JPH01132450A - アンチスキッドブレーキシステム - Google Patents
アンチスキッドブレーキシステムInfo
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- JPH01132450A JPH01132450A JP62291594A JP29159487A JPH01132450A JP H01132450 A JPH01132450 A JP H01132450A JP 62291594 A JP62291594 A JP 62291594A JP 29159487 A JP29159487 A JP 29159487A JP H01132450 A JPH01132450 A JP H01132450A
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
- B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
- B60T8/174—Using electrical or electronic regulation means to control braking characterised by using special control logic, e.g. fuzzy logic, neural computing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S706/00—Data processing: artificial intelligence
- Y10S706/90—Fuzzy logic
Landscapes
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- Theoretical Computer Science (AREA)
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- Mechanical Engineering (AREA)
- Regulating Braking Force (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(産業上の利用分野)
本発明は、車両等のアンチスキッドブレーキシステムに
係り、詳しくは、ファジー制御を応用して制御性能の向
上を図ったアンチスキッドブレーキシステムに関する。
係り、詳しくは、ファジー制御を応用して制御性能の向
上を図ったアンチスキッドブレーキシステムに関する。
(従来の技術)
一般に、パニックブレーキング等の急制動時には車輪が
ロックしやすく、操縦性の喪失や制動距離の増大など危
険な状態を招来する。このような状態を防止するものと
して、近時、いわゆるアンチスキッドブレーキシステム
が実用化されている。
ロックしやすく、操縦性の喪失や制動距離の増大など危
険な状態を招来する。このような状態を防止するものと
して、近時、いわゆるアンチスキッドブレーキシステム
が実用化されている。
従来のこの種のアンチスキッドブレーキシステムとして
は、例えば、第24図に示すようなものがある(特公昭
51−6305号公報参照)。このシステムでは、車体
加速度センサ1、前車輪用車輪速センサ2および後車輪
用車輪速センサ3などのセンサ群と、前車輪用コントロ
ール装置4および後車輪用コントロール装置5などの操
作量演算手段と、を備え、センサ群によって検出された
車体加速度Δ■よや前後車輪の各車輪速Vω、に基づい
て、操作量演算手段で他の必要な制御パラメータ(例え
ば車体速度Vや車輪加速度ΔVωよ)を求めるとともに
、所定のプログラム処理を実行してブレーキ液圧を操作
する操作量ΔUを決定し、この操作量ΔUをホイールシ
リンダ6.7に出力して制動時に必要な最適な制動力を
発生させている。
は、例えば、第24図に示すようなものがある(特公昭
51−6305号公報参照)。このシステムでは、車体
加速度センサ1、前車輪用車輪速センサ2および後車輪
用車輪速センサ3などのセンサ群と、前車輪用コントロ
ール装置4および後車輪用コントロール装置5などの操
作量演算手段と、を備え、センサ群によって検出された
車体加速度Δ■よや前後車輪の各車輪速Vω、に基づい
て、操作量演算手段で他の必要な制御パラメータ(例え
ば車体速度Vや車輪加速度ΔVωよ)を求めるとともに
、所定のプログラム処理を実行してブレーキ液圧を操作
する操作量ΔUを決定し、この操作量ΔUをホイールシ
リンダ6.7に出力して制動時に必要な最適な制動力を
発生させている。
ここでアンチスキッド制御の原理について説明すると、
一般に、車両走行中における路面と車輪間の摩擦係数μ
は第25図に示す如く、車輪速■ωよと車体速度■の関
係で表わされるいわゆるスリップ率λ1 〔λ、 −(
V−Vωk)/■〕の値によって変化し、λに−0,2
近傍で最大のμが得られる。そして、この最大μが得ら
れるλアの値は、乾燥した路面や雪積路などのいわゆる
高μ路・低μ路の別なく一定である。したがって、λに
−0゜2近傍となるようにブレーキ制動力を制御するこ
とにより、常に摩擦係数μを最大値付近に置くことがで
き、制動距離を短縮させることができる。
