JPH10324175A - 運転指向推定装置 - Google Patents
運転指向推定装置Info
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- JPH10324175A JPH10324175A JP9133626A JP13362697A JPH10324175A JP H10324175 A JPH10324175 A JP H10324175A JP 9133626 A JP9133626 A JP 9133626A JP 13362697 A JP13362697 A JP 13362697A JP H10324175 A JPH10324175 A JP H10324175A
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- driving
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- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Control Of Throttle Valves Provided In The Intake System Or In The Exhaust System (AREA)
- Control Of Vehicle Engines Or Engines For Specific Uses (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ドライバの運転指向の変化に対して応答性よ
く運転指向を推定する。 【解決手段】 車両センサ信号入力部１０からの信号か
ら入力算出部２０が運転操作毎の車両状態と、所定時間
毎の車両状態を抽出する。道路環境推定部３０は、入力
算出部２０において抽出された信号に応じて、道路環境
を推定する。また、運転指向推定部４０は、入力算出部
２０から運転操作毎の車両状態と所定時間毎の車両状態
と、道路環境推定部３０からの道路状態から運転指向を
推定する。運転操作毎に運転指向を推定するため、応答
性よく運転指向を推定できる。
く運転指向を推定する。 【解決手段】 車両センサ信号入力部１０からの信号か
ら入力算出部２０が運転操作毎の車両状態と、所定時間
毎の車両状態を抽出する。道路環境推定部３０は、入力
算出部２０において抽出された信号に応じて、道路環境
を推定する。また、運転指向推定部４０は、入力算出部
２０から運転操作毎の車両状態と所定時間毎の車両状態
と、道路環境推定部３０からの道路状態から運転指向を
推定する。運転操作毎に運転指向を推定するため、応答
性よく運転指向を推定できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の走行状態に
基づき、運転の指向を推定する運転指向推定装置に関す
る。
基づき、運転の指向を推定する運転指向推定装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来より、ドライバの要求する各種動作
に対するレスポンスなどの動作状態についての要求（運
転指向）を推定する手法が各種提案されている。運転指
向を推定し、車両の種々の制御装置の制御手法を適用す
れば、ドライバの意図に合致する制御が行え、ドライバ
の要求に沿った走行を行うことができる。
に対するレスポンスなどの動作状態についての要求（運
転指向）を推定する手法が各種提案されている。運転指
向を推定し、車両の種々の制御装置の制御手法を適用す
れば、ドライバの意図に合致する制御が行え、ドライバ
の要求に沿った走行を行うことができる。
【０００３】特開平７−１０５４７４号公報では、平均
車速、走行時間比率及び平均横加速度により道路交通状
況（市街地度、渋滞路度及び山間路度）を推定する。そ
して、得られた道路交通状況の推定値と、車速、アクセ
ル開度、前後加速度及び横加速度の平均値及び分散値と
に基づいて、ドライバの運転指向を推定している。
車速、走行時間比率及び平均横加速度により道路交通状
況（市街地度、渋滞路度及び山間路度）を推定する。そ
して、得られた道路交通状況の推定値と、車速、アクセ
ル開度、前後加速度及び横加速度の平均値及び分散値と
に基づいて、ドライバの運転指向を推定している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、この特開平７
−１０５４７４号公報に記載の方法では、ドライバの運
転指向の推定に平均値、分散値といった統計値を利用し
ている。このため、ドライバの操作に表れる運転指向の
変化に追従して、応答よく推定することは難しい。そこ
で、状況によって、ドライバの運転指向を誤推定してし
まう場合もある。
−１０５４７４号公報に記載の方法では、ドライバの運
転指向の推定に平均値、分散値といった統計値を利用し
ている。このため、ドライバの操作に表れる運転指向の
変化に追従して、応答よく推定することは難しい。そこ
で、状況によって、ドライバの運転指向を誤推定してし
まう場合もある。
【０００５】本発明は、上記課題に鑑みなされたもので
あり、ドライバの運転指向についての推定応答性を向上
した運転指向推定装置を提供することを目的とする。
あり、ドライバの運転指向についての推定応答性を向上
した運転指向推定装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明に係る運転指向推
定装置は、運転操作毎に得られる、車両発進時の出力操
