(57)【要約】【課題】この発明は、車両の制御装置に関し、学習マップの端の近くにある格子点での学習値の算出精度の悪化を抑制することを目的とする。【解決手段】格子状に形成され、内燃機関１０の制御に用いる制御パラメータの学習値が格子点毎に対応付けられた学習マップを備える。学習対象となる所定の学習対象格子点の位置から所定の学習範囲内に含まれる制御パラメータの複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象格子点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う。この重み付けでは、ガウス関数を用いて、学習対象格子点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みが大きく設定される。重み付けが行われた学習データを用いて学習対象格子点の学習値を算出する。算出された学習値を用いて学習対象格子点の学習値を更新する。学習範囲を、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて変更する。【選択図】図５
2014238036.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
格子状に形成され、車両の制御に用いる制御パラメータの学習値が格子点毎に対応付けられた学習マップと、
学習対象となる所定の学習対象格子点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記制御パラメータの複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象格子点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象格子点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象格子点の学習値を算出する学習値算出手段と、
前記学習値算出手段により算出された学習値を用いて前記学習対象格子点の学習値を更新する学習値更新手段と、
前記学習範囲を、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて変更する学習範囲変更手段と、
を備えることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項２】
前記学習範囲変更手段は、前記学習範囲内に前記学習マップの外の領域が含まれる学習対象格子点に対しては、当該学習対象格子点と、前記学習マップの端にある格子点であって当該学習対象格子点からの距離が最も近い最近格子点との距離を半径とする円形の範囲となるように、前記学習範囲を制限することを特徴とする請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項３】
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、前記ガウス関数の標準偏差を調整することを特徴とする請求項１または２に記載の車両の制御装置。
【請求項４】
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離が近いほど前記ガウス関数の標準偏差をより小さくすることを特徴とする請求項３に記載の車両の制御装置。
【請求項５】
前記学習範囲変更手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、前記学習範囲を部分的に変更することを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の車両の制御装置。
【請求項６】
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、ガウス関数の標準偏差を前記学習範囲内で部分的に変更することを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに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、車両の制御装置に係り、特に、内燃機関などの搭載機器の制御に用いる制御パラメータの学習マップを備える車両を制御するうえで好適な車両の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、制御パラメータの学習マップを備えた内燃機関の制御装置が開示されている。学習マップの各格子点には、制御パラメータを補正するための学習値がそれぞれ対応付けられて記憶されている。この従来の制御装置では、制御パラメータの学習データを取得した場合に、学習マップ上で当該取得値の周囲に位置する４個の格子点を選択し、これら４個の格子点の学習値を更新する構成としている。