(57)【要約】【課題】加速要求に基づいて加速度が増大している過程における加速感をも良好にすることのできる車両の駆動力制御システムを提供する。【解決手段】学習によって予測された到達開度と車両の加速度変化率の最適値との予め定められた関係に基づいて、到達開度に応じた加速度変化率の最適値を求め、その最適値を達成する駆動力の指令値に基づいて駆動力を制御し（ステップＳ２６）、その指令値が、増大したアクセル開度で決まる駆動力指令値に一致した場合に前記増大したアクセル開度に応じた駆動力に制御する（ステップＳ２５）ように構成されている。【選択図】図６
2020101143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセルペダルを有するとともに前記アクセルペダルが操作された場合にアクセルペダル操作量であるアクセル開度に応じた加速度が生じるように駆動力を制御する車両の駆動力制御システムにおいて、
アクセル開度センサを含む複数のセンサによって自車両の動作状態を検出する検出部と、
前記自車両の周囲の環境に関する情報を取得する環境情報取得部と、
前記複数のセンサで得られた前記自車両の動作状態と前記環境情報取得部によって取得された情報とによって走行シーンを分類するとともに前記走行シーンごとにアクセル開度を関連付ける学習を行う学習部と、
前記アクセル開度が増大した際の前記アクセル開度の到達開度を、前記学習部での学習の結果に基づいて予測する予測部と、
前記予測された到達開度に基づいて駆動力を制御する駆動力制御部とを備え、
前記駆動力制御部は、
前記到達開度と前記車両の加速度変化率の最適値との予め定められた関係に基づいて前記予測部で予測された前記到達開度に応じた前記加速度変化率の最適値を求め、
前記加速度変化率の最適値を達成する駆動力の指令値に基づいて前記駆動力を制御し、
前記指令値が前記増大したアクセル開度で決まる駆動力指令値に一致した場合に前記増大したアクセル開度に応じた駆動力に制御するように構成されている
ことを特徴とする車両の駆動力制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の駆動力を制御するシステムに関し、特に加速要求時の駆動力を制御するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両の加減速や旋回などの挙動は、可及的に、運転者の意図した挙動に近いことが望ましい。しかしながら、車両の駆動装置や操舵装置などには、特性上の制限や不可避的な動作遅れがある。また、運転者が意図する挙動は、運転者の個性もしくは癖である運転指向によって区々である。そのため、駆動装置などの制御を状況に応じて異ならせ、あるいは運転指向に応じて異ならせることにより、車両の挙動を運転者の意図に近づけることが従来行われている。
【０００３】
例えば特許文献１には、加速度の時間変化率であるジャークと加速度の変化量とで定義される刺激強度および加速度の変化が停滞する停滞時間が、運転者が受ける加速感に影響することに着目し、刺激強度が最良となるように、すなわち運転者の意図した加速感が生じるように、変速点や駆動力を制御する装置が記載されている。また、特許文献２には、走行状態を車速制御に反映させるように構成された装置が記載されている。その装置は、走行パターンをニューラルネットワークによって学習し、走行状態から判定された走行パターンが高速パターンの場合には車速が制限値を超えないようにエンジン回転数を制御する一方、車線の変更が検出された場合には車速の制限を解除するように構成されている。さらに、特許文献３には、駆動力の制御のために運転指向を推定する装置が記載されており、この特許文献３に記載された装置は、所定時間ごとの運転状態と道路環境とに加えて、運転操作が行われる都度、運転状態に基づいて運転指向を求めるように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１２９１６０号公報
【特許文献２】特開２０００−１０４５８３号公報
