(57)【要約】【課題】  安全な走行環境では運転者が要求する目標加減速度を実現し、もし、危険な走行環境に遭遇した場合は、安全走行を優先するように目標加減速度を変更して運転性及び安全性を両立する制御装置及び方法を提供する。【解決手段】  運転者の加減速度検出手段から入力した要求減速度に応じて運転者目標減速度Ｇｔを演算し、車速検出手段から車速Ｖを入力し、車両の前方コーナまでの距離Ｄ２、前記コーナの曲率半径Ｒ、路面摩擦係数μ、車両重心位置情報ｋ２０に基づき目標速度Ｖｔ２を設定し、車速Ｖと目標速度Ｖｔ２に基づき設定目標減速度Ｆｄ２／Ｗを求め、設定目標減速度Ｆｄ２／Ｗよりも運転者目標減速度Ｇｔが大きい場合は、設定目標減速度Ｆｄ２／Ｗになるように自動車を制御する。【選択図】図４
2005289368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の加減速度検出手段から入力した要求減速度に応じて運転者目標減速度を演算する運転者目標加減速度演算手段と、
車速検出手段から車速を入力する手段と、
車両の前方コーナまでの距離，前記コーナの曲率半径，路面摩擦係数，車両重心位置情報に基づき目標速度を設定する目標速度設定手段と、
前記車速と前記目標速度に基づき設定目標減速度を求める設定目標減速度演算手段と、
前記設定目標減速度よりも前記運転者目標減速度が大きい場合は、前記設定目標減速度になるように自動車を制御する制御手段と、を有する自動車の制御装置。
【請求項２】
運転者の加減速度検出手段から入力した要求減速度に応じて運転者目標減速度を演算し、
車速検出手段から車速を入力し、
車両の前方コーナまでの距離、前記コーナの曲率半径，路面摩擦係数，車両重心位置情報に基づき目標速度を設定し、
前記車速と前記目標速度に基づき設定目標減速度を求め、
前記設定目標減速度よりも前記運転者目標減速度が大きい場合は、前記設定目標減速度になるように自動車を制御する自動車の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の制御方法に係り、特に走行環境等の情報に応じてエンジンパワートレインを効率良く制御し運転者が要求する加減速度を実現する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の制御方法は、運転者が要求する目標加減速度と実車両の加減速度が一致するようにエンジンのトルク調整手段，変速機の変速比調整手段及び制動力調整手段の少なくとも１つを制御する方法が知られている（例えば特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開平４−３４５５４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術のように、運転者が要求する目標加減速度のみを実現するシステムでは、例えば、運転者が前方の走行状況認識を誤った場合あるいは走行状況把握が遅れた場合等、衝突あるいは暴走といった交通事故発生が抑制できなかった。また、道路勾配及びコーナの事前把握が困難であるため、変速比制御による勾配及びコーナ進入前での余裕駆動力の確保が困難であった。
【０００５】
本発明の目的は、安全な走行環境では運転者が要求する目標加減速度を実現し、もし、危険な走行環境に遭遇した場合は、安全走行を優先するように目標加減速度を変更して運転性及び安全性を両立する制御装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
運転者の加減速度検出手段から入力した要求減速度に応じて運転者目標減速度を演算し、車速検出手段から車速を入力し、車両の前方コーナまでの距離、前記コーナの曲率半径、路面摩擦係数、車両重心位置情報に基づき目標速度を設定し、車速と目標速度に基づき設定目標減速度を求め、設定目標減速度よりも運転者目標減速度が大きい場合は、設定目標減速度になるように自動車を制御する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、安全環境走行時の運転者要求加減速度が実現でき、更に、危険環境走行時の安全優先制御が実行されるため、燃料経済性，運転性及び安全性の並立が図れる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施例を図面に基づき詳細に説明する。