この学習制御では、制御パラメータの取得値に重み付けをしてから周囲の格子点の学習値に反映させており、このときの重み付けは、前記取得値の位置と格子点との距離が近いほど大きくなるように設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０４６９８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の内燃機関の制御装置のように、車両の制御に用いる制御パラメータの学習値が複数の格子点のそれぞれに対応付けられた学習マップを備えている構成において、学習対象となる所定の学習対象格子点にて制御パラメータの学習データの取得値を反映した学習値を算出する際に、学習対象格子点が学習マップ上の端の近くにある格子点となる場合には、学習値の算出に利用する学習データの有効範囲（学習範囲）の一部が学習マップの設定領域の外（学習データが得られない領域）となってしまう。すなわち、学習マップ上の端の近くにある格子点では、学習値に反映させる学習データの得られる領域が制限されてしまう。このため、上記格子点での学習値の算出の対象となる学習データの分布に偏りが生じてしまうこととなる。その結果、上記格子点での学習値の算出精度が悪化してしまうことが懸念される。
【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、学習マップの端の近くにある格子点での学習値の算出精度の悪化を抑制することのできる車両の制御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、車両の制御装置であって、
格子状に形成され、車両の制御に用いる制御パラメータの学習値が格子点毎に対応付けられた学習マップと、
学習対象となる所定の学習対象格子点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記制御パラメータの複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象格子点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象格子点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象格子点の学習値を算出する学習値算出手段と、
前記学習値算出手段により算出された学習値を用いて前記学習対象格子点の学習値を更新する学習値更新手段と、
前記学習範囲を、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて変更する学習範囲変更手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記学習範囲変更手段は、前記学習範囲内に前記学習マップの外の領域が含まれる学習対象格子点に対しては、当該学習対象格子点と、前記学習マップの端にある格子点であって当該学習対象格子点からの距離が最も近い最近格子点との距離を半径とする円形の範囲となるように、前記学習範囲を制限することを特徴とする。
【０００８】
また、第３の発明は、第１または第２の発明において、
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、前記ガウス関数の標準偏差を調整することを特徴とする。
【０００９】
また、第４の発明は、第３の発明において、
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離が近いほど前記ガウス関数の標準偏差をより小さくすることを特徴とする。
【００１０】
また、第５の発明は、第１〜第４の発明の何れか１つにおいて、
前記学習範囲変更手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、前記学習範囲を部分的に変更することを特徴とする。
【００１１】
また、第６の発明は、第１〜第５の発明の何れか１つにおいて、
前記重み設定手段は、前記学習対象格子点と前記学習マップの端にある格子点との距離に応じて、ガウス関数の標準偏差を前記学習範囲内で部分的に変更することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
第１の発明によれば、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて学習範囲を変更する構成を備えていることにより、当該距離が近い場合に学習範囲を制限することによって学習範囲内に学習マップの外の領域が含まれないようにすることが可能となる。その結果、学習マップの端の近くにある格子点での学習値を算出する際に、ガウス関数の適用範囲（すなわち、上記学習範囲）内で取得される学習データの分布の偏りが軽減され、学習値の算出精度の悪化を抑制できるようになる。
【００１３】
第２の発明によれば、学習対象格子点が学習マップの端の近くに位置する場合（すなわち、上記距離が近い場合）において、学習範囲内に学習マップの外の領域が含まれないように学習範囲を制限できるようになる。
【００１４】
第３の発明によれば、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じてガウス関数の標準偏差を調整することによって、学習に用いる学習データに付与する重みを当該距離に応じて変更することができる。これにより、ガウス関数の適用範囲内で取得される学習データの分布の偏りが学習に与える影響に対して、重みの調整によって対処できるようになる。
【００１５】
