JPH04194724A - 自動運転制御装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、車両、船舶、航空機等の各種移動体の運転制
御装置に係り、特に、移動体を自動的に運転制御するに
適した自動運転制御装置に関する。

（従来技術） 従来、例えば車両用自動運転制御装置においては、特開
昭６３−２９２０３５号公報に示されているように、例
えば、１０モ一ド走行試験パターンに沿うようにテスト
ドライバが車両を運転するときの同テストドライバの運
転感覚から特定した複数の制御規制に甚くファジー推論
に応じて、当該車両の自動運転制御を行うようにしたも
のがある。

（発明が解決しようとする課題） ところで、このような構成においては、テストドライバ
が運転した車両自体についてｌＯモード走行試験パター
ンに沿うように自動運転制御するにあたっては良好な結
果が得られる。しかし、当該車両を、１０モ一ド走行試
験パターンに代えて、１１モード、ＬＡ＃４モードある
いは非固定の任意の走行試験パターンに沿うように自動
運転制御しようとする場合や、当該車両が試作段階にあ
ってその改造により運転特性を変更された改造車両を、
上述のｌＯモード走行試験パターン等に沿うように自動
運転制御する場合には、上述の特定した複数の制御規制
に甚くファジー推論によるのみでは、ファジー制御内容
が、各車両の運転特性には合致せず、その結果、所望の
走行試験パターンに沿うように自動運転制御を良好に行
うことは困難である。かかる場合、人間が、各車両を一
度走行させてみて、その各走行結果に応じて車両毎に走
行試験パターンに対する変更を加えることも考えられる
が、このような作業には時間と手間を要し効率が悪い。

そこで、本発明は、上述のようなことに対処すべく、自
動運転制御装置において、移動体の種類や運転特性が変
わっても、ある移動体の基本的運転特性を特定するに必
要な複数の制御規制に葺くファジー推論を基礎とし、色
々な移動体の各運転特性に柔軟に対応し得るような学習
機能を付加して、各移動体について良好な自動運転制御
を実現しようとするものである。

（課題を解決するための手段） 上記課題の解決にあたり、本発明のの構成上の特徴は、
第１図に示すごとく、　　加速操作手段１８及び（又は
）制動操作手段１ｂの操作のもとに運転される移動体１
の目標移動速度の経過時間に応じた変化を表わす移動試
験パターンを記憶するパターン記憶手段２と、移動体ｌ
の現実の移動速度を検出する検出手段３と、前記検出移
動速度と前記目標移動速度との間の差、この差の時間的
変化分、及びこの時間的変化分の時間的変化分を移動速
度偏差、加速度偏差、及び加速度偏差変化分として演算
する演算手段４と、テストドライバが前記移動試験パタ
ーンに沿うように移動体１を運転すべく行う加速操作手
段１ａ及び（又は）制動操作手段１ｂの巧みな操作感覚
に合致するように前記移動速度偏差、加速度偏差及び加
速度偏差変化分の少なくとも一つとの関連により特定し
た複数の制御規制に基くファジー推論でもって演算手段
４の各演算結果の少なくとも一つに応じ加速操作手段１
ａ及び（又は）制動操作手段１ｂの各操作量を決定する
決定手段５と、この決定手段５の決定結果に応じ加速操
作手段１Ｂ及び（又は）制動操作手段１ｂの各操作量を
調整する調整手段６とを備えた自動運転装置にお（・て
、前記移動試験パターンに沿うようにテストドライバが
移動体１を運転したときの同テストドライバによる加速
操作手段１ａ及び制動操作手段１ｂの各操作量を箪］及
び第２のトレースデータとして記憶するトレースデータ
記憶手段７を具備して、決定手段５が、前記各操作量が
安定して大きいとき同各操作量を第１の非ファジー値に
応じて増大させるように特定した第１学習規則と前記各
操作量が振動しているとき同各操作量を第２の非ファジ
ー値に応じて減少させるように特定した第２学習規則と
により前記各操作量の変化範囲の限界値を学習値として
学習する学習手段５ａを有して、この学習手段５ａの学
習結果に応じて前記各決定操作量を修正するとともにこ
の修正結果に応じて前記第１及び第２のトレースデータ
を修正し、かつ調整手段６が、その各調整を、前記第１
及び（又は）第２のトレースデータの修正結果に応じて
行うようにしたことにある。

（作用） しかして、このように本発明を構成したことにより、移
動体ｌを自動運転状態におけば、検出手段３が移動体１
の現実の移動速度を検出し、演算手段４が前記検出移動
速度及び前記移動試験パターンに応じ移動速度偏差、加
速度偏差及び加速度偏差変化分を演算し、決定手段５が
、前記Ｍｌ及び第２の学習規制に基く学習手段５ａの学
習による前記各操作量の変化範囲の限界値としての学習
値に応じ、演算手段４の各洟垂結果の少な（とも一つに
基く前記各決定操作量を修正するとともに、この修正結
果に応じて前記各トレースデータを修正し、かつ調整手
段６が、当該各トレースデータの修正結果に応じて加速
操作手段１ａ及び（又は）制動操作手段１ｂの各操作量
を調整する。

（効果） 従って、移動体ｌに代えて、この移動体１の改良移動体
１、他の種類の移動体等を上述の移動体１と同様に自動
運転制御した場合にも、学習手段５ａの各学習規制との
関連での学習に応じ、短時間のファジー推論時間で良好
な自動運転制御を実現できる。このことは、前記移動試
験パターンを他の移動試験ノくターンに変更しても同様
である。

換言すれば、自動運転制御すべき対象が運転特性の異な
る対象に変更されたり、移動試験パターンに変更があっ
ても、上述の複数の制御規制に基くファジー推論及び第
１と第２のトレースデータを有効に活用しつつ、学習手
段５ａの学習のもとに良好な自動運転制御が可能となる
。かかる場合、学習手段５ａの学習の基礎となる学習規
則が、上述のように二つでよいので、上述のようなファ
ジー推論時間の短縮が可能となる。

（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面により説明すると、第２
図において、符号１０は７ヤシーダイナモメータの要部
を示し、また符号２０は車両を示している。車両２０は
、自動変速装置を有する後輪駆動車両からなり、両前軸
２１．２１（第２図にては一方の前輪のみを示す）にて
シャン−ダイナモメータｌＯの固定台ｌｌ上に回転不能
に固定され両後輪２２．２２（箪２図にては一方の後輪
のみを示す）にてシャシ−ダイナモメータ１０の駆動ロ
ーラ１２上にこれと連動して回転するように載置されて
いる。しかして、車両２０は両後輪２２．２２にてシャ
シ−ダイナモメータ１０の駆動ローラ１２から実際の走
行状態と同じ負荷を経時的に受けてアクセルペダル２３
及び（又は）ブレーキペダル２４の各操作もとに運転さ
れる。

