JP7359085B2 - 路面傾斜角算出装置 - Google Patents

Description

この発明は、路面傾斜角算出装置に関する。

特許文献１に開示された路面傾斜角算出装置は、車速が所定車速以下になってから車両が停止するまでの間、車速、ブレーキ油圧、走行負荷トルクの各パラメータについての積算値を算出する。そして、路面傾斜角算出装置は、車両が停止すると、積算した各パラメータに基づいて、上記の間に車両に作用する走行抵抗や制動力、また走行負荷トルクを算出する。そして、路面傾斜角算出装置は、算出した各パラメータに基づいて路面の傾斜角を算出する。

特開２０１２－０２１７８６号公報

特許文献１に記載の路面傾斜角算出装置では、路面の傾斜角を算出するにあたって、車両が減速して停止することを要する。そのため、特許文献１に記載の路面傾斜角算出装置では、車両の走行中に路面の傾斜角を算出することはできない。

上記課題を解決するための路面傾斜角算出装置は、記憶装置と、実行装置とを備え、前記記憶装置には、車両が走行している路面における前記車両の進行方向に関する傾斜角を示す変数である傾斜角変数を出力変数として出力する写像を規定する写像データが記憶されており、前記写像は、入力変数として、前記車両の前後方向の加速度を示す変数である前後加速度変数と、前記車両の駆動輪のトルクを示す変数である駆動輪トルク変数とを含み、前記実行装置は、前記入力変数の値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理とを実行する。

車両の前後方向の加速度が一定であれば、駆動輪のトルクが増加するほど路面の傾斜角は大きくなる。すなわち、路面の傾斜角は、前後加速度変数及び駆動輪トルク変数に依存する。そのため、これらの入力変数を入力として算出処理を行うことで路面の傾斜角を算出できる。そして、車両の走行中にこれらの入力変数を入力として算出処理を行うことで、車両の走行中に随時路面の傾斜角を算出できる。

上記課題を解決するための路面傾斜角算出装置は、記憶装置と、実行装置とを備え、前記記憶装置には、車両が走行している路面における前記車両の進行方向に関する傾斜角を示す変数である傾斜角変数を出力変数として出力する写像を規定する写像データが記憶されており、前記写像は、入力変数として、前記車両の前後方向の加速度を示す変数である前後加速度変数と、前記車両の駆動源の出力トルクを示す変数である駆動源トルク変数と、前記車両における前記駆動源から駆動輪へと至る動力伝達系のギヤ比を示す変数であるギヤ比変数と、前記車両の制動装置の制動力を示す変数である制動変数とを含み、前記実行装置は、前記入力変数の値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理とを実行する。

駆動源トルク変数とギヤ比変数との積から制動変数を減じた値は、駆動輪のトルクを反映するものとなる。そして、車両の前後方向の加速度が一定であれば、駆動輪のトルクが増加するほど路面の傾斜角は大きくなる。すなわち、路面の傾斜角は、前後加速度変数、駆動源トルク変数、ギヤ比変数、及び制動変数に依存する。そのため、これらの入力変数を入力として算出処理を行うことで路面の傾斜角を算出できる。そして、車両の走行中にこれらの入力変数を入力として算出処理を行うことで、車両の走行中に随時路面の傾斜角を算出できる。

路面傾斜角算出装置において、前記入力変数には、前記車両の走行速度に応じた変数である車速変数が含まれてもよい。
車両の走行中、車両には空気抵抗が作用する。この空気抵抗は、車両の走行速度に応じて増加する。したがって、上記構成のように車速変数を入力変数に含めることで、空気抵抗を加味した車両の走行状態に基づいて路面の傾斜角を算出できる。したがって、路面の傾斜角の算出精度が向上する。

路面傾斜角算出装置において、前記入力変数には、前記車両の重量に応じた変数である重量変数が含まれてもよい。
車両の走行中、車両には路面と車輪との摩擦に因る転がり抵抗が生じる。転がり抵抗は、車両の重量に応じて増加する。したがって、上記構成のように重量変数を入力変数に含めることで、転がり抵抗を加味した車両の走行状態に基づいて路面の傾斜角を算出できる。したがって、路面の傾斜角の算出精度が向上する。

路面傾斜角算出装置において、前記入力変数には、前記車両の現在位置における、道路の延設方向に関する路面の傾斜角を示す変数である延設傾斜角変数が含まれ、前記延設傾斜角変数は、前記記憶装置に記憶された地図情報として予め定められていてもよい。

上記構成のように、道路の延設方向に関する路面の傾斜角という、大まかな路面の傾斜角を路面の傾斜角の算出に反映させることで、車両の進行方向における路面の傾斜角の算出精度が向上する。

車両の概略構成図。 路面傾斜角算出処理の処理手順を表したフローチャート。 路面傾斜角算出システムの概略構成図。

以下、路面傾斜角算出装置の一実施形態を、図面を参照して説明する。
先ず、車両の概略構成を説明する。
図１に示すように、車両５００には、当該車両５００の駆動源となる内燃機関１０が搭載されている。内燃機関１０は、燃料と吸気との混合気を燃焼させる気筒１１を有している。なお、気筒１１は複数設けられているが、図１では１つのみ示している。気筒１１内には、往復動可能にピストン１２が収容されている。ピストン１２は、コネクティングロッド１３を介してクランクシャフト１４に連結されている。ピストン１２の往復動に応じてクランクシャフト１４は回転する。クランクシャフト１４の近傍には、当該クランクシャフト１４の回転位置であるクランク位置Ｓｃｒを検出するクランク角センサ３０が配置されている。

