(57)【要約】  【課題】人間の感覚に合致した操作で自動的な操舵を可能とする。  【解決手段】圧力分布センサからの信号を取込んで足圧力分布パターンをセンシングし、例えば、右足のつま先側に力を入れて右足のつま先側に体重が掛かった足圧力分布パターンの場合には、操舵装置を制御して右折の操舵を行い、左足側を浮かせて右足のつま先側に力を入れた足圧力分布パターンの場合には、右折時の旋回半径を小さくする等の操舵制御を行う。これにより、運転者が作用させる力と操舵状態とを人間の感覚に一致させ、容易な操作で安定した操舵制御を実現することができる。【選択図】図６
2005205955.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の操舵操作として所定の部位に作用させる力の圧力分布パターンを検出する手段と、
上記圧力分布パターンから運転者の操舵意図に対応する操舵制御パターンを決定し、決定した操舵制御パターンで操舵装置を制御する手段とを備えたことを特徴とする圧力分布パターンによる操舵制御装置。
【請求項２】
上記操舵装置の制御量を、上記圧力分布パターンと上記操舵装置の操舵制御パターンとの相関関係を予め学習したニューラルネットワークを用いて決定することを特徴とする請求項１記載の圧力分布パターンによる操舵制御装置。
【請求項３】
上記操舵装置の制御量を、上記圧力分布パターンと上記操舵装置の操舵制御パターンとの相関関係を予め記憶した制御マップを用いて決定することを特徴とする請求項１記載の圧力分布パターンによる操舵制御装置。
【請求項４】
設定時間内で処理した上記圧力分布パターンを、ニュートラル状態を定める基準パターンとすることを特徴とする請求項１〜３の何れか一に記載の圧力分布パターンによる操舵制御装置。
【請求項５】
上記基準パターンを、上記操舵制御パターンの決定前に適宜変更可能とすることを特徴とする請求項５記載の圧力分布パターンによる操舵制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の感覚に合致した操作で自動的な操舵を可能とする圧力分布パターンによる操舵制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両や船舶、飛行機等の人間を乗せて運ぶ手段を有人で操縦する場合には、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。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。
【特許文献１】特開平１１−３２６０８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
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かわりはない。
【０００４】
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操作で自動的な操舵を可能とすることのできる圧力分布パターンによる操舵制御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】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明の圧力分布パターンによる操舵制御装置は、運転者の操舵操作として所定の部位に作用させる力の圧力分布パターンを検出する手段と、上記圧力分布パターンから運転者の操舵意図に対応する操舵制御パターンを決定し、決定した操舵制御パターンで操舵装置を制御する手段とを備えたことを特徴とする。
【０００６】
上記操舵装置の制御量は、上記圧力分布パターンと上記操舵装置の操舵制御パターンとの相関関係を予め学習したニューラルネットワーク、或は上記圧力分布パターンと上記操舵装置の操舵制御パターンとの相関関係を予め記憶した制御マップを用いて決定することができる。
【０００７】
その際、設定時間内で処理した上記圧力分布パターンを、ニュートラル状態を定める基準パターンとすることが望ましく、上記基準パターンを、上記操舵制御パターンの決定前に適宜変更可能とすることが望ましい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の圧力分布パターンによる操舵制御装置は、運転者が所定の部位に作用させる力の圧力分布パターンから運転者の操舵意図に対応する制御パターンで操舵制御を行うので、運転者が作用させる力と操舵状態とを人間の感覚に一致させることができ、容易な操作で安定した操舵制御を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
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形態に係り、図１は操舵制御システムの構成図、図２は足圧力分布測定の説明図、図３は圧力値の分布と足圧力分布パターンを示す説明図、図４はニューラルネットワークへの入力データを示す説明図、図５はニューラルネットワークの構成例を示す説明図、図６は右折時の足圧力分布パターンを示す説明図、図７は操舵制御のフローチャートである。
