(57)【要約】【課題】挙動が大きく変化する対象物の通常の運動領域から挙動が大きく変化した後の運動領域までの全運動領域について高精度の近似を行うことが可能な近似推定装置を提供する。【解決手段】測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を表す量の近似値を出力する近似推定装置１は、前記情報に基づいて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータＰを算出する切替手段５と、パラメータＰの値に基づいて対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートに対応し測定装置により測定された情報に基づいてそれぞれ近似値を出力する複数の近似手段２、３、４と、パラメータＰの値に基づいて複数のステートから特定のステートに対応する近似手段２、３、４を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を出力する選択手段６とを備える。【選択図】図１
2007099178.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を表す量の近似値を出力する近似推定装置であって、
前記情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出する切替手段と、
前記パラメータの値に基づいて前記対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートに対応し、前記情報に基づいてそれぞれ近似値を出力する複数の近似手段と、
前記パラメータの値に基づいて前記複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して、前記選択された近似手段から出力されている近似値を出力する選択手段と
を備えることを特徴とする近似推定装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの値の推移に基づいて前記複数のステートの間を所定の順番で遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段を選択するステートマシンを備えることを特徴とする請求項１に記載の近似推定装置。
【請求項３】
前記選択手段は、レートリミッタまたはローパスフィルタの少なくとも一方を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の近似推定装置。
【請求項４】
前記切替手段は、前記選択手段から出力された近似値に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【請求項５】
前記切替手段は、前記測定装置により測定された情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出するように構成されており、かつ、前記測定装置により測定された情報に基づいて予め学習を行わせるように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【請求項６】
前記近似手段は、前記測定装置により測定された情報に基づいて自動的に学習を行わせるように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【請求項７】
前記測定装置により測定された情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの教師データとなる教師パラメータを算出する教師パラメータ算出手段を備え、
前記近似手段の学習の際に、前記教師パラメータ算出手段が算出した前記教師パラメータの値に基づいて前記選択手段が前記複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して、前記選択された近似手段から出力されている近似値と教師データとを比較することにより学習を行うことを特徴とする請求項６に記載の近似推定装置。
【請求項８】
前記近似手段の学習の際に、前記対象物の運動状態を複数のステートに分割する前記教師パラメータの閾値に一定の幅を持たせて隣接するステート間のオーバーラップ領域を形成し、前記近似手段の学習領域を対応するステートのみならず前記オーバーラップ領域にまで広げて学習を行うことを特徴とする請求項７に記載の近似推定装置。
【請求項９】
前記対象物は車両であり、前記対象物の運動状態は、車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態および相関性を保っていない状態を含む全状態について、各ステートに分割されていることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【請求項１０】
前記操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態は車両の通常走行状態を含み、前記操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っていない状態はスピン状態およびドリフト状態を含み、前記対象物の運動状態は、通常走行状態、スピン状態、ドリフト状態の各ステートに分割されていることを特徴とする請求項９に記載の近似推定装置。
【請求項１１】
前記対象物は車両であり、前記対象物の運動状態は車両の通常走行状態、弱スピン状態、強スピン状態、ドリフト前半状態、ドリフト後半状態の各ステートに分割されていることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【請求項１２】
前記ステートマシンは、自らが属するステートが前記強スピン状態にある場合に前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータが所定の閾値より大きくなった場合には、前記通常走行状態には遷移せずに前記ドリフト前半状態に遷移するように構成されていることを特徴とする請求項１１に記載の近似推定装置。
【請求項１３】
前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータは、車両の横加速度の実測値の絶対値と横加速度の理論値の絶対値との差として算出されるように構成されていることを特徴とする請求項９から請求項１２のいずれか一項に記載の近似推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、近似推定装置に係り、特に測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を表す量の近似値を出力する近似推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の条件下における対象物の運動状態を正確に認識することは、その対象物の走行安定性や操縦安定性、ロバスト性等の向上のために必須である。また、対象物の挙動をコンピュータ上で再現するための運動モデルの構築においても、実機における運動状態の正確な認識があって初めてその挙動を正確に再現することができ、その知見に基づいてモデルの精度を高めることが可能となる。
【０００３】
例えば、いわゆる４輪駆動車等の車両においては、車両に生じるヨーレート等を制御系にフィードバックして操舵制御やトルク配分制御を行わせ、或いは車両の挙動安定性を向上させる等の技術の開発が進められている。このような場合には、車両の走行状態におけるヨーレート等を精度良く算出することが求められる。
【０００４】
しかし、車両がスピンしているような状態では、左右輪の回転差やステアリングホイールの舵角に基づいてヨーレートを算出する従来の手法では十分正確にヨーレートを算出できないことが指摘されている。
【０００５】
そこで、特許文献１では、車両の運動領域をステアリングホイールの舵角に基づいて直線付近、定常旋回領域および急旋回の非線形領域に分け、それぞれの領域でニューラルネットワークを用いて１次ヨーレートを算出し、それらの１次ヨーレートを舵角に応じた配分比で合成して推定ヨーレートを算出する近似推定装置が提案されている。
【０００６】
また、特許文献２では、車両の運動モデルの生成装置として、リカレントニューラルネットワークで構成され、遺伝的アルゴリズムを用いた学習則に基づいて学習を行うことで、実車両の走行状態におけるヨーレートや横加速度、ロール、ピッチ等の精度良く再現できる車両運動モデルの生成装置が提案されている。
【特許文献１】特開平７−３３３２４２号公報
【特許文献２】特開２００４−２４９８１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、実車両におけるステアリングホイールの舵角δとヨーレートセンサ等で測定されたヨーレートの実測値すなわち実ヨーレートγreとの関係を、図１６を用いて説明する。なお、この実験では、車両で８の字走行をした場合の舵角δと実ヨーレートγreとを経時的に測定した。
【０００８】
この図の実験では、例えば、Ａの部分ではステアリングホイールの舵角δと実ヨーレートγreとが比較的相関性を保っているが、Ｂの部分では車両に強いスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄが生じており、実ヨーレートγreが舵角δとの相関性を失った強い非線形領域にあることが分かる。なお、本発明では、スピン状態（Ｓ）とは、後輪グリップを失ったとき等、車体ヨー軸周りの運動が支配的な状態をいい、ドリフト状態（Ｄ）とは、車体すべり角が大きく横加速度が支配的な状態をいう。
【０００９】
前記特許文献１に記載の近似推定装置では、前述したように、ニューラルネットワークを用いた複数の演算部がステアリングホイールの舵角に基づいて分割された運動領域に対応するように構成され、各演算部で算出された１次ヨーレートを舵角に応じた配分比で合成するように構成されている。