気筒１１には、外部からの吸気を当該気筒１１内に導入するための吸気通路１５が接続されている。吸気通路１５の途中には、吸気通路１５を流通する吸気量ＧＡを検出するエアフロメータ３２が取り付けられている。吸気通路１５における、エアフロメータ３２よりも下流側には、気筒１１内に導入する吸気量ＧＡを調節するスロットルバルブ１６が配置されている。吸気通路１５における、スロットルバルブ１６よりも下流側には、燃料を噴射する燃料噴射弁１７が取り付けられている。また、気筒１１には、当該気筒１１内の排気を外部へ排出するための排気通路２１が接続されている。また、気筒１１内には、当該気筒１１内の混合気に点火を行う点火プラグ１９の先端が位置している。

内燃機関１０の出力軸である上記クランクシャフト１４には、自動変速機５０の入力軸５１が連結されている。図示は省略するが、自動変速機５０の入力軸５１と出力軸５２との間には、係合要素としての複数のクラッチ及びブレーキと、複数の遊星歯車機構とが介在している。そして、自動変速機５０においては、各係合要素の断接状態を切り替えることにより、変速比が変更される。自動変速機５０の入力軸５１の近傍には、当該入力軸５１の回転位置５１Ｖを検出する入力軸回転センサ６４が取り付けられている。また、自動変速機５０の出力軸５２の近傍には、当該出力軸５２の回転位置５２Ｖを検出する出力軸回転センサ６５が取り付けられている。自動変速機５０の出力軸５２は、ディファレンシャル５６等を介して駆動輪５８に連結されている。

駆動輪５８には、油圧式のブレーキ７１が取り付けられている。ブレーキ７１には、図示しない接続通路を介してマスタシリンダ７２が接続されている。マスタシリンダ７２は、ブレーキペダル７４の操作量に応じた油圧を発生する。マスタシリンダ７２内で発生した油圧がブレーキ７１の油圧シリンダに供給されることにより、駆動輪５８に制動力が与えられる。マスタシリンダ７２には、当該マスタシリンダ７２内の圧力であるブレーキ油圧ＢＫを検出するブレーキ圧センサ７６が取り付けられている。ブレーキ７１、マスタシリンダ７２、ブレーキペダル７４、及びブレーキ圧センサ７６は、制動装置を構成している。

車両５００には、当該車両５００の前後方向の加速度である前後加速度ＡＦを検出する加速度センサ６１が取り付けられている。加速度センサ６１は、車両５００の左右方向の加速度である左右加速度ＡＬも検出する。車両５００には、当該車両５００の走行速度である車速ＳＰを検出する車速センサ６３が取り付けられている。車両５００には、当該車両５００の現在位置座標ＰＸを検出するＧＰＳ受信機６９が取り付けられている。

次に、車両５００の制御構成を説明する。
内燃機関１０や自動変速機５０などの各種制御は、車両５００に搭載された制御装置１００によって実行される。制御装置１００は、コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って各種処理を実行する１つ以上のプロセッサとして構成し得る。なお、制御装置１００は、各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等の１つ以上の専用のハードウェア回路、またはそれらの組み合わせを含む回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）として構成してもよい。プロセッサは、ＣＰＵ１０２及び、ＲＡＭ並びにＲＯＭ１０４等のメモリを含む。メモリは、処理をＣＰＵ１０２に実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。また、制御装置１００は、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置１０６を有する。ＣＰＵ１０２やＲＯＭ１０４や記憶装置１０６は、互いに内部バス１０８を通じて通信可能とされている。なお、本実施形態において、ＣＰＵ１０２とＲＯＭ１０４は実行装置を構成している。

記憶装置１０６には、写像データＭが記憶されている。写像データＭは、後述する各種の入力変数を入力として出力変数を出力する写像を規定するデータである。出力変数は、車両５００が走行している路面における、車両５００の進行方向に関する傾斜角Ｒである。上記傾斜角Ｒは、詳細には、車両５００の進行方向と水平面とが成す角のうち鋭角側の角度である。

記憶装置１０６には、地図データＮが記憶されている。地図データＮには、道路情報が含まれている。地図データＮにおいて、道路は、複数のノードと、隣り合うノード間を結ぶリンクとによって示されている。ノードは、例えば交差点毎に付されていたり、所定の距離間隔で付されていたりする。地図データＮにおいては、各ノードの位置座標が設定されている。また、地図データＮには、道路の延設方向に関する路面の傾斜角（以下、延設傾斜角と記す。）Ｑの情報が含まれている。延設傾斜角Ｑは、地図データＮ上の特定のノードからその隣のノードまでの範囲における道路の延設方向に関する路面の平均傾斜角である。つまり、延設傾斜角Ｑは、例えば１００［ｍ］程度のスケールでみたときの路面の平均傾斜角である。延設傾斜角Ｑは、地図データＮ上の道路毎に設定されている。

