(57)【要約】    【課題】  良好な制御のために充分な知識を提供する小規模ＫＢを利用して自動二輪車を制御するためのシステムおよび方法を提供する。    【解決手段】  自動二輪車を制御するための制御システムにおいて使用される知識ベース（ＫＢ）を設計するためのソフト演算（ＳＣ）最適化装置は、ファジーニューラルネットワーク（ＦＮＮ）に基づくファジー推論エンジンを備えている。ＳＣ最適化装置は、ファジー推論システム（ＦＩＳ）構成選択、ＦＩＳ構成最適化方法選択、ならびに教示信号選択および生成を提供する。ユーザは、入力変数や出力変数の数、ファジー推論のタイプ、およびメンバーシップ関数の予備タイプのうちの１以上を含むファジーモデルを選択する。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用して、言語的変数パラメータおよび入出力トレーニングパターンを最適化する。ファジーモデル、最適言語的変数パラメータ、および教示信号を用いてルールベースを最適化するために、ＧＡを使用する。【選択図】  図１
2005310114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動二輪車操舵システムのソフト演算制御において使用される知識ベースの設計のためのソフト演算最適化装置であって、
ファジー推論エンジンと、
ユーザが少なくとも１つの最適化パラメータを選択できるように構成されたユーザ入力モジュールであって、前記最適化パラメータが、前記知識ベースの入力変数の数と、前記知識ベースの出力変数の数と、前記ファジー推論エンジンにより使用されるファジー推論モデルのタイプと、メンバーシップ関数の予備タイプとのうちの少なくとも１つを含んでいるユーザ入力モジュールと、
自動二輪車およびライダの動的シミュレーションモデルと、
前記動的シミュレーションを制御するために前記ファジー推論エンジンを使用して、前記知識ベースを最適化するように構成された遺伝的アルゴリズムであって、前記少なくとも１つの最適化パラメータを最適化するように構成された遺伝的アルゴリズムとを備えたソフト演算最適化装置。
【請求項２】
前記ファジー推論エンジンが、ファジーニューラルネットワークを含む請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項３】
前記ファジー推論モデルが、マムダニモデルを含む請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項４】
前記ファジー推論モデルが、菅野モデルを含む請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項５】
前記動的シミュレーションモデルが、フィードフォワードライダモデルを含む請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項６】
前記遺伝的アルゴリズムが、教示信号に従って前記知識ベースを最適化するように構成された請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項７】
前記動的シミュレーションモデルが、線形タイヤモデルを含む請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項８】
前記自動二輪車が円形軌道に沿って操縦される場合、前記遺伝的アルゴリズムが、前記ＫＢの構成を最適化する請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項９】
前記動的モデルが、線形制御装置によって制御される請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項１０】
前記遺伝的アルゴリズムが、前記動的モデルのエントロピー生成速度を最小化するように構成された適合関数を使用する請求項１のソフト演算最適化装置。
【請求項１１】
自動二輪車を操縦するためのソフト演算制御装置において知識ベースを最適化する方法であって、
１以上のパラメータを選択することによってファジーモデルを選択するステップであって、前記１以上のパラメータが、入力変数の数と、出力変数の数と、ファジー推論モデルのタイプと、教示信号とのうちの少なくとも１つを含むステップと、
自動二輪車およびライダの動的シミュレーションモデルから得られた教示信号に従って最適化言語的変数を生成するために、前記１以上のパラメータに従って知識ベースの言語的変数パラメータを最適化するステップと、
ファイアリング強度に従って、ルールベースにおいてルールをランク付けするステップと、
比較的弱いファイアリング強度を有するルールを除外して、前記ルールから選択されたルールを前記ルールベースに残すステップと、
前記ファジーモデルと、前記言語的変数パラメータと、前記最適化言語的変数とを使用して、前記選択されたルールを最適化し、最適化選択ルールを生成するステップとを含む方法。
【請求項１２】
微分ベースの最適化手順を使用して、前記選択されたルールを最適化することを更に含む請求項１１の方法。
【請求項１３】
前記最適化選択ルールのメンバーシップ関数のパラメータを最適化して、近似化誤差を低減することを更に含む請求項１１の方法。
【請求項１４】
ソフト演算最適化装置であって、
ファジー推論システムにおいてファジーモデルのための言語的変数パラメータを最適化するように構成された第１の遺伝的最適化装置と、
自動二輪車を操縦する動的シミュレーションから得られるトレーニング信号を使用することによってトレーニングされる第１の知識ベースであって、前記モデルが、タイヤモデルとライダモデルとを含む第１の知識ベースと、
ファイアリング強度に応じて前記第１の知識ベースにおけるルールをランク付けし、比較的低いファイアリング強度を有するルールを除外して、第２の知識ベースを生成するように構成されたルール評価装置と、
前記ファジーモデルを使用して、前記第２の知識ベースを最適化するように構成された第２の遺伝的解析装置とを備えている装置。
【請求項１５】
古典的微分ベースの最適化装置を使用して、前記ファジー推論モデルを最適化するように構成された最適化装置を更に備えている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項１６】
前記第２の知識ベースを使用して、前記言語的変数の構成を最適化するように構成された第３の遺伝的最適化装置を更に備えている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項１７】
前記ファジー推論システムにおいてメンバーシップ関数の構成を最適化するように構成された第３の遺伝的最適化装置を更に備えている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項１８】
前記タイヤモデルが、線形タイヤモデルを含む請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項１９】
前記タイヤモデルが、過渡的効果を有する線形タイヤモデルを含む請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２０】
前記第２の遺伝的解析装置が、前記動的シミュレーションモデルのエントロピー生成を低減するように構成された適合関数を使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２１】
前記第１の遺伝的アルゴリズムが、前記第１の知識ベースのためのメンバーシップ関数の数を選択するように構成されている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２２】
前記第１の遺伝的アルゴリズムが、前記第１の知識ベースのためのメンバーシップ関数のタイプを選択するように構成されている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２３】
前記第１の遺伝的アルゴリズムが、前記第１の知識ベースのためのメンバーシップ関数のパラメータを選択するように構成されている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２４】
前記第２の遺伝的アルゴリズムに使用される適合関数が、少なくとも一部には、前記ファジー推論システムにおけるメンバーシップ関数のタイプに依存する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２５】
前記言語的変数パラメータからの探索空間に従って、前記第２の知識ベースを最適化するように構成された第３の遺伝的解析装置を更に備えている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２６】
ファジー推論誤差を最小化することによって前記第２の知識ベースを最適化するように構成された第３の遺伝的解析装置を更に備えている請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２７】
前記第２の遺伝的最適化装置が、情報ベースの適合関数を使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２８】
前記第１の遺伝的最適化装置が、第１の適合関数を使用し、前記第２の遺伝的最適化装置が、前記第１の適合関数を使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項２９】
前記第２の遺伝的最適化装置が、前記自動二輪車の安定性特性を最適化するように構成された適合関数を使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３０】
前記第２の遺伝的最適化装置が、操舵制御のために前記自動二輪車のエントロピー特性を最適化するように構成された適合関数を使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３１】
前記ライダモデルが、ルックアヘッドモデルを含む請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３２】
前記第２の遺伝的最適化装置が、前記自動二輪車およびライダの非線形モデルを使用する請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３３】
第１の線形制御装置が、操舵制御のために使用され、第２の線形制御装置が、速度制御のために使用される請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３４】
前記教示信号が、最適制御信号から得られる請求項１４のソフト演算最適化装置。
【請求項３５】
前記最適制御信号が、フィルタリングされた測定制御信号を含む請求項３４のソフト演算最適化装置。
【請求項３６】
前記最適制御信号が、ローパスフィルタリングされた測定制御信号を含む請求項３４のソフト演算最適化装置。
【請求項３７】
前記最適制御信号が、バンドパスフィルタリングされた測定制御信号を含む請求項３４のソフト演算最適化装置。
【請求項３８】
前記最適制御信号が、ハイパスフィルタリングされた測定制御信号を含む請求項３４のソフト演算最適化装置。
【請求項３９】
自動二輪車を制御するためのファジー推論システム用の知識ベースを生成する方法であって、
前記ファジー推論システムにおいてメンバーシップ関数を記述する第１の言語的変数パラメータを選択するステップと、
第１の遺伝的アルゴリズムにおいて前記第１の言語的変数パラメータを変化させて、前記ファジー推論システム用の最適化メンバーシップ関数を記述する最適化言語的変数を生成するステップと、
