(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者がブレーキペダルを踏み込んだときの踏み込み力に対して、当該ブレーキペダルに反力を発生させる反力発生手段であって、該反力の大きさを変更可能なものと、
路面状態を検出する路面状態検出手段と、
該検出された路面状態に応じて前記反力の大きさを変更するように、前記反力発生手段を制御する制御手段と
を有することを特徴とするブレーキペダル反力発生装置。
【請求項２】
運転者がブレーキペダルを踏み込んだときの踏み込み力に対して、当該ブレーキペダルに反力を発生させる反力発生手段であって、該反力の大きさを変更可能なものと、
車輪のスリップ率を算出する算出手段と、
該算出されたスリップ率に応じて前記反力の大きさを変更するように、前記反力発生手段を制御する制御手段と
を有することを特徴とするブレーキペダル反力発生装置。
【請求項３】
前記制御手段は、前記算出されたスリップ率が制動摩擦係数を最大とするスリップ率を超えたときに、前記反力の大きさを急激に増加させるように制御することを特徴とする請求項２に記載のブレーキペダル反力発生装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、車両の走行時のロードノイズに基づいて路面状態を検出するブレーキペダル反力発生装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ロードノイズに基づいて車両が走行している路面の状態を検出する路面状態検出装置と称呼されるものが提案されている。かかる路面状態検出装置として、本出願人は、ロードノイズをタイヤ近傍の車体内側に配設されたマイクロフォンにより検出し、該検出されたロードノイズ信号を周波数分析した後バンドパスフィルタを通過させることにより特定周波数の音圧値のみを取り出し、該音圧値と、車速および路面状況により予め記憶（マップ化）されたベースデータとを比較しながら現走行路面の状態を判定する路面状態検出装置を提案した（特願平４−２０５０９５号）。
【０００３】
また、従来、急なブレーキ操作によるタイヤのロックを防止するために、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）が一般に使用されている。この種の装置は、車輪速度ＶＷおよび推定車体速度ＶＲにより制動トルクのコントロールを行って車輪のロックを防止し、操縦性と安定性とを保っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記提案に係る従来の路面状態検出装置では、種類の少ない路面状態を判別するには有効であるが、多くの種類の路面状態を判定するには記憶するベースデータ量が膨大になる可能性が高く、それに伴って音圧値の比較を行う特定周波数域も増大し、さらに、使用するタイヤの種類やタイヤの空気圧、摩耗等の変化に応じて、比較レベルのマージンの設定やチューニングが必要となる。
【０００５】
さらに、路面状態をより正確に判定するためには、蓄積されるべきデータ量を増加させたり、データを検出するサンプリング時間を短縮してサンプリングデータ量を増加させなければならないので、演算時間が増加し、リアルタイムに路面状態を検出することは非常に困難になるという問題があった。
【０００６】
また、上記従来のアンチロックブレーキシステムでは、制動トルクをコントロールするために用いられるパラメータ、例えば、車輪の目標スリップ率や最大減速加速度Ｇは、路面の状態に拘らず、常に一定の値に設定されている。
【０００７】
図２３は、制動摩擦係数−スリップ率特性を示す図であり、同図中、曲線ＲＡ１は乾燥路での特性曲線を示し、曲線ＲＢ１は砂利路での特性曲線を示している。そして、曲線ＲＡ１，ＲＢ１における制動摩擦係数μが最大となるスリップ率をそれぞれλＡ，λＢとする。例えば、前記目標スリップ率をλＡに設定して制御する装置で、曲線ＲＢ１の特性を示す路面において制動トルクのコントロールを行った場合には、制動摩擦係数μ２の制動力しか得られず、曲線ＲＢ１の特性をもつ路面で得られるべき最大制動摩擦係数μ１の制動力は得られない。
【０００８】
図２４および図２５は、従来のアンチロックブレーキシステムを用いて、それぞれ乾燥路および砂利路で実際に制動トルクのコントロールを行ったときの状態を示す図である。両図とも、縦軸は速度を示し、横軸は時間を示している。また、曲線ＶＡ１，ＶＢ１（実線）は、それぞれ乾燥路および砂利路での車速の推移を示し、曲線ＶＡ２，ＶＢ２（破線）は、それぞれ乾燥路および砂利路での推定車体速度の推移を示し、曲線ＶＡ３，ＶＢ３（一点鎖線）は、それぞれ乾燥路および砂利路での車輪速度の推移を示している。
【０００９】
推定車体速度は、車輪速度および所定のスリップ率、即ち前記目標スリップ率λＡにより算出するため、乾燥路では、図２４のように実際の車速ＶＡ１と推定車体速度ＶＡ２とに差異は少ないが、砂利路では、図２４のように実際の車速ＶＢ１と推定車体速度ＶＢ２との差異は大きくなる。
