NISSANTECHNICALREVIEW

未来を拓く ProPILOT 2.0 ／ 成長する e-POWER

日産
技報
2021
No.

87

日産技報
NISSAN TECHNICAL REVIEW

2021 No.87

NISSAN TECHINICAL REVIEW 2021 No.87
目

次2021 年 3 月 発行

◆巻頭言日産自動車の先進技術開発に対する取り組み………………………………………………… 中畔 邦雄 … …………………………………………… 1◆特集 1：未来を拓く ProPILOT 2.0
1. 安心して任せられるパートナーへ… ………………………………………………………… 江川 健一 ・ 東又章 ・ 大西 孝一… ……………… 5

2. 新しい機能… …………………………………………………………………………………… 谷口 洋平 ・ 厚村 大悟 ・ 徳永 誠士… ……………… 9
出川 勝彦

3. 支える車両の制御技術… ……………………………………………………………………… 谷口 洋平 ・ 平

靖久 ・ 菅原 直人… …………… 13

4. インテリジェント・インターフェース… …………………………………………………… 餌取 成明 ・ 中村 昌平 ・ 中園 泰徳… …………… 19
石郷岡 喜代春 ・ 前田 健司

5. 信頼できるシステムを支える技術… ………………………………………………………… 笹山 貴志 ・ 塩野目 恒二 ・ 寺西憲… ………… 25

6. 検証のための新しい実験技術… ……………………………………………………………… 久保田 悠美 ・ 佐々木 光次 ・長江 新平…………… 31
荻野 健治◆特集 2：成長する e-POWER
1. 電気駆動の魅力の拡散… ……………………………………………………………………… 渋谷 彰弘 ・ 中島 敏行……………………………… 37
2. システムの特徴と今後の発展… ……………………………………………………………… 仲田 直樹… ………………………………………… 43
3. EV-ness を創り出すシステム技術…………………………………………………………… 羽二生 倫之 ・ 坂上 永悟 ・ 伊藤 知広… ………… 47
風間

4. 走りと両立する燃費技術… …………………………………………………………………… 栗城

勇 ・ 小坂 裕紀
洋 ・ 折田 崇一 ・ 野口 隆三… …………… 53

5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術……………………………………………… 河上 哲也 ・ 金子 弘隆 ・ 家中 夕輔… …………… 57
新井 和彦 ・ 千葉 竜吾 ・ 澤田 孝信
仲田

徹 ・ 後藤 昌也

6. 価値を高める電動 AWD 技術 (All wheel drive)…………………………………………… 平工 良三 ・ 坂上 永悟 ・ 片倉 丈嗣… …………… 63

◆論文
交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第 1 〜 2 報）… ……………………………… 福本 泰己 ・ 栗城
島村 青之 ・ 西洋 ・ 三浦創… …………… 67

崇仁

微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明………………… 田尾 光規… ………………………………………… 81

NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用……… 後藤 昌也 ・ 相墨翔 ・ 永見

唯… …………… 89

松岡 久祥 ・ 榎本 俊夫
高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測………………………………………………… チョ・ヒョンソン・ 西内 秀和 ・ 佐藤
西岡 慎一 ・ 堺
発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価……………………………… 齋藤

宏…………… 95

宏征 ・ 松尾 治夫

元 ・ 朝日 弘美………………………………101

0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発… ……………………………………………………… 仲野 誠一 ・ 斎藤 弘樹 ・ 小池 裕介… ……………107
奥田 紗知子 ・ 佐川 琢円

CFRP C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発…………………………………………… 山口 りえこ ・ 水谷

篤 ・ 高津 亮一… …………113

柳橋 清人
異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について……………………………… 堀川

敦 ・ 稲川 慎吾 ・ 山内 恒明… ……………119◆受賞
自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案………………………………………… 平松 真知子 ・ 張山崎

化先 ・ 伊藤 勇希… …………125勝 ・ 寸田 剛司

直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究
今岡 佳宏 ・ 井上 尊雄 ・ 白石 泰介… ……………133
メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第 1 〜 2 報）……………… 大井

元 ・ 市川靖 ・ 松本彰… ……………141

世界初アクティブトルクロッドの開発………………………………………………………… 金堂 雅彦 ・ 谷村 浩史 ・ 山内 亮佑… ……………157
小穴 祐太
世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発……… 仲田 直樹 ・ 羽二生 倫之 ・ 木村

誠… …………165

世界初量産可変圧縮比エンジンの開発………………………………………………………… 小島 周二 ・ 木賀 新一 ・ 茂木 克也… ……………171
松岡 一哉 ・ 田中 儀明
電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法
山藤 勝彦… …………………………………………175巻頭言日産自動車の先進技術開発に対する取り組み

執行役副社長中畔

邦雄

おり、主要国での CO2 規制やガソリン車の販売規制は益々

1. はじめに厳しくなってきている。
また、2020 年 10 月、日本 政 府が、「2050 年までに温日産自動車の競争力の源泉は過去も現在も先進技術であ室効果ガスの排出を全体としてゼロを目指す」と宣言したより、創業以来、常に他が成し得ない新しい技術の開発と実うに、多くの国でリーダーたちがカーボンニュートラルを言及用化に挑んできた。ここ 20 年はクルマの電動化と知能化をしはじめている。こうした社会要求に応えるため、電動化、先進技術の大きな二つの柱において研究開発活動を進めて再生可能エネルギーの普及はグローバルで急務となっていいるが、その理由は、資源の枯渇、環境問題、交通事故、る。

交通渋滞など社会課題を解決するためにはこれらの技術が一方で、都市では人口一極集中による移動効率悪化の課

大きな鍵になるからである。

題、地方では人口減少に伴う公共交通やインフラ縮小による一方で、我々はこうした先進技術をできるだけ多くのお客

移動弱者の拡大が課題となっている。高齢化が進む先進国様に使っていただくこと、技術は普及させて初めて価値を持では、高齢者由来の事故も増加しており、誰もがより安心・つことを常に念頭において研究開発を進めてきた。そうした

安全に移動できる運転支援技術が求められてきている。

弛まぬ努力が、電動化においては EV と e-POWER、知能

このような環境変化に対応すべく、我々も新たな周辺認識化においては様々な先進安全技術とプロパイロット、クラウ

技術、データサイエンス、人工知能など様々な先進技術をいドなどと繋がるコネクテッド IT 技術の実用化などに繋がって

ち早く導入し、技術進化の加速を図っている。

いる。こうした先進技術は様々なセグメントに採用され、お3. 日産の先進技術戦略

客様にも広く浸透しつつある。

3-1. 電動化技術
日産は 1990 年頃から先んじて電気自動車用バッテリーやモーターの研究開発を進め、2010 年に業界初の量産型 EVである日産リーフを発売した。また、車両だけではなく、充電器の規格・拡充、Vehicle to Home、フォーアールエナジーのバッテリーリユース事業など、使用環境やエコサイクルも含
日産自動車の先進技術開発の歴史

めて、より安心して使える EV を目指し、市場に様々な技術

一方で今後 2030 年までの 10 年は社会環境と技術の変蓄積してきたクルマや顧客のデータが、電動化を推進していを投入してきた。そうしたリアルワールドでの豊富な実績や、化が激しく、非常に流動的な時代になる。次項からは、昨

く上での大きな強みになっている。

今の環境変化と、その変化に対応する日産の技術開発戦略

日産が電動化を拡大する目的は大きく 2 つある。1 つは日について述べていく。

産がビジョンとして掲げている将来のゼロ・エミッション社会を実現させること、そして、もう一つはモーター駆動のポテン

2. モビリティを取り巻く課題

シャルの高さを活かした安心、安全、快適な移動手段をお客様に提供することである。

近年、社会環境は大きく変化してきている。地球温暖化

モーター駆動は、その制御性の良さからクルマの走る環の主要因とされる CO2 排出量は、年々増加の一途を辿って境やドライバーの意図に応じた理想的な加速・減速、乗り心

日 産 技 報No.87 (2021)

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巻頭言：日産自動車の先進技術開発に対する取り組み

地、静粛性を実現することができ、また ADAS など先進安させている。例えば魅力性能を作りこむ上で重要な技術の一

全技術や自動運転技術との親和性も非常に高い。そうしたつとして、リーフのモーター開発の中で培ってきた独自の制モーター駆動ならではの魅力創出を今後も加速させていく。

振制御技術が挙げられる。電動パワートレインは、その応答

日産は、EV だけでなく、モーター駆動でありながら充電性の高さからガソリン車以上の制御性ポテンシャルを持つ一の必要の無い e-POWER を組み合わせることで、充電イン

方で、人の感性に反する唐突なトルクの立ち上がりや、トル

フラの整っていない地域も含む世界中のお客様にモーター駆

ク変動による振動抑制が課題である。それらを緻密に制御動の価値を提供していく。

し、滑らかな加速を作り出すのに、制振制御技術が重要な役割を果たしている。これに加えて、長年に渡る AWD 制御・
シャシー制御のノウハウを融合させた車両統合制御技術が、今年度発表した日産アリアに搭載する e-4ORCE である。前後２つのモーターを制動・駆動の両面でコントロールし、シャシー制御と組み合わせることで、スリップや車両姿勢などの変化を感じさせないフラットで快適な乗り心地を実現している。こうした技術が、誰もが安心・快適に運転できるクルマ(9H32:(5の価値を提供することに繋がっていく。

急速充電普及エリア

一方、EV 普及のためには今後電動パワートレインのコスト

電動車マーケット展開シナリオ低減が必須であるが、特にバッテリーの技術革新が大きな

今後、日産の事業構造改革計画である NISSAN NEXT

課題である。具体的にはサプライヤーと共同でのバッテリーの中では、2023 年度 末までに年間 100 万台以上の電 動材料開発をさらに進め、高価なコバルトを減らしたコバルトフ

車両の販売、8 車種以上の EV モデルのラインアップ拡充、

リーバッテリーの研究開発を加速する。バッテリーパックに

e-POWER のグローバル・セグメントカバレッジ拡大を計画
バッテリーコストの低減

ついても、モジュールを介さず、直接セルをパックに配置すしている。

る Cell to Pack といった構造や製造プロセスの合理化もサ
2030 年前までにクルマとして内燃機関同等の収益率にする

電動化
％へ

内燃機関

ことができると予測している。
Pack cost ($/kWh)

販売比率 主要市場

プライヤーと共に取り組んでいる。これらの技術革新により、

バッテリー


;

今後の電動化技術拡大計画

200
150

High Performance

LiB

～
内燃機関同等の収益率

100
Affordable
50

全個体電池

2020

2030

バッテリーコストの低減

また、さらに安全性と低コストを飛躍的に向上する可能性

3-1-1. EV
日産が、電動車両を開発、提供する上で重視している要を持つ全固体電池の研究開発も東京工業大学などと進めて件の一つが安全性である。性能向上のためにバッテリーエネ

いる。こちらの最大の課題は自動車に適用できるバッテリー

ルギー密度を高める一方で、市場に投入する前に様々な厳しの大型化と生産プロセスであり、早期の量産化を目指し、材い条件でテストを行い、安全性と信頼性を徹底して確保して料選定や製造プロセスの技術開発を加速させる。

Alliance Internalいる。

今後は EV が普及すればするほど、中古バッテリー市場が

リーフは生産開始から現在まで 51 万台（2020 年 12 月

拡大し、その活用が課題となる。日産が出資するフォーアー

末時点）を販売してきたが、バッテリー起因の重大事故を 1

ルエナジーは、いち早く福島県浪江町に事業所を設立し、使件も起こしていないのがその証明である。今後も、お客様が用済みバッテリーを再利用するための技術開発を進めてき使われる厳しい使用環境を市場走行データから予測し、高た。市場から戻ってきた使用済みバッテリーを、その状態や度な信頼性設計・実験基準に落とし込み、開発に反映して性能によって分別して様々な二次利用先に供給、リユース分いく。

の価値をお客様に循環還元していくというビジネスモデルをその上で、電動車両の魅力向上のための技術開発も加速

既に構築しつつある。このモデルを事業として拡大し、お客2

日産技報

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巻頭言：日産自動車の先進技術開発に対する取り組み

様が EV を保有する負担をより軽減することで、電動車のさ止アシストなど世界初となる技術を数多く投入しリードしてきらなる普及に繋げていく。

た。その実績とシステムの高い信頼性が、電動化技術同様
日産の競争力の源泉である。
また、プロパイロットに代表される自動運転技術や、車内に居ながらにして様々な情報やサービスを提供できるコネ
クテッド技術などを通して、全てのお客様にストレスの無い、
どこでも安心・安全で快適なドライビングを提供していくことを目指している。今後、23 年度末までに年間 150 万台以上の自動運転技術搭載車を投入していく。

3-2-1. プロパイロット

バッテリーリユースによる価値の還元

2016 年に投入したプロパイロットは、進化を重ね、2019

3-1-2. e-POWER

年にプロパイロット 2.0 として、同一車線内のハンズオフ機

EV とコア技術を共用する e-POWER も、100％モーター

能付き高速道路ナビ連動ルート走行を世界で初めて実用化駆動を行うことで、走り出しから最大のトルクを活用、EV のした。プロパイロットが提供する自動運転技術は、高速道

ような静かでスムーズな走行ができることが最大の特徴であ路でのお客様の使われ方を徹底的に分析し考慮した設計とる。

なっている。高速道路の本線から出口まであらゆるシーンで今年度発売したアジア市場向け新型キックスでは初めて海適切な運転支援が機能し、お客様に全くストレスを感じさせ

外市場に展開し、現地のメディアやジャーナリストから好評ない。

を得ている。また、日本の新型ノートでは、インバーターとモー

こうした性能と商品性を支えているのは、過去から日産のターを一体化した新しい電動パワートレインで効率をさらに強みであった周辺認識技術や制御技術に加えて、システム失上げ、加速や静粛性などの性能を一段と向上させた。

陥時の安全性を確保する高度なシステム冗長設計技術など、

また、e-POWER の特徴を活かし、発電用エンジンの振長年の経験に基づいた先進 運転支援に関する技術力であ動伝達を究極に減らすことで圧倒的な静粛性を実現できるプる。

レミアムセグメント向けシステムの開発にも取り組んでいる。
一方で、e-POWER 普及の課題もパワートレインコストで3-2-2. 自動運転技術の進化ある。EV 同様バッテリー技術の進化に加えて、エンジンを将来の完全自動運転に向けては、運転支援可能なシーン

発電専用かつ定点運転に特化するシステムの簡素化に取りを広げ、自動化のレベルを向上させていくだけではなく、誰組んでおり、これにより 2025 年までに内燃機関同等の収でも安心して使えるシステムであり続ける必要がある。

益率を目指している。

横浜みなとみらいで実証実験を進めている Easy Ride は
その技術開発の一端であり、実際のお客様に使っていただくことでユースケースや実用上の課題を発掘し、将来の実運用
自動運転技術のロードマップに向けて進化を続けている。

完全自動運転e-POWER 技術の進化とコスト低減
高速道路でのアイズオフ機能

3-2. 知能化技術

一般道での運転支援システムとの協調

日産は、日産車が関わる交通事故の死亡者数を実質ゼロ

単一車線上での究極の使いやすさにするゼロ・フェイタリティをビジョンに掲げ、リアルワールド

2016

で起こり得る全ての事故リスクに対応できる運転支援技術の2020「Easy Ride」は株式会社ディー・エヌ・エーと日産自動車株式会社の登録商標です。

自動運転技術のロードマップ

開発に取り組んで来た。セーフティーシールドコンセプトのもと、周囲 360 度のリスクへ対応する技術として、レーンキー

リアルワールドでのあらゆるシーンで安全性を担保するた

プアシストやアラウンドビューモニター、踏み間違い衝突防めには、路上の危険な障害物を全て認識できる能力が必要

日 産 技 報No.87 (2021)

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巻頭言：日産自動車の先進技術開発に対する取り組み

であり、お客様の運転シーンと道路環境を広くカバーできる用したシステムの大幅な合理化や、デジタル解析ツールを活認識技術という観点では、まだまだ発展途上である。今後用した自動での機能評価手法など、開発効率の革新も合わ

も車両の制御技術に加えて、センサー・カメラなど基幹部品せて実施している。

の研究開発にも注力していく。

4. 将来のモビリティ社会の実現に向けてまた、それら技術をグローバルマーケットに普及させるた
めには、より効率的な市場環境の把握が重要であり、それを目的に道路環境のモデル化を進めている。これまでプロ

こうした先進技術は、商品として車を所有いただくお客様

パイロットの開発時に蓄積した市場環境の膨大なデータと高のためだけでなく、社会の中で人々の暮らしを豊かにしていく

精度地図データを元に、世界中の様々な走行シーンをシミュことにも広く貢献することができる。

テクニカルセンターのドライビングシミュレーター

レーション上で再現することで開発を大幅に効率化できる。

一例として、走る蓄電池でもある EV は災害時の電力とし

日産ではこうした市場環境と実車の車両挙動の双方を再現でても活躍しており、日産のブルースイッチ活動のもと、多くのきるドライビングシミュレーターを自動運転技術の開発に活自治体と協定を結び、広く社会に貢献している。また、再利用している。

用バッテリーを活用したエネルギーストレージを電力グリッドにつないで電力需給調整をおこなう Vehicle to Grid システ
ムの研究にも取り組んでいる。
また、地方などでの移動弱者に対しては、これまで培ってきた先進安全技術や自動運転技術、電動化技術、コネクテッ
ド技術をフルに活用し、自治体とも連携して誰もが安心して技術のエネルギー社会への貢献移動できる環境構築を目指すと共に、それによって生まれる
新しいビジネスモデルの検証も進めていく。

日産テクニカルセンターのドライビングシミュレーター

3-2-3. コネクテッド技術
日産は、クラウドなど外部と繋がり車内のお客様に多種多再生可能エネルギー

停電時給水所

様なサービスを提供できるコネクテッド技術についても、長災害時の緊急電源としての電源を活用

年技術革新を図ってきた。1998 年には、コンパスリンクをエネルギー貯蔵バッテリーの再利用

パワームーバー
可搬型給電器開始し、カーナビゲーションと携帯電話を活用した新しい情

クルマの でエネルギー需要を見ながら供給をアジャスト

最大出力

報提供サービス、及び日本初のオペレータサービスなど、クEV 技術のエネルギー社会への貢献

ルマと IT の融合の先駆けとなった。その後、カーウイングス、
ニッサンコネクトへと進化させ、車やバッテリーの劣化状態

5. おわりにや位置情報の把握と活用、最適ルート検索、遠隔操作によるドアロックなど様々な機能・サービスをグローバルマーケッ
トで実用化してきた。

日産では、今まで述べてきたテーマ以外にも様々な先進

今後は、クラウドやサーバーとの間の通信速度も飛躍的に技術の研究開発に取り組んでいる。異種材料を活用した車高速化することで、さらに多くのサービスを提供していく。

両のさらなる軽量化技術、生体認識によりお客様の体調を

例えば、車両に乗り込むまでの一連の動作をストレスなく把握し車内環境を最適に調節する技術、アラウンドビューモ行えるようにするための、スマホアプリと連動した様々な機能

ニターを進化させて乗員の視界をさらに広げる技術、自動駐の遠隔操作や自動セットアップ、ビッグデータを活用したドラ

車技術の進化、金属 3D プリンタの活用や型レス成型技術

イバーの嗜好や行動分析から、お客様の意図を先読みし、による少量多品種部品製造技術等、様々な技術領域で新た運転中にクルマの数多くの機能を直感的に操作できるようになアイデアの具現化にも注力している。こうした日産独自のする先進 HMI への活用などに取り組んでいる。

先進技術の魅力を拡大し、世界中のお客様に使っていただ

これらの基盤となるのが、アライアンスクラウドやオンボー

くこと、それによりお客様の日々の生活を豊かなものとするこ

ドプラットフォームであり、これらをグローバルに展開し、通とが日産の掲げるビジョンであり、それが将来のモビリティ

信事業者、サービスプロバイターと連携しながら進めていく。

社会の扉を開いていくと確信している。今後も、「技術の日産」

また、機能拡大に伴い、システムのソフト、ハードのアーであり続けるため、開発部門全体で挑戦をし続けていく。

キテクチャも年々複雑化してきており、モジュール設計を活4

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集 1：未来を拓く ProPILOT 2.0

1. 安心して任せられるパートナーへ
江川

健一 *

東又

章 **

大西

孝一 ***

1. プロパイロット 2.0 は いかにして生まれたのか
プロパイロット 2.0（以下 PP2.0）を世に問うた結果、多くのジャーナリストから単に便利で安全快適なだけでなく、「相棒」「パートナー」といったこれまでにない人とクルマの関係を表現して頂いた。心理学の研究者と「何故そう感じるのか」を改めて考えてみた結果、以下 3 つのキーワードが浮かび上がってきた。
1.

Vigilance からの解放

2.

操作主体感

3.

運転のうまさ

注意リソースの最適配分

図 1.

他者理解
まず、P2P を実現させるためのキー技術が 3D 高精度地図

これらのキーワードは、PP2.0 の開発で掲げた以下の開（以下 3D HD マップ）である。従来の地図に比べ、車線数

発目標が良く達成できていることを示している。


プロパイロット 2.0（ポイント・トゥ・ポイント）

や勾配・カントといった路面情報が多く含まれており、これ制限速度内で全ての高速道路をシステムのみでらの情報を運転システムに適用することで機能を実現した。

「安全」
「安心」
「利便」
「快適」に走行可能な能力を持つ


ドライバー & 同乗者が「意のままに」「ゆとりある」
運転が体験できるような車両の動きを実現する



自車内からの感覚だけでなく、前後周辺の車両から見たときに自然な車の動きであること「自動運転」という機能、これが持つイメージは “ ドア・トゥ・
ドア ” と考える。自宅で目的地を告げると自動で連れて行っ図 2.

3D 高精度地図（3D HD マップ）てくれるという機能が最終的に目指すところである。これを最新の技術で実現したものが PP2.0 である。

次に、PP2.0 を特徴づける要素として「安心」「快適」のキー

PP2.0 が実現したのは「ポイント・トゥ・ポイント」（以下

ワードが上げられる。
「安心」は、滑らかな車両の制御に代P2P）。目的地を入力すればナビゲーションが設定するルート表されるように日産自動車が長年蓄積してきたダイナミックパ

ガイドにしたがって、高速道路に乗ってから降りるまでのドラ

フォーマンス技術（以下 DP）、すなわち、誰でも、いつでも、イバーの運転操作を幅広く支援する機能である。レーンを維どんな道路環境でも意のままに運転を発揮できる技術が支持する、車線変更を行う、周囲の車両の流れに応じて車間えている。

や車速を制御する、これら個々の技術レベルを上げると共に、

また、システムが今どのような状態であるかをトランスペア

分岐や出口を考慮し、レーンレベルの走行を計画によるナビ

レントにドライバーへ伝えることも重要である。周囲をどのよ

連動ルート走行が可能となる技術開発を行ってきた。

うに認識しているか、どのように判断したか、HMI を通して

* カスタマーパフォーマンス＆実験技術革新部

日 産 技 報No.87 (2021)** ソフトウェア開発部*** カスタマーパフォーマンス＆第一車両実験部

5特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 1. 安心して任せられるパートナーへシステムがしっかり見ているということを理解してもらうことがでは、“ 疲れない ” とはどのような状態か？肉体的疲労と「安心」に大きく寄与する。

神経的疲労に分け、機能との関係を整理した。

そこで新たにインタラクティブな HMI を開発した。



肉体的な疲労の軽減：ハンズオフできる、
自動で車線変更できるという運転操作からの解放

神経的な疲労の軽減：滑らかな動き（車両制御）、
周囲状況の適切なタイミングでの情報提供（HMI）“ ハンズオフできる、車線変更できる”、これらが可能となっても車の動きがぎこちない、あるいは周辺車両の邪魔をする、
ひゃっとするようであると却って疲労する。すなわち、神経的疲労の軽減が達成できてこそ肉体的疲労の軽減が達成される。これらが解決できて初めて「疲れない」＝「安心、快適」という価値が提供できる。
図 3.

3.「疲れない」の心理学的な理解

インテリジェント・インターフェース

そして、もう一つのキーワードである「快適」は、前段でこのようにして作り上げた PP2.0 は日産のテストドライバー

記述した「安心」の上に成り立っている。DP と人間研究、こやジャーナリストから高く評価されたが、冒頭で述べた通り、

れらの研究の蓄積から「ゆとり」を感じる車両の動きを作り職業として自動車に接していない人々にはどのような印象を与上げた。さらに、ドライバーを運転操作から解放するハンズえるのかを知りたいと考え、2019 年 11 月と 2020 年 10 月

オフ機能
（以下 H/O）と P2P を組み合わせることで「快適性」の２回にわたって、京都大学大学院

を向上、そして「疲れない」というシステムを実現した。

情報学専攻

情報学研究科知能教授の熊田孝恒先生に、京都市郊外の高速道路で PP2.0 を試乗していただき、ご専門の心理情報学の2. プロパイロット 2.0 は何を目標に作ったか

視点からコメントをいただいた。その結果、●短時間の試乗ながら、確かにストレスが少なく疲れにくい。

PP2.0 の開発では、“ 技術の押し売り ” ではなく、“ お客・遅いクルマに追従してもあまり気にならない。

様が使える価値を追及すること ” を開発コンセプトに、「高・そもそも遅い感じがしない。

速道路を安全・安心・利便・快適に走行できるという新たな●人と車の新しい関係への期待を感じる。

価値を提供すること」としている。

とのご意見をいただいた。

「DP/ 人間研究」という基盤技術と、「車両制御・HMI・

以下、いただいたご意見、仮説を整理して記す。

安全設計」の 3 つのキー技術の下、PP2.0 の特徴的な機能である「P2P」と「H/O」により目標性能の「安心」「快適」

Vigilance 状態を実現、システム目標の “ 新たな価値（バリュー）” を生み出す。

PP2.0 が 搭載されていない車において、周囲の車の挙

この価値を測る指標に「疲れない（疲労度）」を設定、シス動に応じた減速操作は疲れる。先行研究 *1) では、この理テム作り上げた。
（図 4）

由は、衝突などの頻繁には起こらないがいつ起こるかわからない確率が低い事象に対して持続的に予期的構えを維持している「Vigilance 状態」が挙げられている。Vigilance
は、「外部環境においてランダムな時間間隔で生起するある特定の小変化を発見し、いつでもこれに対応し得るような状態」*2) と 1956 年の英国でのシンポジウムで定義されており、Mackworth のレーダー監視に関する研究などが有名である。PP2.0 を試乗した印象からは、PP2.0 が作動する前の絶え間ない注意リソース投入から部分的に解放され、作動後は適切な周囲監視状態になることから疲れを感じにくくなるのではないかと推測できる。

図 4.

システム目標と機能のヒエラルキー

6

日産技報

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特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 1. 安心して任せられるパートナーへ

操作主体感と他者理解
また、一般に操作主体感が失われるとストレスの原因になりえるといわれるが、PP2.0 においては、操作主体感と役割
委託が良いバランスで両立されている。操作主体性とは、自分が車を操縦しているという意識のことである。すなわち、目的地へ安全に到達するというドライバーの目的を車が共有したうえで、目的達成の役割の一部をドライバーから車に委託している。委託している間も、車が何を認知してどのよう

図 5.

京都大学 熊田教授と試乗いただいたスカイライン（同型）に制御しようとしているか HMI を通じてドライバーとコミュニ
ケーションしている。さらに、制御の許可を車がドライバーに

以上のように、心理学研究者の視点から見ても、開発の求めるなど、あくまでも人間が操作主であるが、車は目的達

狙いが実現できていることが示唆できた。今後も「人間と車成に向けて共に努力するパートナーという位置づけになっての新しい関係」について、研究を続けていきたい。

いる。特徴的なのは、車に委託する際のステアリングから手

4. まとめを放すという行動で、これによって役割の切り替えを明確に、且つドライバーが主体的に行っていることを、ドライバー自身が認識することができている。

PP2.0 は、現在の技術レベルで安全に実現可能な “ ドア・

この新しい人間と車の関係は、人と車が同じものを認識しトゥ・ドア ” “ ハンズオフ ” 機能をともに備えた技術である。

ている段階から車が行おうとしている制御を、コミュニケー

これは、これまでに世界に先駆けて実現してきた多くの車両

ションを通じて共有する段階（意図や目標の共有）へ発展す

制御技術、HMI 技術、安全設計技術を多面的に組み合わることで安心感が生まれるとも解釈でき、心理学で扱われる

せてつくりあげられた。さらに、ダイナミックパフォーマンス

「他者の理解」* と同様のメカニズムで説明できるのかもしの研究や人間研究、実験技術、計測技術など豊富な基盤技れない。

術があってこそ成立したものであり、決して一朝一夕でできる

3)

ものではない。ビジョンを持ち一貫して技術を開発し続けて運転のうまさいるからこそ成し遂げることができると自負している。

更に、目的地へ安全に到達するという目的達成の役割をその結果、安心で快適な性能を持ち、疲れないという新車に委託したあと、車は単に安全なだけではなく、快適な動しい価値を生み出すことができた。心理学の視点で見ても、きを提供してくれる。追い越しの横方向の動きや加速のタイ

これまでにない人と車の関係が示唆され、今後の研究が待ミングなど、車の動きがドライバーの予想の範囲で、余計なたれる。

緊張を強いられることがほとんどない。車線内の追従走行で

本稿では、この PP2.0 の実現に要した技術について詳述

も車線の中央をどこまでも安定して走っていく感じがして、快する。

適な感覚を作り出している。このような安定性が、ドライバー

5. 参考文献の車に対する信頼感を生み出しており、これも疲労感低減の１つの要因と考えられる。

1) 熊田孝恒他 , 長時間運転での疲労蓄積への影響要因のこれらの要因から、仮説ではあるが適度な車への信頼が分析とドライバーの疲労蓄積タイプの分類 ,生じ、安心で快適な走行感覚から、ストレスが少なく疲れに

自動車技術会論文集 Vol.44 No.6 p.1451, 2013

くくなっているのではないかと考える。しかし、短時間（今回2) 西岡昭 , Vigilance Task に関する心理学的諸研究 ,は 10 分程度）の試乗で、なぜ信頼感ができるのかはわか

心理学研究 第 33 巻 第 3 号 p.31, 1962

らない。PP2.0 が市販車に搭載されて、一般公道を実際に

3)N. J. Emery, The Eyes Have It: The Neuroethology,

運転して初めてわかる人間の心の動きがある。心理学研究

Function and Evolution of Social Gaze, Neuroscience

テーマとしても興味深い。

& Bio Behavioral Reviews 24(6) p.581, 2000

日 産 技 報No.87 (2021)

7特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 1. 安心して任せられるパートナーへ

著者

江川

健一

東又

章

大西

孝一

8

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0

2. 新しい機能
谷口

洋平 *

厚村

大悟 *

徳永

誠士 *

出川

勝彦 *

1. はじめにプロパイロット 2.0（以下、PP2.0）は、第一世代のプロパイロットを大きく進化させ、高速道路の複数車線をナビゲー
ションシステムと連動して設定したルートを走行（以下、ナビ
連動ルート走行）し、かつドライバーが常に前方に注意して
道路・交通・自車両の状況に応じて直ちにハンドルを確実に操作できる状態にある限りにおいて同一車線内でハンズオフが可能となる世界初の運転支援システムを実現した。本章で図 1 プロパイロット 2.0

は、その PP2.0 の新機能について説明する。
PP2.0 は、車両に搭載した 7 個のカメラ、5 個のレーダー、

2. プロパイロット 2.0 の新機能

12 個のソナーと、GNSS、3D 高精度地図（以下 HD マップ）データを組み合わせて使用することで車両の前方だけで2.1 プロパイロット 2.0 の概要

なく、左右や後方など周囲 360 度の情報と、道路上の正確

PP2.0 では、ポイント・トゥ・ポイント機能として、ナビゲー

な位置を把握する。3D HD マップデータには、道路構造がションシステムで目的地を設定し、高速道路の本線に合流す把握できる情報と車線の数、合流・分岐・交差の位置の情

るとナビ連動ルート走行を開始することができる。ナビ連動報が含まれ、これらの情報を使うことでこれから走る道路を

ルート走行を開始すると追い越しや分岐なども含めてシステ

予見した制御を行い、熟練したドライバーが運転しているよムがルート上にある高速道路の出口までの走行を支援し、ドうな滑らかな走行を実現した。また、ドライバーモニターカメ

ライバーが常に前方に注意して道路・交通・自車両の状況にラを装備しており、ドライバーが前方を注視しているか常に応じ直ちにハンドルを確実に操作できる状態にある限りにお監視する。

いて同一車線内でハンズオフが可能となり、ドライバーの運PP2.0 のセンサー搭載図、360 度センシングのイメージ図、

転操作を幅広く支援する。また、ナビゲーションと周囲 360

および 3D HD マップの一例をそれぞれ、図 2、図 3、およ度のセンシング情報に基づいて、ナビ連動ルート走行中の分

び図 4 に示す。

岐や追い越しのための車線変更の適切な開始タイミングをシステムが判断し、ドライバーに提案する。ドライバーがハンド
ルに手を添え、スイッチ操作で提案を承認することで、車線変更支援を開始する。図 1 に PP2.0 の作動イメージを示す。

* AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)9

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 2. 新しい機能

また、標識検知機能により速度標識を検出した場合、検出した速度を設定車速にすることが可能である。

2.3 車線維持機能
車線中央付近を走行するようにステアリングを制御し、ドライバーのハンドル操作を支援する。ドライバーが常に前方に注意して道路・交通・自車両の状況に応じ直ちにハンドルを確実に操作できる状態にある限りにおいて、ハンドルから手を離すことが可能となる。

2.4 ルート走行支援機能
ドライバーがナビゲーションシステムで目的地を設定している場合、出口・分岐路または車線数が減少する地点などルートに従って走行するために必要な車線変更地点に到達すると、ドライバーに車線変更を提案する。ドライバーがハンド

図 2 プロパイロット 2.0 のセンサー搭載図

ルに手を添え、ステアリングホイール上に設置された車線変
更支援スイッチを押すと、目的の車線の方向へ方向指示器が作動、その後ステアリングを制御し車線変更操作を支援する。目的の車線まで複数回車線変更が必要な場合は、連続して車線変更の支援を行うこともできる。

2.4.1 車線変更支援機能
ドライバーがハンドルに手を添え、目的の車線の方向へ方向指示器を作動させると、ステアリングを制御し車線変更に必要なステアリング操作を支援する。

図 3 360 °周囲センシング

2.4.2 追い越し支援機能
ドライバーが設定した車速よりも遅い車両を前方に検出す
ると、ドライバーに追い越しを提案する。ドライバーがハンド
ルに手を添え、ステアリングホイール上に設置された車線変
更支援スイッチを押すと、右側の車線の方向へ方向指示器が作動、その後ステアリングを制御し車線変更操作を支援する。遅い車両を追い抜くと、ドライバーに元の車線に戻ることを提案する。ドライバーが車線変更支援スイッチを押すと、左側の車線の方向へ方向指示器が作動、その後ステア

図 4 3D 高精度地図（3D HD マップ）

リングを制御し車線変更操作を支援する。

2.2 車速・車間制御機能
ドライバーが設定した車速を維持するように速度制御を行

次章で車線変更支援機能、追い越し支援機能、ルート走う。先行車を検出すると、ドライバーが設定した車速を上限

行支援機能に必須な 3D HD マップデータの活用について説に車速に応じた車間距離を保つように車間制御を行う。先明する。

行車が停止した場合は、先行車に続いて自車も停止する。停止後、約 30 秒間までは先行車に対して停止・追従走行を行うことができる。
前方にカーブがあるときは、カーブの大きさに応じて車速を調整する減速制御を行う。
10

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 2. 新しい機能

本線の右側車線にいる場合は、出口が近づくと車線「A」に

3. 3D 高精度地図データの移動するまで左の車線に車線変更するようシステムが提案す車線変更支援機能への適用る。ここで車線「B」に移ってしまうと P 地点を出るために必
要な車線変更回数が却って増えてしまうため、車線「B」へ

本章では、3D HD マップデータの車線変更支援機能へ移動する提案はしない。なお、はじめから車線「B」を走行の適用の一例として、車線変更可否判断、車線レベルの走していた場合は、右への車線変更をシステムが提案し車線「A」

行計画について説明する。

へと誘導する。このように、いずれの車線を走行していても、最終的には車線「A」に誘導するように車線変更の提案が行われる。

3.1 車線変更可否判断
車線変更支援を実現するための課題の一つに、前方の車

また、車線レベルでの走行計画を持つことで、前方車の線に関する情報を取得することが挙げられる。車線変更を開追い越しにおいても適切なタイミングで提案することができ

始する時点では車線変更終了地点の車線情報をカメラではる。例えば、進むべき進路が分岐の左方向にあり、かつそ

計測しきれていない場合がある。このため、カメラのみの情の分岐までの距離が近い場合には、追い越しの提案をしな

報では車線変更中に車線変更禁止を表す区画線が現れるな

いようシステムが判断している。

ど車線変更ができなくなる可能性がある。一方で、3D HD

以上のように、3D HD マップデータを用いた車線レベル

マップデータは車線レベルで曲率や区画線などの情報を持っの走行計画を持つことで、どの車線に移動するのが望ましいているため、カメラの検知範囲外の道路形状を取得することかが分かり、その結果、適切なタイミングでの車線変更の提で、任意の車線の開始地点から終了地点までを考慮した車案が可能になる。

線変更可否判断が可能となる。

3.2 車線レベルの走行計画
車線変更支援機能は、追い越し支援やナビゲーションシス
テムの推奨する経路に沿って進む目的でシステムが適切なタイミングを判断し車線変更を提案する。この判断はシステム

図 6 分岐付近での車線レベル経路生成

内で 3D HD マップデータのもつ車線レベルのデータを用いて走行計画を作成することで可能となる。ここでいう走行計

4. オフボード連携機能

画とは、どの区間でどの車線を走行すべきかと、どのように走行すべき車線に誘導するかの計画を指す。
図５に車線レベルの走行計画を作成する過程を示す。まPP2.0 システムにおいては、3D HD マップのデータ更新

ず、高速道路上で出口などの分岐が存在した場合に、ナビなどの機能を実現するため、テレマティクス通信によるサー

ゲーションシステムの推奨する進路に移動するために必要なバーとの常時通信によるオフボード連携機能を有している。

車線変更回数と、分岐に対して道なり距離とを計算し車線選

オフボード連携機能は、車両側の 3D HD マップのストレー択を行う。

ジおよび地図データ出力を行う 3D HD マップ ECU、テレマ
ティクス通信を行うテレマティクス CU、最新地図データの保存及び配信を行うサーバーから構成される。

図 5 車線レベル経路生成ブロック図

次に、車線レベルの走行計画について例を用いて説明する。図 6 は高速道路の分岐付近の道路形状を模式的に表した図である。ナビゲーションシステムの推奨する経路が、図中の「P」地点から出口に進むように設定されているとする。
日 産 技 報No.87 (2021)

図 7 オフボード連携11特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 2. 新しい機能工事などによる道路形状の変更があった場合にもタイムリーに実際の道路形状にあった最新の地図データを活用できるようにするため、3D 高精度地図データは年に数回の頻度で更新される。
3D 高精度地図 ECU は、サーバー上の最新地図データのバージョンと ECU 内の地図データのバージョンの差分を都度確認し、地図データの更新があった場合には自車位置に近い場所から優先的に最新地図データをサーバーからダウンロードし、ECU 内の地図データを更新する。これにより、
常に最新の 3D 高精度地図データを運転支援に利用できるようにしている。