自動二輪車の操舵と速度とを記述する動的モデルから教示信号を生成するステップと、
少なくとも前記教示信号と前記最適化メンバーシップ関数とを使用して、第１の知識ベースを生成するステップと、
各ルールのファイアリング強度に従って、前記第１の知識ベースにおいてルールをランク付けするステップと、
前記第１の知識ベースにおいて比較的強いファイアリング強度を有するルールから第２の知識ベースを生成するステップと、
第２の遺伝的アルゴリズムを使用して、前記最適化言語的変数と、前記最適化メンバーシップ関数と、前記教示信号とに従って前記第２の知識ベースを最適化し、最適化知識ベースを生成するステップとを含む方法。
【請求項４０】
微分ベースの最適化装置を使用して、前記最適化知識ベースを更に最適化することを更に含む請求項３９の方法。
【請求項４１】
逆伝播アルゴリズムを使用して、前記最適化知識ベースを更にトレーニングすることを更に含む請求項３９の方法。
【請求項４２】
微分ベースの最適化装置を使用して、前記言語的変数を更に最適化することを更に含む請求項３９の方法。
【請求項４３】
前記第２の遺伝的アルゴリズムが、エントロピー生成を低減するように構成された適合関数を使用する請求項３９の方法。
【請求項４４】
前記自動二輪車の操舵が、第１の線形制御装置によって制御され、前記自動二輪車の速度が、第２の線形制御装置によって制御され、前記ファジー推論システムが、各線形制御装置のためにゲインスケジュールを生成する請求項３９の方法。
【請求項４５】
前記第１の遺伝的アルゴリズムが、前記ファジー推論システムにおいて、メンバーシップ関数の数を最適化する請求項３９の方法。
【請求項４６】
前記第１の遺伝的アルゴリズムが、前記ファジー推論システムにおいて、メンバーシップ関数のパラメータを最適化する請求項３９の方法。
【請求項４７】
前記教示信号が、１以上の入力信号と１以上の出力信号とを含む請求項３９の方法。
【請求項４８】
ルールの活性化履歴が、出力変数のメンバーシップ関数の活性化履歴と関連付けられる請求項３９の方法。
【請求項４９】
前記ファジー推論システムが、菅野システムを含み、ルールの活性化履歴が、出力信号の間隔と関連付けられる請求項３９の方法。
【請求項５０】
前記ファジー推論システムが、次数０の菅野システムを含み、出力信号の間隔が、探索空間と見なされる請求項３９の方法。
【請求項５１】
前記第２の遺伝的アルゴリズムが、少なくとも一部には、前記ファジー推論システムのタイプに依存する請求項３９の方法。
【請求項５２】
前記第２の遺伝的アルゴリズムが、情報ベースの適合関数を使用する請求項３９の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフト演算に基づく電子制御自動二輪車操舵操縦システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
動的システムの出力を所望の値から逸脱させるような外乱があっても動的システムの出力を所望の値に維持するために、フィードバック制御システムが広く使用されている。例えば、サーモスタットにより制御される家庭用の空間暖房燃焼炉は、フィードバック制御システムの一例である。サーモスタットは、屋内空気温度を継続的に測定し、所望の最低温度を下回ると、サーモスタットが燃焼炉をオンにする。屋内温度が所望の最低温度に達すると、サーモスタットが燃焼炉をオフにする。サーモスタット／燃焼炉システムは、屋外温度の低下などの外乱にもかかわらず、家屋温度をほぼ一定の値に維持する。同様のタイプのフィードバック制御装置が、数多くの用途で使用されている。
【０００３】
フィードバック制御システムの主要な構成要素としては、制御対象の出力変数を有する「プラント」として定義可能な制御対象の物体、機械またはプロセスがある。上記の例では、「プラント」は家屋であり、出力変数は屋内空気温度であり、外乱は家屋壁を介する熱の流れ（散逸）である。プラントは、制御システムにより制御される。上記の例では、制御システムは、燃焼炉と組み合わせたサーモスタットである。サーモスタット／燃焼炉システムは、家屋の温度を維持するための単純なオン／オフフィードバック制御システムを使用している。モータシャフト位置またはモータ速度制御システムなどの数々の制御環境においては、単純なオン／オフフィードバック制御では不十分である。より高度な制御システムは、比例フィードバック制御、積分フィードバック制御および微分フィードバック制御の組み合わせに依存している。比例＋積分＋微分フィードバックに基づくフィードバック制御は、しばしば線形制御と呼ばれている。同様に、比例フィードバック制御は、しばしばＰ制御と呼ばれ、比例＋微分フィードバックは、しばしばＰ（Ｄ）制御と呼ばれ、比例＋積分フィードバックは、Ｐ（Ｉ）制御と呼ばれている。
【０００４】
線形制御システム（例えば、Ｐ、Ｐ（Ｉ）、Ｐ（Ｄ）、Ｐ（Ｉ）Ｄなど）は、プラントの線形モデルに基づく。古典的な制御システムにおいて、線形モデルは、常微分方程式の形態で得られる。プラントは、比較的線形であり、時間的に不変であり、安定していると想定されている。しかし、現実のプラントの多くは、時間的な変動があり、極めて非線形であり、不安定である。例えば、動的モデルは、パラメータ（例えば、質量、インダクタンス、空力学的係数など）を含んでおり、これらのパラメータは、単に概数的に知られているものや可変環境に依存するものである。パラメータの変化が小さく、動的モデルが安定な場合には、線形制御装置は充分であろう。しかし、パラメータの変化が大きな場合や、動的モデルが不安定な場合には、適応型またはインテリジェント（ＡＩ）制御機能を線形制御システムに追加するのが一般的である。
【０００５】
ＡＩ制御システムは、線形制御装置の動作をプログラムするために、最適化装置、典型的には非線形最適化装置を使用し、これにより制御システムの全体的な動作を改善する。
古典的な高度制御理論は、平衡ポイントの近傍において、すべての制御対象の「プラント」が線形システムとして近似化されるという仮定に基づいている。しかし、この仮定は、現実に真実であることは稀である。大抵のプラントは、極めて非線形であり、単純な制御アルゴリズムを有さないことが多い。非線形制御に対するこの様な必要性を満たすために、ファジーニューラルネットワーク（ＦＮＮ）、ファジー制御装置（ＦＣ）などのソフト演算（ＳＣ）コンセプトを利用するシステムが開発されている。この様な技術によって、制御システムは、制御対象の「プラント」および／または動作環境において起こり得る変化に対してそれ自体を適応させるために、時間と共に進化（変化）する。
【０００６】
ＳＣに基づく制御システムは、通常、ＦＣシステムの知識を収容するために知識ベース（ＫＢ）を使用する。ＫＢは、通常、ＳＣが動作中に制御パラメータを決定する方法を記述するルールを多数有する。したがって、ＳＣ制御装置の性能は、ＫＢの性能と、ＫＢで表現される知識に依存する。ＫＢにおけるルールの数が増加すると、一般的に、ＫＢで表現される知識が、（しばしば冗長性を伴って）増加するが、その代償として、記憶容量や演算複雑性が増加する。したがって、ＳＣシステムの設計には、通常、ＫＢのサイズ、ルールの数、ルールのタイプなどに関するトレードオフが含まれる。しかし、ルールの数やタイプなどのＫＢパラメータを選択する従来の方法は、直感や試行錯誤を利用した臨機応変な手順に基づいている。
【０００７】
ソフト演算を用いた自動二輪車の操舵／操縦制御は、特に、充分に最適な知識ベース（ＫＢ）を得るのが難しいため、困難である。ＫＢが、自動二輪車／ライダシステムの動力学に関する充分な知識を収容していなければ、ソフト演算装置は、自動二輪車を充分に操舵、操縦することができない。あるレベルにおいて、ＫＢに収容される知識が増加すると、一般的に、ＫＢのサイズが大きくなる。大規模ＫＢは、格納が難しく、ソフト演算装置において、比較的大量の演算リソースを必要とする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来技術に欠けているのは、良好な制御のために充分な知識を提供する小規模ＫＢを利用して自動二輪車を制御するためのシステムおよび方法である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、電子制御自動二輪車のためのＳＣシステムにおいて使用される大域的最適化ＫＢを設計するためのＳＣ最適化装置を提供することによって、これらおよびその他の問題点を解決する。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、ファジー推論エンジンを備えている。ある実施形態において、ファジー推論エンジンは、ファジーニューラルネットワーク（ＦＮＮ）を備えている。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、ファジー推論システム（ＦＩＳ）構成選択、ＦＩＳ構成最適化方法選択、および教示信号選択を提供する。
【００１０】
ある実施形態において、ユーザは、入力変数や出力変数の数、ファジー推論モデルのタイプ（例えば、マムダニ（Ｍａｍｄａｎｉ）、菅野（Ｓｕｇｅｎｏ）、塚本（Ｔｓｕｋａｍｏｔｏ）など）、およびメンバーシップ関数の予備タイプのうちの１以上を含むファジーモデルを選択する。
ある実施形態において、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用して、言語的変数パラメータおよび入出力トレーニングパターンを最適化する。ある実施形態において、ファジーモデル、最適言語的変数パラメータ、および教示信号を用いてルールベースを最適化するために、ＧＡを使用する。
【００１１】
ある実施形態は、自動二輪車／ライダシステムのモデルの応答に基づく適合関数を有するＧＡを利用することによってＦＩＳ構成を最適化することを含む。
ある実施形態は、実際の自動二輪車／ライダシステムの応答に基づく適合関数を有するＧＡによってＦＩＳ構成を最適化することを含む。
その結果は、所望要件に応じて最適ＦＣのパラメータを設定するＦＩＳ構成の仕様となる。
【００１２】
本発明の上記およびその他の態様、特徴、利点は、以下の図面に関連して示された以下の説明から更に明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は、ファジー制御装置（ＦＣ）１０９のための知識ベース（ＫＢ）１０８を作成するためにソフト演算最適化装置を用いる、ソフト演算に基づくインテリジェント自動二輪車（ライダ）ナビゲーション制御システムのブロック図である。自動二輪車／ライダシステムは、ブロック１０２で示されている。ブロック１０２からの出力は、ブロック１０５のＧＡのブロック１０４の適合関数に与えられる。知識ベース（ＫＢ）１０８のための目的情報は、自動二輪車／ライダの動的挙動の確率論的シミュレーションの結果を用いて、遺伝的解析装置（ＧＡ）１０５によって、（ブロック１０２の出力から）抽出される。ＧＡ１０５および適合関数１０４は、制御性能システムシミュレーション（ＳＳＣＱ）２４２の構成要素である。
【００１４】
入力群およびブロック１０４の適合関数を用いて、ブロック１０５のＧＡは、進化プロセスと同様の方法で動作し、望ましくは最適に近い解に到達する。ブロック１０５のＧＡは、「染色体」群（考え得る解）を生成し、ブロック１０４の適合関数を用いて各解を評価することによって染色体を分類する。ブロック１０４の適合関数は、各解が適合度スケール上のどの位置にランク付けされるかを決定する。比較的適合度の高い染色体（解）は、適合度スケール上で高く評価される解に対応する染色体である。比較的適合度の低い染色体は、適合度スケール上で低く評価される解に対応する染色体である。
