JPH04303007A - 車両制御装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は車両制御装置、特にサス
ペンションや４輪操舵等の運転特性を可変とする電子制
御システムを自動的に選択する車両制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、車両のサスペンションや４輪
操舵を切り替えて運転特性を変化させる電子制御システ
ムが搭載されており、走路やドライバの好みに応じて走
行できるようになっている。

【０００３】しかしながら、これらの電子制御システム
の各モード（例えばサスペンションを堅めに設定するか
柔らかめに設定するか）はドライバがその都度モードを
設定しており、必ずしも最適のモードを選択するとは限
らない問題があり、またドライバはいくつかの選択スイ
ッチを操作しなければならず煩雑である問題があった。 　　そこで、車両の周囲環境や走行状態を検出し、検出
結果に応じて車両の運転特性を自動的に変化させるシス
テムが提案されている。例えば、特開昭６３−２２２９
３９号公報ではドライバの体調と道路状況を検出し、実
際の走行状況が安全な走行条件を越えないようにエンジ
ンを制御する環境順応自動車が提案されている。また、
米国特許４，８２９，４３４号では雨量等の周囲環境や
車速を検出して最適のトランスミッシヨンポイントに設
定するアダプティブビークルが提案されている。さらに
、特開平２−１４４２４４号公報ではドライバの運転パ
ターンを認識し、認識した運転パターンに応じて自動変
速機のシフトパターンを制御する運転パターン認識装置
が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記各
従来技術はいずれもドライバの運転の習熟度やドライバ
の意思等、車両の運転特性に大きな影響を与えるであろ
う要因は考慮されておらず、電子制御システムを十分効
率的に使用していない問題があった。

【０００５】本発明は上記従来の課題に鑑みなされたも
のであり、その目的は運転特性に合致した最適な電子制
御システムを選択し、効率的な運転を可能とすることに
ある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の車両制御装置は車両の横加速度を検出する
横加速度検出手段と、車両の速度を検出する車速検出手
段と、スロットル開度を検出するスロットル開度検出手
段と、車両の操舵角を検出する操舵角検出手段と、前記
横加速度と車速に基づき車両の走行路を推定する走行路
推定手段と、推定された走行路と車速と前記操舵角また
は横加速度に基づきドライバの運転習熟度を推定する習
熟度推定手段と、前記スロットル開度の時間変化から車
両運転の緩急を推定する緩急推定手段と、前記推定され
た走行路、習熟度、車両運転の緩急に応じて前記電子制
御システムを自動選択する選択手段とを有することを特
徴とする。

【０００７】

【作用】本発明の車両制御装置はこのような構成を有し
ており、車両の走行路、ドライバの運転習熟度及びドラ
イバの意思すなわち運転の緩急を推定し、この推定結果
に基づいて電子制御システムを選択するのである。

【０００８】ここで、車両の横加速度及び車速は車両の
走行路に応じて変化することから（カーブ路では横加速
度が大きくなる）推定され、運転の習熟度は走行路にお
けるドライバのステアリング操作及び横加速度に表れる
ことから（一般に習熟度の低いドライバは頻繁にステア
リング操作を行い、不必要な横加速度が増大する）推定
される。また、ドライバの意思は急いでいる場合には頻
繁にアクセル操作を行うことから推定される。

【０００９】そして、これら推定結果に基づき選択手段
が電子制御システムの各モードを選択することにより電
子制御システムが最大限に発揮される。

【００１０】

【実施例】以下、図面を用いながら本発明に係る車両制
御装置の実施例を説明する。

【００１１】第１実施例 図１には本実施例の構成ブロック図が示されている。検
出手段として車両の左右横加速度を検出する横加速度セ
ンサ１０、車速を検出する車速センサ１２、ステアリン
グ操舵量を検出する操舵角センサ１４、スロットル開度
を検出するスロットル開度センサ１６がそれぞれ車両の
所定位置に設けられる。そして、これら各センサからの
検出信号は演算処理を行う演算処理回路ＥＣＵ１８に入
力され、後述の信号処理を行って車両の走行路、ドライ
バの運転習熟度及びドライバが急いでいるか否かの意思
を推定し、その推定結果に応じて電子制御システム２０
に制御信号を供給して各制御システムのモードを設定、
変更する構成である。

