JPH07107421B2

JPH07107421B2 - 車両の変速制御装置

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Publication number: JPH07107421B2
Application number: JP63169236A
Authority: JP
Inventors: 高橋　　宏
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1988-07-06
Filing date: 1988-07-06
Publication date: 1995-11-15
Anticipated expiration: 2010-11-15
Also published as: US5089963A; JPH0221058A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、車両の変速制御装置に関し、特に、運転者が
特定の変速を意図したときの走行状態データをパターン
化して記銘し、以降、同様なパターンを呈する走行状態
が現れたときには、特定の変速を必要とする走行状態に
相当していると想起して、特定の変速を実現し、運転者
の意図に合致した変速特性を得るようにした車両の変速
制御装置に関する。

（従来の技術）一般に、車両等の電子制御式自動変速機では、車速やス
ロットル開度をパラメータとして予め設定された変速テ
ーブルを持ち、この変速テーブルを実際の車速やスロッ
トル開度に従って参照して変速比を決定するものが多い
が、このものでは、変速特性が画一的に設定されてしま
い、個々の運転者の運転傾向が反映されていない。した
がって、最適な変速動作が行われているとは言い難い。

そこで、変速テーブルを複数種容易し、これらの変速テ
ーブルを適宜切換えて変速動作の最適化を図るものがあ
り、例えば、特開昭59−200845公報に記載のもの（以
下、第１従来例）や特開昭59−200848号公報に記載のも
の（以下、第２従来例）などが知られている。

第１従来例予め、一般走行時に使用する一般用変速マップと、渋滞
走行時に使用する渋滞用パターンとを設定し、一般走行
時と渋滞走行時とのスロットルペダルの踏込み傾向の違
いから、適切な変速マップを選ぶようにしたもので、走
行状態に応じた変速比の選択と、変速マップの切換応答
性並びに渋滞走行時の燃費改善を意図している。

第２従来例同様に、一般用、渋滞用の２つの変速マップを予め設定
し、一般走行時と、渋滞走行時との車両進行方向加速度
の変化傾向の違いから適切な変速マップを選ぶようにし
たもので、余裕駆動力が大きい時点で変速マップを渋滞
走行に応じたものに切換え、良好な走行感の確保を意図
している。

（発明が解決しようとする課題）しかしながら、第１従来例ではスロットルペダルの踏込
量（すなわち、スロットルバルブ開度）をその検出パラ
メータとし、一方、第２従来例では、車両加速度（車速
の変化速度として得られる）をその検出パラメータと
し、何れも、車両の走行状態を表わす各種のパラメータ
のうちの１つのものを用いる構成となっていたため、ス
ロットルバルブの傾向から渋滞走行が判定できるとして
も、同じく車両加速度から渋滞走行が判定できるとして
も、これらは、検出パラメータを所定の基準値と比較し
た結果であって、必ずしも基準値と実際の走行状態とは
一致していないから、場合によっては、渋滞中でないの
に、渋滞用変速マップが選択されることがあった。

また、検出パラメータの種類を増やして判定信頼性を改
善することも考えられるが、このようにしても基準値が
代表的なモデルを想定して設定されている限り、実際の
走行状態に一致しない場合がしばしば起こり得る。

（発明の目的）そこで本発明は、実際の走行状態に即して、特定の走行
状態を判定できるようにすることにより、変速マップの
切換え精度を向上させることを目的としている。

（課題を解決するための手段）本発明による車両の変速制御装置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、車両の走行
状態を表わす各種パラメータを検出するパラメータ検出
手段ａと、運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応
じ当該運転者によって入力される入力手段ｂと、各々が
前記各パラメータおよび意図信号に対して割当てられ、
各パラメータおよび変速意図の内容に応じて状態を変化
させることが可能な多数の神経細胞要素ｃと、各一対の
神経細胞要素間ｃをその結合係数と可変として結合し、
一方の神経細胞要素ｃの状態を他方の神経細胞要素ｃに
伝達する伝達要素ｄと、前記パラメータ検出手段ａの出
力および入力手段ｂの出力に従って各神経細胞要素ｃの
状態を変化させ、任意の時点における走行状態を表わす
各種パラメータおよび変速意図をパターン化して記銘す
る記銘手段ｅと、少なくとも一部のパラメータ信号が入
力されると、前記パターンを参照して変速意図を含むパ
ターンを再現する想起手段ｆと、該想起手段ｆによって
再現されたパターンに従って、変速意図が達成されるよ
うに自動変速機の変速マップを切換える切換手段ｇと、
切換えられた変速マップに従って自動変速機の変速比を
決定する決定手段ｈと、決定された変速比となるように
自動変速比を操作する操作手段ｉと、を備えている。

