(57)【要約】【課題】タイヤ性能を、より確実に引き出すこと。【解決手段】レース前の車両の走行状態の情報である競技前走行状態情報を取得し（ステップＳＴ１）、ニューラルネットワークを構成して記憶する（ステップＳＴ２）。また、現在のレース時の走行状態である競技時走行状態情報を取得する（ステップＳＴ５）。また、競技前走行状態情報はニューラルネットワークを構成しているので、競技前走行状態情報より、サーキットを最速のＬＡＰタイムで走行した場合の走行状態である最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出する（ステップＳＴ９）。この最速ＬＡＰ時走行状態情報と、競技時走行状態情報とより、最速ＬＡＰ時制動タイミングを導出する（ステップＳＴ１０）。これにより、この最速ＬＡＰ時制動タイミングで制動でき、タイヤの摩擦力を、なるべく多く引き出して走行することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。【選択図】        図６
2006327367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競技走行前に車両のサーキット走行時における走行状態の情報である競技前走行状態情報を取得する手順と、
前記競技前走行状態情報でニューラルネットワークを構成して前記競技前走行状態情報を記憶する手順と、
前記車両の前記サーキットでの競技走行中における走行状態の情報である競技時走行状態情報を取得する手順と、
前記ニューラルネットワークにより記憶された前記競技前走行状態情報から最速走行状態情報を導出する手順と、
前記最速走行状態情報と前記競技時走行状態情報とを演算し、最速走行時制動タイミングを導出する手順と、
を含むことを特徴とする競技走行における最適制動制御方法。
【請求項２】
前記競技前走行状態情報は、少なくとも前記車両の走行時の横Ｇ及び前後Ｇによる摩擦ベクトルを含んでおり、
前記最速走行状態情報は、前記摩擦ベクトルの総和の演算を含んで導出することを特徴とする請求項１に記載の競技走行における最適制動制御方法。
【請求項３】
前記競技前走行状態情報は、少なくとも前記車両の走行時における横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを含んでおり、
前記最速走行状態情報は、前記横Ｇ、前記車速、前記舵角、前記ヨーレートからアンダーステア及びオーバーステアの時間面積の演算を含んで導出することを特徴とする請求項１または２に記載の競技走行における最適制動制御方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の競技走行における最適制動制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載の競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムを実行する制御手段を備えることを特徴とする競技走行における最適制動制御装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の競技走行における最適制動制御方法で導出する前記最速走行時制動タイミングを前記車両の運転者に対して出力する出力手段を備えたことを特徴とする請求項５に記載の競技走行における最適制動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置に関するものである。特に、この発明は、タイヤ性能を最大に引き出すことのできる競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両の走行中における制御方法は、最適な車間距離を維持する方法や危険回避を学習させる方法、アンチロックブレーキ制御方法など、主に車両走行時に安全性の向上を目的とするものが多かった。例えば、特許文献１では、ニューラルネットワークによって車両の運転状態を判断し、車両の走行状態及び運転者の意思を判定している。これにより、この判定に応じて車速制限と、その制限の解除を制御している。このため、車速制限をすることにより、安全の向上や燃費の改善を図ることができ、また、車速制限を一時的に解除することにより、追い越しなどに必要な加速性能を確保できる。さらに、車速制限を一時的に解除する際には、ニューラルネットワークによって運転者の意思を判定しているため、制限の解除用の操作をせずに車速制限を一時的に解除している。この結果、煩雑な操作が不要になるため、安全性の向上を図ることができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１０４５８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したような従来の制御方法では、主に安全性の向上が目的となっているが、車両の中には、閉じた競技用のコース、いわゆるサーキットを走行する車両がある。このように、車両がサーキットを走行する場合には、レース走行などサーキットを周回する際の周回時間、つまりＬＡＰタイムを短くする必要がある場合が多いが、この場合、上述したような安全性の向上を目的とする制御方法で制御すると却ってＬＡＰタイムが低下する虞がある。このため、サーキットを走行する車両の場合には、ＬＡＰタイムが短くなるような制御方法で制御する必要があり、具体的には、タイヤの性能を、なるべく多く引き出すことのできるような制御方法で制御する必要があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、タイヤ性能を、より確実に引き出すことのできる競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明に係る競技走行における最適制動制御方法は、競技走行前に車両のサーキット走行時における走行状態の情報である競技前走行状態情報を取得する手順と、前記競技前走行状態情報でニューラルネットワークを構成して前記競技前走行状態情報を記憶する手順と、前記車両の前記サーキットでの競技走行中における走行状態の情報である競技時走行状態情報を取得する手順と、前記ニューラルネットワークにより記憶された前記競技前走行状態情報から最速走行状態情報を導出する手順と、前記最速走行状態情報と前記競技時走行状態情報とを演算し、最速走行時制動タイミングを導出する手順と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
