(57)【要約】【課題】連続して変化する多種多様な運転状況からそれぞれの運転状況を抽出するのに好適な運転状況抽出方法、運転状況抽出装置、制御対象の制御装置及び運転状況抽出プログラムを提供する。【解決手段】制御システム１を、制御対象の制御装置１０と、制御対象１１と、を含んだ構成とし、制御対象の制御装置１０を、運転状況抽出装置１００と、制御部１０１と、を含んだ構成とし、運転状況抽出装置１００を、状況抽出データ収集部１００ａと、ε−フィルタ処理部１００ｂと、クラスタリング部１００ｃと、を含んだ構成とし、ε−フィルタ処理部１００ｂにおいて、収集されたデータに対して入力と出力の差を有限値以内に保ちながら信号の平滑を行い、クラスタリング部１００ｃにおいて、フィルタ処理された所定数のデータに対して、ＩＳＯＤＡＴＡ法に基づいてクラスタリングを行い、運転状況の抽出を行うようにした。【選択図】  図１
2004334324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリングによって分類された各クラスタを制御対象の運転状況として抽出することを特徴とする運転状況抽出方法。
【請求項２】
前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴とする請求項１記載の運転状況抽出方法。
【請求項３】
前記制御対象が車両であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の運転状況抽出方法。
【請求項４】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項５】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項６】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項７】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項８】
前記制御対象の運転中に前記運転状況の抽出処理を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項９】
前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ａ）法であることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法。
【請求項１０】
制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理するフィルタ処理手段と、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングするクラスタリング手段と、このクラスタリングによって分類された各クラスタに基づき前記制御対象の運転状況を抽出する運転状況抽出手段と、を備えることを特徴とする運転状況抽出装置。
【請求項１１】
前記フィルタ処理手段は、前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴とする請求項１０記載の運転状況抽出装置。
【請求項１２】
前記制御対象が車両であることを特徴とする請求項１０又は請求項１１記載の運転状況抽出装置。
【請求項１３】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１２記載の運転状況抽出装置。
【請求項１４】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１２又は請求項１３記載の運転状況抽出装置。
【請求項１５】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１２乃至請求項１４のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置。
【請求項１６】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項１２乃至請求項１５のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置。
【請求項１７】
前記制御対象の運転中に前記運転状況の抽出処理を行うことを特徴とする請求項１０乃至請求項１６のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置。
【請求項１８】
前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ａ）法であることを特徴とする請求項１０乃至請求項１７のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置。
【請求項１９】
請求項１０乃至請求項１８のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置と、当該運転状況抽出装置の抽出結果に基づき、前記制御対象に係る非線形制御特性を適切なものに切り替える制御特性切り替え手段と、を備えることを特徴とする制御対象の制御装置。
【請求項２０】
コンピュータ実行可能なプログラムであって、制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号を所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリング結果に含まれる各クラスタを制御対象の運転状況として抽出することを特徴とする運転状況抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象の運転状況を抽出する方法に係り、特に、連続して変化する多種多様な運転状況からそれぞれの運転状況の抽出を行うのに好適な運転状況抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両の運転状況の抽出は、運転者や環境などにより変化する状況に応じて燃費や動力性能等を変化させられることから、制御特性の最適化の幅が広がる点で重視されている。
