(57)【要約】【課題】多様な走行環境、そして一層具体的な走行状態で、より適切な変速が決定できる変速パターンを設定することができる自動変速機の変速制御方法及び装置を提供する。【解決手段】複数の検出器から入力される複数の入力信号に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ；　ｓｈｉｆｔ−ｐａｔｔｅｒｎ　ａｄｊｕｓｔｉｎｇ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）をモジュール神経網（ｍｏｄｕｌｅ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ）によって算出し、前記算出された変速パターン修正係数（Ｍｐ）によって修正した変速パターンに基づいて変速が必要であるか否かを判断して、変速が必要な場合は算出される目標変速段に変速する方法及びこの方法を実現する装置を提供することにより、様々な走行環境でより適切に変速パターンを変更することができるようになる。【選択図】　　　　　図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検出器から入力される複数の入力信号に基づいて、変速パターン修正係数をモジュール神経網によって算出する変速パターン修正係数神経網演算段階；
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）によって修正した変速パターンに基づいて、変速が必要であるかを判断する変速有無判断段階；
前記修正した変速パターンに基づいて、変速が必要な場合に目標変速段を算出する段階；
及び、前記算出された目標変速段への変速信号を生成する段階；
を含むことを特徴とする、自動変速機の変速制御方法。
【請求項２】
前記変速パターン修正係数神経網演算段階は、
前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算する第１指数算出段階；
前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算する第２指数算出段階；前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数を神経網演算する第３指数算出段階；及び
前記運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）及び運転者満足指数（ｋｋ）に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する修正係数算出段階；
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項３】
前記第１指数算出段階は、
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出する車両負荷量算出段階；
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から運転者操作状態指数（ＭＡ）を神経網演算する運転者操作状態指数神経網演算段階；
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号からキックダウン性向指数（Ｍｍ）を神経網演算するキックダウン性向指数神経網演算段階；
前記運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を神経網演算する運転者操作意志指数神経網演算段階；及び
前記車両負荷量（Ｌｖｅ）及び運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算する運転性向指数神経網演算段階；
を含むことを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項４】
前記車両負荷量算出段階は、（数１）の式によって計算される値で車両負荷量を算出することを特徴とする、請求項３に記載の自動変速機の変速制御方法。
【数１】
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（但し、ＴＥはエンジンの現在発生トルク、ＴＥｍａｘはエンジンの最大トルク、ＴＥａｃｃは加速トルク、つまりエンジンの現在発生トルク（ＴＥ）のうち加速に用いられたエンジントルクをいう。）
【請求項５】
前記運転者操作状態指数神経網演算段階は、
スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度量変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を含む入力信号に基づいて運転者操作状態指数（ＭＡ）を神経網演算することを特徴とする、請求項３に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項６】
前記運転者操作状態指数（ＭＡ）は、設定された複数個の状態指数の中で選択的に演算されることを特徴とする、請求項３に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項７】
前記キックダウン性向指数神経網演算段階は、
スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいてキックダウン性向指数を神経網演算することを特徴とする、請求項３に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項８】
前記キックダウン性向指数（Ｍｍ）は、設定された複数個の性向指数の中で選択的に演算されることを特徴とする、請求項７に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項９】
前記第２指数算出段階は、
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から道路状態指数（Ｃｓｄ）を神経網演算する道路状態指数神経網演算段階；
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から加減速要求指数（ＡＤ）を神経網演算する加減速要求指数神経網演算段階；
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号からスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を神経網演算するスロットル操作指数神経網演算段階；
前記加減速要求指数（ＡＤ）及び前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を神経網演算するエンジンブレーキ要求指数神経網演算段階；
及び、前記道路状態指数（Ｃｓｄ）及び前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算する運転指数神経網演算段階；
を含むことを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１０】
前記道路状態指数神経網演算段階は、
車両加速度（Ｖａ）、車速（Ｖｓ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を含む入力信号に基づいて道路状態指数（Ｃｓｄ）を神経網演算することを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１１】
前記加減速要求指数神経網演算段階は、
スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて加減速要求指数（ＡＤ）を神経網演算することを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１２】
前記スロットル操作指数神経網演算段階は、
スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を神経網演算することを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１３】
前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）は、設定された複数個の要求指数の中で選択的に算出されることを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１４】
前記運転指数神経網演算段階の入力信号は、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）をさらに含むことを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１５】
前記道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は、設定された複数個の傾斜指数の中で選択的に算出されることを特徴とする、請求項９に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１６】
前記第３指数算出段階は、
道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗及（Ｒｇ）び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を神経網演算することを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１７】
前記修正係数算出段階は、
運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数によって変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１８】
前記修正係数算出段階は、
運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値で変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項１９】
前記修正係数算出段階は、（数２）によって計算される値で変速パターン修正係数を算出することを特徴とする、請求項２に記載の自動変速機の変速制御方法。
【数２】
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（但し、Ｄｆは運転性向指数、Ｄｍは道路傾斜指数、Ｄａｃｃは体感傾斜指数、ｄｄは運転者満足指数（ｋｋ）と設定値との差をいう。）