【００１０】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、種類の多い路面状態を判定する場合にもリアルタイムに且つ正確に判定することが可能なブレーキペダル反力発生装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、運転者がブレーキペダルを踏み込んだときの踏み込み力に対して、当該ブレーキペダルに反力を発生させる反力発生手段であって、該反力の大きさを変更可能なものと、路面状態を検出する路面状態検出手段と、該検出された路面状態に応じて前記反力の大きさを変更するように、前記反力発生手段を制御する制御手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明は、運転者がブレーキペダルを踏み込んだときの踏み込み力に対して、当該ブレーキペダルに反力を発生させる反力発生手段であって、該反力の大きさを変更可能なものと、車輪のスリップ率を算出する算出手段と、該算出されたスリップ率に応じて前記反力の大きさを変更するように、前記反力発生手段を制御する制御手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
好ましくは、前記制御手段は、前記算出されたスリップ率が制動摩擦係数を最大とするスリップ率を超えたときに、前記反力の大きさを急激に増加させるように制御することを特徴とする。
【００１４】
【作用】
第１の発明の構成に依れば、路面状態検出手段により路面状態が検出され、該検出された路面状態に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更されるので、運転者はブレーキ操作を路面状態に拘りなくタイヤの能力の範囲内で容易に行うことができる。
【００１５】
第２の発明の構成に依れば、車輪のスリップ率が算出され、該算出されたスリップ率に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更され、また、好ましくは前記算出されたスリップ率が制動摩擦係数を最大とするスリップ率を超えたときに、前記反力の大きさが急に増加するようにしたので、運転者にタイヤの能力の限界を容易に知らせることができる。
【００１６】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明に係る路面状態検出装置の一実施例の概略構成を示すブロック図である。
【００１８】
同図中、１は、ロードノイズを検出するロードノイズ検出手段であり、本実施例ではマイクロフォンにより構成されている。ロードノイズ検出手段１の出力側は、該ロードノイズ検出手段１により検出されたロードノイズを増幅する増幅器２および該増幅器２により増幅されたロードノイズの周波数を分析するためのフィルタ３を介して、詳細は後述するが、ニューラルネットワークを用いることにより路面状態を判定する判定部４の一入力側に接続され、該判定部４の他の入力側には、車両の速度を検出する車速検出手段５の出力側が接続されている。判定部４は、これら入力された２つの信号に応じて路面状態を判定し、その判定結果を、それぞれ警報装置および運動制御装置（ともに図示せず）に出力する。
【００１９】
図２は、前記ロードノイズ検出手段１および車速検出手段５の配設位置を説明する図である。
【００２０】
同図において、車両Ｃは前置エンジン車であるものとし、マイクロフォンであるロードノイズ検出手段１は、エンジン騒音の影響が少ない左右の後輪のホイールハウス内部の少なくとも一方に、石や水が直接当たらないように配設され、車速検出手段５は、後輪ホイール内の所定位置に左右の少なくとも一方に配設されている。ここで、車速検出手段５は、車輪速度に応じた電気的なパルス信号を発生する。
【００２１】
次に、判定部４が行う判定方法を、図３〜図５に基づいて説明する。
【００２２】
図３は、本実施例において使用されるニューラルネットワークモデルを示す図である。本実施例では、ニューラルネットワークモデルとして、入力層、中間層、出力層の３層構造を有するものを用い、その学習アルゴリズムとして、バックプロパゲーション（Ｂａｃｋ−Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ；以下「ＢＰ」という）学習アルゴリズムを採用した。
【００２３】
まず、ＢＰ学習アルゴリズムの概要を説明する。
【００２４】
図３の３層構造のネットワーク（以下、入力層、中間層、出力層の順に第１層、第２層、第３層という）において、第ｍ層の細胞数をｎｍ個、各細胞への入力をｕ＜ｍ＞ｉ、各細胞からの出力をｘ＜ｍ＞ｉ、第ｍ層への結合行列（重み行列）をＷ＜ｍ＞で表わすと、これらの関係は、下記数式（１），（２）により与えられる。ここで、＜ｍ＞は、“＜＞”内の文字ｍが上付き文字であることを表している。
【００２５】
【数１】
0003549119.tif 000002
（ｍ＝２，３，  ｉ＝１，…，ｎｍ）
ここで、ｗ＜ｍ＞ｉｊは、結合行列Ｗ＜ｍ＞の要素（重み）を示し、ｆは、出力関数を示している。一般に、関数ｆは下記数式（３）で示すシグモイド関数がよく用いられる。
ｆ（ｕ）＝１／（１＋ｅｘｐ［−ｕ］）    …（３）
図３に示すように本実施例では、入力層の各細胞に入力される情報は、車速と１／３オクターブバンド毎に検出された特定周波数の音圧値であり、これらの情報は、前記結合行列Ｗ＜２＞により重み付けされ、中間層の各細胞に入力される。中間層では、前記関数ｆにより各細胞毎にその出力が決定され、入力層から中間層への処理と同様に、結合行列Ｗ＜３＞により重み付けされた出力が、出力層の各細胞に入力される。さらに、出力層では、前記中間層での処理と同様にして関数ｆにより各細胞毎にその出力が決定される。
【００２６】
出力層の各細胞から出力される値は、前記数式（３）のシグモイド関数の値であるために、０〜１の値になる。即ち、出力層の各細胞は、「確からしさ」を出力していることになる。この「確からしさ」の大きさにより、路面状態のタイプＴＹＰＥｎが１つ決まる。
【００２７】