【００１０】
しかし、このような処理を行うことができるのは、非線形領域の中でも、出力される推定ヨーレートの実際のヨーレートに対する歪み度合が舵角との相関性を保っているような、いわゆる弱非線形領域を対象としている場合だけであると考えられる。
【００１１】
つまり、前記特許文献１に記載の近似推定装置では、図１６のＢの部分に示されるように、車両の走行状態が、ドライバの操舵と車両挙動とがある程度相関性を保っていた状態から相関性のない強いスピン状態においては、ステアリングホイールの舵角に基づいたヨーレートの推定は困難であり、出力された推定ヨーレートが実機におけるヨーレートを正確に再現しているとは言い難い。
【００１２】
また、図１６のＢの部分では、スピン状態Ｓでドライバがいわゆる逆ハンドルの操作を行っているため車両がスピン状態Ｓからドリフト状態Ｄに移行しているが、特許文献１に記載の近似推定装置では、このドリフト状態Ｄをどのように扱うかについては述べられていない。
【００１３】
このように、複数の演算部を用いて車両のヨーレートを推定するにしても、それらの演算部をステアリングホイールの舵角で切り分けることには問題があると言わざるを得ない。すなわち、舵角のような運転者側の車両の操縦に関するパラメータである操縦パラメータを用いる限り、車両挙動が大きく急激に変化した結果、操縦パラメータと車両挙動とが相関性を失ってしまうような領域までを正確に再現することは困難である。
【００１４】
対象物の挙動を正確に再現するためには、車両における舵角のような対象物の操縦に関する操縦パラメータではなく、対象物の運動状態自体を特徴づけるパラメータ、すなわち通常の運動状態や挙動が大きく変化した後の運動状態など対象物がおかれている運動状態をそのまま反映したパラメータを用い、それに基づいて対象物の挙動が大きく変化した場合でもその挙動そのものに対応して演算手段による演算を行うことが必要である。
【００１５】
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、挙動が大きく変化する対象物の通常の運動領域から挙動が大きく変化した後の運動領域までの全運動領域について高精度の近似を行うことが可能な近似推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、
測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を表す量の近似値を出力する近似推定装置であって、
前記情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出する切替手段と、
前記パラメータの値に基づいて前記対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートに対応し、前記情報に基づいてそれぞれ近似値を出力する複数の近似手段と、
前記パラメータの値に基づいて前記複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して、前記選択された近似手段から出力されている近似値を出力する選択手段と
を備えることを特徴とする。
【００１７】
第１の発明によれば、近似推定装置は、切替手段で測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出し、パラメータの値に基づいて対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートに対応する複数の近似手段が測定装置により測定された情報に基づいてそれぞれ近似値を出力し、選択手段がパラメータの値に基づいて複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力する。
【００１８】
第２の発明は、第１の発明の近似推定装置において、前記選択手段は、前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの値の推移に基づいて前記複数のステートの間を所定の順番で遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段を選択するステートマシンを備えることを特徴とする。
【００１９】
第２の発明によれば、近似推定装置の選択手段としてステートマシンを用い、ステートマシンは、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの値の推移に基づいて複数のステートの間を所定の順番で遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段を選択して、選択された近似手段から出力されている近似値を出力する。
【００２０】
第３の発明は、第１または第２の発明の近似推定装置において、前記選択手段は、レートリミッタまたはローパスフィルタの少なくとも一方を備えることを特徴とする。
【００２１】
第３の発明によれば、近似推定装置の選択手段の後段に設けられたレートリミッタやローパスフィルタにより、選択手段から出力される近似値の変動が非常に大きい場合には、変動幅がより小さくなるように修正された近似値が出力される。
【００２２】
第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明の近似推定装置において、前記切替手段は、前記選択手段から出力された近似値に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出するように構成されていることを特徴とする。
【００２３】
第４の発明によれば、近似推定装置の切替手段に選択手段から出力された近似値が入力され、切替手段は、入力された近似値に基づいて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出する。
【００２４】
第５の発明は、第１から第３のいずれかの発明の近似推定装置において、前記切替手段は、前記測定装置により測定された情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出するように構成されており、かつ、前記測定装置により測定された情報に基づいて予め学習を行わせるように構成されていることを特徴とする。
【００２５】
第５の発明によれば、近似推定装置の切替手段は、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを測定装置により測定された情報に基づいて算出するとともに、測定装置により測定された情報に基づいて算出できるように予め学習が行われる。
【００２６】
第６の発明は、第１から第５のいずれかの発明の近似推定装置において、前記近似手段は、前記測定装置により測定された情報に基づいて自動的に学習を行わせるように構成されていることを特徴とする。
【００２７】
第６の発明によれば、近似推定装置の複数の近似手段は、それぞれ測定装置により測定された情報に基づいて算出できるように予め学習が行われる。
【００２８】
第７の発明は、第６の発明の近似推定装置において、
前記測定装置により測定された情報に基づいて前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの教師データとなる教師パラメータを算出する教師パラメータ算出手段を備え、
前記近似手段の学習の際に、前記教師パラメータ算出手段が算出した前記教師パラメータの値に基づいて前記選択手段が前記複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して、前記選択された近似手段から出力されている近似値と教師データとを比較することにより学習を行うことを特徴とする。
【００２９】
第７の発明によれば、近似推定装置は、近似手段の学習において、教師パラメータ算出手段により測定装置で測定された情報や学習用に特別に測定された情報に基づいて対象物の運動状態を特徴づける教師パラメータを算出して選択手段に送信し、選択手段はその教師パラメータに基づいて近似手段を選択し、その近似手段から出力されている近似値と教師データとを比較して学習を行う。
【００３０】
第８の発明は、第７の発明の近似推定装置において、前記近似手段の学習の際に、前記対象物の運動状態を複数のステートに分割する前記教師パラメータの閾値に一定の幅を持たせて隣接するステート間のオーバーラップ領域を形成し、前記近似手段の学習領域を対応するステートのみならず前記オーバーラップ領域にまで広げて学習を行うことを特徴とする。
【００３１】
第８の発明によれば、近似推定装置では、前記近似手段の学習において、教師パラメータの閾値に一定の幅を持たせて隣接するステート間のオーバーラップ領域を形成することで、各近似手段の学習領域を対応するステートのみならずオーバーラップ領域にまで広げて学習を行う。
【００３２】
第９の発明は、第１から第８のいずれかの発明の近似推定装置において、前記対象物は車両であり、前記対象物の運動状態は、車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態および相関性を保っていない状態を含む全状態について、各ステートに分割されていることを特徴とする。
【００３３】
第９の発明によれば、対象物である車両の走行状態は、ステアリングホイールの舵角等の運転者側の車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動が相関性を保っている走行状態と、相関性を保っていない走行状態とを含む全走行状態について、それぞれの走行状態に対応する各ステートに分割されており、近似推定装置は、切替手段で測定装置により測定された情報に基づいて車両の走行状態を特徴づけるパラメータを算出し、パラメータの値に基づいて前記各ステートに対応する複数の近似手段が測定装置により測定された情報に基づいてそれぞれ近似値を出力し、選択手段がパラメータの値に基づいて複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力する。
