(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行性能マップを用いて試験車両を自動運転するようにした自動車自動運転システムにおいて、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求め、前記試験車両に適した走行性能マップを得るようにしたことを特徴とする自動車自動運転システム。
【請求項２】
補正マップの作成に際して、車速フィードバック系に制御目標速度と実車速との偏差に基づいて得られる補正加速度と、アクセル操作量と、実車速とを車速フィードバック情報として用いるようにした請求項１に記載の自動車自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自動車自動運転システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自動車の動的な走行性能試験のため、シャシダイナモメータによって実車走行シミュレート運転（以下、試験運転という）が行われており、近年、この試験運転に、自動運転装置（運転ロボットともいう）を用いた自動車自動運転システムが採用されるようになってきている。
【０００３】
ところで、上記試験運転においては、走行性能マップを用いて走行パターンに追従するように試験対象の車両（以下、試験車両という）を走行させる必要があるが、未登録の試験車両の試験運転を行うときは、その試験車両に対応した走行性能マップを作成する必要がある。ここで、走行性能マップとは、速度と加速度からアクセル操作量を得ることができるデータのことで、試験車両の学習運転を行って、種々の異なるアクセル開度における速度と加速度とを求め、アクセル開度、速度および加速度を関連付けたデータを得る。その後、学習運転によって得られたデータに基づいて、速度と加速度からアクセル操作量を得ることができるデータ（走行性能マップ）に展開するのである。
【０００４】
そして、従来においては、新規に登録した試験車両を、排ガスのためのモード運転を行う場合、図６に示すように、当該試験車両の運転席に自動運転装置のアクチュエータ部（メカユニット）を取り付け、アクセル、ブレーキ、クラッチおよびシフトレバーをそれぞれ駆動するアクチュエータの位置学習や、学習運転、さらに、プレコンディショニング走行を行っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前記アクチュエータ部の取付けや位置学習に要する時間は、それぞれ、２〜４分程度と短時間であるが、学習運転は、試験車両のアクセルペダル踏み込み量を種々変えて、そのときの速度と加速度を求める必要があるところから、例えば５ＭＴ（５段変速Ｍａｎｕａｌ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）車で２０〜２５分、ＡＴ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）車で１５分程度の時間を要していた。
【０００６】
上述のように、新規に登録された試験車両については、排ガス試験を開始するまでに、上記手順を踏む必要があり、特に学習運転に多くの時間が費やされるため、排ガス試験全体を行うのにそれだけ長時間を要していた。
【０００７】
この発明は、上述の事柄に留意してなされたもので、その目的は、排ガス試験に要する時間を短縮することができる自動車自動運転システムを提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、この発明では、走行性能マップを用いて試験車両を自動運転するようにした自動車自動運転システムにおいて、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求め、前記試験車両に適した走行性能マップを得るようにしている（請求項１）。
【０００９】
そして、上記請求項１に記載の自動車自動運転システムにおいて、補正マップの作成に際して、車速フィードバック系に制御目標車速と実車速との偏差に基づいて得られる補正加速度と、アクセル操作量と、実車速とを車速フィードバック情報として用いるようにしている（請求項２）。
【００１０】
上記構成の自動車自動運転システムによれば、プレコンディショニング走行時に学習運転を行うことができ、従来必要であった学習運転を独立して行う必要がなくなり、本試験前までに要する時間の短縮が図れ、それだけ、排ガス試験に要する時間を短縮することができる。そして、前記本試験前における手順が簡素化されることにより、アクチュエータ部の操作回数が低減され、同時に操作性も向上する。
【００１１】