【０００９】
図１は本発明一実施例のブロック図である。加減速度検出手段１における加速度検出はプラス側アクセルペダル踏み込み量、減速度検出はマイナス側アクセルペダル踏み込み量及びブレーキペダル踏力により実行される。車速検出手段２は、変速機出力軸あるいはホイール回転軸に取り付けられた回転センサの信号を用いて車両の車速に換算する。目標加減速度演算手段３は、前記加減速度検出手段１及び車速検出手段２の検出結果に基づいて、運転者が要求する車両の加減速度を設定する。道路環境検出手段４は、前方の道路状況、例えば道路の曲率半径，道路勾配，前方車両及び前方障害物，路面摩擦係数等をカメラ，レーダ，ナビゲーション地図情報及び道路に設置されたインフラ設備等により検出し、更に、走行環境に応じたドライバ操作の信号、例えば雨滴センサ信号，ヘッドライト信号及びシートベルト信号等を検出する。危険走行判別手段５は、前記道路環境検出手段４及び車速検出手段２の検出結果に基づいて、自車の走行が数秒後（車速に応じて変化）危険な走行環境に陥るか否かを判断する。目標値変更手段６は、前記危険走行判別手段５で判別された結果、危険と判断された場合に目標加減速度を変更する。目標制駆動トルク演算手段７は、該道路環境検出手段４，目標加減速度演算手段３，車速検出手段２及び目標値変更手段６で得られた結果に基づいて、ホイールに伝達される目標の制駆動トルクを演算する。これに基づいて、以下の操作手段の制御操作量が演算される。制御操作量演算手段８は、前記車速，車速に応じた余裕駆動トルク，道路勾配，目標加減速度及び目標制駆動トルクを用いて、燃費，運転性（ドライバ意図）及び安全性を考慮して制御操作量が演算される。操作手段９は、エンジンのトルク操作手段，前記変速機の変速比操作手段及び制動力操作手段から成り、前記演算及び検出された結果に応じて動作する。
【００１０】
図２〜図７は一実施例の具体的制御フローチャートである。図２は上記危険走行判別手段５の制御フローである。また、このフローにより種々の走行環境も同時に演算される。まず、処理１０でＦＭ中心周波数ｆ０，周波数偏移幅ΔＦ，三角波繰り返し周波数ｆｍ，増加ビート周波数ｆｂ１，減少ビート周波数ｆｂ２，カメラ画像，ヘッドライトスイッチＬｓ，雨滴センサ信号Ｗｓ，シートベルトスイッチＢｓ，車速Ｖ，前方路面摩擦係数μを読み込む。ここで、ｆ０，ΔＦ，ｆｍは通常ＦＭ−ＣＷ方式レーダ｛ＣＷ(Continuous 
Wave) レーダの送信信号にＦＭ(Frequency Modulation)変調を加えたもの｝の機種別で一義的に決まるので、それぞれメモリに予め機種別のデータを記憶して置けば良い。しかし、この方式では、レーダ変更の際に、データ及び制御ソフトを変更する必要があり、開発工数が増加してしまう。そこで、レーダ自体をインテリジェント化し、これらの信号
（ｆ０，ΔＦ，ｆｍ）を出力させ、上記のように読み込む構成にする方が良い。処理１１では、ＦＭ−ＣＷ方式レーダにより前方物体と自車との距離Ｄ１を処理１１に記述した式を用いて求める。また、電波伝搬速度Ｃは、３×１０８ｍ／sec であり、予めメモリに記憶されている。処理１２では、前方物体と自車との相対速度Ｖｒを処理１２に記載した式を用いて演算される。処理１１及び１２の演算式は一般的に知られている技術である。処理１３から処理１９では、天候及び昼夜に応じたカメラ画像の処理方法を示す。つまり、天候及び昼夜に応じて取り込まれた道路画像の輝度が異なる。よって、輝度に応じた道路検出を実行し、より正確な道路形状を把握する必要がある。処理１３では、ヘッドライトスイッチＬｓがＯＮかどうかを判断する。