【００１５】
適合度の高い染色体は維持され（生き残り）、適合度の低い染色体は廃棄される（死に絶える）。新たな染色体が生成されて、廃棄された染色体に置き換わる。新たな染色体は、既存の染色体片を交叉させ、突然変異を導入することによって生成される。
自動二輪車／ライダモデル１０２は、線形Ｐ（Ｄ）制御装置１０１によって制御される。ある実施形態においては、制御装置１０１は、ＰＤ制御装置１０１２およびＰ制御装置１０１１を用いて、自動二輪車システムの様々な側面を制御する。Ｐ（Ｄ）制御装置１０１は、線形伝達関数を有するので、ブロック１０２の制御対象のための線形化運動方程式に基づいている。Ｐ（Ｄ）制御装置をプログラムするために使用される従来のＧＡは、通常、単純適合関数を利用するので、線形化モデルに一般的に見られる低制御性の問題の解決とはならない。大抵の最適化装置の場合と同様に、最適化の成否は、最終的には性能（適合）関数の選択に依存することが多い。
【００１６】
非線形プラントの運動特性の評価が、一つには一般的な解析方法の欠如により難しい場合がある。従来、非線形運動特性を有するプラントを制御する場合には、プラントの特定の平衡ポイントを見つけることが一般的であり、プラントの運動特性を平衡ポイントの近傍で線形化する。そして、制御は、平衡ポイント近傍における擬似（線形化）運動特性の評価に基づく。
【００１７】
ソフト演算に基づく最適制御の演算は、解の固定空間における最適解の大域検索（グローバルサーチ）の第１ステップとしてブロック１０５のＧＡを含む。ＧＡは、プラントの制御重み群を検索する。先ず、ブロック１０１の従来のＰ（Ｄ）制御装置は、プラントに与えられる信号δ（Ｋ）の生成において、重みベクトルＫ＝｛ｋ1，．．．，ｋn｝を使用する。この信号上でプラントの挙動に関連するエントロピーＳ（δ（Ｋ））が、最小化のための適合関数として仮定される。重みベクトル群を生成するために、ＧＡは、一定の時間間隔で数回繰り返される。そして、ブロック１０５のＧＡにより生成されたベクトルは、ＦＮＮに与えられ、ＦＮＮの出力は、ブロック１０９のファジー制御装置に与えられる。ブロック１０９のファジー制御装置の出力は、自動二輪車１０２を制御するブロック１０１の線形制御装置のためのゲインスケジュールの集積である。
【００１８】
したがって、要約すると、インテリジェント制御システムの設計には、２つのステージが含まれる。ステージ１には、教示信号（教示パターンともいう）を見付け出すことが含まれる。ステージ２には、最適制御の近似化が含まれる。
ＧＡを使用して最適制御の教示パターン（入出力対）を見付け出すことは、制御対象の自動二輪車の数学的モデルと、最小エントロピー生成速度の物理的基準とに基づくＳＳＣＱ２４２の側面である。
【００１９】
（ステージ１からの）最適制御の近似化は、対応するファジー制御装置（ＦＣ）によって行われる。このＦＣは、最適ファジー制御装置と呼ばれる。
第１ステージは、情報を喪失することなく、最適制御のロバストな教示信号を獲得することである。第１ステージの出力は、制御対象の挙動および制御システムの対応する挙動に関する情報を含むロバストな教示信号である。
【００２０】
第２ステージは、ファジー推論システムを構築することによる教示信号の近似化である。第２ステージの出力は、ＦＣ１０９のための知識ベース（ＫＢ）１０８である。
最適ＫＢ１０８の設計は、入出力メンバーシップ関数の最適な数、その最適形状およびパラメータ、ならびに最適ファジールール群を設定することを含む。
ステージ２の実現に関するある実施形態において、最適ＦＣ１０９は、誤差逆伝播アルゴリズムに基づく学習方法を用いたＦＮＮを利用して得られる。誤差逆伝播アルゴリズムは、降勾配法をＦＮＮの構成に適用することに基づく。誤差は、ＦＮＮの所望の出力とＦＮＮの実際の出力との差として計算される。そして、誤差は、ＦＮＮの各層を介して「逆伝播」し、各層の各ニューロンのパラメータは、最小伝播誤差の方向に修正される。
【００２１】
しかし、逆伝播アルゴリズムは、多少の短所を有する。逆伝播法を適用するためには、トレーニング最適化の前に、ＦＮＮの完全構成を知る必要がある。逆伝播アルゴリズムは、未知数の層または未知数のノードを有するネットワークに適用することはできない。逆伝播プロセスは、メンバーシップ関数のタイプを自動的に修正することはできない。通常、逆伝播アルゴリズムのための係数の初期状態は、ランダムに設定され、結果的に、逆伝播アルゴリズムは、初期状態に近い「局所」最適値のみを見付け出す。
【００２２】
上記の短所にもかかわらず、実際、誤差逆伝播アルゴリズムは、一般的に利用されている。例えば、ＳＴＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ社により提供される適合型ファジーモデル化装置（ＡＦＭ）は、誤差逆伝播アルゴリズムを用いて、菅野０次ファジー推論システムを生成する。
ＡＦＭで使用されるアルゴリズムは、以下の２つのステップに基づいている。第１ステップにおいて、ユーザは、入力数、出力数および各入出力に対するファジー集合の数など、得るべきＦＮＮのパラメータを設定する。ＡＦＭは、いわゆる「最良ルール勝ち残り」（ＬＢＲＷ）手法を利用して、ルールベースを「最適化」する。この段階において、メンバーシップ関数は、論議領界に均一に分布するように固定され、ＡＦＭは、各ルールのファイアリング強度を計算し、ゼロファイアリング強度のルールを除外し、非ゼロファイアリング強度のルールの後件部の中心を調整する。ルールベースの最適化において、現在の問題に応じて、学習率パラメータを設定可能である。ＡＦＭにおいて、ルールベースを手動で構築するオプションも存在する。この場合、ユーザは、入力ファジー集合の重心を設定することができ、システムは、仕様に従って自動的にルールベースを構築する。
【００２３】
第２ステップにおいて、ＡＦＭは、メンバーシップ関数を構築する。ユーザは、入力メンバーシップ関数の形状係数を設定可能である。ＡＦＭによりサポートされる形状ファクタは、ガウス型、二等辺三角形型および不等辺三角形型である。ユーザは、菅野モデルにおいて、ファジー演算のタイプを設定しなければならない。すなわち、サポートされる方法は、積／最小法である。
【００２４】
メンバーシップ関数形状および菅野推論法を設定した後、ＡＦＭは、ステップ１で開発されたルールの構成を利用して、メンバーシップ関数形状の最適化を開始する。目標誤差や、ネットワークが実行すべき反復回数などの最適化率を制御するためのオプションのパラメータもある。最適化に関する終了条件は、反復回数に達すること、または、誤差が目標値に達した時である。
【００２５】
ＡＦＭは、上記の逆伝播アルゴリズムの弱点や、同様の制約を本質的に有している。ユーザは、各言語的変数に関するメンバーシップ関数のタイプ、メンバーシップ関数の数などを設定しなければならない。ＡＦＭにおけるルール数最適化装置は、メンバーシップ関数最適化の前に呼び出され、その結果、システムが、メンバーシップ関数最適化段階で不安定になる場合がある。
【００２６】
しかし、ＡＦＭなどのシステムの弱点の中には、ＫＢをトレーニングする前にＫＢ構成を最適化することによって改善可能なものもある。
図１において、自動二輪車（ＭＣ）／ライダモデル（制御アルゴリズム）は、シミュレーションモデル１０２として示されている。図２（ａ）は、実際のＭＣの例（この場合、電気スクータ）を示し、図２（ｂ）は、図２（ａ）のスクータのモデル画像を示す。
【００２７】
図３は、ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ（ＭＡＴＬＡＢアドオンソフト）を用いることによって開発されたシミュレーション自動二輪車／ライダモデルの一実施形態を示す。例えば、ファジー制御装置モデルや保持トルクフィードフォワードモデルを含む様々なライダモデルを使用することができる。
ある実施形態において、モデルは、直線走行時のＭＣの安定性を記述する。この方法におけるＭＣのモデル記述は、従来の直線モデル化手法によって提供される。この様な直線モデルには、通常、操舵モデルは含まれないが、通常、受動ライダモデル（例えば、ハンドオン／ハンドオフモデル）が含まれる。
【００２８】
ある実施形態において、モデルは、ＬＭＳインタナショナルの一般的なＤＡＤＳモデル化プログラムを用いて構築されたモデルに類似している。このモデルにおいては、前進速度が固定されている。ライダ操舵モデル構成は、ファジー制御装置モデルに類似しているが、ライダモデルのパラメータは、試行錯誤によって選択可能な固定値を使用する。
ある実施形態において、ＭＣモデルは、前方注視モデルに基づくライダ操舵モデルを有するＤＡＤＳを用いて構築される。パラメータは、コース毎に固定される。車線変更シミュレーションおよび正弦コースシミュレーションが示される。
【００２９】
ある実施形態において、自動二輪車／ライダ制御挙動が記述される。シミュレーションの自動二輪車モデルは、上記のモデルとほぼ同様である。ライダモデルは、前方注視モデルである。パラメータは、コース毎に固定される。車線変更シミュレーションが示される。
ある実施形態において、ＭＳＣソフトウェアコーポレーションから市販されているＡＤＡＭＳプログラムを用いる自動二輪車モデルと共に、ドライバ制御アルゴリズムを用いるコーナリングや２車線変更など、様々な走行軌道を利用する。ドライバ制御モデルは、２つの部分、すなわち、速度制御モデルおよび操舵制御モデルを有する。この操舵制御モデルにおいて、所望のキャンバ角が推定されるが、これは走行軌道に依存する。制御装置のためのパラメータは、固定することができる。
【００３０】
ある実施形態において、ＧＡおよびオートチューニング法と共にファジー制御に基づく自動二輪車／ライダシステムの安定性制御が使用される。シミュレーションで使用されるモデルは、真の自動二輪車モデルである必要はない。例えば、回転ディスクにヒンジ付けされている反転振り子を、自動二輪車の代用のモデルとして使用可能である。
ある実施形態は、自律的な二輪車およびシミュレーション結果を提供する。ライダモデルは、２つの部分、すなわち、立位制御および方向制御に分割可能である。立位安定性の制御アルゴリズムは、速度に依存するゲインパラメータを用いたフィードバック制御に基づいている。方向制御は、予測コース誤差によって決定可能な目標ロール角である。ある実施形態において、自動二輪車を安定化するために、スプリング／緩衝装置が、操舵バーと操舵アクチュエータとの間に接続されている（これによって、制御方法が更に複雑化する）。
【００３１】
変化する質量中心位置、ＭＣ上の総重量、ホイールベース、フロントフォークキャスター角およびＭＣの前輪トレール長さに関する乗り心地問題の認識に対する影響について検討する。タイヤモデルについては、図６〜図８に関連して説明される。
図３は、図２（ａ）、図２（ｂ）に示すスクータのシミュレーションモデルを示す。図３のモデルは、一般的なＭＡＴＬＡＢ演算装置プログラムを用いた運動学的解析のためのオプションツールであるＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓを利用して構築される。
【００３２】
表１は、モデル表記およびパラメータ定義を示す。
【００３３】
【表１】
2005310114.tif 000003
【００３４】
ＭＣプラントモデルは、下記を含む。
・  ７つの剛体（ブロック３００１のメインフレーム、  ブロック３００２のライダ、ブロック３００３のフロントフォーク、ブロック３００４のフロントアーム、ブロック３００５のリアアーム、ブロック３００６およびブロック３００７の前輪および後輪）
