(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求めるようにした自動車自動運転システムにおいて、前記車速フィードバック情報におけるアクセル開度一定時のフィードバック補正加速度と実車速とを用いて、速度と加速度との関係を１次近似式として求め、この１次近似式によって計算される加速度と速度とを前記フィードバック補正加速度および実車速の実測データの平均値と見なし、この実測値の平均値から分散および／またはバラツキの度合いを数値として求め、この数値によって前記補正マップの評価を行うようにしたことを特徴とする自動車自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自動車自動運転システムに関する。
【０００２】
【発明の背景】
従来より、自動車の動的な走行性能試験のため、シャシダイナモメータによって実車走行シミュレート運転（以下、試験運転という）が行われており、近年、この試験運転に、自動運転装置（運転ロボットともいう）を用いた自動車自動運転システムが採用されるようになってきている。
【０００３】
ところで、上記試験運転においては、走行性能マップを用いて走行パターンに追従するように試験対象の車両（以下、試験車両という）を走行させる必要があるが、未登録の試験車両の試験運転を行うときは、その試験車両に対応した走行性能マップを作成する必要がある。ここで、走行性能マップとは、速度と加速度からアクセル操作量を得ることができるデータのことで、試験車両の学習運転を行って、種々の異なるアクセル開度における速度と加速度とを求め、アクセル開度、速度および加速度を関連付けたデータを得る。その後、学習運転によって得られたデータに基づいて、速度と加速度からアクセル操作量を得ることができるデータ（走行性能マップ）に展開するものである。
【０００４】
そして、従来においては、新規に登録した試験車両を、排ガスのためのモード運転を行う場合、当該試験車両の運転席に自動運転装置のアクチュエータ部（メカユニット）を取り付け、アクセル、ブレーキ、クラッチおよびシフトレバーをそれぞれ駆動するアクチュエータの位置学習や、学習運転、さらに、プレコンディショニング走行を行っていた。この場合、アクチュエータ部の取付けや位置学習に要する時間は、それぞれ、２〜４分程度と短時間であるが、学習運転は、試験車両のアクセルペダル踏み込み量を種々変えて、そのときの速度と加速度を求める必要があるところから、例えば５ＭＴ（５段変速Ｍａｎｕａｌ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）車で２０〜２５分、ＡＴ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）車で１５分程度の時間を要していた。
【０００５】
上述のように、新規に登録された試験車両については、排ガス試験を開始するまでに、上記手順を踏む必要があり、特に学習運転に多くの時間が費やされるため、排ガス試験全体を行うのにそれだけ長時間を要していた。
【０００６】
このような従来の自動車自動運転システムにおける課題を解決するものとして、本願出願人は、平成１３年９月２６日付けにて、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求め、前記試験車両に適した走行性能マップを得るようにした発明内容を「自動車自動運転システム」として特許出願している（特願２００１−２９４７３９号）。
【０００７】
以下、前記出願に係る発明（以下、先願発明という）の内容を、図４および図５を参照しながら説明すると、まず、図４は、先願発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成を概略的に示すもので、この図において、１は試験車両で、シャシダイナモメータ（図示していない）に搭載されている。２は基準車速Ｖtab に基づいて走行すべき制御目標車速Ｖnom を出力する制御目標値発生器である。３は制御目標車速Ｖnom と試験車両１の実車速Ｖact とが入力され、それらの差（車速偏差）Ｖerr を出力する突き合わせ点である。４，５は車速偏差Ｖerr をそれぞれＰ制御、Ｉ制御する比例項（Ｐ；ゲイン）、積分項（Ｔ；時定数）で、比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi をそれぞれ出力する。６は制御目標車速Ｖnom を微分する微分器で、その後段にはフィードフォワード加速度αffを出力するフィードフォワード比率器７が設けられている。
【０００８】
