JPH06127407A - 前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置 - Google Patents
前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置Info
- Publication number
- JPH06127407A JPH06127407A JP4277390A JP27739092A JPH06127407A JP H06127407 A JPH06127407 A JP H06127407A JP 4277390 A JP4277390 A JP 4277390A JP 27739092 A JP27739092 A JP 27739092A JP H06127407 A JPH06127407 A JP H06127407A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- slip angle
- center
- rear wheel
- wheel steering
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Steering-Linkage Mechanisms And Four-Wheel Steering (AREA)
- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、ステアリングホイール操作に応じ
て作動する前輪操舵系とアクチュエータによって動作す
る後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両の後輪操舵
制御装置に関し、学習済のニューラルネットワークを使
用することによって、ヨー方向の車両の運動への影響や
路面μの変化に伴う車両挙動の変化を事前に予測した制
御を行なえるようにすることを目的とする。 【構成】 車両運動特性データ検出手段２１，目標重心
スリップ角設定手段１８からの出力を受けて計算重心ス
リップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪操
作量をアクチュエータ３に出力する制御手段１９が、車
両の各種運転状態に対応する車両運動特性データを入力
値とし車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師
データとして学習を行なうことにより所要の車両運動特
性データを入力するとそのときの後輪操舵量が目標後輪
操舵量として出力される学習済のニューラルネットワー
ク１９Ａをそなえるように構成する。
て作動する前輪操舵系とアクチュエータによって動作す
る後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両の後輪操舵
制御装置に関し、学習済のニューラルネットワークを使
用することによって、ヨー方向の車両の運動への影響や
路面μの変化に伴う車両挙動の変化を事前に予測した制
御を行なえるようにすることを目的とする。 【構成】 車両運動特性データ検出手段２１，目標重心
スリップ角設定手段１８からの出力を受けて計算重心ス
リップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪操
作量をアクチュエータ３に出力する制御手段１９が、車
両の各種運転状態に対応する車両運動特性データを入力
値とし車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師
データとして学習を行なうことにより所要の車両運動特
性データを入力するとそのときの後輪操舵量が目標後輪
操舵量として出力される学習済のニューラルネットワー
ク１９Ａをそなえるように構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ステアリングホイール
操作に応じて作動する前輪操舵系とアクチュエータによ
って動作する後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両
（４ＷＳ車両）の後輪操舵制御装置に関する。
操作に応じて作動する前輪操舵系とアクチュエータによ
って動作する後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両
（４ＷＳ車両）の後輪操舵制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、リヤサスペンション部に後輪
を操舵させるステアリング機構を設け、ケーブルによる
フロントサスペンション機構と機械的に連動した操舵
と、パルスモータによる電子制御操舵とを組み合わせ
て、従来の２ＷＳ機構の車両に比べて、旋回性能および
操縦安定性能を共に向上させるようにしたもの（４ＷＳ
車両）が提案されている。
を操舵させるステアリング機構を設け、ケーブルによる
フロントサスペンション機構と機械的に連動した操舵
と、パルスモータによる電子制御操舵とを組み合わせ
て、従来の２ＷＳ機構の車両に比べて、旋回性能および
操縦安定性能を共に向上させるようにしたもの（４ＷＳ
車両）が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の４ＷＳ車両では、駆動系やサスペンション制
御によるヨー方向の車両の運動への影響や、路面の摩擦
係数μ（以下、路面μということがある）の変化に伴う
車両挙動の変化を事前に予測した制御は不可能であっ
た。なぜなら、上記のような予測を行なうためには、制
御干渉や車両の各種非線形特性を十分に盛り込んだモデ
ルを解析して、最適な制御則を導出することが必要であ
るが、このような手法が未開発であるからである。
うな従来の４ＷＳ車両では、駆動系やサスペンション制
御によるヨー方向の車両の運動への影響や、路面の摩擦
係数μ（以下、路面μということがある）の変化に伴う
車両挙動の変化を事前に予測した制御は不可能であっ
た。なぜなら、上記のような予測を行なうためには、制
御干渉や車両の各種非線形特性を十分に盛り込んだモデ
ルを解析して、最適な制御則を導出することが必要であ
るが、このような手法が未開発であるからである。
【０００４】そこで、従来は、予測誤差による悪影響が
出ないように、操作量を少なく設定するか、ヨー角加速
度などのフィードバック制御に頼らざるを得なかった。
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、学
習済のニューラルネットワークを使用することによっ
て、ヨー方向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴
う車両挙動の変化を事前に予測した制御を行なえるよう
にした、前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置を提供す
ることを目的とする。
出ないように、操作量を少なく設定するか、ヨー角加速
度などのフィードバック制御に頼らざるを得なかった。
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、学
習済のニューラルネットワークを使用することによっ
て、ヨー方向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴
う車両挙動の変化を事前に予測した制御を行なえるよう
にした、前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置を提供す
ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１にか
かる本発明の前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置は、
ステアリングホイール操作に応じて作動する前輪操舵系
と、アクチュエータによって動作する後輪操舵系とをそ
なえた前後輪操舵式車両において、計算重心スリップ角
を含む後輪操舵系制御用車両運動特性データを検出する
車両運動特性データ検出手段と、目標重心スリップ角を
設定する目標重心スリップ角設定手段とをそなえるとと
もに、該車両運動特性データ検出手段，該目標重心スリ
ップ角設定手段からの出力を受けて、重心スリップ角が
