(57)【要約】【課題】ダイナミクスを考慮したモデリングを可能にして推定精度を向上させると共に、限られたメモリ容量しか実装できない車両へのＪＩＴモデリングの適用を可能にするようにした車両の制御装置を提供する。【解決手段】車両の運転を示すパラメータ群を計測し（Ｓ１０）、計測されたパラメータ群を入力とし、対応して設定された出力と共に入力データｕDB(i)、出力データｙDB(i)として時系列に従って蓄積して蓄積データを得（Ｓ１２）、入力に対して時刻ｔのときのモデルを同定するための要求点を設定し（Ｓ１４）、設定された要求点と蓄積入力との距離を過去の入力も含めて求めて類似度を算出し（Ｓ１６）、蓄積データから距離が小さいデータの集合を探索して近傍のデータとして決定し（Ｓ１８）、それに含まれる出力データから推定出力を算出し（Ｓ２０）、それに基づいて車両の運転を制御する（Ｓ２２）。【選択図】図３
2010117836.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転を示すパラメータ群を計測する計測手段と、前記計測されたパラメータ群を入力ｕ(t)とし、前記入力ｕ(t)に対応して設定された出力ｙ(t)と共に入力データｕDB(i)、出力データｙDB(i)としてそれぞれ時系列順に蓄積して蓄積データφDB(i)（＝ｕDB(i)，ｙDB(i)）を得るデータ蓄積手段と、前記入力ｕ(t)に対して時刻ｔのときのモデルを同定するための要求点ｑを設定する要求点設定手段と、前記設定された要求点ｑと前記蓄積入力ｕDB(i)との距離ｄを全てのｉに関して現在の入力ｕ(t)と過去の入力ｕ(t-1),ｕ(t-2)，・・・ｕ(t-ｎd)について求めることで類似度を算出する類似度算出手段と、前記蓄積データφDB(i)から前記距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定する近傍データ決定手段と、前記決定された近傍のデータに含まれる出力データｙDB(i)から推定出力ｙハット(t;q)を算出する推定出力算出手段と、前記算出された推定出力ｙハット(t;q)に基づいて前記車両の運転を制御する車両運転制御手段とを備えることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項２】
前記データ蓄積手段は、前記入出力データを前記推定出力算出手段の算出周期と同じ時間間隔でサンプリングして蓄積することを特徴とする請求項１記載の車両の制御装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、現在の入力との距離をバッファリングし、次回の算出のときに過去の入力との距離として再利用することを特徴とする請求項１または２記載の車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は車両の制御装置に関し、より詳しくは計算負荷を低減するようにした車両の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、モデリング手法としてJust In Time モデリング（以下「ＪＩＴモデリング」という）が提唱されている。ＪＩＴモデリングは、過去の蓄積データ内の全ての入力データの中から、現在の入力（要求点）に類似するデータの集合（これを「近傍」とよぶ）を探索し、対応する出力データを推定出力データとする手法である。
【０００３】
即ち、対象の大域的なモデルを求める代わりに、システムの過去の入出力データを蓄積し、蓄積されたデータの中から類似する事例を検索し、その事例の出力を推定結果として出力する手法である。ＪＩＴモデリングを用いた技術としては、特許文献１記載の技術を挙げることができる。
【０００４】
特許文献１記載の技術にあっては、制御量の時系列データとＰＩＤ制御パラメータを状態ベクトルとしてデータベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積された状態ベクトルに基づいて局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータを生成してＰＩＤ制御器のＰＩＤ制御パラメータを調整すると共に、制御誤差が小さくなるように修正してデータベースに蓄積している。
【特許文献１】特開２００７−３０４８４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＪＩＴモデリングは、実際の入出力データから直接的に推定結果を生成するため、出力挙動の説明付けあるいは物理的な解釈が容易という利点がある。また、大域的（普遍的）なモデルを得るためには、制御対象の構造や物理現象に関する事前情報が必要となるが、ＪＩＴモデリングではより少ない事前情報のみで済むという利点もある。
【０００６】
他方、ＪＩＴモデリングで推定精度を上げて制御精度を向上させるには、ダイナミクスを考慮したモデリングを行う必要があり、そのためにはより網羅性の高い大量のデータをデータベースとして用意する必要がある。しかしながら、データベースが大きくなる結果、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両への適用が困難であった。