そして、８は前記比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi （これらは、速度偏差Ｖerr をフィードバック制御して得られる制御出力である）およびフィードフォワード加速度αff（これは制御目標車速Ｖnom の変化率であり、目標加速度ともいう）を加算する突き合わせ点で、制御加速度αctl を出力する。９はアクセル開度予測値発生器で、自動車自動運転システムの車両データ内に収容されており、実車速Ｖact および突き合わせて点８からの制御加速度αctl とが入力される。１０は走行性能マップ１０であり、横軸に速度、縦軸に加速度をそれぞれ取り、アクセル開度θをパラメータとする速度と加速度との関係を示すものであるが、実際の使用においては、速度および加速度を入力することにより、制御すべきアクセル開度が求められるようになっており、この例においては、ベースマップが格納されている。ここで、ベースマップとは、既に学習を行った車両の走行性能マップのことであり、プレコンディショニング走行時に修正される走行性能マップのことである。
【０００９】
また、１１は補正マップである。ここで、補正マップとは、プレコンディショニング走行時に測定して得られたデータから前記ベースマップを補正するために求められた走行性能マップのことである。この補正マップ１１は、制御目標車速Ｖnom と実車速Ｖact との偏差Ｖerr に基づいて得られる補正加速度（図示例では、積分項補正加速度αi ）と、アクセル開度予測値発生器９の出力であるアクセル操作量Ａact と実車速Ｖact とから求められる。
【００１０】
上記図１に示した制御システムの現在時間をｋとしたときの制御加速度αctl を求める制御演算式は、下記（１）式で表される。
【００１１】
0003742595.tif 000002
【００１２】
また、アクセル操作量Ａact は、走行性能マップに制御加速度αctl と実車速Ｖact を入力することによって求められる。
Ａact （ｋ）＝Ｍap（αctl ，Ｖact ）                      ……（２）
Ｍap：走行性能マップで得られる操作量
すなわち、制御加速度αctl と実車速Ｖact を、上記（１），（２）式を用いて演算することによって、アクセル操作量Ａact を求めることができる。
【００１３】
次に、上記構成の制御システムを有する自動車自動運転システムによって新規登録の試験車両１をモード運転するため手順の一例を説明する。
【００１４】
（１）試験車両の運転席にアクチュエータ部を取り付ける。
【００１５】
（２）アクセル、ブレーキ、クラッチおよびシフトレバーをそれぞれ駆動するアクチュエータの位置学習を行う。
【００１６】
（３）プレコンディショニング走行を行う。このとき、次の手順でプレコンディショニング走行を行う。
（３の１）既に学習運転を実施した車両データを用いる。この車両データには既に別の車両で学習運転を行って得られた走行性能マップがあり、これをベースマップとする。このベースマップは、デフォルト値として予め持たせておいてもよい。
【００１７】
（３の２）前記選択したベースマップに基づいてプレコンディショニング走行を行う。
【００１８】
（３の３）プレコンディショニング走行時は、前記別の車両で学習した走行性能マップを用いてプレコンディショニング走行したときの車速フィードバック情報に、補正加速度（この場合、積分項補正加速度αi ）と、アクセル操作量Ａact と、実車速Ｖact とを取り込む。
【００１９】
（３の４）プレコンディショニング走行中は、常に、補正加速度αi 、アクセル操作量Ａact および実車速Ｖact を監視し、走行中のアクセル操作がベースマップを求めたときに使用した数カ所のアクセル踏込み量付近の補正加速度αi と実車速Ｖact を計測する。
（４）プレコンディショニング走行の終了後、プレコンディショニング走行時に得られた補正加速度αi 、アクセル操作量Ａact および実車速Ｖact とを用いて、速度、加速度とアクセル開度の関係となる補正マップ１１を作成する。この補正マップ１１の作成には、前記測定した実車速Ｖact と補正加速度αi の各データから最小二乗法により、１次の近似式を求めたものを使用する。この補正マップの求め方は、図５を参照しながら後で詳しく説明する。
【００２０】
（５）前記プレコンディショニング走行に用いたベースマップと、このプレコンディショニング走行によって採取された各種のデータに基づいて得られた補正マップの同じ学習開度どうしを近似式を用いて新しい近似式を求め、これを修正マップとする。
【００２１】
（６）前記修正マップを用いて試験車両１をモード運転し、本試験走行を行うのである。
【００２２】
上述したように、この発明の自動車自動運転システムによれば、プレコンディショニング走行時に学習運転を行うことができ、従来必要であった学習運転を独立して行う必要がなくなり、本試験前までに要する時間の短縮が図れ、それだけ、排ガス試験に要する時間を短縮することができる。そして、前記本試験前における手順が簡素化されることにより、アクチュエータ部の操作回数が低減され、同時に操作性も向上する。
【００２３】
次に、この発明の自動車自動運転システムにおける補正マップの求め方を、図３および図４を参照しながら具体的に説明する。
【００２４】
（１１）プレコンディショニング走行における制御は、前記（１）式による制御演算式を使用している。そのため、積分項補正加速度αi を一定周期で測定して、それらのデータを利用する。