【特許文献３】特開平１０−３２４１７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された装置は、アクセルペダルの踏み込み量（アクセル開度）に基づいて目標駆動力（目標加速度）を求め、その目標加速度を達成するように変速するとともに、刺激強度を求め、その刺激強度を得るように駆動力を制御している。このような制御は、アクセル開度に基づいた制御であり、制御の実行要因もしくは過渡的な加速度を決める要因が一つであり、したがって運転者の癖あるいは指向に即した駆動力制御にはならない可能性がある。これに対して、特許文献２に記載された発明では、走行パターンを学習して車速の制御にその学習の結果を反映させている。しかしながら、その学習の結果は、高速走行時の車速制限に応用されるのみであり、時々刻々変化する運転者の要求もしくは意図を充足する駆動力制御を行うことは困難である。さらに、特許文献３に記載された発明では、道路環境や操作時の運転状態を運転指向の推定に採用しているので、運転指向の推定精度を向上させることができる。しかしながら、その運転指向はアクセル開度に応じた要求駆動力の算定などに用いるのみであるから、アクセル開度が同一であれば駆動力は同一になる。言い換えれば、要求駆動力を求める要因が運転指向とアクセル開度とであるから、要求駆動力に反映することのできる要因が少なく、運転者の意図する駆動力制御を必ずしも適確には行い得ない可能性がある。
【０００６】
この発明は上記の技術的課題に着目してなされたものであり、過渡的な加速度すなわち加速度の変化率を運転者の意図するように設定して運転者の意図する走行を可能にする駆動力制御装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、この発明は、アクセルペダルを有するとともに前記アクセルペダルが操作された場合にアクセルペダル操作量であるアクセル開度に応じた加速度が生じるように駆動力を制御する車両の駆動力制御システムにおいて、アクセル開度センサを含む複数のセンサによって自車両の動作状態を検出する検出部と、前記自車両の周囲の環境に関する情報を取得する環境情報取得部と、前記複数のセンサで得られた前記自車両の動作状態と前記環境情報取得部によって取得された情報とによって走行シーンを分類するとともに前記走行シーンごとにアクセル開度を関連付ける学習を行う学習部と、前記アクセル開度が増大した際の前記アクセル開度の到達開度を、前記学習部での学習の結果に基づいて予測する予測部と、前記予測された到達開度に基づいて駆動力を制御する駆動力制御部とを備え、前記駆動力制御部は、前記到達開度と前記車両の加速度変化率の最適値との予め定められた関係に基づいて前記予測部で予測された前記到達開度に応じた前記加速度変化率の最適値を求め、前記加速度変化率の最適値を達成する駆動力の指令値に基づいて前記駆動力を制御し、前記指令値が前記増大したアクセル開度で決まる駆動力指令値に一致した場合に前記増大したアクセル開度に応じた駆動力に制御するように構成されていることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の車両の駆動力制御システムによれば、アクセルペダルが踏み込まれるなどの加速操作が行われると、その時点の走行シーンが分類される。すなわちその時点の走行シーンが特定される。走行シーンおよび走行シーンごとのアクセル開度が学習されており、特定された走行シーンでのアクセル開度の到達開度が求められる。走行シーンの学習は、自車両におけるアクセル開度センサを含む複数のセンサによって得られた情報と、自車両の周囲の環境に関する情報とに基づいて行われ、その走行シーンが分類される。また、その分類された走行シーンにアクセル開度が関連付けられる。言い換えれば、走行シーンごとにアクセル開度が紐付けられて記憶される。したがって、学習された走行シーンおよびアクセル開度は、実際の走行時に得られた情報に基づくものであるから、走行環境だけでなく運転者の運転指向あるいは癖などを反映したものとなる。
【０００９】
