(57)【要約】【課題】前方の路面の最適な長さの範囲における起伏状態に基づいて将来の車体の上下振動を予測して、サスペンション特性を調整することを目的とする。【解決手段】サスペンション特性調整方法では、自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し（Ｓ２）、固有振動周期に基づいて将来の予測区間の長さＴｐを設定し（Ｓ３）、自車両の前方の路面の起伏状態を検出し（Ｓ５）、自車両の位置から予測区間の長さＴｐに相当する距離Ｄｐだけ前方の位置までの範囲で検出した起伏状態に基づいて予測区間における車体の上下振動を予測し、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動を抑制するようにサスペンションの特性を調整する（Ｓ６）。【選択図】図１０
2020026187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、
前記自車両の前方の路面の起伏状態を検出し、
前記自車両の位置から、前記固有振動周期に基づいて設定した時間である予測区間の長さに相当する距離だけ前方の位置までの範囲で検出した前記起伏状態に基づいて前記予測区間における車体の上下振動を予測し、
予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動を抑制するように前記サスペンションの特性を調整する、
ことを特徴とするサスペンション特性調整方法。
【請求項２】
前記自車両の走行速度と前記予測区間の長さに応じたプレビュー距離を設定し、
前記起伏状態として、前記自車両の位置から前記プレビュー距離だけ前方の位置までの路面の起伏状態を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載のサスペンション特性調整方法。
【請求項３】
前記予測区間の長さを前記固有振動周期の半周期に設定し、
予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動の加速度を抑制するように前記サスペンションの特性を調整する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のサスペンション特性調整方法。
【請求項４】
前記予測区間の長さを前記固有振動周期に設定し、
予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動の速度を抑制するように前記サスペンションの特性を調整する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のサスペンション特性調整方法。
【請求項５】
自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、
前記自車両の前方の路面の起伏状態を検出し、
前記自車両の位置から前記固有振動周期に基づいて設定した時間であるプレビュー距離だけ前方の位置までの範囲で検出した前記起伏状態に基づいて将来における車体の上下振動を予測し、
予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動を抑制するように前記サスペンションの特性を調整する、
ことを特徴とするサスペンション特性調整方法。
【請求項６】
自車両の前方の路面の起伏状態を検出する路面センサと、
前記自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、前記自車両の位置から前記固有振動周期に基づいて設定した時間である予測区間の長さに相当する距離だけ前方の位置までの範囲の路面の起伏状態に基づいて前記予測区間における車体の上下振動を予測し、予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動を抑制するように前記サスペンションの特性を調整するコントローラと、
を備えることを特徴とするサスペンション特性調整装置。
【請求項７】
自車両の前方の路面の起伏状態を検出する路面センサと、
前記自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、前記自車両の位置から前記固有振動周期に基づいて設定した距離であるプレビュー距離だけ前方の位置までの範囲の路面の起伏状態に基づいて将来における車体の上下振動を予測し、予測された前記上下振動に基づいて前記車体の上下振動を抑制するように前記サスペンションの特性を調整するコントローラと、
を備えることを特徴とするサスペンション特性調整装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サスペンション特性調整方法及びサスペンション特性調整装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