この発明では、競技前走行状態情報を、ニューラルネットワークを構成して記憶している。これにより、競技前走行状態情報を条件によって分け、学習しながら記憶できる。また、競技前走行状態情報がニューラルネットワークを構成しているので、現在の競技時の走行状態である競技時走行状態情報を取得することにより、競技前走行状態情報から、車両が現在走行している状態に近い状態において最短のＬＡＰタイムで走行した場合の走行状態である最速走行状態情報を導出することができる。この最速走行状態情報と、競技時走行状態情報とを演算することにより、最速走行時制動タイミングを導出している。これにより、この最速走行時制動タイミングで制動することにより、タイヤの摩擦力を、なるべく多く引き出して走行することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムによれば、前述の競技走行における最適制動制御方法がコンピュータを利用して実現できる。
【０００８】
また、この発明に係る競技走行における最適制動制御方法は、前記競技前走行状態情報は、少なくとも前記車両の走行時の横Ｇ及び前後Ｇによる摩擦ベクトルを含んでおり、前記最速走行状態情報は、前記摩擦ベクトルの総和の演算を含んで導出することを特徴とする。
【０００９】
この発明では、競技前走行状態情報には、車両走行時の横Ｇ及び前後Ｇによる摩擦ベクトルが含まれている。これらの横Ｇや前後Ｇは、タイヤ性能のうち、いわゆるグリップ力を大きく引き出すことにより、横Ｇや前後Ｇも大きくなる。このため、横Ｇや前後Ｇは、タイヤ性能の引き出し度合いによって変化する。従って、横Ｇや前後Ｇによる摩擦ベクトルの総和を演算することにより、競技前走行状態情報のうち、よりタイヤ性能を大きく引き出している走行状態を導出することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムによれば、前述の競技走行における最適制動制御方法がコンピュータを利用して実現できる。
【００１０】
また、この発明に係る競技走行における最適制動制御方法は、前記競技前走行状態情報は、少なくとも前記車両の走行時における横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを含んでおり、前記最速走行状態情報は、前記横Ｇ、前記車速、前記舵角、前記ヨーレートからアンダーステア及びオーバーステアの時間面積の演算を含んで導出することを特徴とする。
【００１１】
この発明では、競技前走行状態情報には、前記車両の走行時における横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを含んでいる。これらの横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートは、車両走行時のコーナーリング時のバランスであるアンダーステアやオーバーステアに関係してくる。このアンダーステアやオーバーステアは、車両走行時の前後のタイヤ性能の引き出し方によって変化する。このため、横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを競技前走行状態情報に含ませ、これらからアンダーステア及びオーバーステアの時間面積を演算することにより、競技前走行状態情報のうち、前後のタイヤ性能をバランスよく引き出している走行状態を導出することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムによれば、前述の競技走行における最適制動制御方法がコンピュータを利用して実現できる。
【００１２】
また、この発明に係る競技走行における最適制動制御装置は、競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムを実行する制御手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
この発明では、競技走行における最適制動制御装置に、競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムを実行する制御手段を備えることにより、当該最適制動制御装置を車両に搭載した場合、競技走行中の前記車両の制動を最適なものにすることができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００１４】
また、この発明に係る競技走行における最適制動制御装置は、上記の競技走行における最適制動制御方法で導出する前記最速走行時制動タイミングを前記車両の運転者に対して出力する出力手段を備えたことを特徴とする。
【００１５】
この発明では、競技走行における最適制動制御方法で導出する最速走行時制動タイミングを車両の運転者に対して出力することにより、運転者は最速走行時制動タイミングを認識することができる。この結果、運転者は、的確な制動を行なうことができ、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る競技走行における最適制動制御方法は、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる、という効果を奏する。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムは、前述の競技走行における最適制動制御方法がコンピュータを利用して実現できる、という効果を奏する。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御装置は、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施例における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。また、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置は、競技用の車両に搭載されるものであれば、どのような車両に搭載されていてもよいが、以下の説明では、サーキットを規定の周回数で周回することによるレース競技を走行する車両に搭載される、競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置について説明する。
