(57)【要約】【課題】制御対象に生じ得る種々の状況を適切に認識、分類して制御マップの自動構成を行うことが可能な制御マップ自動構成装置を提供する。【解決手段】制御マップ自動構成装置１は、入力された状態ベクトルｘに特定の代表ベクトルＷkを対応づけて出力する状況認識手段３と、制御パラメータＰｎを出力する複数の制御マップＭｎと、代表ベクトルＷkと制御マップＭｎとを対応づけて、前記特定の代表ベクトルＷk＊に対応する制御マップＭselectが出力する制御パラメータＰselectを出力する制御マップ切替手段４と、複数の制御マップＭｎの各評価値Ｑｎを算出する評価値算出手段６と、評価値Ｑｎに基づいて状況認識手段３において代表ベクトルＷkを増殖させるか否かおよび制御マップＭｎを新たに生成するか否かを判定する判定手段７と、制御マップＭｎの評価値Ｑｎに基づいて制御マップＭｎを更新する更新手段８とを備える。【選択図】図１
2008197715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された状態ベクトルに特定の代表ベクトルを対応づけて出力する状況認識手段と、
前記代表ベクトルに対応づけられ、前記状態ベクトルに基づいて制御パラメータを出力する複数の制御マップと、
前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する前記制御マップが出力する制御パラメータを出力する制御マップ切替手段と、
入力された前記状態ベクトルに対する前記複数の制御マップの各評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて前記状況認識手段において前記代表ベクトルを増殖させるか否かおよび前記制御マップを新たに生成するか否かを判定する判定手段と、
前記制御マップの評価値に基づいて制御マップの更新を行う更新手段と
を備えることを特徴とする制御マップ自動構成装置。
【請求項２】
入力された状態ベクトルに特定の代表ベクトルを対応づけて出力する状況認識手段と、
前記状態ベクトルに基づいて制御パラメータを出力する複数の制御マップと、
前記代表ベクトルと前記制御マップとを対応づけて、前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する前記制御マップが出力する制御パラメータを出力する制御マップ切替手段と、
入力された前記状態ベクトルに対する前記複数の制御マップの各評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて前記状況認識手段において前記代表ベクトルを増殖させるか否かおよび前記制御マップを新たに生成するか否かを判定する判定手段と、
前記制御マップの評価値に基づいて制御マップの更新を行う更新手段と
を備えることを特徴とする制御マップ自動構成装置。
【請求項３】
前記制御マップ切替手段は、１つの制御マップにつき単数または複数の代表ベクトルを対応づけるように前記状況認識手段の前記代表ベクトルと前記制御マップとを対応づけることを特徴とする請求項２に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する制御マップと、前記評価値算出手段により算出された最良の評価値を有する制御マップとが異なる場合には、少なくとも前記状況認識手段に対して前記代表ベクトルを増殖させる増殖信号を発することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記評価値算出手段により算出された前記複数の制御マップの各評価値の最良の評価値が閾値を超えない場合は、前記制御マップを増加させ、前記状況認識手段に対して前記代表ベクトルを増殖させる増殖信号を発することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項６】
前記状況認識手段は、前記入力される状態ベクトルと同次元のベクトルを要素とするベクトル空間を備え、前記判定手段からの前記増殖信号に基づいて前記入力された状態ベクトルを新たな代表ベクトルとして前記ベクトル空間内で前記代表ベクトルを増殖させることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項７】
前記状況認識手段は、前記入力される状態ベクトルと同次元のベクトルを要素とするベクトル空間を備え、前記判定手段からの前記増殖信号に基づいて学習ベクトル量子化の手法により前記ベクトル空間内で前記代表ベクトルを増殖させることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項８】
前記入力された状態ベクトルに基づいて前記制御パラメータの理想値を算出する理想値算出手段を備え、
前記評価値算出手段は、前記理想値算出手段により算出された前記制御パラメータの理想値と前記複数の制御マップが出力する各制御パラメータとの差に基づいて前記各制御マップに対する評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の制御マップ自動構成装置。
【請求項９】
前記理想値算出手段は、前記制御マップ切替手段から出力された制御パラメータに従って制御対象を制御した結果に基づいて前記制御パラメータの理想値を算出することを特徴とする請求項８に記載の制御マップ自動構成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御マップ自動構成装置に係り、特に、制御対象の種々の状況に応じて切り替えられる複数の制御マップを自動構成する制御マップ自動構成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
制御対象の制御に用いられる制御パラメータは、単数または複数の引数を入力とする制御マップにより算出される場合がある。従来、制御マップの調整は、実験やシミュレーション等を通じて開発者や作業者が経験や勘を頼りに手動でチューニングしながら行われるのが一般的であった。しかし、手動によるチューニングでは、必ずしも最適な制御マップが得られる保証はなく、また、チューニングを行うための工数が膨大となり時間や手間がかかるという問題もあった。
【０００３】
このような問題を解消するための方法として、例えば車両のエンジンの点火時期を制御する制御マップ（特許文献１参照）や、スロットル開度によるトルク制御においてスロットルバルブの開方向と閉方向とで異なる曲線で制御する制御マップ（特許文献２参照）を自動的に作成する方法が提案されている。
【０００４】
また、車両の種々の運転状態を検出し、予め想定される運転状態の数だけ制御マップを用意しておいて、それらの運転状態に応じて用いる制御マップを替える方法が提案されている（特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平２−２２１６６２号公報
【特許文献２】特開２０００−３２１１７５号公報