そして、学習の目標は、第１層（入力層）に入力（ｘ＜１＞１，ｘ＜１＞２，…，ｘ＜１＞ｎ１）が与えられたときに、第３層（出力層）の出力（ｘ＜３＞１，ｘ＜３＞２，…，ｘ＜３＞ｎ３）を、現在走行中の路面状態、即ち路面状態に応じた所望のＴＹＰＥｎの確からしさに一致させることである。具体的には、図４に示すように、車輪からのロードノイズを前記ロードノイズ検出手段１によりデータサンプリングし、そのサンプリングされたデータを周波数分析した後に、図３で説明したように車速データとともに入力層へ入力させる。そして、現在の路面状態と出力層からの最終出力（確からしさ）による路面のタイプとが一致するように、前記結合行列Ｗ＜ｍ＞の各要素（重み）を決定する。
【００２８】
図５は、以上説明した学習処理（以下、「学習モード」という）および学習されたネットワークを実際に適用する処理（以下、「実行モード」という）のサブルーチンの手順を示すフローチャートであり、前記図１の判定部４に内蔵されるＣＰＵ（図示せず）により実行される。
【００２９】
まず、ステップＳ１で、ＣＰＵやメモリ（図示せず）等の初期設定を行い、ステップＳ２で、ニューラルネットワークのタイプ（例えば、層の数や各層の細胞数等）や最初に設定される重み（結合行列Ｗ＜ｍ＞の要素）や前記入力層に入力される情報等のパラメータデータを入力する。
【００３０】
次に、ステップＳ３で、操作者により「学習モード」または「実行モード」の何れのモードが選択されているかを判別し、「学習モード」が選択されているとステップＳ４に進み、後述するステップＳ５〜ステップＳ９の処理を繰り返すべき回数αと現在の繰り返し回数Ｎとを比較し、現在の繰り返し回数Ｎが回数αより小さいときにはステップＳ５に進む。ステップＳ５では、回数Ｎが“０”の場合には前記ステップＳ２で入力された重みを入力し、一方、回数Ｎが“０”以外の場合には後述するステップＳ８で変更された重みを入力する入力データ処理を行う。
【００３１】
続くステップＳ６では、前記ステップＳ５で入力された重みと前記ステップＳ２でパラメータデータとして入力された入力層に入力する情報（車速および特定周波数の音圧値）とに基づいて出力層の各細胞から出力される出力データ（路面タイプＴＹＰＥｎの確からしさ）を計算する。さらに、ステップＳ７で、この計算された各路面タイプＴＹＰＥｎの確からしさ（０〜１の値）と現在の路面状態とを比較して両者の隔たりをみるエラーチェックを行い、ステップＳ８で前記ステップＳ７で検出されたエラーεと所定値ε０とを比較し、エラーεが所定値ε０より小さいときには後記ステップＳ１１に進み、一方、エラーεが所定値ε０以上のときには次のステップＳ９に進む。
【００３２】
ステップＳ９では、このエラーチェックの結果に応じて重みを変更し、ステップＳ１０では、繰り返し回数Ｎを１だけインクリメントした後に、ステップＳ４に戻る。
【００３３】
一方、ステップＳ４の判別で、現在の繰り返し回数Ｎが回数α以上になったとき、または前記ステップＳ８の判別でエラーεが所定値ε０より小さくなったときにはステップＳ１１に進み、ネットワークセーブ、即ち、前記ステップＳ８により決定された重みに基づいた結合行列（重み行列）Ｗ＜ｍ＞を記憶し、本サブルーチンを終了する。
【００３４】
一方、ステップＳ３の判別で、「実行モード」が選択されているときにはステップＳ１２に進み、前記ステップＳ１１でセーブされたネットワークを読み出し、ステップＳ１３で、前記ステップＳ１２で読み出されたネットワークに基づいて重みを設定する。続くステップＳ１４では、前記ステップＳ２で入力された入力層に入力される情報と前記ステップＳ１３で設定された重みに基づいて出力層の各細胞のデータを計算し、ステップＳ１５で、各路面状態ＴＹＰＥｎの確からしさを出力した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００３５】
さらに、本サブルーチン処理により求められた路面状態（ＴＹＰＥｎ）の確からしさから、図６に示すタイプＴＹＰＥｎと路面摩擦係数との関係を示すテーブルデータにより、路面摩擦係数μｍ（１≦ｍ≦ｋ）が決定される。なお、μｍはスリップ率に対するテーブルの場合もある。
【００３６】
以上説明したように本実施例では、路面状態の判別にニューラルネットワークを使用したので、膨大なベースデータから最適な路面状態を決定する必要がなくなり路面状態の判別時間が短縮され、リアルタイムに路面状態を判定することが可能になる。さらに、学習モードを用いることにより、あらゆる種類の路面状態をネットワークに学習させることができるので、より正確な路面状態を検出することができる。
【００３７】
次に、上記路面状態検出装置により検出された路面状態を利用したアンチロックブレーキシステムの実施例を説明する。
【００３８】
図７は、本実施例に係るアンチロックブレーキシステムの概略構成を示すブロック図である。
【００３９】
同図において、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）は、路面状態を検出する路面状態検出手段Ａと、ブレーキングを実際に行うＡＢＳアクチュエータＣと、検出手段Ａからの路面状態に応じてＡＢＳアクチュエータＣに対して制御情報を出力するＡＢＳコントローラＢとから構成されている。ここで、路面状態検出手段Ａは、前述した図１の路面状態検出装置を示し、ＡＢＳコントローラＢは後述する図９の回路および図１０の論理回路群３４を示し、ＡＢＳアクチュエータＣは後述する図１０のインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６を示している。
【００４０】
まず、本実施例のアンチロックブレーキシステムが行うブレーキ圧の制御方法を説明する。