作量、出力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大
減速度、車両の惰行走行時間、車速一定走行時間、とい
う車両状態量の中の少なくとも一項目と、所定時間毎に
得られる、出力操作量、車速、エンジン回転数、前後加
速度の絶対値、前後加速度の正負別の大きさ、のそれぞ
れの最大値という車両状態量の中の少なくとも一項目
と、車両が走行する道路についての情報である道路環境
と、に基づいて運転指向を推定することを特徴とする。
定装置は、運転操作毎に得られる、車両発進時の出力操
作量、出力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大
減速度、車両の惰行走行時間、車速一定走行時間、とい
う車両状態量の中の少なくとも一項目と、所定時間毎に
得られる、出力操作量、車速、エンジン回転数、前後加
速度の絶対値、前後加速度の正負別の大きさ、のそれぞ
れの最大値という車両状態量の中の少なくとも一項目
と、車両が走行する道路についての情報である道路環境
と、に基づいて運転指向を推定することを特徴とする。
【０００７】このように、本発明では、所定の車両操作
及び所定時間毎のタイミングで、車両状態量を取り込
み、これと道路環境から運転指向を推定する。従って、
運転指向の推定を運転指向の変化に追従して遅れること
なく推定することができる。従って、推定結果を利用し
て、道路環境も考慮して車両の動作を運転者の要求する
運転指向にあったものにできる。
及び所定時間毎のタイミングで、車両状態量を取り込
み、これと道路環境から運転指向を推定する。従って、
運転指向の推定を運転指向の変化に追従して遅れること
なく推定することができる。従って、推定結果を利用し
て、道路環境も考慮して車両の動作を運転者の要求する
運転指向にあったものにできる。
【０００８】例えば、ドライバがスポーツ指向であるこ
とが推定されれば、Ａ／Ｔのシフトアップのタイミング
をエンジンの高回転数側に移動して、加減速性能を高め
ることができる。
とが推定されれば、Ａ／Ｔのシフトアップのタイミング
をエンジンの高回転数側に移動して、加減速性能を高め
ることができる。
【０００９】運転操作の度に取り入れる車両状態量とし
ては、車両発進時の出力操作量（スロットル開度）、出
力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大減速度、
車両の惰行走行時間、車速一定走行時間の中の少なくと
も１つを採用することが好適である。例えば、スロット
ル開度の変化率が一定以上であったときやブレーキによ
る最大減速度が所定以上のときに再計算をすることで、
ドライバの運転状態の変化をタイムリーに取り入れて、
運転指向をアップデートすることができる。
ては、車両発進時の出力操作量（スロットル開度）、出
力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大減速度、
車両の惰行走行時間、車速一定走行時間の中の少なくと
も１つを採用することが好適である。例えば、スロット
ル開度の変化率が一定以上であったときやブレーキによ
る最大減速度が所定以上のときに再計算をすることで、
ドライバの運転状態の変化をタイムリーに取り入れて、
運転指向をアップデートすることができる。
【００１０】また、所定時間毎の状態量として所定時間
のスロットル開度の最大値、車速の最大値、ヨーレート
の最大値、勾配の最大値、エンジン回転数の最大値、前
後加速度の最大値の中の１つ以上が利用される。このよ
うな車両の動作状態を考慮することによって、ドライバ
の運転指向を確実に推定することができる。運転操作に
基づいて推定を行う場合には、その直前に取り込まれた
所定時間毎の状態量を利用するとよい。
のスロットル開度の最大値、車速の最大値、ヨーレート
の最大値、勾配の最大値、エンジン回転数の最大値、前
後加速度の最大値の中の１つ以上が利用される。このよ
うな車両の動作状態を考慮することによって、ドライバ
の運転指向を確実に推定することができる。運転操作に
基づいて推定を行う場合には、その直前に取り込まれた
所定時間毎の状態量を利用するとよい。
【００１１】さらに、運転指向の推定には、道路環境を
考慮する。すなわち、市街地路度、郊外路度、山間路
度、高速路度等を考慮することで、より適切な運転指向
の推定が行える。
考慮する。すなわち、市街地路度、郊外路度、山間路
度、高速路度等を考慮することで、より適切な運転指向
の推定が行える。
【００１２】このような道路環境は、運転操作毎に入力
される車両の状態量から推定することが好適である。ま
た、運転操作毎の状態量として、車両発進時の出力操作
量（スロットル開度）、出力操作量の最大変化率、車両
制動操作時の最大減速度、車両の惰行走行時間、車速一
定走行時間の中の１つ以上を考慮して求めることが好適
である。また、道路環境は、所定時間毎に入力される出
力操作量の平均値または分散値、車速の平均値または分
散値、ヨーレートの平均値または分散値、勾配の平均値
または分散値、エンジン回転数の平均値または分散値、
加速度の平均値または分散値の中の１つ以上を考慮して
求めることが好適である。さらに、上述のような運転操
作毎の状態量と所定時間毎の状態量の両方から道路環境
を推定することがより好ましい。
される車両の状態量から推定することが好適である。ま
た、運転操作毎の状態量として、車両発進時の出力操作
量（スロットル開度）、出力操作量の最大変化率、車両
制動操作時の最大減速度、車両の惰行走行時間、車速一