第４の発明によれば、学習対象格子点が学習マップの端に近いために実学習範囲が狭くなっていることで学習対象格子点を中心に学習範囲が非対称となっている状態を、重みの調整によって改善できるようになる。
【００１６】
第５の発明によれば、学習マップの端の近くにある格子点での学習値を算出する際に、実学習範囲の減少を抑制しつつ、ガウス関数の適用範囲内で取得される学習データの分布の偏りを軽減できるようになる。
【００１７】
第６の発明によれば、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じてガウス関数の標準偏差を前記学習範囲内で部分的に変更することにより、学習範囲内の部位毎に重みを適切に調整できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１において、重み付き学習制御に用いる学習マップの一例を模式的に示す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態１において、ガウス関数による重みの減少特性を示す特性線図である。
【図４】学習マップのマップ領域と学習範囲との相対的な関係を例示した図である。
【図５】本発明の実施の形態１の学習手法を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態２の学習手法を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態３の学習手法を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態３の学習手法による効果を説明するための図である。
【図９】その他の学習手法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施の形態１．
以下、図１乃至図５を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。
［実施の形態１のハードウェア構成］
図１は、本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。図１に示すシステムは、車両（図示省略）の搭載機器として内燃機関（一例として、火花点火式内燃機関）１０を備えている。内燃機関１０の各気筒には、ピストン１２の頂部側に燃焼室１４が形成されており、ピストン１２はクランク軸１６に連結されている。また、内燃機関１０は、各気筒に吸入空気を吸込む吸気通路１８を備えており、吸気通路１８には、吸入空気量を調整する電子制御式のスロットルバルブ２０が設けられている。一方、内燃機関１０は、各気筒の排気ガスを排出する排気通路２２を備えており、排気通路２２には、排気ガスを浄化する三元触媒等の触媒２４が設けられている。また、内燃機関１０の各気筒は、吸気ポートに燃料を噴射する燃料噴射弁２６と、混合気に点火する点火プラグ２８と、吸気ポートを開閉する吸気バルブ３０と、排気ポートを開閉する排気バルブ３２とを備えている。
【００２０】
次に、本実施形態のシステムに搭載された制御系統について説明する。本実施形態のシステムは、内燃機関１０を含む車両の運転に必要な各種のセンサが含まれるセンサ系統と、内燃機関１０の運転状態を制御するＥＣＵ（Engine Control Unit）５０とを備えている。まず、センサ系統について述べると、クランク角センサ３４は、クランク角度およびエンジン回転数を検出するもので、エアフローセンサ３６は吸入空気量を検出する。また、水温センサ３８はエンジン冷却水の水温を検出し、筒内圧センサ４０は筒内圧を検出する。
【００２１】
ＥＣＵ５０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ等からなる記憶回路と、入出力ポートとを備えた演算処理装置により構成されている。ＥＣＵ５０の不揮発性メモリには、後述する学習マップが記憶されている。また、ＥＣＵ５０の入力側には、センサ系統の各センサがそれぞれ接続されている。ＥＣＵ５０の出力側には、スロットルバルブ２０、燃料噴射弁２６および点火プラグ２８等のアクチュエータが接続されている。そして、ＥＣＵ５０は、センサ系統により検出した内燃機関１０の運転情報に基づいて各アクチュエータを駆動し、運転制御を行う。具体的には、クランク角センサ３４の出力に基づいてエンジン回転数とクランク角度とを検出し、エアフローセンサ３６により吸入空気量を検出する。また、エンジン回転数と吸入空気量とに基づいてエンジン負荷を算出し、吸入空気量、エンジン負荷、水温等に基づいて燃料噴射量を算出すると共に、クランク角度に基づいて燃料噴射時期および点火時期を決定する。そして、燃料噴射時期が到来した時点で燃料噴射弁２６を駆動し、点火時期が到来した時点で点火プラグ２８を駆動する。これにより、各気筒で混合気を燃焼させ、内燃機関１０を運転する。尚、ＥＣＵ５０は、上述した点火時期制御および燃料噴射制御以外にも空燃比フィードバック制御などの所定のエンジン制御を実行する。
【００２２】
［実施の形態１の特徴部］
（重み付き学習制御の概要）
一般に、エンジン制御では、各種の制御パラメータの取得値（学習データ）に基づいて制御パラメータを学習する学習制御が行われる。尚、本明細書中において、「取得」とは、検出、計測、測定、算出、推定等の意味を含むものとする。本実施形態では、学習制御として、以下に述べる重み付き平均処理を利用した重み付き学習制御を実行する。ＥＣＵ５０は、重み付き学習制御を行う学習装置を構成しており、複数の格子点を有する学習マップを備えている。