ＯＮ、つまりＬｓ＝１の場合は、夜と判断し処理１４へ進む。処理１４では、雨滴センサ信号Ｗｓが定数ｋ１以上かどうかを判断する。このｋ１は、カメラにより検出された路面の輝度が雨滴に応じて異なる状態を示す定数であり、予め実走行マッチングにより求めメモリに記憶しておく。よって、Ｗｓがｋ１以上の場合は、処理１５に進み、雨天，夜間走行と判断し雨天・夜間の輝度検出処理を施し路面画像処理を実行する。処理１４でＮＯの場合は、晴天，夜間走行と判断し晴天・夜間の輝度検出処理を施し路面画像処理を実行する。処理１３でＮＯの場合は、処理１７に進み、処理１４と同様の処理を実行する。処理１７でＹＥＳの場合は、雨天，昼間走行と判断し雨天・昼間の輝度検出処理を施し路面画像処理を実行する。処理１７でＮＯの場合は、晴天，昼間走行と判断し晴天・昼間の輝度検出処理を施し路面画像処理を実行する。ここで適用した輝度検出による道路状態検出は、一般的に知られている技術である。処理２０では、図９及び図１０のように処理１５，１６，１８，１９で処理された前方道路の座標系を検出する。図９は実際の道路曲率座標系、図１０は図９を画像で示した道路曲率座標系である。この座標系を用いて、処理２２及び２３を実行する（後述）。処理２２を実行する前に、まず、処理２１で前方の道路勾配Ｓを検出する。このＳは、図１１及び図１２に示すように検出した道路左右端の波線形状の認識により検出される。例えば、道路形状を表す複数個のパターンがニューロコンピュータ等に記憶されており、検出された道路形状と比較して前方道路環境が判断される。図１１は下り坂道路形状、図１２は上り坂道路形状を検出した例である。また、図１３は前方の道路勾配検出手法であり、カメラ画像の平坦路形状を基準として道路左右線の角度γを検出し道路勾配Ｓに換算する。ここで、勾配以外にコーナを認識した場合は処理２２，２３で処理される。処理２２では、図１０に示す座標系、式（１）及び式（２）を用いてコーナまでの距離Ｄ２を求める。
【００１１】
ｙ(ｎ＋１)／ｘ(ｎ＋１)＜｛（ｙ(１)／ｘ(１)＋・・・＋ｙ(ｋ)／ｘ(ｋ)）／ｋ｝
…（１）
Ｄ２＝ｙ(ｎ)                                                        …（２）
式（１）の右辺では、座標系で表された直線道路の横軸ｘ(ｎ）に対する縦軸ｙ(ｎ）の比をｎ＝ｋまで加算し、この加算された値を総数ｋで除算することにより平均化した直線の変化状態を得る。そこで、次の比ｙ(ｎ＋１）／ｘ(ｎ＋１）が右辺より小さくなったかどうかを判断し、小さくなった場合は、ｎ＋１の１つ手前、つまりｙ(ｎ）をＤ２に代入しコーナ入り口までの距離を求める。処理２３では、図１０に示す座標系、式（３）及び式（４）を用いてコーナの曲率半径Ｒを求める。
【００１２】
ｍ(ｎ)＝ｌ(ｎ)                                                      …（３）
Ｒ＝ｌ(ｎ)                                                          …（４）
式（３）では、コーナ道路の横軸ｌ(ｎ)が縦軸ｍ(ｎ)が一致したかどうかを判断する。一致した値が曲率半径であり、式（４）のようにＲにｌ(ｎ)あるいはｍ(ｎ)を代入し求める。この時の横軸と縦軸の距離換算は、カメラ画像と実際の距離との補正値を予めメモリに記憶しておき対処する。以上のようなコーナの認識は、現在の走行状態、つまり上り，下り及び平坦路の全てにおいてカメラも車体と同様に変化するため道路勾配の変化によらず、同じ手法で実施することができる。次に、処理２４では、前方に走行を妨げるような車両あるいは物体があるかどうかを判断する。ｋ２は、ＦＭ−ＣＷ方式レーダよる前方物体との距離計測可能範囲内の定数である。つまり、処理２４でＹＥＳの場合は、今後の走行が前方物体からの制限を受けたものとなり、ＮＯの場合は、前方のコーナに制限を受けた走行になることを判断する。処理２４でＹＥＳの場合は処理２５に進み、前方物体との相対速度Ｖｒとインフラ情報等により得られた路面摩擦係数μの関数ｆ２と自車速度Ｖを用いて目標の自車速度Ｖｔ１を求める。そして、処理２６で、物体衝突防止目標減速度