前方の路面の起伏状態に基づいてサスペンション特性を調整する技術が知られている。例えば特許文献１に記載のサスペンション装置は、アクチュエータとポンプとの間に設けられて、ポンプから吐出される液体をアクチュエータへ供給してアクチュエータを伸縮する液圧回路と、プレビューセンサが検知する車両前方の路面変位に基づいてポンプの目標回転数を求めてポンプを制御するコントローラとを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０８６０１４号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前方の路面の起伏状態に基づいて将来の車体の上下振動を予測してサスペンション特性を調整する場合、前方の所定範囲（以下「プレビュー範囲」と表記する）の路面の起伏状態の情報を予測に使用する。
この場合、プレビュー範囲が長すぎると、センサの検出距離が長くなるために検出精度の低下を招いたり、演算負荷が増大する。一方で、起伏の傾向を判定するにはある程度の長さのプレビュー範囲を要する。
本発明は、前方の路面の最適な長さの範囲における起伏状態に基づいて将来の車体の上下振動を予測してサスペンション特性を調整することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様に係るサスペンション特性調整方法では、自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、自車両の前方の路面の起伏状態を検出し、自車両の位置から前記固有振動周期に基づいて設定した時間である予測区間の長さに相当する距離だけ前方の位置までの範囲で検出した起伏状態に基づいて予測区間における車体の上下振動を予測し、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動を抑制するようにサスペンションの特性を調整する。
【０００６】
本発明の他の態様に係るサスペンション特性調整方法では、自車両のサスペンションの固有振動周期を算出し、自車両の前方の路面の起伏状態を検出し、自車両の位置から固有振動周期に基づいて設定した距離であるプレビュー距離だけ前方の位置までの範囲で検出した起伏状態に基づいて将来における車体の上下振動を予測し、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動を抑制するようにサスペンションの特性を調整する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の態様によれば、前方の路面の最適な長さの範囲における起伏状態に基づいて将来の車体の上下振動を予測してサスペンション特性を調整できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態のサスペンション特性調整装置の一例の概略構成図である。
【図２】図１の路面センサの説明図である。
【図３】図１の能動型サスペンションの一例の概略構成図である。
【図４】圧力制御弁における指令電流と制御圧との関係を示す特性線図である。
【図５】図１のコントローラの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図６Ａ】プレビュー距離の説明図である。
【図６Ｂ】路面センサの検出距離の調整例の説明図である。
【図７Ａ】バネ上加速度を評価関数に用いた場合における予測区間長とバネ上加速度の関係を示すグラフである。
【図７Ｂ】バネ上速度を評価関数に用いた場合における予測区間長とバネ上速度の関係を示すグラフである。
【図８】車体の振動の模式図である。
【図９Ａ】固有振動周期の半周期の予測区間を用いて最適化した制御量と理想的な制御量との間の差分の説明図である。
【図９Ｂ】固有振動周期の半周期より長い予測区間を用いて最適化した制御量と理想的な制御量との間の差分の説明図である。
【図１０】本発明の実施形態のサスペンション特性調整方法の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【００１０】
（構成）
図１を参照する。サスペンション特性調整装置１は、サスペンション特性調整装置１を搭載する車両（以下「自車」と表記する）の前方の路面の起伏状態に基づいてサスペンション特性を調整する。
サスペンション特性調整装置１は、車体センサ２と、路面センサ３と、車速センサ４と、コントローラ５と、能動型サスペンション６を備える。
【００１１】
車体センサ２は、自車両のバネ上の車体の６軸運動、及びバネ下の上下方向、左右方向及び前後方向の３軸運動を車体の状態として検出する。以下、上下方向、左右方向及び前後方向の３軸運動を「バウンス」と表記する。
