(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の操作による加速又は減速を予測する加減速予測装置であって、
車速、車間距離、照度、傾斜度及びステアリング把持力を含む走行状況を検出する検出手段と、
加減速よりも所定時間手前に前記検出手段が検出した前記走行状況の過去データを、自車両が加速した場合には加速クラスに、減速した場合は減速クラスにそれぞれクラスタリングするデータ蓄積手段と、
前記検出手段が検出した前記走行状況の現在データが前記加速クラスにクラス分けされた前記過去データと類似している場合は加速すると予測し、前記減速クラスにクラス分けされた前記過去データと類似している場合は減速すると予測する予測手段と、
を有することを特徴とする加減速予測装置。
【請求項２】
前記加速クラスは、運転者が加速した時刻と、前記過去データが検出された時刻との時間差情報に応じて複数のクラスを有し、
前記予測手段は、前記加速クラスのうち前記現在データが類似する前記過去データがクラス分けされている前記クラスの前記時間差情報に基づき、運転者が加速するまでの時間を予測する、
ことを特徴とする請求項１記載の加減速予測装置。
【請求項３】
前記加速クラスは、加速の大きさ情報に応じて複数のクラスを有し、
前記予測手段は、前記加速クラスのうち前記現在データが類似する前記過去データがクラス分けされている前記クラスの前記大きさ情報に基づき、加速の大きさを予測する、
ことを特徴とする請求項１記載の加減速予測装置。
【請求項４】
前記検出手段は、道路の曲率情報を前記走行状況として検出することなく、
前記予測手段は、カーブ以外の場所で、前記過去データから自車両が加速するか減速するかを予測する、
ことを特徴とする請求項１記載の加減速予測装置。
【請求項５】
前記データ蓄積手段は、前記過去データを前記加速クラス又は前記減速クラスのいずれかのクラスに分類する際、分類先候補のクラスを定め、
すでに各クラスにクラスタリングされている前記過去データの重心を各クラス毎に求め、分類対象の前記過去データと各クラスの前記重心との距離を算出し、最も距離が近い重心のクラスが分類先候補のクラスの場合、分類先候補のクラスに分類対象の前記過去データを分類し、
最も距離が近い重心のクラスが分類先候補のクラスでない場合、分類対象の前記過去データを破棄する、
ことを特徴とする請求項１記載の加減速予測装置。
【請求項６】
請求項１〜５いずれか1項記載の加減速予測装置が予測した加減速の態様に応じて、エンジン又は走行用モータの制御を可変にする、
ことを特徴とする電子制御ユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
運転者の操作による加速又は減速を予測する加減速予測装置等に関し、特に、走行状況に基づき加速又は減速を予測する加減速予測装置、電子制御ユニット及び加減速予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の各種制御において、運転者の加速又は減速を事前に予測できると制御の効果が向上することがある。例えば、減速することが予測できればアクセル操作に対応したエンジンの燃料噴射量よりも実際の燃料噴射量を低減でき、空燃比や点火時期を減速時に適した制御に変更できるので燃費向上が期待できる。逆に、加速することが予測できれば燃料噴射量や点火時期を加速に適した態様に制御にすることで応答性に優れ良好なドライバビリティを実現できる。同様なことがハイブリッドカーや電気自動車のモータアシストの過給制御にもいえ、また、加速や減速により車両挙動が不安定なることが予想できれば横滑り防止制御の応答を早めるなど、車両挙動を早期に安定化しやすい。
【０００３】
例えば、前方にカーブがあればカーブの手前で減速しカーブの出口で加速することが予測できるので、ナビシステムが利用する道路地図情報を利用して車両の減速を予測することが考えられる。しかしながら、この方法ではカーブ以外の場所では加減速を予測することができないし、カーブのような地形とは関係のない場所では、加減速（例えば、高速道路での追い越し）を予測することはできない。
【０００４】