定走行時間の中の１つ以上を考慮して求めることが好適
である。また、道路環境は、所定時間毎に入力される出
力操作量の平均値または分散値、車速の平均値または分
散値、ヨーレートの平均値または分散値、勾配の平均値
または分散値、エンジン回転数の平均値または分散値、
加速度の平均値または分散値の中の１つ以上を考慮して
求めることが好適である。さらに、上述のような運転操
作毎の状態量と所定時間毎の状態量の両方から道路環境
を推定することがより好ましい。
【００１３】なお、道路環境の推定、運転指向の推定
は、ニューラルネットワークを利用した推定手法が好適
である。
は、ニューラルネットワークを利用した推定手法が好適
である。
【００１４】このようにして、所定時間毎に取り入れる
車両状態についての情報の他に、運転操作毎に情報を取
り入れ、道路環境を推定し、さらに推定された道路環境
と、所定時間毎に取り入れる情報と、運転操作毎に取り
入れる情報とに基づいて、運転指向を推定することで、
運転状態の変化に対し遅れることなく適切に運転指向を
推定することができる。
車両状態についての情報の他に、運転操作毎に情報を取
り入れ、道路環境を推定し、さらに推定された道路環境
と、所定時間毎に取り入れる情報と、運転操作毎に取り
入れる情報とに基づいて、運転指向を推定することで、
運転状態の変化に対し遅れることなく適切に運転指向を
推定することができる。
【００１５】そして、このようにして推定された運転指
向に基づき、Ａ／Ｔ（自動変速機）のシフトアップのタ
イミングなどを制御する。例えば、スポーツ指向推定
（スポーツ指向の指標が高い）時にはシフト線（シフト
アップのタイミング）を高車速側に移動する。これによ
り加減速性能が高められドライバビリティを向上させる
ことができる。逆に、燃費指向推定時にはシフト線を最
適燃費シフト線に近づけることにより燃費を向上させる
ことができる。また、スポーツ指向の指標が高い場合に
は、エンジンの出力を高くし、操舵系の反応を敏感に
し、サスペンションを堅くする等の制御を行う。
向に基づき、Ａ／Ｔ（自動変速機）のシフトアップのタ
イミングなどを制御する。例えば、スポーツ指向推定
（スポーツ指向の指標が高い）時にはシフト線（シフト
アップのタイミング）を高車速側に移動する。これによ
り加減速性能が高められドライバビリティを向上させる
ことができる。逆に、燃費指向推定時にはシフト線を最
適燃費シフト線に近づけることにより燃費を向上させる
ことができる。また、スポーツ指向の指標が高い場合に
は、エンジンの出力を高くし、操舵系の反応を敏感に
し、サスペンションを堅くする等の制御を行う。
【００１６】このように、本発明によれば、運転操作毎
に再計算を行う。従って、運転操作の変化に追従し、応
答遅れを生じることなく運転指向の推定が行える。そし
て、この再計算を行う運転操作としては、例えば車両発
進時の出力操作量（スロットル開度）、出力操作量の最
大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行走
行時間、または車速一定走行時間が所定値以上となった
ときが採用される。
に再計算を行う。従って、運転操作の変化に追従し、応
答遅れを生じることなく運転指向の推定が行える。そし
て、この再計算を行う運転操作としては、例えば車両発
進時の出力操作量（スロットル開度）、出力操作量の最
大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行走
行時間、または車速一定走行時間が所定値以上となった
ときが採用される。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態（以下
実施形態という）について、図面に基づいて説明する。
実施形態という）について、図面に基づいて説明する。
【００１８】図１は、本実施形態に係る運転指向推定装
置の全体構成を示すブロック図である。車両センサ信号
入力部１０は、車両の操作状態や、機器動作状態など各
種車両状態を検出する車両センサからの検出信号を入力
する。すなわち、出力操作量（スロットル開度）、ブレ
ーキ踏み込み量、操舵量などについての操作量、及び車
速、ヨーレート、勾配、エンジン回転数、前後加速度
（正負別でも絶対値でもよい）、横加速度などの車両動
作状態を検出するセンサからの信号が入力される。
置の全体構成を示すブロック図である。車両センサ信号
入力部１０は、車両の操作状態や、機器動作状態など各
種車両状態を検出する車両センサからの検出信号を入力
する。すなわち、出力操作量（スロットル開度）、ブレ
ーキ踏み込み量、操舵量などについての操作量、及び車
速、ヨーレート、勾配、エンジン回転数、前後加速度
（正負別でも絶対値でもよい）、横加速度などの車両動
作状態を検出するセンサからの信号が入力される。
【００１９】車両センサ信号入力部１０から出力される
各種センサによる検出信号は、入力算出部２０に供給さ
れる。この入力算出部２０は、運転操作毎の入力部２
２、所定時間毎の入力部２４を有している。運転操作毎
の入力部２２は、車両センサ信号入力部１０から供給さ
れる各種の信号から、運転操作毎の状態量として、車両
発進時の出力操作量（スロットル開度）、出力操作量の
最大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行
走行時間、車速一定走行時間を運転操作毎に計算し出力
する。また、所定時間毎の入力部２４は、所定時間毎の
状態量として、出力操作量の平均値または分散値、車速