【実施例】
【００１８】
図１は、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法の実施例によって制御される車両の概略図である。同図に示す車両５に搭載される最適制動制御装置１は、競技走行における最適制動制御装置として主にレースで使用される車両５に搭載されており、当該最適制動制御装置１には、制御手段となる制御部１０が設けられている。この制御部１０には、走行状態検出手段として、前記車両５の走行状態を検出して取得するセンサである横Ｇセンサ１５、前後Ｇセンサ１６、ヨーレートセンサ１７及び車速センサ１８が接続されている。また、制御部１０には、車両５の運転室内に位置するステアリングホイール７の舵角を検出する舵角センサ１９が接続されている。さらに、この制御部１０には、当該制御部１０に対して情報を入力する入力手段である入力部２１と、制御部１０からの情報を表示する情報表示手段である表示モニタ２２と、制御部１０からの情報を音によって出力する出力手段となるスピーカ２３とが接続されている。これらの入力部２１、表示モニタ２２及びスピーカ２３は、共に当該車両５の運転席（図示省略）近傍に設けられている。また、車両５には４つのタイヤ２５が設けられており、各タイヤには、制動装置となるブレーキ２６が備えられている。
【００１９】
図２は、図１に示した最適制動制御装置の構成図である。また、前記制御部１０には、処理部１１及び記憶部１２が設けられており、これらは互いに接続されている。制御部１０に接続されている上記の横Ｇセンサ１５、前後Ｇセンサ１６、ヨーレートセンサ１７、車速センサ１８、舵角センサ１９、入力部２１、表示モニタ２２及びスピーカ２３は、全て制御部１０内の処理部１１に接続されている。また、記憶部１２には、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法を実現するコンピュータプログラム、つまり、競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラムが格納されている。ここで、記憶部１２は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、又はフラッシュメモリ等の不揮発性のメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ等のような読み出しのみが可能な記録媒体）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成することができる。
【００２０】
また、上記コンピュータプログラムは、コンピュータシステムにすでに記録されているコンピュータプログラムとの組み合わせによって、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法を実現できるものであってもよい。また、処理部１１の機能を実現するための上記コンピュータプログラムをコンピュータシステムで読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより本発明に係る競技走行における最適制動制御方法を実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。
【００２１】
処理部１１は、メモリ（図示省略）及びＣＰＵ（図示省略）により構成されている。前記横Ｇセンサ１５や前後Ｇセンサ１６などの各センサで検出した車両５の走行状態などから最適な制動を行えるように制御する際には、予め設定されている本発明の競技走行における最適制動制御方法の手順に基づいて、処理部１１が前記コンピュータプログラムを当該処理部１１に組み込まれたメモリに読み込んで演算する。その際に処理部１１は、適宜記憶部１２へ演算途中の数値を格納し、また格納した数値を取り出して演算を実行する。なお、この処理部１１は、前記コンピュータプログラムの代わりに専用のハードウェアにより実現されるものであってもよい。
【００２２】
また、前記横Ｇセンサ１５は、車両５の走行中の横Ｇ、つまり、車両５の左右方向における加速度を検出し、前後Ｇセンサ１６は、車両５の走行中の前後方向におけるＧ、つまり、車両５の前後方向における加速度を検出する。また、ヨーレートセンサ１７は、前記車両５の走行中のヨー角速度、つまり、車両５の向きが変わった際の角速度を検出する。さらに、車速センサ１８は、前記車両５の車速を検出する。なお、この車速センサ１８は、車両５の駆動系に設けられるいずれかの回転軸６から検出したり、赤外線センサ等により、車両５と路面との相対的な速度を検出したりすることにより、車速度を検出する。また、舵角センサ１９は、前記ステアリングホイール７のステアリング軸８の回転角度を検出できるように設けられており、これにより、運転席で運転者が操作するステアリングホイール７の回転角度、つまり、舵角を検出する。これらの横Ｇセンサ１５、前後Ｇセンサ１６、ヨーレートセンサ１７、車速センサ１８及び舵角センサ１９で検出した結果は、制御部１０に伝達される。
【００２３】
前記入力部２１は、表示モニタ２２付近に設けられた入力スイッチ（図示省略）や表示モニタ２２上に形成されたタッチパネル（図示省略）等により形成されており、表示モニタ２２を視認しながら情報を入力できるようになっている。なお、入力スイッチは、表示モニタ２２には連動せず、単独で形成されていてもよい。入力する情報は、車両５が走行する路面の温度、つまり路温、路面の粗さや路面が乾いているか等の路面情報などである。入力部２１で入力されたこれらの各情報は、制御部１０に伝達される。また、表示モニタ２２には、入力部２１を操作することにより、入力画面になったり、車両５走行中の摩擦ベクトルを表示したり、競技走行における最適制動制御方法で導出する後述の最速走行時制動タイミングを表示したりする。この表示モニタ２２は運転席近傍に設けられているため、運転者は表示モニタ２２を視認することができ、最速走行時制動タイミングなどを認識できる。また、この表示モニタ２２は、液晶パネルや発光ダイオードパネルなど、表示内容を視認することができるものであれば、どのようなものでもよい。また、スピーカ２３は、当該スピーカ２３からの音を運転者が聞くことのできる位置に設けられている。このスピーカ２３は、最速走行時制動タイミングを、音によって運転者に知らせる。
