(57)【要約】【課題】本発明は、アクセルペダル異常診断装置に関し、アクセルペダルのペダル操作状態を考慮して、アクセルペダルの異常を高精度に判定することが可能なアクセルペダル異常診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】システム同定部１０は、車両駆動制御時におけるアクセルペダルの開度（アクセル開度）からスロットル弁の開度（スロットル開度）までのアクセルペダルの入出力関係を記述する同定式を、アクセルペダルのペダル踏み増加状態、ペダル踏み保持状態及びペダルＯＦＦ状態という合計３離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルとして同定を行う。ペダル踏み状態推定部１２及びスロットル開度推定部１４は、同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて現在のペダル踏み状態及びスロットル開度を推定する。異常判定部２０は、推定した現在状態、推定スロットル開度等に基づいて、アクセルペダルの異常判定を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセル開度及びスロットル開度の過去の時系列データが従う、増加状態、保持状態及び減少状態というアクセルペダルのペダル操作状態に対応した３つの確率分布を規定する未知パラメータを、これらの時系列データに基づいて最尤推定法により推定し、推定した未知パラメータにより３つの確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記３つの確率分布に基づいて、前記時系列データの各々が、前記ペダル操作状態の何れに属するデータであるかの判定を行い、３つのクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記３つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件の未知パラメータを、前記時系列データに基づいて推定し、推定した未知パラメータにより前記境界条件を夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻におけるアクセル開度及びスロットル開度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるスロットル開度のデータとの間に成立する３つの関係式の未知パラメータを、前記３つのクラスタのデータに基づいて夫々推定し、推定した未知パラメータにより前記３つの関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々にアクセル開度及びスロットル開度の現在値を含むデータを適用して、前記現在値を含むデータが前記ペダル操作状態の何れに区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記３つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先のスロットル開度のデータを推定するスロットル開度推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先のスロットル開度のデータに基づいて、アクセルペダルの異常を判定する異常判定手段と、
を備えることを特徴とするアクセルペダル異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、アクセルペダル異常診断装置に関し、より詳細には、運転者のアクセルペダルの操作状態に対応した関係等を利用して、アクセルペダルの異常判定を行うアクセルペダル異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、アクセルペダルの異常を判定する手段を備えた電子スロットル弁制御装置が開示されている。電子スロットル弁は、アクセルセンサが検出するアクセル操作量に応じてその開度を制御するものである。したがって、仮に、アクセルペダルに異常が発生した場合には、この電子スロットル弁の開度制御が正しく行われず、車両走行不能に陥るおそれがある。このため、上記従来の装置では、車両駆動装置としてのＥＣＵ（Electronic Control Unit）内部のプロセッサに、所定の処理を実行させてアクセルペダルの異常を判定している。なお、上記従来の装置では、異常が発生した場合の退避走行において、車両振動を抑制するように電子スロットル弁の開度を制御することをその特徴としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３４８７８２号公報
【特許文献２】特開２００１−２１３１９２号公報
【特許文献３】特開平１１−６５６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、このような異常の発生は、異常が発生した場合の退避走行が誤実行されないようにするためにも、高精度に診断できることが望ましい。また、診断を高精度に行うためには、運転者によるアクセルペダルの操作状態を考慮して行うことが望ましい。なぜなら、検出されるアクセル操作量は、ペダルの操作状態によって変化するからである。この点、上記従来の装置では、アクセルセンサからの検出値が異常である場合や、この検出値が所定タイミングで検出できなかった場合を異常と判定するものであり、アクセルペダルの操作状態までをも考慮したものではない。したがって、上記従来の装置では、異常の発生を高精度に診断できるとは必ずしも言えなかった。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、アクセルペダルのペダル操作状態を考慮して、アクセルペダルの異常を高精度に判定することが可能なアクセルペダル異常診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、アクセルペダル異常診断装置であって、