【００３４】
第１０の発明は、第９の発明の近似推定装置において、前記操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態は車両の通常走行状態を含み、前記操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っていない状態はスピン状態およびドリフト状態を含み、前記対象物の運動状態は、通常走行状態、スピン状態、ドリフト状態の各ステートに分割されていることを特徴とする。
【００３５】
第１０の発明によれば、第９の発明における車両の走行状態のうち、操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態は車両の通常走行状態を含み、操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っていない状態はスピン状態およびドリフト状態を含み、車両の走行状態を通常走行状態と、スピン状態と、ドリフト状態とに分割し、その通常走行状態、スピン状態、ドリフト状態のそれぞれについて、ステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力する。
【００３６】
第１１の発明は、第１から第８のいずれかの発明の近似推定装置において、前記対象物は車両であり、前記対象物の運動状態は車両の通常走行状態、弱スピン状態、強スピン状態、ドリフト前半状態、ドリフト後半状態の各ステートに分割されていることを特徴とする。
【００３７】
第１１の発明によれば、近似推定装置は、第９の発明の近似推定装置と同様に対象物は車両であるが、車両の走行状態が通常走行状態、弱スピン状態、強スピン状態、ドリフト前半状態、ドリフト後半状態の各ステートに分割される。
【００３８】
第１２の発明は、第１１の発明の近似推定装置において、前記ステートマシンは、自らが属するステートが前記強スピン状態にある場合に前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータが所定の閾値より大きくなった場合には、前記通常走行状態には遷移せずに前記ドリフト前半状態に遷移するように構成されていることを特徴とする。
【００３９】
第１２の発明によれば、近似推定装置のステートマシンは、自らが属するステートが強スピン状態にある場合に、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータが所定の閾値より大きくなった場合には通常走行状態には遷移せずにドリフト前半状態に遷移する。
【００４０】
第１３の発明は、第９から第１２のいずれかの発明の近似推定装置において、前記対象物の運動状態を特徴づけるパラメータは、車両の横加速度の実測値の絶対値と横加速度の理論値の絶対値との差として算出されるように構成されていることを特徴とする。
【００４１】
第１３の発明によれば、近似推定装置では、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータとして、車両の横加速度の実測値の絶対値と横加速度の理論値の絶対値との差が用いられる。
【発明の効果】
【００４２】
第１の発明によれば、近似推定装置を、切替手段で測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出し、このパラメータの値に基づいて対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートに対応する複数の近似手段が測定装置により測定された情報に基づいてそれぞれ近似値を出力し、選択手段がパラメータの値に基づいて複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力するように構成した。
【００４３】
このように、本発明では、車両における舵角のような対象物を操縦する側の操縦に関するパラメータ、すなわち操縦パラメータを用いるのではなく、例えば車両の横加速度のように対象物の運動状態そのものを特徴づけるパラメータ、すなわち通常の運動状態や挙動が大きく変化した後の運動状態など対象物がおかれている運動状態をそのまま反映したパラメータを用いることで、例えば４輪がグリップを保った走行状態である通常走行状態や、横加速度が小さく車体ヨー軸周りの運動が支配的なスピン状態、車体すべり角が大きく横加速度が支配的なドリフト状態等の種々の状態を含む車両の走行状態がそれぞれの走行状態に適切に切り分けられるように、対象物の運動状態をこのパラメータにより適切に切り分けることが可能となる。
【００４４】
そして、選択手段が、このパラメータに基づいて対象物の運動状態を分割して形成される複数のステートと複数の近似手段とを適切に対応づけ、対象物の挙動により変化するこのパラメータに基づいて各ステートに対応する近似手段を適切に選択することで、対象物の挙動が急激に変化してもそのステートに対応する近似手段が算出した対象物の運動状態を表す量の近似値を的確に出力することができ、実機における値を正確に再現することが可能となるとともに、挙動が大きく変化し得る対象物の通常の運動領域から挙動が大きく変化した後の運動領域までの全運動領域について高精度の近似を行うことが可能となる。
【００４５】
第２の発明によれば、近似推定装置の選択手段としてステートマシンを用い、ステートマシンは、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの値の推移に基づいて複数のステートの間を所定の順番で遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段を選択して、選択された近似手段から出力されている近似値を出力するように構成した。
【００４６】
そのため、例えば、パラメータの値に対して予め適当な閾値を設定して各閾値で分割される各領域に運動状態の各ステートを割り振るようにすれば、ステートマシンをパラメータの値の推移に応じてステート間を遷移させることが可能となり、それに基づいて対象物の運動状態に的確に対応するように近似手段を適切に切り分けることが可能となる。
【００４７】
また、このようなステート間の遷移においてパラメータがスピン領域からドリフト領域に遷移する際に通過する通常走行の領域は、当該パラメータが連続値として便宜上通常走行領域を横切るだけで、実際の通常走行の挙動とは異なる等の知見に基づいて予め遷移の順番を設定することができ、対象物の運動状態の履歴によって挙動が変化するような強非線形領域においても運動状態に適合した近似手段を適切に選択することが可能となるため、前記第１の発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【００４８】
第３の発明によれば、近似推定装置を、選択手段の後段にレートリミッタやローパスフィルタを備え、レートリミッタやローパスフィルタにより、選択手段から出力される近似値の変動が非常に大きい場合には、変動幅がより小さくなるように修正された近似値が出力されるように構成した。そのため、前記各発明の効果に加えて、選択される近似手段が切り替わる際に生じ易い出力される近似値の不連続性を除去或いは軽減することが可能となる。
【００４９】
第４の発明によれば、近似推定装置の切替手段に選択手段から出力された近似値が入力され、切替手段を、入力された近似値に基づいて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出するように構成した。そのため、前記各発明の効果に加え、近似推定装置から出力される高精度の近似値や他の測定装置による測定値を用いて対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを算出することで、効率良く前記パラメータを算出することが可能となる。
【００５０】
第５の発明によれば、近似推定装置の切替手段を、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータを測定装置により測定された情報に基づいて算出するとともに、測定装置により測定された情報に基づいて算出できるように予め学習が行われるように構成した。そのため、例えば、切替手段をニューラルネットワークで構成して学習を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて行うようにすれば自動的に最適化された切替手段を構築することが可能となる。
【００５１】
また、測定装置により測定された実データとしての情報に基づいてパラメータが算出されるため、パラメータをより対象物の現状に即した値とすることができ、前記各発明の効果をより効果的に発揮させることが可能となる。
【００５２】
第６の発明によれば、近似推定装置の複数の近似手段を、それぞれ測定装置により測定された情報に基づいて算出できるように予め学習が行われるように構成した。そのため、前記各発明の効果に加え、例えば、近似手段をそれぞれニューラルネットワークで構成して学習を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて行うようにすれば、自動的に最適化された近似手段をそれぞれ構築することが可能となる。
【００５３】
第７の発明によれば、近似推定装置を、近似手段の学習において、教師パラメータ算出手段により測定装置で測定された情報や学習用に特別に測定された情報に基づいて対象物の運動状態を特徴づける教師パラメータを算出して選択手段に送信し、選択手段はその教師パラメータに基づいて近似手段を選択し、その近似手段から出力されている近似値と教師データとを比較して学習を行うように構成した。
【００５４】