の平均値または分散値、ヨーレートの平均値または分散
値、勾配の平均値または分散値、エンジン回転数の平均
値または分散値、加速度の平均値または分散値を計算し
出力する。なお、運転操作毎の入力部２２及び所定時間
毎の入力部２４は、少なくとも１つ以上の状態量を算出
出力する。
各種センサによる検出信号は、入力算出部２０に供給さ
れる。この入力算出部２０は、運転操作毎の入力部２
２、所定時間毎の入力部２４を有している。運転操作毎
の入力部２２は、車両センサ信号入力部１０から供給さ
れる各種の信号から、運転操作毎の状態量として、車両
発進時の出力操作量（スロットル開度）、出力操作量の
最大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行
走行時間、車速一定走行時間を運転操作毎に計算し出力
する。また、所定時間毎の入力部２４は、所定時間毎の
状態量として、出力操作量の平均値または分散値、車速
の平均値または分散値、ヨーレートの平均値または分散
値、勾配の平均値または分散値、エンジン回転数の平均
値または分散値、加速度の平均値または分散値を計算し
出力する。なお、運転操作毎の入力部２２及び所定時間
毎の入力部２４は、少なくとも１つ以上の状態量を算出
出力する。
【００２０】入力算出部２０は、道路環境推定部３０に
上述した運転操作毎の状態量と、所定時間毎の状態量の
両方を供給する。道路環境推定部３０は、供給される１
つ以上の運転操作毎の状態量と、１つ以上の所定時間毎
の状態量の両方から道路環境を推定する。
上述した運転操作毎の状態量と、所定時間毎の状態量の
両方を供給する。道路環境推定部３０は、供給される１
つ以上の運転操作毎の状態量と、１つ以上の所定時間毎
の状態量の両方から道路環境を推定する。
【００２１】本実施形態においては、この道路環境推定
部３０は、図２に示すようにニューラルネットワークで
構成されている。すなわち、上述のような入力算出部２
０からの状態量に基づいて、市街地路（渋滞路）度、郊
外路度、山間路度、高速路度などを０〜１の度合いを示
す値として出力する。このニューラルネットワークは、
実際に種々の道路の走行によって得られたデータに基づ
いた学習によって構築される。なお、この道路環境推定
部３０は、必ずしもニューラルネットワークで構築する
必要はなく、ファジィ推論など他の手法を利用してもよ
い。
部３０は、図２に示すようにニューラルネットワークで
構成されている。すなわち、上述のような入力算出部２
０からの状態量に基づいて、市街地路（渋滞路）度、郊
外路度、山間路度、高速路度などを０〜１の度合いを示
す値として出力する。このニューラルネットワークは、
実際に種々の道路の走行によって得られたデータに基づ
いた学習によって構築される。なお、この道路環境推定
部３０は、必ずしもニューラルネットワークで構築する
必要はなく、ファジィ推論など他の手法を利用してもよ
い。
【００２２】入力算出部２０からの運転操作毎の状態量
と、所定時間毎の状態量の内の特定のものは、運転指向
推定部４０に供給される。また、道路環境推定部３０で
得られた道路環境についての推定結果も運転指向推定部
４０に供給される。
と、所定時間毎の状態量の内の特定のものは、運転指向
推定部４０に供給される。また、道路環境推定部３０で
得られた道路環境についての推定結果も運転指向推定部
４０に供給される。
【００２３】運転指向推定部４０は、図３に示すように
ニューラルネットワークから構成されている。この運転
指向推定部４０には、入力算出部２０から運転操作毎の
情報として、車両発進時の出力操作量、出力操作量の最
大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行走
行時間、車速一定走行時間の中の１つ以上の情報が供給
され、所定時間毎の情報として所定時間のスロットル開
度の最大値、車速の最大値、ヨーレートの最大値、勾配
の最大値、エンジン回転数の最大値、前後加速度の最大
値の中の１つ以上が入力される。さらに、この運転指向
推定部４０には、道路環境推定部３０において得られた
市街地路度、郊外路度、山間路度、高速路度等の道路環
境の推定値が入力され、これらの入力に基づいて、運転
指向の指標を出力する。例えば、運転指向推定部４０
は、運転指向の指標として、車両の出力や応答における
燃費指向からスポーツ指向を０〜１の連続値で出力す
る。なお、この運転指向推定部４０も学習によってニュ
ーラルネットワークを構築する。また、必ずしもニュー
ラルネットワークで構成する必要はなく、他の推定手法
を用いてもよい。
ニューラルネットワークから構成されている。この運転
指向推定部４０には、入力算出部２０から運転操作毎の
情報として、車両発進時の出力操作量、出力操作量の最
大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車両の惰行走
行時間、車速一定走行時間の中の１つ以上の情報が供給
され、所定時間毎の情報として所定時間のスロットル開
度の最大値、車速の最大値、ヨーレートの最大値、勾配
の最大値、エンジン回転数の最大値、前後加速度の最大
値の中の１つ以上が入力される。さらに、この運転指向
推定部４０には、道路環境推定部３０において得られた
市街地路度、郊外路度、山間路度、高速路度等の道路環
境の推定値が入力され、これらの入力に基づいて、運転
指向の指標を出力する。例えば、運転指向推定部４０
は、運転指向の指標として、車両の出力や応答における
燃費指向からスポーツ指向を０〜１の連続値で出力す
