JPH06135214A - 路面状態判定装置 - Google Patents
路面状態判定装置Info
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- JPH06135214A JPH06135214A JP29046792A JP29046792A JPH06135214A JP H06135214 A JPH06135214 A JP H06135214A JP 29046792 A JP29046792 A JP 29046792A JP 29046792 A JP29046792 A JP 29046792A JP H06135214 A JPH06135214 A JP H06135214A
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- JP
- Japan
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- roads
- road
- road surface
- power spectrum
- traveling
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- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
- Vehicle Body Suspensions (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 簡単な構成で走行路の路面状態を迅速かつ正
確に判定する。 【構成】 サスペンションのばね下加速度を検出する上
下Ｇ検出手段１と、その検出値に基づいて予め設定され
た複数の周波数領域におけるパワースペクトル密度を算
出する演算手段２とを設けるとともに、路面状態が予め
特定された複数種の道路の走行時に求めた上記各周波数
領域ごとのパワースペクトル密度に対応するニューラル
ネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手段５と、実
際の道路の走行時に上記演算手段２によって求められた
パワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段５か
ら読出された重み係数に基づいて実際の走行路が上記複
数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定手
段６とを有するニューロコンピュータ７を設けた。
確に判定する。 【構成】 サスペンションのばね下加速度を検出する上
下Ｇ検出手段１と、その検出値に基づいて予め設定され
た複数の周波数領域におけるパワースペクトル密度を算
出する演算手段２とを設けるとともに、路面状態が予め
特定された複数種の道路の走行時に求めた上記各周波数
領域ごとのパワースペクトル密度に対応するニューラル
ネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手段５と、実
際の道路の走行時に上記演算手段２によって求められた
パワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段５か
ら読出された重み係数に基づいて実際の走行路が上記複
数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定手
段６とを有するニューロコンピュータ７を設けた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動車等の走行時にお
いて路面の凹凸状態を判定する路面状態判定装置に関す
るものである。
いて路面の凹凸状態を判定する路面状態判定装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、例えば特開昭６０−１４８７６９
号公報に示されるように、車両の操舵装置において、前
輪の実舵角から予め設定された複数の摩擦係数に対応す
る予測加速度データを求め、これらの値を実際に検出さ
れた横加速度と比較することによって走行路の摩擦係数
を検出する摩擦係数検出手段を設けたものが知られてい
る。そして、上記摩擦係数検出手段からなる路面状態判
定装置において走行路の摩擦係数求め、この摩擦係数に
対応する制御情報を処理手段から自動車の後輪操舵装置
に出力して後輪の転舵状態を補正することが行われてい
る。
号公報に示されるように、車両の操舵装置において、前
輪の実舵角から予め設定された複数の摩擦係数に対応す
る予測加速度データを求め、これらの値を実際に検出さ
れた横加速度と比較することによって走行路の摩擦係数
を検出する摩擦係数検出手段を設けたものが知られてい
る。そして、上記摩擦係数検出手段からなる路面状態判
定装置において走行路の摩擦係数求め、この摩擦係数に
対応する制御情報を処理手段から自動車の後輪操舵装置
に出力して後輪の転舵状態を補正することが行われてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記構成の路面状態判