5. まとめ本システムの開発により、高速道路の複数車線をナビゲー
ションシステムと連動して設定したルートを走行し、ドライバーが常に前方に注意して道路・交通・自車両の状況に応じ直ちにハンドルを確実に操作できる状態にある限りにおいて、同一車線内でハンズオフが可能となる世界初の先進運転支
援技術を商品化し、お客様に、より安心で快適、
ストレスフリーな運転を提供することができた。
今後、この技術を日本以外の地域へ拡大し、またより多くの車両に搭載させるとともに、より幅広いシーンで運転操作を支援できるよう技術開発を行い、更なる安全な交通社会の実現を目指し、クルマの新しい価値を提供していきたい。

著者

谷口

洋平

厚村

大悟

徳永

誠士

出川

12

勝彦

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0

3. 支える車両の制御技術
谷口

洋平 *

平

靖久 *

菅原

直人 **

（Forward Emergency Braking）の制御にも応用している。

1. はじめに

また、LKS（Lane Keep Support）の開発では、カメラで車線を認識し、その中心位置をトレースするよう車両運動

日産は 20 年以上にわたり運転支援技術のパイオニアとし特性を基にしたステア制御を実現した。

て技術革新をリードし、数多くの世界初の技術を開発してきた。1)-8)

そして、2016 年には統合的に支援する高速道路単一車線の運転支援技術「プロパイロット」（以下、PP1.0）9)を実用化、さらに 2019 年には PP1.0 を大きく進化させ、高速道路の複数車線をナビゲーションシステムと連動して設定したルートにしたがって走行（以下、ナビ連動ルート走行）
する「プロパイロット 2.0」
（以下、PP2.0）を開発した。
これらプロパイロットを実現する車両を制御する技術は、
これまで多くの運転支援システムを開発したことによる制御技術の積み重ねが大きな原動力である。

図 1 運転支援システム開発の歴史

車両の速度や車間距離を制御する技術は 1999 年に発売した ICC（Intelligent Cruise Control）まで遡り、またス

これらの制御技術は時 代と共に進化し、PP1.0，PP2.0

テアリングの制御技術、および車線追従の制御技術は 2001の基盤制御技術として用いている。

年の LKS（Lane Keep Support System）が開発の基盤と2. 制御システムの特徴なる。
本章では、PP2.0 において「安心」「快適」を実現する上2.1 車速制御

でキーとなる車両の制御技術について、その変遷と主な制御

日産における車速制御の歴史は古く1990 年代前半にまを解説する。

で遡る。オート・クルーズ・コントロールの制御にロバスト制
御とモデルマッチング制御を組み合わせた制御則を設計し
た。
（図 2）

1.1. 運転支援システムにおける制御開発の歴史
日産における運転支援システムは、1999 年シーマに搭載

車両特性の変動や勾配など走行状態の変化を推定し制御した ICC から始まる。図 1 に日産が市場投入してきた運転

入力を補正することで、時々刻々と変化する制御対象に対し支援システムの一覧を示す。

て常に一定の制御特性を補償する。
（ロバスト制御）この補

ICC の開発では、車両の前後方向の力を制御する制駆動

償された制御対象に希望する応答特性の規範モデルを設定

力制御を基に、車速を指令値とおりに制御する車速制御と、し、制御対象を規範モデルと同じ動きとなるように制御入力

先行車との車間距離をドライバーの運転操作を模擬するようを決定する。
（モデルマッチング制御）に制御する車間制御を実現した。

このように制御系を構成することで、車重の変動や道路勾

この駆 動力制 御・車 速制 御・車 間制 御の制 御技術は、配など走行環境の変化に強い車速制御を実現した。10)

そ の 後 に 続 く DCA（Distance Control Assist） や FEB* AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)** シャシー開発部

13

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 3. 支える車両の制御技術

図 2 車速制御ブロック

2.2 車間距離制御

図 4 車群安定性を考慮した車間距離制御ブロック

ICC や PP1.0/2.0 で使用している車間距離制御は、ドラ
イバーの運転操作の分析から 2 つの指標を設定し制御系を2.3 車線追従制御

設計した。

PP1.0/PP2.0 の車線 追従制御は、2001 年に商品化した

1）追従開始後の軌跡が設定できること

LKS システムがベースになる。LKS に求められる制御性能は、

2）追従中の制御性能が安定していること

ライントレース性能と耐外乱安定性を維持、向上させること

この要件を満たすため、応答特性と追従安定性を独立にであり、車両の横運動を制御することから車両モデルに基づ設定できる「モデル規範型 2 自由度制御」を適用した。
（図 3）

く状態フィードバック制御で設計した。この状態フィードバッ

制御対象は、扱いやすい伝達関数で記述できる構成とす

ク制御は、カルマンフィルタによるオブザーバーを配し、LQるため、直接車間距離を制御するのではなく所定の伝達特（Linea Quadratic）制御を用いて要求性能を満足するよう性を有する車速制御系を介した階層化構造とした。これによ設計した。

り、車間距離の応答特性は車速制御系の伝達特性の逆系を

また、曲線での制御性能を向上させるため、曲線情報を用いたフィードフォワード制御で補償し、車間距離を維持す

フィードフォワードで補償する構成とした。13)14)（図 5）る追従特性は極配置法を用いたフォードバック制御で構成した。11)

図 3 車間制御ブロック
図 5 車線追従制御ブロック

さらに、ICC の普及に伴い、ドライバーの違和感が生じな
いような自然な挙動に加え、渋滞を抑制するような挙動が求

3. プロパイロット 2.0 のステアリング制御

められてきた。これは、交通流の乱れや疎密を抑制し、道路の輸送効率を向上させるため車間距離制御特性が先行車

PP2.0 のステアリング制御は、前述の車線追従制御を基の車速変化を後続車に増幅して伝えない性質、すなわち車にカメラと 3D 高精度地図（HD マップ）からの情報を用いて、群安定となることが重要となる。一般に、車群安定を実現す

車線維持支援 / 車線変更支援の機能を実現する目標舵角をるには、先行車の車速変化に対する自車速の応答性を速くす算出する。

ることになるが、制御ゲインの増加を招き、追従走行時の乗り心地を悪化させる。そこで、車群安定性と乗り心地をより

3.1. 制御系の構成

高いレベルで両立させながら、車間距離応答がドライバーに

図 6 に本システムのステアリング制御の構成を示す。カメ

とって自然な応答となるよう、従来の車間距離制御から進化

ラで検知されるリアルタイムの車線形状情報と 3D HD マッさせた。 （図 4）プの情報を比較することで情報の信頼性を高め、さらにカメ

12)ラでは取得が難しいレーンの 3D 形状を 3D HD マップから取得することでレーン中央を走行するための目標舵角を精度よく演算する。
14

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 3. 支える車両の制御技術

図 6 レーンセンタリング制御のブロック図

本システムのステアリング制御性能を検証するため、弊社
テストコースにおいて熟練ドライバーと本システムの比較実験

図 8 操舵角の比較結果を行った。

4. ステアリング制御を支える

3.2 実験概要、および結果

ステアバイワイヤ技術

半 径 500m ～ 1000m（500R ～ 1000R）のカーブが 続
くテストコースにて、レーンセンタリングの実験を実施した。
PP2.0 で走行（レーンセンタリング制御）した場合と、熟練

日産スカイラインのステアリングシステムには DAS（Direct

ドライバーが PP2.0 を使用しないで運転した場合のデータ

Adaptive Steering）が採用されている。DAS は、ハンドルを計測して比較した。実験にあたり熟練ドライバーは極力レーとタイヤの機械的な接続を電気信号に置き換えたバイワイヤ

ン中央を走行するように指示した。

システムである。ステアリングシャフトに設けたクラッチを切り離すことで、ハンドルとタイヤを独立に制御できることが特PP2.0 での走行、および熟練ドライバーの運転の結果を、徴である。ここでは PP2.0 における DAS の貢献について紹

図７にレーン中央からの横変位量、図 8 に操舵角量を示す。

介する。

図 7 から、PP2.0 の方が熟練ドライバーの運転よりもレーン
中央からの横変位が小さく、高いレーンセンタリング性能が4.1 滑らかなハンドルの動きと確認できる。また図 8 から、操舵が変化するコーナーの出

正確なライントレースの両立

入り口で、PP2.0 は操舵角にオーバーシュートがなく熟練ドラ

PP2.0 におけるステアリング制御の役割は、タイヤの角度

イバーと同等の滑らかな操舵ができていることがわかる。まを精密に制御し、車両の横の動きを正確にコントロールする

た、時刻 50s ～ 150s 付近のほぼ一定操舵のコーナーでは、ことである。一方、ハンドルの動きも重要な要素であり、滑PP2.0 の方が熟練ドライバーよりも操舵角の変化を小さく抑らかなハンドルの動きはシステムの安心感向上につながる。

えられていることがわかる。

DAS では、ハンドルとタイヤが切り離されている特徴をいか

この結果から、PP2.0 のレーンセンタリング性能は熟練ドし、次に述べるような制御を行うことでこれら 2 つの性能をライバーと同等、またはそれ以上の滑らかなステアリング制両立させている。

御であることが確認できた。

PP2.0 のステアリング制御の概要を図 9 に示す。まずライントレース実現のためのタイヤ角指令が PP2.0 で生成される。このタイヤ角指令には、車両の大まかな動きや軌道を決める成分と、路面状態や路面からの外力などによって生じた
軌道のズレを微調整する成分が含まれている。DAS では、
PP2.0 のタイヤ角指令の中から車両の大まかな動きや軌道を決める成分を抽出し、ハンドル角指令を生成する。ハンド
ルはハンドル角指令に追従するようにコントロールされる。ハ
ンドルの動きは、ドライバーが操舵したのと同様の演算でタイヤ角指令へと変換され車両の動きを制御する。

図 7 レーンセンタリングの比較結果

日 産 技 報No.87 (2021)

15

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 3. 支える車両の制御技術

4.2. ステアリング・オーバーライドのしやすさへの貢献
PP2.0 作動中、例えば落下物を避けようとしたときや並走する車両から距離を空けるためにレーン中央から移動させたいときなど、ドライバーの操作によって車両の動きを修正す
るステアリング・オーバーライドが行われる。PP2.0 作動中、ハンドルにはライントレース実現のための制御力が常に作用しており、オーバーライド時ドライバーはこの制御力に打ち勝つ
操舵力を加える必要がある。そのため PP2.0 作動中においても、ドライバーの操作に対してオーバーライドのしやすい操舵力特性とすることが重要である。
一般的に従来のステアリングシステムでは、路面からの外

図 9 プロパイロット 2.0 作動中のステアリング制御の概要

力やシステムの持つフリクションなどを電動モータもしくは油DAS の構造上、ハンドルを一切動かさずタイヤ角制御の圧が発生させる制御力によって打ち消すことで狙った操舵力

みで車両の動きを制御することは可能であるが、ハンドルを特性を実現している。一方、DAS はハンドルとタイヤが切り動かすことでドライバーに車両の動きを伝える効果がある。

離されており、路面からの外力がハンドルへ伝わらない。そ微調整に伴う小刻みな動きを除去し、車両の大まかな動きののため、操舵力の設計自由度が高く、狙った特性を作りやす

成分のみハンドル角指令に反映させることで、ハンドルはゆっいというメリットがある。

たりと滑らかに動き車両の動きをより明確にドライバーへ伝え

PP2.0 作動中の操舵力特 性について、右旋回中を例にることができる。PP2.0 のタイヤ角指令のうちハンドル角指

図 12 の概略図に従って説明する。青点線がドライバー操舵令に含まれていない残りの成分は、タイヤ角制御へ直接反映

時（PP2.0 機能オフ時）の操舵力特性、赤線が PP2.0 作動

される。これにより、タイヤ角は PP2.0 のタイヤ角指令に従っ中の操舵力特性を表している。旋回状態を維持するためにて制御され、正確なライントレースを実現する。

は、ハンドルをあるハンドル角指令に追従させる必要がある。

PP2.0 作動中のハンドル角とタイヤ角の一例を図 10 に示DAS では、ハンドル角指令での操舵力が０となるように、ドす。緑がハンドル角、青がタイヤ角を示す。緑のハンドル角は、ライバーの操舵時の操舵力特性をオフセットさせている。こ

車両の大まかな動きを表現するためゆったりと滑らかな動き

れにより、ドライバーは旋回中においても直進から切り込むとなっている。一方、青のタイヤ角は、車両の大まかな動き

ような自然な操舵力でオーバーライドが可能となり、ドライに加え軌道を微調整するために絶えず小刻みな動きをしていバーへの負担を低減している。

ることが分かる。

尚、PP2.0 作動状態からオフ状態、即ち完全にドライバー

このように、ハンドルとタイヤを独立に制御することで、ハ

操舵に切り換わるときは、操舵力 0 のオフセットを徐々に減

ンドル角の滑らかな動きと、正確なライントレースの両立を実らしてスムーズに状態を移行させることで、ドライバーが自然現している。

にハンドル操作をできるようにしている。
このように、ハンドルとタイヤを独立に制御できる DAS の特徴を生かすことで PP2.0 の性能向上に貢献している。

図 12 プロパイロット 2.0 作動中の操舵力特性
図 10

ハンドル角とタイヤ角の応答性比較

16

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 3. 支える車両の制御技術

No.114-99, 233（1999）

5. おわりに

12) Yoshinori Yamamura, et al.: Development of
an Adaptive Cruise Control System with Stop-and-

日産は 20 年以上にわたり運転支援技術のパイオニアとしGo Capability, SAE Technical Paper,て技術革新をリードし、数多くの世界初の技術を開発してき2001-01-0798 (2001)

た。

13) 毛利ほか：LQ 制御を用いた車線の自動追従走行の

まず ICC で車両の速度と車間距離を制御する技術を確立

検討 ～第 1 報：直線走行時の制御について～、し、LKS で車両の横運動・ステアリング制御を確立した。こ自動車技術会

学術講演会前刷集、れらの技術の蓄積によりプロパイロット 2.0 を開発すること

No.972, 102（1997）ができた。さらに、ステアバイワイヤシステム DAS の持つ強14) 古性ほか：LQ 制御を用いた車線の自動追従走行のみを生かし、ライントレース性や滑らかなハンドルの動きを実

検討 ～第 2 報：曲線走行時の制御について～、現し、ドライバーに与える安心感に寄与することができた。

自動車技術会

学術講演会前刷集、No.972, 103（1997）

6. 参考文献
1) 定野温ほか：レーンキープサポートシステム、ブレーキアシスト（プレビュー機能付）の開発、
日産技報、No. 48、pp. 13-17（2006）
2) 瀬戸陽治ほか：低速追従機能付 ACC（アダプティブ
クルーズコントロール）の開発、日産技報、
No. 58、pp. 81（2006）
3) 早川泰久ほか：レーンデパーチャープリベンション（LDP）システムの開発、日産技報、No. 63、
pp. 11-14（2008）
4) 上村吉孝ほか：インテリジェントクルーズコントロール（ナビ協調機能）の開発、日産技報、No. 63、
pp. 15-18（2008）
5) 金岡晃廣ほか：アラウンドビューモニターの開発、
日産技報、No. 63、pp. 37-41（2008）6) 小林雅裕ほか：ディスタンスコントロールアシストの開発、日産技報、No. 63、pp. 7-10（2009）7) 早川泰久ほか：ブラインドスポットインターベンション（BSI）システムの開発、日産技報、No. 72、
pp. 6-9（2013）8) 菅野健ほか：バックアップコリジョンインターベンション（BCI）システムの開発、日産技報、No. 72、
pp. 10-14（2013）9) http://www.npo-rjc.jp/commendation/
coty_2017.php
10) Hideo Nakamura, et al.: Effectiveness of a RobustControl Method for Automotive Power train
Control, IPC-10 paper 99066 (1999)
11) 東又章ほか：ブレーキ付き ACC の車間距離制御系の設計、自動車技術会学術講演会前刷集、
日 産 技 報No.87 (2021)17特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 3. 支える車両の制御技術

著者

谷口

洋平

平

靖久

菅原

直人

18

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0

4. インテリジェント・インターフェース
餌取

成明 *

中村

昌平 *

中園

泰徳 **

石郷岡

喜代春 **

前田健司 **行うナビ連動ルート走行機能を新たに備えた運転支援システ

1. はじめにムである。
同一車線内でのハンズオフ機能が追加されたことにより、本章では、プロパイロット 2.0（以下、PP2.0）において「安システムの作動状態は PP1.0 の２つから３つとなった。車速・心」「快適」を実現する上でキーとなる HMI 技術として、新車間制御のみを作動している ICC モード、車速・車間制御たに採用したインテリジェントインターフェースについて概説とステアリング制御の双方が作動しているが、ドライバーはする。主な機能であるインタラクティブ HMI、360° リアルタ

常時ハンドルを把持する必要があるハンズオンモード、車速・

イム周囲表示、およびドライバーモニタについて詳説し、最後車間制御とステアリング制御の双方が作動し、ドライバーがに HMI 検証方法について述べる。

安全を確認しいつでもハンドル操作を行える状態にあることを前提にハンドルから手を離すことができるハンズオフモー

2. プロパイロット 2.0 独自 HMI インテリジェントドの３つである。この３状態を、ドライバーに一瞥で確実にインターフェース

識別させる表示系を構築することが HMI としての課題である。一般に２つの状態を識別させるには、表示要素の ON/

PP2.0 の高度な運転支援機能を、ドライバーが簡単かつOFF を用いるが、３つ以上の状態を識別させることは困難で適切に使えるようにするために独自に開発した HMI が、イある。我々は、色の違いで識別を促すカラーコーディングを、

ンテリジェントインターフェースである。いわばインテリジェン

HUD とメーターディスプレイに表示されるアイコン、インジ

トな運転支援システムのための、インテリジェントなインター

ケーター等の機能表示要素とパーティングラインや背景等のフェースであり、HUD（Head up Display）やメーターディス

造形表示要素の双方に広く適用し、ICC モードは白、ハンズ

プレイによる表示、ステアリング・スイッチによる操作、ドラオンモードは緑、ハンズオフモードは青とすることで、３状態

イバーモニタによる警報等から構成される。
（図 1）が容易に識別可能となるようにした（図 2）。色覚には個人差があることから、今回採用したカラーコーディングには、色覚シミュレーションにより個人差に配慮した色味を採用している。

図 2 作動状態を示すカラーコーディング
図 1 インテリジェントインターフェース

PP2.0 のもう一つの追加機能であるナビ連動ルート走行

PP2.0 は、第一世代プロパイロット（以下、PP1.0）の車速・機能は、ルートに沿った分岐や、前方の低速車両の追い越

車間・ステアリング制御機能を進化させ、同一車線内でのハしの際に車線変更の支援を行うものである。システムが状

ンズオフ機能と、分岐や追い越しにおける車線変更支援を

況を判断し適切なタイミングで車線変更の支援を提案、ドラ* AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)** カスタマーパフォーマンス & 第二車両実験部

19特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 4. インテリジェント・インターフェース

イバーが安全を確認し提案を承認することで車線変更の支レーンキープの安定性等の制御性能も格段に向上しており、援が開始される。このシステムからの提案を短時間で確実

極めて高度な運転支援システムとなっている。このようなシにドライバーに理解させる表示系、ドライバーの承認を簡単

ステムにおける HMI は、ドライバーの過信・不信、特に過信に誤操作なく入力できる操作系を構築することが、ここでのの防止に最大限考慮する必要がある。
具体的には、
ドライバー

HMI としての課題である。課題解決に際し最も配慮したことがシステムの能力を正確に理解し、システムの能力の範囲では、PP2.0 は運転支援システムであり、常にドライバーは周システムを適切に使用してもらうことである。そのため、メー囲の交通状況を監視、適切に運転する義務があるため、シターディスプレイにシステムが検知している周囲の交通状況をステムからの提案とドライバーの承認が、ドライバーの周囲

360° リアルタイムで表示し、ドライバーがシステムの検知範の交通状況の監視を阻害しないようにすることである。その囲と識別能力を一瞥で理解できるようにしている。
（図 4）

ため、システムからの提案は HUD にシンプルなテキストとグ
ラフィックスで表示し、ドライバー承認の入力はステアリング・
スイッチの中でもっとも視認性と操作性が良いキーに割り当
てた。
（図 3）

図 4 360 °リアルタイム周囲表示の例

さらに、ハンズオフモードで走行中にドライバーが周囲の交通状況の監視を失念することがないよう、ドライバーが前方注視を怠っていないかその状態を判断し、ドライバーに前方注視を促す警報を発するドライバーモニタも備えている。
（図 5）
図 3 車線変更支援時のシステム提案とドライバー承認

これにより、ドライバーは周囲の交通状況の監視から著し
く視線を動かすことなく、システムからの提案を把握し、引き続き安全確認を行った上で、ハンドルを把持しながら提案を承認することができる。システム提案とドライバー承認が短時間でストレスなく完了すると、ドライバーにとって HMIは、システムからの出力（表示）に対するドライバーの入力（操作）という従来の表示操作の感覚から、システムと対話している感覚へ自然と変化する。このことから、車線変更支援時の一連の HMI を「インタラクティブ HMI」と称し、ユーザーとのコミュニケーションに活用している。
インタラクティブ HMI により、システムとの対話を通して運転が実行される様は、これまでにない新しい運転感覚であり、ユーザビリティの向上にとどまらず UX(User Experience) の観点からも画期的な HMI であると考える。
PP2.0 は新機能の追加のみならず、加減速のスムーズさや

図 5 ドライバーモニタによる前方注視を促す警報

20

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 4. インテリジェント・インターフェース

れると、HUD とメーターディスプレイはハンズオフモード（青3. HMI の詳細のコーディング）からハンズオンモード（緑のコーディング）に切り替わり、
ドライバーにハンドルの把持を促す。
カラーコー

インタラクティブ HMI、360° リアルタイム周囲表示、およディングが最も効果を発揮する場面である。

びドライバーモニタについて詳述する。

ドライバーの承認を受け付けてから車線変更が開始されるまでの間、HUD の矢印形状のグラフィックが手前から奥

3.1 インタラクティブ HMIに流れるようなアニメーション表現となり、安全確認を促す

ナビ連動ルート走行機能における分岐時または追い越し

テキストメッセージが表示される。システムが方向指示灯を時の車線変更支援では、システムがナビルート、先行車の車

点滅させ車線変更を開始すると、HUD の矢印形 状のグラ

速、周囲の交通状況を考慮し、適切なタイミングで HUD お

フィックが緑色になり方向指示灯と同周期で点滅し、車線変よびメーターディスプレイの表示を通して車線変更支援を提更が進行中であることをドライバーに伝える。
（図 7）

案する。
（図 6）

図 7 車線変更支援時の表示

3.2 360°リアルタイム周囲表示
ドライバーにシステムの能力を正確に把握させるため、システムが検知している道路環境と交通状況を 360° リアルタ
イムで表示する。
道路環境として、自車レーンと左右の隣接レーンの有無、
道路境界線の種別（白実線／白破線／黄色実線、二重線も表示可）を表示している。
（図 8） これにより、3D 高精度

図 6 システムからの車線変更支援の提案

地図データとフロントカメラによる、周囲の道路環境の検知
HUD では、矢印形状のグラフィクスで車線変更支援の提能力が、ディスプレイ内の空間に反映されることになる。

案を示し、上部のテキストでドライバーの承認を促す。ドライ
バーの前方視認を阻害することなく、ドライバーがシステム提案を認識できるよう、最小限の表示要素で構成している。
同時にメーターディスプレイには車線変更の理由を合わせて表示し、ドライバーが必要に応じて確認できるようになっている。
ドライバーが周囲の安全確認を行った上で、ステアリング・
スイッチ（図 3）を押すと、車線変更支援が開始される。このスイッチは、ドライバーがシステム提案を受けて比較的短時間で操作する場合が多いため、視認性と操作性の双方に

図 8 360 °リアルタイム表示の例（境界線種別）配慮して、ステアリングの外周に近い上部に配置した。習熟するとスイッチを視認せずに押すことが可能である。

交通状況として、自車レーンと左右の隣接レーンで検知し車線変更支援中は、オーバーライドに備えてハンドルを把ている他車両を車型毎（乗用車／大型車／二輪車／不明）

持しなければならない。そのため、車線変更支援が開始さに表示する。
（図 4）また、ディスプレイ内の他車両の距離

日 産 技 報No.87 (2021)21

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 4. インテリジェント・インターフェース

感が、実際の風景と概ね一致するよう表示位置のチューニン

いる場合は、同方向の警報を抑制する。また、目が所定のグを繰り返し、最終的に非線形なスケーリングとなっている。

時間以上閉じている場合や、顔の向きまたは目の開閉が所

これにより、フロントカメラ、フロントレーダー、サイドレーダー

定の時間以上変化しない場合も、前方注視を怠っていると判等のセンサー出力をフュージョン処理した他車両の検知状況

断し警報を発する。

が、ディスプレイ内の空間に反映される。ドライバーは実空

4. HMI の検証

間とディスプレイ空間を見比べることで、システムの検知範囲と識別能力を概観することができる。
ドライバーが様々なシーンを経験するに従い、360° リア

運転支援機能の HMI 検証プロセスを紹介する。

ルタイム表示を通して徐々にシステムの能力を学習し、ひいてはシステムの能力の範囲で適切にシステムを使用できるよう

4.1 検証項目の検討になる。同時に、システムへの信頼感が醸成される。

ドライバー操作と関係なく、システムから自動で提供される「システム判定が起点となる情報提示」と、ドライバーの

3.3 ドライバーモニタ

操作に応答して提供される「ドライバー操作が起点となる情

ハンズオフモードで走行中にドライバーが周囲の交通状況報提示」のそれぞれについて定めた検証項目（表１）に基づの監視を失念することがないよう、ドライバーの顔の向きやいて、評価対象のタスク毎に詳細な検証内容を決める。

目の開閉状態からドライバーが前方注視を怠っている状態を判断し、ドライバーに前方注視を促す警報を発する。
（図 5）

表 1 検証項目（大項目）ドライバーモニタは、カメラレンズ、赤外光照明（LED）、
光学フィルター、赤外光撮像素子、画像処理回路、汎用演算回路等が一体構成された部品であり、ダッシュボードの中央に撮像面をドライバー側に向けて設置されている。
（図 9）4.2 検証方法
検証項目に対して、認知・判断・操作のプロセスのいずれかで負荷がかかるシーンを抽出する。３つの作動状態 「ICC
モード、ハンズオンモード、ハンズオフモード」の識別タスクの評価シーン抽出の例を図 10 に示す。

図 9 ドライバーモニタの取り付け位置

赤外光照明（LED）は不可視領域の波長 940nm の赤外光を周期的に発光し、赤外光撮像素子が同期撮像すること
で、昼夜問わず様々な光環境においても明瞭なドライバーの顔画像を得ることができる。

図 10

評価シーン抽出の例：3 つの作動状態の識別タスク

撮像されたドライバーの顔画像から顔の器官（目、鼻、口）をパターンマッチングにより抽出し、顔の器官の大きさや位抽出した評価シーンについて、認知・判断・操作を体験で置関係からドライバーの顔の向きを算出する。さらに、目のきるシミュレーターを構築し、専門家の評価、および一般の周辺部を詳細に解析することで、目の開閉状態を判定する。

お客様相当の実験参加者による評価を実施する。

算出された顔向きが、車両の進行方向に対し、所定の角度

シミュレーターは、書面で制御と HMI のロジックを表現

以上かつ所定の時間以上逸脱した場合は、前方注視を怠っした机上シナリオと、コックピットと車両の動きを再現したドていると判断し警報を発する。但し、方向指示灯が点灯してライビングシミュレーター（以下 DS）の２種類を準備する。
22

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 4. インテリジェント・インターフェース

はじめに、机上シナリオを使って、制御と HMI を組み合ブルと車両を再現したコックピットを有した構成である。ドー

わせたロジックと、想定されるユーザーの認知モデルとの適ムの内側はスクリーン面として構成されており、
7 台のプロジェ

合性について、専門家が検証する。
（図 11）

クターにより 360 度の全方位の画像を映し出す。図 13 にDS の構造を、図 14 に制御システムの構成を示す。
ステアリング、ブレーキ、アクセルなどの各種操作系の信号と道 路路面状態を車両運動解 析モデルに取り込み、計算された操作系のステアリング反力やブレーキ反力をドライ
バーに呈示する。本 DS は、実車との運転感覚の差異による違和感を低減することにより、運転負荷、安心感、過信、不信など運転中の認知に影響する運転体験を高い精度で再現し、酔いにくく長時間の評価を可能としている。１）① XY に大きいストローク範囲を有しながら高応答で可動する並進装置により、実車の高い加速度を

図 11 机上シナリオの一例

遅れなく感じることができる。
次に、机上シナリオ評価を完了した HMI 仕様を、DS を② 大型ドームに 360° 周辺画像を高応答で表示することで、用いて実際の運転体験として再現、専門家および一般のお臨場感が高く、映像の遅れによる違和感が少ない。

客様相当の実験参加者による評価を行う。
DS は、前方を注視しようとする動機が自然に生じるように、自車周辺の交通の流れと道路構造等の周辺環境を再現し、PP2.0 の使用による運転負荷の低減、安心感、過信、不信を体感できるように実際の道路を模擬したコースで行う。具
体的には、PP2.0 の制御状態に応じた車の挙動とメーター・
HUD の情報提供を再現した数十分のドライブを再現している。
（図 12）

図 13

ドライビングシミュレーターの構造

図 12 ドライビングシミュレーターの構成使用する DS は、車両加速度を呈示するモーション・シス
テムと、映像情報を呈示する映像投影システム、および音や操作系の反力を呈示し、ドライバーの運転席を有するコック
ピット・システムで構成される。前後方向と左右方向に動く
XY 並進装置の上にヘキサポッド (6 軸動揺装置 ) を備えてお図 14 ドライビングシミュレーター制御システムの構成

り、その上にドームおよびプロジェクターシステムが設置されている。ドームの中には、それらと独立で回転するターンテー
日 産 技 報No.87 (2021)23特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 4. インテリジェント・インターフェース

DS を用いた評価の例を説明する。

4.3 検証時期

高速道路の出口への連続車線変更を支援するシーンにお机上シナリオ評価、DS 評価を活用することにより、設計

いて、システムからの提案に対してドライバーの承認操作をフェーズで HMI 仕様の検証を実施し、設計仕様の精度を高一度で済ませる「一括承認」方式と、車線変更する度に承めている。評価フェーズでは、試作車を使って、表示タイミ

認操作する「都度承認」方式を評価した。２つの方式とそ

ングの時間等の細部仕様の最適化を実施する。
（図 18）の懸念点（図 15）について、評価するための走行体験を DS上に再現（図 16）し、運転成績の観察と主観評価を行った。
両方式ともに、正しく操作できること、操作性・利便性に不満を感じないことが確認できた。
（図 17）
このような評価を繰り返し、HMI 仕様を決定するまでに数百人の実験参加者による評価を実施した。

図 18

HMI 検証プロセス

図 15 ドライビングシミュレーター評価の例：出口への車線変更支援の承認タスク

5. おわりに本章で述べたインテリジェントインターフェースによって、ドライバーはシステムとの対話を通して容易にシステムの状
態、能力を把握でき、簡単かつ適切に使うことのできる高度な運転支援機能である PP2.0 を実現した。
図 16 ドライビングシミュレーター評価の例：再現したシーン

6. 参考文献
1) 今村ほか：実車運転感覚との差異を低減した
ドライビングシミュレーターの開発、自動車技術会大会学術講演会 2018 年度春季大会
予稿集

ISSN 2189-4558

図 17 ドライビングシミュレーター評価の例：評価結果

著者

餌取

成明

中村

昌平

中園

泰徳

石郷岡

24

喜代春

前田

健司

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0

5. 信頼できるシステムを支える技術
笹山

貴志 *

塩野目

恒二 *

寺西

憲*

1. はじめに
自動運転の進化に伴い、システムの運転操作支援領域は
広がると共にその安全設計がカバーすべき領域も拡大し、その重要性も増している。
プロパイロット 2.0（以下、PP2.0）は、ドライバーによる運転状況の監視のもと、特定の道路環境下においてドライバーのハンズオフでの運転が許容されるシステムである。そのた

図 1 従来設計とプロパイロット 2.0 の安全設計の違い

め、従来の運転支援システムに対して求められる安全設計に違いがある。例えば、万が一システムに故障が発生したとき、故障後も安全に走行するため、システムが継続制御する

第一世代のプロパイロット（以下、PP1.0）では、ドライバー“ 曲がる機能 ”、“ 止まる機能 ”、さらにドライバーへ故障状

がハンドルを持って運転しているため、すぐに運転操作を介態を知らせる “ 告知機能 ” を維持する必要があり、それぞれ入することが可能であった。一方 PP2.0 では、特定環境下の機能を冗長にすることで安全を担保する。これらの機能がでドライバーがハンドルから手を放して運転しているため、シ故障した場合は、故障の影響が及ばないバックアップ系に切

ステム故障後にドライバーが運転操作を介入するまで、システり替える安全設計とした。

ム側で安全に対処する必要がある。
本章では、PP2.0 において「安心」「快適」を実現する上でキーとなる安全・信頼性設計について解説する。

2. 機能安全設計の考え方

図 2 従来設計とプロパイロット 2.0 の故障時安全設計

ドライバーが常にハンドルを持って運転する従来の運転支機能冗長を実現するためには、機能を構成する ECU やア援システムの故障に対する機能安全設計は、重大な危険事

クチュエータといったコンポーネントを冗長にする必要がある

象に至る前に素早く故障を検出し、ドライバーに注意喚起すが、それ以外にも電源や通信ネットワークといった E/E イン

ると共に、意図通りに作動しない機能を停止することで安全

フラストラクチャを冗長にすることも不可欠である。

を担保してきた。
（Fail Silent）

尚、冗長構成による機能の継続で重要な設計要件は、主一方、PP2.0 の機能安全設計では、故障を検出しドライバー

機能系とバックアップ機能系の “ 独立性の確保 “ である。そに注意喚起すると共にドライバーが運転操作に復帰するまのため、以下の機能安全要求を満足する設計を行った。

で、機能を継続するよう設計する。
（図 1 Fail Operation）

1) １つの故障で両系統が同時に機能不全にならないこと
2) １系統の機能不全を起こす故障が、他系統の機能不全へ連鎖しないこと* 電子アーキテクチャ開発部

日 産 技 報No.87 (2021)

25

図

図

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 5. 信頼できるシステムを支える技術

冗長系グループ共通で使用している通信バスが存在すると、そのバスの異常で双方の冗長系が同時失陥してしまう。これを避けるため、バスは互いに独立させる必要がある。

3. 通信ネットワークアーキテクチャ

検出系
(&8 $

ECU の視点では、前述のように “ 曲がる・止まる ” の両

制動系
(&8 $
指令系
(&8 $

機能に対して、複数の ECU からなる冗長系により故障時の機能を担保させるが、安全な車両挙動を確保するため ECU

信号ルート

間の通信ネットワークも同様に冗長性を持たせる必要があ

冗長系グループ$
冗長系グループ%

信号ルート

る。すなわち、ECU 本体やハーネス等に異常が発生した場

操舵系
(&8 %

指令系
(&8 %

合でも、運転支援に必要な一連の信号の流れを途絶させな

制動系
(&8 %

検出系
(&8 %

いように通信ネットワークを構築する。これを実現するために満たすべき要件は、大きく分けて以下の 2 つである。

操舵系
(&8 $

図

＜各冗長系が共通の通信バスを使って制御するケース＞

1) " 障害物・白線検出 " → " 指令値演算 " → " アクチュエータ
制御 " までの通信経路 ( グループ ) を複数確保すること

図 4 各グループを構成するパスに関する要件
異なる冗長系グループの(&8間で同一の上流電源を使用すると、その電源異常が発生した際に冗長系が同時失陥してしまう。これを避けるため、上流電源は互いに独立させる必要がある。

2) これらの通信経路が互いに独立していること

検出系
(&8 $

通信ネットワーク設計のために、上記 2 つの要件を更に細かくブレークダウンしたものが以下 4 項目の設計要件とな

制動系
(&8 $
指令系
(&8 $

電源$

操舵系
(&8 $

る。

冗長系グループ$a) 各グループには、検出系 ECU、指令系 ECU、冗長系グループ%

操舵および制動系 ECU が含まれていること

操舵系
(&8 %

指令系
(&8 %

b) 各グループは互いに異なる ECU で構成されること ( 図 3）

制動系
(&8 %

検出系
(&8 %

c) 各グループ内の通信は互いに異なるバス上で行われること（図 4）＜各冗長系が共通の上流電源によって動作するケース＞

d) 各グループに属する ECU は互いに異なる上流電源に

図 5 各グループの上流電源に関する要件接続されること（図 5）
これらの要件を満たすように構築した、ネットワークトポロジの概要を図 6 に示す。正常時は、本図に示す全 ECU に冗長系グループ共通で使用している(&8が存在すると、その(&8の故障で双方の冗長系が機能しなくなる。
検出系
(&8 $

よって運転支援が行わる。そして、グループ A に異常が発生した際はグループ B にて、またグループ B に異常が発生した

制動系
(&8 $

際はグループ A によって制御が継続できる通信ネットワーク

指令系
(&8 $

構成となっている。また、他方のグループの状態監視のため、
操舵系
(&8 %

冗長系グループ$

グループ間を跨ぐ通信バスを設けて双方に発生した異常を即冗長系グループ%

時に検出可能としている。
正常時: 全ECUを使用

指令系
(&8 %
検出系
(&8 %

一方のグループで異常が検出された場合、他方のグループのECUで制御を継続する
電源A

制動系
(&8 %

検出系
ECU A

制動系
ECU A
指令系
ECU A

＜各冗長系の操舵系が共通の(&8で制御するケース＞

図 3 各グループを構成する ECU に関する要件

操舵系
ECU A
冗長系グループA

双方の状態監視

冗長系グループB
操舵系
ECU B

指令系
ECU B

制動系
ECU B

検出系
ECU B
電源B

Renault Nissan Restricted B

図 6 プロパイロット 2.0 の通信ネットワーク構成

26

日産技報

No.87 (2021)

4特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 5. 信頼できるシステムを支える技術の維持が不可能となるため、バックアップバッテリの劣化抑4. プロパイロット 2.0 の電源システム

制方策、正確なバッテリ状態診断方策が必須となる。
一方 DCDC コンバータは、高電圧故障や内部短絡など

4.1 電源システムへの新たな要求の故障モード有している。これらの故障モードでは、バックPP2.0 は車両の 12V 電源から電力供給を受け動作してアップバッテリだけでは電源電圧の維持が困難であるため、おり、機能失陥防止のため、電源の維持は非常に重要であ

DCDC コンバータの故障に対する対策も検討した。

る。

以上から、電源システムにおける冗長化の技術課題は以ドライバーの操作をシステムが代行する場合、「ECU は運下となる。

転支援に必要な演算処理を常時継続しており、短時間であっ1. バックアップバッテリの劣化抑制ても高電圧 / 低電圧の発生が許容されない」、「ドライバーの

2. バックアップバッテリの正確な状態診断

操作力が無いことから、アクチュエータは従来のアシスト機

3. DCDC コンバータの短絡・高電圧故障対応

能以上の電力を消費し、モータの起電力に抗する高い電源
電圧を必要とする」といった電源システムへの新たな要求が

4.4 バックアップバッテリの劣化抑制の方策

課せられている。

バックアップバッテリに、メインバッテリと同じ鉛酸バッテ
リを単純に用いただけでは同様の劣化の過程を辿る。その結果、メインバッテリの寿命時期と同時期にサブバッテリも4.2 電源システムの概要
電 源システムは、 メインバッテリ、DCDC コンバータ、

寿命となり、バックアップの機能を成さなくなる。したがって、

DCDC コンバータリレー、DCDC 電流センサ、バックアップ

バックアップバッテリは、メインバッテリに比べて長寿命化す

バッテリ、バックアップバッテリリレー、バックアップバッテリ

る必要がある。

センサ、およびそれらを接続するハーネスで構成される。
（図 7）

通常、鉛酸バッテリに加わるストレスは、バッテリの機能

車両走行中、バックアップバッテリは車両の 12V 電力網

上排除困難な場合が多い。しかし、バックアップバッテリはに接続され、車両の電装部品は DCDC コンバータ、メイン

メインバッテリと異なり、例えば、駐車中の暗電流供給等をバッテリ、バックアップバッテリの 3 つの電源の下で動作する。

行う必要は無く、これによって生じるストレスは回避すること

仮にメインバッテリが劣化した状態で DCDC コンバータが故ができる。このようにバックアップバッテリは、鉛酸バッテリ

障したとしても、バックアップバッテリが電圧を維持するため、の劣化 / 故障要因を再精査し、その原因となるストレスを緩運転支援システムは動作を継続することができる。

和する方策をとり長寿命化を図った。ここでは主たる要因でバックアップバッテリには、セレナ S-HYBRID などで市場ある「鉛酸バッテリが低容量状態となるストレス」の排除につ

実績も十分ある鉛酸バッテリを選択した。

いて紹介する。
まず、バックアップバッテリの回路上流にバックアップバッ
テリリレーを配置し、駐車中には回路を遮断することで車両

DCDC
電流センサ

DCDC

コンバータ

の待機電流による放電を防止する。
（図 8）

バックアップ
バッテリリレー

DCDC
コンバータリレー

バックアップ
バッテリ

メイン
バッテリ

駐車時のバックアップバッテリ放電を防止

車両
電装
部品

DCDC
電流センサ

DCDC

コンバータ
バックアップ
バッテリセンサ

DCDC
コンバータリレー

バックアップ
バッテリリレーOFF

バックアップバッテリ

図 7 電源冗長回路構成

メイン
バッテリ

車両
電装
部品

バックアップ
バッテリセンサ

4.3 電源システムの課題
電源冗長で重要な構成要素であるバックアップバッテリ

図 8 バックアップバッテリ リレー動作

は、電源故障時に確実な作動が求められるが、頻繁な部品交換や点検などお客様の負担増は避けなければならない。

また、鉛酸バッテリは充電電圧が高すぎても低すぎてもそのため、システム自身がその性能を長期間維持することが寿命低下の原因となるため、DCDC コンバータからの印加電要求される。前述の通り、アクチュエータが必要とする電源

圧がハーネスの電圧降下を含め、双方のバッテリで同等とな電圧は高く、バックアップバッテリが劣化した状態では電圧るようバックアップバッテリをメインバッテリと対称となる位置

日 産 技 報No.87 (2021)27

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 5. 信頼できるシステムを支える技術に配置した。

は、PP2.0 作動中にマイコン暴走等により同時に OFF するこ

これらの方策により、バックアップバッテリが高い充電容とが無いよう、それぞれ異なる ECU で制御することで信頼量を保持することが可能となり、低容量状態に起因する劣化性を高めている。

を抑制することができる。尚、バックアップバッテリリレーは

5. ヒューマンエラーを考慮した安全設計

車両の静粛性に配慮し、作動音が発生しない半導体リレーを採用した。

システムによる走行制御機能がより高度化するに従い、ド4.5 バックアップバッテリの状態診断

ライバーのシステムに対する過信や誤認識といったヒューマン

鉛酸バッテリはその化学的、構造的な特性として複数の劣エラーに起因する事故リスクが増加する。特に、PP2.0 のよ

化 / 故障モードを有することが知られている。前述のように、うにドライバーによる運転状況とシステムによる運転支援の比バックアップバッテリはその劣化モードの多くが抑制されるよ

重が高い状況の切り替えが発生するシステムにおいては、シう管理されており、状態診断が比較的容易な状態にあると言ステム作動状況の認識誤り（モードコンフュージョン）や、ドえる。一方、外部から観測可能なパラメータは、電圧、充放ライバーとシステムの意図の対立を発生させない措置が求め

電電流、および温度と限られ、バックアップバッテリの状態られる。

診断を高精度で行うために、より正確に測定する回路構成を昨今のメディア報道などにも見られる類似システムの事故採用した。

事例からも、予見可能なヒューマンエラーは未然防止に十分

特にバッテリ電圧について、従来は、バッテリが 12V 電

考慮することが OEM の責任として、今まで以上に求められ力網と接続された状態で実施せざるを得ないため、発電機ている。

や他方のバッテリの電圧の影響、測定対象であるバッテリか

では、どの様に予見可能なヒューマンエラーを分析するからの放電による電圧降下などにより、測定誤差が大きいといについて説明する。従来、ヒューマンエラーに起因する危険う問題があった。

事象シナリオを分析する際は、知見者によるブレーンストー

この対策としてバックアップリレーを OFF にし、車両回路

ミング手法が用いてきた。しかし、結果の論理性や網羅性と分離した状態で電圧測定を行うことでこれらの誤差要因をの面で論証が難しいという課題があった。

排除した。

今回 PP2.0 では、ヒューマンエラーに起因する危険事象
シナリオを客観的に漏れなく導出するための分析手法を新た

4.6 DCDC コンバータ短絡・高電圧故障への対応に開発した。リスク分析の手順として以下４つのステップで行

DCDC コンバータの短絡故障、高電圧故障時に車両のう。

12V 電力網から分離するため、DCDC コンバータ - バッテリ

1.