【特許文献３】特開平１１−２５９１４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１〜３に記載の方法では、種々の状況を予め適度に分類しておき、個別の状況に対してそれぞれ制御マップを調整するものであるため、想定された範囲内の状況に対しては適切な制御を行い得る制御マップが得られる。
【０００６】
しかしながら、車両のエンジン等のような複雑な機構では、種々の状況が予め設定された単数または複数の要素でのみ規定されるとは限らず、複数の要素が複雑に絡み合って種々の状況が形成される。そのような場合に、設計者が予め設定した状況の分類に応じて設定されるそれらの制御マップで、生じ得る種々の状況において適切な制御を確実に行い得るとは必ずしも言えない。
【０００７】
また、設計者が予めすべての状況を想定するのは困難であり、さらに、状況を細かく分類すればするほど制御マップの調整作業の工数は膨大となる。また、設計者が別の状況として複数の制御マップを用意しても、実際にはそれらの状況を１つの制御マップで制御できる場合もあり得る。
【０００８】
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、制御対象に生じ得る種々の状況を適切に認識、分類して制御マップの自動構成を行うことが可能な制御マップ自動構成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】
【０００９】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、制御マップ自動構成装置において、
入力された状態ベクトルに特定の代表ベクトルを対応づけて出力する状況認識手段と、
前記代表ベクトルに対応づけられ、前記状態ベクトルに基づいて制御パラメータを出力する複数の制御マップと、
前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する前記制御マップが出力する制御パラメータを出力する制御マップ切替手段と、
入力された前記状態ベクトルに対する前記複数の制御マップの各評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて前記状況認識手段において前記代表ベクトルを増殖させるか否かおよび前記制御マップを新たに生成するか否かを判定する判定手段と、
前記制御マップの評価値に基づいて制御マップの更新を行う更新手段と
を備えることを特徴とする。
【００１０】
第２の発明は、制御マップ自動構成装置において、
入力された状態ベクトルに特定の代表ベクトルを対応づけて出力する状況認識手段と、
前記状態ベクトルに基づいて制御パラメータを出力する複数の制御マップと、
前記代表ベクトルと前記制御マップとを対応づけて、前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する前記制御マップが出力する制御パラメータを出力する制御マップ切替手段と、
入力された前記状態ベクトルに対する前記複数の制御マップの各評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて前記状況認識手段において前記代表ベクトルを増殖させるか否かおよび前記制御マップを新たに生成するか否かを判定する判定手段と、
前記制御マップの評価値に基づいて制御マップの更新を行う更新手段と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
第３の発明は、第２の発明の制御マップ自動構成装置において、前記制御マップ切替手段は、１つの制御マップにつき単数または複数の代表ベクトルを対応づけるように前記状況認識手段の前記代表ベクトルと前記制御マップとを対応づけることを特徴とする。
【００１２】
第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明の制御マップ自動構成装置において、前記判定手段は、前記状況認識手段から出力される前記特定の代表ベクトルに対応する制御マップと、前記評価値算出手段により算出された最良の評価値を有する制御マップとが異なる場合には、少なくとも前記状況認識手段に対して前記代表ベクトルを増殖させる増殖信号を発することを特徴とする。
【００１３】
第５の発明は、第１から第４のいずれかの発明の制御マップ自動構成装置において、前記判定手段は、前記評価値算出手段により算出された前記複数の制御マップの各評価値の最良の評価値が閾値を超えない場合は、前記制御マップを増加させ、前記状況認識手段に対して前記代表ベクトルを増殖させる増殖信号を発することを特徴とする。
【００１４】
第６の発明は、第１から第５のいずれかの発明の制御マップ自動構成装置において、前記状況認識手段は、前記入力される状態ベクトルと同次元のベクトルを要素とするベクトル空間を備え、前記判定手段からの前記増殖信号に基づいて前記入力された状態ベクトルを新たな代表ベクトルとして前記ベクトル空間内で前記代表ベクトルを増殖させることを特徴とする。
【００１５】
第７の発明は、第１から第５のいずれかの発明の制御マップ自動構成装置において、前記状況認識手段は、前記入力される状態ベクトルと同次元のベクトルを要素とするベクトル空間を備え、前記判定手段からの前記増殖信号に基づいて学習ベクトル量子化の手法により前記ベクトル空間内で前記代表ベクトルを増殖させることを特徴とする。
【００１６】
第８の発明は、第１から第７のいずれかの発明の制御マップ自動構成装置において、
前記入力された状態ベクトルに基づいて前記制御パラメータの理想値を算出する理想値算出手段を備え、
前記評価値算出手段は、前記理想値算出手段により算出された前記制御パラメータの理想値と前記複数の制御マップが出力する各制御パラメータとの差に基づいて前記各制御マップに対する評価値を算出することを特徴とする。
【００１７】
第９の発明は、第８の発明の制御マップ自動構成装置において、前記理想値算出手段は、前記制御マップ切替手段から出力された制御パラメータに従って制御対象を制御した結果に基づいて前記制御パラメータの理想値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
第１の発明によれば、例えば車両のエンジン等に関する種々の情報を引数として構成される状態ベクトルを特定の代表ベクトルに対応づけて状況を認識、分類し、その特定の代表ベクトルと制御マップとを対応づけてその制御マップが出力する制御パラメータを装置から出力する。また、各制御マップの中の最良の評価値があまり良い値ではない場合などには、現状の制御マップ群では入力された状態ベクトルで表される状況には対応できないとして制御マップを新たに生成させたり代表ベクトルを新たに増殖させたりして新たな状況に対応する。
【００１９】