そのため、教師パラメータがより対象物の現状に即した値となるとともに、その教師パラメータに基づいて選択手段が近似手段を切り替えることでより適切に近似手段の選択を行うことが可能となり、前記第６の発明の効果をより的確にさせることができる。また、各近似手段は、自らが選択されて近似値が教師データと比較される場合に高い近似精度が求められるだけで、すべての教師データに対して高い近似精度が求められるわけではないからより短時間で学習を行うことが可能となるとともに、近似推定装置全体としてより精度が高い近似を行うことが可能となる。
【００５５】
第８の発明によれば、近似推定装置を、前記近似手段の学習において、教師パラメータの閾値に一定の幅を持たせて隣接するステート間のオーバーラップ領域を形成することで、各近似手段の学習領域を対応するステートのみならずオーバーラップ領域にまで広げて学習を行うように構成した。そのため、前記第７の発明の効果に加え、選択手段による近似手段の切り替えの際に生じ易い近似値の不連続性を除去或いは軽減して出力される近似値の連続性をより向上させることが可能となる。
【００５６】
第９の発明によれば、対象物である車両の走行状態は、ステアリングホイールの舵角等の運転者側の車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動が相関性を保っている走行状態と、相関性を保っていない走行状態とを含む全走行状態について、それぞれの走行状態に対応する各ステートに分割されており、近似推定装置を、切替手段で測定装置により測定された情報に基づいて車両の走行状態を特徴づけるパラメータを算出し、パラメータの値に基づいて前記各ステートに対応する複数の近似手段が測定装置により測定された情報に基づいてそれぞれ近似値を出力し、選択手段がパラメータの値に基づいて複数のステートから特定のステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力するように構成した。
【００５７】
このように、第９の発明にかかる近似推定装置は、車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動が相関性を保っている走行状態および相関性を保っていない走行状態を含む全走行状態について、まったく挙動を異にすると言えるほど挙動が大きく変化する車両についても前記各発明の効果その効果が有効に発揮され、しかも通常の運動領域から挙動が大きく変化した後の運動領域までの全運動領域について高精度の近似を行うことができる。
【００５８】
そのため、近似推定装置を、例えば、コンピュータに組み込んで運動モデル構築のために車両のヨーレート等を車両の運動モデルとして提供する近似装置として用い、或いは実機に搭載して測定装置により測定された情報に基づいて車両の走行状態を表す量の近似値を出力してその時点における量を推定する推定装置として用いることで、前記各発明の効果を発揮させることが可能となる。
【００５９】
第１０の発明によれば、第９の発明における車両の走行状態のうち、操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態は車両の通常走行状態を含み、操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っていない状態はスピン状態およびドリフト状態を含み、車両の走行状態を通常走行状態と、スピン状態と、ドリフト状態とに分割し、近似推定装置を、その通常走行状態、スピン状態、ドリフト状態のそれぞれについて、ステートに対応する近似手段を選択して選択された近似手段から出力されている近似値を近似推定装置の近似値として出力するように構成した。そのため、車両の通常走行状態、スピン状態、ドリフト状態のそれぞれについて高精度の近似を行うことができ、前記各発明の効果がより的確に発揮される。
【００６０】
第１１の発明によれば、近似推定装置を、第９の発明の近似推定装置と同様に対象物は車両であるが、車両の走行状態が通常走行状態、弱スピン状態、強スピン状態、ドリフト前半状態、ドリフト後半状態の各ステートに分割されるように構成した。そのため、前記各発明の効果を車両の走行状態における近似値の出力について発揮させることが可能となるとともに、第９の発明の近似推定装置と比較して、車両の走行状態が異なる弱スピン状態と強スピン状態、ドリフト前半状態とドリフト後半状態に対応するようにステートをより細分化することで、きめ細かく対応することができ、より近似精度を向上させることが可能となる。
【００６１】
第１２の発明によれば、近似推定装置のステートマシンを、自らが属するステートが強スピン状態にある場合に、パラメータが所定の閾値より大きくなった場合には通常走行状態には遷移せずにドリフト前半状態に遷移するように構成した。そのため、実車両で観測される一旦強スピン状態になると通常走行状態に戻ることなく或いは通常走行状態に戻っても即座にドリフト状態に入るという車両の走行状態の移行を、ステートマシンの遷移の順番の設定で正確に再現することが可能となり、前記各発明の効果をより的確に発揮させることが可能となる。
【００６２】
第１３の発明によれば、近似推定装置では、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータとして、車両の横加速度の実測値の絶対値と横加速度の理論値の絶対値との差を用いるように構成した。そのため、ステアリングホイールの舵角のような対象物を操縦する側のパラメータではなく、車両の横加速度という対象物の運動状態そのものを特徴づけるパラメータに基づいて近似手段を切り分けることができるようになり、前記各発明の効果を有効に発揮させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６３】
以下、本発明に係る近似推定装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００６４】
本実施形態では、対象物が乗用車やトラック等の車両であり、対象物の運動状態を表す量として近似推定装置により車両の車速および舵角に基づいてヨーレートの近似値、すなわち近似ヨーレートγが出力される場合について述べる。しかし、本発明は本実施形態のように対象物が車両であり、ヨーレートの近似値を求める場合に限定されない。また、特に、運動状態が急激に変化し得る対象物についてその運動状態を表す量の近似値を出力する近似推定装置に適している。
【００６５】
本実施形態の近似推定装置１は、図示しないＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピュータにより構成されている。図１は、本実施形態に係る近似推定装置の構成を示すブロック図である。
【００６６】
近似推定装置１は、複数の近似手段２、３、４と、切替手段５と、選択手段としてのステートマシン６と、最適化手段７とを備えており、近似推定装置１には、図示しない車速センサや舵角センサ等の測定装置により測定された車速Ｖとステアリングホイールの舵角δの情報が同期された状態で一定時間のサイクルごとに入力されるように構成されている。
【００６７】
入力された車速Ｖと舵角δの情報は、それぞれ微分器８、９、１０により、車速Ｖについては測定値の微分値が算出され、舵角δについては測定値の微分値および２階微分値が算出されて近似手段２、３、４および切替手段５に入力されるようになっている。
【００６８】
本実施形態では、近似手段２、３、４および切替手段５は、それぞれ前記特許文献２に記載された車両運動モデルの生成装置に用いられているものと同様の遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークで構成されている。
【００６９】
近似手段２、３、４および切替手段５の具体的な構造は、それぞれ図２に示されるように、入力層として、前述した車速Ｖとその微分値ｄＶおよび舵角δとその微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δのそれぞれの正規化値の計５つの入力と６つの遅れ要素フィードバック成分が入力される計１１個のノードＮ１〜Ｎ１１を有し、中間層として１５個のノードＮ１２〜Ｎ２６を有し、出力層として近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓまたはパラメータＰを出力するノードとフォードバック用の２つのノードとの計３個のノードＮ２７〜Ｎ２９を有する階層型の構造になっている。
【００７０】
入力層、中間層および出力層を構成する各ノードは、所定の伝達関数に従って入力Ｘｉに対して１つの出力Ｙｉを出力するようになっており、本実施形態では、伝達関数として下記（１）式で示されるシグモイド関数が用いられている。なお、θｉはノードごとの閾値である。
Ｙｉ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（Ｘｉ−θｉ）））    …（１）
【００７１】
前記（１）式における入力Ｘｉは、入力層においては、前述したように車速Ｖ、その微分値ｄＶ、舵角δ、その微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δのそれぞれの正規化値と６つの遅れ要素フィードバック成分である。
【００７２】
また、前記（１）式における入力Ｘｉは、中間層においては、入力層の各ノードＮ１〜Ｎ１１の出力Ｙｊ（ｊ＝１〜１１）を重み付けした総和、出力層においては、中間層の各ノードＮ１２〜Ｎ２６の出力Ｙｊ（ｊ＝１２〜２６）を重み付けした総和で求められる。すなわち、結合重み係数をｗijとした場合、ノードＮｉへの入力Ｘｉは、
Ｘｉ＝Σｗij×Ｙｊ    …（２）
で求められる。
【００７３】
本実施形態では、後述するように、ノードごとの閾値θｉと結合重み係数ｗijとが最適化手段７における遺伝的アルゴリズムの学習則に基づいた学習により予め自動的に最適化されるようになっている。
【００７４】