（作用）本発明では、多数の神経細胞要素の状態変化により、変
速意図を含む走行状態に対応した情報パターンが作ら
れ、実際の走行下における各種パラメータに従って情報
パターンが参照される。そして、実際の走行状態が、上
記変速意図を含む情報パターンに合致したときには、運
転者が変速を意図しているものと判定され、所望の変速
状態が達成されるように自動変速機が操作される。

なお、上述の情報パターンの作成はいわゆるアソシアト
ロンにおける“記銘”動作として行われ、また、判定は
同じくアソシアトロンにおける“想起”動作として行わ
れる。ここで、アソシアトロンについて既説すると、ア
ソシアトロンは、東京大学の中野助教授によって提案さ
れた連想記憶モデル（脳の神経回路をモデル化したも
の）であり、概念的には第２図に示すように多数の神経
細胞（ニューロン）Xiと、これら各ニューロン間を結ぶ
神経繊維およびシナプス（以下、結合体Mij）と、によ
って構造化される。各ニューロンXiは、外部からの入力
によって三つの状態（１、０、−１）をとることがで
き、結合体Mijは、各ニューロンXiの状態を結合先の他
のニューロンXjに伝達する。このような構造のアソシア
トロンを電気回路で等価すると第３図の如く示される。
すなわち、第３図において、ノードN₁〜N₄はニューロン
Xi（X₁〜X₄）に相当し、抵抗R₁〜R₆は結合体Mijに相当
する。１つのノード（例えばN₁）に発生した電位Ｅは、
そのノードN₁に接続された３つの抵抗R₁〜R₃を介して他
のノードN₂〜N₃に所定の伝達係数（R₁〜R₃の大きさに相
当する）で伝達され、全てのノードN₁〜N₄の電位パター
ンに１つの傾向が表われる。今、第４図に示すように５
×５のニューロン構造を考える。各ニューロンにはX₁〜
X₂₅までの符号を付与する。このニューロン構造に入力
を与えて、第５図（ａ）に示すような“1"模様の興奮パ
ターン、第５図（ｂ）に示すような“4"模様の興奮パタ
ーン、第５図（ｃ）に示すような“T"模様の興奮パター
ンをそれぞれ記銘する。そして、第６図に示すような一
部が欠落した模様を想起入力として与えると、ニューロ
ン構造はこの模様から先に記銘された第５図（ａ）〜
｛ｃ）のうちの最も近いものを連想によって想起する。
すなわち、この場合X₁₂、X₁₈、X₂₄が黒に反転して正し
い“4"模様が想起される。したがって、仮に、X₁〜X₂₀
までを車両の走行状態を表わす各種パラメータに対応さ
せ、また、X₂₄を特定の変速状態に対応させた場合、X₁
〜X₂₀の組合わせが例えば“4"模様に近いときには、X₂₄
が黒に反転させられ、すなわち、X₂₄の状態から特定の
変速状態を行うべき走行状態にあることが判定される。
しかも、このような想起は、例えばX₁₂に相当するパラ
メータが欠落している状態でも正確に行われ、ノイズ等
によってパラメータに乱れが生じた場合でも判定の正確
さは失われない。

（実施例）以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第７〜12図は本発明に係る車両の変速制御装置の一実施
例を示す図である。