【０００７】
従って、この発明の目的は上記した不都合を解消し、ダイナミクスを考慮したモデリングを可能にして制御精度を向上させると共に、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両へのＪＩＴモデリングの適用を可能にするようにした車両の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、請求項１に係る車両の制御装置にあっては、車両の運転を示すパラメータ群を計測する計測手段と、前記計測されたパラメータ群を入力ｕ(t)とし、前記入力ｕ(t)に対応して設定された出力ｙ(t)と共に入力データｕDB(i)、出力データｙDB(i)としてそれぞれ時系列順に従って蓄積して蓄積データφDB(i)（＝ｕDB(i)，ｙDB(i)）を得るデータ蓄積手段と、前記入力ｕ(t)に対して時刻ｔのときのモデルを同定するための要求点ｑを設定する要求点設定手段と、前記設定された要求点ｑと前記蓄積入力ｕDB(i)との距離ｄを全てのｉに関して現在の入力ｕ(t)と過去の入力ｕ(t-1),ｕ(t-2)，・・・ｕ(t-ｎd)について求めることで類似度を算出する類似度算出手段と、前記蓄積データφDB(i)から前記距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定する近傍決定手段と、前記決定された近傍のデータに含まれる出力データｙDB(i)から推定出力ｙハット(t;q)を算出する推定出力算出手段と、前記算出された推定出力ｙハット(t;q)に基づいて前記車両の運転を制御する車両運転制御手段とを備える如く構成した。
【０００９】
請求項２に係る車両の制御装置にあっては、前記データ蓄積手段は、前記入出力データを前記推定出力算出手段の算出周期と同じ時間間隔でサンプリングして蓄積する如く構成した。
【００１０】
請求項３に係る車両の制御装置にあっては、前記類似度算出手段は、現在の入力との距離をバッファリングし、次回の算出のときに過去の入力との距離として再利用する如く構成した。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に係る車両の制御装置にあっては、計測されたパラメータ群を入力ｕ(t)とし、それに対応して設定された出力ｙ(t)と共に入力データｕDB(i)、出力データｙDB(i)としてそれぞれ時系列順に従って蓄積して蓄積データφDB(i)（＝ｕDB(i)，ｙDB(i)）を得、入力ｕ(t)に対して時刻ｔのときのモデルを同定するための要求点ｑを設定し、設定された要求点ｑと蓄積入力ｕDB(i)との距離ｄを全てのｉに関して現在の入力ｕ(t)と過去の入力ｕ(t-1),ｕ(t-2)，・・・ｕ(t-ｎd)について求め、蓄積データφDB(i)から距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定し、それに含まれる出力データｙDB(i)から推定出力ｙハット(t;q)を算出すると共に、算出された推定出力ｙハット(t;q)に基づいて車両の運転を制御する如く構成したので、近傍のデータの探索の際に現在の入力との距離だけではなく、過去の入力との距離も評価することができ、ダイナミクスを考慮したモデリングを可能にして制御精度を向上させることができる。
【００１２】
また、入出力データを時系列順に従って蓄積することで、蓄積データは時系列的な順序に従って並べてあるので、入力データｕDB(i-j)はｕ(i)よりｊステップ過去の情報である。従って、ｊを０からｎｄまで変化させながら、入力データｕDB(i-j)と入力ｕ(t-j)との距離を計算することで、ｊステップ過去の入力との距離を順次求めることができ、よって数２式に関して後述する如く、データベースにｕ(t-1)...ｕ(t-nu)のようにｕ(t)の過去の情報を並べておく必要がないため、蓄積データのサイズを増やすことなく、過去の入力との距離も考慮してダイナミクスを考慮してモデリングできるので、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両へのＪＩＴモデリングの適用が可能になる。
【００１３】
さらに、近傍決定の計算負荷も低減することができる。即ち、近傍探索は一般的にソートにより行われるが、ソート処理はデータを比較しながら並べ替え、データの順序が揃うまでそれを繰り返す作業であるため、計算負荷が大きく、検索速度低下の大きな原因の１つとなる。それに対し、ソートに代え、蓄積データφDB(i)から距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定するように構成したので、計算負荷を低減させることができ、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両にＪＩＴモデリングを一層良く適用することができる。
【００１４】