【００４１】
（１）ブレーキ圧（漸）減（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”）
車輪のスリップが大きく、且つ車輪速度が更に低下中のときは、確実に車輪がロックする危険があるので、ブレーキ圧を低下させる。但し、スリップが非常に大きいときは、車輪速度が確実に増速し始めるまでブレーキ圧を低下させる。
【００４２】
（２）ブレーキ圧急減（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＮ”）
車輪の低下速度が極めて大きいときは、路面の急変、例えば、アスファルト路面から凍結路に変化した場合等により、ブレーキ圧が大幅に過大であると判断できるのでブレーキ圧を急減する。
【００４３】
（３）ブレーキ圧の一定保持（アウトレットバルブ“ＯＮ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
（ａ）車輪の低下速度が大きくても、スリップが小さいときにはブレーキ圧が大き過ぎる可能性もあるが、悪路等での車輪速度のムラと区別できないので、ブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。
【００４４】
（ｂ）スリップが大きくても、車輪速度が低下していなければ車輪がロックする危険はない。しかし、既にスリップは発生しているので、ブレーキを増加することは不適当である。したがって、この期間もブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。但し、スリップが極めて大きい場合には、車輪速度が上昇に向かうまでブレーキを漸減する。
【００４５】
（ｃ）車輪速度が上昇しているときは、車輪がロックする危険はない。しかし、車輪速度の上昇速度が比較的大きい場合には、まだスリップが大きいと判断できるので、やはりブレーキ圧を一定に保持して様子をみる。
【００４６】
（４）ブレーキ圧（漸）増（アウトレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
スリップが小さく、車輪速度の増減速度も比較的小さいときは、車輪がロックする危険は全くないと判断できるので、ブレーキ圧を増加させる。但し、次の（５）（ａ）の場合は除く。
【００４７】
（５）ブレーキ圧急増（アウトレットバルブ“ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＮ”）
（ａ）ブレーキをかけてから、スリップが発生するまでの期間、または車輪速度の低下速度が一定値に達するまでの期間は、ブレーキ圧が大幅に不足していると考えられるので、ブレーキ圧を急増する。
【００４８】
（ｂ）車輪速度の上昇速度が極めて大きいときは、路面の急変、例えば、凍結路からアスファルト路面に変化した場合等によりブレーキ圧が大幅に不足していると判断できるので、ブレーキ圧を急増させる。
【００４９】
（６）その他（アウトレットバルブ“ＯＦＦ”、インレットバルブ“ＯＦＦ”）
車輪速度が十分小さいときは、車輪がロックしても危険はないので、アンチロック機能を全て停止させる。
【００５０】
次に、以上説明した制御を行うために必要な信号を、図８を参照して説明する。
【００５１】
同図中、
λ０１：第１基準スリップ率
λ０２：第２基準スリップ率
λ：車輪のスリップ率
Ｖ′Ｗ：車輪の加速度
＋Ｖ′Ｗ１：第１基準車輪加速度（Ｇ）
＋Ｖ′Ｗ２：第２基準車輪加速度（Ｇ）
−Ｖ′Ｗ１：第１基準車輪減速度（Ｇ）
−Ｖ′Ｗ２：第２基準車輪減速度（Ｇ）
Ｖ：車輪速度（ｋｍ／ｈ）
Ｖ０：基準車輪速度（ｋｍ／ｈ）
を表し、各信号λ１，λ２，α１，α２，β１，β２，ＶＳ，Ｂは、（内容）の欄の条件を満たしているときに出力される。
【００５２】
前述した制御方法（１）〜（５）を、上記信号を用いて書き直すと、次のようになる。
【００５３】
（１）′ブレーキ圧（漸）減：
（ａ）λ１とβ１が同時に発生しているとき
（ｂ）λ２が発生し、α１が発生していないとき
（２）′ブレーキ圧急減：β２が発生しているとき
（３）′ブレーキ圧の一定保持：α１，β１，λ１の少なくとも１つが発生しており、上記（１）′を満たしていないとき
（４）′ブレーキ圧（漸）増：α１，β１，λ１が全て発生していない期間で、ブレーキ開始後、最初のλ１またはβ１が発生するまでを除く期間
（５）′ブレーキ圧急増：ブレーキ開始後、最初のλ１またはβ１が発生するまで、および、λ２とα２が同時に発生しているとき
となる。
【００５４】
さらに、上記（１）′〜（５）′の制御方法をインレットバルブおよびアウトレットバルブの動作時期を決定する制御に書き直すと、以下のようになる。
【００５５】
（１）″アウトレットバルブ“ＯＮ”：λ１，α１，β１の内、少なくとも１つが発生しているとき
（２）″アウトレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”：ブレーキ開始後、最初のλ１またはβ１が発生した後、上記（１）″を除く期間
（３）″インレットバルブ“ＯＮ”：β２が発生しているとき
（４）″インレットバルブ“ＯＮ←→ＯＦＦ”：λ１およびβ１が同時に発生しているか、λ２が発生しており且つα１が発生していないとき
但し、ＶＳが発生していないときは、いかなる場合でもインレットバルブおよびアウトレットバルブを“ＯＦＦ”にする。
【００５６】
次に、以上説明した制御を行うために構成されたアンチロックブレーキシステムを、図９および図１０を参照しながら説明する。
【００５７】
