(57)【要約】【課題】多次元の時系列データを処理する砂時計型ニューラルネットワークに過去の履歴を反映させ、入出力関係が非線形に変化するような特徴量を抽出可能とする。【解決手段】特徴量抽出部２を、砂時計型ニューラルネットワーク２０と、この砂時計型ニューラルネットワーク２０の出力層から入力層へのフィードバック構造を形成するフィードバック器３０とにより構成する。フィードバック器３０は、Ｚ変換器３１、ローパスフィルタ３２、ハイパスフィルタ３３、バンドパスフィルタ３４、ヒステリシス発生器３５を備え、出力層Ｌ５からの出力を、時間領域、周波数領域、空間領域でデータ処理して入力層Ｌ１にフィードバックすることで、過去の履歴の反映、出力周波数の帯域調整、状態に応じた入出力特性の調整を行う。これにより、入出力関係が非線形に変化するような特徴量も抽出可能となる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多次元の時系列データを砂時計型ニューラルネットワークの下流層に入力して次元圧縮し、該砂時計型ニューラルネットワークの圧縮層からの出力を特徴量として抽出する特徴量抽出器と、
上記砂時計型ニューラルネットワークの上流層から出力されるデータを少なくとも時間領域で処理し、処理したデータを上記砂時計型ニューラルネットワークの下流層にフィードバックするフィードバック器と
を備えることを特徴とする多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項２】
上記フィードバック器のフィードバック量を、遺伝的アルゴリズムを用いて学習することを特徴とする請求項１記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項３】
上記フィードバック器に、上記特徴量抽出器の上流層から出力されるデータをＺ変換して上記特徴量抽出器の下流層にフィードバックするＺ変換器を備えることを特徴とする請求項１記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項４】
上記フィードバック器に、上記特徴量抽出器の上流層から出力されるデータを閾値で領域分割し、各領域毎に対応する出力値を上記特徴量抽出器の下流層にフィードバックするヒステリシス発生器を備えることを特徴とする請求項１記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項５】
上記領域分割の閾値を、遺伝的アルゴリズムによって最適化することを特徴とする請求項４記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項６】
上記各領域毎に対応する出力値を、遺伝的アルゴリズムによって最適化することを特徴とする請求項４記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項７】
上記フィードバック器に、透過帯域の異なる複数の周波数フィルタを備え、各周波数フィルタを単独で或いは組み合わせて用いることにより、上記特徴量抽出器の上流層から出力されるデータをフィルタ処理して上記特徴量抽出器の下流層にフィードバックすることを特徴とする請求項１記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【請求項８】
上記複数の周波数フィルタは、ローパスフィルタとハイパスフィルタとバンドパスフィルタであることを特徴とする請求項７記載の多次元時系列データの特徴量抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多次元の時系列データから入出力関係が非線形に変化する特徴量を抽出する多次元時系列データの特徴量抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、多種多様且つ膨大な情報から、必要でありながら測定が困難な情報を自動的に抽出する技術として、ニューラルネットワークを用いた技術が知られている。