(57)【要約】【課題】市場において実際に車両を運転する個々のドライバの特性に合わせたステアリングの味付けを実現する。【解決手段】車両特性同定部１０で車両モデルのパラメータを同定すると共にドライバ特性同定部２０で現在のドライバの運転特性を表現するドライバパラメータを同定する。これらの車両パラメータ及びドライバパラメータは修正操舵量推定部３０に出力されてドライバ−車両系のモデルによるシミュレーションが実施され、ドライバの目標走行軌跡に対する修正操舵量が計算される。修正操舵量推定部３０の推定結果はパラメータ学習部４０で学習され、この学習によって最適化された修正操舵量がパラメータ適応部５０に出力されてステアリングパラメータの変更量が決定される。これにより、市場において実際に車両を運転する個々のドライバの特性に合わせたステアリングの味付けを実現することができる。【選択図】図１
2009280097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
操舵特性を変更可能な車両のステアリングパラメータ最適化システムであって、
走行中の車両の状態量の履歴に基づいてドライバの運転特性を同定するドライバ特性同定部と、
上記ドライバの運転特性と走行中の車両の伝達特性とに基づいて、ドライバの目標走行軌跡に対する修正操舵量を推定し、該修正操舵量が最小となるステアリングパラメータを学習して最適化するステアリングパラメータ最適化部と
を備えたことを特徴とするステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項２】
上記車両の伝達特性を同定する車両特性同定部を更に備えたことを特徴とする請求項１記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項３】
上記目標走行軌跡を、車両の外部環境の認識結果に基づいて決定することを特徴とする請求項１又は２記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項４】
上記ドライバ特性同定部は、フィードフォワード操舵とフィードバック操舵とによるドライバの運転動作モデルに基づいて、上記ドライバの運転特性を同定することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項５】
上記ドライバ特性同定部は、上記フィードフォワード操舵の制御パラメータを、最小二乗法と相互相関関数とを用いて決定することを特徴とする請求項４記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項６】
上記ドライバ特性同定部は、上記フィードバック操舵の制御パラメータを、重回帰分析を用いて決定することを特徴とする請求項４又は５記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項７】
上記ドライバ特性同定部は、上記フィードフォワード操舵の制御パラメータと上記フィードバック操舵の制御パラメータとの双方を纏めて遺伝的アルゴリズムで同定することを特徴とする請求項４記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項８】
上記目標走行軌跡を、ナビゲーション装置から取得した道路情報を用いて決定することを特徴とする請求項１又は２記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【請求項９】
上記目標走行軌跡を、道路の白線情報を用いて決定することを特徴とする請求項１又は２記載のステアリングパラメータ最適化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操舵特性を変更可能な車両のステアリングパラメータ最適化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、ステアリング系の設計自由度を広げるため、前輪とステアリングホイールとの機械的結合のないステアバイワイヤ（ＳＢＷ）やエレクトロニックパワーステアリング（ＥＰＳ）のシステムが開発されつつある。
【０００３】
このような背景において、従来から、ドライバにとってフィーリングの良い操舵感を演出すべく各種提案がなされている。例えば、特許文献１には、車種が異なっても所望の操舵フィーリング設定を可能とするＥＰＳシステムが提案されている。
