(57)【要約】【課題】情報処理機構を用いて運転指向を推定する場合、情報処理機構での計算負荷の増加を抑制できる運転指向推定装置を提供する。【解決手段】情報処理機構１００を用いて運転指向を推定する運転指向推定装置であって、運転指向によって変化する可能性のある運転操作量ＡCCを検出する運転操作量検出部と、車両の走行環境に基づいて、前記検出された運転操作量を補正する運転操作量補正部９７ａとを備え、前記補正された運転操作量に基づいて、前記情報処理機構を用いて運転指向を推定する。前記走行環境には、道路の勾配及び路面の滑り易さの少なくともいずれか一方が含まれることができる。前記運転操作量には、アクセル開度、アクセル開度変化量、及びブレーキ踏力の少なくともいずれか一つが含まれることができる。前記情報処理機構には、ニューラルネットワーク又は遺伝的アルゴリズムのような知能システムを用いた情報処理機構が含まれることができる。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理機構を用いて運転指向を推定する運転指向推定装置であって、
運転指向によって変化する可能性のある運転操作量を検出する運転操作量検出部と、
車両の走行環境に基づいて、前記検出された運転操作量を補正する運転操作量補正部とを備え、
前記補正された運転操作量に基づいて、前記情報処理機構を用いて運転指向を推定する
ことを特徴とする運転指向推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の運転指向推定装置において、
前記走行環境には、道路の勾配及び路面の滑り易さの少なくともいずれか一方が含まれる
ことを特徴とする運転指向推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の運転指向推定装置において、
前記運転操作量には、アクセル開度、アクセル開度変化量、及びブレーキ踏力の少なくともいずれか一つが含まれる
ことを特徴とする運転指向推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の運転指向推定装置において、
前記情報処理機構には、ニューラルネットワーク又は遺伝的アルゴリズムのような知能システムを用いた情報処理機構が含まれる
ことを特徴とする運転指向推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理機構を用いて運転指向を推定する運転指向推定装置に関し、特に、例えばニューラルネットワークのような知能システムを用いた情報処理機構での計算負荷の増加を抑制可能な運転指向推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばニューラルネットのような情報処理機構を用いて、運転者の運転指向を推定する技術が知られている。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−３２４１７４号公報
【特許文献２】特開平７−２５９９７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記情報処理機構を用いて運転指向を推定する場合、情報処理機構での計算負荷の増加を抑制できることが望まれている。
また、情報処理機構に対して、例えば道路の勾配のような車両の走行環境の情報を入力して運転指向を推定する場合、情報処理機構での計算結果の正確性（運転指向の推定精度）を確保するためには、情報処理機構に入力される車両の走行環境の情報そのものが正確であることが求められる。ところが、車両の走行環境の情報は、入手することが困難である場合が少なくない。
【０００５】
本発明の目的は、情報処理機構を用いて運転指向を推定する場合、情報処理機構での計算負荷の増加を抑制できる運転指向推定装置を提供することである。