そして、実際に走行している状態において得られる自車両の状態および走行環境に関する情報に基づいて実走行シーンが分類され、当該走行シーンに紐付けされているアクセル開度から、実走行シーンでのアクセル開度の到達開度が予測される。駆動力は、その予測された到達開度に基づいて制御され、具体的には到達開度に応じた加速度変化率の最適値が求められ、実際の加速度変化率がその最適値を充足するように駆動力が制御される。到達開度および加速度変化率の最適値に基づく駆動力指令値が、アクセルペダルの踏み込みなどによって増大したアクセル開度で決まる指令値に一致すると、駆動力は、センサで検出されたアクセル開度に基づいて制御される。したがって、到達開度やそれに基づく駆動力の指令値は、走行環境や運転指向あるいは運転者の癖などを反映したものになり、その結果、運転者の意図した駆動力が得られ、また運転者の意図した走行を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施形態の一例を説明するためのブロック図である。
【図２】データを取得する制御を説明するためのフローチャートである。
【図３】学習制御の一例を説明するためのフローチャートである。
【図４】車線を変更して前方車両を追い越す場合のデータおよびその変化の例を説明するためのタイムチャートである。
【図５】オートエンコーダの例を示す説明図である。
【図６】駆動力制御の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】アクセル開度の変化量が小さい場合の予測アクセル開度および駆動力指示値の変化の一例を示すタイムチャートである。
【図８】最適ジャークを説明するための線図である。
【図９】アクセル開度の変化量が大きい場合の予測アクセル開度および駆動力指示値の変化の一例を示すタイムチャートである。
【図１０】予測アクセル開度と実アクセル開度との乖離率が大きい場合の各アクセル開度および駆動力指示値の変化の一例を説明するための線図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
この発明の実施形態における車両の駆動力制御システムは、以下に述べる知見に基づいてなされたものである。アクセルペダルを踏み込むなどの加速操作を行った場合、その操作量（具体的にはアクセルペダルの踏み込み量）に基づいて駆動力を増大させる。その駆動力の増大制御は、アクセルペダルの踏み込みとして現れている加速要求を充足し、また車両の性能として出力可能であり、さらにはショックなどの違和感を生じさせないように駆動力を増大させる制御である。したがって、アクセルペダルの踏み込み量であるアクセル開度の増大量に対して例えば一次遅れでスロットル開度や燃料噴射量などの駆動力指令値が出力される。このような駆動力制御が基本制御（ベース駆動力制御）である。
【００１２】
この基本制御では、運転者の加速要求を充足しない場合がある。例えば、発進時や前方車両を追い越すなどのためアクセルペダルを急速に、また大きく踏み込んだ場合には、通常より大きい加速が要求されている。その場合、アクセル開度の増大量が大きい分、加速度が早期に増大する。しかしながら、運転者が加速感を得るまでの遅れ時間（停滞時間）は特に短くなる訳ではなく、また加速度の変化率（増大率）は僅かに増大するのみであり、これに対して運転者はアクセル開度の変化量に表れているように、迅速かつ大きく加速度が増大することを期待している。そのため、運転者の要求と実際の加速度との乖離が大きくなり、運転者の要求が充足されない場合がある。そこで、この発明の実施形態では、加速時の駆動力の制御要因である要求駆動量として、実際のアクセル開度に替えて、予測される到達開度を採用することとしたのである。
【００１３】
アクセルペダルが踏み込まれた場合にその踏み込み操作によって最終的に到達する踏み込み量（アクセル開度の到達量）は、踏み込み速度や踏み込み開始時の踏み込み角度、あるいは車速などに基づいて推定することができる。その場合、到達開度に影響する要因は、踏み込み速度や踏み込み開始時の踏み込み角度あるいは車速に加えて、走行路面の状態、天候、運転者の運転指向、周辺車両との間隔など、多様である。そこでこの発明の実施形態では、自車両の動作状態に関する情報と走行環境に関する情報とを使用して走行シーンを分類し、かつそれぞれの走行シーンごとにアクセル開度を関連付ける学習を行う。こうすることにより、運転者の運転指向や走行環境に応じてアクセル開度が定まり、そのアクセル開度に基づいて駆動力を発生させることにより、運転者の意図した加速を行うことができる。