【０００４】
また、特許文献２には、車速、操舵角センサ、タイロッド変位センサ等の情報からセルフアライニングトルク等を推定してモータでステアリング反力を実現することで、機械的結合が無いことへのドライバの違和感を軽減するＳＢＷシステムが提案されている。
【特許文献１】特開２００５−５９６８８号公報
【特許文献２】特開平１０−２２６３４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、本来、ステアリングの特性とは、個々のドライバの運転特性によって最適な特性が大きく異なる。例えば、車種のコンセプト上、スポーツカーではステアリングギヤ比を小さくし、操舵角と前輪との関係を一定の線形的なギヤ比に味付けることで、クイック且つ重い操舵感を演出するのが一般的であり、これにより、エキスパートドライバであれば、最大限の車両運動性能を引き出すことが可能となる。
【０００６】
しかしながら、初心者ドライバでは、車両応答の敏感さから高速道路等において小刻みな修正操舵を頻繁に行なったり、女性ドライバであれば、ハンドルの重さが感性に合わず、思い通りの操舵を行なえない等の現象が発生する。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、市場において実際に車両を運転する個々のドライバの特性に合わせたステアリングの味付けを実現することのできるステアリングパラメータ最適化システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明によるステアリングパラメータ最適化システムは、操舵特性を変更可能な車両のステアリングパラメータ最適化システムであって、走行中の車両の状態量の履歴に基づいてドライバの運転特性を同定するドライバ特性同定部と、上記ドライバの運転特性と走行中の車両の伝達特性とに基づいて、ドライバの目標走行軌跡に対する修正操舵量を推定し、該修正操舵量が最小となるステアリングパラメータを学習して最適化するステアリングパラメータ最適化部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、市場において実際に車両を運転するドライバの修正操舵量を最小にするようステアリングパラメータを最適化し、個々のドライバの特性に合わせたステアリングの味付けを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図５は本発明の実施の一形態に係り、図１はステアリングパラメータ最適化システムの全体構成図、図２はドライバ−自動車系モデルの機能ブロック図、図３はシステムの全体動作を示すフローチャート、図４はステアバイワイヤの車両操舵系の特性を示す説明図、図５は最適化前後の操舵角波形を示す説明図である。
【００１１】
本発明によるステアリングパラメータ最適化システムは、ステアバイワイヤ（ＳＢＷ）やエレクトロニックパワーステアリング（ＥＰＳ）による操舵系を有する車両に搭載され、ドライバの操舵修正量を最小とするように、ステアリング系の運動を支配するパラメータ（ステアリングパラメータ；例えば、ステアリングギヤ比、パワーアシストゲイン、トーテョンバー剛性・粘性、ステアリングホイールダンピング等）を最適化する。
【００１２】
本実施の形態においては、図１に示すように、ステアリングパラメータ最適化システム１は、車両特性同定部１０、ドライバ特性同定部２０、修正操舵量推定部３０、パラメータ学習部４０、パラメータ適応部５０を主要構成として備えており、ハードウエア的には、単一のコンピュータシステム或いはネットワーク等を介して接続された複数のコンピュータシステムで構成されている。
【００１３】
車両特性同定部１０及びドライバ特性同定部２０には、ヨーレートセンサ２、操舵トルクセンサ３、車輪速度センサ４等の車載センサからのデータがＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内通信網を介して入力される。更に、ドライバ特性同定部２０には、これらの車載センサからのデータに加え、車両の走行環境を認識する外部環境認識装置５による認識結果が入力される。
【００１４】
外部環境認識装置５は、カメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダ等による外界認識情報やカーナビゲーションシステム等による自車位置情報・地図情報等を用いて自車外部の走行環境を認識する装置であり、車外の撮像画像から認識した車線や道路白線の情報、車両が保有或いは外部通信等によって取得した道路情報等に基づいて、ドライバが目標とする走行軌跡を出力する。