また、計算負荷が低減することで、より短い周期でモデリングすることができると共に、蓄積データの量や種類を増加させてより多くのデータを網羅することができ、それによって制御精度を向上させることができる。
【００１５】
請求項２に係る車両の制御装置にあっては、データ蓄積手段は、入出力データを推定出力算出手段の算出周期と同じ時間間隔でサンプリングして蓄積する如く構成したので、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両のＪＩＴモデリングの適用が一層可能になる。
【００１６】
請求項３に係る車両の制御装置にあっては、類似度算出手段は、現在の入力との距離をバッファリングし、次回の算出のときに過去の入力との距離として再利用する如く構成したので、上記した効果に加え、ダイナミクスを考慮しない場合と同等の計算時間で、ダイナミクスを考慮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面に即してこの発明に係る車両の制御装置を実施するための最良の形態を説明する。
【実施例】
【００１８】
図１は、この発明の実施例に係る車両の制御装置を全体的に示す概略図である。実施例においては、車両の制御装置として運転者の運転志向を推定して車両の運転を制御する装置を例にとって説明する。
【００１９】
図１において、符号１０はエンジン（内燃機関）を示す。エンジン１０は４気筒などの複数の気筒を備える火花点火式の水冷ガソリンエンジンであり、車両（駆動輪Ｗなどで部分的に示す）１４の車体（図示せず）に搭載される。
【００２０】
エンジン１０の吸気系に配置されたスロットルバルブ（図示せず）は車両運転席に配置されるアクセルペダル（図示せず）との機械的な接続が絶たれ、電動モータなどのアクチュエータからなるＤＢＷ（Drive By Wire）機構１６が接続されて駆動される。
【００２１】
スロットルバルブで調量された吸気はインテークマニホルド（図示せず）を通って流れ、各気筒の吸気ポート付近でインジェクタ（燃料噴射弁）２０から噴射された燃料と混合して混合気を形成し、吸気バルブ（図示せず）が開弁されたとき、当該気筒の燃焼室（図示せず）に流入する。燃焼室において混合気は点火されて燃焼し、ピストン（図示せず）を駆動してクランクシャフト２２を回転させた後、排気となってエンジン１０の外部に放出される。
【００２２】
エンジン１０のクランクシャフト２２の回転は、トルクコンバータ２４を介して変速機２６に入力される。変速機２６はエンジン１０の出力を変速する。
【００２３】
即ち、クランクシャフト２２はトルクコンバータ２４のポンプインペラ２４ａに接続される一方、それに対向配置されて流体（作動油）を収受するタービンランナ２４ｂはメインシャフト（ミッション入力軸）ＭＳに接続される。トルクコンバータ２４はロックアップクラッチ２４ｃを備える。
【００２４】
変速機２６はＣＶＴ（Continuous Variable Transmission）からなり、メインシャフトＭＳに配置されたドライブプーリ２６ａと、メインシャフトＭＳに平行なカウンタシャフトＣＳに配置されたドリブンプーリ２６ｂと、その間に掛け回される金属製のベルト２６ｃと、可動プーリ半体（後述）のピストン室に作動油を供給する油圧機構２６ｄとからなる。
【００２５】
ドライブプーリ２６ａは、メインシャフトＭＳに配置された固定プーリ半体２６ａ１と、固定プーリ半体２６ａ１に対して軸方向に相対移動可能な可動プーリ半体２６ａ２からなる。ドリブンプーリ２６ｂは、カウンタシャフトＣＳに固定された固定プーリ半体２６ｂ１と、固定プーリ半体２６ｂ１に対して軸方向に相対移動可能な可動プーリ半体２６ｂ２からなる。
【００２６】
ＣＶＴ２６は、前後進切換装置３０に接続される。前後進切換装置３０は、フォワード（前進）クラッチ３０ａと、後進ブレーキ３０ｂと、その間に配置されるプラネタリギヤ機構３０ｃからなる。
【００２７】
プラネタリギヤ機構３０ｃにおいて、サンギヤ３０ｃ１はメインシャフトＭＳに固定されると共に、リングギヤ３０ｃ２はフォワードクラッチ３０ａを介してドライブプーリ２６ａの固定プーリ半体２６ａ１に固定される。
【００２８】
サンギヤ３０ｃ１とリングギヤ３０ｃ２の間には、ピニオン３０ｃ３が配置される。ピニオン３０ｃ３は、キャリア３０ｃ４でサンギヤ３０ｃ１に連結される。キャリア３０ｃ４は、後進ブレーキ３０ｂが作動させられると、それによって固定（ロック）される。
【００２９】
カウンタシャフトＣＳの回転は減速ギヤ３４，３６を介してセカンダリシャフトＳＳに伝えられると共に、セカンダリシャフトＳＳの回転はギヤ４０とディファレンシャルＤを介して左右の駆動輪（タイヤ。右側のみ示す）Ｗに伝えられる。駆動輪Ｗの付近にはディスクブレーキ４２が配置される。
【００３０】
フォワードクラッチ３０ａと後進ブレーキ３０ｂの切換は、車両運転席に設けられた、例えばＰ，Ｒ，Ｎ，Ｄ，Ｓ，Ｌのポジションを備えるシフトレバー４４を運転者が操作することによって行われる。即ち、運転者によってシフトレバー４４のいずれかのポジションが選択されたとき、その選択動作は油圧機構（図示せず）のマニュアルバルブ（図示せず）に伝えられる。