次に、目動運転制御のための電気回路構成について第３
図を参照して説明すると、操作スイッチＳＷは、車両２
０の自動運転開始時に操作されて操作信号を発生する。

踏込量センサ３０ａはアクセルペダル２３の踏込量を検
出し第１踏込検出信号として発生し、一方路装置センサ
３０ｂはブレーキペダル２４の踏込量を検出し第２踏込
量検出信号として発生する。車速センサ３０ｃは、駆動
ローラ１２の回転速度を検出し車両２０の現実の車速（
以下、現車速Ｖという）に比例する周波数にて一連のパ
ルス信号を発生するｒ、Ａ−Ｄ変換器４０ａは両路装置
センサａｏａ、　　３ｏｂからの第１及び第２の踏込量
検出信号を第１及び第２の踏込量ディジタル信号にそれ
ぞれ変換する。波形整形器４０ｂは車速センサ３０ｃか
らの各パルス信号を順次波形整形し整形パルス信号とし
て発生する。マイクロコンビコータ５０は、そのＲＯＭ
に予め記憶した第１及び第２の制御プログラムを、第４
図〜第８図に示す各フローチャートに従い、操作スイッ
チＳＷ、Ａ−Ｄ変換器４０ａ及び波形整形器４０ｂとの
協働により実行し、かかる実行中において、ディスク６
０、及び各ステッピングモータ８Ｑａ、８０ｂにそれぞ
れ接続した各駆動回路７０ａ、７０ｂの制御に必要な演
算処理を行う。

ディスク６０はマイクロコノピユータ５０の制御のもと
に同マイクロコンピュータ５０の後述する出力データを
記憶する。駆動回路７０ａはマイクロコンピュータ５０
の制御下にてステッピングモータ８０ａのステップ位置
を所望のステ、プ位置にするに必要な第１駆動信号を発
生し、一方、駆動回路７０ｂはマイクロコノピユータ５
０の制御下にてステッピングモータ８０ｂのステップ位
置を所望のステップ位置にするに必要な第２駆動信号を
発生する。ステッピングモータ８０ａは、その出力軸に
てアクセルペダル２３に適宜な連結機構を介し連結され
て、その所望のステップ位置への回転によりアクセルペ
ダル２３の踏込量を最適量に調整する。一方、ステッピ
ングモータ８０ｂは、その出力軸にて適宜な連結機構を
介しブレーキペダル２４に連結されて、その所望のステ
。

ブ位置への回転によりブレーキペダル２４の踏込量を最
適量に調整する。なお、ステッピングモータ８０ａの正
転（又は逆転）がアクセルペダル２３の踏込量の増大（
又は減少）に対応し、ステノ　゛ピングモータ８０ｂの
正転（又は逆転）がブレーキペダル２４の踏込量の増大
（又は逆転）に対応する。

以上のように構成した本実施例において、熟練したテス
トトライバが、７ヤシーダイナモメータ１０からの負荷
のもとに、車両２０をアクセルペダル２３及びブレーキ
ペダル２４の各踏込操作により、１０モードの目標車速
と経過時間との関係を表わす１０モ一ド走行試験パター
ン（第９図参照）に従って運転し始めるとともに、操作
者が操作スイッチＳＷから操作信号を発生させれば、マ
イクロコンピュータ５０が第４図のフローチャートに従
い第１制御プログラムをステップ１００にて開始する。

ついで、第１制御プログラムがステップ１１０に進むと
、１０モ一ド走行試験パターンに従う排気ガス規制値を
考慮したテストドライバのアクセルペダル２３及びブレ
ーキペダル２４の各踏込量の経時的変化に応じ、両路造
雪センサ３０ａ、３０ｂからの第１及び第２の踏込量検
出信号がＡ−Ｄ変換器４０ａにより第１及び第２の踏込
量ディジタル信号に経時的に変換され、これら第１及び
第２の踏込量検出信号の各位が例えば１６Ｈｚにてマイ
クロコンピュータ５０によりそれぞれサンプリングされ
一連の第１サンプリング踏込量を表わす第１トレースデ
ータ及び一連の第２サンプリング踏込量を表わす第２ト
レースデータとして同マイクロコンピュータ５０に一時
的に記憶される。

然る後、第１制御プログラムがステップ１２０に進むと
、マイクロコンピュータ５０がステップ１１０における
第１及び第２のトレースデータをディスク６０内に転送
記憶させステップ１３０にて第１制御プログラムの実行
を終了する。

以上のように第１制御プログラムの実行により車両２０
についての第１及び第２のトレースデータをディスク６
０に記憶させた後、車両２０を改良してなる改良車両（
車両２０と異なる運転特性をもつ）を、車両２０に代え
て、シャン−ダイナモメータ１０上に載置する。但し、
前記改良車両は車両２０と同様のアクセルペダル２３及
びブレーキペダル２４を有するものとする。そして、操
作者が、前記改良車両をＩＯモード走行試験パターンに
基き自動運転すべく、操作スイッチＳＷから再び操作信
号を発生させれば、マイクロコンピュータ５０が、第５
図のフローチャートのステップ２００での第２制御プロ
グラムの実行開始に伴うステップ２００ａにおけるディ
スク６０からの全データの転送後、ステ、ブ３００以後
の実行を繰返す。しかして、マイクロコンビ、　−９５
０カ、ステップ３００にて、同全データの中から車両２
０のための第１及び第２のトレースデータを読出してセ
ットし、かつ前記１０モ一ド走行試験パターン（第９図
参照）に基き第２制御プログラムの実行開始後の経過時
間ｔに応じ同第２制御プログラムの実行を進める。かか
る場合、前記１０モ一ド走行パターンは、車両２０の燃
費、排気ガス中の有害成分の測定分析のためのもので、
車両２０の目標車速ＶＴと同車両２０の自動運転開始後
の経過時間ｔとの関係を表わす特性曲線としてマイクロ
コンピュータ５０のＲＯＭに予め記憶されている。

現段階では、前記ｌＯモード走行試験パターン（０≦ｔ
く２０の範囲膠原）との関連で前記改良車両は停止して
いるとすれば、マイクロコンピュータ５０が、目標車速
ＶＴ＝０のもとに第２制御プログラムの実行を進め、各
ステップ９０’０．１０００にて「ＮＯ」と順次判別し
、ステップ１１００にて操作スイッチＳＷからの操作信
号に基きｒＮＯＪと判別する。なお、前記１０モード走
行試験パターンの目標車速ＶＴ＝０との関連で、アクセ
ルペダル２３は開放状態にあり、また、ブレーキペダル
２４は、前記改良車両の現車速Ｖが零となるところまで
踏込んだ状態を保持する。