出力層のノードＮ２８およびノードＮ２９から出力される値は、遅れ要素フィードバック成分として、１サイクル遅延されて入力層のノードＮ６およびノードＮ９に入力され、遅延回路Ｚ−１を介してさらに１サイクル遅延されてノードＮ７およびＮ１０に入力され、さらに遅延回路Ｚ−１を介して１サイクル遅延されてノードＮ８およびＮ１１に入力されるように構成されている。すなわち、ノードＮ６からノードＮ１１には１〜３サイクル前のノードＮ２８、Ｎ２９からの出力値が入力されるようになっている。
【００７５】
近似手段２、３、４はそれぞれドリフト状態用、通常走行状態用およびスピン状態用のリカレント型ニューラルネットワークとして構成されており、車速Ｖ、その微分値ｄＶ、舵角δ、その微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δの正規化値等の入力に基づくニューラルネットワーク演算によりそれぞれ近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓを出力するようになっている。
【００７６】
なお、図１および後述する図５（Ａ）では、ドリフト状態用の近似手段２はドリフトＮＮ、通常走行状態用の近似手段３はノーマルＮＮ、スピン状態用の近似手段３はスピンＮＮと表されており、ＮＮはニューラルネットワークであることを示している。また、車両の通常走行状態とは、前述した図１６のＡの部分のように、ステアリングホイールの舵角δと実ヨーレートγreとの相関性がある程度保たれている状態をいう。
【００７７】
切替手段５は、車速Ｖ、その微分値ｄＶ、舵角δ、その微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δの正規化値等が入力されると、ニューラルネットワーク演算によりパラメータＰを算出して出力するようになっている。
【００７８】
本実施形態では、パラメータＰは、車両の運動状態を特徴づけるパラメータ、すなわち車両がおかれている運動状態をそのまま反映したパラメータとして、下記（３）式に示すように実際の車両に生じている横加速度ＹＧreの絶対値と横加速度の理論値ＹＧthの絶対値との差として定義される。
Ｐ＝｜ＹＧre｜−｜ＹＧth｜    …（３）
【００７９】
横加速度の理論値ＹＧthは、車両の旋回半径をρ、実ヨーレートをγre、車速をＶとすると、非常に低速の定常円旋回時においては、Ｖ＝γre×ρおよびＹＧth＝ρ×γre２の関係から、
ＹＧth＝Ｖ×γre    …（４）
として算出される。通常の中速や高速の車速域では、旋回の際に車両に横滑り角等が発生するため、横加速度と車速およびヨーレートの間には必ずしも前記（４）式の関係は成立しないが、本実施形態では、前記（４）式により算出される値ＹＧthが横加速度の理論値ＹＧthとして定義される。
【００８０】
ここで、パラメータＰについて説明する。例えば、図１６に示した実車両による８の字走行の実験においては、前述したように、図中Ａの部分、すなわち車両の通常走行状態Ａではステアリングホイールの舵角δと実ヨーレートγreとの相関性は高いが、車両がスピン状態Ｓやドリフト状態Ｄにある図中Ｂの部分ではそれらの相関性は低く、ステアリングホイールの舵角δのような運転者側の車両の操縦に関する操縦パラメータは必ずしも車両の運動状態を反映したパラメータにはならないことは前述したとおりである。
【００８１】
しかし、例えば、図１６に示した前記実験の場合において車速Ｖ、実ヨーレートγre、横加速度ＹＧreを実測して前記（３）式によりパラメータＰを算出すると、図３に示されるように車両のスピン状態Ｓやドリフト状態ＤをパラメータＰの正負で相関良く表すことができる。
【００８２】
すなわち、車両がスピン状態Ｓにあると車体ヨー軸周りの運動が支配的となり前記（４）式に基づいて算出される横加速度の理論値ＹＧthは大きな値になるが、実際には車両は横方向には大きく加速や減速しないため横加速度ＹＧreの絶対値は大きな値にならない。つまり、車両のスピン状態Ｓでは｜ＹＧre｜は｜ＹＧth｜より小さくなるため、パラメータＰは負の値となる。
【００８３】
一方、車両がドリフト状態Ｄにあると車体すべり角が大きくなり横加速度の実測値の絶対値｜ＹＧre｜は大きな値になるが、実際の車体ヨー軸周りの運動があまり生じないため前記（４）式に基づく横加速度の理論値｜ＹＧth｜は小さな値となる。つまり、車両のドリフト状態Ｄにおいては｜ＹＧre｜は｜ＹＧth｜より大きくなるため、パラメータＰは正の値をとる。
【００８４】
このように、本実施形態ではパラメータＰを車両の横加速度という運動状態を反映した量を用いて定義しているため、車両の走行状態をパラメータＰの値を通常走行状態Ａ、スピン状態Ｓおよびドリフト状態Ｄに相関良く対応させることができ、例えば、パラメータＰに対して適当な閾値を設定することで、車両挙動として設定した通常走行状態Ａ、スピン状態Ｓおよびドリフト状態ＤをパラメータＰの値に基づいて的確に切り分けることができる。
【００８５】
切替手段５は、近似手段２、３、４と同様に、車速Ｖ、その微分値ｄＶ、舵角δ、その微分値ｄδおよびその２階微分値ｄ２δのそれぞれの正規化値、および６つの遅れ要素フィードバック成分が入力されると、前述したように最適化手段７における遺伝的アルゴリズムの学習則に基づく学習により予め自動的に最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとに基づいた計算により、図３に示したようなパラメータＰを出力するようになっている。
【００８６】
本実施形態では、車両には横加速度センサやヨーレートセンサは搭載されていない。そのため、切替手段５は、横加速度やヨーレートの実測値に基づいて｜ＹＧre｜および｜ＹＧth｜を計算してパラメータＰを算出するのではなく、前記のように車速Ｖや舵角δ等から｜ＹＧre｜−｜ＹＧth｜の値、すなわちパラメータＰそのものを算出して出力するようになっている。
【００８７】
なお、切替手段５を、｜ＹＧre｜や｜ＹＧth｜の値をそれぞれ算出してパラメータＰを算出するように構成することも可能である。すなわち、例えば、本実施形態のように切替手段５に車速Ｖや舵角δ等を入力する代わりに、図４に示すように後述するステートマシン６から近似値として出力される近似ヨーレートγと車速Ｖとを入力するように構成すれば、切替手段５は、入力される近似ヨーレートγと車速Ｖとの積によりＹＧthを前記（４）式に従って算出し、ＹＧreは本実施形態の近似推定装置１と同様の横加速度の近似値を算出する近似推定装置からの横加速度の近似値をＹＧreとして入力し、それらの絶対値の差からパラメータＰを算出するように構成される。
【００８８】
近似手段２、３、４から出力された近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓおよび切替手段５から出力されたパラメータＰは、選択手段としてのステートマシン６に入力されるようになっている。後述するように、ステートマシン６等の選択手段は、車両挙動として設定した通常走行状態Ａ、スピン状態Ｓおよびドリフト状態Ｄを的確に切り分けることができるパラメータＰの値に基づいて、車両挙動が通常走行状態Ａにあるときは近似ヨーレートγｎを選択して出力し、車両挙動がスピン状態Ｓにあるときは近似ヨーレートγｓを選択して出力し、車両挙動がドリフト状態Ｄにあるときは近似ヨーレートγｄを選択して出力することで、近似手段２、３、４と通常走行状態Ａ、スピン状態Ｓ、ドリフト状態Ｄとをそれぞれ対応づける。
【００８９】
このようにして、選択手段は、車両の走行状態を特徴づけるパラメータＰに基づいて、車両の操縦に関する操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態から相関性を保っていない状態までを含む全走行状態を、通常走行状態Ａ（操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っている状態）およびスピン状態Ｓ、ドリフト状態Ｄ（これらは操縦パラメータと車両挙動とが相関性を保っていない状態）に切り分け、それぞれに対応する近似手段からの出力を選択して出力するようになっている。
【００９０】
本実施形態では、ステートマシン６は、前記切替手段５から入力されたパラメータＰの値の推移に基づいて車両の運動状態を分割して形成された複数のステートの間を所定の順番に遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段２、３、４のいずれかを選択して、選択された近似手段から出力されている近似値、すなわち本実施形態では近似ヨーレートγを出力するように構成されている。従って、本実施形態では、近似ヨーレートγとして近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓのいずれかが出力される。
【００９１】
ここで、ステートとは、パラメータＰの値に基づいて車両の走行状態を分割して形成される各走行状態のことであり、基本的には前述したような通常走行状態Ａやドリフト状態Ｄ、スピン状態Ｓ等をいうが、本実施形態では、さらにドリフト状態Ｄをドリフト前半状態Ｄ１とドリフト後半状態Ｄ２とに分割し、スピン状態Ｓを弱スピン状態Ｓ１と強スピン状態Ｓ２とに分割して、車両の運動状態が通常走行状態Ａ、ドリフト前半状態Ｄ１、ドリフト後半状態Ｄ２、弱スピン状態Ｓ１、強スピン状態Ｓ２の計５つのステートに分割されている。
【００９２】
前述したように、ステートマシン６には、近似手段２、３、４からそれぞれ近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓが入力されるが、ステートマシン６は、自らが属するステートが例えば通常走行状態Ａであれば、通常走行状態用の近似手段３を選択して、その近似手段３から出力されている近似ヨーレートγｎを近似ヨーレートγとして出力するようになっている。
【００９３】