【００３１】
例えばＤ，Ｓ，Ｌポジションが選択されると、それに応じてマニュアルバルブのスプールが移動し、後進ブレーキ３０ｂのピストン室から作動油（油圧）が排出される一方、フォワードクラッチ３０ａのピストン室に油圧が供給されてフォワードクラッチ３０ａが締結される。フォワードクラッチ３０ａが締結されると、全ギヤがメインシャフトＭＳと一体に回転し、ドライブプーリ２６ａはメインシャフトＭＳと同方向（前進方向）に駆動される。
【００３２】
他方、Ｒポジションが選択されると、フォワードクラッチ３０ａのピストン室から作動油が排出される一方、後進ブレーキ３０ｂのピストン室に油圧が供給されて後進ブレーキ３０ｂが作動する。それによりキャリア３０ｃ４が固定されてリングギヤ３０ｃ２はサンギヤ３０ｃ１とは逆方向に駆動され、ドライブプーリ２６ａはメインシャフトＭＳとは逆方向（後進方向）に駆動される。
【００３３】
また、ＰあるいはＮポジションが選択されると、両方のピストン室から作動油が排出されてフォワードクラッチ３０ａと後進ブレーキ３０ｂが共に開放され、前後進切換装置３０を介しての動力伝達が断たれ、エンジン１０とＣＶＴ２６のドライブプーリ２６ａとの間の動力伝達が遮断される。
【００３４】
ＣＶＴ２６においては油圧機構２６ｄから可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２のピストン室に作動油が供給され、可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２を軸方向に移動させるプーリ側圧（ベルト伝達トルク）が発生させられると、ドライブプーリ２６ａとドリブンプーリ２６ｂのプーリ幅が変化し、ベルト２６ｃの巻掛け半径が変化する。
【００３５】
このように、プーリ側圧を調整、換言すればベルト伝達トルク指令値を変更することで、エンジン１０の出力を駆動輪Ｗに伝達する変速比を無段階に変化させることができる。
【００３６】
エンジン１０のカム軸（図示せず）付近などの適宜位置にはクランク角センサ４８が設けられ、ピストンの所定クランク角度位置ごとにエンジン回転数ＮＥを示す信号を出力する。吸気系においてスロットルバルブの下流の適宜位置には絶対圧センサ５０が設けられ、吸気管内絶対圧（エンジン負荷）ＰＢＡに比例した信号を出力する。
【００３７】
ＤＢＷ機構１６のアクチュエータにはスロットル開度センサ５２が設けられ、アクチュエータの回転量を通じてスロットル開度ＴＨに比例した信号を出力すると共に、アクセルペダル付近にはアクセル開度センサ５４が設けられ、運転者のアクセルペダル操作量（アクセルペダル踏み込み量）に相当するアクセルペダル開度ＡＰに比例する信号を出力する。
【００３８】
さらに、エンジン１０の冷却水通路（図示せず）の付近には水温センサ５６が設けられ、エンジン冷却水温ＴＷ、換言すればエンジン１０の温度に応じた出力を生じると共に、吸気系には吸気温センサ５８が設けられ、エンジン１０に吸入される吸気温（外気温）ＴＡに応じた出力を生じる。
【００３９】
上記したクランク角センサ４８などの出力は、エンジンコントローラ６０に送られる。エンジンコントローラ６０はＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータを備え、それらセンサ出力に基づいて燃料噴射量を決定してインジェクタ２０を駆動すると共に、アクセルペダル開度ＡＰに応じてスロットルバルブの開度ＴＨを制御する。
【００４０】
メインシャフトＭＳにはＮＴセンサ（回転数センサ）６２が設けられ、タービンランナ２４ｂの回転数、具体的にはメインシャフトＭＳの回転数、より具体的にはフォワードクラッチ３０ａの入力軸回転数を示すパルス信号を出力する。
【００４１】
ＣＶＴ２６のドライブプーリ２６ａの付近の適宜位置にはＮＤＲセンサ（回転数センサ）６４が設けられてドライブプーリ２６ａの回転数、即ち、フォワードクラッチ３０ａの出力軸回転数に応じたパルス信号を出力すると共に、ドリブンプーリ２６ｂの付近の適宜位置にはＮＤＮセンサ（回転数センサ）６６が設けられ、ドリブンプーリ２６ｂの回転数を示すパルス信号を出力する。
【００４２】
セカンダリシャフトＳＳのギヤ３６の付近にはＶＥＬセンサ（回転数センサ）６８が設けられ、ギヤ３６の回転数を通じてＣＶＴ２６の出力回転数あるいは車速ＶＥＬを示すパルス信号を出力する。前記したシフトレバー４４の付近にはシフトレバーポジションセンサ７０が設けられ、運転者によって選択されたＲ，Ｎ，Ｄなどのポジションに応じたＰＯＳ信号を出力する。
【００４３】
またブレーキペダル付近にはブレーキ開度センサ７２が設けられて運転者のブレーキペダル操作量（ブレーキペダル踏み込み量）に相当するブレーキペダル開度ＢＲＫに比例する信号を出力すると共に、ステアリングホイール（図示せず）の付近には舵角センサ７３が設けられて運転者の操作したステアリング舵角θｓｔに比例する信号を出力する。
【００４４】