かかる状態にて、経過時間ｔが２０秒に達した後は、第
２制御プログラムがステップ４００に進むと、マイクロ
コンピュータ５０が波形整形器４ｏｂからの整形パルス
信号の未発生に基き前記改良車両の現車速■を零と演算
し、第２制御プログラムを各ステップ５００〜７００に
進める。しかして、ステップ５００においては、前記改
良車両の現実の加速度（以下、現加速度ＤＶという）が
ステップ４００における現車速ｖ＝０に応じＤＶ−〇と
演算されるとともに、現加速度ＤＶの変化分（以下、現
加速度変化分Ｄ２Ｖという）がＤＶ＝０に応じＤ２Ｖ＝
Ｏと演算される。但し、現車速■は経過時間ｔの関数で
あり、ＤＶ＝ｄｖ、’ｄｔ及びＤ２Ｖ＝ｄ２ｖ／ｄｔ２
である。なお、ここにおいて、ブレーキペダル２４を開
放する。

また、ステップ６００においては、前記改良車両の目標
車速ＶＴが前記１０モード走行試験パターンのｔ＝２０
〜２７（秒）における上昇直線部に基き決定されるとと
もに、目標車速ＶＴの変化分（以下、目標加速度ＤＶＴ
という）が同決定目標車速ＶＴに応じ決定される。かか
る場合、前記１０モード走行試験パターンから理解され
るように、目標車速ＶＴが経過時間ｔの関数数、目標加
速度ＤＶＴはｄＶＴ／ｄｔで表わされ前記上昇直線の勾
配に相当する。また、ステップ７００においては、車速
偏差ＶＥが、次の式（１）に基き、ステップ４００にお
ける現車速Ｖ（＝０）並びにステップ６００における目
標車速ＶＴ及び目標加速度ＤＶＴに応じ演算され、加速
度偏差ＤＶＥが、次の式（２）に基き、ステップ５００
における現加速度ＤＶ（＝Ｏ）に基きステップ６００に
おける目標加速度ＤＶＴに応じ演算され、かつ加速度偏
差変化分Ｄ２ＶＥが、次の式（３）に基き、ステ、プ５
゜Ｏにおける現加速度変化分Ｄ２ｖ及びステップ６゜Ｏ
における目標加速度ＤＶＴに応じ演算される。

ここにおいて、車速偏差ＶＥ、　　加速度偏差ＤＶＥ及
び加速度偏差変化分Ｄ２ＶＥの採用の根拠、並びに各式
（１）〜（３）の導出の根拠について説明する。

Ｌ　　ＶＥ、ＤＶＥ及びＤ２ＶＥ１７）採用の根拠本実
施例においては、前記改良車両の前記１゜モード走行試
験パターンに沿う自動運転制御にあたり、ファジー推論
を活用することにあるから、熟練したテストドライバが
、前記ｌＯモード走行試験パターンに沿う車両２０の運
転にあたり、どのような運転感覚、即ちアクセルペダル
２３及びブレーキペダル２４のどのような巧妙な操作感
覚を発揮するかをファジー推論に導入することが必須の
要件である。

換言すれば、テストドライバは、前記１０モード走行試
験パターンを見ながら車両２０を巧妙に運転するのであ
るから、この運転過程において、テストドライバは、第
１に、車両２０の現車速Ｖが前記１０モード走行試験パ
ターンからどの程度離れているか、第２に、車両２０の
現加速度Ｄ■が前記１０モード走行試験パターンにどの
ような割合で近ずいているか或いは同１０モード走行試
験パターンからどのような割合で電れつつあるか、また
第３に、車両２０の現加速度ＤＶがどのような割合で変
化しているかを時々刻々判断しているものと考えられる
。そこで、本実施例においては、上述した車速偏差ＶＥ
、加速度偏差ＤＶＥ及び加速度偏差変化分Ｄ２ＶＥが前
記第１、第２及び第３の内容にそれぞれ相当するものと
して採用されている。つまり、ＶＥ、ＤＶＥ及びＤ２ｖ
Ｅをファジー推論に導入すれば、熟練したテストドライ
バが車両２０を前記ｉｏモード走行試験パターンに沿う
ように巧妙に運転するのと同等の自動運転制御が可能と
なるのである。

２、各式（１）〜（３）の導出の根拠 （ｉ）車速偏差ＶＥは、前記１０モ一ド走行試験パター
ンからどの程度離れているかを表わすものであるから、
例えば、第１０図において、１＝１．のとき現車速［Ｖ
］ｔ＝ｔ、が点ｐにあるとすれば、線分ｐｑが現車速［
Ｖ］ｔ＝ｔ＋のとき車速偏差ＶＥに相当するとするのが
妥当である。そこで、第１Ｏ図において、縦軸に平行な
各線分ｐｒ及びｑｓを図示のように描くとともに、横軸
に平行な線分子ｓを図示のように描けば、線分ｐｒが［
Ｖ］ｔ＝ｔ１−　［ＶＴ］　ｔ＝ｔ＋に相当し、線分子
ｓが時間的変化分Δｔに相当し、かつ線分ｑｓがΔを経
過時におけるＤＶＴＸΔｔに相当する。従って、ｐ　ｒ
　／　／　Ｑ　Ｓを前提にｐＱ　／　ｐｒ　＝　ｒ　ｓ
　／　ｑ　ｒが成立することから、 ＶＥ＝　（（ｖ）ｔ＝　ｔ＋　　［ＶＴ）ｔ＝　ｔＩｌ
　ｘが成立する。かかる場合、式（１）は単純な車速偏
差を目標加速度ＤＶＴでもって重み付けしたものとみる
ことができる。また、以上のことは、第１０図における
点ｐに限らず、点ｐ＋、　　点ｐ２等前記１０モード走
行試験パターンの全域において成立する。

また、第１０図に示すように前記１０モ一ド走行試験パ
ターンの上昇直線部分から水平直線部分への切換わり点
における角度αの範囲では、前記上昇直線部分又は水平
直線部分をそのまま延長した部分に対して式（１）を適
用する。但し、どちらの線分を延長するかは、前記切換
わり点におけるテストドライバの運転操作感覚に合致さ
せる。例工ば、上述のような角度αの範囲においては、
テストドライバは既に定速走行のためのアクセルペダル
２３の操作を行なっていると考えられるので、前記水平
直線部分の延長部分に対して式（１）を適用する。