【００２３】
図２は、本発明の実施の形態１において、重み付き学習制御に用いる学習マップの一例を模式的に示す説明図である。図２は、Ｘ軸およびＹ軸に対応する２つの参照パラメータ（例えば、エンジン負荷とエンジン回転数）に基づいて、１つの学習値（例えば、バルブタイミングもしくは燃料噴射量の増量値）が算出される２次元（一例）の学習マップを例示している。学習マップの各格子点には、エンジン制御に用いる制御パラメータの学習値（マップ値）が対応付けられて記憶されている。
【００２４】
本実施形態の重み付き学習制御によれば、制御パラメータの学習データが複数取得されている状況下において、学習対象となる所定の学習対象格子点の位置から所定の学習範囲内に含まれる複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象格子点と各学習データとの距離に応じた重み付けが行われ、重み付けを行った学習データを用いて学習対象格子点の学習値が算出される。そのうえで、算出された学習値を用いて当該学習対象格子点の学習値が更新される。
【００２５】
より具体的には、本実施形態の重み付き学習制御は、所定時間中に得られた複数の学習データを用いて行われる。図２は、格子点Ａの周囲に４つの学習データ（四角印）が得られたケースを例示している。この場合には、格子点Ａを上記学習対象格子点として、学習対象格子点Ａを中心とする学習範囲（点線の円により示される範囲）内に含まれる上記４つの学習データを用いて重み付け平均値を算出し、算出した重み付け平均値を学習対象格子点Ａの学習値に反映させる処理が行われる。このような学習は、１つの格子点（図２では格子点Ａ）だけでなく、自己の学習範囲内に複数の学習データが得られている格子点が存在する場合には、当該格子点を学習対象格子点として実行される。
【００２６】
学習データを学習値に反映させる際の重み付け平均処理は、例えば、以下のような手法によって行うことができる。すなわち、図２に示す格子点Ａの場合を例に挙げると、取得された学習データｘｉ（図２の例では、ｉは１〜４）に対して、学習対象格子点Ａと学習データｘｉとの距離に応じた重みｗｉが設定される。重みｗｉは、より具体的には、学習対象格子点Ａと学習データｘｉとの距離が近いほど、より大きくなるように設定される。
【００２７】
そのうえで、学習データｘｉと重みｗｉとに基づいて、学習対象格子点Ａの学習値が算出される。より具体的には、学習データｘｉと重みｗｉとの積を各学習データｘｉについて算出したうえで、各学習データｘｉに対する積算値ｗｉｘｉの和を、各学習データｘｉの重みｗｉの和で割ることによって、重み付け平均値が算出される。そのうえで、算出された重み付け平均値に基づいて学習対象格子点Ａの学習値が算出され、更新される。これにより、学習データｘｉに付与された重みｗｉが大きいほど、当該学習データｘｉが学習値により大きく反映されるようになる。
【００２８】
学習値を更新する処理は、例えば、算出された重み付け平均値を新たな学習値とするものであってもよいし、算出された重み付け平均値を用いて現在の学習値を修正するものであってもよい。
【００２９】
（重みの設定方法）
次に、本実施形態における重みｗの設定方法について説明する。各学習データに付与される重みｗは、下記数１の式に示すガウス関数（ガウスフィルタ）を用いて算出することができる。ガウス関数は、学習マップ上における学習対象格子点から学習データまでの距離が遠いほど、当該学習データに付与される重みを減少させるものである。
【数１】
2014238036.tif 000003
【００３０】
上記数１の式において、|ｘ−μ|は、学習対象格子点の位置（基準位置）から学習データまでのユークリッド距離に相当する。図３は、本発明の実施の形態１において、ガウス関数による重みの減少特性を示す特性線図である。ここで、重みｗの減少特性とは、基準位置からの距離に応じて減少する重みと前記距離との関係を意味している。図３中に実線で示すように、ガウス関数により得られる重みｗは、学習データが基準位置に近い場合に大きくなり、学習データが基準位置から遠いほど、正規分布曲線状に減少していく。したがって、学習データが学習対象格子点の学習値に反映される度合い（学習効果）は、学習データが学習対象格子点に近いほど大きくなり、学習データが学習対象格子点から遠くなるにつれて小さくなる。
【００３１】
また、上記数１の式に示すσは、任意の値に設定することが可能な標準偏差であり、ガウス関数の形状（減少特性）は、標準偏差σに応じて変化する。すなわち、重みｗは、図３中に点線で示すように、標準偏差σが小さいほど、基準位置の近傍に存在するピーク値が大きくなるものの、基準位置から遠くなるにつれて急激に減少する。一方、重みｗは、図３中に一点鎖線で示すように、標準偏差σが大きいほど、ピーク値が小さくなり、基準位置から遠くなるにつれて緩やかに減少する。以上のように、標準偏差σを小さくすると鋭い形状のフィルタとなり、標準偏差σを大きくすると滑らかな形状のフィルタとなる。
【００３２】
（学習マップの端に近い格子点の学習時の課題）
図４は、学習マップのマップ領域と学習範囲との相対的な関係を例示した図である。