【００１５】
尚、ドライバの目標走行軌跡としては、特願２００７−２２１６９５号において本出願人が提案しているような外部環境リスクが最小となる軌跡を採用しても良い。この技術は、車両挙動から前方の外部環境リスクを最小限にする一定時間内の目標軌跡を知能化技術により計算するものである。
【００１６】
また、本システムにおいては、外部環境認識装置５は必ずしも必須の構成要素ではなく、外部環境認識装置５を用いることなく、車両が実際に走った走行軌跡をヨーレートや車体速度等から幾何学的に求め、この幾何学的に求めた走行軌跡にローパスフィルタをかけて目標軌跡としても良い。ローパスフィルタは、ドライバの修正操舵による影響を除去するためのフィルタである。
【００１７】
本実施の形態におけるステアリングパラメータ最適化システム１は、概略的には、車両特性同定部１０で車載センサのデータに基づいて走行中の車両の伝達特性を表現する車両モデルのパラメータを同定すると共に、ドライバ特性同定部２０で走行中の車両の状態量の履歴に基づいて現在のドライバの運転特性を表現するドライバパラメータを同定する。これらの車両パラメータ及びドライバパラメータは、修正操舵量推定部３０に出力され、修正操舵量推定部３０及びパラメータ学習部４０によって形成されるステアリングパラメータ最適化部でステアリングパラメータが最適化される。
【００１８】
すなわち、修正操舵量推定部３０は、車両パラメータ及びドライバパラメータを用いて、ドライバ−ステアリング系−車両系を統括したモデルシミュレーションを実施し、ドライバの目標走行軌跡に対する修正操舵量を計算する。修正操舵量推定部３０の推定結果はパラメータ学習部４０で学習され、修正操舵量推定部３０にフィードバックされる。そして、この学習によって最適化された修正操舵量がパラメータ適応部５０に出力されてステアリングパラメータの変更量が決定され、実際のターゲットとなる制御対象（ステアリング制御系）６０に出力される。
【００１９】
以下、ステアリングパラメータ最適化システム１の各部の機能について、詳細に説明する。
【００２０】
車両特性同定部１０は、走行中の車両の伝達特性を表現する車両モデルのコーナリングパワー、車両重量、ｚ軸回りの慣性モーメント等の未知の車両パラメータを計算する。この車両パラメータは、車両のステアリング系モデル（適応車種のダイナミクスに依存し、現在の車両のステアリングパラメータを適用したもの）及び車両系のモデルを連結したものに対して、車両への入力である操舵トルクと車体速度とを設定してシミュレーションを行ない、車両応答であるヨーレートの実車両の値とシミュレーション値の誤差が十分小さくなるよう、勾配法若しくは遺伝的アルゴリズム（GA; Genetic Algorithm）を用いて繰り返し計算を行いながら決定する。
【００２１】
車両モデルとしては、例えば、以下の（１）〜（５）式で表現される運動方程式を用いて操舵トルクと車体速度とを入力とするシミュレーションを行い、車両応答であるヨーレートのシミュレーション計算値と実測値との誤差が最小となるように繰り返し計算を行う。  
ｍＶ(ｄβ／ｄｔ＋γ)＝−２Ｋfβf−２Ｋrβr  …（１）
Ｉｄγ／ｄｔ＝−２ＬfＫfβf＋２ＬrＫrβr  …（２）
βf＝β＋Ｌfγ／Ｖ−δf  …（３）
βr＝β−Ｌrγ／Ｖ−δr  …（４）
ＳＡＴ＝(ζn＋ζc)Ｋfβf  …（５）
但し、ｍ：質量
Ｉ：ｚ軸回りの慣性モーメント
Ｖ：車体速度
Ｋf：前輪コーナリングスティッフネス
Ｋr：後輪コーナリングスティッフネス
Ｌf：重心から前輪までの距離
Ｌr：重心から後輪までの距離
β：車体横滑り角
βf：前輪横滑り角
βr：後輪横滑り角
γ：ヨーレート
δf：前輪実舵角
δr：後輪実舵角
ＳＡＴ：セルフアライニングトルク
ζn：ニューマティックトレール
ζc：キャスタトレール
【００２２】
尚、以上の車両モデルは、４輪操舵の車両を想定して前輪実舵角δfと後輪実舵角δrとを定義しているが、通常の前輪のみ転舵する車両では、後輪実舵角δrは常に０となる。また、セルフアライニングトルクＳＡＴを算出する（６）式中のニューマティックトレールζn、キャスタトレールζcは、本実施の形態では定数として扱う。これは、実際の車両運動上、正確には、走行状態によって多少変化するが、本システムでは、定数として扱っても動作には影響が無いためである。