（ｉｉ）加速度偏差ＤＶＥは、車速偏差ＶＥの変化分、
即ち現車速■の前記１０モ一ド走行試験に対し変化しつ
つある状況（第１１図にて符号Ｕ参照）に相当するもの
であるから、 Ｄ　Ｖ　Ｅ　＝　−Ｖ　Ｅ 数の直線部分により構成されているから、ｄＤＶＴ／ｄ
　ｔ＝ｄ２ＶＴ／ｄ　ｔ２＝ｏ　　・・−（６）が成立
する。よって、式（５）において右辺第２項は零となる
。これにより、式（２）が得られる。かかる場合、式（
′２）は、単純な加速度偏差を目標加速度ＤＶＴでもっ
て重み付けしたものとみることができる。また、以上の
ことは、前記ｌＯモード走行試験パターンの全域におい
て成立する。

（１ｉｉ）加速度偏差変化分Ｄ２ＶＥは、加速度偏差Ｄ
ＶＥの変化分として考えればよいから、ＤＶＥ Ｄ２ＶＥ＝　　− 然るに、式（６）で（ｄＤＶＴ／ｄ　ｔ）＝Ｏである。

これにより、式（３）が得られる。なお、各式（１）〜
（３）はマイクロコンピュータ５０のＲＯＭに予め記憶
されている。

以上のようにしてステ、プ７００における演算がなされ
た後、第２制御プログラムがファジー推論演算ルーティ
ン８００に進む。ここにおいて、ファジー推論演算ルー
ティン８００の演算内容の説明に先立ち、アクセルペダ
ル２３の操作制御量（以下、操作制御量ＡＣＣという）
及び（又は）ブレーキペダル２４の操作制御量（以下、
操作制御量ＢＲＫという）の学習制御に必要な学習規則
、並びに、車速偏差ＶＥ、　　加速度偏差ＤＶＥ及び加
速度偏差変化分Ｄ２ＶＥとの関係におけるファジー推論
演算に必要な一連の制御規則の作成方法及びその作成結
果について説明する。

一般に、ファジー推論において、各制御規則は、「もし
〜ならば〜せよ」という形態をとる。従って、本実施例
においては、　「車速偏差ＶＥ、加速度偏差ＤＶＥ及び
加速度偏差変化分Ｄ２ＶＥのうちの少なくとも一つが〜
ならば操作制御量ＡＣＣ及び（又は）操作制御量ＢＲＫ
を〜せよ」という形態をとることとなる。また、これら
制御規則を作成するにあたっては、熟練したテストドラ
イバが前記ｌＯモード走行試験パターンに沿い車両２０
を運転すると同等の巧みな自動運転制御するに十分な数
のメンバーシップ関数が存在しなければならない。本実
施例においては、箪１４図に示すような１１個の入力メ
ンバシップ関数Ｆｐｂ、Ｆｐｍ、　　Ｆｐｓ、　　Ｆｚ
、　　Ｆｎｓ、　　Ｆｎｍ、　　Ｆｎｂ、　　Ｆｎｎ、
Ｆｎｐ、Ｆｐ及びＦｎ並びに第１５図に示すような７個
の出力メンバシップ関数Ｆ　ｃ　ｐ　ｂ。

Ｆ　ｃ　ｐ　ｍ、　　Ｆ　ｃ　ｐ　ｓ、　　Ｆ　ｃ　ｚ
　ｅ、　　Ｆ　ｃ　ｎ　ｓ、　　Ｆ　ｃｎｍ及びＦｃｎ
ｂを導入した。

かかる場合、テストドライバの運転感覚というあいまい
な内容をファジー推論に導入するのであるから、ＶＥ、
ＤＶＥ及びＤ２ＶＥが各入力メンバシップ関数に関連し
、一方、ＡＣＣ及びＢＲＫが各出力メンバシップ関数に
関連することが容易に理解される。また、各メンバシッ
プ関数はそれぞれ次のような各内容に対応する。

Ｆｐｂ　　：　正でかなり大きいこと Ｆｐｍ　　：　正でやや大きいこと Ｆｐｓ　　：　正で少し大きいこと Ｆｚ　　：　はぼ零であること Ｆｎｓ　　：　負で少し大きいこと Ｆｎｍ　　：　負でやや大きいこと Ｆｎｂ　　：　負でかなり大きいこと Ｆｎｎ　　：　負ではないこと Ｆｎｐ　　：　正ではないこと Ｆｐ　　：正であること Ｆｎ　　：　負であること Ｆｃｐｂ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫがかなり増大すること Ｆｃｐｍ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫがやや増大すること Ｆｃｐｓ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫが少し増大すること Ｆｃｚｅ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫがそのままであること Ｆｃｎ５：　　ＡＣＣ又はＢＲＫが少し減少すること Ｆｃｎｍ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫがやや減少すること Ｆｃｎｂ：　　ＡＣＣ又はＢＲＫがかなり減少すること また、熟練したテストドライバによる巧みなアクセルペ
ダル２３及びブレーキペダル２４の操作ト同等の操作制
御の実現、並びにマイクロフンピユータ５０の制御出力
頻度が１６Ｈｚであることを考慮して、第１４図の横軸
上のＶＥ、ＤＶＥ及びＤ２ＶＥの各変化範囲を次のよう
にとった。

Ｘａ＝−１，ｓ（Ｋｍ／ｈｓ）　≦ＶＥ≦Ｘｂ＝＋１．
５（Ｋｍ／ｈｓ） Ｘａ＝−１，０（Ｋｍ／ｈｓ）≦ＤＶＥ≦ｘｂ＝＋１．
０（Ｋｍ／ｈｓ） Ｘａ＝−１，０（Ｋｍ／ｈｓ２）≦Ｄ２■Ｅ≦ｘｂ＝＋
１．Ｏ（Ｋｍ／ｈ　ｓ２） また、各制御規則の作成は次の点を考慮して行った、即
ち、熟練したテストドライバが車両２０の現車速に関す
るデータ及び前記１０モ一ド走行試験パターンを見て運
転する場合におけるテストドライバのアクセルペダル２
３及びブレーキペダル２４の操作挙動を時々刻々観察す
ることにより作成した。