Ｆｄ１を処理２６に記載された式を用いて演算する。この式は、式（５）,（６）,（７）及び（８）を用いて算出される。
【００１３】
Ｔ１＝Ｗ・Ｖ２／２＋Ｉｒ・（Ｖ／ｒ）２／２                          …（５）
Ｔ２＝Ｗ・Ｖｔ１２／２＋Ｉｒ・（Ｖｔ１／ｒ）２／２                  …（６）
Ｕ(１−２)＝Ｔ１−Ｔ２＝(１／２)・｛Ｗ＋(Ｉｒ／ｒ２)｝・(Ｖ２−Ｖｔ１２)
…（７）
Ｆｄ１＝Ｕ(１−２)／Ｄ１                                            …（８）
まず、この処理での考えは、安全走行確保のため現在の自車速度Ｖを将来の目標自車速度Ｖｔ１に変化するということである。初速Ｖにおいて、自車両の持つ運動エネルギー
Ｔ１は式（５）、また、目標自車速度Ｖｔ１における自車両の持つ運動エネルギーＴ２は式（６）でそれぞれ表される。ここで、Ｗ：車両重量，Ｉｒ：車輪の慣性モーメント，ｒ：車輪半径である。初速から目標速度にいたるまでに損失運動エネルギー（Ｔ１−Ｔ２）は、外部からの仕事Ｕ（１−２）に等しい（式（７））。よって、現地点での現在車速Ｖから目標速度Ｖｔ１を必要とする地点までの距離をＤ１とすると、この距離Ｄ１の間を走行中に、式（８）で与えられる減速力Ｆｄ１を加え続ける必要がある。このようにして、
Ｆｄ１が求まる。処理２４でＮＯの場合は処理２７に進み、処理２３で求められたＲに対する目標速度Ｖｔ２を検索する。このＶｔ２は、Ｒが大きくなるほど大きくなる。つまり、Ｒが大きいほど目標とする速度は大きくても良いということである。また、安全性確保のため、上記インフラ情報等で得られたμが小さいほどＶｔ２を小さくする必要がある。処理２８では、処理２６と同様の処理を実行し、コーナ暴走防止の目標減速力Ｆｄ２を演算する。処理２６，２８の後はそれぞれ図３の処理２９，３４に進む。処理２９では、シートベルトスイッチＢｓが入ったかどうかを判断する。ここでは、現在の自車速度の持続により危険な状況に遭遇するのを回避するための車両減速状態をシートベルト着用の有無により変化させることを目的としている。処理２９でＹＥＳの場合、つまりシートベルトを着用している場合は処理３０に進み、目標の減速度Ｆｄ１／Ｗ（力／重量）がｋ３以上かどうかを判断する。このｋ３は、シートベルト着用時においてドライバが違和感なく、安全な減速度定数である。処理３０でＹＥＳの場合は、処理３１に進み、このままの速度ではドライバが不快に思い、且つ危険な減速になりますよという警告のための危険走行フラグ（前方物体あり）ＦｌｇＣａｒに１を代入する。このフラグ信号を用いて、後述図４〜図７の制御を実行する。また、処理３０でＮＯの場合は処理３３に進み、ＦｌｇＣａｒに０を代入する。処理２９でＮＯの場合は処理３２に進み、シートベルト着用なしの場合でも違和感なく、安全な減速度が得られるかどうかを判断する。処理３２でＹＥＳの場合は処理３１に進み、ＮＯの場合は処理３３に進む。ｋ４は、シートベルト非着用時においてドライバが違和感なく、安全な減速度定数である。また、処理３４から３８でも上記と同様の処理がなされ、コーナ進入前から進入時にドライバが不快に思い、且つ危険な減速になると判断された場合は、ＦｌｇＣｏｒに１が代入される。また、処理２７の道路曲率半径Ｒに対する目標速度Ｖｔ２の設定は、式（９）により求めることができる。
【００１４】
Ｖｔ２＝ｋ２０・√μ・Ｒ・ｇ                                        …（９）
ｇ    ：重力加速度
ｋ２０：車両重心補正定数
μに関しては、例えば、０.８が乾燥アスファルト、０.５がウェットアスファルト、