また、過去の走行パターンから現在の走行パターンを予測し、エンジンを停止及び始動する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、走行経路に沿って走行実績を示す走行パターンを記録しておき、今回の走行パターンを部分毎に過去の走行パターンと比較して、そこから類似したパターンを選択して今回の走行パターンを予測する走行パターン測定装置が記載されている。
【特許文献１】特開２００４−１０８７７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載の走行パターン測定装置は、車両の加速、定速及び減速の各動作に基づき走行パターンを比較するが、加速、低速及び減速は例えばリンクの平均値や代表値であるので、運転者の個別の操作による減速や加速を予測することは困難である。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、車両が実際に加速又は減速する前に加速又は減速を予測する加減速予測装置、電子制御ユニット及び加減速予測方法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】
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、  運転者の操作による加速又は減速を予測する加減速予測装置であって、車速、車間距離、照度、傾斜度及びステアリング把持力を含む走行状況を検出する検出手段と、加減速よりも所定時間手前に前記検出手段が検出した前記走行状況の過去データを、自車両が加速した場合には加速クラスに、減速した場合は減速クラスにそれぞれクラスタリングするデータ蓄積手段（例えば、クラス分類部３１、典型データ決定部３２）と、前記検出手段が検出した前記走行状況の現在データが前記加速クラスにクラス分けされた前記過去データと類似している場合は加速すると予測し、前記減速クラスにクラス分けされた前記過去データと類似している場合は減速すると予測する予測手段（例えば、加減速予測部３４）と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
車両が実際に加速又は減速する前に加速又は減速を予測する加減速予測装置、電子制御ユニット及び加減速予測方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、加減速予測装置１００による加速又は減速の予測を模式的に説明する図である。図１（ａ）は車速の時間的な変化を、図１（ｂ）は車速に対応する前方車両との距離の時間的な変化を、図１（ｃ）は車速に対応する周辺の照度の時間的な変化を、図１（ｄ）は車速に対応する路面の傾斜度の時間的な変化を、図１（ｅ）は車速に対応するドライバ情報の時間的な変化を、それぞれ示す。以下、図１（ａ）〜（ｅ）のように、加速又は減速（以下、単に加減速という）を予測するための要素を、予測パラメータという。なお、図１（ｅ）ではドライバ情報として、ハンドルの把持力を示した。
【００１０】
図１（ａ）に示すように、時刻ｔ２〜ｔ３で車両が加速しているので、その手前の時刻ｔ１〜ｒ２における走行状況を蓄積し、運転者が加速しやすい走行状況を学習することができれば、運転者の加速を予測できることになる。このような加減速予測装置１００の処理手順は、データ蓄積フェーズと予測フェーズに分けることができる。
【００１１】
データ蓄積フェーズにおいて加減速予測装置１００は、図1のような予測パラメータを経時的に記録している。そして、時刻ｔ２〜ｔ３のように加減速が検出されると、直前の時刻ｔ１〜ｔ２の予測パラメータと加減速の関係を蓄積する（学習する）。例えば、前方車両との距離が大きくなれば、加速することが予測されるが、運転者が実際に加速するか否かは他の予測パラメータにも事前に兆候が現れると考えられる。例えば、加速する場合、周囲が明るいか、坂路を走行中か、ハンドルをしっかり握っているか、等である。データ蓄積フェーズでは、このような加減速と予測パラメータとの種々の関係を蓄積していく。
【００１２】
これに対し予測フェーズでは、逐次、検出される予測パラメータ（後述する入力データ）を監視しながら、蓄積してある予測パラメータ（後述する典型データ）と比較し、典型データと類似した入力データが検出された場合に、加減速予測装置１００が、車両が加速又は減速すると予測する。
【００１３】
