JPH07156814A

JPH07156814A - 後輪操舵制御装置

Info

Publication number: JPH07156814A
Application number: JP30186793A
Authority: JP
Inventors: Nobuo Momose; 信夫百瀬
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp
Priority date: 1993-12-01
Filing date: 1993-12-01
Publication date: 1995-06-20

Abstract

(57)【要約】【目的】道路交通状況および運転者の運転状態の変化
に応じて、後輪操舵時に運転者の要望する運転フィーリ
ングとすることができる。【構成】道路交通状況および運転状態を推定する手段
を備えている。操舵バルブ作動制御部34は、所定車速以
上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪と同相方向
に操舵させる同相操舵成分Ｋ1・δFと、所定車速以上の
領域で前輪の操舵速度に応じて後輪を前輪と逆相方向に
操舵させる逆相操舵成分Ｋ3・（ｄδF／ｄｔ）との加算
結果に基づき後輪舵角δFを算出し、出力部35は算出さ
れた後輪舵角δFに基づいて後輪の操舵を制御する。ま
た、前記制御部34は、車速に対する同相係数Ｋ1および
逆相係数Ｋ3のそれぞれの特性を道路交通状況および運
転状態に応じて可変設定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、４ＷＳ車において、
道路交通状況および運転状態の変化に応じて操舵特性を
可変設定しようとする後輪操舵制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の後輪操舵制御装置としては、特公
平３−４４０２７号公告公報に既に開示されたものがあ
る。この従来の発明は、横風の強さ、天候状態、路面状
態等の走行状態に応じてヨーレートゲインを変更し、変
更されたヨーレートゲインに基づいて車輪の操舵を補助
することで、常に車両の運動性能および操縦安定性の向
上を達成しようとするものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術に記載した発明は、天候状態や路面状態に応じて車輪
の操舵を制御するものとなっているので、道路交通状況
や運転状態等により変化する運転者の要望には対応でき
ない等の不具合がある。この発明は上述した事情を考慮
してなされたもので、その目的とするところは、道路交
通状況および運転状態の変化に応じて、後輪操舵時に運
転者の要望する運転フィーリングとすることができる後
輪操舵制御装置を提供する。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めの第１の解決手段として、この発明の後輪操舵制御装
置は、車両走行時の道路交通状況を推定する道路交通状
況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認
識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵
角を検出する操舵角検出手段と、後輪を操舵駆動する後
輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角
に応じて後輪を前輪と同相方向に操舵させる同相操舵成
分と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角速度に応じて
後輪を前輪と逆相方向に操舵させる逆相操舵成分との加
算結果に基づき上記後輪操舵手段の作動を制御する制御
手段とを備え、前記制御手段は、前記同相操舵成分を前
記前輪舵角と車速に対応する同相係数との積で求め、車
速に対する同相係数の特性を前記道路交通状況および前
記運転状態に応じて可変設定するようにしたことを特徴
とする。

【０００５】また、第２の解決手段として、この発明の
後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推定
する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定
する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段
と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、後輪を
操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域
で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪と同相方向に操舵さ
せる同相操舵成分と、所定車速以上の領域で前輪の操舵
角速度に応じて後輪を前輪と逆相方向に操舵させる逆相
操舵成分との加算結果に基づき上記後輪操舵手段の作動
を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記逆
相操舵成分を操舵角速度と逆相係数との積で求め、車速
に対する逆相係数の特性を記道路交通状況および前記運
転状況に応じて可変設定することを特徴とする。

【０００６】さらに、第３の解決手段として、この発明
の後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推
定する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推
定する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手
段と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両
のヨー角速度を検出するヨー角速度検出手段と、後輪を
操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域
で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪と同相方向に操舵さ
せる同相操舵成分と、前記ヨー角速度に応じて後輪を操
舵させるヨー角速度比例成分の加算結果に基づき前記後
輪操舵制御手段の作動を制御する制御手段とを備え、前
記制御手段は、前記ヨー角速度比例成分をヨー角速度と
増減係数との積で求め、この増減係数を前記道路交通状
況および運転状態に応じて可変設定するようにしたこと
を特徴とする。

【０００７】また、第４の解決手段として、この発明の
後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推定
する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定
する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段
と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両の
ヨー角速度を検出するヨー角速度検出手段と、後輪を操
舵駆動する後輪操舵駆動手段と、車両の走行状態に応じ
て算出される目標ヨー角速度と前記検出ヨー角速度との
偏差に応じて前記後輪操舵角手段の作動を制御する制御
手段とを備え、前記制御手段は、前記ヨー角速度の偏差
にかかる係数を前記道路交通状況および運転状態に応じ
て可変設定することを特徴とする。

【０００８】

【作用】車両走行時、道路交通状況認識手段に道路交通
状況が推定される。運転状態認識手段に運転者の運転状
態が推定される。車速検出手段から車速が検出される。
操舵角検出手段から前輪の操舵角が検出される。ヨー角
速度検出手段に車両のヨー角速度が検出される。

【０００９】第１の解決手段における前記制御手段は、
所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、所定車速以上
の領域で前輪の操舵角速度に応じて後輪を前輪と逆相方
向に操舵させる逆相操舵成分との加算結果に基づき上記
後輪操舵手段の作動を制御する一方、前記同相操舵成分
を前記前輪舵角と車速に対応する同相係数との積で求
め、車速に対する同相係数の特性を前記道路交通状況お
よび前記運転状態に応じて可変設定する。

【００１０】第２の解決手段における前記制御手段は、
所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、所定車速以上
の領域で前輪の操舵角速度に応じて後輪を前輪と逆相方
向に操舵させる逆相操舵成分との加算結果に基づき上記
後輪操舵手段の作動を制御する一方、前記逆相操舵成分
を操舵角速度と逆相係数との積で求め、車速に対する逆
相係数の特性を記道路交通状況および前記運転状況に応
じて可変設定する。

【００１１】第３の解決手段における前記制御手段は、
所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、前記ヨー角速
度に応じて後輪を操舵させるヨー角速度比例成分の加算
結果に基づき前記後輪操舵制御手段の作動を制御する一
方、前記ヨー角速度比例成分をヨー角速度と増減係数と
の積で求め、この増減係数を前記道路交通状況および運
転状態に応じて可変設定する。

【００１２】第４の解決手段における前記制御手段は、
車両の走行状態に応じて算出される目標ヨー角速度と前
記検出ヨー角速度との偏差に応じて前記後輪操舵角手段
の作動を制御する一方、前記ヨー角速度の偏差にかかる
係数を前記道路交通状況および運転状態に応じて可変設
定する。

【００１３】

【実施例】以下、この発明の一実施例を添付図面に基づ
いて詳細に説明する。この発明の後輪操舵制御装置は、
道路交通状況およびドライバの車両運転操作状態を推定
する推定手段を備えており、まずは、その推定手段（推
定方法）について説明する。