・  ５つの回転ジョイント（ブロック３００８のライダロール、ブロック３００９の操舵、ブロック３０１０のリアアームピボット、ブロック３０１１およびブロック３０１２の前輪および後輪）
・  １つの摺動ジョイント（ブロック３０１３のフロントサスペンション）
・  ブロック３０１４の１つの結合ジョイント（慣性システムに対して６自由度の本体）
・  ４つのスプリング／緩衝装置（ブロック３０１５のフロントサスペンション、ブロック３０１６の操舵、ブロック３０１７のライダ、ブロック３０１８のリアサスペンション）
・  ブロック３０１９の外力（空力（抗力および揚力））
・  フロントタイヤに対するブロック３０２０のタイヤ力と、リアタイヤに対するブロック３０２１のタイヤ力
図４は、ブロック３０１５および３０１８で使用されるスプリング／緩衝装置モデルを示す。ルックアップテーブルとして示される非線形スプリングのパラメータが、ブロック４００１に与えられる。緩衝係数が、ブロック４００２に与えられる。
【００３５】
図５は、ブロック３０１９で使用される空力学的力モデルを示す。抗力パラメータおよび揚力パラメータが、それぞれ、ブロック５００１およびブロック５００２に与えられる。
本開示において、ＭＣシミュレーションモデルの結果が、モデルの基となった実車の結果と比較される。開発されたＭＣモデルと例題モデルとの相違点は、以下の通りである。
１．  ＭＣモデルでは、（例題において使用された複雑なモデルの代わりに）１次遅延を有するブロック３０２０およびブロック３０２１の線形タイヤ力モデルを適用する。
２．  ノイズ道路信号をタイヤモデルに追加する。
３．  座標系を変更する。すなわち、ＭＣモデルにおいては、＋Ｚポイント上方移動し、実証においては、＋Ｚポイント下方移動する。
４．  ＭＣモデルにおいては、フロントブレーキおよびリアブレーキを除外する。
５．  操舵軸の捻転自由度を除外し、操舵回転自由度のみをブロック３００９に残す。除外された捻転軸は、中央面の操舵軸に垂直な軸である。この自由度を除外する理由は、このモデルにおいて線形タイヤモデルが使用され、精度均衡を考慮すると、小さな弾性変形を無視すべきであるからである。
【００３６】
上記のように、ブロック３０２０および３０２１は、線形タイヤモデルを示している。タイヤ特性は、ＭＣの操縦性および安定性の重要な決定因子であるので、タイヤモデルは、機械的解析を用いた挙動シミュレーションにとって重要である。図６は、タイヤモデルのブロック図であり、ここで、タイヤ軸センサデータ６００３およびタイヤスピンセンサデータが、タイヤモデル６００１に与えられる。タイヤモデル６００１は、ローリングモーメントデータ６００５、力モーメント、タイヤ軸データ６００６を提供する。ブロック６００１の数学的タイヤモデルは、次式を用いて設計される。
【００３７】
【数１】
2005310114.tif 000004
【００３８】
ブロック６００１のタイヤモデルのための入力は、ブロック６００２のタイヤスピン速度およびブロック６００３のタイヤ軸のデータである。ブロック６００３のタイヤ軸のデータには、タイヤ中心の高度ｈ、タイヤ軸のベクトル（ｘr，ｙr，ｚr）、タイヤ中心の速度ベクトル（ｖx，ｖy，ｖz）が含まれる。これらのデータから、タイヤヨー角、キャンバ角、タイヤ力座標におけるタイヤ中心速度ベクトル、タイヤ有効半径、ローリングスリップおよび側方スリップが、式（５−１）〜（５−８）により計算される（詳細には、図７参照）。
【００３９】
タイヤ力座標における接点での静的タイヤ力およびモーメントは、式（５−９）〜（５−２０）により計算される。この様な計算の途中に、ブロック６００４のノイズ信号が、タイヤモデルに加わる。タイヤモデル６００１からの出力データには、鉛直方向力、駆動力、静的側方力、静的自己整合トルク、接点における静的オーバーターントルクおよび緩和長が含まれる。静的な力やモーメントから動的モーメントへの変換は、式（５−２１）〜（５−２３）により提供される。
【００４０】
タイヤに対するブロック６００５のローリングモーメントは、式（５−２４）により分離可能である。接点での力およびモーメントから、ブロック６００６の大域座標系におけるタイヤ軸での力およびモーメントへの変換は、式（５−２５）〜（５−３２）により提供される。
所望のタイヤのためのタイヤデータは、測定可能であり、あるいは、例えば、日本自動車研究所（ＪＡＲＩ）などの組織から得ることができる。ある実施形態においては、同じ仕様のタイヤを、前輪および後輪に使用可能である。
【００４１】
ある実施形態において、ＪＡＲＩタイヤモデルからの入力データは、鉛直方向力、キャンバ角およびスリップ角である。出力データは、側方力、自己整合トルク、オーバーターントルクおよび緩和長である。図８（ａ）は、ＪＡＲＩが提供するデータを含むサンプルタイヤデータファイルを示す。このタイヤモデルは、線形モデルであるので、大キャンバ角および大スリップ角のための非線形モデルよりも精度が劣る。それにもかかわらず、線形モデルは、典型的な動作環境における図２（ａ）のスクータのモデル化を含め（ただし限定されない）、数々の状況に相応しい。
【００４２】
図８（ｂ）は、過渡的な効果の計算をタイヤモデルに追加するためのＪＡＲＩタイヤモデルの変換を示す。図８Ｂにおいて、入力ブロックは、タイヤの位置、速度および姿勢の検出データから入力データを準備する。タイヤ座標系におけるタイヤ接点での出力データを、過渡的効果を含む慣性座標系におけるタイヤ中心での力およびモーメントに変換するために、更なるブロックが設けられている。抗力および駆動力を評価するために、前進力および後進力の計算が提供されている。
【００４３】
ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓのＭＣモデルは、自動二輪車システムの動作を予測する複雑な数値シミュレーションモデルである。ある実施形態において、数値モデルと共に固有値解析を利用して、シミュレーションにより生成されたＭＣモデルの様々な特性を抽出および検討する。
固有値解析のために、均衡直進モデルにおけるモデルの線形化を使用することができる。モデルは、１２の自由度を有し、これらの１２の自由度に微分を追加することによって、２４の自由度を与える。さらに、タイヤの動的特性を考慮するために使用される緩和長のフィードバックモデルに由来する６の自由度が存在する。モデルの線形化の結果、システムの３０×３０行列表記が得られ、相応に３０の固有値と３０の固有ベクトルとが計算される。モデルの運動特性は、３０のモードの中の比較的少数のモードで決定される。ＭＣウィーブモードおよびウォブルモードは、不安定であり、対応する固有値および固有ベクトルは比較的大きい。
【００４４】
図９は、７ｍ/ｓに相当するウィーブモードの固有ベクトルを示す。このモードは、スウェイ、ロール、ヨーと舵の振れの周期的な運動を含む連成モードである。ヨーレートと舵の振れは同位相であり、ロール角は、逆位相である。
図１０は、様々な速度に対するウィーブモードおよびウォブルモードの固有値の軌跡を示す。ウィーブモードは、１０ｍ/ｓ未満の速度に対して不安定である。ウォブル１モードは、舵の単純な振れに対応している。舵の緩衝係数が小さな場合、モードは不安定である。このモデルにおいては、緩衝係数Ｃst＝５を採用している。ウォブル２モードには、ライダロール、シャーシロールおよび舵の振れが含まれる。ウォブル３モードには、ヨー、ロールおよび舵の振れが含まれる。表２は、舵の緩衝係数が変化する場合のウィーブモードおよびウォブル１モードの固定値を示す。
【００４５】
【表２】
2005310114.tif 000005
【００４６】
ライダモデルによるシミュレーションの結果は、両方とも安定していた。制御装置のロバスト性は、（下記のように）アクチュエータの応答の伝達遅延およびタイヤ力のノイズを考慮したシミュレーションによって確認された。
ある実施形態において、ステージ２（ＫＢの構成の定義）は、ソフト演算（ＳＣ）手法に基づく新たな構成を用いて実行される。インテリジェント制御システムの構成は、図１に示すＳＣ最適化装置に基づいている。この場合、ＳＣ最適化装置は、ＦＮＮブロックの代わりに使用される。
【００４７】
ＳＣ最適化装置は、デジタル入力データからファジー推論システム（ＦＩＳ）のＫＢを生成する。ＳＣ最適化装置は、ルール抽出およびＫＢ最適化を含むＧＡベースのＦＮＮ学習を提供する。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、パターンファイルおよびモデル（制御対象）出力を教示信号として使用可能である。
図１１は、ＳＣ最適化装置の特徴を示す。ＳＣ最適化装置は、ＦＮＮの形態で表されるファジー推論システム（ＦＩＳ）を備えている。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、例えば、菅野ＦＩＳ次数０および１、マムダニＦＩＳ、塚本ＦＩＳなどの構成選択が可能である。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、例えば、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、言語的変数最適化、ルールベース最適化などの構成最適化選択が可能である。ある実施形態において、ＳＣ最適化装置は、例えば、ルックアップテーブルとしての教示信号（例えば、入出力パターンのテーブル）、適合関数としての教示信号などの教示ソース選択が可能である。適合関数により与えられる場合、教示信号適合関数を、（例えば、ＭＡＴＬＡＢで使用して）動的システム応答として計算可能であり、（例えば、ｄＳＰＡＣＥ、または、制御対象を演算装置に直接接続するその他の方法を用いて得られる）実際の制御対象の制御の結果として計算可能である。
【００４８】
図１２Ａないし図１２Ｃは、ＳＣ最適化装置の一実施形態のフローチャートである。説明のために、フローチャートの動作は、ステージ１、２、３、４、５として示される５つの段階に分割されている。ただし、これに限定されない。
ステージ１において、ユーザは、例えば、入出力変数の数、ファジー推論モデルのタイプ（マムダニ、菅野、塚本など）、教示信号のソースなどのパラメータの１つを選択することによって、ファジーモデルを選択する。
【００４９】
ステージ２において、第１のＧＡ（ＧＡ１）は、ステージ１において一般的なシステム構成に関して得られた情報や、トレーニング信号から入出力テーブルとして得られた入出力トレーニングパターンを使用して、言語的変数パラメータを最適化する。
ステージ３において、ルールベースの前件部を生成し、ルールのファイアリング強度に応じてルールをランク付けする。ファイアリング強度の高いルールは維持される一方、ファイリング強度の低い弱小ルールは排除される。
【００５０】
ステージ４において、第２のＧＡ（ＧＡ２）は、ステージ１で得られたファジーモデル、ステージ２で得られた最適言語的変数パラメータ、ステージ３で得られた選択ルール集合および教示信号を使用して、ルールベースを最適化する。
ステージ５において、ＦＮＮの構成が更に最適化される。最適構成に到達するために、古典的な微分ベースの最適化手順を、以前の最適化ステージで得られた逆伝播のための初期条件と組み合わせて使用可能である。ステージ５の結果は、プラント１２０にとって最適なファジー推論構成の仕様となる。ステージ５は、オプションであり、迂回可能である。ステージ５を迂回する場合は、ステージ２、４のＧＡを用いて得られたＦＩＳ構成が使用される。
【００５１】
ある実施形態において、１以上の入力信号と１以上の出力信号とを表す教示信号は、入力部分と出力部分とに分割される。各部分は、１以上の信号に分割される。したがって、教示信号の各時点において、入力部分と出力部分との間に相関がある。