したがって、本実施形態の加減速予測装置１００は、カーブのような特定の地形に限られず、実際に加減速する前に、運転者の加減速を予測することができる。
【００１４】
図２は、加減速予測装置１００の概略構成図を示す。加減速予測装置１００は予測部２０により制御され、予測部２０にはＣＡＮ（Controller  Area  Network）等の車載ＬＡＮ又は専用のハーネスを介して、車速センサ１１、車間距離センサ１２、照度センサ１３、傾斜センサ１４、ドライバ情報センサ１５、及び、認証装置１７が接続されている。また、予測部２０は、予測パラメータを記憶する予測パラメータ記憶部１６と接続されている。
【００１５】
なお、予測部２０は、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、入出力インターフェイス、レジスタ、メモリ、スイッチ素子及びＣＡＮインターフェイス等を備えたコンピュータである。加減速の予測結果により、燃料噴射量、空燃比及び点火時期等が制御されることを考慮すると、予測部２０を例えばエンジンを制御するエンジンＥＣＵ（electronic  control  unit）と兼用することができる。予測部２０又はエンジンＥＣＵによる予測結果は、車載ＬＡＮを介して他のＥＣＵ（例えば、ブレーキＥＣＵ）に送信される。
【００１６】
また、予測部２０は、ＣＰＵがプログラムを実行するか又はＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）等のハードウェアにより実現される、クラス分類部３１、典型データ決定部３２、距離評価部３３、加減速予測部３４、及び、予測結果出力部３５を有する。
【００１７】
車速センサ１１は、例えば、車両の各輪に備えられたロータの円周上に定間隔で設置された凸部が通過する際の磁束の変化をパルスとして計測して、単位時間あたりのパルス数に基づき各輪毎に車輪速を計測する。車輪速にタイヤの外径を乗じれば車速が得られる。
【００１８】
車間距離センサ１２は、レーザレーダ、ミリ波レーダ等により構成され、前方を走行している他車両との車間距離を検出する。例えば、ミリ波レーダ装置の場合、所定の水平走査角範囲（車長方向を中心に左右方向それぞれの所定角度範囲）を左右に走査しながらレーダパルスを照射する。照射方向に他車両が存在すれば反射波が受信されるので、送信したレーダパルスが受信されるまでの時間により他車両との相対距離を、送信波と受信波の周波数との差に基づき相対速度を検出する。なお、自車両の前方だけでなく、後方の他車両との車間距離を検出してもよいし、側方又は後側方の他車両との距離を検出してもよい。
【００１９】
照度センサ１３は、例えば、集積化光センサが用いられ、車両の周囲の光をフォトダイオードなどの光電変換素子により電圧に変換し、センサ内で演算処理を行い信号に変換して出力する。
【００２０】
傾斜センサ１４は、例えば、ＭＥＭＳ（Micro  Electro  Mechanical  Systems）で形成された振動型のジャイロセンサであって、車両のピッチング方向の傾きによって生じる電極間の距離の変化を電圧信号として取り出し出力する。
【００２１】
ドライバ状態センサ１５は、上記のハンドルの把持力のように、運転者が加速又は減速する際に特徴的になる運転者の状態を検出するセンサである。したがって、例えば、ドライビングポジションや視線方向等の運転者の状態を検出してもよい。
【００２２】
例えば、ハンドルの把持力を検出する場合、ステアリングシャフトと一体のトルクセンサが検出する操舵トルクを利用する。操舵トルクを経時的に監視して、所定時間（例えば、５秒程度）における操舵トルクの最小値と最大値との差を把持力として検出する。これは、運転者が強くハンドルを把持しているほど、把持力により抑制される路面振動の反力が操舵トルクに反映されやすくなり、最小値と最大値との差が大きくなることを利用したものである。なお、例えばハンドルに埋設された圧力センサより直接把持力を検出してもよいし、脈拍や体温等を検出するためハンドルに配置された電極の接触面積を利用してもよい。
【００２３】
また、運転者の状態としてドライビングポジションを検出する場合、シート前後位置とヘッドレストに設けられた頭部位置検出センサにより検出された頭部の前後位置と、から運転者の頭部の前後位置を検出する。加減速の際（特に、加速の際）、運転者は頭部を前方に移動させることがあるからである。