このようにして、設計者が予め想定しなくても、種々の状況を自動的に認識、分類し、状況認識手段で分類されている状況とは別の状況が出現すれば新たに代表ベクトルを増殖させて適切に新たな状況を認識、分類し、それに適切に対応する制御マップを対応づけていくと同時に、各制御マップを更新して制御マップ自体の最適化も行う。
【００２０】
そのため、複数の要素が複雑に絡み合って制御対象に生じ得る種々の状況を適切に認識、分類して、種々の状況において適切な制御を確実に行うことができる制御マップを自動的に構成することが可能となる。
【００２１】
第２の発明によれば、状況認識手段で状態ベクトルに対応づけられた特定の代表ベクトルと、その状態ベクトルで表される状況において最も適切な制御パラメータを算出する制御マップとを制御マップ切替手段で対応づけるように構成することで、状況認識手段で適切な状況を特定して制御マップ切替手段でその状況に適した適切な制御マップを選択して制御パラメータを出力することが可能となり、前記第１の発明の効果がより的確に発揮される。
【００２２】
第３の発明によれば、例えば同じような状況に対応する代表ベクトルが複数存在する場合でもそれに対して単数または少数の制御マップを対応づけることが可能となるため、前記各発明の効果に加え、制御マップの不要な増大を防止して、制御マップの学習時間が短縮されるとともに、同様の状況に対して同じまたは同様の少数の制御マップから制御パラメータが出力されるため、制御対象の制御の統一性や一貫性を保つことが可能となり、制御マップ自動構成装置の信頼性の向上を図ることが可能となる。
【００２３】
第４の発明によれば、状態ベクトルで表される状況に対応すべき制御マップと異なる制御マップが選択される場合に、状況認識手段のベクトル空間に新たな代表ベクトルを増殖させてそれと最良の評価値を有する制御マップとを対応づけることで、状況認識手段で適切な状況を特定して制御マップ切替手段でその状況に適した適切な制御マップを選択して制御パラメータを出力することが可能となり、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【００２４】
第５の発明によれば、ある状況を表す状態ベクトルに対して複数の制御マップのいずれも良好な評価値が得られない場合には、状態ベクトルで表される状況は現在の代表ベクトルでは特定できない新たな状況であるとみなすことができるから、ベクトル空間中に新たな代表ベクトルを増殖させるとともに、現在の状況に最適な制御マップが現在の制御マップ群の中には存在しないとみなすことができるから制御マップを新たに生成させる。
【００２５】
このように構成することで、状況認識手段で認識されていなかった新たな状況に対しても、新たな代表ベクトルを増殖させることで状況認識手段で適切な状況を特定することが可能となり、また、制御マップを新たに生成させることで制御マップ切替手段でその状況に適した適切な制御マップを選択して制御パラメータを出力することが可能となり、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【００２６】
第６の発明によれば、前記各発明の効果に加え、状況認識手段において新たに代表ベクトルを増殖させる際、入力された状態ベクトルをそのまま新たな代表ベクトルとしてベクトル空間内で代表ベクトルを増殖させることで、代表ベクトルを簡便に増殖させることが可能となるとともに、入力された状態ベクトルは新たな状況を表していると考えられるから的確に新たな状況を認識して分類することが可能となる。
【００２７】
第７の発明によれば、前記各発明の効果に加え、状況認識手段において新たに代表ベクトルを増殖させる際、学習ベクトル量子化の手法によりベクトル空間内で代表ベクトルを増殖させることで、ベクトル空間を各状況に対して的確に分割して代表ベクトルを対応づけることが可能となる。また、ベクトル空間が的確に分割されるため、代表ベクトルがベクトル空間内で多数増殖することを確実に防止することが可能となり、少数の代表ベクトルで状況を的確に認識、分類することが可能となる。
【００２８】
第８の発明によれば、入力された状態ベクトルに対して出力すべき制御パラメータの理想値を理想値算出手段で算出して、その理想値と実際に出力される制御パラメータとの差に基づいて各制御マップの評価値を算出することで、制御マップの評価値を容易かつ的確に算出することが可能となるとともに、理想値に近い制御パラメータを算出する制御マップを得ることが可能となり、前記各発明の効果がより適切に発揮される。
【００２９】
第９の発明によれば、前記第８の発明における出力すべき制御パラメータの理想値の算出において、制御マップ切替手段から出力された制御パラメータに従って制御対象を制御した結果を加味することで、出力された制御パラメータにより得られた結果と制御パラメータの理想値に基づいて得られるべき結果との差が大きい場合には制御マップを大幅に更新し、差が小さい場合には小幅に更新することが可能となり、適切な制御マップが得られるようになるとともに、制御マップの学習時間をより短時間で行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明に係る制御マップ自動構成装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３１】
本実施形態に係る制御マップ自動構成装置は、図示しないＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスに接続された汎用コンピュータで構成されている。また、本実施形態では、制御マップＭｎに入力され制御パラメータＰｎを決定するために必要となる種々の情報を引数とする状態ベクトルｘが制御対象Ｓで設定され、或いは制御対象Ｓから出力されて制御マップ自動構成装置１に入力されるようになっている。
【００３２】
制御マップ自動構成装置１は、図１に示すように、複数の制御マップＭｎが展開されるメモリ２と、状況認識手段３と、制御マップ切替手段４と、理想値算出手段５と、評価値算出手段６と、判定手段７と、更新手段８とを備えている。
【００３３】
ＲＡＭ等で構成されるメモリ２には、単数または複数の制御マップＭｎが展開されている。制御マップＭｎは、単数または複数の引数を成分とする状態ベクトルの入力に対して制御対象Ｓの制御に用いられる単数または複数の制御パラメータＰｎを出力するように構成されている。
【００３４】
以下、本実施形態では、状態ベクトルが２つの引数ｘ1、ｘ2を成分とする２次元の状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）であり、制御マップＭｎがこの状態ベクトルｘの入力に対して１つの制御パラメータＰｎを出力するいわゆる３次元の制御マップである場合について説明するが、状態ベクトルの次元数や出力される制御パラメータの個数、制御マップの次元数はこれに限定されない。
【００３５】
本実施形態の制御マップＭｎでは、図２に示すように、引数ｘ1、ｘ2が離散的な特定値ｘ1i、ｘ2iをとる位置すなわち格子点（ｘ1i，ｘ2i）にそれぞれ１つの制御パラメータＰiがそれぞれ設定されている。