【００１２】ここで、本実施例において用いている制御
システムは以下の通りである。

【００１３】（１）４ＷＳシステム 車速が小さい場合には前輪と逆位相に、車速が大きい場
合には前輪と同位相に後輪の操舵が切り替わる。位相と
操舵量を決定するパターンが定められており、ＮＯＲＭ
ＡＬモードとＳＰＯＲＴモードの２モードを選択するこ
とができる。

【００１４】（２）ＴＥＭＳ（登録商標）システムフロ
ントとリアのショックアブソーバ減衰力を走行状態に応
じて変化させる。ＳＯＦＴ及びＨＡＲＤの減衰力が設定
され、通常走行時に乗り心地が重視されるＮＯＲＭＡＬ
モードと通常走行時に操縦性及び安定性を重視されるＳ
ＰＯＲＴモードの２モードを選択することができる。

【００１５】（３）ＥＣＴ（登録商標）システム走行状
態に応じてシフトパターンを変化させるシステムであり
、ＥＣＯＮＯＭＹモードとＰＯＷＥＲモードの２モード
を選択することができる。

【００１６】（４）ＰＰＳシステム シリンダ両室を結ぶバイパス回路にソレノイドバルブを
設け、バルブを開閉することにより操舵力を変化させる
システムであり、バルブの開度によって連続的に操舵力
が増加する。

【００１７】そして、ＥＣＵ１８はこれら各システムの
モードを走行状況、すなわち走行路、ドライバの習熟度
、ドライバの意思に合致するように自動選択して走行制
御するのである。

【００１８】以下、このＥＣＵ１８にて行われる演算処
理を詳細に説明する。図２には走行路推定を行う処理フ
ローチャートが示されている。初期設定した後、まず、
Ｓ１０１において横加速度センサ１０にて検出された横
加速度データ及び車速センサ１２にて検出された車速デ
ータを所定期間（本実施例では３０秒間）取り込み、次
のＳ１０２で合計５分間のデータを作成する。そして、
Ｓ１０３にてこの５分間の車速データを２０ｋｍ／ｈの
車速幅でヒストグラムを作成し、最も頻度の高い車速域
における横加速度の特性値をＳ１０４で算出する。ここ
で、横加速度の特性値は０．１Ｈｚのローパスフィルタ
を透過したデータの平方和をＡ、１Ｈｚのバンドパスフ
ィルタを透過したデータの平方和をＢとすると、特性値
＝（Ａ／Ｂ）０．５　 で表される。この式から明かなように、特性値は動きの
中のゆっくりした成分と速い成分の比率を表し、速い動
きが多いほど小さな値となる。

【００１９】そして、この横加速度の特性値と車速デー
タから車両の走行路をＳ１０５で推定する。この推定は
予め作成されＥＣＵ１８内あるいは外部に設けられたメ
モリに格納されたマップを参照することによって行われ
る。図３には本実施例で用いられたマップの概略説明図
が示されている。横軸は車速、縦軸は横加速度特性値を
示しており、走路としては市街地路、カントリー路及び
高速道路が想定されている。図において、車速が小さく
横加速度特性も小さい時は市街地路と推定し、車速及び
横加速度特性が比較的大きい場合にはカントリー路、そ
して、車速及び横加速度特性共に大きい場合には高速道
路と推定している。なお、このマップは発明者が複数人
のドライバに実際にこれらの走行路を走行してもらい、
その時の車速及び横加速度特性値を測定して作成したも
のである。