【００２４】
また、運転者の状態として視線方向を検出する場合、カメラにより運転者の顔画像を撮影し、顔画像から検出した瞳孔位置に基づき視線方向を検出する。運転者は加速の際は前方のやや遠方を注視し、減速の際は前方の直前の他車両を注視することがあるからである。
【００２５】
なお、例えば照度のように、車両の外部において共通の予測パラメータは、加減速予測装置１００が検出しなくても、路車間通信や携帯電話網を利用して配信される情報を利用して取得することができる。このような予測パラメータは、例えば、地域を示す地域情報に対応づけて配信されており、照度に加え、雨天、曇天、降雪等の天候情報、気圧、黄砂量、花粉量、等の情報についても外部から取得することができる。
【００２６】
認証装置１７は、運転者を識別する装置である。運転者毎に、加減速する状況は異なる（全く同じ予測パラメータに対し、加速する運転者も加速しない運転者も存在する）ため、予測パラメータは運転者毎に記憶することが好ましい。運転者の識別には、スマートキー（登録商標）により解錠した際のキーＩＤや生体情報を利用する。したがって、認証装置１７は、キーＩＤを取得する照合ＥＣＵや、指紋、手（指、掌）の静脈、虹彩等の生体情報を検出する生体情報検出装置である。認証装置１７は、このようにして認証した運転者の識別情報を予測部２０に出力する。
【００２７】
なお、図示した予測パラメータは一例であって、前方車両や後方車両の車速、歩行者などの障害物の有無、現在時刻、等を予測パラメータにしてもよい。
【００２８】
予測パラメータ記憶部１６は、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリを実体として、予測部２０により、運転者毎に予測パラメータが時系列に記憶されていく。
【００２９】
図３は、予測パラメータ記憶部１６に記憶される予測パラメータの一例を示す。図示するように、車速Ａ、車間距離Ｂ、照度Ｃ、傾斜度Ｄ及び把持力Ｅがそれぞれ時系列に記録されている。以下、車速をＡｉ、車間距離をＢ１、照度をＣｉ、傾斜度をＤｉ、把持力をＥｉにて表す（ｉは１以上の自然数）。
【００３０】
また、本実施形態では加減速を予測するので、車速Ａｉの時間微分又はＧセンサから求めた加減速度を予測パラメータに対応づけて記録する。図３の加減速の欄では加速を正、減速を負の値で表すものとする。
【００３１】
１つの予測パラメータの組は、それぞれ同じ時刻に検出されていることが好ましいが、厳密に同じ時刻に取得されていることまでは要求されない。信号を検出するサイクルが比較的長い予測パラメータ（例えば、照度、ドライバ状態）の場合、内挿（データ蓄積フェーズ）又は外挿（予測フェーズ）によって信号を補間することが好ましく、又は、直前に検出された値を予測パラメータとしてもよい。このような補間作業により、１組をなす予測パラメータの各要素をそれぞれ取得することができる。
【００３２】
〔データ蓄積フェーズ〕
データ蓄積フェーズは、後の予測フェーズにおいて入力データから加減速を予測するための典型データを生成する学習フェーズである。図１において説明したように、加減速予測装置１００は、分類対象である予測パラメータの組が分類されるべきクラスを学習事例として取得し、未知の予測パラメータの組をクラスタリングする。本実施形態では、データ蓄積フェーズにおいて予測パラメータの組が分類されるべきクラス（例えば、加速するか減速するか等）が既知なので、「教師有りクラスタリング」を扱うことになる。
【００３３】
以下、学習事例として取得された予測パラメータの組を典型データと称し、未知の予測パラメータの組を入力データと称する。
【００３４】
ところで、データ蓄積フェーズは、学習のために数多くの組の予測パラメータを必要とするが、予測パラメータ記憶部１６に予測パラメータが蓄積されていれば、車両が停止していても実行することができる。蓄積に必要な予測パラメータの組数や蓄積に必要な時間は、予測パラメータの要素の数、車両の使用態様等により変わると推定される。すなわち、予測パラメータの要素の数が多くなれば学習に時間がかかる。また、車速や前方車両との距離等は走行している限り取得しうるが、照度は種々の時間帯や天候、トンネル等を走行しなければ常に同じような照度が検出され得るし、傾斜度は坂路のある道路を走行しなければゼロに近い値しか得られない。