また、ステートマシン６は、ドリフト前半状態Ｄ１またはドリフト後半状態Ｄ２のステートにあればドリフト状態用の近似手段２から出力されている近似ヨーレートγｄを選択して出力し、弱スピン状態Ｓ１または強スピン状態Ｓ２のステートにあればスピン状態用の近似手段４から出力されている近似ヨーレートγｓを選択して近似ヨーレートγとして出力するように構成されている。なお、５つのステートに対応する５つの近似手段を設けてそれぞれのステートに応じて近似値を出力する近似手段を変えるように構成することも可能である。
【００９４】
本実施形態では、ステートマシン６が遷移する所定の順番としてパラメータＰの値に基づいて図５（Ａ）に示すような遷移の順番に従って遷移するように構成されており、各ステートとパラメータＰの閾値との関係は図５（Ｂ）に示す数直線のようになっている。
【００９５】
すなわち、ステートマシン６は、入力されるパラメータＰの値に基づいて属するステートが決まり、１サイクルごとに入力されるパラメータＰの値の推移に基づいて、すなわち次に入力されるパラメータＰが閾値ａ、ｂ、ｃを越えればそれに応じて次のステートに遷移するようになっている。
【００９６】
前述したように、本実施形態では、ステートマシン６に１サイクルごとに離散的にパラメータＰが入力されるように構成されているために、図５（Ａ）に示したように、例えばパラメータＰの値が閾値ｃ〜閾値ｂの領域にあって弱スピン状態Ｓ１のステートにあるが、次のサイクルで入力されたパラメータＰが閾値ａより大きな値である場合には、弱スピン状態Ｓ１から通常走行状態Ａを介さずにドリフト後半状態Ｄ２のステートに直接遷移するようになっている。しかし、ステートマシン６に対して連続的にパラメータＰが入力されるような場合には、このようなステートを跨いで行われる直接遷移の遷移パターンは除かれ、例えば上記例では閾値ｂ、ａに応じて弱スピン状態Ｓ１から通常走行状態Ａを介してドリフト後半状態Ｄ２に遷移されるように構成される。
【００９７】
本実施形態では、このようなステート間の遷移において、図３に示したように、パラメータがスピン領域からドリフト領域に遷移する際に通過する通常走行の領域は、当該パラメータが連続値として便宜上通常走行領域を横切るだけで、実際の通常走行の挙動とは異なるという知見に基づいて、図５（Ａ）に示した遷移の順番では、一旦強スピン状態Ｓ２に入った後はドリフト前半状態Ｄ１のステートにのみ遷移できるように構成されている。
【００９８】
すなわち、図５（Ｂ）の数直線で示されるように、パラメータＰが閾値ｂ以下の値からより小さい値に設定された閾値ｃ以下になり、弱スピン状態Ｓ１のステートから強スピン状態Ｓ２のステートに遷移すると、ステートマシン６は、パラメータＰの値が再び閾値ｂより大きくなり０付近の値になっても通常走行状態Ａのステートには遷移せずにドリフト前半状態Ｄ１のステートに遷移して、そのドリフト前半状態Ｄ１のステートに対応するドリフト状態用の近似手段２を選択して、その近似手段２から出力されている近似ヨーレートγｄを出力するように構成されている。
【００９９】
本実施形態では、ステートマシン６の後段には、図示しないレートリミッタやローパスフィルタが備えられている。これらは、前記のようにステートマシン６がステート間を遷移した際に選択される近似手段が切り替わり、出力される近似ヨーレートの値に大きな不連続が生じることを防止するためのものであり、公知の手法が用いられる。
【０１００】
具体的には、レートリミッタは、ステートマシン６から出力された１サイクル前の近似ヨーレートγt-1の値と今回出力する近似ヨーレートγtの値とを比較して、その差が予め設定された制限値を越える場合には、前回出力された近似ヨーレートγtの値から制限値分だけ変動させた近似ヨーレートを出力させるものであり、ローパスフィルタは、１次ローパスフィルタを用いてカットオフ周波数より低周波数の信号を通過させ、カットオフ周波数より高周波数の信号、すなわち１サイクルでカットオフ周波数における変化率より大きく変化する信号を減衰させて出力することで出力される近似ヨーレートの値に大きな不連続が生じることを防止するようになっている。
【０１０１】
最適化手段７は、前述した遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークで構成された近似手段２、３、４および切替手段５における各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとを遺伝的アルゴリズムの学習則に基づく学習により予め自動的に最適化するように構成されている。
【０１０２】
図６は、最適化手段の構成を示すブロック図である。最適化手段７は、ドリフト状態用の近似手段２１、通常走行状態用の近似手段３１、スピン状態用の近似手段４１、切替手段５１、ステートマシン６１、微分器８１、９１、１０１、教師パラメータ算出手段１１および評価手段１２を備えている。
【０１０３】
本実施形態では、ドリフト状態用の近似手段２１、通常走行状態用の近似手段３１、スピン状態用の近似手段４１、切替手段５１、ステートマシン６１、微分器８１、９１、１０１は、図１に示されたドリフト状態用の近似手段２、通常走行状態用の近似手段３、スピン状態用の近似手段４、切替手段５、ステートマシン６、微分器８、９、１０をモジュールとして用いるように構成されており、同一の構造および機能を有している。
【０１０４】
また、近似手段２１、３１、４１および切替手段５１と微分器８１、９１、１０１との接続、および近似手段２１、３１、４１とステートマシン６１との接続は、近似推定装置１の場合と同様に構成されている。
【０１０５】
最適化手段７には、学習に用いられる教師データとして、実車両による走行実験で車両に搭載された測定装置により測定された実データである所定のサイクル数の車速Ｖ、舵角δ、実ヨーレートγreおよび横加速度ＹＧreが入力されるようになっている。
【０１０６】
教師パラメータ算出手段１１には、最適化手段７の評価手段１２から入力された教師データのうち車速Ｖ、実ヨーレートγreおよび横加速度ＹＧreが送信されるようになっており、教師パラメータ算出手段１１は、車速Ｖおよび実ヨーレートγreから、
ＹＧth＝Ｖ×γre    …（４）
に基づいてＹＧthを算出し、前記（３）式に従って実測値に基づいて車両の運動状態を特徴づける教師パラメータＰａを算出するようになっている。
【０１０７】
教師パラメータ算出手段１１により算出された教師パラメータＰａは、ステートマシン６１および評価手段１２に出力されるようになっている。
【０１０８】
最適化手段７におけるステートマシン６１は、図１に示した近似推定装置１の選択手段としてのステートマシン６と同様に入力される教師パラメータＰａに基づいて図５（Ａ）に示した所定の順番に図５（Ｂ）に示した閾値ａ、ｂ、ｃで分割されたステート間を遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段２１、３１、４１のいずれかを選択して、選択された近似手段から出力されている近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓのいずれかを出力するように構成されている。
【０１０９】
なお、近似手段１では、ステートマシン６には切替手段５から出力されるパラメータＰが入力されるが、最適化手段７では、教師パラメータ算出手段１１から出力される教師パラメータＰａがステートマシン６１に入力されるように構成されている点で異なっている。これは、最適化手段７では、切替手段５は学習の対象であり、学習途上の切替手段５から出力されるパラメータＰは教師パラメータＰａに対する近似精度が必ずしも高いものにはなっていないため、このようなパラメータＰでステートマシン６１のステートを切り替えるように構成すると、近似手段２１、３１、４１の学習効率が低下する可能性があるためである。
【０１１０】
最適化手段７の評価手段１２は、近似手段２１、３１、４１および切替手段５１を用いて遺伝的アルゴリズムの学習則に基づく学習により近似推定装置１の近似手段２、３、４および切替手段５における各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとを自動的に最適化するように構成されている。
【０１１１】
図７は、最適化手段の評価手段の構成を示すブロック図である。評価手段１２は、初期個体生成手段１３と、評価値算出手段１４と、終了判定手段１５と、親選択手段１６と、交叉手段１７と、突然変異手段１８とを備えている。
【０１１２】
初期個体生成手段１３は、最適化の開始指示に応じて、近似手段２１、３１、４１および切替手段５１のそれぞれについて、必要な個数の各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとよりなる遺伝子型の個体を予め設定された個体数生成させて、それぞれ初期個体群を形成させるように構成されている。
【０１１３】
遺伝子型の個体は、例えば図２のノードＮ１〜Ｎ２９の各ノードについて、例えば、ノードＮ１の閾値θ１、結合重み係数ｗ1,12、ｗ1,13、…、ｗ1,26、ノードＮ２の閾値θ２、結合重み係数ｗ2,12、…の順に各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijとを１列に並べた形に形成され、各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijの初期値は例えば乱数を用いてランダムに決定されるようになっている。なお、個体の遺伝子型の構成はこのような構成に限定されず、下記の演算の容易さ等の観点から適宜決定される。
【０１１４】
初期個体生成手段１３は、このような遺伝子型の個体を近似手段２１、３１、４１および切替手段５１ごとに例えば１００個ずつの個体よりなる初期個体群をそれぞれ生成して評価値算出手段１４に送信するようになっている。なお、本実施形態では、以下の処理においては近似手段２１、３１、４１および切替手段５１についてのそれぞれの個体群ごとに処理が行われ、個体群をまたがって、すなわち例えば近似手段２１についての個体群に属する個体と近似手段３１についての個体群に属する個体との間で交叉等の処理は行われないようになっている。