図９は、図８の各信号を出力するための回路を示す回路図であり、図１０は、図９の回路からの出力信号に基づいて上記制御（１）″〜（４）″を行うための回路を示す回路図である。なお、図９および図１０には、それぞれ１つの回路のみ示されているが、実際には前輪および後輪からの車輪速度に応じて別々に制御を行うため、車両には２つの回路が配設されている。したがって、前輪および後輪の車輪速度を検出するため、前記図２で説明した車速検出手段５は、後輪だけでなく前輪にも配設されているものとする。
【００５８】
図９において、図２の左右の車速検出手段５の出力は、前述したように各車輪速度に比例した周波数を有する交流信号（パルス）であり、周波数に比例した電圧に変換する左右の周波数−電圧変換回路（ｆ−Ｖ）１１，１１にそれぞれ供給され、周波数−電圧返還回路１１、１１の出力信号ＶＷＲ，ＶＷＬは、セレクト回路１２の２つの入力端子に供給される。
【００５９】
セレクト回路１２は、信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内の一方の信号を選択して出力するための回路であり、前輪用の制御回路では信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内、信号レベルの高い方の信号を選択し、一方、後輪用の制御回路では信号ＶＷＲ，ＶＷＬの内、信号レベルの低い方の信号を選択する。
【００６０】
セレクト回路１２からの出力信号ＶＷは、推定車体速度Ｖ＊を算出するためのＶ＊推定処理部１３に供給されるとともに、信号ＶＷを微分する微分回路１４および比較回路１８，１９の負側入力端子に供給される。
【００６１】
Ｖ＊推定処理部１３からの推定車体速度信号Ｖ＊は、第１基準車輪速度を設定するＶＲ１設定処理部１５、第２基準車輪速度を設定するＶＲ２設定処理部１６、および比較回路１７の正側入力端子に供給される。ＶＲ１設定処理部１５およびＶＲ２設定処理部１６の出力信号ＶＲ１，ＶＲ２は、それぞれ前記比較回路１８，１９の正側入力端子に供給され、比較回路１８，１９は、それぞれ信号ＶＲ１，ＶＲ２と前記信号ＶＷとを比較し、その結果をそれぞれ信号λ１，λ２として図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６２】
このように、信号λ１，λ２は、第１基準車輪速度ＶＲ１および第２基準車輪速度ＶＲ２と車輪速度ＶＷとをそれぞれ比較することにより得られる出力であり、前述したように、それぞれ第１基準スリップ率λ０１，λ０２とスリップ率λと比較することによって得られるものでない。これは、スリップ率λを直接求めることが困難であるからである。したがって、本実施例では、車輪速度ＶＷから車両速度を推定し、これによりスリップ率に対応する基準車輪速度ＶＲを設定する方法を採用している。
【００６３】
前記比較回路１７の負側入力端子には、前記基準車両速度Ｖ０の値が供給され、比較回路１７は、推定車体速度信号Ｖ＊と基準車両速度Ｖ０とを比較し、その結果を信号ＶＳとして、図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６４】
また、前記微分回路１４の出力信号Ｖ′Ｗは、比較回路２０〜２３の正側入力端子に供給され、比較回路２０〜２３の負側入力端子には、それぞれ前記第１基準車輪加速度＋Ｖ′Ｗ１、第２基準車輪加速度＋Ｖ′Ｗ２、第１基準車輪減速度−Ｖ′Ｗ１、第２基準車輪減速度−Ｖ′Ｗ２が供給され、各比較回路２０〜２３は、信号Ｖ′Ｗと各回路２０〜２３の負側入力端子に供給された信号とを比較し、その結果を前記信号α１，α２，β１，β２として、図１０の回路の対応する入力端子に出力する。
【００６５】
図１０の回路は、以上のようにして得られた信号α１，α２，β１，β２，λ１，λ２および前記信号Ｂ，ＶＳに応じてブレーキ圧を制御する。
【００６６】
同図中、論理回路群３１には、上記信号α１，α２，β１，β２，λ１，λ２および前記信号Ｂ，ＶＳが供給され、論理回路群３１からの２つの出力は、それぞれＰＮＰトランジスタ３２，３３のベースに供給され、トランジスタ３２，３３のエミッタには電源３４が供給されている。また、トランジスタ３２，３３のコレクタには、それぞれインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６が接続されている。ここで、トランジスタ３２，３３は、ベースに供給される電圧がロウレベルのときにオンになり、ハイレベルのときにオフになる。そして、トランジスタ３２，３３のオンまたはオフに応じて、それぞれインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６がオンまたはオフになる。
【００６７】
なお、論理回路群３１内の矩形波発生回路３１１は、図１１に示すように、１つの入力（ＩＮ）波形に対して複数の矩形波出力（ＯＵＴ）を発生する回路であり、矩形波発生回路３１２も、図１２に示すように、１つの入力（ＩＮ）波形に対して波数の矩形波出力（ＯＵＴ）を発生する回路である。即ち、前記制御（４）″および（２）″におけるインレットバルブ３５およびアウトレットバルブ３６の“ＯＮ←→ＯＦＦ”制御を行うためのものである。
【００６８】
図９の要素１２〜２３の処理は、ＣＰＵ（図示せず）が行う制御プログラムにより実行される。以下、この制御プログラムにより実行される制御処理を、図１３のフローチャートに基づいて説明する。なお、本実施例の目的は、スリップ率を路面状態に応じて変更し、アンチロックブレーキシステムの性能を向上させることにあるため、この目的に関係する処理、即ち、要素１３，１５，１６で行われる処理に関係するものについてのみ説明する。