【００２４】
この実施例に係る競技走行における最適制動制御方法で作動する最適制動制御装置は以上のごとき構成からなり、以下、その作用について説明する。前記最適制動制御装置１が搭載される車両５がレース走行をする場合には、後述するように記憶部１２に記憶された競技前走行状態情報から、後述する最速走行状態情報を導出し、この最速走行状態情報と、車両５のレース走行時に前記横Ｇセンサ１５などで検出した横Ｇなどの競技時走行状態情報とを演算して、最速走行時制動タイミングを導出する。さらに、この最速走行時制動タイミングは、前記スピーカ２３や表示モニタ２２で運転者に対して出力し、運転者はレース走行中に最速走行時制動タイミングを認識することができる。
【００２５】
図３は、記憶部が競技前走行状態情報でニューラルネットワークを構成して競技前走行状態情報を記憶している状態を示す概略図である。制御部１０が有する記憶部１２は、競技前走行状態情報でニューラルネットワーク３０を構成して当該競技前走行状態情報を記憶している。この競技前走行状態情報とは、車両５の競技走行前、つまり、レース前のサーキット走行時における走行状態の情報のことで、横Ｇや前後Ｇなど、車両５の走行中における物理的な情報である。記憶部１２では、この競技前走行状態情報が、入力層３１、中間層及び出力層３２を有してニューラルネットワーク３０を構成している。当該最適制動制御装置１が有する記憶部１２の中間層は、さらに第１中間層３３と第２中間層３４とを有しており、第１中間層３３には、後述する横Ｇ及び前後Ｇによる摩擦ベクトルの総和、及び最大摩擦円面積が記憶されている。また、第２中間層３４には、車両５走行中のアンダーステア（Ｕ／Ｓ）及びオーバーステア（Ｏ／Ｓ）の時間面積が記憶されている。また、入力層３１には、入力部２１より得たい最速走行時制動タイミングの条件を入力し、出力層３２からは、入力層３１に入力された条件に応じた最速走行時制動タイミングが出力される。
【００２６】
図４は、摩擦ベクトルをグラフにした場合の説明図である。同図における横軸は、横Ｇの大きさを示しており、縦軸は、前後Ｇの大きさを示している。サーキットを走行する場合には、横Ｇと前後Ｇとの双方が作用する場合が多いので、この横Ｇと前後Ｇとによる前記摩擦ベクトル４１を図示すると、図４に示すように、摩擦ベクトル４１は横Ｇと前後Ｇとの双方が共に０以外になる場合が多い。さらに、サーキットを周回した場合の摩擦ベクトル４１を全体でみると、摩擦ベクトル４１は横Ｇと前後Ｇとの双方が０付近にならないため、０付近が空いた略円形の形状である摩擦円となる。また、摩擦ベクトルの総和とは、所定の時間や距離における摩擦ベクトルの総和をいう。また、最大摩擦円面積とは、摩擦円のうち、横Ｇと前後Ｇとが共に０から離れている部分をつないだ形状の面積、即ち摩擦円の輪郭部分をつないだ形状の面積をいう。
【００２７】
図５は、Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓをグラフにした場合の説明図である。同図に示す横軸のうち下側の数値は、サーキットのスタート地点からの距離であり、上側の数値は、スタート地点に近い方を１とし、スタート地点から進むに従って数が大きくなるように割り当てられたコーナー（カーブ）の番号である。また、縦軸は、フロントスリップ角とリアスリップ角の絶対値の差を示している。また、このスリップ角が０よりも大きい場合、つまり、スリップ角の数値が＋（プラス）の場合にはアンダーステアの状態を示しており、スリップ角が０よりも小さい場合、つまり、スリップ角の数値が−（マイナス）の場合にはオーバーステアの状態を示している。また、スリップ角が０の場合には、ニュートラルステアの状態を示している。車両５がサーキットを走行すると、特にコーナー走行している場合に、タイヤ２５が路面に対して横滑りをし、前輪及び後輪の滑り方に応じてアンダーステアやオーバーステアが発生する。このため、これらの発生の仕方の線である走行特性線４２は、特にコーナー走行時において大きなスリップ角になるように示される。また、前輪の横滑りが後輪の横滑りに対して大きい場合にはアンダーステアになり、後輪の横滑りが前輪の横滑りに対して大きい場合にはオーバーステアになる。
【００２８】
図６は、競技走行における最適制動制御方法の処理手順を示すフロー図である。当該最適制動制御装置１による競技走行における最適制動制御方法の処理手順を詳細に説明すると、まず、車両５がレース走行を行なう前の車両５の走行状態情報である競技前走行状態情報を取得する（ステップＳＴ１）。つまり、車両５がレース走行を行なう前にサーキットを走行し、この走行時の走行状態の情報を取得する。その際に取得する競技前走行状態情報は、横Ｇセンサ１５で横Ｇを検出し、前後Ｇセンサ１６で前後Ｇを検出し、ヨーレートセンサ１７で車両５走行中のヨー角速度、つまり、車両５の向きが変わった際の角速度を検出し、車速センサ１８で車速を検出し、舵角センサ１９でステアリングホイール７の舵角を検出し、それぞれの検出結果となっている。また、競技前走行状態情報は、これらの車両５の運動情報以外に、入力部２１から当該競技前走行状態情報取得時のサーキットの路温などの路面情報や気温などの走行時条件を入力する。なお、この競技前走行状態情報を取得する際の車両５の走行は、レース前のテスト走行や、当該レースが行なわれる前に行なわれたレースにおける走行など、当該レース走行よりも前の走行であれば、どのような走行でもよい。
【００２９】
次に、取得した競技前走行状態情報を、ニューラルネットワーク３０を構成して記憶部１２で記憶する（ステップＳＴ２）。つまり、横Ｇセンサ１５などで取得した横Ｇなどの、レース走行前の走行状態情報を、ニューラルネットワーク３０を構成して記憶する。その際に、第１中間層３３では、競技前走行状態情報を、摩擦ベクトルの総和の状態で記憶し、第２中間層３４では、競技前走行状態情報を、アンダーステア及びオーバーステアの時間面積の状態で記憶する。具体的には、第１中間層３３では、レース走行前のサーキット走行時に取得した横Ｇ及び前後Ｇから、所定の時間ｄｔ内の摩擦ベクトルの総和を算出する。即ち、下記式（１）から、摩擦ベクトルの総和を求める。
