(57)【要約】【課題】この発明は、車両の制御装置に関し、学習マップの端にある格子点（端点）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い、重み付けを行った学習データを用いて当該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当該学習対象格子点の学習値を更新する。学習マップの端にある格子点に対応付けられた学習値は固定値とされる。【選択図】図５
2014238035.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い、重み付けを行っ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、
を備える車両の制御装置であって、
前記学習マップの端にある格子点に対応付けられた学習値は固定値とされることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項２】
前記学習マップは、複数の格子点を有する実マップ領域と、当該実マップ領域を拡張して形成された仮想マップ領域とを含み、
前記仮想マップ領域を含む前記学習マップの端にある第１格子点に対応付けられた学習値は固定値とされ、
前記学習値算出手段は、前記実マップ領域の端にある第２格子点の学習値を、前記第１格子点の学習値と、前記実マップ領域において前記第２格子点よりも内側にある格子点の学習値とに基づく補間によって算出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】
前記学習範囲内に含まれる学習データの分布に所定度合い以上の偏りがある格子点については、当該格子点に対応付けられた学習値は固定値とされ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。
【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
【特許文献２】特開昭６２−０４５９５５号公報
【特許文献３】特開平１１−１２５１３８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にある格子点（端点）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、学習マップの端にある格子点（端点）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、端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、端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、学習マップの端にある格子点（端点）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い、重み付けを行っ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、
を備える車両の制御装置であって、
前記学習マップの端にある格子点に対応付けられた学習値は固定値とされ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、
前記学習マップは、複数の格子点を有する実マップ領域と、当該実マップ領域を拡張して形成された仮想マップ領域とを含み、
前記仮想マップ領域を含む前記学習マップの端にある第１格子点に対応付けられた学習値は固定値とされ、
前記学習値算出手段は、前記実マップ領域の端にある第２格子点の学習値を、前記第１格子点の学習値と、前記実マップ領域において前記第２格子点よりも内側にある格子点の学習値とに基づく補間によって算出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、
前記学習範囲内に含まれる学習データの分布に所定度合い以上の偏りがある格子点については、当該格子点に対応付けられた学習値は固定値とされることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
第１の発明によれば、学習マップの端にある格子点（端点）に対応付けられた学習値を固定値とすることにより、端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の影響で当該端点での学習値の算出精度が悪化してしまうのを抑制することができる。
【００１０】
第２の発明によれば、実マップ領域の端点の１つ内側の格子点の学習値が大きく変化した場合であっても、第２格子点（実マップ領域の端点）の周辺でのマップ形状の変化を抑制することができる。これにより、上記の場合においても、第２格子点（実マップ領域の端点）での学習値の算出精度を良好に確保できるようになる。
【００１１】
第３の発明によれば、学習値の算出の対象となる学習データの分布に偏りの影響によって、学習値の算出精度が悪化してしまうのを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【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】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】本発明の実施の形態１の学習手法による効果を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態１の学習手法による学習結果を理想の学習結果と比較して表した図である。
【図６】本発明の実施の形態１の学習手法の課題を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態２の学習手法の手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態２の学習手法を用いた場合の学習結果の一例を表した図である。
【図９】本発明の実施の形態２の学習手法による効果を説明するための図である。
【図１０】学習マップ上の学習データの取得状況の一例を表した図である。
【図１１】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。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