【００２５】
（１２）走行性能マップと同じマップ構成とするため、学習運転時に使用したアクセル操作量Ａact 近傍（開度誤差Δθ以内）のアクセル操作量における、比例項補正加速度αp 、積分項補正加速度αi および実車速Ｖact を測定する。
【００２６】
θj −Δθj ≦θj " ≦θj ＋Δθj                         ……（３）
（θj ；学習開度、Δθj ；θj 時の開度誤差、ｊ＝０〜５）
なお、現状の開度誤差値Δθ0 〜Δθ5 は±０．５％とする。
【００２７】
（１３）θj （ｊ＝０〜５）での積分項補正加速度αi および実車速Ｖact から補正マップを求める。図５は、前記実車速Ｖact を横軸、積分項補正加速度αi を縦軸にとった多数の点をプロットしたもので、これらのプロットを用いて、高速域補正近似式（図中の符号１２で示す）
αFB（Ｖ）＝ＡFB＋ＢFB×Ｖ
を求める。
この場合、速度がゼロ付近のデータ（図中の符号１３で示す部分）は、発進時のバタツキの影響を受けるため、マップ偏差の指標として使用するには信頼性が低く、また、高速側のデータ（図中の符号１４で示す部分）は、データ数が少ないので、速度範囲がＶl ｋｍ／ｈ〜Ｖh ｋｍ／ｈのものをデータとして用いる。
【００２８】
（１４）補正マップ近似式の求める方法は以下の通りである。
▲１▼  計測したデータをθi （Ｖact ，αact ）とする。
ｉ＝０，…，ｍ−１（ｍは測定データ数）。
【００２９】
▲２▼  Ｖl ｋｍ／ｈ〜Ｖh ｋｍ／ｈの範囲のデータを用いて最小二乗法によって仮の一次近似式を求める。
αFB’（Ｖ）＝ＡFB’＋ＢFB’×Ｖ                          ……（４）
【００３０】
▲３▼  測定したデータと前記（４）式で表される近似式のデータとを同じ速度の加速度どうしを比較して、近似式からの誤差を求める。
αerr （ｉ）＝｜αi ’（Ｖact ）−αact （ｉ）｜          ……（５）
【００３１】
▲４▼  前記（５）式で求められた誤差の大きい順にｍ個のデータを削除する。このシーケンスを追加する理由は、測定ノイズ等による影響を無視するためである。但し、測定データがｐ個以上ｑ個以内の場合、無視するデータは大きい順からｒとし、ｐ−１個以内である場合は、全てのデータを使用するものとする。
【００３２】
▲５▼  上述のようにして求め直したデータを用いて最小二乗法によって一次近似式を求める。
αFB（Ｖ）＝ＡFB＋ＢFB×Ｖ                                ……（６）
【００３３】
そして、前記（６）式を用いてマップを補正するのである。
【００３４】
上述したところから理解されるように、前記先願に係る発明の自動車自動運転システムによれば、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求め、前記試験車両に適した走行性能マップを得るようにしているので、プレコンディショニング走行時に学習運転を行うことができ、従来必要であった学習運転を独立して行う必要がなくなり、本試験前までに要する時間の短縮が図れ、それだけ、排ガス試験に要する時間を短縮することができる。そして、前記本試験前における手順が簡素化されることにより、アクチュエータ部の操作回数が低減され、同時に操作性も向上する。
【００３５】
また、他の排ガス試験モード運転の場合でも、人間ドライバーが新しい試験車両を運転する場合は、排ガス試験を行う前に練習走行を行うことが多く、アクチュエータ部を使用する場合は、前記練習走行に代わってプレコンディショニング走行を行う。このことによって、従来から人間ドライバーによって行われてきた排ガス試験手順を大きく変更することなく、排ガス試験においてもアクチュエータ部を効果的に使用することができる。
【００３６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、その後、発明者の研究の結果、上記出願発明においても以下のような改善点が見いだされたのである。すなわち、プレコンディショニング走行によって修正された走行性能マップによって、モード走行を良好に行えるか否かの確認を行うには、前記修正された走行性能マップによって実際にモード走行を行って、そのときにおける車速追従性やアクセル変化の挙動を見て判断する必要があった。そのため、新規車両の排ガス試験に際しては、当該車両のモード走行を少なくとも一回は実施しないと、前記修正された走行性能マップが適切であるか否かの判断を下すことができなかった。
【００３７】
この発明は、上述の事柄に留意してなされたもので、その目的は、本試験前に実施されるプレコンディショニング走行の結果に基づいてベースマップを修正して得られる修正マップの評価を数値によって客観的に評価できるようにした自動車自動運転システムを提供することである。