上記したＮＴセンサ６２などの出力は、図示しないその他のセンサの出力も含め、シフトコントローラ７４に送られる（アクセル開度センサ５４の出力などはエンジンコントローラ６０から送信される）。シフトコントローラ７４もＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータを備えると共に、エンジンコントローラ６０と通信自在に構成される。
【００４５】
入力されたセンサ出力のうち、ＮＴセンサ６２などの回転数センサの出力はシフトコントローラ７４において波形整形回路に入力される。シフトコントローラ７４は波形整形回路の出力の時間間隔を計測して回転数と車速Ｖを検出する。
【００４６】
シフトコントローラ７４はそれら検出値に基づき、油圧機構の電磁ソレノイド（図示せず）を励磁・非励磁してトルクコンバータ２４とＣＶＴ２６の動作を制御すると共に、フォワードクラッチ３０ａの締結を判断して操作量を決定する。
【００４７】
より具体的には、シフトコントローラ７４は、後述するように運転者の運転志向、具体的にはスポーティ走行と燃費走行のいずれを志向するか判定して目標変速比（レシオ）を決定し、決定した目標変速比となるように、可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２を駆動し、変速比を制御する。
【００４８】
以下、それについて説明する。
【００４９】
制御系やパラメータ推定器などの設計においては、設計対象の動特性を把握する必要があり、この作業は一般にモデリングと呼ばれる。モデリングの一般的な手法として、物理モデリングとシステム同定がある。
【００５０】
物理モデリングは、対象の物理現象を支配する法則を抽出し、微分方程式などの数式を用いてモデルを作成する手法である。対象の物理現象が明確な場合は有効であるが、未知のパラメータが存在する場合や多数の入出力を持つような大規模なモデルに対しては適用が困難である。
【００５１】
一方、システム同定は、実際に対象を動作させ、そのときの入出力信号から同定手法を用いてモデルを構成する手法であり、モデルの内部構造が未知であってもモデリング可能である。
【００５２】
以上の手法はどちらも対象の大域的な（普遍的な）モデルを得る手法であるが、対象が強い非線形性を持つ場合や、モデルの次数が明確でない場合などにあっては、有効なモデルを得るのは困難である。
【００５３】
これらに対し、前記したＪＩＴモデリングでは、対象の大域的なモデルを求める代わりに、対象の過去の入出力データを大量に蓄積し、蓄積データから出力の推定値を求める。ＪＩＴモデリングでは、モデルを同定したい点（これを「要求点」と呼ぶ）が与えられると、蓄積データを利用して要求点付近の局所モデルを構成するため、強い非線形性を持つような大域的なモデルを求めるのが困難な対象であっても、有効なモデルを得ることが可能である。
【００５４】
以下、ＪＩＴモデリングのアルゴリズムについて簡単に説明する。
【００５５】
まず、システムの入力と出力をそれぞれｕ(t)，ｙ(t)とする。
【００５６】
【数１】
2010117836.tif 000003
ここで、ｍは入力の数、ｎは出力の数である。
【００５７】
また、ｕ(t)とｙ(t)の過去のデータを蓄積してそれぞれｕDB(i)，ｙDB(i)とし、それらを用いて蓄積データφDB(i)を次式のように構成する。
【００５８】
【数２】
2010117836.tif 000004
上記でｎｕは入力の次数であり、自由に選ぶことができる。
【００５９】
次に、時刻ｔにおける入力ｕ(t)に対する出力ｙ(t)の推定をＪＩＴ手法により行うことを考える。このときの入力ｕ(t)はモデルを同定したい点であり、要求点と呼ばれる。ここでは要求点をｑと表す。
【００６０】
【数３】
2010117836.tif 000005
【００６１】
次いで、算出された要求点ｑと蓄積入力データｕDB(i)との類似度を算出する。類似度は、次式に示す如く、１からＮまで変化させたときの全てのｉについて要求点ｑとの距離ｄを求めることで算出する。距離ｄの算出手法としては種々のものが提案されているが、最も単純なのはユークリッド距離を用いる方法である。
【００６２】
【数４】
2010117836.tif 000006
【００６３】
次いで、算出された類似度に基づいて要求点ｑに類似するデータを蓄積データから探索して近傍とする。「近傍」とは、蓄積データφDB(i)の中で要求点ｑとの距離ｄが小さいデータの集合のことである。近傍決定の最も単純な手法は、要求点ｑから最も近いｋ個のデータを選択する方法であり、ｋ−ＮＮ(k Nearest Neighbors)法と呼ばれる。
【００６４】
次いで、近傍に含まれる出力データから推定出力を算出する。推定出力の最も単純な算出手法は、次式に示すように近傍に含まれる出力データの単純平均値を推定出力とすることである。
【００６５】
【数５】
2010117836.tif 000007
【００６６】
上記で、ｙハット(t;q)は時刻ｔにおける要求点ｑに対する推定出力であり、ｌ１〜ｌｋは近傍のインデックスである。ハットは推定値を示す。このようにして、ＪＩＴモデリングによりシステムの推定出力を得ることが可能である。
【００６７】