【００１４】
また、到達開度に基づく駆動力を上述した基本制御によって制御した場合、加速感の官能評価では評価が悪くなることがある。そこで、この発明の実施形態では、到達開度に応じた加速度変化率の最適値を求め、その最適値を達成するように駆動力を制御する。
【００１５】
この発明の実施形態では、自車両の駆動力を制御するので、駆動力を発生しまた制御される駆動装置は自車両に搭載されているが、情報を取得したり学習したりする装置は、自車両に必ずしも搭載されている必要はなく、自車両とデータ通信できるように設置されていてもよい。図１はこの発明の実施形態としてのシステムの全体的な構成を概念的に示すブロック図である。車両１は、駆動装置としてエンジン２やモータ３ならびにトランスミッション４などを備えている。なお、車両１は駆動力源としてエンジン２のみを備えていてもよく、またトランスミッション４を備えていないハイブリッド車であってもよい。
【００１６】
車両１はこれらの駆動装置を制御する電子制御装置（ＥＣＵ）５を備えている。ＥＣＵ５は、マイクロコンピュータを主体として構成され、入力された各種のデータおよび予め記憶しているデータを使用して演算を行い、その演算の結果をエンジン２やモータ３あるいはトランスミッション４に制御指令信号として出力するように構成されている。したがって、ＥＣＵ５は駆動力についての制御指令信号を生成して出力する駆動力制御部６を備えている。また、ＥＣＵ５は、駆動力を求める前提となるアクセル開度を予測する予測実行部（予測部）７を備えている。さらに、ＥＣＵ５は、各種の情報（データ）を受信（取得）し、また適宜のデータを送信する機能や、車両（自車両）１の走行シーンを分類（もしくは判定）する機能を備えている。
【００１７】
車両１には、自車両１の各動作部分（機能部分）の動作状態を検出する検出部８を備えている。検出部８で得られるデータは、各機能部分に設けてあるセンサによって検出されるデータであり、その例を図１に記載してある。アクセル開度は、図示しないアクセルペダルの踏み込み量であり、アクセルペダルに取り付けられているアクセル開度センサによって検出される。そのアクセル開度センサによる検出値がアクセル開度であり、所定時間の間の変化量が踏み込み量であり、さらに単位時間当たりの踏み込み量（踏み込み量の時間微分）が踏込速度である。舵角は前輪などの操舵輪の転舵角度であり、ステアリング装置に設けられている舵角センサ（それぞれ図示せず）によって検出される。車両間隔は自車両１の前方もしくは後方あるいは斜め前方もしくは斜め後方の車両との距離であり、車載のレーダー（図示せず）によって検出される。勾配は、自車両が走行している路面の勾配であり、例えば駆動力と加速度とに基づいて算出することができる。ブレーキ圧は油圧式ブレーキにおける制動のための油圧であり、油圧センサによって検出できる。電気式ブレーキを搭載している場合には、制動のための電流値を検出することとしてもよい。Ｇセンサは、加速度を検出するセンサであり、車両１の前後方向の加速度（前後Ｇ）と横方向の加速度（横Ｇ）とを検出する。好ましくは単一のセンサがこれら前後Ｇと横Ｇとを検出する。ウィンカーは左右いずれの方向に指示が出されているかを検出する信号として採用されている。車両１の動作状態を表す信号として、更に、スポーツモードやノーマルモードなどのモードを選択するスイッチからの信号、四輪駆動と二輪駆動とを選択できる車両であればいずれの駆動状態になっているかを示す信号、ワイパーのＯＮ／ＯＦＦの信号、ヘッドライトの点灯／消灯の信号などを採用してもよい。
【００１８】
ＥＣＵ５は、走行環境に関する情報を取得する機能を備えている。走行環境は自車両１の周囲の状況（状態）であり、気温や日射の有無などを含む天候、降水量、位置、渋滞の有無などである。これらの走行環境情報は、いわゆるナビ情報として、サインポスト（図示せず）などを介して外部から環境情報取得部９において取得することができる。なお、位置情報は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）で得られる情報であってよい。
【００１９】