【請求項２０】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいた変速パターン修正は、特定のスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）が、スロットル開度量（ＴＨ）が設定開度量（ＴＨ０）より小さいほど大きく、変速パターン修正係数（Ｍｐ）の値が大きいほど大きいことを特徴とする、請求項１に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項２１】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいた変速パターン修正は、特定のスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）が、（設定開度量ースロットル開度量）及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例することを特徴とする、請求項１に記載の自動変速機の変速制御方法。
【請求項２２】
運転状態に関する複数の検出信号を検出する複数の検出器を含む検出ユニットと、前記検出ユニットで検出される検出信号に基づいて変速パターン修正係数を算出するモジュール神経網とを含み、前記モジュール神経網で算出される変速パターン修正係数によって修正した変速パターンに基づいて変速を行うか否かを決定し、変速が必要な場合には変速信号を生成する変速制御ユニット；及び
前記変速制御ユニットから伝送された変速信号に応じて目標変速段への変速を行うアクチュエータユニット；を含む自動変速機の変速制御装置。
【請求項２３】
前記変速制御ユニットは一つ以上のマイクロプロセッサーを含み、
前記モジュール神経網は、前記マイクロプロセッサー上で遂行されるように内蔵されたコンピュータプログラムであることを特徴とする、請求項２２に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項２４】
前記検出ユニットは、
車両の走行速度を検出する車速検出器；
エンジン回転数を検出するエンジン回転数検出器；
変速機内のタービンの回転数を検出するタービン回転数検出器；
スロットルバルブ開度量を検出するスロットル開度検出器；
ブレーキペダルの作動有無を検出するブレーキ作動検出器；及び
現在のエンジントルクを検出するエンジントルク検出器；
を含むことを特徴とする、請求項２２に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項２５】
前記エンジントルク検出器は、エンジンを制御するためのマイクロプロセッサーを含むことを特徴とする、請求項２４に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項２６】
前記モジュール神経網は、
前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する第１神経網モジュール；
前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する第２神経網モジュール；
前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を算出する第３神経網モジュール；及び
前記第１、第２、第３神経網モジュールから出力される信号に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する第１計算モジュール；
を含むことを特徴とする、請求項２２に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項２７】
前記第１神経網モジュールは、
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出する車両負荷量算出モジュール；
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出する運転者操作状態指数算出神経網モジュール；
前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号からキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出するキックダウン性向指数算出神経網モジュール；
前記運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を算出する運転者操作意志指数算出神経網モジュール；及び
前記車両負荷量（Ｌｖｅ）及び前記運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する運転性向指数算出神経網モジュール；
を含むことを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項２８】
前記車両負荷量算出モジュールは、（数１）の式によって計算される値で車両負荷量を算出することを特徴とする、請求項２７に記載の自動変速機の変速制御装置。（但し、ＴＥはエンジンの現在発生トルク、ＴＥｍａｘはエンジンの最大トルク、ＴＥａｃｃは加速トルク、つまりエンジンの現在発生トルク（ＴＥ）のうち加速に用いられたエンジントルクをいう。）
【請求項２９】
前記運転者操作状態指数算出神経網モジュールは、
スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を入力信号として該当する運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出することを特徴とする、請求項２７に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３０】
前記運転者操作状態指数は、設定された複数の状態指数の中で選択されることを特徴とする、請求項２７に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３１】
前記キックダウン性向指数算出神経網モジュールは、
スロットル開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいてキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出することを特徴とする、請求項２７に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３２】
前記キックダウン性向指数は、設定された複数の性向指数の中で選択されることを特徴とする、請求項３１に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３３】
前記第２神経網モジュールは、
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から道路状態指数（Ｃｓｄ）を算出する道路状態指数算出神経網モジュール；
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から加減速要求指数（ＡＤ）を算出する加減速要求指数算出神経網モジュール；
前記一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号からスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出するスロットル操作指数算出神経網モジュール；
前記加減速要求指数（ＡＤ）及び前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を算出するエンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール；及び
前記道路状態指数（Ｃｓｄ）及び前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する運転指数算出神経網モジュール；を含むことを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３４】
前記道路状態指数算出神経網モジュールは、
車速（Ｖｓ）、車両加速度（Ｖａ）、路面の傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を入力信号として該当する道路状態指数（ＭＡ）を算出することを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３５】
前記加減速要求指数算出神経網モジュールは、スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて加減速要求指数（ＡＤ）を算出することを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３６】
前記スロットル操作指数算出神経網モジュールは、
スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出することを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３７】
前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）は、設定された複数の要求指数の中で選択されることを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３８】
前記運転指数算出神経網モジュールの入力信号には、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）をさらに含むことを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項３９】
前記道路傾斜指数及び体感傾斜指数は、設定された複数の傾斜指数の中で選択されることを特徴とする、請求項３３に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項４０】
前記第３神経網モジュールの入力信号は、
前記道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含むことを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項４１】