言語項を用いて信号特性を説明するために、教示信号（入力または出力）の各要素を、対応する言語的変数に割り当てる。各言語的変数は、「大」「中」「小」などのような未知数のメンバーシップ関数によって記述される。
【００５２】
「縦の関係」は、具体的な信号の言語的表現の明確性、例えば、メンバーシップ関数が具体的な言語的変数にどの様に関連しているかを表現する。縦の関係の数が増加すると、メンバーシップ関数の数が増加し、その結果、元の信号の考え得る状態とその言語的表現との相関が増加する。メンバーシップ関数が考え得る各信号値に割り当てられるので、無限数の縦の関係によって、信号とその言語的表現との間の正確な相関が提供されるが、この場合、「過学習」などの状況が発生し得る。言語的表現は、信号の若干の変化によってそれほど影響を受けないので、縦の関係の数が少ないと、ロバスト性が増加する。インテリジェントシステムの設計において、ロバスト性と精度との間の均衡が、非常に重要であり、通常、このタスクは、人間の専門家によって解決される。
【００５３】
「横の関係」は、様々な言語的変数間の関係を表す。選択された横の関係を用いて、言語的ルールの要素を生成可能である。
「横の」関係および「縦の」関係を数学的に定義するために、下記の教示信号を検討する。
［ｘ（ｔ），ｙ（ｔ）］
式中、  ｔ＝１，．．．，Ｎ：  タイムスタンプ
Ｎ：  教示信号におけるサンプル数
ｘ（ｔ）＝（ｘ1（ｔ），．．．，ｘm（ｔ））：  入力要素
ｙ（ｔ）＝（ｙ1（ｔ），．．．，ｙn（ｔ））：  出力要素
各要素に対して、言語的変数を定義する。言語的変数は、通常、５要素（ｘ，Ｔ（ｘ），Ｕ，Ｇ，Ｍ）として定義され、式中、ｘは、変数の名称であり、Ｔ（ｘ）は、ファジー集合がＵにおける値として定義されるｘの言語的値の名称集合であるｘの項集合であり、Ｇは、ｘの値の名称の生成のための構文ルールであり、Ｍは、各値をその意味合いに関連付けるための意味論的ルールである。この場合、ｘは、ｘまたはｙからの信号名称に関連付けられ、項集合Ｔ（ｘ）は、縦の関係を用いて定義され、Ｕは、信号範囲である。正規化された教示信号を使用可能な場合もあり、Ｕの範囲は、［０，１］である。言語的変数最適化における構文ルールＧは、省略可能であり、対応する変数およびファジー集合の指標化と置き換えることができる。
【００５４】
意味論的ルールＭは、ＦＩＳの構成およびファジーモデルの選択によって異なる。このシステムにおける全ての信号の表現のために、ｍ＋ｎ個の言語的変数を定義する必要がある。
［Ｘ，Ｙ］、Ｘ＝（Ｘ1，．．．，Ｘm）、Ｙ＝（Ｙ1，．．．，Ｙn）を対応する入力信号および出力信号に関連付けられた言語的変数の集合であるとすると、各言語的変数に対して、下記の変数を表す特定数のファジー集合を定義することができる。
【００５５】
【数２】
2005310114.tif 000006
【００５６】
2005310114.tif 000007
【００５７】
考え得る制約の１つは、下記のように導入することができる。
【００５８】
【数３】
2005310114.tif 000008
【００５９】
この制約は、等確率で信号を領域にクラスタリングするが、これは、信号ヒストグラムを同じ表面積の曲線台形に分割することに等しい。この場合のファジー集合のサポートは、対応する台形の底辺以上である。ファジー集合のサポートをどれほど大きくすべきかは、重複パラメータから定義可能である。例えば、２つの結合台形の間に重複がない場合、重複パラメータがゼロとなる。ゼロより大きければ、重複が存在する。確率のより高い領域は、この場合、「よりシャープな」メンバーシップ関数を有する。したがって、重複パラメータは、ＧＡ１探索の更なる候補である。この場合に得られるファジー集合は、均一な活性化確率を有する。
【００６０】
ファジー集合の最頻値は、メンバーシップ関数が非対称な形状を有する場合、最高確率のポイントとして選択可能であり、対称形状の場合は、対応する台形底辺の中点として選択可能である。したがって、各信号に対するメンバーシップ関数のタイプを、ＧＡ１に対する第３のパラメータとして設定可能である。
ファジー集合の確率とそのメンバーシップ関数形状との関係も、見出すことができる。各メンバーシップ関数の活性化の確率は、以下のように計算される。
【００６１】
【数４】
2005310114.tif 000009
【００６２】
異なるメンバーシップ関数の活性化の相互確率は、幾何学的観点から下記のように定義可能である。
【００６３】
【数５】
2005310114.tif 000010
【００６４】
式中、＊は、選択されたＴノルム（ファジーＡＮＤ）演算であり、ｊ＝１，．．．，ｌXi、ｌ＝１，．．．，ｌXkは、対応するメンバーシップ関数の指標である。
2005310114.tif 000011
【００６５】
【表３】
2005310114.tif 000012
【００６６】
ｉ＝ｋかつｊ≠ｌならば、式（６．２）は、「縦の関係」を定義し、ｉ≠ｋならば、式（６．２）は、「横の関係」を定義する。「縦」「横」の関係の尺度は、対応する関係に関連するメンバーシップ関数の発生の相互確率である。
「横の関係」の総尺度が最大化されて、「縦の関係」が最小となる場合、言語的変数の集合は、最適と考えられる。
【００６７】
したがって、式（６．１）で定義される量が最小となり、式（６．２）で定義される量が最大となるメンバーシップ関数の数と形状とを最適化するＧＡ１のための適合関数を定義可能である。
式（６．１）および（６．２）による言語変数の最適化のためのＧＡ１の染色体は、下記のような構成を有する。
【００６８】
【数６】
2005310114.tif 000013
【００６９】
式中、ｌX(Y)i∈［１，ＬMAX］は、各言語的変数Ｘi（Ｙi）に対するメンバーシップ関数の数をコード化する遺伝子であり、αX(Y)iは、対応する言語的変数Ｘi（Ｙi）のメンバーシップ関数間の重複間隔をコード化する遺伝子であり、ＴX(Y)iは、対応する言語的変数に対するメンバーシップ関数のタイプをコード化する遺伝子である。
適合関数計算のための別の方法は、シャノン（Ｓｈａｎｎｏｎ）情報エントロピーに基づいている。この場合、適合関数表現のために、情報理論の類推から得られる下記の情報量を式（６．１）（６．２）の代わりに使用可能である。
【００７０】
【数７】
2005310114.tif 000014
【００７１】
この場合、ＧＡ１は、相互情報（６．２ａ）の量を最大化し、各信号（６．１ａ）に関する情報が最小となる。ある実施形態において、情報および確率を組み合わせて使用することもできる。
菅野タイプのＦＩＳにおけるメンバーシップ関数の数と形状との最適化の場合は、入力言語的変数のみをＧＡ染色体に含めるだけで充分である。様々なタイプのファジーモデルのための詳細な適合関数は、ルール構成の最適化に関連が深いので、次のセクションで示す。
【００７２】
ある実施形態において、ルール予備選択アルゴリズムは、最適ルールの数と、後件部の最適化の前の前件部の構成とを選択する。
下記のルールベースの第１のファジールールの構成を検討する。
【００７３】
【数８】
2005310114.tif 000015
【００７４】
2005310114.tif 000016
【００７５】
【数９】
2005310114.tif 000017
【００７６】
時点ｔにおけるルールＲ1のファイアリング強度は、最小／最大ファジー推論の場合は、下記のように計算され、
【００７７】
【数１０】
2005310114.tif 000018
【００７８】
積／最大ファジー推論の場合は、下記のように計算される。
【００７９】
【数１１】
2005310114.tif 000019
【００８０】
2005310114.tif 000020
【００８１】
【数１２】
2005310114.tif 000021
【００８２】
離散的な場合は、下記のように計算可能である。
【００８３】
【数１３】
2005310114.tif 000022
【００８４】
同様に、各ｓ番目のルールのファイアリング強度は、下記のように計算される。
【００８５】
【数１４】
2005310114.tif 000023
【００８６】
2005310114.tif 000024
【００８７】
【数１５】
2005310114.tif 000025
【００８８】
この場合、全てのルールの総強度は、下記のようである。
【００８９】
【数１６】
2005310114.tif 000026
【００９０】
2005310114.tif 000027
【００９１】
量Ｒfsは、単一値においてルールベースの積分特性を示すので、重要である。入力言語的変数のメンバーシップ関数の形状パラメータを最適化する適合関数として、この値を使用することができ、その最大値は、ＫＢの前件部によって入力信号の相互挙動が良好に記述されることを保証する。なお、この量は、前のセクションで導入された「横方向の関係」と一致するので、ＧＡ１によって自動的に最適化される。
2005310114.tif 000028
【００９２】
同じファジー集合が様々なルールに関与しているので、一般的に、ルールファイアリング強度の計算の前にメンバーシップ関数活性化の履歴を計算すると有利である。総演算複雑性を低減するために、引数ｘ（ｔ）がそのサポートの範囲内にある場合にのみ、時点ｔにおいてメンバーシップ関数計算を呼び出す。ガウスタイプのメンバーシップ関数に対して、サポートは、分散値σ2の二乗根と見なすことができる。
【００９３】
ある実施形態において、ルール予備選択アルゴリズムは、ルールのファイアリング強度に基づいている。閾値レベルは、所望のルールの最大数、ユーザ入力、統計的データおよび／またはその他の考慮に基づいて選択可能である。比較的高いファイアリング強度を有するルールは維持され、その他のルールは除外される。ゼロファイアリング強度を有するルールは、デフォルトで除外可能である。ある実施形態において、ゼロファイアリング強度を有するルールの存在は、言語的変数の明確性を表す（言語的変数は、あまりにも多くのメンバーシップ関数を含んでいる）。入力変数のメンバーシップ関数構築の間、ゼロファイアリング強度を有するルールの総数を減らすことができる。この最小化は、「縦の関係」の最小化に等しい。
【００９４】
このアルゴリズムは、ルールの最適化の前に、ルールの前件部の最適構成を生成する。ＫＢの後件部の最適化は、「非最適ルール」の不必要な計算をすることなく、最適ルールのみに直接適用可能である。このプロセスを用いて、ルールの出力部分（後件部）を見付け出すＧＡ（ＧＡ２）のための探索空間を定義することもできる。
ルールの出力部分の構成を設定するＧＡ２の染色体は、下記のように定義可能である。
【００９５】
【数１７】
2005310114.tif 000029
【００９６】
式中、Ｉiは、単一のルールをコード化する遺伝子群であり、Ｉkは、出力変数のメンバーシップ関数の指標であり、ｎは、出力数であり、Ｍは、ルールの数である。
ある実施形態において、ルールの活性化履歴を、出力変数のメンバーシップ関数の活性化履歴、または、菅野ファジー推論の場合は、出力信号の間隔と関連付けることができる。したがって、ある特定のルールによって、どの出力メンバーシップ関数を活性化可能であるかを定義することができる。これによって、出力変数メンバーシップ関数の指標のための文字表記を｛｛１，．．．，ｌY1｝，．．．，｛１，．．．，ｌYn｝｝Nから下記のような各ルールの探索空間の正確な定義へと縮約可能となる。
【００９７】
【数１８】
2005310114.tif 000030
【００９８】
したがって、ＧＡの総探索空間は縮小する。あるルールによって活性化される出力メンバーシップ関数が１つしかない場合、この様なルールは、ＧＡ２最適化なしに自動的に定義可能である。