まず、構成を説明する。第７図において、１はセンサ群
であり、センサ群１は、操向ハンドルの操舵角Stを検出
する操舵角センサ２と、エンジンの回転数Ｎを検出する
エンジン回転数センサ３と、スロットルペダルと連動す
るスロットルバルブの開度（スロットル開度）θを検出
するスロットル開度センサ４と、車速Ｖを検出する車速
センサ５と、車室内の音「少なくとも自車両の走行によ
って発生するロードノイズや駆動系騒音および風切り音
等を含む合成音であり、走行状態によってその音圧レベ
ルや周波数成分などが変化するような音」Sdを検出する
車内音センサ６と、を含んでいる。７は微・積分演算回
路群であり、微・積分演算回路群７は１つの積分演算器
８と、４つの微分演算器９〜12とを有し、積分演算器８
は、単位時間Ｔ毎のStの累積値St″を求め、また、微分
演算器９〜12は、各々、St、Ｎ、θ、Ｖの単位時間Ｔ毎
の変化量に相当する一階差分値St′、Ｎ′、θ′、Ｖ′
を求める。センサ群１および微・積分演算回路群７は車
両の走行状態を表わす各種パラメータ（すなわち、本実
施例では、St、St′、St″、Ｎ、Ｎ′、θ、θ′、Ｖ、
Ｖ′、Sd）を検出するパラメータ検出手段として機能す
る。なお、各種パラメータとしては、上記例示に限定さ
れるものではなく、走行状態を表わすものであれば他の
情報を含むものであってもよい。なお、13は所定の時間
毎に単位時間Ｔを示す信号を出力するタイマー、14は運
転者によって任意に操作されるスイッチ（入力手段）で
あり、このスイッチ14としては、運転席の近くに設けら
れた専用のものが用いられる。スイッチ14は運転者によ
って、例えば２つの位置に切換えが可能で、その一方の
位置にあるときCT I、他方の位置にあるときCT IIなる
２つの指令信号CMDを出力する。このようなスイッチ14
は、例えば、車両の実際の走行状態が渋滞走行であると
きに渋滞走行を判定した運転者によってCT Iにされ、そ
れ以外ではCT IIにされる。

15はコントロールユニットであり、コントロールユニッ
ト15は、区間分割器15aおよびアソシアトロンユニット1
5bから構成され、記銘手段、神経細胞要素、伝達要素、
想起手段、切換手段、決定手段としての各機能を有す
る。アソシアトロンユニット15bは例えば、マイクロコ
ンピュータで構成され、マイクロコンピュータはRAMやR
OM等の記憶装置およびCPUを含んでいる。ROMには、記銘
処理や想起処理を行うためのプログラムおよび２つの変
速マップ（通常変速マップ、渋滞変速マップ）が格納さ
れている。RAMには、CPUによる上記プログラムの実行に
伴って所定の配列変数〔走行状態パラメータ格納用配列
変数Ｘ（Ｉ）、結合係数格納用配列変数Ｍ（Ｉ、Ｊ）〕
が確保されるようになっている。

すなわち、Ｘ（Ｉ）の各セルは、アソシアトロンの神経
細胞の１つに対応し、また、Ｍ（Ｉ、Ｊ）に格納される
値はXiとXj間の結合係数Mijに対応している。なお、ｉ
は各セル番号であり、神経細胞がＮ×Ｎマトリクスの場
合、ｉの最大値はN²となる。また、ｊは結合先のｉを表
わしている。アソシアトロンユニット15bは、スイッチ1
4からのCMDがCT Iであるとき、このCT Iと区間分割器15
aによって区間分割された各パラメータSt、St′、S
t″、Ｎ、Ｎ′、θ、θ′、Ｖ、Ｖ′、Sdとを、Ｘ
（Ｉ）に格納するとともに、これらのCT Iおよび各パラ
メータの状態に応じたＸ（Ｉ）各セル間の結合係数をＭ
（Ｉ、Ｊ）に格納して、いわゆる“記銘”を行う。な
お、記銘は、CMDがCT IIの場合にも行われる。記銘処理
の結果、各種走行状態に応じたパラメータのパターンが
重複して記銘されていき、あわせて、結合係数も更新さ
れていく。