また、他の排ガス試験モード運転の場合でも、人間ドライバーが新しい試験車両を運転する場合は、排ガス試験を行う前に練習走行を行うことがあり、アクチュエータ部を使用する場合は、前記練習走行に代わってプレコンディショニング走行を行う。このことによって、従来から人間ドライバーによって行われてきた排ガス試験手順を大きく変更することなく、排ガス試験においてもアクチュエータ部を効果的に使用することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の詳細を、図を参照しながら説明する。図１〜図４は、この発明の一つの実施の形態を示す。まず、図１は、この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成を概略的に示すもので、この図において、１は試験車両で、シャシダイナモメータ（図示していない）に搭載されている。２は基準車速Ｖtab に基づいて走行すべき制御目標車速Ｖnom を出力する制御目標値発生器である。３は制御目標車速Ｖnom と試験車両１の実車速Ｖact とが入力され、それらの差（車速偏差）Ｖerr を出力する突き合わせ点である。４，５は車速偏差Ｖerr をそれぞれＰ制御、Ｉ制御する比例項（Ｐ；ゲイン）、積分項（Ｔ；時定数）で、比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi をそれぞれ出力する。６は制御目標車速Ｖnom を微分する微分器で、その後段にはフィードフォワード加速度αffを出力するフィードフォワード比率器７が設けられている。
【００１３】
そして、８は前記比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi （これらは、速度偏差Ｖerr をフィードバック制御して得られる制御出力である）およびフィードフォワード加速度αff（これは制御目標車速Ｖnom の変化率であり、目標加速度ともいう）を加算する突き合わせ点で、制御加速度αctl を出力する。９はアクセル開度予測値発生器で、自動車自動運転システムの車両データ内に収容されており、実車速Ｖact および突き合わせて点８からの制御加速度αctl とが入力される。１０は走行性能マップ１０であり、横軸に速度、縦軸に加速度をそれぞれ取り、アクセル開度θをパラメータとする速度と加速度との関係を示すものであるが、実際の使用においては、速度および加速度を入力することにより、制御すべきアクセル開度が求められるようになっている。この実施の形態においては、ベースマップが格納されている。ここで、ベースマップとは、既に学習を行った車両の走行性能マップのことを言い、プレコンディショニング走行時に修正される走行性能マップのことである。
【００１４】
また、１１は補正マップである。ここで、補正マップとは、プレコンディショニング走行時に測定して得られたデータから前記ベースマップを補正するために求められた走行性能マップのことである。この補正マップ１１は、制御目標車速Ｖnom と実車速Ｖact との偏差Ｖerr に基づいて得られる補正加速度（図示例では、積分項補正加速度αi ）と、アクセル開度予測値発生器９の出力であるアクセル操作量Ａact と実車速Ｖact とから求められる。
【００１５】
上記図１に示した制御システムの現在時間をｋとしたときの制御加速度αctl を求める制御演算式は、下記（１）式で表される。
【００１６】
【数１】
0004621395.tif 000002
【００１７】
また、アクセル操作量Ａact は、走行性能マップに制御加速度αctl と実車速Ｖact を入力することによって求められる。
Ａact （ｋ）＝Ｍap（αctl ，Ｖact ）                      ……（２）
Ｍap：走行性能マップで得られる操作量
すなわち、制御加速度αctl と実車速Ｖact を、上記（１），（２）式を用いて演算することによって、アクセル操作量Ａact を求めることができる。
【００１８】
次に、上記構成の制御システムを有する自動車自動運転システムによって新規登録の試験車両１をモード運転するため手順の一例を説明する。
【００１９】
（１）試験車両の運転席にアクチュエータ部を取り付ける。
【００２０】
（２）アクセル、ブレーキ、クラッチおよびシフトレバーをそれぞれ駆動するアクチュエータの位置学習を行う。
【００２１】
（３）プレコンディショニング走行を行う。このとき、次の手順でプレコンディショニング走行を行う。
（３の１）既に学習運転を実施した車両データを用いる。この車両データには既に別の車両で学習運転を行って得られた走行性能マップがあり、これをベースマップとする。このベースマップは、デフォルト値として予め持たせておいてもよい。
【００２２】
（３の２）前記選択したベースマップに基づいてプレコンディショニング走行を行う。
【００２３】