このニューラルネットワークの中でも、特に、情報圧縮の特徴を持つ砂時計型ニューラルネットワークは、画像による環境認識、音声認識、知能ロボットの歩容制御、自動車等の車両制御等に広く適用されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、砂時計型ニューラルネットワークからなる複数のニューラルネットワークを階層的に接続して各ネットワークが自律的に学習可能とし、情報を統合する過程において下位のネットワークから段階的に上位のネットワークに学習させることで、少ないネットワーク数で多数の情報を統合的にデータ圧縮し、統合により得られる少ない情報数で有効な情報処理を行うことのできる技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、自動車の内燃機関の気筒別空燃比制御に砂時計型ニューラルネットワークを用いて走行時における気筒別空燃比を高精度に推定する技術が開示されている。この技術では、排気集合部に設けられた空燃比センサの検出値を含む内燃機関の運転パラメータを砂時計型ニューラルネットワークに入力し、最終層の出力が空燃比センサの検出値と同じ値となるように学習を行なうことで、中間層に空燃比センサの検出値の特徴である集合部での排気割合が出現するようにして排気割合を推定し、推定された排気割合に基づいて気筒別の空燃比を演算している。
【特許文献１】特開平９−２６９４８号公報
【特許文献２】特開２００４−２３９２３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、車両挙動の解析等においては、特異な車両状態（ドリフト、スピン等）になると、その入力（操舵・車速等）と出力（車体挙動）との関係には、非線形性があることが知られており、車体の非線形性を示す特徴量を抽出するためには、過去の入力を考慮する必要がある。これは、過去に入力したアクセルやハンドルの影響がヨーレートや車体滑り角等の現在の車体挙動に反映されるためである。ヒステリシス現象を有する場合も同様であり、現在の応答が過去の応答に依存する。
【０００６】
しかしながら、従来の砂時計型ニューラルネットワークを用いた制御システムでは、過去の履歴を考慮するようには構築されておらず、過去・現在の因果関係を把握することができないことから、非線形の入出力関係下で特徴量を抽出することは困難である。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、多次元の時系列データを処理する砂時計型ニューラルネットワークに過去の履歴を反映させ、入出力関係が非線形に変化するような特徴量を抽出することのできる多次元時系列データの特徴量抽出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明による多次元時系列データの特徴量抽出装置は、多次元の時系列データを砂時計型ニューラルネットワークの下流層に入力して次元圧縮し、該砂時計型ニューラルネットワークの圧縮層からの出力を特徴量として抽出する特徴量抽出器と、上記砂時計型ニューラルネットワークの上流層から出力されるデータを少なくとも時間領域で処理し、処理したデータを上記砂時計型ニューラルネットワークの下流層にフィードバックするフィードバック器とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、多次元の時系列データを処理する砂時計型ニューラルネットワークに過去の履歴を反映させることができ、入出力関係が非線形に変化するような特徴量も抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図７は本発明の実施の一形態に係り、図１は特徴量抽出装置の構成図、図２は特徴量抽出部の構成図、図３は最適化部の構成図、図４は学習手順を示すフローチャート、図５は舵角及び車速の変化を示す説明図、図６はヨーレート・横加速度・車体滑り角の変化を示す説明図、図７は抽出データを示す説明図である。
