と同様に、複数の官能指標のいずれかを評価指標として選択する。このとき、第１の実施形態の評価指標判定部１０６では第２センサ１１６が取得した路面情報に基づいて評価指標を選択していたのに対して、本実施形態の評価指標判定部１１０３では、地図格納部１１０５から転送される路面情報に基づいて評価指標を選択する。

計算機センタ１１０４は、第１の実施形態で説明した計算機センタ１５０と同様に、評価指標判定部１１０３や評価部１０７において用いられる学習データの管理に加えて、道路情報を含む地図データの管理を行う。道路情報は、緯度／経度と共に、路面の種類、路面特性、路面表面形状等の路面情報や、勾配、曲率等の各情報を全て、あるいはいずれか少なくとも一つを含んで構成される。さらに、道路ごとに対応する評価指標の情報が道路情報に含まれても構わない。もし、道路情報に評価指標の情報が含まれていれば、この情報を参照して、評価指標判定部１１０３による評価回路１２０～１２４の選択や、集計部１０８の処理を決定することが可能となる。

地図格納部１１０５は、道路情報が付与された地図データを格納するブロックである。地図格納部１１０５に格納する地図データは、送受信部１０２を介して、計算機センタ１１０４で管理された地図データの一部をダウンロードしたものである。

計算機センタ１１０４からの地図データのダウンロードは、例えば次のようにして行われる。まず、官能評価システム１１０１は、第５センサ１１０６を用いて自車両の位置を測定し、その位置を表す緯度／経度の座標データを、送受信部１０２を介して計算機センタ１１０４に送信する。計算機センタ１１０４は、官能評価システム１１０１から受信した座標データに基づいて、自車両から一定範囲、例えば後方を除く１０ｋｍ半径の地図データを官能評価システム１１０１に送信する。官能評価システム１１０１は、計算機センタ１１０４から送信された地図データをダウンロードし、地図格納部１１０５に格納する。

地図データのダウンロードが完了したら、官能評価システム１１０１は、自車両が走行してその位置が変化する度に地図格納部１１０５にアクセスし、第５センサ１１０６を用いて測定した自車両の位置に対応する道路の路面情報を取得する。そして、取得した路面情報に基づいて、評価指標判定部１１０３により評価指標を決定する。このようにして、地図情報に基づく評価指標の選択が実現される。

図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。図１２のフローチャートは、第１の実施形態で説明した図１のフローチャートと比較して、ステップ６０１と６０２の間にステップ１２０１、１２０２が加えられている点と、ステップ６０４～６０６に替えてステップ１２０３、１２０４が設けられている点とが異なっている。なお、以下では第１の実施形態とは異なるこれらの処理ステップ以外については、特に必要のない限り説明を省略する。

ステップ１２０１において、制御部１０３は、自車両が走行を開始する前に、センサ群１１０２のうちＧＰＳセンサである第５センサ１１０６を用いて、自車両の位置を同定する。続くステップ１２０２において、制御部１０３は、送受信部１０２を介して計算機センタ１１０４に問い合わせを行い、自車両から一定範囲内の地図データをダウンロードして地図格納部１１０５に転送する。これにより、官能評価システム１１０１は、自車両がこれから走行する道路の路面情報を事前に取得することができる。すなわち、自車両の走行に応じて位置が変化する度に計算機センタ１１０４に問い合わせることなく、事前に地図格納部１１０５に格納された地図データの路面情報を使用して、官能評価を実施することができる。

ステップ１２０３において、制御部１０３は、自車両が走行中に第５センサ１１０６を用いて、自車両の位置を同定する。続くステップ１２０４において、制御部１０３は、ステップ１２０３で同定した自車両の位置に対応する道路の路面情報、例えば１０ｍ先の道路に対する路面情報を、地図格納部１１０５から取得する。そして、取得した路面情報を評価指標判定部１１０３に転送する。

ステップ６０７において、評価指標判定部１１０３は、ステップ１２０４で転送された路面情報に基づいて、自車両が走行する路面に対応する官能指標を判定する。ここでは、第１の実施形態で説明した図６のステップ６０７とは異なり、ステップ１２０４で転送された路面情報から、予め設定された複数種類の官能指標のうちいずれか少なくとも一つを路面に対応する官能指標として判定する。これにより、複数の官能指標から少なくともいずれか一つの官能指標が、官能評価に用いられる評価指標として選択される。