る。なお、この運転指向推定部４０も学習によってニュ
ーラルネットワークを構築する。また、必ずしもニュー
ラルネットワークで構成する必要はなく、他の推定手法
を用いてもよい。
【００２４】また、運転指向推定部４０は、運転操作毎
の入力及び所定時間毎の入力が抽出される度に運転指向
の推定を行う。なお、運転操作毎の入力抽出時には直前
の所定時間毎の入力も同時に入力する。
の入力及び所定時間毎の入力が抽出される度に運転指向
の推定を行う。なお、運転操作毎の入力抽出時には直前
の所定時間毎の入力も同時に入力する。
【００２５】そして、この運転指向推定部４０において
得られた運転指向の指標は、車両制御部５０に供給され
る。この車両制御部５０は、オートマチックトランスミ
ッションにおける変速段の変更を制御するＡ／Ｔシフト
パターン制御部５２、エンジンの動作を制御するＥ／Ｇ
制御部５４、ステアリングなど操舵系の動作を制御する
操舵系制御部５６、サスペンションの堅さなど懸架系を
制御する懸架系制御部５８等を有しており、車両の動作
を制御する。特に、車両制御部５０は、運転指向推定部
４０から供給される運転指向の指標に応じて、これら車
両の動作を制御する。
得られた運転指向の指標は、車両制御部５０に供給され
る。この車両制御部５０は、オートマチックトランスミ
ッションにおける変速段の変更を制御するＡ／Ｔシフト
パターン制御部５２、エンジンの動作を制御するＥ／Ｇ
制御部５４、ステアリングなど操舵系の動作を制御する
操舵系制御部５６、サスペンションの堅さなど懸架系を
制御する懸架系制御部５８等を有しており、車両の動作
を制御する。特に、車両制御部５０は、運転指向推定部
４０から供給される運転指向の指標に応じて、これら車
両の動作を制御する。
【００２６】例えば、車両制御部５０は、上記運転指向
推定部４０で推定した運転指向の指標に基づき、Ａ／Ｔ
のシフトパターン制御を行う。すなわち、スポーツ指向
推定（スポーツ指向の指標が高い）時にはシフト線（シ
フトアップのタイミング）を高車速側に移動する。これ
により加減速性能が高められドライバビリティを向上さ
せることができる。逆に、燃費指向推定時にはシフト線
を最適燃費シフト線に近づけることにより燃費を向上さ
せることができる。また、スポーツ指向の指標が高い場
合には、エンジンの出力を高くし、操舵系の反応を敏感
にし、サスペンションを堅くする等の制御を行う。
推定部４０で推定した運転指向の指標に基づき、Ａ／Ｔ
のシフトパターン制御を行う。すなわち、スポーツ指向
推定（スポーツ指向の指標が高い）時にはシフト線（シ
フトアップのタイミング）を高車速側に移動する。これ
により加減速性能が高められドライバビリティを向上さ
せることができる。逆に、燃費指向推定時にはシフト線
を最適燃費シフト線に近づけることにより燃費を向上さ
せることができる。また、スポーツ指向の指標が高い場
合には、エンジンの出力を高くし、操舵系の反応を敏感
にし、サスペンションを堅くする等の制御を行う。
【００２７】このような制御によって、ドライバの要求
にあった車両動作を得ることができる。特に、本実施形
態では、運転操作毎に運転指向の推定を行うため、走行
中に随時運転指向の指標が更新され、そのときの状況に
合わせて車両の動作を変更できる。従って、常にドライ
バの要求に合致した動作制御を行うことができる。
にあった車両動作を得ることができる。特に、本実施形
態では、運転操作毎に運転指向の推定を行うため、走行
中に随時運転指向の指標が更新され、そのときの状況に
合わせて車両の動作を変更できる。従って、常にドライ
バの要求に合致した動作制御を行うことができる。
【００２８】上記構成の運転指向推定装置により、運転
指向を推定した場合に、作用効果について説明する。
指向を推定した場合に、作用効果について説明する。
【００２９】図４は、郊外路を意図的に運転指向を変化
させて走行したデータである。この走行データより、図
５に示す装置で運転指向を推定した結果を図６に示す。
なお、図５の装置では、所定時間毎の状態量と、道路環
境の推定値をニューラルネットワークに入力し運転指向
の指標を得ている。
させて走行したデータである。この走行データより、図
５に示す装置で運転指向を推定した結果を図６に示す。
なお、図５の装置では、所定時間毎の状態量と、道路環
境の推定値をニューラルネットワークに入力し運転指向
の指標を得ている。
【００３０】図６は、運転指向の指標に対するニューラ
ルネットワークの出力値で、所定値例えば０．４以下で
燃費指向と判定し、所定値例えば０．６以上でスポーツ
指向と判定する。図４の走行データでドライバは燃費指
向からスポーツ指向へ意識的に運転指向を変化させてい
るが、特に時間３秒付近や２５秒付近において、図６の
結果では、２〜３秒おくれて推定値が上昇しスポーツ指
向と判定している。
ルネットワークの出力値で、所定値例えば０．４以下で
燃費指向と判定し、所定値例えば０．６以上でスポーツ
指向と判定する。図４の走行データでドライバは燃費指
向からスポーツ指向へ意識的に運転指向を変化させてい
るが、特に時間３秒付近や２５秒付近において、図６の
結果では、２〜３秒おくれて推定値が上昇しスポーツ指
向と判定している。
【００３１】一方、図７は、同じ走行データに対する図
３の装置で行った結果である。図７で、○が運転操作毎
の入力による推定結果、＊が所定時間毎の入力による推
定結果を示している。このように、図７の結果では運転
指向変化に対して出力操作量（出力開度変化率）の最大
変化率の運転操作毎の入力に基づいた推定により、運転