摩擦ベクトルの総和＝Σ（√（横Ｇ2＋前後Ｇ2）ｄｔ）・・・（１）
【００３０】
また、第２中間層３４では、ヨーレート、車速、ステアリングホイールの舵角、ステアリングギア（図示省略）のギア比、車両５の重心位置から車軸、つまりタイヤ２５の回転軸までの距離から、所定の時間ｄｔにおけるアンダーステア及びオーバーステアの時間面積を算出する。即ち、下記式（２）〜（５）から、アンダーステア（Ｕ／Ｓ）及びオーバーステア（Ｏ／Ｓ）の時間面積を算出する。なお、下記式（２）〜（５）では、フロントスリップ角をβｆ、リアスリップ角をβｒ、ヨーレートをγ、車速をＶ、ステアリングホイール７の舵角をθ、ステアリングギアのギア比をＮ、車両５の重心位置から前輪の車軸までの距離をＬｆ、車両の重心位置から後輪の車軸の位置までの距離をＬｒとしている。
フロントスリップ角βｆ＝−γ×Ｌｆ／Ｖ＋θ／Ｎ・・・（２）
リアスリップ角βｒ＝γ×Ｌｒ／Ｖ・・・（３）
Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓ＝Δβ＝｜βｆ｜−｜βｒ｜＝（βｆ×βｒ）／｜βｆ×βｒ｜×（｜βｆ｜−｜βｒ｜）・・・（４）
Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積＝∫（｜βｆ｜−｜βｒ｜）ｄｔ・・・（５）
【００３１】
上記式（１）によって算出した摩擦ベクトルの総和は、前記車両５がサーキットを走行して競技前走行状態情報が検出される度に算出され、ニューラルネットワーク３０の第１中間層３３を構成するように記憶部１２に記憶される。また、上記式（５）によって算出したＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積も同様に、車両５がサーキットを走行して競技前走行状態情報が検出される度に算出され、ニューラルネットワーク３０の第２中間層３４を構成するように記憶部１２に記憶される。さらに、これらの摩擦ベクトルの総和及びＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積は、サーキットの１周分が１つの要素として、第１中間層３３や第２中間層３４を構成するように記憶部１２に記憶されている。なお、これらの競技前走行状態情報を記憶部１２に記憶させる場合には、走行中の車両５の走行状態情報を横Ｇセンサ１５などで検出するのではなく、制御部１０に入力装置（図示量略）を接続して入力装置により入力したり、外部の記録媒体に記録されている競技前走行状態情報を転送したりしてもよい。記憶部１２に競技前走行状態情報を記憶させる方法は問わない。
【００３２】
次に、車両５がサーキットを走行する前に、その走行が最速ＬＡＰタイム、つまり、レースにおける予選などサーキットを１周走行した場合の最速のＬＡＰタイムを目的とする走行か、最速累積ＬＡＰタイム、つまり、レースにおける決勝などサーキットを複数周周回した場合の最速の累積ＬＡＰタイムを目的とする走行かを選択し、入力部２１より入力する（ステップＳＴ３）。この入力した結果は、処理部１１に伝達され、ニューラルネットワーク３０の入力層３１に入力される。
【００３３】
次に、入力部２１で入力した選択が、最速ＬＡＰタイムであるか最速累積ＬＡＰタイムであるかを判断する（ステップＳＴ４）。即ち、入力部２１で入力した選択が、最速ＬＡＰタイムであるか最速累積ＬＡＰタイムであるかを判断し、最速ＬＡＰタイムを選択した場合には、後述するステップＳＴ５に移行し、最速累積ＬＡＰタイムを選択した場合には、後述するステップＳＴ１２に移行する。
【００３４】
前記車両５は、このように入力部２１で最速ＬＡＰタイムか最速累積ＬＡＰタイムかを選択した後に、サーキットを走行して競技時走行状態を取得する、または、サーキットを走行中の場合には、そのまま競技時走行状態を取得する（ステップＳＴ５）。この競技時走行状態情報は、前記競技前走行状態情報と同様に、横Ｇセンサ１５で横Ｇを検出し、前後Ｇセンサ１６で前後Ｇを検出し、ヨーレートセンサ１７で車両５走行中のヨー角速度を検出し、車速センサ１８で車速を検出し、舵角センサ１９でステアリングホイール７の舵角を検出し、それぞれの検出結果となっている。また、競技時走行状態情報は、競技前走行状態情報と同様に、これらの車両５の運動情報以外に、入力部２１から当該競技時走行状態情報取得時の走行時条件を入力する。
【００３５】
次に、検出した競技時走行状態情報より、摩擦ベクトルの総和を算出する（ステップＳＴ６）。この摩擦ベクトルの総和は、競技時走行状態情報のうち、横Ｇ及び前後Ｇから算出し、横Ｇ及び前後Ｇを上記式（１）によって処理部１１で演算することにより算出する。次に、最大摩擦円面積を算出する（ステップＳＴ７）。この最大摩擦円面積は、競技時走行状態情報のうち、横Ｇ及び前後Ｇより摩擦円を求め、さらに摩擦円の輪郭部分をつないだ部分の形状を求めて、その内側部分の面積を算出する。この面積が競技時における最大摩擦円面積となる。
【００３６】
次に、検出した競技時走行状態情報より、Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積を算出する（ステップＳＴ８）。このＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積は、競技時走行状態情報のうちのヨーレートγ、重心位置から前輪及び後輪のそれぞれの車軸までの距離Ｌｆ、Ｌｒ、車速Ｖ及び舵角θと、ステアリングギアのギア比Ｎとから算出し、これらを上記式（２）〜（５）によって処理部１１で演算することにより算出する。
【００３７】