定装置は、摩擦係数だけを推定するものであり、自動車
の走行状態において、その乗り心地等に大きく影響する
路面の凹凸状態を判定することができないという問題が
ある。また、自動車の走行時における車輪および車体の
挙動等を検出する検出手段を設け、その検出値に基づい
て走行路の路面状態を推定することも考えられるが、こ
のように構成した場合には、上記走行路の路面状態を正
確に推定するために、各種の検出信号を入力して複雑な
計算を行う必要がある。このため、上記路面状態判定装
置の構造が複雑化するとともに、上記計算に要する時間
が長くなるという問題がある。
定装置は、摩擦係数だけを推定するものであり、自動車
の走行状態において、その乗り心地等に大きく影響する
路面の凹凸状態を判定することができないという問題が
ある。また、自動車の走行時における車輪および車体の
挙動等を検出する検出手段を設け、その検出値に基づい
て走行路の路面状態を推定することも考えられるが、こ
のように構成した場合には、上記走行路の路面状態を正
確に推定するために、各種の検出信号を入力して複雑な
計算を行う必要がある。このため、上記路面状態判定装
置の構造が複雑化するとともに、上記計算に要する時間
が長くなるという問題がある。
【０００４】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、簡単な構成で走行路の路面状態を迅
速かつ正確に判定することができる路面状態判定装置を
提供することを目的としている。
されたものであり、簡単な構成で走行路の路面状態を迅
速かつ正確に判定することができる路面状態判定装置を
提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、サスペンショ
ンのばね下に作用する上下方向の加速度を検出する上下
Ｇ検出手段と、この上下Ｇ検出手段の検出値に基づいて
予め設定された複数の周波数領域におけるパワースペク
トル密度を算出する演算手段とを設けるとともに、路面
状態が予め特定された複数種の道路の走行時に求めた上
記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対応する
ニューラルネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手
段と、実際の道路の走行時に上記演算手段によって求め
られたパワースペクトル密度および上記重み係数記憶手
段から読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態
が上記複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路
面判定手段とを有するニューロコンピュータを設けたも
のである。
ンのばね下に作用する上下方向の加速度を検出する上下
Ｇ検出手段と、この上下Ｇ検出手段の検出値に基づいて
予め設定された複数の周波数領域におけるパワースペク
トル密度を算出する演算手段とを設けるとともに、路面
状態が予め特定された複数種の道路の走行時に求めた上
記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対応する
ニューラルネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手
段と、実際の道路の走行時に上記演算手段によって求め
られたパワースペクトル密度および上記重み係数記憶手
段から読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態
が上記複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路
面判定手段とを有するニューロコンピュータを設けたも
のである。
【０００６】
【作用】上記構成の本発明によれば、自動車の走行時に
上下Ｇ検出手段によって検出されたばね下加速度の検出
値が演算手段に入力され、この演算手段よって上記検出
値がフーリエ変換されることによって予め設定された複
数の周波数領域におけるパワースペクトル密度が求めら
れる。そして、上記ばね下加速度のパワースペクトル密
度がニューロコンピュータの路面判定手段に入力され、
このパワースペクトル密度と、上記重み係数記憶手段に
おいて読出された重み係数とに基づき、自動車が実際に
走行している走行路の路面状態が上記特定の道路との対
比に基づいて判定されることになる。
上下Ｇ検出手段によって検出されたばね下加速度の検出
値が演算手段に入力され、この演算手段よって上記検出
値がフーリエ変換されることによって予め設定された複
数の周波数領域におけるパワースペクトル密度が求めら
れる。そして、上記ばね下加速度のパワースペクトル密
度がニューロコンピュータの路面判定手段に入力され、
このパワースペクトル密度と、上記重み係数記憶手段に
おいて読出された重み係数とに基づき、自動車が実際に
走行している走行路の路面状態が上記特定の道路との対
比に基づいて判定されることになる。
【０００７】
【実施例】図１は本発明に係る路面状態判定装置の実施
例を示している。この路面状態判定装置は、サスペンシ