該目標重心スリップ角となるような目標後輪操作量を該
アクチュエータに出力する制御手段をそなえ、該制御手
段が、車両の各種運転状態に対応する該車両運動特性デ
ータおよび重心スリップ角情報を入力値とし、車両の各
種運転状態に対応する後輪操舵量を教師データとして、
学習を行なうことにより、所要の車両運動特性データお
よび該目標重心スリップ角の情報を入力すると、そのと
きの重心スリップ角を該目標重心スリップ角に一致させ
るのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力さ
れるように構成された、学習済のニューラルネットワー
クをそなえていることを特徴としている。
かる本発明の前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置は、
ステアリングホイール操作に応じて作動する前輪操舵系
と、アクチュエータによって動作する後輪操舵系とをそ
なえた前後輪操舵式車両において、計算重心スリップ角
を含む後輪操舵系制御用車両運動特性データを検出する
車両運動特性データ検出手段と、目標重心スリップ角を
設定する目標重心スリップ角設定手段とをそなえるとと
もに、該車両運動特性データ検出手段，該目標重心スリ
ップ角設定手段からの出力を受けて、重心スリップ角が
該目標重心スリップ角となるような目標後輪操作量を該
アクチュエータに出力する制御手段をそなえ、該制御手
段が、車両の各種運転状態に対応する該車両運動特性デ
ータおよび重心スリップ角情報を入力値とし、車両の各
種運転状態に対応する後輪操舵量を教師データとして、
学習を行なうことにより、所要の車両運動特性データお
よび該目標重心スリップ角の情報を入力すると、そのと
きの重心スリップ角を該目標重心スリップ角に一致させ
るのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力さ
れるように構成された、学習済のニューラルネットワー
クをそなえていることを特徴としている。
【０００６】また、請求項２にかかる本発明の前後輪操
舵式車両の後輪操舵制御装置は、ステアリングホイール
操作に応じて作動する前輪操舵系と、アクチュエータに
よって動作する後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車
両において、計算重心スリップ角を含む後輪操舵系制御
用車両運動特性データを検出する車両運動特性データ検
出手段と、目標重心スリップ角を設定する目標重心スリ
ップ角設定手段とをそなえるとともに、該車両運動特性
データ検出手段，該目標重心スリップ角設定手段からの
出力を受けて、重心スリップ角が該目標重心スリップ角
となるような目標後輪操作量を該アクチュエータに出力
する第１制御手段をそなえ、該第１制御手段が、車両の
各種運転状態に対応する該車両運動特性データおよび重
心スリップ角情報を入力値とし、車両の各種運転状態に
対応する後輪操舵量を教師データとして、学習を行なう
ことにより、所要の車両運動特性データおよび該目標重
心スリップ角の情報を入力すると、そのときの重心スリ
ップ角を該目標重心スリップ角に一致させるのに必要な
後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力されるように構
成された、学習済のニューラルネットワークをそなえて
構成され、且つ、重心スリップ角を検出する重心スリッ
プ角検出手段と、該重心スリップ角検出手段，該目標重
心スリップ角設定手段からの出力を受けて、該第１制御
手段によるアクチュエータ制御と協調して、該重心スリ
ップ角が該目標重心スリップ角となるような目標後輪操
作量を該アクチュエータに出力する第２制御手段とが設
けられたことを特徴としている。
舵式車両の後輪操舵制御装置は、ステアリングホイール
操作に応じて作動する前輪操舵系と、アクチュエータに
よって動作する後輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車
両において、計算重心スリップ角を含む後輪操舵系制御
用車両運動特性データを検出する車両運動特性データ検
出手段と、目標重心スリップ角を設定する目標重心スリ
ップ角設定手段とをそなえるとともに、該車両運動特性
データ検出手段，該目標重心スリップ角設定手段からの
出力を受けて、重心スリップ角が該目標重心スリップ角
となるような目標後輪操作量を該アクチュエータに出力
する第１制御手段をそなえ、該第１制御手段が、車両の
各種運転状態に対応する該車両運動特性データおよび重
心スリップ角情報を入力値とし、車両の各種運転状態に
対応する後輪操舵量を教師データとして、学習を行なう
ことにより、所要の車両運動特性データおよび該目標重
心スリップ角の情報を入力すると、そのときの重心スリ
ップ角を該目標重心スリップ角に一致させるのに必要な
後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力されるように構
成された、学習済のニューラルネットワークをそなえて
構成され、且つ、重心スリップ角を検出する重心スリッ
プ角検出手段と、該重心スリップ角検出手段，該目標重
心スリップ角設定手段からの出力を受けて、該第１制御
手段によるアクチュエータ制御と協調して、該重心スリ
ップ角が該目標重心スリップ角となるような目標後輪操
作量を該アクチュエータに出力する第２制御手段とが設
けられたことを特徴としている。
【０００７】さらに、請求項３にかかる本発明の前後輪
操舵式車両の後輪操舵制御装置は、該車両運動特性デー
タ検出手段が、車速を検出する車速検出手段と、車両の
ヨー角加速度を検出するヨー角加速度検出手段と、該車
速検出手段および該ヨー角加速度検出手段からの検出結
果に基づいて、計算重心スリップ角を求める計算重心ス
リップ角演算手段とをそなえて構成されたことを特徴と
している。
操舵式車両の後輪操舵制御装置は、該車両運動特性デー
タ検出手段が、車速を検出する車速検出手段と、車両の
ヨー角加速度を検出するヨー角加速度検出手段と、該車
速検出手段および該ヨー角加速度検出手段からの検出結
果に基づいて、計算重心スリップ角を求める計算重心ス
リップ角演算手段とをそなえて構成されたことを特徴と
している。
【０００８】また、請求項４にかかる本発明の前後輪操
舵式車両の後輪操舵制御装置は、該車両運動特性データ
検出手段が、車速を検出する車速検出手段と、ヨー角加
速度を検出するヨー角加速度検出手段と、路面の摩擦係
数を検出する路面摩擦係数検出手段と、車両の前後加速
度を検出する前後加速度検出手段と、該車速検出手段お
よび該ヨー角加速度検出手段からの検出結果に基づい
て、計算重心スリップ角を求める計算重心スリップ角演
算手段とをそなえて構成されたことを特徴としている。
舵式車両の後輪操舵制御装置は、該車両運動特性データ
検出手段が、車速を検出する車速検出手段と、ヨー角加
速度を検出するヨー角加速度検出手段と、路面の摩擦係
数を検出する路面摩擦係数検出手段と、車両の前後加速
度を検出する前後加速度検出手段と、該車速検出手段お
よび該ヨー角加速度検出手段からの検出結果に基づい
て、計算重心スリップ角を求める計算重心スリップ角演
算手段とをそなえて構成されたことを特徴としている。
【０００９】
【作用】上述の請求項１にかかる本発明の前後輪操舵式
車両の後輪操舵制御装置では、ステアリングホイール操
作に応じて前輪操舵系が作動し、アクチュエータによっ
て後輪操舵系が動作するが、学習済のニューラルネット
ワークを有する制御手段によって、車両運動特性データ
検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車速検
出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ角演
算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手段，
ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前後加
速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成しても
よい（請求項４）〕および目標重心スリップ角設定手段
からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリッ
プ角となるような目標後輪操作量をアクチュエータに出
力して、後輪操舵系を制御することが行なわれる。
車両の後輪操舵制御装置では、ステアリングホイール操
作に応じて前輪操舵系が作動し、アクチュエータによっ
て後輪操舵系が動作するが、学習済のニューラルネット
ワークを有する制御手段によって、車両運動特性データ
検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車速検
出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ角演
算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手段，
ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前後加
速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成しても
よい（請求項４）〕および目標重心スリップ角設定手段
からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリッ
プ角となるような目標後輪操作量をアクチュエータに出
力して、後輪操舵系を制御することが行なわれる。
【００１０】ここで、この制御手段におけるニューラル
ネットワークは、車両の各種運転状態に対応する該車両
運動特性データおよび重心スリップ角情報を入力値と
し、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師デ
ータとして、学習を行なうことにより、所要の車両運動
特性データおよび目標重心スリップ角の情報を入力する
と、そのときの重心スリップ角を目標重心スリップ角に
一致させるのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量とし
て出力されるように構成されている。
ネットワークは、車両の各種運転状態に対応する該車両
運動特性データおよび重心スリップ角情報を入力値と
し、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師デ
ータとして、学習を行なうことにより、所要の車両運動
特性データおよび目標重心スリップ角の情報を入力する
と、そのときの重心スリップ角を目標重心スリップ角に
一致させるのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量とし
て出力されるように構成されている。
【００１１】上述の請求項２にかかる本発明の前後輪操
舵式車両の後輪操舵制御装置では、ステアリングホイー
ル操作に応じて前輪操舵系が作動し、アクチュエータに
よって後輪操舵系が動作し、学習済のニューラルネット
ワークを有する第１制御手段によって、車両運動特性デ
ータ検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車
速検出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ
角演算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手
段，ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前
後加速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成し
てもよい（請求項４）〕および目標重心スリップ角設定
手段からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心ス
リップ角となるような目標後輪操作量をアクチュエータ
に出力して、後輪操舵系を制御することが行なわれる
が、更に第２制御手段が、重心スリップ角検出手段およ
び目標重心スリップ角設定手段からの出力を受けて、第
１制御手段によるアクチュエータ制御と協調して、重心
スリップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪
操作量をアクチュエータに出力して、後輪操舵系を制御
することが行なわれる。
舵式車両の後輪操舵制御装置では、ステアリングホイー
ル操作に応じて前輪操舵系が作動し、アクチュエータに
よって後輪操舵系が動作し、学習済のニューラルネット
ワークを有する第１制御手段によって、車両運動特性デ
ータ検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車
速検出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ
角演算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手
段，ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前
後加速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成し
てもよい（請求項４）〕および目標重心スリップ角設定
手段からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心ス
リップ角となるような目標後輪操作量をアクチュエータ
に出力して、後輪操舵系を制御することが行なわれる
が、更に第２制御手段が、重心スリップ角検出手段およ
び目標重心スリップ角設定手段からの出力を受けて、第
１制御手段によるアクチュエータ制御と協調して、重心
スリップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪
操作量をアクチュエータに出力して、後輪操舵系を制御
することが行なわれる。
【００１２】この場合、第１制御手段におけるニューラ
ルネットワークは、車両の各種運転状態に対応する該車
両運動特性データおよび重心スリップ角情報を入力値と
し、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師デ
ータとして、学習を行なうことにより、所要の車両運動
特性データおよび目標重心スリップ角の情報を入力する
と、そのときの重心スリップ角を目標重心スリップ角に
一致させるのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量とし
て出力されるように構成されている。
ルネットワークは、車両の各種運転状態に対応する該車
両運動特性データおよび重心スリップ角情報を入力値と
し、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量を教師デ
ータとして、学習を行なうことにより、所要の車両運動
特性データおよび目標重心スリップ角の情報を入力する
と、そのときの重心スリップ角を目標重心スリップ角に
一致させるのに必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量とし
て出力されるように構成されている。
【００１３】
【実施例】以下、図面により、本発明の一実施例として
の前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置について説明す
ると、図１はその制御系の全体構成を示すブロック図、
図２はその操舵系の構成を示す模式図、図３は学習用デ
ータの収集要領を説明するためのブロック図、図４はニ
ューラルネットワークの学習要領を説明するためのブロ
ック図、図５はその制御要領を説明するためのフローチ
ャートである。
の前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置について説明す
ると、図１はその制御系の全体構成を示すブロック図、
図２はその操舵系の構成を示す模式図、図３は学習用デ
ータの収集要領を説明するためのブロック図、図４はニ
ューラルネットワークの学習要領を説明するためのブロ
ック図、図５はその制御要領を説明するためのフローチ
ャートである。
【００１４】さて、本装置を装備する前後輪操舵式車両
（４ＷＳ車両）は、図２に示すごとく、ステアリングホ
イール（ハンドル）１の操作に応じて作動する前輪操舵