【００３６】
また、制御マップＭｎは、状態ベクトルｘが入力されると、状態ベクトルｘが格子点（ｘ1i，ｘ2i）に対応する場合にはその格子点（ｘ1i，ｘ2i）に設定された制御パラメータＰiを制御パラメータＰｎとして出力し、また、入力された状態ベクトルｘが格子点に対応してない場合には、図３に示すように状態ベクトルｘに対応するマップ位置（ｘ1E，ｘ2E）の周囲の４つの格子点（ｘ1A，ｘ2A）、（ｘ1B，ｘ2B）、（ｘ1C，ｘ2C）、（ｘ1D，ｘ2D）に設定された各制御パラメータＰA、ＰB、ＰC、ＰDから線形補間により制御パラメータＰEを算出して制御パラメータＰｎとして出力するようになっている。状態ベクトルがｎ次元の場合には、状態ベクトルに対応するマップ位置の周囲の２ｎ個の格子点に設定された各制御パラメータから線形補間により制御パラメータＰが算出される。
【００３７】
なお、状態ベクトルｘが入力されると、ｎ個の制御マップＭｎからそれぞれ制御パラメータＰｎが出力される。また、後述するように判定手段７から生成信号Sgが送られてくると、メモリ２内では制御マップＭｎが新たに生成されその数が増加する。
【００３８】
状況認識手段３は、入力された状態ベクトルｘに特定の代表ベクトルを対応づけて出力するようになっている。
【００３９】
具体的には、状況認識手段３には、図４に示すように、入力される状態ベクトルと同次元すなわち本実施形態では２次元のベクトルを要素とするベクトル空間ＶＳが概念的に用意されており、このベクトル空間ＶＳ内には、単数または複数の代表ベクトルＷk（ｗ1k，ｗ2k）が設定されている。なお、この代表ベクトルＷkは後述するように判定手段７からの増殖信号Smに基づいて学習ベクトル量子化の手法によりベクトル空間ＶＳ内で増殖してその数が増加する。
【００４０】
状況認識手段３は、状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）が入力されると各代表ベクトルＷkについて下記（１）式で表される整合度ｄkを算出し、整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊を状態ベクトルｘに対応づけて特定し、その番号ｋ＊を出力するようになっている。なお、本実施形態では、下記（１）式中のｎは２である。
【００４１】
【数１】
2008197715.tif 000003
【００４２】
制御マップ切替手段４は、前述した代表ベクトルＷkと制御マップＭｎとを対応づけて、状況認識手段３から出力される特定の代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊に対応する制御マップＭｎを選択し、その制御マップＭｎが出力する制御パラメータＰｎを制御対象Ｓに出力するようになっている。なお、以下、制御マップ切替手段４で選択された制御マップＭｎを制御マップＭselect、その番号ｎを番号ｎselect、制御マップＭselectが出力する制御パラメータＰｎを制御パラメータＰselectと表す。
【００４３】
具体的には、図５に示すように、制御マップ切替手段４は、概念的に代表ベクトルＷkの番号１〜ｋの各ノードが配列された第１層Ｌ１と、制御マップＭｎの番号１〜ｎの各ノードが配列された第２層Ｌ２とを有しており、第１層Ｌ１の代表ベクトルＷkの番号の各ノードは、第２層Ｌ２のいずれか１つの制御マップＭｎの番号のノードと対応づけられている。
【００４４】
そして、制御マップ切替手段４は、状況認識手段３で特定され入力された代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊が第１層Ｌ１に入力されると、対応づけに基づいて第２層Ｌ２から制御マップＭselectを選択し、その制御マップＭselectの番号ｎselectを判定手段７に出力し、制御マップＭselectから出力された制御パラメータＰselectを制御対象Ｓに出力するようになっている。
【００４５】
なお、制御マップ切替手段４は後述するように判定手段７から生成信号Sgや増殖信号Smが送られてくると第１層Ｌ１内の代表ベクトルＷkの番号のノードや第２層Ｌ２内の制御マップＭｎの番号のノードを新たに生成して対応づけるようになっている。
【００４６】
本実施形態では、代表ベクトルＷkと制御マップＭｎとは以上のようにして制御マップ切替手段４で対応づけられる。
【００４７】
理想値算出手段５は、入力された状態ベクトルｘに基づいて制御マップが出力すべき制御パラメータの理想値Ｐidealを算出して評価値算出手段６に出力するようになっている。
【００４８】
例えば制御対象Ｓが車両であり、ブレーキ・アクセルの操作量に関する制御パラメータを出力する制御マップの自動構成を行うような場合、理想値算出手段５には、例えば人為的に作成された目標速度Ｖｇが入力されるようになっており、理想値算出手段５は、この目標速度Ｖｇと、制御対象Ｓである車両に実装されている図示しない車速センサから入力される前回の試行における車両の車速とから、今回の試行で車両がとるべき目標加速度を算出し、この目標加速度とその時の状態ベクトルｘに基づいて制御マップが出力すべき制御パラメータの理想値Ｐidealを算出するようになっている。
【００４９】
制御マップＭｎから複数の制御パラメータが出力される場合には、理想値算出手段５は、そのそれぞれの制御パラメータについて理想値を算出する。
【００５０】
評価値算出手段６は、入力された状態ベクトルｘに対して各制御マップＭｎが出力した各制御パラメータＰｎに基づいて各制御マップＭｎの評価値Ｑｎを算出するようになっている。
【００５１】
本実施形態では、評価値算出手段６は、理想値算出手段５により算出された制御パラメータの理想値Ｐidealとメモリ２上の複数の制御マップＭｎが出力する各制御パラメータとＰｎの差に基づいて各制御マップＭｎに対する評価値Ｑｎを算出するようになっており、具体的には、下記（２）式に従って評価値Ｑｎを制御パラメータの理想値Ｐidealと各制御パラメータとＰｎの差の絶対値として算出するようになっている。
Ｑｎ＝｜Ｐideal−Ｐｎ｜    …（２）
【００５２】
従って、本実施形態の場合には、評価値Ｑｎの値が小さいほどその制御マップＭｎの評価が高いということになる。評価値算出手段６は、算出した各制御マップＭｎの評価値Ｑｎのうち、最良の評価値Ｑｎ（以下、評価値Ｑbestという）を判定手段７に出力し、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭｎ（以下、制御マップＭbestという）の番号ｎ（以下、番号ｎbestという）を判定手段７と更新手段８に出力するようになっている。
【００５３】
判定手段７は、評価値算出手段６が算出した各制御マップＭｎの各評価値Ｑｎに基づいて前述した状況認識手段３のベクトル空間ＶＳにおいて代表ベクトルＷkを増殖させる必要があるか否か、およびメモリ２上に制御マップＭｎを新たに生成する必要があるか否かを判定し、必要がある場合にはメモリ２や状況認識手段３、制御マップ切替手段４に増殖信号Smや生成信号Sgをそれぞれ送信するようになっている。これらの処理については後で詳しく述べる。