【００１０】
本発明は、車両や船舶、航空機等の乗物において、運転者が所定の部位に作用させる力の圧力分布の画像データから操作意図を認識し、右折や左折、旋回等の操舵制御を行うものであり、運転者の操作を電気的に検出して制御を行なう、いわゆるＸバイワイヤの制御システムを構築するものである。
【００１１】
図１に示すように、本形態における操舵制御システムは、車両の車輪、船舶や航空機のラダー等を操舵する操舵装置１と、この操舵装置１を制御するコントローラ２とを主として構成される。以下、本形態においては、車両の運転者の足の踏み付け力の圧力分布パターンを認識し、この認識結果に基づいて操舵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。
【００１２】
コントローラ２には、運転者の足の踏付け力の圧力分布を測定するための圧力分布センサ３、車体の傾斜を検出するための傾斜センサ４、始動直後の経過時間等を計時するためのタイマ５、車体の加減速状態を検出するための加速度センサ（Ｇセンサ）６、車速を検出する車速センサ７、操舵装置１の操舵角を検出する舵角検出センサ８等からの信号が入力され、これらの信号に基づいて、運転者の足の押付け方、体重移動等を認識し、右折、左折、旋回等の操作制御を行う。尚、タイマ５は、コントローラ２に外付けされるタイマのみならず、コントローラ２に内蔵されるタイマ（ハードウエアタイマ或いはソフトウエアタイマ）を使用しても良い。
【００１３】
足の踏付け力の圧力分布測定には、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）３Ａを圧力分布センサ３として用いる。図２に示すように、運転台に配設されたセンサシート（圧力分布センサ）３Ａ上に運転者が足を乗せると、この足の押付け力がセンシングされ、足の押付け力の圧力分布パターン（足圧力分布パターン）が得られる。
【００１４】
この足圧力分布パターンは、例えば、図３（ａ）に示すように、低から高の圧力値を複数の段階に区分した場合、図３（ｂ）に示すように、各圧力値の区分に対応した階調での濃度分布パターンの画像データとして得ることができる。尚、図３（ｂ）に示す圧力分布パターンは、乗車した直後の初期パターンを示し、この初期パターンを基準として走行時の足圧力分布パターンを判断する。
【００１５】
測定した足圧力分布パターンはコントローラ２に送られ、コントローラ２で、足圧力分布パターンが認識され、その認識結果と車両の走行状態とに応じて操舵装置１の操舵制御パターンが決定される。コントローラ２には、足圧力分布パターンと操舵装置１の制御パターンとの関係を事前に学習してあるニューラルネットワークが組み込まれており、このニューラルネットワークを用いてセンシングした足圧力分布パターンから運転者の操舵意図を認識する。事前に構築された足圧力分布パターンと操舵制御パターンとの相関関係は、予め複数用意されており、車両の走行状態に応じて適宜選択される。
【００１６】
ニューラルネットワークによるパターン認識では、足圧力分布パターンが同じでも、運転者の乗車姿勢の変化等により足形が回転／移動した場合には、センサシート３Ａからの画像データが異なった画像データとなるため、足形の回転／移動に対応した教師データを用意しなければならず、教師データ数が膨大なものとなる。従って、本形態においては、センサシート３Ａからの画像データを、例えば主成分分析等を用いて再構築し、パターン認識に要する教師データ数を低減する。
【００１７】
詳細には、コントローラ２は、センサシート３Ａからの信号を処理し、デジタル化した足圧力分布パターンの画像データを取得する。この画像データは、前述したように足の踏付け力による圧力値に応じた階調の濃度分布画像であり、この入力画像データに対して主成分分析を実施し、入力画像のデータの分布から一番分散が小さい軸を演算し、この軸にデータを再投影して変数の数を減少させ、この少ない変数の情報から、より多くの情報を獲得する。
【００１８】
具体的には、第１主成分と第２主成分との２つの主成分を設定し、入力画像の重心（例えば、濃度の平均値で与えられる）を通り、各ピクセルからの距離が最小となる主成分を第１主成分とし、この第１主成分に直交する主成分を第２主成分として設定する。尚、以上の主成分分析は、入力元画像を２値化した画像に対して行っても良い。但し、２値化した場合と２値化しない場合とでは、第１主成分及び第２主成分は異なる。
【００１９】
そして、第１主成分と第２主成分とを座標軸として足形を含む処理領域（処理枠）を入力元画像に設定し、この領域内のピクセルデータを第１主成分軸及び第２主成分軸に投影してデータ変換を行うことで、画像データを再構築する。画像データを再構築する処理領域は、画像全体に渡るのではなく、第１主成分軸及び第２主成分軸に対して予め範囲を設定しておく（例えば、足形を含む矩形領域）。すなわち、第１及び第２主成分を座標軸として、予め設定した領域に限定して入力画像データを再構築することで、足圧力分布パターンが同じであれば、足形が回転／移動しても同じ足形として扱うことを可能とする。