一方、記銘処理の後は、想起処理に移り、走行状態を表
わす各種パラメータに従って、上述の記銘されたパター
ンが連想的に想起される。この想起処理においては、一
部のパラメータが欠落していても、その欠落部分が他の
パラメータのパターンから再現されるように想起され
る。例えば、CMDがCT Iでない場合でも、各種パラメー
タの状態が先にCT Iに関連づけて記銘を行ったときと類
似のものであれば、CT Iが入力された如き応答をする。
すなわち、記銘処理でCT Iを必要とする走行状態をパタ
ーン化して記憶させておけば、その後、該当する想起パ
ターンが入力されるだけで連想的にCT Iの応答を得るこ
とができ、運転者によるスイッチ14の操作の必要はな
い。このため、例えば、スイッチ14を、渋滞走行用とし
て指定すれば、該当するパターンが入力される毎に渋滞
走行中であることが判定される。アソシアトロンユニッ
ト15bは、このような判定を行うとともに、渋滞走行に
適した変速マップに切換え、渋滞走行時の２速ホールド
を可能とすべく、２速変速を促す変速指令SsをA/Tコン
トローラ（操作手段）16に出力する。A/Tコントローラ1
6は、Ssに従って自動変速機17内のバルブの組み合わせ
を決定し、バルブを駆動するための信号Svを出力して自
動変速機17の変速比を操作する。

次に、作用を説明する。

一般に、車両が渋滞走行中にある場合、運転者は特定の
変速段（例えば２速）のホールドを希望する。この場
合、通常の自動変進機付車両（本発明を適用していない
ものを言う）を運転中の運転者は、シフトレバーをＤ位
置から２速位置へとセレクトし、上記２速ホールドを促
すが、この場合、一時的に“手動”変速動作を行うこと
となり、使い勝手が悪い。このため、前述の従来例で述
べたものでは、特定の車両走行状態を表わすパラメータ
（車速あるいはスロットル開度）に基づいて渋滞走行を
自動認識し、２速ホールドを自動的に行うようにして使
い勝手を良くしている。

ところで、運転者による渋滞走行判断は、自車はもちろ
んのこと周辺車両の挙動等を加味して総合的に判断して
おり、車速やスロットル開度といった１つのパラメータ
のみで判断しているものではない。このため、従来例に
おいては、運転者の判断結果と自動認識の結果とが合致
しない場合があり、このような場合、運転者の意図に反
して２速ホールドされたり、あるいは２速ホールドがさ
れないといったことが起こり得る。また、このことに対
処して、自動認識の判断パラメータを増やすことも考え
られるが、運転者の意図は人によって違い一定なモデル
として表わすことは実際的でないから、例え、パラメー
タ数を増やしたとしても、その判断基準は一定のモデル
を想定して行われることには違いがないので、上述した
判断の誤差は防ぎ得ない。

そこで、本実施例では、走行状態を表わす各種のパラメ
ータに基づいて、例えば、渋滞走行の自動認識を行うと
ともに、この自動認識を、成長する神経細胞構造の１つ
であるアソシアトロンによって行うことにより、運転者
の判断結果と自動認識の判断結果との一致を図って、運
転者の意図した例えば渋滞走行時の２速ホールドを自動
的に行うようにしている。

第８図はアソシアトロンユニット15bで実行される判断
処理プログラムを示すフローチャートである。第８図に
おいて、まず、ステップ（以下、Ｐと略す）P₁で、スイ
ッチ14からのCMDがCT IかあるいはCT IIかを判別する。
例えば、CT Iの場合は、運転者が走行環境を総合的に判
断した結果、渋滞走行中であるとし、２速ホールドを希
望したときに入力されたものであり、対して、CT IIの
場合は、渋滞走行中以外の場合に入力されたものであ
る。CT Iの場合運転者は渋滞走行を判断しているから、
このときの走行状態を表わす各種パラメータ（St、S
t′、St″、Ｎ、Ｎ′、θ、θ′、Ｖ、Ｖ′、Sd）は、
正しく渋滞走行に対応している。例えば、ハンドルは、
ほぼ直進状態に保たれているはずであり、また、車速も
低く、スロットルもあまり踏込まれていないはずであ
る。さらに、エンジン回転数は低中回転域を維持し、室
内音も比較的に静かなはずである。したがって、このと
きの各種パラメータは、渋滞走行を表わすものとして信
頼できるので、P₂において、アソシアトロンによる記銘
処理を行う。