ョンのばね下に作用するばね下加速度、つまり自動車の
走行時に路面状態に応じて上下動する車輪の上下動加速
度を検出する上下Ｇ検出手段１と、この上下Ｇ検出手段
１の検出値をフーリエ変換してばね下加速度のパワース
ペクトル密度を算出する演算手段２とを有している。こ
の演算手段２は、上記上下Ｇ検出手段１によって検出さ
れたばね下加速度の検出値を記憶する検出値記憶部３
と、この検出値記憶部３において記憶された所定数（例
えば１０２４個）の検出値をフーリエ変換して予め設定
された１００種類の周波数領域におけるパワースペクト
ル密度を算出するフーリエ変換部４とからなっている。
例を示している。この路面状態判定装置は、サスペンシ
ョンのばね下に作用するばね下加速度、つまり自動車の
走行時に路面状態に応じて上下動する車輪の上下動加速
度を検出する上下Ｇ検出手段１と、この上下Ｇ検出手段
１の検出値をフーリエ変換してばね下加速度のパワース
ペクトル密度を算出する演算手段２とを有している。こ
の演算手段２は、上記上下Ｇ検出手段１によって検出さ
れたばね下加速度の検出値を記憶する検出値記憶部３
と、この検出値記憶部３において記憶された所定数（例
えば１０２４個）の検出値をフーリエ変換して予め設定
された１００種類の周波数領域におけるパワースペクト
ル密度を算出するフーリエ変換部４とからなっている。
【０００８】また、上記路面状態判定装置には、後述す
るように路面状態が特定された複数の道路の走行時に求
めた上記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対
応する重み係数を記憶する重み係数記憶手段５と、実際
の道路の走行時に上記演算手段２によって求められたパ
ワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段５から
読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態が上記
複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定
手段６とを有するニューロコンピュータ７が設けられて
いる。
るように路面状態が特定された複数の道路の走行時に求
めた上記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対
応する重み係数を記憶する重み係数記憶手段５と、実際
の道路の走行時に上記演算手段２によって求められたパ
ワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段５から
読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態が上記
複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定
手段６とを有するニューロコンピュータ７が設けられて
いる。
【０００９】上記路面判定手段６は、図２に示すよう
に、上記周波数領域に相当する１００個の刺激ユニット
層（入力層）Ｓと、所定数（例えば２００個）の連想ユ
ニット層（中間層）Ａと、６種類の道路に対応する６個
の反応ユニット層（出力ユニット層）Ｒとを有する単純
三層パーセプトロンからなっている。そして、上記演算
手段３から刺激ユニット層Ｓに入力されるパワースペク
トル密度の算出値に、上記重み係数記憶手段５において
読出された刺激ユニット層Ｓ用の重み係数Ｗ１を掛け合
わせた値が連想ユニット層Ａに入力された後、この値に
連想ユニット層Ａ用のＷ２を掛け合わせることにより、
特定の反応ユニット層Ｒから反応信号が出力されるよう
に構成されている。
に、上記周波数領域に相当する１００個の刺激ユニット
層（入力層）Ｓと、所定数（例えば２００個）の連想ユ
ニット層（中間層）Ａと、６種類の道路に対応する６個
の反応ユニット層（出力ユニット層）Ｒとを有する単純
三層パーセプトロンからなっている。そして、上記演算
手段３から刺激ユニット層Ｓに入力されるパワースペク
トル密度の算出値に、上記重み係数記憶手段５において
読出された刺激ユニット層Ｓ用の重み係数Ｗ１を掛け合
わせた値が連想ユニット層Ａに入力された後、この値に
連想ユニット層Ａ用のＷ２を掛け合わせることにより、
特定の反応ユニット層Ｒから反応信号が出力されるよう
に構成されている。
【００１０】上記重み係数記憶手段５において記憶され
た重み係数Ｗ１，Ｗ２は、図３〜図８に示すように、予
め路面の凹凸状態がわかっている特定の道路、例えばア
スファルト路、ベルジアン路、コンクリート路、悪路、
軌道敷路および粗粒路等からなる６種類の道路の走行時
に求めたばね下加速度のパワースペクトル密度を上記路
面判定手段６の刺激ユニット層Ｓにそれぞれ入力し、こ
の入力信号に対応した出力パターンが上記反応ユニット
層Ｒから出力されるように学習することによって求めた
値である。
た重み係数Ｗ１，Ｗ２は、図３〜図８に示すように、予
め路面の凹凸状態がわかっている特定の道路、例えばア
スファルト路、ベルジアン路、コンクリート路、悪路、
軌道敷路および粗粒路等からなる６種類の道路の走行時
に求めたばね下加速度のパワースペクトル密度を上記路