一般に、車両走行中における路面と車輪間の摩擦係数μ
は第25図に示す如く、車輪速■ωよと車体速度■の関
係で表わされるいわゆるスリップ率λ1 〔λ、 −(
V−Vωk)/■〕の値によって変化し、λに−0,2
近傍で最大のμが得られる。そして、この最大μが得ら
れるλアの値は、乾燥した路面や雪積路などのいわゆる
高μ路・低μ路の別なく一定である。したがって、λに
−0゜2近傍となるようにブレーキ制動力を制御するこ
とにより、常に摩擦係数μを最大値付近に置くことがで
き、制動距離を短縮させることができる。
また、旋回中の車輪の横抗力すなわち、遠心力に抗した
車輪のコーナリングフォースはし一〇で最も大きく、λ
よの上昇と共に小さく変化する。
車輪のコーナリングフォースはし一〇で最も大きく、λ
よの上昇と共に小さく変化する。
したがって、障害物の回避操作を伴う制動時にあっては
、への値を小さくすることが必要である。
、への値を小さくすることが必要である。
このような原理に従って、従来のシステムでは、あらか
じめ多数のブロック毎に操作量U、〜U□が書き込まれ
たテーブルTBLを設け、車輪加速度Δ■ωアとスリッ
プ率へによってこのテーブル置を参照し、所定ブロック
内の操作量を選択して最終的な操作量ΔUを決定してい
る。例えば、急制動が行われると、車輪速V〜が急激に
減少し、車輪加速度ΔVω、がマイナス方向に増大する
とともに、スリップ率へも増大方向に変化する。したが
って、この場合、車輪がスキッド状態へ移行しつつある
ので、ブレーキ液圧を減圧させる操作量(例えばUa)
を選択してこれを操作量ΔUとする。その結果、ホイー
ルシリンダ6.7はこの操作量ΔUに従ってブレーキ液
圧を減圧させ、これにより車輪速Vω6が回復してスリ
ップ率れが0.2近傍に復帰し、スキッドの回避が図ら
れる。
じめ多数のブロック毎に操作量U、〜U□が書き込まれ
たテーブルTBLを設け、車輪加速度Δ■ωアとスリッ
プ率へによってこのテーブル置を参照し、所定ブロック
内の操作量を選択して最終的な操作量ΔUを決定してい
る。例えば、急制動が行われると、車輪速V〜が急激に
減少し、車輪加速度ΔVω、がマイナス方向に増大する
とともに、スリップ率へも増大方向に変化する。したが
って、この場合、車輪がスキッド状態へ移行しつつある
ので、ブレーキ液圧を減圧させる操作量(例えばUa)
を選択してこれを操作量ΔUとする。その結果、ホイー
ルシリンダ6.7はこの操作量ΔUに従ってブレーキ液
圧を減圧させ、これにより車輪速Vω6が回復してスリ
ップ率れが0.2近傍に復帰し、スキッドの回避が図ら
れる。
(発明が解決しようとする問題点)
しかしながら、このような従来のシステムにあっては、
あらかじめ多数のブロック毎に操作量U1〜U□が書き
込まれたテーブル置を設け、このテーブルTBLを車輪
加速度Δ■ωアやスリップ率λアによって参照して操作
量ΔUを決定する構成となっていたため、制御が段階的
なものとならざるを得す、充分な制御精度が得られない
といった問題点があった。また、制御精度を高めるため
には、テーブルTBL内のブロック数をより細分化して
精密な操作量を書き込めばよいが、テーブルTBLを参
照するスリップ率λ1の誤差等によって精密さの程度に
も限界がある。
あらかじめ多数のブロック毎に操作量U1〜U□が書き
込まれたテーブル置を設け、このテーブルTBLを車輪
加速度Δ■ωアやスリップ率λアによって参照して操作
量ΔUを決定する構成となっていたため、制御が段階的
なものとならざるを得す、充分な制御精度が得られない
といった問題点があった。また、制御精度を高めるため
には、テーブルTBL内のブロック数をより細分化して
精密な操作量を書き込めばよいが、テーブルTBLを参
照するスリップ率λ1の誤差等によって精密さの程度に
も限界がある。
すなわち、スリップ率λよを求めるためには、対地速度
としての車体速度■が必要となるが、通常、この対地速
度を直接検出することは困難なので、前後輪車輪速差や
車体加速度ΔVアなどから間接的に対地速度を推定し、
これを車体速度Vとしている。したがって、実際の対地
速度と車体速度■とは厳密に一致していないので、たと
え精密な操作量をTBL内に書き込んだとしても、決定
された操作量ΔUは所定範囲の誤差を含んだものとなら
ざるを得す、ブロック数を細分化する方法では、制御精
度の向上に限界があった。
としての車体速度■が必要となるが、通常、この対地速
度を直接検出することは困難なので、前後輪車輪速差や
車体加速度ΔVアなどから間接的に対地速度を推定し、
これを車体速度Vとしている。したがって、実際の対地
速度と車体速度■とは厳密に一致していないので、たと
え精密な操作量をTBL内に書き込んだとしても、決定
された操作量ΔUは所定範囲の誤差を含んだものとなら
ざるを得す、ブロック数を細分化する方法では、制御精
度の向上に限界があった。
(発明の目的)
そこで本発明は、言葉で表現したあいまいなルール(言
語制御則)を用いたいわゆるファジィ制御を応用するこ
とにより、車体速度等の検出誤差を加味しつつ、ブレー
キ液圧の制御量を連続的かつ微小に調整して、アンチス
キッド制御の精度を向上させることを目的としている。
語制御則)を用いたいわゆるファジィ制御を応用するこ