系２と、油圧シリンダ等のアクチュエータ３によって動
作する後輪操舵系４とをそなえている。すなわち、前輪
５Ｌ，５Ｒを連結するように配設された前輪操舵用タイ
ロッドには、ラック・アンド・ピニオン等の図示しない
機械式駆動機構のほかに、パワーステアリング用の油圧
シリンダ６が付設されている。これにより、ハンドル１
を操舵すると、ハンドル１の操舵状態に応じて油圧シリ
ンダ６がパワーアシストすることにより、前輪５Ｌ，５
Ｒを操舵できるようになっている。
（４ＷＳ車両）は、図２に示すごとく、ステアリングホ
イール（ハンドル）１の操作に応じて作動する前輪操舵
系２と、油圧シリンダ等のアクチュエータ３によって動
作する後輪操舵系４とをそなえている。すなわち、前輪
５Ｌ，５Ｒを連結するように配設された前輪操舵用タイ
ロッドには、ラック・アンド・ピニオン等の図示しない
機械式駆動機構のほかに、パワーステアリング用の油圧
シリンダ６が付設されている。これにより、ハンドル１
を操舵すると、ハンドル１の操舵状態に応じて油圧シリ
ンダ６がパワーアシストすることにより、前輪５Ｌ，５
Ｒを操舵できるようになっている。
【００１５】また、後輪７Ｌ，７Ｒを連結するように配
設された後輪操舵用タイロッドには、後輪操舵用のアク
チュエータ（油圧シリンダ）３が付設され、このアクチ
ュエータ３には、後輪操舵用電磁式バルブ８が設けられ
ている。これにより、この後輪操舵用バルブ８に電気制
御信号を与えてバルブ開度を制御すると、このバルブ開
度に応じて後輪７Ｌ，７Ｒを操舵できるようになってい
る。
設された後輪操舵用タイロッドには、後輪操舵用のアク
チュエータ（油圧シリンダ）３が付設され、このアクチ
ュエータ３には、後輪操舵用電磁式バルブ８が設けられ
ている。これにより、この後輪操舵用バルブ８に電気制
御信号を与えてバルブ開度を制御すると、このバルブ開
度に応じて後輪７Ｌ，７Ｒを操舵できるようになってい
る。
【００１６】ところで、図１，２に示すように、この４
ＷＳ車両の後輪操舵系４を制御するために、コントロー
ラ９が設けられているが、このコントローラ９へは、各
種のセンサからの検出信号が入力されている。すなわ
ち、このコントローラ９へは、４つの車輪速度センサ１
０ＦＬ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１０ＲＲ，ヨー角加速度
センサ（ヨー角加速度検出手段）１１，前後加速度セン
サ（前後加速度検出手段）１２，パワステ圧センサ１３
および重心スリップ角センサ（重心スリップ角検出手
段）１４からの検出信号が入力されるようになってい
る。
ＷＳ車両の後輪操舵系４を制御するために、コントロー
ラ９が設けられているが、このコントローラ９へは、各
種のセンサからの検出信号が入力されている。すなわ
ち、このコントローラ９へは、４つの車輪速度センサ１
０ＦＬ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１０ＲＲ，ヨー角加速度
センサ（ヨー角加速度検出手段）１１，前後加速度セン
サ（前後加速度検出手段）１２，パワステ圧センサ１３
および重心スリップ角センサ（重心スリップ角検出手
段）１４からの検出信号が入力されるようになってい
る。
【００１７】ここで、車輪速度センサ１０ＦＬは、左前
輪５Ｌの車輪速度を検出するもので、車輪速度センサ１
０ＦＲは、右前輪５Ｒの車輪速度を検出するもので、車
輪速度センサ１０ＲＬは、左後輪７Ｌの車輪速度を検出
するもので、車輪速度センサ１０ＲＲは、右後輪７Ｒの
車輪速度を検出するものである。また、ヨー角加速度セ
ンサ１１はヨー角加速度を検出するもので、前後加速度
センサ１２は前後加速度を検出するもので、パワステ圧
センサ１３はパワーステアリング用の油圧シリンダ６の
油圧を検出するもので、重心スリップ角センサ１４は重
心スリップ角を検出するものである。
輪５Ｌの車輪速度を検出するもので、車輪速度センサ１
０ＦＲは、右前輪５Ｒの車輪速度を検出するもので、車
輪速度センサ１０ＲＬは、左後輪７Ｌの車輪速度を検出
するもので、車輪速度センサ１０ＲＲは、右後輪７Ｒの
車輪速度を検出するものである。また、ヨー角加速度セ
ンサ１１はヨー角加速度を検出するもので、前後加速度
センサ１２は前後加速度を検出するもので、パワステ圧
センサ１３はパワーステアリング用の油圧シリンダ６の
油圧を検出するもので、重心スリップ角センサ１４は重
心スリップ角を検出するものである。
【００１８】さらに、コントローラ９は、車速検出手段
１５，路面μ検出手段１６，計算重心スリップ角演算手
段１７，目標重心スリップ角決定手段（目標重心スリッ
プ角設定手段）１８，フィードフォワードコントローラ
（第１制御手段）１９及びフィードバックコントローラ
（第２制御手段）２０をそなえて構成されている。ここ
で、車速検出手段１５は、前輪５Ｌ，５Ｒ用の車輪速度
センサ１０ＦＬ，１０ＦＲから得られた前輪車輪速度の
平均をとる前輪車輪速度平均値算出手段１５Ａと、後輪
７Ｌ，７Ｒ用の車輪速度センサ１０ＲＬ，１０ＲＲから
得られた後輪車輪速度の平均をとる後輪車輪速度平均値
算出手段１５Ｂと、これらの平均値算出手段１５Ａ，１
５Ｂで得られた平均値のうちの最小のものを選択してこ
れを車速として検出する最小値選択手段１５Ｃとをそな
えて構成されることにより、車速を検出するものであ
る。
１５，路面μ検出手段１６，計算重心スリップ角演算手
段１７，目標重心スリップ角決定手段（目標重心スリッ
プ角設定手段）１８，フィードフォワードコントローラ
（第１制御手段）１９及びフィードバックコントローラ
（第２制御手段）２０をそなえて構成されている。ここ
で、車速検出手段１５は、前輪５Ｌ，５Ｒ用の車輪速度
センサ１０ＦＬ，１０ＦＲから得られた前輪車輪速度の
平均をとる前輪車輪速度平均値算出手段１５Ａと、後輪
７Ｌ，７Ｒ用の車輪速度センサ１０ＲＬ，１０ＲＲから
得られた後輪車輪速度の平均をとる後輪車輪速度平均値
算出手段１５Ｂと、これらの平均値算出手段１５Ａ，１
５Ｂで得られた平均値のうちの最小のものを選択してこ
れを車速として検出する最小値選択手段１５Ｃとをそな
えて構成されることにより、車速を検出するものであ
る。
【００１９】また、路面μ検出手段１６は、パワステ圧
センサ１３で検出されたパワステ油圧等から路面の摩擦
係数μを推定するものである。計算重心スリップ角演算
手段１７は、路面μ検出手段１６で得られた路面μ情
報，ヨー角加速度センサ１１で得られたヨー角加速度情
報，前後加速度センサ１２で得られた前後加速度情報お
よび車速検出手段１５で得られた車速情報に基づいて、
計算重心スリップ角βを演算するものである。なお、計
算重心スリップ角βを求めるための演算式は、次の
（１）式のようになる。
センサ１３で検出されたパワステ油圧等から路面の摩擦
係数μを推定するものである。計算重心スリップ角演算
手段１７は、路面μ検出手段１６で得られた路面μ情
報，ヨー角加速度センサ１１で得られたヨー角加速度情
報，前後加速度センサ１２で得られた前後加速度情報お
よび車速検出手段１５で得られた車速情報に基づいて、
計算重心スリップ角βを演算するものである。なお、計
算重心スリップ角βを求めるための演算式は、次の
（１）式のようになる。
【００２０】 β＝Ｂ0 ψ（ｔ）′＋Ｗ（ｔ） ・・（１） ここで、Ｗ（ｔ）＝Ｋ0 （ψ（ｔ）′−（Σ ψ
（ｉ）′／ｎ））である。なお、上式において、ψ
（ｔ）′はヨー角加速度であり、Ｂ0 は車速の関数であ
り、Ｋ0 は路面μ情報と前後加速度情報とを加味して求
められるようになっている。また、Σ ψ（ｉ）′はｉ
＝ｔ−１からｔまでの総和をとったものである。
（ｉ）′／ｎ））である。なお、上式において、ψ
（ｔ）′はヨー角加速度であり、Ｂ0 は車速の関数であ
り、Ｋ0 は路面μ情報と前後加速度情報とを加味して求
められるようになっている。また、Σ ψ（ｉ）′はｉ
＝ｔ−１からｔまでの総和をとったものである。
【００２１】したがって、上記の車輪速度センサ１０Ｆ
Ｌ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１０ＲＲ，ヨー角加速度セン
サ１１，前後加速度センサ１２，パワステ圧センサ１
３，車速検出手段１５，路面μ検出手段１６，計算重心
スリップ角演算手段１７等で、計算重心スリップ角を含
む後輪操舵系制御用車両運動特性データを検出する車両
運動特性データ検出手段２１を構成する。