【００２０】図４にはドライバの運転習熟度を推定する
処理フローチャートが示されている。初期設定した後、
まずＳ２０１にて操舵角センサ１４にて検出された操舵
角データを１２０秒間取り込む。そして、Ｓ２０２で合
計１０分間のデータを作成し、車速幅２０ｋｍ／ｈでヒ
ストグラムをＳ２０３で作成して最も頻度の高い車速域
における操舵角の特性値をＳ２０４にて演算する。特性
値は前記式で算出される。　　そして、前述の走行路推
定処理により推定された走行路に応じてＳ２０５でしき
い値を設定する。図５に本実施例で用いた市街地路、カ
ントリー路及び高速道路におけるしきい値を示す。具体
的には予めメモリにこれら走行路に応じたしきい値を格
納しておき、推定された走行路のしきい値をこのメモリ
から読みだすことによりしきい値が設定される。なお、
しきい値が右下がりのグラフとなっているのは、車速が
大きいほどステアリングを頻繁に操作することに基づい
ている。　　Ｓ２０５にてしきい値が設定された後、次
のＳ２０６でこのしきい値と特性値との大小比較が行わ
れ、特性値がしきい値より小であると判定された場合に
は、ドライバは不必要なステアリング操作を頻繁に行っ
たと考えられ、ドライバの習熟度は低いと判定される。 また特性値がしきい値より大であると判定された場合に
は走行路に応じてドライバが的確な操舵を行い不必要な
操舵を行わなかったと考えられ、ドライバの習熟度は高
いと判定される。

【００２１】図６にはドライバの運転意思、すなわち普
通に運転しているかあるいは急いでいるかを推定する処
理フローチャートが示されている。初期設定した後、ま
ずＳ３０１にてスロットル開度センサ１６にて検出され
たスロットル開度データを１０秒間取り込み、Ｓ３０２
にてスロットル開度の特性値を演算する。特性値は前記
した式により算出する。そして、予め定められたしきい
値とこの特性値との大小比較をＳ３０３にて行い、特性
値がしきい値より小である場合には急ぎと判定され、特
性値がしきい値より大であると判定された場合には普通
と判定される。図７に本実施例で意思推定に用いられる
しきい値を示す。しきい値は最小しきい値Ａ及び最大し
きい値Ｂの２個が用いられ、スロットル開度の特性値が
しきい値Ａ以下となった場合には急ぎと推定し、スロッ
トル開度の特性値がしきい値Ｂ以上となった場合には普
通と推定する。

【００２２】このように、ＥＣＵ１８は車両の横加速度
、車速、ハンドル操舵角及びアクセル開度から走行路、
ドライバの習熟度、急いでいるか否かの意思を推定し、
この推定結果に応じて前述した４個の電子制御システム
２０の各モードを選択制御するのである。

【００２３】図８には電子制御システムの内、ＥＣＴ（
登録商標）システムの２個のモードを選択するための各
推定パラメータの組合せ説明図が示されている。すなわ
ち、（推定走行路、推定運転習熟度、推定意思）の組合
せが例えば（市街地路、高い、急ぎ）である場合にはＥ
ＣＯＮＯＭＹモードに設定するように制御信号が指令さ
れ、また（高速道路、低い、急ぎ）である場合にはＰＯ
ＷＥＲモードに設定するように制御信号が指令される。

【００２４】図９にはＴＥＭＳ（登録商標）システムの
２個のモードを選択するための各推定パラメータの組合
せ説明図が示されている。すなわち、（推定走行路、推
定運転習熟度、推定意思）の組合せが例えば（市街地路
、低い、普通）である場合にはＮＯＲＭＡＬモードに設
定するように制御信号が指令され、（カントリー路、高
い、急ぎ）である場合にはＳＰＯＲＴモードに設定する
ように制御信号が指令される。

【００２５】図１０には４ＷＳシステムの２個のモード
を選択するための各推定パラメータの組合せ説明図が示
されている。すなわち、（推定走行路、推定運転習熟度
、推定意思）の組合せが例えば（カントリー路、高い、
急ぎ）である場合にはＳＰＯＲＴモードに設定するよう
に制御信号が指令され、（高速道路、低い、普通）であ
る場合にはＮＯＲＭＡＬモードに設定するように制御信
号が指令される。