【００２３】
更に、走行中の車両諸元は、通常、路面や乗車人数によって多少変わるが、開発時の車両諸元（車両パラメーター）を予め車両モデルパラメータとして設定しておくことで、車両特性同定部１０を省略することも可能である。
【００２４】
一方、ドライバ特性同定部２０は、現在のドライバの運転特性を表現するドライバパラメータを、ドライバ−自動車系の伝達関数モデルを用いて計算する。具体的には、ドライバの運転動作を、反応遅れ（無駄時間）をもった比例動作に、入力の変化を予測する微分動作と定常的なずれの補正を行う積分動作が加わったものと考え、図２に示すように、目標コース情報（目標走行軌跡情報）に基づくフィードフォワード操舵部２１と、目標コースと車両との相対情報に基づくフィードバック操舵部２２とによりモデル化している。
【００２５】
このドライバモデルでは、外部環境認識装置５から得られる目標コースの曲率φR、目標コースの位置情報ＹRを、それぞれ、フィードフォワード操舵部２１、フィードバック操舵部２２への入力とし、フィードフォワード操舵部２１からのフィードフォワード操舵成分とフィードバック操舵部２２からのフィードバック操舵成分とを加算したモデル出力を、ドライバの操舵トルクＴｄとしている。
【００２６】
本システムの最適化対象となる「修正操舵量」は、このドライバモデルによるフィードバック操舵成分を意味しており、フィードフォワード操舵部２１における伝達関数のゲインＫ0及び無駄時間ｔ0、フィードバック操舵部２２における伝達関数のゲインＫ1,Ｋ2,Ｋ3及び無駄時間ｔ1が同定すべきモデルパラメータとなる。
【００２７】
以下に、フィードフォワード操舵部２１とフィードバック操舵部２２とのそれぞれにおけるパラメータの導出方法について説明する。
【００２８】
尚、図２に示すドライバモデルでは、ドライバ出力を操舵トルクで表現しているが、車両のステアリング系に応じて操舵トルクの代わりに操舵角をドライバ出力としても良い。また、図２の伝達関数によるドライバモデルにおいては、操舵をフィードフォワードとフィードバックとに分離することは必須であるが、入力情報の種類やその数、また微分・積分回数等は、設計者の意図で変更しても良く、例えば、フィードバック操舵を、前方注視点での目標値と予測値との誤差に応じた操舵とする一般的な前方注視２次予測モデルへ変更しても良い。
【００２９】
＜フィードフォワードパラメータ＞
フィードフォワード操舵部２１では、走行中の車両において操舵トルクセンサ３で計測される操舵トルク値Ｔｄと、外部環境認識装置５で計測されるコース形状（曲率等）との相互相関関数が最大となるよう無駄時間ｔ0を決定し、その後、最小二乗法によりゲインＫ0を求める。相互相関関数は、一般的な数学的手法で用いられる関数であり、２変数において、片方の変数の時間を僅かずつずらしながら計算した相関係数の時間的推移を示すものである。
【００３０】
本システムにおいては、目標コースの曲率φRに対する操舵トルク値Ｔｄが遅れ・進み時間を持たない場合、無駄時間ｔ0は０で最大のマッチングを示すが、ドライバには情報処理の遅れや将来の予測動作があるため、例えば０．５〜３秒程度の遅れ又は進みが生じる。
【００３１】
＜フィードバックパラメータ＞
フィードバック操舵部２２では、操舵トルク値Ｔｄに対して、上述のパラメータを用いたフィードフォワード操舵で表現できなかった誤差分に対する補償を行う。具体的には、２つ以上の説明変数から目的変数を推定する多変量解析の一般的な手法である重回帰分析を用いてゲインＫ1〜Ｋ3を求める。
【００３２】
重回帰分析は、目的変数Ｙと、これに影響を与える２つ以上の説明変数ｘi（i＝１，２，３,…，ｎ）の関係式を、以下の（６）式に示すように設定し、変数Ｙの観測データを用いて係数（偏回帰係数）ａi（i＝１，２，３,…，ｎ）を推定する手法である。例えば、説明変数ｘiを３個とする場合、目的変数Ｙが操舵トルクとフィードフォワード操舵トルクとの誤差分に相当し、偏回帰係数ａiがゲインＫ1〜Ｋ3に相当し、説明変数ｘiが目標コース位置と車両位置との差分(ＹR−ＹV)、目標コース位置と車両位置との差の積分値(ＹR−ＹV)／ｓ、目標コース位置と車両位置との差の微分値(ＹR−ＹV)ｓに相当する。無駄時間ｔ1に関しては、誤差分と重回帰分析の結果の相関が最大となる遅れ、又は進み時間を相互相関関数によって求める。  