【００１４】その推定方法は、車両走行状態パラメータ
に基づいて求められる道路交通状況と、車両運転状態を
表す物理量とに基づいて、ドライバによる車両運転操作
状態を推定するようにしている。詳しくは、図１に示す
ように、車速およびハンドル角から、車両走行状態パラ
メータとしての、平均速度、走行時間比率（車両走行時
間と走行停止時間とを含む全体時間に対する走行時間の
比率）、および平均横加速度が求められる。そして、こ
れら車両走行状態パラメータに基づくファジィ推論によ
って、道路交通状況を表すパラメータとしての、市街地
度、渋滞路度および山間路度が検出される。

【００１５】その一方で、図２に示すように、車両運転
状態を表す物理量たとえばアクセル開度、車速およびハ
ンドル角が検出され、車速から前後加速度が、また、車
速およびハンドル角から横加速度が演算により求められ
る。そして、車両運転パラメータとしての、車速、アク
セル開度、前後加速度および横加速度の各々の度数分布
が頻度解析により求められる。次いで、各該度数分布の
平均値および分散が、度数分布を特徴づけるパラメータ
として求められる。

【００１６】さらに、道路交通状況を表すパラメータ
（市街地度、渋滞路度および山間路度）と、それぞれの
車両運転パラメータの度数分布を特徴づけるパラメータ
（平均値および分散）とが、ニューラルネットワークに
入力される。ニューラルネットワークでは、これらパラ
メータの重み付け総和が求められ、これにより、ドライ
バによる車両運転操作状態たとえばドライバの車両運転
操作上のきびきび度合を表す出力パラメータが求められ
る。

【００１７】本実施例による推定方法が適用される車両
には、図３に示すように、コントローラ１５が搭載され
ている。図示を省略するが、このコントローラ１５は、
ファジィ推論機能およびニューラルネットワーク機能を
奏するプロセッサと、メモリと、入出力回路とを含み、
メモリには、各種制御プログラムおよび各種データが格
納されている。そして、コントローラ１５には、車速セ
ンサ２２、ハンドル角センサ１０４およびスロットル開
度センサ２３が接続されている。

【００１８】コントローラ１５のプロセッサは、センサ
２６，１６および１０４からの車速信号、ハンドル角信
号およびスロットル開度信号を入力し、後述の各種ルー
チンを順次実行して、ドライバのきびきび度合を推定す
るようになっている。「走行時間比率算出ルーチン」たとえばエンジン始動時
以降、車両が駆動状態（走行状態および走行停止状態を
含む）にある間、コントローラ１５のプロセッサは、図
４に示す走行時間比率算出ルーチンをたとえば２秒の周
期で繰り返し実行する。

【００１９】各々の算出ルーチン実行サイクルにおい
て、プロセッサは、実際の車速を表す車速センサ２２か
らの車速信号velを入力し、車速velが所定車速（たとえ
ば１０km/h）を上回っているか否かを判別する（ステッ
プＳ１）。この判別結果が肯定であれば、コントローラ
１５に内蔵の走行時間カウンタ（図示略）のカウント値
rtimeに「１」が加算される（ステップＳ２）。一方、
ステップＳ１での判別結果が否定であれば、走行停止時
間カウンタ（図示略）のカウント値stimeに「１」が加
算される（ステップＳ３）。

【００２０】ステップＳ２またはＳ３に続くステップＳ
４では、走行時間カウンタ値rtimeと走行停止時間カウ
ンタ値stimeとの和が値「２００」に等しいか否かが判
別される。そして、この判別結果が否定であれば、走行
時間カウンタ値rtimeをこの値と走行停止時間カウンタ
値stimeとの和で除して得た値に値「１００」が乗じら
れて、走行時間比率ratio（%）が算出される（ステップ
Ｓ５）。

【００２１】一方、ステップＳ４での判別が肯定であれ
ば、走行時間カウンタ値rtimeと値「０．９５」との積
に等しい値が走行時間カウンタに再設定されると共に、
走行停止時間カウンタ値stimeと値「０．９５」との積
に等しい値が走行停止時間カウンタに再設定され（ステ
ップＳ６）、次いで、ステップＳ５において走行時間比
率ratioが算出される。

【００２２】すなわち、エンジン始動時から、車両が値
「２００」に対応する４００秒間にわたって駆動された
時点において両カウンタ値が再設定され、その後は、１
０秒経過する毎にカウンタ値が再設定される。これによ
り、比較的容量の小さいカウンタを用いても、現時点以
前の車両駆動状況を反映した走行時間比率を算出可能に
なる。「平均速度算出ルーチン」コントローラ１５のプロセッ
サにより、図５に示す平均速度算出ルーチンがたとえば
２秒の周期で繰り返し実行される。

【００２３】各々のルーチン実行サイクルにおいて、プ
ロセッサは、車速センサ２２から車速データvxを読み込
み、コントローラ１０に内蔵された５つの累積速度レジ
スタの記憶値vxsum[i]（ｉ＝１〜５）のそれぞれに車速
vxを加算する（ステップＳ１１）。次に、プロセッサ
は、フラグf 1mの値が平均速度算出タイミングを表す
「１」であるか否かを判別する（ステップＳ１２）。こ
のフラグf 1mは、１分周期で値「１」をとるようになっ
ている。そして、ステップＳ１２での判別結果が否定で
あれば、今回サイクルでの処理を終了する。

【００２４】本ルーチンを開始してから１分間が経過し
てステップＳ１２での判別結果が肯定になると、指標jj
に値「１」を加算して指標jjを更新し、更新済みの指標
jjに対応する累積速度レジスタ値vxsum[jj]を「１５
０」で除して平均速度vxaveを算出し、このレジスタ値v
xsum[jj]を「０」にリセットする（ステップＳ１３）。
そして、更新済み指標jjが「５」であるか否かを判別し
（ステップＳ１４）、この判別結果が否定であれば今回
サイクルでの処理を終了する。

【００２５】その後、１分間が経過する毎に指標jjが更
新され、更新後の指標jjに対応する累積速度レジスタ値
vxsum[jj]から平均速度vxaveが求められる。そして、５
分間が経過する毎に指標jjが「０」にリセットされる
（ステップＳ１５）。以上の様にして、５つの累積速度
レジスタ値vxsum[i]のそれぞれに実際車速vxが２秒毎に
加算され、５つの累積速度レジスタのうちの対応する一
つの、１５０回（５分間）にわたって検出した合計車速
を表す記憶値vxsum[jj]に基づいて、平均速度vxaveが１
分毎に算出される。「平均横加速度算出ルーチン」コントローラ１５のプロ
セッサは、図６に示す平均横加速度算出ルーチンをたと
えば２秒の周期で繰り返し実行する。

【００２６】各々のルーチン実行サイクルにおいて、プ
ロセッサは、車速vxを表す車速センサ２２からの出力信
号とハンドル角steeraを表すハンドル角センサ１０４か
らの出力信号とを読み込み、図示しないマップを参照し
て、車速vxの関数として表され１（Ｇ）の横加速度を与
える所定ハンドル角gygainを、車速vxに基づいて求め
る。次に、プロセッサは、ハンドル角steeraを所定ハン
ドル角gygainで除すことにより横加速度gyを算出し、コ
ントローラ１０に内蔵された５つの累積横加速度レジス
タの記憶値gysum[i]（ｉ＝１〜５）のそれぞれに横加速
度gyを加算する（ステップＳ２１）。次に、プロセッサ
は、フラグf 8sの値が平均横加速度算出タイミングを表
す「１」であるか否かを判別する（ステップＳ２２）。
このフラグf 8gは、８秒周期で値「１」をとるようにな
っている。そして、ステップＳ２２での判別結果が否定
であれば、今回サイクルでの処理を終了する。