次に、競技前走行状態情報から、最速ＬＡＰを目的とした場合の最速走行状態情報である最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出する（ステップＳＴ９）。最速ＬＡＰ時走行状態情報とは、競技前走行状態情報のうち、車両５が現在走行しているサーキットと同一のサーキット走行時の走行状態の情報で、さらに、１周のＬＡＰタイムが最も短いときの走行状態の情報である。この最速ＬＡＰ時走行状態情報を、記憶部１２に記憶された競技前走行状態情報から処理部１１によって導出する。導出する方法は、第１中間層３３では、競技前走行状態情報が摩擦ベクトルの総和で記憶されているので、各摩擦ベクトルの総和のうち、なるべく数値が大きいものを導出する。つまり、図４のように、摩擦ベクトル４１を図示した場合においては、摩擦ベクトル４１が形成する摩擦円が大きくなるような摩擦ベクトルの総和を導出する。または、第１中間層３３には最大摩擦円面積が記憶されているので、この最大摩擦円面積時の競技前走行状態情報より、最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出してもよい。
【００３８】
また、第２中間層３４では、競技前走行状態情報がＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積で記憶されているので、各Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積のうち、なるべく小さなものを導出する。これらの方法で摩擦ベクトルの総和または最大摩擦円面積と、Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積とをトータルで比較することにより、最速ＬＡＰ時走行状態情報は、ニューラルネットワーク３０を構成して記憶部１２に記憶された競技前走行状態情報から導出される。また、競技前走行状態情報はニューラルネットワーク３０を構成して記憶部１２に記憶されているため、最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出する際に、競技前走行状態情報の取得時に入力部２１から入力された走行時条件と、競技時走行状態情報の取得時に入力部２１から入力された走行時条件とを比較し、競技前走行状態情報取得時の走行時条件が競技時走行状態情報取得時の走行時条件に合うように補正をして、最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出する。
【００３９】
次に、最速ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報とから、最速ＬＡＰを目的とした場合の最速走行時制動タイミングである最速ＬＡＰ時制動タイミングを導出する（ステップＳＴ１０）。最速ＬＡＰ時制動タイミングとは、最速ＬＡＰ時走行状態情報の走行状態と同程度の走行をするための制動タイミングである。この最速ＬＡＰ時制動タイミングを、最速ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報とを処理部１１で演算することにより導出する。つまり、最速ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報とを比較し、現在の競技時走行状態情報が最速ＬＡＰ時走行状態情報に近付くような制動タイミングを導出する。また、この最速ＬＡＰ時制動タイミングは、ニューラルネットワーク３０の出力層３２から導出される。
【００４０】
次に、導出した最速ＬＡＰ時制動タイミングを出力する（ステップＳＴ１１）。導出した最速ＬＡＰ時制動タイミングは、処理部１１で音声に変換されたり、画像信号に変換されたりして、走行中の車両５の運転席近傍に設けられたスピーカ２３から音声によって出力されると共に、表示モニタ２２から文字情報などの画像によって出力される。これにより、運転者は最速ＬＡＰ時制動タイミングを認識する。さらに、このスピーカ２３からの音声や表示モニタ２２で表示する画像に合わせて運転者が車内に設けられたブレーキペダル（図示省略）を操作することにより、ブレーキ２６が作動し（図１参照）、走行中の車両５は最速ＬＡＰ時制動タイミングで制動される。
【００４１】
また、入力部２１での入力により最速累積ＬＡＰタイムが選択された場合も、最速ＬＡＰタイムが選択された場合と同様に、競技時走行状態を取得する（ステップＳＴ１２）。次に、検出した競技時走行状態情報のうちの横Ｇ及び前後Ｇを上記式（１）によって処理部１１で演算し、摩擦ベクトルの総和を算出する（ステップＳＴ１３）。次に、競技時走行状態情報のうちの横Ｇ及び前後Ｇより摩擦円を求めて、最大摩擦円面積を算出する（ステップＳＴ１４）。次に、検出した競技時走行状態情報のうちのヨーレートγ、重心位置から前輪及び後輪のそれぞれの車軸までの距離Ｌｆ、Ｌｒ、車速Ｖ及び舵角θと、ステアリングギアのギア比Ｎとを上記式（２）〜（５）によって処理部１１で演算し、Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積を算出する（ステップＳＴ１５）。
【００４２】
次に、競技前走行状態情報から、最速累積ＬＡＰを目的とした場合の最速走行状態情報である最速累積ＬＡＰ時走行状態情報を導出する（ステップＳＴ１６）。最速累積ＬＡＰ時走行状態情報とは、競技前走行状態情報のうち、車両５が現在走行しているサーキットと同一のサーキット走行時の走行状態の情報で、さらに、現在周回すべき周回数と同じ周回数を走行した際の合計のＬＡＰタイムが最も短いときの走行状態の情報である。この最速累積ＬＡＰ時走行状態情報を、記憶部１２に記憶された競技前走行状態情報から処理部１１によって導出する。
【００４３】
競技前走行状態情報が記憶されている記憶部１２には、第１中間層３３に競技前走行状態情報が摩擦ベクトルの総和で記憶されており、さらに、競技前走行状態情報がニューラルネットワーク３０を構成しているので、規定の周回数を周回したときの摩擦ベクトルの総和も記憶されている。これにより、規定の周回数を周回したときの摩擦ベクトルの総和のうち、１周あたりの摩擦ベクトルの総和の最大と最小の差が小さく、且つ、最大と最小の１周あたりの摩擦ベクトルの総和が、同一の規定周回数の他の摩擦ベクトルの総和の最大と最小とを比較して共に最大となる摩擦ベクトルの総和を導出する。または、第１中間層３３には最大摩擦円面積が記憶されているので、現在周回すべき規定の周回数を周回したときの摩擦円が、最大摩擦円面積となる競技前走行状態情報より、最速ＬＡＰ時走行状態情報を導出してもよい。