Ｌ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１０ＲＲ，ヨー角加速度セン
サ１１，前後加速度センサ１２，パワステ圧センサ１
３，車速検出手段１５，路面μ検出手段１６，計算重心
スリップ角演算手段１７等で、計算重心スリップ角を含
む後輪操舵系制御用車両運動特性データを検出する車両
運動特性データ検出手段２１を構成する。
【００２２】また、目標重心スリップ角決定手段１８
は、目標重心スリップ角を決定してこれを目標値とし
て、フィードフォワードコントローラ１９とフィードバ
ックコントローラ２０に供給するものである。フィード
フォワードコントローラ１９は、ヨー角加速度センサ１
１，前後加速度センサ１２，車速検出手段１５，計算重
心スリップ角演算手段１７等の車両運動特性データ検出
手段２１および目標重心スリップ角決定手段１８からの
出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリップ角と
なるような目標後輪操作量Ａをアクチュエータ３に出力
するもので、フィードバックコントローラ２０は、重心
スリップ角センサ１４および目標重心スリップ角決定手
段１８からの出力を受けて、フィードフォワードコント
ローラ１９によるアクチュエータ制御と協調して、重心
スリップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪
操作量Ｂをアクチュエータ３に出力するものである。す
なわち、フィードフォワードコントローラ１９による操
作量Ａとフィードバックコントローラ２０による操作量
Ｂとが加算手段２２にて加算されて、アクチュエータ３
に出力されるようになっているのである。
は、目標重心スリップ角を決定してこれを目標値とし
て、フィードフォワードコントローラ１９とフィードバ
ックコントローラ２０に供給するものである。フィード
フォワードコントローラ１９は、ヨー角加速度センサ１
１，前後加速度センサ１２，車速検出手段１５，計算重
心スリップ角演算手段１７等の車両運動特性データ検出
手段２１および目標重心スリップ角決定手段１８からの
出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリップ角と
なるような目標後輪操作量Ａをアクチュエータ３に出力
するもので、フィードバックコントローラ２０は、重心
スリップ角センサ１４および目標重心スリップ角決定手
段１８からの出力を受けて、フィードフォワードコント
ローラ１９によるアクチュエータ制御と協調して、重心
スリップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪
操作量Ｂをアクチュエータ３に出力するものである。す
なわち、フィードフォワードコントローラ１９による操
作量Ａとフィードバックコントローラ２０による操作量
Ｂとが加算手段２２にて加算されて、アクチュエータ３
に出力されるようになっているのである。
【００２３】ここで、フィードフォワードコントローラ
１９は、車両の各種運転状態に対応する車両運動特性デ
ータおよび重心スリップ角情報、即ちヨー角加速度，前
後加速度，車速，路面μ，計算重心スリップ角，重心ス
リップ角（以下、車両運動特性データおよび重心スリッ
プ角情報のことを、単に車両運動特性データということ
がある）を入力値とし、車両の各種運転状態に対応する
後輪操舵量を教師データとして、学習を行なうことによ
り、所要の車両運動特性データおよび目標重心スリップ
角の情報を入力すると、そのときの重心スリップ角を目
標重心スリップ角に一致させるのに必要な後輪操舵量が
目標後輪操舵量として出力されるように構成された、学
習済のニューラルネットワーク（例えば３層以上の階層
型ニューラルネットワーク）１９Ａをそなえて構成され
ている。
１９は、車両の各種運転状態に対応する車両運動特性デ
ータおよび重心スリップ角情報、即ちヨー角加速度，前
後加速度，車速，路面μ，計算重心スリップ角，重心ス
リップ角（以下、車両運動特性データおよび重心スリッ
プ角情報のことを、単に車両運動特性データということ
がある）を入力値とし、車両の各種運転状態に対応する
後輪操舵量を教師データとして、学習を行なうことによ
り、所要の車両運動特性データおよび目標重心スリップ
角の情報を入力すると、そのときの重心スリップ角を目
標重心スリップ角に一致させるのに必要な後輪操舵量が
目標後輪操舵量として出力されるように構成された、学
習済のニューラルネットワーク（例えば３層以上の階層
型ニューラルネットワーク）１９Ａをそなえて構成され
ている。
【００２４】つぎに、このニューラルネットワーク１９
Ａの学習要領について説明する。学習するに際しては、
まず制御対象の車両運動特性データ（ヨー角加速度，前
後加速度，車速，路面μ，計算重心スリップ角，重心ス
リップ角）を、図３に示すようにして、データ記憶装置
２３に収集する。このようにして制御対象の車両運動特
性データ（ヨー角加速度，前後加速度，車速，路面μ，
計算重心スリップ角，重心スリップ角）をデータ記憶装
置２３に収集したあとは、この収集データに基づいて、
図４に示すようにして、ニューラルネットワーク１９Ａ
に学習させる。すなわち、車両の各種運転状態に対応す
る車両運動特性データ（ヨー角加速度，前後加速度，車
速，路面μ，計算重心スリップ角，重心スリップ角）を
入力値とし、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量
を教師データとして、ニューラルネットワーク１９Ａの
出力と上記の車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量
との差（誤差）が０となるように、学習を行なう。な
お、学習の仕方としては、例えばバックプロパゲーショ
ン学習法よるアルゴリズムが使用される。
Ａの学習要領について説明する。学習するに際しては、
まず制御対象の車両運動特性データ（ヨー角加速度，前
後加速度，車速，路面μ，計算重心スリップ角，重心ス
リップ角）を、図３に示すようにして、データ記憶装置
２３に収集する。このようにして制御対象の車両運動特
性データ（ヨー角加速度，前後加速度，車速，路面μ，
計算重心スリップ角，重心スリップ角）をデータ記憶装
置２３に収集したあとは、この収集データに基づいて、
図４に示すようにして、ニューラルネットワーク１９Ａ
に学習させる。すなわち、車両の各種運転状態に対応す
る車両運動特性データ（ヨー角加速度，前後加速度，車
速，路面μ，計算重心スリップ角，重心スリップ角）を
入力値とし、車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量
を教師データとして、ニューラルネットワーク１９Ａの
出力と上記の車両の各種運転状態に対応する後輪操舵量
との差（誤差）が０となるように、学習を行なう。な
お、学習の仕方としては、例えばバックプロパゲーショ
ン学習法よるアルゴリズムが使用される。
【００２５】そして、この場合、制御時には、目標重心
スリップ角を入力する部分に、実際の重心スリップ角を
入力しており、このようにすることにより、ニューラル
ネットワーク１９Ａはフィードバック制御誤差範囲内の
スリップ角を目標スリップ角とした時の車両の逆モデル
（入力と出力とを入替えたモデル）を学習することがで
きる。
スリップ角を入力する部分に、実際の重心スリップ角を
入力しており、このようにすることにより、ニューラル
ネットワーク１９Ａはフィードバック制御誤差範囲内の
スリップ角を目標スリップ角とした時の車両の逆モデル
（入力と出力とを入替えたモデル）を学習することがで
きる。
【００２６】なお、十分多い入力データに対して、ニュ
ーラルネットワーク１９Ａの出力と車両の各種運転状態
に対応する後輪操舵量との差（誤差）が０になるという
ことは、車両の逆モデルが学習できたことと等価とみな
すことができる。このようにして収集したデータをニュ
ーラルネットワーク１９Ａに学習させると、ニューラル
ネットワーク１９Ａの高い学習能力によって、理想的な
フィードフォワードコントローラ１９を構築することが
できるのである。
ーラルネットワーク１９Ａの出力と車両の各種運転状態
に対応する後輪操舵量との差（誤差）が０になるという
ことは、車両の逆モデルが学習できたことと等価とみな