【００２７】本ルーチンを開始してから８秒間が経過し
てステップＳ２２での判別結果が肯定になると、指標jj
に値「１」を加算して指標jjを更新し、更新済みの指標
jjに対応する累積横加速度レジスタ値gysum[jj]を「２
０」で除して平均横加速度gyaveを算出し、このレジス
タ値gysum[jj]を「０」にリセットする（ステップＳ２
３）。そして、更新済み指標jjが「５」であるか否かを
判別し（ステップＳ２４）、この判別結果が否定であれ
ば今回サイクルでの処理を終了する。

【００２８】その後、８秒間が経過する毎に指標jjが更
新され、更新後の指標jjに対応する累積横加速度レジス
タ値gysum[jj]から平均横加速度gyaveが求められる。そ
して、４０秒間が経過する毎に指標jjが「０」にリセッ
トされる（ステップＳ２５）。以上の様にして、５つの
累積横加速度レジスタ値gysum[i]のそれぞれに算出横加
速度gyが２秒毎に加算され、５つの累積横加速度レジス
タのうちの対応する一つの、２０回（４０秒間）にわた
って算出した合計横加速度を表す記憶値gysum[jj]に基
づいて、平均横加速度gyaveが８秒毎に算出される。「市街地度、渋滞路度および山間路度算出ルーチン」本
実施例では、ドライバによる車両運転操作状態推定に関
連する車両走行モードとしての、市街地走行モード、渋
滞路走行モードおよび山間路走行モードを判別対象と
し、市街地度、渋滞路度および山間路度を判別するよう
にしている。

【００２９】市街地度および渋滞路度はファジィ推論に
より判別される。このファジィ推論に関連して、走行時
間比率および平均速度についての全体空間（台集合）に
おけるファジィ部分集合を表すメンバーシップ関数（図
７および図８）と、下表に示す９つのファジィルールと
が予め設定されて、コントローラ１５のメモリに格納さ
れている。

【００３０】

【表１】

【００３１】上表に示すファジィルール設定は、市街地
走行では平均速度が低いと共に走行時間比率が中くらい
であり、渋滞路走行では平均速度が低いと共に走行時間
比率も低いという事実に則して行ったものである。図７
中、記号Ｓ，ＭおよびＢの各々は、走行時間比率に関す
る台集合におけるファジィ集合を示すラベルである。フ
ァジィ集合Ｓを定義するメンバーシップ関数は、走行時
間比率が０％から２０％までの間では適合度が「１」で
あり、走行時間比率が２０％から４０％まで増大するに
つれて適合度が「１」から「０」に減少するように定め
られている。また、ファジィ集合Ｍを定義するメンバー
シップ関数は、走行時間比率が２０％から４０％まで増
大するにつれて適合度が「０」から「１」まで増大し、
走行時間比率が４０％から６５％までの間では適合度が
「１」であり、走行時間比率が６５％から８５％まで増
大するにつれて適合度が「１」から「０」まで減少する
ように定められている。そして、ファジィ集合Ｂを定義
するメンバーシップ関数は、走行時間比率が６５％から
８５％まで増大するにつれて適合度が「０」から「１」
まで増大し、走行時間比率が８５％以上では適合度が
「１」であるように定められている。

【００３２】図８を参照すると、平均速度に関する台集
合におけるファジィ集合Ｓを定義するメンバーシップ関
数は、平均速度が０km/hから１０km/hの間では適合度が
「１」であり、平均速度が１０km/hから２０km/hまで増
大するにつれて適合度が「１」から「０」まで減少する
ように定められている。また、ファジィ集合Ｍを定義す
るメンバーシップ関数は、平均速度が１０km/hから２０
km/hまで増大するにつれて適合度が「０」から「１」ま
で増大し、平均速度が２０km/hから４０km/hまでの間で
は適合度が「１」であり、平均速度が４０km/hから６０
km/hまで増大するにつれて適合度が「１」から「０」ま
で減少するように定められている。そして、ファジィ集
合Ｂを定義するメンバーシップ関数は、平均速度が４０
km/hから６０km/hまで増大するにつれて適合度が「０」
から「１」まで増大し、平均速度が６０km/h以上では適
合度が「１」であるように定められている。

【００３３】コントローラ１０のプロセッサは、図４お
よび図５に示す算出ルーチンでそれぞれ求めた走行時間
比率（％）および平均速度（km/h）の組合せの、第１〜
第９ルールの各々に対する適合度adap[i]を求め、次い
で、下記の計算式に従って、市街地度および渋滞路度を
それぞれ算出する。市街地度[city]＝Σ（adap[i]×r city[i]）÷adapt[i] （ｉ＝１〜９）渋滞路度[jam]＝Σ（adap[i]×r jam[i]）÷adapt[i] （ｉ＝１〜９）詳しくは、プロセッサは、走行時間比率に関するファジ
ィ集合Ｓ，ＭおよびＢのうち第ｉルールに対応する一つ
に対する実際走行時間比率の適合度を求め、次いで、平
均速度に関するファジィ集合Ｓ，ＭおよびＢのうち第ｉ
ルールに対応する一つに対する実際平均速度の適合度を
求める。そして、両適合度のうちの小さいものを、第ｉ
ルールに対する実際走行時間比率と実際平均速度との組
合せの適合度adapt[i]とする。

【００３４】第１ルールに関連して云えば、図９および
図１０に示すように、実際走行時間比率が３０％でかつ
実際平均速度が１０km/hである場合、走行時間比率ファ
ジィ集合Ｓに対する実際走行時間比率３０％の適合度と
して「０．５」が求まると共に、平均速度ファジィ集合
Ｓに対する実際平均速度１０km/hの適合度として「１」
が求まる。従って、実際走行時間比率３０％と実際平均
速度１０km/hとの組合せの第１ルールに対する適合度ad
apt[1]は「０．５」になる。

【００３５】次に、コントローラ１５のプロセッサは、
コントローラ１５のメモリに内蔵された平均横加速度・
山間路度マップを参照し、図６のルーチンで求めた平均
横加速度に基づいて山間路度を算出する。図１１に例示
するように、このマップは、平均横加速度が０Ｇから約
０．１Ｇまでの間では山間路度が「０」になり、平均横
加速度が約０．１Ｇから０．４Ｇまで増大するにつれて
山間路度が「０」から「１００」まで増大し、平均横加
速度が０．４Ｇ以上であれば山間路度が「１００」にな
るように設定されている。このマップ設定は、山間路走
行では横加速度積分値が大きくなると云う事実に則して
行ったものである。「頻度解析ルーチン」コントローラ１５のプロセッサ
は、車速、前後加速度、横加速度およびアクセル開度の
それぞれについての頻度解析をたとえば２００ミリ秒の
周期で実行し、各該物理量の平均値および分散を求め
る。図１２は、車速についての頻度解析ルーチンを示
し、車速以外の頻度解析ルーチン（図示略）はこのルー
チンと同様に構成されている。