アクセル開度及びスロットル開度の過去の時系列データが従う、増加状態、保持状態及び減少状態というアクセルペダルのペダル操作状態に対応した３つの確率分布を規定する未知パラメータを、これらの時系列データに基づいて最尤推定法により推定し、推定した未知パラメータにより３つの確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記３つの確率分布に基づいて、前記時系列データの各々が、前記ペダル操作状態の何れに属するデータであるかの判定を行い、３つのクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記３つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件の未知パラメータを、前記時系列データに基づいて推定し、推定した未知パラメータにより前記境界条件を夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻におけるアクセル開度及びスロットル開度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるスロットル開度のデータとの間に成立する３つの関係式の未知パラメータを、前記３つのクラスタのデータに基づいて夫々推定し、推定した未知パラメータにより前記３つの関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々にアクセル開度及びスロットル開度の現在値を含むデータを適用して、前記現在値を含むデータが前記ペダル操作状態の何れに区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記３つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先のスロットル開度のデータを推定するスロットル開度推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先のスロットル開度のデータに基づいて、アクセルペダルの異常を判定する異常判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
第１の発明によれば、過去の時系列データをアクセルペダルの増加、保持及び減少という３つのペダル操作状態に対応する３つのクラスタに分類し、３つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件を夫々特定すると共に、この３つのクラスタのデータに基づいて３つの関係式を特定できる。特定した境界条件や関係式によれば、アクセル開度及びスロットル開度の現在値を含むデータが上記３つのペダル操作状態のいずれに区分されるかを推定できると共に、１ステップ先のスロットル開度のデータを推定できる。したがって、現在のペダル操作状態の推定と、スロットル開度のデータとが推定できる。また、第１の発明によれば、このように推定した現在状態と、スロットル開度のデータに基づいて、アクセルペダルの異常を判定できる。したがって、増加、保持及び減少というアクセルペダルの３つのペダル操作状態を考慮して、アクセルペダルの異常を高精度に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態のアクセルペダル異常診断装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施の形態のアクセルペダル異常診断装置は、電子制御スロットルシステムに用いられるＥＣＵの内部に構成される。図１は、ＥＣＵがアクセルペダルの異常判定を行うアクセルペダル異常診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【００１０】
図１に示すように、ＥＣＵ内部には、システム同定部１０、ペダル踏み状態推定部１２、スロットル開度推定部１４、距離演算部１６、帰属確率演算部１８及び異常判定部２０が構築されている。また、システム同定部１０の内部には、データクラスタリング部２２、分離超平面推定部２４及びシステムパラメータ推定部２６が構築されている。
【００１１】
（システム同定部１０）
システム同定部１０は、車両の駆動制御時におけるアクセルペダルの開度（アクセル開度）からスロットル弁の開度（スロットル開度）までのアクセルペダルの入出力関係を記述する同定式を、アクセルペダルのペダル踏み増加状態、ペダル踏み保持状態及びペダルＯＦＦ状態という合計３離散状態で切り替わる区分的アフィン自己回帰（Piece-Wise affine Auto-Regressive eXogeneous；ＰＷＡＲＸ）モデルとして同定を行うように構成されている。
【００１２】
同定は、入力データであるアクセル開度及び出力データであるスロットル開度のそれぞれの時系列データを用いることにより行う。時刻kにおけるアクセル開度の実測データをu(k)、スロットル開度の実測データをy(k)とする。ここで、時刻kを現在時刻とすると、これらの過去の時系列データは、u(k-1)，u(k-2)，・・・、y(k-1),y(k-2)，・・・で表される。これら過去の時系列データは、ＥＣＵに記憶されているものとする。
【００１３】
過去の時系列データに基づくアクセルペダルの入出力関係がＰＷＡＲＸモデルに従うと仮定すると、アクセル開度及びスロットル開度の関係は次式（１）〜（３）で表される。
【数１】