（３の３）プレコンディショニング走行時は、前記別の車両で学習した走行性能マップを用いてプレコンディショニング走行したときの車速フィードバック情報に、補正加速度（この場合、積分項補正加速度αi ）と、アクセル操作量Ａact と、実車速Ｖact とを取り込む。
【００２４】
（３の４）プレコンディショニング走行中は、常に、補正加速度αi 、アクセル操作量Ａact および実車速Ｖact を監視し、走行中のアクセル操作がベースマップを求めたときに使用した数カ所のアクセル踏込み量付近の補正加速度αi と実車速Ｖact を計測する。
（４）プレコンディショニング走行の終了後、プレコンディショニング走行時に得られた補正加速度αi 、アクセル操作量Ａact および実車速Ｖact とを用いて、速度、加速度とアクセル開度の関係となる補正マップ１１を作成する。この補正マップ１１の作成には、前記測定した実車速Ｖact と補正加速度αi の各データから最小二乗法により、１次の近似式を求めたものを使用する。この補正マップの求め方は、図３を参照しながら後で詳しく説明する。
【００２５】
（５）前記プレコンディショニング走行に用いたベースマップと、このプレコンディショニング走行によって採取された各種のデータに基づいて得られた補正マップの同じ学習開度どうしを近似式を用いて新しい近似式を求め、これを修正マップ（図４参照）とする。
【００２６】
（６）前記修正マップを用いて試験車両１をモード運転し、本試験走行を行うのである。
【００２７】
上述したように、この発明の自動車自動運転システムによれば、プレコンディショニング走行時に学習運転を行うことができ、従来必要であった学習運転を独立して行う必要がなくなる。すなわち、図２に示すような手順によって所定のモード運転を行うことができる。この図に示す手順の流れは、従来の手順の流れを示す図６と比較した場合、学習運転の分だけ手順が少なくなっている。つまり、本試験前までに要する時間の短縮が図れ、それだけ、排ガス試験に要する時間を短縮することができる。そして、前記本試験前における手順が簡素化されることにより、アクチュエータ部の操作回数が低減され、同時に操作性も向上する。
【００２８】
次に、この発明の自動車自動運転システムにおける補正マップの求め方を、図３および図４を参照しながら具体的に説明する。
【００２９】
（１１）プレコンディショニング走行における制御は、前記（１）式による制御演算式を使用している。そのため、積分項補正加速度αi を一定周期で測定して、それらのデータを利用する。
【００３０】
（１２）走行性能マップと同じマップ構成とするため、学習運転時に使用したアクセル操作量Ａact 近傍（開度誤差Δθ以内）のアクセル操作量における、比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi および実車速Ｖact を測定する。
【００３１】
θ0 −Δθ0 ≦θ0 " ≦θ0 ＋Δθ0                         ……（３）
（θ0 ；学習開度、Δθ0 ；θ0 時の開度誤差）
θ5 −Δθ5 ≦θ5 " ≦θ5 ＋Δθ5                         ……（４）
（θ5 ；学習開度、Δθ5 ；θ5 時の開度誤差）
なお、現状の開度誤差値Δθ0 〜θ5 は±０．５％とする。
【００３２】
（１３）θj （ｉ＝０〜５）での積分項補正加速度αi および実車速Ｖact から補正マップを求める。図３は、前記実車速Ｖact を横軸、積分項補正加速度αi を縦軸にとった多数の点をプロットしたもので、これらのプロットを用いて、高速域補正近似式（図中の符号１２で示す）
αFB（Ｖ）＝ＡFB＋ＢFB×Ｖ
を求める。
この場合、速度がゼロ付近のデータ（図中の符号１３で示す部分）は、発進時のバタツキの影響を受けるため、マップ偏差の指標として使用するには信頼性が低く、また、高速側のデータ（図中の符号１４で示す部分）は、データ数が少ないので、速度範囲がＶl ｋｍ／ｈ〜Ｖh ｋｍ／ｈのものをデータとして用いる。
【００３３】
（１４）補正マップ近似式の求める方法は以下の通りである。
▲１▼  計測したデータをθi （Ｖact ，αact ）とする。
ｉ＝０，…，ｍ−１（ｍは測定データ数）。
【００３４】
▲２▼  Ｖl ｋｍ／ｈ〜Ｖh ｋｍ／ｈの範囲のデータを用いて最小二乗法によって仮の一次近似式を求める。
αFB’（Ｖ）＝ＡFB’＋ＢFB’×Ｖ                          ……（４）
【００３５】
▲３▼  測定したデータと（４）式で表される近似式のデータとを同じ速度の加速度どうしを比較して、近似式からの誤差を求める。
αerr （ｉ）＝｜αi ’（Ｖact ）−αact （ｉ）｜          ……（５）
【００３６】