本発明の他の目的は、情報処理機構に対して、例えば道路の勾配のような車両の走行環境の情報を入力して運転指向を推定する場合に、情報処理機構での計算結果の正確性（運転指向の推定精度）を確保するために必要な、正確な車両の走行環境の情報の入手が困難である場合に、その不都合を解消又は低減させることが可能な運転指向推定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の運転指向推定装置は、情報処理機構を用いて運転指向を推定する運転指向推定装置であって、運転指向によって変化する可能性のある運転操作量を検出する運転操作量検出部と、車両の走行環境に基づいて、前記検出された運転操作量を補正する運転操作量補正部とを備え、前記補正された運転操作量に基づいて、前記情報処理機構を用いて運転指向を推定することを特徴としている。
【０００７】
本発明の運転指向推定装置において、前記走行環境には、道路の勾配及び路面の滑り易さの少なくともいずれか一方が含まれることを特徴としている。
【０００８】
本発明の運転指向推定装置において、前記運転操作量には、アクセル開度、アクセル開度変化量、及びブレーキ踏力の少なくともいずれか一つが含まれることを特徴としている。
【０００９】
本発明の運転指向推定装置において、前記情報処理機構には、ニューラルネットワーク又は遺伝的アルゴリズムのような知能システムを用いた情報処理機構が含まれることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の運転指向推定装置によれば、運転指向を推定する際の推定精度の低下を抑制しつつ計算負荷を低減させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の運転指向推定装置の一実施形態につき図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１２】
本実施形態の運転指向推定装置は、例えばニューラルネットワーク（図３の符号１００）のような知能システムを用いた情報処理機構を用いて運転指向を推定する運転指向推定装置であって、例えばアクセル開度（図３の符号ＡCC）のように運転指向によって変化する可能性のある運転操作量を検出する運転操作量検出部（図２の符号１１３）と、例えば道路勾配（図４の符号ＴD）のような車両の走行環境に基づいて、前記検出された運転操作量を補正する運転操作量補正部とを備え、前記補正された運転操作量に基づいて、前記情報処理機構を用いて運転指向を推定することを特徴としている。
【００１３】
図２は、本実施形態の運転指向推定装置が適用される自動変速機の制御装置の概略構成図を示している。図２において、符号１０は有段の自動変速機、４０はエンジンである。自動変速機１０は、電磁弁１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃへの通電／非通電により油圧が制御されて５段変速が可能である。図２では、３つの電磁弁１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃが図示されるが、電磁弁の数は３に限定されない。電磁弁１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃは、制御回路１３０からの信号によって駆動される。
【００１４】
スロットル開度センサ１１４は、エンジン４０の吸気通路４１内に配置されたスロットルバルブ４３の開度を検出する。エンジン回転数センサ１１６は、エンジン４０の回転数を検出する。車速センサ１２２は、車速に比例する自動変速機１０の出力軸１２０ｃの回転数を検出する。シフトポジションセンサ１２３は、シフトポジションを検出する。パターンセレクトスイッチ１１７は、変速パターンを指示する際に使用される。加速度センサ９０は、車両の減速度（減速加速度）を検出する。路面μ検出・推定部１１２は、路面の摩擦係数μ、又は路面の滑りやすさを検出、あるいは推定する。アクセル開度検出部１１３は、アクセル開度を検出する。ブレーキ操作量検出部１１１は、ブレーキの操作量を検出する。
【００１５】