例えば車体センサ２は、バネ上のバウンスの加速度と、バネ上のピッチ角速度、ロール角速度、及びヨー角速度と、バネ下のバウンスの加速度を検出してよい。
【００１２】
車体センサ２は、バウンスの加速度に代えて変位を検出してもよく速度を検出してもよい。
車体センサ２は、ピッチ角速度、ロール角速度、及びヨー角速度に代えて、ピッチ角変位、ロール角変位、及びヨー角変位を検出してもよく、ピッチ角加速度、ロール角加速度、及びヨー角加速度を検出してもよい。
車体センサ２は、検出した車体の状態を示す車体状態信号をコントローラ５へ出力する。
【００１３】
路面センサ３は、走行中の自車両の前方の路面の起伏状態を検出する。図２を参照する。路面センサ３は、例えば自車両７の車体前端に設けられており、自車両７がこれから走行する路面の起伏状態を検知するために、自車両７の前輪から所定の検出距離Ｌだけ離れた検出位置８の前方の路面における路面変位を検知する。自車両７が前方に進行するのに伴って検出位置８も前方に移動することにより、自車両７の前方の位置の路面変位を走査する。路面センサ３は、所定のサンプリング周期で検出位置８での路面変位を逐次検出し、それぞれの検出位置８の路面変位を表す起伏状態信号をコントローラ５へ逐次出力する。
【００１４】
路面センサ３は、自車両７から離れた検出位置８における前方路面の変位を検知できるセンサであればよく、例えば、ミリ波レーダー、マイクロ波レーダー、レーザーレーダー、光学カメラ、超音波ソナー、赤外線センサであってよい。路面センサ３の設置箇所は、路面変位を検知できる位置であればよく、車体前端でなくともよい。
【００１５】
図１を参照する。車速センサ４は、自車両の車輪速を検出し、車輪速に基づいて自車両の車速Ｖを算出する。車速センサ４は、算出した車速Ｖを示す車速信号をコントローラ５へ出力する。車速センサ４は、例えば車輪速パルスを計測するロータリエンコーダなどのパルス発生器であってよい。
【００１６】
コントローラ５は、車体センサ２から出力された車体状態信号、路面センサ３から出力された起伏状態信号、車速センサ４から出力された車速信号に基づいて、車体挙動を抑制するように能動型サスペンション６の特性を調整する電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。
コントローラ５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。
【００１７】
記憶装置は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
プロセッサは、記憶装置に格納されるコンピュータプログラムを実行することにより、以下に説明するコントローラ５の機能を実現する。
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路でコントローラ５を実現してもよい。例えばコントローラ５は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。
【００１８】
コントローラ５は、車体状態信号、起伏状態信号、車速信号に基づいて、車体側部材と車輪側部材との間に介装された能動型サスペンション６の油圧シリンダの作動圧を調整する制御量を算出し、能動型サスペンション６へ制御量を出力する。
能動型サスペンション６は、コントローラ５によって算出された制御量に基づいて油圧シリンダの作動圧を調整し、能動型サスペンション６の特性を変化させる。
【００１９】
図３を参照する。参照符号１０は車体側部材を、参照符号１１ＦＬ〜１１ＲＲは前左〜後右車輪をそれぞれ示す。
能動型サスペンション６は、車体側部材１０と車輪１１ＦＬ〜１１ＲＲの各車輪側部材１４との間に各々介装されたアクチュエータとしての油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲと、これら油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲの作動圧を個別に調整する圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲを備える。
【００２０】
また能動型サスペンション６は、これら圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲに所定圧力の作動油を供給側配管２１Ｓを介して供給すると共に、圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲからの戻り油を戻り側配管２１Ｒを通じて回収する油圧源２２と、この油圧源２２及び圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲ間の供給側配管２１Ｓに介挿された蓄圧用のアキュムレータ２４Ｆ，２４Ｒを備える。