ある実施形態において、菅野０次ＦＩＳの場合、出力メンバーシップ関数の指標の代わりに、出力信号の対応する間隔を探索空間と見なすことができる。
【００９９】
教示信号の入出力対の複数の組み合わせに対して、同じルールおよび同じメンバーシップ関数を活性化する。この様な組み合わせは、ルール最適化の観点からは無関係であるので、教示信号から除外でき、入出力対の数を減らし、結果的に、計算の総数を減らす。この場合における教示信号（ｔ）のポイントの総数は、ルールの数プラス相反ポイント（同じ入力が異なる出力値を生じる時のポイント）の数に等しい。
【０１００】
前セクションでは、ＦＩＳ選択のタイプを詳述することなく、ＦＩＳの最適化について説明した。ある実施形態において、ＧＡ２において使用する適合関数は、少なくとも一部には、最適化されたＦＩＳのタイプに依存する。ここでは、マムダニ、菅野および／または塚本ＦＩＳモデルのための適合関数が、例示されている。当業者は、他のファジーモデルも使用可能であることに気付くであろう。
【０１０１】
下記のように、誤差ＥPを、教示信号の出力部分とＦＩＳ出力との差として定義する。
【０１０２】
【数１９】
2005310114.tif 000031
【０１０３】
2005310114.tif 000032
【０１０４】
【数２０】
2005310114.tif 000033
【０１０５】
2005310114.tif 000034
【０１０６】
【数２１】
2005310114.tif 000035
【０１０７】
式中、ｌ＝１，２，．．．，Ｍは、｛ｘ1入力変数のメンバーシップ関数の数｝×｛ｘ2入力変数のメンバーシップ関数の数｝×．．．×｛ｘn入力変数のメンバーシップ関数の数｝として定義されるファジールール数Ｍである。
菅野ＦＩＳの出力は、下記のように計算される。
【０１０８】
【数２２】
2005310114.tif 000036
【０１０９】
１次菅野ファジーモデルにおける典型的なルールは、下記のように表現可能である。
【０１１０】
【数２３】
2005310114.tif 000037
【０１１１】
（ある多項関数で記述される出力変数）
菅野ＦＩＳの出力は、式（６．６）に従って計算される。
０次菅野ＦＩＳにおける典型的なルールは、下記のように表現可能である。
【０１１２】
【数２４】
2005310114.tif 000038
【０１１３】
０次菅野ＦＩＳの出力は、下記のように計算される。
【０１１４】
【数２５】
2005310114.tif 000039
【０１１５】
塚本ＦＩＳにおける典型的なルールは、下記のようである。
【０１１６】
【数２６】
2005310114.tif 000040
【０１１７】
式中、ｊ1∈Ｉm1は、ｘ1入力変数の言語的値を記述するメンバーシップ関数の集合であり、ｊ2∈Ｉm2は、ｘ2入力変数の言語的値を記述するメンバーシップ関数の集合であり、同様に、ｊn∈Ｉmnは、ｘn入力変数の言語的値を記述するメンバーシップ関数の集合であり、ｋ∈０は、ｙ出力変数の言語的値を記述する単調メンバーシップ関数の集合である。
塚本ＦＩＳの出力は、下記のように計算される。
【０１１８】
【数２７】
2005310114.tif 000041
【０１１９】
2005310114.tif 000042
【０１２０】
上記のステージ４は、数々の実用的な制御システム設計用途に必要なロバスト性および性能を有するＫＢを生成する。ステージ４で生成されたＫＢの性能が何らかの理由で不充分である場合、ステージ５のＫＢ洗練アルゴリズムを適用可能である。
ある実施形態において、ステージ５のＫＢ構成洗練プロセスは、言語的変数のパラメータからの探索空間を用いる別のＧＡ（ＧＡ３）として実現される。ある実施形態において、ＧＡ３の染色体は、下記の構成を有する。
【０１２１】
【数２８】
2005310114.tif 000043
【０１２２】
ここで、Ｌは、システムにおけるメンバーシップ関数の総数である。
2005310114.tif 000044
【０１２３】
異なるファジーメンバーシップ関数が、同数のパラメータを有し得る。例えば、ガウスメンバーシップ関数は、最頻値および分散といった２つのパラメータを有する。二等辺三角形メンバーシップ関数も、２つのパラメータを有する。この場合、パラメータ数によるメンバーシップ関数の分類を導入したり、メンバーシップ関数のパラメータだけではなく、メンバーシップ関数のタイプも修正する可能性をＧＡ３に導入して、同じクラスを形成すると有利である。
【０１２４】
ＧＡ３は、近似化誤差という意味でファジー推論性能を改善するが、過学習を招き、ＫＢが入力に対して敏感になりすぎる。ある実施形態においては、ルールベース最適化のための適合関数を使用する。ある実施形態においては、情報ベースの適合関数を使用する。別の実施形態においては、ＧＡ１でメンバーシップ関数最適化に使用された適合関数を使用する。探索空間を縮小するために、選択されたＫＢパラメータにのみ洗練アルゴリズムを適用することができる。ある実施形態において、選択された言語変数にのみ洗練アルゴリズムを適用することができる。
【０１２５】
ＧＡ２またはＧＡ３の構成実施評価手順を図１２Ｂに示す。図１２Ｂにおいて、ＳＣ最適化装置１２００１は、ＧＡ２またはＧＡ３の現在の染色体に示されたＫＢ構成をＦＣ１２１０１に与える。教示信号１２１０２の入力部分は、ＦＣ１２１０１の入力に与えられる。教示信号の出力部分は、加算装置１２１０３の入力に与えられる。ＦＣ１２１０１の出力は、加算装置１２１０３の負の入力に与えられる。加算装置１２１０３の出力は、評価関数計算ブロック１２１０４に与えられる。評価関数計算ブロック１２１０４の出力は、ＳＣ最適化装置１２００１の適合関数入力に与えられ、そこで、評価値を現在の染色体に割り当てる。
【０１２６】
ある実施形態において、評価関数計算ブロック１２１０４は、加算装置１２１０３の出力の重み付けされた和として近似化誤差を計算する。
ある実施形態において、評価関数計算ブロック１２１０４は、正規化近似誤差の情報エントロピーを計算する。
ステージ４および５の一実施形態において、ＧＡの適合関数は、ＫＢをパラメータとして受けてＫＢ性能を出力として与える外部関数Ｆｉｔｎｅｓｓ＝ｆ（ＫＢ）として表現可能である。ある実施形態において、関数ｆは、ＦＣを有するシステムによって制御される実際のプラントのモデルを含んでいる。この実施形態において、プラント動力学に加えて、プラントモデルが、評価関数を提供する。
【０１２７】
ある実施形態において、関数ｆは、ＦＣによってスケジュールされる係数ゲインを有する適応型線形制御装置によって制御される実際のプラントであってもよく、測定システムは、ＫＢの性能指標を出力として提供する。
ある実施形態において、プラントの出力は、プラントおよび制御システムのエントロピー生成速度の計算のためのデータを提供し、プラントは、ＫＢからの構成を有するＦＣによって制御される。
【０１２８】
ある実施形態において、評価関数は、プラントの機械的運動特性（例えば、ある実施形態においては制御誤差）に必ずしも関連付けられているわけではなく、例えば、システムが生成したエントロピーや、プラントの動力学的運動の周波数特性により表現されるオペレータの過酷さや不快感など、他の側面からの要件を反映するものであってもよい。
図１２Ｃは、プラント動力学に基づく構成実施ＫＢ評価システムの一実施形態を示す。図１２Ｃにおいて、ＳＣ最適化装置１２２０１は、ＧＡ２またはＧＡ３の現在の染色体に示されたＫＢ構成をＦＣ１２３０１に与える。ＦＣは、プラント動力学に基づくＫＢ評価システム１２３００に埋め込まれている。プラント動力学に基づくＫＢ評価システム１２３００は、ＦＣ１２３０１と、ＦＣ１２３０１を係数ゲインのスケジューラとして使用する適応型線形制御装置１２３０２と、プラント１２３０３と、確率論的励起生成システム１２３０４と、測定システム１２３０５と、加算装置１２３０６と、評価関数計算ブロック１２３０７とを備えている。線形制御装置１２３０２の出力は、制御力としてプラント１２３０３に与えられるとともに、第１の入力として評価関数計算ブロック１２３０７に与えられる。励起生成システム１２３０４の出力は、動作環境をシミュレーションするために、プラント１２３０３に与えられる。プラント１２３０３の出力は、測定システム１２３０５に与えられる。測定システム１２３０５の出力は、加算装置１２３０６の負の入力に与えられ、加算装置１２３０６において、基準入力Ｘｒｅｆと共に制御誤差を生成し、制御誤差は、入力として線形制御装置１２３０２およびＦＣ１２３０１に与えられる。測定システム１２３０５の出力は、評価関数計算ブロック１２３０７の第２の入力として与えられる。評価関数計算ブロック１２３０７は、ＫＢの評価関数を生成し、それをＳＣ最適化装置１２２０１の適合関数入力に与える。ＳＣ最適化装置１２２０１の適合関数ブロックは、ＧＡ２またはＧＡ３の現在のパラメータに従って、現在の染色体に示されているＫＢの評価値を適合度スケールにランク付けする。
【０１２９】
ある実施形態において、評価関数計算ブロック１２３０７は、プラント１２３０３および線形制御装置１２３０２のエントロピー生成速度の最小値として評価関数を生成する。
ある実施形態において、評価関数計算ブロック１２３０７は、高速フーリエ変換を測定システム１２３０５の１以上の出力に適用して、評価のためのプラント出力の１以上の周波数特性を抽出する。
【０１３０】
ある実施形態において、プラント動力学に基づくＫＢ評価システム１２３００は、プラント１２３０３の非線形モデルを使用する。ある実施形態において、プラント動力学に基づくＫＢ評価システム１２３００は、ＦＣ１２３０１によりスケジュールされる制御ゲインを有する適応型線形制御装置１２３０２によって制御される１以上のパラメータを有する実際のプラントとして実現される。ある実施形態において、プラント１２３０３は、安定的なプラントである。ある実施形態において、プラント１２３０３は、不安定なプラントである。ＳＣ最適化装置１２２０１の出力は、最適ＫＢ１２２０２である。
【０１３１】
図１３において、ファジー制御システムの構成とその開発段階とについて説明されており、以下のステージ、すなわち、複数の初期条件に関する教示信号獲得ステージであるステージ１（１３１００）と、任意のコースシミュレーションであるステージ２（１３２００）とが組み合わされている。
ステージ１（１３１００）において、目標速度とロール角との複数の組み合わせが設定され、これらも、初期速度およびロール角として使用される。自動二輪車のプラントモデル１３１０１（図３に示す）、操舵用ＰＤ制御装置１３１０３および駆動用Ｐ制御装置１３１０４が、ステージ１（１３１００）の構成に埋め込まれている。制御装置１３１０３、１３１０４のための計算は、式（７−１）（７−２）に基づいている。操舵用ＰＤ制御装置１３１０３および駆動用Ｐ制御装置１３１０４のためのゲインパラメータは、ＧＡ１３１０２によって提供される。ＧＡ１３１０２は、様々な条件のための適合関数１３１０５の値の評価により実行されるパラメータの最適化を提供する。適合関数１３１０５の計算は、式（７−６）に基づいている。
【０１３２】
最適化されたパラメータは、ＫＢ１３００２に格納される。ＫＢ１３００２のためのデータは、ＳＣＯ１３００１によって、ＫＢ１３００３のためのファジールール形式に変換される。ＭＣ１３２０１の同じプラントモデル、操舵用ＰＤ制御装置１３２０３および駆動用Ｐ制御装置１３２０４は、ステージ２（１３２００）の構成に埋め込まれる。制御装置１３２０３、１３２０４のための計算は、式（７−１）（７−２）に基づいている。このステージにおいて、操舵用ＰＤ制御装置１３２０３および駆動用Ｐ制御装置１３２０４のためのゲインパラメータは、ファジールールのＫＢ１３００３を用いて、ＦＣ１３２０６によって提供される。駆動用Ｐ制御装置１３２０４のための入力データは、前進速度と目標速度との差である。操舵用ＰＤ制御装置１３２０３のための入力データは、ロール角と目標ロール角との差であり、これはφref計算装置１３２０７によって計算される。計算装置１３２０７のための入力データは、ＬＲ１３２０８、コースデータ１３２１２ならびにＭＣのプラントモデル１３２０１の位置およびヨーである。計算は、式（７−３）〜（７−５）に基づいている。