【００２０】
再構築した画像データからは、足圧力分布パターンを特徴付けるデータ、例えば、各圧力コンター値の面積、足形面積、重心位置等の特徴データを抽出し、処理領域を細分化したサブ領域毎の属性データとする。そして、再構築した画像の各ピクセル毎の荷重値を特徴データを用いて無次元化する等の処理を行い、図４に示すように、ニューラルネットワークへの入力データａ１，ａ２，…，ｂ１，ｂ２，…を作成する。これらの入力データａ１，ａ２，…，ｂ１，ｂ２，…は、車両の走行状態に係わるデータ（例えば、車速等）と共にニューラルネットワークに入力され、ニューラルネットワークでは車両の走行状態に応じて画像データベースの学習データを用いて制御パターンを特定し、制御パターンに従った操舵制御指示値（操舵角）を操舵装置１に出力する。
【００２１】
図５は、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４層のニューラルネットワークに、各ピクセル毎の荷重データ（無次元化したデータ）と車両の走行状態データとを入力することで、右折、左折、旋回半径等の操舵制御パターンを車両の走行状態に応じて特定し、操舵制御指示値を出力する。この場合、画像データベースには、予め足の回転や移動の無い状態の足圧力分布パターンの画像データを、上述の主成分分析結果に基づいて再構築し、これを標準データとして教師データを作成することで、事前に学習データとしてストアしておく。
【００２２】
図６は、足圧力分布パターンと操舵制御パターンとの関連付けを示す例である。図６（ａ）に示すように、右足のつま先側に力を入れることで、右足のつま先側に体重が掛かった足圧力分布パターンとなり、このパターンを認識すると、操舵装置１を制御して右折操舵を行う。また、図６（ｂ）に示すように、左足側を浮かせて右足のつま先側に力を入れた足圧力分布パターンの場合には、図６（ａ）の足圧力分布パターンに対し、右折時の旋回半径を小さくする操舵制御パターンとなる。
【００２３】
以下、コントローラ２による操舵制御について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
図７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、車両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、圧力分布センサ３からの信号を取込んで足圧力分布パターンをセンシングする。
【００２５】
次いで、ステップＳ３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、足圧力分布の基準パターンを求めるための準備時間であり、Ｔｉｍｅ＜Ｔ０のとき、ステップＳ３からステップＳ４へ進んで時間経過毎に得られる足圧力分布パターンを時間平均し、ステップＳ１へ戻る。
【００２６】
そして、スイッチＯＮ後、Ｔｉｍｅ≧Ｔ０となり、設定時間Ｔ０までの足圧力分布パターンの平均化を完了すると、ステップＳ３からステップＳ５へ進み、時間平均した足圧力分布パターンを、乗車した直後のニュートラル状態（無操作状態）を定める基準パターンとし、体重（＝足圧力分布の積分値）の相違による誤認識を防止するため、基準パターンの積分値で圧力値を標準化（例えば、０〜２５６に数値化）する。この基準パターンは、当初、図３（ｂ）に示すような左右両足の足形を含む初期圧力状態のパターン（初期パターン）であるが、走行時に適宜変更可能である。
【００２７】
ステップＳ５に続くステップＳ６では、標準化された足圧力分布パターンをニューラルネットワークでパターン認識する。すなわち、ニューラルネットワークの学習データから現在の足圧力分布パターンに最も近い足形を探し出し、現時刻の操舵制御パターンを決定する。そして、ステップＳ７で操舵制御パターンに従った操舵制御を行い、ステップＳ１へ戻る。そして、状況に応じて適宜、基準パターンを変更し、上述の処理を継続する。
【００２８】
以上のように、本実施の形態においては、右折したいと思えば右足側に体重移動し、左折したければ左足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圧力分布から運転者の操舵意図を認識し、右折、左折、旋回半径等の操舵制御を行うので、運転者が作用させる力と操舵状態と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、且つ安定した操舵制御を実現することができる。
【００２９】
しかも、手や足、その他の体の一部を感覚と合致した方向に作用させれば良いため、操舵用のハンドルが無くとも（手を離したままでも）走行可能であり、身体障害者の走行装置にも適用可能である。
【００３０】
次に、本発明の実施の第２形態について説明する。図８及び図９は本発明の実施の第２形態に係り、図８は圧力分布センサの配置を示す説明図、図９は操舵制御パターンマップの特性例を示す説明図である。
【００３１】