【００２１】
油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲのそれぞれは、シリンダチューブ１８ａを有し、このシリンダチューブ１８ａには、軸方向に貫通孔を有するピストン１８ｃにより隔設された下側の圧力室Ｌが形成され、ピストン１８ｃの上下面の受圧面積差と内圧とに応じた推力を発生する。そして、シリンダチューブ１８ａの下端が車輪側部材１４に取付けられ、ピストンロッド１８ｂの上端が車体側部材１０に取付けられている。
【００２２】
また、圧力室Ｌの各々は、油圧配管３８を介して圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲの出力ポートに接続されている。また、油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲの圧力室Ｌの各々は、絞り弁３２を介してバネ下振動吸収用のアキュムレータ３４に接続されている。また、油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲの各々のバネ上，バネ下相当間には、比較的低いバネ定数であって車体の静荷重を支持するコイルスプリング３６が配設されている。
圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲのそれぞれは、スプールを摺動自在に内装した円筒状の弁ハウジングとこれに一体的に設けられた比例ソレノイドとを有する３ポート比例電磁減圧弁で構成されている。
【００２３】
コントローラ５は、比例ソレノイドの励磁コイルに供給する指令電流ｉ（制御量）を調整することにより、弁ハウジング内に収容されたポペットの移動距離、すなわちスプールの位置を制御し、供給ポート及び出力ポート又は出力ポート及び戻りポートを介して油圧源２２と油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲとの間で流通する作動油を制御する。これにより、油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲが発生する推力を制御して、車体挙動を抑制する。
【００２４】
図４は、励磁コイルに加えられる指令電流ｉ（：ｉＦＬ〜ｉＲＲ）と圧力制御弁２０ＦＬ（〜２０ＲＲ）の出力ポートから出力される制御圧Ｐとの関係を示す。ノイズを考慮した最小電流値ｉＭＩＮのときには、制御圧Ｐは最低制御圧ＰＭＩＮとなり、この状態から電流値ｉを増加させると、電流値ｉに比例して直線的に制御圧Ｐが増加し、最大電流値ｉＭＡＸのときには、油圧源２２の設定ライン圧に相当する最高制御圧ＰＭＡＸとなる。参照符号ｉＮは中立指令電流，参照符号ＰＮは中立制御圧を示す。
【００２５】
次に、図５を参照してコントローラ５の機能構成を説明する。コントローラ５は、車体状態取得部４０と、予測区間設定部４１と、路面変位取得部４２と、モデル予測制御部４３を備える。
車体状態取得部４０は、車体センサ２から出力された車体状態信号を受信する。車体状態取得部４０は、受信した車体状態信号に基づいて車体の状態を示す車体状態情報を取得する。
【００２６】
車体状態情報は、例えばバネ上のバウンスの変位、速度及び加速度、並びにピッチ軸まわり、ロール軸まわり及びヨー軸まわりの変位、速度及び加速度の情報を含んでよい。また車体状態情報は、バネ下のバウンスの変位、速度及び加速度の情報を含んでもよい。
車体状態信号が変位情報である場合、車体状態取得部４０は、変位情報を微分することにより速度情報と加速度情報を取得できる。
【００２７】
車体状態情報が速度情報である場合、車体状態取得部４０は、速度情報を積分することにより変位情報を取得し、速度情報を微分することにより加速度情報を取得できる。
車体状態情報が加速度情報である場合、車体状態取得部４０は、加速度情報を積分することにより変位情報と速度情報を取得できる。
車体状態取得部４０は、現時刻ｔ０の車体の状態を示す車体状態情報をモデル予測制御部４３へ出力する。また車体状態取得部４０は、バネ上のバウンスの速度情報を予測区間設定部４１へ出力する。
【００２８】
予測区間設定部４１は、モデル予測制御部４３によるモデル予測制御の予測区間の長さＴｐ（以下「予測区間長」と表記する）を設定する。
予測区間とは、モデル予測制御において制御対象の状態を予測する未来の有限の時間区間である。
【００２９】
モデル予測制御では、時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐにおける制御対象への入力に基づいて、時刻ｔ０＋１、ｔ０＋２、…、ｔ０＋Ｔｐ＋１における制御対象の状態を予測する。