０.３ が雪路となり、それぞれμ毎の目標速度、つまりコーナ走行限界速度をメモリに記憶しておく必要がある。また、随時式（９）を用いて演算することも可能である。また、これらの値は、重心位置が異なる車両の種類によっても異なるため、車種別定数分を考慮する必要がある。例えば、重心位置が高く不安定なワンボックスカー等は、ｋ２０が小さくなる。
【００１５】
図４〜図７は上記走行環境に基づいたパワートレイン制御の制御フローチャートである。処理４０では、アクセルペダル踏み込み量α，ブレーキ踏力β，車速Ｖ，上記で求められた前方道路勾配Ｓ，前方物体との距離Ｄ１,危険走行フラグＦｌｇＣａｒ,ＦｌｇＣｏｒ，前方路面摩擦係数μ，目標減速力Ｆｄ１，Ｆｄ２及びエンジン回転数Ｎｅを読み込む。処理４１では、図８のように設定されたα，βから成る目標加減速度Ｇｔを検索する。図８は目標加減速度テーブルの概略である。実線が加速時、つまり前回のアクセルペダル踏み込み量（一周期前の読み込み値）に対し今回の読み込み値が大きくなった場合、破線が減速時、つまり前回のアクセルペダル踏み込み量（一周期前の読み込み値）に対し今回の読み込み値が小さくなった場合ある。また、これらの値は車速の大小に応じて図８のように設定される。更に、車速一定制御（オートクルーズコントロール）にしたい場合は、一点鎖線のようにアクセルペダル踏み込み量の小さい領域で目標加速度を０にする。これにより、加速後の現在車速維持が可能になる。以上の場合は、加速時と減速時で２枚のテーブルを有することになる。また、メモリ容量削減の点から１枚のテーブルで実現することも可能である。但し、ドライバが一定加減速度を要求しているにもかかわらず、アクセルペダル踏み込み量が車体変動等で微小に変動しトルク変動が生じる場合がある。それ故、新たなヒステリシス手段の付加が必要となる。次に、処理４２では、前方に車両等の物体が存在し、今後ドライバが不快感を生じる走行環境に成り得るかどうか判断する危険走行フラグＦｌｇＣａｒが１になったかどうかを判断する。ＮＯの場合は、処理４３に進み前方がコーナで、今後ドライバが不快感を生じる走行環境に成り得るかどうか判断する危険走行フラグＦｌｇＣｏｒが１になったかどうかを判断する。処理４３でＮＯの場合は処理４４に進み、処理４１で求めたドライバが要求する目標加減速度Ｇｔを用いて、目標制駆動トルクＴｏｔを処理４４に記載した式（１０）を用いて演算する。
【００１６】
Ｔｏｔ＝ｒ・（Ｗ＋Ｗｒ）・Ｇｔ／ｇ＋μｒ・Ｗ＋μ１・Ａ・Ｖ２＋Ｗ・sinＳ
…（１０）
ｒ：車輪半径、Ｗ：車両重量、Ｗｒ：回転相当重量、ｇ：重力加速度
μｒ：転がり抵抗係数、μ１：空気抵抗係数、Ａ：前面投影面積
右辺第一項が車両が加速に要する加速トルク、第二項が転がり抵抗、第三項が空気抵抗、第四項が勾配抵抗である。ここで、Ｇｔ，Ｖ及びＳが前述のフローで求まり、それ以外の変数はその車両毎に決まる定数を予め設定しておく。処理４３でＹＥＳの場合は、前方にコーナがあり減速が必要と判断され処理４５に進む。処理４５では、処理４１でドライバが要求した目標加減速度Ｇｔが現在の走行環境（安全性の面）から判断された目標減速度Ｆｄ２／Ｗ以下になっているかどうかを判断する。ＹＥＳの場合は、ドライバが自分で今後危険走行になるという正しい判断していると判断し処理４４に進む。ＮＯの場合は、正しい判断ができていないため処理４６で目標加減速度を走行環境（安全性の面）から判断された目標減速度Ｆｄ２／Ｗに書換え処理４４に進む。処理４２でＹＥＳと判断された場合は、処理４７に進み、現在の車速Ｖが例えば１５km／ｈ以下かどうかを判断する。これは、渋滞時あるいは車庫入れ等の低車速の場合は、目標加減速度制御は実行せず前方物体との距離制御にすべきだからである。よって、処理４７でＮＯの場合は処理４８に進み、目標加減速度制御を実行する。ＹＥＳの場合は、処理４９に進み、目標距離制御を実行する。処理４８及び５０では、処理４５，４６と同様の処理を行い、処理４４に進む。処理４９では、前方物体との距離Ｄ１が限界値ｋ８以下かどうかを判断する。このｋ８は、例えば１ｍ程度であり前方物体と衝突するぎりぎりの距離である。処理４９でＹＥＳ、つまりぶつかる寸前の場合は処理５１に進み、目標車速Ｖｔを０にする。そして、処理５２で目標ブレーキ力Ｂｐに低車速で停止可能な定数ｋ１０を入力する。処理４９でＮＯの場合は処理５３に進み、αが０より大きいかどうかを判断する。