【００４４】
また、第２中間層３４に記憶されたＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積では、入力部２１で最速ＬＡＰタイムを選択した場合と同様に、各Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積のうち、なるべく小さなものを導出する。これらの方法で摩擦ベクトルの総和と、Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積をトータルでみて、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報は、ニューラルネットワーク３０を構成して記憶部１２に記憶された競技前走行状態情報から導出される。また、競技前走行状態情報はニューラルネットワーク３０を構成して記憶部１２に記憶されているため、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報を導出する際に、競技前走行状態情報の取得時に入力された走行時条件と、競技時走行状態情報の取得時に入力された走行時条件とを比較し、競技前走行状態情報取得時の走行時条件が競技時走行状態情報取得時の走行時条件に合うように補正をして、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報を導出する。
【００４５】
次に、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報より、最速累積ＬＡＰを目的とした場合の最速走行時制動タイミングである最速累積ＬＡＰ時制動タイミングを導出する（ステップＳＴ１７）。最速累積ＬＡＰ時制動タイミングとは、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報の走行状態と同程度の走行をするための制動タイミングである。この最速累積ＬＡＰ時制動タイミングを、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報とを処理部１１で演算することにより導出する。つまり、最速累積ＬＡＰ時走行状態情報と競技時走行状態情報とを比較し、現在の競技時走行状態情報が最速累積ＬＡＰ時走行状態情報に近付くような制動タイミングを導出する。また、この最速累積ＬＡＰ時制動タイミングは、ニューラルネットワーク３０の出力層３２から導出される。
【００４６】
次に、導出した最速累積ＬＡＰ時制動タイミングを出力する（ステップＳＴ１８）。導出した最速累積ＬＡＰ時制動タイミングは、最速ＬＡＰ時制動タイミングと同様に処理部１１で音声や画像信号に変換され、走行中の車両５の運転席近傍に設けられたスピーカ２３からは音声によって出力され、表示モニタ２２からは画像によって出力される。これにより、運転者は最速累積ＬＡＰ時制動タイミングを認識し、さらに、このスピーカ２３からの音声や表示モニタ２２で表示する画像に合わせて運転者が車内に設けられたブレーキペダルを操作することにより、走行中の車両５は最速累積ＬＡＰ時制動タイミングで制動される。
【００４７】
以上の競技走行における最適制動制御方法で作動する最適制動制御装置１は、レース走行前に競技前走行状態情報を取得し（ステップＳＴ１）、取得した競技前走行状態情報でニューラルネットワーク３０を構成して競技前走行状態情報を記憶部１２で記憶している（ステップＳＴ２）。これにより、競技前走行状態情報を条件によって分け、学習しながら記憶できる。また、競技前走行状態情報がニューラルネットワーク３０を構成しているので、現在のサーキット走行時の走行状態である競技時走行状態情報を取得することにより（ステップＳＴ５、ＳＴ１２）、競技前走行状態情報から、車両５が現在走行している状態に近い状態において最短のＬＡＰタイムで走行した場合の走行状態である最速ＬＡＰ時走行状態情報や最速累積ＬＡＰ時走行状態情報などの最速走行状態情報を導出することができる（ステップＳＴ９、ＳＴ１６）。このため、最速走行状態情報と競技時走行状態情報とから、最速ＬＡＰ時制動タイミングや最速累積ＬＡＰ時制動タイミングなどの最速走行時制動タイミングを導出することができる（ステップＳＴ１０、ＳＴ１７）。これにより、この最速走行時制動タイミングでサーキット走行中の車両５を制動することにより、タイヤの摩擦力を、なるべく多く引き出して走行することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００４８】
また、競技前走行状態情報や競技時走行状態情報には、車両５走行時の横Ｇ及び前後Ｇによる摩擦ベクトルが含まれている。これらの横Ｇや前後Ｇは、タイヤ性能のうち、路面との摩擦力、いわゆるグリップ力を大きく引き出すことにより、横Ｇや前後Ｇも大きくなる。このため、横Ｇや前後Ｇは、タイヤ性能の引き出し度合いによって変化する。従って、横Ｇや前後Ｇによる摩擦ベクトルの総和を演算することにより、競技前走行状態情報のうち、よりタイヤ性能を大きく引き出している走行状態である最速走行状態情報を導出することができる。また、このため、競技時走行状態情報の摩擦ベクトルの総和を算出することにより（ステップＳＴ６、ＳＴ１３）、最速走行状態情報に対して競技時走行状態情報を比較することができる。または、横Ｇや前後Ｇによる摩擦ベクトルの摩擦円の輪郭部分をつないだ摩擦円面積のうち、最も大きい面積である最大摩擦円面積を求めることによっても、最速走行状態情報を導出することができる。このため、競技時走行状態情報の最大摩擦円面積を算出することにより（ステップＳＴ７、ＳＴ１４）、最速走行状態情報に対して競技時走行状態情報を比較することができる。これらにより、タイヤ性能に大きく影響する摩擦ベクトルの総和同士を比較することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００４９】