そして、予測した時刻ｔ０＋１、ｔ０＋２、…、ｔ０＋Ｔｐ＋１における状態に基づいて、予測区間における制御性能を示す評価関数を算出し、この評価関数を最小にする制御量を、最適化問題等を用いて探索する。
【００３０】
予測区間設定部４１は、例えば能動型サスペンション６の固有振動数に基づいて予測区間長Ｔｐを設定してよい。
この場合に例えば予測区間設定部４１は、車体状態取得部４０が出力したバネ上のバウンスの速度情報を受信する。予測区間設定部４１は、バネ上のバウンスの速度に基づいて能動型サスペンション６の固有振動数を算出する。例えば予測区間設定部４１は、バネ上のバウンスの速度を周波数解析することにより能動型サスペンション６の固有振動数を算出してよい。
【００３１】
例えば予測区間設定部４１は、能動型サスペンション６の固有周波周期やその半周期に予測区間長Ｔｐを設定してよい。その理由は後述する。
予測区間設定部４１は、設定した予測区間長Ｔｐを、路面変位取得部４２とモデル予測制御部４３へ出力する。
【００３２】
路面変位取得部４２は、路面センサ３から所定周期で出力される起伏状態信号を逐次受信する。路面変位取得部４２は、所定時間分の起伏状態信号を一時的に蓄積し、古い起伏状態信号から順に破棄する。例えば路面変位取得部４２は、自車両が通過した地点の起伏状態信号を破棄してよい。
さらに路面変位取得部４２は、車速センサ４から車速信号を受信する。路面変位取得部４２は、車速Ｖと予測区間長Ｔｐとに基づいて、現時刻ｔ０から予測区間長Ｔｐ先の時刻（ｔ０＋Ｔｐ）までの未来の時間区間において自車両が走行すると予測される位置範囲を設定する。
【００３３】
図６Ａを参照する。車速Ｖで走行する自車両７は、現時刻ｔ０から、予測区間長Ｔｐ先の時刻（ｔ０＋Ｔｐ）までの間に、現在位置ｐ０から距離Ｄｐ（＝Ｖ×Ｔｐ）だけ前方の位置ｐｎまで移動する。
距離Ｄｐは、予測区間長Ｔｐと車速Ｖに対応して定める自車両７の移動距離であり、以下「プレビュー距離Ｄｐ」と表記する。プレビュー距離Ｄｐは、予測区間長Ｔｐと自車両７の車速Ｖの積により定まる。
【００３４】
そして、路面変位取得部４２は、現時刻ｔ０から、予測区間長Ｔｐ先の時刻（ｔ０＋Ｔｐ）までの間の時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐに自車両が到達すると予測されるそれぞれの地点ｐｉ（ｉ＝０、１、…、ｎ）の起伏状態信号を、蓄積していた起伏状態信号の中から取得する。
すなわち、路面変位取得部４２は、現時刻ｔ０の自車両７の位置ｐ０からプレビュー距離Ｄｐだけ前方の位置ｐｎまでの範囲で検出した起伏状態信号を取得する。
【００３５】
例えば、路面センサ３が各位置ｐｉ（ｉ＝０、１、…ｎ）の起伏状態を検出した過去のタイミングと現時刻ｔ０との間の時間差Δｔｉ（ｉ＝０、１、…ｎ）は、路面センサ３の検出距離Ｌ、プレビュー距離Ｄｐ、及び車速Ｖに応じて定まる。
路面変位取得部４２は、これら時間差Δｔｉ（ｉ＝０、１、…ｎ）を遡ったタイミングにそれぞれ取得した起伏状態信号を、蓄積していた所定時間分の起伏状態信号の中から抽出することにより、各地点ｐｉの起伏状態を検出した起伏状態信号を取得できる。
【００３６】
なお、図６Ｂに示すように車速に応じて路面センサ３の検出距離Ｌを調整し、プレビュー距離Ｄｐだけ離れた前方の路面の路面変位を検知するように路面センサ３を構成してもよい。この場合、現時刻ｔ０で路面センサ３が検出した起伏状態信号が、予測区間長Ｔｐ先の時刻ｔ０＋Ｔｐにおける自車両の位置ｐｎの起伏状態信号となる。
【００３７】
図５を参照する。モデル予測制御部４３は、車体状態取得部４０が取得した車体状態情報と、路面変位取得部４２が取得した起伏状態信号と、に基づいてモデル予測制御を実行することにより、能動型サスペンション６の油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲの作動圧を調整する圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲの制御量を決定する。以下、圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲの制御量を、単に「制御量」と表記する。
モデル予測制御部４３は、状態予測器５０と、評価部５１と、最適化部５２と、を備える。
【００３８】
状態予測器５０は、車体状態取得部４０から現時刻ｔ０における車体状態情報を受信する。また状態予測器５０は、時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐに自車両が到達する位置ｐｉ（ｉ＝０、１、…ｎ）のそれぞれの起伏状態信号を路面変位取得部４２から受信する。さらに状態予測器５０は、時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐにおけるそれぞれの制御量の候補を最適化部５２から受信する。