【０１３３】
【数２９】
2005310114.tif 000045
【０１３４】
図１４は、保持操舵トルクフィードフォワードシステムの構成とその開発とを示すブロック図である。図１４は、以下の３つのステージを示す。ステージ１（１４１００）は、複数の条件に関するデータ獲得ステージである。ステージ２（１４２００）は、複数の前進速度に関するパラメータ最適化ステージである。ステージ３（１４３００）は、任意のコースシミュレーションである。
【０１３５】
ステージ１（１４１００）において、複数の目標速度が設定される。目標速度は、初期速度としても使用される。円形コースの複数の半径１４１１２と複数のＬＲ１４１０８とが使用される。複数の目標速度、円形コースの複数の半径１４１１２および複数のＬＲ１４１０８の組み合わせとして、多数の事例のシミュレーションを実行しなければならない。自動二輪車のプラントモデル１４１０１、操舵用ＰＤ制御装置１４１０３、駆動用Ｐ制御装置１４１０４は、ステージ１（１４１００）の構成に埋め込まれている。制御装置１４１０３および１４１０４のための計算は、式（７−１）（７−２）に基づいている。操舵用ＰＤ制御装置１４１０３および駆動用Ｐ制御装置１４１０４のためのＰゲインパラメータは、固定される。操舵用ＰＤ制御装置１４１０３のためのＤパラメータは、ＧＡ１４１０２により与えられる。ＧＡ１４１０２は、φcol１４１０９およびτhold１４１１０の値を供給する。φcol１４１０９は、φref calc１４１０７のための入力として使用される。計算装置１４１０７のその他の入力データとしては、ＬＲ１４１０８、コースデータ（ここでは円形コースが使用される）１４１１２および自動二輪車のプラントモデル１４１０１の位置とヨーとがある。計算１４１０７は、式（７−７）〜（７−１１）に基づいている。値τhold１４１１０が、操舵用ＰＤ制御装置１４１０３の出力に加算される。ＧＡ１４１０２を使用することによって、パラメータの最適化は、所望の各条件のための適合関数１４１０５の値の評価により実行される。適合関数１４１０５の計算は、式（７−１２）に基づいている。φcol１４１０９およびτhold１４１１０の最適化パラメータは、ＫＢ１４００１に格納される。
【０１３６】
ＫＢ１４００１のデータは、ステージ２（１４２００）においてルックアップテーブル１４２１１で使用される。ルックアップテーブル１４２１１は、ＬＲ１４２０８、φref calc１４２０７により計算された目標ロール角および自動二輪車のプラントモデル１４２０１の前進速度に従って最適化されたφcol１４２０９およびτhold１４２１０をもたらす。ステージ２（１４２００）において、複数の目標速度が設定され、これらも初期速度として使用される。自動二輪車のプラントモデル１４２０１、操舵用ＰＤ制御装置１４２０３および駆動用Ｐ制御装置１４２０４は、ステージ２（１４２００）の構成に埋め込まれる。制御装置１４２０３、１４２０４のための計算は、式（７−１）（７−２）に基づいている。駆動用Ｐ制御装置１４２０４のためのゲインパラメータは、固定される。このステージにおいて、操舵用ＰＤ制御装置１４２０３のためのゲインパラメータは、ＧＡ１４２０２によって与えられる。ＬＲ１４２０８も、ＧＡ１４２０２によって与えられる。ＬＲ１４２０８、コースデータ（ここでは、図３０（ａ）に示す車線変更コースが使用される）１４２１２、自動二輪車のプラントモデル１４２０１の位置およびヨーならびに最適化されたφcol１４２０９が、φref calc１４２０７のための入力として使用される。計算１４２０７は、式（７−７）〜（７−１１）に基づいている。値τhold１４２１０が、操舵用ＰＤ制御装置１４２０３の出力に加算される。ＧＡ１４２０２を使用することによって、パラメータの最適化は、各目標速度のための適合関数１４２０５の値の評価により実行される。適合関数１４２０５の計算は、式（７−１３）に基づいている。操舵用ＰＤ制御装置１４２０３のゲインパラメータおよびＬＲ１４２０８の最適化されたパラメータは、ＫＢ１４００１に加算され、ＫＢ１４００２が構築される。
【０１３７】
ＫＢ１４００２のデータが、ステージ３（１４３００）においてルックアップテーブル１４３１１で使用される。ルックアップテーブル１４３１１は、φref calc１４１０７により計算された目標ロール角および自動二輪車のプラントモデル１４３０１の前進速度に従って、最適化されたφcol１４３０９およびτhold１４３１０、操舵用ＰＤ制御装置１４３０３のためのゲインパラメータ、ならびにＬＲ１４３０８をもたらす。自動二輪車のプラントモデル１４３０１、操舵用ＰＤ制御装置１４３０３および駆動用Ｐ制御装置１４３０４は、ステージ３（１４３００）の構成に埋め込まれる。制御装置１４３０３、１４３０４のための計算は、式（７−１）（７−２）に基づいている。
【０１３８】
駆動用Ｐ制御装置１４３０４のためのゲインパラメータは、固定される。このステージにおいて、操舵用ＰＤ制御装置１４３０３のためのゲインパラメータは、上記のようにルックアップテーブル１４３１１によって与えられる。ＬＲ１４３０８、任意のコースデータ１４３１２、自動二輪車のプラントモデル１４３０１の位置およびヨー、ならびに最適化されたφcol１４３０９が、φref calc１４３０７のための入力として使用される。計算１４３０７は、式（７−７）〜（７−１１）に基づいている。値τhold１４３１０は、操舵用ＰＤ制御装置１４３０３の出力に加算される。
【０１３９】
【数３０】
2005310114.tif 000046
【０１４０】
最適化されたＫＢは、最適ファジー制御システムを定義して、ロバストなライダモデルを実現し、これによって、自動二輪車（プラントモデル）は、所望の許容制御誤差および制御性能で、転倒することなく、任意の速度で任意のコーストレースを通るように駆動可能となる。
ある実施形態において、示されたライダモデルは、前方注視モデルと理想ロール制御モデルとの組み合わせモデルである。操舵トルクを計算するために、前方注視距離における偏差の使用は、前方注視モデルに由来し、ロール速度の使用は、理想ロール制御モデル（図１５参照）に由来する。ライダモデルは、速度およびロール角に相当するゲインパラメータを最適化するファジー制御装置を使用する。ゲインパラメータを最適化するために、シミュレーションにおいて、様々なタイプの適合関数を用いるＧＡ（遺伝的アルゴリズム）に基づくソフト演算最適化装置を使用して、速度およびロール角を基準値に制御する。ソフト演算最適化装置を使用する方法は、２つの部分に分けられる。第１は、シミュレーションによって教示信号を得ることであり、第２は、教示信号を使用することによって最適化ファジー制御装置を構築することである。
【０１４１】
制御装置トルクに関する式は、下記の通りである。
【０１４２】
【数３１】
2005310114.tif 000047
【０１４３】
目標ロール角に関する式は、下記の通りである。
【０１４４】
【数３２】
2005310114.tif 000048
【０１４５】
操舵トルクおよび車体運動制御装置に関する式は、下記の通りである。
【０１４６】
【数３３】
2005310114.tif 000049
【０１４７】
目標ロール角は、下記のようにコース半径によって与えられる。
【０１４８】
【数３４】
2005310114.tif 000050
【０１４９】
教示信号を得るために、ソフト演算最適化装置は、プログラムｍｅｘＧＡ、ＭＡＴＬＡＢプログラムｓｃｒｉｐｔ.ｍ、ＭＡＴＬＡＢプログラムｆｉｔｎｅｓｓ.ｍ、およびＭＣモデルを使用する。構成は、図１６に示されている。ｓｃｒｉｐｔ.ｍにおいて、初期条件および基準値が設定される。ｆｉｔｎｅｓｓ.ｍにおいて、適合関数が下記のように定義される。
2005310114.tif 000051
【０１５０】
【数３５】
2005310114.tif 000052
【０１５１】
2005310114.tif 000053
【０１５２】
図１７は、シミュレーションから得られた教示信号の例を示す。図１８は、様々な初期条件のための最適化パラメータの結果を示す。シミュレーションによって生成される教示信号の特徴は、下記の通りである。Ｋｐ１は、高速の場合には、ロール角にかかわらず比較的大きい。Ｋｐ２は、低速かつ大ロール角である場合を除き、変化が比較的小さい。目標ロール角が３０度であり、目標速度が５ｍ/ｓである場合、得られるロール角は、ゲインパラメータにかかわらず、２７度未満に収束する。これは、前記の例外の根拠であることが分かる。操舵軸回りのフロントタイヤのトルクは、この現象の大きな理由である。Ｋｄ２は、低速である場合、ロール角にかかわらず比較的大きい。
【０１５３】
次のステップとして、ＳＣ最適化装置は、ファジー制御装置のためのＫＢの最適構成を演算する。ＳＣ最適化装置の入力は、教示信号である。ＫＢのためのメンバーシップ関数を設定して、速度やロール角などのファジー制御装置の入力データからファジー演算の入力データを生成する。ＳＣ最適化装置は、関数を決定し、そして、ファジールールを構築し、ＧＡを用いて教示信号によってファジールールを最適化する。図１９および図２０は、メンバーシップ関数設計の結果と対応するＦＣ出力とを示す。
【０１５４】
図２１は、ファジー制御装置ブロック２１０１を含むシミュレーションモデルのブロック図である。ブロック２１０２は、ファジールールを用いてシミュレーションのためのゲインパラメータを提供するＳＣ最適化装置の外部性能関数としての役割を果たす。目標ロール角計算装置２１０３ブロックは、割り当てられたコースデータ、ＬＲ（前方注視距離）ならびに入力データ（位置、速度およびヨー）から、目標ロール角を計算する。
【０１５５】
ここで割り当てられたテストコースおよびシミュレーションを図２２に示す。コースは、左回り（反時計回り）に駆動される。コースは、直線で始まり、半径１３メートルのＪターンに入る。短い直線およびターンの後、車線変更および半径１０メートルのＪターンに入る。その後、コースは、大径ターンを経て、最初の直線に戻る。このシミュレーションにおいて、自動二輪車は、このコースを２回走行し、目標速度として実験データ（図２３（ａ））が使用された。目標速度は、最初のターンにおいて約５ｍ/ｓであり、２番目のターンにおいて約７ｍ/ｓである。ＬＲは、最初のターンにおいて６メートルであり、２番目のターンにおいて７．５メートルである。
【０１５６】
図２３（ｂ）〜図２３（ｅ）は、シミュレーションの結果的データおよび対応する測定データを示す。２番目のサイクルの１０メートルのＪターンＲ１０において（タイムスケール７０秒において）、シミュレーションデータが、実験データと比較して大きく振動する。その理由は、操舵軸回りのフロントタイヤのトルクにある。一定の円軌道に入ろうとする時に、計算制御トルクがゼロに近づく。操舵軸回りのフロントタイヤのトルクがゼロである場合、一定円軌道回転が維持される。しかし、トルクは非ゼロであるので、振動が起こる。図２３（ｆ）は、ファジー制御装置によるゲインパラメータの変化を示す。
【０１５７】