面判定手段６の刺激ユニット層Ｓにそれぞれ入力し、こ
の入力信号に対応した出力パターンが上記反応ユニット
層Ｒから出力されるように学習することによって求めた
値である。
【００１１】上記構成の路面状態判定装置によって求め
られた路面状態の判定信号は、サスペンション特性を変
更するアクティブサスペンション装置８に入力されるこ
とにより、このアクティブサスペンション装置８におい
て上記路面状態に対応したサスペンション特性の可変制
御が実行されるようになっている。この制御動作を図９
に示すフローチャートに基づいて説明する。
られた路面状態の判定信号は、サスペンション特性を変
更するアクティブサスペンション装置８に入力されるこ
とにより、このアクティブサスペンション装置８におい
て上記路面状態に対応したサスペンション特性の可変制
御が実行されるようになっている。この制御動作を図９
に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００１２】上記制御動作がスタートすると、まずステ
ップＳ１において、現時点がばね下加速度を計測する計
測タイミングであるか否かを判定する。上記判定結果が
ＹＥＳとなった場合には、ステップＳ２において、サス
ペンションのばね下に作用する上下加速度を検出してデ
ータの計測を行うとともに、ステップＳ３において、予
め設定された所定数（１０２４個）の計測データが収集
されたか否かを判定する。
ップＳ１において、現時点がばね下加速度を計測する計
測タイミングであるか否かを判定する。上記判定結果が
ＹＥＳとなった場合には、ステップＳ２において、サス
ペンションのばね下に作用する上下加速度を検出してデ
ータの計測を行うとともに、ステップＳ３において、予
め設定された所定数（１０２４個）の計測データが収集
されたか否かを判定する。
【００１３】上記ステップＳ３でＹＥＳと判定され、所
定数の計測データが収集されたことが確認された場合に
は、ステップＳ４において、上記計測データをフーリエ
変換することによってばね下加速度のパワースペクトル
密度を算出する。つまり、上記所定数の計測データに基
づいて周波数スペクトルを算出することにより、予め設
定された１００種類の周波数領域ごとに上記パワースペ
クトル密度を求める。
定数の計測データが収集されたことが確認された場合に
は、ステップＳ４において、上記計測データをフーリエ
変換することによってばね下加速度のパワースペクトル
密度を算出する。つまり、上記所定数の計測データに基
づいて周波数スペクトルを算出することにより、予め設
定された１００種類の周波数領域ごとに上記パワースペ
クトル密度を求める。
【００１４】次に、ステップＳ５において、上記ばね下
加速度のパワースペクトル密度を路面判定手段６の各刺
激ユニット層Ｓに入力し、反応ユニット層Ｒから出力さ
れる信号の出力パターンに応じて路面状態の判定を行
う。
加速度のパワースペクトル密度を路面判定手段６の各刺
激ユニット層Ｓに入力し、反応ユニット層Ｒから出力さ
れる信号の出力パターンに応じて路面状態の判定を行
う。
【００１５】そしてステップＳ６において、上記路面状
態の判定信号に対応する制御ゲインの設定を行った後、
ステップＳ７において、上記制御ゲインに対応するサス
ペンション制御を実行する。例えば路面に大きな凹凸が
形成されてなる極悪路の走行時には、路面から車輪に特
定周波数領域に集中して大きな振動が入力されるため、
この振動を打ち消すような制御ゲインを設定する。そし
て上記制御ゲインに応じて車体側部材からなるばね上
と、車輪側部材からなるサスペンションのばね下との間
に配設された流体シリンダの液圧室に対する作動流体の
給排を制御することにより、サスペンション特性を変更
する。
態の判定信号に対応する制御ゲインの設定を行った後、
ステップＳ７において、上記制御ゲインに対応するサス
ペンション制御を実行する。例えば路面に大きな凹凸が
形成されてなる極悪路の走行時には、路面から車輪に特
定周波数領域に集中して大きな振動が入力されるため、
この振動を打ち消すような制御ゲインを設定する。そし
て上記制御ゲインに応じて車体側部材からなるばね上
と、車輪側部材からなるサスペンションのばね下との間
に配設された流体シリンダの液圧室に対する作動流体の
給排を制御することにより、サスペンション特性を変更
する。
【００１６】上記のように６種類の道路を予め走行する
ことによって求めたばね下加速度のパワースペクトル密
度に対応するニューラルネットの重み係数Ｗ１，Ｗ２を
記憶する重み係数記憶手段５と、単純三層パーセプトロ
ンからなる路面判定手段６とを有するニューロコンピュ
ータ７を設け、実際の道路の走行時に求めた上記上下Ｇ
検出手段１の検出値を演算手段２においてフーリエ変換
してばね下加速度のパワースペクトル密度を算出するよ
うに構成したため、このばね下加速度のパワースペクト
ル密度に応じて現在の走行路の路面状態が、上記６種類
の道路のうちのいずれに該当するかを迅速に判定し、自
動車が実際に走行する路面の凹凸状態に対応したサスペ
ンション制御を適正に実行することかできる。
ことによって求めたばね下加速度のパワースペクトル密
度に対応するニューラルネットの重み係数Ｗ１，Ｗ２を