【００５４】
更新手段８は、最良の評価値Ｑbestを与えた制御マップＭbestについて更新を行うようになっている。
【００５５】
図２に示したように、各制御マップＭｎは各格子点（ｘ1i，ｘ2i）に各制御パラメータＰiが設定されて構成されている。そこで、更新手段８は、評価値Ｑｎの算出に用いた制御パラメータの理想値Ｐidealを用いて誤差関数Errorを作成し、最急降下法により誤差関数Errorから得られる更新量を用いて、制御マップＭbestにおける状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）に対応するマップ位置（ｘ1E，ｘ2E）の近傍の格子点に設定される制御パラメータＰiの値を更新するようになっている。
【００５６】
本実施形態では、更新手段８は、評価値算出手段６から最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestが送信されると、状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）に対する更新前の制御マップＭbestの出力値である制御パラメータＰE（図３参照）と、理想値算出手段５から送信されてきた制御パラメータの理想値Ｐidealに基づいて誤差関数Errorを下記（３）式のように定義する。
Error＝（Ｐideal−ＰE）２／２    …（３）
【００５７】
そして、更新手段８は、図６に示すように、制御マップＭbestにおける状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）に対応するマップ位置（ｘ1E，ｘ2E）の近傍の４つの格子点（ｘ1A，ｘ2A）、（ｘ1B，ｘ2B）、（ｘ1C，ｘ2C）、（ｘ1D，ｘ2D）に設定された各制御パラメータＰA、ＰB、ＰC、ＰDを、前記（３）式で表される誤差関数Errorに最急降下法を適用して導出される下記（４）〜（７）式に従って算出される各更新量ΔＰA、ΔＰB、ΔＰC、ΔＰDによって更新するようになっている。
【００５８】
【数２】
2008197715.tif 000004
【００５９】
つまり、更新手段８は、制御マップＭbestの４つの格子点（ｘ1A，ｘ2A）、（ｘ1B，ｘ2B）、（ｘ1C，ｘ2C）、（ｘ1D，ｘ2D）に設定された各制御パラメータＰA、ＰB、ＰC、ＰDをＰA＋ΔＰA、ＰB＋ΔＰB、ＰC＋ΔＰC、ＰD＋ΔＰDに書き換えてメモリ２に保存するようになっている。
【００６０】
次に、判定手段７における処理およびそれに伴うメモリ２、状況認識手段３および制御マップ切替手段４における処理等について説明し、本実施形態に係る制御マップ自動構成装置１の作用について説明する。
【００６１】
判定手段７は、評価値算出手段６から最良の評価値Ｑbestとそれを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestを受信し、制御マップ切替手段４から選択された制御マップＭｎの番号ｎが送信されてくると、下記表１の基準に従って、前述した状況認識手段３のベクトル空間ＶＳにおいて代表ベクトルＷkを増殖させる必要があるか否か、およびメモリ２上に制御マップＭｎを新たに生成する必要があるか否かを判定し、必要がある場合にはメモリ２や状況認識手段３、制御マップ切替手段４に増殖信号Smや生成信号Sgをそれぞれ送信する。
【００６２】
【表１】
2008197715.tif 000005
【００６３】
すなわち、(a)最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestと制御マップ切替手段４で選択された制御マップＭｎの番号ｎとが一致し、最良の評価値Ｑbestが良い値であり閾値ThQより小さい場合。
この場合には、状況認識手段３で代表ベクトルＷkを増殖させる必要はなく、メモリ２上に制御マップＭｎを新たに生成する必要はないから、判定手段７は、非増殖信号Nsmおよび非生成信号Nsgを発信する。
【００６４】
(b)最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestと制御マップ切替手段４で選択された制御マップＭｎの番号ｎとは一致するが、最良の評価値Ｑbestが良くなく閾値ThQ以上である場合。
この場合は、制御マップ切替手段４では最良の制御マップＭbestが選択されているが、学習の結果が思わしくない場合である。そこで、現在の状況に最適な制御マップが現在メモリ２に保持されている制御マップ群の中には存在しないとみなすことができるから、判定手段７は生成信号Sgを発信する。また、その状況は新たな状況であるとみなすことができるから、判定手段７は増殖信号Smを発信する。
【００６５】
(c)最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestと制御マップ切替手段４で選択された制御マップＭｎの番号ｎとが一致しないが、最良の評価値Ｑbestが良い値であり閾値ThQより小さい場合。
この場合、メモリ２上の制御マップ群の中には状況に適した制御マップが存在するが、制御マップ切替手段４でその制御マップが選択されていない。従って、制御マップ切替手段４での入力された代表ベクトルＷkの番号ｋと制御マップＭｎの番号ｎとの対応づけを変更するように構成することも可能であるが、本実施形態では、その際の状態ベクトルｘを新たに状況認識手段３における新たな代表ベクトルＷkとして生成させ制御マップ切替手段４で新たな対応づけを形成するために、判定手段７は増殖信号Smを発信する。また、メモリ２上に状況に適した制御マップが存在するから新たに制御マップを生成させる必要がなく、判定手段７は非生成信号Nsgを発信する。
【００６６】
(d)最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestと制御マップ切替手段４で選択された制御マップＭｎの番号ｎとが一致せず、最良の評価値Ｑbestが良くなく閾値ThQ以上である場合。
この場合は、メモリ２上の制御マップ群の中には状況に適した制御マップが存在しないから、判定手段７は生成信号Sgを発信する。また、その状況は新たな状況であるとみなすことができるから、判定手段７は増殖信号Smを発信する。
【００６７】
以上のような基準の下で、判定手段７、メモリ２、状況認識手段３および制御マップ切替手段４は以下に示す各フローチャートに従ってそれぞれ処理を行う。
【００６８】