【００１７】
ＹＥＳの場合は、処理５４に進み、目標加減速度Ｇｔに一定値ｋ９を入力する。この
ｋ９は、前方に物体が存在する低車速で安全第一となる目標加速度値である。これにより、例えば、ドライバが誤ってアクセルペダルを踏み込んでも一定加速度で走行するため、安全走行が確保できる。また、ここでは一定加速度を設定しているが、この値ｋ９を最大値としてこれ以上の場合は目標加減速度Ｇｔに合わせても良い。そして、処理５５に進み、処理４４と同様に目標制駆動トルクＴｏｔを演算する。そして、処理５６で現在の変速比（１５km／ｈ以下のため１速），トルクコンバータ回転比ｅから求まるトルク比ｔ(ｅ)及びＴｏｔを用いた処理５４記載の式により目標エンジントルクＴｅｔを演算する。処理５７では、後の処理（目標スロットル開度，目標ブレーキ力を算出）で用いる目標エンジン回転数Ｎｅｔを検出したエンジン回転数Ｎｅを入力し求める。処理５２及び５７の後は、図７の処理５８に進み、横軸目標エンジン回転数Ｎｅｔに対する目標エンジントルク
Ｔｅｔのテーブルを検索し、目標スロットル開度θ，目標変速比ｉ，目標ブレーキ力Ｂｐを求める。処理５２からの場合は、白丸の目標ブレーキ力Ｂｐを検索し、目標スロットル開度θ＝０，目標変速比ｉ＝１速を求める。そして、処理５９に進み、ｉ，θ及びＢｐを出力する。処理５７からの場合は、黒丸の目標スロットル開度θを検索し、目標ブレーキ力Ｂｐ＝０，目標変速比ｉ＝１速を求める。そして、処理５９に進む。処理４４の後は処理６０に進み、図２で求めた前方の道路勾配Ｓがｋ５より大きいかどうかを判断する。このｋ５は、上り勾配時の定数であり、走行負荷がある程度大きい場合に高車速側変速を実行してもドライバが違和感を生じない燃費低減用変速点制御が可能になる。
【００１８】
処理６０でＹＥＳの場合は、燃費変速が実行され図７処理６１に進み、変速比毎のトルクコンバータ出力軸トルク、いわゆるタービントルクＴｔ(ｎ)が演算される。Ｔｔ(ｎ)のｎの数は、車両に取り付けられた変速機に依存され、４速変速機の場合はｎ＝４、無段変速機の場合は制御可能な数に絞り、例えばｎ＝２０等に設定する。このＴｔ(ｎ)は上記
Ｔｏｔをｎ個存在する変速比ｇｒ(ｎ)で除算することにより得られる。処理６２では、変速比毎のトルクコンバータ出力軸回転数、いわゆるタービン回転数Ｎｔ(ｎ)が演算される。このＮｔ(ｎ)は上記Ｖとｎ個存在する変速比で乗算することにより得られる。処理６３では、変速比毎の逆ポンプ容量係数ｃｎ(ｎ)を処理６１及び６２で得られたＴｔ(ｎ)及びＮｔ(ｎ)を用いて演算する。処理６４では、変速比毎の速度比ｅ(ｎ)を検索する。ここで、ｃｎ(ｎ)とｅ(ｎ)の関係は、式（１１），（１２）及び（１３）を用いて求めることができる。
【００１９】
ｅ＝Ｎｔ／Ｎｅ                                                    …（１１）
Ｔｔ＝ｔ・ｃ・Ｎｅ２                                              …（１２）
ｃｎ(ｎ)＝（ｔ・ｃ／ｅ２）＝Ｔｔ／Ｎｔ２                          …（１３）
ｅ：トルクコンバータ入出力軸回転比
Ｎｔ：トルクコンバータ出力軸回転数
Ｎｅ：エンジン回転数
Ｔｔ：トルクコンバータ出力軸トルク
ｔ：トルクコンバータトルク比（ｅの関数）
ｃ：トルクコンバータポンプ容量係数（ｅの関数）
処理６５では、変速比毎のトルク比ｔ(ｎ)を速度比ｅ(ｎ)の関数として求める。処理
６６では、処理６１及び６５で得られたＴｔ(ｎ)，ｔ(ｎ)を用いて目標エンジントルク