【００１１】
本発明による特徴量抽出装置は、例えば、画像による環境認識、音声認識、知能ロボットの歩容制御、車両運動の解析制御等に適用されるものであり、砂時計型ニューラルネットワーク（以下、「砂時計型ＮＮ」と記載）を用いて多次元の時系列データから特徴量を抽出する。本発明で用いる砂時計型ＮＮは、従来の砂時計型ＮＮに対し、過去の履歴の反映、及び特定周波数領域への注目を可能とするものであり、設計者が意図する情報（特徴量）を有効に得ることができる。
【００１２】
以下、本実施の形態においては、車両の挙動解析への適用例について説明する。図１に示すように、本実施の形態の特徴量抽出装置１は、マイクロコンピュータ等から構成され、車両の運動状態を検出する各種センサからの時系列データを入力として、これらの入力データから砂時計型ＮＮを用いて車両挙動に係る非線形の特徴量を抽出する特徴量抽出部２、この特徴量抽出部２を最適化する最適化部３とを備えている。特徴量抽出部２で抽出した車両挙動の特徴量は、車両制御装置４に出力される。
【００１３】
すなわち、特徴量抽出装置１と車両制御装置４とを組み合わせて車両挙動解析システムを構築し、特徴量抽出装置１により車両の現在の挙動を示す特徴量、例えば、車両のスピン状態を抽出し、車両制御装置４により、ドライバに対して、例えば前後輪のトルク配分制御やブレーキ制御等を介入させる。これにより、車両挙動を不安定化させている要因を除去する方向に制御し、或いは車両挙動を不安定化させる要因を修正して不安定化が生じないように予め制御することができる。
【００１４】
特徴量抽出部２の入力側に接続される各種センサは、例えば、ステアリングの操作角を検出する舵角センサ５、ステアリングからの反力を検出するステア反力センサ６、車輪の回転速度を検出する車輪速センサ７、車体の横方向に作用する加速度を検出する横加速度センサ８、車体の前後方向に作用する加速度を検出する前後加速度センサ９、アクセル開度センサ１０である。特徴量抽出部２には、各センサから、舵角δ、ステア反力Ｓｔ、車輪速Ｖ、車体横加速度Ｇｙ、車体前後加速度Ｇｘ、アクセル開度Ａ等がそれぞれ入力され、また、微分器１１，１２を介して、舵角δの微分値及び２階微分値すなわち舵角速度ｄδ及び舵角加速度ｄ２δが入力される。
【００１５】
特徴量抽出部２は、図２に示すように、特徴量抽出器としての砂時計型ＮＮ２０と、この砂時計型ＮＮ２０の出力層から入力層へのフィードバック構造を形成するフィードバック器３０とを備えて構成されている。砂時計型ＮＮ２０は、図２においては、砂時計型ＮＮ２０入力層Ｌ１、入力側中間層Ｌ２、圧縮層Ｌ３、出力側中間層Ｌ４、及び出力層Ｌ５を有する５層型のモデルを示しており、ノード数が最も少ない中央の圧縮層Ｌ３から抽出データが取り出される。
【００１６】
本実施の形態における砂時計型ＮＮ２０は、入力層Ｌ１に、各センサ５〜１０からのデータ及び微分器１１，１２からのデータがそれぞれ入力される複数のノードとフィードバック器３０からフィードバックされるデータが入力される複数のノードとを有しており、圧縮層Ｌ３を境にして入力層Ｌ１と対称にノードが配置される出力層Ｌ５から入力データと同じデータが出力されるように、最適化部３によってネットワークの結合重みが調整される。
【００１７】
すなわち、砂時計型ＮＮ２０は、入力層Ｌ１から圧縮層Ｌ３への流れでデータが次元圧縮され、圧縮層Ｌ３から出力層Ｌ５への流れで復元される。つまり、圧縮層Ｌ３から出力側中間層Ｌ４への出力は、圧縮層Ｌ３から出力層Ｌ５への流れで入力データが復元されるような入力データすなわち入力された複数の車両挙動を表す量の特徴がすべて反映された量になっている。従って、圧縮層Ｌ３からの出力は、入力された複数の車両挙動を表す量の特徴を表す特徴量として用いることができる。
【００１８】