記銘処理は、第９図に示されるような例えば、７×11の
配列変数Xij（Ｉ）に対して行われる。すなわち、配列
変数Xij（Ｉ）の各行は、各パラメータ（Ｖ、Ｖ′、
θ、θ′Ｎ、Ｎ′、Sd、St、St′、St″）に対応し、各
列は各パラメータの値に対応している。ここで、各列
は、パラメータの各値に直接対応しているのではなく、
第10図に示すようなメンバシップ関数（但し、同図は車
速に対応するものを代表として示している。）L₁〜L₇の
横軸にパラメータの大きさを対応させて取り出された縦
軸のメンバシップ値Fkを各列に対応させている。このよ
うにした理由は、各パラメータを配列の各列に直接対応
させると、ぼう大な配列数を必要として、ソフトウェア
規模やハードウェア規模の増大を招き、しかも、処理速
度の低下をもきたすといった不具合があるためで、間に
メンバシップ関数を介在させることにより、上記不具合
を招くことはなく、システムの簡素化および処理速度の
改善を達成することができる。第10図におけるL₁〜L₇は
それぞれ「極めて小さい、小さい、少し小さい、普通、
少し大きい、大きい、極めて大きい」といったパラメー
タの大きさの度合を表わしている。

なお、変数配列Ｘ（Ｉ）の所定の一行（例えば、第９図
では最下行）は、CMDのために割当てられており、１つ
のセルにCT Iが、他の１つのセルにCT IIが割当てられ
ている。すなわち、CT Iの場合、そのときの各パラメー
タの値から得られたメンバーシップ値が各行のセルに格
納されるとともに、CT Iが割当てられたセルに所定の情
報（以下、２速ホールド情報2HLDという）が格納され
る。同時に、アソシアトロンでは、配列Ｘ（Ｉ）内のセ
ル間の結び付きの強さを表わす結合係数のための配列Ｍ
（Ｉ、Ｊ）も別途用意されており、このＭ（Ｉ、Ｊ）に
は、CT Iの場合の各結合係数が格納される。そして、次
回以降のCT I入力に際して、上述のＸ（Ｉ）およびＭ
（Ｉ、Ｊ）の内容が更新されていき、その結果、２速ホ
ールドを必要とする、例えば、渋滞走行に係る記銘パタ
ーンが漸次信頼性を高めつつ構築されていく。このよう
な記銘処理が一度実行されると、次いで、P₃で記銘カウ
ンタCUNTを例えば＋１カウントアップ（UP）し、P₄で、
CUNT値と所定値Ｌとを比較して、記銘処理を以降も繰返
す必要があるか否かを判断する。すなわち、記銘によっ
て構築された渋滞走行を表わす情報パターンの信頼性
は、累積された各結合係数の大きさに依存することか
ら、２速ホールドを意図した際の実際の車両情報に基づ
いて行われるパターン形成（すなわち、記銘処理）は、
少なくとも結合係数が充分な値となるまで繰返す必要が
あり、これがため、記銘カウンタを設けて、このカウン
タ値が所定値Ｌ以下では、信頼性不足として後述の想起
処理を行わないようにしている。したがって、CUNT＞Ｌ
でないとき、すなわち、信頼性不足のときには、P₁〜P₆
を繰返して再び記銘処理を行うようにしている。

なお、P₁でCT IIが判別された場合、運転者による渋滞
判断がなされていない。すなわち、通常の走行中であ
り、この場合には、通常の走行に対応した自動変速特性
を与える必要がある。したがって、この場合には、P₅に
進み、定時間毎にON信号を発するタイマTMRを点検し
て、このTMRがONのとき、P₆で通常の走行中の場合の記
銘処理を実行する。このときの記銘処理も、第９図の配
列変数Ｘ（Ｉ）に対して行われ、また、同時に結合係数
用の配列変数Ｍ（Ｉ、Ｊ）も更新される。なお、この場
合には、CMDはCT IIであるから、Ｘ（Ｉ）の最下行のCT
IIに割当てられたセルに、通常変速を促す指令情報を
格納する。