【００３６】頻度解析対象パラメータとしての車速は、
車速センサ２２からの出力信号によって表され、その入
力レンジはたとえば０〜１００km/hに設定されている。
アクセル開度tps（％）は、スロットル開度センサ２３
の出力信号に基づいて下式に従って算出されるもので、
その入力レンジは０〜１００％である。 tps＝（tdata-tpsoff）÷（tpson-tpsoff）×１００ここで、記号tdataは現在のスロットル開度センサ出力
を表し、記号tpsoffおよびtpsonは、アクセルオフ状態
およびアクセル全開状態でのスロットル開度センサ出力
をそれぞれ表す。

【００３７】また、プロセッサは、車速センサ２２出力
をたとえば１００ミリ秒の周期でサンプリングし、下式
に従って前後加速度gx（単位Ｇ）を算出する。前後加速
度の入力レンジはたとえば０〜０．３Ｇである。 gx＝（vx-vx0）×１０÷（3.6×9.8）ここで、記号vxは現在の車速（km/h）を表し、vx0は１
００ミリ秒前の車速（km/h）を表す。

【００３８】さらに、車速vxを表す車速センサ２２から
の出力信号とハンドル角steeraを表すハンドル角センサ
１０４からの出力信号とを読み込み、図示しないマップ
を参照して、車速vxの関数として表され１（Ｇ）の横加
速度を与える所定ハンドル角gygainを、車速vxに基づい
て求める。次に、下式に示すように、プロセッサは、ハ
ンドル角steeraを所定ハンドル角gygainで除すことによ
り横加速度gy（Ｇ）を算出する。横加速度の入力レンジ
はたとえば０〜０．５Ｇである。

【００３９】gy＝steera÷gygain 図１２を参照すると、プロセッサは、頻度解析対象パラ
メータ（入力データ）としての車速信号velをその入力
レンジ０〜１００km/h内で１０等分したもの（INT(vel/
10)）に「１」を加えて、値datを求め（ステップＳ３
１）、この値datが「１０」よりも大きいか否かを判別
する（ステップＳ３２）。この判別結果が肯定であれ
ば、ステップＳ３３において値datを「１０」に再設定
して、ステップＳ３４に移行する。一方、ステップＳ３
２での判別結果が否定であれば、ステップＳ３２からス
テップＳ３４へ直ちに移行する。ステップＳ３４では、
図１３に示すように、入力データの母集団を構成する１
０個の配列（図１３中、最大値側配列の要素数は０）の
うちの対応する一つの要素数hist[dat]に「１」が加え
られる。

【００４０】次のステップＳ３５では、第１ないし第１
０配列の要素数の総和numが求められ、また、各々の配
列（第ｉ配列）に関して求めた要素数と値「ｉ−１」と
の積の総和sumが求められる。プロセッサは、積の総和s
umを要素数の総和numで除したものを値「１０」でさら
に除して、入力データ（ここでは車速）の平均値aveを
求める（ステップＳ３６）。

【００４１】次に、プロセッサは、平均値aveが「１０
０」よりも大きいか否かを判別し（ステップＳ３７）、
この判別結果が肯定であれば、ステップＳ３８で平均値
aveを「１００」に再設定して、ステップＳ３９に移行
する。一方、ステップＳ３７での判別結果が否定ならば
ステップＳ３７からステップＳ３９へ直ちに移行する。
すなわち、入力データの平均値aveは「１００」までの
値に制限される。

【００４２】ステップＳ３９では、平均値aveを「１
０」で除した値を値「ｉ−１」から減じて得た値（(i-
1)-(ave/10)）を自乗したものと配列の要素数hist[i]と
の積が各配列について求められ、次に、積の総和sum2が
算出される。次に、プロセッサは、総和sum2を要素数の
総和numで除したものを値「５」でさらに除して、入力
データの分散varを算出する（ステップＳ４０）。そし
て、入力データの分散varが「１００」よりも大きいか
否かが判別され（ステップＳ４１）、この判別結果が肯
定であればステップＳ４２において分散varが「１０
０」に再設定されてからステップＳ４３へ移行し、ステ
ップＳ４１での判別結果が否定であればステップＳ４１
からステップＳ４３へ直ちに移行する。すなわち、入力
データの分散varは値「１００」までに制限される。

【００４３】ステップＳ４３では、要素数の総和numが
「２５６」よりも大きいか否かが判別され、この判別結
果が否定であれば今回サイクルでの処理を終了する一
方、判別結果が肯定であれば、第１〜第１０配列の各々
の要素数hist[i]を、これに値「15/16」を乗じた値に再
設定して（ステップＳ４４）、今回サイクルでの処理を
終了する。すなわち、母集団の要素数numが「２５６」
を越えると、各配列の要素数を「15/16」倍に減少させ
る。その後、図１２の処理が繰り返されて、入力データ
としての車速velの平均値および分散が周期的に求めら
れる。

【００４４】その他の入力データであるアクセル開度、
前後加速度および横加速度の各々の平均値および分散も
同様に求められる。なお、ドライバによる運転の仕方が
きびきびとなるに従って、各々の入力データの平均値お
よび分散は増大する。ただし、車速の平均値には、道路
交通状況が大きく影響する。「運転操作状態算出ルーチン」コントローラ１５のプロ
セッサは、そのニューラルネットワーク機能によって、
ドライバによる運転操作状態を求める。本実施例では、
上述の頻度解析によって求めた車速、アクセル開度、前
後加速度および横加速度の各々の平均値および分散に加
えて、上述のファジィ推論によって求めた市街地度、渋
滞路度および山間路度をニューラルネットワークに入力
し、これにより、ドライバによる運転操作状態としての
きびきび度を求めるようにしている。

【００４５】概念的には、ニューラルネットワークは、
図１４に示すプロセッシングエレメント（ＰＥ）を、図
１５に示すように相互に複雑に絡み合わせたもので、各
々のＰＥには、多数の入力x[i]にそれぞれの重みw[j]
[i]を掛け合わせたものの総和が入力される。そして、
各々のＰＥにおいて、この総和が或る伝達関数ｆにより
変換され、各ＰＥから出力y[i]が送出される。

【００４６】図１４および図１５に関連づけて云えば、
本実施例で用いるニューラルネットワークは、入力層２
０１と出力層２０３との間に一つの隠れ層２０２を介在
させたもので、入力層２０１は１１個のＰＥからなり、
隠れ層２０２は６つのＰＥからなり、出力層２０３は１
つのＰＥからなる。そして、ＰＥの伝達関数ｆは、ｆ
（ｘ）＝ｘで規定される。また、それぞれのＰＥ間の結
合部における重みw[j][i]は、学習過程を経て決定され
る。なお、本実施例のニューラルネットワークには、バ
イアスと呼ばれる入力２０４が追加設定されている。

【００４７】本実施例では、上述のニューラルネットワ
ークの機能をコントローラ１５により達成するようにな
っている。このニューラルネットワーク機能を奏すべ
く、コントローラ１５のプロセッサは、車速、アクセル
開度、前後加速度および横加速度の各々の平均値および
分散ならびに市街地度、渋滞路度および山間路度（いず
れも、その出力範囲が「０」〜「１００」）を入力デー
タとして、図１６に示すきびきび度算出ルーチンを周期
的に実行する。