間に DCDC コンバータリレーを配置した。
（図 9）2. 現象を特定する（How）

対象者を特定する（Who）

3. 対象を特定する（What）
4. 環境を特定する（Where）
この考え方をゴール構造表記法（GSN: Goal Structuring
Notation）に倣った記述手法用いて可視化し、論証の客観性を高めた。
（図 10）

図 9 故障時の DCDC コンバータ分離

この回路構成は、ベースとなる本来の電源機能を阻害することが無いよう配慮した。リレーによる電圧降下を最小限とするため、低 ON 抵抗 / 大通電容量が実現可能、かつ耐久性に優れ、動作音の発生しない半導体リレーを採用した。
尚、バックアップバッテリリレーと DCDC コンバータリレー

図 10

28

ヒューマンエラー分析の考え方（GSN）
日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 5. 信頼できるシステムを支える技術

5.1 対象者を特定する（Who）
まず、ヒューマンエラーを引き起こす対象を特定する。ドライバー、助手席乗員、後席乗員などがある。

5.2 現象を特定する（How）
次に、対象者がどんなヒューマンエラーを起こすのか、現象を特定する。人間の行動を、“ 認知 ”、“ 判断 ”、“ 行動 ”に分解し、それぞれの行動において、発生しうるヒューマン
エラーを網羅的に定義し、その中から発生しうる事象を特定した。
（図 11）
図 13

ヒューマンエラーシナリオの導出

PP2.0 システムに、本分析手法を用いてヒューマンエラーの懸念シナリオを抽出し、安全方策を機能要求に落とし込んだ。
なお、本手法は ISO TC22 SC32 WG8 に提案、2019/1
月に発行された ISO PAS 21448 Road vehicles – Safetyof the Intended Functionality に採用されている。

6. まとめ図 11 ヒューマンエラーの分析

PP2.0 は、本章に述べた設計手法によって従来の運転支5.3 対象を特定する（What）

援システムよりさらに高い安全要求を満足する設計ができた。

次に、ヒューマンエラーの対象を特定する。ドライバーと

これまでに培った安全設計手法をベースに、PP2.0 固有の要

環境・システム・車両との関係を、STPA の Control struc-

件を導出し、新たな設計をアドオン ( 追加 ) する形で安全設

ture で表現する。これにより、ドライバーに相互作用を及ぼ計を実現した。これにより複雑な設計を回避すると共に高いす対象を網羅的に抽出、その中から対象の絞り込みを行っ

信頼性を実現した。

た。
（図 12）

7. 参考文献
1) ISO26262-1～10 Road vehicles -Functional safety-

図 12 ドライバー / システム / 車両 / 環境の関係性

5.4 環境を特定する（Where）
最後に、ヒューマンエラーを起こす環境を特定し、最終的なハザーダスシナリオを導出する。
（図 13）

日 産 技 報No.87 (2021)29特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 5. 信頼できるシステムを支える技術

著者

笹山

貴志

塩野目

恒二

寺西

憲

30

日産技報

No.87 (2021)

特集１

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0

6. 検証のための新しい実験技術
久保田

悠美 *

佐々木

光次 *

長江

新平 **

荻野

健治 ***

1. お客さまに提供する価値とその検証

2. 複雑な交通環境における車線変更動作の検証

プロパイロット 2.0（以下、PP2.0）は第一世代プロパイロッ

車線変更支援機能の評価には隣車線を走行する他車両とト（以下、PP1.0）に対して、ポイント・トゥ・ポイントである「車の相互関係を含めた網羅的な検証が必要となる。そのため、線変更支援を含むナビルート走行機能」と「同一車線内ハン

複数のツールを組み合わせた連成シミュレーション環境を構

ズオフ機能」という、２つの新しい知能化を実現している。

築することで、交通流、PP2.0 システム（センサ、制御ロジッ「車線変更支援を含むナビルート走行機能」の実現においク）および車両挙動の相互作用を再現した（図 1）。

ては、単一車線上から複数車線へと、より複雑な制御が要

車線変更動作にとっての重要特性である操舵に対するヨー求される。車線変更や追い越しなど、交通シナリオがより複応答の再現性を確保するため、操安性能評価にも用いられ雑となるため、シミュレーション技術を用いて多くの交通流

る高精度な車両モデルを採用し、センサ、制御ロジック、車

条件下で車線変更機能などが正しく作動することを検証して両挙動の相互関係を忠実に再現可能とした（図 2）。

特に、

きた。
一方、
「同一車線内ハンズオフ機能」を実現する上でのキーとなるのが車両挙動の安心感である。日産自動車ではダイナ
ミックパフォーマンスを、誰でも、いつでも、どんな道路環境でも発揮できる技術を長年積み上げ、お客様から好評を得ている。お客様が「意のまま」と感じるクルマの動きや、クルマの動きの意図を生成する人間メカニズムに関する研究の成果の多くを今回の PP2.0 につぎ込まれている。
ダイナミックパフォーマンス研究から得られた「車をどのように動かすか」という知見を最大限に活用し、加えて、シミュレーション技術を積極的に適用して多くの運転支援システム・

図 1 自動運転用シミュレーションプラットフォーム

安全システムの開発で得てきた技術の蓄積、知能化技術の進化、人間研究の成果を融合させ、単に便利なだけではな
く、クルマと人が目的地に向けて対話をしながら協調してドライブができる、そんな関係を築いてもらうために開発を行ってきた。その実現に向けて検討してきた PP2.0 の性能目標
設定とその検証結果として、以下の項目について述べる。
・複雑な交通環境における車線変更動作の検証
・乗員の感覚ずれを抑える車両挙動目標設定と検証
図 2 センサ /AD ロジック / 車両挙動シミュレーション結果

次に、車線変更動作時の複雑な交通環境下での検討事
例として、分岐シーンにおけるシミュレーション事例を述べる。
* カスタマーパフォーマンス & 実験技術革新部

日 産 技 報No.87 (2021)** カスタマーパフォーマンス & 第二車両実験部

31*** カスタマーパフォーマンス & 第一車両実験部

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 6. 検証のための新しい実験技術

この事例では、市場評価での再現が困難な複数車両が関わ

3. 乗員の感覚ずれを抑える車両挙動のる交通流を再現するため、先ず PP2.0 車両の周囲の空間を目標設定と検証

９分割し、最近接する任意位置にバスやトラックなどの大型車両を１台ずつ配置（図 3; 2,3,6,7,8）、さらに普通乗用車

PP2.0 には同一車線内ハンズオフ機能が搭載されているをその前後の任意位置に 1 台ずつ配置した（図 3; 1,4,5,9）。

が、ハンズオフ時のドライバは運転操作を行わないため不随

ここで、普通乗用車については車速や加減速度、車線変更

意運動（受動運動）の状態になっていると仮定できる。不随タイミングなどの動的交通流パラメータを複数水準設定して意運動の状況下では、図 5 下のように脳内モデル（内部モデ

いる。

ル）での運動推定結果をもとにした動作の補正が行われな

実際のシミュレーション評価では、上記前提条件に基づいため、人が感覚系から得る知覚量（実感覚）と、意識下き計 1376 パターンのテストケースを自動生成したが、この中で行われ知覚されない推定感覚との “ ずれ ” が発生しやすには車線変更を行った際に大型車両の死角から普通乗用車

く、それが感覚混乱を引き起こし得る。ドライバが安心してが突然カットインしてくる、というような、PP2.0 車両にとっハンズオフ状態を続けるためには感覚のずれを生じにくい車て対応が難しいと考えられるシーンも多数含まれている。

両挙動を実現する必要があると考えられる。

図 3 分岐シーンにおけるプロパイロット 2.0 車両と他車両の配置図

また、シミュレーション結果の処理に関しては、PP2.0 車
両と他車両の時系列での相対位置や、相対速度も考慮した
TTC（Time To Collision）、さらに設計通りに制御ロジック

図 5 随意運動／不随意運動時の乗員知覚モデルが動作しているかなどを総合的に判断した結果の一覧を、数分で出力できるようにした（図 4）。
Position1
30km/h
60km/hNo LC
LC Right
No LC
LC Right
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60km/h

30km/hPosition2
60km/h

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60km/h
30km/h
60km/hNo LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right
No LC
LC Right

LC Right

Position8

Position960km/h
90km/h
60km/h
90km/hLC Right

LC Right

Position6
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60km/h
90km/hLC Right
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ACC

両運動制御について研究を重ねてきた。その中で、車両のPosition960km/h
90km/hLC Right
ACC
ACC

操作量だけではなく、乗員の視覚による知覚量や身体挙動

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に関連する運動知覚量もパラメータとして考慮した上での、

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最適な車両挙動の探索手法構築に取り組んできた。快適性

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60km/h
90km/hNo LC
LC Right
No LC
LC Right
ACC
ACC
ACC
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Position7 60km/h LC Right

Position3
60km/h
90km/hNo LC
LC Right
No LC
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ACC
ACC
ACC
ACC

DEC

DEC
LC Right

Position2
30km/h
60km/hNo LC
LC Right
No LC
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日産自動車ではこれまで、乗員の快適性を向上させる車

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に寄与するパラメータとしては、視覚情報として知覚される

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レーン内での横方向移動速度やステアリング操舵速度、身

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体に加わる加速度やその時間変化（躍度）などが挙げられ

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ACC

ACC

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3

3

3

る。そこで、これら知覚量を最小限に抑えて人の推定感覚と3のずれを生じにくくすることが安心感につながるという仮説を

図 4 分岐シーンにおけるシミュレーション結果一覧

立て、車両挙動の性能目標を設定した。
このように、従来行われている実車を用いた検証の他にシ例として図 6 は、車両運動に関係するパラメータを変化さ

ミュレーション環境を用いた検証も行うことで、任意の道路せた際の、車両の横方向加速度および乗員身体の角加速度

形状や交通流の条件における車線変更機能作動時の車両挙の時間変化を表している [1] 。
V0 は運転操作を行うドライバ（随動を再現し、PP2.0 システムに問題があるかどうか、もしくは

意運動）の快適性向上を仮定し操舵操作量を最小化した仕問題が起こった際の要因について、より正確な分析と対策の様、R1 は乗員（不随意運動）の快適性向上を仮定し運動知検討が可能となった。

覚量の１つである身体ロール角加速度を最小化した仕様である。これらの車両挙動は、図 7 のような操舵ロボットやドラ
イビングシミュレーターによりに再現することができる。各車
32

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 6. 検証のための新しい実験技術

両挙動に対する社内パネラーによる官能評価の結果、仕様
V0 については動きが滑らかであるものの身体姿勢変化が大きく感じる、仕様 R1 については身体姿勢変化が小さい、並行移動感が高まった、などの主観評価結果が得られている。

図 9 テストコースでのプロパイロット 2.0 評価の様子

まず初めに、PP2.0 の同一車線内ハンズオフ走行に対して官能評価を行った。その結果、カーブ走行時のステアリング
操作開始点が早く修正操舵量が少ない、軌道上を走行しているかのようなドッシリとした安定感がある、滑らかな走行がいつまでも持続できる、という評価結果を得た。
官能評価結果を定量的に裏付ける計測データとして、視図 6 随意運動／不随意運動下での快適性向上を仮定した覚的な知覚量に関係するレーン内移動速度、ステアリング操車両挙動における横 G および乗員身体角加速度の時間変化

舵速度およびレーン中央からのずれ量を比較した結果を図
10 ～ 12 に示す。これらの値の変動幅がベテランドライバによる運転と比較しても小さく抑えられていることから、PP2.0
はレーン中央付近をしっかりとキープ、修正操舵が押さえられており安定感のある挙動を実現できていることが分かる。

図 7 操舵ロボット・ドライビングシミュレーターを用いた
車両挙動評価次に、乗員が感覚系から得る知覚量の評価について説明する。目標とする車両挙動を実際に開発車両で実現できたかどうかの評価は、テストコースでの走行実験によって行われた。この評価では、実際にこの車両を運転した評価者による官能評価と、乗員知覚モデル（図 5）で乗員への入力とされている実感覚としての知覚量の計測データによる定量評価の両方を用い、新しい性能目標が達成されたかどうかを確認した。日産自動車は高速道路環境での評価が可能なテス

図 10

レーン内横方向移動速度

トコースとして陸別試験場（図 8）を保有しており、ここには複数車線、大Ｒ旋回、複合旋回、路面アンジュレーションな
どの多様な道路環境に加えて、PP2.0 の機能実現に必要不可欠な高精度地図も整備されている。今回の評価は、このテストコースを熟知したベテランドライバによる運転と PP2.0による運転とを比較する形で行った。

図 8 日産自動車 陸別試験場

日 産 技 報No.87 (2021)

図 11 ステアリング舵角速度

33

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 6. 検証のための新しい実験技術

4. プロパイロット 2.0 走行による疲労低減効果の検証
最後に、乗員知覚モデル（図 5）において乗員から狙い通りの出力が得られているかどうか、すなわち感覚ずれを生じずに乗員に安心感を与えられているかどうかを検証するため、実際にお客様がこのクルマを走らせる市場の環境下（公道）
で、長距離走行時の PP2.0 による疲労低減効果を評価し、データから “ 楽である ” ことを確認した。
過度の肉体的、精神的活動によって生じた大量の活性酸
素は細胞を傷つけ、傷ついた細胞から疲労因子 (Fatigue
Factor : FF) が誘発される [2]。疲労因子によって脳は疲労

図 12 レーン内横方向移動量状態となり、自律神経機能の変調といった症状が出る [2]。
一方、運動知覚に関係する物理量として、S 字型区間走

自律神経の状態は交感神経と副交感神経のバランスを示す

行時の前後方向・横方向の加速度を計測した結果を図 13

LF/HF や、自律神能全体の活動の大きさを示す CCVTP にに示す。この図では縦軸が前後方向の加速度（加速 G・減よって評価が可能であることから [3]、今回の実験ではこれら

速 G）、横軸が横方向の加速度（横 G）を表しており、PP1.0のパラメータを導出できる心拍変動を測定することで PP2.0（ハンズオン）を用いた場合、PP2.0 ハンズオフ機能を用いの疲労低減効果を評価することにした。

た場合の 2 種類の G-G ダイアグラムを色違いで表している。
これらを比較すると、PP2.0 ハンズオフ機能を用いた場合の心拍変動の測定

ほうが前後 G の変動にかかわらず横 G を維持しながらの走本実験ではポータブルの心拍計 (MF100、村田製作所／

行時間を長く継続できていること、左右の横 G レベルが同

疲労科学研究所製 , 図 14) を使い心拍変動を測定した。測等であり穏やかに S 字区間を走行できていることがわかる。

定した心拍変動データをサンプリングレート100Hz の R 波

これは、PP2.0 では高精度地図により進行する先のコーナー

間隔 (R-R interval : RRI) に変換し、パワースペクトル密度

形状があらかじめ分かっているため、コーナーに進入する手関数を求め、その後交感神経系の亢進を反映する LF 成分

前から緩やかな減速を行うとともに、滑らかに横方向の車両(low frequency components, 0.04 – 0.15Hz) と交感 神

制御へとつなげつつコーナーを通過できていることを表して経系および副交感神経系の亢進を反映する HF 成分 (highいる。

frequency components, 0.15 – 0.4Hz) を算出し、LF 成

以上のように、PP2.0 では乗員の感覚混乱の原因となり得分を HF 成分で除すことで LF/HF を求めた。また、LF 成分

る視覚的知覚量および運動知覚量が小さく抑えられる車両と HF 成分の和の平方根を R 波間隔の平均値で除すことで挙動を実現できていることを確認した。

CCVTP を求めた。さらに年齢や性別の影響 [4] を除外する
ため、年代、性別ごとに測定した1万人以上の CCVTP データ、および各群の人口比率をもとに CCVTP を偏差値化した [5]。

図 14
図 13

MF100

S 字型区間走行時の加減速 G・横 G（G-G ダイアグラム）
34

日産技報

No.87 (2021)

特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 6. 検証のための新しい実験技術

変動を測定し、下りドライバの実験を終了した。浜名湖 SA
にて 30 分の昼食後、1 時間のレストタイムを設けた。レスト
タイム中、上りドライバは喫煙および水以外の飲食は控えるよう指示した。レストタイム終了後、浜名湖 SA をスタート地
点として下りドライバと同様の手続きを行った。なお、中間地
点の日本坂 PA 区を境に、走行の前半区間と後半区間に分けてデータを分析することとした。
結果
LF/HF および CCVTP の 結 果 を図 16, 17 に 示 す。LF/
HF は 常用対 数 で デシベル 変 換した。 走 行 条 件 (PP2.0

図 15 走行ルート

ON, PP2.0 OFF) × 走行区間 ( 前半区間 , 後半区間 , 全区
走行条件間 ) についてそれぞれ 2 要因の反復測定分散分析を行った

本実 験は、図 15 に示す 167km の区間で実施した。実

結果、LF/HF に関しては交互作用 (F = 8.96, p < .01) が、

験参加者は事前に下りドライバと上りドライバに振り分けた。

CCVTP に関しては走行条件の主効果 (F = 9.21, p < .05)

下り、上りとも中間地点として日本坂 PA に立ち寄った。実が有意であった。

験参加者は PP2.0 の ON 状態と OFF 状態で 2 日に分けて

LF/HF の交互作用について下位検定を実施した結果、走走行し、初日にどちらで走行するかは実験参加者間でカウン

行 条 件の単 純 主 効果が 前半区間において認められ (F =ターバランスを取った。PP2.0 ON 走行中は、緊急時を除い

7.84, p < .01)、また走行区間の単純主効果が PP2.0 ONて極力 PP2.0 モードを維持し、渋滞や工事区間等により一(F = 4.02, p < .05)、PP2.0 OFF (F = 3.55, p < .05) とも時的に OFF になった場合は通過後即座に ON に戻すよう指に認められた。一方 CCVTP について走行条件の単純主効示した。設定車速は 100km/h 上限とし、安全な範囲内で果を見た結果、全区間においてのみ有意であった (F = 7.05,

設定車速の変更や追い越しは許可した。PP2.0 OFF では車

p < .05)。以上の結果より、PP2.0 ON は PP2.0 OFF と比速 100km/h を目安に、普段通りの運転をするよう指示した。

べ、前半区間の自律神経バランスが有意に鎮静傾向であり、一方 CCVTP は全区間で見たときにおいてのみ自律神経活動

実験参加者の大きさに有意差が現れることが示された。

本実験は、日産自動車 ( 株 ) 実験倫理委員会の審査を受け、承認を得た方法で実施している。実験参加者は 30 ～60 代の男女 13 名 ( 男性 11 名、女性 2 名 ) で、内 2 名については SAE の定義する自動運転レベル 1 以上の機能を日PP2.0 OFF

常的に使用していた。

PP2.0 ON

また、実験参加者には、走行前日の深酒や夜更かし、走行当日の朝食の欠食、走行開始 1 時間前以降の喫煙や水以外の飲食は控えるよう指示した。
図 16 LF/HF の比較

手続き
実 験 準 備 完了後、下り実 験の出発点である足柄 SA までの運転は下りドライバが行い、このとき走行条件 (PP2.0
ON または OFF) は適用せず自由に運転した。足柄 SA 到
PP2.0 OFF

着後 15 分の休憩を取り、実験を開始した。最初に安静閉

PP2.0 ON

眼状態の心拍変動を 2 分間記録した。心拍変動測定中オー
ディオ類は消音し、発話、大きな体動、深呼吸等しないよう指示した。その後、その日の走行条件に従い日本坂 PA まで走行し、到着後すぐに心拍変動を測定し、完了次第浜名湖 SA に向かった。浜名湖 SA 到着後、同様にすぐに心拍日 産 技 報No.87 (2021)

図 17 CCVTP の比較

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特集１：未来を拓く ProPILOT 2.0 - 6. 検証のための新しい実験技術

CCVTP の結果から ( 図 17)、PP2.0 機能の使用によっ

車両統合計測技術、大量データ分析技術などの総合力をもって疲労が低減したと解釈できる。また前半区間、後半区間とて得られた成果であることを最後に付記したい。

も全区間同様 PP2.0 ON の CCVTP が高い傾向が見られることから、疲労は前半区間から蓄積し続けており、全区間走

参考文献

行したところで有意な差として現れたと推察できる。一方 LF/[1] 牧田光弘 , 松下晃洋 , 草柳佳紀 , 三浦雅博：

HF を見ると、PP2.0 OFF は前半区間が、PP2.0 ON は後半

乗員の快適性を向上させる車両運動の探求 ,区間が興奮傾向にある ( 図 16)。LF/HF の上昇は交感神経

自 動 車 技 術 会 論 文 集 Vol.50, No.5, p. 1349-1354

系の亢進あるいは副交感神経系の抑制によって起こり、交(2019)

感神経系が長時間亢進し続けると疲労に繋がるとされている[3][2] 渡辺恭良 : 疲労の科学・脳科学と抗疲労製品の開発 ,。このことから、PP2.0 OFF では前半区間で交感神経系

Japanese Journal of Biological Psychiatry,が亢進し疲労蓄積に繋がり、後半区間は副交感神経系が亢

24(4), (2013)

進し疲労蓄積の程度が抑えられたと考えられる。一方 PP2.0[3] 倉恒弘彦 : 日本における疲労の現状と客観的疲労評価法 ,ON では前半区間で疲労の蓄積が少なかったため、相対的ストレス科学 , 32(4), pp. 271-282 (2018)に後半区間の LF/HF が上昇したと考えられる。

[4] 倉恒弘彦 : 疲労度の判定処理システム ,JP5491749B2 (2009)

以上の結果から、PP2.0 機能を使用した長距離走行では、[5] 小泉淳一 : 自律神経機能年齢の判定システム及び通常の運転による走行時よりも疲労の蓄積が抑えられている判定方法 , JP5455071B2 (2011)

傾向を確認できた。これは、PP2.0 がどのような交通環境[6] 中谷明彦 :WEB CARTOP ( 公開日 :2019/08/30)

下であっても安心感のある車線変更動作を行い、乗員にとっhttps://www.webcartop.jp/2019/08/419804/て違和感のない快適な車両挙動を実現できたことの結果で[7] 青山尚暉 :DIME ( 公開日 :2019/10/31) https://dime.

あると考えられる。

jp/genre/797355/[8] 会田肇 : レスポンス ( 公開日 :2019/11/22)

5. まとめhttps://response.jp/article/2019/11/22/329031.html

これまで述べてきたように、日産自動車の実 験 技術は、
PP2.0 の車の挙動がどうあるべきかについて、ダイナミックパ
フォーマンスの視点、制御技術の視点、更には人間科学の視点から目標を設定し、評価を行った。その結果として、多くのお客様や自動車評論家から、単に便利な機能というだけではなく、「相棒」とまで表現していただく高いレベルに到達することができた [6] [7] [8]。
これらの結果は、日産自動車の長年の実 験 技術の蓄積によるところが大きく、一朝一夕に実現できるものではない。
先に紹介した世界最大級のドライビングシミュレーターだけ
ではなく、MILS、HILS の台上実験システムチェーンや走行

著者

久保田

悠美

佐々木

光次

長江

新平

荻野

36

健治

日産技報

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

1. 電気駆動の魅力の拡散
渋谷

彰弘 *

中島

敏行 **

エネルギーソースを換えても共通のモーター駆動

1. はじめに

e-POWER 誕生の背景には、BEV の普及を後押しする取日産自動 車は、2016 年に、100% エンジンで 発 電し、り組みとして進めていた “ 発電機能を持つ EV*1” の研究開

100% モーターで走行する電動システム“e-POWER” を日産発がある。日産自動車では、図 2 に示す通り、電動化によ

ノートに搭載し、日本市場に投入した。その後も、継続的にる究極の低炭素社会を実現していく上で、さまざまなエネル

e-POWER 搭載車種を追加し、日産の電動化戦略において、ギー源を想定し、水素を燃料とする直接水素型燃料電池技

e-POWER は環境性能と走りを両立するサステナブルな技術

術（H2 FCEV）、Bio 燃料を改質して発電に用いる改質型として、電気自動車（以下、BEV ）と両輪を成す位置付け

燃料電池技術（e-Bio Fuel-Cell）と、ガソリンを燃料とすにある。この特集では、e-POWER の生い立ちや価値、技術る内燃機関で発電するシステムの研究開発を行ってきた。い的なチャレンジ、今後の発展などを網羅的に解説する。

ずれも、100% モーターで走るために、BEV で磨いていく技*2

術をベースに、エネルギーソースの選択肢を広げることを狙っ

2. 電気駆動を普及させることへの確信ていた。
%DWWHU\(9 (OHFWULFLW\

CASE に先駆けた日産の電動化・知能化戦略

H3RZHUWUDLQ

日産自動車が、技術開発戦略として “ 電動化・知能化 ”

H32:(5 *DVROLQHの検討を始めたのは 2005 年頃であり、その後 2010 年の日
産リーフ投入に先立ち、その戦略を社外に公表した。CASE+ )&(9+\GURJHQといわれる今の時代では、どの自動車会社においても当たり+

前のことに見えるが、図 1 に示す通り、電動化・知能化の軸%DWWHU\(QJLQH)XHOFHOO

H%LR)XHO&HOO %LRIXHOVとなる技術は、BEV と自動運転であり、当時としてはかなり挑戦的なものであった。電動化に関しては、徐々に電気駆動

図 2 100% モーター駆動システムのエネルギー選択肢の比率を高め、最終的には “100% 電気駆動 “ とすることを

図2 100%モーター駆動システムのエネルギー選択肢

意図していた。

これらの候補の中で、H2 FCEV や e-Bio Fuel-Cell は、
将来に向けた大きなポテンシャルを持つものの、普及拡大させるには更なるコスト低減やインフラなどの利便性向上を進めていく必要があった。
一方で、エンジンで発電するシステムの場合、レンジエク
ステンダー EV のように、大容量の EV 用バッテリーを用い、エンジンで補助的に発電して航続距離を延ばす方式が考えられる。実際、図 3 に示す通り、2010 年投入のリーフの製品開発と並行して、レンジエクステンダー EV の先行開発を

図 1 電動化・知能化戦略 .

行っていた。

* パワートレイン・ＥＶプロジェクトマネージメント部

日 産 技 報No.87 (2021)** 先行車両開発部

37

特集２：成長する e-POWER - 1. 電気駆動の魅力の拡散



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レンジエクステンダーとは異なるチャレンジ



e-POWER のシステムを図４に示す。基 本は、BEV に発電用のエンジンを追加したシンプルなものであり、システム

製品開発

構成としては、前述のレンジエクステンダー EV と類似していレンジエクステンダー(9先行開発
ノート H32:(5

商品化
検討

るが、それとは大きく異なる点がある。レンジエクステンダー

製品開発

EV は、BEV と同様にモーターに必要な電力を基本的にバッ

先行試作車

セレナ H32:(5商品化検討

テリーから供給するのに対して、e-POWER は、常用域では製品開発

BEV と同様にバッテリー電力でカバーし、モーターの高出力

先行試作車

図 3 BEVと e-POWER の開発の歴史
図3 BEVとe-POWERの開発の歴史が要求される高負荷の場面では、エンジン発電の電力で補うコンセプトである。よって、レンジエクステンダーに対して小㻟

さなバッテリー容量を可能としており、車両搭載に有利なバッ

その後の e-POWER の実用化に向けては、リーフで開発

テリーの小型化も可能となる。

した BEV の制御技術に加えて、ここで開発したエネルギー

一方、BEV と同等のレスポンスを実現するたには、必要なマネジメントや音振技術がベースになっているが、それだけ電力をできる限り素早く供給する ‘ 応答性 ’ が求められるたではなく、後述のバッテリーの高出力密度化など新たなブめ、バッテリーの内部抵抗を下げて高出力化することが求め

レークスルーが必要であった。

られる。よって、e-POWER の特性を活かすバッテリーは、従来に比べ、高出力密度を実現するブレークスルーが必要であった。

リーフで磨きあげた日産 EV のレスポンスと滑らかさ
BEV を本格的に普及させる上で重要なことは、もちろん

また、100% 発電するシステムであるため、発電するエンジ

航続距離や充電の利便性であり、それを現実的な価格で提ンの効率が極めて重要であり、e-POWER に特化した形で供できるかどうかである。日産では、それに加えて、モーター

それを高めていった。最高効率点での定点動作については、で走ることの力強いレスポンスや気持ち良い滑らかさを極め以降の記事で詳細に解説するが、そのような特有の動作にることで、一度乗った人をファンにしてしまうことを目指した

おいて、音振性能や排気性能を成立させることも新たなチャ

先人たちがいた。とにかくクルマの形でシステムや制御の良レンジであった。

さを表現し、乗った人を納得させる力があった。
事実、2010 年にグローバル販売を開始したリーフは、モーター駆動による走りの気持ちよさや、１クラス上とも感じられる静粛性が非常に好評であった。特に、当時の一般的な
BEV がカートのように前後に振動しながら加速していたのに対して、非常に激しいアクセル操作をしても、クイックな加速と減速で滑らかにクルマを動かすリーフの優位性は明らかであった。リーフを試乗して降りてくる人たちがみな笑顔である
ことを ” リーフ スマイル ” と社内で呼んでいた。

図 4 e-POWER システム .