【００３８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、この発明では、排ガス試験を行うための本試験走行の前に、試験車両をベースマップに基づいてプレコンディショニング走行し、このプレコンディショニング走行によって得られる車速フィードバック情報を用いて、前記ベースマップを補正して補正マップを作成し、さらに、この補正マップと前記ベースマップとから修正マップを求めるようにした自動車自動運転システムにおいて、前記車速フィードバック情報におけるアクセル開度一定時のフィードバック補正加速度と実車速とを用いて、速度と加速度との関係を１次近似式として求め、この１次近似式によって計算される加速度と速度とを前記フィードバック補正加速度および実車速の実測データの平均値と見なし、この実測値の平均値から分散および／またはバラツキの度合いを数値として求め、この数値によって前記補正マップの評価を行うようにしている。
【００３９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の詳細を、図を参照しながら説明する。図１および図２は、この発明の一つの実施の形態を示し、図１は、この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成を概略的に示すもので、この図に示す制御システムが前記図４に示した先願発明における制御システムと大きく異なる点は、補正マップを評価する評価部１２を設けたことで、他の構成については、図４に示したものと同じであるので、対応する部材に同一符号を付してその説明は省略する。
【００４０】
前記自動車自動運転システムにおける動作のあらましは下記の通りである。
【００４１】
（２１）他の試験車両で学習した走行性能マップ（以下、ベースマップという）を持つ車両データによってプレコンディショニング走行を行い、走行中のアクセル操作がベースマップの車両データに記録されているＰ箇所の異なるアクセル踏み込み量（Ａ1 , …, ＡJ , …, ＡP ）における一定範囲内の補正加速度（この場合は、積分項補正加速度αi を用いる）と実車速Ｖact とを監視しておき、加速度と車速の関係を計測していく。
【００４２】
（２２）前記プレコンディショニング走行後に、計測された加速度と実車速とアクセル操作量とから最小二乗法により１次近似式を求める。これにより、下記に示すように、Ｐ個の異なる１次近似式が得られる。
【００４３】
0003742595.tif 000003
【００４４】
（２３）前記求められた１次近似式と計測した実測データとを比較し、分散またはバラツキの度合いを求める。
【００４５】
（２４）結果判断を行う。そして、分散による評価においては、マップ修正評価値Ｌがある任意の基準評価値Ｅ以下の場合、１次近似式と実測データとのデータの分散が少ないため、マップ修正が良好であると判断することができる。逆に、前記マップ修正評価値Ｌが前記基準評価値Ｅを超える場合、１次近似式と実測データとのデータの分散が大きいため、マップ修正が良好でないと判断することができる。また、バラツキによる評価においては、前記マップ修正評価値Ｌがある任意の基準評価値Ｆ以上の場合、１次近似式と実測データとの誤差のバラツキが小さいデータが多いため、マップ修正が良好であると判断することができる。逆に、前記マップ修正評価値Ｌが前記基準評価値Ｆ未満の場合、１次近似式と実測データとの誤差のバラツキが大きいため、マップ修正が良好でないと判断することができる。
【００４６】
以下、前記分散による評価およびバラツキによる評価のそれぞれについて、図２（Ａ），（Ｂ）を参照しながら詳細に説明する。図２（Ａ），（Ｂ）は、いずれも補正マップ（実測値と１次近似式）であり、より具体的には、アクセル開度θj のときにおける補正加速度αi と実速度Ｖact との関係を表したものであり、図中の複数の点（Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐi ，Ｐn など）は実測データを表し、符号１３で示す直線は、これらの実測データを用いて最小二乗法により求められた１次近似式である。
【００４７】
まず、分散による評価について説明すると、今、測定値がｍ1 〜ｍn であるものとし、これに基づいて得られる計算値がＣ1 〜Ｃn であるとすると、その誤差の２乗は下記に示すようになる。
【００４８】
0003742595.tif 000004
【００４９】
そして、分散ｕj 2 は、前記誤差の２乗を下記（７）式を用いて計算することにより求めることができる。
【００５０】
0003742595.tif 000005
【００５１】
そして、前記分散ｕj 2 をある基準評価値と比較することにより、マップ修正の判断を行う。すなわち、
ｕj 2 ＜Ｅ1 のとき、      ｕj 2 ＝Ｗ1   →  マップ修正は良好。
Ｅ1 ≦ｕj 2 ＜Ｅ2 のとき、ｕj 2 ＝Ｗ2   →  マップ修正は普通。
ｕj 2 ≧Ｅ2 のとき、      ｕj 2 ＝Ｗ3   →  マップ修正が良好ではない。