【００６９】
図１３において、まず、ステップＳ２１で、前記路面状態検出装置により検出された路面状態ＴＹＰＥｎを読み込み、図示しないＲＡＭの領域ｘに格納する。
【００７０】
次に、ステップＳ２２で、図１４および図１５に示すテーブルデータを用いて、読み込まれた路面状態ｘに応じてそれぞれ最大減速加速度ＧＲ（ｘ）および目標スリップ率λ（ｘ）を決定する。
【００７１】
続くステップＳ２３では、前記ステップＳ２２で決定した最大減速加速度ＧＲ（ｘ）および目標スリップ率λ（ｘ）を、それぞれ前記ＲＡＭの領域ＧＲ，λに格納する。
【００７２】
ステップＳ２４では、図９のセレクト回路１２からの出力信号である車輪速度ＶＷを読み込み、ステップＳ２５で、車輪速度ＶＷと前回の推定車体速度Ｖ＾＊とを比較し、今回の車輪速度ＶＷが前回の推定車体速度Ｖ＾＊以上であるときにはステップＳ２６に進み、車輪速度を下記数式（４）により微分し、その結果を前記ＲＡＭの領域Ｖ′Ｗに格納する。
（Ｖ＾Ｗ  −  ＶＷ）／Δｔ    …（４）
続くステップＳ２７では、車輪速度の微分値である車輪加速度Ｖ′Ｗが前記ステップＳ２３の最大減速加速度ＧＲより小さいか否かを判別し、小さいときにはステップＳ２８に進み、車輪速度ＶＷを用いて推定車体速度Ｖ＊を更新する。
【００７３】
一方、ステップＳ２５の判別で今回の車輪速度ＶＷが前回の推定車体速度Ｖ＾＊より小さいとき、または、ステップＳ２７の判別で車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲ以上のときにはステップＳ２９に進み、下記数式（５）により推定車体速度Ｖ＊を更新する。
Ｖ＾＊  −  ＧＲ・Δｔ    …（５）
図１６は、車輪速度と推定車体速度の推移を示す図であり、前記ステップＳ２５〜ステップＳ２９の処理を説明するためのものである。同図中、縦軸は速度を示し、横軸は時間を示している。また、実線で表される曲線ＣＲは車輪速度の推移を示し、破線で示される曲線ＣＢは推定車体速度の推移を示している。
【００７４】
時刻ｔ０で制動を開始すると、前記車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲより小さいとき、即ち、スリップがあまり生じていないときには車輪速度が推定車体速度にほぼ等しいために、車輪速度を推定車体速度とし（ステップＳ２５〜ステップＳ２８）、車輪加速度Ｖ′Ｗが最大減速加速度ＧＲ以上になると、即ち、時刻ｔ１になると、スリップを起こしていると判別されるために、推定車体速度Ｖ＊を、前記数式（５）により最大減速加速度ＧＲを用いて算出する（ステップＳ２７→ステップＳ２９）。そして、前回の推定車体速度Ｖ＾＊が、車輪速度ＶＷを下回っている間、即ち、区間［ｔ１，ｔ２］では推定車体速度Ｖ＊を最大減速加速度ＧＲを用いて算出し（ステップＳ２５→ステップＳ２９）、時刻ｔ２になると（厳密には、時刻ｔ２の後にステップＳ２５に処理が移行したとき）前回の推定車体速度Ｖ＾＊が車輪速度ＶＷ以下であり、且つ車輪加速度Ｖ′Ｗは負の値であるために、推定車体速度Ｖ＊を車輪速度ＶＷで更新する（ステップＳ２５〜ステップＳ２８）。スリップが生じていないと判別されるからである。
【００７５】
図１３のフローチャートに戻り、ステップＳ３０では、図９のＶＲ１設定処理部１５の出力信号ＶＲ１（＝ＶＲ）を、下記に示す公知の数式（６）により求める。
ＶＲ  ＝  （１−λ）Ｖ＊  …（６）
続くステップＳ３１では、前記車輪速度ＶＷおよび推定車体速度Ｖ＊によりそれぞれ前回の車輪速度Ｖ＾Ｗおよび推定車体速度Ｖ＾＊を更新した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００７６】
なお、図９のＶＲ２設定処理部１６には、前記ステップＳ３０で求められた値ＶＲの所定倍された値が設定され、第２基準車輪速度ＶＲ２として出力される。
【００７７】
以上説明したように本実施例に依れば、最大減速加速度ＧＲおよび目標スリップ率λを路面状態に応じて変更するようにしたので、推定車体速度Ｖ＊が実際の車体速度により近づき、基準車輪速度ＶＲがよりよく設定でき、これによりスリップ信号λ１，λ２がよりよいタイミングで出力され、路面状態に応じてアンチロックブレーキシステムの性能を発揮させることが可能になる。
【００７８】
次に、前記路面状態検出装置によって検出された路面状態に応じてブレーキペダルの反力の大きさを変更するブレーキペダルの反力発生装置の実施例について説明する。
【００７９】
従来のブレーキ装置では、運転者によるブレーキペダルの踏み込み量に対して生ずる反力は、機械的な構造により決定され、制動トルクに比例していた。すなわち、ブレーキペダルの踏み込み量に対する制動トルクは路面の状態とタイヤの能力に関係なく一定であるために、例えば、雨や雪路等の制動摩擦係数の小さな路面（以下、「低μ路面」という）で、例えば、乾燥路等の制動摩擦係数の大きな路面（以下、「高μ路面」という）と同様にブレーキペダルを踏み込むと、低μ路面の方が高μ路面よりも早くタイヤ能力の限界に達し車輪のロックが生ずる。このため、低μ路面においては、ブレーキペダルの踏み込み量を微妙に調節しなければならない。
【００８０】
また、ブレーキペダルの踏み込み量と反力の大きさとの関係は、路面の状態に拘らす一定であるために、特に低μ路面では車輪のロックに至るときの予知性がない。このため、低μ路面で車輪をロックさせずに停止するためには、高度の運転技術を要求する。
【００８１】
本実施例は、この問題を解決するためのものである。
【００８２】