3. 日本のメインモデルでの e-POWER の実用化

e-POWER のシステム構成においては、実際に駆動するモーターと発電するエンジンは機 械的に分離されている。

EV-ness を目指す開発のスタート

従って、常にリーフと同じ EV-ness を実現することは容易と

ノート e-POWER の 投 入を決 めた 2014 年 頃、 日本 の考えられるが、前述の通り、バッテリーとエンジン発電というコンパクトマーケットは競合のハイブリッド車が大きなシェ

二つの電力を足し合わせた状態で最大出力が得られるシステ

アを持っていた。そこに、後発で電動化技術を投入するにムの構成上、エンジンの発電に遅れがあればモーターの応は、単に燃費を追求するだけではなく、他社とは違う何か分

答に遅れを感じる。逆に、常に出力できる状態にするためにかりやすい特徴が必要であった。日産の電動化戦略を担うエンジンを運転させ続ければ、EV-ness は損なわれ、燃費

e-POWER に、この誰にでも分かる特徴として、日産リーフも悪化させる傾向がある。このような多くのトレードオフを解の走りの良さ ”EV-ness” を付与することを目指して開発をス

くことがレンジエクステンダー EV とは異なる大きなチャレン

タートした。

ジであった。詳細は、以降の記事で解説する。

*3

38

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 1. 電気駆動の魅力の拡散

・電気自動車のようなリニアでスムーズな加速感

1.2L のエンジンでセレナを走らせる
次なるチャレンジは、ノートに比べて大型なセレナで EV-

・1 クラス上の静粛性

ness を実現することであった。そのためには、当然必要な・クラストップレベルの燃費

トルクと出力は高くなる。表 1 の基本仕様に示すように、搭

実際、ノートとセレナの投入を決めるまでに、社内関係者

載車種に応じてモーターの出力とトルクを最適化しているが、を集めた試乗会は 20 回近く実施され、モノで証明する圧倒

それを同型式のエンジンとモーターで実現するために、組み的な説得力を持って、狙い通りに社内関係者に自信を付けて合わせるバッテリーのセル数とインバーター電流の変更を行いった。

う、いわゆるモジュラー設計を行った。
以上のように、EV-ness をつくり込むこと、それに適切なエネルギーマネジメントとパワーマネジメントを施すことが、
127(
モーター
(0
エンジン
+5

6(5(1$

最高出力

N:

N:

N:

最大トルク

1P

1P

1P

最高出力

N:

N:

N:

N:K

N:K

N:K

バッテリー容量e-POWER 開発の難しさであり面白さでもある。詳細は以降.,&.6の記事に委ねるが、これまでに経験したことのないトレード
オフ検討や判断基準など、一つ一つがチャレンジの開発であった。

4. 日産ブランド構築への貢献

表 1 第 1 世代 e-POWER の基本仕様

電動化・知能化から発展した日産ブランド戦略

表１ 第1世代e-POWERの基本仕様

ノートに比べてセレナのほうがバッテリー比率の高いシステ

日産のブランド戦略では、Innovation for excitement（新ムとしているが、前述の通り、エネルギーとパワーのマネジメしい発想でワクワクを）がお客さまに提供したい価値であり、ントにより EV-ness を実現することがチャレンジであり、こBrand Promise である。

の実用性を確認するには、シミュレーションのみでなく、実際の車両でのフィーリングの評価が極めて重要となる。しかし、開発途中のセレナを公道で評価することはできないので、貸切りができる深夜の箱根ターンパイクに、開発中の車両を何度も持ち込み、そのフィーリングや実用性を確認した。
“1.2L のエンジンでセレナを走らせる ” という構想は、プレゼンテーションの資料では理解し難いものであるが、繰り返し実施されたテスト走行を通じて、ミニバンにおける EVness を最適なものに磨き上げていった。最終的には、深夜

図 5 日産インテリジェントモビリティのターンパイクで関係する役員も含めて試乗し、その乗り味を体感して決断した。

更に、それらをより競 争力のある形 で展 開するためのブランドの Differentiator ( 差 別 化 要 因 ) として、Nissan

乗れば欲しくなる e-POWER の乗り味

Intelligent Mobility（以下、NIM）を標榜している。
NIMとは、

これらのブレークスルーに挑戦しながら、分かりやすい

将来を感じさせるイノベーションの総称であり、図 5 に示す

EV-ness を目指して開発を進める中で、e-POWER の投入を

3 つの要素から成る。３つの要素は並列で表記されている決定する際に重要だったことは、開発しているエンジニアやが、前述の電動化 (Intelligent Power) と知能化 (Intelligent

社内関係者が試乗すると、すぐにその良さや違いを体感でき、

Driving) が進化した上で、それらが統合された価値を生み前述のリーフスマイルと同様にその技術に納得し、欲しくさせ出す (Intelligent Integration) というコンセプトから、つまり、る分かりやすさであった。燃費はクルマの購入を決める上で電動化・知能化戦略を発展させた形で NIM を構築している。

重要な要素であるが、それ以上にこのクルマの乗り味を如何にお客さまに伝え、購入動機につなげるかという議論に移っていった。お客さまに是非伝えたいベネフィットは、以下の３つであった。

日 産 技 報No.87 (2021)39特集２：成長する e-POWER - 1. 電気駆動の魅力の拡散

技術による日産ブランドの強化“SERENA”

NIM の Intelligent Power では、電動化技術により、もっ0RWRU 1PN:(QJLQHN:%DWWHU\N:Kとダイナミックな運転体験を提供し、クリーンで静か、もっとパワフルな日産ユニークな運転の楽しみを加速させたいと“KICKS”

考えている。図 6 に示すように、e-POWER は、これを実0RWRU 1PN:(QJLQH N:
%DWWHU\ N:K

現しお客さまに提供できる一つの技術である。また、前後輪モーター駆動で新しい運転体験を提供する e-4ORCE や、

モーターアシスト:'

アクセルペダルで減速も行う e-POWER Drive や e-Pedal

1,602 60RWRU 1PN:“NOTE”

0RWRU 1PN:(QJLQHN:%DWWHU\N:K

は、100% モーター駆動の電動化技術と極めて親和性が高く、EV や e-POWER と共に、ユニークな運転の楽しさを提供し

図 7 e-POWER
第 1 世代のラインアップ
図7 e-POWER第1世代のラインアップている。
第 2 世代 e-POWER での更なる EV-ness への挑戦
更に、2021 年にフルモデルチェンジを迎えた新型ノートは、 進 化した第 2 世 代 e-POWER システムを搭 載し、
e-POWER 専用モデルとして誕生した。これは、e-POWER
をあるべき方向に正常進化させたものであり、力強さ、スムー
ズさと静かさを進化させ、より EV らしいフィーリングを実現している。そのために、システムを構成するモーター、インバー
ター、バッテリー、エンジンすべてを改良し、出力とトルクの向上だけでなく、燃費の向上も図っている。エンジンの動図 6 インテリジェントパワーのコア技術

作頻度の低減、動作タイミングの最適化や、ロードノイズに
以上のように、e-POWER は、これまでも日産のブランド応じてエンジン動作させる新しい制御によって、より静粛性構築を支えるひとつのキー技術であったが、今後も技術の革を高めている。電動 AWD モデルも設定し、緻密な制御に新によってお客さまに新たな価値を提供し、ブランドの強化よる新たな価値も提供している。

に貢献していく。

BEV と e-POWER を両輪とするパワートレイン戦略

5. 世界中のお客さまへ届けたい

前述の通り、e-POWER は、BEV と共に日産のパワート
レイン戦略の両輪を成す。技術としては共に発展できる部分

第 1 世代 e-POWER でのセグメント No.1

が多く、部品や制御技術を共用できるという合理性と、モ

図 7 に示す、第 1 世代 e-POWER のラインアップにおいジュール的な構成の自由度により、広くセグメントや地域をカては、乗っていただいたお客さまに、BEV と共通する走りのバーできるポテンシャルを持つ。いずれも、100% モーター

フィーリングをすぐに感じていただき、購入動機や購入後の駆動のシステムとして、共通の運転感覚、静粛性、そして、満足度につながっている。主に評価いただいたポイントは、高い環境性能を目指していきたい。

以下の 4 点であり、開発の狙い以上のものであった。
・電気自動車のようなリニアでスムーズな加速感
・1 クラス上の静粛性
・クラストップレベルの燃費
・アクセルペダルで加減速できる新しい運転感覚
販売実績としては、ノートが 2016 年 11 月に 30 年ぶりの国内販売 No.1 となり、その後も、ノートとセレナがそれぞ 電動コンポーネントの共用化
 駆動モーター制御技術の共用化

れセグメントでトップの販売を記録した。2021 年 1 月時点、
ノートとセレナｅ -POWER の累積台数で 44 万台であり、その後のキックスについても順調な販売推移を示している。

図8 パワートレイン電動化戦略の両輪
図 8 パワートレイン電動化戦略の両輪

40

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 1. 電気駆動の魅力の拡散

6. おわりに
地球環境問題に世界的の関心が高まる中、自動車業界
は、100 年に一度と言われる大きな変革の時代に直面している。このような状況下にあっても、筆者らは、地球環境にやさしい燃費性能や排気性能の実現は当たり前のこととして、シームレスにクルマを走らせる楽しさや気持ちよさを、多くのお客様に提供していきたいと考えている。その実現に向けて、ノート、セレナ、キックス、そして今回の新型ノートと、
e-POWER の搭載車種拡大を進めている。今後も、電動駆動の魅力の拡散によって、世界中のお客様がリーフスマイルを体感できるよう挑戦していきたい。

用語解説
*1 EV

：電気モーターのみで走行するクルマ*2 BEV：バッテリーの出力のみで走行する EV*3 EV-ness ：電気モーター駆動らしい、静かで力強く		 滑らかな走りのフィーリング
*4 EV 走行

：e-POWER において、エンジン停止状態

		 でバッテリーの出力のみで走行すること

著者

渋谷

彰弘

日 産 技 報No.87 (2021)

中島

敏行

41

特集２：成長する e-POWER - 1. 電気駆動の魅力の拡散

42

日産技報

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

2. システムの特徴と今後の発展
仲田

直樹 *

ノート

1. はじめに

e-POWER のパワートレインの外観を図２に示す。

エンジンは発電専用のため、かならずしも駆動モーター近くに配置する必要はないが、コンパクトに既存のエンジンルー

日産リーフの走りの良さを備えることを目指し新規開発したムに収めるため、極力一体化する方法をとった。

100％エンジンで発電し、100％モーターで走行する電動パエンジンと発電機は増速ギヤを介して、駆動モーターとドワートレイン e-POWER について、システムの概要、さまざライブシャフトは減速機を介してそれぞれ連結されるが、こ1

まなトレードオフを高次元で成立させてつくり込んだ BEV*

れらの 2 つのギアセットを１つのギヤボックス内に収め、駆らしさと新しい価値、それを実現するシステム設計、今後の動系、発電系のコンポーネントを一体化して搭載。駆動モー拡大について紹介する。

ター用のインバーターと発電機用インバーターは同じ筐体におさめ、車両に取り付けた。バッテリーはコンパクトに設計し、2. 100％モーターで走行する
e-POWER のシステム

前席シート下に配置。このようにすることでコンパクトカーノー
トのプラットホームに e-POWER のシステムを搭載できただ
けではなく、ガソリンエンジン車と変わらない居住性と積載

e-POWER のシステムは、駆動モーター、インバーター、性を実現できた。

リチウムイオンバッテリー、充電器で構成される BEV のシス
テムに対し、駆動系をそのままに、パワーソースであるバッテ
リーの容量を大幅に削減、エネルギー補充用の充電機能を取り去り、それらの代替として発電専用ガソリンエンジンと発電機を追加した 100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するわかりやすいシステム構成である。e-POWER は100% モーターで走行するクルマとして BEV と共に EV*2 と

図 2 e-POWER 外観

定義でき、走りの良さは BEV そのもの、発電専用エンジン

e-POWER のシステムはメインコントローラーである VCM

はタイヤとは切り離されているため、最良燃費の領域を集中（Vehicle Control Module） により制 御される。VCM は的に使うことで燃費向上が図れるなど多くの自由度と可能性

MC（Motor Controller）、GC（Generator Controller）、を持つ電動パワートレインである。

BMS（Battery Management System）および ECM（EngineControl Module）と連携し、常に最適な発電によるエネル
ギーマネージメントと駆動力制御を司る。

図 1 e-POWER システム .

図 3 システム構成とレイアウト .

* パワートレイン・ＥＶプロジェクトマネージメント部

日 産 技 報No.87 (2021)43特集２：成長する e-POWER - 2. システムの特徴と今後の発展くしていることである。このようにコントロールすることで、車3.BEV らしさの実現と新価値へのチャレンジ＊3

EV-ness

速25km/h以下では、エンジンを約90％停止させることができたが、この定点運転での背反と認識していたのは、今まで- Smooth, High Response, Quiet -走りと両立する燃費- Top level fuel economy -のガソリン車ではなかった車速とエンジン回転が連動しな- Easy driving –い違和感とEV走行＊4と高い回転でのエンジン定点運転走

e-POWER Drive

行のギャップの大きさだった。前者は市場でも受け入れられいつでもどこでも反応のいい BEV の

e-POWERの特徴となっている。後者はノートで市場から得走りを実現するむずかしさたデータ、知見を活かしセレナ、キックスと進化、改良を重ね

e-POWER は、低回転で最大トルクを発生し、変速機構ている。これについても記事3で記載している。その他の静粛をもたないという100％モーター駆動ならではの特徴を活か性を支える技術については記事5で紹介する。

し、リーフで培った日産独自のモーター制御技術（駆動系のねじれ共振に対応したモーター制振制御）を用いることでアクセルの踏込みに対して遅れなく、力強くリニアかつスムーズな加速を実現している。これは従来のハイブリッドシステム
車とは全く異なる非常に大きなメリットであり、e-POWER の最大の特長となっている。
図 5 エンジン動作点頻度 .

定点運転で燃費をかせぐ
この定点運転を基本とした発電制御により走行に必要なエネルギーを最良燃費点で極力発電することでクラストップ
レベルの燃費も達成している。発電制御は動力、運転性、
音振、排気、熱、暖房、ブレーキ負圧、部品保護、診断な

図 4 100 ％モーター駆動のスムーズな加速 .

どのさまざまな要求に対し許容される範囲内で最も燃費の良
いつでもどこでもこのような優れたパフォーマンスを得るた

い動作点を選ぶよう設定されている。燃費観点での詳細はめには、エネルギーを供給するバッテリーとエンジンの出力

記事 4 で紹介する。

分担、発電制御が重要になる。さまざまな加速のシーンでバッ
テリーエネルギーの使い方、エンジン始動タイミング、駆動

減速エネルギー回収性能への追及 e-POWER Drive

力特性を最適化することで実現した。詳細は記事 3 に記載

e-POWER の提供した新しい価値には、運転することがラする。

クで楽しくなるアクセルだけでクルマを操る新感覚の運転操
作、e-POWER Drive がある。初代リーフ開発時、減速エ

BEV のような静粛性の実現と定点運転

ネルギー回収はブレーキと協調した回生を主軸として進めてエネルギーを供給し、貯めるエンジン発電制御は駆動系いたが、更なる効率的なエネルギー回収を求めてモーターのとは独立して制御できるため、それを活かしてBEVのような静みで強回生するワンペダルシステムに着手していた。この強粛性を実現している。実際には低車速域ではエンジンを積極

回生のシステム開発のポイントはアクセル操作に対する運転的に停止させ、比較的高い車速域では走行騒音によってエン性の違和感、いくらエネルギー回生量が多くても使ってもら

ジン騒音がマスクされるようなエンジン回転で極力発電する

えない扱いにくい強回生モードは意味がない、そして滑りやことをメインコンセプトとし適合した。しかしながら低車速ですい路面での安定性と制動力限界に対するマージンの設定の走行が続くような場合、バッテリーのエネルギー量は下がである。初代リーフでは ECO-B レンジでモーター回生により、エンジンをかけて発電する必要があるが、そこでの工夫

る減速 G を 0.08G までとしたが、そこで取り組んでいた減は、発電時は最良燃費率、かつノートの走行負荷で120km/

速のエネルギー回生制御をさらに進化させ、車速、アクセルhに相当する比較的大きな出力2400rpm×76Nm、19kWとペダルの戻し方、路面とタイヤのスリップ率によって回生電力

いう一定の回転、負荷の運転点（定点運転）で一気に発電す

を最適に制御することでガソリンエンジン車の約３倍の減速ることでエンジンの運転時間を短く、停止している時間を長度を発生させ、アクセルペダルの踏み戻しだけで加速から減
44

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 2. システムの特徴と今後の発展

速までを意のままに行うことが容易にできる運転性を実現し速を実現している。また、逆にバッテリーのエネルギーがなた。これにより、ノート e-POWER のシステムでは電動車両

くなってエンジンによる発電電力のみとなっても十分な走行では常識とされていた協調回生システムを採用しなかった。

性能が確保できるような構成になっていることがわかる。車このようにして日常運転の約 7 割の減速をアクセル操作だけ両に求められる駆動パワーに対しバッテリーとエンジン発電でカバーでき、アクセルとブレーキペダルの踏み変え頻度をのパワーバランスを最適設計することで、リーフのモーター、大幅に低減すると共にエネルギー回生量を増やし、ドライビ

および従来のノートのガソリンエンジンを流用することが可能

ングプレジャーと燃費を同時に提供する e-POWER Driveとなった。

が生まれた。

4.BEV らしさを実現するシステム設計
e-POWER はシンプルなシステム構成ゆえに信頼性が高
く、システムを構成するコンポーネントもリーフやエンジンとCVT で構成される従来のノートのものを共用しているため、高い品質レベルを確保している。

図 7 エネルギー消費と供給のバランス .

BEV と共用しているのは、駆動用モーター、インバーター、
12V 供給用 DCDC コンバーター、減速機などのコンポーネ従来のエンジン依存のハイブリッドに対して大型モーター

ントだけでなく、高電圧安全、システム起動停止のシーケンを用いること、バッテリーの出力、容量を大きくすることで性ス制御や駆動力制御など、技術の共用性も高い。このことか

能はより BEV に近づいていくが、システムコストは高くなり、ら BEV 同様、自動運転などの知能化技術との親和性にも大質量は増加し、レイアウトの成立性も厳しくなっていく。このきなメリットを持っている。

ため、電動コンポーネントのコスト低減、軽量化や一体化、連結構造のシンプル化が必要なだけでなく、車両と一体となったレイアウト効率向上など各課題解決の推進が必須である。また、コンポーネントスペックにおいてはこれらの得失を勘案して、各車両コンセプトに合わせた適切な組合せ選定をすることが重要である。

図 6 バッテリー出力とエンジンの出力分担

5. e-POWER の今後の拡大

一方で BEV の性能がエネルギー源であるバッテリー性能

コンパクトカーのノートとミニバンのセレナが同一の EM57

への依存度が高いことと同様、e-POWER の性能はバッテ型モーター、HR12 型エンジンを共有しつつ、バッテリーのリーの出力、容量などの性能に加え、もうひとつのエネルギー

容量だけを変えることで必要な性能を満足できていることか源であるエンジンによる発電性能に大きく依存する。図 6 にらわかるように e-POWER では各コンポーネントの汎用性は

駆 動パワーの分担のイメージを示す。e-POWER のバッテ

広く、その構成からモジュール的なシステム展開が可能で、リー出力は BEV の略半分、残りはエンジンにより賄っている。

駆動性能、発電容量、バッテリー容量の組合せでさまざま

一方、回生エネルギーを回収するだけではなく、EV 走行時

なセグメント、ボディタイプのモデルへの適用の可能性をもっ間を長くするために必要なバッテリー容量は、他のハイブリッている。同モーター、エンジンの組合せはさらにコンパクトドに対して大きいものの、BEV の 1/30 程度の 1.5 ～ 1.8kWh

SUV のキックスでも共有されている。

である。e-POWER のシステム設計においては、駆 動モーターのスペックだけでなく、車両のコンセプトに合わせたバッ
テリー、エンジンの出力およびそれらの比率を適切に選定することが大事なポイントである。
図７に示すように代表的な走行シーンではバッテリーからの供給電力のみで走行することができ、大きな駆動力が必
要なシーンでは発電機の供給電力と合わせることで力強い加
日 産 技 報No.87 (2021)

図 8 e-POWER の今後の拡大 .

45

特集２：成長する e-POWER - 2. システムの特徴と今後の発展

e-POWER の 100% モーター駆動の走りの良さは大変高効率向上のポテンシャルがあると共に定点運転の効率や排い評価を頂いており、さら平均車速が低く、渋滞路の多い気性能に特化することで、エンジンをシンプル化できるなど、日本市場では e-POWER の特 徴であるエンジン最良燃 費

e-POWER の構成だからこそ可能となる進化に今後も取り組点での発電＋モーター走行による静かで燃費の良い走りがんでいく。

好評である。一方でグローバル市場に販売を拡大していくう
えでは、更なる燃費の向上、排気対応に加え、海外環境を考慮した高速、高負荷運転への対応を進める必要がある。
e-POWER の持つフレキシビリティはそれぞれの地域での使われ方、カスタマーニーズに合わせたシステム選定や適合が可能であり、大きな可能性を秘めている。また、今後の拡大においては 100％モーター駆動の e-POWER であることで実現でき、価値を高めることができる電動 AWD 化も欠かせない。その電動 AWD システムの技術的方向性については記事

図 10

e-POWER 専用エンジンの技術進化 .

５で紹介する。
用語解説

6. おわりに
e-POWER はシリーズハイブリッドの 1 つであり、駆動シ

*1

BEV

： バッテリーの出力のみで走行する EV*2EV： 電気モーターのみで走行するクルマ*3

EV-ness： 電気モーター駆動らしい、静かで力強くステムをリーフと共用し、発電システムのエンジンも既存のガ		 滑らかな走りのフィーリング

ソリンエンジンと共用していることから BEV 技術、エンジン*4

技術の双方の進化に基づいて継続的に強化していくことがで		 でバッテリーの出力のみで走行すること

EV 走行 ： e-POWER において、エンジン停止状態

きるシステムである。
参考文献
1) 渋谷彰弘ほか：”Development of a brand new
hybrid powertrain for compact car market “，
25th Aachen Colloquium Automobile and Engine
Technology (2016)2) 木村誠ほか： 新型ハイブリッドパワートレイン「e-POWER」、自技会、Vol.72、No.9（2018）
図 9 電動コンポーネントの技術進化 .

今後、電動コンポーネントでは高効率領域の拡大、高速運転での効率向上が、エンジンでは更なる熱効率の向上が見込まれている。加えて、e-POWER においてエンジンは発電専用であり、運転点が絞れるため、従来エンジン以上に

著者

仲田

直樹

46

日産技報

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

3. EV-ness を創り出すシステム技術
羽二生

倫之 *

坂上

永悟 **

伊藤

知広 **

風間

勇 ***

小坂

裕紀 ****

1. はじめに：e-POWER の目指す EV-ness
e-POWER は EV ※ 1 の高出力なモーターによる気持ちよ
い走りをより多くのお客さまに楽しんで頂けることを基本コンセプトとして、開発を進めてきた。本章では、発電のためのエンジンを積む e-POWER における、EV-ness ※ 3 具現化の技術について解説する。
日産自動車における EV-ness の Key Elements は、以下の 3 つである。
-

Quietness：エンジン車にない圧倒的な静粛性- Smoothness：ショックの無い滑らかな加速、減速フィール-

図 1 e-POWER システム制御概念図

High Response：ドライバ操作に遅れなく反応し、かつ、操作量に的確にリンクするトルク特性

上記の性能を達成する方策として、e-POWER では、バッ
テリーとエンジンの電力供給をコントロールするエネルギーマ
ネージメントと、モーター駆動らしいトルク特性を実現するパ
ワーマネージメントの両システム制御を開発した。
Quietness の要素では、発電要求によるエンジンの始動- 停止のタイミングとその作動音の違和感を無くすエネルギー
マネージメントが重要である。また、Smoothness と HighResponse の要素では、ドライバ要求に忠実なモータートル
ク指令の演算と、そのトルク指令に応じた電力をエンジンおよびバッテリーから最適に供給するパワーマネージメントとエ
ネルギーマネージメントが重要である。

図 2 エネルギーマネージメントの進化

本章では、e-POWER システムの基本制御機能であるエ
ネルギーマネージメントとパワーマネージメントについて説明

ジメントは BEV と同じ制御を使用している。電力量マネージする。

メントを行うエネルギーマネージメントは、バッテリー関係は
BEV と共通であり、エンジン + 発電機は e-POWER 固有の2. e-POWER のシステム制御の概要

追加制御ブロックである。BEV の場合は、上記のエンジン+ 発電機の代わりに充電システムが組み込まれている。

図 1 に e-POWER の シ ス テ ム 制 御 の 概 要 を 示 す。

駆動力演算部であるパワーマネージメントを実績のある

e-POWER のシステム制御は同じモーター駆動車両である、

EV のものを活用しているため、リーフの開発で培った、滑ら

BEV ※ 2 をベースとしており、駆動力を演算するパワーマネー

かで高応答の駆動力特性を e-POWER でも実現している。

*パワートレイン・ＥＶプロジェクトマネージメント部
マンス＆第一車両実験部

日 産 技 報No.87 (2021)**パワートレイン・ＥＶ性能開発部

47***パワートレイン・ＥＶ制御技術開発部**** 企カスタマーパフォー

特集２：成長する e-POWER - 3. EV-ness を創り出すシステム技術

図 5 車速とバッテリー SOC に応じた EV 領域

ベースに、高い燃費性能を達成するため新たな 2 つのコンセ

図 3 最良燃料消費線および最良燃料消費動作点

プトを開発した。
コンセプト1：燃費向上⇒

定点発電による最良燃費点の使用頻度向上、エンジン始動頻度低減

コンセプト 2：EV-ness の実現⇒

レスポンスとスムーズなエンジン始動の両立
上記 2 つのコンセプトについて以下に説明する。

コンセプト1：燃費向上
エネルギーマネージメントの基本的なコンセプトは、走行に必要な電力を最も高効率な発電で確保することである。その動作概要を図 3、図 4 に示す。図 3 はエンジンの燃費率
特性と出力の関係を示しており、エンジン出力毎に燃料消費量が最小となる動作点を繋いだ線を最良燃費線、最も燃焼効率が高い動作点を最良燃費点と呼ぶ。e-POWER は車速に拘束されずにエンジン動作点を自由に選べるため、車両要

図 4 エンジン動作点の決め方

求出力に応じて最良燃費線上の動作点で発電を行うことができる。また、車両要求出力と最良燃費点発電出力の差を

3. エネルギーマネージメントの開発：

バッテリー入出力電力で補填することで最良燃費点の使用頻

静粛性と動力のトレードオフ

度を高め、燃費を向上させている。
e-POWER おいて、エンジンとバッテリーの制御機能が、更に、低速領域では、エンジンでの発電を停止し、バッ

燃費や動力性能、暖房冷房などの多岐に渡る機能、性能にテリーからの供給電力のみで EV 走行※ 4 できるように設定し、影響する。このエンジンの動作とバッテリーの充放電量をコバッテリーの SOC (State of charge) が高い状態であれば、ントロールする制御機能をエネルギーマネージメントと呼ぶ。

より高速領域でも EV 走行を可能とした。エンジンの作動条

e-POWER の技術の進化は、このエネルギーマネージメント

件が車速に拘束されない e-POWER では、より高車速までの変遷とのつながりが強く、図 2 にその進化を示す。

EV 走行ができる。
本制御の採用により、前記事の図 5 に記載済みのエンジ
ン動作点分布のように、e-POWER は、他のシステムに比べ、ノート e-POWER のエネルギーマネージメント
2016 年発売のノート e-POWER のプロジェクトを開始す

高い頻度で最良燃費点運転ができていることがわかる。

る時点で、コンパクトカーの車載要件、コスト要求に見合うように、バッテリーの出力および容量を大幅に小さくしたシス

コンセプト 2：EV-ness の実現

テムとして開発を進めることとなった。先行車両で開発した、

e-POWER では EV らしいレスポンスの良い加速とエンジエンジンの作動音を車両の暗騒音で隠すというコンセプトを

ン動作を感じない静かさをお客様に提供するため、従来の
48

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 3. EV-ness を創り出すシステム技術

図 8 セレナのエンジン動作点の作動比率
図 6 エンジン点火タイミングとフロア振動の関係

エンジンには改良を加え、最良燃費領域を広く設計し、低車速用と中高車速用の 2 つの最良燃費率ポイントを設定した。低車速かつ低負荷な街中走行では、静粛性を優先し、低回転側の最良燃費点での発電を行う。回転数が低い分、最良燃費点の出力は下がるため、SOC を回復するための発電時間は長くなるが、車両の遮音対策と共に、エンジン作
動音を違和感のないレベルに抑え込むことができた。また、郊外の幹線道路などでは、高回転側の最良燃費点で、より大きな発電電力での発電を行い、大きな加速要求にもすぐに応えられるよう、素早い SOC の復帰を可能とした。
さらに、セレナはノートに対してバッテリー容量を大容量化し、より積極的にバッテリーへの充放電を行うことで、質量

図 7 ノート e-POWER におけるの重いセレナでも、エンジンの動作点を最良燃費点に制御しロードノイズのエンジン回転数の概念図ている。
ハイブリットよりバッテリー出力が大きい。図 5 に示すように

図 8 に日本の実用燃費的な使われ方でのエンジン動作点

低車走行時は EV 走行をすると共に、高車速までエンジンを使用頻度分布を示す。ノートで培ったエネルギーマネージメ

停止した走行を可能としている。

ント制御を磨くことにより、エンジンの動作点を緻密に制御

さらに、大出力の発電機をエンジンスタータとして用いるすることで、ミニバンにおいても、静粛性と、燃費の両立をことにより、図 6 に示すように、パワートレインの共振回転図ることができた。

数を素早く通過させるため、エンジン始動時の振動を抑える

セレナ e-POWER では新たな機能として、チャージモード

ことができる。

及びマナーモードを設定している。e-POWER はエンジンと

図 7 にノート e-POWER のエンジン回転数制御の概念図

駆動系が機械的に接続されていないため、走行状態によらを示す。エンジン動作は可能な限り暗騒音に隠れるように低ず自由に発電が可能である。その特徴を活かして、走行状

速域では作動させない動かし方として Quietness を達成し、態によらずユーザーが任意のタイミングでバッテリーを強制的加速意図が強い場合は、エンジン回転数を上げ、駆動に必に充電する ( チャージモード）、エンジンを停止させてバッテ要なパワーを確実に発生する制御として Smoothness を達

リーの電力で静かに走行できる（マナーモード）を開発した。

成した。これらの方策により、e-POWER での EV-ness を

チャージモードは、常にバッテリーの SOC を高めに維持実現した。

できるため、加速力を持続的に要求する山岳路などで効果を発揮する。ドライバの加速意図が下がったときに、余剰電力
セレナのエネルギーマネージメント

を積極的にバッテリーに充電し、SOC を高めに維持し、将セレナにおいては、ミニバンという大きなボディに家族や来の加速要求に備える。また、マナーモード選択の直前ま

友人で乗り込み、移動時間を楽しむという車両イメージを高で使用することで、より長時間の EV のような静粛性を実現めるため、低速域の静粛性と、高車速域での確実なエネル

することができる。

ギ供給を両立する制御を目指した。
日 産 技 報No.87 (2021)

マナーモードは積極的にエンジンを止めることを主眼とし49

特集２：成長する e-POWER - 3. EV-ness を創り出すシステム技術

図 10新旧制御によるエンジン作動状態の比較

行データを数十万 km 収集し、それらのデータ分析を行い、日本市場における加速度の分布を調査した。図 9 に日本市
場における約 30km/h 以下の低速域での加速度分布を示す。
図 9 日本市場における加速度分布

一般的な使用の中では 0.15G 程度の加速度で EV 走行を保たモードである。他の HEV モデルでもこのようなエンジン停

また、必要な車速域毎の 1 回の加速―減速当りでの消費エ

止モードは存在するが、e-POWER の場合、大容量のバッ

ネルギなどのデータを得ることができ、エンジン始動ポイン

テリーを採用しているため、このモードによる効果は大きい。

トの適正化も可能となった。

持できれば概ねエンジンの始動を回避できることが分かる。

更に、前述のチャージモードとの組み合わせにより、圧倒的

市場データの分析に基づいた新コンセプトのエネルギーなエンジン停止走行が可能となる。

マネージメントの採用により、エンジンの発電によるエネル
ギ供給タイミングをより高車速側にシフトさせることが可能となった。

キックスでのエネルギーマネージメント
ノート、セレナでのエネルギーマネージメントは、加速意

このエネルギ供給タイミングを高車速側にシフトさせること図に忠実で、アクセルとのエンジン始動の連携を重視する方は２つの効果がある。一つ目は、暗騒音の低い低車速での式であった。より、EV-ness を高めるために、キックスでは始動頻度の低減 ( エンジンの “ 短時間での始動 - 停止 ” のこのコンセプトを変更し、よりエンジンを停止している領域を頻度を低減し )、二つ目は、高車速でまとめて発電することで、拡大しながら、従来通りの SOC マネージメントを行う制御

エンジンの始動停止頻度を下げ、発電システムの効率的な使を開発した。

用を可能にしている。

実走行のデータより、日本市場での交差点右折や信号待

新旧のエネルギーマネージメントでのエンジン動作を図 10

ちからの発進などの比較的加速が継続しないようなシーンでに示す。低速域でのエンジン始動頻度、特にエンジンの短は、必要となるエネルギが小さくて済むため、エンジンによ

時間での始動 - 停止の頻度を削減することができ、30km/h

る SOC 回復の発電要求は小さいと考えられた。それにより、

以下の領域では、旧式のエネルギーマネージメントに対して、

SOC が低い領域まで極力 EV 状態を保持して、よりドライバ

約 7 割のエンジン始動を削減することができた。本制御によに EV 走行の静寂性を訴求できるエネルギーマネージメント

る静粛性向上の影響は大きく、e-POWER の大きな進化ののコンセプトとした。

一つと言える。

上述の制御を具現化するポイントは、EV 走行を維持する
上限加速度と、許容 SOC をどのように設定するかである。
これらのバランスを最適に設定しなければ、加速時のバッテ
リーアシスト電力の低下や確実にエンジン停止したいシーン
での発電継続など副作用が生じてしまう。
EV 許可領域の適正化のため、ノートやセレナでの実走
50

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 3. EV-ness を創り出すシステム技術

図 11 高 SOC での電力配分
図 12 低 SOC での電力配分

4. パワーマネージメントの開発：
スムーズさとレスポンスの両立

4.2 加速感と燃費の両立
前述のように e-POWER では、加速意図が強いときにエリーフで培った駆動力制御は、市場で好評を得ており、ンジンを併用することで車両の要求パワーを満たす。

この流れを汲んで、e-POWER のパワーマネージメントは開エンジンの作 動 音の高まりは、EV-ness の静粛性に反発された。しかしながら、電力供給がバッテリーのみであっする部分もあるが、エンジン回 転数を自由に制 御できるた EV に対し、e-POWER ではバッテリーとエンジンの双方

e-POWER では、アクセル開度などに代表させるドライバのから電力供給されるため、エンジンの発電電力の遅れが動加速意図に応じて、加速感を演出するようにエンジンの回転力性能に影響する。

数の変化を設計した。

ここでは、これらの課題に対する対策を説明し、e-POWER

図 13 にアクセル開度ごとのエンジン回転数の振る舞いをの EV-ness である、High Response と Smoothness につい示す。燃費性能も重要であるので、開度が低い場合は、最て述べる。

良燃費点を維持できるように制御し、燃費と静粛性の要求をバランスさせる。加速意図の強さに応じて、回転数の上昇率

4.1 SOC によらない加速性能の実現

および目標回転数は加速感を向上させ、駆動で要求されるBEV に対してエンジンからの電力供給を受けて駆動する

電力を確保しつつ、エンジン音による加速感を演出する。

e-POWER でのパワーマネージメントの改善ポイントは、バッ

5. さらなる EV-ness の追及

テリーの出力が低下したときにでも、加速感の低下を感じさせない制御である .
図 11 はバッテリー充電量 SOC が高く、出力に十分に余本章で説明してきたエネルギーマネージメント、パワーマ

裕ある状態での加速時エンジン始動状態を示しており、可能ネージメントは、さらに磨かれて、新型ノートに適用されていな限りエンジン発電を抑制して EV 走行を維持して、走行出る。

来るようにしている . 一方、図 12 では SOC が低く、バッテリー

今後の e-POWER のさらなる進化は、EV-ness のさらなだけで十分な出力を確保出来なくなる条件で、早めにエンジる深化である。

ン発電を開始して加速度の低下を感じさせないようにしていQuietness の 深 化 に 関しては、 エンジン 停 止 時 間 延る。このような制御により、システム状態によらず同様の加長の可能 性を探ってきたが、 今 後は ANC(Active Noise

速感を実現させている .

Canceller) のような積極的に音を消すようなシステムとの日 産 技 報No.87 (2021)51

特集２：成長する e-POWER - 3. EV-ness を創り出すシステム技術

図 12 低 SOC での電力配分

組み合わせも考えられる。e-POWER 特有の最 良 燃 費点での発電制御も、ANC の消音 領域として狙いを定め易く、
e-POWER との相性は良いと思われる。
Smoothness の深化に関しては、エンジンの出力特性とバッテリーの出力特性のバランスをさらに最適化させる。特に濃い出力エンジンを積む場合、エンジンからの発電電力が駆動パワーに占める割合が高くなるためエンジンの出力特性が滑らかな駆動特性に影響してくる。エンジンに対しては、
燃料消費率の改善と合わせ、出力特性の改善も進めて行く。
High Response の深化に関しては、BEV と共に、ドライ
バの意図に即座に反応する特性に磨きをかける。ショックや振動などを発生することなく、さらには車両姿勢にも積極的にコントロールすることを目指す。
用語解説
*1 EV

： 電気モーターのみで走行するクルマ*2 BEV： バッテリーの出力のみで走行する EV*3 EV-ness ： 電気モーター駆動らしい、静かで力強く		 滑らかな走りのフィーリング
*4 EV 走行 ： e-POWER において、エンジン停止状態
		 でバッテリーの出力のみで走行すること

著者

羽二生

倫之

坂上

永悟

伊藤

知広

風間

52

勇

小坂

裕紀

日産技報

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

4. 走りと両立する燃費技術
栗城

洋*

折田

崇一 *

野口

隆三 *

1. はじめに
日産自動車は、100% モータ駆動の楽しさと燃費性能を両立した電動パワートレインシステム e-POWER を開発し、2016 年にコンパクトカーのノートに初めて搭載した。その後、2018 年にミニバンのセレナ、2020 年には SUV のキックス、
2021 年の新型ノートへと、搭載車種を拡大している。
本編では、電気自動車と並んで、日産のパワートレイン戦
略の両輪の一つとして位置づけられている‘e-POWER システ

図 2 市場減速度頻度と e-POWER Drive の減速度特性

ム’ の特徴を活かした低燃費技術について紹介する。
システム動作は以下の 6 つのモードがあり、図 3 にそれぞ

2. e-POWER システムと動作モード

れの状態を示す。
①から⑤が基本動作モードで、⑥はオプショ
ンの動作モードである。

図 1 に e-POWER のシステム構成を示す。発電系と駆動①

系が 機 械的に完全に分離されていることが最大の特徴で、エンジンを停止し、リチウムバッテリのみの電力で駆動力を実現するモード

エンジンおよび発電機の動作点を駆動系の状態によらず自由②に決めることができる。また、100% モータ駆動のメリットをエンジンで発電した電力で駆動し、余剰分をリチウムバッテリに充電するモード

最大限活かした、“e-POWER Drive” という新しい走行モー③ドを開発し、図 2 に示すように市場の 90% 以上の減速度をエンジンで発電した電力とリチウムバッテリの両方の電力を使って加速するモード

アクセルペダルによってカバーし、減速回生エネルギーを回④エンジンで発電した電力で駆動するモード

収すると同時にアクセルペダルのみで車を操ることができる⑤

エンジンを停止し、コースト減速回生エネルギーを

Fun to drive を実現している。

リチウムイオンバッテリに回収するモード

*（1）

⑥

発電機でエンジンを空回ししてリチウムイオンバッテリの電力を放電するモード（ブレーキ M/V 負圧生成、OBD やバッテリ過充電防止などで作動）

図 1 システム構成図* パワートレイン・ＥＶ性能開発部

日 産 技 報No.87 (2021)53

特集２：成長する e-POWER - 4. 走りと両立する燃費技術

ることを活用し、駆動系の状態に関わらず、各種要求（動力・
運転性・音振・排気・熱・暖房・ブレーキ負圧・部品保護・診断など）の許容範囲内で最も発電効率の高い動作点で運転するように制御している。その際、図 5 に示すようにモータ出力に対する発電電力の過不足分はリチウムバッテリに充放電することで補償する。( 図 3 の②、③モード )*（4）

図 5 エネルギーマネージメントのコンセプト

市街地走行など要求駆動力が低いシーンにおいて実際は、エンジンを定点運転し余剰発電電力をリチウムバッテリに充図 3 システム動作モード

電しながら走行 ( 図 3 の②モード ) し、蓄えられた電気エネ

3. e-POWER に共通する燃費改善のための要素

ルギーを使って EV drive（図 3 の①モード）に切り替える。
図 6 に定点運転と EV drive の切り替えによる燃費改善

e-POWER はエンジンの動力を発電機で電力に変 換し、効果を示す。常時エンジンを作動する動作モード（図 3 の④

その電力を使ってモータで駆動力を発生するため、機械⇔電モード）に対して、最大で約 2 倍の燃費改善効果があるこ

気の変換時に損失が発生し、燃費性能改善はいかにエンジとがわかる。

ンを高効率状態で発電してシステム全体の効率も同時に高め

一方、高車速での走行や追い越し加速など要求駆動力がるかがポイントになる。

高いシーンでは、余剰発電電力でリチウムイオンバッテリにそこで、e-POWER の特徴を活かして、発電システム効率蓄えられた電気エネルギーを使って加速に必要な電力を補が高い動作点での運転（以降、定点運転 ( 図 3 の②モード )）い、極力定点運転を維持し燃料消費量を最小化している。

を基本とし、エンジンによる発電効率を徹底的に高めた。

（図 3 の③モード）

3-1. 定点運転による燃費向上
図 4 には各回転数で最も効率が高い動作点をつないだα線を記載している。従来のハイブリッドシステムでは車速や要求駆動力に応じてエンジン回転数が制約されるため、この線をトレースするように制御することになり、特に低回転域では効率の悪い動作点を使用することになる。

図 6 一定速度で巡行した場合の燃費改善効果
図 4 発電システム効率特性

一方、e-POWER は駆動系とエンジンが完全に独立してい
54

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 4. 走りと両立する燃費技術

コンパクトカーに搭載でき、エンジン始動頻度の大幅な3-2. 発電システム（エンジン＋発電機）の改善
図 7 にエンジンの 燃 料 消 費 率 特 性を示 す。 エンジン

低減で、より長い EV drive が可能となり BEV には、3 気 筒 1.2L ガ ソリンエ ンジン HR12DE を ベースに共通する静かさを実現

e-POWER 用 に 開 発した。 クールド EGR（Exhaust Gas

・冷却性能の強化による大電力の長時間充放電が可能

Recirculation）採用やウォーターポンプ、エアコンコンプレッ

以上より、クラストップレベルの燃費性能や静粛性をサーなど補機類の電動化によるフリクション低減により最良達成した。

燃費率を向上した。

*（2）

4. 改良型 e-POWER のエンジン運転制御
前述のように e-POWER はエンジン稼働中、定点運転を基本として燃料消費量を低減しているが、以下 3 つについて
エンジン運転制御を改良し、キックス及び新型ノートに採用した。

4-1. エンジン始動頻度の更なる低減
エンジン始動から発電システム効率が最大になる定点動作
点に移行する期間に消費する燃料と、エンジン始動時に消費する電気エネルギーに着目した。ユーザーデータを活用して、低車速かつ加速時間が短いと予想されるケースでは EV

図 7 エンジン燃料消費率特性

drive を維持するように、エンジンを始動する条件を見直す
図 8 に発電機の効率 ( インバータを含む総合効率 ) 特性

ことでエンジン始動頻度を大幅に低減した。エンジン始動を示す。発電機についても、e-POWER に合わせて開発さ直後から定点動作点への移行時は燃費悪化を伴うが、極短れたもので、エンジンの最大トルク、最大出力をカバーして時間で実施している。しかし、この定点動作点への移行は、いる。