▲４▼  前記（５）式で求められた誤差の大きい順にｍ個のデータを削除する。このシーケンスを追加する理由は、測定ノイズ等による影響を無視するためである。但し、測定データがｐ個以上ｑ個以内の場合、無視するデータは大きい順からｒとし、ｐ−１個以内である場合は、全てのデータを使用するものとする。
【００３７】
▲５▼  上述のようにして求め直したデータを用いて最小二乗法によって一次近似式を求める。
αFB（Ｖ）＝ＡFB＋ＢFB×Ｖ                                ……（６）
【００３８】
そして、前記（６）式を用いてマップを補正するのである。この場合、低速域と高速域との切換え速度Ｖj の大きさによって、図４（Ａ），（Ｂ）に示すように場合分けされる。なお、この図において、符号１５，１６は、低速域と高速域における仮の速度補正近似式である。
【００３９】
１）Ｖj ≦Ｖl の場合
αctl （Ｖl ）＝αctl ’（Ｖl ）−αFB（Ｖl ）
αctl （Ｖh ）＝αctl ’（Ｖh ）−αFB（Ｖh ）
上記２式で得られる加速度、速度から下記（７ｌ），（７ｈ）に示すように、速度補正近似式を求める。
αctl ＝Ａl ＋Ｂl ×Ｖ                                  ……（７ｌ）
αctl ＝Ａh ＋Ｂh ×Ｖ                                  ……（７ｈ）
【００４０】
２）Ｖj ＞Ｖl の場合
αctl （Ｖj ）＝αctl ’（Ｖj ）−αFB（Ｖj ）
αctl （Ｖj ）＝αctl ’（Ｖh ）−αFB（Ｖh ）
上記２式で得られる加速度、速度から下記（７ｌ），（７ｈ）に示すように、速度補正近似式を求める。
αctl ＝Ａl ＋Ｂl ×Ｖ                                  ……（７ｌ）
αctl ＝Ａh ＋Ｂh ×Ｖ                                  ……（７ｈ）
【００４１】
そして、上述のようにして求められた速度補正近似式は、図４（Ａ），（Ｂ）において、符号１７，１８のように表される。
【００４２】
上述の実施の形態においては、補正マップを作成する際、アクセル操作量および実車速とともにフィードバック情報として積分項補正加速度αi を用いていたが、比例項補正加速度αp をも用いてもよく、この場合、図５に示すように、これらの補正加速度αi ，αp に重み付け係数を乗ずるようにしてもよい。すなわち、図５において、ｗI ，ｗP はそれぞれ重み付け係数を乗算する回路である。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明の自動車自動運転システムは、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求め、前記試験車両に適した走行性能マップを得るようにしているので、プレコンディショニング走行時に学習運転を行うことができ、従来必要であった学習運転を独立して行う必要がなくなり、本試験前までに要する時間の短縮が図れ、それだけ、排ガス試験に要する時間を短縮することができる。そして、前記本試験前における手順が簡素化されることにより、アクチュエータ部の操作回数が低減され、同時に操作性も向上する。
【００４４】
また、他の排ガス試験モード運転の場合でも、人間ドライバーが新しい試験車両を運転する場合は、排ガス試験を行う前に練習走行を行うことが多く、アクチュエータ部を使用する場合は、前記練習走行に代わってプレコンディショニング走行を行う。このことによって、従来から人間ドライバーによって行われてきた排ガス試験手順を大きく変更することなく、排ガス試験においてもアクチュエータ部を効果的に使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成の一例を概略的に示す図である。
【図２】前記自動車自動運転システムにおける試験手順を示す図である。
【図３】補正マップの求め方を説明するための図である。
【図４】修正マップの一例を示す図である。
【図５】この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成の他の例を概略的に示す図である。
【図６】従来の自動車自動運転システムにおける試験手順を示す図である。
【符号の説明】
１…試験車両、１０…走行性能マップ、Ｖnom …制御目標車速、Ｖact …実車速、Ｖerr …偏差、αp …補正加速度、Ａact …アクセル操作量。
【図１】
0004621395.tif 000003
【図２】
0004621395.tif 000004
【図３】
0004621395.tif 000005
【図４】
0004621395.tif 000006
【図５】
0004621395.tif 000007
【図６】
0004621395.tif 000008