ここで記銘処理の具体例を説明する。配列変数Ｘ（Ｉ）
のセル数がｎ個であると仮定し、ｎ個のセルにC₁、C₂…
…Cnと番号を付ける。また、Ci（但し、ｉ＝１、２……
ｎ）の状態をXiとし、CiとCj（但し、ｊ＝１、２……
ｎ）との間の結合の強さ、すなわち、結合係数をMijと
する。セルに何も記憶されていないとき、Mij＝０であ
る。今、所定のパターンＸ＝（X₁、X₂……Xn）が入力さ
れたとして、これを記銘する場合、Xiは１か−１の値を
取り得るものとすると、Mijの値は、XiとXjが同符号な
らば、１増やされ、異符号ならば１減らされる。このこ
とを数式で表わせば、次式となり、いわゆる「ヘッブ
のシナプス強化法則」をやや変形した式となる。

Mij←Mij＋Xi・Xj …… ヘッブのシナプス強化法則は、二つの細胞（Ｘ（Ｉ）の
セル）が同時に興奮すると、その間の結合が強まる、と
いうもので、ニューロコンピューティングの分野では広
く認められている。すなわち、記銘処理は、走行状態を
表わす各種パラメータを入力パターンとし、この入力パ
ターンに応じて結合係数を強化させていくもので、同一
傾向のパターンが続くと、結合係数も同一の傾向で強化
されていくものである。

一方、記銘処理を繰返して、CUNT＞Ｌとなり、信頼性に
値するパターン情報が構築されると、以下に述べる想起
処理を行う。まず、P₇で各種パラメータSt、St′、S
t″、Ｎ、Ｎ′θ、Ｖ、Ｖ′、Sdをモニタし、P₈で、こ
れらの各種パラメータを想起入力とした想起処理を行
う。想起処理は、例えば想起入力を仮にＸとすると、そ
れに対する想起出力ｙ＝（y₁、y₂……yn）を次式に従
って求める。

yi＝φ（Mi₁・X₁＋Mi₂・X₂＋…… Mij・Xj＋……＋Min・Xn） …… ここで、φ（Ｚ）は、BASIC（ベーシック）言語のSGN
（サイン）関数と同じで、Ｚの値が正ならば１が、０な
らば０が、負ならば−１がyiに与えられる。すなわち、
ｎ個のうちのｉ番目のセルは自己と結ばれた他の全ての
セル（X₁〜Xn）との間の結合係数（Mi₁、Mi₂……Min）
の状態を反映して、その状態を変化させることとなり、
換言すれば所定の想起入力を与えると、この想起入力と
過去に記銘されていた結合係数とから、過去の記銘パタ
ーンを連想的に再現するように動作する。その結果、例
えば、一部のパターンが欠落した想起入力を与えても、
この欠落パターンから正しいパターンを再現することが
できるのである。したがって、（イ）配列変数Ｘ（Ｉ）の最下行が欠落した想起入力、（ロ）あるいは、（イ）に加えて走行状態を表わすパラ
メータの一部も欠落した想起入力、の何れかの場合でも、渋滞走行および通常走行に関する
記銘パターンを欠落部を補って想起することができる。
（イ）の場合では、走行状態を表わす各種パラメータの
状態が渋滞走行に対応するものであるならば、Ｘ（Ｉ）
の最下行から2HLDを取出すことができ、この2HLDに従っ
て渋滞走行用変速マップへの切換えを行うことができ
る。渋滞用走行用変速マップは第11図に示されるよう
に、２速領域を広くとったもので、これにより、２速ホ
ールドがなされて渋滞走行時に適した変速状態が得られ
る。なお、第12図に通常走行用の変速マップの例を示
す。また、（ロ）の場合にも、上述と同様に渋滞走行時
に適した変速状態が得られるとともに、一部のパラメー
タが異常となった場合（例えば、センサ故障や断線等で
一部のパラメータ信号が得られない）でも、上述の渋滞
走行判断を支障なく行うことができる。