ここで、Ｅ1 ，Ｅ2 は定数、Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 は重み定数である。
【００５２】
そして、マップ修正の総合判断として、マップ修正評価値Ｌを、下記（８）式に基づいて求める。
【００５３】
0003742595.tif 000006
【００５４】
そして、上記（８）式で求められたマップ修正評価値Ｌをある評価基準値Ｅ3 （例えば１ｋｍ／ｈ／ｓ）と比較し、Ｌ≦Ｅ3 のときは、マップ修正は良好であり、この場合、学習運転を実施することなく、モード運転に供することができる。また、Ｌ＞Ｅ3 のときは、マップ修正は良好でないと判断し、学習運転を実施する必要があると判断する。
【００５５】
次に、バラツキによる評価について説明すると、今、測定値がｍ1 〜ｍn であるものとし、これに基づいて得られる計算値がＣ1 〜Ｃn であるとすると、その絶対誤差は下記に示すようになる。
【００５６】
0003742595.tif 000007
【００５７】
そして、前記誤差εi が許容値Δε以内の実測データがｋ個あるとした場合、データ総数に対するバラツキＱj を、下記（９）式によって求める。
Ｑj ＝ｋ／ｎ×１００［％］                                  ……（９）
【００５８】
そして、前記バラツキＱj をある基準評価値と比較することにより、マップ修正の判断を行う。すなわち、
Ｑj ＜Ｆ1 ［％］のとき、            Ｑj ＝Ｗ1 →  マップ修正は良好。
Ｆ1 ［％］≦Ｑj ＜Ｆ2 ［％］のとき、Ｑj ＝Ｗ2 →  マップ修正は普通。
Ｑj ≧Ｆ2 ［％］のとき、            Ｑj ＝Ｗ3 →  マップ修正が良好ではない。
ここで、Ｆ1 ，Ｆ2 は定数、Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 は重み定数である。
【００５９】
そして、マップ修正の総合判断として、マップ修正評価値Ｌを、下記（１０）式に基づいて求める。
【００６０】
0003742595.tif 000008
【００６１】
そして、上記（１０）式で求められたマップ修正評価値Ｌをある評価基準値Ｆ3 （例えば１ｋｍ／ｈ／ｓ）と比較し、Ｌ≦Ｆ3 のときは、マップ修正は良好であり、この場合、学習運転を実施することなく、モード運転に供することができる。また、Ｌ＞Ｆ3 のときは、マップ修正は良好でないと判断し、学習運転を実施する必要があると判断する。
【００６２】
上述の実施の形態においては、補正マップを作成する際、アクセル操作量および実車速とともにフィードバック情報として積分項補正加速度αi を用いていたが、比例項補正加速度αp をも用いてもよく、この場合、図３に示すように、これらの補正加速度αi ，αp に重み付け係数を乗ずるようにしてもよい。すなわち、図３において、ｗI ，ｗP はそれぞれ重み付け係数を乗算する回路である。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明の自動車自動運転システムにおいては、プレコンディショニング走行によって走行性能マップを修正した段階において、実際の走行を行うことなく、修正したマップでのモード運転が良好になるか否かの判断を行うことができる。つまり、実際に目的とするモード走行を行う前に、修正したマップを使用して本試験走行を行ってもよいのか、あるいは、プレコンディショニング走行によるマップ修正では良好な走行が行えないために、該当する試験車両での学習運転を実施する必要があるのかなどの判断を的確に行うことができる。
【００６４】
そして、本試験前に実施されるプレコンディショニング走行の結果に基づいてベースマップを修正して得られる修正マップの評価を数値によって客観的に評価することができ、マップ修正がどの程度の正確さで行われたかが具体的な数値で得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成の一例を概略的に示す図である。
【図２】補正マップを評価する手法を説明するための図である。
【図３】この発明の自動車自動運転システムにおける制御システムの構成の他の例を概略的に示す図である。
【図４】この発明のベースとなる先願発明に係る自動車自動運転システムにおける制御システムの構成の一例を概略的に示す図である。
【図５】修正マップの一例を示す図である。
【符号の説明】
１…試験車両、１０…走行性能マップ、１１…補正マップ、１２…補正マップ評価部、２１…一次近似式を表す直線、Ｐi …実測データを表す点、Ｖnom …制御目標車速、Ｖact …実車速、Ｖerr …偏差、αp …補正加速度、Ａact …アクセル操作量。
【図１】
0003742595.tif 000009
【図２】
0003742595.tif 000010
【図３】
0003742595.tif 000011
【図４】
0003742595.tif 000012
【図５】
0003742595.tif 000013