制御装置のロバスト性を評価するために、図２４（ａ）〜図２４（ｅ）に示すように、タイヤ負荷の外乱を用いたシミュレーションを実行する。調査対象の速度範囲におけるＭＣの優勢モードであるウィーブモードの周波数としての影響は比較的小さく、約０．５Ｈｚである。したがって、高周波ノイズの影響は小さい。速度範囲が異なり、高周波モードが優勢の場合、タイヤノイズの影響が重要になってくる。
【０１５８】
ロバスト性に関する他のテストとしては、アクチュエータの伝達遅延を想定したシミュレーションがある。図２５（ａ）〜図２５（ｄ）に示すように、０．０４秒の遅延が導入されるまで、結果はそれほど変化しなかった。しかし、０．０５秒の遅延を想定すると、ＭＣの振動が発散して、シミュレーションが不安定になる。
自動二輪車の制御の最適化において、ロール角の安定化は、所望のコースの操舵に関連する（図２６（ａ）参照）。したがって、先ず、円形軌道走行時に自動二輪車を安定化可能な制御方法を検討することが有用である。その理由は、ロール角が、円形軌道において定速に対してほぼ一定であり、如何なる所望のコースも、短い円弧の組み合わせに分解可能であるからである。制御方法が、所望半径の円弧を通過する自動二輪車を安定化できれば、設計範囲内の半径を有する円弧から構築された如何なるコースでも、ＭＣを安定的に操舵可能である。
【０１５９】
したがって、円形コースをシミュレーションに使用し、目標ロール角を演算しながらこの円形コースを実行し、ＳＣ最適化装置によるパラメータの最適化をシミュレーションにおいて使用した（図２６（ｂ）参照）。式（９−４）により記述されるように、保持トルクを与え、目標ロール角を維持するために操舵軸回りのフロントタイヤのトルクに対抗する必要がある。したがって、フィードフォワードライダモデルを使用することができる。式（９−３）〜（９−５）において目標ロール角を演算する方法は、コース偏差を小さく想定する。ヨーの変化を無視すると、一定の側方加速によって、予測されるコース偏差が相殺される。したがって、コース偏差が大きい場合、この方法による目標ロール角の演算は大きな誤差を有する。目標ロール角を演算するためのこの方法（式（９−１４）〜（９−１７））は、円弧のコースを想定する。したがって、この方法は、円形コースに一層適応する。しかし、演算目標ロール角と実際の収束ロール角との間に差が依然として存在する。式（９−１８）に導入され、円形コースのシミュレーションで最適化された補正値は、誤差を小さくする。補正によって、タイヤのオーバーターンモーメントと車輪ベース長とを補償する。円形コースのシミュレーションによるパラメータ（保持トルクおよび目標ロール角の補正値）の最適化によって、過渡的応答に対する制御性を充分に最適化することはできない。車線変更シミュレーションが、前方注視距離（ＬＲ）およびＰＤゲイン（Ｋｐ２，Ｋｄ２）の最適化のために追加された。
【０１６０】
この方法においては、速度制御ゲインが固定されていた。制御装置トルクに関する式は、下記の通りである。
【０１６１】
【数３６】
2005310114.tif 000054
【０１６２】
目標ロール角に関する式は、下記の通りである。
【０１６３】
【数３７】
2005310114.tif 000055
【０１６４】
図２７は、円形コースシミュレーションのためのモデルを示す。
フィードフォワードライダモデルを構築するために、ＳＣ最適化装置によって制御される円形コースのシミュレーションを複数の条件下で実行した。保持トルクと目標ロール角の補正値とを最適化し、各条件において収束ロール角を得た。ゲインパラメータＫｐ１、Ｋｐ２は、固定された（Ｋｐ１＝１０００，Ｋｐ２＝８０）。ゲインパラメータＫｄ２を最適化に追加した。
【０１６５】
シミュレーションの結果を図２８に示す。保持トルク、目標ロール角の補正値および収束ロール角は、コース半径が小さくなるほど大きくなる。ＬＲは、目標ロール角の補正値に影響を与える。保持トルクおよび目標ロール角の補正値は、演算目標ロール角にほぼ比例する（図２９Ａ−Ｂ）。
円形コースによって過渡的応答の制御性を最適化するのは困難である。パラメータを過渡的条件において最適化するために、車線変更シミュレーション（図３０参照）を使用可能である。円形コースシミュレーションにおける最適化の結果を、車線変更シミュレーションに使用する。
【０１６６】
目標速度  ，  /
最適化パラメータ  Ｋｐ２  Ｋｄ２
適合関数
【０１６７】
【数３８】
2005310114.tif 000056
【０１６８】
（速度を定数と仮定して）演算された目標ロール角の関数として入力データを補間することによって、保持トルクを演算した。（速度を定数と仮定して）ＬＲと演算された目標ロール角との関数として入力行列データを補間することによって、目標ロール角の補正を演算した。
ＳＣ最適化装置により制御される円形コースおよび車線変更コースのシミュレーションによって最適化される表データ（表２）として、フィードフォワードライダモデル（図３１参照）を構築した。テストコースにおけるシミュレーションの結果的データは、実験データ（図３２（ａ）〜図３２（ｅ））によく適合している。２番目のサーキットの１０メートルＪターンにおいて（タイムスケール７０秒において）、シミュレーションデータの振動はない。
【０１６９】
シミュレーションにおけるロバスト性のテストは、操舵アクチュエータの過渡的遅延を仮定することによって提供される。図３３（ａ）〜図３３（ｄ）に示すように、０．０５秒の遅延が導入されるまで、制御結果は殆ど変化しない。０．０７秒の遅延を導入すると、ＭＣの振動とシミュレーションの不安定性とを招く。
図３４は、センサおよび測定装置を示す。測定システムは、２つの部分を有する。第１の部分３４２００は、図３５に示すようにテストスクータに組み込まれている。第２の部分３４１００は、無線モデム３４１０１、ＧＰＳ基準局３４１０２、送信ボード３４１０３およびモニタ付きコンピュータ３４１０４を備えた測定ベースである。測定データ（スクータの位置および姿勢、操舵角、ならびに操舵トルク）は、図３６に示すようにモニタ上で観測可能である。テストスクータに組み込まれている第１の部分３４２００は、無線モデム３４２０１と、図３５に示すようにスクータの操舵部にインストールされた操舵センサシステム３４２０２と、駆動モータセンサ３４２０３と、図３５に示すようにスクータに取り付けられた位置／姿勢センサ３４２０４と、ＥＣＵユニット３４２０５とを備えている。ブロック３４２０２、３４２０３は、スクータ測定のための元のシステムを特殊化するために元のシステムに追加された部分である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】自動二輪車／ライダナビゲーションモデルのロバストなインテリジェント制御システムを示す。
【図２】例示目的に使用される電気スクータの写真（図２（ａ））、およびそのスクータの制御装置モデル（図２（ｂ））を示す。
【図３】図２（ｂ）のスクータのシミュレーションモデルを示す。
【図４】スプリング／緩衝システムのモデルを示す。
【図５】空力学的な力（抗力、揚力）のためのモデルを示す。
【図６】タイヤモデルを示す。
【図７】タイヤの力の座標システム（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）を示す。
【図８】タイヤデータ（図８（ａ））およびタイヤモデル（図８（ｂ））を含むＪＡＲＩタイヤを用いたタイヤモデル化を示す。
【図９】ウィーブモードの固有ベクトルを示す。
【図１０】様々な速度に対するウィーブ／ウォブルモードの固有値の軌跡を示す。
【図１１】ＳＣ最適化装置の特徴を示す。
【図１２Ａ】ＳＣ最適化装置のフローチャートである。
【図１２Ｂ】ＳＣ最適化装置を使用するためのフローチャートである。
【図１２Ｃ】ＳＣ最適化装置を評価するためのフローチャートである。
【図１３】ファジー制御システムの構成と、ファジー制御装置の開発を示す。
【図１４】フィードフォワード制御装置の構成とその開発を示す。
【図１５】目標ロール角（図１５（ａ））、前方注視距離と偏差（図１５（ｂ））を含む、ライダモデルとコースの幾何学的パラメータを示す。
【図１６】ＳＣ最適化装置が使用する教示信号を得るためのシミュレーションの構成を示す。
【図１７】適合関数評価シミュレーションにおけるデータの例を示す。
【図１８】Ｋｐ１（Ａ）、Ｋｐ２（Ｂ）、Ｋｄ２（Ｃ）を含む、様々な初期状態のための最適化パラメータの結果の例を示す。
【図１９】ファジー制御装置のためのメンバーシップ関数を示す。
【図２０】ファジー制御装置の出力を示す。
【図２１】ファジー制御装置のためのシミュレーションモデルを示す。
【図２２】実際のテストコースとシミュレーションされたコースのマップを示す。
【図２３】（励起を有さない）ファジー制御装置を用いたシミュレーションの結果を示す。
【図２４】（励起を有する）ファジー制御装置を用いたシミュレーションの結果を示す。
【図２５】異なる伝達遅延を有するシミュレーション結果を示す。
【図２６】前方注視モデルと、フィードフォワードライダモデルを生成するプロセスを示し、図２６（ａ）は、前方注視距離におけるコースの偏差と回転半径との関係を示し、図２６（ｂ）は、フィードフォワードライダモデルの組立プロセスを示す。
【図２７】円形コースシミュレーションのためのモデルを示す。
【図２８】最適化されたパラメータを示す。
【図２９】演算された目標ロール角と、最適化されたパラメータとの関係を示す。
【図３０】コース車線変更と、車線変更シミュレーションのためのモデルを示す。
【図３１】フィードフォワードモデルを示す。
【図３２】保持トルクフィードフォワード制御装置を用いたシミュレーションの結果を示す。
【図３３】伝達遅延を有するシミュレーションの結果を示す。
【図３４】測定システムの構成を示す。
【図３５】テレメトリシステムを有するテストスクータを示す。
【図３６】モニタリングディスプレイ図３６（ａ）および測定データ図３６（ｂ）の例を示す。
【図１】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図２０】
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【図２６】
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【図２９】
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【図３４】
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【図２】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２７】
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【図２８】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３５】
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【図３６】
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【外国語明細書】
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【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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２1】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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