図４中に破線で表された２つの円は、格子点Ａ、Ｂがそれぞれ学習対象格子点となる場合の学習範囲を示している。すなわち、格子点Ａ、Ｂでは、それぞれの学習範囲内で取得されている学習データを用いた学習が実行される。
【００３３】
本実施形態のＥＣＵ５０のように、内燃機関１０の制御に用いる制御パラメータの学習値が複数の格子点のそれぞれに対応付けられた学習マップを備えている構成において、学習対象となる所定の学習対象格子点にて制御パラメータの学習データの取得値を反映した学習値を算出する際に、図４中の格子点Ｂがそうであるように学習対象格子点が学習マップ上の端の近くにある格子点となる場合には、学習値の算出に利用する学習データの有効範囲（学習範囲）の一部が学習マップの設定領域（マップ領域）の外（学習データが得られない領域）となってしまう。その結果、格子点Ａであれば、学習範囲のすべてがマップ領域となる（学習範囲が対称形となる）が、マップ領域の外では学習データが得られることはないので、格子点Ｂの実質的な学習範囲は、図４に示すように、非対称形となってしまう。
【００３４】
上記のように、学習マップの端の近くにある格子点（端にある格子点である端点も含む）では、学習値に反映させる学習データが得られる領域が制限されてしまう。このため、上記格子点での学習値の算出の対象となる学習データの分布に偏りが生じてしまうこととなる。その結果、上記格子点での学習値の算出精度が悪化してしまうことが懸念される。
【００３５】
（実施の形態１における特徴的な学習手法）
図５は、本発明の実施の形態１の学習手法を説明するための図である。より具体的には、図５（Ａ）は本実施形態の手法適用前の格子点Ａ、Ｂの各学習範囲および各フィルタ形状を表した図であり、図５（Ｂ）は本実施形態の手法適用後の格子点Ａ、Ｂの各学習範囲および各フィルタ形状を表した図である。
【００３６】
図５（Ａ）に示すように、重みｗの形状（フィルタ形状）は、ガウス関数を用いることにより、学習対象格子点を中心とする正規分布曲線状の曲線として学習対象格子点毎に得ることができる。図５（Ａ）に示す状態では、学習対象格子点Ｂについては、その学習範囲の一部が、学習データの得られないマップ領域の外となってしまう。このため、学習対象格子点Ｂについては、対称形での実学習範囲が得られている学習対象格子点Ａとは異なり、ガウス関数（フィルタ）による実学習範囲は、格子点Ｂに対して学習マップの外側の範囲（太線部分）の方がその内側の範囲（細線部分）よりも小さくなる。その結果、細線部分に適用される学習データが多くなるので、学習対象格子点Ｂは内側の細線部分の学習データの影響を受け易くなってしまう。その結果、学習対象格子点Ｂでの学習値の算出の対象となる学習データの分布に偏りが生じてしまうこととなり、学習誤差が大きくなることが懸念される。
【００３７】
そこで、本実施形態では、学習範囲を、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて変更するようにした。より具体的には、学習対象格子点Ｂのように学習範囲内に学習マップの外の領域が含まれる学習格子点に対しては、図５（Ｂ）に示すように、当該学習対象格子点Ｂと、学習マップの端にある格子点であって当該学習対象格子点Ｂからの距離が最も近い最近格子点（図５（Ｂ）においては格子点Ｃがこれに該当）との距離を半径とする円形の範囲となるように学習対象格子点Ｂの学習範囲を制限する（修正する）ようにした。この手法の適用後の学習対象格子点Ｂの学習範囲は、図５（Ｂ）に示すように、学習範囲内に学習マップの外の領域が含まれないようになる。
【００３８】
その結果、図５（Ｂ）に示すように、学習対象格子点Ｂの学習のための重みｗのフィルタ形状は、学習対象格子点Ｂから端点Ｃまでの距離に応じてフィルタが切られることとなり、太線部分と細線部分の学習範囲を等しくすることができる。すなわち、実学習範囲が対称形になる。これにより、実学習範囲が非対称形であることに起因する学習データの分布の偏りが抑制されるので、学習対象格子点Ｂのように学習マップの端に近い格子点が学習対象格子点となる場合において学習値の算出精度を良好に確保できるようになる（学習誤差を抑制することができる）。
【００３９】
以上のように、本実施形態の手法によれば、学習対象格子点の位置に起因する学習データの取得の可否に伴う学習誤差の発生を、フィルタの形状を変える（ここでは、フィルタの一部を切る）ことにより抑制することができる。また、副次的な効果として、実学習範囲の削減により計算負荷を減らすことができる。
【００４０】
実施の形態２．
次に、図６を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
実施の形態２のハードウェア構成は、上述した実施の形態１のものと同様であるものとする。
【００４１】
［実施の形態２の特徴部］
（実施の形態１の学習手法の課題）
上述した実施の形態１の学習手法によれば、学習対象格子点が学習マップの端に近い格子点である場合に、学習マップの外の領域が含まれないように学習範囲を制限することにより、実学習範囲が非対称形であることに起因する学習データの分布の偏りを抑制することができる。しかしながら、この学習手法によれば、上記の場合に、実学習範囲の減少によって学習対象格子点が取得する学習データの数が少なくなり、学習が鈍くなってしまう。より具体的には、学習対象格子点が学習マップの端に近いほど（すなわち、学習範囲がより大きく制限されるほど）、フィルタの総重みが小さくなるという理由で学習が鈍くなる（フィルタおよび実学習範囲が共に減少する）。