路面μ検出・推定部１１２は、路面の摩擦係数μに代表される路面の滑り易さ（低μ路か否か）を検出又は推定する。ここで、低μ路には、悪路（路面の凹凸が大きい場合や路面に段差がある等を含む）が含まれる。即ち、路面μ検出・推定部１１２では、走行路面の摩擦係数μが演算され、その演算された摩擦係数μが予め定められたしきい値を超えているか否かによって、低μ路か否かが決定される。
【００１６】
路面μ検出・推定部１１２では、上記に代えて、演算により摩擦係数μの具体的数値を求めることなく、各種条件、例えば、フロント車輪速センサ（図示せず）により検出された前輪（図示せず）の回転速度（従動輪速度）及び車速センサ１２２により検出された後輪（図示せず）の回転速度（駆動輪速度）の差に基づいて、路面が低μ路であるか否かを検出することができる。
【００１７】
ここで、路面μ検出・推定部１１２による低μ路であるか否かの検出・推定の具体的方法は、特に限定されず、公知の方法を適宜採用することができる。例えば、上記の前後の車輪速差の他に、車輪速の変化率や、ＡＢＳ（アンチロック・ブレーキ・システム）やＴＲＳ（トラクション・コントロール・システム）やＶＳＣ（ビークル・スタビリティ・コントロール）の作動履歴、車両の加速度と車輪スリップ率の関係の少なくともいずれか一つを用いて、低μ路であるか否かの検出・推定を行うことができる。
【００１８】
このような低μ路であるか否かの検出・推定方法の一例が特開平５−２２３１５７号公報、特開平８−１２１５８２号公報、特開平１０−９４１１０号公報、特開２０００−７９８３４号公報、特許第２７８０３９０号公報、特開平５−３４６３９４号公報、特開平６−１１５４１７号公報に開示されている。
【００１９】
路面μ検出・推定部１１２は、将来に走行予定の路面についての情報（ナビ情報など）に基づいて、低μ路であるか否かを予測する。ここで、ナビ情報には、ナビゲーションシステム装置９５のように予め記憶媒体（ＤＶＤやＨＤなど）に記録されている路面（例えば非舗装路）の情報の他、車両自体が過去の実走行や他の車両や通信センターとの通信（車車間通信や路車間通信を含む）を介して得た情報（道路状況を示す情報や天候状況を示す情報を含む）が含まれる。その通信には、道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ）やいわゆるテレマティクスが含まれる。
【００２０】
ナビゲーションシステム装置９５は、自車両を所定の目的地に誘導することを基本的な機能としており、演算処理装置と、車両の走行に必要な情報（地図、直線路、カーブ、登降坂、高速道路など）が記憶された情報記憶媒体と、自立航法により自車両の現在位置や道路状況を検出し、地磁気センサやジャイロコンパス、ステアリングセンサを含む第１情報検出装置と、電波航法により自車両の現在位置、道路状況などを検出するためのもので、ＧＰＳアンテナやＧＰＳ受信機などを含む第２情報検出装置等を備えている。
【００２１】
制御回路１３０は、スロットル開度センサ１１４、エンジン回転数センサ１１６、車速センサ１２２、シフトポジションセンサ１２３、加速度センサ９０、アクセル開度検出部１１３、ブレーキ操作量検出部１１１の各検出結果を示す信号を入力し、また、パターンセレクトスイッチ１１７のスイッチング状態を示す信号を入力し、また、ナビゲーションシステム装置９５からの信号を入力し、路面μ検出・推定部１１２による検出又は推定の結果を示す信号を入力する。
【００２２】
制御回路１３０は、周知のマイクロコンピュータによって構成され、ＣＰＵ１３１、ＲＡＭ１３２、ＲＯＭ１３３、入力ポート１３４、出力ポート１３５、及びコモンバス１３６を備えている。入力ポート１３４には、上述の各センサ１１４、１１６、１２２、１２３、９０からの信号、アクセル開度検出部１１３からの信号、ブレーキ操作量検出部１１１からの信号、上述のスイッチ１１７からの信号、ナビゲーションシステム装置９５からの信号、路面μ検出・推定部１１２からの信号が入力される。出力ポート１３５には、電磁弁駆動部１３８ａ、１３８ｂ、１３８ｃが接続されている。
【００２３】