車両１４を制御する場合のように、比較的速いシステムでダイナミクスが強く、また過渡状態における制御精度も重要となる場合には、ダイナミクスを考慮したモデリングを行う必要がある。
【００６８】
ＪＩＴモデリングにおいては、数２式において入力の次数ｎu≧１と設定することにより、ダイナミクスの考慮が可能である。なぜならば、ｎu≧１とした場合、現在の入力だけでなく過去の入力との距離ｄも考慮して類似度の算出が行われるからである。
【００６９】
しかしながら、この手法を用いた場合、元々はｍ個の入力であるのに対し、過去の入力を考慮する分だけ入力数が増えてｍ×ｎu個の入力となるため、蓄積データのサイズが増大してしまう。オフライン・コンピュータなど記憶容量が十分にある場合にはそれでも良いが、シフトコントローラ７４のように記憶容量が限られている場合、実装上大きな課題となる。
【００７０】
そこで、この実施例においては、データベースのサイズを増やすことなく、ダイナミクスを考慮したモデリングを行うようにした。
【００７１】
図２に、この実施例に係るＪＩＴモデリングによる出力推定の基本的な構成を示す。これは具体的には、シフトコントローラ７４の動作を示すブロック図である。図３は、図２に示す構成を動作的に示すフロー・チャートである。
【００７２】
以下、ＪＩＴモデリングを用いて車両１４において運転者の運転志向を推定して車両１４の動作を制御する場合を例にとって説明する。
【００７３】
図２と図３を参照して説明すると、先ず前処理において、エキスパート運転者が、スポーティ走行や燃費走行など運転志向を変化させて走行したデータを計測する（データ計測ブロックａ，Ｓ１０）。ここで「エキスパート運転者」は、上記した運転志向に変化させながら車両１４を運転することができる熟練運転者を意味する。
【００７４】
入力データとしては、運転志向と関連があると思われるパラメータを選択する。例えば、アクセルペダル開度ＡＰ、ブレーキペダル開度ＢＲＫ、ステアリング角度θｓｔなどの運転者の操作に関する情報、エンジン回転数ＮＥ、車速ＶＥＬなどの車両１４の運転に関する情報である。
【００７５】
それ以外にも、カメラ・レーダ・ＧＰＳなどの外界センサが搭載されるときは、それらを通じて得た外界情報やそれらの統計量（差分・平均・分散など）を加えても良い。また、それらを組み合わせて作った特徴的な値を入力に加えても良い。
【００７６】
一方、対応する出力値としては、最も単純に、加速性能を重視したスポーティ走行のとき１、燃費を重視した燃費走行のとき０とする。
【００７７】
次いで、それらのデータをデータベースとして蓄積する（蓄積データブロックｂ，Ｓ１２）。このとき、ｎu＝０とし、蓄積データφDB(i)を次式で示すように構成する。
【００７８】
【数６】
2010117836.tif 000008
【００７９】
また、データの蓄積は上記のように計測して得た入出力データを推定周期と同じ時間間隔でサンプリングし、順に蓄積する。このようにして入出力データを蓄積すると共に、蓄積データ内のデータを時系列的な順序に従って並べる。
【００８０】
次いで、要求点ｑを設定する（要求点設定ブロックｃ，Ｓ１４）。前記した如く、要求点ｑは、時刻ｔにおける入力ｕ(t)に対する出力ｙ(t)を推定するとき、そのときの入力ｕ(t)、即ち、モデルを同定したい点を意味する。
【００８１】
要求点ｑは、現在の入力だけでなく、過去の入力も用いて設定する。即ち、次式に示すように設定する。次式で、ｎdは過去の入力の考慮度合いを表す次数である。
【００８２】
【数７】
2010117836.tif 000009
【００８３】
次いで、前記した如く、算出された要求点ｑと蓄積入力データｕDB(i)との類似度を算出する（類似度算出ブロックｄ，Ｓ１６）。
【００８４】
次いで、蓄積入力データｕDB(i)と要求点ｑの距離を次のようにして求める。
【００８５】
【数８】
2010117836.tif 000010
【００８６】
いま、蓄積データは時系列的な順序に従って並べてあるので、ｕDB(i-j)とｕ(t-j)との距離を計算することで、ｊステップ過去の入力との距離を順次求めることができる。このようにして、蓄積データのサイズを増やすことなく、過去の入力との距離も考慮し、ダイナミクスを考慮してモデリングすることができる。
【００８７】
ただし、単純に数８式に従って距離を求める場合、現在の入力ｕ(t)との距離だけでなく、過去の入力ｕ(t-1)，ｕ(t-2)，・・・ｕ(t-ｎｄ)との距離も逐次求める必要があるので、距離算出に伴う演算量が増大してしまう。
【００８８】
ここで、数８式を展開すると、数９式のようになる。
【数９】
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【００８９】
数９式の第２項は、１つ前のインデックスに格納された蓄積入力データｕDB(i-1)と１サンプル過去の入力ｕ(t-1)のユークリッド距離を表すが、この値は１サンプル過去の時刻ｔ＝t-1において現在の入力ｕ(t)との距離として求めている。
【００９０】