砂時計型ＮＮ２０の入力層Ｌ１、入力側中間層Ｌ２、圧縮層Ｌ３、出力側中間層Ｌ４、及び出力層Ｌ５を構成する各ノードＮi（ｉ＝１，２，…，ｋ；ｋは各層を構成するノードの総数）は、所定の伝達関数に従い、入力Ｘiに対して１つの出力Ｙiを出力する。伝達関数としては、例えば、以下の（１）式で表されるシグモイド関数を用いることができる。その他、リミッタ、二値化、不感帯、ピークホールド、微分、積分、最大値等の各関数を伝達関数として用いることも可能であり、適宜選択される。  
Ｙi＝１／(１＋ｅｘｐ(−(Ｘi−θi)))  …（１）
【００１９】
ここで、（１）式におけるθiは、ノードＮi毎の閾値である。また、入力Ｘiは、具体的には、入力層Ｌ１の各ノードにそれぞれ入力される各センサからの実測値、すなわち、舵角δ、舵角速度ｄδ、舵角加速度ｄ２δ、ステア反力Ｓｔ、車輪速Ｖ、車体横加速度Ｇｙ、車体前後加速度Ｇｘ、及びアクセル開度Ａのそれぞれの正規化値と、フィードバック器３０からの出力値である。
【００２０】
また、入力側中間層Ｌ２、圧縮層Ｌ３、出力側中間層Ｌ４、及び出力層Ｌ５においては、（１）式における入力Ｘiは、それぞれ上流側の各ノードＮjの出力Ｙjを重み付けした総和である。すなわち、上流側のノードＮjと下流側のノードＮiとの結合重み係数をｗijとした場合、ノードＮiへの入力Ｘiは、以下の（２）式で求められる。  
Ｘi＝Σｗij×Ｙj  …（２）
【００２１】
また、次元圧縮すべきデータの数が多い場合は、砂時計型ＮＮ２０を複数のニューラルネットワークで構成し、１つの砂時計型ＮＮの圧縮層から出力されたデータを、別の砂時計型ＮＮに入力して次元圧縮し、最後の砂時計型ＮＮの圧縮層からの出力を特徴量として出力することも可能である。
【００２２】
フィードバック器３０は、砂時計型ＮＮ２０の出力層Ｌ５からの出力を、時間領域、周波数領域、空間領域でのデータ処理を介して入力層Ｌ１にフィードバックすることで、過去の履歴の反映、出力周波数の帯域調整、以下に説明する「状態」に応じた入出力特性の調整を行うものである。本実施の形態においては、フィードバック器３０は、Ｚ変換器３１、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３２、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）３３、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３４、ヒステリシス発生器３５を備えて構成されている。
【００２３】
Ｚ変換器３１は、出力層Ｌ５からの出力データをＺ変換し（遅延させ）、一つ前のデータを入力層Ｌ１に戻すことで、過去の履歴を反映させる。すなわち、砂時計型ＮＮ２０にＺ変換器３１によるフィードバックを適用することで、無限時間前までの出力データを考慮し、出力データの積分値を含む特徴量を抽出することができる。
【００２４】
ローパスフィルタ３２、ハイパスフィルタ３３、バンドパスフィルタ３４は、それぞれ、出力を意図する周波数帯域に絞り込むためのフィルタである。ローパスフィルタ３２は、出力層Ｌ５の出力データから高周波数成分をカットし、任意の周波数以下だけを入力層Ｌ１へ戻すことができる。ハイパスフィルタ３３は、出力層Ｌ５の出力データから低周波数成分をカットし、任意の周波数以上だけを入力層Ｌ１へ戻すことができる。また、バンドパスフィルタ３４は、出力層Ｌ５の出力データから低周波数及び高周波数成分をカットし、任意の周波数帯域だけを入力層Ｌ１へ戻すことができる。抽出したい成分の周波数帯が複数ある場合、これらのローパスフィルタ３２、ハイパスフィルタ３３、バンドパスフィルタ３４を併用することにより、意図する複数の周波数領域の成分を含む特徴を抽出することができる。
【００２５】
ヒステリシス発生器３５は、出力層Ｌ５からの出力データを閾値（ヒステリシス閾値）θhによって領域分割し、各領域を「状態」と見なした上で、現在の状態に対応する値を入力層Ｌ１へ戻す。すなわち、ヒステリシス現象のように、現在の状態が過去の状態に依存し、同じ入力値でも出力値が異なる現象がある。そこで、ヒステリシス発生器３５を用いて出力波形をヒステリシス閾値θhで領域分割し、各領域を状態と見なすことで、過去の状態を考慮した成分を抽出することができる。