上記の自車両１の動作状態に関する情報および走行環境に関する情報は、車両１が走行している際に時々刻々発生し、その量は膨大であっていわゆるビッグデータである。これらの情報は、データセンタ１０に送信される。データセンタ１０は受信したデータを蓄積するデータ蓄積部１１と、それらの情報を利用して学習を行う学習部１２を備えた情報処理部である。その学習の一例は、走行シーンの分類を含む学習である。走行シーンの例を挙げると、発進、加速、エンジンブレーキでの減速、ブレーキ操作した減速、登坂走行、降坂走行、一般道路の低速走行、高速道路の定速走行、渋滞中の低速走行、雨天での走行、夜間の走行、悪路走行、ワインディング路の走行、車線を変更する走行、ランプウェイの走行、幹線道路の走行、住宅街中の走行、商店街中の走行などであり、さらにはこれらの走行のいずれかを組み合わせた走行シーンである。この発明の実施形態では、それらの走行シーンにアクセル開度を関連付ける学習が行われる。その学習は、ＲＮＮやＬＳＴＭ、オートエンコーダなど、走行シーンによって最適なディープラーニングの学習手法およびハイパーパラメータを設定して行う。その場合、走行シーンごとに、上述した各情報（データ）を教師データとして入力する。
【００２０】
つぎにデータの取得、学習ならびに駆動力制御の各制御について説明する。図２は、データ取得制御の一例を説明するためのフローチャートであって、先ず、学習パラメータが未設定であるか否かが判断される（ステップＳ１）。学習パラメータが設定されていれば、取得したデータを使用したディープラーニングの手法による学習が可能である。したがって、学習パラメータが既に取得されていてステップＳ１で否定的に判断された場合には図２に示すルーチンを一旦終了する。これとは反対にステップＳ１で肯定的に判断された場合には、アクセル開度が増加したか否かが判断される（ステップＳ２）。ここで説明している制御例は、加速要求があった場合の駆動力制御の例であり、したがってアクセル開度が変化しない場合およびアクセル開度が減少した場合にはステップＳ２で否定的に判断され、その場合は特に制御を行うことなく図２のルーチンを一旦終了する。
【００２１】
ステップＳ２で肯定的に判断された場合には、指定時間間隔の情報を取得する（ステップＳ３）。その情報の取得期間は、アクセル開度が増大する前から増大後に到る予め設計上定めた長さの時間であり、また情報を繰り返し取得する時間間隔は、システムの容量や情報処理に要する時間、学習の精度などを考慮して予め決めておくことができる。こうして取得された情報はデータセンタ１０に送信される（ステップＳ４）。
【００２２】
図３は前述した学習部１２で実行される制御の一例を説明するためのフローチャートであって、受信したデータに基づいて、当該データが発生した走行シーンを分類し、その走行シーンが指定されているものであるか否かが判断される（ステップＳ１１）。加速要求のある走行シーンは極めて多様であるが、そのような走行シーンの全てにおいて駆動力制御が必要であるわけではなく、そこで駆動力制御の必要な走行シーンを予め定めてある。ステップＳ１１では現在時点の走行シーンがそのような指定されたものであるか否かを判断している。受信した情報が発生した走行シーンが指定された走行シーンではないことによりステップＳ１１で否定的に判断された場合には、データを破棄する（ステップＳ１２）。その後、図３に示すルーチンを一旦終了する。
【００２３】
これとは反対にステップＳ１１で肯定的に判断された場合には、その走行シーンについての学習を行うために、データが蓄積される（ステップＳ１３）。そのデータの例を説明すると、図４は、自車両１が右側車線に車線変更して右後方車両２１の前に入り、そのまま加速して前方車両２２を追い越す走行シーンについてのデータ例を示しており、アクセルペダルが踏み込まれたことの判定が成立すると（ｔ1時点）、それに先立つ所定時間ｘ1の間、およびそれ以降の他の所定時間ｘ2の間に亘って、走行シーンごとのデータが蓄積される。したがってこれらの時間ｘ1，ｘ2を足した時間（ｘ1＋ｘ2）が学習範囲となる。図４に示す例は、走行車線を変更する例であり、したがって前方車両２２を追い越すべく加速する前のｔ0時点に右ウィンカーが点灯される。
【００２４】