その結果、以下のような制御規則が作成された。

ｉ、車両２０の加速時或いは低速走行時における第１〜
第３０の制御規則ＲＡＩ〜ＲＡ３０：制御規則　　　前
件部　　　　　　後件部（もし〜ならば）　　　（〜せ
よ） ＲＡＩ　　　ＶＥ＝ＰＢ及び ＤＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮ１３Ｒ
Ａ２　　　ＶＥ＝ＰＢ及び ＤＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲ
Ａ３　　　ＶＥ＝ＮＢ及び ＤＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＢＲＡ
４　　　ＶＥ＝ＮＢ及び ＤＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲ
Ａ５　　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＢＲＡ
６　　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＳＲＡ７
　　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＭＲＡ８
　　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ工ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＳＲＡ９
　　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＳＲＡＩ
ＯＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝Ｚ・及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲＡ
ＩＩ　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝、ＣＺＥＲＡ
１２　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ　２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＳＲＡ
１３　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＢ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＭＲＡ
１４　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＢ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＢＲＡ１
５　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　ｆｉ、ＣＣ＝ＣＮ５Ｒ
Ａ１６　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝Ｐ　Ｂ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＭＲＡ１
７　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲＡ１
８　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ　２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＳＲＡ
１９　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＳＲＡ２
０　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲＡ２
１　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＭＲＡ２２
　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＳＲＡ２
３　　ＶＥ＝ＰＳ及び ＤＶＥ＝ＮＢ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＭＲＡ
２４　　ＶＥ＝Ｚ及び ＤＶＥ＝ＰＢ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＭＲＡ
２５　　　　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＮＳＲＡ２
６　　　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲＡ２
７　　ＶＥ＝Ｚ及び ＤＶＥ＝Ｚ　　　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＺＥＲ
Ａ２８　　　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　　ＡＣＣ＝ＣＰＳＲＡ２９
　　　　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び ＤＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　　　　Ａ、ＣＣ＝ＣＺＥＲ
Ａ３０　　ＶＥ＝Ｚ及び ＤＶＥ＝ＮＢ　　　　　　　　　　ＡＣＣ＝＝ＣＰＭｉ
ｔ、　　車両２０の減速時における第１〜第３０の制御
規則　ＲＢＩ〜ＲＢ　３０： 制御規則　　　前件部　　　　　後件部（もし〜ならば
）　　（〜せよ） ＲＢＩ　　　ＶＥ＝ＰＢ及び ＤＶＥ＝ＮＮ　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＢ ＲＢ２　　　ＶＥ＝ＰＢ及び ＤＶＥ＝Ｎ　　　　　ＢＲＫ＝ｃｚＥ ＲＢ３　　　ＶＥ＝ＮＢ及び ＤＶＥ＝ＮＰ　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＢ ＲＢ４　　　ＶＥ＝ＮＢ及び １）ＶＥ＝Ｐ　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ５　　　Ｖ
Ｅ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝Ｐ　Ｂ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＢＲＢ６　　　Ｖ
Ｅ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＳＲＢ７　　　　
　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＭＲＢ８　　
　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＳＲＢ９　
　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＳＲＢＩＯＶ
Ｅ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢＩＩ　
　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ１２　
　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　ＢＲＫ−ＣＮＳＲＢ１３　
　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ−ＮＢ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＭＲＢ１４
　　　　ＶＥ＝ＰＭ。

ＤＶＥ＝ＮＢ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＢＲＢＩ５　
　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ　２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＳＲＢ１
６　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＢ及び Ｄ’ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＭＲＢ１７　
　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ１８
　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　　Ｂ’ＲＫ＝ＣＰＳＲＢ１９
　　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＳＲＢ２０　
　　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝Ｚ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ２１　
　　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＰ　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＭＲＢ２２　　
　ＶＥ＝ＰＳ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｐ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＳＲＢ２３　
　ＶＥ＝ＰＳ及び ＤＶＥ＝ＮＢ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＭＲＢ２４　
　ＶＥ＝Ｚ及び ＤＶＥ＝ＰＢ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＭＲＢ２５　
　　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝ＮＮ　　　　　ＢＲＫ＝ＣＰＳＲＢ２６　　
　ＶＥ＝Ｚ。

ＤＶＥ＝ＰＭ及び Ｄ２ＶＥ＝Ｎ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ２７　　
ＶＥ＝Ｚ及び ＤＶＥ−Ｚ　　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ２８　
　　　ＶＥ−Ｚ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ’ＶＥ＝ＮＰ　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＳＲＢ２９　　
　ＶＥ−Ｚ。

ＤＶＥ＝ＮＭ及び Ｄ２ＶＥ−Ｐ　　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＺＥＲＢ３０　
　ＶＥ＝Ｚ及び ＤＹＥ−ＮＢ　　　　　　ＢＲＫ＝ＣＮＭ但し、各制御
規則において、各符号ＰＢ、ＰＭＰＳ、　　Ｚ、　　Ｎ
Ｓ、　　ＮＭ、　　ＮＢ、　　ＮＮ、　　ＮＰ、　　Ｐ
及びＮは、それぞれ、正でかなり大きい、正でやや大き
い、正で少し大きい、はぼ零、負で少し大きい、負でや
や大きい、負でかなり大きい、負ではない、正ではない
、正である、及び負であることをそれぞれ表わす。また
、各符号ＣＰＢ、ＣＰＭ、ＣＰＳ、ＣＺＥ、ＣＮＳ、Ｃ
ＮＭ及びＣＮＢは、それぞれＡＣＣ（又はＢＲＫ）がか
なり増大し、やや増大し、少し増大し、現状を維持し、
少し減少し、やや減少し、及びかなり減少することを表
わす。また、本実施例においては、上述した各入力メン
バシップ関数、各出力メンパーンツブ関数及び各制御規
則ＲＡＩ〜ＲＡ３０．ＲＢＩ〜ＲＢ　３０　＋ｔ、マイ
クロコンピュータ５０のＲＯＭ　１ｍ予め記憶されてい
る。

また、本実施例においては、上述のようなファジー推論
に必要な各制御規則の他に、以下のような学習規則及び
メンパーンツブ関数が付加的に導入されている。即ち、
上述の第１及び第２のトレースデータに基づくファジー
推論による演算処理を基礎として、車両の走行特性変化
に柔軟に対応して車速の修正制御を行うべく、第１２図
及び第１３図に示すような各メンパンツブ関数Ｆｂｉｇ
ｌ。

Ｆｂｉｇ２及び各学習規則Ｒ８Ｉ、ＲＳ２を導入した。

かかる場合、両メンバシップ関数はそれぞれ次のような
内容に対応する。

Ｆｂｉｇｌ：　安定して大きいこと Ｆｂｉｇ２：　振動していること また、両学習規則は次のように作成された。

学習規則　前件部　　　　　　　　　後件部（もし〜な
らば）　　　　　（〜せよ）但し、Ｒ（ｔ）は、操作制
御量ＡＣＣ又はＢＲＫに相当する。また、ＢＩＧＩは安
定して大きいことを表わし、ＢＩＧ２は振動しているこ
とを表わす。また、ＵＰ、ＤＯＷＮは、共に、非ファジ
ー値であって、本実施例では、ＵＰ−＋５０　（％）及
びＤＯＷＮ−−５０（％）とする。従って、学習規則Ｒ
８Ｉは、「もし操作制御量ＡＣＣ又はＢＲＫの絶対値が
、　（ｔ−Ｓ）〜ｔの間の５秒間、安定して大きいなら
ば、操作制御量ＡＣＣ又はＢＲＫに対する修正量Ｕｄ、
を５０％上げよ。」という内容となる。また、学習規則
Ｒ３２は、　「もし操作制御量ＡＣＣ又はＢＲＫが、　
（ｔ−Ｓ）〜ｔの間の５秒間、振動していたならば、操
作制御量ＡＣＣ又はＢＲＫに対する修正量Ｕｄ２を５０
％下げよ。」という内容となる。なお、各メンパン１ブ
関数Ｆ　ｂｉｇｌ、　　Ｆ　ｂｉｇ２及び各学習規則Ｒ
３Ｉ。