道路勾配計測・推定部１１８は、ＣＰＵ１３１の一部として設けられることができる。ここで、道路勾配計測・推定部１１８による道路勾配の計測・推定の具体的方法は、特に限定されず、公知の方法を適宜採用することができる。例えば、道路勾配計測・推定部１１８は、加速度センサ９０により検出された加速度に基づいて、道路勾配を計測又は推定するものであることができる。また、道路勾配計測・推定部１１８は、平坦路での加速度を予めＲＯＭ１３３に記憶させておき、実際に加速度センサ９０により検出した加速度と比較して道路勾配を求めるものであることができる。さらに、道路勾配計測・推定部１１８は、上記ナビ情報から道路勾配の情報を入手するものであることができる。
【００２４】
運転指向推定部１１５は、ＣＰＵ１３１の一部として設けられることができる。運転指向推定部１１５は、運転者の運転状態及び車両の走行状態に基づいて、運転者の運転指向（スポーツ走行指向か通常走行指向）を推定する。運転指向推定部１１５の詳細については更に後述する。なお、運転指向推定部１１５の構成については、後述する内容に限定されず、運転者の運転指向を推定するものであれば、様々な構成のものを広く含む。ここで、スポーツ走行指向とは、動力性能を重視した指向、加速指向ないしは運転者の操作に対する車両の反応が迅速なスポーツ走行を好むことを意味する。
【００２５】
ＲＯＭ１３３には、予め図１のフローチャートに示す動作（制御ステップ）が記述されたプログラムと、推定された運転指向によって切り替えられる複数の変速線図のデータ（図示せず）と、スロットル開度とエンジン回転数のマップが格納されている。制御回路１３０は、入力した各種制御条件と変速線図に基づいて、自動変速機１０の変速を行う。
【００２６】
次に、運転指向推定部１１５の詳細について説明する。
運転指向推定部１１５は、複数種類の運転操作関連変数のいずれかの算出毎にその運転操作関連変数が入力されて推定演算が起動されるニューラルネットワークＮＮを備え、そのニューラルネットワークＮＮの出力に基づいて車両の運転指向を推定する。
【００２７】
例えば図３に示すように、運転指向推定部１１５は、信号供給手段９７と、前処理手段９８と、運転指向推定手段１００とを備えている。信号供給手段９７は、前処理手段９８に対して信号を供給する。信号供給手段９７は、信号読込手段９６と、補正アクセル開度算出部９７ａとを備えている。
【００２８】
信号読込手段９６は、前記各センサ・検出部１１１、１１３、１１４、１２２、１１６、１２３などからの検出信号を比較的短い所定の周期で読み込む。補正アクセル開度算出部９７ａは、信号読込手段９６においてアクセル開度検出部１１３から入力されたアクセル開度ＡCCを、道路勾配計測・推定部１１８により求められた道路勾配に基づいて補正する（詳細は後述する）。信号供給手段９７からは、補正アクセル開度算出部９７ａにより補正されたアクセル開度（補正アクセル開度）以外は、信号読込手段９６により読み込まれた検出信号がそのまま前処理手段９８に出力される。
【００２９】
前処理手段９８は、信号読込手段９６により逐次読み込まれた信号及び補正アクセル開度算出部９７ａにより算出された補正アクセル開度から、運転指向を反映する運転操作に密接に関連する複数種類の運転操作関連変数、すなわち車両発進時の出力操作量（アクセルペダル操作量）すなわち車両発進時のスロットル弁開度ＴＡST、加速操作時の出力操作量の最大変化率すなわちスロットル弁開度の最大変化率ＡCCMAX 、車両の制動操作時の最大減速度ＧNMAX、車両の惰行走行時間ＴCOAST 、車速一定走行時間ＴVCONST、所定区間内において各センサから入力された信号の区間最大値、運転開始以後における最大車速Ｖmax などをそれぞれ算出する運転操作関連変数算出手段である。運転指向推定手段１００は、前処理手段９８により運転操作関連変数が算出される毎にその運転操作関連変数が許可されて運転指向推定演算を行うニューラルネットワークＮＮを備え、そのニューラルネットワークＮＮの出力である運転指向推定値を出力する。
【００３０】