右ウィンカーの点灯の後に右方向に転舵されるので舵角が次第に増大する。また、アクセルペダルが踏み込まれることにより車速が次第に増大し、また前方車両２２との距離が次第に短くなる。走行車線の右側車線に変更して右後方車両２１の前に入り込むので、右後方車両２１との距離が次第に短くなる。そして、車線変更が完了して舵角が戻されると、右ウィンカーが消灯する。車線変更のシーンでは、上記のようなデータが蓄積される。なお、天候や渋滞情報などの他のデータを蓄積することとしてもよい。
【００２５】
蓄積された上記のデータの数が予め定めた必要数α以上か否かが判断される（ステップＳ１４）。その必要数が多いほど学習の精度が向上するが、制御の速度やシステムの容量などを考慮して適宜の値に決めておいてよい。このステップＳ１４で否定的に判断された場合には、特に制御を行うことなく図３に示すルーチンを一旦終了する。すなわち、データの蓄積を継続する。これに対してデータ数が充分多くなってステップＳ１４で肯定的に判断された場合には、学習が実行される（ステップＳ１５)。学習は、アクセル開度を関連付けた走行シーンの分類がその例であり、オートエンコーダなどのディープラーニングの手法で行うことができる。ディープラーニングは、ニューラルネットワークの一種もしくは発展させた学習器であり、図５に概念を示してあるように、入力層におけるアクセル開度を含む複数のデータｉｎ１，ｉｎ２，・・・ｉｎ５が複数の隠れ層でエンコードおよびデコードが繰り返されて特徴が掴み出され、走行シーンに分類される。各走行シーンにはアクセルペダルが踏み込まれることによるアクセル開度が関連付けられており、したがってアクセルペダルの踏み込みによって到達するアクセル開度（到達開度）が予測される。その予測値が出力層で出力される。
【００２６】
ついで、その学習の精度が判断される（ステップＳ１６）。学習の精度は、予測値と実際値との乖離の程度であり、ステップＳ１６ではその精度が予め定めた基準値Ａ以上か否かが判断される。このステップＳ１６で肯定的に判断された場合には、ステップＳ１５の学習で求められているパラメータが車両１（ＥＣＵ５）に送信される（ステップＳ１７）。その後、図３に示すルーチンを一旦終了する。これとは反対にステップＳ１６で否定的に判断された場合には、データ数が予め定めてある上限以下か否かが判断される（ステップＳ１８）。データ数が上限に達していない場合には、図３のルーチンを一旦終了する。すなわち、図３のルーチンを再開してデータの蓄積ならびに学習など、上述した制御を繰り返す。これとは反対にステップＳ１８で否定的に判断された場合には、前述したステップＳ１３で蓄積したデータのうち予め定めた所定のｎ％のデータを破棄し（ステップＳ１９）し、図３のルーチンを一旦終了する。なお、破棄するデータは、精度が向上しない要因となっている、ばらつきの大きいデータである。
【００２７】
つぎに上述した学習に基づく駆動力の制御について説明する。図６はその制御の一例を説明するためのフローチャートであって、先ず、学習パラメータが設定されているか否かが判断される（ステップＳ２０）。前述した図３に示す制御におけるステップＳ１７でパラメータが送信されていれば、ステップＳ２０が肯定的に判断され、そうでなければ否定的に判断される。ステップＳ２０で否定的に判断された場合には、特に制御を行うことなく図６に示すルーチンを一旦終了する。これに対してステップＳ２０で肯定的に判断された場合には、学習結果に基づく駆動力制御が可能であり、したがってアクセル開度が増加したか否かが判断される（ステップＳ２１）。前述したように、ここで挙げてある例は、加速要求があった場合の駆動力制御の例であるからステップＳ２１の判断を行っている。したがって、ステップＳ２１で否定的に判断された場合には特に制御を行うことなく図６に示すルーチンを一旦終了する。アクセル開度が増加してステップＳ２１で肯定的に判断された場合には、走行シーンが分類される（ステップＳ２２）。この制御は、前述したように、自車両１の動作状態を検出して得られたデータや走行環境として取得されたデータなどを使用したディープラーニングによって行うことができる。分類された現時点の走行シーンに基づいて、アクセルペダルが踏み込まれることにより増大したアクセル開度の行き着き先すなわち到達開度が推定される（ステップＳ２３）。この推定が行われる範囲は、前述した図４に示す前方車両２２を追い越すシーンでは、アクセルペダルの踏み込みの判定が成立したｔ1時点を挟んだ前後の時間（ｘ1＋ｘ2）の範囲であり、推定到達開度は、増大した後に安定する開度である。図４に示す例ではｔ1時点からｘ1が経過した後の開度に相当する。この推定に用いられる走行シーンは、走行状態や走行環境などの蓄積されたデータに基づいて学習されたものであるから、その推定結果は、車両の特性や走行環境さらには運転者の癖あるいは運転指向を反映したものとなる。