Ｒ３２１１，？イクロコンピュータ５０１７１ＲＯＭに
予め記憶されている。

しかして、上述のように第２制御プログラムがファジー
推論演算ルーティン８００　（第５図〜第７図参照）に
進むと、　　マイクロコンピュータ５０が、ステップ８
００ａにて、学習規則Ｒ３ＩＩこより修正量Ｕｄ＋を演
算する。即ち。学習規則Ｒ３１の前件部の満足度が、現
段階において前記第１及び第２１のトレースデータによ
り定まる両操作制御量ＡＣＣ及びＢＲＫの各々に応じて
ｒＯＪ以上ｒｌＪ以下の範囲にて決定されるとともに、
修正量Ｕ（１＋が、学習規則Ｒ３Ｉの前件部の演算満足
度と後件部のＵＰ（＝＋５Ｑ％）との積として演算され
る。これにより、Ｕｄ＋は、０≦Ｕｄ＋≦＋５０（％）
の範囲の値として得られる。

ついで、マイクロコンピュータ５０が、ステップ８００
ｂにて、学習規則ＲＳ２により修正量Ｕｄ２を得する。

即ち、学習規則Ｒ３２の前件部の満足度が、上述の両操
作制御量ＡＣＣ及びＢ　ＲＫ１７）各々に応じて「０」
以上「１」以下の範囲にて決定されるとともに、修正量
Ｕｄ２が、学習規則Ｒ３２の前件部の演算満足度と後件
部のＤＯＷＮ　（＝−５０％）との積として演算される
。これにより、Ｕｄ２は、−５０（％）≦Ｕｄ２≦０の
範囲の値として得られる。

然る後、マイクロコンビ二−タ５０が、ステップ８００
Ｃにおいて、次の式（７）に基き両ステップ８００ａ、
８００ｂにおける各修正量Ｕｄ、、Ｕｄ２に応じて総合
修正量υｄを演算する。

但し、式（７）において、「有効規則数」とは、各学習
規則Ｒ８Ｉ、Ｒ３２での推論結果（即ち、各ステップ８
００ａ、８００ｂでの演算結果）が零でなかったものの
合計数をいう。従って、有効規則数は、　「０」、　「
１」、　「２」のいずれかの値となる。なお、有効規則
数が「０」のときは、式（７）にもかかわらず、Ｕｄ＝
Ｏとする。操作制御量ＡＣＣ又はＢＲＫの修正は不要な
ためである。また、式（７）はマイクロコンピュータ５
０のＲＯＭに予め記憶されている。

ステップ８００Ｃにおける演算後、現段階での第２トレ
ースデータによる操作制御量ＢＲＫが約５Ｎ（＝０．５
Ｋｇｆ）よりも小さければ、マイクロコンピュータ５０
がステップ８１０にて「ＮＯ」と判別し、次のステップ
８１０ａにて、次の式（８）（又は（９））に基き、操
作制御量ＡＣＣの負側変化範囲最大値（又は、正側変化
範囲最大値）を表わす学習値ＹＡａ（又は、ＹＡｂ）を
、この学習値ＹＡａ　（又は、ＹＡｂ）の先行値ＹＡａ
。

（又はＹＡｔ＋Ｏ）及びステップ５ｏｏｃにおける総合
修正量Ｕｄに応じて演算する。

の場合には、マイクロコンピュータ５０が、ステ１プ８
１Ｑｂにて、次の式（ＩＱ）　（又は（１１））に基き
、操作制御量ＢＲＫの負側変化範囲最大値（又は、正側
変化範囲最大値）を表わす学習値ＹＢａ（又はＹＢｂ）
を、この学習値ＹＢａ　（又はＹＢｂ）の先行値ＹＢａ
ｏ　（又はＹＢｂｏ）及びステップ８００Ｃにおける総
合修正量Ｕｄに応じて演算する。

なお、各式（８）〜（１工）　はマイクロコンピュータ
５０のＲＯＭに予め記憶されている。

上述のようにステップ８１０ａ又は８１０ｂにおける学
習演算が終了すると、マイクロコンピュータ５０が、ス
テップ８２０にて、ステップ８１０における判別と同様
の判別をする。しかして、ステップ８２０における判別
が「ＮＯ」となった場合には、マイクロコンピュータ５
０が、ステップ８２１にて、制御規則ＲＡＩによる演算
を行う。

このステップ８２１においては、第８図に示すフローチ
ャートに基き以下のような演算がなされる。

即ち、ステップ８２１ｍにおいては、第１制御規則ＲＡ
Ｉの前件部のＶＥ＝ＰＢの満足度Ｙｖｅが、ステ１ブ７
００における車速偏差ＶＥに応じ入力メンパン・１ブ関
数Ｆｐｂとの関連により決定される。例えば、ステ、ブ
７００における車速偏差ＶＥ＝＋１．　１３とすれば、
満足度Ｙｖｅ＝１．５である（第１６図参照）。

ついで、ステップ８２１ｂにおいては、第１制御規則Ｒ
ＡＩの前件部のＤＶＥ＝ＮＮの満足度ＹｄＶｅが、ステ
ップ７００における加速度偏差ｐＶＥに応じ入力メンバ
シップ関数Ｆｎｎとの関連により決定される。例えば、
ステップ７００における加速度偏差ＤＶＥ＝−０，１と
すれば、満足度Ｙｄｖｅ＝０．８である（第１７図参照
）。然る後、ステップ８２１ｃにおいて、ステップ８２
１ａにおける満足度Ｙｖｅ及びステップ８２１ｂにおけ
る満足度Ｙｄｖｅが相互に比較され、小さい方の満足度
ＭＩＮ（Ｙｖｅ、Ｙｄｖｅ）がＹｍｌｎと決定される。

かかる場合、上述のごとく、Ｙｖｅ＝０．５及びＹｄｖ
ｅｘｏ、８故、Ｙｍ１ｎ＝０．５である。このようなＹ
ｍｉｎの決定後、ステップ８２１ｄにおいて、第１制御
規則ＲＡＩの後件部ＡＣＣ＝ＣＮＢの満足度Ｙｒｌが、
ステ。