記憶する重み係数記憶手段５と、単純三層パーセプトロ
ンからなる路面判定手段６とを有するニューロコンピュ
ータ７を設け、実際の道路の走行時に求めた上記上下Ｇ
検出手段１の検出値を演算手段２においてフーリエ変換
してばね下加速度のパワースペクトル密度を算出するよ
うに構成したため、このばね下加速度のパワースペクト
ル密度に応じて現在の走行路の路面状態が、上記６種類
の道路のうちのいずれに該当するかを迅速に判定し、自
動車が実際に走行する路面の凹凸状態に対応したサスペ
ンション制御を適正に実行することかできる。
【００１７】すなわち、上記６種類の道路の走行時に求
められるばね下加速度のパワースペクトル密度には、図
３〜図８に示すようにそれぞれ異なる特性があるため、
このパワースペクトル密度に応じて上記ニューラルネッ
トの重み係数Ｗ１，Ｗ２を求めることができる。そして
上記重み係数Ｗ１，Ｗ２を重み係数記憶手段５に記憶さ
せ、この値を実際の道路を走行する際に刻々と算出され
るばね下加速度のパワースペクトル密度に掛け合わせて
出力することにより、路面判定手段６の反応ユニット層
Ｒから所定パターンの信号が出力されるため、この信号
の出力パターンに基づいて上記路面の特定が自動的に行
われることになる。
められるばね下加速度のパワースペクトル密度には、図
３〜図８に示すようにそれぞれ異なる特性があるため、
このパワースペクトル密度に応じて上記ニューラルネッ
トの重み係数Ｗ１，Ｗ２を求めることができる。そして
上記重み係数Ｗ１，Ｗ２を重み係数記憶手段５に記憶さ
せ、この値を実際の道路を走行する際に刻々と算出され
るばね下加速度のパワースペクトル密度に掛け合わせて
出力することにより、路面判定手段６の反応ユニット層
Ｒから所定パターンの信号が出力されるため、この信号
の出力パターンに基づいて上記路面の特定が自動的に行
われることになる。
【００１８】したがって、現在の走行路がその外見上に
おいて上記６種類に特定された道路のいずれに近いかを
判定することが困難な場合においても、上下Ｇ検出手段
１の検出信号に基づいて煩雑な計算を要することなく、
現在の走行路が上記特定の道路のうちのいずれに該当す
るかを迅速に判定することができる。そして上記判定結
果に応じてアクティブサスペンション装置８の流体シリ
ンダに対する作動流体の給排を制御する制御ゲインの設
定することにより、サスペンション特性を変更して自動
車の乗り心地、操縦安定性および運動性能等を効果的に
を向上させることができる。
おいて上記６種類に特定された道路のいずれに近いかを
判定することが困難な場合においても、上下Ｇ検出手段
１の検出信号に基づいて煩雑な計算を要することなく、
現在の走行路が上記特定の道路のうちのいずれに該当す
るかを迅速に判定することができる。そして上記判定結
果に応じてアクティブサスペンション装置８の流体シリ
ンダに対する作動流体の給排を制御する制御ゲインの設
定することにより、サスペンション特性を変更して自動
車の乗り心地、操縦安定性および運動性能等を効果的に
を向上させることができる。
【００１９】なお、上記実施例では、路面状態判定装置
の判定結果に応じ、アクティブサスペンション装置８の
サスペンション特性を変更するように構成した例につい
て説明したが、ステアリングハンドルによって転舵され
た前輪の舵角と、予め設定された転舵特性とに基づいて
求めた転舵量に後輪を転舵させる後輪転舵装置を備えた
車両において、上記路面状態の判定結果に応じて後輪操
舵装置による後輪の転舵角を補正する補正制御を実行す
るように構成してもよい。また、上記路面状態判定装置
の判定結果を使用して自動変速機の変速制御、アンチス
キッドブレーキ装置のブレーキ制御およびトラクション
コントロール装置の駆動力制御等を実行するように構成
してもよい。
の判定結果に応じ、アクティブサスペンション装置８の
サスペンション特性を変更するように構成した例につい
て説明したが、ステアリングハンドルによって転舵され
た前輪の舵角と、予め設定された転舵特性とに基づいて
求めた転舵量に後輪を転舵させる後輪転舵装置を備えた
車両において、上記路面状態の判定結果に応じて後輪操
舵装置による後輪の転舵角を補正する補正制御を実行す
るように構成してもよい。また、上記路面状態判定装置
の判定結果を使用して自動変速機の変速制御、アンチス
キッドブレーキ装置のブレーキ制御およびトラクション
コントロール装置の駆動力制御等を実行するように構成
してもよい。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、路面状
態が予め特定された道路の走行時に求めたばね下加速度
のパワースペクトル密度に対応するニューラルネットの
重み係数を記憶する重み係数記憶手段を設けるととも
に、実際の道路の走行時に求めた上記ばね下加速度のパ
ワースペクトル密度と、上記重み係数とに基づいてを走
行路の路面状態が上記特定の道路のいずれに該当するか
を判定する路面判定手段を設けたため、このばね下加速
度のパワースペクトル密度に応じて実際の走行路が上記
特定の道路のうちのいずれに該当するかを迅速かつ適正
に判定することができる。
態が予め特定された道路の走行時に求めたばね下加速度