すことができる。このようにして収集したデータをニュ
ーラルネットワーク１９Ａに学習させると、ニューラル
ネットワーク１９Ａの高い学習能力によって、理想的な
フィードフォワードコントローラ１９を構築することが
できるのである。
【００２７】このような構成より、本前後輪操舵式車両
では、ハンドル１の操作に応じて前輪操舵系２が作動
し、アクチュエータ３によって後輪操舵系４が動作する
が、この後輪操舵系４の制御は次のようにして行なわれ
る。すなわち、学習済のニューラルネットワーク１９Ａ
を有するフィードフォワードコントローラ１９によっ
て、車輪速度センサ１０ＦＬ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１
０ＲＲ，ヨー角加速度センサ１１，前後加速度センサ１
２，パワステ圧センサ１３，車速検出手段１５，路面μ
検出手段１６，計算重心スリップ角演算手段１７等の車
両運動特性データ検出手段２１および目標重心スリップ
角決定手段１８からの出力を受けて、重心スリップ角が
目標重心スリップ角となるような目標後輪操作量Ａをア
クチュエータ３に出力して、後輪操舵系４を制御するこ
とが行なわれるとともに、更にフィードバックコントロ
ーラ２０が、重心スリップ角センサ１４および目標重心
スリップ角決定手段１８からの出力を受けて、フィード
フォワードコントローラ１９によるアクチュエータ制御
と協調して、重心スリップ角が目標重心スリップ角とな
るような目標後輪操作量Ｂをアクチュエータ３に出力し
て、後輪操舵系４を制御するのである。
では、ハンドル１の操作に応じて前輪操舵系２が作動
し、アクチュエータ３によって後輪操舵系４が動作する
が、この後輪操舵系４の制御は次のようにして行なわれ
る。すなわち、学習済のニューラルネットワーク１９Ａ
を有するフィードフォワードコントローラ１９によっ
て、車輪速度センサ１０ＦＬ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１
０ＲＲ，ヨー角加速度センサ１１，前後加速度センサ１
２，パワステ圧センサ１３，車速検出手段１５，路面μ
検出手段１６，計算重心スリップ角演算手段１７等の車
両運動特性データ検出手段２１および目標重心スリップ
角決定手段１８からの出力を受けて、重心スリップ角が
目標重心スリップ角となるような目標後輪操作量Ａをア
クチュエータ３に出力して、後輪操舵系４を制御するこ
とが行なわれるとともに、更にフィードバックコントロ
ーラ２０が、重心スリップ角センサ１４および目標重心
スリップ角決定手段１８からの出力を受けて、フィード
フォワードコントローラ１９によるアクチュエータ制御
と協調して、重心スリップ角が目標重心スリップ角とな
るような目標後輪操作量Ｂをアクチュエータ３に出力し
て、後輪操舵系４を制御するのである。
【００２８】上記の後輪操舵系４の制御要領について、
図５のフローチャートを用いて更に詳細に説明すると、
まずフィードフォワードコントローラ１９による制御と
フィードバックコントローラ２０による制御とが並行し
て行なわれる。すなわち、フィードフォワードコントロ
ーラ１９による制御は、ステップＳ１で、センサデータ
を入力し、ステップＳ２，Ｓ３で、これらのセンサデー
タに基づいて車速および計算重心スリップ角をそれぞれ
計算し、ステップＳ４で、上記の入力データ（車速，計
算重心スリップ角を含む）からニューラルネットアルゴ
リズムで後輪操作量Ａを計算するのである。
図５のフローチャートを用いて更に詳細に説明すると、
まずフィードフォワードコントローラ１９による制御と
フィードバックコントローラ２０による制御とが並行し
て行なわれる。すなわち、フィードフォワードコントロ
ーラ１９による制御は、ステップＳ１で、センサデータ
を入力し、ステップＳ２，Ｓ３で、これらのセンサデー
タに基づいて車速および計算重心スリップ角をそれぞれ
計算し、ステップＳ４で、上記の入力データ（車速，計
算重心スリップ角を含む）からニューラルネットアルゴ
リズムで後輪操作量Ａを計算するのである。
【００２９】また、フィードバックコントローラ２０に
よる制御は、ステップＳ１′で重心スリップ角を入力
し、ステップＳ２′で、この重心スリップ角からフィー
ドバック制御則で後輪操作量Ｂを計算するのである。そ
の後は、ステップＳ５で、後輪操作量Ａと後輪操作量Ｂ
との和を後輪操作量として、この後輪操作量（Ａ＋Ｂ）
をアクチュエータ３側へ出力し（ステップＳ６）、更に
処理終了かどうかをステップＳ７で判定し、まだ終了し
ていなければ、ステップＳ７でＮＯルートを通って、上
記の処理（ステップＳ１〜Ｓ６，Ｓ１′，Ｓ２′の処
理）を繰り返し行なう。そして、もうこれで処理が終了
である場合は、ステップＳ７のＹＥＳルートを通って、
処理を終了する。
よる制御は、ステップＳ１′で重心スリップ角を入力
し、ステップＳ２′で、この重心スリップ角からフィー
ドバック制御則で後輪操作量Ｂを計算するのである。そ
の後は、ステップＳ５で、後輪操作量Ａと後輪操作量Ｂ
との和を後輪操作量として、この後輪操作量（Ａ＋Ｂ）
をアクチュエータ３側へ出力し（ステップＳ６）、更に
処理終了かどうかをステップＳ７で判定し、まだ終了し
ていなければ、ステップＳ７でＮＯルートを通って、上
記の処理（ステップＳ１〜Ｓ６，Ｓ１′，Ｓ２′の処
理）を繰り返し行なう。そして、もうこれで処理が終了
である場合は、ステップＳ７のＹＥＳルートを通って、
処理を終了する。
【００３０】このように本実施例によれば、学習済のニ
ューラルネットワークを使用することによって、ヨー方
向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴う車両挙動
の変化を事前に予測した制御を的確に行なうことがで
き、これにより高周波領域でも追従可能な制御が可能と
なる。また、フィードフォワードコントローラ１９とフ
ィードバックコントローラ２０とで協調制御を行なって
いるので、大きな外乱に対する補償を確実に行なうこと
ができるほか、ニューラルネットによる制御安定性に対
するフエイルセーフ機能も発揮できる。
ューラルネットワークを使用することによって、ヨー方
向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴う車両挙動
の変化を事前に予測した制御を的確に行なうことがで
き、これにより高周波領域でも追従可能な制御が可能と
なる。また、フィードフォワードコントローラ１９とフ
ィードバックコントローラ２０とで協調制御を行なって
いるので、大きな外乱に対する補償を確実に行なうこと
ができるほか、ニューラルネットによる制御安定性に対
するフエイルセーフ機能も発揮できる。
【００３１】なお、上記の実施例では、フィードフォワ
ードコントローラ１９とフィードバックコントローラ２
０とで協調制御を行なっている例を挙げたが、学習済の
ニューラルネットワークを使用したフィードフォワード
コントローラ１９だけで、後輪操舵系４を制御すること
も勿論可能である。
ードコントローラ１９とフィードバックコントローラ２
０とで協調制御を行なっている例を挙げたが、学習済の
ニューラルネットワークを使用したフィードフォワード
コントローラ１９だけで、後輪操舵系４を制御すること
も勿論可能である。
【００３２】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明の前後輪操
舵式車両の後輪操舵制御装置によれば、車両運動特性デ
ータ検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車
速検出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ
角演算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手
段，ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前
後加速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成し
てもよい（請求項４）〕，目標重心スリップ角設定手段
からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリッ
プ角となるような目標後輪操作量を該アクチュエータに