【００３５】
したがって、例えば、予測パラメータの各要素の全てにおいて十分な範囲の値が検出された場合、予め定めた数以上の組の予測パラメータが取得された場合、又は、予め定めた以上の期間が経過した場合に、データ蓄積フェーズを開始する。また、予測パラメータの各要素において十分な範囲の値を得てから典型データを生成するという点を考慮すると、Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ、Ｄｉ、Ｅｉの分散を算出し、要素の全ての予測パラメータの分散が安定したらデータ蓄積フェーズを開始してもよい。
【００３６】
図４はデータ蓄積フェーズの手順を示すフローチャート図の一例である。まず、クラス分類部３１は、予測パラメータの組を各クラスに分類する（Ｓ１０）。クラスとしては、少なくとも加速と減速の２つのクラスが必要であり、好ましくは加減速が何秒後に始まるかを予測するため、加減速と時間の関係のクラスがあることが好ましく、更に好ましくは加減速の大きさに応じたクラスがあることが好ましい。
【００３７】
このような考え方から、例えば次のように予測パラメータのクラスを分類する。
ｗ１）加速度が１〜５〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し３〜５秒以内の予測パラメータ
ｗ２）加速度が１〜５〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し１〜２秒以内の予測パラメータ
ｗ３）加速度が６〜１０〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し３〜５秒以内の予測パラメータ
ｗ４）加速度が６〜１０〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し１〜２秒以内の予測パラメータ
同様に減速度の４つのクラスを設定すれば、計８つのクラスが得られる。
【００３８】
図５は、このようにして各クラスと各予測パラメータの組を模式的に示す図である。１組の予測パラメータの要素の数を５つ（Ａ〜Ｅ）とした場合、５次元の空間に１組の予測パラメータがプロットされることになる。教師ありクラスタリングの場合には、クラス分類部３１はクラスの分類規則に従い、予測パラメータ記憶部１６から、分類規則に従う予測パラメータを読み出せばよい。したがって、予測フェーズでは、検出された入力データが属するクラスがあるか否かを判定すればよいことになる。
【００３９】
しかしながら、実際には、クラスｗ１とｗ２のように、同じ加速度が生じるが、それがいつ生じるかが異なるクラスは、予測パラメータの組の分布が重複したり接近していることもあると考えられ、図５に示すように境界が明確になるとは限らない。
【００４０】
図６（ａ）は、分布が一部において接近又は重複している予測パラメータの組の一例を示す。クラスｗ１とクラスｗ２でそれぞれの予測パラメータの組の分布が一部において重複している場合、重複した空間の予測パラメータの組は予測フェーズにおいて、予測精度の向上の障害となる。
【００４１】
そこで、典型データ決定部３２は、クラス分類部３１が各クラスに分類した予測パラメータの組から、典型データを決定する（Ｓ２０）。すなわち、典型データはそのクラスに対応した加減速を予測するための典型的な予測パラメータの組である。
【００４２】
まず、典型データ決定部３２は、各クラスの重心を決定する。各クラスの予測パラメータの組をＡｉ〜Ｅｉのベクトルで表した場合、重心の座標は次のようになる。
重心＝（ΣＡｉ／クラスのデータ数、ΣＢｉ／クラスのデータ数、ΣＣｉ／クラスのデータ数、ΣＤｉ／クラスのデータ数、ΣＥｉ／クラスのデータ数）
そして、典型データ決定部３２は、クラスに関係なく、全てのクラス（例えば８つ）の重心と各予測パラメータの組との距離を算出する。そして、各予測パラメータの組について、一番距離が近い重心のクラスを判定する。そのクラスが、元々属するクラスであれば、そのままそのクラスの典型データとして、そのクラスが元々属しないクラスであれば、その予測パラメータの組を破棄する。このような処理により、図６（ａ）では例えば、クラスｗ２の重心に近い予測パラメータの組Ｄ２、及び、クラスｗ１の重心に近い予測パラメータの組Ｄ１、を破棄することができ、リジェクト領域を設けることができる。これにより、予測フェーズにおける予測精度を向上できる。
