(57)【要約】【課題】人間の感覚に合致した容易な運転操作で且つ運転状態に左右されない安定した走行を可能としつつ、システムの負荷を低減して制御応答性を向上する。【解決手段】スイッチがＯＮされている場合、小領域毎に配置した荷重センサからの信号を取込んで荷重分布パターンをセンシングし（Ｓ２）、設定時間Ｔ０までの全荷重データを平均化した初期荷重データでその後の荷重データ標準化する（Ｓ６）。そして、小領域毎の荷重データの組合せから現時刻の制御パターンを決定して駆動制御を実行する（Ｓ６，Ｓ７）。これにより、運転者が作用させる力と走行状態とを人間の感覚に一致させ、容易な操作で安定した走行制御を実現しつつ、システムの負荷を低減して制御応答性を向上することができる。【選択図】　　図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者が走行装置に対する運転操作として所定の部位に作用させる力の荷重分布に基づいて上記走行装置の走行駆動源を制御する駆動制御装置であって、
上記荷重分布の検出対象範囲を複数に分割した小領域を設定し、各小領域毎に検出した荷重データの分布に基づいて上記走行駆動源を制御する手段を備えたことを特徴とする荷重分布による駆動制御装置。
【請求項２】
制御開始前に検出した上記小領域毎の荷重データを合計した値を初期荷重データとして、制御開始後の荷重データを上記初期荷重データで除算した値を制御入力の荷重データとして用いることを特徴とする請求項１記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項３】
上記小領域毎の荷重データと上記走行駆動源の制御量との関係を制御パターンとして予め定めておき、この制御パターンを、ニューラルネットワーク、制御マップ、或いは相関関係式を適用して決定することを特徴とする請求項１又は２記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項４】
上記制御パターンを、走行後においても適宜変更可能とすることを特徴とする請求項３記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項５】
上記走行駆動源を複数の独立した走行駆動源として、対象位置にある上記小領域の荷重データの差に応じて各走行駆動源を制御する際、上記荷重データの差が予め設定した許容範囲から外れたとき、上記走行駆動源の制御量を補正することを特徴とする請求項１〜４の何れか一に記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項６】
上記許容範囲を、上記走行装置の速度、上記走行駆動源の回転数或いはトルクの何れかの関数とすることを特徴とする請求項５記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項７】
直進走行時に車両速度が予め設定した閾値を越えたとき、上記対称位置にある領域の荷重データを同じ値にすることを特徴とする請求項５記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項８】
上記小領域の荷重データの時間変化率によって上記走行駆動源の制御量を補正することを特徴とする請求項１〜７の何れか一に記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項９】
各小領域の荷重データの合計値と上記初期荷重データとの差が予め設定した閾値以上である状態が設定時間以上継続する場合には、上記走行駆動源を強制的に停止させることを特徴とする請求項２〜８の何れか一に記載の荷重分布による駆動制御装置。
【請求項１０】
上記小領域を代表する位置にロードセルを配置し、各ロードセルで検出した荷重データに基づいて上記駆動装置を制御することを特徴とする請求項１〜９の何れか一に記載の荷重分布による駆動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間の感覚に合致した運転操作で容易且つ安定した走行を可能とする荷重分布による駆動制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両等の人間を乗せて運ぶ手段としての走行装置を有人で運転する場合には、ハンドル、アクセル、ブレーキ等をそれぞれ操作しなければならず、操作に習熟が必要であるばかりでなく、負担がかかる。
【０００３】