また、記憶装置１０６には、車両５００の重量（以下、車両重量と記す。）Ｗが記憶されている。また、記憶装置１０６には、内燃機関１０の出力トルクを算出するためのマップ等、各種のマップが記憶されている。

制御装置１００には、車両５００に取り付けられている各種センサからの検出信号が入力される。具体的には、制御装置１００には、次の各パラメータについての検出信号が入力される。
・クランク角センサ３０が検出するクランク位置Ｓｃｒ
・エアフロメータ３２が検出する吸気量ＧＡ
・加速度センサ６１が検出する前後加速度ＡＦ
・加速度センサ６１が検出する左右加速度ＡＬ
・車速センサ６３が検出する車速ＳＰ
・入力軸回転センサ６４が検出する自動変速機５０の入力軸５１の回転位置５１Ｖ
・出力軸回転センサ６５が検出する自動変速機５０の出力軸５２の回転位置５２Ｖ
・ＧＰＳ受信機６９が検出する車両５００の現在位置座標ＰＸ
・ブレーキ圧センサ７６が検出するブレーキ油圧ＢＫ
制御装置１００のＣＰＵ１０２は、車両５００が走行している路面の傾斜角Ｒを算出する路面傾斜角算出処理を実行可能である。上記のとおり、路面の傾斜角Ｒは、車両５００の進行方向に関する路面の傾斜角である。ＣＰＵ１０２は、ＲＯＭ１０４に記憶されているプログラムを実行することによって路面傾斜角算出処理の各処理を実現する。ＣＰＵ１０２は、車両５００のイグニッションスイッチがオンになってからオフにならまでの間、路面傾斜角算出処理を所定の制御周期で繰り返し実行する。

図２に示すように、ＣＰＵ１０２は、路面傾斜角算出処理を開始すると、ステップＳ１０の処理を実行する。ステップＳ１０において、ＣＰＵ１０２は、路面の傾斜角Ｒの算出に必要な各種の算出用の変数を取得する。算出用の変数は、具体的には、駆動輪５８のトルク（以下、駆動輪トルクと記す。）Ｔｉｎ、前後加速度ＡＦｉｎ、左右加速度ＡＬｉｎ、車速ＳＰｉｎ、車両重量Ｗｉｎ、及び延設傾斜角Ｑｉｎである。なお、本明細書では、上記の各変数に関して、算出用であることを示す場合には符号の最後に「ｉｎ」を付し、それ以外の場合には「ｉｎ」を省略する。

ここで、登坂路において車両５００が一定の前後加速度ＡＦを維持しながら走行する場合、路面の傾斜角Ｒが大きいほど、大きな駆動輪トルクＴが必要である。すなわち、前後加速度ＡＦと、駆動輪トルクＴと、路面の傾斜角Ｒとの間には、前後加速度ＡＦが一定であれば、駆動輪トルクＴが大きいほど、路面の傾斜角Ｒは大きいという関係がある。そこで、前後加速度ＡＦを示す変数である前後加速度変数と、駆動輪トルクＴを示す変数である駆動輪トルク変数とを路面の傾斜角Ｒの算出に利用するのが好適である。本実施形態では、前後加速度変数として前後加速度ＡＦそのものを採用し、駆動輪トルク変数として駆動輪トルクＴそのものを採用している。

また、車両５００の走行中、車両５００には空気抵抗が作用する。空気抵抗は、空気によって車両５００の進行方向とは逆方向に車両に作用する走行抵抗である。ここで、車両５００が一定の前後加速度ＡＦを維持することを前提としたとき、路面の傾斜角Ｒが同一であっても、空気抵抗が大きければ、その分大きな駆動輪トルクＴが必要になる。したがって、路面の傾斜角Ｒを精度よく算出する上では、単に駆動輪トルクＴの大小との兼ね合いで傾斜角Ｒを決定するのではなく、空気抵抗の大小を加味することが好ましい。空気抵抗は、車両５００の前面投影面積と、空気抵抗係数と、車速ＳＰの二乗と、の積として算出される変数である。すなわち、空気抵抗は、車速ＳＰに応じて変化する変数である。本実施形態では、空気抵抗を示す変数として車速ＳＰを採用している。

また、車両５００の走行中、車両５００には転がり抵抗が作用する。転がり抵抗は、車両５００と路面との間に生じる摩擦による走行抵抗である。空気抵抗の場合と同様、車両５００が一定の前後加速度を維持することを前提としたとき、路面の傾斜角Ｒが同一であっても、転がり抵抗が大きければ、その分大きな駆動輪トルクＴが必要になる。したがって、路面の傾斜角Ｒを精度よく算出する上では、転がり抵抗を加味することが好ましい。転がり抵抗は、転がり抵抗係数と、車両重量Ｗと、の積として算出される変数である。すなわち、転がり抵抗は、車両重量Ｗに応じて変化する変数である。本実施形態では、転がり抵抗を示す変数として車両重量Ｗを採用している。