図３の前処理手段９８には、車両発進時の出力操作量すなわち車両発進時のスロットル弁開度ＴＡSTを算出する発進時出力操作量算出手段９８ａ、加速操作時における出力操作量の最大変化率すなわちスロットル弁開度の最大変化率ＡCCMAX を算出する加速操作時出力操作量最大変化率算出手段９８ｂ、車両の制動操作時の最大減速度ＧNMAXを算出する制動時最大減速度算出手段９８ｃ、車両の惰行走行時間ＴCOAST を算出する惰行走行時間算出手段９８ｄ、車速一定走行時間ＴVCONSTを算出する車速一定走行時間算出手段９８ｅ、例えば３秒程度の所定区間内における各センサからの入力信号のうちの最大値を周期的に算出する入力信号区間最大値算出手段９８ｆ、運転開始以後における最大車速Ｖmax を算出する最大車速算出手段９８ｇなどがそれぞれ備えられている。
【００３１】
上記入力信号区間最大値算出手段９８ｆにおいて算出される所定区間内の入力信号のうちの最大値としては、スロットル弁開度ＴＡmaxt、車速Ｖmaxt、エンジン回転速度ＮEmaxt 、前後加速度NOGBW maxt （減速のときは負の値）或いは減速度ＧNMAXt （絶対値）が用いられる。前後加速度NOGBW maxt 或いは減速度ＧNMAXt は、例えば車速Ｖ（ＮOUT ）の変化率から求められる。
【００３２】
図３の運転指向推定手段１００に備えられたニューラルネットワークＮＮは、コンピュータプログラムによるソフトウエアにより、或いは電子的素子の結合から成るハードウエアにより生体の神経細胞群をモデル化して構成され得るものであり、例えば図３の運転指向推定手段１００のブロック内に例示されるように構成される。
【００３３】
図３において、ニューラルネットワークＮＮは、ｒ個の神経細胞要素（ニューロン）Ｘi （Ｘ1 〜Ｘr ）から構成された入力層と、ｓ個の神経細胞要素Ｙj （Ｙ1 〜Ｙs ）から構成された中間層と、ｔ個の神経細胞要素Ｚk （Ｚ1 〜Ｚt ）から構成された出力層とから構成された３層構造の階層型である。そして、上記入力層から出力層へ向かって神経細胞要素の状態を伝達するために、結合係数（重み）ＷXij を有して上記ｒ個の神経細胞要素Ｘi とｓ個の神経細胞要素Ｙj とをそれぞれ結合する伝達要素ＤXij と、結合係数（重み）ＷYjk を有してｓ個の神経細胞要素Ｙj とｔ個の神経細胞要素Ｚk とをそれぞれ結合する伝達要素ＤYjk が設けられている。
【００３４】
上記ニューラルネットワークＮＮは、その結合係数（重み）ＷXij 、結合係数（重み）ＷYjk を所謂誤差逆伝搬学習アルゴリズムによって学習させられたパターン連想型のシステムである。その学習は、前記運転操作関連変数の値と運転指向とを対応させる走行実験によって予め完了させられているので、車両組み立て時では、上記結合係数（重み）ＷXij 、結合係数（重み）ＷYjk は固定値が与えられている。
【００３５】
上記の学習に際しては、複数の運転者についてそれぞれスポーツ走行指向、通常走行（ノーマル）指向の運転が例えば高速道路、郊外道路、山岳道路、市街道路などの種々の道路（但し、後述するように、道路勾配については考慮不要）において実施され、そのときの運転指向を教師信号とし、教師信号とセンサ信号を前処理したｎ個の指標（入力信号）とがニューラルネットワークＮＮに入力させられる。なお、上記教師信号は運転指向を０から１までの値に数値化し、例えば通常走行指向を０、スポーツ走行指向を１とする。また、上記入力信号は−１から＋１までの間あるいは０から１までの間の値に正規化して用いられる。
【００３６】
なお、従来技術においては、図５に示すように、道路勾配計測・推定部１１８により求められた道路勾配ＴDの情報が前処理手段９８及びニューラルネットワークＮＮに入力されていた。即ち、従来は、ニューラルネットワークＮＮ（前処理手段９８）に道路勾配ＴDの情報が入力されていたため、その分、教師データの数が多く、その結果、適合工数（学習に要する工数）の増加や、ニューラルネットワークＮＮによる演算時の計算負荷の増加を招く可能性があった。
【００３７】