【００４８】図１６のルーチンにおいて、プロセッサ
は、入力データdd[i]と「２」との積から「１００」を
減じて、１１個の入力データdd[i]（ｉ＝１〜１１）の
レンジを「０〜１００」から「−１００〜１００」にそ
れぞれ変換し、これによりレンジ変換後の入力データdi
n[i]を得る（ステップＳ５１）。次に、プロセッサは、
各々のレンジ変換後の入力データdin[i]について求めた
入力データdin[i]と重み係数nmap[i+1]との積の総和dri
veを求めると共に、バイアスについても同様の積（nmap
[1]＊100）を求め、入力データに関連する総和driveに
バイアスに関連する積（nmap[1]＊100）を加えて、きび
きび度を表す出力driveを求める（ステップＳ５２）。

【００４９】そして、きびきび度出力driveを「１００
００」で除したものに「１００」を加え、この加算結果
を「２」で除して、きびきび度出力のレンジを、「−１
００００００〜１００００００」から「０〜１００」に
変換し（ステップＳ５３）、これにより、一算出サイク
ルでのきびきび度算出を終了する。以上のようにして、
ドライバによる車両運転操作状態としてのきびきび度を
表す出力driveが求まる。そして、試験走行結果によれ
ば、出力driveが表すドライバのきびきび度の推定値
は、ドライバ自らが評価、申告したきびきび度合に良く
一致した。これは、車速などの物理量では評価すること
が困難なドライバの運転操作状態を、各種物理量の度数
分布を特徴づける物理量の平均値および分散に基づい
て、かつ道路交通状況を勘案して、評価したことによる
ものと解される。

【００５０】以下、本発明による後輪操舵制御装置の第
１実施例を説明する。本実施例は、車両運転特性を、上
記推定方法によって推定した道路交通状況および車両運
転操作状態（きびきび度）に適合したものに制御するこ
とを企図するもので、きびきび度を推定するための手順
は上記推定方法のものと同一で、このための装置構成な
どに関する説明を省略する。

【００５１】図１７を参照すると、自動車の左右の前輪
１L，１Rは、タイロッド３を介して前輪パワーステアリ
ング装置２に連結されている。この装置２は、後述の各
種要素と協働して、本発明の一実施例が適用される四輪
操舵装置を成すもので、ステアリングハンドル４によっ
て作動されるラック・ピニオン機構（図示略）と、これ
に連結され油圧シリンダからなる前輪操舵アクチュエー
タ（図示略）とから構成されている。

【００５２】前輪操舵アクチュエータは、ステアリング
ハンドル４によって作動される前輪操舵バルブ５を介し
て、ポンプユニット６の一方の油圧ポンプ７に接続され
ている。ポンプユニット６は、エンジン８によって駆動
される２連ポンプからなり、他方の油圧ポンプ９は、後
輪操舵バルブ１０を介して後輪操舵アクチュエータ１１
に接続されている。

【００５３】後輪操舵アクチュエータ１１も油圧シリン
ダからなり、該アクチュエータ１１のピストンロッド
は、タイロッド１２を介して左右の後輪１３L，１３Rに
連結されている。図１７中、参照符号１４はリザーバタ
ンクを示す。前輪操舵アクチュエータは、ステアリング
ハンドル４の操舵時の、前輪操舵バルブ５を介する油圧
ポンプ７からの作動油供給により、操舵方向に応じて作
動するようになっている。これに対して、後輪操舵アク
チュエータ１１の作動は、コントローラ１５によって制
御される。すなわち、コントローラ１５は、ステアリン
グハンドル４が操舵されたとき、後輪操舵バルブ１０に
車両走行状態に適した作動制御信号を供給し、これによ
り、油圧ポンプ９からバルブ１０を介して後輪操舵アク
チュエータ１１に供給される作動油圧を制御するように
している。

【００５４】上述の前後輪操舵アクチュエータ作動制御
に関連して、コントローラ１５は、各種のセンサやメー
タ類６１に対して電気的に接続されている。すなわち、
コントローラ１５には、車速センサ２６およびメータ類
６１からの車速Ｖ（上述のvx車速信号に対応）や各種機
器の作動状態を示すセンサ信号と、ハンドル角センサ１
６からのハンドル角θH（上述のハンドル角steeraに対
応）を示すセンサ信号と、後輪操舵角センサ１７からの
実後輪操舵角δRaを示すセンサ信号とが供給さて、さら
に、パワステ圧（パワーステアリング装置２ひいては前
輪操舵アクチュエータの作動圧）を示すセンサ信号が供
給されるようになっている。本実施例では、一対の圧力
センサ１８，１９によりそれぞれ検出される前輪操舵ア
クチュエータの左右の圧力室（図示しない）の圧力Ｐ
L，ＰRの差を、パワステ圧として求めるようにしてい
る。さらに、コントローラ１５には、車両の実際のヨー
レイト（車体重心まわりの自転運動の速さ）を検出する
ためのヨーレイトセンサ６０が接続され、センサ６０か
らの実際ヨーレイトＹを示す信号がコントローラ１５に
供給されるようになっている。

【００５５】図１８に示すように、コントローラ１５
は、機能的には、ハンドル角センサ１６，車速センサ２
６，ヨーレイトセンサ６０およびメータからのデータを
受け取る入力部３０と、圧力センサ１８，１９からの信
号を受け取るＡ／Ｄ変換部３１と、入力部３０からのデ
ータに基づき、車両の走行モードを判定するモード判定
部３２と、入力部３０およびＡ／Ｄ変換部３１からのデ
ータに基づき、路面摩擦係数すなわち路面μを演算する
路面μ検出部３３とを備えている。

【００５６】さらに、コントローラ１５は、入力部３
０、モード判定部３２および路面μ検出部３３からのデ
ータに基づき、後輪操舵バルブ１０の作動制御信号ＳR
を算出する操舵バルブ作動制御部３４と、該制御部３４
で算出した作動制御信号ＳRを後輪操舵バルブ１０に向
けて出力する出力部３５とを備えている。モード判定部
３２は、ハンドル角θH、車速Ｖおよびメータから入力
部３０に供給されるデータに基づき、後輪の操舵操舵モ
ード（例えば、その制御の中止、後輪の大舵角制御、後
輪の位相制御）を選択する機能を有している。

【００５７】また、路面μ検出部３３は、ハンドル角θ
H、車速Ｖ、圧力ＰL，ＰRから路面μを検出する機能を
有している。操舵バルブ作動制御部３４は、モード判定
部３２および路面μ検出部３３からの出力データに基づ
いて後輪操舵バルブ作動制御信号ＳRを算出するもの
で、モード判定部３２により後輪位相制御が選択された
場合には、路面μ、ハンドル角θH、車速Ｖに基づいて
後輪操舵角δRを演算する。制御部３４は、その後輪操
舵角δRを次の公知の演算式に基づいて計算する。