また、車両などの非線形な制御特性を有する制御対象の運転状況は、制御結果のデータを各種センサによって検出し、その検出結果に基づいてその時点の運転状況がどのようなものかを判断していた。運転状況は、市街地の走行、高速道路の走行、山岳路の走行などの走行場所、渋滞などの交通状況、運転者の操作内容等によって大きく変化するものである。従って、多種多様な運転状況に対応した制御を行うためには、これら運転状況を正確に判断する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、運転状況の変化は連続であり、且つ、急激な変化を伴うこともあり得る。加えて、各運転状況間は互いに似たような状況も含む点から内包の関係になり得るため、単純に運転状況を規定することはできないという問題があった。
【０００４】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、連続して変化する多種多様な運転状況からそれぞれの運転状況を抽出するのに好適な運転状況抽出方法、運転状況抽出装置、制御対象の制御装置及び運転状況抽出プログラムを提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載の運転状況抽出方法は、制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号を所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリング結果に含まれる各クラスタを制御対象の運転状況として抽出することを特徴としている。
【０００６】
つまり、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理を行った後でクラスタリングを行うことにより、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、クラスタリングを容易にすることができる。このことから、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能となる。
【０００７】
ここで、原信号とは、制御対象から検出される制御結果の信号そのもののことであり、信号の伝送途中においてノイズ等が混入する前の信号のことである。
また、請求項２に係る発明は、請求項１記載の運転状況抽出方法において、前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴としている。
【０００８】
つまり、複数データとその平均値との距離を利用したフィルタ処理を行うことで、同傾向のデータの集合性を高められることによるクラスタリングの補助と、急激なデータの変化を状況の変化として認識が可能となる。
また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２記載の運転状況抽出方法において、前記制御対象が車両であることを特徴としている。
【０００９】
つまり、制御対象を、運転者の操作内容や走行場所等によって多種多様な運転状況が発生する車両とすることで、効果的な運転状況の抽出を行うことが可能となる。
また、請求項４に係る発明は、請求項２又は請求項３記載の運転状況抽出方法において、前記車両から観測する時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴としている。
【００１０】
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作量の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００１１】
また、請求項５に係る発明は、請求項２乃至請求項４記載の運転状況算出方法において、前記車両から観測する時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００１２】
また、請求項６に係る発明は、請求項２乃至請求項５のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法において、前記車両から観測する時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００１３】
また、請求項７に係る発明は、請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法において、前記車両から観測する時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００１４】
また、請求項８に係る発明は、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法において、前記制御対象の運転中に前記運転状況の抽出処理を行うことを特徴としている。
つまり、実際の制御対象の運転中に処理を行うことで、時々刻々と変化する運転状況の抽出が可能となり、その抽出結果のより効果的な利用が可能となる。
【００１５】
また、請求項９に係る発明は、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の運転状況抽出方法において、前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ａ）法であることを特徴としている。
つまり、クラスタリング方法を、教師無し分類法の中でも非階層的クラスタリングに属するＩＳＯＤＡＴＡ法とすることで、どのようなクラスが存在するか不明確な制御対象にも対応させることが可能となる。また、非階層的クラスタリングは、クラスタ間の構成要素を組み換えることにより分離度の高いクラスタが求められ、初期値の設定が難しい条件下においても、初期設定がクラスタ数と閾値だけでクラスタリングを行うことができるといった利点を有している。
【００１６】
また、本発明に係る請求項１０記載の運転状況抽出装置は、制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理するフィルタ処理手段と、このフィルタ処理した信号を所定のクラスタリング方法によってクラスタリングするクラスタリング手段と、このクラスタリング結果に含まれるクラスタに基づき前記制御対象の各制御特性の運転状況を抽出する運転状況抽出手段と、を備えることを特徴としている。
【００１７】