また、車両５００が旋回する場合、駆動輪トルクＴは、車両５００を前後方向及び左右方向の双方に動作させる力として作用する。そのため、車両５００が直進していることを前提とした駆動輪トルクＴと路面の傾斜角Ｒとの関係性を車両５００が旋回しているときの傾斜角Ｒの算出に適用すると、路面の傾斜角Ｒを適切に算出し得ない。こうした事情を踏まえ、車両５００の旋回動作を示す変数を路面の傾斜角Ｒの算出に加味することが好ましい。本実施形態では、車両の旋回動作を示す変数として左右加速度ＡＬを採用している。

また、車両５００が走行している路面の大まかな傾斜角を把握した上で路面の傾斜角Ｒを算出すれば、路面の傾斜角Ｒの算出精度は向上する。そこで、延設傾斜角Ｑを示す変数である延設傾斜角変数を路面の傾斜角Ｒの算出に加味することが好ましい。上記のとおり、延設傾斜角Ｑは、地図データＮ上で設定された隣り合うノード間の平均傾斜角である。車両５００が走行している実際の路面の傾斜角Ｒは、地図データＮで設定されているノード間のスケールよりも小さいスケールで緩やかに凹んでいたり緩やかに凸になっていたりしており、こうした小さいスケールでの凹凸も含めてＣＰＵ１０２は路面の傾斜角Ｒを算出する。また、傾斜角Ｒは、上述したとおり、車両５００の進行方向に関する路面の傾斜角であるので、道路に対して斜めに走行しているときには、その道路の延設傾斜角Ｑとは一致しない。本実施形態では、延設傾斜角変数として、延設傾斜角Ｑの値そのものを採用している。

さて、ステップＳ１０の処理において、ＣＰＵ１０２は、次のようにして算出用の駆動輪トルクＴｉｎを取得する。ＣＰＵ１０２は、先ず、内燃機関１０の出力トルクを算出する。ここで、路面傾斜角算出処理におけるステップＳ１０の処理を前回実行してから今回ステップＳ１０の処理を実行するまでの期間をデータ取得期間としたとき、ＣＰＵ１０２は、データ取得期間にクランク角センサ３０から制御装置１００に入力されたクランク位置Ｓｃｒの一連のデータを参照し、当該期間における、単位時間当たりのクランクシャフト１４の回転数（以下、機関回転数と称する。）ＮＥの平均値を算出する。また、ＣＰＵ１０２は、データ取得期間にエアフロメータ３２から制御装置１００に入力された吸気量ＧＡの一連のデータを参照し、当該期間における吸気量ＧＡの平均値を算出する。そして、ＣＰＵ１０２は、記憶装置１０６に記憶されているエンジントルクマップを参照する。エンジントルクマップにおいては、機関回転数ＮＥと吸気量ＧＡと内燃機関１０の出力トルクとの関係性が示されている。ＣＰＵ１０２は、エンジントルクマップに基づいて、機関回転数ＮＥの平均値と吸気量ＧＡの平均値とに対応する内燃機関１０の出力トルクを平均出力トルクとして算出する。

次に、ＣＰＵ１０２は、機関回転数ＮＥを算出した場合と同様の手法で、入力軸回転センサ６４が検出する自動変速機５０の入力軸５１の回転位置５１Ｖに基づいて、データ取得期間における、入力軸５１の単位時間当たりの回転数の平均値を算出する。また、ＣＰＵ１０２は、出力軸回転センサ６５が検出する自動変速機５０の出力軸５２の回転位置５２Ｖに基づいて、データ取得期間における、出力軸５２の単位時間当たりの回転数の平均値を算出する。そして、ＣＰＵ１０２は、入力軸５１の回転数を出力軸５２の回転数で除すことで、変速比を算出する。そして、ＣＰＵは１０２、平均出力トルクに変速比とディファレンシャル５６のギヤ比とを乗じた値を平均伝達トルクとして算出する。

次に、ＣＰＵ１０２は、制動装置の制動トルクを算出する。具体的には、ＣＰＵ１０２は、吸気量ＧＡの平均値を算出する場合と同様の手法で、ブレーキ圧センサ７６が検出するブレーキ油圧ＢＫに基づいてデータ取得期間におけるブレーキ油圧ＢＫの平均値を算出する。この後、ＣＰＵ１０２は、記憶装置１０６に記憶されているブレーキトルクマップを参照する。ブレーキトルクマップにおいては、ブレーキ油圧ＢＫと、制動トルクとの関係性が示されている。制動トルクは、制動装置の制動力をトルクに換算した値である。ブレーキ油圧が大きいほど、制動トルクの値は大きくなっている。ＣＰＵ１０２は、ブレーキトルクマップに基づいて、ブレーキ油圧ＢＫの平均値に対応する制動トルクを平均制動トルクとして算出する。

ＣＰＵ１０２は、平均伝達トルクと平均制動トルクとを算出すると、平均伝達トルクから平均制動トルクを減算し、その値を算出用の駆動輪トルクＴｉｎを算出する。ＣＰＵ１０２が算出用の駆動輪トルクＴｉｎを算出することは、ＣＰＵ１０２が算出用の駆動輪トルクＴｉｎを取得することに相当する。