［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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。したがって、学習データｘｉが学習対象格子点Ａの学習値に反映される度合い（学習効果）は、学習データｘｉが学習対象格子点Ａに近いほど大きくなり、学習データｘｉが学習対象格子点Ａから遠くなるにつれて小さくなる。
【００２２】
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。また、本実施形態における重みｗｉの設定は、学習対象格子点と学習データｘｉとの距離に応じた値に設定可能な手法であれば、特に限定されないが、例えば、ガウス関数を用いて行うことができる。
【００２３】
（学習マップの端にある格子点（端点）の学習時の課題）
図３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３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。
【００２４】
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３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にある格子点（端点）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３に示すように、左半円の範囲だけとなってしまう。
【００２５】
上記のように、学習マップの端にある格子点（端点）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、端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、端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。
【００２６】
（実施の形態１における特徴的な学習手法）
そこで、本実施形態では、学習マップが備える複数の格子点の中で端にある格子点に対応付けられた学習値（マップ値）は予め設定された固定値とすることとした。言い換えれば、端点については学習を行わないようにした。
【００２７】
図４は、本発明の実施の形態１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４（Ｂ）は本実施形態の学習手法を用いた場合の学習結果の一例を示し、図４（Ａ）は本実施形態の学習手法との対比のために参照する学習結果の一例を示す図である。尚、図４（Ａ）、（Ｂ）のそれぞれにおいて、上の図の横軸は、下の図において格子状の学習マップ中の格子点Ａ、Ｂが属する行（横の列）に対応しており、丸印を点線で繋いで得られる形状は、初期マップ形状（各初期値（学習マップ作成時のマップ値）と各格子点とを繋いで得られる形状）を示している。
【００２８】
先ず、図４（Ａ）を参照して、本実施形態の学習手法が用いられない場合（すなわち、端点Ｂでの学習が行われる場合）について説明する。図４（Ａ）に示す学習結果は、図４（Ａ）中に示された複数の学習データを用いて、格子点Ａ、Ｂが属する行の各格子点をそれぞれ学習対象格子点として学習を行った場合のものである。その結果、図４（Ａ）より、端点を除く格子点の学習後のマップ値（菱形印）においては、それぞれの格子点の近傍（各格子点の左右両方向）に位置する学習データが上述した重みを付けてマップ値に反映されるため、学習データの分布に沿ったマップ値の算出（学習結果）が得られていることが分かる。しかしながら、端点Ｂ（端点Ｂと反対側の端点も同様）は、図３を参照して既述したように学習データを得られる範囲が制限されてしまうため、学習値（マップ値）の算出に用いられる学習データの分布に偏りが生じてしまう。この学習データの偏りによる影響を受け、端点Ｂおよびその反対側の端点においては、図４（Ａ）に示すように、近傍の学習データおよび初期値から離れたマップ値（学習値）が算出されてしまう。その結果、端点での学習値の算出精度が悪化してしまう（大きな学習誤差が生じてしまう）。
【００２９】
これに対し、端点での学習を行わない本実施形態の学習手法によれば、端点のマップ値は固定値である（初期値のままである）ため、図４（Ｂ）に示すように、図４（Ａ）の場合と比べ、端点Ｂおよびその反対側の端点においても、学習後のマップ値（学習結果）を学習データの取得値により近づけられるようになる。これにより、図４（Ａ）の場合と比べ、学習誤差を抑制することができる。
【００３０】
図５は、本発明の実施の形態１の学習手法による学習結果を理想の学習結果と比較して表した図である。
図４を参照して上述したように、端点のマップ値を固定とし、当該端点での学習を行わない本実施の形態１の学習手法によれば、端点での学習が行われる従来手法と比べ、端点Ｂとその隣りの格子点Ａとの間（反対側の端点に関しても同様）の学習後のマップ形状を、理想の学習結果（各学習データを繋げて得られるマップ形状）により近づけることができる。これにより、端点での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）。
【００３１】
実施の形態２．
次に、図６乃至図９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。
【００３２】
［実施の形態２の特徴部］
（実施の形態１の学習手法の課題）
図６は、本発明の実施の形態１の学習手法の課題を説明するための図である。
図６は、既述した実施の形態１の学習手法（端点での学習を行わない手法）によるマップ値の学習結果を表した図である。
【００３３】
図６に示す学習結果では、端点Ｂの１つ内側の格子点Ａの学習後のマップ値（菱形印）が初期値（丸印）に対して大きく変化して（離れて）いる。このような場合において、端点のマップ値を初期値で固定する実施の形態１の学習手法が用いられていると、図６に示すように、格子点Ａのマップ値の変化に伴って端点Ｂの周辺でのマップ形状が変化してしまう。その結果、端点Ｂのマップ値の学習誤差が大きくなってしまう。
【００３４】
（実施の形態２における特徴的な学習手法）
図７は、本発明の実施の形態２の学習手法の手順を示すフローチャートである。図８は、本発明の実施の形態２の学習手法を用いた場合の学習結果の一例を表した図である。尚、図７に示す処理は、端点のマップ値の学習を行う毎に行われるものであってもよく、或いは、端点の１つ内側の格子点のマップ値が初期値に対して大きく変化した場合（上記図６に示すようなケース）においてのみ行わるものであってもよい。
【００３５】
図７に示す処理手順によれば、先ず、図８（Ｂ）に示すように、マップ値と対応付けられた格子点が存在する学習マップの領域（以下、「実マップ領域」と称する）を拡張し、当該実マップ領域の端点（図８（Ｂ）中において端点Ｂが属する太枠上の格子点）から１つ外側に位置する格子点を設けることによって、仮想マップ領域が作成される（ステップ１００）。