同様に、数９式の最終項は、ｎdサンプル過去の時刻ｔ＝t-ｎdにおいて現在の入力ｕ(t)との距離として求めている。即ち、数９式の第１項以外は全て過去に求めている。
【００９１】
図４は蓄積データと過去の入力とのユークリッド距離を示す表である。図４を参照して上記を説明し直すと、次のようになる。
【００９２】
距離ｄ(ｕDB(i),ｑ)は図４の太枠部の総和となるが、右端の|ｕDB(i)-ｕ(t)|以外は過去の入力との距離であり、全て過去に求めている。従って、時刻ｔにおいては数９式の第１項のみを全てのｉについて求め、第２項以降は過去に求めた値をバッファリングして再利用することにより、演算量をほとんど増大させることなく、過去の入力との距離を考慮することができる。
【００９３】
図２、図３の説明に戻ると、次いで算出した類似度に基づき、要求点に類似するデータを蓄積データから探索し、近傍を決定する（近傍決定ブロックｅ，Ｓ１８）。
【００９４】
その場合、近傍の決定においては全てのｉについて求めた距離ｄ(ｕDB(i),ｑ)の中から、距離ｄの小さいデータを抽出する必要がある。距離ｄの小さいデータを抽出する最も一般的な手法は、求めた距離ｄを小さい順にソートし、ソート後の結果について小さいほうからｋ個の蓄積データを選択することである。
【００９５】
しかしながら、ソート処理にはバブルソートやクイックソートなど種々の手法があるとはいえ、いずれもデータを比較しながら並べ替えてデータの順序が揃うまでそれを繰り返す作業であるため、負荷の大きい処理である。
【００９６】
ところで、近傍決定において実際に必要なのは、距離ｄの小さいデータから順にｋ個のデータを特定することであり、近傍以外のデータはソートされている必要はない。さらに、近傍に含まれるデータの単純平均により推定出力を求める場合は、近傍においてもソートされている必要はない。即ち、蓄積データの中で、順不同で距離ｄの小さいｋ個のデータを特定できれば十分である。
【００９７】
そこで、この実施例においては、最初から全ての距離データに対してソートを行うのではなく、まず以下の手順に従って距離ｄの小さいｋ個のデータに絞り込むようにした。
【００９８】
図５はそれを示すＳ１８の近傍決定処理のサブ・ルーチン・フロー・チャートである。
【００９９】
先ず、Ｓ１００においてしきい値ｔｈｄを適当に設定し、Ｓ１０２に進み、ｄ(ｕDB(i)，ｑ)＜ｔｈｄを満足する距離ｄの個数ｐを求める。次いでＳ１０４に進んでｋとｐを比較する。
【０１００】
Ｓ１０４においてｋ＜ｐと判断されるときは未だしきい値ｔｈｄが大きいので、Ｓ１０６に進んでｔｈｄを小さくし、Ｓ１０２に戻って再びｐを求める。逆にＳ１０４においてｋ＞ｐと判断されるとき、しきい値ｔｈｄが小さすぎるので、Ｓ１０８に進み、ｔｈｄを大きくしてＳ１０２に戻る。
【０１０１】
Ｓ１０４においてｋ＝ｐと判断されるまで、これらの手順を繰り返す。ｋ＝ｐとなるｔｈｄが求まり、Ｓ１０４でｋ＝ｐと判断されるとき、Ｓ１１０に進み、ｄ(ｕDB(i),ｑ)＜ｔｈｄを満たすｕDB(i)を抽出することで近傍を得ることができる。
【０１０２】
図２、図３の説明に戻ると、次いで近傍に含まれる出力データから推定出力を算出する（推定出力算出部ｆ，Ｓ２０）。
【０１０３】
次いで算出された推定出力ｙハット(t;q)に基づいて車両１４の運転を制御する（車両運転制御ブロックｇ，Ｓ２２）。
【０１０４】
即ち、シフトコントローラ７４は算出された推定出力が１（スポーティ走行）であるか、０（燃費走行）であるか判定し、それに応じて油圧機構の電磁ソレノイド（図示せず）を励磁・非励磁してトルクコンバータ２４とＣＶＴ２６の動作を制御する。
【０１０５】
より具体的には、シフトコントローラ７４は、運転者が加速性能を重視したスポーティ走行を志向していると推定されるとき、大きな駆動力を発生できるように変速比（レシオ）をロー側に制御する一方、燃費を重視した燃費走行を志向していると推定されるとき、エンジン１０が燃費最適作動線付近で動作するように変速比やスロットル開度ＴＨを制御する。
【０１０６】
この実施例に係る車両の制御装置は上記の如く、車両１４の運転を示すパラメータ群を計測する計測手段（アクセル開度センサ５４など、シフトコントローラ７４，データ計測ブロックａ，Ｓ１０）と、前記計測されたパラメータ群を入力ｕ(t)とし、前記入力ｕ(t)に対応して設定された出力ｙ(t)と共に入力データｕDB(i)、出力データｙDB(i)としてそれぞれ時系列順に従って蓄積して蓄積データφDB(i)（＝ｕDB(i)，ｙDB(i)）を得るデータ蓄積手段（蓄積データブロックｂ，Ｓ１２）と、前記入力ｕ(t)に対して時刻ｔのときのモデルを同定するための要求点ｑを設定する要求点設定手段（要求点設定ブロックｃ，Ｓ１４）と、前記設定された要求点ｑと前記蓄積入力ｕDB(i)との距離ｄを全てのｉに関して現在の入力ｕ(t)と過去の入力ｕ(t-1),ｕ(t-2)，・・・ｕ(t-ｎd)について求めることで類似度を算出する類似度算出手段（類似度算出ブロックｄ，Ｓ１６）と、前記蓄積データφDB(i)から前記距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定する近傍決定手段（近傍決定ブロックｅ，Ｓ１８）と、前記決定された近傍のデータに含まれる出力データｙDB(i)から推定出力ｙハット(t;q)を算出する推定出力算出手段（推定出力算出ブロックｆ，Ｓ２０）と、前記算出された推定出力ｙハット(t;q)に基づいて前記車両の運転を制御する車両運転制御手段（車両運転制御ブロックｇ，Ｓ２２）とを備える如く構成したので、近傍のデータの探索の際に現在の入力との距離だけではなく、過去の入力との距離も評価することができ、ダイナミクスを考慮したモデリングを可能にして制御精度を向上させることができる。