このため、従来から運転操作を支援するための各種技術が提案されており、例えば、特開平１１−３２６０８４号公報には、車両のシート座面及びシート背面にマトリクス状に圧力センサやフィルム状の圧力センサを配置するとともに車体振動成分を検出するための加速度センサを車体内に配置し、圧力センサの出力信号から車体振動成分をキャンセルしたシート座面及びシート背面の体圧分布を求め、この体圧分布の時間変化を検出してドライバの覚醒度や疲労度を求め、必要に応じて警報を発する技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−３２６０８４号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、運転操作の負担を軽減するに止まり、運転操作そのものは同じであるため、必ずしも人間の感覚に一致しない操作を強いられることにはかわりがない。更に、運転者の状態を認識するには、複雑な処理が必要であり、システムの負荷が大きくなり制御応答性が低下する虞がある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、人間の感覚に合致した容易な運転操作で且つ運転状態に左右されない安定した走行を可能としつつ、システムの負荷を低減して制御応答性を向上することのできる荷重分布による駆動制御装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、運転者が走行装置に対する運転操作として所定の部位に作用させる力の荷重分布に基づいて上記走行装置の走行駆動源を制御する駆動制御装置であって、上記荷重分布の検出対象範囲を複数に分割した小領域を設定し、各小領域毎に検出した荷重データの分布に基づいて上記走行駆動源を制御する手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
すなわち、本発明は、運転者が運転操作として所定の部位に作用させる力の荷重分布を、検出対象範囲を複数に分割した小領域毎に検出し、各小領域毎に検出した荷重データの分布に基づいて走行駆動源を制御することで、運転者の運転操作意図に対応して人間の感覚に合致した操作で容易且つ安定した走行を可能としつつ、システムの負荷を低減して制御応答性を向上する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
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は本発明の実施の第１形態に係わり、図１は並行２輪電動車の駆動制御システムの構成図、図２は荷重センサの配置を示す説明図、図３はニューラルネットワークの説明図、図４は制御特性の例を示す説明図、図５はメイン制御のフローチャート、図６は前進走行における駆動制御のフローチャート、図７は高速走行における駆動制御のフローチャートである。
【００１０】
本発明は、電動モータやエンジン等によって駆動される走行装置において、運転者が所定の部位に作用させる力の荷重分布から操作意図を把握し、前進、後退、旋回、停止等の駆動制御を行うものであり、本形態においては、電動モータを走行駆動源として、この電動モータで駆動される２つの車輪が進行方向に並行に配置された２輪車（以下、並行２輪電動車と称する）を例に取って説明する。
【００１１】
同図において、符号１は並行２輪電動車であり、例えば、左右２つの車輪の上部に設けた運転台に立ち姿勢で搭乗し、固定ハンドルを把持しながら走行する２輪車として構成される。この並行２輪電動車１は、左右の車輪２，２に、それぞれ独立した電動モータを含む駆動装置３，３を備え、コントローラ４によって制御される。コントローラ４には、車速センサ等のセンサ類５や、以下に説明する荷重センサ６からの信号が入力され、これらの信号に基づいて、運転者の手や足の押付け力による荷重分布を検出し、この荷重分布から並行２輪電動車１の制御パターンを決定して駆動制御を行う。
【００１２】
本形態においては、運転者の足の踏み付けによる荷重分布を検出し、その検出結果に基づいて駆動制御を行う例について説明するが、足の踏付け力の代わりに、ハンドルを握る手の握力、シートへの座り方等の体を壁に押付ける力等で置き換えることも可能である。
【００１３】
足の踏付けによる荷重分布の測定には、運転者が足を乗せる運転台のフットプレートに荷重センサ６を配設して行う。荷重センサ６としては、図２に示すように、シート面圧力分布測定等に使用されるシート状の圧力センサ（センサシート）であって、シートサイズの小さいセンサシート６Ａを複数枚、或いは、ロードセル６Ｂを複数個用いることで、処理の簡略化とコスト低減とを図る。
【００１４】
すなわち、図２（ａ）に示すように、左足と右足とに対応して用意された各フットプレートを、複数の小領域毎に分割して各小領域毎にセンサシート６Ａを配設する。図においては、左右のそれぞれ足について、計３つの領域、すなわち、足の前部（つま先側）と後部（かかと側）とに領域を分割し、更に、前部を外側と内側との２つの領域に分割する。そして、各領域におけるセンサシート６Ａの荷重分布を積分し、各領域の荷重データ、すなわち、左足前部の内側の領域の荷重データＬＨ１、左足前部の外側の領域の荷重データＬＨ２、左足後部の荷重データＬＨ３、右足前部の内側の領域の荷重データＲＨ１、右足前部の外側の領域の荷重データＲＨ２、右足後部の荷重データＲＨ３を算出する。