【００５８】δR＝Ｋ1・δF＋Ｋ2・（Ｙ−Ｙ＊）なお、この演算式中の記号については、同相係数Ｋ1、
フィードバック係数Ｋ2、前輪操舵角δF、実際ヨーレー
トＹ、目標ヨーレートＹ＊である。目標ヨーレートＹ＊
は、たとえば「Ｙ＊＝Ｋ4／（１＋τＳ）θ'H／ρ」式
より求められる。Ｋ4は路面μと車速との関係から決ま
るヨーレートゲイン、τは車速が増大するにつれて減少
する時定数、θ'Hはハンドル角センサの組み付け誤差を
考慮した疑似ハンドル角、ρはステアリングギア比であ
る。

【００５９】上記演算式において、表２に示す制御則し
たがって同相係数Ｋ1およびフィードバック係数Ｋ2を変
化させれば、車両特性をラグジュアリ車またはスポーテ
ィ車に変化させることができる。すなわち、フィードバ
ック係数Ｋ2を変化させないで同相係数Ｋ1を増加させれ
ば、ラグジュアリな車両特性となる一方、同相係数Ｋ1
を減少させてフィードバック係数Ｋ2を増加させれば、
スポーティな車両特性となる。

【００６０】

【表２】

【００６１】コントローラ１５は、あらかじめメモリに
格納された図１９に実線で示す車速・同相係数特性に対
応するマップにしたがって、車速Ｖに対応する同相係数
Ｋ1を算出する。同相係数Ｋ1は、前輪舵角と後輪舵角と
の比を表すもので、所定車速（たとえば６０ｋｍ／ｈ）
以上の車速領域において、車速の増大につれて増大する
値をとる。

【００６２】コントローラ１５のメモリには、たとえば
表３に示すマップがあらかじめ記憶されており、このマ
ップには、道路交通状況や運転状態に（きびきび度）に
応じて最適の増減速度Ｖ1とフィードバック係数がそれ
ぞれ設定されている。なお、上述した推定方法からは高
速道路度は求められないが、ここで、高速道路度は、
「１００」から市街地路度を減じた値をとるものと定義
する。

【００６３】表３のマップにおいて、道路交通状況は、
高速道路、山間路、市街地路および渋滞路のそれぞれ適
合度が最大のものが最適の交通状況として選択される。
また、運転状態は、きびきび度drive「０〜１００」
を、たとえば度合いが「０〜２９」のとき「ゆった
り」、度合いが「３０〜７９」のとき「普通」、度合い
が「８０〜１００」のとき「きびきび」というように、
あらかじめ３レベルの状態に振り分けられている。

【００６４】

【表３】

【００６５】同相係数Ｋ1は、前記マップにしたがって
読み出される増減速度Ｖ1に応じて図１９の点線で示す
ように補正される。すなわち、増減速度Ｖ1が正の値を
とるにしたがって、同相係数Ｋ1が大きい値をとるよう
に、同相係数Ｋ1が補正される。換言すれば、同相係数
Ｋ1の立ち上がり開始速度「６０−Ｖ1」が増減係数が正
の値をとるにつれて小さくなるように、マップの特性線
が移動される。この結果、道路交通状況や運転状態およ
び車速に適合した同相係数Ｋ1が求まる。

【００６６】また、前記マップからは、道路交通状況や
運転状態および車速に適合したフィードバック係数Ｋ2
が求まる。操舵バルブ作動制御部３４は、以上のように
算出された目標後輪操舵角δRと後輪操舵角センサ１７
からの実後輪操舵角δRaとの偏差に応じた作動制御信号
ＳRを、出力部３５を介して、後輪操舵バルブ１０に向
けて出力し、これにより、後輪操舵アクチュエータ１１
は、後輪１３L，１３Rの実操舵角を後輪操舵角δRに一
致させるべく作動する。

【００６７】上述の後輪操舵制御装置によれば、表４に
示すように、道路交通状況および運転状態に応じた操舵
特性が実現可能であり、後輪操舵時の運転フィーリング
が向上する。

【００６８】

【表４】

【００６９】以下、この発明の後輪操舵制御装置の第２
実施例について説明する。この第２実施例の基本構成
は、第１実施例とほぼ同じである。したがって、重複す
るのもに関しては説明を省略する。また、第２実施例に
おいては、必ずしも第１実施例と同じ入出力を必要とし
ない。必要でない入出力センサ等は省略可能である。

【００７０】第２実施例において、操舵バルブ作動制御
部３４は、第１実施例と同様にして入力部３０およびモ
ード判定部３２からの出力データに基づいて後輪操舵バ
ルブ作動制御信号ＳRを算出するもので、モード判定部
３２により後輪位相制御が選択された場合には、ハンド
ル角θHなどに基づいて後輪操舵角δRを演算する。制御
部３４は、その後輪操舵角δRを次の公知の演算式に基
づいて計算する。

【００７１】δR＝Ｋ1・δF−Ｋ3・（ｄδF／ｄｔ）なお、この演算式中の記号については、同相係数Ｋ1、
逆相係数Ｋ3、前輪操舵角δF、前輪の操舵角速度ｄδF
／ｄｔである。上記演算式において、表５に示す制御則
したがって同相係数Ｋ1および逆相係数Ｋ3を変化させれ
ば、車両特性をラグジュアリ車またはスポーティ車に変
化させることができる。すなわち、同相係数Ｋ1を増加
させて逆相係数Ｋ3を減少させれば、ラグジュアリな車
両特性となる一方、同相係数Ｋ1を減少させて逆相係数
Ｋ3を増加させれば、スポーティな車両特性となる。

【００７２】

【表５】

【００７３】コントローラ１５は、あらかじめメモリに
格納された図１９に実線で示す車速・同相係数特性に対
応するマップ（第１実施例と同様）にしたがって、車速
Ｖに対応する同相係数Ｋ1を算出する。同相係数Ｋ1は、
前輪舵角と後輪舵角との比を表すもので、所定車速（た
とえば６０ｋｍ／ｈ）以上の車速領域において、車速の
増大につれて増大する値をとる。

【００７４】また、コントローラ１５は、あらかじめメ
モリに格納された図２０に実線で示す車速・逆相係数特
性に対応するマップにしたがって、車速Ｖに対応する逆
相係数Ｋ1を算出する。逆相係数Ｋ3は、所定の車速領域
（たとえば３０ｋｍ／ｈ以上１２５ｋｍ／ｈ以下の車速
領域）において、車速の増大につれて増減する値をと
る。

【００７５】コントローラ１５のメモリには、たとえば
表６に示すマップがあらかじめ記憶されており、このマ
ップには、道路交通状況（たとえば渋滞路等）やドライ
バの運転状態（きびきび度）に応じて最適の増減速度Ｖ
1と増減係数αがそれぞれ設定されている。表６のマッ
プにおいて、道路交通状況は、高速道路、山間路、市街
地路および渋滞路のそれぞれ適合度が最大のものが最適
の交通状況として選択される。また、運転状態は、きび
きび度drive「０〜１００」を、たとえば度合いが「０
〜２９」のとき「ゆったり」、度合いが「３０〜７９」
のとき「普通」、度合いが「８０〜１００」のとき「き
びきび」というように、あらかじめ３レベルの状態に振
り分けられている。