出力する制御手段をそなえ、制御手段が、車両の各種運
転状態に対応する該車両運動特性データおよび重心スリ
ップ角情報を入力値とし、車両の各種運転状態に対応す
る後輪操舵量を教師データとして、学習を行なうことに
より、所要の車両運動特性データおよび該目標重心スリ
ップ角の情報を入力すると、そのときの重心スリップ角
を該目標重心スリップ角に一致させるのに必要な後輪操
舵量が目標後輪操舵量として出力されるように構成され
た、学習済のニューラルネットワークをそなえているの
で、ヨー方向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴
う車両挙動の変化を事前に予測した制御を的確に行なう
ことができ、これにより高周波領域でも追従可能な制御
が可能となる利点がある。
舵式車両の後輪操舵制御装置によれば、車両運動特性デ
ータ検出手段〔この車両運動特性データ検出手段を、車
速検出手段，ヨー角加速度検出手段，計算重心スリップ
角演算手段で構成してもよく（請求項３）、車速検出手
段，ヨー角加速度検出手段，路面摩擦係数検出手段，前
後加速度検出手段計算重心スリップ角演算手段で構成し
てもよい（請求項４）〕，目標重心スリップ角設定手段
からの出力を受けて、重心スリップ角が目標重心スリッ
プ角となるような目標後輪操作量を該アクチュエータに
出力する制御手段をそなえ、制御手段が、車両の各種運
転状態に対応する該車両運動特性データおよび重心スリ
ップ角情報を入力値とし、車両の各種運転状態に対応す
る後輪操舵量を教師データとして、学習を行なうことに
より、所要の車両運動特性データおよび該目標重心スリ
ップ角の情報を入力すると、そのときの重心スリップ角
を該目標重心スリップ角に一致させるのに必要な後輪操
舵量が目標後輪操舵量として出力されるように構成され
た、学習済のニューラルネットワークをそなえているの
で、ヨー方向の車両の運動への影響や路面μの変化に伴
う車両挙動の変化を事前に予測した制御を的確に行なう
ことができ、これにより高周波領域でも追従可能な制御
が可能となる利点がある。
【００３３】また、本発明の前後輪操舵式車両の後輪操
舵制御装置では、上記の制御手段（第１制御手段）に加
えて、重心スリップ角検出手段，目標重心スリップ角設
定手段からの出力を受けて、上記の制御手段（第１制御
手段）によるアクチュエータ制御と協調して、重心スリ
ップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪操作
量をアクチュエータに出力する他の制御手段（第２制御
手段）をそなえているので、高周波領域でも追従可能な
制御が可能となる利点があるほか、大きな外乱に対する
補償を確実に行なうことができるとともに、ニューラル
ネットによる制御安定性に対するフエイルセーフ機能も
発揮できる利点がある。
舵制御装置では、上記の制御手段（第１制御手段）に加
えて、重心スリップ角検出手段，目標重心スリップ角設
定手段からの出力を受けて、上記の制御手段（第１制御
手段）によるアクチュエータ制御と協調して、重心スリ
ップ角が目標重心スリップ角となるような目標後輪操作
量をアクチュエータに出力する他の制御手段（第２制御
手段）をそなえているので、高周波領域でも追従可能な
制御が可能となる利点があるほか、大きな外乱に対する
補償を確実に行なうことができるとともに、ニューラル
ネットによる制御安定性に対するフエイルセーフ機能も
発揮できる利点がある。
【図１】本発明の一実施例としての前後輪操舵式車両の
後輪操舵制御装置の制御系の全体構成を示すブロック図
である。
後輪操舵制御装置の制御系の全体構成を示すブロック図
である。
【図２】本発明の一実施例としての前後輪操舵式車両の
後輪操舵制御装置の操舵系の構成を示す模式図である。
後輪操舵制御装置の操舵系の構成を示す模式図である。
【図３】本発明の一実施例としての前後輪操舵式車両の
後輪操舵制御装置において、学習用データの収集要領を
説明するためのブロック図である。
後輪操舵制御装置において、学習用データの収集要領を
説明するためのブロック図である。
【図４】本発明の一実施例としての前後輪操舵式車両の
後輪操舵制御装置において、ニューラルネットワークの
学習要領を説明するためのブロック図である。
後輪操舵制御装置において、ニューラルネットワークの
学習要領を説明するためのブロック図である。
【図５】本発明の一実施例としての前後輪操舵式車両の
後輪操舵制御装置の制御要領を説明するためのフローチ
ャートである。
後輪操舵制御装置の制御要領を説明するためのフローチ
ャートである。
１ ステアリングホイール（ハンドル） ２ 前輪操舵系 ３ アクチュエータ ４ 後輪操舵系 ５Ｌ，５Ｒ 前輪 ６ パワーステアリング用油圧シリンダ ７Ｌ，７Ｒ 後輪 ８ 後輪操舵用電磁式バルブ ９ コントローラ １０ＦＬ，１０ＦＲ，１０ＲＬ，１０ＲＲ 車輪速度セ
ンサ １１ ヨー角加速度センサ（ヨー角加速度検出手段） １２ 前後加速度センサ（前後加速度検出手段） １３ パワステ圧センサ １４ 重心スリップ角センサ（重心スリップ角検出手
段） １５ 車速検出手段 １５Ａ 前輪車輪速度平均値算出手段 １５Ｂ 後輪車輪速度平均値算出手段 １５Ｃ 最小値選択手段 １６ 路面μ検出手段 １７ 計算重心スリップ角演算手段 １８ 目標重心スリップ角決定手段（目標重心スリップ
角設定手段） １９ フィードフォワードコントローラ（第１制御手
段） １９Ａ ニューラルネットワーク ２０ フィードバックコントローラ（第２制御手段） ２１ 車両運動特性データ検出手段 ２２ 加算手段 ２３ データ記憶装置
ンサ １１ ヨー角加速度センサ（ヨー角加速度検出手段） １２ 前後加速度センサ（前後加速度検出手段） １３ パワステ圧センサ １４ 重心スリップ角センサ（重心スリップ角検出手
段） １５ 車速検出手段 １５Ａ 前輪車輪速度平均値算出手段 １５Ｂ 後輪車輪速度平均値算出手段 １５Ｃ 最小値選択手段 １６ 路面μ検出手段 １７ 計算重心スリップ角演算手段 １８ 目標重心スリップ角決定手段（目標重心スリップ
角設定手段） １９ フィードフォワードコントローラ（第１制御手
段） １９Ａ ニューラルネットワーク ２０ フィードバックコントローラ（第２制御手段） ２１ 車両運動特性データ検出手段 ２２ 加算手段 ２３ データ記憶装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｂ６２Ｄ 123:00 137:00
Claims (4)
- 【請求項１】 ステアリングホイール操作に応じて作動
する前輪操舵系と、アクチュエータによって動作する後
輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両において、 計算重心スリップ角を含む後輪操舵系制御用車両運動特
性データを検出する車両運動特性データ検出手段と、 目標重心スリップ角を設定する目標重心スリップ角設定
手段とをそなえるとともに、 該車両運動特性データ検出手段，該目標重心スリップ角
設定手段からの出力を受けて、重心スリップ角が該目標
重心スリップ角となるような目標後輪操作量を該アクチ
ュエータに出力する制御手段をそなえ、 該制御手段が、 車両の各種運転状態に対応する該車両運動特性データお
よび重心スリップ角情報を入力値とし、車両の各種運転
状態に対応する後輪操舵量を教師データとして、学習を
行なうことにより、所要の車両運動特性データおよび該
目標重心スリップ角の情報を入力すると、そのときの重
心スリップ角を該目標重心スリップ角に一致させるのに
必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力されるよ
うに構成された、学習済のニューラルネットワークをそ
なえていることを特徴とする、前後輪操舵式車両の後輪
操舵制御装置。 - 【請求項２】 ステアリングホイール操作に応じて作動
する前輪操舵系と、アクチュエータによって動作する後
輪操舵系とをそなえた前後輪操舵式車両において、 計算重心スリップ角を含む後輪操舵系制御用車両運動特
性データを検出する車両運動特性データ検出手段と、 目標重心スリップ角を設定する目標重心スリップ角設定
手段とをそなえるとともに、 該車両運動特性データ検出手段，該目標重心スリップ角
設定手段からの出力を受けて、重心スリップ角が該目標
重心スリップ角となるような目標後輪操作量を該アクチ
