JP7446434B2 - サスペンション制御装置およびサスペンション装置の制御方法 - Google Patents
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Claims (14)
- 車両の車体と車輪の間の力を調整する力発生機構を備えるサスペンション装置を制御するサスペンション制御装置であって、
前記車両に設けられ、前記車両の車両状態量を推定する状態量算出部と、
前記状態量算出部からの複数の異なる情報を入力することにより、事前に機械学習した学習結果を使って第1目標量を出力する第1指令算出部と、
前記第1指令算出部とは異なる第2指令算出部と、
前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御する制御指令を出力する制御指令出力部であって、前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御することによって前記状態量算出部による車両状態量が所定よりも大きくなる方向に作用する場合であって、前記第1指令算出部が出力する前記第1目標量の前記第2指令算出部が出力する第2目標量に対する乖離が所定量よりも大きいときに、前記第2目標量に対して前記所定量以内の値に前記第1目標量を制限して前記制御指令として出力する制御指令出力部と、
を有するサスペンション制御装置。 - 請求項1に記載のサスペンション制御装置において、
前記学習結果はディープラーニングによる学習済みニューラルネットワークであるサスペンション制御装置。 - 請求項2に記載のサスペンション制御装置において、
前記第2指令算出部は、機械学習を用いていない制御則を有し、前記車両状態量を入力することにより前記第2目標量を出力するサスペンション制御装置。 - 請求項3に記載のサスペンション制御装置において、
前記第2目標量に対する前記第1目標量の所定範囲の幅は、車両状態によって可変するサスペンション制御装置。 - 請求項2に記載のサスペンション制御装置において、
前記第2指令算出部は、前記第1指令算出部とは異なる条件により事前に機械学習した第2学習結果を有し、前記第2学習結果と前記複数の異なる情報から前記第2目標量を出力するサスペンション制御装置。 - 請求項2に記載のサスペンション制御装置において、
前記制御指令出力部は、前記第1目標量の前記第2指令算出部が出力する前記第2目標量に対する乖離が所定量よりも小さい場合は、前記第1目標量を前記制御指令として出力するサスペンション制御装置。 - 請求項2に記載のサスペンション制御装置において、
前記制御指令出力部は、前記第1目標量の前記第2指令算出部が出力する前記第2目標量に対する乖離が所定量よりも大きい状態が所定時間よりも長く続いた場合に、異常状態と判断するサスペンション制御装置。 - 請求項7に記載のサスペンション制御装置において、
前記制御指令出力部は、前記異常状態と判断した場合、前記異常状態を記録すると共に前記車両において運転者へ通知する信号を出力するサスペンション制御装置。 - 請求項7に記載のサスペンション制御装置において、
前記制御指令出力部は、前記異常状態の場合、前記第2目標量を前記制御指令として出力するサスペンション制御装置。 - 請求項1に記載のサスペンション制御装置において、
前記車両状態量は、前記車体のロール量であって、
前記制御指令出力部は、前記ロール量が所定量よりも大きい状態にあるときに、前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御することによって前記ロール量がさらに大きくなる場合に、前記第1目標量を制限して前記制御指令として出力するサスペンション制御装置。 - 請求項1に記載のサスペンション制御装置において、
前記車両状態量は、前記車体のピッチ量であって、
前記制御指令出力部は、前記ピッチ量が所定量よりも大きい状態にあるときに、前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御することによって前記ピッチ量がさらに大きくなる場合に、前記第1目標量を制限して前記制御指令として出力するサスペンション制御装置。 - 請求項1に記載のサスペンション制御装置において、
前記車両状態量は、前記車体の上下振動量であって、
前記制御指令出力部は、前記上下振動量が所定量よりも大きい状態にあるときに、前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御することによって前記上下振動量がさらに大きくなる場合に、前記第1目標量を制限して前記制御指令として出力するサスペンション制御装置。 - 車両の車体と車輪の間の力を調整する力発生機構を備えるサスペンション装置のコントローラの制御方法であって、
前記コントローラは、前記車両の車両状態量を推定する状態量算出部からの複数の異なる情報を入力することにより、事前に機械学習した学習結果を使って第1指令算出部が第1目標量を出力する第1ステップと、
前記第1目標量に基づき前記力発生機構を制御することによって前記状態量算出部による車両状態量が所定よりも大きくなる方向に作用する場合であって、前記第1指令算出部とは異なる第2指令算出部が出力する第2目標量に対する前記第1目標量の乖離が所定量よりも大きいときに、前記第2目標量に対して前記所定量以内の値に前記第1目標量を制限して制御指令として前記力発生機構に出力する第2ステップと、
を有するサスペンション装置の制御方法。 - 請求項13に記載のサスペンション装置の制御方法において、
前記学習結果は、ディープラーニングによる学習済みニューラルネットワークであるサスペンション装置の制御方法。
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