このような構成であれば、ファイルタ処理手段によって、制御対象からの時系列信号を原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化することが可能なフィルタによりフィルタ処理することが可能であり、クラスタリング手段によって、フィルタ処理された信号を所定のクラスタリング方法によってクラスタリングすることが可能であり、運転状況抽出手段によって、クラスタリングされた各クラスタに基づき制御対象の運転状況を抽出することが可能である。
【００１８】
従って、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理とクラスタリングを組み合わせることにより、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、クラスタリングを容易にすることができる。このことから、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能となる。
【００１９】
また、請求項１１に係る発明は、請求項１０記載の運転状況抽出装置において、前記フィルタ処理手段は、前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴としている。
つまり、複数データとその平均値との距離を利用したフィルタ処理を行うことで、同傾向のデータの集合性を高められることによるクラスタリングの補助と、急激なデータの変化を状況の変化として認識が可能となる。
【００２０】
また、請求項１２に係る発明は、請求項１０又は請求項１１記載の運転状況抽出装置において、前記制御対象が車両であることを特徴としている。
つまり、制御対象を、運転者の操作内容や走行場所等によって多種多様な運転状況が発生する車両とすることで、効果的な運転状況の抽出を行うことが可能となる。
【００２１】
また、請求項１３に係る発明は、請求項１２記載の運転状況抽出装置において、前記車両から観測する時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００２２】
また、請求項１４に係る発明は、請求項１２又は請求項１３記載の運転状況抽出装置において、前記車両から観測する時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００２３】
また、請求項１５に係る発明は、請求項１２乃至請求項１４のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置において、前記車両から観測する時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００２４】
また、請求項１６に係る発明は、請求項１２乃至請求項１５のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置において、前記車両から観測する時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００２５】
また、請求項１７に係る発明は、請求項１０乃至請求項１６のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置において、前記制御対象の運転中に前記運転状況の抽出処理を行うことを特徴としている。
つまり、実際の制御対象の運転中に処理を行うことで、時々刻々と変化する運転状況の抽出が可能となり、その抽出結果のより効果的な利用が可能となる。
【００２６】
また、請求項１８に係る発明は、請求項１０乃至請求項１７のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置において、前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ａ）法であることを特徴としている。
つまり、クラスタリング方法を、教師無し分類法の中でも非階層的クラスタリングに属するＩＳＯＤＡＴＡ法とすることで、どのようなクラスが存在するか不明確な制御対象にも対応させることが可能となる。
【００２７】
また、本発明に係る請求項１９記載の制御対象の制御装置は、請求項１０乃至請求項１８のいずれか１項に記載の運転状況抽出装置と、当該運転状況抽出装置の抽出結果に基づき、前記制御対象に係る非線形制御特性を適切なものに切り替える制御特性切り替え手段と、を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、制御特性切り替え手段によって、運転状況抽出装置の抽出結果に基づき制御対象に係る非線形制御特性を適切なものに切り替えることが可能となるので、運転状況に最も適した非線形制御特性を選択することが可能となる。
【００２８】
また、本発明に係る請求項２０記載の運転状況抽出プログラムは、コンピュータ実行可能なプログラムであって、制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号を所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリング結果に含まれる各クラスタを制御対象の運転状況として抽出することを特徴としている。
【００２９】
つまり、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理とクラスタリングを組み合わせることにより、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、クラスタリングを容易にすることができる。このことから、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能となる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１乃至図９は、本発明に係る運転状況抽出装置を備えた制御対象の制御装置を適用した制御システムの実施の形態を示す図である。
まず、本発明に係る制御システムの構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【００３１】
制御システム１は、制御対象の制御装置１０と、制御対象１１と、を含んだ構成となっている。
制御対象の制御装置１０は、運転状況抽出装置１００と、制御部１０１と、を含んだ構成となっている。
運転状況抽出装置１００は、状況抽出データ収集部１００ａと、ε−フィルタ処理部１００ｂと、クラスタリング部１００ｃと、を含んだ構成となっている。