【００２８】
つぎに推定された到達開度が予め定めた判断基準開度Ｐa0以上か否かが判断される（ステップＳ２４）。この判断を行う理由を簡単に説明すると、加速度が良好になるように駆動力を制御するには、アクセルペダルの踏み込み方によって、その変化量Δpapに対して駆動力を割り付けたい場合と、その変化速度（踏み込み速度）ｄpapに対して駆動力を割り付けたい場合とが存在するからである。そのため、ステップＳ２４では、到達開度の大小を判断している。
【００２９】
ステップＳ２４で否定的に判断された場合には、到達開度が比較的小さいことになり、したがってこの場合、加速感が良好になる加速度の変化量ΔＧとなるように駆動力を制御する（ステップＳ２５）。加速要求があった場合、その加速要求を充足する加速度が生じるように駆動力を制御するのが通常であり、したがってこの制御はベース駆動力制御と称することのできる制御である。図７はそのベース駆動力制御を説明するための図であり、アクセルペダルが踏み込まれることにより、ｔ11時点にその判定が成立すると、到達開度が推定される。この場合、アクセル開度の変化量Δpapが比較的小さいので、駆動力制御は到達開度に相当する駆動力を発生するように実行される。具体的には、予め用意した駆動力マップに設定してあるとおりに駆動力を増大させる。その駆動力マップでは、変速時間や加速度の変化勾配（ジャークＪ）を、加速の遅れ感やショックが生じない平均的な値として設定してある。したがって、駆動力マップに設定してある加速度の変化勾配となるように駆動力が増大させられ、その変化勾配と加速度の変化量ΔＧとで決まる時間が経過したｔ12時点に、アクセル開度についての推定された到達開度に相当する駆動力が達成される。
【００３０】
一方、図６におけるステップＳ２４で肯定的に判断された場合には、最適ジャークが求められるとともにその最適ジャークを実現する駆動力制御が実行される（ステップＳ２６)。ステップＳ２４で肯定的に判断されるのは、加速感の官能評価を良好にするためにはジャークＪを制御する必要がある場合である。したがって、ステップＳ２６では加速感を良好にするために最適ジャークを求める。図８に示すように、加速度の変化勾配(時間変化率)が大きいとショックが悪化し、反対に小さいと加速の遅れ感が生じ、これらの間に最適値が存在する。また、その最適ジャーク(最適Ｊ)は、アクセルペダルの踏込速度ｄpapが速いほど大きくなる。このような関係に基づいて最適ジャークは、予めマップとして用意しておくことができ、ステップＳ２６ではそのようなマップに基づいて最適ジャークを求めればよい。
【００３１】
このようにして求められた最適ジャークに基づいて駆動力が制御される。図９にその一例を示してあり、アクセルペダルが踏み込まれることにより、ｔ21時点にその判定が成立すると、到達開度が推定される。この場合、アクセルペダルが大きく踏み込まれたことによりアクセル開度の変化量Δpapが比較的大きいので、そのときのアクセルペダルの踏み込み速度ｄpapに応じた最適ジャークを達成するように駆動力が制御される。具体的には、前述したベース駆動力制御で使用される駆動力マップで設定してあるジャークより大きいジャークとなるように駆動力が制御される。したがって、体感される加速度やその変化量がベース駆動力制御の場合より大きくなり、アクセルペダルの操作に適した、もしくは運転者の加速要求を充足する加速感が得られる。
【００３２】