なお、想起処理で判断された渋滞走行中あるいは通常走
行中が、実際の走行状態に促していないこともまれに考
えられる。このようなまれな状況に対処する方法として
は、例えば、運転席にキャンセルスイッチを設けてお
き、上記まれな状況が発生したときに、このキャンセル
スイッチを操作すると、想起処理を中止して強制的に記
銘処理に移るようにすればよい。具体的には、第８図の
P₈の後に、キャンセルスイッチを点検するステップP₉を
入れ、このP₉の判定がYES（まれな状況が起きた）の場
合、P₁₀でCUNTを大幅にダウンさせて、P₄の判定NOを促
し、再びP₁〜P₄を繰返せばよい。このようにすると、ま
れな状況における各種パラメータによって新たな記銘が
行われ、想起処理の信頼性の回復を図ることができる。

なお、P₉において、キャンセルスイッチが操作されてい
ない場合には、想起処理の結果が運転者の意図に合致し
たものであるから、P₁₁でCUNTをUPして、再びP₇以降を
繰返す。

このように、本実施例では、アソシアトロンを用いて実
際の走行状態に即して、記銘処理を実行し、そして、想
起処理を実行して特定の走行状態、すなわち渋滞走行や
通常走行を自動認識している。したがって、自動認識の
結果が運転者の意図に合致したものとなり、渋滞走行や
通常走行に適合して予め設定された２つの変速マップを
適切に切換えて使用できるようになり、マップの切換え
精度を向上させて走行状態に応じた適切な変速状態を実
現することができる。

（効果）本発明によれば、実際の走行状態に即してアソシアトロ
ンによる記銘処理を実行し、その後、想起処理を実行し
て、特定の走行状態（例えば渋滞走行）を判定してい
る。このため、特定の走行状態を正しく判定することが
でき、変速マップの切換え精度を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概念図、第２〜６図はアソシアトロン
を説明する図であり、第２図はその構造概念図、第３図
はその等価電気回路図、第４図はその神経細胞のマトリ
クス図、第５図（ａ）（ｂ）（ｃ）はその記銘された状
態をそれぞれ示す状態図、第６図はその想起のための入
力を与えた状態を示す状態図である。第７〜12図は本発明に係る車両の変速制御装置の一実施
例を示す図であり、第７図はその全体構成図、第８図は
その処理プログラムのフローチャート、第９図はその配
列変数の配列状態を示す概念図、第10図はそのメンバー
シップ関数を表わす図、第11図はその渋滞用変速マップ
を示す図、第12図はその通常走行用変速マップを示す図
である。１……センサ群（パラメータ検出手段）、７……微・積分演算回路群（パラメータ検出手段）、 14……スイッチ（入力手段）、 15……コントロールユニット（神経細胞要素、伝達要
素、記銘手段、想起手段、切換手段、決定手段）、 16……A/Tコントローラ（操作手段）。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ａ）車両の走行状態を表わす各種パラメー
タを検出するパラメータ検出手段と、ｂ）運転者の変速意図を示す意図信号が必要に応じ当該
運転者によって入力される入力手段と、ｃ）各々が前記各パラメータおよび意図信号に対して割
当てられ、各パラメータおよび変速意図の内容に応じて
状態を変化させることが可能な多数の神経細胞要素と、ｄ）各一対の神経細胞要素間をその結合係数を可変とし
て結合し、一方の神経細胞要素の状態を他方の神経細胞
要素に伝達する伝達要素と、ｅ）前記パラメータ検出手段の出力および入力手段の出
力に従って各神経細胞要素の状態を変化させ、任意の時
点における走行状態を表わす各種パラメータおよび変速
意図をパターン化して記銘する記銘手段と、ｆ）少なくとも一部のパラメータ信号が入力されると、
前記パターンを参照して変速意図を含むパターンを再現
する想起手段と、ｇ）該想起手段によって再現されたパターンに従って、
変速意図が達成されるように自動変速機の変速マップを
切換える切換手段と、ｈ）切換えられた変速マップに従って自動変速機の変速
比を決定する決定手段と、ｉ）決定された変速比となるように自動変速比を操作す
る操作手段と、を備えたことを特徴とする車両の変速制御装置。