Ｔｅｔを演算する。処理６７では、処理６２及び６４で得られたＮｔ(ｎ)，ｅ(ｎ)を用いて目標エンジン回転数Ｎｅｔを演算する。そして、処理６８では、処理６６及び６７で得られた変速比毎の値を用いて燃料消費量が最も小さい変速比ｉを求める。この場合は、ｎ＝４（４速変速機）として示した。ここでの燃費比較は、トルクコンバータの滑りにより変速機出力軸の馬力が変化してしまうため、トルクコンバータ効率とエンジン効率を同時に検出できる燃料消費量のテーブルを用いた。処理６９では、処理６８と同一軸で設定される目標スロットル開度θテーブルを検索し、処理６８で得られた変速比ｉと同じ位置のθを求める。
【００２０】
次に、処理６０でＮＯの場合は処理７０に進み、前方の道路勾配Ｓが−ｋ６より小さいかどうかを判断する。この−ｋ６は、下り勾配時の定数であり、この値より小さい勾配の場合はドライバが減速を要求している時に限り燃料カットを実行し燃費低減を図る。ドライバが減速を要求しているか否かは、処理７１で判断する。そのため、目標加減速度Ｇｔが減速度定数ｋ７以下かどうかを判定する。ここで、ＹＥＳの場合は図５の処理７２に進み、変速比毎の目標エンジントルクＴｅｔをＴｏｔ及びｇｒ(ｎ)を用いて演算する。ここで、トルクコンバータ特性を考慮していない理由は、減速の場合ほぼトルクコンバータ滑りが０となりトルクコンバータの入出力軸回転比が１になるためである。処理７３では、処理７２と同様に上記車速Ｖとｇｒ(ｎ)を用いて目標エンジン回転数Ｎｅｔを演算する。そして、減速制御の場合、減速後の加速でドライバが要求する加速感を瞬時に得る必要がある。そこで、減速時の目標余裕駆動トルクＴｓｔの設定が必要となり、処理７４で求める。Ｔｓｔは、車速Ｖに応じて設定されており、ドライバの好みに応じて変えることもできる。例えば、Ｖが小さい場合は、変速比をロー側にすることができるためＴｓｔも大きくなる。次に、処理７５では変速比毎の余裕エンジントルクＴｅｓ(ｎ)をＴｅｔとＮｅｔからなるテーブルより求める。処理７６では、現在の走行状態で変速比を変えた場合の余裕駆動トルクＴｓ(ｎ)を処理７５で得られたＴｅｓ(ｎ)とｇｒ(ｎ)を用いて演算する。処理７７では、処理７４と７６で得られた結果を比較し、Ｔｓｔより大きく且つＴｓｔに最も近いＴｓ(ｎ)が位置する目標変速比ｉ，目標スロットル開度θ，目標ブレーキ力Ｂｐを求める。そして、図７の処理５９に進む。
【００２１】
処理７０及び７１でＮＯとなった場合は、ほぼコーナを含む平坦路走行及び下り坂加速時のルーチンとなる。処理７８では、処理７４と同様にドライバが要求する目標余裕駆動トルクＴｓｔを検索する。次に、図６の処理７９では上記Ｔｏｔが０より小さいかどうかを判断する。小さい場合は、減速と判断し、処理８０に進む。処理８０からは減速時制御のため、処理８０，８１，８２，８３，８４はそれぞれ前記処理７２，７３，７５，７６，７７と同様の処理を実行し図７の処理５９に進む。処理７９でＴｏｔが０以上、つまりＮＯと判断された場合は加速要求のため、トルクコンバータ特性を考慮した目標エンジントルクＴｅｔ及びエンジン回転数Ｎｅｔの計算となる。処理８５，８６，８７，８８，
８９，９０，９１はそれぞれ前記処理６１，６２，６３，６４，６５，６６，６７と同様の処理を実行し処理８２に進む。
【００２２】
図１４に本発明のシステム構成図を示す。車体９２には、エンジン９３及び変速機９４が搭載されており、エンジンパワートレイン制御ユニット９５からの信号によりスロットル開度（空気流量），燃料量，点火時期，ブレーキ圧及び変速比等が制御される。燃料制御には、現在主流の吸気ポート噴射方式，制御性の良い筒内噴射方式等が用いられる。また、車体９２には、外界状況を検出するためのテレビカメラ９６やインフラ情報検出のためのアンテナ９７が搭載されている。テレビカメラ９６の画像は走行環境判別ユニット