指向の指標について応答性よく推定できていることが分
かる。
３の装置で行った結果である。図７で、○が運転操作毎
の入力による推定結果、＊が所定時間毎の入力による推
定結果を示している。このように、図７の結果では運転
指向変化に対して出力操作量（出力開度変化率）の最大
変化率の運転操作毎の入力に基づいた推定により、運転
指向の指標について応答性よく推定できていることが分
かる。
【００３２】「変形例１」上記実施形態では、道路環境
推定部３０には、所定時間毎の状態量と、運転操作毎の
状態量の両方を入力し、これに基づいて道路環境を推定
した。しかし、道路環境は比較的長時間でしか変化しな
いと考えられる。そこで、道路環境の推定に対し、十分
な推定精度を要求しない場合には、図８に示すように、
道路環境推定部３０には、所定時間毎の状態量のみを入
力し、道路環境を推定してもよい。これによって、道路
環境推定部３０の構成を簡易なものにできる。
推定部３０には、所定時間毎の状態量と、運転操作毎の
状態量の両方を入力し、これに基づいて道路環境を推定
した。しかし、道路環境は比較的長時間でしか変化しな
いと考えられる。そこで、道路環境の推定に対し、十分
な推定精度を要求しない場合には、図８に示すように、
道路環境推定部３０には、所定時間毎の状態量のみを入
力し、道路環境を推定してもよい。これによって、道路
環境推定部３０の構成を簡易なものにできる。
【００３３】「変形例２」また、上記実施形態では、道
路環境推定部３０における推定結果を運転指向推定部４
０に供給する構成であったが、道路環境の推定に有効な
入力を直接運転指向の推定に用いる構成としてもよい。
すなわち、図９に示すように、入力算出部２０において
得られる運転操作毎の状態量と、所定時間毎の状態量の
全てを運転指向推定部４０に入力する。ここで、所定時
間毎の状態量は、運転指向の推定に有効なものと、道路
環境推定に有効なものの両方を含むものである。
路環境推定部３０における推定結果を運転指向推定部４
０に供給する構成であったが、道路環境の推定に有効な
入力を直接運転指向の推定に用いる構成としてもよい。
すなわち、図９に示すように、入力算出部２０において
得られる運転操作毎の状態量と、所定時間毎の状態量の
全てを運転指向推定部４０に入力する。ここで、所定時
間毎の状態量は、運転指向の推定に有効なものと、道路
環境推定に有効なものの両方を含むものである。
【００３４】すなわち、運転指向推定部４０には、運転
操作毎の状態量として、車両発進時の出力操作量（アク
セル操作量）、出力操作量の最大変化率、車両制動操作
時の最大減速度、車両の惰行走行時間、車速一定走行時
間が入力され、所定時間毎の状態量であって道路環境推
定に有効なものとして、スロットル開度の最大値、車速
の最大値、ヨーレートの最大値、勾配の最大値、エンジ
ン回転数の最大値、前後加速度の最大値が入力され、所
定時間毎の状態量であり、道路環境推定に有効なものと
して、出力操作量の平均値または分散値、車速の平均値
または分散値、ヨーレートの平均値または分散値、勾配
の平均値または分散値、エンジン回転数の平均値または
分散値、加速度の平均値または分散値が入力される。そ
して、これらの入力に基づき、運転指向の指標を出力す
る。このような構成によって、上述の実施形態と同様の
運転指向の推定が行える。
操作毎の状態量として、車両発進時の出力操作量（アク
セル操作量）、出力操作量の最大変化率、車両制動操作
時の最大減速度、車両の惰行走行時間、車速一定走行時
間が入力され、所定時間毎の状態量であって道路環境推
定に有効なものとして、スロットル開度の最大値、車速
の最大値、ヨーレートの最大値、勾配の最大値、エンジ
ン回転数の最大値、前後加速度の最大値が入力され、所
定時間毎の状態量であり、道路環境推定に有効なものと
して、出力操作量の平均値または分散値、車速の平均値
または分散値、ヨーレートの平均値または分散値、勾配
の平均値または分散値、エンジン回転数の平均値または
分散値、加速度の平均値または分散値が入力される。そ
して、これらの入力に基づき、運転指向の指標を出力す
る。このような構成によって、上述の実施形態と同様の
運転指向の推定が行える。
【００３５】このように、本実施形態によれば、運転操
作毎に再計算を行う。従って、運転状況の変化に追従
し、応答遅れを生じることなく運転指向を推定すること
ができる。そして、この再計算を行う運転操作として
は、例えば車両発進時の出力操作量（スロットル開
度）、出力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大
減速度、車両の惰行走行時間、または車速一定走行時間
が所定値以上となったときが採用される。
作毎に再計算を行う。従って、運転状況の変化に追従
し、応答遅れを生じることなく運転指向を推定すること
ができる。そして、この再計算を行う運転操作として
は、例えば車両発進時の出力操作量（スロットル開
度）、出力操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大
減速度、車両の惰行走行時間、または車速一定走行時間
が所定値以上となったときが採用される。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
所定の車両操作が行われたタイミングで、車両状態量を
取り込み、これと運転環境を考慮して運転指向を推定す
る。従って、運転指向の推定を運転指向の変化に追従し
て遅れることなく推定することができる。また、道路環