ブ８２１ＣにおけるＹｍｉｎ及び出力メンパン。

プ関数Ｆｃｎｂの相互比較に応じ出力メンパン。

プ関数ＦｃｎｂのＹｍｉｎ以下の部分でもってＭＩＮ（
Ｙｍｉｎ、ＣＮＢ）として決定される。かかる場合、Ｙ
ｖｅ＝０．５故Ｙｒｌは箪１８図に示すごとく斜線部分
により特定される。

以下、各ステップ８２２〜８５０においては、第２〜第
３０の制御規則ＲＡ２〜ＲＡ３０に基きステップ８２１
における演算と実質的に同様の演算がなされ、Ｙｒｌに
対するＹｒ２〜Ｙｒ３０が順次決定される。これら各演
算において、制御規則の前件部にＤ２ＶＥが存在する場
合には、Ｙｍｉｎ＝ＭＩＮ　（Ｙｖｅ、Ｙｄｖｅ、Ｙｄ
”ｖｅ）として決定される。然る後、第２制御プログラ
ムがステ。

ブ８５１に進むと、第１〜第３０の制御規則ＲＡｌ〜Ｒ
Ａ３０による各ステップ８２１〜８５０での各決定結果
Ｙｒｌ、Ｙｒ２．−．Ｙｒ３０が、第１９図にて例示す
るように同一座標面上に配列され、各決定結果ＹｒＬ〜
Ｙｒ３０の最大値をとるように合成されて合成結果Ｙｒ
＝ＭＡＸ　（Ｙｒｌ、Ｙｒ２゜・・・、Ｙｒ３０）を求
める。ついで、ステップ８５２において、ステップ８１
０ａにおける学習値ＹＡａ又はＹＡｔ）との関連にて合
成結果Ｙｒから重み付は平均計算により操作制御量ＡＣ
Ｃが決定される。このことは、操作制御量ＡＣＣの決定
が、ＹＡａ≦ＡＣＣ≦０或いは、０≦ＡＣＣ≦ＹＡｂの
範囲にて、この範囲をＹＡａ或いはＹＡｂの増減に応じ
伸縮させつつなされることを意味する。例えば、ＡＣＣ
＝０．８（第１９図参照）とする。

一方、ステップ８２０における判別がｒＹＥＳＪとなっ
た場合には、第２制御プログラムは、ステップ８５３以
後のに進む。すると、各ステップ８５３〜８８４におい
ては、上述した各入力メンパンツブ関数、各出力メンバ
シノブ関数、及び第１〜第３０の制御規則ＲＢＩ〜ＲＢ
３０に基き、ステ、ブ７００における各演算結果との関
連にて、各ステップ８２１〜８５２における演算と実質
的に同様の演算が行なわれ、操作制御量ＢＲＫが決定さ
れる。但し、この操作制御量ＢＲＫのステップ８８４に
おける決定は、ステップ８５２におけるＹＡａ或いはＹ
Ａｂに代えて、ステップ８１０ｂにおける学習値ＹＢａ
或いはＹＢｔ）との関連にてＡＣＣと実質的に同様にな
される。

上述のようにファジー推論演算ルーティン８００におけ
る各ステップ８２１〜８５２の演算が終了スると、マイ
クロコンビコータ５０がステップ・９００にて、アクセ
ルペダル２３の操作の修正が必要か否かにつき判別する
。しかして、前記第２トレースデータに甚く操作制御量
ＢＲＫが約５Ｎより小さいならば、ステップ９００にお
ける判別がｒＹＥＳＪとなる。しかして、マイクロコン
ピュータ５０がステップ９００ａにて、前記第１トレー
スデータに基く操作制御量ＡＣＣをステップ８５２にお
ける重み付は平均計算値に応じ前記改良車両の運転特性
に合うように修正する。

また、ステップ９００におけるｒＮＯＪとの判別後、或
いはステップ９００ａにおける修正処理後、マイクロフ
ンピユー夕５０が、ステップ１０００にて、ブレーキペ
ダル２４の操作の修正が必要か否かにつき判別する。し
かして、前記第２トレースデータに基く操作制御量ＢＲ
Ｋが約５Ｎよりも大きい場合には、ステ、ブ１０００に
おける判別が「ＹＥＳ」となる。しかして、マイクロコ
ンビコータ５０が、ステップ１０００ａにて、前記第２
トレースデータに基く操作制御量ＢＲＫをステップ８８
４における重み付は平均計算値に応じ前記改良車両の運
転特性に合うように修正する。

ついで、ステップ１０００におけるｒＮＯＪとの判別後
、或いはステップ１０００ａにおける修正後、マイクロ
コンピュータ５０が、ステップ１０００ｂにて、アクセ
ルペダル２３の操作のための第１出力信号及びブレーキ
ペダル２４の操作のための第２出力信号を発生する。か
かる場合、ステップ９００における判別がｒＹＥｓｊの
とき、第１出力信号の値は、ステップ９００ａにおける
前記箪１トレースデータの修正量（即ち、同第１トレー
スデータの修正操作制御量ＡＣＣ）で特定される。一方
、ステップ９００における判別が「ＮＯＪのとき、第１
出力信号の値は、前記第１トレースデータ自体の操作制
御量ＡＣＣで特定される。また、ステップ１０００にお
ける判別が［ＹＥＳＪのとき、第２出力信号の値は、ス
テップ１０００ａにおける前記第２トレースデータの修
正量（即ち、同第２トレースデータの修正操作制御量Ｂ
ＲＫ）で特定される。一方、ステップ１０００における
判別が「ＮＯ」のときには、第２出力信号の値は、前記
第２トレースデータ自体の操作制御量ＢＲＫで特定され
る。

上述のようにマイクロコンピュータ５０から第１及び第
２の出力信号が発生すると、両駆動回路７０ａ、７０ｂ
が同第１及び第２の出力信号の各内容を第１及び第２の
駆動信号として発生すると、ステッピングモータ８０ａ
が駆動回路７０ａからの第１駆動信号に応答して回転し
てアクセルペダル２３の踏込量を前記第１駆動信号の内
容に応じて増減調整する。一方、ステ、ピングモータ８
０ｂが駆動回転７０ｂからの第２駆動信号に応答して回
転しブレーキペダル２４の踏込量を前記第２駆動信号の
内容に応じて増減調整する。

以上説明したように、前記改良車両の自動運転制御にあ
たり、ディスク６０に記憶した車両２０についての第１
及び第２のトレースデータ、及び車両２０に対するテス
トドライバの１０モ一ド走行試験パターンに沿う運転感
覚から特定した各制御規則ＲＡＩ〜ＲＡ３０．ＲＢＩ〜
ＲＢ３０に基くファジー推論演算処理を基礎として、両
学習規則ＲＳＩ、Ｒ３２に基く学習演算処理のもとに、
上述のファジー推論演算処理で得られる両操作制御量Ａ
ＣＣ，ＢＲＫを各学習値ＹＡａ、ＹＡｂ。