前記第１計算モジュールは、運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数によって変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項４２】
前記第１計算モジュールは、
運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値で変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項４３】
前記第１計算モジュールは、（数２）によって計算される値で変速パターン修正係数を算出することを特徴とする、請求項２６に記載の自動変速機の変速制御装置。（但し、Ｄｆは運転性向指数、Ｄｍは道路傾斜指数、Ｄａｃｃは体感傾斜指数、ｄｄは運転者満足指数（ｋｋ）と設定値との差をいう。）
【請求項４４】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、（設定開度量ースロットル開度量）及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）の各々に対する増加関数によってその臨界車速を修正したものであることを特徴とする、請求項２２に記載の自動変速機の変速制御装置。
【請求項４５】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、（設定開度量ースロットル開度量）及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例してその臨界車速を修正したものであることを特徴とする、請求項２２に記載の自動変速機の変速制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は自動変速機の変速制御方法及び装置に係り、さらに詳しくは、神経網を利用して変速パターンの修正要否を決定し、これにより修正した変速パターンに基づいて変速段を設定する自動変速機の変速制御方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
周知のように、自動変速機は、車速、スロットルバルブ開度量などの車両の運転諸条件に応じてそれに適すると判断される変速段を自動的に係合する変速機である。このような自動変速機は、車速、スロットルバルブ開度量など車両の運転諸条件に応じてそれに適すると判断される変速比を自動的に形成する無段変速機を含む概念として理解することができる。
【０００３】
自動変速機の変速要否を判断するためには、通常車速及びスロットルバルブ開度量を変数として設定する変速パターン（ｓｈｉｆｔ　ｐａｔｔｅｒｎ）を参照して、走行状態の変化に応じて変速が要求されるか否かを判断する。
【０００４】
例えば、図１に示す変速パターン例を参照して、走行状態の変化によって変速要否が判断される過程を見てみる。図１は通常の変速パターンであって、１→２上向き変速パターン（ｕｐｓｈｉｆｔ　ｓｈｉｆｔ　ｐａｔｔｅｒｎ）及び２→１下向変速パターン（ｄｏｗｎｓｈｉｆｔ　ｓｈｉｆｔ　ｐａｔｔｅｒｎ）を示す。
【０００５】
図１の点（Ｐ１）は、１速状態の特定の速度（Ｖ１）で走る自動車の運転者が特定の程度（例えばＴＨ１）に加速ペダルを踏んで加速している状態であり、したがって、この時車両の速度が増加して臨界速度（Ｖ０）以上、例えば、点（Ｐ２）の状態になれば、自動変速機は２速にアップシフトする。
【０００６】
この時、仮に運転者が加速ペダルをさらに踏んでスロットル開度量が臨界開度量（ＴＨ０）以上の状態、例えば、走行状態が点（Ｐ３）になった場合には、再び１速にダウンシフトする。
しかし、このような変速パターンは運転者の運転性向、エコノミー／パワーモードなどエンジン動力の活用条件に応じて異なる形態に設定することが好ましく、したがって、様々な運転条件に適合する変速パターンの活用方案が研究されている。
【０００７】
このような各種方法の中では、（１）運転者によって選択されるエコノミー／パワーモードなど走行モードによって設定された変速パターンに基づいて変速実行の要否を決定すること、（２）運転者の運転性向（例えば、運転者がどの程度スポーティーに運転するかに関する運転性向指数）を学習して、その学習した運転性向指数に適した変速パターンを設定し、これにより変速実行の有無を決定することなどが例に挙げられる。
【０００８】
しかし、このような従来の変速パターン活用方案は、変速パターンが変化し得る種類が２種類あるいは３種類に限定されるので、様々な走行環境において、一層適切に対応できるように改善できる余地があり、また、学習過程でも時間がかかるため運転者の運転性向及び現在の走行環境をリアルタイムで考慮できないなど、多くの改善の余地を有する。
【先行技術文献】
【特許文献１】特開平０６−１４７３０４
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はこのような問題点を解決するためのものであって、本発明の目的は、更に多様な走行環境、そして一層具体的な走行状態で、より適切な変速が決定できる変速パターンを設定することができる自動変速機の変速制御方法及び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するための本発明による変速制御方法及び装置は、変速パターン修正係数をモジュール化された神経網（ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ：神経回路網）を利用して算出し、これにより算出された変速パターン修正係数によって修正した変速パターンに基づいて変速実行の有無を決定することを特徴とする。
【００１１】
このような本発明による変速制御方法は、複数の検出器から入力される複数の入力信号に基づいて、変速パターン修正係数（ｓｈｉｆｔ−ｐａｔｔｅｒｎ　ａｄｊｕｓｔｉｎｇ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）をモジュール神経網（ｍｏｄｕｌｅ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ）によって算出し、前記変速パターン修正係数によって修正した変速パターンに基づいて変速の必要性を判断し、変速が必要な場合には目標変速段を算出した後、前記算出された目標変速段への変速信号を生成する。
【００１２】
前記モジュール神経網による変速パターン修正係数の算出は、前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算し、前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算し、前記複数の入力信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を神経網演算して、前記運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）及び運転者満足指数（ｋｋ）に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することができる。
【００１３】
運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算する過程は、前記一つ以上の第１信号の中から選択される一つ以上の信号から車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出し、前記一つ以上の第１信号の中から選択される一つ以上の信号から運転者操作状態指数（ＭＡ）を神経網演算し、前記一つ以上の第１信号の中から選択される一つ以上の信号からキックダウン性向指数（Ｍｍ）を神経網演算し、前記運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を神経網演算した後、前記車両負荷量（Ｌｖｅ）及び運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算することとすることができる。
【００１４】
前記車両負荷量は、（数１）の式によって算出される値として算出されることが好ましい。（但し、ＴＥはエンジンの現在発生トルク、ＴＥｍａｘはエンジンの最大トルク、ＴＥａｃｃは加速トルク、つまりエンジンの現在発生トルクのうち加速に用いられたエンジントルクをいう。）
【００１５】
前記運転者操作状態指数（ＭＡ）は、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度量変化率（△ＴＨ）、ブレーキペダルの状態を示すブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を含む入力信号に基づいて神経網演算することができ、設定された複数の状態指数の中で選択的に演算することが好ましい。
【００１６】
前記キックダウン性向指数（Ｍｍ）は、スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいて神経網演算することができ、設定された複数の性向指数の中で選択的に演算することが好ましい。
【００１７】
道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算する過程は、前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号から道路状態指数（Ｃｓｄ）を神経網演算し、前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号から加減速要求指数（ＡＤ）を神経網演算し、前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号からスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を神経網演算し、前記加減速要求指数（ＡＤ）及び前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を神経網演算した後、前記道路状態指数（Ｃｓｄ）及び前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算することができる。
【００１８】
前記道路状態指数（Ｄｍ）は、車両加速度（Ｖａ）、車速（Ｖｓ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を含む入力信号に基づいて演算されるのが好ましい。
また、前記加減速要求指数（ＡＤ）は、スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて演算されるのが好ましい。
【００１９】