とにより、車体速度等の検出誤差を加味しつつ、ブレー
キ液圧の制御量を連続的かつ微小に調整して、アンチス
キッド制御の精度を向上させることを目的としている。
(問題点を解決するための手段)
本発明によるアンチスキッドブレーキシステムは上記目
的達成のため、その基本概念図を第1図に示すように、
少なくとも制動操作の期間中、車体および車輪の挙動を
表す各種パラメータを検出するパラメータ検出手段aと
、各パラメータ相互の関係が、所定の言語制御則条件で
成立する度合をメンバーシップ関数で表現した複数の関
数テープルbと、検出された各種パラメータに基づいて
複数の関数テーブルを参照し、該関数テーブルから取り
出された成立の度合に従って、制動力を操作する操作量
を決定する決定手段Cと、決定手段Cで決定された操作
量に基づいて車輪に制動力を与える制動手段dと、を備
えている。
的達成のため、その基本概念図を第1図に示すように、
少なくとも制動操作の期間中、車体および車輪の挙動を
表す各種パラメータを検出するパラメータ検出手段aと
、各パラメータ相互の関係が、所定の言語制御則条件で
成立する度合をメンバーシップ関数で表現した複数の関
数テープルbと、検出された各種パラメータに基づいて
複数の関数テーブルを参照し、該関数テーブルから取り
出された成立の度合に従って、制動力を操作する操作量
を決定する決定手段Cと、決定手段Cで決定された操作
量に基づいて車輪に制動力を与える制動手段dと、を備
えている。
(作用)
本発明では、所定の言語制御則の成立する度合を“1”
(成立する)から“0” (成立しない)までの連続
した実数値で表現したいわゆるメンハシツブ関数表現の
複数の関数テーブルが予め設けられ、検出された車体や
車輪の挙動を表す各種パラメータに基づいて関数テーブ
ルが参照され、言語制御則の成立する度合が操作量とし
て取り出される。
(成立する)から“0” (成立しない)までの連続
した実数値で表現したいわゆるメンハシツブ関数表現の
複数の関数テーブルが予め設けられ、検出された車体や
車輪の挙動を表す各種パラメータに基づいて関数テーブ
ルが参照され、言語制御則の成立する度合が操作量とし
て取り出される。
したがって、取り出された操作量は成立する度合に応じ
て連続したものとなり、また、言語制御則自体があいま
いさを含んだルールのため、各種パラメータの精度もそ
れほど要求されない。その結果、車体速度等の検出誤差
を加味しつつ、ブレーキ液圧の制御量が連続的かつ微小
に調節され、アンチスキッド制御精度の向上が図られる
。
て連続したものとなり、また、言語制御則自体があいま
いさを含んだルールのため、各種パラメータの精度もそ
れほど要求されない。その結果、車体速度等の検出誤差
を加味しつつ、ブレーキ液圧の制御量が連続的かつ微小
に調節され、アンチスキッド制御精度の向上が図られる
。
(実施例)
以下、本発明を図面に基づいて説明する。
第2〜23図は本発明に係るアンチスキッドブレーキシ
ステムの一実施例を示す図である。
ステムの一実施例を示す図である。
まず、構成を説明する。第2図において、11は車体、
12はアンチスキンドブレーキシステムである。アンチ
スキッドブレーキシステム12は、車体11前後方向の
車体加速度Δ■3を検出する加速度センサ13と、前車
輪14の車輪速Vω3を検出する車輪速センサ15と、
後車輪16の車輪速■ω1を検出する車輪速センサ17
と、車体加速度Δvkや車輪速Vω6などに基づいて推
定車体速度Vk、車体加々速度Δ2■6、車輪加速度Δ
Vω□および車輪加々速度Δ2vωつを演算し、さらに
スリップ率λ6を演算してこれらの車体および車輪の挙
動を表す各種パラメータを後述のファジー推論部24に
出力するとともに、ファジー推論部24からの決定操作
量TΔUに基づいて制動操作信号SF、SRを生成する
前輪側スキッドコントロール部18および後輪側スキッ
ドコントロール部19と、制動操作量S、、SRに従っ
てブレーキ液圧を増減操作し、管路LF、LRを介して
ブレーキ液圧を前輪側ホイールシリンダ20および後輪
側ホイールシリンダ21に供給する前輪側液圧供給部2
2および後輪側液圧供給部23と、次に詳述するファジ
ー推論部24と、を含んで構成されている。
12はアンチスキンドブレーキシステムである。アンチ
スキッドブレーキシステム12は、車体11前後方向の
車体加速度Δ■3を検出する加速度センサ13と、前車
輪14の車輪速Vω3を検出する車輪速センサ15と、
後車輪16の車輪速■ω1を検出する車輪速センサ17
と、車体加速度Δvkや車輪速Vω6などに基づいて推
定車体速度Vk、車体加々速度Δ2■6、車輪加速度Δ
Vω□および車輪加々速度Δ2vωつを演算し、さらに
スリップ率λ6を演算してこれらの車体および車輪の挙
動を表す各種パラメータを後述のファジー推論部24に
出力するとともに、ファジー推論部24からの決定操作
量TΔUに基づいて制動操作信号SF、SRを生成する
前輪側スキッドコントロール部18および後輪側スキッ
ドコントロール部19と、制動操作量S、、SRに従っ
てブレーキ液圧を増減操作し、管路LF、LRを介して
ブレーキ液圧を前輪側ホイールシリンダ20および後輪
側ホイールシリンダ21に供給する前輪側液圧供給部2
2および後輪側液圧供給部23と、次に詳述するファジ