【００７６】

【表６】

【００７７】同相係数Ｋ1は、第１実施例と同様にして
前記マップにしたがって読み出される増減速度Ｖ1に応
じて図１９の点線で示すように補正される。すなわち、
増減速度Ｖ1が正の値をとるにしたがって、同相係数Ｋ1
が大きい値をとるように、同相係数Ｋ1が補正される。
換言すれば、同相係数Ｋ1の立ち上がり開始速度「６０
−Ｖ1」が増減係数が正の値をとるにつれて小さくなる
ように、マップの特性線が移動される。この結果、道路
交通状況や運転状態および車速に適合した同相係数Ｋ1
が求まる。

【００７８】逆相係数Ｋ3は、表６のマップにしたがっ
て読み出される増減係数αに応じて図２０の点線で示す
ように補正される。すなわち、増減係数αが「１」より
大きい値をとるにしたがって、逆相係数Ｋ3が大きい値
をとるように、逆相係数Ｋ3が補正される。換言すれ
ば、求められた増減係数αに基づいて、特性線がα倍さ
れて移動される。この結果、道路交通状況や運転状態お
よび車速に適合した逆相係数Ｋ3が求まる。

【００７９】この後、操舵バルブ作動制御部３４は、以
上のように算出された目標後輪操舵角δRと後輪操舵角
センサ１７からの実後輪操舵角δRaとの偏差に応じた作
動制御信号ＳRを、出力部３５を介して、後輪操舵バル
ブ１０に向けて出力し、これにより、後輪操舵アクチュ
エータ１１は、後輪１３L，１３Rの実操舵角を後輪操舵
角δRに一致させるべく作動する。

【００８０】以上説明したように第２実施例の後輪操舵
制御装置においても、第１実施例と同様に表４に示すよ
うに、道路交通状況および運転状態に応じた操舵特性が
実現可能であり、後輪操舵時の運転フィーリングが向上
する。つぎに、この発明の後輪操舵制御装置の第３実施
例を説明する。この第３実施例の基本構成は、第１およ
び第２実施例とほぼ同じである。したがって、重複する
のもに関しては説明を省略する。また、第２実施例にお
いては、必ずしも第１実施例と同じ入出力を必要としな
い。必要でない入出力センサ等は省略可能である。

【００８１】第３実施例において、操舵バルブ作動制御
部３４は、入力部３０およびモード判定部３２からの出
力データに基づいて後輪操舵バルブ作動制御信号ＳRを
算出するもので、モード判定部３２により後輪位相制御
が選択された場合には、ハンドル角θHおよびヨーレイ
トＹに基づいて後輪操舵角δRを演算する。制御部３４
は、その後輪操舵角δRを次の公知の演算式に基づいて
計算する。

【００８２】δR＝ａδF＋ｂγ （ａ＜０）上演算式中、δFおよびδRは前輪舵角および後輪舵角を
それぞれ表し、γはヨー角速度を表し、ａおよびｂは係
数を表す。第１係数ａとしては、定数たとえば−０．０
４８に予め設定されたものが用いられる。第１係数ａ
は、制御部３４としてのコントローラ１５に内蔵された
メモリ（図示略）に予め格納されている。なお、第１係
数ａの算出方法については、公知となっているので省略
する。

【００８３】第２係数ｂとしては、車両旋回時の重心ス
リップ角が抑制されるような値に予め設定されメモリに
格納されたものが用いられる。第２係数ｂは、車両に加
わる外乱たとえば横風、路面凹凸に対する車両の安定性
向上のため、正の値をとる。上記演算式において、表７
に示す制御則したがって第２係ｂを変化させれば、車両
特性をラグジュアリ車またはスポーティ車に変化させる
ことができる。すなわち、第２係数ｂを増加させれば、
ラグジュアリな車両特性となる一方、第２係数ｂを減少
させれば、スポーティな車両特性となる。

【００８４】

【表７】

【００８５】また、コントローラ１５のメモリには、た
とえば表８に示すマップがあらかじめ記憶されており、
このマップには、道路交通状況（たとえば渋滞路等）や
運転者の運転状態（きびきび度）に応じて最適の第２係
数ｂの増減度合がそれぞれ設定されている。表８のマッ
プにおいて、道路交通状況は、高速道路、山間路、市街
地路および渋滞路のそれぞれ適合度が最大のものが最適
の交通状況として選択される。また、運転状態は、きび
きび度drive「０〜１００」を、たとえば度合いが「０
〜２９」のとき「ゆったり」、度合いが「３０〜７９」
のとき「普通」、度合いが「８０〜１００」のとき「き
びきび」というように、あらかじめ３レベルの状態に振
り分けられている。

【００８６】

【表８】

【００８７】第２係数ｂは、前記マップにしたがって補
正される。たとえば、前記推定方法により道路交通状況
が高速道路で、運転者の運転状態つまりきびきび度合い
がきびきびである場合、第２係数ｂは「やや減少」気味
に設定される。なお、表８中において、「やや減少」と
は「普通」と「減少」の中間の増減度合いを表す。この
後、操舵バルブ作動制御部３４は、このように算出され
た目標後輪操舵角δRと後輪操舵角センサ１７からの実
後輪操舵角δRaとの偏差に応じた作動制御信号ＳRを、
出力部３５を介して、後輪操舵バルブ１０に向けて出力
し、これにより、後輪操舵アクチュエータ１１は、後輪
１３L，１３Rの実操舵角を後輪操舵角δRに一致させる
べく作動する。

【００８８】以上説明したように、第３実施例の後輪操
舵制御装置においても、第１および第２実施例と同様に
して表４に示すように、道路交通状況および運転状態に
応じた操舵特性が実現可能であり、後輪操舵時の運転フ
ィーリングが向上する。

【００８９】

【発明の効果】この発明の後輪操舵制御装置は、以上説
明したように構成されているので、道路交通状況および
運転状態の変化に応じて、後輪操舵時に運転者の要望す
る運転フィーリングとすることができるなどの優れた効
果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による車両運転操作状態の推定方法の一
実施例における道路交通状況把握手順を示す概念図であ
る。

【図２】同実施例における運転操作状態把握手順を示す
概念図である。

【図３】同実施例による推定方法を実施するためのコン
トローラおよびセンサを示す概略ブロック図である。

【図４】図３に示すコントローラにより実行される走行
時間比率算出ルーチンのフローチャートである。

【図５】コントローラにより実行される平均速度算出ル
ーチンを示すフローチャートである。

【図６】コントローラにより実行される平均横加速度算
出ルーチンのフローチャートである。

【図７】走行時間比率に関するファジィ集合を定義する
メンバーシップ関数を示すグラフである。

【図８】平均速度に関するファジィ集合を定義するメン
バーシップ関数を示すグラフである。

【図９】走行時間比率ファジィ集合に対する実際走行時
間比率の適合度の算出例を示すグラフである。

【図１０】平均速度ファジィ集合に対する実際平均速度
の適合度の算出例を示すグラフである。

【図１１】平均横加速度・山間路度マップを例示するグ
ラフである。

【図１２】図３のコントローラにより実行される頻度解
析ルーチンのフローチャートである。

【図１３】頻度解析対象としての入力データの母集団を
構成する配列を示すグラフである。

【図１４】ニューラルネットワークを構成するプロセッ
シングエレメントを示す概念図である。

【図１５】図１４に示すプロセッシングエレメントによ
り構成されるニューラルネットワークの概念図である。

【図１６】図３のコントローラにより実行されるきびき
び度算出ルーチンを示すフローチャートである。

【図１７】本発明の後輪操舵制御装置を実施するための
四輪操舵装置を装備した自動車を示す概略図である。

【図１８】コントローラを詳細に示す機能ブロック図で
ある。

【図１９】車速に対する同相係数Ｋ1の特性グラフを示
す図である。

【図２０】車速に対する逆相係数Ｋ3の特性グラフを示
す図である。

【符号の説明】

４ステアリングハンドル１５コントローラ１６ハンドル角センサ３４操舵バルブ作動制御部６０ヨーレイトセンサ２０１ニューラルネットワークの入力層２０２ニューラルネットワークの出力層