エンジン始動毎に発生するため*（3）

エンジン始動頻度の低減

が燃料削減に効果がある

図 8 発電機の効率特性（インバータ含む）

エンジンと発電機では高効率な領域が異なるため、間に配置された増速ギヤを、エンジンと発電機の最高保証回転の範囲内で最も発電効率が最大となるよう、ギヤ比 0.6 とした。
図 9 エンジン始動頻度低減

3-3. バッテリシステムの改善
これらの燃費効果は搭載するリチウムバッテリの技術の進4-2. エンジン暖機中の定点動作点の追加化の貢献も大きい。

冷間時には暖機を促進するため、あえてエンジン熱効率・リチウムイオンバッテリの内部抵抗低減による電力の出の悪い動作領域を使用して廃熱を発生させていたが、ヒーし入れ時に発生する損失の大幅な低減

ター熱源が不要な環境では発電効率最良点を使用するよう・小型、軽量化により大容量のリチウムバッテリをに変更した。

日 産 技 報No.87 (2021)55

特集２：成長する e-POWER - 4. 走りと両立する燃費技術

更に、エンジンは暖機前後で発電効率最良点が変化する

く。それによって、100% モータ駆動ならではの、運転してことに着目し、暖機専用の定点動作点を設け、暖機状態に

楽しい e-POWER システムをより多くのお客様に提供できる

応じて定点動作点を切替えるように改善した。その結果、短よう開発を進めていく。

距離走行時の実用燃費を高めた。

4-3. 冬季暖房使用時のエンジン動作点変更

参考文献

e-POWER は暖房用の熱源として発電用エンジンの廃熱

1) 有吉伴弘ほか：新型電動パワートレイン「e-POWER」

を利用している。快適な車室内の空調環境を効率良くマネーとエンジン回転数プロフィールの設計、ジメントすることは重要な課題である。

自動車技術会シンポジウム（2017）

従来は、冬季のヒーター使用時でもエンジン暖機後では

2) e-POWER 用 新型 3 気筒 HR12DE エンジンの開発、定点運転として、発電効率を優先していた。しかし、暖房時

日産技報、No.80（2017）はエンジンを継続的に燃焼させる必要があり、リチウムイオ3) 岡野洋二ほか：小型車向け新型電動パワートレイン用

ンバッテリの蓄電能力を上回るとエンジンモータリング（図 3モータおよび発電機の開発、の動作モード⑥）による強制放電を実施していた。その結果、自動車技術会学術講演会予稿集（2017）

燃費最適になっていなかった。

4) 木 村 誠 ほ か： 新 型 ハ イブ リッドパ ワ ートレイン

今回、バッテリの残容量と暖房要求に応じて発電動作点「e-POWER」、自技会、Vol.72、No.9（2018）

をコントロールし、必要最低限の熱量を確保することで暖房性能と燃費性能を両立した。

5. ゼロエミッションへのアプローチ
ICE と EV の技術進化を共有し、e-POWER ユニークなエネルギーマネージメントにより、トップクラスの燃費性能を実現した。さらに、新型ノートでは、エンジンの熱効率向上
および EV と共通の電動コンポーネントの伝達効率向上技術を採用し、e-POWER システムのシステム効率を向上している。
今後は、発電に特化した e-POWER 専用エンジンの更なる熱効率向上、小型・軽量化、低損失化、効率的な暖房用のエネルギー創出、そしてコンポーネントの進化に合わせた制御改良を行っていくとともに、ナビゲーションシステムやIT･ITS と連携した次世代型のエネルギーマネージメントによるシステム効率の最大化に取り組む。
これらの基盤技術の革新により、CO2 排出量の大幅低減、排出ガスのニアゼロ化を目指し、地球環境保護に貢献してい

著者

栗城

洋

折田

崇一

野口

隆三

56

日産技報

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術
河上

哲也 *

金子

弘隆 **

家中

夕輔 *

新井

和彦 *

澤田

孝信 **

仲田

徹 ***

後藤

昌也 ****千葉竜吾 *1. はじめに

2. ＥＶ走行時の静粛性向上

e-POWER はバッテリ駆動電気自動車（以下 BEV ＊ 1）と2.1 EV 走行時の課題

共通の駆動モーターを有するシステムであるため、特に車両EV走行時はエンジン騒音に隠れていたモータノイズやギヤの走り出し～中車速域でエンジン停止状態でモータのみで駆ノイズといった高周波現象が顕在化し耳障りな音となるため、動する ( 以下 EV 走行

BEV 車両同様の静粛性の高さが求められる。

＊3) シーンにおいては、BEV 同様の滑

らかな加速フィールと上級車並みの静粛性を実現できる。
本システムの静粛性を追求する上で、走行シーンごとに重2.2 モータノイズ

要となる要因は以下である。

モータノイズはステータとロータの間の電磁加振力によってEV 走 行 シーンでは、 モータ・減 速 機に起 因する高 周

発生する現象である。前記起振力の成分は、モータ周方向

波音が支配的である。モータ自身の加振力の低減に加え、と径方向に分けることができ、それぞれの寄与は周波数領域

e-POWER は BEV に対し、発電機やエンジンも一体化したによって異なる（図 2）。

ユニット形状を想定した放射特性の抑制が必要となる。

この電磁加振力を広範囲の領域で低減しつつ、効率 / 出

また、発電等のエンジン運転シーンでは、エンジン運転

力を高いレベルで両立させる磁気回路を、数十万通りの設

時の音をいかに目立たなくするかが重要である。

計パラメータの組み合わせでシミュレーションし最適設計した

具体的には、以下のような運転シーンで問題になる音振（図 3）。

課題を設定し、対策を行った。

電磁加振力については低車速領域のレベルを低減するこ① EV 走行時 : モータノイズ、減速機ギヤノイズの低減とに重点を置き、周方向成分を効率的に低減しつつ、鉄損も② エンジン運転走行時 : エンジン騒音､ 増速機歯打ち音、同時に低減する磁気回路を新型ノート e-POWER に採用し増速機ギヤノイズの低減、エンジン始動時の静粛性た。

本報では、上記重点シーンで着目すべきそれぞれの音振現象の e-POWER システムにおける設計の考え方と、新型ノートに採用した技術的な解決方策について説明する。

図 2 モータノイズレベルに対する加振力方向別の寄与分析

図 1 e-POWER の静粛性上課題となる走行シーン* パワートレイン・ＥＶ性能開発部

日 産 技 報No.87 (2021)** パワートレイン・ＥＶ先進技術開発部*** パワートレイン・ＥＶ電動技術開発部

57**** パカスタマーパフォーマンス＆第一車両実験部

特集２：成長する e-POWER - 5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術

3.1.2 振動伝播経路での対策
エンジン騒音の車室内までの伝播経路については、エン
ジンマウント等を介して振動伝搬する経路と、エンジンルー
ム内で発音した音が空気伝搬する経路の２つに大別できる。
このうち前者の振動伝搬経路について、インバータをモータユニット直上に搭載し、パッケージング効率を向上させつ
つ、必要最小限の追加部品でパワートレイン全体剛性を大きく向上させて振動レベル改善した。
具体的にはインバータと駆動モータをボルト締結し、インバータと発電モータ間にガセットを追加することでモータユ
ニット全体の系としての剛性を大きく向上させた（図 5）。また
車両左側マウントブラケットについては、ボルト締結点をモー

図 3 電磁加振力と効率を両立する磁気回路最適設計

タリアカバー上面とした上で、マウントブラケットと前記イン
前記の加振力低減に加えて、モータノイズの主放射部位とバータを小型ステーで締結することで、ブラケット重量の増なるモータユニットの構造系部品については、放射音の寄与

加を制御しながら、大幅な振動レベル低減を実現した（図 6）。

度分析シミュレーションによってインバータの寄与が大きいことが明らかになったため、インバータケースの剛性を重点的に向上させることで、効率的なモータノイズ低減を実施した（図4）。

図 4 インバータケース剛性向上による対策

2.3 減速機ギヤノイズ
高いレベルでギヤノイズの静粛性を実現するため、歯幅を図 5 新型ノート e-POWER モータユニット構造系主要変更点増やすことで噛み合い率を向上し、さらにホーニング加工追加により歯精度を向上することで減速機ギヤノイズを改善した。

3. エンジン運転時の静粛性向上
3.1 エンジン運転時の騒音低減
3.1.1 エンジン運転時騒音の設計指針
e-POWER システムにおいては、エンジンによって効率的に発電するため、従来のコンベンショナル車両に対してエンジン効率に優れる高負荷低回転でエンジンが稼働する頻度が高く、下記指針に基づく設計を実施した。

図 6 インバータケース剛性向上による振動低減効果① エンジン運転時に車室内に伝播する振動伝播経路で効率的に振動レベルを低減する② タイヤ騒音などの暗騒音が大きい領域でエンジンを運転することでエンジン騒音を目立たなくする
58

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術

3.1.3 エンジン始動判定制御（路面判定）

やバックラッシュが存在する。これらがエンジントルクの小さ

走行中に路面が粗い場所でロードノイズが大きくなっていい領域で、エンジンのトルク変動を入力とし、スプラインとギることを判断し、エンジンの運転を制御する機能を新開発し

ヤ間で各歯が衝突することによるノイズが課題になる（図 9）。

た。本機能によりお客様がエンジンの運転が気にならないシーンで発電し、十分なバッテリ残量を確保しておくことで、発進時や路面が滑らかな道路を走行する際など、EV 走行な
らではの静粛感を感じて運転できるシーンを増やすことができる。
旧型のノート e-POWER では、ロードノイズは車速に比例して大きくなることを想定し、エンジンは車速が高い時に運転するように工夫されていた。しかし、発進停止を繰り返す
市街地走行においては、エンジン運転が気にならないシーンは限られてしまい、その結果、低速走行時にエンジンの動作するシーンを抑制するのが課題であった。
ロードノイズの大きさは、車速よりも路面粗さの寄与度が大きいことが知られており、日本の走行環境においてもエン
ジンから発生するノイズより大きなロードノイズの路面が数多

図 8 低回転化による静粛性改善効果

くあることが分かっている。今回、新たにタイヤの回転数変動からロードノイズを推定するアルゴリズムを開発し、それに基づきエンジンの運転を抑制することで、静粛性向上に大きく貢献している。

図 7 ロードノイズ推定エンジン始動制御

概略
図 9 増速機歯打ち音発生メカニズム

3.2 増速機歯打ち音の低減
3.2.1 新型ノートにおける増速機歯打ち音の低減
旧型ノート e-POWER に対し、新型ノート e-POWER では新型低剛性ねじりダンパの採用により歯打ち音を低減する
ことで、静粛性を向上した（図 8）。

3.2.2 増速機歯打ち音とは
e-POWER の発電システムはエンジン、ジェネレータ、および増速機で構成される。各コンポーネント間はスプラインで締結され、それぞれの締結部やギヤ噛み合い部には隙間
日 産 技 報No.87 (2021)59特集２：成長する e-POWER - 5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術

3.2.3 新型トーショナルスプリング低剛性ダンパの適用を取り入れており、使用頻度の多いエンジン回転領域でのレ

先に述べた歯打ち音の対策として、旧型ではエンジンと減ベルをより低減できるようにしている。

速機間に配置されているねじりダンパのねじりばね定数は１段の特性であったが、歯打ちが課題となるエンジンの低トル
ク領域でねじり剛性を低下した２段特性の新型ダンパを開発した ( 図 10)。これにより締結部やギヤに入るエンジント
ルク変動を大幅に減衰させ、歯打ち音を抑制した ( 図 11)。

図 12 ギヤ噛み合い位相差設計の概念図

4. 更なる静粛性の追求
今後、より高出力の車両に e-POWER を採用拡大することを想定すると、音振性能はエンジンやモータのトルク増大による加振力の増加、パワートレインの大型化にともなう振動伝達系の変化が課題となる。
また、EVness ＊ 4 を追求したさらなる静粛性を達成するた
め、パワートレインの主運動系、本体構造系、さらにはエン
ジンマウントまでをトータルに設計することで、e-POWER シ
ステムの特徴を最大限に演出しつつ、高い静粛性を目指す。
図 10

新型低剛性ねじりダンパ

図 11 エンジンから減速機までの振動特性の改善

3.3 増速機ギヤノイズ
エンジンと発電機をつなぐ増速機は、エンジン軸と発電機軸の中間軸の一つのギヤがエンジン軸と発電機の両方のギヤとかみ合っているため、定性的にはギヤノイズレベルが増加する傾向となるが、この二ヵ所の噛み合い点間の噛み合い位相を互いに打ち消し合うようにギヤ諸元やギヤ軸の配置を最適化することで、ギヤノイズを低減することが可能となる（図 12）。
e-POWER の増速機は、旧型からこの位相差最適化設計
60

日産技報

No.87 (2021)

特集２：成長する e-POWER - 5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術

5. まとめe-POWER の特徴である上級車並みの静粛性を実現する
ため、① EV 走行時の高周波ノイズの低減、②エンジン運転時のエンジン動作に気づきにくい動かし方や、増速機の歯打ち音の抑制に重点を置き、旧型ノート e-POWER からさらなる改良を加えた。
・EV 走行時の高周波ノイズ : モータ磁気回路設計による電磁加振力の最適化と効率的な放射部位剛性向上および減速
機ギヤのギヤ精度の改善により、騒音レベル低減を実現した。
・エンジン運転時の騒音 : インバータケース剛性の向上や、エンジン騒音が暗騒音で気づかれにくい走行シーンを考慮したエンジン始動停止制御を新たに適用した。また、増速機の歯打ち音を新開発の低剛性ダンパを適用することで大幅に低減した。更に、増速機の二重噛み合いに起因するギヤノイズに対して、二か所の噛み合い位相差を最適化して対策を
行った。
用語解説
＊ 1 BEV: バッテリー出力のみで走行する EV ＊ 2＊ 2 EV: 電機モータのみで走行する車＊ 3 EV 走行 : e-POWER において、エンジン停止状 態でバッテリの出力のみで走行すること＊ 4 EVness : 電気モータ駆動らしい、静かで力強く滑らかな走りのフフィーリング
参考文献
1) 餌取秀一ほか：e-POWER を支える振動・騒音低減技術、
日産技報、No.80, p.39-47(2017）2) 濱野崇ほか：新開発 EV のギヤノイズ低減技術 ,自動車技術会学術講演会前刷集、Vol.56-11, p.1-4(2011)3) 北條秀樹ほか：高周波モードを考慮した EV モータノイズ低減技術、自動車技術会学術講演会前刷集、No.108-12, p.31-34(2012)4) 山本和志ほか：新型機電一体構造を有する新開発電動パワートレインのモーターノイズ低減技術、自動車技術会論文集、Vol.47、
No.6、p.1349-1353(2016)

日 産 技 報No.87 (2021)

61特集２：成長する e-POWER - 5. EV-ness を支える新型ノートの振動騒音技術

著者

河上

哲也

金子

弘隆

仲田

徹

後藤

昌也

家中

夕輔

新井

62

和彦

千葉

竜吾

澤田

日産技報

孝信

No.87 (2021)

特集２

特集２：成長する e-POWER

6. 価値を高める電動 AWD 技術 (All wheel drive)
平工

良三 *

坂上

永悟 **

片倉

丈嗣 **

制御の効果を最大化するためのノウハウを持っている。そし1. はじめにて、日産がモーター駆動と先進四輪駆動システムを開発してきた長い経験が、2 つの電気モーターを使う先進的なシステ

従来の AWD(All wheel drive) のシステムは、内燃機関

ム「e-4ORCE」を開発した。

が発生する動力を機械的機構によって前後輪へ配分することによって実現される。一方近年の EV ※ 1 では、1 つの動力源からの動力を前後に配分するのではなく、モーターを前後に２機装備した電動 AWD が採用されてきている。電動AWD は BEV ※ 2 との組み合わせにおいて、完全に独立した前後の駆動力制御が可能、高いレイアウトの自由度がある、など、クルマ造りにおいて有利な点が多いが、しかし、内燃機関車との組み合わせにおいては、充分な出力を得るには高電圧のバッテリーシステムが必要、主動輪を内燃機関で駆

図 1 2019TMS アリアコンセプト

動するため従動輪がモーターであっても駆動力の制御性には限界がある、などの問題もある。これに対して 100％モーター「e-4ORCE」が狙ったのは、電動モーター駆動を前提とし駆動の e-POWER との組み合わせでは、高電圧のバッテリーて、車両内の各システムの役割を再定義し、電動モーターのシステムが装備されているため、従来の内燃機関車との組み高いポテンシャルを最大限に引き出すことで、クルマの 1. 扱

合わせにおける問題は解消され、BEV と同様に電動 AWD

い易さ、2. 快適性、3. 安心感を従来の内燃機関車では到達の恩恵を預かることができる。

できなかったレベルにまで引き上げることだ。

本記事では、これから登場する e-POWER と組み合わさ

これは単に電動車における従来価値の「AWD 化」と言うれる 100% モーター駆動による AWD システムの技術的方向

領域を超えて、あらたなクルマ造りの方向性を目指した進化性について解説する。

である。そしてこの性能は、100％モーター駆動である BEVと e-POEWR だけが享受できる。

2. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE 」
3. 電動 AWD で実現する新たな運動制御
日産は 2019 Tokyo Motor Show「 アリアコンセプト」( 図 .1) であらたなモーターAWD の進化の方向性「e-4ORCE」

クルマは基本的に動力源である内燃機関が発生する動力を公 開した。
「e-4ORCE」の制 御 技術は、四 輪 駆 動力制を、ステアリングやブレーキシステムが、それぞれの役割を御やシャシー制御の技術、そして電動パワートレイン技術な分担して制御し、「走る」「止まる」「曲がる」と言った運動性

ど、長年日産が培ってきた多くのノウハウを組み合わせなが能を実現している。( 図 .2)

ら、それぞれの技術を進化させている。日産は、「GT-R」に置き換わると、従来動力源が担当していなかった機能も、の ATTESA E-TS（電子制御トルクスプリット四輪駆動シス

動力源が受け持つことが可能となった。例えば、モーター

テム）や「エクストレイル」のインテリジェント 4x4 システムの回生能力を巧く制御すれば、従来ブレーキが果たしていなどから得た、駆動力制御とブレーキ制御、そしてシャシーた機能の一部をモーターが分担することができる。しかも、* パワートレイン・ＥＶ技術開発本部

日 産 技 報No.87 (2021)** パワートレイン・ＥＶ性能開発部

63

しかし動力源が電動モーター

特集２：成長する e-POWER - 6. 価値を高める電動 AWD 技術 (All wheel drive)

モーターの持つ高い制御性のポテンシャルを巧く活用すれ

4-1. ドライバーの意のままの走りば、これまでに無い滑らかで扱い易い特性を実現することが2 つのモーターが発生するトルク及び回生ブレーキと４輪できる。その活用例の１つがノート e-POWER で採用されたの油圧ブレーキを最適な役割分担で統合制御することによ“e-POWER Drive” である。

り、ライン追従性、ステアリングの精確さを向上させることができ、これはドライバーの安心感につながる。こうした高度な制御は、特にコーナリング時に効果を発揮し、クルマの動きはドライバーのステアリング操作に忠実で、滑らかで心地よいドライビングを楽しむことができるようになる。
代表的なシーンの一例として、図 .5 に適切な前後配分および統合制御を行った場合と、前後固定配分で雪路のスラ
ローム走行をおこなった場合の車両挙動比較を示す。統合制御により車両挙動が安定し、終始ドライバーが意図した理想的なライントレースを可能にしていることがわかる。

図 2 クルマの動きとシステムの役割分担

モーターを前後に２機搭載する電動 AWD では、さらに動力源であるモーターが制御可能な動きが増える。例えば、車体のピッチングやヨーイングといった、これまで動力源が制御するとは考えられていなかった動きも、条件は限定的ではあるが制御できる対象となった。( 図 .3)
図 5 雪路スラローム比較

4-2. 乗る人すべてに快適な乗り心地
モーターによる回生ブレーキの制御は、快適な乗り心地の提供にも貢献できる。
前輪駆動の e-POWER の場合、フロントに搭載されたモーターで回生ブレーキをかけるため、減速時にクルマの前方がグッと沈み込む。電動 AWD 車では前後に搭載された 2 つのモーターの回生ブレーキを最適に制御することで、減速時のクルマの沈み込みや揺動を抑えることができる。( 図 .6)
そのため、発進と停止を繰り返すようなシーンにおいても乗員は前後の揺れを感じることが少なくなり、車酔いが低減さ

図 3 電動駆動 AWD が獲得した動き

れるなど、快適にドライブを楽しむことができるようになる。
この制御を行うことで、ドライバーだけではなく助手席や後4. 100% モーター駆動による
AWD が提供する価値

席に乗る人にも安定したスムーズな乗り心地を提供することができる。

図 4 新開発 電動 AWD 制御技術がもたらす価値

64

日産技報

No.87 (2021)

5. まとめ
従来から AWD は安心・安全を提供する機構として認知されてきた。しかし、日産がこれから提供する新たな電動AWD は、従来から期待される性能に加え、“ いつかのため、ではなく、いつものため ” の性能向上にも力を注いでいる。即ち、悪路や限界性能の向上のみならず、普通の道を、普通のドライバーが、普通に運転している状況でも、快適性、運転のしやすさを感じて頂けるように性能を磨いてきた。そして今後も日産が目指す究極のインテイジェントモビリティに向けてさらに磨き続けていく。
繰り返しになるがこれらの卓越した性能は 100% モーター
駆動の AWD 車だけが獲得できる。e-POWER との組み合わせとしては、まもなく登場する、新型ノート e-POWER に組み合わされる電動 AWD がはじめての市場投入となる。
日産が提供する新たな電動 AWD の性能で、従来からあ図 6 減速時の姿勢制御

る “ 伝統的な四輪駆動車の価値 ” を超えた上質感を、一人でも多くのお客様にご体感頂きたい。

4-3. 路面を問わない安心感
濡れた路面や氷結した路面、雪道などのすべりやすい路
面など、熟練したドライバーでもストレスを感じる場面でも、前後のモーターの出力とブレーキ制御を緻密に統合制御す用語解説

ることにより、タイヤのグリップを最大化し、クルマの動きを※ 1. EV ：電気モーターのみで走行するクルマ安定させることができる。そのため、すべりやすい路面でド※ 2. BEV：バッテリーの出力のみで走行する EV

ライバーがアクセルを踏み過ぎた場合でも、クルマが出力を適切に制御し、ドライバーはしっかりとクルマをコントロール
することができるようになる。
図 .7 に滑り易い路面でアクセルから足を離し、減速するシーンにおける FF 車および AWD の統合制御有り / 無しの比較グラフを示す。統合制御を行うことにより、前後のグリップを最大限に活かし、安定した減速力を確保することができる。

図 7 モーターによるスリップ制御

日 産 技 報No.87 (2021)

65特集２：成長する e-POWER - 6. 価値を高める電動 AWD 技術 (All wheel drive)

著者

平工

良三

坂上

永悟

片倉

丈嗣

66

日産技報

No.87 (2021)

論文

交通流 Simulation を用いた実用燃費予測手法（第１報）
福本

抄録

泰己 *

栗城

洋 **

三浦

創*

島村

青之 **

西

崇仁 *

実用燃費は運転スタイル、交通状況（交通流）など、様々な要因によって左右される。そのため、交通状況を定量的に評価できない限り、運転スタイルの改善による燃費への影響を定量的に評価することは難しい。本論文は、ドライバの運転ス
タイルの改善による実用燃費への影響を定量的に評価する方法として、無作為に抽出した交通条件と偏差を持たせた交通流を再現したシミュレーションを用いた評価方法について説明する。本研究では、測定データに基づくシミュレーションによって交通流と運転スタイルをモデル化した。本研究の結果、現行の方法で運転スタイルの改善による燃費効果を推定できることが分かった。

イナーシャも入力可能であり、トランスミッションモデルには

1. ま え が き

変速線を入力することで、計算時のエンジン動作点を実際の動作点に近づけている。このモデルは製品開発に使用して燃費性能は環境面と経済性から多くのお客様の車両購入

おり、十分に実績がある。

動機に著しく影響を与えるが、カタログに記載されるモード

図１に示すように、連成計算時は Vissim から目標加速度

燃費値とお客様申告燃費値 ( 以下、実用燃費 ) には乖離があと道路勾配を Simulink のパワートレインモデルへ出力し、ることが知られており、自動車会社にとっても実用燃費向上

パワートレインモデル内で演算した実行加速度を Vissim へは重要課題となっている。しかしながら、定量化可能なモーフィードバックするサイクルを作成した。演算周期は Vissim

ド燃費に対して、実用燃費はお客様の運転スタイル、1trip のが 100ms、Matlab/Simulink 側 を 1ms で 演 算しており、

走行距離、気温などの環境条件、周囲の交通状況などの千差同期させるプログラムを作成した。

万別な使用環境が影響するため定量化が難しい。そこで本論
文ではドライバの運転スタイルと交通環境が実用燃費に及ぼす影響に着目し、実用燃費を定量化する可能性を検討した。

2. シミュレーションの構成と手法
2.1. シミュレーションの構成
交 通流再現には PTV 社 1）の Vissim を用いた。Vissim

Fig.1 Co-simulation compositionには車両の加速度、目標車速、車両の発生台数等の各種パラメータに関して乱数を用いて変化させるアルゴリズムが組み

2.2. 交通流の再現込まれており、偏差を持たせた交通流を再現することが可能

Vissim 上には社内で使用している神奈川県内の実用燃費である。また乱数を固定し、シミュレーションの結果を再現

評価コースを再現した。上記コースをさらに交通環境の違うすることも可能である。

A ～ G の 7 区間に分け、各区間の交通流を再現した。コー

燃費演算部には、Mathworks 社の Matlab/Simulink

ス概要を表 1 に示す。

2）

で作成されたパワートレインモデルを使用した。このパワート
レインモデルにはエンジンおよびトランスミッション等の各部* パワートレイン・EV 先進技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)** パワートレイン・EV 性能開発部

67論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

を織り込んだ。加速度については発進時の加速度プロフィー

Table 1 Evaluation course summary

ルを再現することを目標とし、実走行によって得られたデータを分析した。3 名の代表ドライバの結果を図 4 に示す。図4 下段に示す加速度の最大 G は 2.0m/s2 ～ 2.5m/s2 程度であり、図 4 上段に示す車速のプロフィール上の 10 ～ 20㎞/h 間で発生している。また、最大 G 発生後には加速度が低
下し、40㎞ /h ではおよそ 1.0m/s2 以下となる特徴が今回のドライバの結果から得られた。

交通流再現の起点となるデータは弊社内の複数のドライバが同一コースを同一車両で走行した結果を分析し使用した。
図 2 にコース全体の車速と距離のプロフィールを図 3 に加速
度 と距離の結果を示す。交通流の再現度は燃費を評価する
自車両 1 台の車速プロフィールが、前述の複数ドライバの運
転結果の平均値に近づくことを目的とし、平均車速と停車時間を交通流再現のパラメータとした。なお、区間 E にあたる
高速区間では基本的に停車の無い走行区間であるため、停
車時間の再現判断は省略した。

Fig.4 Real drive vehicle speed and acceleration G
この加速度プロフィールを再現するために、0㎞ /h ～ 100㎞ /h までを 10㎞ /h 毎に分割し、各車速帯に目標となる加速度を区間 A ～ G 共通で設定した。加速度の偏差も同様に導きだし、±3 σを上下限としてシミュレーションに設定した値を図 5 に示す。なお、ここで設定した加速度は Vissim
内の通常時の上限加速度として用いられ、渋滞などの前車の加速度が低い場合は、Vissim 内で適切な加速度が演算される。

Fig.2 Real drive vehicle speed data by driver

All D river’s data

Fig.3 Real drive acceleration G data by driverFig.5 Acceleration setting
シミュレーションにおける平均車速と停車時間を調整する
ために、まずは燃費を評価する自車両を含む全車両のドライ

減速度においては、実走行時の最大減速度は -3.0m/s2

バ運転スタイルを再現した。運転スタイルを表現するパラメーを超えるが、これは停止直前の減速度であり、巡航車速かタとして、加速度、減速度、各道路での目標とする巡航車速ら減速する場合の減速度は概ね -3.0m/s2 以内となっている。
68

日産技報

No.87 (2021)

論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

シミュレーション内においては衝突回避の緊急ブレーキを除バを選出し、加速度の違いをシミュレーションで再現して検いた通常減速時の最大減速度を -2.8m/s とし、偏差の最討した。図 6 にドライバ違いの加速度プロフィールを示す。

2

大値を -3.0m/s で設定した。
2

巡航車速は各道 路 毎にシミュレーション内に設定した。
実際のドライバの目標巡航車速は 10㎞ /h 毎に設定されると想定し、実走行時の巡航車速平均値から 10㎞ /h 単位で設定した。また、大型トラックやバスの巡航車速は普通乗用車
に対して-10㎞ /h で設定した。巡航車速の偏差は道路によって変えており、中央値に対して最小で 5㎞ /h、最大で 30㎞/h の範囲で設定した。
次に Vissim 内の車両の走行台数を国土交通省の交通セ

Fig.6 Acceleration difference

ンサスの情報を基に調整し、加えて信号サイクル、交差点の3. シミュレーション結果

通過速度を調整することで、目標となる交通流を再現した。
再現の判断には平均車速と停車時間の中央値と偏差を考慮し、乱数の異なる 60 回のシミュレーション結果を分析し、3-1. 交通流再現

実走行との相違を判断した。なお渋滞の発生する箇所にお交通流の再現結果について平均車速と停車時間の分布をいては、個別に各区間の渋滞の発生する長さに注目した。

図 7 ～ 10 に、それぞれの中央と偏差の値を表 3 および表
4 に示す。中央値は実走行に対してシミュレーション結果が±10％以内に入ることを目標とし、偏差は実走行に対して ±2-3. 燃費演算部の構成
Simulink の燃費演算部には実走行で使用した車両と同50％以内に入ることを目標とした。

じパワートレインのモデルを作成した。パワートレインモデル

図 7 に示す平均車速の中央値は、評価コース全体で実走には走行抵抗を算出するために必要な車両質量、空気抵抗、行に対して+0.3㎞ /h 速い結果となり、偏差は１σ値で実走タイヤ転がり抵抗も含む。パワートレインモデルの基本スペッ行に対して 0.6km/h 小さい値であった。中央値、偏差の誤クを表 2 に示す。

差共に実走行に近い結果が得られた。図 8 に示す各区間の中央値では区間 A、B、C, D、E、F では中央値、偏差とも

Table 2 Vehicle specificationに実走行に近い結果が得られた。しかしながら、区間 G において偏差の 1 σ値が実走行に対してシミュレーション結果
で 3 割未満しか再現できなかった。この誤差は区間 G が路外の店舗が多く、車両入出による速度低下が再現不足である事、また交差点左折時に横断歩道上の歩行者の通過待ちを原因とする、車両の速度低下または一旦停止が再現不足である事が原因と推測する。
図 9 に示す停車時間の中央 値では、評 価コース全体で実走行に対して 140sec 少なく、偏差は 1 σ値で 191sec 少
ない結果であり、かろうじて目標値内に収まる結果となっパワートレインモデル内のエンジンブロックには燃費率、た。図 10 に示す各区間で確認すると、中央値では区間 B、

出力、フリクション等を含み、減速時の燃料カットの演算もC、G では実走行に対して、誤差の少ない結果が得られた

加えている。CVT ブロックにはフリクション、トルコン性能、が、区間 D と区間 F では誤差が大きく、それぞれ 146sec、

変速線、ロックアップタイミングを含む。これらに加えて、吸121sec の誤差が発生した。偏差については区間 G 以外では

気応答遅れを含むパワートレインの応答遅れを織りこみ、シ

1 σの値の誤差が目標を達成できたが、区間 G においてはミュレーションのパワートレインの動作を実車に近づけた。

シミュレーションの偏差が 16sec のみで、実走行の 2 割に満たない再現できなかった。

2-4. ドライバ運転スタイル違いの検討

これらの結果を考察すると、区間 D の中央値の誤差は実ドライバの運転スタイル違いによる実用燃費の影響検討に

走行のデータに対して 1 回の停車時間が短いことが原因と推は、実車走行時の加速度の比較的高いドライバと低いドライ測する。区間 F の中央値の誤差についてはシミュレーション

日 産 技 報No.87 (2021)69論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

内の 1 つの交差点において、右折車両の車両挙動によってTable 3 Gap of average value

渋滞が発生しやすい設定となっている事が確認できており原因と推測する。区間 G の偏差については平均車速での考察と同様の原因と推測する。これら交通流の誤差については、
今後も改良を加えて行きたい。

Fig.7 Total average vehicle speed
Table 4 Gap of standard deviation value

Fig.8 Average vehicle speed by section

3-2. 一般車両の運転スタイルの再現
2-2 項の図 5 で示した加速度設定を使用し、計算したシミュレーション結果を図 11 に示す。最大 G が 20㎞ /h 程度
で 2.0 ～ 2.5m/s2 発生し、40 ㎞ /h で約 1.0m/s2 程 度まで落ち込む結果が得られ、実車に近い加速度プロフィールを再Fig.9 Total vehicle stop time

現できた。

Fig.10 Vehicle stop time by section
70

日産技報

No.87 (2021)

論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

Fig.13 Simulation vehicle speed

3-3. 計算結果のエンジン動作点
実車走行時に得られたエンジン動作点を図 14 に、シミュ
レーションによって算出された代表のエンジン動作点を図15 示す。シミュレーションの結果、最高エンジン回転数は3500rpm を超え、最大エンジントルクも 150Nm を超えており、高負荷領域の動作点を再現できている。また、高速道路走行時の加減速によって現れる 2000rpm 前後の低負Fig11 Acceleration setting and Result on simulation

荷領域も良く再現できている。一方、1500rpm ～ 3000rpm
図 12 にコース全体を複数回走行した際の加減速度を表しの最大トルクが実走行時に対して低い結果となっている。こたシミュレーション結果を示す。減速度において、通常走行

れは空調システム作動時のエアコンのコンプレッサ分のエン時の減速度は設定通りの -3.0m/s 以内の減速となっている

ジン負荷が正しく再現されていないことが原因と推定していが、1 走行において 5 回程度の緊急ブレーキが発生しており、る。走行中のエアコンのコンプレッサ負荷は外気温度や走行

実走行のデータに対して緊急ブレーキの回数が多い結果と車速に影響するため予測が難しく、今回のシミュレーションなった。 これは車線変更や合流に伴う割り込みが主な原因には織り込まなかった。今後、織り込む方法を検討していく。

2であり、今後緊急ブレーキの発生頻度低減を課題として取り組む。

Fig.12 Simulation Deceleration
Fig.14 Engine operating point of real drive data
図 13 にシミュレーション結果の車速データを示す。巡航
車速では走行距離に対する車速の特徴が実走行に近い結果を得られた。特に高速道路のシーンでは 100㎞ /h 一定速
走行とはならず、車速の上昇、下降が発生しており、車速の偏差を実走行に近づける事が出来た。一部高速道路のシーンにおいて実走行に無いほどの高車速まで上がる結果もあり、巡航車速の設定を今後、見直す事としたい。

Fig.15 Engine operating point of simulation data

日 産 技 報No.87 (2021)71論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

3-4. 燃費値の計算結果
トータルの燃費値について、シミュレーション結果と実走
行データの分布を図 16 に、各区間の中央値を表 5 に示す。

Fig.17 Highway vehicle speed profile

3-5. 運転スタイル違いの燃費効果
ドライバ違いの走行を模擬したシミュレーション結果と実走行の燃費値の比較を表 6 に示す。シミュレーションは 15

Fig.16 Real world fuel economy dispersion

回実施した。

Table 5 Fuel economy calculation result

2-4 項の図 6 で表したように、ドライバ 2 の方が 50km/h 以下の加速度が低く、主に発進加速時の燃費値が向上すると予測された。結果はトータル燃費で実走行 0.7km/L の向上に対して、シミュレーション結果が 0.4km/L となった。
ドライバ違いによる燃費差にずれがあるが、燃費向上の傾向は得られた。
各区間のシミュレーション結果を確認すると、すべての区間においてドライバ 2 の燃費がドライバ 1 を下回ることは無かった。区間 E においては、発進加速がほぼ発生しない為、予想通りに効果が表れなかった。一方、実走行ではドライバ

燃費値は実走行の結果に対してシミュレーション結果が2 の燃費値がドライバ 1 より悪化しているが、これはドライバ

10％以内となることを目標とした。トータルの燃費値は実走2 では高速走行時に一時的な渋滞が発生した事が原因であ行の中央値が 9.1㎞ /L に対して、シミュレーションの結果がる。区間 A についても効果が見られず、代表的な結果を分

9.2㎞ /L となった。しかしながらこの値は 3-3 項で分析した

析すると、ドライバ 1 に対して、ドライバ 2 の停車回数が増

エアコンコンプレッサーの負荷分がシミュレーションには考えており、発進時に燃料を多く消費していることが分かった。

慮されていないため、シミュレーション結果の燃費値はさら

区間別では区間距離に対する発進加速の回数が少ない区間に低下する可能性がある。

A のような場合には、特に停車回数を管理することが重要で

区間別の結果では区間 A、B、D、F の結果が実走行に近あると推定する。区間 A、E 以外の区間ではドライバ 2 のシ

いものの、区間 C、E、G では 10％以上の乖離が確認された。

ミュレーション結果の燃費が向上する傾向が得られたが、そ乖離を分析すると区間 C では区間 D 初期から発生する渋滞の向上代は実走行結果に対して一様ではない。絶対値およびが区間 C の後半まで伸びてきており、実際の渋滞長よりも相対値を合わせるためには、3-4 項の結論と同様に、交通流長くなっていることが確認された。区間 E では図 17 に示すの再現精度向上と交通流と燃費値との相関の高い管理指標

ように、シミュレーションの高速走行時に発生する前車追従が必要であると考える。

の車両挙動が加減速を多く繰り返し、大きく燃料を消費する結果となっていることを確認した。G 区間では 3-1 項で分析したVissim 内の交通流の再現不足が結果に影響したと考えられる。これらの結果から、トータルの燃費値の達成度判
断は各区間燃費値が正しく再現できなければ信頼性が低い。
そのためには燃費値と相関の高い管理指標を検討し、今後各区間の精度をさらに上げた結果で判断する必要がある。
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日産技報

No.87 (2021)

論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

Table 6 Gap of different driver fuel economy

4. まとめ
以上のようにシミュレーション内に交通流とドライバ運転ス
タイルを再現し、パワートレインのモデルと合わせて演算することで、偏差を持った交通流の中を走行する際の実用燃費検討が可能となった。また、運転スタイルの違いによる燃費効
果の傾向を得られることが分かった。これらのような実走行では難しい複数回の走行を、本論文の方法を用いることで容易に実施することが可能となった。しかしながら、交通流の再現度や燃費の計算値の精度が不足している条件もあり、今後継続して精度向上に取り組む。
参

考

文

献

(1) http://vision-traffic.ptvgroup.com/en-us/home/(2) https://jp.mathworks.com/
出典

公益社団法人自動車技術会
2017 年秋季大会学術講演会講演予稿集
No.147-17 文献番号 :20176175

日 産 技 報No.87 (2021)73論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

著者

福本

泰己

栗城

洋

三浦

創

島村

74

青之

西

崇仁

日産技報

No.87 (2021)

論文

交通流 Simulation を用いた実用燃費予測手法（第 2 報）
福本

抄録

泰己 *

栗城

洋 **

三浦

創*

島村

青之 **

西

崇仁 *

第 1 報では交通流シミュレーションによる実用燃費値の予測手法を紹介した。運転スタイルと燃費の関係については、

依然として不明な点が残っている。本論文では、これらの不明な点についてさらなる調査を行い、加えて、交通状況によっては緩加速を実施することで燃費が向上することを示した。これらの結果に基づき、実用燃費を改善する方法についても示した。