前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）は、スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいて演算されるのが好ましい。前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）は、設定された複数の要求指数の中で選択的に算出されるのが好ましい。
【００２０】
前記道路状態指数（Ｃｓｄ）及び前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算ことにおいて、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を入力信号にさらに含むのが好ましい。
前記道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は、設定された複数の傾斜指数の中で選択されるのが好ましい。
【００２１】
運転者満足指数（ｋｋ）は、道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいて演算するのが好ましい。
【００２２】
前記変速パターン修正係数の計算は、運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数によって変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出するのが好ましく、より具体的には、運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値として変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出することとすることができる。
【００２３】
このために、前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）は、［数２］によって計算される値として変速パターン修正係数を算出することができる。（但し、Ｄｆは運転性向指数、Ｄｍは道路傾斜指数、Ｄａｃｃは体感傾斜指数、また、ｄｄは運転者満足指数（ｋｋ）と設定値との差をいう。）
【００２４】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいた変速パターン修正において、特定のスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）に関し、（１）スロットル開度量（ＴＨ）より設定開度量（ＴＨ０）が大きい程（△Ｖｔｈ）が大きくなり、（２）変速パターン修正係数（Ｍｐ）の値が大きいほど（△Ｖｔｈ）が大きくなることが好ましい。より具体的には、特定のスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）が、（設定開度量（ＴＨ０）ースロットル開度量（ＴＨ））及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例するのが好ましい。
【００２５】
このような本発明の自動変速機変速制御方法は、運転状態に関する複数の検出信号を検出する複数の検出器を含む検出ユニット；前記検出ユニットで検出される検出信号に基づいて変速パターン修正係数を算出するモジュール神経網を含み、前記モジュール神経網で算出される変速パターン修正係数によって修正した変速パターンに基づいて変速要否を決定し、変速が必要な場合には変速信号を生成する変速制御ユニット；及び前記変速制御ユニットから伝送された変速信号に応じて目標変速段への変速を遂行するアクチュエータユニット；を含む本発明の自動変速機の変速制御装置によって実現される。
【００２６】
前記変速制御ユニットは一つ以上のマイクロプロセッサーを含み、前記モジュール神経網は、前記マイクロプロセッサー上で遂行されるように内蔵されたコンピュータプログラムによって実現されることが好ましい。換言すると、ここで使用する神経網としては、論理回路のようなハード構成よりも、コンピュータプログラムのようなソフト構成が好ましい。
【００２７】
前記検出ユニットは、車両の走行速度を検出する車速検出器；エンジン回転数を検出するエンジン回転数検出器；変速機内のタービンの回転数を検出するタービン回転数検出器；スロットルバルブ開度量を検出するスロットル開度検出器；ブレーキペダルの作動有無を検出するブレーキ作動検出器；及び現在のエンジントルクを検出するエンジントルク検出器；を含んで構成することができる。
前記エンジントルク検出器は、エンジンを制御するためのマイクロプロセッサーを含むのが好ましい。
【００２８】
前記モジュール神経網は、前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する第１神経網モジュール；前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する第２神経網モジュール；前記複数の検出信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を算出する第３神経網モジュール；及び前記第１、第２、第３神経網モジュールから出力される信号に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する第１計算モジュール；を含むのが好ましい。
【００２９】
前記第１神経網モジュールは、前記一つ以上の第１信号の中から選択される一つ以上の信号から車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出する車両負荷量算出モジュール；前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出する運転者操作状態指数算出神経網モジュール；前記一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号からキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出するキックダウン性向指数算出神経網モジュール；前記運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を算出する運転者操作意志指数算出神経網モジュール；及び前記車両負荷量（Ｌｖｅ）及び前記運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する運転性向指数算出神経網モジュール；を含むのが好ましい。
【００３０】
前記車両負荷量算出モジュールは、［数１］の式によって計算される値として車両負荷量を算出するのが好ましい。（但し、ＴＥはエンジンの現在発生トルク、ＴＥｍａｘはエンジンの最大トルクであり、ＴＥａｃｃは加速トルクつまりエンジンの現在発生トルクのうち加速に用いられるエンジントルクをいう。）
【００３１】
前記運転者操作状態指数算出神経網モジュールは、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を入力信号として、該当する運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出するのが好ましい。
前記運転者操作状態指数は、設定された複数の状態指数の中から選択されるのが好ましい。
【００３２】
前記キックダウン性向指数算出神経網モジュールは、スロットル開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいてキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出するのが好ましい。
前記キックダウン性向指数は、設定された複数の性向指数の中から選択されるのが好ましい。
【００３３】
前記第２神経網モジュールは、前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号から道路状態指数（Ｃｓｄ）を算出する道路状態指数算出神経網モジュール；前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号から加減速要求指数（ＡＤ）を算出する加減速要求指数算出神経網モジュール；前記一つ以上の第２信号の中から選択される一つ以上の信号からスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出するスロットル操作指数算出神経網モジュール；前記加減速要求指数（ＡＤ）及び前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を算出するエンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール；及び前記道路状態指数（Ｃｓｄ）及び前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する運転指数算出神経網モジュール；を含むのが好ましい。
【００３４】
前記道路状態指数算出神経網モジュールは、車速（Ｖｓ）、車両加速度（Ｖａ）、路面の傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を入力信号として、該当する道路状態指数（ＭＡ）を算出するのが好ましい。
【００３５】
前記加減速要求指数算出神経網モジュールは、スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて加減速要求指数（ＡＤ）を算出するのが好ましい。
前記スロットル操作指数算出神経網モジュールは、スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出するのが好ましい。
【００３６】
前記エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）は、設定された複数の要求指数の中から選択されるのが好ましい。
前記運転指数算出神経網モジュールの入力信号には、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）をさらに含むのが好ましい。
前記道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は、設定された複数の傾斜指数の中で選択されるのが好ましい。
【００３７】
前記第３神経網モジュールの入力信号は、前記道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含むのが好ましい。
【００３８】