Ｙ＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋ａ3ｘ3＋…＋ａnｘn  …（６）
【００３３】
尚、以上では、フィードフォワードパラメータとフィードバックパラメータとをそれぞれ別の手法で決定しているが、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）により、これらのパラメータ群を遺伝子とする世代交代の最適化を行うことで、フィードフォワードパラメータとフィードバックパラメータとを纏めて求めるようにしても良い。
【００３４】
次に、修正操舵量推定部３０では、車両特性同定部１０で求めた車両のモデルパラメータと、ドライバ特性同定部２０で求めたドライバパラメータとを用いて、図２のドライバ−自動車系モデルによるシミュレーションを実行して、そのときの修正操舵量を計算、出力する。尚、このシミュレーションは、修正操舵量をパラメータ学習部４０で学習・変更する毎に行ない、ドライバモデルの出力に対する修正操舵量（フィードバック操舵量）の割合が最小になるまで計算を繰り返す。
【００３５】
図２に示すドライバ−自動車系モデルにおいては、自動車系モデルとして、ステアリング系モデルと車両モデルとを有している。ステアリング系モデルは、ドライバモデルからの操舵トルクＴｄと車体モデルからのセルフアライニングトルクＳＡＴとを入力として、タイヤ舵角δを車体モデルに出力する。車両モデルは、セルフアライニングトルクＳＡＴを算出してステアリング系モデルに出力し、車両位置Ｙv及び走行コース曲率Φνの情報を出力する。車両位置Ｙvはドライバモデルに出力され、目標コース位置ＹRと車両位置ＹVとの偏差がフィードバック操舵部２２に入力される。
【００３６】
パラメータ学習部４０は、修正操舵量推定部３０でのシミュレーションによって計算された修正操舵量を元に、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）でステアリングパラメータの学習・変更を繰り返し、学習後のステアリングパラメータを出力する。
【００３７】
パラメータ適応部５０は、シミュレーションで計算された修正操舵量と予め設定した閾値とを比較し、修正操舵量が閾値未満と判断された場合、学習によるステアリングパラメータの最適化が完了したものとして、以下の（７）式に則ってステアリングパラメータの変更量ＤＰnを決定する。  
ＤＰn＝Ｋｐ(１−ｅ-t/T)(Ｐｎｅｗn−Ｐｏｌｄn)  …（７）
但し、ｎ：パラメータ番号
ｔ：パラメータ変更開始からの時間
Ｐｎｅｗ：変更後の車両パラメータ
Ｐｏｌｄ：現在の車両パラメータ
Ｋｐ,T：パラメータの変更速度を決定する係数
（Ｋｐが大きく、Tが小さいほど変更速度が速くなる）
【００３８】
以上の処理による最適なステアリングパラメータは、リアルタイムに計算され続けるものではなく、走行中のバックグランド処理として、所定の頻度、例えば、数日、数時間に一回程度といった頻度で計算される。このバックグランド処理で計算される最適ステアリングパラメータは、パラメータ適応部５０で十分に時間をかけながら車両に適応されていく。
【００３９】
本システムの全体の動作は、図３のフローチャートに示すような処理の流れとなる。すなわち、本システムの動作が開始されると、先ず、最初のステップＳ１において、所定の時間、例えば１〜２分間の計測データ（車載センサからのデータ及び該データに基づく車両の目標コースや車両状態量）をメモリに格納し、ステップＳ２Ａ，Ｓ２Ｂで、それぞれ、車両モデルのパラメータ、ドライバモデルのパラメータを同定する処理を並列に実行する。
【００４０】
次に、車両モデルのパラメータとドライバモデルのパラメータとを同定した後は、ステップＳ３でドライバ−車両系のシミュレーションを実行して修正操舵量を計算し、ステップＳ４で修正操舵量が閾値未満になったか否かを調べる。その結果、修正操舵量が閾値以上の場合には、ステップＳ５でステアリングパラメータを変更し、ステップＳ３で再度シミュレーションを実行する。そして、ステアリングパラメータを変更してシミュレーションを繰り返した後、修正操舵量が閾値未満になったとき、ステップＳ４からステップＳ６へ進み、シミュレーションで得られたステアリングパラメータを車両へ適用する。
【００４１】
［ステアリングパラメータの決定例］
次に、本システムをステアバイワイヤシステムの車両に適用した例について説明する。ステアバイワイヤシステムの車両は、前輪とステアリングとの間に機械的結合を持たず、ステアリング反力、前輪舵角は、それぞれ独立にアクチュエータで制御される構成を有している。