ＹＢａ、ＹＢｂをも考慮して決定し、これら決定結果で
もって前記第１及び第２のトレースデータを必要に応じ
修正し、アクセルペダル２３及びブレーキペダル２４の
各操作量を調整する。

このように、車両２０に代えて、その改良車両であって
車両２０とは運転特性の異なる車両を自動運転制御する
にあたり、車両２０についての各トレースデータや各制
御規則ＲＡＩ〜ＲＡ　３０゜ＲＢＩ〜ＲＢ３０に基くフ
ァジー推論を利用しても、各学習規則Ｒ３Ｉ、ＲＳ２に
基（ＹＡａ、ＹＡ　ｂ、　　Ｙ　Ｂ　ａ、　　Ｙ　Ｂ　
ｂの学習に応じて前記ファジー推論結果を決定し、かつ
この決定結果に応じて各トレースデータを修正して前記
改良車両の自動運転を行うので、車両２０と異なる前記
改良車両の運転特性に合致するようにアクセルペダル２
３やブレーキペダル２４の各操作量が調整されていく。

その結果、前記改良車両の前記ｌＯモード走行試験パタ
ーンに沿う自動運転制御が良好になされ得る。このこと
は、前記１０モ一ド走行試験パターンと異なる走行試験
パターンで車両２０やその改良車両を自動運転制御して
も同様である。また、上述のように各学習規則Ｒ８Ｉ、
Ｒ３２という二つの規則でよく、かつ非ファジー値たる
ＵＰ。

ＤＯＷＮを導入しているので、より少ない規則数及びよ
り短い推論演算時間でもって上述の作用効果を達成し得
る。

また、前記実施例においては、車両２０として後輪駆動
車両を採用したが、これに代えて、前輪駆動車両を車両
２０として採用してもよく、かかる場合には、前輪駆動
車両の前輪をシャシ−ダイナモメータｌＯの駆動ローラ
１２上に載置すればよい。

また、前記実施例においては、車両２ｏをンヤンーダイ
ナモメータ１０上にて運転制御するようにしたが、これ
に代えて、人間が車両２０に乗車してそのハンドルを操
作するようにすれば、車両２０を一般路上にても自動的
に加減速走行させ得る。

また、本発明の実施にあたっては、車両２ｏに限ること
なく、手動変速装置を備えた車両に本発明を適用して実
施してもよい。かかる場合には、クラッチペダル及びン
フトレバーの各操作を付加すればよい。また、ガソリン
車両、ディーゼル車両、電気自動車、列車、航空機等、
加減速手段をもつ移動体であって人間が運転するものな
らば、本発明を適用して実施してもよい。

また、本発明の実施にあたっては、ファジー推論のアル
ゴリズムは、前記実施例にて述べたものに限ることなく
、どのようなものであってもよい。

かかる場合、各メンバシ、ブ関数の形及び数も適宜必要
に応じ変更してもよい。

【図面の簡単な説明】

第１図は特許請求の１１こ記載の発明の構成に対する対
応図、第２図は車両のシャシ−ダイナモメータとの位置
関係を示す概略図、第３図は本発明の一実施例を示すブ
ロック図、第４図及び第５図は箪３図のマイクロコンピ
ュータの作用を示すフローチャート、第６図〜第８図は
第５図のフローチャートのファジー推論演算ルーティン
の詳細図、第９図は１０モ一ド走行試験パターンを示す
図、第１０図及び第１１図は車速偏差ＶＥ及び加速度偏
差ＤＶＥのための説明図、第１２図及び第１３図は各学
習規則のための各メンバシップの関数を示す図、第１４
図は、各制御規則のための入力メンバシップ関数ＶＥ、
ＤＹＥ、Ｄ２ＶＥとの関係で示す図、第１５図は同出力
メンバシップ関数をＹＡａ、ＹＢａ、ＹＡｂ、ＹＢｂ、
ＡＣＣ，ＢＲＫとの関連で示す図、並びに第１６図〜第
１９−　図は操作制御量ＡＣＣ決定のための説明図であ
る。 符　　号　　の　　説　　明 ２０・・・車両、２３・・・アクセルペダル、２４・・
・ブレーキペダル、３０ａ、３０ｂ・・・踏込量センサ
、３０ｃ・・・車速センサ、５０・・・マイクロコンピ
ユー９．７０ａ、７０ｂ・・°駆動回路、８０ａ、８０
ｂ・・・ステッピングモータ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　加速操作手段及び（又は）制動操作手段の操作のもと
   に運転される移動体の目標移動速度の経過時間に応じた
   変化を表わす移動試験パターンを記憶するパターン記憶
   手段と、移動体の現実の移動速度を検出する検出手段と
   、前記検出移動速度と前記目標移動速度との間の差、こ
   の差の時間的変化分、及びこの時間的変化分の時間的変
   化分を移動速度偏差、加速度偏差、及び加速度偏差変化
   分として演算する演算手段と、テストドライバが前記移
   動試験パターンに沿うように移動体を運転すべく行う前
   記加速操作手段及び（又は）制動操作手段の巧みな操作
   感覚に合致するように前記移動速度偏差、加速度偏差及
   び加速度偏差変化分の少なくとも一つとの関連により特
   定した複数の制御規制に基くフアジー推論でもつて前記
   演算手段の各演算結果の少なくとも一つに応じ前記加速
   操作手段及び（又は）制動操作手段の各操作量を決定す
   る決定手段と、この決定手段の決定結果に応じ前記加速
   操作手段及び（又は）制動操作手段の各操作量を調整す
   る調整手段とを備えた自動運転装置において、前記移動
   試験パターンに沿うようにテストドライバが移動体を運
   転したときの同テストドライバによる前記加速操作手段
   及び制動操作手段の各操作量を第１及び第２のトレース
   データとして記憶するトレースデータ記憶手段を具備し
   て、前記決定手段が、前記各操作量が安定して大きいと
   き同各操作量を第１の非ファジー値に応じて増大させる
   ように特定した第１学習規則と前記各操作量が振動して
   いるとき同各操作量を第２の非ファジー値に応じて減少
   させるように特定した第２学習規則とにより前記各操作
   量の変化範囲の限界値を学習値として学習する学習手段
   を有して、この学習手段の学習結果に応じて前記各決定
   操作量を修正するとともにこの修正結果に応じて前記第
   １及び第２のトレースデータを修正し、かつ前記調整手
   段が、その各調整を、前記第１及び（又は）第２のトレ
   ースデータの修正結果に応じて行うようにしたことを特
   徴とする自動運転制御装置。