現には PTV 社 3）の Vissim を使用した。Simulink の燃費

1. ま え が き

演算部には実走行で使用した車両と同じパワートレインのモデルを作成し、そのモデルの基本スペックを Table1 に示す。

自動車カタログに記載されるモード燃費に対して、お客様

Table 1 Vehicle specification

申告燃費値 ( 以下、実用燃費値 ) はお客様の運転スタイルや周囲の交通環境の違いなど、千差万別な自動車の使用環境が影響する為、定量化が難しい。第 1 報 1) では、交通流シミュ
レーションと車両燃費演算シミュレーションとを組み合わせる事で、実用燃費値の予測手法を作成した。しかし、加速度を変化させたシミュレーション結果では、交通環境の違いによって、加速度低減による燃費改善効果にはばらつきが発生し、場合よっては燃費が悪化する事も解り、燃費改善効果の検証可否の判断は未確定であった。第 2 報では、交通環

交通流のモデルは神奈川県内の実用燃費評価コースを再境から加速度の違いがどのような影響を受け、燃費に変化現し、そのコース概要を Table 2 に示す。

が生じるのかを詳細に分析し、運転スタイルの変化を検証でTable 2 Evaluation course summary

きるシミュレータとして有効であるかの判断を行った。加えて、良燃費走行機能実現のためには交通環境を車載システムで判断することが必要となることから、現在の車載センサで判断可能である渋滞に焦点をあてて、渋滞時の良燃費走行を
本シミュレーションで検討した結果を報告する。

2. 緩加速度の燃費効果と交通環境との関係
はじめに、 用いたシミュレーションの 構 成は 第 1 報と同 様 で、 燃 費 演 算 部 には、Mathworks 社 2）の Matlab/
Simulink で作成された車両燃費演算モデルを、交通流再* パワートレイン・EV 先進技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)

運 転スタイルの違いによる燃 費への影 響を考慮するた** パワートレイン・EV 性能開発部

75論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

め、加速が急峻な運転スタイル (Driver1) と加速が緩やか要因と考えられるため、詳細分析は割愛した。そこで、残りな運転スタイル (Driver2) の２種類を用い、シミュレーショ

の A、B、C の 3 区間で燃費悪化要因を分析した。

ンを行った。加速度プロフィールを再現するために、0㎞ /

市街路、郊外路に該当する A、C 区間では、信号での停h ～ 120 ㎞ /h までを 10 ㎞ /h 毎に分割し、各車速帯に目車回数が多いことで燃費が悪化していた。A 区間の車速プ標となる加速度を区間 A ～ G 共通で設定した。Driver1 とロフィールと信号を Fig. 3 に示す。

Driver2 の加速度プロフィールをそれぞれ Fig. 1 に示す。

Fig. 3 Velocity profile of section A due to accelerationdifferences
Fig. 1 Acceleration differences
赤、緑のドットは信号の色を表す。Driver1、2 ともに同じ
交通流を変化させ、シミュレーションを計 11 回実行した。

信号において、先頭位置で停車する信号αがあった。信号シミュレーション結果を Fig. 2 に示す。

αから数えて 3 つ目の信号βにおいて、Driver2 は停車し、Driver1 は停車せずに通過した。
信号αから信号βまでの走行時間を Driver1 と 2 で比較
すると、それぞれ 54.0 秒、57.3 秒であり、信号αが青に変わった後に、信号βが赤に切り替わる時間は 56.4 秒であった。
そのため、加速が緩やかな Driver2 の運転スタイルでは必ず信号で停車することになる。Fig. 4 に A 区間の燃料噴射
量 [L] の結果を示す。Fig. 4 から余分に停車した信号で発進

Fig.2 Fuel Economy calculation results

したときに、燃料消費量が Driver1、2 で逆転しているのがシミュレーション結果から、基本的には Driver2 の運転観察され、燃費が逆転した主要因と断定した。

スタイル ( 緩 加速 ) の方が良燃 費だが、Driver1 との差は
試 行回によって偏りがある。特に試 行回 No.5 においてはDriver1 との差がほぼ同等となる結果が得られた。この燃費値の偏りの現象は交通環境が原因と推察し、燃費値が同等となった試行回 No.5 について、結果を分析した。試行回
No. 5 の区間毎の燃費値 [km/L] を Table 3 に示す。

Table 3 Fuel economy in each section of No. 5
Fig.4 Fuel consumption of section A due toacceleration differences
次に渋滞に該当する B 区間の分析結果を記す。Fig.5 は当該区間の車速プロフィールと燃料消費量である。この区間ではそれまでの区間における加速度の違いから、到達時間に差が出ており、Driver1と Driver2 の車速プロフィールに大きなA 区間、B 区間、C 区間、E 区間の 4 区間で Driver2 の違いが発生している。当該シーンで Driver1 の方が Driver2

燃費が悪化していた。なお、E 区間については Fig.1 に示しよりも良燃費となる原因を分析すると、渋滞の長さ、停車時間、

た通り、高速区間の加速度の差はほぼ無く、加速度違いの

停車回数、減速時のフューエルカット時間に差が見られた。

燃費効果よりも、交通環境による加減速回数の差などが主
76

日産技報

No.87 (2021)

論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

は加速度が緩やかなため、車速が比較的低い内に、減速が始まり、結果的に燃料消費量が少なく済んでいる事が分かる。
この B 区間の ENG 仕事に着目すると、Driver1、Driver2 でそれぞれ 4.55、4.10 MJ であった。ENG 仕事からも分かるよ
うに、停車発進が頻発する渋滞では、緩加速を実施し、車速を上げすぎないことで良燃費につながることが分かる。
以上のことから、燃費値の逆転現象は交通環境による影響である事が検証でき、シミュレーションの不具合等による影響ではない事を確認できた。本シミュレーションによって実用燃費値の算出は可能と考え、次節以降では、お客様へ提案するさらなる燃費向上の方策について、本シミュレーショ
ンを用いて検討した結果を記す。

3. 燃費改善のための渋滞の検出方法

Fig. 5 Velocity profile and fuel consumption of traffic
congestion due to acceleration differences

これまでの事から、混雑をしていない信号停止をする市街
Driver2 の燃費が悪化した原因は Fig. 5 によって明らか

路、郊外路では、緩加速をすることによって燃費が悪化すにできたが、前述したように交通状況が Driver1 に対して大る可能性もあることが分かった。これは信号時間のインターきく異なる事が分かる。そのため、市街路 / 郊外路のように

バル長と車両の通過に要する距離と平均車速による走行時

Driver2 の緩加速が直接燃費悪化に影響しているか否かの間で決まる。しかしながら、現在では信号のインターバル時

判断は難しい。

間を検知する事は難しく、また信号を通過するまでの平均車

そこで、渋滞中の周囲の交 通環境が同一な試 行回を抽速も周囲の交通環境に影響されるため検知が難しい。また、出し、渋滞区間での緩加速による燃費への影響を調べた。

今回使用した交通流シミュレーション上でも、Table4 に示

Fig. 6 にドライバ 1、2 の車速プロフィールと燃料消費量をそすように渋滞路の長さにはばらつきが発生するため、信号

れぞれ示す。

の先に渋滞末尾がある場合など、市街路と郊外路での加速度 選択は非常に難しく、V2I(Vehicle to Infrastructure)、
V2V(Vehicle to Vehicle) まで含めた課題として、今後の研究対象とし、本報では扱わない事とした。

Table 4 Distance deviation of driving scene

一方、渋滞では緩加速の効果が確実に得られるため、お客様に推奨したく、渋滞検知を実施したい。渋滞では速度が著しく低下するなど顕著な特徴があり、現状のシステムで判断しやすく汎用車への応用が可能と考えられる。
現在でもナビゲーションシステムやスマートフォンの地図情報などにはインフラストラクチャの交通情報を用いた渋滞観

Fig. 6 Velocity profile, fuel consumption and between distanceof traffic congestion due to acceleration differences

測結果を反映する機能が存在している。
し か し な が ら、 車 両 の 振 る 舞 い の コントロ ー ル や

Fig.6 の結果から、同一交通条件において、緩加速の方がHMI(Human Machine Interface)、エコペダルを使ったドラ

燃費が良くなることが分かる。燃費が良くなる理由として、加速

イバへのエコ運転を誘うための渋滞情報には高い精度が求め度が大きい Driver1 では 1 回の発進から停車で車速が比較的られる。そのためインフラを用いた渋滞観測では、情報を更新に高く上がり、燃料消費が多い事が伺える。一方、Driver2 でされる時間遅れや、位置のズレが少なからず発生し、特に渋日 産 技 報No.87 (2021)

77論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

滞の抜けのシーンではドライバに対して、応答遅れの違和感が

囲 360° を検知するシステムを搭載しているため、隣接する発生すると考えられ、精度が不十分と考えた。そこで交通環

車線を走行する車両の情報を使う事で検知精度の向上も検境に着目し、車両が独自に渋滞を判断する手法を検討した。

討した。

まず現状の交通環境が渋滞であるかを判断するため、渋しかし、渋滞の初期や前方に分岐がある場合など、自車滞について定義を行った。注意すべき点として、ドライバにの走行車線のみ渋滞している状況も考えられ、前方車両の対して渋滞の入りや抜けのタイミングに違和感を覚える事のみの情報で渋滞を判断する必要があると考えた。また、前無いように配慮が必要と考えた。そこで日本道路公団各社

車の情報で判断可能とすることで、片側 1 車線の道路にお4)が案内する渋滞情報を参考にし、走行中の制限速度情報にいても渋滞を検知することが可能となり、汎用性が向上する。

対する、自車または前車の車速を比較して定義した。

加えて、現在販売されている車両にはエマージェンシーブ

また Fig.5 の車速プロフィールを分析すると、Driver2 のレーキや前車追従型のクルーズコントロールを搭載すること前半のような停車と発 進を繰り返す渋滞 (ST 渋滞 :Shortが一般的になりつつあり、多くのお客様に本技術を体感してtrip 渋滞 ) と、Driver1 の後半のように停車せずに走り続けいただけるメリットがある。

る渋滞 ( だらだら渋滞 ) がある事に気づいた。これに着目して、次に許容性を向上するために、渋滞の入り、抜けを判断す

渋滞を分析すると ST 渋滞は一般道または高速道路の渋滞

る車速の判断基準に差を付け , 渋滞入りよりも抜けの車速をの激しい場合に起きやすく、だらだら渋滞は高速道路の渋滞

上げ、加えて渋滞判断車速には、フィルタまたは平均化され初期などに起きやすいと考えた。これらを用いて後述する渋た車速情報を用い、それらによって瞬間的な車速変動による滞中の燃費改善の振る舞いを変える判断に用いた。実際に渋滞入り、抜けを短時間で繰り返す動作を回避した。ST 渋測定したST 渋滞とだらだら渋滞の車速の特徴をFig.7に示す。

滞の判断には、直前の発進から停車までの 1トリップの車速情報を使用した。これには単一車両の 1トリップを判断する必要がある事から、入れ替わりが発生する前車の情報は用
いず、自車の速度情報を用いた。一方、だらだら渋滞では前車の車速情報を使用している。
渋滞を判断する道路の制限車速情報は昨今、情報が登録され始めたナビゲーションシステム内のデータの使用を前提とした。
以上のようなシステムを織り込んだ渋滞判定制御モデルをMATLAB/Simulink を用いて Fig.8 のように構築した。

Fig.7 Vehicle speed profile of ST traffic jam (upside)and running traffic jam (downside)
渋滞を検知・判別するために、前述した制限車速、自車速、
前車車速情報に加え、自車が右左折等で渋滞から離脱した事を検知するための前車の検知情報、渋滞が終了した事を即座に検知するための前車の加速度情報に加えて、前車との車間距離情報も用いた。また自車速情報は、主に渋滞の種類判別や、渋滞判定後に車速をコントロールするために用いた。

Fig.8 Simulink model with traffic jam judgement

渋滞検出方法では、大きく 2 つの点を工夫した。1 つはsystem

汎用性を向上すること、そして許容性を向上することである。

4. 渋滞判定制御の結果

許容性とは前述したドライバが渋滞判定に対し、判断の遅れ
等の違和感を覚えないことをいう。
まず汎用性を向上させるために、前車の情報のみを使う

実走行をして得たデータを前述の Matlab/Simulink の制手法を検討した。最新の自動運転の研究開発では自車の周御モデルに入力して渋滞判定シミュレーションを行った。渋
78

日産技報

No.87 (2021)

論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

滞検知結果を Fig.9 に示す。運転者が記録した、渋滞に入っ

行し、燃料消費量が少ない走行である事が確認できる。

たタイミングと抜けたタイミングを Jam flag(Driver) としてあだらだら渋滞では停車するタイミングを事前に検知するこ

らわしている。

とが難しいが、ST 渋滞では頻繁に停車することから減速および停車を予測する事が比較的容易である。減速および停車が予測可能な ST 渋滞においては、車速が低い状態で加速を終了し、巡航に移行した方がより良燃費になると考え、
ST 渋滞では速度に制限を設ける案も検討した。
速度制限は前走車が加速中でも、自車の加速を終了する
事から緩加速よりもドライバに対する違和感が大きいと考えられる。そのため制限する車速は実車でのドライバの官能評
価を考慮しながら決定する必要があると考えるが、今回は燃費改善の効果の有無を確認することを目的として、暫定的にFig.9 Traffic jam judgement system calculate result

走行中の道路の制限速度の 1/2 の速度に規制し、シミュレー
本結果ではドライバが渋滞と判断したシーンに対する制御

ション上で効果を検証した。速度制限の制御方法は加速度システムの検知精度は 90％程度を達成した。注意すべき渋を制御する手法ではなく、ST 渋滞を検出した場合に、目標

滞の抜けの遅れについては最大 12.4sec となるγのシーン

車速を一時的に変更する事で、車速のオーバーシュートやスが確認されたが、このシーンの車速上昇は 3㎞ /h 程度でムースな速度制限への移行を狙いとする制御とした。ただし、極緩加速であった事が分かった。γ地点の詳細のデータを

速度制限を設けると必ず前車との車間が広がるため、一定

Fig.10 に示す。

以上の車間が空いた場合には、速度制限を終了し、緩加速を再開する制御プログラムとした。
以上のことから ST 渋滞を検知した場合は、緩加速、速度制限を実施し、一方でだらだら渋滞では、緩加速のみを実施する。

6. 渋滞中の燃費改善挙動の結果
緩加速による燃費の効果は Fig.6 で示したため、ここでは割愛し、速度制限の効果に着目する。シミュレーションで確

Fig.10 An enlarged view of the simulation part where

認した渋滞中の燃費改善挙動の結果を Fig.11 に示す。

getting out of the traffic jam judgement.
この遅れについて、極緩加速かつその後に減速に転じていることから許容可能と予測するが、ドライバが許容可能か否かについての詳細は今後、実車を用いた検証の中で確認する。
その他の箇所において、渋滞から抜けるシーンでは前車をロストした事による抜け判断や前車の加速度による判断も確認できており、車速以外の判断基準が有効であることを確認した。

5. 渋滞での燃費改善挙動の検討

Fig.11 Result of speed limit control during traffic jam
and differences of fuel consumption.

次に渋滞中に燃費向上させる車両の振る舞いについて検討した。前述した通り、渋滞区間では緩加速を実施することで緑色で示した道路の速度制限に対して、1/2 の車速となる燃費が向上することが確認された。特に、ST 渋滞では Fig.6

ように加速が早期に終了しているシーンがあり、燃料消費量で示したように緩加速を実施した事で、低い車速で減速に移の増加が抑えられている事が分かる。さらに、目標車速を日 産 技 報No.87 (2021)

79論文：交通流 SIM を用いた実用燃費向上技術開発（第１～２報）

変更しているため、制限車速手前から加速度が低減していき、かった。これにより実用燃費値を予測可能となり、かつ燃料消費量も低減することが確認された。また、後半のδ運転スタイルの違いが実用燃費値へ及ぼす影響を検証可のポイントでは車間距離拡大による速度制限の中断と再加速能となるシミュレータが完成した。

が確認できるが、速度制限無しの車速プロフィールと比較す(3)渋滞路において、既存の前車を検知するセンサとナビゲー

ると、再加速後でも速度が低い状態から減速を開始しており、ション内の制限速度情報を用いる事で、渋滞を判断可能

燃料消費量が少ないのが確認できた。

となった。
(4)ST 渋滞とだらだら渋滞に分け、さらに発進停止を繰り替

7. 考察

える ST 渋滞においては、緩加速以外に速度制限を併用
し、さらなる燃費改善効果が見込める事が判明した。

・渋滞判定システムの渋滞抜けの判断は車速上昇以外にも、前車をロストした条件や前車の加速度が規定値以上となる条件による渋滞抜けの判断がドライバの感覚に非常に近い

参結果をもたらした事が分かった。

考

文

献

１）福 本 泰 己 : 交 通 流 Simulation を 用 い た 実 用 燃

・渋滞中の燃費改善挙動の結果から、速度制限によって、費 予 測 手 法、 自 動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 予 稿 集

低い車速で加速が終了しており、少ない燃料消費量で走行(2017)20176175

している事がわかった。加えて、制限速度を目標車速で設定

２）Mathworks japan HP :https://jp.mathworks.com/

した事によって、制限速度に到達する前から加速度低減が３）P TV 社 HP :http://vision-traffic.ptvgroup.com/en-

始まり、燃料消費量も低減している事から、燃費効果を得ら

us/home/

れている事が分かる。

４）N EXCO 中 日 本 HP 渋 滞 の 定 義 は？ : http://・速度制限中に車間距離が空き、速度制限が終了するシー

highwaypost.c-nexco.co.jp/faq/traffic/rule/345.

ンが見られた。速度制限が途中で終了し、加速を始めていhtml

るが、Driver1 の車速並みに上がる前に減速が始まっており、同じ距離の 1Trip 走行に対して、少ない燃料消費で走行して出いる事が確認できる。

典

公益社団法人自動車技術会
2019 年春季大会学術講演会講演予稿集

8. 結論

No.42-19

文献番号 :20195199

今回の結果から得られた結論を以下にまとめる。
(1)信号停止が発生する市街路、郊外路において緩加速をすることで、停車回数が増え、緩加速のドライバの燃費が悪化する条件が発生する。ただし渋滞は燃費が確実に向上する。
(2)加速度の違う Driver1 と Driver2 の燃費効果が逆転するシーンにおいて、原因が交通環境の違いで発生している事が判明し、燃費への定量的な影響を検証できる事が分

著者

福本

泰己

栗城

洋

三浦

創

島村

80

青之

西

崇仁

日産技報

No.87 (2021)

論文

微小操舵角域のライントレース性に対する
操舵力とヨー特性の関係解明
田尾

抄録

光規 *

直線道路を走行する時、ドライバは通常、車両をレーン内に保持するためにハンドルを微調整する。本論文では、車両を走行レーン内に正確に保持する場合を想定して、その時のステアリング特性間の関係を定量的に評価する。本研究では、最初に直線道路を走行する時のドライバ特性を調査した。次に、その特性を模擬するドライバモデルを作成し、そのモデルによるドラ
イビングシミュレーションを行い、ライントレース性、操舵力及び車両ヨー特性間の関係の仮説を立てた。最後に、実際にドライ
ビングシミュレータを使用して、その仮説を検証した。

本研究では、80kph 一定速の直進走行中に ±5deg 前後

1. まえがきの微小な操舵角で車両の走行軌跡を微調整するシーンを想定した走行コースを設定し、目標走行ラインと実際の走行ラ

一般的なドライバの日常での走行シーンを考えると、微インのずれをライントレース性の評価指標として、ライントレー

小な操舵で車両の走行軌跡を微調整するようなシーンを含

ス性に対する操舵力とヨー特性の定量的な関係を解明するこめ、概ね直進走行といえるシーンがその大半を占めていることを目的とする。最初に、基礎実験により微小操舵角域のドとが想像できる。筆者らが欧州および日本で実施したあるライバ特性を把握する。次に、その特性をドライバモデルに

調査では、微小な操舵といえる操舵角 5deg 以下の頻度は、織り込み、車両モデルと組み合わせた解析により、ライント

全車速帯で 51.1% と半分以上、80kph 以上の車速帯ではレース性に対する操舵力とヨー特性の定量的な関係の仮説

79.6% と約 8 割を占め、それらを裏付ける結果が確認されを立てる。最後に、ドライビングシミュレータ実験によりそている。

の仮説を検証する。

このように遭遇頻度の高い微小操舵角で目標とした走行ラ

なお、本研究で実施した二つの実験は、日常から通勤等

インに沿って車両をトレースするライントレース性は、多くのドで車を運転している 20 ～ 50 代のドライバ 25 名を対象に、ライバにとって重要な性能であり、本性能に対して最も寄与

日産自動車（株）実験倫理委員会の審査を受けて承認を得が大きいと考えられてきた操舵力特性について、ウェーバーた内容により、実験参加者からインフォームドコンセントを得

則をベースとしたドライバがリニアに感じる操舵反力特性た上で実施したものである。

等、多くの研究事例(2) ～ (4)(1)

が報告されてきた。しかし、操舵

2. 微小操舵角域のドライバ特性の把握力と並んで影響が大きいと考えられるヨー特性等の車両の動きについては、いくつかの関連する報告がある(5) ～ (7)ものの、微小操舵角域のドライバ特性を含めて、定量的な関係を解

微小操舵角域で重要と考えるドライバの二つの基本的な明した事例は少なく、実際の開発現場においてはその性能開特性を把握するための実験を行った。

発を実車によるチューニングに頼っているケースが多い。
本性能を設計できるようにすることは、多くのドライバに2.1. ドライバが「車両に入力をした」と認識する操舵角目標とした性能を安定的に提供できるようになるだけでなく、一つ目として、ドライバが「車両に入力をした」と認識する

試作車両への依存度を下げることによって、開発費の削減や最小の操舵角を把握するための実験を、図 1 に示したフロア

環境負荷の低減にも貢献できると考え、本研究に取り組んだ。

固定式のドライビングシミュレータを用いて実施した。

* モビリティ＆ＡＩ研究所

日 産 技 報No.87 (2021)81論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

2.2. ドライバが「車両が動いた」と感知するヨーレイト
微小操舵角域で重要と考えるもう一つのドライバ特性として、ドライバが「車両が動いた」と感知できる最小のヨーレイ
トを把握するための実験を、図 3 に示す 360° のスクリーンとヨー方向のターンテーブルを備えたドライビングシミュレー
タ (8) を用いて実施した。

Fig.1 Fixed-type Driving Simulator
ドライバには目をつぶった状態で、ハンドルの中立位置から操舵を開始し、自分が「車両に入力をした」と認識する最小の操舵角でその操舵を停止するように指示をした。左操舵、Fig.3 Driving Simulator

右操舵、それぞれ 5 回ずつ同様の操作を行い、試行回ごとにその操舵角を記録した。また、この操舵角は前提とする操図 4 に示したように、外周に 10m 間隔に樹木が植えられ舵力特性に依存すると考え、図 2 でベースと示した、ある C

た半径 300m のスキッドパットの中心に車両がおかれた状態

セグメント車両の 80kph 走行での操舵角－操舵力特性を基を設定し、停止状態からドライバがそれ自体を感知できない

準に、その操舵力を全域で ±25％、±50％に等倍した計 5

十分に小さい一定のヨー角加速度 0.05deg/s2 で、ターンテー

仕様と、操舵力を全域でゼロとした仕様を加えた全 6 仕様

ブルのヨーレイトを増加させた。ドライバには前方のスクリーで実験を行った。

ンを注視した状態で、ヨー方向の動きを感知した瞬間に手元のスイッチを押すように指示をした。左右それぞれ 5 回ずつ実施し、試行回ごとにそのヨーレイトの値を記録した。

Fig.4 Yaw-rate Sensitivity Experimental Scene
図 5 に計測結果を示す。横軸は 25 名のドライバ、縦軸はそれぞれのドライバが感知した最小のヨーレイトである。ドライバが感知できる最小のヨーレイトは、全 25 名、全試行回の平均値で 0.21deg/s、ばらつきは ±0.05deg/s であった。

Fig.2 Steering Force Characteristic & Experimental Result
実験結果を図 2 のドットデータで示す。ベース仕様でドライバが認識する最小の操舵角は、全 25 名、全試行回の平均値で 1.2deg となった。また、操舵力を重くするほどその値は小さくなり、操舵力を +50% とした仕様では 0.94deg
まで小さくなる一方、操舵力をゼロとした仕様ではベース仕様の倍以上となる 2.5deg まで大きくなることが確認された。
白抜きのひし形のマークはそれぞれのばらつきを示し、概Fig.5 Yaw-rate Sensitivity Experimental Result

ね ±0.5 ～ ±1deg の値となっている。

第 3 章でデータを用いて説明するが、この 0.21deg/s のヨーレイトを発生する操舵角は、車速 80kph で約 2deg に
82

日産技報

No.87 (2021)

論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明相当する。ドライバが「車両に入力をした」と認識する操舵

Table
1 Driver
WorkandandDofinition
Difinition ofofParameter"h" "h"Table
1 DriverWork
Parameter

角が約 1deg であったことから、1 ～ 2deg の操舵角域では、Spec.

ドライバは操舵力の情報だけで、まだ感知できていない車のBase-50％
Base-25%
Base
Base+25%
Base+50%

動きを想像しながらフィードフォワードで操舵をしていると考えられる。これは、これまで微小操舵角域で操舵力特性が重視されてきた理由の一つと考えられるとともに、この操舵
角域で操舵力とヨー特性を適切に設定する事の重要性を示唆している。

Steering Angle
[deg]
1.79
1.50
1.20
1.03
0.94

Work
[×10 -2Nm]
1.71
1.84
1.78
1.71
1.76

h
[rad/m]
0.50
0.33
0.25
0.20
0.17

操舵力の違いによって認識する操舵角は大きく変化するが、その仕事量は 1.7 ～ 1.8×10 -2Nm 前後で概ね同等の値

3. 微小操舵角域のライントレース性に対するであることが確認できる。この結果から、ドライバは少なく

操舵力とヨー特性の定量的な関係の仮説

とも微小操舵角域では操舵角そのものではなく、仕事量を基準に操舵入力をしているものと考えられる。よって、ドライ

ル

3.1. 微小操舵角域のドライバ特性のバモデルの比例定数 h の値も操舵力の違いによって変わり、

ドライバモデルへの織り込み

その変化も操舵力の重さに反比例すると仮定した。具体的

ドライバモデルは、図 6(a) に示した前方注視点誤差モデには、ベース仕様の値 h=0.25rad/m に対して、各仕様の h(9)を使用した。本研究では、±5deg 前後の微小操舵角、の値を表 1 の一番右側の列に示したように設定した。

かつ概ね 10deg/s 以下のゆっくりとした操舵入力の準定常

二つ目として、従来のドライバモデルではヨー運動がわず状態を対象としているため、ドライバの伝達関数として、図

かでも発生するとその量に応じて前方注視点が横移動をする

6(b) に示す前方注視点誤差εに対する舵角の比例定数 h と、ように設定されているが、前章の実験でドライバは平均してむだ時間τ L で構成される最も簡単な関数を用いた。前r 0=0.21deg/s のヨーレイトが発生するまで車両が動いたこと

方注視距離 L は 33.3m、無駄時間τ L は 0.3s、比例定数を感知できないことが分かったため、この間、前方注視点のh は 0.25rad/m とし、これらをベースモデルとして前章で把横移動はしないように変更を加えた。具体的には、図 6(b)握した微小操舵角域の二つのドライバ特性を以下のように織で車両からフィードバックされる y+L θのうち、r<0.21deg/s

り込んだ。

の場合 L θの値がゼロとなるように設定した。

(9)3.2. 微小操舵角域の不感帯特性の車両モデルへの織り込み本研究では車両モデルとして二輪モデルを使用した。ブ
ロック線図 (9) を図 7 に、前提としたパラメータを表 2 に示す。

Fig.6 Driver Model
一つ目として、従来のドライバモデルでは一定値としている
比例定数 h を、操舵力特性の違いによって変更するようにした。前章の実験で、ドライバが「車両に入力をした」と認識
する操舵角は操舵力の違いによって変化することが確認されたが、表 1 はそれぞれの仕様に対して、認識された操舵角の平均値と、ステアリング半径を 0.18m として中立位置から

Fig.7 Vehicle Model Block Diagram

その操舵角に至るまでの力の変化を加味したドライバの仕事量を算出したものである。

日 産 技 報No.87 (2021)83論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

本研究ではこの領域を “ ヨーレイト不感帯 [deg]” と定義

Table
Vehicle Model
Model ParameterTable
2 2Vehicle
Parameter
Parameter
Vehicle Mass
Vehicle Yaw Inertia
Front axle～C.G.
Rear axle～C.G.
Front Cornering Power
Rear Cornering Power
Steering Gear Ratio

Symbol
m
I
lf
lr
Kf
Kr
-

unit
kg
2

kgm
m
m
kN/radkN/rad-

し、微小操舵角域のライントレース性を検討する上でのヨー

Value
1670
2600
1.08
1.62
62.5
95.5
15.0

挙動の代表特性とするとともに、この要素を車両モデルに追加した。具体的には、ドライバモデルから車両モデルに入力される操舵角が不感帯分オフセットされるように設定した。
図 9 に、前節で説明した微小操舵角域のドライバ特性を織り込んだドライバモデルと、この不感帯の要素を追加した
車両モデルを組み合わせた、本研究で微小操舵角域のライン

本研究ではこの車両モデルをベースとして、実車の詳細計

トレース性の検討に用いたドライバ－車両モデルを示す。

測で抽出した、微小操舵角域でヨーレイトが発生しない領域をモデル化して織り込んだ。
図 8 は、検討に用いた C セグメント車両で、80kph の一定速走行から 10deg/s のゆっくりとした操舵入力を行った時の、従来の車両モデルによる計算と実車による実測を、横軸

Fig.9 Driver-Vehicle Block Diagram

を操舵角に縦軸をヨーレイトとして比較したものである。図8(a) の全体図では計算は実車の計測結果を概ね精度良く再3.3. 評価コースと評価指標の定義現している事が確認できるが、図 8(a) の四角で囲んだ微小図 10 に示すように、80kph の一定速直進走行から、概操舵角域を拡大した図 8(b) では、両者に大きな違いが見らね 10deg/s 以下で 5deg 前後の操舵入力となる、左右二つれる。実車の計測結果にはステアリングやサスペンションのの 1200R のカーブとその緩和区間で構成される評価コース

フリクション等の影響と思われる、操舵角が約 1deg になるを設定した。

までヨーレイトが発生しない領域があることが確認できる。

評 価指標は、直 進から 1200R までの切り増し操 舵 で、そして前章で説明したドライバが感知できる最小のヨーレイト

設定したコースを目標走行ラインとし、それに対する実際の

r 0=0.21deg/s が、操舵角で 2deg 前後に相当することはこ

走行ラインのずれをライントレース性の評価指標とした。直の拡大図から読み取ることができるとともに、この操舵角は進終了直後の緩和区間 30m とその後に続く1200R 定常円

ヨーレイトが発生しない領域に大きく影響されることが確認

区間 30m の計 60m の区間で、目標走行ラインに対する車できる。

両重心点軌跡のずれを、100Hz でサンプリングしてそれらを平均した値を” ライントレース乖離量 [m]” として定義した。

目標ラインに対して内側に切れ込む側を正、外側に膨らむ側を負とした。

Fig.10 Evaluation Course

3.4. ライントレース乖離量に対する操舵力とヨーレイト不感帯の定量的な関係の仮説
これまでに分かった微小操舵角域のドライバと車両の特性を踏まえ、ドライバが目標とした走行ラインを正確にトレースするための操舵力とヨーレイト不感帯について考える。まず、ドライバは前方にカーブを確認すると、その前方注視点誤差に比例した操舵を開始する。その比例定数は操舵力の重さに依存し、操舵力が軽い仕様では大きい定数で、操舵力が重Fig.8 Simulation and Real Vehicle Yaw-rate Comparison
84

日産技報

No.87 (2021)

論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

い仕様では小さい定数で操舵を増していく。概ね 1deg の操

図 12 は、ベース仕様を基準に、操舵力を ±25%、±50％と舵角でドライバは初めて「車両に操舵入力をした」と認識す変更した仕様と不感帯を 0 ～ 2deg まで 0.5deg 刻みで変更

るが、この時点ではまだ車両の動きであるヨーレイトを感知すした仕様を X 軸と Y 軸に、それら全 25 仕様のそれぞれで計ることができないため、車両の動きを想像しながら前方の目算したライントレース乖離量を Z 軸に示したグラフである。操標走行ラインの変化にともなう注視点誤差の増加のみに比例

舵力が軽く不感帯が小さいグラフ奥の仕様は、目標ラインにしたフィードフォワード操舵を与え続ける。操舵角が 2deg を対して車両軌跡が内側に切れ込むライントレース乖離量が大こえたあたりでドライバはようやく「車両が動いた」と感知す

きな正の値になること、操舵力が重く不感帯が大きいグラフ

るが、比例定数に対して不感帯の量が適切な場合、それまで

手前の仕様は、目標ラインに対して車両軌跡が外側に膨らむ

想像していた通りの車両の動きが感知され、車両は目標ライ

ライントレース乖離量が大きな負の値になること、その他の仕ンを正確に走行し続けることができる。しかし、比例定数に様はそれらの間で滑らかに変化することを示している。そして、

対して不感帯が小さい場合、ドライバが想定したよりも早く車

Z=0 平面上の太い破線は、ライントレース乖離量がゼロとな

両が目標ラインよりも内側に切れ込もうとする状態で感知される、最も正確なライントレースを実現できる操舵力とヨーレイる。逆に、比例定数に対して不感帯が大きい場合、ドライバがト不感帯の定量的な関係を示したものであり、これらを仮説

車両の動きを感知した時には、既に車両は目標ラインから外として実験検証を行う。

側に膨らもうとしている状態になっている。
設定した評価コースを 80kph で走行した場合、このヨーレイトを感知できるタイミングは仕様にもよるが、既に車両が緩和曲線に入って 10m 以上走行した後となる。また、この時点でのフィードバック操舵が実際に車両に入力されるのは、
ドライバの無駄時間 0.3s が経過した、更に車両が 6m 以上も走行した後となる。したがって、ドライバが車両の動きを感知できるまでのフィードフォワード区間で、いかにドライバが想像した通りの動きを実現するかが重要であるといえる。
図 11 は、本研究で用いたモデルでの解析結果であり、その様子を定量的に確認したものである。操舵力をベース仕様の -50% として比例定数を上げ、不感帯を 0deg まで小さく

Fig12. Simulation Result of Line Trace Deviation

した仕様は目標ラインに対して内側に切れ込む様子が、逆に、操舵力をベース仕様の +50% として比例定数を下げ、不感
帯を 2deg まで大きくした仕様は外側に膨らむ様子が、また、

4. ドライビングシミュレータを用いた仮説の検証

操舵力と不感帯を適切にバランスさせたいくつかの仕様は目標ラインを概ね正確にトレースできる様子が、それぞれ確認できる。

4.1 ドライビングシミュレータの精度検証
仮説の検証には図 3 で示したドライビングシミュレータを使用した。このシミュレータは、可動域が 22×6m のスライドレールにヘキサポッドを介してマウントされたキャビン、それらを高精度に駆動する 64 個のリニアモータなどを備え、多くのシーンで高い実車再現性を実現しているものである。
図13 は、
本研究で着目している操舵力と不感帯を含むヨーレイト特性について、対象とした C セグメント車両の実車計測データとシミュレータでの計測データを比較したものであり、いずれも高い再現精度が確認されている。

Fig.11 Line Trace Simulation

日 産 技 報No.87 (2021)85論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

4.4. 実験結果
図 15 に、あるドライバの表 3 の四隅に示した仕様の左操舵の走行軌跡の計測結果を代表例として示す。仮説と同様に、操舵力が軽く不感帯が小さい仕様 4 では目標ラインに対して内側に切れ込む様子が、操舵力が重く不感帯が大きい仕様 2 では外側に膨らむ様子が、それらのバランスが取れている仕様 3 や仕様 5 では目標ラインを概ね正確にトレースできる様子が、それぞれ確認できた。

Fig13. Driving Simulator Accuracy Confirmation

4.2. 評価シーンの設定
車線の中央が図 10 で定義した評価コースとなる図 14 のような走行車線を設定した。ドライバや試行回毎のばらつき低減を目的に、車線幅は車両幅とほぼ同等の 1.8m とした。
また、左操舵、右操舵の左右差低減を目的に、二車線片側走
行ではなく、左右操舵とも三車線の中央車線を走行する設定とした。

Fig15. Line Trace Experimental Result
図 16 は、25 名の 17 仕様で計測されたライントレース乖
離量の平均値について、仮説検討時と同じ三つの軸のグラフで示したものである。図 (b) ～ (z) は 25 名のそれぞれの計
測結果、図 (a) は全 25 名の平均値である。
図 (b) ～ (z) では、ライントレース乖離量の大きさやそのFig14. Evaluation Course on Driving Simulator

乖離量がゼロとなる操舵力とヨーレイト不感帯の関係には、
ドライバ毎のばらつきが見られるものの、すべてのドライバで、

4.3. 実験方法

操舵力が軽く不感帯の少ない仕様は内側に切れ込み、操舵

実験は第 2 章と同じ 25 名で実施した。車速を 80kph 一

力が重く不感帯の大きい仕様は外側に膨らむ傾向が確認さ定に固定し、ドライバにはハンドル操作のみを行い車線の中れた。

央を目標に走行するように指示をした。実 験仕様は仮説検

また、全 25 名の平均値を示した図 (a) の Z=0 平面上の討時の 25 仕様をベースに、実 験効率を考慮した表 3 に示

太い破線は、ライントレース乖離量がゼロとなる、最も正確

す 17 仕様を選定した。17 仕様を線形合同法

によりランダなライントレースを実現できる操舵力とヨーレイト不感帯の定ムに並べた順番で、左右操舵のコースを各 1 回ずつ計 34 回

量的な関係の検証結果であり、操舵力が重く不感帯が大きの計測を実施した。途中十分な休憩を取り、これらを 3 回繰い側にややシフトした傾向が見られるものの、仮説で立てたり返すことによって 17 仕様の左右操舵それぞれ 3 回ずつの定量的な関係を概ね再現していることが確認できた。

(10)

データを取得した。

ライントレース乖離量がゼロとなる破線が、仮説検討時に対して操舵力が重く不感帯が大きい側にややシフトした理由

TableSpecification
No.
Table3 3Driving
DrvingSimulator
Simulator Experimental
Experimental Specification
No.
Dead Band Angle [deg]
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Base-50％4
17
5－－
Base-25%
11
12
13
－
－
Base
16
10
1
6
14
Base+25%98
7－－
Base+50%
3
15
2
－
－

として、仮説検討時のドライバモデルのパラメータが、実際のドライバのものと乖離していたことがその主要因と考えられSteering Forceる。今後のデータ追加計測やパラメータ同定によって、更なる精度改善ができるものと考える。

86

日産技報

No.87 (2021)