まず、状況認識手段３では、図７に示すフローチャートに従って処理が行われる。状態ベクトルｘ（ｘ1，ｘ2）が入力されると（ステップＳ１）、状況認識手段３は、図４に示したようにベクトル空間ＶＳ内の各代表ベクトルＷk（ｗ1k，ｗ2k）と前記（１）式に従ってそれぞれ整合度ｄkを算出し、整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊を状態ベクトルｘに対応づけて特定し（ステップＳ２）、その番号ｋ＊を制御マップ切替手段４に出力する（ステップＳ３）。そして、判定手段７からの信号を待つ（ステップＳ４）。
【００６９】
なお、状態ベクトルｘはメモリ２上の各制御マップＭｎおよび理想値算出手段５にも入力される。そして、各制御マップＭｎからはそれぞれ制御パラメータＰｎが算出されて制御マップ切替手段４と評価値算出手段６に出力され、また、理想値算出手段５では制御マップが出力すべき制御パラメータの理想値Ｐidealが算出されて評価値算出手段６と更新手段８に出力される。
【００７０】
そして、評価値算出手段６で各制御マップＭｎの評価値Ｑｎを算出し、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestを特定して、最良の評価値Ｑbestを判定手段７に出力し、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestを判定手段７と更新手段８に出力する。更新手段８は、番号ｎbestにより最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestを特定して、制御マップが出力すべき制御パラメータの理想値Ｐidealに基づいて前記の要領で制御マップＭbestの格子点に設定された各制御パラメータをサンプリング周期ごとに更新する。
【００７１】
以上の処理は、状況認識手段３に状態ベクトルｘが入力されると同時に開始され、状況認識手段３での処理（前記ステップＳ１〜Ｓ４）とは独立に進行される。
【００７２】
制御マップ切替手段４では、図８に示すフローチャートに従って処理が行われる。制御マップ切替手段４は、状況認識手段３から前記ステップＳ３の処理により出力された代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊が図５に示した第１層に入力されると（ステップＳ２１）、対応づけに基づいて第２層Ｌ２から制御マップＭselectを選択し（ステップＳ２２）、その制御マップＭselectの番号ｎselectを判定手段７に出力する（ステップＳ２３）。そして、判定手段７からの信号を待つ（ステップＳ２４）。
【００７３】
判定手段７では、前記基準の下で、図９に示すフローチャートに従って処理が行われる。判定手段７は、制御マップ切替手段４から選択された制御マップＭselectの番号ｎselectが入力され（ステップＳ４１）、評価値算出手段６から最良の評価値Ｑbestと、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestが入力されると（ステップＳ４２）、まず、最良の評価値Ｑbestが閾値ThQより小さいか否かを判断する（ステップＳ４３）。
【００７４】
最良の評価値Ｑbestが閾値ThQより小さいと判断すると（ステップＳ４３：ＹＥＳ）、それは前記表１における(a)または(c)の場合であるから、判定手段７は、続いて、選択された制御マップＭselectの番号ｎselectと最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbestとが同じであるか否かを判断する（ステップＳ４４）。
【００７５】
そして、番号ｎselectと番号ｎbestとが同じであれば（ステップＳ４４：ＹＥＳ）、それは前記(a)の場合であるから、判定手段７は、状況認識手段３と制御マップ切替手段４に非増殖信号Nsmを発信し、メモリ２と制御マップ切替手段４に非生成信号Nsgを発信する（ステップＳ４５）。
【００７６】
また、番号ｎselectと番号ｎbestとが異なれば（ステップＳ４４：ＮＯ）、それは前記(c)の場合であるから、判定手段７は、状況認識手段３と制御マップ切替手段４に増殖信号Smを発信し、メモリ２と制御マップ切替手段４に非生成信号Nsgを発信する（ステップＳ４６）。
【００７７】
また、ステップＳ４３において最良の評価値Ｑbestが閾値ThQ以上であると判断すると（ステップＳ４３：ＮＯ）、それは前記表１における(b)または(d)の場合であり、それらの場合はいずれも増殖信号Smおよび生成信号Sgが発信されるべき場合であるから、判定手段７は、状況認識手段３と制御マップ切替手段４に増殖信号Smを発信し、メモリ２と制御マップ切替手段４に生成信号Sgを発信する（ステップＳ４７）。
【００７８】
生成信号Sgが送信されると、メモリ２内には、制御マップＭn+1が新たに１つ生成されその数が増加する。この場合、新たな制御マップは、その格子点の制御パラメータにランダムな値が設定されて生成されてもよく、例えば図２に示す制御マップＭｎのように引数ｘ1、ｘ2が増加するに従って制御パラメータが減少する等の条件に従って生成されるように構成してもよい。また、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestと同形の制御マップを新たな制御マップＭn+1として生成させるように構成することも可能である。
【００７９】
なお、非生成信号Nsgが送信された場合には、メモリ２内には新たに制御マップは生成されない。また、本実施形態では、制御マップ自動構成装置１による処理の開始時には、メモリ２内には、格子点の制御パラメータにランダムな値が設定される等の前記構成要領に従って構成された制御マップＭ1が１つだけ存在するように構成されており、前記生成信号Sgが送られてくるたびに１つずつ制御マップＭｎが生成されていく。
【００８０】
状況認識手段３は、図７のフローチャートに示すように、判定手段７からの信号を受信すると（ステップＳ４：ＹＥＳ）、その信号が増殖信号Smか非増殖信号Nsmかを判断する（ステップＳ５）。
【００８１】
判定手段７から発信された信号が増殖信号Smである場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）というのは、図１０（Ａ）に示すように状況認識手段３のベクトル空間ＶＳに状態ベクトルｘが入力された場合に整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊が特定されるが、状態ベクトルｘが示す状況がこの代表ベクトルＷk＊で代表される状況とは異なる新たな状況であるとみなされる場合であるから、状況認識手段３は、ベクトル空間ＶＳ内に代表ベクトルＷk+1を新たに１つ増殖させる（ステップＳ６）。
【００８２】
本実施形態では、状況認識手段３は、図１０（Ｂ）に示すように、入力された状態ベクトルｘをそのまま新たな代表ベクトルＷk+1として増殖させるようになっている。
【００８３】
なお、本実施形態では、制御マップ自動構成装置１による処理の開始時には、状況認識手段３のベクトル空間ＶＳ内には、任意の座標位置上に代表ベクトルＷ1が１つだけ設定されるようになっており、前記増殖信号Smが送られてくるたびに１つずつ代表ベクトルＷkが増殖されていく。