【００２６】図１１にはＰＰＳシステムの操舵トルク特
性を決定するための説明図が示されている。横軸は操舵
トルクを示し、縦軸はシリンダ油圧を示している。（推
定走行路、推定運転習熟度）が（市街地路、低い）であ
る場合には図中破線ａで示される特性で操舵トルクが変
化するように制御信号が指令され、（カントリー路、高
い）である場合には図中実線ｄで示される特性で操舵ト
ルクが変化するように制御信号が指令され、また、（高
速道路、高い）である場合には図中実線ｆで示される特
性で操舵トルクが変化するように制御信号が指令される
。

【００２７】このように、本実施例においては横加速度
、車速、操舵角、アクセル開度からその特性値を演算に
より算出して走行路、運転習熟度、運転意思を推定する
ことにより最適なモードで電子制御システムを作動させ
ることができるので、ドライバの運転特性に合致した最
適な走行を行うことが可能となる。

【００２８】第２実施例 本第２実施例の構成は第１実施例とほぼ同様であるが、
本第２実施例においてはＥＣＵ１８はドライバの習熟度
をステアリング操舵角からではなく横加速度から推定し
ている。

【００２９】ドライバの運転の習熟度が高いということ
は、ドライバが走行状況に応じて車両の運動を良くコン
トロールしているということであり、即ち車両に働く力
（ドライバに働く力）を上手にコントロールすることで
あると考えられる。

【００３０】ドライバに働く力は人間の生理特性に従っ
てコントロールされており、一方、力（刺激）に対する
人間の生理特性はウエーバの法則に従い指数関数的に変
化することが知られている。即ち、力をＦとし感覚をＨ
とすると、Ｈ＝ＬｏｇＦとなる。

【００３１】そこで、本第２実施例においては、車両に
働く力（横加速度）を指数関数的に処理し人間にとって
どのように感じられるかを表して習熟度の推定に用いて
いる。前述したように、習熟度が高いということは車両
に働く力（横加速度）をよくコントロールしていること
であり、このことは例えば同じ車両に同乗している人間
にとっては横加速度を受けているという感覚の変化が小
さいことを意味している。横加速度ＹＧ　を感じる人間
の感覚は前述したようにウエーバの法則に基づくから、
その変化は以下の式に示すようになる。

【００３２】Ｈ２　−Ｈ１　＝ＬＯＧＹＧ２−ＬＯＧＹ
Ｇ１＝ＬＯＧＹＧ２／ＹＧ１ ＝ＬＯＧ（ＹＧ１＋ｄＹＧ１／ｄｔ・Δｔ）／ＹＧ１従
って、変化Ｈ２　−Ｈ１　が小さいということはｄＹＧ
１／ｄｔ／ＹＧ１が小さいということであり、このｄＹ
Ｇ１／ｄｔ／ＹＧ１と所定のしきい値を比較することに
より習熟度を推定することができる。

【００３３】図１２には本第２実施例の処理フローチャ
ート図が示されている。まず、Ｓ４０１で横加速度ＹＧ
　を取り込み、Ｓ４０２でその微分ｄＹＧ　／ｄｔを演
算する。そして、Ｓ４０３でｄＹＧ１／ｄｔ／ＹＧ１の
所定時間内のヒストグラムを作成し、さらにＳ４０４で
この値が所定値以下の領域では０で、所定値以上の領域
では漸次重みが大きくなるような重み付けを行い、Ｓ４
０５でこれらの加重和である人間特性値と所定のしきい
値を比較する。

【００３４】前述したように、人間特性値が小さいほど
運転に習熟していると判定できるので、加重和がしきい
値より小さい場合には習熟度は高く、しきい値より大き
い場合には低いと推定される。

【００３５】なお、図１３には本第２実施例で用いたし
きい値の例が示されており、図１３（ａ）は市街地路に
おけるしきい値、図１３（ｂ）はカントリー路における
しきい値、図１３（ｃ）は高速道路におけるしきい値で
ある。

【００３６】このように、人間の生理特性を表すウエー
バの法則を用いて横加速度から人間特性値を算出しドラ
イバの運転習熟度を推定することにより、ステアリング
操舵角センサ１２を不要とし、簡易な構成でかつ高精度
の推定を行い電子制御システム２０を選択制御すること
ができる。