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成６年１０月４日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００４

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００４】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めの第１の解決手段として、この発明の後輪操舵制御装
置は、車両走行時の道路交通状況を推定する道路交通状
況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認
識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵
角を検出する操舵角検出手段と、後輪を操舵駆動する後
輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角
に応じて後輪を前輪と同相方向に操舵させる同相操舵成
分を算出し、この算出結果に基づき上記後輪操舵手段の
作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前
記同相操舵成分を前記前輪舵角と車速に対応する同相係
数との積で求め、車速に対する同相係数の特性を前記道
路交通状況および前記運転状態に応じて可変設定するよ
うにしたことを特徴とする。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００５

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００５】また、第２の解決手段として、この発明の
後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推定
する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定
する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段
と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、後輪を
操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域
で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪と同相方向に操舵さ
せる同相操舵成分と、前輪の操舵角速度に応じて後輪を
前輪と逆相方向に操舵させる逆相操舵成分との加算結果
に基づき上記後輪操舵手段の作動を制御する制御手段と
を備え、前記制御手段は、前記逆相操舵成分を操舵角速
度と逆相係数との積で求め、車速に対する逆相係数の特
性を記道路交通状況および前記運転状況に応じて可変設
定することを特徴とする。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００６】さらに、第３の解決手段として、この発明
の後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推
定する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推
定する運転状態認識手段と、前輪の操舵角を検出する操
舵角検出手段と、車両のヨー角速度を検出するヨー角速
度検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段
と、前輪の操舵角に応じて後輪を操舵させる操舵角比例
成分と、前記ヨー角速度に応じて後輪を操舵させるヨー
角速度比例成分の加算結果に基づき前記後輪操舵制御手
段の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段
は、前記ヨー角速度比例成分をヨー角速度と増減係数と
の積で求め、この増減係数を前記道路交通状況および運
転状態に応じて可変設定するようにしたことを特徴とす
る。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００７

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００７】また、第４の解決手段として、この発明の
後輪操舵制御装置は、車両走行時の道路交通状況を推定
する道路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定
する運転状態認識手段と、車両の走行状態を検出する走
行状態検出手段と、車両のヨー角速度を検出するヨー角
速度検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段
と、前記走行状態に応じて算出される目標ヨー角速度と
前記検出ヨー角速度との偏差に応じて前記後輪操舵角手
段の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段
は、前記ヨー角速度の偏差にかかる係数を前記道路交通
状況および運転状態に応じて可変設定することを特徴と
する。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００９】第１の解決手段における前記制御手段は、
所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分を算出し、この算
出結果に基づき上記後輪操舵手段の作動を制御する一
方、前記同相操舵成分を前記前輪舵角と車速に対応する
同相係数との積で求め、車速に対する同相係数の特性を
前記道路交通状況および前記運転状態に応じて可変設定
する。

【手続補正７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１０】第２の解決手段における前記制御手段は、
所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、前輪の操舵角
速度に応じて後輪を前輪と逆相方向に操舵させる逆相操
舵成分との加算結果に基づき上記後輪操舵手段の作動を
制御する一方、前記逆相操舵成分を操舵角速度と逆相係
数との積で求め、車速に対する逆相係数の特性を記道路
交通状況および前記運転状況に応じて可変設定する。

【手続補正８】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１１

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１１】第３の解決手段における前記制御手段は、
前輪の操舵角に応じて後輪を操舵させる操舵角比例成分
と、前記ヨー角速度に応じて後輪を操舵させるヨー角速
度比例成分の加算結果に基づき前記後輪操舵制御手段の
作動を制御する一方、前記ヨー角速度比例成分をヨー角
速度と増減係数との積で求め、この増減係数を前記道路
交通状況および運転状態に応じて可変設定する。

【手続補正９】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１２】第４の解決手段における前記制御手段は、
前記走行状態に応じて算出される目標ヨー角速度と前記
検出ヨー角速度との偏差に応じて前記後輪操舵角手段の
作動を制御する一方、前記ヨー角速度の偏差にかかる係
数を前記道路交通状況および運転状態に応じて可変設定
する。

【手続補正１０】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００７２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００７２】

【表５】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｂ６２Ｄ 137:00

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両走行時の道路交通状況を推定する道
路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、所定車速以上
の領域で前輪の操舵角速度に応じて後輪を前輪と逆相方
向に操舵させる逆相操舵成分との加算結果に基づき上記
後輪操舵手段の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記同相操舵成分を前記前輪舵角と車
速に対応する同相係数との積で求め、車速に対する同相
係数の特性を前記道路交通状況および前記運転状態に応
じて可変設定するようにしたことを特徴とする後輪操舵
制御装置。
【請求項２】車両走行時の道路交通状況を推定する道
路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、所定車速以上
の領域で前輪の操舵角速度に応じて後輪を前輪と逆相方
向に操舵させる逆相操舵成分との加算結果に基づき上記
後輪操舵手段の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記逆相操舵成分を操舵角速度と逆相
係数との積で求め、車速に対する逆相係数の特性を記道
路交通状況および前記運転状況に応じて可変設定するこ
とを特徴とする後輪操舵制御装置。
【請求項３】車両走行時の道路交通状況を推定する道
路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両のヨー角速度を検出するヨー角速度検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、所定車速以上の領域で前輪の操舵角に応じて後輪を前輪
と同相方向に操舵させる同相操舵成分と、前記ヨー角速
度に応じて後輪を操舵させるヨー角速度比例成分の加算
結果に基づき前記後輪操舵制御手段の作動を制御する制
御手段とを備え、前記制御手段は、前記ヨー角速度比例成分をヨー角速度
と増減係数との積で求め、この増減係数を前記道路交通
状況および運転状態に応じて可変設定するようにしたこ
とを特徴とする後輪操舵制御装置。
【請求項４】車両走行時の道路交通状況を推定する道
路交通状況認識手段と、運転者の運転状態を推定する運転状態認識手段と、車速を検出する車速検出手段と、前輪の操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両のヨー角速度を検出するヨー角速度検出手段と、後輪を操舵駆動する後輪操舵駆動手段と、車両の走行状態に応じて算出される目標ヨー角速度と前
記検出ヨー角速度との偏差に応じて前記後輪操舵角手段
の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、前記ヨー角速度の偏差にかかる係数を
前記道路交通状況および運転状態に応じて可変設定する
ことを特徴とする後輪操舵制御装置。