以上説明した本発明の第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を奏する。さらに、自車両の走行中に評価指標判定部１１０３を常時稼働させる必要が無くなるため、官能評価システム１１０１の構成を簡略化するとともに、低電力化を図ることもできる。

（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態について、図１３～図１５を使用して以下に説明する。本実施形態では、複数の官能指標に対して一つの評価回路を共通に利用する例を説明する。

図１３は、本発明の第３の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。図１３に示す官能評価システム１３０１は、第１の実施形態で説明した図１の官能評価システム１０１と比較して、評価部１３０２内に一つの評価回路１３０３のみが設けられている点が異なっている。

評価回路１３０３は、第１の実施形態において図１で説明した官能指標ごとの評価回路１２０～１２４を、複数の官能指標について共有化したものである。すなわち、評価回路１３０３は、前述の各官能指標、例えばフラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感の５種類の官能指標に対して、共通に利用される。なお、図１３の例では一つの評価回路１３０３のみを図示しているが、評価部１３０２内に複数の評価回路１３０３が存在しても良い。少なくとも二種類以上の官能指標について一つの評価回路１３０３が共通に用いられるものであれば、任意の個数で評価部１３０２内に評価回路１３０３を設けることができる。

図１４は、本発明の第３の実施の形態に係る評価回路を説明する図である。図１４において、（ａ）、（ｂ）は、階層型ニューラルネットワークを用いて構成され、異なる官能指標にそれぞれ対応して調整された評価回路１３０３の例を示している。これらの図では、入力層、隠れ層および出力層の素子数は変更せずに、有効化する素子と結線をそれぞれ調整することで、２種類の官能指標に対して予測値をそれぞれ計算できる評価回路１３０３の例を示している。

図１４（ａ）、（ｂ）の回路構成では、いずれも入力層素子数を２４００＋１（バイアス項）とし、隠れ層素子数を２００＋１（バイアス項）としている。図１４（ａ）に例示した評価回路１３０３の構成では、バイアス項を除いて、入力層では２４００個全ての素子が使用され、隠れ層では１００個の素子のみが使用される。一方、図１４（ｂ）に例示した評価回路１３０３の構成では、バイアス項を除いて、入力層では１２００個の素子のみが使用され、隠れ層では２００個全ての素子が使用される。なお、不使用とする素子の設定は、重みパラメータの設定で実現できる。具体的には、異なる層間の各素子を結合する重みパラメータＷ１ｉｊ、Ｗ２ｊｋのうち、図１４（ａ）、（ｂ）でハッチング表示した未使用素子、すなわち図１４（ａ）では隠れ層の素子ａ２－１０１～ａ２－２００、図１４（ｂ）では入力層の素子ａ１－１２０１～ａ１－２４００に結合されている各結線の重みパラメータを「０」に設定することで、各結線が存在しないものとして扱えば良い。さらに、上記の未使用素子を除いた各使用素子に関わる重みパラメータＷ１ｉｊ、Ｗ２ｊｋを官能指標に応じて切り替えることで、所望の官能指標に対する評価値の計算が単一の評価回路１３０３で実現できる。

図１４（ｃ）は、走行路面と評価指標の選択結果および評価回路の設定結果との関係の一例を示すタイミングチャートである。図１４（ｃ）では、自車両の走行路面が図７や図９と同様に変化した場合について、路面種類の検知結果をタイミング波形９０１で示すとともに、フラット感、ハーシュネス、ストローク感、フワ感および質感の各官能指標に対する評価指標の選択結果を、タイミング波形１４０１で示している。また、評価回路１３０３において評価位置の計算に用いられる入力層と隠れ層の素子数を、タイミング波形１４０２、１４０３でそれぞれ示し、これらの評価回路１３０３の設定に用いられる重みパラメータの読出しタイミングを、タイミング波形１４０４で示している。さらに、評価回路１３０３の設定状態を評価回路設定１４０５により示している。