前記第１計算モジュールは、運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数によって変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出すること、特に、運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値で変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出するのが好ましい。
【００３９】
これは、前記第１計算モジュールが、［数２］によって計算される値として変速パターン修正係数を算出することとすることができる。（但し、Ｄｆは運転性向指数、Ｄｍは道路傾斜指数、Ｄａｃｃは体感傾斜指数、ｄｄは運転者満足指数と設定値との差をいう。）
【００４０】
前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、（設定開度量ースロットル開度量）及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）の各々に対する増加関数によってその臨界車速を修正することが好ましい。
【００４１】
より具体的に、前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、（設定開度量ースロットル開度量）及び前記変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例してその臨界車速を修正したこととすることができる。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
図２は、本発明の実施例による自動変速機の変速制御装置のブロック構成図である。
図２に示すように、本発明の実施例の自動変速機の変速制御装置は、運転状態に関する複数の検出信号を検出する複数の検出器を含む検出ユニット２１０；前記検出ユニット２１０で検出される検出信号に基づいて変速要否を決定し、変速が必要な場合には変速信号を伝送する変速制御ユニット２５０；及び前記変速制御ユニット２５０から伝送された変速信号に応じて目標変速段への変速を遂行するアクチュエータユニット２９０；を含む。
【００４３】
前記アクチュエータユニット２９０は通常複数のソレノイドバルブを含み、変速機の具体的な諸元によって多様に設定されて実用化されており、したがって、特定の変速機に対するアクチュエータユニット２９０の構成は当業者にとって自明なことであるので、さらに詳細な記載を省略する。
【００４４】
前記検出ユニット２１０は、車両の走行速度を検出する車速検出器２１２、エンジン回転数を検出するエンジン回転数検出器２１４、変速機内のタービンの回転数を検出するタービン回転数検出器２１６、スロットルバルブ開度量を検出するスロットル開度検出器２１８、ブレーキペダルの作動有無を検出するブレーキ作動検出器２２０及び現在のエンジントルクを検出するエンジントルク検出器２２２を含む。
【００４５】
車速検出器２１２は変速機出力軸回転速度センサーにすることができ、ブレーキ作動検出器２２０は、ブレーキの作動有無によって連結／短絡されるブレーキスイッチにすることができる。
エンジントルク検出器２２２は、エンジンを制御するマイクロプロセッサーにすることができる。エンジン制御マイクロプロセッサーにおけるエンジントルクを演算及び保存することに関する事項は当業者に自明なことであるので、さらに詳細な記載を省略する。
エンジン回転数検出器２１４、タービン回転数検出器２１６及びスロットル開度検出器２１８は当業者にとっては自明であるので、さらに詳細な記載を省略する。
【００４６】
変速制御ユニット２５０は、予め設定されたプログラムによって動作する一つ以上のマイクロプロセッサーによって実現することができる。
マイクロプロセッサー内には、変速制御のために必要な変数を保存するメモリ２８０が備えられており、メモリ２８０には、特に現在の変速段及び以前の変速段情報が保存される。
【００４７】
また、マイクロプロセッサー内には、現在の変速パターンによる目標変速段を算出する目標変速段演算器２６０、路面の傾斜抵抗（Ｒｇ）を演算する傾斜抵抗演算器２６５、入力される車速（Ｖｓ）から車両加速度（Ｖａ）を演算する加速度演算器２７０及び入力されるスロットル開度量（ＴＨ）からスロットル開度変化率（△ＴＨ）を演算するスロットル開度変化率演算器２７５が内蔵され、現在の変速パターンによる目標変速段演算器２６０、傾斜抵抗演算器２６５及び加速度演算器２７０は、ハードウェアあるいはソフトウェアのいずれかによって実現してもよい。
【００４８】
目標変速段演算器２６０の現在変速パターンによる目標変速段演算及び加速度演算器２７０の加速度演算は当業者に自明なことであるので、さらに詳細な記載を省略する。
路面傾斜がある場合、エンジンで発生するトルクの一部は車両加速に用いられず、傾斜による重力を克服するために用いられる。つまり、傾斜抵抗（Ｒｇ）はエンジンの発生トルクの中で加速に用いられなかったトルクを路面傾斜に換算した値である。このような傾斜抵抗（Ｒｇ）の算出も当業者にとって自明であるので、さらに詳細な記載は省略する。
【００４９】
また、変速制御ユニット２５０は、検出ユニット２１０から入力される検出信号に基づいて複数のモジュール化された神経網を含んで構成されるモジュール神経網２５５によって変速パターン修正係数を算出するが、その機能的構成については図３を参照して詳細に述べる。
【００５０】
図３は、本発明の実施例の変速制御ユニット２５０に含まれたモジュール神経網２５５の詳細構成図である。
モジュール神経網２５５は、複数の神経網モジュールを含む。
複数の神経網モジュールには、検出ユニット２１０で検出された複数の検出信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する第１神経網モジュール３１０と、検出ユニット２１０で検出された複数の検出信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する第２神経網モジュール３４０と、検出ユニット２１０で検出された複数の検出信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を算出する第３神経網モジュール３７０とが含まれる。
【００５１】
また、モジュール神経網２５５は、第１、第２、第３神経網モジュール３１０、３４０、３７０から出力される信号に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する第１計算モジュール３８０をさらに含む。
【００５２】
このように全体モジュール神経網２５５が複数の神経網モジュールから構成されることにより、学習時間が短縮でき、入力信号に対する出力値を決定する際の正確度を向上することができる。
各第１、第２、第３神経網モジュール３１０、３４０、３７０及び第１計算モジュール３８０はハードウェアあるいはソフトウェアのいずれによって実現してもよいが、変速制御ユニット２５０に内蔵された（ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ）プログラムの一部としてのプログラムにするのが好ましい。
【００５３】
“運転性向指数”、“道路傾斜指数”、“体感傾斜指数”及び“運転者満足指数”の用語は、本発明の実施例の基本概念をより容易に把握できるように命名されたものであって、各々を区分すること以外に本発明の保護の範囲を限定するものと解釈されてはならない。
【００５４】
第１神経網モジュール３１０に入力する信号には、エンジンの最大トルク（ＴＥｍａｘ）、エンジンの現在トルク（ＴＥ）、車速（Ｖｓ）、車両加速度（Ｖａ）、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、スロットル開度量（ＴＨ）、スロットル開度変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、現在の変速パターンによる目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）が含まれる。
【００５５】
エンジンの最大トルク（ＴＥｍａｘ）はメモリ２８０に内蔵された値として呼び出しされ、エンジンの現在トルク（ＴＥ）はエンジントルク検出器２２２から、車速（Ｖｓ）は車速検出器２１２から、車両加速度（Ｖａ）は車両加速度演算器２７０から、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）はメモリ２８０に保存された値から、スロットル開度量（ＴＨ）はスロットル開度検出器２１８から、スロットル開度変化率（△ＴＨ）はスロットル開度変化率演算器２７５から、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）はブレーキ作動検出器２２０から、現在の変速パターンによる目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）は目標変速段演算器２６０から各々入力される。
【００５６】
このように第１神経網モジュール３１０に入力される信号は、車両走行条件に関する変数の中で通常運転者の運転性向と密接な関係のある変数が選択されることにより、運転者の運転性向をより正確に考慮することができる。
第１神経網モジュール３１０は、より具体的に、車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出する車両負荷量算出モジュール３１５、運転者操作状態指数（ＭＡ）を演算する運転者操作状態指数演算神経網モジュール３２０、キックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出するキックダウン性向指数算出神経網モジュール３２５、前記運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を算出する運転者操作意志指数算出神経網モジュール３３０及び前記車両負荷量（Ｌｖｅ）及び前記運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を算出する運転性向指数算出神経網モジュール３３５を含む。
【００５７】
車両負荷量（Ｌｖｅ）は、［数１］によって算出される。
但し、ＴＥはエンジンの現在発生トルク、ＴＥｍａｘはエンジンの最大トルク、ＴＥａｃｃは加速トルク、つまりエンジンの現在発生トルク（ＴＥ）のうち加速に用いられたエンジントルクをいう。
【００５８】