【００４２】
（実施の形態２における特徴的な学習手法）
図６は、本発明の実施の形態２の学習手法を説明するための図である。図６では、学習マップの端に近い学習対象格子点Ｂの学習範囲については、上述した実施の形態１の手法が適用されている（学習範囲が制限されている）ものとする。ただし、後述する学習手法（標準偏差σの調整）自体は、前提として実施の形態１の手法が適用されていることを必ずしも要するものではない。
【００４３】
本実施形態では、上記の課題を解決するために、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて、ガウス関数の標準偏差σ（すなわち、ガウスフィルタの鋭さ）を調整するようにした。具体的には、学習対象格子点と当該学習対象格子点に一番近い端までの距離が近いほど、標準偏差σがより小さくなるように変更される。例えば、図６に示す学習対象格子点Ａ、Ｂにおいては、学習マップの端までの距離は、格子点２個分の距離がある格子点Ａよりも、格子点１個分の距離しかない格子点Ｂの方が短くなる。このため、この場合には、格子点Ａの学習に用いる標準偏差σよりも格子点Ｂの学習に用いる標準偏差σの方が小さくされる。
【００４４】
既述したように、標準偏差σを小さくすると鋭い形状のフィルタとなり、標準偏差σを大きくすると滑らかな形状のフィルタとなる。このため、図６に示すケースでは、相対的に大きな標準偏差σが用いられる学習対象格子点Ａのフィルタ形状よりも、相対的に小さな標準偏差σが用いられる学習対象格子点Ｂのフィルタ形状の方が、図６中に示すように急峻となる。その結果、フィルタ自体は無限に広がっているものであるが、実学習範囲（破線の円で示す範囲）内において、十分な重みのある範囲のフィルタを対称形とすることができる。
【００４５】
以上のように、本実施形態の学習手法によれば、学習対象格子点が学習マップの端に近い格子点である場合であっても、ガウスフィルタの標準偏差σを調整することにより、実学習範囲の重みが大きくなるように設定することができる。これにより、学習対象格子点が学習マップの端に近いために実学習範囲が狭くなっていることで学習対象格子点を中心に学習範囲が非対称となっている状態を、重みの調整によって改善できるようになる。また、上記手法によれば、各学習格子点のフィルタの総重み（マップ領域内の範囲でフィルタを積分して得た値）を一定とすることができる。
【００４６】
実施の形態３．
次に、図７および図８を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。
実施の形態３のハードウェア構成は、上述した実施の形態１のものと同様であるものとする。
【００４７】
［実施の形態３の特徴部］
（実施の形態３が想定する課題）
実施の形態２において上述した手法（すなわち、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じてガウス関数の標準偏差σ（ガウスフィルタの鋭さ）を調整するという手法）が、上述した実施の形態１における上記距離に応じた学習範囲の変更を行っていないために実学習範囲が非対称となる学習対象格子点が存在する構成に対して適用されている場合には、次のような課題が生じる。すなわち、学習範囲内の重みが小さい位置での学習データの量が多くなると、実学習範囲が非対称であることに起因する影響を受けてしまう。例えば、上記図５（Ａ）中に示す学習対象格子点Ｂに対する学習を行う際、学習対象格子点Ｂに対する左下の位置に大量の学習データが得られた場合には、ガウスフィルタは無限に広がっているため、大量の学習データが得られた位置での重みが小さくても当該学習データが学習結果に与える影響は大きくなる。
【００４８】
（実施の形態３における特徴的な学習手法）
図７は、本発明の実施の形態３の学習手法を説明するための図である。
本実施形態では、上記の課題を解決するために、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて、学習範囲を部分的に変化させるとともに、１つのガウスフィルタ内で（ある学習対象格子点に対する学習のために用いられるガウスフィルタ内で）標準偏差σ（フィルタの鋭さ）を学習範囲内で部分的に変化させるようにした。
【００４９】
具体的には、学習対象格子点から１番目に近い端および２番目に近い端までのそれぞれの距離に応じて、フィルタを切ることによって学習範囲を部分的に変更するとともに、その距離に応じてガウスフィルタの形状（鋭さ）を学習範囲内で部位毎に決定するようにした。
【００５０】
図７に示すケースを例に挙げて説明すると、学習対象格子点Ａについては、当該学習対象格子点Ａから１番近い端（左端）までの距離と、当該学習対象格子点Ａから２番目に近い端（下端）までの距離とによって、学習範囲が部分的に変更されるとともに、フィルタの形状が学習範囲内で部位毎に決定される。具体的には、学習対象格子点Ａの左半分の学習範囲については、１番近い端（左端）までの距離に基づいてフィルタがカットされ、残りの学習範囲（右半分）については、２番目に近い端（下端）までの距離に基づいてフィルタがカットされる。これにより、図７に示すように、学習対象格子点Ａの学習範囲の左半分については、１番近い端（左端）までの距離に基づいて制限され、かつ、学習範囲の右半分については、２番目に近い端（下端）までの距離に基づいて制限される。