【００３２】
状況抽出データ収集部１００ａは、制御対象の動作結果の時系列データを収集し、ε−フィルタ処理部１００ｂにその収集したデータを伝送するものである。ε−フィルタ処理部１００ｂは、ε−フィルタによって、取得した収集データをフィルタ処理するものである。ここで、ε−フィルタは、入力と出力の差を有限値以内に保ちながら信号の平滑を行うもので、信号の急峻な変化を保持しながら、小振幅のランダム雑音の除去を行うことが可能なフィルタである。
【００３３】
クラスタリング部１００ｃは、収集データが所定数以上になったときに、ε−フィルタ処理部１００ｂにおいてフィルタ処理された信号に含まれるデータを非階層型クラスタリング方法であるＩＳＯＤＡＴＡ法に基づいて様々な運転状況に対応したクラスタに分類するものである。
制御部１０１は、複数の制御特性の中から、抽出された運転状況に基づき適切な制御特性を選択しこの制御特性に基づき制御対象を制御するものである。
【００３４】
制御対象１２は、選択された制御特性に応じて動作し、非線形特性を有する制御結果を出力するものである。
更に、図示しないが、制御システム１は、各部の演算処理等を行うプログラムの記憶されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、演算に必要な情報を記憶するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、プログラムを実行するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、を備えている。
【００３５】
次に、図２に基づき、制御システム１における制御対象の制御装置１００の動作処理の流れを説明する。図２は、制御システム１における制御対象の制御装置１００の動作処理を示すフローチャートである。
図２に示すように、まずステップＳ２００に移行し、状況抽出データ収集部１００ａにおいて、制御対象の制御結果から状況抽出用のデータを収集してステップＳ２０２に移行する。
ステップＳ２０２では、ε−フィルタ処理部１００ｂにおいて、収集されたデータをフィルタ処理してステップＳ２０４に移行する。ここで、以下に、式（１）としてε−フィルタの一般型を示す。
【００３６】
【数１】
2004334324.tif 000003
【００３７】
つまり、第ｎ番目の入力信号ｘｎが得られたとき、ｙｎがε−フィルタの出力信号となる。ここで、Ａｋは、図３に示す特性を有する関数である。図３は、フィルタ係数Ａｋとなる関数の特性を示す図である。なお、信号の直流レベルを変化させないために、フィルタの係数の総和は１とする。従って、以下の式（２）に示す関係が成立することになる。
【００３８】
【数２】
2004334324.tif 000004
【００３９】
また、図３に示すεはフィルタ処理対象である過去Ｎ個のデータにおける標準偏差をΣとして、３Σを平均からの除外閾値とする。従って、εは以下に示す式（３）として表される。ここで、３Σに関して説明すると、扱うデータが正規分布に従うと考えられる場合、±１Σ内にデータの６８．３％が、±３Σ内にデータの９９．７パーセントが分布すると考えることができる。反対に、±３Σより外に外れる確率は、０．３％（１０００回に３回程度）であり、ほとんどのデータは、±３Σに収まると考えてよく、このことから、±３Σよりデータが飛び出すときは「分布が変わった」「母集団の平均値が変化した」と疑ってみる必要がある。この考え方は、３シグマルールと呼ばれ、管理図の管理限界線算出の根拠となっている。
【００４０】
【数３】
2004334324.tif 000005
【００４１】
上記ε−フィルタの特徴は、データの平均化条件として、信号差分と標準偏差との比較を行うことである。この効果として、信号差分が所定範囲内（３Σ）にある入力データに対する出力の緩やかな変化と、範囲外にある入力データに対する出力の急激な変化の両条件を実現できる。
ステップＳ２０４では、状況抽出用のデータが所定数以上収集されたか否かを判定し、収集されたと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２０６に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ２００に移行する。
【００４２】
ステップＳ２０６に移行した場合は、クラスタリング部１００ｃにおいて、クラスタリングを行いステップＳ２０８に移行する。ここで、クラスタリング方法は、教師なし分類法の中でも非階層的クラスタリング（再配置法）に属するＩＳＯＤＡＴＡ法を用いる。クラスタリングにより分類される各集合がクラスタであり、各クラスタの重心ベクトルがクラスタ重心である。クラスタリングの手順としては、最初に運転状況抽出用データが所定数以上収集された時点で初期クラスタ重心を設定し、その後、データの入力とそれに伴うクラスタ重心の再設定を繰り返す。なお、本実施の形態においては、クラスタ数の増減は行わないこととする。
【００４３】
また、初期クラスタ重心は、クラスタリング対象データのうち、原点からのユークリッド距離が最短の点と最長の点とする。または、全データの平均ベクトルを算出し、平均から標準偏差の距離に設定するなどしても良い。
ステップＳ２０８では、最新の運転状況抽出用データの属するクラスタを現在の運転状況とし、その運転状況に適用されている制御特性に制御対象１１の制御特性を切り替えて一連の処理を終了する。
【００４４】
更に、図４に基づき、クラスタリング部１００ｃにおけるクラスタ重心の再設定処理の流れを説明する。図４は、クラスタリング部１００ｃにおけるクラスタ重心の再設定処理を示すフローチャートである。
図４に示すように、まずステップＳ４００に移行し、新規に得られた運転状況抽出用のデータをクラスタリング対象データに追加してステップＳ４０２に移行する。ここで、本実施の形態においては、クラスタリングデータ数を一定とするため、追加されたデータと同数のデータをクラスタリング対象データから削除する。
【００４５】
ステップＳ４０２では、クラスタリング対象のデータ全てに対しクラスタ重心とのユークリッド距離を算出し、距離が最短となるクラスタにデータを配置する処理を行い、全データの配置が終了するとステップＳ４０４に移行する。
ステップＳ４０４では、クラスタに属するデータの重心ベクトルにクラスタ重心を再設定してステップＳ４０６に移行する。