【００１５】
また、センサシート６Ａに代えてロードセル６Ｂを使用する場合には、図２（ａ）に示すように、各小領域を代表する位置に、それぞれロードセル６Ｂを配置し、各ロードセル６Ｂからの荷重データを、各領域を代表する荷重データＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３として、そのまま利用することができる。更に、図２（ｂ）に示すように、フットプレートを複数の小領域に分割せずに１枚のプレートとし、この１枚のプレートの下に複数のロードセル６Ｂを配置し、荷重データＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３を得るようにしても良い。
【００１６】
測定した各荷重データはコントローラ４に送られ、コントローラ４で、後述するように、各荷重データを標準化して制御入力とし、この荷重データの制御入力に基づいて、例えば、以下の（１）〜（４）に示すように、並行２輪電動車１の前進、後退、旋回、停止等の制御パターンを決定する。
【００１７】
（１）前進走行
両足のつま先側に体重をかけることにより、後側の領域（かかと側の領域）よりも前側の領域（つま先側の領域）の荷重値が大きい分布となり、この荷重分布パターンを検出したとき、電動モータを前進方向に制御する。この場合、つま先側の荷重値の大きさで、電動モータの回転速度を変化させ、前進走行時の走行速度を変化させることが可能である。
【００１８】
（２）後退走行
両足のかかと側に体重がかけることにより、前側の領域（つま先側の領域）よりも後側の領域（かかと側の領域）の荷重値が大きい分布となり、この荷重分布パターンを検出したとき、電動モータを後退方向に制御する。この場合、かかと側の荷重値の大きさで、電動モータの回転速度を変化させ、後退速度を変化させることが可能である。
【００１９】
（３）旋回（右旋回、左旋回）走行
右足側に体重をかけることで、左足側の領域の荷重値よりも右足側の領域の荷重値のほうが大きくなり、この荷重分布パターンを検出したとき、右車輪をニュートラル状態として左車輪を前進方向に回転するように電動モータを制御することで、右旋回させる。一方、左旋回は、右旋回と逆のパターン、すなわち左足側に体重をかけた荷重分布パターンに対応し、左車輪をニュートラル状態として右車輪を前進方向に回転するように電動モータを制御する。この場合、右（左）つま先側の領域の荷重値の大きさで、左（右）車輪側の電動モータの回転速度を変化させ、速度を変化させることが可能である。
【００２０】
（４）停止
両足の荷重データが検出されない状態、すなわち、両足をフットプレートから降ろした状態では、電動モータを停止させる。
【００２１】
コントローラ４における制御パターンの決定は、各荷重データと制御パターンとの相関関係を事前に学習・調整してあるニューラルネットワーク、各荷重データと制御パターンとの相関関係を予め記憶した制御マップ、各荷重データと制御パターンとの相関関係を数式化した相関関係式等を用いて行われ、決定した制御パターンに従って電動モータの回転数やトルクが制御される。
【００２２】
図３は、荷重データを入力とするニューラルネットワークの例を示し、例えば、ニューロン間の結合係数としてシグモイド関数を用いた３層のニューラルネットワークに、各荷重データＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３を入力することで、予め学習・調整してある制御モードに従った電動モータの制御指示値（モータ回転数或いはトルク）を出力する。
【００２３】
一方、図４は、荷重データを入力とする制御マップの特性例を示すものであり、荷重データと電動モータの制御指示値（モータ回転数或いはトルク）との相関関係が予めデータマップ化されてコントローラ４に記憶されており、荷重データをパラメータとしてマップを参照することで制御パターンに従った電動モータの制御指示値を得ることができる。例えば、下式に示すように、右足側の３つの領域を代表する荷重指令値ＲＨを求め、この荷重指令値ＲＨをマップに適用してモータ回転数の制御指令値を求める。勿論、マップによらず、予めコントローラ４に相関関係式を記憶させておき、この相関関係式を用いてモータ回転数の制御指令値を求めるようにしても良い。
ＲＨ荷重値＝ＲＨ１＋ＲＨ２−０．５×ＲＨ３
【００２４】
更に、荷重分布から決定した制御パターンは、走行後においても適宜変更可能である。例えば、図４に実線で示す基準制御モードに対し、この基準制御モードでのモータ回転数Ｎ０を減少補正したモータ回転数Ｎｓで制御を行う破線の緩和モードや、基準制御パターンでのモータ回転数Ｎ０を増加補正したモータ回転数ＮＬで制御を行う破線の増加モード等を備えて適宜選択することで、乗車して間もない不慣れな状態での急発進防止や旋回時の速度減少による安全確保（緩和モード）、勾配の強い登り坂での円滑な発進（増加モード）を得ることができる。