のパワースペクトル密度に対応するニューラルネットの
重み係数を記憶する重み係数記憶手段を設けるととも
に、実際の道路の走行時に求めた上記ばね下加速度のパ
ワースペクトル密度と、上記重み係数とに基づいてを走
行路の路面状態が上記特定の道路のいずれに該当するか
を判定する路面判定手段を設けたため、このばね下加速
度のパワースペクトル密度に応じて実際の走行路が上記
特定の道路のうちのいずれに該当するかを迅速かつ適正
に判定することができる。
【００２１】したがって、実際の走行路の路面状態をそ
の外見から明確に判別することが困難な場合において
も、上下Ｇ検出手段の検出信号に基づいて煩雑な計算を
要することなく、現在の走行路が上記特定の道路のうち
のいずれに該当するかを迅速に判定することができる。
そして上記判定結果に応じてアクティブサスペンション
装置の流体シリンダに対する作動流体の給排を制御する
制御ゲインの設定する等により、サスペンション特性を
変更して自動車の乗り心地、操縦安定性および運動性能
を効果的にを向上させることができる等の利点がある。
の外見から明確に判別することが困難な場合において
も、上下Ｇ検出手段の検出信号に基づいて煩雑な計算を
要することなく、現在の走行路が上記特定の道路のうち
のいずれに該当するかを迅速に判定することができる。
そして上記判定結果に応じてアクティブサスペンション
装置の流体シリンダに対する作動流体の給排を制御する
制御ゲインの設定する等により、サスペンション特性を
変更して自動車の乗り心地、操縦安定性および運動性能
を効果的にを向上させることができる等の利点がある。
【図１】本発明に係る路面状態判定装置の実施例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】路面状態判定装置の具体的構成を示す説明図で
ある。
ある。
【図３】アスファルト路のパワースペクトル密度の分布
状態を示すグラフである。
状態を示すグラフである。
【図４】ベルジアン路のパワースペクトル密度の分布状
態を示すグラフである。
態を示すグラフである。
【図５】コンクリート路のパワースペクトル密度の分布
状態を示すグラフである。
状態を示すグラフである。
【図６】悪路のパワースペクトル密度の分布状態を示す
グラフである。
グラフである。
【図７】軌道敷路のパワースペクトル密度の分布状態を
示すグラフである。
示すグラフである。
【図８】粗粒路のパワースペクトル密度の分布状態を示
すグラフである。
すグラフである。
【図９】上記路面状態判定装置およびアクティブサスペ
ンション装置の制御動作を示すフローチャートである。
ンション装置の制御動作を示すフローチャートである。
１ 上下Ｇ検出手段 ２ 演算手段 ５ 重み係数検出手段 ６ 路面判定手段 ７ ニューロコンピュータ
Claims (1)
- 【請求項１】 サスペンションのばね下に作用する上下
方向の加速度を検出する上下Ｇ検出手段と、この上下Ｇ
検出手段の検出値に基づいて予め設定された複数の周波
数領域におけるパワースペクトル密度を算出する演算手
段とを設けるとともに、路面状態が予め特定された複数
種の道路を走行時に求めた上記各周波数領域ごとのパワ
ースペクトル密度に対応するニューラルネットの重み係
数を記憶する重み係数記憶手段と、実際の道路の走行時
に上記演算手段によって求められたパワースペクトル密
度および上記重み係数記憶手段から読出された重み係数
に基づいて走行路の路面状態が上記複数種の道路のいず
れに該当するかを判定する路面判定手段とを有するニュ
ーロコンピュータを設けたことを特徴とする路面判定装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29046792A JPH06135214A (ja) | 1992-10-28 | 1992-10-28 | 路面状態判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29046792A JPH06135214A (ja) | 1992-10-28 | 1992-10-28 | 路面状態判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06135214A true JPH06135214A (ja) | 1994-05-17 |
Family
ID=17756397
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29046792A Pending JPH06135214A (ja) | 1992-10-28 | 1992-10-28 | 路面状態判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06135214A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-10-28 JP JP29046792A patent/JPH06135214A/ja active Pending
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