【００５１】
更に、学習対象格子点Ａの学習範囲の左半分のための標準偏差σは、１番近い端（左端）までの距離に基づいて決定されるとともに、学習範囲の右半分のための標準偏差σは、２番目に近い端（下端）までの距離に基づいて決定される。ここでの標準偏差σの設定に対しては、上述した実施の形態２における標準偏差σの設定手法と同様の思想が適用される。したがって、学習対象格子点Ａからの距離が相対的に短い左半分の学習範囲のために用いる標準偏差σは、当該距離が相対的に長い右半分の学習範囲のために用いる標準偏差σよりも小さくされる。尚、この際、学習対象格子点Ａから各端（図７に示す例では、左端と下端）までの各区間でフィルタを積分したとき、どの積分値も等しくなるように標準偏差σが設定される。これにより、各区間での総重みが変化するのを防止することができる。
【００５２】
次に、学習対象格子点Ｂを例に挙げて説明する。学習対象格子点Ｂについては、当該学習対象格子点Ｂから１番近い端（右端）までの距離と、当該学習対象格子点Ｂから２番目に近い端（上端）までの距離とによって、学習範囲が部分的に変更されるとともに、フィルタの形状が学習範囲内で部分的に変更される。具体的には、学習対象格子点Ｂの右半分の学習範囲については、１番近い端（右端）までの距離に基づいてフィルタがカットされ、残りの学習範囲（左半分）については、２番目に近い端（上端）までの距離に基づいてフィルタがカットされる。これにより、図７に示すように、学習対象格子点Ｂの学習範囲の右半分については、１番近い端（左端）までの距離に基づいて制限され、かつ、学習範囲の左半分については、２番目に近い端（上端）までの距離に基づいて制限される。
【００５３】
更に、学習対象格子点Ｂの学習範囲の右半分のための標準偏差σは、１番近い端（右端）までの距離に基づいて決定されるとともに、学習範囲の左半分のための標準偏差σは、２番目に近い端（上端）までの距離に基づいて決定される。ここでの標準偏差σの設定に対しても、上述した実施の形態２における標準偏差σの設定手法と同様の思想が適用される。したがって、学習対象格子点Ｂからの距離が相対的に短い右半分の学習範囲のために用いる標準偏差σは、当該距離が相対的に長い左半分の学習範囲のために用いる標準偏差σよりも小さくされる。尚、この際、学習対象格子点Ａに対して上述したように、学習対象格子点Ｂから各端（図７に示す例では、右端と上端）までの各区間でフィルタを積分したとき、どの積分値も等しくなるように標準偏差σが設定される。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態の学習手法によれば、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて、学習範囲が部分的に変更されるとともに、１つのガウスフィルタ内で標準偏差σ（フィルタの鋭さ）が学習範囲内で部分的に変更される。これにより、実施の形態１の手法のように学習範囲を変更したり、実施の形態２の手法のように標準偏差σを変更したりすることに伴って学習誤差が生ずるのを抑制しつつ、実施の形態１および２の手法のそれぞれの利点を効果的に引き出すことができる。より具体的には、実施の形態２の利点として、各学習対象格子点のフィルタの総重みを一定にすることができる。また、実施の形態１のように単に学習範囲の全体を上記距離に応じて変更するのではなく、１つのガウスフィルタ内で上記距離に応じて標準偏差σを変更したことにより、学習データ量の減少を抑制しつつ、学習誤差の抑制を図ることができる。更に、本実施形態の手法では、上記距離に応じた学習範囲の制限が学習範囲の部位毎に適用される。これにより、実学習範囲の非対称化の影響を小さくすることができるので、本実施形態において上述した課題にも対処可能となる。また、副次的な効果として、実学習範囲の削減により計算負荷を減らすことができる。
【００５５】
図８は、本発明の実施の形態３の学習手法による効果を説明するための図である。より具体的には、図８（Ａ）は本実施形態の学習手法の適用前の学習結果およびガウスフィルタ形状を表した図であり、図８（Ｂ）は本実施形態の学習手法の適用後の学習結果およびガウスフィルタ形状を表した図である。
【００５６】
図８（Ａ）と図８（Ｂ）とを比較して分かるように、本実施形態の学習手法によれば、標準偏差σの変更によってフィルタ形状（フィルタの鋭さ）が変更されたり、フィルタを切ることによってフィルタの適用範囲（学習範囲）が変更されたりする。例えば、学習対象格子点Ｄの学習のためのガウスフィルタの形状は、標準偏差σが大きくされることによって、滑らかなフィルタに修正されている。
【００５７】
また、学習対象格子点Ｆの学習のためのガウスフィルタの形状は、標準偏差σが小さくされることによって、鋭い形状のフィルタに修正されている。更に、このガウスフィルタは、学習対象格子点Ｆから１番近い端点（端点Ｇがこれに相当）および２番目に近い端点（図８では図示されていない）までのそれぞれの距離に応じてフィルタを切ることによってフィルタの適用範囲（学習範囲）が変更されている。