【００３６】
次に、仮想マップ領域上の格子点（端点Ｃがこれに該当）に対して所定のマップ値が設定され、かつ、この仮想マップ領域上の格子点では、マップ値の学習は行われない（ステップ１０２）。すなわち、本実施形態においては、固定値を用いて端点での学習を行わないという上述した実施の形態１の学習思想は、仮想マップ領域上の格子点に対して適用されている。
【００３７】
次に、図８（Ａ）に示すように、実マップ領域の端点Ｂの１つ内側の格子点Ａでの学習後のマップ値と仮想マップ領域上の格子点Ｃのマップ値（固定値）とを結ぶ線（図８（Ａ）においては一例として直線）が端点Ｂでとる値（三角印）が端点Ｂのマップ値として算出される（ステップ１０４）。すなわち、本ステップ１０４の処理によれば、格子点Ａでの学習後のマップ値と仮想マップ領域上の格子点Ｃのマップ値（固定値）とに基づいて、格子点Ａと格子点Ｃとの間に位置する端点Ｂのマップ値が補間によって算出される。このように、本実施形態においても、実マップ領域の端点Ｂに対しては、重み付き平均処理を利用した学習は行われない。
【００３８】
図９は、本発明の実施の形態２の学習手法による効果を説明するための図である。
以上説明した本実施形態の学習手法によれば、実マップ領域の端点Ｂの１つ内側の格子点Ａのマップ値が大きく変化した場合であっても、図９に示すように、上述した実施の形態１の学習手法と比べ、端点Ｂの周辺でのマップ形状の変化を抑制することができる。これにより、上記の場合においても、端点Ｂ（図９に示すように、端点Ｂの反対側の端点についても同様）のマップ値（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】
また、本実施形態の学習手法を用いる場合には、実マップ領域の端点Ｂから仮想マップ領域上の格子点Ｃまでの距離Ｄを適宜変更することにより、本学習手法による端点Ｂのマップ値の修正の度合いを調節することが可能となる。
【００４０】
実施の形態３．
次に、図１０および図１１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。
【００４１】
［実施の形態３の特徴部］
（実施の形態３において想定する課題）
図１０は、学習マップ上の学習データの取得状況の一例を表した図である。
図１０に示すように、学習マップ上の領域には、学習データが得られ易い領域と得られにくい領域とが存在する。その結果、各格子点の学習対象となる学習データの分布に偏りが生ずることとなる。具体的には、図１０に示す状況では、格子点Ａについては、その学習範囲内の学習データの分布は均一（偏りなし）であるが、格子点Ｂについては、その学習範囲内の学習データの分布は不均一（偏りあり）である。このため、格子点Ｂでの学習結果は、学習データ分布の偏りの影響を受けることになり、学習値の算出精度の悪化が懸念される。
【００４２】
（実施の形態３における特徴的な学習手法）
図１１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。
上記の課題を解決するために、本実施形態では、図１１（Ａ）に示すように、学習データが得られにくい格子点（白丸印）のマップ値（学習値）は、予め設定された固定値とするようにした。すなわち、この対象となる格子点では、学習が行われない（学習結果を有効にしない）ようにした。より具体的には、学習マップの作成時に、自己の学習範囲内に含まれる学習データの分布に所定度合い以上の偏りが生ずると見込まれる格子点が選定され、選定された格子点のマップ値が固定値とされる。尚、端点については、上述した実施の形態１または２の学習手法が適用されるものとする。
【００４３】
その一方で、学習データが得られにくい格子点の場合には、それが事前に設定された格子点であっても、学習データの取得状況の変化により、事後的に学習データが適切に得られるようになることもある。そこで、本実施形態では、適切に学習データが得られていると判断された格子点については、学習結果を有効にする（すなわち、マップ値の固定を解除する）ようにした。
【００４４】
適切に学習データが得られているか否かの判断は、次のような手法を用いて行うことができる。すなわち、例えば、判断対象となる格子点の周辺（例えば、直近の８個）の格子点で学習が行われているか（マップ値が固定となっていないか）否かに基づいて行うことができる。或いは、例えば、判断対象となる格子点の学習範囲内に均等に学習データが存在しているか（より具体的には、図１１（Ｂ）中に黒丸印で示す格子点のように、判断対象となる格子点を中心としたときに、その学習範囲内の４象限すべてに学習データが存在しているか）否かに基づいて行うことができる。尚、上記の処理とは逆に、学習データの取得状況の変化により、学習データが得られにくくなった格子点が存在する場合には、学習結果を無効にする（すなわち、マップ値の固定を行う）ようにしてもよい。
【００４５】
以上説明した本実施形態の学習手法によれば、学習データが得られにくい格子点については、マップ値を固定として学習が行われないようにすることで、学習データの分布の偏りの影響によってマップ値（学習値）の算出精度が悪化するのを防止することができる（学習誤差を抑制することができる）。また、上述した学習手法によれば、このような対策を学習データの取得状況の変化を踏まえて適切に行えるようになる。
【００４６】
ところで、上述した実施の形態１乃至３においては、車両の搭載機器の１つである内燃機関１０の制御に用いる制御パラメータの学習値のための学習マップを備える構成を例に挙げて本発明の学習手法について説明を行った。しかしながら、本発明の対象となる学習マップは、車両の制御に用いる制御パラメータの学習値のためのものであれば、内燃機関を対象としたものに限らず、他の車両搭載機器の制御に用いる制御パラメータの学習値のためのものであってもよい。
【符号の説明】
【００４７】
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】
2014238035.tif 000003
【図２】
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【図３】
2014238035.tif 000005
【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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【図１１】
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