2010242553.tif 000003
上式（１）〜（３）は、それぞれ(i)ペダル踏み増加状態、(ii)ペダル踏み保持状態、(iii)ペダルＯＦＦ状態にそれぞれ対応する。上式（１）〜（３）において、e(k)は式誤差である。また、上式（１）〜（３）において、右肩の添え字「T」は転置行列を意味する。また、x(k)は回帰ベクトルであり、過去のアクセル開度及びスロットル開度のデータを用いて、
x(k)=[y(k-1)  ・・・  y(k-ny)   u(k-1)  ・・・  u(k-nu)]T      ・・・（４）
により与えられる。上式（４）において、kは、k=1,2,・・・,Nの離散時刻の値であり、Nはデータ数である。また、自然数ny,nuは、それぞれモデルを記述するために必要な過去の時系列データの個数を表す。また、θ1、θ2及びθ3は、これらのモデルを規定する未知のパラメータである。
【００１４】
また、上式（１）〜（３）に示すように、上記(i)〜(iii)の状態は、回帰ベクトル空間上における分離超平面で分割されるものとする。分離超平面は、これらの状態の境界であり、次式（５）で表される。
【数２】
2010242553.tif 000004
上式（５）において、aij及びbijは、分離超平面を規定する未知のパラメータである。
【００１５】
（データクラスタリング部２２）
データクラスタリング部２２は、システム同定部１０内に構築されている。データクラスタリング部２２は、過去の時系列データを、それぞれの離散状態に対応するクラスタに分類するように構成されている。
【００１６】
分類は、まず、観測データベクトルzk=(xT(k)  yT(k)）Tを定義する。そして、この観測データベクトルzkのN個の観測データz1，・・・，zNが、上記(i)〜(iii)の状態に対応する正規分布からなる混合正規分布に従うと仮定する。
【００１７】
混合正規分布は、パラメータΦ=(αi,μi,Σi;i=1,2,3)を用いて次式（６）のように表される。
【数３】
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上式（６）及び（７）において、i=1,2,3は、それぞれ上記(i)〜(iii)の状態に対応する離散状態である。また、μｉは、それぞれの離散状態に対応する正規分布の平均ベクトルを示す。同様に、Σｉは、それぞれの離散状態に対応する正規分布の共分散行列を示す。また、添え字「nz」は、観測データベクトルzkの次元数を示す。さらにdetΣは、Σの行列式を示し、行列の右肩の添え字「-1」は逆行列を意味する。
【００１８】
混合正規分布のパラメータΦは最尤推定法により求めることができる。尤度関数
【数４】
2010242553.tif 000006
を最大化するパラメータΦは、ＥＭアルゴリズムを用いることにより推定することができる。ＥＭアルゴリズムによれば、パラメータΦを反復的に計算することができる。
【００１９】
求めたパラメータΦは、観測データの分類に用いられる。観測データの分類は、次のように行われる。まず、パラメータΦにより、離散状態に対応するそれぞれの正規分布を特定する。そして、各正規分布に観測データが帰属する確率を演算する。演算した帰属確率が最も高くなる部分分布に対応するクラスタに分類する。これにより、離散時刻k=1,2,・・・,Nに対応する観測データをそれぞれのクラスタC1,C2,C3に分類できる。
【００２０】
（分離超平面推定部２４）
分離超平面推定部２４は、データクラスタリング部２２同様、システム同定部１０内に構成されている。分離超平面推定部２４は、上記(i)〜(iii)の状態を分割する回帰空間上の分離超平面のパラメータを推定するように構成されている。上式（５）により与えられる分離超平面のパラメータaij,bijは、ソフトマージンサポートベクターマシンを利用することにより推定できる。
【００２１】
サポートベクターマシンは、与えられたデータが２つのクラスのどちらに属するかを判断することのできるアルゴリズムであり、全てのサンプルデータに対して正しいクラスが存在する（線形分離可能）ときに成立する超平面のパラメータaij,bijを調整する方法である。しかし、このような線形分離を実現する超平面は、１つに決まらない。そこで、超平面から各クラスまでの距離をマージン（1/||aij||）とし、このマージンを最大にするように超平面のパラメータaij,bijを決定する。
【００２２】
ここで、全てのサンプルデータに対して常に正しいクラスが存在するとは限らない（線形分離可能でない）。このような場合には、サポートベクターマシンに分類誤差項を導入したソフトマージンサポートベクターマシンを利用する。すなわち、データが超平面を超えて反対側のクラスに入ってしまった場合に、その超えた距離νijkの総和を最小限にするように超平面のパラメータaij,bijを調整する。ソフトマージンサポートベクターマシンを利用すれば、パラメータaij,bijは、次式（８）に示す２次最適化問題を解くことにより推定できる。
【数５】
2010242553.tif 000007
このように推定したパラメータaij,bijにより、パラメータE1,E2,E3,e1,e2,e3を特定する。特定したパラメータE1,E2,E3,e1,e2,e3は、ＥＣＵに記憶される。
【００２３】
システムパラメータ推定部２６も、データクラスタリング部２２同様、システム同定部１０内に構成されている。システムパラメータ推定部２６は、データクラスタリング部２２で分類した離散時刻に対応するデータを用いて、パラメータθ1,θ2,θ3を推定するように構成されている。これらのパラメータは、次式（９）により推定できる。
【数６】