自車両の走行路面が路面種別７０１に示すように変化する場合、評価指標判定部１０６は、第１の実施形態において図９で説明したのと同様に、例えばタイミング波形９０１に示すような路面種類の検知結果を取得する。こうして変化後の路面種類を検知すると、評価指標判定部１０６は、検知した路面種類に対して、タイミング波形１４０１に示すように、５種類の官能指標のいずれかを評価指標として選択する。すなわち、良路においては、例えばフラット感を評価指標として選択し、劣化したアスファルト路においては、例えばハーシュネスを評価指標として選択する。そして、選択した評価指標に応じて、タイミング波形１４０２、１４０３でそれぞれ示すように、入力層と隠れ層の素子数をそれぞれ設定する。なお、図１４（ｃ）では、フラット感に対応する評価回路１３０３の回路仕様として、入力層素子数が２４００、隠れ層素子数が１００と予め定められており、ハーシュネスに対応する評価回路１３０３の回路仕様として、入力層素子数が１２００、隠れ層素子数が２００と予め定められている場合の例を示している。これらの回路仕様は、重みパラメータ格納部１０９からタイミング波形１４０４に示すタイミングでそれぞれ読み出される重みパラメータに応じて決定される。その結果、評価回路設定１４０５に示すように、走行路面の種類に応じて評価回路１３０３の設定状態が切り替えられる。

なお、上記では入力層と隠れ層の素子数の具体例をそれぞれ挙げて説明したが、本実施形態の評価回路１３０３を構成する素子数はこれらの例に限られない。各官能指標で使用される素子数のうち最大の素子数を評価回路１３０３において用意しておけば、その範囲内で重みパラメータを調整して各素子と結線との有効化と無効化を切り替えることにより、評価回路１３０３において評価値の算出対象とする官能指標を切り替えることが可能となる。

図１５は、本発明の第３の実施の形態に係る官能評価システムの処理の流れを示すフローチャートである。図１５のフローチャートは、第１の実施形態で説明した図１のフローチャートと比較して、ステップ６０８に替えてステップ１５０１が設けられている点が異なっている。なお、以下では第１の実施形態とは異なるこれらの処理ステップ以外については、特に必要のない限り説明を省略する。

ステップ１５０１において、制御部１０３は、ステップ６０７で評価指標として選択された官能指標に対応する評価回路の重みパラメータを重みパラメータ格納部１０９から読み出す。そして、読み出した重みパラメータを評価回路１３０３にセットする。これにより、評価部１３０２において、評価回路１３０３が評価指標に応じて調整される。

ステップ６１２において、ステップ１５０１で評価指標に応じて調整された評価回路１３０３は、ステップ６１１でデータ調整部１１９から入力された評価用データに基づいて、評価指標に対する評価値を計算する。

以上説明した本発明の第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の作用効果に加えて、次の作用効果を奏する。

（７）評価部１３０２は、複数の官能指標に共通に対応する評価回路１３０３を有しており、評価回路１３０３を評価指標に応じて調整し（ステップ１５０１）、調整した評価回路１３０３を用いて評価値を算出する（ステップ６１２）。具体的には、評価回路１３０３は、複数の素子を階層的に結合したニューラルネットワークを用いて構築され、素子ごとの重みパラメータを評価指標に応じて調整する。このようにしたので、回路規模の削減を図ることができる。

（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態について、図１６を使用して以下に説明する。本実施形態では、官能評価システムを利用してサスペンション装置の製造を行う例を説明する。

図１６は、本発明の第４の実施の形態に係る官能評価システムの機能構成を示すブロック図である。図１６に示す官能評価システム１６０１は、第１の実施形態で説明した図１の官能評価システム１０１と比較して、評価値収集センタ１６０２がネットワークを介してさらに接続されている点が異なっている。なお、官能評価システム１６０１の構成および動作は、官能評価システム１０１と同様である。

評価値収集センタ１６０２は、自車両が様々な道路を走行することで官能評価システム１６０１により算出および集計された各官能指標に対する評価値を収集し、設計者１６０３に提供する。なお、評価値収集センタ１６０２が異なる車両にそれぞれ搭載された複数の官能評価システム１６０１に接続されており、各官能評価システム１６０１から評価値を収集できるようにしても良い。評価値収集センタ１６０２から評価値を提供された設計者１６０３は、この評価値を参考にしてサスペンション装置１６０５の設計を行い、設計情報を製造工程１６０４に提供する。設計情報を提供された製造工程１６０４では、その設計情報を用いて、サスペンション装置１６０５を製造する。これにより、官能評価システム１６０１から出力される評価値に基づいてサスペンション装置１６０５を製造することができる。