ＣＰＵ１０２は、前後加速度ＡＦ、左右加速度ＡＬ、及び車速ＳＰについても、データ取得期間の平均値として算出用の値を算出する。すなわち、ＣＰＵ１０２は、加速度センサ６１が検出する前後加速度ＡＦに基づいて、データ取得期間の平均値として算出用の前後加速度ＡＦｉｎを算出する。ＣＰＵ１０２が算出用の前後加速度ＡＦｉｎを算出することは、ＣＰＵ１０２が算出用の前後加速度ＡＦｉｎを取得することに相当する。また、ＣＰＵ１０２は、加速度センサ６１が検出する左右加速度ＡＬに基づいて、データ取得期間の平均値として算出用の左右加速度ＡＬｉｎを算出する。ＣＰＵ１０２が算出用の左右加速度ＡＬｉｎを算出することは、ＣＰＵ１０２が算出用の左右加速度ＡＬｉｎを取得することに相当する。また、ＣＰＵ１０２は、車速センサ６３が検出する車速ＳＰに基づいて、データ取得期間の平均値として算出用の車速ＳＰｉｎを算出する。ＣＰＵ１０２が算出用の車速ＳＰｉｎを算出することは、ＣＰＵ１０２が算出用の車速ＳＰｉｎを取得することに相当する。

また、ＣＰＵ１０２は、記憶装置１０６に記憶されている車両重量Ｗを参照し、その値を算出用の車両重量Ｗｉｎとして取得する。
また、ＣＰＵ１０２は、次のようにして算出用の延設傾斜角Ｑｉｎを取得する。ＣＰＵ１０２は、ＧＰＳ受信機６９によって検出された最新の現在位置座標ＰＸを参照するとともに、記憶装置１０６に記憶されている地図データＮを参照する。そして、ＣＰＵ１０２は、地図データＮ上において、現在位置座標ＰＸがどのノード間の道路に属するかを判定する。そして、ＣＰＵ１０２は、現在位置座標ＰＸが属する道路の延設傾斜角Ｑを、算出用の延設傾斜角Ｑｉｎとして取得する。ＣＰＵ１０２は、路面の傾斜角Ｒの算出に必要となる上記の各算出用の変数を取得すると、処理をステップＳ２０に進める。なお、ステップＳ１０の処理は取得処理である。

ステップＳ２０において、ＣＰＵ１０２は、路面の傾斜角Ｒを算出するための写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（６）に、ステップＳ１０の処理で取得した各算出用の変数の値を代入する。具体的には、ＣＰＵは、入力変数ｘ（１）に駆動輪トルクＴｉｎを代入し、入力変数ｘ（２）に前後加速度ＡＦｉｎを代入し、入力変数（３）に左右加速度ＡＬｉｎを代入する。また、ＣＰＵは、入力変数ｘ（４）に車速ＳＰｉｎを代入し、入力変数ｘ（５）に車両重量Ｗｉｎを代入し、入力変数（６）に延設傾斜角Ｑｉｎを代入する。この後、ＣＰＵは、処理をステップＳ３０に進める。

ステップＳ３０において、ＣＰＵは、記憶装置１０６に記憶されている写像データＭによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（６）を入力することによって、路面の傾斜角Ｒを算出する。

本実施形態において、写像は、中間層が一層の全結合順伝播型ニューラルネットワークとして構成されている。上記ニューラルネットワークは、入力側係数ｗＦｊｋ（ｊ＝０～ｎ，ｋ＝０～６）と、入力側係数ｗＦｊｋによって規定される線形写像である入力側線形写像の出力のそれぞれを非線形変換する入力側非線形写像としての活性化関数ｈ（ｘ）を含む。本実施形態では、活性化関数ｈ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。また、上記ニューラルネットワークは、出力側係数ｗＳｊ（ｊ＝０～ｎ）と、出力側係数ｗＳｊによって規定される線形写像である出力側線形写像の出力のそれぞれを非線形変換する出力側非線形写像としての活性化関数ｆ（ｘ）を含む。本実施形態では、活性化関数ｆ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。なお、値ｎは、中間層の次元を示すものである。本実施形態において、値ｎは、入力変数ｘの次元である６よりも小さい。入力側係数ｗＦｊ０は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）の係数となっている。入力変数ｘ（０）は「１」として定義される。また、出力側係数ｗＳ０は、バイアスパラメータである。

写像データＭは、車両５００に実装される以前に、車両５００と同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＭの学習に際しては、事前に教師データと訓練データとを取得しておく。すなわち、実際に車両を走行させて、車両が走行している路面の傾斜角Ｒを教師データとして取得する。路面の傾斜角Ｒは、例えばＧＰＳ速度計によって計測される。また、車両の走行中、駆動輪トルクＴや前後加速度ＡＦ等、写像への入力として利用する各種の入力変数の値を訓練データとして取得する。様々な傾斜角の路面を車両で走行することで、路面の傾斜角毎の、教師データと訓練データとの組を生成する。そして、こうした教師データと訓練データを用いて写像データＭが学習される。すなわち、様々な傾斜角の路面に関して、訓練データを入力として写像データＭが出力する値と、実際の路面の傾斜角Ｒである教師データの値との差が所定値以下になるように、入力側係数及び出力側係数を調整する。そして、上記の差が所定値以下になることにより、学習が完了したものとする。

ＣＰＵ１０２は、ステップＳ３０において路面の傾斜角Ｒを算出すると、路面傾斜角算出処理の一連の処理を一旦終了する。そして、ＣＰＵ１０２は、再度ステップＳ１０の処理を実行する。なお、ステップＳ３０の処理は、算出処理である。