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上式（９）において、Niは、それぞれのクラスタCi（i=1,2,3）に含まれるデータ数を示す。このように推定されたパラメータθ1^,θ2^,θ3^は、ＥＣＵに記憶される。尚、添え字「^」は、推定値を表すものとする。以上により、システム同定部１０では、アクセルペダルのペダル踏み増加状態、ペダル踏み保持状態及びペダルＯＦＦ状態という合計３離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルの同定が行われる。
【００２４】
（ペダル踏み状態推定部１２）
ペダル踏み状態推定部１２は、特定したパラメータEi,ei（i=1,2,3）及び上式（４）を用い、現在のペダル踏み状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定するように構成されている。具体的には、先ず、時刻k-1までのデータ履歴により推定したパラメータEi,eiと、このデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)とから、EiTx(k)＋eiをそれぞれ演算する。演算の結果、EiTx(k)＋ei≧0を満たすパラメータEi,eiを特定する。特定したパラメータEi,eiに対応する状態が現在のペダル踏み状態であると推定する。このように推定した現在状態は、ＥＣＵに記憶される。
【００２５】
（スロットル開度推定部１４）
スロットル開度推定部１４は、特定したパラメータEi,ei及び上式（４）を用い、現在のペダル踏み状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定し、その推定した現在状態に基づいてスロットル開度の推定値y^(k)を推定するように構成されている。
【００２６】
現在のペダル踏み状態の推定手法については、ペダル踏み状態推定部１２で行う手法と同一であるためその説明を省略する。推定した現在状態に対応する上式（１）〜（３）のＡＲＸモデルに、時刻k-1までのデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)と、推定したパラメータθi^（i=1,2,3）とを導入する。こうすることで、スロットル開度の推定値y^(k)を推定する。このように推定したy^(k)は、ＥＣＵに記憶される。
【００２７】
（距離演算部１６）
距離演算部１６は、パラメータEi,ei及び上式（４）を用い、dk=|EiTx(k+1)＋ei|を演算するように構成されている。このdkは、時刻kの入出力データが式（５）で示される分離超平面からどの程度離れているかを示す距離に相当する。この距離は、具体的に、次のとおり演算される。まず、時刻k-1までの入出力データ履歴に時刻kの入力データu(k)と、時刻kの出力データの推定値y^(k)と加え、回帰ベクトルx(k+1)を生成する。そして、この回帰ベクトルx(k+1)と、時刻k-1までの入出力データ履歴により推定したパラメータEi,eiとから、dk=|EiTx(k+1)＋ei|を演算する。このように演算したdkは、ＥＣＵに記憶される。
【００２８】
（帰属確率演算部１８）
帰属確率演算部１８は、パラメータΦ、及び上式（７）を用い、時刻kにおける観測データベクトルzkが、上記クラスタCiのそれぞれに帰属する帰属確率αipi(zk;μi，Σi)を演算するように構成されている。帰属確率は、先ず、データクラスタリング部２２で定義した観測データベクトルzk同様、観測データベクトルzk=(xT(k)  (y^)T(k)）Tを定義する。そして、データクラスタリング部２２で推定されたパラメータΦを用いて、帰属確率αipi(zk;μi，Σi)をそれぞれ演算する。このように演算したαipi(zk;μi，Σi)は、ＥＣＵに記憶される。
【００２９】
（異常判定部２０）
異常判定部２０は、(i)ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在のペダル踏み状態、(ii)スロットル開度推定部１４で推定したy^(k)、(iii)距離演算部１６で演算した距離dk及び(iv)帰属確率演算部１８で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づいて、アクセルペダルの異常判定を行うように構成されている。
【００３０】
(i)ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在のペダル踏み状態に基づく異常判定は、ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在状態と、実測した現在状態との比較により行われる。ここで、実測した現在状態は、推定時刻に対応する時刻における実際のペダル踏み状態である。実際のペダル踏み状態は、ペダル踏み込み量、即ちアクセル開度uの時間変化du/dtによって判断できる。具体的に、ペダル踏み増加状態であれば、踏み込み量du/dtが増加するためdu/dt＞0となる。一方、ＯＦＦ状態であれば、踏み込み量du/dtが減少するためdu/dt＜0となる。同様に、保持状態であれば踏み込み量が変化しないため、du/dt＝0となる。したがって、離散時刻毎に推定した現在状態を観測し、推定した現在状態と比較する。そして、推定した現在状態と、現在状態とが一定時間乖離している場合には、アクセルペダルに異常があると推定できる。なお、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。アクセルペダルに異常があると推定された場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３１】