加速トルク（ＴＥａｃｃ）は、車両加速度（Ｖａ）と車両質量（Ｍ）の積、つまり、（Ｖａ＊Ｍ）によって定義される加速抵抗、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）による変速比から当業者が自明に算出することができるので、さらに詳細な記載を省略する。
“運転者操作状態指数”、“キックダウン性向指数”及び“運転者操作意志指数”の名称は、本発明の実施例の基本概念をより容易に理解できるように命名されたものであって、各データを識別する以外の機能は無く、本発明の保護の範囲を限定するものではない。
【００５９】
運転者操作状態指数算出神経網モジュール３２０は、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を入力信号として、該当する運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出する。
運転者操作状態指数算出神経網モジュール３２０の各入力信号はこのような運転者の運転性向を決定できる走行条件に関する信号を選択することによって、運転性向をより正確に判断することができるようになる。
【００６０】
運転者操作状態指数は予め設定された複数の状態指数の中から選択することができ、予め設定された複数の状態指数は、例えば、ダイナミック運転、平常運転、エコノミー運転と称する複数の指数にすることができる。
キックダウン性向指数算出神経網モジュール３２５は、スロットル開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいてキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出する。
【００６１】
キックダウン性向指数算出神経網モジュール３２５の各入力信号は、キックダウン要否の決定に密接に係った変数で構成したため、より信頼性が増加していることを、当業者であれば自明に理解できるであろう。
キックダウン性向指数は予め設定された複数の状態指数の中で選択することができ、予め設定した複数の状態指数は、例えば、大／中／小などのように区分したものとする。
【００６２】
運転者操作意志指数算出神経網モジュール３３０は前述したように、運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を算出する。
したがって、加減速性向を表示する指標として運転者操作状態指数（ＭＡ）を算出し、キックダウン性向を表示する指標としてキックダウン性向指数（Ｍｍ）を算出した場合、これらによって運転者性向の様々な側面により符合する変速パターンの修正係数を設定することができる。
【００６３】
運転性向係数算出神経網モジュール３３５は、前述した運転者操作意志指数（ＤＲＶ）だけでなく現在車両の負荷量（Ｌｖｅ）を考慮して運転者の運転性向指数（Ｄｆ）を算出する。したがって、運転者の操作行態に関する変数だけでなく車両の負荷量を考慮できるようになるので、より精密な運転性向の判定が可能になる。
【００６４】
運転者操作状態指数算出神経網モジュール３２０、キックダウン性向指数算出神経網モジュール３２５、運転者操作意志指数算出神経網モジュール３３０及び運転性向指数算出神経網モジュール３３５は、各々その入力変数に基づいて該当する出力値を算出するために予め学習されており、このような学習は、本発明の実施例の変速制御装置を利用しようとする当業者の意図に応じた選択によって様々な学習が可能であるだけでなく、学習させるための学習データの選択と選択された学習データを通じて神経網を学習することとは当業者にとって自明であるので、さらに詳細な記載を省略する。
【００６５】
このように構成される本発明の実施例の第１神経網モジュール３１０によって、運転者の運転性向がより現実的にかつ精密に考慮できる。
例えば、ダイナミックな運転性向の運転者がエンジン最大出力の５０％を利用して現在時速７０ｋｍの速度で走行している場合、急加速を希望するのであればスロットルバルブを急激に操作するはずであるが、この時変速機は駆動力がさらに確保できるように変速しなければならない。
【００６６】
このような各走行条件が第１神経網モジュール３１０のモジュール化された神経網等の入力信号として入力されて、運転者操作状態指数は“ダイナミック”を、キックダウン性向指数はキックダウン性向が大きいことを表示するようになり、これにより運転者操作意志指数はさらに駆動力を要求する状況であると表示する指数を算出し、この運転者操作意志指数（ＤＲＶ）は算出された車両負荷量（Ｌｖｅ）と共に考慮して、神経網によって運転性向指数（Ｄｆ）が算出される。
【００６７】
したがって、第１神経網モジュール３１０は実際の運転状況に密接な変数の体系に適合するようにモジュール化されており、したがって運転者の要求により適切であると共に正確に反応する変速制御が可能になる。
第２神経網モジュール３４０に入力される信号には、車速（Ｖｓ）、車両加速度（Ｖａ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットル開度量（ＴＨ）及び維持時間（Ｔ）が含まれる。維持時間（Ｔ）は、運転者のスロットル操作頻度を第２神経網モジュール３４０で考慮できるように、タイマー２８５から入力される信号である。
【００６８】
車速（Ｖｓ）は車速検出器２１２から、車両加速度（Ｖａ）は車両加速度演算器２７０から、傾斜抵抗（Ｒｇ）は前記傾斜抵抗演算器２６５から、そしてスロットル開度量（ＴＨ）はスロットル開度検出器２１８から各々入力することができる。
このように第２神経網モジュール３４０に入力する信号は、車両走行条件に関する変数の中で通常道路及び運転者の現在運転条件と密接な関係のある変数が選択されることにより、道路及び運転者の運転状態をより正確に考慮できるようになる。
【００６９】
第２神経網モジュール３４０はより具体的に、道路状態指数（Ｃｓｄ）を算出する道路状態指数算出神経網モジュール３４５、加減速要求指数（ＡＤ）を算出する加減速要求指数算出神経網モジュール３５０、スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出するスロットル操作指数算出神経網モジュール３５５、加減速要求指数（ＡＤ）及びスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を算出するエンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール３６０及び道路状態指数（Ｃｓｄ）並びにエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する運転指数算出神経網モジュールを含む。
【００７０】
“道路状態指数”、“加減速要求指数”、“スロットル操作指数”及び“エンジンブレーキ要求指数”の名称は、本発明の実施例の基本概念をより容易に把握できるように命名されたものであって、各データを識別する以外に機能は無く、本発明の保護の範囲を限定するものではない。
道路状態指数算出神経網モジュール３４５は、車速（Ｖｓ）、車両加速度（Ｖａ）、路面の傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を入力信号として、該当する道路状態指数（ＭＡ）を算出する。
【００７１】
道路状態指数算出神経網モジュール３４５の各入力信号は、傾斜抵抗（Ｒｇ）以外にも路面傾斜によって変わる可能性のある運転者の運転形態に関する変数を含むことにより、道路状態に対するより知能的な判断を可能にする。
【００７２】
加減速要求指数算出神経網モジュール３５０は、スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて加減速要求指数（ＡＤ）を算出する。加減速要求指数算出神経網モジュール３５０の入力信号には、加速が必要な場合に運転者がアクセルペダルを踏んで開くようになるスロットルバルブの開度量（ＴＨ）が車速によって変わる可能性があることが考慮されており、したがって、運転者の加減速要求程度をより正確に判断することができる。
加減速要求指数は、予め設定された複数の要求指数の中で選択することができる。
【００７３】
スロットル操作指数算出神経網モジュール３５５は、スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を算出する。したがって、前記スロットル操作指数（ＴＨｏｐ）には瞬間的なスロットル操作状態だけでなく、その維持時間（Ｔ）が考慮されることがある。
【００７４】
エンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール３６０は前述したように、加減速要求指数（ＡＤ）及びスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を算出する。
したがって加減速要求指数（ＡＤ）に加えてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）が考慮されることによって、自動車の現在走行道路状態をより安定的に判断できるようになる。自動車の走行道路が傾斜路である場合に、上り坂での駆動力確保が必要であり、下り坂でのエンジンブレーキが必要である。したがって、加減速要求指数（ＡＤ）及びスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）が考慮されたエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を参照することにより、このような状況における一層好ましい変速制御、つまり変速パターンの修正係数の設定が可能になる。
【００７５】
エンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）は、設定された複数の要求指数（例えば、減速意志の“有／無”または“大／中／小”と称される複数の指数）の中で選択的に算出するものとする。
運転指数算出神経網モジュール３６５は、前述したエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）だけでなく、道路状態指数（Ｃｓｄ）を考慮して道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を算出する。前記運転指数算出神経網モジュール３６５の入力信号は、現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）、ブレーキ操作有無信号（ＢＳ）をさらに含む。
【００７６】