【００４２】
ステアリング反力及び前輪舵角は、図４に示すように、ステアリングホイール６と左右の前輪７ａ，７ｂとの間に等価的にトーションバー系８及びステアリングラック系９を介在させた力学系の運動方程式で表現されるステアリング系モデルに基づいて計算・制御される。このようなステアリング系モデルの運動方程式を、以下の（８），（９）式に例示する。  
ｍrack・ｄ2ｘ／ｄｔ2＝Ｔdriver・Ｎ＋Ｆp_steer＋Ｆleft＋Ｆright  …（８）
Ｔdriver＝Ｃs・(δ−Ｎ・ｘ)＋Ｋs・(ｄδ／ｄｔ−Ｎ・ｄｘ／ｄｔ)＋Ｃd・ｄδ／ｄｔ  …（９）
但し、ｍrack：ステアリングラック質量
ｘ：ステアリングラック位置
Ｎ：ステアリングギヤ比
δ：操舵角
Ｔdriver：ステアリングトルク
Ｆp_steer：パワーステアリングアシスト力
Ｆleft：前輪左軸力
Ｆright：前輪右軸力
Ｃs：トーションバー粘性
Ｋs：トーションバー剛性
Ｃd：ステアリングホイールダンピング
【００４３】
尚、パワーステアリングアシスト力Ｆp_steerは、トーションバー捻り角にパワーアシストゲインＫpを適用して算出される。
【００４４】
例えば、初期のステアリングパラメータがスポーツカーのようなクイックな応答にセットされているステアバイワイヤの車両に対して本システムを適用し、ステアリング系モデルの運動方程式を構成するステアリングパラメータのうち、ステアリングギヤ比Ｎ、パワーアシストゲインＫp、トーテョンバー剛性Ｋs、トーテョンバー粘性Ｃs、ステアリングホイールダンピングＣdを最適化すると、図５に示すような結果が得られる。
【００４５】
図５（ａ）は、初心者ドライバが本システム適応前の車両を運転してダブルレーンチェンジを行った場合の操舵角の時間変化を示す波形であり、初心者にはクイックな車両特性であるため、コースから外れないよう小刻みな修正操舵を繰り返していることがわかる。これに対して、図５（ｂ）は、本システムの学習で車両パラメータを変更した後のドライバの操舵角の時間変化を示しており、修正操舵がなくなり、滑らかな波形になっていることが確認できる。このように、実際に車両を運転しているドライバの運転特性から修正操舵量を最小にするようなステアリングパラメータを決定することができる。
【００４６】
以上のように、本システムにおいては、車両の開発時には考慮が困難なステアリング諸元と、実際に車両を運転するドライバとの相性を考慮したパラメータ適応が可能となる。これにより、例えばスポーツカー等の車両応答の敏感な車両を初心者ドライバが運転した場合であっても、修正操舵を最小にすることができる。また、初心者が慣れて行く過程で運転特性が変化したとしても、その都度、オンラインでパラメータチューニングを行なうことで、そのときのドライバ特性に応じて最適なステアリングパラメータとすることができる。
【００４７】
従って、工場出荷時の車両特性に拘わらず、市場において実際に車両を運転する個々のドライバの特性に合わせたステアリングの味付けを実現することができ、誰でもが滑らで負担の少ないハンドル操舵を行うことが可能となる。更に、車両開発時においても、多数の被験者に対して本システムを適用して最適なステアリングパラメータを決定することで、設計や実験の工数を大幅に減らすことが可能となり、品質向上を図りつつコスト低減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】ステアリングパラメータ最適化システムの全体構成図
【図２】ドライバ−自動車系モデルの機能ブロック図
【図３】システムの全体動作を示すフローチャート
【図４】ステアバイワイヤの車両操舵系の特性を示す説明図
【図５】最適化前後の操舵角波形を示す説明図
【符号の説明】
【００４９】
１  ステアリングパラメータ最適化システム
１０  車両特性同定部
２０  ドライバ特性同定部
２１  フィードフォワード操舵部
２２  フィードバック操舵部
３０  修正操舵量推定部
４０  パラメータ学習部
５０  パラメータ適応部
【図１】
2009280097.tif 000003
【図２】
2009280097.tif 000004
【図３】
2009280097.tif 000005
【図４】
2009280097.tif 000006
【図５】
2009280097.tif 000007