論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

なお、本研究結果は 25 名のドライバで計測されたデータの平均値を用いた一つの結論であり、そのばらつきの影響については今後の課題として取り組む。
参

考

文

献

(1) 山田大介、ほか：ドライバが知覚する操舵反力の定量化法、自動車技術会論文集 Vol.47 No.2 pp.437-442(2016)(2) 久代育生、ほか：オンセンターハンドリングの為のステ
アリングシステム、自動車技術会論文集 Vol.40 No.2
pp.233-238 (2009)(3) 高 僧美樹、ほか：摩擦特性によるオンセンタフィール向上の研究、自動車技術会 春季大会 学術講演会前刷集
No.3-19 pp.1-6 (2019)(4) Anna Newberry：Driver Perception of Steering Feel,
Journal of Automobile Engineering Vol.221 No.4
pp.405-415 (2007)(5) 酒井英樹：舵の正確さについての一考察、自動車技術会
秋季大会 学術講演会前刷集 No.140-14 pp.7-10 (2014)(6) 村 岸裕治、ほか：オンセンタでの操舵トルクに対する車 両 応 答 解 析、 自 動 車 技 術 会 論 文 集 Vol.41 No.3
pp.575-580 (2010)(7) 田尾光規：ドライバが意のままと感じる車両操舵応答特性に関する研究 東京大学 博士論文 (2018)(8) 今村昌幸、ほか：高性能ドライビングシミュレータの開発、日産技報 ダイナミック・パフォーマンス技術 No.83
pp.60-65 (2018)

Fig16. Experimental Result of Line Trace Deviation(9) 安 部正人：
「自動車と運動の制御 ( 第２版 )」東京電機大学出版局（2012）

以上より、微小操舵角域のライントレース乖離量に対する(10) S tephen K. Park：Random Number Generator,

操舵力とヨーレイト不感帯の定量的な関係について、その仮Communi-cations of the ACM Vol.31 No.10説の検証が完了した。

pp.1192-1201(1988)

5. まとめ出典
公益社団法人自動車技術会

微小操舵角域の操舵力とヨーレイトに対するドライバの特自動車技術会論文集

性を把握、微小操舵角域の車両のヨーレイト不感帯を定義

Vol.51NO.3

し、それらの要素を従来のドライバ－車両モデルに織り込んだ。微小操舵角域のライントレースのメカニズム仮説と、新たなモデルによる定量的な分析、そしてドライビングシミュ
レータを使った実験検証により、ライントレース性に対する
操舵力とヨーレイト不感帯の定量的な関係を解明した。
結果、これまでチューニングに頼っていた微小操舵角域のライントレース性に対して、操舵力とヨーレイト不感帯で設計できるようにした。
日 産 技 報No.87 (2021)

87

文献番号 :20204204

論文：微小操舵角域のライントレース性に対する操舵力とヨー特性の関係解明

著者

田尾

光規

88

日産技報

No.87 (2021)

論文

NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用
後藤

抄録

昌也 *

相墨

翔*

永見

唯 **

松岡

久祥 *

榎本

俊夫 **

e-POWER システムは発電要求に対応してエンジンを任意に制御する。そこで、発電要求を伴う様々な走行シーンにおける騒音と振動の特性を評価する必要がある。室内のエンジン騒音を予測するため、コンポーネントの実験データを活用したエンジン制御モデルと NV モデルを統合させた新しいモデルを開発する。本モデルは開発フェーズの初期の段階で妥当性確認を行う。

トレインの各市場における走行条件での室内音を机上で予測

1. は じ め にし、開発効率の向上を図る事も必要となって来ている。本報では、実験データを活用した NV モデルとエンジン制御モデ

近年環境問題に対する意識の高まりから自動車のパワートルを統合させ、性能間トレードオフや各市場での室内音を事

レインの多様化が進んでおり、当社においてもハイブリッド

前に予測可能な車両音振 1D CAE を構築したので、その手システムや e-POWER システムの採用が進んでいる。これら法について報告する。

のパワートレインは、従来の内燃機関に電動ユニットを組み

2. 電動化パワートレインのシステム構成例

合わせており、特に電子制御化により従来の ICE より動作が複雑になっている。
その結果、複 数の性能間トレードオフの解決が困難と電動化パワートレインの一つであるe-POWERシステムは、なっているが、具体例をエンジンを発電機として搭載する

Fig.1 に表されるようにエンジンを発電機として搭載しており、

e-POWER にて説明する。従来の ICE は車速やアクセル開

バッテリに蓄電することを目的に動作し、バッテリに蓄電され度に応じてエンジンの動作点が決定されてきたが、e-POW-

た電気がインバータを介してモータを駆動することで車両がER はモータのみで駆動するため、エンジンの動作点を燃費走行する。この様な構成のため、エンジンは駆動系とは結合や動力に対し効率の良い点で任意に動かすことが可能であされておらず、独立してエンジンの動作点をコントロールするる。一方で、音振性能を考えた場合、これら複数の性能かことが可能である。Fig.2 にシステムの構成を示す。

ら任意に制御されるエンジンの動作点パターンに対し、網羅的に性能検討を行うことが必要となり、その設計条件数は膨大である。加えて、エンジン回転数を抑えることで静粛性を確保する音振性能と、エンジン回転数を上げてエネルギーを確保したい動力性能や暖房性能はトレードオフの関係になることもしばしばある。これらの性能間トレードオフを車両設
計フェーズで事前に把握し、車両に必要なハードウェアポテ
ンシャルの確保と、エンジン制御ロジックの開発を初期段階

Fig.1 System image

で行うことは車両開発上、非常に重要である。また、市場がグローバルに拡大する中で、この複雑に動作する電動パワー* カスタマーパフォーマンス＆第一車両実験部

日 産 技 報No.87 (2021)** 先行車両性能開発部

89

Fig.2 e-POWER System diagram

論文：NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用応じ様々なケースが発生するが、これに加え拡大する市場に

3. 電動化パワートレインにおける NV 課題

対応して走行条件も増える事で、評価すべき条件の組合せが膨大に増加する。従って、開発を行う上では、お客様が3.1 エンジン始動要求について走行する可能性のある多種多様なシーンにおいて問題を事前

従来の ICE では、ドライバーの加速意図であるアクセルに洗い出し、その膨大なパターンに対して NV 性能を設計し開度に応じ、走行に必要なエンジン出力及びエンジンの動ていくことが求められる。

作点が決定される。これは車両の動作状態がエンジン回転数やトルク、速度など、ハードウェアで物理的に決まる為で

3.3 電動化パワートレインにおけるトレードオフ性能あり、従来は数パターンの走行条件において設計を行えば、お客様が走行する可能性のある様々なシーンに対し、基NV 性能として大きな問題になることはなかった。一方で、本的にエンジン回転数を一定の値まで下げることで、NV 性

e-POWER はモータ駆動のため、エンジン動作点はアクセル能を確保することは可能である。しかし、燃費性能や動力性

開度のみに応じて一意に決定される訳ではない。基本的にエ能から考えた場合、例えば、Fig.4 に示すようにエンジン回

ンジン動作点は、車両のバッテリ残量を考慮し、加速要求に転数を下げることは、発電量不足に陥り、お客様が要求する必要な電力を得られる点で決定されるが、これらに加えて、速度を満たせず、動力不足や燃費悪化を引き起こす可能性

他性能（暖房、排気等）からの要求が考慮されてエンジンがある。よって、車両全体としての性能を上げるには、エン動作点が決まる。これら各種の発電要求は、従来の ICE でジン動作点は NV 性能だけでは決定できず、他性能への跳は NV 性能に大きな影響を与えることは無く、設計因子としね返りを考慮しバランスの良い設計をする必要がある。

て考慮する必要性は少なかったが、e-POWER はこれら各々の発電要求に応じてエンジン動作点が変わる事から、NV 性
能を網羅的に設計する必要がある。

Fig.3 e-POWER engine operation request

Fig.4 Tradeoff of each performance

3.2 設計シーンの増加について

4. 車両音振 1D CAE 開発

さらに、これらの発電要求は、各走行シーンにおいて音
振性能に与える影響が異なる為、定量的な検討が必要とな

ここで対象とするエンジン騒音は、アイドル振動やこもりる。具体例として、渋滞かつ低車速で走行するシーンにおい音、ロードノイズ等に比べより高い周波数領域までの予測がては、ロードノイズが小さく、エンジンが停止している状態が必要である。しかし、通常のプロジェクト開発で用いている多い。このような走行シーンで、他性能（暖房、排気等）に

CAE 手法では、周波数領域が不足あるいは精度が十分でよりエンジンが急に始動すると、そのエンジン騒音は乗員にはなく、部分的には高度な手法も存在するが、経済的に日常とって気になる音と感じられ問題になるケースがある。また、的には使いにくい。そこで、高周波領域に対しては実験デー

勾配のある路面を高車速度で長い時間走行するシーンにおタを活用し、モデルのように振る舞わせることで予測すること

いては、動力不足に陥ることを防ぐために多くの発電をするを試みた。具体的には Fig.5 に示すように、エンジン回転数必要がある。すなわち、エンジンを高回転で回す必要があ

及び、エンジントルクのパラメータを制御し、格子点ごとのるが、従来の ICE と比較するとエンジン回転は上昇傾向でエンジン振動の測定を行い、測定データを線形補完するこある。このようなシーンは、走行頻度としては少ないものの、とで Fig.6 のような 3D のマップデータが得られる。そこで、エンジン騒音が問題となるケースに繋がると考えられる。

高周波領域の音振性能を予測するために、これらのモデル

このように、e-POWER における発電要求は走行条件にを車両音振 1D CAE に組み込む方法を選択した。また、エ
90

日産技報

No.87 (2021)

論文：NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用

ンジン振動以外の入力パスである、エンジン放射音、排気5. 車両音振 1D CAE の妥当性確認

入力、吸気入力についても同様に、実験データを測定しそれを用いた。このように、低周波領域では CAE モデルを用
い、高周波領域については実験データや、設計変更を行っ

4 章で開発した車両音振 1D CAE について、実走と比較た部品に CAE 補正を掛けたデータを活用するハイブリッド

して、どれほどの相関を持っているかを確認し、シミュレーモデルとし、これらを周波数領域毎に計算し合算することで、ションツールとして妥当であるかを確認した。妥当性の確認

発電時エンジン騒音領域を予測可能な 1D CAE モデルを構にはテストコースを用い、その走行シーンにおいての実走と築した。

1D CAE との比較結果を Fig.8 に示す。まず、車速について
は、実走、1D CAE ともに同条件である。次に、時間 / エ
ンジン回転数のグラフを見ると、エンジンがかかる頻度、その時の回転数について実走データと一致する。また、その際の時間 / 音圧レベルのグラフを見ても一致している。よって、性能設計をする上でのシミュレーションツールとして、十分に活用できると判断した。

Fig.5 Image of measurement point Fig.6 3D map data
Fig.7 にハイブリッド手法を用いた NV モデルとエンジン制御モデルを繋いだ 1D CAE モデルを示す。これにより、
エンジン動作点を制御した場合の様々な走行条件に対して、他性能とのトレードオフを可視化することが可能である。

Fig.8 Result of vehicle NV 1D CAE correlation]

Fig.7 Vehicle NV 1D CAE
具体的には、車両音振 1D CAE では、時間に対する車速、勾配といった走行条件、バッテリ－容量といった車両のスペック、初期 SOC やドライビングモードといった車両条件
を INPUT データとしてエンジン制御モデルに取り込むことで、エンジン回転数、トルク、加速 G などが OUTPUT デー
タとして出力される。その OUTPUT データを NV モデルに取り込むことで、エンジン、排気、吸気などの各パスが足し合わさったエンジン騒音が出力として得られる。加えて、エンジン制御モデルより、燃費や SOC も得られるため、音振含め、他性能を同時に見ることができ、トレードオフの検討が可能となる。
なお、音振モデルについては、エンジンマウント特性などの各種コンポーネントデータをインプットすることが可能であり、トレードオフを解くために必要となる特性を導き出すことも可能である。
日 産 技 報No.87 (2021)91論文：NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用

6. 車両音振 1D CAE の適用事例
6.1. 市場毎の室内音予測
拡大する市場毎に性能計画を行う事が必要とされているが、同じ山岳路や高速道路であっても、それぞれの市場で走行条件が異なる。従って、市場とコースについて網羅的に予測を行う必要が有るが、これを現地での実走評価で行う事は効率が悪く、机上での計算で行う事が効率的である。
Table.1 には、本報で開発した車両音振 1D CAE で予測を行った市場とシーンの組合せを示している。また、Table.1 中

Fig.9 Calculation result in case of market A suburbに * 印で示す特徴的な事例の計算結果を fig.9 ～ 11 に示す。

Table1. Calculated scene in each market and result

Fig.9 は Market A の郊外路での走行を再現した結果にな

Fig.10 Calculation result in case of market B mountain

るが、走行速度が高い為エンジンが作動する頻度が高い事が特徴的である。また、Fig.10 は Market B の山岳路の走行再現結果であるが、大きな勾配に応じてエンジンが高い
回転数で作動し続ける事で、高騒音の要因となっている事が確認出来る。一方、
Fig.11 の Market C 渋滞路においては、発電の為のエンジン回転数上昇に対応して室内音が悪化している事が分かる。
この様に市場毎の各シーンでの室内音を予測する事で、競合車との比較や市場毎の音圧平均値等から競争力の確認を行う事が可能となる。また、EV/ 発電モード時間比率、エンジン騒音 / 暗騒音差等の様々な分析が可能となり、部品

Fig.11 Calculation result in case of market C traffic jam

や制御仕様への F/B に活用できる。

6.2. 車両緒元変更による室内音予測
電動化パワートレインの採用増加により、例えば音振性能と暖房・燃費性能等の性能間のトレードオフ問題が顕在化してきている。この様な性能間トレードオフを車両設計フェー
ズで事前に把握し、車両に必要なハードウェアポテンシャルの確保と、エンジン制御ロジックの開発を初期段階で行うことは車両開発上、非常に重要である。Fig.12 には車両緒元の事例として、車両質量を変更した際の室内音の予測結果を示す。質量を基準車両に対し 200kg 増加させることにより、登り坂での加速の様な負荷の高い状況でエンジンによる発電
92

日産技報

No.87 (2021)

論文：NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用頻度が増え、室内音が高い状態が増加する事が確認出来る。

参

考

文

献

この様に開発初期にトレードオフの関係にある部品やシス(1) 餌 取秀一：新型電動パワートレイン e-POWER の振動騒

テムの特性を変更し予測を行う事で、高いレベルでトレード

音技術、公益社団法人自動車技術会 春季大会学術講演

オフ解決に役立てる事が可能となる。

会講演予稿集、p.1274-1277（2017）(2) 橘秀樹、矢野博夫：環境騒音・建築音響の測定、東京、

コロナ社、p.83-90（2004）(3)金井浩：音・振 動のスペクトル解 析、東京、コロナ社、
p.257-260（1996）
出典

公益社団法人自動車技術会
2019 年春季大会学術講演会講演予稿集
No.26-19

Fig.12 Influence of weight calculated by NV 1D CAE

7. まとめ本報では、複雑なエンジン制御を伴う電動化パワートレ
インの多岐のエンジン動作に対応した設計を網羅するため、
車両音振モデルとエンジン制御モデルを統合させ、性能間ト
レードオフを事前に予測可能な車両音振 1D CAE を構築した。NV モデルでは、音振性能を設計するための周波数領域をカバーするため、CAE モデルと実験データベースのモデ
ルの両方を用いるハイブリッド手法を用いた。
構築した 1D CAE については、予測精度を確 認し事前予測ツールとしての活用できると判断した。また、本ツールを用い、グローバルの各市場における様々な路面の走行状態の予測計算を行い、効率的な開発に貢献している。加えて、開発初期において車両緒元を変更する事で、トレードオフの問題の事前検討にも活用できる事も確認出来た。
今後の展望としては、構築した 1D CAE について、性能間トレードオフを事前に予測できるツールだけでなく、事前に新技術を織り込む際に検討できるツールといった多方面での活用を検討していく。

日 産 技 報No.87 (2021)

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文献番号 :20195125

論文：NV 性能における実験ハイブリッド 1D CAE 開発と電動化パワートレインへの適用

著者

後藤

昌也

相墨

翔

永見

唯

松岡

94

久祥

榎本

俊夫

日産技報

No.87 (2021)

論文

高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測
チョ・ヒョンソン *

西内
堺

秀和 *

宏征 **

佐藤
松尾

宏*

西岡

慎一 **

治夫 *

例えば、アフィン変換等で見え方の変化を補正する手法や、

1. はじめに

特徴点の輝度勾配が一定であると単純化する手法等である。
もう一つは、フレーム間の特徴点の移動量を小さくするため、自動運転車両では、周囲環境を認識した情報と、自車両

高速カメラを用いる手法であり、1,000fps の高速カメラを用の挙動情報を用いて行動計画、制御を行う。このため自車いた動き計測（6）や 200fps の高速カメラを用いた自己位置推

両の速度やヨーレートといった挙動計測が必要である。

定手法（7）が提案されている。しかし、フレーム間の時間内

この自車両挙動計測の方法としてはさまざまなセンサによる手法が提案されているで演算を完了することが課題となる。

。車輪速パルスによる手法は、本研究では、高速ステレオカメラを車両前方に向け搭載し自車両の車輪の回転速度から車速や走行距離を計測する簡

自車両挙動を高精度に計測する手法に取り組む。フレーム単な手法であるが、タイヤスリップ等の外部要因による誤差

間での画像上の特徴点移動であるオプティカルフロー（8）を高があり、正確な値の出力が困難な場合がある（2）。また、加速カメラの短いフレーム間時間でも演算できるように演算量

速度センサやジャイロセンサなどを組み合わせた慣性航法装を減らすことで FPGA に実装し、実時間での処理を可能に置（INS）による手法は、加速度の積分より車速と走行距離する。また、高速カメラにより自車両近傍まで計算したオプを求めるため、誤差が蓄積しやすい課題がある

ティカルフローから自車両挙動を計測する手法を構築する。

（1）─（4）

。

（2）
（3）

一方で、画 像を用いた車両挙 動計測は、カメラの画 像本手法を実験車両に実装し、走行実験にて自車両挙動を高から物体や車線などの情報も同時取得できることから研究

精度に計算できることを確認する。

が 進められている 。一 般に普及しているカメラは 30fps（1）（framespersecond）から 60fps で画像を取得でき、画像に写る車両周囲の風景から静止物体や路面を含む道路構造の特徴点を抽出し、特徴点のフレーム間の実空間での移動をステレオ視差によって計測し、自車両挙動を計算する。し図 1 自車両挙動計測システムの構成

かし、自車両の移動速度が高くなる、または旋回速度が高くなるにつれ、特徴点の移動量は大きくなり、フレーム間で同一特徴点の見え方も変化するため、特徴点の移動算出が難しくなる。
画像による車両挙動計測の中でも、車両前方を向けたカ

図 2 FAST 手法による中心画素と周辺画素の輝度値比較によメラを使用する場合、ステレオ視差による距離計測精度が高る特徴点検出（11）い自車両近傍領域で、静止物の特徴点（路面や白線、縁石等）の動きが計測できることが自車両挙動計測に有利である。し2. 高速ステレオカメラを適用した自車両挙動計測

かし、自車両に近いほど、画像のフレーム間での移動量は大
きく、見え方の変化も大きい。また、屋外を走行するため、光環境の変化も頻繁に生じる（1）（4）。これらの課題を解決す

2.1 システム構成

る方法は大きく二つあり、一つは画像処理による特徴点の移高速ステレオカメラを適用した自車両挙動計測方法として

動算出を工夫する手法で、数多くの提案がなされている 。

は次の手順が考えられる。まず、高速カメラによって取得し（5）* モビリティ＆ＡＩ研究所

日 産 技 報** 実験試作部

No.87 (2021)

95論文：高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測た画像から追跡が容易な特徴点を抽出する。抽出した特徴

ついて説明する。特徴点の追跡は計算量が多い処理であり、点の実空間での移動を計測するため、画像上のフレーム間

これをフレーム間の時間内に完了するため、以下二つの方法移動であるオプティカルフローと、その時刻における距離ににより計算量を低減する。

換算できる視差を計算する。次に、各特徴点のオプティカル
フローで計算できた移動座標と各時刻における画像上座標とその視差から 3 次元座標に変換することで、実空間における 3 次元での動きを算出する。さらに、自車両挙動計測は、
静止物上の特徴点の 3 次元の動きが自車両の挙動によるものであることに基づいて算出する。自車両挙動として、自車両の前後方向、左右方向、上下方向の 3 軸と各軸の回転を含む 6 自由度の挙動（X、Y、Z、Pitch、Yaw、Roll）を計

図 3 高速カメラによる探索範囲と計算量の削減測する。この処理を行う高速カメラを適用した自車両挙動計
測システムを図 1 に示すように構成した。

一つは、画像上の特徴点の移動量がフレームレートに反本研究においては、高速カメラを 50cm の距離で 2 台を比例して小さくなるため、高いフレームレートを生かし、次フ搭載し、各カメラは横 2,040 画素、縦 1,088 画素の画像を、レームにおける特徴点の追跡のための探索領域を小さくす

1 秒間に 300 枚取得することができるものを用いる。レンズ

る。図 3 は特徴点を追跡するための探索範囲の広さを示し

は水平方向の画角が約 90° のものを使用する。

ており、フレームレートを N 倍した場合、フレーム間移動量

また、オプティカルフローは後述の手法により FPGA で計算し、視 差計算は SGM 手法

が 1/N になるため、面積である探索範囲は 1/N2 にすることを GPU に実装して計算すができる。フレームレートのため N 倍増えた計算回数に対しる。静止物推定および自車両挙動計測は RANSAC より移て、探索のための計算回数は 1/N2 になることで、各特徴点

動物体上の特徴点を外れ値として扱い、静止物上の特徴点の移動量計測のための単位時間当たりの類似度計算回数をの 3 次元の動きが自車両の挙動によるものであることから計

1/N に低減させることができる。例えば、300fps のカメラを測する手法を用いる。ここで、時間変化を計測するオプ

用いて移動量計測を行うことで、30fps に比べて各特徴点のティカルフローはカメラのフレームレートである 300fps で計

単位時間当たりの計算回数を 10 分の 1 に下げることが可能

算し、視差計算と静止物推定および自車両挙動計測につい

である。

（9）

（10）

ては 10fps で計算した。

2.2 オプティカルフロー
オプティカルフロー計算は、画像内にある特徴点を抽出する機能、抽出された特徴点を次フレームで追跡する機能から構成される。
特徴点の抽出は FAST 手法（11）を用いる。FAST 手法は、方向に関係なく追跡が容易なコーナやブロブ（周りに比べて明らかに輝度差がある小さい円など）を抽出でき、3 値化による計算であるため FPGA のようなハードウェアへの実装が容易である。画像内全画素において、図 2 のような中心画

図 4 同一物体に対するフレーム間の変化比較：見え方の変化

素の輝度値に対し、3 画素の距離をもつ 16 個の周辺画素の輝度値を比較し、閾値以上の輝度差で明るい画素もしくは暗い画素が一定角度以上連続して存在するとき、追跡が容易な特徴点であるコーナやブロブとし、特徴点として選択する。
今回は、判断基準になる角度を10 画素分である135° にした。
また、局所範囲内で複数の特徴点候補がある場合、中心画
素と周辺画素の輝度差の合計が最も大きい特徴点を追跡が容易として選択する。
次に、抽出された特徴点を次フレームで追跡する機能に

図 5 同一物体に対するフレーム間の変化比較：明るさの変化

96

日産技報

No.87 (2021)

論文：高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測

3. 実験方法と結果
3.1 評価実験
車載評価実験は単純走行環境と一般道環境の二つの条件に分けて行った。単純走行環境では、単純な背景と静止物のみの環境であるため、特徴点の抽出および動きの計算と、それに基づく自車両挙動計測を確認する。一方、一般道環
境では、周囲に多数の移動物体があることから、静止物の特徴点のみを抽出して自車両挙動計算ができることの検証と

図 6 自車両挙動の影響を差し引いたオプティカルフロー

これによる精度への影響を確認する。単純走行環境は最大

もう一つは特徴点の類似度演算の簡略化である。図 4 と車速を 20km/h とし、一般道環境では制限速度に合わせて

図 5 は、自車両近傍の同一物体に対した通常のカメラのフ

走行し、制限速度の最大は 60km/h である。一般道環境で

レーム間変化と、高速カメラのフレーム間変化を比較していは、他の移動物体が存在し、抽出した特徴点から静止物をる。両図からわかるように、高速カメラはフレーム間で同一推定する必要がある。静止物推定の精度が自車両挙動計測

物体に対して見え方の変化や明るさの変化がほとんどなく、の精度に影響する可能性があるため、移動物体の多い一般

無視することができる。

道環境で静止物推定結果について確認した。両環境条件に通常のカメラを使用するとき、図 5 にあるように対象物体

おいて、評価項目は車速と、ヨーレート、単位距離当たりのの輝度勾配は一定であっても明るさがフレーム間で変化する

並進運動誤差および回転運動誤差の 4 項目とした。

ため、その補正のために輝度値を正規化して類似度を計算する NCC（Normilized Cross Correlation）のような指標

3.2 静止物推定結果

が使われている。この演算は割り算や平方根のようにハード

静止物推定結果を確認するため、各フレーム画像上の各ウェアでの演算が困難なものがあるため、短いフレーム間時

特徴点に、自車両挙動計測結果の影響を差し引いたオプティ間に演算を完了することが 難しい。

カルフローを表示し、地面に対して移動している物体と区別

一方、高速カメラを使用すると、見え方の変 化や明るさのできることで確認する。自車両挙動を差し引いたオプティカ

変化を無視することができるため、各画素間の輝度差の総ルフローを図 6 に示す。図には各特徴点にオプティカルフロー

和である SAD（Sum of Absolute Difference）値（12）のが線分で表示されていて、線分の長さと色で画面に投影さような単純な類似度演算にすることができ、ハードウェアにれたオプティカルフローの大きさを表している。色は、速度て演算が容易な画素輝度の絶対差で実装できる。

がないものを青とし、速度が高くなるにつれて赤になる。図SAD 値による特徴点の類似度演算は、まず、抽出した特中左下の拡大図は静止物である低木で、特徴点が全体的に徴点を中心として参照画像 T を設定する。次に、次フレー

青くなっており、静止物として正しく推定されている。また、

ムにおける特徴点座標の周辺画素（dx,dy）を中心とし、参右の拡大図は前方の動いている車両と、静止物である背景

照画像と同サイズである画像 I の各画素と T の各画素間でがあり、背景の特徴点のみが青くなっていることから、静止

絶対差を計算する。最後に、その総和が一番低い周辺画素物の推定が正しくできていることが確認できた。

（dx,dy）を類似度の最も高い画素とし、次のフレームでの特徴点とする。この演算は、各画素間の絶対差演算を並列で3.3 自車両挙動計測評価行うことができるため、ハードウェア実装も容易であり、こ車速とヨーレートについては、高速カメラによるオプティカ

れより自車両挙動によって発生する特徴点の動きであるオプ

ルフローを使った自車両挙動計測結果から車速とヨーレート

ティカルフローを計算することができる。

を算出し、車両信号から得られる車速およびヨーレートと比

このオプティカルフロー計算手法を FPGA に実装し、その較した。比較として、車速は走行時の結果を比較するため

結果および GPU で計算された視差を用いた自車両挙動の計

5km/h 以上の範囲に対して、ヨーレートは直進でない区間測を行う。

での結果を比較するため 2deg/sec 以上の範囲に対して、二乗平均平方根誤差（RMSE）を求めた。単位距離当たり並進運動誤差については、RTK-GPS 信号から平面直角座標
系の座標から算出した移動距離を真値とし、提案手法で算日 産 技 報No.87 (2021)97論文：高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測

出した移動距離から 100m 当たりの並進運動誤差を評価し

表 1 単純走行環境での計測誤差た。また、単位距離当たりの回転運動誤差については、各試験において、平面直角座標から算出した最初の方位角と最後の方位角の差を真値にし、提案手法で算出した最初の方位角と最後の方位角の差から、走行距離 100m 当たりの回転運動誤差を求めた。ただし、RTK-GPS は衛星信号の受信状態により位置精度が低下することがあるため、位置精

車速およびヨーレートを車両信号相当の精度で計測でき度が低下している区間は評価から除くこととした。次に各実ている。また、単位距離当たりの並進運動および回転運動

験環境の結果を示す。

についても、自車両挙動を精度良く計測できている。

（1）単純走行環境での自車両挙動計測評価

単純走行（2）一般道環境での自車両挙動計測評価

一般道環境

環境で合計約 2.5km を走行し、自車両挙動計測の評価をにおいては道路の制限速度以内で合計約 15km を走行し、行った。車速およびヨーレート算出結果の一部を図 7、図 8

自車両挙動を評価した。車速およびヨーレート算出結果のに示す。図 7 のグラフは、横軸を時間、縦軸を車速として、一部を図 10、図 11 に示し、その試験時の走行軌跡を図 12

車両信号から得られた車速（青）と、提案手法によって算出に示す。また、全体で求めた誤差を表 2 に示す。図 10、図された車速（橙）を比較している。また、図 8 のグラフは、

11 のグラフも図 7 および図 8 と同様に、横軸を時間、縦軸

横軸を時間、縦軸をヨーレートとして、車両信号から得られを車速またはヨーレートとし、車両信号より得られた車速またヨーレート（青）と、提案手法によって算出されたヨーレー

たはヨーレート（青）と提案手法によって算出された車速まト（橙）を比較している。図 9 は図 7 および図 8 に結果をたはヨーレート（橙）を比較している。

示す試験時の走行軌跡である。全体で求めた誤差の結果を

単純走行環境と同様に車速およびヨーレートを車両信号

表 1 に示す。

相当の精度で計測ができている。単位距離当たりの回転運
動誤差は 100m 当たりで 0.060deg であり、100m を走行しても横ずれ量は 1 画素強になるため、高精度に計測できている。これより高速カメラでオプティカルフローを計測することで、車両旋回時でも自車挙動を精度良く計測できることがわかった。また、前節で確認できたように一般道環境での静止物推定が正しくできていたため、単純走行環境と自車両挙動計測の精度が同程度であることがわかった。
さらに、提案手法は車輪速パルスセンサでは計測精度が

図 7 単純走行環境で計測した車速結果低下する低速領域でも車速の計測ができた。その結果を図13 に示す。図 13 のグラフも図 7、図 10 と同様に横軸を時間、
縦軸を車速としており、5km/h 以下の部分に色をつけてある。
図 13 に示した範囲において、移動距離が 1m 以上であることから、極低速の制御にも活用できると考えられる。

図 8 単純走行環境で計測したヨーレート結果

図 10

一般道環境で計測した車速結果

図 9 単純走行環境での自車両挙動計測による走行軌跡

98

日産技報

No.87 (2021)

論文：高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測

データから計算されたオプティカルフローの結果であり、左図は 30 fps の通常のカメラで計算した結果、右図は 300
fps の 高速カメラで計算した結果である。各々の図の下には車両近傍を示す左下部の赤枠を拡大して示した。各特徴点
において、線分の長さはオプティカルフローの大きさを、色は方位を表している。左 図の結果では左下の部分のオプティ
カルフローが計算されていないか、間違ったフローが計算され ていた。一方、右図の結果では正しく計算できていることが確認できた。

図 11 一般道環境で計測したヨーレート結果

図 14 通常カメラ（30fps）と高速カメラ（300fps）によるオプティカルフローの比較

4. まとめ自車両挙動計測について、高速カメラによるオプティカル

図 12 一般道環境での自車両挙動計測による走行軌跡

フローを用いる手法を提案、実装し、単純走行環境および

表 2 一般道環境での計測誤差

一般道環境で車載評価を行った。オプティカルフローの計
算に高速カメラを用いることで、次フレームで特徴点の移動を探すための探索範囲が小さくなることから単位時間当たりの計算回数が少なくでき、また、単純化した類似度演算にすることで、FPGA に実装して自車両近傍まで実時間で計算することができた。これらの方法により、ステレオ視差による距離精度の高い自車両近傍の特徴点を追跡できるようになり特徴点の実空間上の動きを精度良く計測でき、それらを逆算して行う自車両挙動計測も精度良く行うことができた。特に、車両旋回時にもオプティカルフローが計測できるようになったことで、回転方向の自車両挙動計測の精度が高くなった。また、車輪速パルスセンサでは計測精度が低下す

図 13る低速領域においても計測できることが確認できた。システ

提案手法によって計測された低速域（時速 5 km 以下）

ムとしては、特徴点の時間的な位置変化を追跡するオプティ

3.4 高速カメラによるオプティカルフロー

カルフローを高速カメラによる工夫で大きな移動まで精度良さらに、特徴点の移動量が大きくなる高速走行状態におく、かつ、実時間で計測し、同時刻の 3 次元位置を求める

けるオプティカルフロー算出を確認するため、一般道での評

視差計算はより長い周期で行うことで、自車両挙動計測を精価時走行データから 2 枚に 枚を選択することで疑似的に 2

度良く実時間で行うことができた。

倍の車速相当のデータを生成し、オプティカルフロー計算結

今後は、さまざまな実環境として、多様な速度域や回転果を確認した。

運動、勾配路などの自車両挙動の条件、さまざまな光環境

自車両挙動計測に使用した高速カメラによるオプティカルや天候条件、市街地で移動物体 の数による複雑さの変化なフロー計算結果を図 14 に示す。図は 94 km/h 相当の疑似
日 産 技 報No.87 (2021)

どに対して有効性を確認していく。
99

論文：高速カメラを適用した高精度自車両挙動計測

参考Stereoscan:Dense 3d reconstruction in real-

文 献（ 1 ）Mohammad O. A. Aqel, et al.：Review of visualtime, 2011 IEEE intelligentvehicles symposium

odometry: types , a pproa c hes , c ha l lenges ,（IV）, p. 963 ─ 968（2011）a nd a pplic a tions , SpringerPlus, 5: 1897
（2016）（11）Edward James Rosten：High performance rigid（ 2 ）Johann Borenstein, et al.：Mobile robot

body tracking, Diss. University of Cambridge

positioning: Sensors and techniques, Journal of（2006）

robotic systems, 14.4, p. 231 ─ 249（1997）（12）Iain E. Richardson：H.264 and MPEG-4 video（ 3 ）Oliver J. Woodman：An introduction to inertial

compression:video coding for next-generation

navigation.University of Cambridge, Computermultimedia, John Wiley &Sons（2004）

Laboratory, No. UCAM-CL-TR-696（2007）（ 4 ）David Nistér, Oleg Naroditsky, James Bergen：

出典

Visualodometry, Proceedings of the 2004 IEEE

公益社団法人自動車技術会

Computer SocietyConference on Computer

自動車技術会論文集

Vision and Pattern Recognition,CVPR 2004,

Vol.50NO.3

文献番号 :20204214

Vol. 1（2004）（ 5 ）Denis Fortun, Patrick Bouthemy, Charles
Kervrann：Optical ﬂow modeling andcomputation: A survey, Computer Visionand
Image Understanding, 134, p. 1 ─ 21（2015）（ 6 ）Idaku Ishii, et al.：High-frame-rate opticalﬂow system, IEEETransactions on Circuits andSystems for Video Technology, 22.1, p. 105 ─
112（2011）（ 7 ）Peter Gemeiner, Andrew Davison, Markus
Vincze：Improving Localization Robustness in
Monocular SLAMUsing a High-Speed Camera,
Robotics: Science and Systems（2008）（ 8 ）Berthold K. P. Horn, Brian G. Schunck：
Determining opticalﬂow, Artiﬁcial intelligence,
17.1-3, p. 185 ─ 203（1981）（ 9 ）Heiko Hirschmuller：Stereo processing bysemiglobal matching and mutual information,
IEEE Transactions onpattern analysis andmachine intelligence, 30.2, p. 328 ─ 341（2007）（10）A ndreas Geiger, Julius Ziegler, Christoph Stiller:

著者

チョ・ヒョンソン

西内

秀和

佐藤

宏

西岡

100

慎一

堺

宏征

松尾

日産技報

治夫

No.87 (2021)

論文

発電時の大気汚染物質を考慮した
電気自動車の環境影響評価
齋藤

抄録

元*

朝日

弘美 *

電気自動車 (BEV) が普及した際の発電所からの大気汚染物質排出量増加の影響について評価するため，2030 年の都市部 ( 関東圏 ) における BEV、内燃機関自動車 (ICEV) の車種構成、総走行距離、発電の電源構成などを想定し、大気汚
染物質の平均大気中濃度の増減を推定した。これにより、BEV 導入による NOx 濃度の減少を確認することができた一方で、オ
ゾン濃度の僅かな上昇も確認することができた。これは都市部のオゾン生成の感度レジームが VOC 律速であることによると考えられる。

1. まえがき
電気自動車（以下「BEV」という）は走行時には大気汚
染物質の排出が無いが、走行に使用する電力の発電時には火力発電所等からの大気汚染物質の排出を伴う。そのため
BEV の普及が大気汚染物質の大気中濃度に与える影響を評価する場合においても、BEV 走行用電力由来の大気汚染

Fig.1 Evaluation procedure for air pollutants from

物質排出を考慮する必要があるが、その報告事例は少ない。

BEV and ICEV

本報告では、現在及び 2030 年の関東圏における自動車の車種構成、電源構成等を想定し、BEV 由来の排出を考慮

2.2. 評価対象

した大気汚染物質の大気中濃度の推計を行った。BEV の普本報告の評価対象を表 1 に示す。

及割合は経済産業省長期エネルギー需給見通し (1) の 2030
年次世代自動車の導入・普及見込みにて示された 16% を用

Tbl.1 Settings for evaluation

い、現在の乗用車のうち 16% が BEV に置き換わるとして推計した。なお、大気中濃度の推計を行う化学輸送モデルとして、本計算には独立行政法人産業技術総合研究所で開発された ADMER-PRO Ver.1.0（2）を使用した。

2. 評価方法
2.1. 評価手順
図１に示す手順で大気中濃度の推計を行った。

* 技術企画部

日 産 技 報No.87 (2021)101論文：発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価

2.3. 評価ケース

3% 減少、貨物 19% 増を参考に 2017 年の年間総走行距離評価を行うため、表 2 に示す以下４ケース、1. 現在を表をもとに設定した。2030 年の燃費については、新燃費基準

すケース（2017 年）、2. 乗用車の 16% が BEV に置き換わによる今後の燃費改善率の評 価（7）による改善率 32.4%

るケース、3.2030 年の排出原単位の改善、ICEV の燃費改を用いて 2030 年における燃費を算出した。各自動車の総善等、将来を想定し BEV が 16% 普及するケース、4．BEV

走行距離及び燃費を表 3 に示す。

が将来においても普及しないケースを設定した。

自動車の排出係数は、IIASA の GAINS Asia のデータ

ケース 1 と 2 の比較で現在の社会構造（自動車年間総走

ベース (8) の、日本における燃料種別・車体サイズ別の排ガ

行距離、ICEV 燃費・排気性能、BEV 電費、発電排気性ス（NOx,VOC, SO2, CO）排出係数及び普及率のデータか能を表す排出原単位、電源構成を指す）における BEV のら 2017 年及び 2030 年の係数を設定した。各自動車の排普及による影響、ケース 2 と 3 の比較で BEV の普及が現

出係数を表 4 に示す。

在及び将来において与える影響、ケース 3 と 4 の比較で将排出量 = Σ (ICEV 総走行距離 ÷ 燃費 × 排出係数 ) (1)

来想定される社会構造での BEV 普及による影響をそれぞれ定量的に評価した。なお、ケース間での BEV 導入の影響を

Tbl.3 ICEV total mileage and fuel economy

比較するため（各ケースでは諸条件が異なる）、BEV1 台が1km 走行した場合の濃度変化を算出し比較を試みた。

Tbl.2 Evaluation cases

Tbl.4 ICEV emission factors

3.2. BEV の大気汚染物質排出量設定

3. 各ケースの排出量設定

BEV による、すなわち発電所起源の大気汚染物質の排出量は式 (2) にて算定した。3.1 で求めた各ケースでの自動

3.1. ICEV の大気汚染物質排出量設定

車（乗用車、貨物車等）の年間総走行距離 (3)、BEV 電費

ICEV による大気汚染物質排出量（移動発生源の大気汚（8.3km/kWh を仮定）、BEV 普及割合 (16%)、火力発電

染物質）は、各ケースでの自動車の年間総走行距離、燃費

所発電量 (BEV 以外の需要分 ) 及び排出原単位 ( 表 5) を用及び大気汚染物質排出係数から、式 (1) にて算定した。こいて算定し、この排出量から ADMER-PRO の大規模発生の排出量から ADMER-PRO の大規模発生源の SOx 及び源の SOx 及び NOx の排出量増減率を設定した。

NOx の排出量増減率を設定した。

表 5 に設定した火力発電所の排出原単位と発電量を示

自動車年間総走行距離は、環境省の運輸部門 ( 自動車 )す。東京電力管内エリアの火力発電所での発電量及び火力

CO2 排出量推計データ (3) を基に、車種別の保有台数と平発電所の排出原単位 (4,5) を用いた。2030 年の電源構成

均トリップ数・トリップ長から設定した。

は、長期エネルギー需給見通しの火力発電割合から設定し自動車の燃費は、国土交通省の自動車燃料消費量調査

た。2030 年における火力発電所の排出原単位は、東京電(6) を基に燃料別・26 車種別の燃料消費量および年間総走力の 2018 年までの排出原単位のデータから回帰式をもと

行距離のデータから設定した。ストック平均燃費の算定は車に、2030 年における排出原単位を設定した。これら情報を種別に算定し、軽乗用・乗用はガソリン、他は軽油と仮定し、基に、2030 年における排出量を算定した。

2017 年のストック平均燃費を算出した。2030 年の総走行距離については、長期エネルギー需給見通し（2）の乗用車
102

日産技報

No.87 (2021)

論文：発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価

Tbl.5 Emission intensity and electricity
generation from thermal power plants.