なお、上記では第１の実施形態で説明した官能評価システム１０１と同様の官能評価システム１６０１から出力される評価値を用いて、サスペンション装置１６０５の製造を行う例を説明したが、第２、第３の実施形態でそれぞれ説明した官能評価システム１１０１、１３０１と同様に官能評価システム１６０１を構成し、この官能評価システム１６０１から出力される評価値を用いて、サスペンション装置１６０５の製造を行うようにしても良い。

以上説明した本発明の第４の実施形態によれば、サスペンション装置１６０５は、官能評価システム１６０１から出力される評価値に基づいて製造される。このようにしたので、様々な道路について取得された官能指標ごとの評価値を容易に反映してサスペンション装置１６０５の製造を行うことができるため、乗り心地の向上に関して高性能なサスペンション装置を提供できる。

（第５の実施の形態）
本発明の第５の実施の形態について、図１７を使用して以下に説明する。本実施形態では、官能評価システムを利用してサスペンション装置の減衰力を調整可能な制御システムの例を説明する。

図１７は、本発明の第５の実施の形態に係るサスペンション制御システムの機能構成を示すブロック図である。図１７に示すサスペンション制御システムは、官能評価システム１７０１およびサスペンション減衰力可変機構１７０２を含んで構成される。なお、官能評価システム１７０１の構成および動作は、第１の実施形態で説明した図１の官能評価システム１０１と同様である。

サスペンション減衰力可変機構１７０２は、官能評価システム１７０１から出力される官能指標ごとの評価値に基づいて、自車両に搭載された不図示のサスペンション装置の減衰力を調整する。例えば、外部から入力される制御指令値または制御パラメータに応じて減衰力を調節可能なサスペンション装置に対して、評価値に応じた制御指令値または制御パラメータを設定する。これにより、官能評価システム１７０１で得られた官能評価結果を反映して、サスペンション装置の調整を行うことができる。

一般的にサスペンション装置は、オイル漏れや機械的特性の経年変化に応じて減衰力特性が変化し、自動車の乗り心地に影響を与える場合がある。そこで、本実施形態のサスペンション制御システムでは、官能評価システム１７０１を搭載した自動車において、類似の走行環境下における評価値の変化を検知した場合に、サスペンション減衰力可変機構１７０２により、その変化を打ち消す方向でサスペンション装置の減衰力を調整する。これにより、サスペンション装置に不具合や劣化が発生した場合でも、サスペンション特性の補正が可能になるため、サスペンション装置の使用時間を長時間化できる。さらに、自車両が走行する路面の種類に応じてサスペンション特性を変化させても良い。このようにすれば、路面の種類に関わらず、常に最適な乗り心地を提供することが可能となる。

なお、上記では第１の実施形態で説明した官能評価システム１０１と同様の官能評価システム１７０１から出力される評価値を用いて、サスペンション減衰力可変機構１７０２によりサスペンション装置の減衰力を調整する例を説明したが、第２、第３の実施形態でそれぞれ説明した官能評価システム１１０１、１３０１と同様に官能評価システム１７０１を構成し、この官能評価システム１７０１から出力される評価値を用いて、サスペンション装置の減衰力を調整するようにしても良い。

以上説明した本発明の第５の実施形態によれば、サスペンション制御システムは、官能評価システム１７０１と、官能評価システム１７０１から出力される評価値に基づいて、自車両に搭載されたサスペンション装置の減衰力を調整するサスペンション減衰力可変機構１７０２とを備える。このようにしたので、サスペンション装置の使用時間を長時間化できるとともに、路面の種類に関わらず最適な乗り心地を提供可能なサスペンション装置を提供できる。