【００２６】
具体的には、予めデータの取りうる範囲を任意の領域に分割し、各領域を状態Ｓ１，Ｓ２，…と指定する。各状態には、入力データに対応する出力値Ｄhを指定しておき、入力へデータをフィードバックさせるとき、出力層Ｌ５の出力データの絶対値を参照して現在の状態を割り出し、状態に対応する出力値Ｄhを入力層Ｌ１へ戻す。領域の分割や対応する出力値Ｄhは、学習によって最適化させる。
【００２７】
尚、フィードバック器３０による砂時計型ＮＮ２０に対するフィードバックは、必ずしも出力層Ｌ５から入力層Ｌ１へのフィードバック、つまりニューラルネットワークの最上流層から最下流層へのフィードバックに限定されることなく、出力側の任意の層から入力側の任意の層へのフィードバックとすることも可能である。
【００２８】
一方、最適化部３は、砂時計型ＮＮ２０の入力データと出力データが同じになるようにネットワークの調整を行うと共に、フィードバック器３０を介した各ノードの入出力に対しても、両者が同じになるように学習する。
【００２９】
すなわち、特徴量を抽出するときには、最初に砂時計型ＮＮ２０の結合重みを学習する必要があり、先ず、入力データを砂時計型ＮＮ２０の入力層Ｌ１の各ノードに入れ、出力層Ｌ５のノードから出力された値が入力データとどの程度同じかを評価する。そして、その評価結果に基づいてネットワークの結合重み（結合重み係数ｗij）や、ネットワークからの出力の「状態」に対応したフィードバック器３０のヒステリシス発生器３５におけるヒステリシス閾値θH及び領域毎の出力値Ｄhを学習し、最適化する。最終的に学習が終了した段階では、砂時計型ＮＮ２０へ入力データを入れるだけで、圧縮層Ｌ３から抽出データを取り出すことができる。
【００３０】
本実施の形態においては、最適化部３は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化の手法を用いている。詳細には、図３に示すように、最適化部３は、初期個体生成部４０、評価値算出部４１、終了判定部４２、親選択部４３、交叉部４４、突然変異部４５を備えて構成されている。
【００３１】
初期個体生成部４０は、砂時計型ＮＮ２０を構成する各ノードのシグモイド関数について、ネットワークのノードの閾値θi及び結合重み係数ｗijを遺伝子に含む個体を予め設定された個体数だけ生成させ、それぞれ１世代目の個体群を形成させる。
【００３２】
遺伝子型の１つの個体は、砂時計型ＮＮ２０の各ノードについての閾値θiと結合重み係数ｗijとを１列に並べた数値列を含む形に形成される。１世代目の個体群の生成の際、各個体の各ノードの閾値θiと結合重み係数ｗijの値は、ランダムに設定され、所定数（例えば１００個）の初期個体が生成される。
【００３３】
評価値算出部４１は、個体群の中から１つの個体を選択し、その個体に含まれる各ノードの閾値θiと結合重み係数ｗijとを砂時計型ＮＮ２０に送ってセットアップし、試行を行う。そして、この試行における入力層Ｌ１への入力Ｄｉｎと出力層Ｌ５からの出力Ｄｏｕｔとの出力誤差に基づいて、以下の（３）式に従って各個体の評価値Ｑを算出する。この評価値Ｑは、（３）式からも分かるように、評価値Ｑが小さい程、入力データＤｉｎと出力データＤｏｕｔとの近似の度合が高いことを表している。  
Ｑ＝(１／Ｎ・ｔｃ)ΣΣ(Ｄｏｕｔ−Ｄｉｎ)2  …（３）
ここで、ｔｃは１サイクルの所要時間、Ｎは評価値算出部４１に入力された所定時間分の入力データＤｉｎの所定の総サイクル数であり、総和ΣΣは、入出力の誤差の２乗についての総サイクル数の総和を、総ノード数について総和することを意味している。
【００３４】
この場合、入力データＤｉｎは、舵角δ、ステア反力Ｓｔ、車輪速Ｖ、車体横加速度Ｇｙ、車体前後加速度Ｇｘ、アクセル開度Ａ等の実測値であると共に、教師データＴにもなっている。また、出力データＤｏｕｔと入力データＤｉｎとの入出力誤差には、ヒステリシス器３０のヒステリシス閾値θh及び出力値Ｄhに起因する誤差を含んでおり、これらのヒステリシス閾値θh及び出力値Ｄhも同時に学習され、最適化される。