【００３９】
状態予測器５０は、現時刻ｔ０における車体状態情報、時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐのそれぞれの起伏状態信号及び制御量の候補に基づいて、時刻ｔ０＋１、ｔ０＋２、…、ｔ０＋Ｔｐ＋１における車体の状態量をそれぞれ予測する。例えば、状態予測器５０は、バネ上のバウンスの変位、速度及び加速度、並びにピッチ軸まわり、ロール軸まわり及びヨー軸まわりの変位、速度及び加速度、バネ下のバウンスの変位、速度及び加速度を予測してよい。
【００４０】
状態予測器５０は、例えば、車体挙動のモデルを表現した微分方程式を用いて車体の状態を予測するモデル予測器であってもよく、車体挙動のモデルを学習した深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）であってもよい。
状態予測器５０は、予測した時刻ｔ０＋１、ｔ０＋２、…、ｔ０＋Ｔｐ＋１における車体の状態量を評価部５１へ出力する。
【００４１】
評価部５１は、状態予測器５０が予測した状態量に基づいて所定の評価関数を用いてコストを算出することにより、各時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐの制御量の候補の制御性能を評価する。ここで例えば、車体挙動を抑制するためバネ上の加速度やバネ上の速度を評価関数（コスト）として算出してよい。評価部５１は、算出したコストを最適化部５２へ出力する。
【００４２】
最適化部５２は、評価部５１が算出したコストを最小化するように、時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐにおけるそれぞれの制御量の候補を最適化する。
最適化部５２は、例えば、評価関数の微分値を用いる反復手法に基づいて制御量の候補を最適化してよい。
また例えば、最適化部５２は、試行錯誤的に最適解を直接探索する発見的手法に基づいて制御量の候補を最適化してもよい。発見的手法として、例えば遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化、人工蜂コロニーアルゴリズムを使用してよい。
最適化部５２は、探索によって最適化された時刻ｔ０、ｔ０＋１、…、ｔ０＋Ｔｐの制御量のうち時刻ｔ０の制御量を、能動型サスペンション６の圧力制御弁２０ＦＬ〜２０ＲＲへ出力する。
【００４３】
（予測区間長Ｔｐの設定例）
図７Ａのグラフは、バネ上加速度を評価関数に用いて制御量を最適化した場合における予測区間長Ｔｐとバネ上加速度の関係を示す。実線は、能動型サスペンション６の固有周波数が０．７２Ｈｚであり固有振動周期が１．３８秒である場合の関係を示す。
０秒から固有振動周期の半周期程度の長さ０．６６秒まで予測区間長Ｔｐを増やす間にバネ上加速度が急減し、０．６６秒よりも増やすにつれて緩やかに増加することがグラフから分かる。
【００４４】
破線は、能動型サスペンション６の固有周波数が１．３１Ｈｚであり固有振動周期が０．７６秒である場合の関係を示す。この場合も同様に、０秒から固有振動周期の半周期程度の長さ０．３３秒まで予測区間長Ｔｐを増やす間にバネ上加速度が急減し、０．３３秒よりも増やすにつれて緩やかに増加することが分かる。
【００４５】
このため、バネ上加速度を評価関数に用いる場合（すなわち車体の上下振動の加速度を抑制するように制御量を調整する場合）には、能動型サスペンション６の固有振動周期の半周期に予測区間長Ｔｐを設定する。
なお、本発明において「半周期に設定する」するの意味は、予測区間長Ｔｐを半周期ちょうどに設定する場合だけでなく、本発明の特有の効果を奏する限りにおいて公差を含んだ範囲に設定する場合を含む。
例えば、上記の固有振動周期が０．７６秒である場合の例において、上記の０．３３秒を含んだ範囲である半周期０．３８秒±１４％の範囲に設定してよい。
【００４６】
図７Ｂのグラフは、バネ上速度を評価関数に用いて制御量を最適化した場合における予測区間長Ｔｐとバネ上加速度の関係を示す。能動型サスペンション６の固有周波数は１．３１Ｈｚであり固有振動周期が０．７６秒である。
バネ上速度を評価関数に用いる場合、固有振動周期に近い０．６８秒まで予測区間長Ｔｐを増やす間にバネ上速度が急減し、０．６８秒よりも増やすにつれて緩やかに増加することが分かる。
【００４７】
このため、バネ上速度を評価関数に用いる場合（すなわち車体の上下振動の速度を抑制するように制御量を調整する場合）には、能動型サスペンション６の固有振動周期に予測区間長Ｔｐを設定する。