(ii)スロットル開度推定部１４で推定したy^(k)に基づく異常判定は、推定したy^(k)と、時刻kにおける実際のスロットル開度の実測データy(k)とを比較することにより行われる。具体的には、これらの値の差Δy＝|y^(k)-y(k)|を演算し、予め定めた設定値（閾値）との比較を行い、Δyが一定時間に渡って閾値を超える場合には、アクセルペダルに異常があると推定できる。なお、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。アクセルペダルに異常があると推定された場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３２】
(iii)距離演算部１６で演算した距離dkに基づく異常判定は、この距離dkと、予め決められた設定値（閾値）とを比較することにより行われる。この閾値は、要求する判定精度に応じて自由に設定することが可能である。そして、距離dkが一定時間に渡って閾値未満であれば、ペダル踏み状態推定部１２やスロットル開度推定部１４で推定する際に用いたデータの信憑性が低い可能性が認められる。このような場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３３】
(iv)帰属確率演算部１８で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づく異常判定は、演算した帰属確率αipi(zk;μi，Σi)のそれぞれを比較することにより行われる。上述したように、時刻kにおけるスロットル開度の推定値y^(k)は、現在のペダル踏み状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定し、その推定状態に基づいて推定されるものである。換言すれば、このy^(k)は、上記(i)〜(iii)のいずれかの状態に対応するＡＲＸモデルを同定するデータに含まれることになる。すなわち、このy^(k)を用いて定義される観測データベクトルzk=(xT(k)  (y^)T(k)）Tは、その推定した現在状態に対応するクラスタCiに帰属する確率が最も高いことを意味している。したがって、演算したαipi(zk;μi，Σi)が、一定時間に渡って閾値未満となるような場合、ペダル踏み状態推定部１２やスロットル開度推定部１４で推定する際に用いたデータの信憑性が低いことになる。このような場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３４】
このように、図１に示す診断装置の構成によれば、過去の時系列データに基づいて同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて、現在のペダル踏み状態及び現在のスロットル開度を推定することができる。そして、これらの推定情報を用いてアクセルペダルの異常を判定できるので判定の精度が高い。加えて、ＡＲＸモデルを構築する際に用いたサブモデルにより演算した距離や帰属確率をも用いることにより、より精度の高い異常判定を行うことができる。
【００３５】
なお、上述した実施の形態においては、アクセルペダルの異常判定を、ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在状態、スロットル開度推定部１４で推定したy^(k)、距離演算部１６で演算した距離dk及び帰属確率演算部１８で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づいて行ったが、これらの判定指標のうちの少なくとも２つを選択して異常判定を行ってもよい。ただし、選択する判定指標のうちの一方には、ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在状態又はスロットル開度推定部１４で推定したy^(k)が含まれるものとする。このように判定指標を選択すれば、ＰＷＡＲＸモデルから推定される推定値に他の情報を加味して異常を判定できる。
【００３６】
尚、上述した実施の形態においては、データクラスタリング部２２において、混合正規分布のパラメータΦを推定し、上式（６）を特定することにより前記第１の発明における「確率分布特定手段」が、データクラスタリング部２２において、観測データの分類を行うことにより前記第１の発明における「データ分類手段」が、分離超平面推定部２４において、分離超平面のパラメータa,bを推定し、上式（５）を特定することにより前記第１の発明における「境界条件特定手段」が、システムパラメータ推定部２６において、パラメータθ1^,θ2^,θ3^を推定し、上式（９）を特定することにより前記第１の発明における「関係式特定手段」が、ペダル踏み状態推定部１２において、EiTx(k+1)＋eiを演算し現在のペダル踏み状態がペダル踏み増加状態、ペダル踏み保持状態及びペダルＯＦＦ状態のいずれかの状態にあるかを推定することにより前記第１の発明における「区分推定手段」が、EiTx(k+1)＋ei演算し現在のペダル踏み状態を推定し、この推定結果を用いてスロットル開度の推定値y^(k)を推定することにより前記第１の発明における「スロットル開度推定手段」が、異常判定部２０において、ペダル踏み状態推定部１２で推定した現在状態及びスロットル開度推定部１４で推定したy^(k)に基づいてアクセルペダルの異常判定を行うことにより前記第１の発明における「異常判定手段」が、それぞれ実現されている。
【符号の説明】
【００３７】
１０    システム同定部
１２    ペダル踏み状態推定部
１４    スロットル開度推定部
１６    距離演算部
１８    帰属確率演算部
２０    異常判定部
２２    データクラスタリング部
２４    分離超平面推定部
２６    システムパラメータ推定部
【図１】
2010242553.tif 000009