【００３５】
評価値算出部４１は、以上の試行を個体群の全ての個体について行い、個体毎にそれぞれ評価値Ｑを計算し、個体と評価値Ｑとを終了判定部４２に送る。終了判定部４２は、評価学習の終了判定条件を満たしているか否かを判断する。終了判定条件は、設定された世代数に達した時点、設定した評価値より良い（すなわち設定した評価値より小さい）評価値Ｑを有する個体が現れた時点、更には、設定された処理時間に達した時点等であり、適宜設定される。
【００３６】
そして、終了判定部４２は、終了判定条件を満たしていると判断した場合、個体群の中で最良の評価値Ｑを有する個体に含まれる砂時計型ＮＮ２０の各ノードの閾値θiと結合重み係数ｗijとを用いて砂時計型ＮＮ２０をセットアップさせると同時に、個体群のすべての個体をメモリ４６に保存する。
【００３７】
また、終了判定部４２は、終了判定条件を満たしていないと判断した場合には、個体及び評価値Ｑを親選択部４３に送る。親選択部４３は、例えばエリート保存による親選択を行い、個体群の中から評価値Ｑが小さい順に所定個数の個体をメモリ４６に格納して隔離すると同時に、隔離した個体のコピーを生成し、そのコピーと格納された個体以外の個体について逆ルーレット選択や期待値選択、ランキング選択、トーナメント選択等の方法で個体を選択して交叉部４４に送る。
【００３８】
交叉部４４は、親選択部４３から送られてきた親個体というべき各個体について、点交叉や多点交叉、一様交叉、ＳＰＸ（Simplex Crossover）交叉、ＵＮＤＸ（Unimodel Normal Distribution Crossover）交叉等の通常の方法により、所定の確率で交叉を行う。また、交叉により生成された個体は、突然変異部４５に送られ、突然変異部４５では、個体を構成する各ノードの閾値θiや結合重み係数ｗijの値を、それぞれ一定の割合でランダムに変化させる。このようにして次世代の個体群が生成される。
【００３９】
交叉部４４及び突然変異部４５における処理が終了した各個体は、評価値算出部４１に再送され、再度、それぞれの個体について試行が行われ、評価値Ｑが算出される。評価値Ｑが算出された個体は、終了判定部４２に送信され、終了判定部４２で、メモリ４６に格納された１世代前の個体と共に終了判定を行う。この最適化処理は、終了条件を満たすまで繰り返され、再度学習を行う場合には、メモリ４６に保存されている個体群の各個体を読み出し、引き続き学習を行う。
【００４０】
次に、以上の最適化部３による特徴量抽出部２の学習手順について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４１】
この学習手順では、先ず、最初のステップＳ１において、フィードバック器３０のヒステリシス発生器３５におけるヒステリシスの分割領域を初期設定する。すなわち、予めデータの取りうる範囲を任意の領域に分割しておき、各領域を状態Ｓ１，Ｓ２，…と指定する。そして、ステップＳ２において、分割領域に対応する出力値すなわち各状態Ｓ１，Ｓ２，…の出力値を、予め設定した値で初期設定する。
【００４２】
次のステップＳ３，Ｓ４，Ｓ５では、それぞれ、フィードバック器３０のローパスフィルタ（ＬＰＦ）３２のカットオフ周波数、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）３３のカットオフ周波数、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３４のカットオフ周波数を初期設定する。これらのカットオフ周波数は、制御対象に応じて抽出したい周波数帯域から適宜設定される。
【００４３】
更に、ステップＳ６で砂時計型ＮＮ２０の評価値Ｑに基づく学習を行ってネットワークの結合重み係数ｗijを少しずつ調整し、ステップＳ７でヒステリシスの分割領域を、砂時計型ＮＮ２０の出力層Ｌ５からの出力データの絶対値を参照して学習する。そして、ステップＳ８で現在の状態から分割領域に対応する出力値を学習して初期値を少しづつ変更し、フィードバック器３０からのヒステリシスフィードバック量を調整する。