これに対して、本実施形態では、上記のように道路勾配ＴDの情報をニューラルネットワークＮＮ（前処理手段９８）に直接入力する代わりに、道路勾配ＴDの情報に基づいて、アクセル開度ＡCCを補正して、その補正アクセル開度をニューラルネットワークＮＮ（前処理手段９８）に入力するようにしている。これにより、ニューラルネットワークＮＮの学習を行う際に、教師データとして道路勾配ＴDの情報を与える必要がなくなるため、教師データの収集や学習時間の短縮が可能となる。また、道路勾配ＴDの情報を直接ニューラルネットワークＮＮ（前処理手段９８）に入力することなく、道路勾配ＴDの情報をアクセル開度の情報に反映させることで、ニューラルネットワークＮＮに対する入力値の数を削減することができ、運転指向の推定精度を低下させること無く、計算負荷の低減が可能となる。
【００３８】
道路勾配ＴDのような車両の走行環境の情報をニューラルネットワークＮＮの入力値とする場合、ニューラルネットワークＮＮの学習や演算結果の正確さ（運転指向の推定精度）を確保するためには、正確な道路勾配（車両の走行環境）の情報が必要とされる（道路勾配の推定値では、データの正確性（精度）が不足する）が、その入手は現実的には困難である。即ち、外部からの通信（路車間通信、車車間通信を含む）や、ナビゲーションシステム装置９５からの情報から正確な道路勾配情報を入手することは、現実的には困難である。
【００３９】
これに対して、本実施形態のように、アクセル開度ＡCCのようなニューラルネットワークＮＮの入力値の補正に、道路勾配を用いる場合には、正確なデータではなく、推定値でも問題はないし、また、ニューラルネットワークＮＮの演算結果には、道路勾配の状態も反映される。
【００４０】
図１及び図２を参照して、本実施形態の動作を説明する。以下の動作は、制御回路１３０により実行される。
【００４１】
［ステップＳ１０１］
図１のステップＳ１０１では、基準加速度が算出される。まず、ＲＯＭ１３３に予め格納されたスロットル開度とエンジン回転数のマップを参照して、スロットル開度センサ１１４及びエンジン回転数センサ１１６の検出結果に基づいて、推定入力トルクが求められる。次いで、その推定入力トルクと、トータル変速比及び車両諸元（タイヤ外径、車両重量、トランスミッションからタイヤまでの効率）に基づいて、基準加速度が算出される。
【００４２】
［ステップＳ１０２］
次に、ステップＳ１０２では、道路勾配計測・推定部１１８により、道路勾配ＴDが推定される。まず、車輪速に基づいて、車両加速度が算出され、次いで、その車両加速度と上記ステップＳ１０１で求められた基準加速度の差に基づいて、道路勾配ＴDが推定される。なお、上記ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の方法に代えて、上記ナビ情報に基づいて、道路勾配ＴDの情報を入手してもよい。
【００４３】
［ステップＳ１０３］
次に、ステップＳ１０３では、補正アクセル開度算出部９７ａにより、アクセル開度検出部１１３から入力したアクセル開度ＡCCと、上記ステップＳ１０２で算出された道路勾配ＴDに基づいて、補正アクセル開度が求められる。この場合、例えば、ＲＯＭ１３３に予め登録された図４のグラフで示されるデータが参照されて、補正アクセル開度が求められることができる。道路勾配ＴDが正の値をとる場合には、補正アクセル開度は、実際のアクセル開度ＡCCに比べて小さな値となり、道路勾配ＴDが負の値をとる場合には、補正アクセル開度は、実際のアクセル開度ＡCCに比べて大きな値となる。
【００４４】
［ステップＳ１０４］
次に、ステップＳ１０４では、前処理手段９８及び運転指向推定手段（ニューラルネットワークＮＮ）１００により、上記ステップＳ１０３で求められた補正アクセル開度（補正アクセル開度算出部９７ａの出力値）と、車両加速度、アクセル開度変化量などを入力として、運転指向推定手段（ニューラルネットワークＮＮ）１００の出力値が演算される。
【００４５】
運転指向推定手段（ニューラルネットワークＮＮ）１００の出力値に基づいて、運転指向が推定され、その推定された運転指向に基づいて、変速線図が切り替えられる。これにより、運転指向を反映させた自動変速機１０の変速が行なわれる。
【００４６】
本実施形態によれば、多様な道路勾配ＴDをもつ山間路などの走行パターンのデータが必要とされないため、教師データ収集工数の低減が可能となる。また、ニューラルネットワークに道路勾配ＴDの情報を入力しないため、演算負荷の低減が可能となる。