【００４３】
典型データ（予測パラメータの組）が破棄されたり、数が変わると重心位置が変わるので、典型データ決定部３２は図６（ｂ）の予測パラメータの組に対し、再度、重心位置を決定し同様の処理を繰り返す。そして、破棄される予測パラメータの組がなくなれば、各クラスを代表する典型データが決定され、クラスの領域が定まったことになる。図６では、説明のためクラスの数を２つにしたが、全てのクラスに対し重心を決定する。
【００４４】
また、重心に近い典型データのうち、空間的に重複する又は空間的に近い位置にある典型データは選別して破棄してもよい。典型データの数が少なくなることで予測フェーズの計算負荷を低減できる。
【００４５】
図６（ｂ）では予測パラメータの組を破棄したが、破棄することなく別のクラスにクラスタリングしてもよい。この場合、典型データ決定部３２は、重心からの距離の近い方のクラスに予測パラメータの組を入れてクラスを作り直す。これにより重心位置が変化するので、同様に、再度、重心位置を決定し、重心位置の移動量が所定の閾値以下になると終了する（ｋ−平均法）。図６（ｃ）ではクラスｗ１のメンバーだった予測パラメータの組Ｄ２が、クラスｗ２に属することになった。
【００４６】
図６（ｃ）のような学習では、典型データの属するクラスが入れ替わってしまうが、例えば、加速度が生じるまでの時間が異なるだけの２つのクラスでは、予測パラメータの組が入れ替わっても、予測フェーズにおける影響は少ない。
【００４７】
〔予測フェーズ〕
予測フェーズの手順について、図７のフローチャート図に基づき説明する。予測フェーズには、例えばｋ−ＮＮ法を用いる。走行中の予測部２０に検出された入力データｘに対し、ｋ−ＮＮ法では距離が近い順にｋ個の典型データを抽出し、ｋ個の典型データが属するクラスのうち最も数が多いクラスに、入力データをクラスタリングする。
【００４８】
図８は、予測フェーズにおけるクラスタリングの一例を示す図である。例えばｋ＝３とすれば、入力データｘに対し近い順に、３つの典型データは全てクラスｗ２に属するので、入力データｘはクラスｗ２にクラスタリングされる。
【００４９】
距離を評価するため予測部２０の距離評価部３３は、評価関数ｇ（ｘ）を用いて、典型データの全てに対し入力データｘとの距離を算出する（Ｓ１１０）。
【００５０】
入力データｘと予測パラメータの組のデータとの距離を評価する評価関数ｇ（ｘ）を考えると、ｇ（ｘ）は次のように表すことができる。
ｇ（ｘ）＝Ｍ・Ｘ
ここでＭは重み係数を、Ｘは入力データｘと典型データとの距離を表すベクトルになる。
【００５１】
入力データｘをＡｘ、Ｂｘ、Ｃｘ、Ｄｘ、Ｅｘ、典型データをＡｉ、Ｂｉ、Ｃｉ、Ｄｉ、Ｅｉ、重み係数をＭａ，Ｍｂ、Ｍｃ、Ｍｄ、Ｍｅとした場合、ｇ（ｘ）は例えば次式で表される。
ｇ（ｘ）＝Ｍａ（Ａｉ−Ａｘ）２＋Ｍｂ（Ｂｉ−Ｂｘ）２＋Ｍｃ（Ｃｉ−Ｃｘ）２＋Ｍｄ（Ｄｉ−Ｄｘ）２＋Ｍｅ（Ｅｉ−Ｅｘ）２
なお、重み係数Ｍは、予測パラメータのそれぞれに重み付けするための係数で、車速Ａ、車間距離Ｂ、照度Ｃ、傾斜度Ｄ、及び、把持力Ｅのうち加減速の予測に重視したい要素ほど大きくすることができる。距離評価部３３は、重み係数をメモリに記憶している。
【００５２】
そして、上述したように、距離の近いｋ個の典型データを決定する（Ｓ１２０）。なお、ｋを１として、入力データｘと最も近い距離のクラスに入力データｘをクラスタリングしてもよい。この場合の距離は、クラスの重心との間で算出される。
【００５３】
ついで、加減速予測部３４は、ｋ個の典型データが最も多く属するクラスを決定する（Ｓ１３０）。
【００５４】
一方、ｋ個の典型データが最も多く属するクラスに強制的にクラスタリングすると、上記のリジェクト領域の入力データｘに対しても、加速又は減速すると予測してしまうことになる。これを避けるため、予測部２０の予測結果出力部３５は、例えば、入力データｘをクラスタリングしたクラスの典型データと入力データｘとの距離を合計（又は、クラスタリングしたクラスの重心との距離）して、それが所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ１４０）。