なお、本発明において「固有振動周期に設定する」するの意味は、予測区間長Ｔｐを固有振動周期ちょうどに設定する場合だけでなく、本発明の特有の効果を奏する限りにおいて公差を含んだ範囲に設定する場合を含む。
例えば、上記の固有振動周期が０．７６秒である場合の例において、上記の０．６８秒を含んだ範囲である固有振動周期０．７６秒±１１％の範囲に設定してよい。
【００４８】
次に、図８を参照して予測区間長Ｔｐとして能動型サスペンション６の固有振動周期の半周期程度の長さを要する理由について検討する。実線は、バネ上の上下方向変位を模式的に表す。
機械系の振動は、その機械系の固有振動数による規則的な振動（破線で示す）の上に外乱による不規則な振動が重畳していると考えられる。
【００４９】
ここで、固有振動数による振動は、固有振動周期の半周期（ハッチングされている領域）を観測できることで全体の周期性を予測できるようになる。このため、モデル予測制御における予測区間長Ｔｐを固有振動周期の半周期に設定し、モデル予測制御において、固有振動数による振動を予測できるようにすることで、固有振動数による規則的な振動を除去できるように制御量を最適化することができると考えられる。
【００５０】
次に、予測区間長Ｔｐが固有振動周期の半周期程度の長さを超えると（バネ上速度を評価関数に用いる場合には固有振動周期程度の長さを超えると）、バネ上の挙動が大きくなり、制御成績が悪くなる理由を検討する。
まず、モデル予測制御では予測区間長が延びると計算量が飛躍的に増大する。そのため予測区間長が長くなると、評価関数が十分小さくなる前に最適化処理が終了していまい、評価関数を収束させることが難しいため制御成績が悪くなることが考えられる。
【００５１】
さらに、モデル予測制御で最適化した制御量と理想的な制御量との差を検討した結果を図９Ａ及び図９Ｂに模式的に示す。実線はモデル予測制御で最適化した制御量であり、破線は理想的な制御量を示す。図９Ａは予測区間長Ｔｐが固有振動周期の半周期である場合の比較結果を示し、図９Ｂは予測区間長Ｔｐが固有振動周期の半周期よりも長い場合の比較結果を示す。
【００５２】
モデル予測制御で最適化した制御量と理想的な制御量との差分を積分してその面積を算出することによって、予測区間に亘る全体的な制御成績を評価できる。
すると予測区間長Ｔｐが長い場合には、予測区間長Ｔｐが短い場合に比べて差分の面積（すなわち全体的な制御成績）が同じであっても、時刻ｔ０の制御量の差がより大きくなることが分かった。
上記の通り、最終的に能動型サスペンション６に出力されるのは時刻ｔ０の制御量であるため、実際に出力される制御量が理想的な制御量から乖離してしまい、制御成績が悪くなることが考えられる。
【００５３】
（動作）
次に、本実施形態によるサスペンション特性調整装置１の動作の一例を説明する。図１０を参照する。
ステップＳ１では、状態予測器５０に自車両の車体挙動のモデルを学習させる。
状態予測器５０の学習が完了すると、ステップＳ２において予測区間設定部４１は、能動型サスペンション６の固有振動数を算出する。
ステップＳ３において予測区間設定部４１は、固有振動数に基づいて予測区間長Ｔｐを設定する。
【００５４】
ステップＳ４において路面変位取得部４２は、予測区間長Ｔｐと自車両の車速Ｖに基づいて、未来の予測区間において自車両が走行する走行距離であるプレビュー距離Ｄｐを設定する。
ステップＳ５において路面変位取得部４２は、現時刻ｔ０の自車両７の位置ｐ０から予測区間長Ｔｐに対応するプレビュー距離Ｄｐだけ前方の位置ｐｎまでの範囲で検出した起伏状態信号を取得する。すなわち位置ｐ０から位置ｐｎまでの範囲の起伏状態を検出する。
【００５５】
ステップＳ６においてモデル予測制御部４３は、車体状態取得部４０が取得した車体状態情報と、路面変位取得部４２が取得した起伏状態信号と、に基づいてモデル予測制御を実行することにより、油圧シリンダ１８ＦＬ〜１８ＲＲの作動圧を調整して、能動型サスペンション６の特性を調整する。
【００５６】
その後、ステップＳ７において自車両のイグニションスイッチ（ＩＧＮ）がオフになったか否かを判定する。イグニションスイッチ（ＩＧＮ）がオフになった場合（Ｓ７：Ｙ）に処理は終了する。イグニションスイッチ（ＩＧＮ）がオンの場合（Ｓ７：Ｎ）に処理はステップＳ８に進む。
【００５７】
ステップＳ８において予測区間設定部４１は、自車両の車両特性（例えばバネ上重量など）が変化したか否かを判定する。車両特性が変化した場合（ステップＳ８：Ｙ）には固有振動数を再計算する必要があるため、処理はステップＳ２へ戻る。車両特性が変化しない場合（ステップＳ８：Ｎ）には、処理はステップＳ５に戻る。
【００５８】
なお、状態予測器５０の学習（ステップＳ１）を、走行中に反復してもよく、例えば工場出荷時や整備時などの所定時期に行ってもよい。また、１ヶ月ごと、数ヶ月ごと、１年ごと、数年ごとなど、自車両の使用頻度に関係のない所定周期で状態予測器５０の学習を行ってもよい。