【００５８】
また、学習対象格子点Ｇの学習のためのガウスフィルタの形状は、学習対象格子点Ｇに対して学習マップの内側（格子点Ｇよりも左側）の部位のための標準偏差σが小さくされることによって、当該部位のためのフィルタが鋭い形状のものに修正されている。また、学習対象格子点Ｇは端点であるため、このガウスフィルタは、学習データの得られない部位（格子点Ｇよりも右側の部位）のフィルタを切ることにより当該部位が学習範囲から除外されている。
【００５９】
図８における学習対象格子点Ｆ、Ｇ（反対側の格子点Ａなども同様）は、学習範囲内に学習データを得られない範囲があるため、本実施形態の学習手法が適用されていないと、学習データの分布が偏り、学習に十分なデータが得られなくなる。このため、図８（Ａ）に示すように、学習結果（黒丸印）が理想のマップ形状（白丸印）に近づかなくなる。これに対し、本実施形態の学習手法を適用することにより、学習データの分布の偏りを防ぐことができるので、図８（Ｂ）に示すように、学習マップの端に近い部位での学習結果を理想のマップ形状により近づけることが可能となる。
【００６０】
その他．
図９は、その他の学習手法を説明するための図である。
上述した実施の形態３における学習手法は、学習対象格子点と学習マップの端にある格子点との距離に応じて、学習範囲を部分的に変化させるとともに、１つのガウスフィルタ内で標準偏差σ（フィルタの鋭さ）を学習範囲内で部分的に変化させるというものである。これに対し、図９に示す手法は、上記距離に応じた学習範囲の変更を行わずに、１つのガウスフィルタ内で標準偏差σ（フィルタの鋭さ）を学習範囲内で部分的に変化させるというものである。
【００６１】
具体的には、学習対象格子点から１番目に近い端および２番目に近い端までのそれぞれの距離に応じて、１つのガウスフィルタ内でフィルタ形状（鋭さ）が学習範囲内で部分的に変更される。図９に示すケースを例に挙げて説明すると、学習対象格子点Ａについては、当該学習対象格子点Ａから左端（および下端）までの距離が一番短くなる。そこで、学習対象格子点Ａの左半分の学習範囲については、１番近い端（左端および下端）までの距離に基づいて標準偏差σが決定される。当該学習対象格子点Ａからの距離が２番目に近い端は右端となる。そこで、学習対象格子点Ａの右半分の学習範囲については、２番目に近い端（右端）までの距離に基づいて標準偏差σが決定される。ここでの標準偏差σの設定に対しても、上述した実施の形態２における標準偏差σの設定手法と同様の思想が適用される。したがって、学習対象格子点Ａからの距離が相対的に短い左半分の学習範囲のために用いる標準偏差σは、当該距離が相対的に長い右半分の学習範囲のために用いる標準偏差σよりも小さくされる。尚、この際、学習対象格子点Ａから各端（例えば、左端と右端）までの各区間でフィルタを積分したとき、どの積分値も等しくなるように標準偏差σが設定される。これにより、各区間での総重みが変化するのを防止することができる。
【００６２】
更に、学習対象格子点Ｂの学習範囲の右半分のための標準偏差σは、１番近い端（右端）までの距離に基づいて決定されるとともに、学習範囲の左半分のための標準偏差σは、２番目に近い端（上端）までの距離に基づいて決定される。ここでの標準偏差σの設定に対しても、上述した実施の形態２における標準偏差σの設定手法と同様の思想が適用される。したがって、学習対象格子点Ｂからの距離が相対的に短い右半分の学習範囲のために用いる標準偏差σは、当該距離が相対的に長い左半分の学習範囲のために用いる標準偏差σよりも小さくされる。尚、この際、学習対象格子点Ａに対して上述したように、学習対象格子点Ｂから各端（図９に示す例では、右端と上端）までの各区間でフィルタを積分したとき、どの積分値も等しくなるように標準偏差σが設定される。
【００６３】
以上説明した図９に示す学習手法によれば、学習データの取得状況（分布の偏り）を考慮して重みを変えることができる。より具体的には、実学習範囲の重みを大きく設定することができる。これにより、実学習範囲が非対称形であることに起因する学習誤差を抑制することができる。また、上記距離に応じた学習範囲の制限を行わないため、学習データ量の減少（実学習範囲の減少）を抑制することができる。
【符号の説明】
【００６４】
１０  内燃機関
１２  ピストン
１４  燃焼室
１６  クランク軸
１８  吸気通路
２０  スロットルバルブ
２２  排気通路
２４  触媒
２６  燃料噴射弁
２８  点火プラグ
３０  吸気バルブ
３２  排気バルブ
３４  クランク角センサ
３６  エアフローセンサ
３８  水温センサ
４０  筒内圧センサ
５０  ＥＣＵ(Electronic Control Unit)
【図１】
2014238036.tif 000004
【図２】
2014238036.tif 000005
【図３】
2014238036.tif 000006
【図４】
2014238036.tif 000007
【図５】
2014238036.tif 000008
【図６】
2014238036.tif 000009
【図７】
2014238036.tif 000010
【図８】
2014238036.tif 000011
【図９】
2014238036.tif 000012