【００２５】
以下、コントローラ４による並行２輪電動車１の制御について、図５〜図７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２６】
図５は全体のメイン制御を示すものであり、プログラムがスタートすると、先ず、ステップＳ１において、並行２輪電動車１を使用可能とするメインのスイッチがＯＮされているか否かを調べる。そして、スイッチがＯＦＦの場合、ステップＳ１で処理を終了して停止状態とし、スイッチがＯＮされている場合、ステップＳ２へ進んで、荷重センサ６からの信号を取込んで荷重分布パターンをセンシングする。
【００２７】
次いで、ステップＳ３へ進み、荷重データを算出する。荷重センサ６として、小領域毎のセンサシート６Ａを用いている場合には、各領域におけるセンサシートの荷重分布を積分し、荷重データを算出する。また、荷重センサ６としてロードセル６Ｂを用いる場合には、ロードセル６Ｂからの信号に基づいて荷重データを算出する。
【００２８】
その後、ステップＳ４へ進み、スイッチＯＮ後の経過時間Ｔｉｍｅが設定時間Ｔ０に達しているか否かを調べる。この設定時間Ｔ０は、乗員によって異なる体重の相違の影響を解消して制御上の汎用化を図るための前処理時間であり、Ｔｉｍｅ＜Ｔ０のとき、ステップＳ４からステップＳ５へ進んで時間経過毎に得られる全荷重データを時間平均化処理した値（すなわち乗員の体重）を初期荷重データとして求め、ステップＳ１へ戻る。
【００２９】
やがて、スイッチＯＮ後、Ｔｉｍｅ≧Ｔ０になると、ステップＳ４からステップＳ６へ進み、その後に得られた荷重データを初期荷重データで除することで、荷重値を標準化する。そして、ステップＳ７で、標準化された荷重データの組合せから、ニューラルネットワーク、制御マップ、相関関係式等を用いて現時刻の制御パターンを決定し、ステップＳ８で制御パターンに従った駆動制御を行い、ステップＳ１へ戻る。
【００３０】
ステップＳ８における駆動制御は、前述したように、ニューラルネットワークに事前に構築された荷重分布と制御パターンとの相関関係、制御マップ、相関関係式を用いて決定される制御パターンで実行される。
【００３１】
例えば、現在の荷重分布がかかと側の領域よりもつま先側の領域の荷重値が大きい荷重分布であるときには、前進走行の制御を実行し、両足のつま先側への踏み付け荷重の変化（体重移動の強弱）に応じて電動モータの回転速度を変化させ、走行速度を変化させる。
【００３２】
この場合、体重移動は、荷重データの時間変化データ（＝現時刻の荷重値−前時刻の荷重値）から判断することができる。すなわち、得られた時間変化データが零であれば、分布パターンに変化が無い（体重移動が無い）と判断することができ、一方、時間変化データの最大値は体重であることから、この時間変化データの大小に基づいて、駆動装置３，３のモータ回転数（或いは駆動トルク）に補正を加えることで、足の踏み付け力の変化に対するレスポンスを向上することができる。
【００３３】
図６は、前進走行における駆動制御の例であり、この駆動制御では、先ず、ステップＳ１１で、左右対象位置にある荷重データの差が予め設定された閾値α１を越えているか否かを調べる。この閾値α１は、車両速度（電動モータの回転数或いはトルクでも良い）の関数として設定され、走行状態に応じて適宜選択される。例えば、直進走行時においては、乗員の姿勢変化による左右のふらつきを抑えるための体重移動の許容範囲に対する閾値として選択され、また、旋回時においては、安全な旋回速度以下に抑えるための体重移動の許容範囲に対する閾値として選択される。
【００３４】
その結果、左右の荷重差が閾値α１以下の場合には、ステップＳ１１からステップＳ１３へジャンプしてモータ回転数（或いは駆動トルク）の現在の指示値を維持して駆動装置３，３の制御を継続する。また、左右の荷重差が閾値α１を越えている場合には、ステップＳ１１からステップＳ１２へ進んで荷重データに基づいて、荷重データに対する補正値或いは駆動装置３のモータ制御量に対する補正値を算出し、この補正値に基づいて、ステップＳ１３で駆動装置３のモータ回転数（或いは駆動トルク）の指示値を変更する。
【００３５】
すなわち、直進走行時には、左右の荷重データを平均化した荷重指令値（荷重指令値＝（右荷重＋左荷重）÷２）として補正し、この左右差のない荷重指令値で駆動措置３，３を制御することで、直進走行における左右の車輪２，２のふらつきを防止し、走行安定性を向上することができる。また、旋回時には、旋回する側のモータ制御量の補正値を算出してモータ回転数を減少させることで、旋回速度を緩和させ、走行安定性を向上することができる。
【００３６】
一方、図７は、荷重分布に基づいて決定された制御パターンでの走行中、車速が設定車速以上になったとき、強制的に直進走行として走行安定性を確保するための駆動制御である。
【００３７】