図１７は、本実施例に係るブレーキペダルの反力発生装置の概略構成を示すブロック図である。
【００８３】
この反力発生装置は、ブレーキペダル４１と、ブレーキペダル４１を踏み込む力（以下、「踏力」という）を検出するトルクセンサ４２と、ブレーキペダル４１の踏力に対してこれに抗する力である反力を発生させる反力モータ４３と、トルクセンサ４２からのセンサ出力、車輪速度、減速加速度Ｇを検出するＧセンサ（図示せず）からのＧセンサ出力、ブレーキングを開始した時点を示すブレーキＳＷ出力に応じて反力モータ４３に印加する印加電圧を出力するコントローラ４４とにより構成されている。
【００８４】
以下、コントローラ４４が内蔵するＣＰＵ（図示せず）が実行する制御処理を、図１８および図１９のフローチャートに基づいて説明する。図１８および図１９の処理は、メインルーチン処理の一部を成している。
【００８５】
図１８は、目標トルク算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、ステップＳ４１で、車輪速度ＶＷを読み込み、ステップＳ４２で、推定車体速度Ｖ＊を算出する。この推定車体速度Ｖ＊の算出方法は、前記アンチロックブレーキシステムで説明した、図１３のフローチャートのステップＳ２９の方法と同様であるので、説明を省略する。
【００８７】
続くステップＳ４３では、スリップ率λを算出する。このスリップ率λは、下記数式（７）により、前記車輪速度ＶＷおよび車体速度Ｖにより算出される。
【００８８】
【数２】
0003549119.tif 000003
さらに、ステップＳ４４で目標反力を算出した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００８９】
図２０は、目標反力を算出するための特性曲線を示す図であり、縦軸は反力の大きさを示し、横軸はスリップ率を示している。なお、同図中、曲線ＲＡ２は、乾燥路における特性曲線を示し、曲線ＲＢ２は、砂利路における特性曲線を示している。
【００９０】
路面状態に応じて曲線ＲＡ２，ＲＢ２の一方が選択されると、その選択された曲線と前記算出されたスリップ率λとにより目標反力が算出される。ここで、曲線ＲＡ２，ＲＢ２は、ともに従来技術で説明したスリップ率λＡ，λＢ、即ち、各路面状態で制動摩擦係数を最大にするスリップ率でそれを超えると急激に反力が上昇する特性を有している。スリップ率λＡ，λＢまではスリップ率λに応じて徐々に反力を発生させ、スリップ率λＡ，λＢ以降は急に反力を増加させることにより、運転者にタイヤの能力の限界を容易に知らせることができる。
【００９１】
なお、ＡＢＳが作動するスリップ率λより低いスリップ率に、目標反力が急激に上昇する地点を設定すれば、ＡＢＳの作動位置を予測させる予知性を与えることができる。
【００９２】
図１９は、トルク制御サブルーチンの処理手順を示すフローチャートであり、コントローラ４４が反力モータ４３に出力する印加電圧値を算出する処理を示している。
【００９３】
まず、ステップＳ５１で、トルクセンサ４２のセンサ出力を読み込む。
【００９４】
次に、ステップＳ５２で、前記ステップＳ４４で算出した目標反力（トルク）と前記ステップＳ５１のセンサ出力（実トルク）との偏差から反力モータ４３に印加する電圧の増減量ΔＶを算出し、ステップＳ５３で、現在の印加電圧に増減量ΔＶだけ加算して反力モータ４３に出力した後に、本サブルーチン処理を終了する。
【００９５】
以上説明したように、本実施例に依れば、路面状態に応じて目標反力を設定し、タイヤの能力が最大限に引き出される位置を求めるようにしたので、ドライバーはブレーキ操作を路面状態に拘りなくタイヤの能力の範囲内で容易に行うことができる。
【００９６】
次に、前記路面状態検出装置によって検出された路面状態に応じて転舵比を変更する４輪操舵（４ＷＳ）装置の実施例について説明する。
【００９７】
路面状態（路面摩擦）に応じて転舵比を変更することにより、４ＷＳの効果をさらに向上させることができるという事実がよく知られている。即ち、低μ路面では、高μ路面に比較して車両の運転限界が下がるため不安定な傾向が強く、転舵比を変更することにより、この状態を安定化することが可能になる。
【００９８】
図２１は、車両の速度と最適な転舵比との関係を示す図であり、縦軸は転舵比を示し、横軸は車速を示している。同図中、曲線Ｃ１は低μ路面での特性曲線を示し、曲線Ｃ２は高μ路面での特性曲線を示している。曲線Ｃ１のように、曲線Ｃ２に比較して逆相転舵比の車速域を狭くする（Ｖ１）ことにより、速やかに同相転舵比に移行させ、操縦安定性を向上することができる。
【００９９】
図２２は、ゲインと最適な転舵比との関係を示す図であり、縦軸は転舵比を示し、横軸はゲインを示している。同図中、破線で示す曲線Ｃ３は、低μ路面での中高速域（Ｖ１≦Ｖ）の特性曲線を示し、実線で示す曲線Ｃ４は、高μ路面での中高速域（Ｖ２≦Ｖ）の特性曲線を示し、実線で示す直線Ｃ５は、低μ路面および高μ路面での低速域（Ｖ≦Ｖ１（低μ路面）またはＶ≦Ｖ２（高μ路面））の特性曲線をしている。図に示すように、低μ路面および高μ路面での転舵比の切り替えは、車両の挙動を抑えて滑らかに行うことを目的として、両路面の低速域では車両のゲインが高い領域であるので、直線Ｃ５のように逆位相から同位相への切り替えは行わない方が理想的である。
【０１００】
また、路面状態が変わり、路面の摩擦係数が急変した場合には、転舵比の変更を急激に行わず、所定時間様子を見た上で、その間に舵角が０になるか、または左右の従輪速の差等から、車両が直進状態になったと判断してから変更を行う。
【０１０１】