したがって、道路の傾斜度に関する指数（Ｃｓｄ）、車速（Ｖｓ）、運転者のスロットル操作（ＴＨ）及びその維持時間（Ｔ）などが複合的に考慮されることにより、道路状態に関する二つの指数（Ｄｍ、Ｄａｃｃ）を合理的に算出することができる。
道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は当業者各人によって任意の意味を示す指数として解釈することができるが、道路傾斜指数（Ｄｍ）は実際の道路の傾斜を、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は運転者が感じる傾斜を予め設定された基準によって計量化した値にすることが好ましい。
【００７７】
運転者が感じる傾斜としては、実際には傾斜路であっても運転者の加速意志がある場合には傾斜路以外の、例えば平地に準する変速パターンを適用することが好ましいので、変速パターンの修正係数を設定することにおいて運転者の運転形態をより完全に考慮するために計量化された値である。体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の計量化は当業者各人によって様々な方法で行うことができるのは自明なことである。
【００７８】
道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は、設定された複数の傾斜指数（例えば、傾斜の有無によって０／１）の中で選択的に算出される。
道路状態指数算出神経網モジュール３４５、加減速要求指数算出神経網モジュール３５０、スロットル操作指数算出神経網モジュール３５５、エンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール３６０及び運転指数算出神経網モジュール３６５は、各々その入力変数に基づいて該当する出力値を算出するために予め学習されており、このような学習は本発明の実施例の変速制御装置を利用しようとする当業者の選択によって様々な学習が可能であるだけでなく、学習のための学習データの選択と選択された学習データを通じて神経網を学習することとは当業者には自明なことであるので、詳細な記載を省略する。
【００７９】
このように構成される本発明の実施例の第２神経網モジュール３４０は、走行道路の傾斜度だけでなく、運転者の運転形態、変速段の状態及びブレーキ操作状態を考慮することにより、自動車の走行状態がより現実的にかつ精密に考慮することができる。
運転者満足指数（ｋｋ）を算出する第３神経網モジュール３７０に入力される信号には、第２神経網モジュール３４０で算出された道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）及び現在の変速パターンによる目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）が含まれる。
【００８０】
スロットル開度量（ＴＨ）はスロットル開度検出器２１８から、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）はブレーキ作動検出器２２０から、傾斜抵抗（Ｒｇ）は傾斜抵抗演算器２６５から、そして現在の変速パターンによる目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）は目標変速段演算器２６０から各々入力できる。
運転者満足指数（ｋｋ）は、本発明の実施例の変速制御ユニット２５０に入力される検出信号に基づいて第１、第２神経網モジュール３１０、３４０から出力される信号のみで変速パターンを修正する場合に生じ得る不満足を考慮するためのものであり、その機能は変速パターン修正係数を設定する第１計算モジュール３８０の説明部分で明らかに分かる。
【００８１】
第３神経網モジュール３７０に入力する信号は、第２神経網モジュール３４０で算出する指数（Ｄｍ、Ｄａｃｃ）だけでなく、その他走行状態を表示する変数及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を入力要素とすることによって、運転者の満足程度を定量化するのに便利である。
第３神経網モジュール３７０は、その入力変数各々に基づいて該当する出力値を算出するために予め学習されており、このような学習は、本発明の実施例の変速制御装置を利用しようとする当業者の選択によって様々な学習が可能であるだけでなく、学習のための学習データの選択と選択された学習データを通じて神経網を学習することとは当業者にとって自明なことであるので、さらに詳細な記載を省略する。
【００８２】
第１計算モジュール３８０は前述したように、第１、第２、第３神経網モジュール３１０、３４０、３７０から算出された指数信号を受信して変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する。
より具体的に説明すれば、（数２）によって算出することができる。
但し、ここでｄｄは運転者満足指数（ｋｋ）と設定値との差を、他の記号は既に定義したものと同一である。
（数２）から分かるように、変速パターン修正係数（Ｍｐ）は運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数として算出され、特に、運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値で算出される。
【００８３】
図４は、本発明の実施例の変速パターン修正係数による変速パターン修正を説明するための図である。
変速パターンを修正するのは、特定のスロットル開度量（ＴＨ）に対してその臨界車速の値を変更することによって行われる。
本発明の実施例では図４に示されているように、スロットル開度量（ＴＨ）が設定開度量（ＴＨ０）より小さいほどそのスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）を大きくし、変速パターン修正係数（Ｍｐ）の値が大きいほど臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）を大きくする。
【００８４】
より具体的には、変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、そのスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速（Ｖｔｈ）を、（設定開度量（ＴＨ０）ースロットル開度量（ＴＨ））及び変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例しただけ、基本臨界車速（Ｖｔｈ０）から修正したものにすることができる。
【００８５】
以下、本発明の実施例の自動変速機変速制御方法を図５を参照しながら詳細に説明する。
本発明の実施例の自動変速機制御方法は、まず、複数の検出器から受信される複数の入力信号に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ；ｓｈｉｆｔ−ｐａｔｔｅｒｎ　ａｄｊｕｓｔｉｎｇ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）をモジュール神経網（ｍｏｄｕｌｅ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ）によって算出する（Ｓ５００）。
変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出（Ｓ５００）した後には、算出された変速パターン修正係数（Ｍｐ）によって修正した変速パターンに基づいて、変速が必要であるか否かを判断する（Ｓ５５０）。
【００８６】
修正した変速パターンによって変速が必要な場合には目標変速段を算出し（Ｓ５６０）、算出された目標変速段への変速信号を生成する（Ｓ５７０）。
生成された変速信号はアクチュエータユニット２９０に伝送されて、アクチュエータユニット２９０の駆動によって目標変速段に変速される（Ｓ５８０）。
変速パターン修正係数算出段階（Ｓ５００）は、複数の入力信号から選択される一つ以上の第１信号に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算する第１指数算出段階（Ｓ５１０）；複数の入力信号から選択される一つ以上の第２信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算する第２指数算出段階（Ｓ５２０）；複数の入力信号から選択される一つ以上の第３信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を神経網演算する第３指数算出段階（Ｓ５３０）；及び運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）及び運転者満足指数（ｋｋ）に基づいて変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する修正係数算出段階（Ｓ５４０）を含む。
【００８７】
第１指数算出段階（Ｓ５１０）は第１神経網モジュール３１０で、第２指数算出段階（Ｓ５２０）は第２神経網モジュール３４０で、第３指数算出段階（Ｓ５３０）は第３神経網モジュール３７０で、そして第４指数算出段階（Ｓ５４０）は第１計算モジュール３８０で各々遂行される。
第１指数算出段階（Ｓ５１０）は、一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から車両負荷量（Ｌｖｅ）を算出する車両負荷量算出段階（Ｓ５１１）；一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号から運転者操作状態指数（ＭＡ）を神経網演算する運転者操作状態指数神経網演算段階（Ｓ５１３）；一つ以上の第１信号の中で選択される一つ以上の信号からキックダウン性向指数（Ｍｍ）を神経網演算するキックダウン性向指数神経網演算段階（Ｓ５１５）；運転者操作状態指数（ＭＡ）及びキックダウン性向指数（Ｍｍ）に基づいて運転者操作意志指数（ＤＲＶ）を神経網演算する運転者操作意志指数神経網演算段階（Ｓ５１７）；並びに車両負荷量（Ｌｖｅ）及び運転者操作意志指数（ＤＲＶ）に基づいて運転性向指数（Ｄｆ）を神経網演算する運転性向指数神経網演算段階（Ｓ５１９）；を含む。
【００８８】
車両負荷量算出段階（Ｓ５１１）は車両負荷量算出モジュール３１５で、運転者操作状態指数神経網演算段階（Ｓ５１３）は運転者操作状態指数算出神経網モジュール３２０で、キックダウン性向指数神経網演算段階（Ｓ５１５）はキックダウン性向指数算出神経網モジュール３２５で、運転者操作意志指数神経網演算段階（Ｓ５１７）は運転者操作意志指数算出神経網モジュール３３０で、そして運転性向指数神経網演算段階（Ｓ５１９）は運転性向指数算出神経網モジュール３３５で各々遂行される。