次に、本実施形態の作用について説明する。
車両５００の走行中、写像への入力変数ｘ（１）～ｘ（６）に算出用の駆動輪トルクＴｉｎ、前後加速度ＡＦｉｎ、左右加速度ＡＬｉｎ、車速ＳＰｉｎ、車両重量Ｗｉｎ、延設傾斜角Ｑｉｎを入力すると、路面の傾斜角Ｒが算出される。

次に、本実施形態の効果について説明する。
（１）上記作用に記載したとおり、上記構成によれば、車両５００の走行中、車両５００が走行している路面の傾斜角Ｒを随時算出できる。このように傾斜角Ｒを逐次算出できれば、車両５００の走行中に路面の傾斜角Ｒを加味して車両５００の走行状態を制御するといったことも可能になる。このことは、例えば車両５００の走行に必要となる要求駆動力の算出や、自動変速機の係合要素に作用させる油圧の制御において好適である。

（２）上記構成では、写像への入力変数に駆動輪トルクＴと前後加速度ＡＦとが含まれている。駆動輪トルクＴと前後加速度ＡＦと路面の傾斜角Ｒとには、前後加速度ＡＦが一定であれば駆動輪トルクＴが大きいほど路面の傾斜角Ｒが大きいという関係がある。したがって、駆動輪トルクＴと前後加速度ＡＦとを入力変数に含めることで、路面の傾斜角Ｒを精度よく算出できる。

（３）上記構成では、入力変数に、空気抵抗を示す車速ＳＰが含まれている。したがって、空気抵抗を加味した車両５００の走行状態に基づいて路面の傾斜角Ｒを算出できる。そのため、空気抵抗を加味せずに路面の傾斜角Ｒを算出する場合に比べて、路面の傾斜角Ｒの算出精度が向上する。

（４）上記構成では、入力変数に、転がり抵抗を示す車両重量Ｗが含まれている。したがって、転がり抵抗を加味した車両５００の走行状態に基づいて路面の傾斜角Ｒを算出できる。そのため、転がり抵抗を加味せずに路面の傾斜角Ｒを算出する場合に比べて、路面の傾斜角Ｒの算出精度が向上する。

（５）上記構成では、入力変数に、延設傾斜角Ｑが含まれている。したがって、大まかな路面の傾斜角を反映させた値として、実際の路面の傾斜角Ｒを算出できる。この場合、大まかな路面の傾斜角の情報なしで路面の傾斜角Ｒを算出する場合に比べて、路面の傾斜角Ｒの算出精度が向上する。

（６）上記構成では、入力変数に、左右加速度ＡＬが含まれている。したがって、車両５００の旋回を加味した車両５００の走行状態に基づいて路面の傾斜角Ｒを算出できる。そのため、車両５００の旋回を加味せずに路面の傾斜角Ｒを算出する場合に比べて、路面の傾斜角Ｒの算出精度が向上する。

（７）上記構成では、データ取得期間の平均値として、各入力変数の値を算出している。したがって、各入力変数の値に関してセンサによる誤差やノイズの影響を低減できる。こうした入力変数を用いて路面の傾斜角Ｒを算出することで、路面の傾斜角Ｒの算出精度が向上する。

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。本実施形態及び以下の変更例は、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。
・路面傾斜角算出処理の一部を車両５００の外部のコンピュータで行ってもよい。例えば、図３に示すように、車両５００の外部にサーバ６００を設けてもよい。そして、サーバ６００で路面傾斜角算出処理の算出処理を行う構成としてもよい。この場合、サーバ６００は、コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って各種処理を実行する１つ以上のプロセッサとして構成し得る。なお、サーバ６００は、各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等の１つ以上の専用のハードウェア回路、またはそれらの組み合わせを含む回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）として構成してもよい。プロセッサは、ＣＰＵ６０２及び、ＲＡＭ並びにＲＯＭ６０４等のメモリを含む。メモリは、処理をＣＰＵ６０２に実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。また、サーバ６００は、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置６０６を有する。記憶装置６０６には、上記実施形態で説明した写像データＭが記憶されている。また、サーバ６００は、外部通信回線網７００を通じてサーバ６００の外部と接続するための通信機６１０を有する。ＣＰＵ６０２、ＲＯＭ６０４、記憶装置６０６、及び通信機６１０は、互いに内部バス６０８を通じて通信可能とされている。

路面傾斜角算出処理の算出処理をサーバ６００で行う場合、車両５００の制御装置１００は、外部通信回線網７００を通じて制御装置１００の外部と通信するための通信機１１０を有する。なお、制御装置１００の構成は、通信機１１０を有することを除いて上記実施系形態のものと同じである。そのため、制御装置１００についての詳細な説明は割愛する。なお、図３において図１と同一に機能する箇所には、図１と同一の符号を付している。制御装置１００はサーバ６００とともに、路面傾斜角算出システムＺを構成する。