第１形態の足圧力分布パターンの認識処理では、足圧力分布パターンの画像データに対してピクセル毎の荷重データを処理するため、処理が複雑化する。従って、第２形態では、足圧力分布パターンを離散的な荷重データの分布として捉え、この離散的な荷重データの分布パターンから操舵制御量を決定することで、コントローラ２の負担を軽減する。
【００３２】
図８に示すように、第２形態では、圧力分布センサ３として、複数のシートサイズの小さいセンサシート３Ａ’或いはロードセル３Ｂを採用し、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、各小領域毎にシートサイズの小さいセンサシート３Ａ’、或はロードセル３Ｂを配設する。
【００３３】
図８（ａ）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３Ａ’の圧力分布を積分し、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。
【００３４】
また、センサシート３Ａ’に代えてロードセル３Ｂを使用する場合には、図８（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３Ｂを配置し、各ロードセル３Ｂ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８（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３Ｂを配置し、荷重データＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３を得るようにしても良い。
【００３５】
コントローラ２における操舵制御パターンの決定は、各荷重データと、各荷重データの分布パターンに従った右折や左折、旋回半径等の操舵制御パターンとの相関関係を予め記憶した制御マップを用いて行われ、決定された操舵制御パターンに従って操舵装置１が制御される。尚、第１形態と同様、各荷重データと操舵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を用いても良く、その場合には、より規模の小さいニューラルネットワークとすることができる（例えば、４層のニューラルネットワーク→３層のニューラルネットワーク）。
【００３６】
図９は、荷重データを入力とする操舵制御パターンマップの特性例を示すものであり、荷重データと操舵装置１の制御指示値（操舵角）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２に記憶されており、各荷重データＲＨ１〜３，ＬＨ１〜３をパラメータとしてマップを参照することにより、右折や左折の操舵制御、旋回半径等の操舵制御パターンに従った操舵装置１の制御指示値を得ることができる。
【００３７】
この操舵制御パターンは、予め複数用意されており、車両の走行状態に応じて、適宜選択される。例えば、図９に実線で示す基準操舵パターンに対し、車速が比較的高いときには、基準操舵パターンでの操舵角θ0を減少補正した操舵角θSとすることで操舵に要する足の踏み付け力を重くする破線の緩和パターン、車速が比較的低いときには、基準操舵パターンでの操舵角θ0を増加補正した操舵角θLとすることでパワーアシスト的に操舵に要する足の踏み付け力を軽くする破線の増加パターン等を適宜選択することで、より円滑な操舵性を得ると共に安全性を向上することができる。
【００３８】
第２形態では、足圧力分布パターンを、連続的な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、連続的な圧力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。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の第１形態に係り、操舵制御システムの構成図
【図２】同上、足圧力分布測定の説明図
【図３】同上、圧力値の分布と足圧力分布パターンを示す説明図
【図４】同上、ニューラルネットワークへの入力データを示す説明図
【図５】同上、ニューラルネットワークの構成例を示す説明図
【図６】同上、右折時の足圧力分布パターンを示す説明図
【図７】同上、操舵制御のフローチャート
【図８】本発明の実施の第２形態に係り、圧力分布センサの配置を示す説明図
【図９】同上、操舵制御パターンマップの特性例を示す説明図
【符号の説明】
【００４０】
１  操舵装置
２  コントローラ
３  圧力分布センサ
代理人      弁理士      伊    藤      進
【図１】
2005205955.tif 000003
【図２】
2005205955.tif 000004
【図３】
2005205955.tif 000005
【図４】
2005205955.tif 000006
【図５】
2005205955.tif 000007
【図６】
2005205955.tif 000008
【図７】
2005205955.tif 000009
【図８】
2005205955.tif 000010
【図９】
2005205955.tif 000011