【００４７】
なお、上記ステップＳ１０３で行われるアクセル開度ＡCCの補正は、図４又は図６に示したマップデータに基づいて行われた。この場合、図４又は図６のようなマップデータは、変速段毎に異なるデータが用意され、現状の変速段とその変速段に対応するマップデータに基づいて、アクセル開度ＡCCの補正が行われることができる。同じ道路勾配ＴDであっても、変速段によって、その道路勾配ＴDが影響を与えるアクセル開度ＡCCの変化量（変化割合）は異なるため、補正の割合を変える必要があるためである。
【００４８】
また、上記においては、運転指向によって変化する可能性のある運転操作量の一例として、道路勾配ＴDに基づいてアクセル開度ＡCCを補正したが、補正する対象は、運転指向によって変化する可能性のある運転操作量であれば、アクセル開度ＡCCに限定されず、例えば、アクセル開度変化量、ブレーキ踏力の少なくともいずれか一方であることができる。
【００４９】
また、上記においては、アクセル開度ＡCCが道路勾配ＴDに基づいて補正されたが、補正に用いるパラメータは、車両の走行環境であれば、道路勾配ＴDに限定されず、例えば、路面の滑り易さ（路面μ）であることができる。その場合、図６に示すように、路面μが低い場合には、補正アクセル開度は、実際のアクセル開度ＡCCに比べて大きな値となる。また、道路勾配ＴD及び路面μの両方のように複数の車両の走行環境の要素に基づいて、アクセル開度ＡCCが補正されることもできる。
【００５０】
さらに、上記においては、運転指向を推定する手段として、ニューラルネットワークＮＮが用いられたが、ニューラルネットワークに限定されず、例えば、遺伝的アルゴリズムのような（人工）知能システム（最適化手法、ソフトコンピューティング）を用いた情報処理機構を用いることができる。このような情報処理機構を用いた場合であっても、情報処理に用いられる入力値の数が少ない方が計算負荷が削減され、また、解の収束性に有利である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の運転指向推定装置の一実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図２】本発明の運転指向推定装置の一実施形態が適用された自動変速機の制御装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の運転指向推定装置の一実施形態の要部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の運転指向推定装置の一実施形態で用いるマップデータを説明するためのグラフ図である。
【図５】従来の運転指向推定装置の一例の要部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の運転指向推定装置の一実施形態で用いることが可能な他のマップデータを説明するためのグラフ図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０  自動変速機
４０  エンジン
９０  加速度センサ
９５  ナビゲーションシステム装置
９６  信号読込手段
９７  信号供給手段
９７ａ  補正アクセル開度算出部
１００  運転指向推定手段
１１１  ブレーキ操作量検出部
１１２  路面μ検出・推定部
１１３  アクセル開度検出部
１１４  スロットル開度センサ
１１５  運転指向推定部
１１６  エンジン回転数センサ
１１８  道路勾配計測・推定部
１２２  車速センサ
１２３  シフトポジションセンサ
１３０  制御回路
１３１  ＣＰＵ
１３３  ＲＯＭ
【図１】
2006312414.tif 000003
【図２】
2006312414.tif 000004
【図３】
2006312414.tif 000005
【図４】
2006312414.tif 000006
【図５】
2006312414.tif 000007
【図６】
2006312414.tif 000008