ー推論部24と、を含んで構成されている。
なお、上記加速度センサ13、車輪速センサ15、エフ
、前輪スキッドコントロール部18および後輪スキッド
コントロール部19はパラメータ検出手段としての機能
を有し、前輪側ホイールシリンダ20、後輪側ホイール
シリンダ21、前輪側液圧供給部22および後輪側液圧
供給部23は制動手段としての機能を有している。また
、ファジー推論部24は後述するように複数の関数テー
ブルを備えるとともに、決定手段としての機能を有して
いる。
、前輪スキッドコントロール部18および後輪スキッド
コントロール部19はパラメータ検出手段としての機能
を有し、前輪側ホイールシリンダ20、後輪側ホイール
シリンダ21、前輪側液圧供給部22および後輪側液圧
供給部23は制動手段としての機能を有している。また
、ファジー推論部24は後述するように複数の関数テー
ブルを備えるとともに、決定手段としての機能を有して
いる。
ここで、ファジー推論部24を説明する前に、ファジー
理論について概説する。
理論について概説する。
ファジー理論(fuzzy theory)とは、人間
の主観′9 的な“あいまいさ”を扱う理論であり、“あいまいさ”
はファジー集合(fuzzy 5et)で表現する。
の主観′9 的な“あいまいさ”を扱う理論であり、“あいまいさ”
はファジー集合(fuzzy 5et)で表現する。
ファジー集合とは、各要素を含むかどうかが不明確な集
合であり、要素を含む度合すなわち“あいまいさ”を“
1”から“0”までの連続した実数値で表す。このよう
にして表された関数をメンバーシップ関数(membe
r 5hip function)といい、その値をメ
ンバシップ値(member 5hip Valve)
という。
合であり、要素を含む度合すなわち“あいまいさ”を“
1”から“0”までの連続した実数値で表す。このよう
にして表された関数をメンバーシップ関数(membe
r 5hip function)といい、その値をメ
ンバシップ値(member 5hip Valve)
という。
このような、ファジー理論を応用したファジー制御は、
言葉で表現したあいまいなルール(いわゆる言語制御則
)に基づいて制御を行う方法である。一般に、ファジー
制御は数学的にモデル化しにくい対象に向くと考えられ
ている。すなわち、制御対象が明確なものであれば従来
からのPID制御や現代制御理論等を使えばよいが、例
えば、本実施例で述べているアンチスキッド制御にあっ
ては、車両の荷重量や整備状況に伴う車両動特性の変化
、さらには、外的要因である路面状態や気象条件の変化
などの多種多様な不確定要因が外乱として存在するので
、これらの外乱の全てを補正すべくPID制御等を行う
ことはシステムを複雑にしたり、応答性を悪化させるの
で、実際上不可能である。
言葉で表現したあいまいなルール(いわゆる言語制御則
)に基づいて制御を行う方法である。一般に、ファジー
制御は数学的にモデル化しにくい対象に向くと考えられ
ている。すなわち、制御対象が明確なものであれば従来
からのPID制御や現代制御理論等を使えばよいが、例
えば、本実施例で述べているアンチスキッド制御にあっ
ては、車両の荷重量や整備状況に伴う車両動特性の変化
、さらには、外的要因である路面状態や気象条件の変化
などの多種多様な不確定要因が外乱として存在するので
、これらの外乱の全てを補正すべくPID制御等を行う
ことはシステムを複雑にしたり、応答性を悪化させるの
で、実際上不可能である。
ところで、アンチスキンドブレーキシステム未搭載の車
両を高技量のドライバが操縦した場合、低μ路において
も安全に車両を停止させることが可能である。この場合
、ドライバは雪道走行や凍結路走行などの経験を基にし
て“あいまいさ”を含んだ判断を行っている。すなわち
、高技量のドライバがアンチスキッドブレーキシステム
未搭載の車両を低μ路で安全に停止できるか否かは、そ
の車両に対する慣熟度や経験の多さおよび身体的な反射
速度などに依存している。したがって、このような経験
に相当する情報をメンバーシップ関数で表現するととも
に“あいまいな”判断基準を言語制御則によって記述す
ることにより、高技量ドライバに匹敵する制動性能を得
ることができる。
両を高技量のドライバが操縦した場合、低μ路において
も安全に車両を停止させることが可能である。この場合
、ドライバは雪道走行や凍結路走行などの経験を基にし
て“あいまいさ”を含んだ判断を行っている。すなわち
、高技量のドライバがアンチスキッドブレーキシステム
未搭載の車両を低μ路で安全に停止できるか否かは、そ
の車両に対する慣熟度や経験の多さおよび身体的な反射
速度などに依存している。したがって、このような経験
に相当する情報をメンバーシップ関数で表現するととも
に“あいまいな”判断基準を言語制御則によって記述す
ることにより、高技量ドライバに匹敵する制動性能を得
ることができる。
しかも、この場合、疲労や精神的な動揺といった人間固
有の欠点が排除されるので、少なくとも高技量ドライバ
よりも制御精度が向上することは容易に考えられる。
有の欠点が排除されるので、少なくとも高技量ドライバ
よりも制御精度が向上することは容易に考えられる。
以上のことから、本実施例ではLCRI〜LCR1Bま