【００８９】
車両負荷量算出段階（Ｓ５１１）で車両負荷量（Ｌｖｅ）は、前記（数１）によって算出される。
運転者操作状態指数神経網演算段階（Ｓ５１３）は、スロットルバルブ開度量（ＴＨ）、スロットルバルブ開度量変化率（△ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、車速（Ｖｓ）及び車両加速度（Ｖａ）を含む入力信号に基づいて運転者操作状態指数（ＭＡ）を神経網演算する。
運転者操作状態指数（ＭＡ）は、設定された複数の状態指数（例えば、ダイナミック運転、平常運転、エコノミー運転などの複数の指数）の中で選択的に演算することができる。
【００９０】
キックダウン性向指数神経網演算段階（Ｓ５１５）は、スロットルバルブ開度変化率（△ＴＨ）、車速（Ｖｓ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいてキックダウン性向指数（Ｍｍ）を神経網演算する。
前記キックダウン性向指数（Ｍｍ）は、設定された複数の性向指数（例えば、“大／中／小”と称される複数の指数）の中で選択的に演算することができる。
【００９１】
第２指数算出段階（Ｓ５２０）は、一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から道路状態指数（Ｃｓｄ）を神経網演算する道路状態指数神経網演算段階（Ｓ５２１）；一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号から加減速要求指数（ＡＤ）を神経網演算する加減速要求指数神経網演算段階（Ｓ５２３）；一つ以上の第２信号の中で選択される一つ以上の信号からスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を神経網演算するスロットル操作指数神経網演算段階（Ｓ５２５）；加減速要求指数（ＡＤ）及びスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）に基づいてエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を神経網演算するエンジンブレーキ要求指数神経網演算段階（Ｓ５２７）；並びに、道路状態指数（Ｃｓｄ）及びエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を含む入力信号に基づいて道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）を神経網演算する運転指数神経網演算段階（Ｓ５２９）；を含む。
【００９２】
道路状態指数神経網演算段階（Ｓ５２１）は道路状態指数算出神経網モジュール３４５で、加減速要求指数神経網演算段階（Ｓ５２３）は加減速要求指数算出神経網モジュール３５０で、スロットル操作指数神経網演算段階（Ｓ５２５）はスロットル操作指数算出神経網モジュール３５５で、エンジンブレーキ要求指数神経網演算段階（Ｓ５２７）はエンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール３６０で、そして運転指数神経網演算段階（Ｓ５２９）は運転指数算出神経網モジュール３６５で各々演算される。
【００９３】
道路状態指数神経網演算段階（Ｓ５２１）は、車両加速度（Ｖａ）、車速（Ｖｓ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）を含む入力信号に基づいて道路状態指数（Ｃｓｄ）を神経網演算する。
加減速要求指数神経網演算段階（Ｓ５２３）は、スロットル開度量（ＴＨ）及び車速（Ｖｓ）を含む入力信号に基づいて加減速要求指数（ＡＤ）を神経網演算する。
【００９４】
スロットル操作指数神経網演算段階（Ｓ５２５）は、スロットル開度量（ＴＨ）、車速（Ｖｓ）及び維持時間（Ｔ）を含む入力信号に基づいてスロットル操作指数（ＴＨｏｐ）を神経網演算する。
エンジンブレーキ要求指数神経網演算段階（Ｓ５２７）は、設定された複数の要求指数（例えば、減速意志の“有／無”または“大／中／小”と称される複数の指数）の中で、選択的にエンジンブレーキ要求指数（ＡＣＣ）を算出することとすることができる。
【００９５】
運転指数神経網演算段階（Ｓ５２９）は、入力信号として現在変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｕｒ）、目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）及びブレーキ作動有無信号（ＢＳ）をさらに含む。
道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）は、設定された複数の傾斜指数（例えば、傾斜有無によって０／１）の中で選択的に算出される。
第３指数算出段階（Ｓ５３０）は、道路傾斜指数（Ｄｍ）、体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）、スロットル開度量（ＴＨ）、ブレーキ作動有無信号（ＢＳ）、傾斜抵抗（Ｒｇ）及び目標変速段（ＳＨＩＦＴ＿ｃｏｍ）を含む入力信号に基づいて運転者満足指数（ｋｋ）を神経網演算する。
修正係数算出段階（Ｓ５４０）は、（数２）によって修正係数を算出する。
【００９６】
即ち、運転者満足指数（ｋｋ）に対する単調関数（ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）によって変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出し、特に、運転者満足指数（ｋｋ）、運転性向指数（Ｄｆ）、道路傾斜指数（Ｄｍ）及び体感傾斜指数（Ｄａｃｃ）の各々に比例する値で変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出する。
このように変速パターン修正係数（Ｍｐ）を算出（Ｓ５４０）した後には、算出された変速パターン修正係数（Ｍｐ）によって修正した変速パターンに基づいて、変速が必要であるか否かを判断する（Ｓ５５０）。
【００９７】
算出された変速パターン修正係数（Ｍｐ）による変速パターン修正は、図４に示されているように、スロットル開度量（ＴＨ）が設定開度量（ＴＨ０）より小さいほどそのスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）を大きく、変速パターン修正係数（Ｍｐ）の値が大きいほど臨界車速変更幅（△Ｖｔｈ）を大きくなるように修正する。
より具体的には、変速パターン修正係数（Ｍｐ）に基づいて修正した変速パターンは、（設定開度量（ＴＨ０）ースロットル開度量（ＴＨ））及び変速パターン修正係数（Ｍｐ）に比例してそのスロットル開度量（ＴＨ）での臨界車速（Ｖｔｈ）が基本臨界車速（Ｖｔｈ０）から修正することとする。
【００９８】
修正した変速パターンによって変速が必要な場合には目標変速段を算出し（Ｓ５６０）、算出された目標変速段への変速信号を生成する（Ｓ５７０）。
生成された変速信号は前記アクチュエータユニット２９０に伝送されて、アクチュエータユニット２９０の駆動によって目標変速段に変速される（Ｓ５８０）。
【００９９】
以上、本発明の自動変速機の変速制御方法及び装置に関する好ましい実施例について説明したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲内において、当該発明が属する技術分野の通常の知識を有する者によって容易に変更が可能であろう。
【０１００】
【発明の効果】
本発明の実施例によれば、様々な走行環境及びより具体的な走行状態で、より適切な変速を決定する変速パターンを設定することができる。
特に、モジュール神経網によって変速パターン修正係数を設定することによって、予め入力されていない走行条件で車両が走行する場合でも、これに適した変速パターンを設定することができ、そのための神経網がモジュール化されることによって全体神経網による演算が単純化され、正確度が向上する。また、神経網を学習させる過程でも一つの単位神経網モジュールだけを学習させれば良いので、学習に必要なデータの数及び学習時間を減少させることができる。
【０１０１】
各モジュール神経網を構成する各神経網モジュールは、相互連関性のある入力信号をグループ化して入力することによって信頼性が向上する。
モジュール神経網によって算出された変速パターン修正係数によって、実際走行領域での変速パターンの修正が大きくなるように発明されたものであるため、変速パターン調整の活用度が増加する。
【図面の簡単な説明】
【図１】通常の変速パターンの一例であって、１→２上向き変速パターン及び２→１下向き変速パターンを示す図である。
【図２】本発明の実施例による自動変速機の変速制御装置のブロック構成図である。
【図３】本発明の実施例の変速制御ユニットに含まれたモジュール神経網の詳細構成図である。
【図４】本発明の実施例の変速パターン修正係数による変速パターン修正を説明するための図である。
【図５】本発明の実施例の自動変速機変速制御方法を示したフローチャートである。
【符号の説明】
２１０　　検出ユニット
２１２　　車速検出器
２１４　　エンジン回転数検出器
２１６　　タービン回転数検出器
２１８　　スロットル開度検出器
２２０　　ブレーキ作動検出器
２２２　　エンジントルク検出器
２５０　　変速制御ユニット
２５５　　モジュール神経網
２６０　　目標変速段演算器
２６５　　傾斜抵抗演算器
２７０　　加速度演算器
２７５　　スロットル開度変化率演算器
２８０　　メモリ
２８５　　タイマー
２９０　　アクチュエータユニット
３１０　　第１神経網モジュール
３１５　　車両負荷量算出モジュール
３２０　　運転者操作状態指数演算神経網モジュール
３２５　　キックダウン性向指数算出神経網モジュール
３３０　　運転者操作意志指数算出神経網モジュール
３３５　　運転性向指数算出神経網モジュール
３４０　　第２神経網モジュール
３４５　　道路状態指数算出神経網モジュール
３５０　　加減速要求指数算出神経網モジュール
３５５　　スロットル操作指数算出神経網モジュール
３６０　　エンジンブレーキ要求指数算出神経網モジュール
３６５　　運転指数算出神経網モジュール
３７０　　第３神経網モジュール
３８０　　第１計算モジュール
【図１】
2004036873.tif 000005
【図２】
2004036873.tif 000006
【図３】
2004036873.tif 000007
【図４】
2004036873.tif 000008
【図５】
2004036873.tif 000009