路面傾斜角算出処理の算出処理をサーバ６００で行う場合、先ず、車両５００の制御装置１００は、上記実施形態のステップＳ１０の処理である取得処理を行う。制御装置１００は、ステップＳ１０の処理によって算出用の各変数を取得すると、取得した各変数の値をサーバ６００に送信する。サーバ６００のＣＰＵ６０２は、各変数の値を受信すると、上記実施形態のステップＳ２０及びステップＳ３０の処理を行うことによって路面の傾斜角Ｒを算出する。サーバ６００のＣＰＵ６０２は、ＲＯＭ６０４に記憶されたプログラムを実行することによって、ステップＳ２０及びステップＳ３０の処理を行う。

この変更例のように、車両５００の制御装置１００とサーバ６００とで路面傾斜角算出処理を行う場合、車両５００の制御装置１００のＣＰＵ１０２及びＲＯＭ１０４と、サーバ６００のＣＰＵ６０２及びＲＯＭ６０４とが実行装置を構成する。

・路面傾斜角算出処理の全ての処理を車両５００の外部のコンピュータで行ってもよい。例えば、上記変更例のように、車両５００の外部にサーバ６００を設ける場合において、車両５００の制御装置１００は、車両５００に取り付けられている各種センサの検出信号をサーバ６００に送信する。そして、サーバ６００のＣＰＵ６０２は、上記実施形態のステップＳ１０に相当する処理を行うことで、算出用の各変数の値を取得する。この後、上記変更例と同様、サーバ６００のＣＰＵ６０２は、ステップＳ２０及びステップＳ３０に相当する処理を行う。こうした構成では、サーバ６００で取得処理及び算出処理を行うことになる。サーバ６００で取得処理を行う場合には、エンジントルクマップや地図データ等、取得処理に必要な情報を記憶装置６０６に記憶しておけばよい。

・ステップＳ１０における算出用の各種の変数の算出方法は、上記実施形態に示したような平均値を利用するものに限定されない。例えば、各種センサから制御装置１００に入力される検出信号の時系列に対して移動平均等のフィルタを施した上で適切な値を算出してもよい。

・算出用の各種の変数を算出する上で、上記実施形態のように平均値を算出するのではなく、駆動輪トルクＴや車速ＳＰの瞬時値を算出してもよい。例えば、各種のセンサから制御装置１００に入力される検出信号に関して、ステップＳ１０の処理を実行する時点での最新の値を利用して各変数の瞬時値を算出すればよい。

・入力用の前後加速度ＡＦｉｎを算出する上で、車速ＳＰの微分値を利用してもよい。
・入力用の車速ＳＰｉｎを算出する上で、自動変速機５０の出力軸５２の回転位置５２Ｖを利用してもよい。

・車両５００の構成は、上記実施形態の例に限定されない。例えば、車両５００の駆動源として、内燃機関１０のみならずモータが搭載されていてもよい。また、車両５００の駆動源として、内燃機関１０を有さず、モータのみを搭載していてもよい。車両５００の駆動源としてモータが搭載されている場合、駆動輪トルクＴの算出に際して、モータの出力トルクを考慮すればよい。

・駆動輪トルク変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。駆動輪トルク変数として、例えば、駆動輪トルクＴに車輪径を乗じた値を採用してもよい。駆動輪トルク変数は、駆動輪トルクＴを示す変数であればよい。

・前後加速度変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。前後加速度変数として、例えば前後加速度ＡＦに適宜の係数を乗じた値でもよい。この係数は、例えば、加速度センサ６１によって検出される前後加速度ＡＦや車速センサ６３の検出値に基づいて算出される前後加速度ＡＦの信頼性に応じて大小するものでもよい。例えば、加速度センサ６１によって検出される前後加速度ＡＦと、車速ＳＰの微分値として算出される前後加速度ＡＦとの差が小さい場合は１に近く、上記の差が大きい場合にはゼロに近いような値を上記の係数として採用してもよい。

・車速変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。車速変数として、例えば、車速ＳＰに空気抵抗係数と車両５００の前面投影面積とを乗じた値を採用してもよい。車速変数は、車速ＳＰに応じた変数、すなわち空気抵抗を反映した変数であればよい。

・重量変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。重量変数として、例えば、車両重量に転がり抵抗係数を乗じた値を採用してもよい。重量変数は、車両重量に応じた変数、すなわち転がり抵抗を反映した変数であればよい。

・車両５００の旋回を示す変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。例えば、車両５００の旋回を示す変数として、ステアリングホイールの旋回角を採用してもよい。車両５００の旋回を示す変数は、車両５００の旋回を把握できる変数であればよい。

・延設傾斜角変数として採用する変数は、上記実施形態の例に限定されない。例えば、延設傾斜角Ｑの度合いに応じて複数のレベルを設定し、そうしたレベルを示す値を傾斜角変数として採用してもよい。延設傾斜角変数は、延設傾斜角Ｑを示す変数であればよい。

・上記変更例と同様、駆動輪トルク変数や前後加速度変数等の他の変数についても、それぞれの度合いに応じて複数レベルを設定し、そうしたレベルを示す値を採用してもよい。

・入力変数の種類は、上記実施形態の例に限定されない。入力変数は、上記実施形態に示したものに代えて、又は加えて、他のものを採用してもよい。また、入力変数の数を上記実施形態の数から減らしてもよい。入力変数の数はいくつでもよい。ただし、入力変数として前後加速度変数は必須である。