での言語制御則を定めるとともに、これらの言語制御則
毎に上述の高技量ドライバの情報に相当するシミュレー
ションデータあるいは実車による実験データなどをメン
バシップ関数で表現し、これを複数の関数テーブルとし
てファジー推論部24内部に備えている。
での言語制御則を定めるとともに、これらの言語制御則
毎に上述の高技量ドライバの情報に相当するシミュレー
ションデータあるいは実車による実験データなどをメン
バシップ関数で表現し、これを複数の関数テーブルとし
てファジー推論部24内部に備えている。
以下に、LCRI〜LCR18までの言語制御則の一例
を示す。なお、制御則中のラベルは、N(negati
ve)、P (positive)、S(small)
、M(middle)、B (big) 、N−3(
negative small)、N−M(negat
ive m1ddle) 、N φB (negati
ve big)、P・S (positive sma
ll)、P−M(positive m1ddle)
、P −B (positive big)を表して
いる。また、言語制御則の形式は、if(前件命題)
then (後件命題〕、あるいは、if(第1の前件
命題) and 〔第2の前件命題) then C後
件命題〕の何れがで記述される。
を示す。なお、制御則中のラベルは、N(negati
ve)、P (positive)、S(small)
、M(middle)、B (big) 、N−3(
negative small)、N−M(negat
ive m1ddle) 、N φB (negati
ve big)、P・S (positive sma
ll)、P−M(positive m1ddle)
、P −B (positive big)を表して
いる。また、言語制御則の形式は、if(前件命題)
then (後件命題〕、あるいは、if(第1の前件
命題) and 〔第2の前件命題) then C後
件命題〕の何れがで記述される。
LCRI、
if ΔVω、lis N−B then Δ
UisN−BLCR2、 if Δvω、l is P−B then ΔUi
sl”BLCR3、 if Δ2Vω)、 is N−B then
ΔUisN−MLCR4、 if Δ2Vω、 is P−B then
ΔUisl”MLCR5、 if(Δ■ω、 is P)and (λ* i
s S) then ΔUisP−BLCR6、 if(ΔVω、 is P)and (λRis
B) then ΔUisl”5LCR7、 if(Δ■a+、lis P)and (ΔV、l
is N−3) then ΔUisP−3LCR
8、 if(ΔVω、 is P)and (ΔV++
is N−B) then ΔUisP−MLC
R9、 if(ΔV61Ris P)and (Δ” VR
is N−3) then ΔUisP−MLCR
IO1 if(ΔVω1 is P) and (VRi
s B) then ΔUisP−3LCRII、 if(ΔVω、 is P) and (VRi
s S) then ΔUisP−MLCR12、 if(ΔVωRis N)and (λRis
B) then ΔUisN−BLCR13、 if(Δ■ω、l is N)and (λRis
S) then ΔUisN−3LCR14、 if(ΔVω、l is N)and (ΔVRis
N−3) then ΔUisN−BLCR15、 if(ΔVωRis N)and (ΔV、 is
N−B) then ΔUisN−MLCR16、 if(ΔVωRis N) and (Δ” VR
is N−3) then ΔUisN−MLCR
1?、 if(ΔVω、 is N) and (VRi
s B) then ΔUisN−BLCR18、 if(ΔVω、 is N) and (V、
is S) then ΔUisr%1M第3図は
ファジー推論部24の内部に設けられた言語制御則毎の
複数の関数テーブルの接続関係を示す概念図である。関
数テーブルは行方向のA行からR行までの各行が各言語
制御則LCRI〜LCRlBにそれぞれ対応するととも
に、列方向のA列からF列までが言語制御則の前件命題
に対応し、列方向のG列が言語制御則の後件命題に対応
している。前件命題に対応する各関数テーブルには、言
語制御則の命題に応じた情@(ΔVω工、Δ2Vωよ、
λよ、■よ、Δ■つ、Δ2Vk)が入力されており、各
関数テーブルからは、入力された情報に従ってメンバシ
ップ値ψが取り出され、後件命題に対応する関数テーブ
ルがこのメンバシップ値ψによってクランプされて各言
語制御則の成立する度合ΔUが取り出される。この操作
量ΔUはテーブルXに集められ、例えば、重心法により
調和がとられて最終的な決定操作量TΔUが取り出され
る。そして、この決定操作量TΔUは前述した前輪スキ
ッドコントロール部18、後輪スキッドコントロール部
19に出力される。
UisN−BLCR2、 if Δvω、l is P−B then ΔUi
sl”BLCR3、 if Δ2Vω)、 is N−B then
ΔUisN−MLCR4、 if Δ2Vω、 is P−B then
ΔUisl”MLCR5、 if(Δ■ω、 is P)and (λ* i
s S) then ΔUisP−BLCR6、 if(ΔVω、 is P)and (λRis