ステップＳ２６の制御を実行している間に、推定された到達開度になるまでのアクセル開度（予測アクセル開度）と実際のアクセル開度（実アクセル開度）とが一致したか否か、すなわち両者の偏差が所定値以下か否かが判断される（ステップＳ２７）。最適ジャークに基づく駆動力制御は、アクセル開度の変化量Δpapが比較的小さい場合であり、その場合のアクセル開度の増大速度ｄpapも算出されている。したがって予測アクセル開度は、到達開度とアクセル開度の増大速度ｄpapと経過時間とによって求めることができる。このステップＳ２７で否定的に判断された場合には、アクセルペダルの踏み込みが終了したか否かが判断される（ステップＳ２８）。この判断は、アクセル開度の増大量もしくは増大速度が判断基準として定めた所定値になったか否かを判断することにより行うことができる。このステップＳ２８で否定的に判断された場合には、ステップＳ２７に戻って予測アクセル開度と実アクセル開度とが一致したか否かが判断される。また、これとは反対にステップＳ２８で肯定的に判断された場合には、前述したステップＳ２５に進んでベース駆動力制御が実行される。同様に、ステップＳ２７で否定的に判断された場合には、ステップＳ２５に進んでベース駆動力制御が実行される。すなわち、アクセルペダルが踏み込まれた場合、その踏み込みが終了するまでの間、最適ジャークに基づく駆動力制御が実行され、その後はベース駆動力制御に移行する。また、予測アクセル開度が実アクセル開度から大きく乖離した場合には、最適ジャークに基づく駆動力制御を終了してベース駆動力制御に移行する。
【００３３】
このような制御を行った場合の予測アクセル開度、実アクセル開度、最適ジャークに基づく駆動力指示値（最適化指示値）、ベース駆動力制御に基づく駆動力指示値（ベース指示値）の変化を図９に示してあり、ｔ22時点にアクセルペダルの踏み込みが終了し、ベース駆動力制御に移行する。その過程で最適化指示値がベース指示値にまで到達すると（ｔ23時点）、最適化指示値はベース指示値と同じ値に維持される。
【００３４】
さらに、予測アクセル開度と実アクセル開度との偏差が大きい場合の制御としてこれらの乖離率が予め定めた値β以下か否かが判断される（ステップＳ２９）。このステップＳ２９で否定的に判断された場合には、アクセル開度の予測の精度が悪く、運転者の意図とは異なる加速を行う可能性が高いので、学習パラメータを削除（ステップＳ３０）した後、図６に示すルーチンを一旦終了する。同様に、ステップＳ３０で肯定的に判断された場合には、駆動力制御が正常に行われることになるので、図６に示すルーチンを一旦終了する。
【００３５】
上記のステップＳ２９で否定的に判断された場合の駆動力指示値の変化を図１０に示してある。アクセルペダルの踏み込みの判定が成立し（ｔ31時点）、またその際のアクセル開度の増大量が比較的大きいと、学習によってアクセル開度が推定（予測）される。その予測アクセル開度および実アクセル開度は、時間の経過に伴って次第に増大する。その場合の学習の精度が必ずしも正確でない場合には、予測アクセル開度と実アクセル開度との偏差が次第に増大し、ついにはそれらの開度の間の乖離率が予め定めた値β以上になると（ｔ32時点）、前述したようにデータが破棄される。したがって駆動力制御の根拠は実アクセル開度になるので、駆動力指示値は最適ジャークに基づく最適化指示値からベース指示値に変更される。その場合、駆動力およびそれに基づく加速度が急激に変化したり、それに伴って違和感が生じたりすることを回避するために、負の小さい値のジャークとなるように駆動力を変化させ、ベース駆動力制御による駆動力指示値に一致した後（ｔ33時点）は、ベース駆動力制御によって駆動力が制御される。
【００３６】
なお、この発明は上述した実施形態に限定されないのであって、特許請求の範囲に記載されている構成の範囲で適宜に変更して実施することができる。
【符号の説明】
【００３７】
１…車両、  ２…エンジン、  ３…モータ、  ４…トランスミッション、  ５…電子制御装置（ＥＣＵ）、  ６…駆動力制御部、  ７…予測実行部、  ８…検出部、  ９…環境情報取得部、  １０…データセンタ、  １１…データ蓄積部、  １２…学習部、  ２１…右後方車両、  ２２…前方車両。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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