・入力変数として、駆動輪トルク変数に代えて駆動輪トルクに関与する複数のパラメータを入力してもよい。この場合、内燃機関やモータといった、車両の駆動源の出力トルクを示す変数である駆動源トルク変数と、車両の駆動源から駆動輪へと至る動力伝達系でのギヤ比を示すギヤ比変数と、車両の制動装置の制動力を示す変数である制動変数と、を入力変数に含めればよい。

・車速変数、重量変数、車両の旋回を示す変数、延設傾斜角変数は、入力変数として必須ではない。これらの変数が入力されない場合でも、駆動輪トルク変数又はそれに代わる各変数と、前後加速度変数とが入力変数に含まれていれば、路面の傾斜角Ｒを相応に高い精度で算出できる。なお、駆動輪トルク変数に代わる各変数とは、上記変更例に示した駆動源トルク変数、ギヤ比変数、制動変数である。

・入力変数として、上記実施形態で示した変数以外の変数を採用してもよい。例えば、自動変速機５０の変速中は、その変速動作に伴って車両５００に前後加速度が生じる。このときの前後加速度ＡＦは、路面の傾斜角Ｒと関連しない。そこで、自動変速機５０の変速に伴う前後加速度ＡＦと切り離して路面の傾斜角Ｒを算出すべく、自動変速機５０が変速中であるか否かを示す変数を入力変数に含めてもよい。

・入力変数として、車両５００の上下方向の加速度を示す上下加速度変数を含めてもよい。入力変数に上下加速度変数を含めることで、例えば車両５００の上下方向の移動量に関する情報を路面の傾斜角Ｒの算出に反映させることが可能になる。

・出力変数は、上記実施形態の例に限定されない。出力変数は、路面の傾斜角Ｒを示す変数である傾斜角変数であればよい。例えば、路面の傾斜角Ｒの度合いに応じた複数のレベルを設定し、そうしたレベルを示す値を傾斜化変数として採用してもよい。

・写像の構成は、上記実施形態の例に限定されない。例えば、ニューラルネットワークにおける中間層の数を２つ以上にしてもよい。
・ニューラルネットワークとして、例えば、回帰結合型のものを採用してもよい。この場合、過去の入力変数の値が今回新たに出力変数の値を算出する際に反映されることから、過去の履歴を反映して路面の傾斜角Ｒを算出するのに好適である。

・写像データＭの学習に利用する訓練データ及び教師データの取得方法は、上記実施形態の例に限定されない。例えば、教師データとしての路面の傾斜角Ｒを取得する上で、所定時間内における車両の走行距離と、同時間内において車両が移動した標高差とから路面の傾斜角Ｒを算出してもよい。また、訓練データ及び教師データを取得する上で、実際に車両を走行させるのではなく、シャシーダイナモメータに内燃機関や自動変速機を連結するなどして、車両が実際に走行している状態を模擬してもよい。そして、傾斜している路面を車両が走行している場合と同様の負荷を車両に与えることで、訓練データを取得してもよい。

１０…内燃機関
５８…駆動輪
１００…制御装置
１０２…ＣＰＵ
１０４…ＲＯＭ
１０６…記憶装置
５００…車両
Ｍ…写像データ

Claims (5)

1. 記憶装置と、実行装置とを備え、
   前記記憶装置には、車両が走行している路面における前記車両の進行方向に関する傾斜角を示す変数である傾斜角変数を出力変数として出力する写像を規定する写像データが記憶されており、
   前記写像は、入力変数として、前記車両の前後方向の加速度を示す変数である前後加速度変数と、前記車両の駆動輪のトルクを示す変数である駆動輪トルク変数とを含み、
   前記写像は、学習済みのニューラルネットワークであり、
   前記実行装置は、
   前記入力変数の値を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理とを実行する
   路面傾斜角算出装置。
2. 記憶装置と、実行装置とを備え、
   前記記憶装置には、車両が走行している路面における前記車両の進行方向に関する傾斜角を示す変数である傾斜角変数を出力変数として出力する写像を規定する写像データが記憶されており、
   前記写像は、入力変数として、前記車両の前後方向の加速度を示す変数である前後加速度変数と、前記車両の駆動源の出力トルクを示す変数である駆動源トルク変数と、前記車両における前記駆動源から駆動輪へと至る動力伝達系のギヤ比を示す変数であるギヤ比変数と、前記車両の制動装置の制動力を示す変数である制動変数とを含み、
   前記写像は、学習済みのニューラルネットワークであり、
   前記実行装置は、
   前記入力変数の値を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理とを実行する
   路面傾斜角算出装置。
3. 前記入力変数には、前記車両の走行速度に応じた変数である車速変数が含まれる
   請求項１又は２に記載の路面傾斜角算出装置。
4. 前記入力変数には、前記車両の重量に応じた変数である重量変数が含まれる
   請求項１～３のいずれか一項に記載の路面傾斜角算出装置。
5. 前記入力変数には、前記車両の現在位置における、道路の延設方向に関する路面の傾斜角を示す変数である延設傾斜角変数が含まれ、
   前記延設傾斜角変数は、前記記憶装置に記憶された地図情報として予め定められている
   請求項１～４のいずれか一項に記載の路面傾斜角算出装置。