以上説明したように、本実施例では、路面状態に応じて転舵比を変更することにより４ＷＳの操作性能を向上させることが可能になる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明に依れば、路面状態検出手段により路面状態が検出され、該検出された路面状態に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更されるので、運転者はブレーキ操作を路面状態に拘りなくタイヤの能力の範囲内で容易に行うことができる。
【０１０３】
また、第２の発明に依れば、車輪のスリップ率が算出され、該算出されたスリップ率に応じて、ブレーキペダルに発生する反力の大きさが変更され、また、好ましくは前記算出されたスリップ率が制動摩擦係数を最大とするスリップ率を超えたときに、前記反力の大きさが急に増加するようにしたので、運転者にタイヤの能力の限界を容易に知らせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る路面状態検出装置の一実施例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１のロードノイズ検出手段および車速検出手段の配設位置を説明する図である。
【図３】本実施例において使用されるニューラルネットワークモデルを示す図である。
【図４】図３のネットワークに学習させる方法を説明するための図である。
【図５】学習モード処理および実行モード処理のサブルーチンの手順を示すフローチャートである。
【図６】図３の出力層から出力された路面状態（ＴＹＰＥｎ）と路面摩擦係数との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図７】本発明に係るアンチロックブレーキシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】アンチロックブレーキシステムの実施例における制御を行うために必要な信号の内容を説明するための図である。
【図９】図８の各信号を出力するための回路図である。
【図１０】図９の回路からの出力信号に基づいてアンチロックブレーキ制御を行うための回路図である。
【図１１】図１０の矩形波発生回路３１１の入出力特性を示す図である。
【図１２】図１０の矩形波発生回路３１２の入出力特性を示す図である。
【図１３】本実施例において実行される制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】路面状態と最大減速加速度ＧＲ（ｘ）との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図１５】路面状態と目標スリップ率λ（ｘ）との関係を示すテーブルデータを表す図である。
【図１６】車輪速度と推定車体速度の推移を示す図である。
【図１７】本実施例に係るブレーキペダルの反力発生装置の実施例の概略構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、目標トルク算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】トルク制御サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】目標反力を算出するための特性曲線を示す図である。
【図２１】車両の速度と最適な転舵比との関係を示す図である。
【図２２】ゲインと最適な転舵比との関係を示す図である。
【図２３】制動摩擦係数−スリップ率特性を示す図である。
【図２４】従来のアンチロックブレーキシステムを用いて、乾燥路で実際に制動トルクのコントロールを行ったときの状態を示す図である。
【図２５】従来のアンチロックブレーキシステムを用いて、砂利路で実際に制動トルクのコントロールを行ったときの状態を示す図である。
【符号の説明】
１  ロードノイズ検出手段（検出手段）
４  判別部（判別手段）
１５  ＶＲ１設定処理部（変化手段）
１６  ＶＲ２設定処理部（変化手段）
【図１】
0003549119.tif 000004
【図２】
0003549119.tif 000005
【図３】
0003549119.tif 000006
【図４】
0003549119.tif 000007
【図５】
0003549119.tif 000008
【図６】
0003549119.tif 000009
【図７】
0003549119.tif 000010
【図８】
0003549119.tif 000011
【図９】
0003549119.tif 000012
【図１０】
0003549119.tif 000013
【図１１】
0003549119.tif 000014
【図１２】
0003549119.tif 000015
【図１３】
0003549119.tif 000016
【図１４】
0003549119.tif 000017
【図１５】
0003549119.tif 000018
【図１６】
0003549119.tif 000019
【図１７】
0003549119.tif 000020
【図１８】
0003549119.tif 000021
【図１９】
0003549119.tif 000022
【図２０】
0003549119.tif 000023
【図２１】
0003549119.tif 000024
【図２２】
0003549119.tif 000025
【図２３】
0003549119.tif 000026
【図２４】
0003549119.tif 000027
【図２５】
0003549119.tif 000028