B) then ΔUisl”5LCR7、 if(Δ■a+、lis P)and (ΔV、l
is N−3) then ΔUisP−3LCR
8、 if(ΔVω、 is P)and (ΔV++
is N−B) then ΔUisP−MLC
R9、 if(ΔV61Ris P)and (Δ” VR
is N−3) then ΔUisP−MLCR
IO1 if(ΔVω1 is P) and (VRi
s B) then ΔUisP−3LCRII、 if(ΔVω、 is P) and (VRi
s S) then ΔUisP−MLCR12、 if(ΔVωRis N)and (λRis
B) then ΔUisN−BLCR13、 if(Δ■ω、l is N)and (λRis
S) then ΔUisN−3LCR14、 if(ΔVω、l is N)and (ΔVRis
N−3) then ΔUisN−BLCR15、 if(ΔVωRis N)and (ΔV、 is
N−B) then ΔUisN−MLCR16、 if(ΔVωRis N) and (Δ” VR
is N−3) then ΔUisN−MLCR
1?、 if(ΔVω、 is N) and (VRi
s B) then ΔUisN−BLCR18、 if(ΔVω、 is N) and (V、
is S) then ΔUisr%1M第3図は
ファジー推論部24の内部に設けられた言語制御則毎の
複数の関数テーブルの接続関係を示す概念図である。関
数テーブルは行方向のA行からR行までの各行が各言語
制御則LCRI〜LCRlBにそれぞれ対応するととも
に、列方向のA列からF列までが言語制御則の前件命題
に対応し、列方向のG列が言語制御則の後件命題に対応
している。前件命題に対応する各関数テーブルには、言
語制御則の命題に応じた情@(ΔVω工、Δ2Vωよ、
λよ、■よ、Δ■つ、Δ2Vk)が入力されており、各
関数テーブルからは、入力された情報に従ってメンバシ
ップ値ψが取り出され、後件命題に対応する関数テーブ
ルがこのメンバシップ値ψによってクランプされて各言
語制御則の成立する度合ΔUが取り出される。この操作
量ΔUはテーブルXに集められ、例えば、重心法により
調和がとられて最終的な決定操作量TΔUが取り出され
る。そして、この決定操作量TΔUは前述した前輪スキ
ッドコントロール部18、後輪スキッドコントロール部
19に出力される。
第4〜21図は各言語制御則LCRI〜18毎の関数テ
ーブルをそれぞれ示す図である。なお、各関数テーブル
の縦軸は“1”から“0”までの実数値で連続する成立
の度合であり、横軸に入力された情報の大きさからメン
バシップ関数が参照され、該当する成立の度合が取り出
される。第4図はLCRIに対応する関数テーブルAA
、ACを示し、第5図はLCR2に対応する関数テーブ
ルBA。
ーブルをそれぞれ示す図である。なお、各関数テーブル
の縦軸は“1”から“0”までの実数値で連続する成立
の度合であり、横軸に入力された情報の大きさからメン
バシップ関数が参照され、該当する成立の度合が取り出
される。第4図はLCRIに対応する関数テーブルAA
、ACを示し、第5図はLCR2に対応する関数テーブ
ルBA。
BGを示し、第6図はLCR3に対応する関数テーブル
CB、CGを示し、第7図はLCR4に対応する関数テ
ーブルDB、DGを示し、第8図はLCR5に対応する
関数テーブルEA、EC,EGを示し、第9図はLCR
6に対応する関数テーブルFA、FC,FGを示し、第
10図はLCR7に対応する関数テーブルGA、GE、
、GGを示し、第11図はLCR8に対応する関数テー
ブルHA。
CB、CGを示し、第7図はLCR4に対応する関数テ
ーブルDB、DGを示し、第8図はLCR5に対応する
関数テーブルEA、EC,EGを示し、第9図はLCR
6に対応する関数テーブルFA、FC,FGを示し、第
10図はLCR7に対応する関数テーブルGA、GE、
、GGを示し、第11図はLCR8に対応する関数テー
ブルHA。
HE、HGを示し、第12図はLCR9に対応する関数
テーブルIA、IF、IGを示し、第13図はLCRl
oに対応する関数テーブルJA、JDSJGを示し、第
14図はLCRIIに対応する関数テーブルKA、KD
、KGを示し、第15図はLCRI2に対応する関数テ
ーブルLA、LC,LGを示し、第16図はLCRI3
に対応する関数テーブルMA。
テーブルIA、IF、IGを示し、第13図はLCRl
oに対応する関数テーブルJA、JDSJGを示し、第
14図はLCRIIに対応する関数テーブルKA、KD
、KGを示し、第15図はLCRI2に対応する関数テ
ーブルLA、LC,LGを示し、第16図はLCRI3
に対応する関数テーブルMA。
MC,MGを示し、第17図はLCRI4に対応する関
数テーブルNA、NE、NGを示し、第18図はLCR
I5に対応する関数テーブルOA、OE、OGを示し、
第19図はLCRI6に対応する関数テーブルPA、P
F、PCを示し、第20図はLCRI7に対応する関数
テーブルQA、QD、QGを示し、第21図はLCRl
Bに対応する関数テーブルRA、RDSRGを示してい
る。
数テーブルNA、NE、NGを示し、第18図はLCR
I5に対応する関数テーブルOA、OE、OGを示し、