また、固有振動数の算出（ステップＳ２）、並びに予測区間長Ｔｐ及びプレビュー長さＤｐの設定（ステップＳ３及びＳ４）は、走行中に反復しなくてもよい。例えば、１トリップ（エンジン始動（イグニションＯＮ）〜目的地へ到着（イグニションＯＦＦ）するまでの間）ごとに１回実行してもよい。また、工場出荷時や整備時などの所定時期に行ってもよい。また、１ヶ月ごと、数ヶ月ごと、１年ごと、数年ごとなど、自車両の使用頻度に関係のない所定周期で、固有振動数の算出と予測区間長Ｔｐ及びプレビュー長さＤｐの設定とを行ってもよい。
【００５９】
（実施形態の効果）
（１）予測区間設定部４１は、自車両の能動型サスペンション６の固有振動周期を算出し、固有振動周期に基づいて将来の予測区間の長さを設定する。路面センサ３は、自車両の前方の路面の起伏状態を検出する。状態予測器５０は、自車両の位置から予測区間の長さＴｐに相当する距離Ｄｐだけ前方の位置までの範囲で検出した起伏状態に基づいて予測区間における車体の上下振動を予測する。評価部５１及び最適化部５２は、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動を抑制するように能動型サスペンション６の特性を調整する。
【００６０】
これにより、最適な予測区間長Ｔｐを設定することができるようになるため、能動型サスペンション６の制御量の誤差を抑制することができる。このため、最適なサスペンション特性に調整することができ、挙動を抑制することができるようになる。
【００６１】
（２）路面変位取得部４２は、自車両の走行速度Ｖと予測区間の長さＴｐに応じたプレビュー距離Ｄｐを設定し、起伏状態として、自車両の位置からプレビュー距離Ｄｐだけ前方の位置までの路面の起伏状態を検出する。
これにより、最適なプレビュー距離Ｄｐを設定することができるようになるため、能動型サスペンション６の制御量の誤差を抑制することができる。このため、最適なサスペンション特性に調整することができ、挙動を抑制することができるようになる。
【００６２】
（３）予測区間設定部４１は、予測区間の長さＴｐを能動型サスペンション６の固有振動周期の半周期に設定する。評価部５１及び最適化部５２は、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動の加速度を抑制するように能動型サスペンション６の特性を調整する。
これにより、車体の上下振動の加速度を抑制できるようになる。
【００６３】
（４）予測区間設定部４１は、予測区間の長さＴｐを能動型サスペンション６の固有振動周期に設定する。評価部５１及び最適化部５２は、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動の速度を抑制するように能動型サスペンション６の特性を調整する。
これにより、車体の上下振動の速度を抑制できるようになる。
【００６４】
（５）予測区間設定部４１は、自車両の能動型サスペンション６の固有振動周期を算出する。路面変位取得部４２は、固有振動周期に基づいてプレビュー距離Ｄｐを設定する。路面センサ３は、自車両の前方の路面の起伏状態を検出する。状態予測器５０は、自車両の位置からプレビュー距離Ｄｐだけ前方の位置までの範囲で検出した起伏状態に基づいて将来における車体の上下振動を予測する。評価部５１及び最適化部５２は、予測された上下振動に基づいて車体の上下振動を抑制するように能動型サスペンション６の特性を調整する。
【００６５】
これにより、最適なプレビュー距離Ｄｐを設定することができるようになるため、能動型サスペンション６の制御量の誤差を抑制することができる。このため、最適なサスペンション特性に調整することができ、挙動を抑制することができるようになる。
【符号の説明】
【００６６】
１…サスペンション特性調整装置、２…車体センサ、３…路面センサ、４…車速センサ、５…コントローラ、６…能動型サスペンション、７…自車両、８…検出位置、１０…車体側部材、１１ＦＬ…車輪、１１ＲＲ…車輪、１４…車輪側部材、１８ａ…シリンダチューブ、１８ｂ…ピストンロッド、１８ｃ…ピストン、１８ＦＬ…油圧シリンダ、１８ＲＲ…油圧シリンダ、２０ＦＬ…圧力制御弁、２０ＲＲ…圧力制御弁、２１Ｒ…側配管、２１Ｓ…供給側配管、２２…油圧源、２４Ｆ…アキュムレータ、２４Ｒ…アキュムレータ、３２…弁、３４…アキュムレータ、３６…コイルスプリング、３８…油圧配管、４０…車体状態取得部、４１…予測区間設定部、４２…路面変位取得部、４３…モデル予測制御部、５０…状態予測器、５１…評価部、５２…最適化部
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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