【０１１５】
評価値算出手段１４は、近似手段２１、３１、４１および切替手段５１ごとの４つの初期個体群の中からそれぞれ個体を選択し、近似手段２１、３１、４１および切替手段５１にそれぞれ送信してそれらをセットアップし、さらに教師データをそれらに送信して演算を行わせて、それらからの出力を教師データと比較して評価値を算出するようになっている。
【０１１６】
具体的には、評価値算出手段１４は、初期個体生成手段１３から送信されてきた初期個体群の中から近似手段２１、３１、４１および切替手段５１のそれぞれについて１個ずつ任意に個体を選択し、それぞれの個体を近似手段２１等に送信して各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijの値をそれぞれのリカレント型ニューラルネットワークの各ノードに割り振ってそれらをセットアップするようになっている。
【０１１７】
そして、評価値算出手段１４は、教師データとして入力された所定サイクル数の車速Ｖ、舵角δ、実ヨーレートγreおよび横加速度ＹＧreのうち、車速Ｖおよび舵角δを微分器８１、９１、１０１を介して近似手段２１、３１、４１および切替手段５１に入力し、教師パラメータ算出手段１１には車速Ｖ、実ヨーレートγre、横加速度ＹＧreを入力してそれぞれ演算を行わせ、それぞれ近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓ、パラメータＰおよび教師パラメータＰａを出力させるようになっている。
【０１１８】
前述したように、教師パラメータ算出手段１１で算出された教師パラメータＰａは、評価値算出手段１４に送信されると同時にステートマシン６１に入力されるようになっており、ステートマシン６１は、図５に示した遷移の順番に従ってサイクルごとに教師パラメータＰａに基づいてステート間を遷移し、図８に示すように自らが属するステートに対応する近似手段２１、３１、４１のいずれかを選択して、選択された近似手段から出力されている近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓのいずれかを近似ヨーレートγとして評価値算出手段１４に送信するように構成されている。
【０１１９】
本実施形態では、実際には、各ステートの境界における近似手段からの出力に連続性を持たせるために、図９の数直線に示すようにステートマシン６１におけるステートを分割するパラメータの閾値ａ、ｂ、ｃにそれぞれ一定の幅を持たせて隣接するステート間にオーバーラップ領域Ｒが設けられており、各ステートに対応する近似手段の学習領域をそのオーバーラップ領域Ｒにまで広げて学習を行うように構成されている。
【０１２０】
すなわち、ステートマシン６１は、図１０において、例えば強スピン状態Ｓ２のステートにある場合は近似ヨーレートγとしてスピン状態用の近似手段４１から出力されている近似ヨーレートγｓを出力するが、教師パラメータＰａの値が次第に大きくなり閾値ｂ前後のオーバーラップ領域Ｒに入ると、近似ヨーレートγｓとともにドリフト状態用の近似手段２１から出力されている近似ヨーレートγｄをも出力するようになるようになっている。
【０１２１】
また、２つの近似ヨーレートγｓ、γｄの出力は教師パラメータＰａがオーバーラップ領域Ｒにあるサイクルでは引き続き行われ、教師パラメータＰａがさらに大きな値になってオーバーラップ領域Ｒを越えると、ドリフト状態用の近似手段２１から出力されている近似ヨーレートγｄのみを近似ヨーレートγとして出力するように構成されている。なお、近似推定装置１のステートマシン６には、このようなパラメータの閾値にオーバーラップ領域Ｒは設けられていない。
【０１２２】
評価値算出手段１４は、ステートマシン６１から出力された近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓのうちの１つまたは２つの値、切替手段５１から出力されたパラメータＰおよび教師パラメータ算出手段１１から出力された教師パラメータＰａが入力されると、下記（５）式に従ってそれぞれ教師データＴとの単位時間あたりの二乗誤差平均値を評価値Ｑとして算出するようになっている。
【０１２３】
【数１】
2007099178.tif 000003
【０１２４】
ここで、Ｘが近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓである場合には、教師データＴはいずれの場合も実ヨーレートγreであり、ＸがパラメータＰである場合には、教師データＴは教師パラメータＰａである。また、ｔｃは１サイクルの所要時間であり、ＮはＸが評価値算出手段１４に入力されるサイクル数、すなわちパラメータＰの場合は入力された教師データＴの所定の全サイクル数であり、近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓの場合は前記オーバーラップ領域Ｒを含めてステートマシン６１からそれぞれ出力されている近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓごとの総サイクル数である。
【０１２５】
また、前記（５）式から分かるように、評価値Ｑが小さいほど近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓの実ヨーレートγreに対する近似の度合或いはパラメータＰの教師パラメータＰａに対する近似の度合が高いことを表している。
【０１２６】
評価値算出手段１４は、上記の処理を初期個体群のすべての個体について行い、個体ごとにそれぞれ評価値Ｑを計算するようになっている。評価値算出手段１４は、個体と評価値Ｑとを終了判定手段１５に送信するようになっている。
【０１２７】
終了判定手段１５では、個体の世代が予め設定された世代数に達したか否かが判定されるようになっている。終了判定手段１５は、設定された世代数に達したと判定すると、最適化された個体すなわち各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijを図示しないＨＤＤ等の記憶手段に保存させるようになっている。なお、最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijは近似推定装置１の起動時に記憶手段から読み出され、近似手段２、３、４および切替手段５に送信されてそれらをセットアップするようになっている。
【０１２８】
なお、終了判定手段１５における終了条件を本実施形態のように設定された世代数に達したか否かで判定するように構成することも可能であるが、目標評価値を近似手段２１、３１、４１および切替手段５１についてそれぞれ予め設定しておき、その目標評価値に達した時点で終了するように構成することも可能である。
【０１２９】
終了判定手段１５は、設定された世代数に達していないと判定すると、個体および評価値Ｑを親選択手段１６に送信するようになっている。
【０１３０】
本実施形態の親選択手段１６では、エリート保存による親選択が行われるように構成されている。すなわち、親選択手段１６は、各個体群の中から評価値が小さい順に所定個数の個体をメモリ１９に格納して隔離すると同時に、その所定個数の個体のコピーを生成し、そのコピーと格納された個体以外の個体について逆ルーレット選択や期待値選択、ランキング選択、トーナメント選択等の方法で次世代に残すべき個体の選択を行うように構成されている。親選択手段１６は、選択された個体を交叉手段１７に送信するようになっている。
【０１３１】
交叉手段１７は、遺伝子型の各個体について１点交叉や多点交叉、一様交叉、ＳＰＸ（Simplex Crossover）交叉、ＵＮＤＸ（Unimodel Normal Distribution Crossover）交叉等の通常の方法により所定の確率で交叉が行われるようになっている。また、交叉により生成された個体は、突然変異手段１８に送信され、突然変異手段１８では、個体を構成する各ノードの閾値θｉや結合重み係数ｗijの値をそれぞれ一定の割合でランダムに変化させるようになっている。
【０１３２】
交叉手段１７および突然変異手段１８における処理が終了した各個体は、前記評価値算出手段１４に送信され、再度それぞれの個体について評価値Ｑを算出されるように構成されており、それらの個体は終了判定手段１５に送信され、メモリ１９に格納された１世代前の個体とともに終了判定が行われるようになっている。この最適化処理は終了条件を満たすまで繰り返されるようになっている。
【０１３３】
次に、本実施形態に係る近似推定装置１の作用について説明する。
【０１３４】
前記のように最適化手段７で算出され記憶手段に保存された最適化された各ノードの閾値θｉと結合重み係数ｗijは、近似推定装置１の起動時に読み出され、図１に示した近似推定装置１の近似手段２、３、４および切替手段５にそれぞれ送信されて、近似手段２、３、４および切替手段５がセットアップされる。
【０１３５】
この状態で、近似推定手段１に、例えば図１６に示した一定時間測定された所定サイクル数のステアリングホイールの舵角δの測定値と、その際同時に測定された図１１に示す車速Ｖが入力されると、それらの舵角δおよび車速Ｖは直接或いは微分器８、９、１０を介してそれぞれドリフト状態用の近似手段２、通常走行状態用の近似手段３、スピン状態用の近似手段４に送信される。
【０１３６】
ドリフト状態用、通常走行状態用およびスピン状態用の近似手段２、３、４は、それぞれニューラルネットワーク演算を行って、近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓをステートマシン６に出力する。
【０１３７】
また、車速Ｖおよび舵角δは、切替手段５にも送信され、切替手段５は、ニューラルネットワーク演算により図１２に示されるようなパラメータＰをステートマシン６に出力する。