第19図はLCRI6に対応する関数テーブルPA、P
F、PCを示し、第20図はLCRI7に対応する関数
テーブルQA、QD、QGを示し、第21図はLCRl
Bに対応する関数テーブルRA、RDSRGを示してい
る。
次に作用を説明する。
第22図は本実施例の全体的な処理の流れを示す図であ
る。まず、P、で推定車体速vk、車輪速■ω、を検出
し、P2で検出された車輪速■ω3に基づいてファジー
推論用の各種入力情報を生成する。これらの各種入力情
報は、ファジー推論部24に送られ、P3〜P5でファ
ジー推論が実行される。すなわち、P3で各言語制御則
LCRI〜LCR18の前件命題の成立する度合を前件
メンバーシップ関数を用いて調べ、P4で各前件命題の
成立する度合を表すメンバシップ値ψ1〜ψ0によって
各後件命題をクランプした後、P、で各後件命題のクラ
ンプされた関数ΔU1〜ΔUI4の調和を求め、決定操
作量TΔUが出力される。
る。まず、P、で推定車体速vk、車輪速■ω、を検出
し、P2で検出された車輪速■ω3に基づいてファジー
推論用の各種入力情報を生成する。これらの各種入力情
報は、ファジー推論部24に送られ、P3〜P5でファ
ジー推論が実行される。すなわち、P3で各言語制御則
LCRI〜LCR18の前件命題の成立する度合を前件
メンバーシップ関数を用いて調べ、P4で各前件命題の
成立する度合を表すメンバシップ値ψ1〜ψ0によって
各後件命題をクランプした後、P、で各後件命題のクラ
ンプされた関数ΔU1〜ΔUI4の調和を求め、決定操
作量TΔUが出力される。
このような処理の流れを言語制御則LCRIとL CR
1,0を例にとって具体的に説明する。第23図はLC
RIとLCRIOの処理過程を示す概念図である。第2
3図において、LCRIは前述したように、 (if ΔVωkis N−B thenΔU i
s N−B)と記述されており、このことは車輪加速
度ΔVω6が減速方向に大きければ、操作量を大きく減
少せよ、と記述できる。すなわち、車輪の減速度が大で
ある度合が大きい場合、当該車輪はスキッドに至る可能
性の度合が高いので、ブレーキ液圧を大きく減圧して制
動力を緩め車輪速を速やかに回復させよ、と、言い換え
ることができる。
1,0を例にとって具体的に説明する。第23図はLC
RIとLCRIOの処理過程を示す概念図である。第2
3図において、LCRIは前述したように、 (if ΔVωkis N−B thenΔU i
s N−B)と記述されており、このことは車輪加速
度ΔVω6が減速方向に大きければ、操作量を大きく減
少せよ、と記述できる。すなわち、車輪の減速度が大で
ある度合が大きい場合、当該車輪はスキッドに至る可能
性の度合が高いので、ブレーキ液圧を大きく減圧して制
動力を緩め車輪速を速やかに回復させよ、と、言い換え
ることができる。
一方、LCRIOは、
(if (ΔVωis P) and (Vkis
B)thenΔU is P−3) と記述されており、このことは、車輪速■ω6が加速中
であり、かつ推定車体速V6が大であれば操作量を少し
だけ増大せよ、と記述できる。すなわち、車輪が加速中
で、かつ車速か大である度合が大きい場合、当該車輪は
スキッド状態を脱して車輪速を回復している度合が高い
ので、この場合、ブレーキ液圧を若干増圧して車輪に制
動力を与えよ、と言い換えることができる。
B)thenΔU is P−3) と記述されており、このことは、車輪速■ω6が加速中
であり、かつ推定車体速V6が大であれば操作量を少し
だけ増大せよ、と記述できる。すなわち、車輪が加速中
で、かつ車速か大である度合が大きい場合、当該車輪は
スキッド状態を脱して車輪速を回復している度合が高い
ので、この場合、ブレーキ液圧を若干増圧して車輪に制
動力を与えよ、と言い換えることができる。
このようにして求められたLCRIおよびLCRIOの
成立する度合の大きさは(イ)、(ロ)で示すようにク
ランプされ、他のLCRn (実際はLCR2〜LCR
9およびLCRII〜LCR1B)でクランプされた(
ハ)とともに、テーブルXに集められ、重心点が求めら
れて決定操作量TΔUが出力される。
成立する度合の大きさは(イ)、(ロ)で示すようにク
ランプされ、他のLCRn (実際はLCR2〜LCR
9およびLCRII〜LCR1B)でクランプされた(
ハ)とともに、テーブルXに集められ、重心点が求めら
れて決定操作量TΔUが出力される。
したがって、決定操作量TΔUはLCRI〜LCRIO
の全ての成立する度合を調和させたものであるから、た
とえ所定の言語制御則の成立する度合が実際の状況に合
っていなくても、他の言語制御則の成立する度合でこれ
をカバーすることができ、結果的に正確な操作量を得る
ことができる。
の全ての成立する度合を調和させたものであるから、た
とえ所定の言語制御則の成立する度合が実際の状況に合
っていなくても、他の言語制御則の成立する度合でこれ
をカバーすることができ、結果的に正確な操作量を得る
ことができる。
しかも、各言語制御則の成立する度合は“1”から“O
”までの連続した実数値であるから、決足操作量TΔU
も微細に、かつ連続したものとなり、その結果アンチス
キッド制御の精度を向上させることができる。
”までの連続した実数値であるから、決足操作量TΔU