９８に入力され、画像処理して道路勾配，コーナ曲率半径，信号機情報及び道路標識等を認識する。ＦＭ−ＣＷ方式等のレーダ１０２が車体９２の前方に設置され前方車両あるいは物体との車間距離及び相対速度を検出する。また、上記アンテナ９７はインフラ情報端末器９９と接続しており、インフラ情報により、前方の路面状況（ウェット，ドライ，雪路，砂の有無等）が検出され、走行環境判別ユニット９８で路面摩擦係数μ等を演算する。また、ＣＤ−ＲＯＭ１００等に記憶された地図情報でも走行環境が判別でき、前方の道路状況（勾配，コーナ曲率半径等）の検出ができる。走行環境判別ユニット９８からは、走行環境に相当する信号，走行環境の危険度，路面摩擦係数μ等が出力され、上記エンジンパワートレイン制御ユニット９５に入力される。この信号を基に、走行環境に対応したスロットル開度θ，燃料量，点火時期，変速比ｉ及びブレーキ圧制御用アクチュエータ
１０３によるブレーキ力Ｂｐ等が制御される。また、上記エンジンパワートレイン制御ユニット９５には、アクセルペダル踏み込み量α，ブレーキ踏力β，車速Ｖ，エンジン回転数Ｎｅ，雨滴センサ信号Ｗｓ，シートベルトスイッチＢｓ，ヘッドライトスイッチＬｓ等が入力され、図２〜図７で示した制御に用いられる。また、カメラには加速度センサ、カメラ下部には振動抑制制御用のアクチュエータ１０１が設置され、上記加速度センサの信号をフィードバック制御しカメラ揺れによる検出精度悪化を防止する。
【００２３】
図１５はカメラ振動抑制の制御フローチャートである。処理１１０で車体あるいはカメラに取り付けられた上下加速度センサの信号Ｇｓを読み込む。処理１１１では、上記Ｇｓの信号を積分し車体の変動速度Ｖｔｄを演算する。更に、処理１１２で上記Ｖｔｄの演算値を積分し車体の上下変動位置（ストローク）Ｓｔｄを演算する。そして、処理１１３で上記Ｓｔｄが一定のカメラ画像検出角度になる定数ｋ１５と等しいかどうかを判断する。等しい場合は、処理１１４に進みカメラ角度制御用アクチュエータを駆動する制御信号
Ａｓ(ｎ)に前回の駆動信号Ａｓ(ｎ−１)を代入し処理１１５に進む。処理１１５では、今回の駆動信号Ａｓ(ｎ)を前回の駆動信号Ａｓ(ｎ−１)に代入してリターンされる。処理
１１３でＮＯ、つまり等しくないと判断された場合は、処理１１６に進み上記Ｓｔｄと定数ｋ１５の偏差ΔＳを求め処理１１７に進む。処理１１７では、前回の駆動信号Ａｓ (ｎ−１) にΔＳのＰＩＤ制御値を加えた値を上記Ａｓ(ｎ)に代入して処理１１５に進む。これにより、カメラの変動による道路勾配，道路曲率半径等の検出誤差が抑制でき精度良いパワートレイン制御が実現できる。また、上記加速度センサは、コスト削減の点から車体振動抑制のためのサスペンション制御用のセンサを用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明一実施例のブロック図。
【図２】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図３】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図４】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図５】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図６】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図７】一実施例の具体的制御フローチャート。
【図８】目標加減速度テーブルの概略。
【図９】実際の道路曲率座標系。
【図１０】画像で示した道路曲率座標系。
【図１１】下り坂道路形状の検出例。
【図１２】上り坂道路形状の検出例。
【図１３】前方の道路勾配検出手法。
【図１４】本発明のシステム構成図。
【図１５】カメラ振動抑制の制御フローチャートである。
【符号の説明】
【００２５】
１…加減速度検出手段、２…車速検出手段、３…目標加減速度演算手段、４…道路環境検出手段、５…危険走行判別手段、６…目標値変更手段、７…目標制駆動トルク演算手段、８…制御操作量演算手段、９…操作手段。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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