【０１０７】
また、入出力データを時系列順に従って蓄積することで、蓄積データは時系列的な順序に従って並べてあるので、入力データｕDB(i-j)と入力ｕ(t-j)との距離を計算することで、ｊステップ過去の入力との距離を順次求めることができ、よって蓄積データのサイズを増やすことなく、過去の入力との距離も考慮してダイナミクスを考慮してモデリングできるので、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両１４へのＪＩＴモデリングの適用が可能になる。
【０１０８】
さらに、近傍決定の計算負荷も低減することができる。即ち、近傍探索は一般的にソートにより行われるが、ソート処理はデータを比較しながら並べ替え、データの順序が揃うまでそれを繰り返す作業であるため、計算負荷が大きく、検索速度低下の大きな原因の１つとなる。それに対し、ソートに代え、蓄積データφDB(i)から距離ｄが小さいｋ個のデータの集合を探索して近傍のデータとして決定するように構成したので、計算負荷を低減させることができ、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両１４にＪＩＴモデリングを一層良く適用することができる。
【０１０９】
また、計算負荷が低減することで、より短い周期でモデリングすることができると共に、蓄積データの量や種類を増加させてより多くのデータを網羅することができ、それによって制御精度を向上させることができる。
【０１１０】
また、前記近傍決定手段は、しきい値ｔｈｄの初期値を求めて前記距離ｄと比較し、距離ｄ＜ｔｈｄを満足する距離ｄの個数ｐを求め、ｐ＝ｋとなるようにｔｈｄを増減して前記ｋ個のデータの集合を探索するように構成したので、上記した効果に加え、構成が簡易となって計算負荷を一層低減することができる。
【０１１１】
また、運転者の運転志向を推定して車両１４の運転を制御することで、運転者の意図に良く沿うことができる。
【０１１２】
また、前記データ蓄積手段は、前記入出力データを前記推定出力算出手段の算出周期と同じ時間間隔でサンプリングして蓄積する（蓄積データブロックｂ，Ｓ１２）如く構成した上記した効果に加え、実装できるコンピュータの計算能力やメモリ容量が限られる車両１４のＪＩＴモデリングの適用が一層可能になる。
【０１１３】
また、前記類似度算出手段は、現在の入力との距離をバッファリングし、次回の算出のときに過去の入力との距離として再利用する（類似度算出ブロックｄ，Ｓ１６）如く構成したので、上記した効果に加え、ダイナミクスを考慮しない場合と同等の計算時間で、ダイナミクスを考慮することができる。
【０１１４】
尚、推定出力を求める際に、ｋ−ＮＮ法ではなく、距離ｄに応じた重み付け平均を用いる場合、上記手法で順不同の近傍を求めた後に、近傍のみに対してソート処理を行えば良い。
【０１１５】
尚、上記において車両の制御装置として運転者の運転志向を推定して車両の運転を制御する装置を例にとって説明したが、それは例示であり、車両の制御装置はどのような制御対象を制御するものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】この発明の実施例に係るこの発明の実施例に係る車両の制御装置を全体的に示す概略図である。
【図２】図１に示す装置のシフトコントローラがＪＩＴモデリングによる出力推定を行うときの基本的な構成を示すブロック図である。
【図３】図２の構成を動作的に示すフロー・チャートである。
【図４】図２に示す蓄積データと過去の入力とのユークリッド距離を示す表である。
【図５】図３フロー・チャートの近傍決定処理のサブ・ルーチン・フロー・チャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  エンジン（内燃機関）、１４  車両、１６  ＤＢＷ機構、２４  トルクコンバータ、２６  変速機（ＣＶＴ）、３０  前後進切換装置、３０ａ  フォワードクラッチ、４８  クランク角センサ、５０  絶対圧センサ、５２  スロットル開度センサ、５４  アクセル開度センサ、５６  水温センサ、６０  エンジンコントローラ、７２  ブレーキ開度センサ、７３  舵角センサ、７４  シフトコントローラ、Ｗ  駆動輪（タイヤ）
【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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