境を考慮しているため、精度の高い推定が行える。そし
て、推定結果を利用して、車両の動作を運転者の要求す
る運転指向にあったものにできる。
所定の車両操作が行われたタイミングで、車両状態量を
取り込み、これと運転環境を考慮して運転指向を推定す
る。従って、運転指向の推定を運転指向の変化に追従し
て遅れることなく推定することができる。また、道路環
境を考慮しているため、精度の高い推定が行える。そし
て、推定結果を利用して、車両の動作を運転者の要求す
る運転指向にあったものにできる。
【図１】 本発明の実施形態に係る運転指向推定装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】 道路環境推定部の構成を示す図である。
【図３】 運転指向推定部の構成を示す図である。
【図４】 運転状況の一例についての状態検出結果を示
す図である。
す図である。
【図５】 比較例の運転指向推定部の構成を示す図であ
る。
る。
【図６】 比較例における運転指向の指標の推定結果を
示す図である。
示す図である。
【図７】 実施形態における運転指向の指標の推定結果
を示す図である。
を示す図である。
【図８】 道路環境推定部の他の構成を示す図である。
【図９】 運転指向推定装置の他の構成を示す図であ
る。
る。
【図１０】 運転指向推定部の他の構成を示す図であ
る。
る。
１０ 車両センサ信号入力部、２０ 入力算出部、３０
道路環境推定部、４０ 運転指向推定部、５０ 車両
制御部。
道路環境推定部、４０ 運転指向推定部、５０ 車両
制御部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｌ (72)発明者 吉田 浩之 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 大澤 正敬 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 大嶋 満寿治 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 伊藤 良雄 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 中村 泰也 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 運転操作毎に得られる、車両発進時の出
力操作量、出力操作量の最大変化率、車両制動操作時の
最大減速度、車両の惰行走行時間、車速一定走行時間、
という車両状態量の中の少なくとも一項目と、 車両が走行する道路についての情報である道路環境と、 に基づいて運転指向を推定する運転指向推定装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の運転指向推定装置にお
いて、 運転操作毎に得られる、車両発進時の出力操作量、出力
操作量の最大変化率、車両制動操作時の最大減速度、車
両の惰性走行時間、車速一定走行時間、という車両状態
量の中の少なくとも一項目と、 所定時間毎に得られる、出力操作量、車速、エンジン回
転数、前後加速度の絶対値、前後加速度の正負別の大き
さ、のそれぞれの最大値という車両状態量の中の少なく
とも一項目と、 車両が走行する道路についての情報である道路環境と、 に基づいて運転指向を推定する運転指向推定記載の装
置。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の運転指
向推定装置において、 ニューラルネットワークを用い
て運転指向を推定する運転指向推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13362697A JP3559425B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 運転指向推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13362697A JP3559425B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 運転指向推定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10324175A true JPH10324175A (ja) | 1998-12-08 |
| JP3559425B2 JP3559425B2 (ja) | 2004-09-02 |
Family
ID=15109223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13362697A Expired - Fee Related JP3559425B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 運転指向推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3559425B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007269199A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Mitsubishi Motors Corp | 無段変速機の制御装置 |