も微細に、かつ連続したものとなり、その結果アンチス
キッド制御の精度を向上させることができる。
(効果)
本発明によれば、言葉で表現したあいまいなルール(言
語制御則)を用いたいわゆるファジー制御を応用してい
るので、車体速度等の検出誤差を加味しつつ、ブレーキ
液圧の制御量を連続的かつ微小に調節することができ、
アンチスキッド制御の精度を向上させることができる。
語制御則)を用いたいわゆるファジー制御を応用してい
るので、車体速度等の検出誤差を加味しつつ、ブレーキ
液圧の制御量を連続的かつ微小に調節することができ、
アンチスキッド制御の精度を向上させることができる。
第1図は本発明の基本概念図、第2〜23図は本発明に
係るアンチスキッドブレーキシステムの一実施例を示す
図であり、第2図はその全体構成図、第3図はその複数
の関数テーブルの接続関係を示す概念図、第4〜21図
はその各言語制御則毎の関数テーブルをそれぞれ示す図
、第22図はその全体的な処理の流れを示す流れ図、第
23図はその動作を説明するためにLCRIとLCRI
Oを例にとって処理過程を示す概念図である。 第24.25図は従来のアンチスキッドブレーキシステ
ムを示す図であり、第24図はその全体構成図、第25
図はそのスリップ率と摩擦係数の関係を示す特性図であ
る。 24・・・・・・ファジー推論部(関数テーブル、決定
手段)。
係るアンチスキッドブレーキシステムの一実施例を示す
図であり、第2図はその全体構成図、第3図はその複数
の関数テーブルの接続関係を示す概念図、第4〜21図
はその各言語制御則毎の関数テーブルをそれぞれ示す図
、第22図はその全体的な処理の流れを示す流れ図、第
23図はその動作を説明するためにLCRIとLCRI
Oを例にとって処理過程を示す概念図である。 第24.25図は従来のアンチスキッドブレーキシステ
ムを示す図であり、第24図はその全体構成図、第25
図はそのスリップ率と摩擦係数の関係を示す特性図であ
る。 24・・・・・・ファジー推論部(関数テーブル、決定
手段)。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 a)少なくとも制動操作の期間中、車体および車輪の挙
動を表す各種パラメータを検出するパラメータ検出手段
と、 b)各パラメータ相互の関係が、所定の言語制御則条件
で成立する度合をメンバーシップ関数で表現した複数の
関数テーブルと、 c)検出された各種パラメータに基づいて複数の関数テ
ーブルを参照し、該関数テーブルから取り出された成立
の度合に従って、制動力を操作する操作量を決定する決
定手段と、d)決定手段で決定された操作量に基づいて
車輪に制動力を与える制動手段と、 を備えたことを特徴とするアンチスキッドブレーキシス
テム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62291594A JPH01132450A (ja) | 1987-11-17 | 1987-11-17 | アンチスキッドブレーキシステム |
US07/270,974 US4842342A (en) | 1987-11-17 | 1988-11-14 | Antiskid brake control system based on fuzzy inference |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62291594A JPH01132450A (ja) | 1987-11-17 | 1987-11-17 | アンチスキッドブレーキシステム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01132450A true JPH01132450A (ja) | 1989-05-24 |
Family
ID=17770964
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62291594A Pending JPH01132450A (ja) | 1987-11-17 | 1987-11-17 | アンチスキッドブレーキシステム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4842342A (ja) |
JP (1) | JPH01132450A (ja) |
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JPH0324459U (ja) * | 1989-07-17 | 1991-03-13 | ||
US5474368A (en) * | 1992-08-26 | 1995-12-12 | Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha | Anti-skid braking method and system |
KR20010028384A (ko) * | 1999-09-21 | 2001-04-06 | 김훈모 | 직접 적응식 퍼지 제어기를 이용한 차량의 전자식 제동력 제어시스템 |
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