【００４４】
その後、学習の進行に伴い、ステップＳ９で砂時計型ＮＮ２０の入出力データから再度評価値Ｑを算出し、この評価値Ｑに基づき、ステップＳ１０で学習が終了したか否かを判断する。その結果、学習が終了していない場合には、ステップＳ６へ戻って学習を継続し、学習が終了したと判断した場合、本処理を終了する。
【００４５】
以上の特徴量抽出部２において、砂時計型ＮＮ２０への入力データを舵角δと車速（車輪速）Ｖとの２次元の時系列データに絞り、フィードバック器３０によるフィードバック機能を付加した場合の特徴量の抽出結果について説明する。
【００４６】
図５は、車載の舵角センサ５及び車輪速センサ７で実測した舵角δ・車速Ｖのデータを示しており、この実測データでは、舵角δ・車速Ｖはあまり変化していないのにも拘わらず、図６に示すように、車体の挙動を示すヨーレートγ・車体滑り角βは序々に増加し、最後には極大しており、車両がスピン状態にあることを示している。
【００４７】
このような車体特性を抽出するためには、過去の入力情報を考慮する必要があるが、これは、過去に入力したアクセルやハンドルによる入力が現在の車体挙動であるヨーレートγや車体滑り角βに強く影響してくるためである。またスピン等の特異な車両状態では、入出力関係に非線形性があることがわかる。
【００４８】
舵角δ・車速Ｖを入力とする砂時計型ＮＮ２０に対するフィードバック機能としては、フィードバック器３０を、０．１Ｈｚ〜１０Ｈｚの周波数成分を入力へフィードバックするように設定している。これは、車体の固有振動数が１Ｈｚ付近であるため、この周波数帯域の入出力特性を主に抽出するためである。
【００４９】
このときの砂時計型ＮＮ２０からの抽出データは、図６に示され、車体がスピン状態となり、入力の舵角δが一定でヨーレートγが極大になるとき、抽出した特徴量が序々に増加し極大していることが分かる。この結果から、車体の非線形性を表す情報を抽出していることがわかる。図６に示すような車体の非線形性を示す特徴量を抽出することは、現在の車両が安定した制御下にあるかどうかを示す指標になり、この安定度を表す指標を用いることで、ドライバに対して車両の制御を介入させ、車の安全性を向上させることができる。
【００５０】
以上のように、本実施の形態においては、砂時計型ＮＮの出力データをフィードバックさせることにより、過去の履歴を考慮し、また、状態からの出力値や積分値といった形で過去履歴を扱うことができる。また、フィードバック出力のカットオフ周波数を指定することで、所望の周波数帯域の成分を含む特徴量も抽出可能とり、その結果、過去の履歴を考慮した、設計者が意図する情報を抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】特徴量抽出装置の構成図
【図２】特徴量抽出部の構成図
【図３】最適化部の構成図
【図４】学習手順を示すフローチャート
【図５】舵角及び車速の変化を示す説明図
【図６】ヨーレート・横加速度・車体滑り角の変化を示す説明図
【図７】抽出データを示す説明図
【符号の説明】
【００５２】
１  特徴量抽出装置
２  特徴量抽出部
３  最適化部
２０  砂時計型ニューラルネットワーク
Ｌ１  入力層
Ｌ５  出力層
３０  フィードバック器
３１  Ｚ変換器
３２  ローパスフィルタ
３３  ハイパスフィルタ
３４  バンドパスフィルタ
３５  ヒステリシス発生器
【図１】
2008310520.tif 000003
【図２】
2008310520.tif 000004
【図３】
2008310520.tif 000005
【図４】
2008310520.tif 000006
【図５】
2008310520.tif 000007
【図６】
2008310520.tif 000008
【図７】
2008310520.tif 000009