【００８４】
また、入力された状態ベクトルｘをそのまま新たな代表ベクトルＷk+1とする代わりに、学習ベクトル量子化の手法により、入力された状態ベクトルｘを新たな代表ベクトルＷk+1とした後、学習（反学習）により新たに増殖された代表ベクトルＷk+1や元の代表ベクトルＷk＊のベクトル空間ＶＳ内での座標の修正を行い、ベクトル空間ＶＳ内で自己組織化を行うように構成することも可能である。
【００８５】
そして、このように代表ベクトルの増殖を行うと、入力された状態ベクトルｘに対して整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊は新たに増殖された代表ベクトルＷk+1であるから、状況認識手段３は、増殖した新たな代表ベクトルＷk+1の番号k+1を整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊として制御マップ切替手段４に出力する（図７のステップＳ７）。
【００８６】
また、判定手段７から発信された信号が非増殖信号Nsmである場合には（ステップＳ５：ＮＯ）、ベクトル空間ＶＳ内で新たな代表ベクトルを増殖させる必要がない場合であるから、状況認識手段３は、前に算出した整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊を再度制御マップ切替手段４に出力する（ステップＳ８）。
【００８７】
一方、制御マップ切替手段４は、図８のフローチャートに示すように、判定手段７からの信号を受信すると（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、まず、増殖信号Smか非増殖信号Nsmかを判断し（ステップＳ２５）、非増殖信号Nsmであれば（ステップＳ２５：ＮＯ）、それは前記表１の基準で(a)の良好な場合であるから、制御マップ切替手段４は、ノードの生成等を行わず、ステップＳ２９の処理に移る。
【００８８】
また、受信した信号が増殖信号Smであれば（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、生成信号Sgか非生成信号Nsgかを判断する（ステップＳ２６）。
【００８９】
そして、受信した信号が増殖信号Smであり、かつ生成信号Sgである場合には（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、メモリ２上に制御マップＭn+1が新たに生成され、状況認識手段３のベクトル空間ＶＳ内に新たに代表ベクトルＷk+1が増殖されているから、制御マップ切替手段４は、図１１に示すように、第１層Ｌ１には代表ベクトルＷk+1の番号k+1のノードを、第２層Ｌ２には制御マップＭn+1の番号n+1をそれぞれ１つずつ新たに生成させてそれらを対応づける（ステップＳ２７）。
【００９０】
また、受信した信号が増殖信号Smであり、かつ非生成信号Nsgである場合には（ステップＳ２６：ＮＯ）、状況認識手段３のベクトル空間ＶＳ内に新たに代表ベクトルＷk+1が増殖されているが、メモリ２上には新たな制御マップは生成されていないから、制御マップ切替手段４は、図１２に示すように、第１層Ｌ１に代表ベクトルＷk+1の番号k+1のノードを新たに１つ生成させて、第２層Ｌ２中の最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの番号ｎbest（図１２の場合は番号２）のノードに対応づける（ステップＳ２８）。
【００９１】
なお、本実施形態では、制御マップ自動構成装置１による処理の開始時には、制御マップ切替手段４の第１層および第２層には、状況認識手段３のベクトル空間ＶＳ内に設定された代表ベクトルＷ1の番号１のノードと、メモリ２内に存在する制御マップＭ1の番号１のノードがそれぞれ１つだけ生成されて対応づけられた状態で存在し、前記増殖信号Smや生成信号Sgが送られてくるたびに１つずつ代表ベクトルの番号のノードや制御マップの番号のノードが生成されて前記の要領に従って対応づけられていく。
【００９２】
制御マップ切替手段４は、続いて、状況認識手段３からステップＳ７やステップＳ８の処理で、増殖した新たな代表ベクトルＷk+1の番号または入力された状態ベクトルｘに対して整合度ｄkが最小となる代表ベクトルＷk＊の番号である番号ｋ＊が第１層Ｌ１に入力されると（ステップＳ２９：ＹＥＳ）、前記要領で対応づけが行われた後の対応づけに基づいて第２層Ｌ２から制御マップＭselectを選択し（ステップＳ３０）、選択した制御マップＭselectが出力する制御パラメータＰselectを制御対象Ｓに出力する（ステップＳ３１）。
【００９３】
制御マップ自動構成装置１は、以上のように、メモリ２内での制御マップＭｎの生成および更新、状況認識手段３での代表ベクトルＷkの増殖、制御マップ切替手段４でのノードの生成および対応づけ等を行いながら、状態ベクトルｘの入力と制御パラメータＰselectの制御対象Ｓへの出力を繰り返して、状態ベクトルｘで表される状況において出力される制御パラメータＰを最適化していく。
【００９４】
制御マップの自動構成は、例えば、状態ベクトルｘが表現し得る全状況について制御マップ自動構成装置１が適切な制御パラメータＰを出力するようになった段階で終了する。
【００９５】
制御マップ自動構成装置１は、このようにして、種々の状況に適切に対応する制御マップを自動的に構成し、それらを状況に応じて適切に切り替えて用いることができるようになり、状況に応じた適切な制御パラメータＰを出力するようになる。
【００９６】
以上のように、本実施形態に係る制御マップ自動構成装置１によれば、例えば車両のエンジン等に関する種々の情報を引数として構成される状態ベクトルを特定の代表ベクトルに対応づけて状況を認識、分類し、その特定の代表ベクトルと制御マップとを対応づけてその制御マップが出力する制御パラメータを装置から出力する。また、各制御マップの中の最良の評価値があまり良い値ではない場合などには、現状の制御マップ群では入力された状態ベクトルで表される状況には対応できないとして制御マップを新たに生成させたり代表ベクトルを新たに増殖させたりして新たな状況に対応する。
【００９７】
このようにして、設計者が予め想定しなくても、種々の状況を自動的に認識、分類し、状況認識手段で分類されている状況とは別の状況が出現すれば新たに代表ベクトルを増殖させて適切に新たな状況を認識、分類し、それに適切に対応する制御マップを対応づけていくと同時に、各制御マップを更新して制御マップ自体の最適化も行う。
【００９８】
そのため、本実施形態に係る制御マップ自動構成装置１によれば、複数の要素が複雑に絡み合って制御対象に生じ得る種々の状況を適切に認識、分類して、種々の状況において適切な制御を確実に行うことができる制御マップを自動的に構成することが可能となる。
【００９９】