この制御では、先ず、ステップＳ２１で、車両速度が予め設定した閾値α２を越えたか否かを調べ、既定以上の高速走行状態か否かを判断する。尚、車両速度に代えて、電動モータの回転数或いはトルクを用いても良い。そして車両速度が閾値α２以下であり、既定以上の高速走行状態でない場合には、ステップＳ２１からステップＳ２３へジャンプしてモータ回転数（或いは駆動トルク）の現在の指示値を維持し、荷重分布に応じた制御パターンでの駆動制御を継続する。
【００３８】
また、車両速度が閾値α２を越えて既定以上の高速走行状態となった場合には、ステップＳ２１からステップＳ２２へ進み左右の荷重データを平均化し、ステップＳ２３で、平均化した荷重指令値により駆動装置３，３を制御して現在の制御パターンを変更し、強制的に直進走行とすることで、走行安定性を高める。
【００３９】
このように、本実施の形態においては、前進したいと思えば前方に体重移動し、右折したければ右側に体重移動するといったように、運転者の手や足の押し付け力や体重移動等による荷重分布から運転者の操作意図を把握し、前進、後退、旋回、停止等の制御を行うので、運転者が作用させる力と車輪の回転を人間の感覚に一致させることができ、容易な操作で柔軟性が高く、且つ安定した走行制御を実現することができる。
【００４０】
しかも、荷重分布パターンを、連続的な荷重分布（圧力分布）をセンシングしてパターン認識するのではなく、領域毎の離散的な荷重データの分布として捉えるため、複雑なパターン認識処理を要することがなく、演算負荷を低減して制御応答性を向上することができるばかりでなく、連続的な荷重分布をセンシングするために面積の大きいセンサシートを用いる必要がなく、小サイズのセンサシートや更に安価なロードセルを採用することができるといったように、容易な操作で柔軟性が高く且つ安定した制御を実現しつつ、処理の簡略化による制御応答性の向上とコスト低減とを図ることができる。
【００４１】
次に、本発明の実施の第２形態について説明する。図８は本発明の実施の第２形態に係わるメイン制御のフローチャートである。
【００４２】
第２形態は、荷重データが異常発生した場合に対処するものであり、第１形態で説明したメイン制御の一部の処理を変更する。
【００４３】
すなわち、図８に示すように、スイッチＯＮ後、ステップＳ４でＴｉｍｅ≧Ｔ０となったとき、ステップＳ４からステップＳ４−１へ進み、各荷重データを合計した値と初期荷重データ（乗員の体重）とを比較して、その差（絶対値）が閾値α３以上か否かを調べる。その結果、荷重データの合計値と初期荷重データとの差（絶対値）が閾値α３未満である場合には、第１形態と同様、ステップＳ６，Ｓ７，Ｓ８の処理を実行し、荷重データの合計値と初期荷重データとの差（絶対値）が閾値α３以上の場合、ステップＳ４−１からステップＳ４−２へ進み、この状態の継続時間Ｔｉｍｅ１が設定時間Ｔ１以上となったか否かを調べる。
【００４４】
そして、Ｔｉｍｅ１＜Ｔ１のときには、ステップＳ４−２からステップＳ７へ進んで通常の処理を継続し、Ｔｉｍｅ１≧Ｔ１になったとき、すなわち、荷重データの合計値が許容範囲を越えて乗員の体重より大きい或いは小さい状態が設定時間以上継続した場合には、ステップ４−２から停止モードに移行して強制的に走行停止とする。
【００４５】
第２形態では、乗員が運転台から飛び降りる等して継続的に荷重データを取得できなくなり、乗員の体重で標準化した荷重データに異常が生じた場合には、強制的に走行停止とし、より安全性を向上することができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、運転者が運転操作として所定の部位に作用させる力の荷重分布を、検出対象範囲を複数に分割した小領域毎に検出し、各小領域毎に検出した荷重データの分布に基づいて走行駆動源を制御するので、運転者の運転操作意図に対応して人間の感覚に合致した操作で容易且つ安定した走行を可能としつつ、システムの負荷を低減して制御応答性を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の第１形態に係わり、並行２輪電動車の駆動制御システムの構成図
【図２】同上、荷重センサの配置を示す説明図
【図３】同上、ニューラルネットワークの説明図
【図４】同上、制御特性の例を示す説明図
【図５】同上、メイン制御のフローチャート
【図６】同上、前進行における駆動制御のフローチャート
【図７】同上、高速走行における駆動制御のフローチャート
【図８】本発明の実施の第２形態に係わり、メイン制御のフローチャート
【符号の説明】
１　並行２輪電動車
３　駆動装置
４　コントローラ
６Ｂ　ロードセル
ＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３　小領域毎の荷重データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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