【００３７】第３実施例 本第３実施例においては、第１実施例で示されたように
特性値を算出する際にデータをバンドパスフィルタおよ
びローパスフィルタで処理するのではなく、フーリエ変
換による周波数分析により特性値を算出している。

【００３８】すなわち、例えば走行路を推定する場合に
は、横加速度センサ１０にて検出された横加速度データ
及び車速センサ１２にて検出された車速データを所定期
間（本実施例では３０秒間）取り込み、合計５分間のデ
ータを作成する。そして、この５分間の車速データを２
０ｋｍ／ｈの車速幅でヒストグラムを作成し、最も頻度
の高い車速域における横加速度の特性値を算出する。こ
こで、横加速度の特性値はＦＦＴによる周波数分析で０
．１Ｈｚのスペクトル強度をＡ、ＦＦＴによる周波数分
析で１Ｈｚのスペクトル強度をＢとすると、特性値＝（
Ａ／Ｂ） により算出され、この特性値としきい値との比較により
走行路が推定される。

【００３９】第４実施例 本第４実施例においては、ドライバの運転パターンを予
めメモリに格納しておき、あるドライバの運転パターン
が存在する場合にはそれに応じた特性選択を行い、運転
パターンが存在しない場合には走行して学習し、推定結
果に応じて電子制御システムの選択を行っている。

【００４０】すなわち、例えば運転習熟度推定処理にお
いては、初期設定後、まずドライバが登録されているド
ライバと一致するか否かの判定を行う。そして、登録さ
れていない場合には１２０秒毎にハンドル操舵角と車速
のデータを取り込み、合計１０分間のデータに対して特
性値を算出して運転習熟度を推定する。一方、登録され
ている場合には直ちに運転習熟度を推定し、電子制御シ
ステムの各モードを選択制御する。また、１２０秒間の
データを取り込み、合計３０分間のデータを５分間に圧
縮して前述の運転習熟度推定処理を行って今回の運転習
熟度を推定し、この推定結果が登録した習熟度と異なる
場合には登録データを更新して次回の処理の登録データ
として採用する。

【００４１】このように、運転習熟度を学習して更新し
て行くことにより、推定処理を高速に行うことができる
。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る車両
制御装置によればドライバの運転特性に合致した最適な
電子制御システムを自動選択でき、効率的な運転が可能
となるとともにドライバの選択操作を省くことができる
。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成ブロック図である。

【図２】同実施例の走行路推定フローチャート図である
。

【図３】同実施例の走行路推定マップ図である。

【図４】同実施例の運転習熟度推定フローチャート図で
ある。

【図５】同実施例の運転習熟度推定マップ図である。

【図６】同実施例の意思推定フローチャート図である。

【図７】同実施例の意思推定説明図である。

【図８】同実施例の電子制御システムの選択説明図であ
る。

【図９】同実施例の電子制御システムの選択説明図であ
る。

【図１０】同実施例の電子制御システムの選択説明図で
ある。

【図１１】同実施例の電子制御ッシステムの選択説明図
である。

【図１２】本発明の第２実施例の処理フローチャート図
である。

【図１３】同実施例のしきい値説明図である。

【符号の説明】

１０　　横加速度センサ １２　　車速センサ １４　　操舵角センサ １６　　スロットル開度センサ １８　　ＥＣＵ ２０　　電子制御システム

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】運転特性を可変とする電子制御システムを
   備える車両を制御する車両制御装置であって、車両の横
   加速度を検出する横加速度検出手段と、車両の速度を検
   出する車速検出手段と、スロットル開度を検出するスロ
   ットル開度検出手段と、車両の操舵角を検出する操舵角
   検出手段と、前記横加速度と車速に基づき車両の走行路
   を推定する走行路推定手段と、推定された走行路と車速
   と前記操舵角または横加速度に基づきドライバの運転習
   熟度を推定する習熟度推定手段と、前記スロットル開度
   の時間変化から車両運転の緩急を推定する緩急推定手段
   と、前記推定された走行路、習熟度、車両運転の緩急に
   応じて前記電子制御システムを自動選択する選択手段と
   、を有することを特徴とする車両制御装置。