【００４６】
ステップＳ４０６では、クラスタ移動データ数が所定数より少ないか否かを判定し、少ないと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ４０８に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ４０２に移行する。つまり、収束条件として、クラスタ重心の移動に伴い、所属するクラスタを変えたデータ数が所定数より少なくなるまでクラスタ重心の再設定処理を行う。
【００４７】
ステップＳ４０８に移行した場合は、データ数が所定数より少なくなり、すなわち収束条件を満足したとして、クラスタ重心の再設定処理を終了する。
更に、図５乃至図９に基づき、具体例として車両の加速運転に関する運転状況を抽出し、状況に応じて加速制御特性を切り替える第２の制御システムを説明する。図５は、第２の制御システムの構成を示すブロック図であり、図６は、第２の制御システム５０におけるエンジン制御装置５０の動作処理を示すフローチャートであり、図７は、ε−フィルタ処理を行った結果の一例を示す図であり、図８は、スロットル開度量及びスロットル開度変化率の収集データに対してクラスタリングを行った結果の一例を示す図であり、図９は、スロットル開度変化率及びギアの操作量の収集データに対するクラスタリングを行った結果の一例を示す図である。ここで、図８及び図９は、各収集データを規格化したものにより表している。
【００４８】
図５に示すように、第２の制御システム５は、エンジン制御装置５０と、制御対象であるエンジン５１と、を含んだ構成となっている。
エンジン制御装置５０は、加速運転状況抽出装置５００と、制御部５０１と、を含んだ構成となっている。
加速運転状況抽出装置５００は、加速運転状況抽出データ収集部５００ａと、ε−フィルタ処理部５００ｂと、クラスタリング部５００ｃと、を含んだ構成となっている。
【００４９】
加速運転状況抽出データ収集部５００ａは、エンジンの動作結果であるスロットル開度及びギヤポジションの時系列データを収集し、ε−フィルタ処理部５００ｂにその収集データを伝送するものである。
ε−フィルタ処理部５００ｂは、ε−フィルタによって、取得した収集データをフィルタ処理するものである。
【００５０】
クラスタリング部５００ｃは、所定数以上のデータが収集されフィルタ処理されたときに、フィルタ処理された信号に含まれるデータを非階層型クラスタリング方法であるＩＳＯＤＡＴＡ法に基づいて様々な加速運転状況に対応したクラスタに分類するものである。
制御部５０１は、複数の加速制御特性の中から選択された制御特性に基づきエンジンを制御するものである。
【００５１】
更に、図示しないが、第２の制御システム５は、各部の演算処理等を行うプログラムの記憶されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、演算に必要な情報を記憶するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、プログラムを実行するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、を備えている。
更に、図６に基づき、第２の制御システム５におけるエンジン制御装置５０の動作処理の流れを説明する。
【００５２】
図６に示すように、まずステップＳ６００に移行し、車両から観測される加速運転に関する時系列信号（加速運転状況抽出用データ）を収集してステップＳ６０２に移行する。ここで、加速運転状況抽出用データとは、加速運転の操作から抽出されるデータであり、具体的には、加速の際の、スロットル操作量、スロットル操作速度、ギアのポジションなどである。
【００５３】
ステップＳ６０２では、ε−フィルタ処理部５００ｂにおいて、収集された加速運転状況抽出用データに対して、ε−フィルタ処理を行いステップＳ６０４に移行する。
ここで、フィルタ処理は上記した式（１）〜式（３）に基づいて行われる。フィルタ処理結果の具体例として、各加速から得られたスロットル操作量の時系列データに対してε−フィルタ処理を行った結果を図７に示す。図７に見られるように、ε−フィルタの効果として、信号差分が所定範囲外にある入力データに対する出力の急激な変化が保存されている（図中丸印の部分）。これにより、運転状況の急激な変化に対しても対応が可能となる。
【００５４】
ステップＳ６０４では、データが所定数以上収集されたか否かを判定し、所定数以上収集されたと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ６０６に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ６００に移行する。
ステップＳ６０６に移行した場合は、所定数以上の収集データに対してクラスタリングを行いステップＳ６０８に移行する。
【００５５】
ここで、クラスタリング結果の具体例として、市街地走行と山岳路走行から得られた加速運転状況抽出用データに対して、上記したＩＳＯＤＡＴＡ法を利用したクラスタリングを実施した結果を図８及び図９に示す。図８に示すように、図中第１の三角点８０及び第２の三角点８１を各クラスタの重心として、第１の三角点８０を重心としたクラスタに含まれるものが市街地を走行中の運転状況を示すデータとなり、第２の三角点８１を重心としたクラスタに含まれるものが山岳路を走行中の運転状況を示すデータとなり、図９に示すように、第３の三角点９０及び第４の三角点９１を各クラスタの重心として、第１の三角点８０を重心としたクラスタに含まれるものが市街地を走行中の運転状況を示すデータとなり、第２の三角点８１を重心としたクラスタに含まれるものが山岳路を走行中の運転状況を示すデータとなる。
【００５６】
ステップＳ６０８では、最新の加速運転状況抽出用データが属するクラスタを現在の運転状況とし、その運転状況に適用されている加速制御特性に車両の制御特性を切り替えて処理を終了する。ここで、選択する加速制御特性の具体例としては、現在の運転状況が市街地であるならば、緩やかな加速特性が得られる制御特性を選択し、また山岳路であるならば、俊敏な加速特性が得られる制御特性を選択する。
【００５７】