【０１３８】
ステートマシン６は、このようにしてパラメータＰが入力されると、パラメータＰの値の推移に基づいて図５に示された遷移の順番に従って図１３に示すように強スピン状態Ｓ２、弱スピン状態Ｓ１、通常走行状態Ａ、ドリフト後半状態Ｄ２、ドリフト前半状態Ｄ１の各ステート間を遷移する。
【０１３９】
なお、図１３に示したステートマシン６のステートの遷移においては、ステートマシンがドリフト前半状態Ｄ１のステートに属する状態が一定時間すなわち所定のサイクル数連続し、ドリフト後半状態Ｄ２または強スピン状態Ｓ２のステートに遷移しない場合には、通常走行状態Ａのステートへの遷移が許されるようになっている。
【０１４０】
ステートマシン６は、このようにステート間を遷移しながら、車速Ｖおよび舵角δの入力に応じて近似ヨーレートγｄ、γｎ、γｓを出力しているドリフト状態用の近似手段２、通常走行状態用の近似手段３、スピン状態用の近似手段４の中から自らが属するステートに対応する近似手段を選択して、選択された近似手段が出力している近似ヨーレートを近似ヨーレートγとして出力する。
【０１４１】
図１４は、ステートマシン６、すなわち近似推定装置１から出力される近似ヨーレートγを示すグラフであり、図１４では、図１１の車速Ｖおよび図１６の舵角δの入力に対して近似推定装置１から出力される近似ヨーレートγの例が示されている。なお、図１４では、図１６の２５〜６０秒の時間部分が拡大して示されており、実ヨーレートγreおよびステアリングホイールの舵角δもあわせて示されている。
【０１４２】
図１４に示されるように、車速Ｖおよび舵角δが入力されると、本実施形態に係る近似推定装置１からは、特にステアリングホイールの舵角δの経時的変化に引きずられることなく実ヨーレートγreに良好に追従する近似ヨーレートγが出力される。
【０１４３】
すなわち、ステアリングホイールの舵角δと実ヨーレートγreとが比較的線形性が保たれている図中Ａで示される通常走行状態Ａでは、近似推定手段１からは実ヨーレートγreに非常に近似した近似ヨーレートγが出力される。さらに、車両に強いスピン状態やドリフト状態が生じて実ヨーレートγreがステアリングホイールの舵角δに追従しない強い非線形領域Ｂでは、近似推定手段１からは、ステアリングホイールの舵角δに追従することなく実ヨーレートγreに良好に近似した近似ヨーレートγが出力される。
【０１４４】
以上のように、本実施形態に係る近似推定装置１によれば、従来のように車両における舵角δのような対象物を操縦する側の操縦に関するパラメータ、すなわち操縦パラメータを用いるのではなく、例えば車両の横加速度のように対象物の運動状態そのものを特徴づけるパラメータＰ、すなわち通常の運動状態や挙動が大きく変化した後の運動状態など対象物がおかれている運動状態をそのまま反映したパラメータＰを用いることで、対象物の運動状態を、このパラメータＰに応じて、例えば車両の走行状態を４輪がグリップを保った走行状態である通常走行状態Ａ、横加速度が小さく車体ヨー軸周りの運動が支配的なスピン状態Ｓ、車体すべり角が大きく横加速度が支配的なドリフト状態Ｄ等の各ステートに切り分けるように、適切に切り分けることが可能となる。
【０１４５】
そして、選択手段が、このパラメータＰに基づいて、各ステートと複数の近似手段とを適切に対応づけ、車両挙動により変化するこのパラメータＰに基づいて各ステートに対応する近似手段を適切に選択するように構成することで、車両挙動が急激に変化してもそのステートに対応する近似手段を適切に選択し、その近似手段が算出した対象物の運動状態を表す量の近似値、すなわち本実施形態の場合は近似ヨーレートγを的確に出力することが可能となる。そのため、実機における値を正確に再現することが可能となるとともに、挙動が大きく変化し得る対象物の通常の運動領域から挙動が大きく変化した後の運動領域までの全運動領域について高精度の近似を行うことが可能となる。
【０１４６】
また、選択手段として、対象物の運動状態を特徴づけるパラメータの値の推移に基づいて複数のステートの間を所定の順番で遷移し、自らが属するステートに対応する近似手段を選択するステートマシンを設ければ、パラメータの値に対して予め適当な閾値を設定して各領域に運動状態の各ステートを割り振ることで、ステートマシンをパラメータの値の推移に応じてステート間を遷移させることが可能となり、それに基づいて対象物の運動状態に的確に対応するように近似手段を適切に切り分けることが可能となる。
【０１４７】
さらに、例えば、前述したように、車両が一旦強いスピン状態になると通常の走行状態には戻らずに、或いは通常の走行状態に戻っても即座にドリフト状態に入る等の知見に基づいて予め遷移の順番を設定することが可能となる。このように、ステートマシンを用いることで、その対象物に特有の運動状態の変化に的確に対応するように近似手段の切り分けを行うことが可能となるとともに、車両の挙動と運転者の操縦とが相関性を保てない非線形領域、特に過去の対象物の運動状態の履歴によって挙動が変化するような強非線形領域においても運動状態に適合した近似手段を適切に選択することが可能となり、より正確に実機における値を再現することが可能となる。
【０１４８】
本発明の近似推定装置は、例えば、コンピュータに組み込んで運動モデル構築のために車両のヨーレート等を対象物の運動モデルとして提供する近似装置として用いることができ、また、実機に搭載して、測定装置により測定された情報に基づいて対象物の運動状態を表す量の近似値を出力してその時点における量を推定する推定装置として用いることができる。
【０１４９】
なお、本実施形態の近似推定装置１では、車両の近似ヨーレートを出力する場合について述べたが、この他にも、横加速度やロール、ピッチ等を出力するように構成することも可能である。その場合は、運動状態を特徴づけるパラメータを適宜定義して、近似手段を切り分けるように構成することが好ましい。
【０１５０】
また、本実施形態では、図５（Ｂ）に示したようにパラメータＰを閾値ａ、ｂ、ｃで分けて図５（Ａ）に示したようにステートマシン６のステートを遷移させる場合について述べたが、この他にも、例えば図１５に示すように切替手段５から出力されるパラメータＰの値を単純に閾値ｄ、ｅで分けて、そのそれぞれの領域に各ステートを対応させるように構成することも可能である。
【０１５１】
さらに、本発明の近似推定装置は、本実施形態で述べたように車両のヨーレート等の近似値を求める際に有効であるが、この他にも、例えば、航空機等の分野では、翼の迎え角が過大になった際などに生じる失速状態や、また、石油化学プラント等では対象物質の粘度が突然大きく変化し装置内での物質の挙動が大きく変わる場合などにも本発明の近似推定装置を適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本実施形態に係る近似推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】遅れ要素フィードバックを有するリカレント型ニューラルネットワークの構造を説明する図である。
【図３】実車両での実験におけるパラメータの推移を示すグラフである。
【図４】ステートマシンからの近似値を入力するように構成された切替手段の変形例を示す図である。
【図５】（Ａ）ステートマシンが遷移するステートの順番を説明する図である。（Ｂ）各ステートとパラメータＰの閾値との関係を示す数直線の図である。
【図６】最適化手段の構成を示すブロック図である。
【図７】最適化手段の評価手段の構成を示すブロック図である。
【図８】実ヨーレートと評価値算出手段に入力される近似ヨーレートを示すグラフである。
【図９】パラメータの閾値に設けられたオーバーラップ領域を説明する図である。
【図１０】オーバーラップ領域を設けた場合の評価値算出手段に入力される近似ヨーレートを示すグラフである。
【図１１】図３の実験における車速の実測値の推移を示すグラフである。
【図１２】切替手段から経時的に出力されるパラメータを示すグラフである。
【図１３】図１２のパラメータの推移に基づいてステートマシンのステートが遷移する状態を示すグラフである。
【図１４】近似推定装置から出力される近似ヨーレートの一例を示すグラフである。
【図１５】ステートマシンの各ステートとパラメータＰの閾値との関係の変形例を示す図である。
【図１６】実車両での実験における舵角とヨーレートの実測値の推移を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１５３】
１  近似推定装置
２、３、４  近似手段
５  切替手段
６  ステートマシン
１１  教師パラメータ算出手段
Ａ  通常走行状態
Ｄ  ドリフト状態
Ｄ１  ドリフト前半状態
Ｄ２  ドリフト後半状態
Ｓ  スピン状態
Ｓ１  弱スピン状態
Ｓ２  強スピン状態
ＹＧre  横加速度の実測値
ＹＧth  横加速度の理論値
Ｐ  パラメータ
Ｐａ  教師パラメータ
Ｒ  オーバーラップ領域
【図１】
2007099178.tif 000004
【図２】
2007099178.tif 000005
【図３】
2007099178.tif 000006
【図４】
2007099178.tif 000007
【図５】
2007099178.tif 000008
【図６】
2007099178.tif 000009
【図７】
2007099178.tif 000010
【図８】
2007099178.tif 000011
【図９】
2007099178.tif 000012
【図１０】
2007099178.tif 000013
【図１１】
2007099178.tif 000014
【図１２】
2007099178.tif 000015
【図１３】
2007099178.tif 000016
【図１４】
2007099178.tif 000017
【図１５】
2007099178.tif 000018
【図１６】
2007099178.tif 000019