【００５５】
距離の合計が閾値を超えている場合（Ｓ１４０のＹｅｓ）、どのクラスにもクラスタリングすべきでないので、予測結果出力部３５は、加減速を予測しないで、次の入力データｘについて予測を開始する。
【００５６】
距離の合計が閾値未満の場合（Ｓ１４０のＮｏ）、予測結果出力部３５は、クラスタリングしたクラスに応じて、加減速を予測する（Ｓ１５０）。予測できる加減速にかかる情報は、データ蓄積フェーズにおけるクラスの分類に従うことになる。したがって、例えば、加速度、加速するまでの時間、減速度、減速が始まるまでの時間が予測される。予測部２０は、以上の処理を各入力データｘに対し繰り返す。
【００５７】
ここで、１つの入力データｘから加減速が予測されても、この予測は１００％の確率とは限らないので、複数（例えば、３以上連続して）の入力データｘについて同じクラスの加減速が予測された場合に、最終的な予測結果を出力してもよい。この場合、加減速が始まるまでの時間、及び、加速度又は減速度は、最後の入力データｘにより予測された時間及び加速度又は減速度である。このように予測することで、加減速の予測、加減速が始まるまでの時間、加速度又は減速度の精度を向上させることができる。
【００５８】
なお、予測部２０は、加減速の予測に対応して、運転者が実際に加減速するか否かから学習を強化する。例えば、加減速すると予測し実際に運転者が加減速した場合、典型データ決定部３２は入力データｘを典型データに登録する。また、加速すると予測したのに運転者が加速しないか減速した場合、又は、その逆の場合、典型データ決定部３２はクラスリングされた（予測された）クラスの典型データのうち、入力データｘと距離が近いとされた典型データを破棄する。これにより、予測フェーズでも学習を繰り返し、予測精度を向上できる。
【００５９】
予測部２０による予測結果は、ＣＡＮを介して各ＥＣＵに送信される。これにより、例えばエンジンＥＣＵは、加速が予測された場合には、燃料噴射量を多めにしたり点火時期を早めるなど、加速に適した態様でエンジンを制御することができ、また、モータのゲインを大きめに設定して加速しやすくすることができる。また、減速が予測された場合には、燃料噴射量を少なめにしたり点火時期を遅らせるなど、減速に適した態様でエンジンを制御することができ、また、モータのゲインを小さくめに設定して減速しやすくすることができる。また、例えばブレーキECUは、加速や減速により車両挙動が不安定なることが予想できれば横滑り防止を車両挙動を早期に安定化させることができる。
【００６０】
したがって、運転者の加速又は減速を事前に予測することで、車両の各種制御の効果を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】加減速予測装置による加速又は減速の予測を模式的に説明する図である。
【図２】加減速予測装置の概略構成図の一例である。
【図３】予測パラメータ記憶部に記憶される予測パラメータの一例を示す図である。
【図４】データ蓄積フェーズの手順を示すフローチャート図の一例である。
【図５】各クラスに抽出された各予測パラメータを模式的に示す図である。
【図６】分布が一部において重複している予測パラメータの組の一例を示す図である。
【図７】予測フェーズの手順を示すフローチャート図の一例である。
【図８】予測フェーズにおけるクラスタリングの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１１      車速センサ
１２      車間距離センサ
１３      照度センサ
１４      傾斜センサ
１５      ドライバ状態センサ
１６      予測パラメータ記憶部
２０      予測部
１００    加減速予測装置
【図１】
0005077084.tif 000002
【図２】
0005077084.tif 000003
【図３】
0005077084.tif 000004
【図４】
0005077084.tif 000005
【図５】
0005077084.tif 000006
【図６】
0005077084.tif 000007
【図７】
0005077084.tif 000008
【図８】
0005077084.tif 000009