以上、上記実施の形態において、制御対象から得られる時系列の特徴抽出用データが含まれる信号を収集し、この信号に対してε−フィルタによってフィルタ処理を施すようにしたので、同傾向のデータの集合性を高めることが可能であり、急激なデータの変化を状況の変化として認識が可能となる。また、所定数以上の特徴抽出用データを収集して、ε−フィルタによってフィルタ処理されたこの収集データに対して、ＩＳＯＤＡＴＡ法によるクラスタリングを行うことで、制御対象の運転状況ごとのデータ分類を容易にすることが可能となる。
【００５８】
ここで、図５に示す、エンジン制御装置５０は、請求項１９記載の制御対象の制御装置に対応し、加速運転状況抽出装置５００は、請求項１０乃至請求項１９記載の運転状況抽出装置に対応し、図１及び図５に示す、ε−フィルタ処理部１００ｂ及び５００ｂは、請求項１０及び請求項１１記載のフィルタ処理手段に対応し、クラスタリング部１００ｃ及び５００ｃは、請求項１０記載のクラスタリング手段に対応する。
【００５９】
なお、上記実施の形態においては、車両の加速運転状況の抽出を例として行っているが、これに限らず、車両におけるどのような運転状況に適用しても良い。また、上記実施の形態においては、運転状況抽出用データとして、加速の際の、スロットル操作量、スロットル操作速度、ギアのポジション（操作量）を例として説明しているが、これに限らず、抽出する運転状況に応じて、スロットル、ブレーキ、ハンドル及びギヤの操作量や操作速度、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数及びこれらの変化速度など、どのようなデータを抽出用データとして扱うようにしても良い。
【００６０】
また、上記実施の形態においては、運転状況抽出用データのフィルタ処理において、ε−フィルタを用いているが、これに限らず、制御対象に適したフィルタであれば、どのようなフィルタを用いるようにしても良い。
また、上記実施の形態においては、クラスタリング部において用いるクラスタリング方法としてＩＳＯＤＡＴＡ法を用いているが、これに限らず、制御対象や抽出する運転状況に合わせて、別のフィルタを用いるようにしても良い。
【００６１】
また、上記実施の形態において、図２、図４及び図６のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、ＲＯＭにあらかじめ格納されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記録された記録媒体から、そのプログラムをＲＡＭに読み込んで実行するようにしてもよい。
【００６２】
ここで、記録媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記録媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記録型記録媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記録媒体、ＭＯ等の磁気記録型／光学的読取方式記録媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であれば、あらゆる記録媒体を含むものである。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る運転状況抽出方法及び運転状況抽出装置によれば、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理とクラスタリングを組み合わせてデータを処理するようにしたので、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、クラスタリングを容易にすることが可能である。このことから、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能となる。
【００６４】
また、本発明に係る制御対象の制御装置によれば、本発明に係る運転状況抽出装置によって抽出された運転状況に基づき制御対象の制御特性を切り替えるようにしたので、運転状況に最も適した制御特性を選択して切り替えることが可能となる。
ここで、本発明に係る運転状況抽出プログラムは、本発明に係る運転状況抽出装置を制御するためのプログラムであり、その効果は重複するので記載を省略する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】制御システム１における制御対象の制御装置１００の動作処理を示すフローチャートである。
【図３】フィルタ係数Ａｋとなる関数の特性を示す図である。
【図４】クラスタリング部１００ｃにおけるクラスタ重心の再設定処理を示すフローチャートである。
【図５】第２の制御システムの構成を示すブロック図である。
【図６】第２の制御システム５０におけるエンジン制御装置５０の動作処理を示すフローチャートである。
【図７】ε−フィルタ処理を行った結果の一例を示す図である。
【図８】スロットル開度量及びスロットル開度変化率の収集データに対してクラスタリングを行った結果の一例を示す図である。
【図９】スロットル開度変化率及びギアの操作量の収集データに対するクラスタリングを行った結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１                制御システム
５                第２の制御システム
１０              制御対象の制御装置
１１              制御対象
５０              エンジン制御装置
５１              エンジン
１００            運転状況抽出装置
１００ａ          状況抽出データ収集部
１００ｂ          ε−フィルタ処理部
１００ｃ          クラスタリング部
１０１            制御部
５００            加速運転状況抽出装置
５００ａ          加速運転状況データ収集部
５００ｂ          ε−フィルタ処理部
５００ｃ          クラスタリング部
５０１            制御部
【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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【図９】
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