以上説明した各実施の形態や各種変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１０１，１１０１，１３０１，１６０１，１７０１・・・官能評価システム
１０２・・・送受信部
１０３・・・制御部
１０４・・・レジスタ
１０５，１１０２・・・センサ群
１０６，１１０３・・・評価指標判定部
１０７，１３０２・・・評価部
１０８・・・集計部
１０９・・・重みパラメータ格納部
１１０・・・集計用データ格納部
１１１・・・車載表示部
１１２・・・入力データ仕様レジスタ
１１３・・・表示選択レジスタ
１１４・・・集計モード選択レジスタ
１１５・・・第１センサ
１１６・・・第２センサ
１１７・・・第３センサ
１１８・・・第４センサ
１１９・・・データ調整部
１２０，１２１，１２２，１２３，１２４，１３０３・・・評価回路
１５０，１１０４・・・計算機センタ
１１０５・・・地図格納部
１１０６・・・第５センサ
１６０２・・・評価値収集センタ
１６０３・・・設計者
１６０４・・・製造工程
１６０５・・・サスペンション装置
１７０２・・・サスペンション減衰力可変機構

Claims (11)

1. 移動体の走行に応じた乗員の感覚にそれぞれ対応する複数の官能指標について官能評価を行う官能評価システムであって、
   前記移動体の走行に応じて取得される情報に基づいて、前記官能評価に用いる評価用データを生成するデータ調整部と、
   前記情報に基づいて前記複数の官能指標から少なくともいずれか一つの官能指標を評価指標として選択する評価指標判定部と、
   前記評価指標に対応する評価回路を用いて、前記評価用データから前記評価指標に対する評価値を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された前記評価値を集計する集計部と、を備え、
   前記情報は、前記移動体が走行する路面に関する路面情報を含み、
   前記評価指標判定部は、前記路面情報に基づいて前記評価指標を選択する官能評価システム。
2. 請求項１に記載の官能評価システムにおいて、
   前記評価指標判定部は、予め設定された前記路面情報と前記評価指標との関係、または学習により習得した前記路面情報と前記評価指標との関係に基づいて、前記評価指標を選択する官能評価システム。
3. 請求項１または２に記載の官能評価システムにおいて、
   前記情報は、前記移動体の加速度に関する加速度情報と、前記移動体の角速度に関する角速度情報との少なくとも一つを含み、
   前記データ調整部は、前記加速度情報および前記角速度情報の少なくとも一つに基づいて前記評価用データを生成する官能評価システム。
4. 請求項３に記載の官能評価システムにおいて、
   前記データ調整部は、前記加速度情報および前記角速度情報の少なくとも一つの時系列データ、または前記時系列データに基づくデータを、前記評価用データとして生成する官能評価システム。
5. 請求項４に記載の官能評価システムにおいて、
   前記データ調整部は、前記時系列データの時間範囲および時間間隔の少なくとも一方を前記評価回路ごとに異ならせて前記評価用データを生成する官能評価システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の官能評価システムにおいて、
   前記評価部は、前記複数の官能指標にそれぞれ対応する複数の評価回路を有しており、前記複数の評価回路のうち前記評価指標に対応する評価回路を選択し、選択した前記評価回路を用いて前記評価値を算出する官能評価システム。
7. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の官能評価システムにおいて、
   前記評価部は、前記複数の官能指標に共通に対応する評価回路を有しており、前記評価回路を前記評価指標に応じて調整し、調整した前記評価回路を用いて前記評価値を算出する官能評価システム。
8. 請求項７に記載の官能評価システムにおいて、
   前記評価回路は、複数の素子を階層的に結合したニューラルネットワークを用いて構築され、前記素子ごとの重みパラメータを前記評価指標に応じて調整する官能評価システム。
9. 請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の官能評価システムにおいて、
   前記集計部は、第１の集計モードまたは第２の集計モードのいずれかを設定可能であり、
   前記第１の集計モードが設定された場合、前記集計部は、前記評価指標に対する前記評価値の瞬時値または時間平均値を出力し、
   前記第２の集計モードが設定された場合、前記集計部は、所定の道路区間を前記移動体が走行したときの前記評価指標ごとの前記評価値の平均値を集計して出力する官能評価システム。
10. 請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の官能評価システムから出力される前記評価値に基づいて製造されたサスペンション装置。
11. 請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の官能評価システムと、
    前記官能評価システムから出力される前記評価値に基づいて、前記移動体に搭載されたサスペンション装置の減衰力を調整するサスペンション減衰力可変機構と、を備えるサスペンション制御システム。

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