ュエータに出力する第１制御手段をそなえ、 該第１制御手段が、 車両の各種運転状態に対応する該車両運動特性データお
よび重心スリップ角情報を入力値とし、車両の各種運転
状態に対応する後輪操舵量を教師データとして、学習を
行なうことにより、所要の車両運動特性データおよび該
目標重心スリップ角の情報を入力すると、そのときの重
心スリップ角を該目標重心スリップ角に一致させるのに
必要な後輪操舵量が目標後輪操舵量として出力されるよ
うに構成された、学習済のニューラルネットワークをそ
なえて構成され、 且つ、重心スリップ角を検出する重心スリップ角検出手
段と、 該重心スリップ角検出手段，該目標重心スリップ角設定
手段からの出力を受けて、該第１制御手段によるアクチ
ュエータ制御と協調して、該重心スリップ角が該目標重
心スリップ角となるような目標後輪操作量を該アクチュ
エータに出力する第２制御手段とが設けられたことを特
徴とする、前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置。 - 【請求項３】 該車両運動特性データ検出手段が、 車速を検出する車速検出手段と、 車両のヨー角加速度を検出するヨー角加速度検出手段
と、 該車速検出手段および該ヨー角加速度検出手段からの検
出結果に基づいて、計算重心スリップ角を求める計算重
心スリップ角演算手段とをそなえて構成されたことを特
徴とする請求項１または請求項２に記載の前後輪操舵式
車両の後輪操舵制御装置。 - 【請求項４】 該車両運動特性データ検出手段が、 車速を検出する車速検出手段と、 ヨー角加速度を検出するヨー角加速度検出手段と、 路面の摩擦係数を検出する路面摩擦係数検出手段と、 車両の前後加速度を検出する前後加速度検出手段と、 該車速検出手段および該ヨー角加速度検出手段からの検
出結果に基づいて、計算重心スリップ角を求める計算重
心スリップ角演算手段とをそなえて構成されたことを特
徴とする請求項１または請求項２に記載の前後輪操舵式
車両の後輪操舵制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4277390A JPH06127407A (ja) | 1992-10-15 | 1992-10-15 | 前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4277390A JPH06127407A (ja) | 1992-10-15 | 1992-10-15 | 前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06127407A true JPH06127407A (ja) | 1994-05-10 |
Family
ID=17582872
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4277390A Withdrawn JPH06127407A (ja) | 1992-10-15 | 1992-10-15 | 前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06127407A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021526480A (ja) * | 2018-05-30 | 2021-10-07 | シーメンス インダストリー ソフトウェア エヌヴェＳｉｅｍｅｎｓ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｎｖ | 同一の所定の軌道を繰り返し追従する自動走行装置の制御方法とシステム |
-
1992
- 1992-10-15 JP JP4277390A patent/JPH06127407A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021526480A (ja) * | 2018-05-30 | 2021-10-07 | シーメンス インダストリー ソフトウェア エヌヴェＳｉｅｍｅｎｓ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｎｖ | 同一の所定の軌道を繰り返し追従する自動走行装置の制御方法とシステム |
| US11249485B2 (en) | 2018-05-30 | 2022-02-15 | Siemens Industry Software Nv | Method and system for controlling an autonomous vehicle device to repeatedly follow a same predetermined trajectory |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5579245A (en) | Vehicle slip angle measuring method and a device therefor | |
| US6909957B2 (en) | Method for controlling yaw and transversal dynamics in a road vehicle | |
| CN104709348B (zh) | 与eps控制器结合的碰撞避免控制 | |
| US6865461B2 (en) | Method and device for controlling driving dynamics | |
| US4830127A (en) | System and method for controlling a steering reaction force imposed on a steering wheel | |
| US5684699A (en) | Travel characteristic control system for automotive vehicle | |
| US4949261A (en) | Steering control system for wheeled vehicle | |
| JPH05131946A (ja) | 車両の後輪操舵制御装置 | |
| JP2007022169A (ja) | 車両制御装置およびカント状態判定方法 | |
| CN106938664A (zh) | 车轮对准监测 | |
| Shimakage et al. | Design of lane-keeping control with steering torque input | |
| WO2023138258A1 (zh) | 一种主动转向和横摆力矩自学习协同控制方法 | |
| JPH0848256A (ja) | 車両の運動制御装置 | |
| JP2008526621A (ja) | 車両の後輪の方向付けを制御する方法 | |
| JP4613668B2 (ja) | 車両挙動制御装置および車両挙動制御方法 | |
| JP4863880B2 (ja) | 操舵可能な後輪の操舵角度の制御方法及びシステム並びに対応する車両 | |
| JP2008184115A (ja) | ステアリング装置、自動車、及びステアリング制御方法 | |
| JPH06127407A (ja) | 前後輪操舵式車両の後輪操舵制御装置 | |
| Huang et al. | Data-driven shared steering control design for lane keeping | |
| JP3246042B2 (ja) | 後輪操舵制御装置 | |
| Raffone et al. | Optimal look-ahead vehicle lane centering control design and application for mid-high speed and curved roads | |
| JP2755068B2 (ja) | 車体重心スリップ角計測装置 | |
| JP3182972B2 (ja) | 車両の後輪操舵制御装置 | |
| JPH05238402A (ja) | 車両用道路状況認識装置 | |
| JPH06286630A (ja) | 路面摩擦係数推定装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000104 |