また、競技前走行状態情報や競技時走行状態情報は、車両５走行時における横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを含んでいる。これらの横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートは、車両５走行時のコーナーリング時のバランスであるアンダーステアやオーバーステアに関係してくる。このアンダーステアやオーバーステアは、車両５走行時の前後のタイヤ性能の引き出し方によって変化する。このため、横Ｇ、車速、舵角、ヨーレートを競技前走行状態情報に含ませ、これらからアンダーステア及びオーバーステアの時間面積を演算することにより、競技前走行状態情報のうち、前後のタイヤ性能をバランスよく引き出している走行状態を導出することができる。また、このため、競技時走行状態情報のアンダーステア及びオーバーステアの時間面積を算出することにより（ステップＳＴ８、ＳＴ１５）、最速走行状態情報に対して競技時走行状態情報を比較することができる。これにより、車両５の走行状態に大きく影響するアンダーステア及びオーバーステアの時間面積同士を比較することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００５０】
また、運転席の近傍に出力手段となるスピーカ２３や表示モニタ２２を設けているので、これらのスピーカ２３や表示モニタ２２から最速ＬＡＰ時制動タイミングや最速累積ＬＡＰ時制動タイミングなどの最速走行時制動タイミングに合わせて音声や画像を出力することができる（ステップＳＴ１１、ＳＴ１８）。これにより、最速走行時制動タイミングを運転者に対して出力することができる。従って、運転者は最速走行時制動タイミングを認識して、ブレーキペダルを操作できるので、走行中の車両５を最速走行時制動タイミングで制動することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００５１】
また、車両５の走行が最速ＬＡＰタイムを目的とするものか、最速累積ＬＡＰタイムを目的とするものかを、入力部２１より入力して、これらを選択している（ステップＳＴ３）。また、この入力部２１に入力された結果に応じてその後の処理手順が分かれ（ステップＳＴ４）、最速ＬＡＰ時制動タイミングと最速累積ＬＡＰ時制動タイミングとのいずれか一方を導出している。このため、サーキットにおける車両５の走行目的に応じた、最適なタイミングで制動することができる。この結果、タイヤ性能を、より確実に引き出すことができる。
【００５２】
なお、競技前走行状態情報や競技時走行状態情報は、上記の横Ｇなど以外を取得してもよく、また、競技前走行状態情報から最速走行状態情報を導出する際には、摩擦ベクトルの総和やＵ／Ｓ、Ｏ／Ｓの時間面積を算出する以外の方法で導出してもよい。的確に競技前走行状態情報から最速走行状態情報を導出できる方法であれば、その方法は問わない。
【００５３】
また、サーキットを走行する際には、全周にかけて最速走行をするのは困難であり、例えば、サーキットの全周のうち、一部の区間は最速走行で走行できたが、他の区間の走行は最速では無かった場合などがある。このような場合に、区間ごとの最速走行時の最速走行状態情報を抽出し、区間ごとの最速走行状態情報をサーキットの全周分組合せてもよい。これにより、仮想の最速ＬＡＰである仮想最速ＬＡＰ時の走行状態情報を導出することができ、この仮想最速ＬＡＰ時の走行状態情報を最速走行状態情報として用いることができる。この結果、より的確な最速走行状態情報を導出することができる。
【００５４】
また、最速ＬＡＰ時制動タイミングや最速累積ＬＡＰ時制動タイミングなどの最速走行時制動タイミングの出力は、スピーカ２３からの音声と表示モニタ２２の画像によって運転者に対して出力しているが、これらの出力は、どちらか一方でもよい。また、スピーカ２３からの出力は、信号音など、音声以外の音でもよい。また、最速走行時制動タイミングをスピーカ２３や表示モニタ２２で出力する以外に、運転席近傍に専用の発光装置（図示省略）を設け、最速走行時制動タイミングに合わせて発光してもよい。最速走行時制動タイミングを運転者に対して出力する方法は、運転者が車両５の運転中に認識できる方法であれば、出力方法は問わない。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上のように、本発明に係る競技走行における最適制動制御方法及び競技走行における最適制動制御用コンピュータプログラム、並びに競技走行における最適制動制御装置は、サーキットを走行する車両に有用であり、特に、より確実にＬＡＰタイムを短縮する場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明に係る競技走行における最適制動制御方法の実施例によって制御される車両の概略図である。
【図２】図１に示した最適制動制御装置の構成図である。
【図３】記憶部が競技前走行状態情報でニューラルネットワークを構成して競技前走行状態情報を記憶している状態を示す概略図である。
【図４】摩擦ベクトルをグラフにした場合の説明図である。
【図５】Ｕ／Ｓ、Ｏ／Ｓをグラフにした場合の説明図である。
【図６】競技走行における最適制動制御方法の処理手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００５７】
１  最適制動制御装置
５  車両
６  回転軸
７  ステアリングホイール
８  ステアリング軸
１０  制御部
１１  処理部
１２  記憶部
１５  横Ｇセンサ
１６  前後Ｇセンサ
１７  ヨーレートセンサ
１８  車速センサ
１９  舵角センサ
２１  入力部
２２  表示モニタ
２３  スピーカ
２５  タイヤ
２６  ブレーキ
３０  ニューラルネットワーク
３１  入力層
３２  出力層
３３  第１中間層
３４  第２中間層
４１  摩擦ベクトル
４２  走行特性線
【図１】
2006327367.tif 000003
【図２】
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【図３】
2006327367.tif 000005
【図４】
2006327367.tif 000006
【図５】
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【図６】
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