| US7400964B2 (en) | 2003-12-05 | 2008-07-15 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Deceleration control apparatus and method for a vehicle |
| US7427254B2 (en) | 2003-12-05 | 2008-09-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Deceleration control apparatus and method for a vehicle |
| US7469178B2 (en) | 2004-02-10 | 2008-12-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Deceleration control apparatus and method for a vehicle |
| US7734404B2 (en) | 2005-02-18 | 2010-06-08 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Deceleration control apparatus for vehicle |
| JP2012046147A (ja) * | 2010-08-30 | 2012-03-08 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置 |
| JP2012061945A (ja) * | 2010-09-15 | 2012-03-29 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置 |
| JP2013036385A (ja) * | 2011-08-08 | 2013-02-21 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の制御装置 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11447152B2 (en) * | 2019-01-25 | 2022-09-20 | Cavh Llc | System and methods for partially instrumented connected automated vehicle highway systems |
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| JPH04293626A (ja) * | 1991-03-22 | 1992-10-19 | Hitachi Ltd | 自動車総合制御装置 |
| JPH04325324A (ja) * | 1991-04-26 | 1992-11-13 | Omron Corp | 走行モード推定システム |
| JPH05296072A (ja) * | 1992-04-20 | 1993-11-09 | Mazda Motor Corp | エンジンの制御装置 |
| JPH06131589A (ja) * | 1992-10-16 | 1994-05-13 | Nagoya Denki Kogyo Kk | 交通状況検出方法 |
| JPH076290A (ja) * | 1993-06-21 | 1995-01-10 | Toshiba Corp | 交通流予測装置 |
| JPH0769101A (ja) * | 1993-09-02 | 1995-03-14 | Mazda Motor Corp | パワートレインの制御装置 |
| JPH07101272A (ja) * | 1993-08-10 | 1995-04-18 | Mitsubishi Motors Corp | 車両運転操作状態の推定方法および車両運転特性制御方法 |
| JPH07105474A (ja) * | 1993-08-10 | 1995-04-21 | Mitsubishi Motors Corp | 道路交通状況推定方法および車両運転特性制御方法 |
| JPH08207624A (ja) * | 1995-01-31 | 1996-08-13 | Mazda Motor Corp | 走行環境の判断方法及び判断装置 |
-
1997
- 1997-05-23 JP JP13362697A patent/JP3559425B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| CN103108763A (zh) * | 2010-09-15 | 2013-05-15 | 丰田自动车株式会社 | 车辆控制系统 |
| US8972087B2 (en) | 2010-09-15 | 2015-03-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle control system |
| JP2013036385A (ja) * | 2011-08-08 | 2013-02-21 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の制御装置 |
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|---|---|
| JP3559425B2 (ja) | 2004-09-02 |
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