なお、本実施形態のように非増殖信号Nsmや非生成信号Nsgを発する代わりに、メモリ２や状況認識手段３、制御マップ切替手段４で所定時間経過しても判定手段７から増殖信号Smや生成信号Sgが送信されてこない場合に、非増殖信号Nsmや非生成信号Nsgを受信した場合と同様に処理を行うように構成することも可能である。
【０１００】
また、本実施形態では、メモリ２上に生成される制御マップＭｎの数を必要以上に多くしないために、状況認識手段３では制御マップＭｎとは関係なく状態ベクトルｘに対応する代表ベクトルＷkを選択し、図５に示したように制御マップ切替手段４で代表ベクトルＷk＊と制御マップＭｎとを対応づけるように構成した。
【０１０１】
しかし、この他の構成とすることも可能であり、例えば、状況認識手段３のベクトル空間ＶＳ内で増殖する各代表ベクトルＷkにそれぞれメモリ２内の制御マップＭｎを対応づけるように構成することも可能である。この場合、代表ベクトルＷkの数と制御マップＭｎの数とは一致する。そして、制御マップ切替手段４では、単に、選択された代表ベクトルＷk＊の番号ｋ＊が入力されると、メモリ２から送られてきた各制御マップＭｎの制御パラメータＰｎの中から代表ベクトルＷk＊に対応する制御マップＭｎの制御パラメータＰｎが抽出されて出力される。
【０１０２】
さらに、本実施形態では、理想値算出手段５で、入力された状態ベクトルｘに基づいて制御マップが出力すべき制御パラメータの理想値Ｐidealを算出し、それに基づいて更新手段８で制御マップＭｎの更新を行う場合について述べた。しかし、これについても変形例が可能である。
【０１０３】
例えば、理想値算出手段５では、最良の評価値Ｑbestを算出する制御マップＭbestの各格子点に設定された各制御パラメータの更新において、それらの制御パラメータを増加させるべき、或いは減少させるべきという指標を例えば指標「＋」または「−」として出力し、更新手段８では、指標「＋」、「−」に応じて例えば制御パラメータＰEに所定値を加算または減算し或いは制御パラメータＰEを所定倍するようにして各格子点の制御パラメータの値を更新するように構成することも可能である。
【０１０４】
ここで、本実施形態に係る制御マップ自動構成装置１を車両のアイドリング安定化制御（ＩＳＣ制御）に用いた具体例について説明する。この場合、制御対象Ｓは車両であり、入力ベクトルｘとして車両からエンジン回転数やエンジントルク、エンジン温度等を成分とする入力ベクトルｘが入力される。また、人為的に作成された目標アイドル回転数が入力されるようになっている。
【０１０５】
また、メモリ２上の制御マップＭｎにはそれぞれ、入力ベクトルｘの各成分から、目標アイドル回転数と実際のエンジン回転数との差、および実際のエンジン回転数のサンプリング周期ごとの変化量の２つの引数が算出されて入力され、制御パラメータＰｎとしてエンジンに供給する空気量が出力されるようになっている。
【０１０６】
また、理想値算出手段５では、人為的に作成された目標アイドル回転数から制御パラメータであるエンジンに供給する空気量の理想値Ｐidealが算出され、評価値算出手段６と更新手段８とに出力されるようになっている。
【０１０７】
そして、上記のような要領で制御マップの自動構成を行うと、学習の終了時点で、状況認識手段３におけるベクトル空間ＶＳをエンジントルクおよびエンジン温度について２次元的に表すと、図１３に示すように高温／高負荷の領域ＨＨ、高温／低負荷の領域ＨＬ、低温／高負荷の領域ＬＨおよび低温／低負荷の領域ＬＬがそれぞれ代表ベクトルによって的確に認識、分類される。そして、制御マップＭｎは各領域に対応して１つずつ、計４個の制御マップＭｎがメモリ２上に生成される。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本実施形態に係る制御マップ自動構成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】３次元的に表された制御マップを示す図である。
【図３】引数に対応するマップ位置の周囲の格子点に設定された制御パラメータによる線形補間を説明する図である。
【図４】状況認識手段の構成を示す図であり、状態ベクトル、ベクトル空間および代表ベクトルを説明する図である。
【図５】制御マップ切替手段の構成を示す図であり、第１層、第２層および各ノードを説明する図である。
【図６】制御マップの格子点に設定された制御パラメータの更新量を説明する図である。
【図７】状況認識手段における処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】制御マップ切替手段における処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】判定手段における処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】（Ａ）ベクトル空間内に状態ベクトルが入力された状態を表す図であり、（Ｂ）状態ベクトルが新たな代表ベクトルとして増殖される状態を表す図である。
【図１１】制御マップ切替手段で第１層、第２層に新たなノードが生成され対応づけられた状態を示す図である。
【図１２】制御マップ切替手段で第１層に新たなノードが生成され最良の制御マップの番号のノードに対応づけられた状態を示す図である。
【図１３】種々の状況に対応する領域に分割されたベクトル空間を表す図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１  制御マップ自動構成装置
３  状況認識手段
４  制御マップ切替手段
５  理想値算出手段
６  評価値算出手段
７  判定手段
８  更新手段
Ｍｎ  制御マップ
Ｍbest  最良の評価値を有する制御マップ
Ｍselect  特定の代表ベクトルに対応する制御マップ（選択された制御マップ）
Ｐｎ  制御パラメータ
Ｐideal  制御パラメータの理想値
Ｑｎ  評価値
Ｑbest  最良の評価値
Ｓ  制御対象
Sg  増殖信号
ThQ  閾値
ＶＳ  ベクトル空間
Ｗk  代表ベクトル
Ｗk＊  特定の代表ベクトル
ｘ  状態ベクトル
【図１】
2008197715.tif 000006
【図２】
2008197715.tif 000007
【図３】
2008197715.tif 000008
【図４】
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【図５】
2008197715.tif 000010
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2008197715.tif 000014
【図１０】
2008197715.tif 000015
【図１１】
2008197715.tif 000016
【図１２】
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【図１３】
2008197715.tif 000018