4. 平均大気中濃度の推計結果
4.1. SOx 及び硫酸塩の平均大気中濃度
図 2 に SOx、
硫酸塩の結果を示す。
ケース1及び 2 からケー

Fig.3 Average atmospheric concentration

ス 3 及び 4 に社会構造が変化することで、SOx、硫酸塩の(Case3 | SOx)

平均大気中濃度は 1 割程度減少した。平均大気中濃度の分
布 ( ケース 3) は、図 3、4 に示す通り発電所が集中する東京近郊を主に濃度が高くなる結果となった。その要因として
は、SOx の主な排出源である大規模発生源（発電所）が東京湾沿岸に集中しているため、その周辺地域での SOx 及び硫酸塩の濃度が高くなったと推察される。

Fig.2 Average atmospheric concentration

Fig.4 Average atmospheric concentration(SOx, Sulfate)(Case3 | Sulfate)4.2. NOx 及び硝酸塩の平均大気中濃度
図 5 に NOx、硝酸塩の結果を示す。ケース 1 及び 2 から、
ケース 3，4 にかけて、社会構造が変化することで、NOx、硝酸塩の平均大気中濃度は約 2 割減少し、また 2030 年の電源構成を加味した BEV を導入するケース 3 が最も低い結果となった。平均大気中濃度の分布 ( ケース 3) は図 6、7に示す通りで、NOx は東京湾沿岸の濃度が高く、硝酸塩は東京近郊にわたり濃度が高くなる結果となった。その要因として、NOx の排出源は大規模発生源及び移動発生源であ日 産 技 報No.87 (2021)

103論文：発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価

り、SOx の排出源よりも NOx の排出源が広範囲であるため、硝酸塩が広範囲にわたり高い濃度を示す結果になったと推察される。

Fig.5 Average atmospheric concentration(NOx, Nitrate)
Fig.7 Average atmospheric concentration(Case3 | Nitrate)
4.3. 対流圏オゾンの平均大気中濃度
対 流 圏オゾンの 平均 大 気中 濃 度は、図 8 に示す通り
2030 年の電源構成を加味した BEV を導入するケース 3 が最も高い結果となった。平均大気中濃度の分布 ( ケース 3)
は図 9 に示す通り東京湾沿岸の濃度が低くなる結果となった。要因として NOx や SOx は発生源近傍で濃度が高いのに対し、二次生成で発生するオゾンは、移動した先でオゾン濃度が高まるためである。
図 10 に示すオゾン生成量の等 値 線図 (9,10) を参 考に
NOx 及び VOC の推計濃度をグラフにプロットすると、例えば東京都は VOC 律速の状態、群馬県は混合律速の状態となり、東京都では NOx の濃度低下によりオゾン濃度が上昇する関係となっている。

Fig.6 Average atmospheric concentration(Case3 | NOx)

Fig.8 Average atmospheric concentration (O3)

104

日産技報

No.87 (2021)

論文：発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価

対流圏オゾンの⊿ C は、現在の条件において、乗用車の16% が BEV に置き換わる場合、⊿ C ＝ 2.6×10 -13[ppb/ 台km]、同様に将来の条件においては、⊿ C ＝ 1.5×10 -12[ppb/
台 km] となり、BEV 導入がもたらす対流圏オゾン濃度の上
昇は将来の方が大きくなる。要因は、現在から将来に向けて、
VOC 律速の状態の中、NOx の排出量が減少し、オゾン濃度が上昇したためと推察される。

Tbl.6 The changes in average atmosphericconcentration

Fig.9 Average atmospheric concentration(Case3 | O3)

5. 結論
5.1. 結論
SOx、硫酸塩、NOx、硝酸塩に関しては、BEV の導入、
ICEV の燃費改善、自動車年間総走行距離の減少などにより平均大気中濃度が減少する傾向を確認することができた。
一方で、対流圏オゾンに関しては平均大気中濃度が上昇する
傾向を確認した。図 11 に示す通り、現在から将来への比較( ケース 1,3) では、NOx 濃度が約 23％減少する一方で、対流圏オゾン濃度は約 1％増加する結果となった。これは対流
圏オゾン濃度に対する VOC 濃度と NOx 濃度の関係が都市部を中心に VOC 律速であるためであり、NOx を削減することで対流圏オゾン濃度が上昇していくことを確認できた。

Fig.10 Ozone isopleth diagram
4.4. BEV1 台 km あたりの平均大気中濃度変化分析

5.2. 課題各ケースでの BEV 導入による影響を測るため、BEV1 台

今回の報告では自動車走行由来の大気汚染物質を検討の

1km 走行あたりの平均大気中濃度変化量⊿ C[ppb/ 台 km]

対象としたため、給油時のエバポレーションや製造業等からを式 (3）より算出し表 6 に示す。

の VOC 排出量等については対象としていない。今後さらなNOx の⊿ C は、現在の条件において、乗用車の 16% がる検討の精緻化には関連する産業全体を俯瞰した VOC 排

BEV に置き換わる（ケース 1 からケース 2 に変化する）場合、出量等を検討し、大気汚染物質の大気中濃度を推計する必⊿ C ＝ -1.8×10 [ppb/ 台 km]、同様に将来の条件において

要がある。

-12

は、⊿ C ＝ -9.4×10 [ppb/ 台 km] となり、BEV 導入がも
-13

たらす NOx 濃度減少は将来の方が小さくなる。要因は、現在から将来にかけては ICEV の燃費改善を見込む一方で、今回の計算では、BEV の電費改善は見込んでいないためと推察される。
日 産 技 報No.87 (2021)

105論文：発電時の大気汚染物質を考慮した電気自動車の環境影響評価

価」(2017)(8)国 際 応用システム分析 研 究 所・オーストリア (IIASA),GAINS Asia
(9)詳細リスク評価書シリーズ 24 オゾン(10) Sillman Snaford (1999). The relation between
ozone, NOx and hydrocarbons in urban andpolluted rural environments
出典

公益社団法人自動車技術会
2020 年春季大会学術講演会講演予稿集

Fig.11 Average atmospheric concentration

No.86-20(NOx, O3)

文献番号 :20205195

また BEV の普及により NOx 排出が抑えられる将来の環境において、対流圏オゾン濃度低減も同時に達成可能となる
あらゆる排出源からの VOC 排出目標の検討が必要と考えられる。
なお、SOx 及び NOx、対 流 圏オゾンの濃 度について、
本報告で求めたものは年間の平均値であり、純粋に大気環
境基準値の日平均濃度、1 時間平均濃度との比較はできな
いため、環境基準を達成するという観点では、今後、対流
圏オゾンは夏季の日中のオゾンのピーク濃度の分析が必要と考えられる。
参考文献(1)経 済 産 業 省 , 長 期 エ ネルギー 需 給 見 通し 参 考 資 料（2015）,p38(2)二 次 生 成 に 対 応した 広 域 大 気モデル ADMER-PRO
Ver.1.0 ( 著作権登録管理番号 H24PRO-1397)(3) 環境省 , 運輸部門
（自動車）CO2 排出量推計データ(2019)(4) 東京電力 ,TEPCO 統合報告書 2018(5)東京電力 ,1kWh あたりの SOx 排出量（火力発電所）及び 1kWh あたりの NOx 排出量（火力発電所）(6) 国土交通省「自動車燃料消費量調査」(2017)(7)国土交通省「新燃費基準による今後の燃費改善率の評

著者

齋藤

元

朝日

弘美

106

日産技報

No.87 (2021)

論文

0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発
仲野

抄録

誠一 *

斎藤

弘樹 *

小池

裕介 **

奥田

紗知子 *

佐川

琢円 *

日本市場では燃費向上のため、0W-16 油よりも低粘度のエンジン油が求められている。しかし、そのような低粘度のエンジン油は耐摩耗性と蒸発性の制御の面からは不利である。そこで技術的課題として、耐摩耗性と蒸発性のレベルを 0W-20
油と同程度に維持しつつ粘度を下げなければならない。これについては MoDTC と基油の特性に着目して解決することができた。
本論文は、信頼性と燃費向上の両方の要件を満足できる新しいエンジン油について解説する。

ン低減及び耐摩耗性の向上について検討した。

1. ま え が き

2. 実 験 方 法
燃費向上のため、HEV や EV といったエネルギー効率の良いパワートレインが日米欧中を中心に市場投入されている

2.1. 実機オイル消費試験

が、グローバルでは従来の内燃機関のみの車両が多数を占

潤滑油自動消費計測装置を使用し、直噴 NA 2.0L L4めており、内燃機関の燃費改善は、CO2 削減の観点から依エンジンでオイル消費の評 価を行った。本 研 究では油 温然として非常に重要な課題である。

が 高く蒸 発 性の影 響が 高いと考える High speed モード、

近年では特に、潤滑油の低粘度化により攪拌抵抗を低減

6000rpm Full Load モードについて評価を行った。

し、燃費改善を図るアプローチが盛んに行われている。そのため、0W-16 省燃費エンジン油 (4) が市場投入されている

2.2. チェーン摩耗試験

他、SAE J300 粘度分類においても、従来の SAE 16 よりサイレントチェーンの摩耗を模擬した試験条件を Table1

更に低粘度である SAE 12、SAE 8 といった低粘度グレードに、試験 装置（東京メータ株式会社 TCM-55M）を Fig.1

が 2015 年に設定された。一方で SAE 12、SAE 8 につに示す。2 軸間が調整可能で、各軸にスプロケットが取り付

いては、公的品質規格が無いため、日本自動車メーカーのけられており、任意の張力、温度、回転数にてチェーンを回要望から規格化が検討され、2019 年に JASO GLV-1 規

転させることができる。本研究では、低粘度油で油膜が薄く格制定された。

なることを考慮して、高張力、高温での運転条件にて評価した。

(1)

(2)

これに先駆けて、0W-8 低粘度省燃費エンジン油の検討を行った。エンジン油の低粘度化による課題としては①基油Table1 Chain wear test modeの低粘度化による蒸発性悪化とオイル消費増大、②油膜が薄くなることで摺動部の接触が増加し、摩耗増加の 2 点が挙げられる。
そこで本報では、① JASO GLV-1 規格に適合するため、
低 蒸 発 性を持 つ Gas to Liquids(GTL) 基 油 (3) を適 用し、低粘度化を図りつつもオイル消費の抑制、②基油粘度の最適化および摩擦調整剤である MoDTC を活用したフリクショ* 材料技術部** エパワートレイン・EV 機構システム技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)107論文：0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発

温度は燃費評価モードの低温を模擬する 50℃及び高温を模擬する 80℃の 2 水準で行い、エンジン回転数は 650 ～2800rpm で測定を実施した。

Fig.3 Engine motoring torque test

3. 実 験 結 果
3.1. 基油の検討
3.1.1. 最適基油種の選定
燃 費 向 上のためには低 粘 度化は 必 須 であるが、 現 行
0W-16 油と同じ粘度指数を保持した処方で低粘度化を試み

Fig.1 Silent chain wear test

ると、基油を低粘度にする必要がある。この場合、JASO

2.3. 油膜厚さ試験

規格の蒸発性基準である NOACK 250℃ 15% 以下を大き装 置（PCS Instruments 社 製 EHD2 Ultra Thin Film

く上回る。そのため、低蒸発性を持つ GTL 基油の適用と粘Measurement System）の概略は Fig.2 の通りであり、油温、度処方の最適化について検討を行った。

荷重、速度を任意で設定し油膜厚さを計測できる。本研究

同一の粘 度 指数 向上 剤 (VM:Viscosity modifier) 及びでは高温条件で摺動速度を変化させ、低粘度化による油膜

添加剤パッケージをベースに基油（従来 Gr. Ⅲ基油と GTL

厚さに与える影響を確認した。

Gr. Ⅲ基油の 2 種）と基油粘度、及び VM 添加量でオイル
蒸発性 (NOACK) 水準を調整した 0W-8 油を用いて、蒸発性と動粘度との関係を確認した。Fig.4 に NOACK と動粘度の関係を示す。
同等の粘度で見た場合、GTL Gr. Ⅲ基油は 250℃において、従来 Gr. Ⅲ基油と比較すると約 5% NOACK が低くなっている。
これは GTL Gr. Ⅲ基油成分の分子量分布が狭くなっており、蒸発しやすい低分子量成分が少ないためと考える。
また、この GTL Gr. Ⅲ基油を処方したオイルを使用しモータリングトルク試 験による燃費評 価（JC08 モード推定値）を行った。Fig.5 に NOACK 違いによる燃費評価結果を示す。
今回実施したオイル蒸発性の範囲では、NOACK が高いほFig.2 Oil film thickness measurement equipment

ど燃費性能が向上している。

2.4. エンジンモータリングトルク試験

これは蒸発性と省燃費性能がトレードオフの関係にある装置の概 要は Fig.3 の通りである。本 研 究では、直 噴ことを示している。このことから、低粘度化を行い燃費向上

NA 2.0L L4 MR20DD を用い、モーターにてエンジンをした場合、GTL 基油を使用することで燃費向上させつつも駆動した際のフリクショントルクをトルクメーターにて測定

NOACK が低減でき、オイル消費悪化を抑えることができる

し、各種油材のフリクション特性の計測

と考える。

(4)

を行った。試験108

日産技報

No.87 (2021)

論文：0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発

Table2 Characteristics of test oil for oil
consumption test.

Fig.4 Relationship between volatility andkinematic viscosity

Fig.6 Results of oil consumption test
3.2. 耐摩耗性の検討
3.2.1 油膜厚さ確保による摩耗防止の検討
エンジン油の低粘度化において懸念となる動弁駆動系のサイレントチェーンでは、摩耗部位であるピンとプレートの摺動部は搖動による混合～境界潤滑であり、油膜確保においFig.5 Relationship between estimated fuelて VM の影響は小さく基油粘度が支配的 (5) と考えられる。

efficiency and NOACK in GTL base oil

このことからサイレントチェーンにおける 0W-8 油の耐摩耗性を検証するため、基油の 100℃粘度がほぼ同じである粘3.1.2. 実機オイル消費量確認

度グレード 0W-20 B 油、0W-8 油のオイルを用いて、油膜

Table2 に 本 試 験 で 使 用したオイルを示 す。 蒸 発 性 基

厚さを測定した。Table3 に本試験で使用したオイルの性状

準 NOACK 250 ℃ 15% 以下を満足している 0W-20 A 油を示す。測定は油膜が薄くなり摩耗に厳しい高温域で実施しと GTL Gr. Ⅲ基油で処方し蒸発 性基 準を満たした 0W-8

た。Fig.7 に油膜厚さ試験の結果を示す。すべり速度 0.5m/s

油で試験を行った。Fig.6 にオイル消費試験の結果を示す。

以下の領域では油膜厚さは同等となっており、耐摩耗性はHigh speed、6000rpm Full Load の 各 モ ードにおいて

0W-20 油と同等の性能になると考える。

GTL Gr. Ⅲ基油で処方した 0W-8 油は蒸発性基準を満足している 0W-20 油と同等以下のオイル消費量となった。GTL
Gr. Ⅲ基油を使用したことで NOACK を同等以下にでき、実機オイル消費も抑えることができたと考える。

日 産 技 報No.87 (2021)109論文：0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発

Table3 Oil characteristics

Table.4 Oil characteristics

for oil film thickness measurement.

for silent chain wear test.

Fig.8 Results of silent chain wear test
3.3 省燃費効果の確認
Table5 に本試験で使用した 0W-8 油と API SN 0W-16
油の 性 状を示 す。WLTC 燃 費 認 証 モード ( 国 内モード )における燃 費向上率を算出するため、直 噴 NA 2.0L L4

Fig.7 Results of oil film thickness measurement.

MR20DD エンジンでモータリングトルク試験を実施した結

3.2.2 サイレントチェーンの摩耗試験

果を Fig.9 に示す。650rpm ではトルクは変わらないがエン

次いで、3.2.1 で使用したオイルを用いてサイレントチェー

ジン回転数が高くなるにつれトルクが低減されていることかンの摩耗試験を行った。本実験で使用したオイルの性状をら、低粘度化による撹拌抵抗の低減によりトルクが改善されTable4 に示す。0W-20 B 油と同一の基油と添加剤パッケーたと考える。

ジを使用し、VM で粘度を調整した 0W-8 油を用いてチェー

これらの低減トルク値からWLTC モードの燃費向上効果 (4)ン摩耗試験を実施した。比較として弊社のサイレントチェー

を 計 算した 結 果 を Fig.10 に 示 す。 課 題 である NOACK

ン適用エンジンで市場実績がある MoDTC を添加していな

250℃ 15% 以下を満足する 0W-8 油で API SN 0W-16 にい SM/GF-4 5W-30 油の結果も含めて Fig.8 に示す。0W-8

対し WLTC モードで 0.57% の燃費改善が見込まれる結果

油のチェーン伸び率は 0W-20 B 油と同等であり、5W-30を示した。

油に対してチェーン伸び率が 50% 低減することを確認した。
5W-30 油に対し低減しているのは、添加剤パッケージの違Table5 Oil characteristics
for motoring fuel efficiency test.

いと MoDTC 由来の MoO3 被膜の形成 (5) によるものである
と考える。

110

日産技報

No.87 (2021)

論文：0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発

5. 謝辞
本予稿を作成するにあたり、サンプルの調整、性状確認などで多大なご協力を頂きましたシェルルブリカンツジャパ
ン（株）佐藤様に心から感謝の気持ちと御礼を申し上げたく、謝辞に代えさせていただきます。
参考文献
(1) 美
 藤 洋平 ; 仲野 誠一 ; 鈴木 理佳 ; 小池 裕介 ; 楠原 慎
太 郎 ; 佐 川 琢 円：API SN 0W-16 低 粘 度省燃 費エン
ジン油、2016 年 春 季 大会 学 術 講 演会 講 演 予稿 集、Fig.9 Result of torque improvement ratio

No.72-16S p.1787 (2016)

with motoring fuel efficiency test.

(2)（公社）自動車技術会：JASO

自動車用ガソリン機関潤
滑油 , JASO M364 (2019)(3)（株）潤滑通信社
：潤滑経済 2018 年 2 月号（第 634 号）
p.19~23(4)（公社）自動車技術会：JASO

自動車用ガソリン機関潤
滑油－モータリング燃費試験方法 , JASO M365 (2019)(5) Takumaru Sagawa, Seiichi Nakano, Yohei Bito,
Yusu ke Koi ke, S ach i ko Ok uda, R i ka Su zu k i:
Development of L ow Viscosit y A PI SN 0W-16
Fuel-Saving Engine Oil Considering Chain Wear
Performance, SAE Int. J. Fuels Lub. 10(2):469-477,
2017

Fig.10 Fuel efficiency improvement resultsof WLTC mode evaluated by motoring fuelefficiency test.

4. まとめ
0W-8 省燃費油の普及拡大に向け、省燃費処方を検討し
た結果、
(1) 低
 粘 度化を図りつ つも GTL 基 油を 適 用することで、JASO GLV-1 規格の蒸発性基準である NOACK 250℃
15% 以下を満たす 0W-8 油が可能となった。
(2) 基 油粘度を変更せず VM を減らす方策で低粘度した事により、混合～境界潤滑域における油膜厚さを確保でき、耐摩耗性を現行油同等に維持できることを確認した。
(3) 現行 API SN 0W-16 油と比較し、WLTC モードで 0.57％の燃費改善効果が見込めることを確認した。

日 産 技 報No.87 (2021)111論文：0W-8 低粘度省燃費エンジン油の開発

著者

仲野

誠一

斎藤

弘樹

小池

裕介

奥田

112

紗知子

佐川

琢円

日産技報

No.87 (2021)

論文

CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発
山口

抄録

りえこ *

水谷

篤*

高津

亮一 *

柳橋

清人 *

近年、環境問題より、車両の軽量化が求められており、スチールの超ハイテン化、アルミニウムや CFRP などを用いた軽量化材料の適用が課題となっている。CFRP はスチールに比べ約 50％の軽量化が可能であるが、実際の適用は限定的で、拡大のためには、コスト低減や生産性の向上などが課題である。そこで、課題の一つである成形サイクル短縮のために C-RTM
工法を用いた開発を行っている。C-RTM は、従来の RTM と異なり、炭素繊維の腑形品を金型内にセットした後に、完全に金型を閉じるのではなく、僅かな空間を設けて樹脂を注入することにより、樹脂を素早く金型内に流し込むのが特徴である。本研究では、C-RTM の成形プロセスにおいて、金型と炭素繊維層の空間部の樹脂流れのメカニズムを解明し、樹脂と繊維層の界面の抵抗を粘性抵抗として考慮したシミュレーション手法を報告する。

る。生産性向上について、これまでの成形方法の主流であ

1. はじめにるハンドレイアップやオートクレーブは成形時間が約 3~4 時間と長い。そこで、近年大幅に成形時間を短縮する Resin

自動車は人々の生活を豊かなものにしてきたが、昨今

Transfer Molding（以下 RTM）を中心とした複数の成形では環境問題に直面し、持続的な社会を維持していくため工法の開発事例や適用が進んでいる。

の取り組みが重要となっている。当社は日産グリーンプログ

2. 開発の狙い

ラムに基づき、CO2 排出量を 2000 年比で 2022 年までに40％削減、2050 年までに 90％削減する目標値を設定している。各国の CO2 規制は、年々厳しくなり、2025 年には欧前述のように、生産性の向上の最大の課題はサイクルタイ

州が最も厳しい規制となる。目標達成のための主な柱は電ムの短縮であり、Compression-RTM ( 以下 C-RTM) と呼ば動化の推進であるが、電動化によるモーターやインバーター

れる金型を僅かに開いた状態で、RTM よりも素早く金型内により、車両重量が増加するため、一層の車体の軽量化がに樹脂を流す成形工法に着目した。

必要となる。これまで車体の軽量化は、スチールの超ハイ

C-RTM において、金型設計時の樹脂注入位置や流動補

テン化、アルミニウム、また、一部の車では Carbon Fiber

助溝の最適化のためには、樹脂の流れを把握し、樹脂未含

Reinforced Plastic（以下 CFRP）を適用している。今後の浸の発生位置を予測する技術が重要である。従来は、試作

車体軽量化には、スチールやアルミニウム、CFRP 等の各材

や金型修正を繰り返して最適化を進めていたが、シミュレー

料の特性を活かし、適した部位に複数材料を適用していく

ションにより机上判断することで、開発時の手戻りを最小化

マルチマテリアル化が重要となる。その中で、航空機などにすることが可能となる。しかし、現状は実際の成形とシミュ使われている CFRP は、比強度、比剛性に優れ、スチール

レーションの結果が乖離しており、シミュレーションによる精に比べて、約 50% の軽量化を可能とする材料である。当社

度向上が課題となっていた。

でも既に GT-R NISMO など一部の車種に採用しているが、過去の研究では Phamなどは、
C-RTM の精度向上のため、

CFRP はスチール部品と比較し、コストが約 10 倍と高価な圧縮の際に樹脂の質量バランス、圧力を考慮した新しいモデ

ことから、適用は限定的である。しかし、今後の軽量化にルを構築した 1)。また、Serge は空間による端末の流れの影

おいて CFRP は重要であり、コスト低減のために、複合材料

響をモデルに反映して 2) 精度向上を図った。Gauvin、Youngに適した合理的な構造設計や炭素繊維の革新的な材料製造などは空間の含浸係数を実験から求め 3)、解析への反映を

による材料コストの低減、また、生産性の向上が課題であ行った。

* 生産技術研究開発センター

日 産 技 報No.87 (2021)

113

論文：CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発

本研究では、C-RTM の成形プロセスにおいて、金型が閉

3.3 実験金型と成形条件

まる前の僅かな空間の樹脂の流れのメカニズムを解明し、樹図 3 に示す実験金型を用いて、流動挙動の成形実験を実

脂含浸シミュレーションにそのメカニズムをモデル化して織り施した。金型の下型に温度センサーを 4 箇所取り付け、注入込む手法について取り組んだ。

した樹脂が温度センサーを通過する際の温度変化を読み取
り、樹脂の流れの時間を計測した。金型温度、樹脂粘度を

3. 実験方法

含む成形条件や積層条件を表 1 に示す。

3.1 C-RTM 工法概要
本研究で用いた C-RTM の工法概要を図 1 に示す。樹脂
注入時に、繊維層と金型の間に空間を設けることで、樹脂が素早く流れて広がり、樹脂が充填された直後に、型締め動作により板厚方向へ樹脂が含浸し、従来よりも樹脂を早く含浸させることができる。

図 3 実験金型形状と型温度センサーの位置
表 1 材料物性と粘性特性

図 1 C-RTM 工法概要

3.2 本研究で用いたベースシミュレーションソフトの概要
はじめに、本シミュレーションで用いた解析ソフト（日本ESI 社 PAM-RTM）について説明する。本ソフトは、炭素
繊維の間を流れる樹脂の流動シミュレーションで、樹脂の流動からの硬化までの時間や未含浸部位を予測でき、金型設

3.4 シミュレーションのモデル化と入力条件

計時の樹脂注入位置の決定などに用いられる。

ベースとして用いた RTM 含浸シミュレーションは、金型を

図 2 のように各メッシュのセルに “X,Y,Z” に繊維配向を考完全に閉じて、繊維層の樹脂の流れ（含浸性）を予測する

慮した流れ易さを示す含浸係数を入力することで、隣接するモデルとなっている。一方、C-RTM では成形初期の樹脂をセルへの樹脂の流入を計算する。含浸係数は、ダルシーの注入する段階では、金型と繊維層に空間があることが特徴

法則に基づいて、流速、粘度や圧力差により求められる。

である。そこで、図 4 に示すように炭素繊維の基材（以後、繊維層）と金型の間の空間部を Zone 1 とし、繊維層の部
分を Zone 2 として、2 つの Zone に分け、Zone1 の樹脂の流れの結果を Zone2 に引き継ぐモデルとして考えた。

図 4 シミュレーションモデルの Zone 分け
図 2 シミュレーション概要

114

日産技報

No.87 (2021)

論文：CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発

ここで、課題となったのが Zone1 の含浸係数の入力条件

4. シミュレーションの精度向上である。樹脂含浸シミュレーションは、各セル要素に含浸係数を入力することにより計算されるが、繊維層が存在しない空間である。そこで、図 5 に示すように、繊維密度と含浸

4.1 シミュレーション精度へ影響する因子の特定係数の関係を求めた実験結果より、空間を流れる樹脂の含シミュレーションと実験の結果が乖離した要因を解明す

浸係数を推定した。表 2 にシミュレーションで用いた板厚、るために影響する因子を検証した。20 項目以上ある入力条

Zone1、2 の含浸係数を示す。

件の中で、樹脂の流れに影響する因子を特定するため、表3 に示す影響因子を用いた L18 直行表に従って実験を行った。その要因効果を図 7 に示す。その結果、Zone １の空
間 (C) の含浸係数の設定の寄与率が最も高くなっており、樹脂の注入速度 (D) も影響していることがわかった。一方で、Zone 2 に関わる繊維密度 (A) や板厚 (B) は影響しないことがわかった。
表 3 影響因子

図 5 繊維密度と含浸係数の関係
表 2 初期 CAE の含浸係数

3.5 シミュレーションと実験結果の比較
シミュレーションと実験結果を図 6 に示す。横軸の 1 ～ 4は、図 3 に示した金型に設置した温度センサーの位置を示す。
１から４の順番に樹脂が流れていき、各ポイントを通過する
時間を樹脂の含浸時間として計測した。この結果、シミュレー

図 7 要因効果図による寄与率

ションは、約 40%（n12 の平均値）ほど、実験結果と乖離しており、下型に設置した温度センサーへの到達が遅く、樹4.2 空間部における樹脂の流れのメカニズム解明

脂の含浸が遅いことがわかった。

前述の 4.1 の品質工学手法の結果より、Zone１の繊維のない空間の樹脂の流れのモデル化に問題があることがわかり、そのメカニズム解明に取り組んだ。写真 1 に示す可視化
金型を用いて、金属表面と繊維層の表面の流れを評価した。
この結果、図 8 に示すように金属と繊維層の表面の流れに差があることが確認でき、繊維層の流れは約 25％遅いことがわかった。繊維を束ねて織物にしているため、繊維層の表面が毛羽立っている。また、炭素繊維と樹脂の密着性を向上させるために、炭素繊維の表面がサイジング処理されて、表面エネルギーが高いので、樹脂が流れにくいと考えられる。

図 6 シミュレーションと実験結果
日 産 技 報No.87 (2021)

115論文：CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発

写真 1 可視化金型

図 10

金型繊維間を流れる樹脂の圧力差

表 4 粘性抵抗考慮後の CAE パラメータ

図 8 金属表面と繊維表面の樹脂流動時間差

4.3 樹脂流動フローの予測精度の向上
以上の結果より、空間部を流れる樹脂は繊維層の表面に

図 11 に空間部の樹脂流動について、粘性抵抗を考慮しよる粘性抵抗の影響が受けると仮説をたてた。そこで、図 9

たシミュレーション結果を示す。解析結果は実験値とほぼ一に示すように、平行流れにおけるせん断力から粘性抵抗を求致することが確認できた。空間部を流れる樹脂の繊維層とめ、Zone1 の流れ易さの係数としてシミュレーションの入力の粘性抵抗を考慮することにより、空間部を流れる樹脂の条件に与えれば、精度向上できると考えた。また、粘性抵抗量が少なくなり、繊維層への樹脂の含浸量が増え、板厚方を算出する為には、材料物性から求めた樹脂粘度と、2 つ

向に樹脂が早く含浸し、下型のセンサーへの到達時間も早くのポイントの圧力差を計測し、式に代入して算出した。具体なったと考えられる。これは、Zone1 の含浸係数の値が粘的な計測方法は、写真１に示すように 2 点の圧力センサーを性抵抗の考慮により約 1/3 となり、空間部の XY への流れる

設定し、金属と繊維層を流れる樹脂の圧力差を求めた。結樹脂量が減り、Z 方向の繊維層への樹脂量が増え、含浸し果を図 10 に示す。今回、ハット形状の炭素繊維は 8PLY でやすくなったことを示している。以上のことから、含浸係数をあることから、空間部の高さは 1㎜と固定して実施した。

適正化することで、精度が向上することが出来た。

図 9 平板間 ( 金型繊維間 ) を流れる粘性抵抗算出方法
図 11 シミュレーションと実験結果

116

日産技報

No.87 (2021)

論文：CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発

4.4 樹脂未含浸位置の予測精度の検証

2.成形初期の空間部の樹脂の流れは、繊維密度と含浸系

樹脂の流動以外に、樹脂末含浸の発生位置の解析精度

係数の実験から推定した空間部の含浸係数では再現できを検証した。図 12 のようにハット形状に側面部（図 13）をず、樹脂が繊維層を流れる際の界面から受ける抵抗を粘幅 20mm の格子上に区切り、実験とシミュレーション結果性抵抗として考慮する必要があることがわかった。

の合致率を検証した。紫色は樹脂が含浸している部位を示

3.空間部で樹脂が受ける粘性抵抗を求める手法は、実験にし、黒色は樹脂が含浸していない未含浸部位を示す。このより計測した 2 点間の圧力差を平行間の流れの粘性抵抗

結果、初期の解析では、面積比で約 73％の合致率であっの算出式に代入することより求めることができ、その粘性

たが、前項 4.4 に示すように、樹脂流動のシミュレーション

抵抗をシミュレーション上の樹脂の流れ易さに置き換える

精度が向上することで、約 90％と合致率が向上し、未含浸ことで計算できることがわかった。

部品の発生場所と発生面積の精度も向上することが検証でき

4.今後の課題として、今回の研究から明らかとなった空間部

た。

を流れる樹脂の粘性抵抗について、空間部の高さや繊維層である炭素繊維の基材の種類の違いよる粘性抵抗の影
響について、継続して検証していく。

図 12 シミュレーションと実験の未含浸発生位置

6. 謝辞
本開発を進めるにあたり、実験方法や知見をご提供頂いた日本イーエスアイ株式会社、金沢工業大学、並びに社内関係者の皆様に深く感謝致します。
図 13

7. 参考文献

未含浸発生位置の評価部位

1）X-T. Pham、F.

Trochu,J.-F.

Remacle and R.

Gauvin, Trans. Eng. Sci. 21, pp.87-96 (1998).

5. 結 言2）Serge Abrate, Appl. Mech. Rev. 55-6, pp.579-599(2002).

本研究では、C-RTM 工法を用いた樹脂含浸シミュレー

3）Young WB and Lai CL, Composites A-28, pp.817-

ションにおいて、成形初期の金型と繊維層の空間部での樹822 (1997).

脂の流れのメカニズムを解明し、粘性抵抗を考慮したモデル

4）日産自動車ニュースルーム：車体軽量化に向けた炭素繊化を検証した。これにより、含浸シミュレーションの精度も維強化プラスチック（CFRP）部品の量産化技術を開発向上することができた。以下に、得られた結果と今後の課題（2020）

を列記する。
1.ベースとした RTM の含浸シミュレーションソフトを用いて、樹脂の流れを空間部と繊維層の領域にわけ、空間部から繊維層の樹脂の流れを引き継ぐことにより、C-RTM 成形の含浸シミュレーションを可能とした。
日 産 技 報No.87 (2021)

117論文：CFRP

C-RTM 工法における樹脂含浸 CAE 開発

著者

山口

りえこ

水谷

篤

高津

亮一

柳橋

118

清人

日産技報

No.87 (2021)

論文

異常電流による PCB ※ 過熱の解析
及び実測と安全条件について
堀川

敦*

稲川

慎吾 *

山内

恒明 *

1. 要約

3. 計算モデル

電子機器において、電子素子の偶発的な短絡故障は高品

プリント基板に異常電流が流れる事で銅箔が発熱し、基質設計を行っても僅かな確率で避けられない。この場合に材を加熱するメカニズムについて、熱の流れを用いて Fig.2

生じる異常電流を停止させる代表的な方法は、ヒューズ溶断に図示した。この熱の流れから、銅箔の発熱・基材の加熱による過電流の停止である。しかし、車両に用いられる 12Vの 2 つのステップに分割した計算モデルを作成し、銅箔の溶系の電源システムにおいては、ヒューズの溶断電流を下回っ

断特性、基材の炭化範囲を予測した。本研究のモデルではた電流で電子基板が異常発熱する場合がある。本研究では計算を簡略化する為に、熱放射については考慮していない。

異常電流によってプリント基板のパターンが発熱・溶断する現象に対して、熱移動による単純な計算モデルが実測の加3.1 銅箔の発熱モデル

熱特性を表現できる事を示した。また過熱したプリント基板

伝熱経路を Fig.3 とした場合、熱容量 CCu の銅箔に s 秒

において、発煙・発火に繋がる炭化拡大の防止が必要な安間通電した時の温度上昇Δ TCu は Eq.1 で表せる。

全領域を設計的に見積もる方法を示した。

2. 安全設計の枠組み
偶発故障による異常電流に対して、安全設計のフローをFig.1 に記載する。異常電流が発生すると、最初に銅箔が発熱する。発熱した熱は基材に流れ込み、基材を加熱する。
加熱された基材はガラス転移点を超え、さらに過熱状態となり熱分解を起こす。この時、炭化まで熱分解が進んだ領域
では、基材の絶縁性を期待する事が出来ない。よって炭化領域を見積もり、電源・グランド間の 2 次ショートを防ぐ事が必要である。また熱分解時に発生したガスは、溶断時のスパークで発火する可能性がある為、発火領域を見積もり、
実験的に火力を確認した上で筐体の耐火力を設計する事がFig.2 モデル概略図必要である。

ここで銅箔から基材への熱流 QCE は、基材の熱抵抗θ CEを用いて Eq.2 となる。Δ TCE は銅箔と基材の温度差である。

Fig.1 異常電流に対する安全設計フロー* 電子アーキテクチャ開発部※ PCB ＝ Printed Circuit Boad

日 産 技 報No.87 (2021)

119論文：異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について下の基材に流れ込んだ熱 QCE の入出力を図示する。QCE は
Eq.2 で与えられ、熱抵抗θ CE は熱伝導率λ EP と接触面積A0、基材の板厚 t より、Eq.6 で与えられる。

Fig.3 銅箔で発生した熱の伝熱経路
また、銅箔から空気中への対 流による放熱 QCA は Eq.3となる。ここで h は対流熱伝導率、A は銅箔の面積である。

ケーブルへの伝熱 QCC に関しては定数として扱い、実測の結果とフィッティングする事とした。
Eq.1 を、銅箔が溶断する温度 T m に到達するまでの溶断
時間 sm で書き直すと Eq.4 と表す事ができる。

Fig.5 銅箔直下の基材に流れ込んだ熱の入出力
この時、放熱と発熱が平 衡状態となる溶断限界電流は次に、隣接する体積の厚みをδとした場合、接触面積 A1

Eq.5 の条件となる。この条件の時は、銅箔が溶断する温度で隣接する体積（Fig.6）に流れ込む熱 QEE は、Eq.7 で与えで過熱され続ける事となる。

られる。ここで、Δ T E01 は銅箔直下の基材と隣接体積の温度差である。

3.2 基材の加熱モデル
発熱した銅箔から、直下の基材に熱 QCE が流れ込む。流れ込んだ熱は空中への放熱 QEA と、基材内を伝播する QEEに分流される。
（参照 Fig.4）

Fig.6 離散化した面内方向の基材体積
Fig.4 基材に流れ込んだ熱の伝播経路
また、i 番目の体積から空中への放熱は、空気との接触面
ここで基材の体積を離散化する事により、熱伝導方程式

積を Bi としたとき、Eq.8 で与えられる。ここで、上面と下面を解くことなく数値解を得る事が出来る。Fig.5 に、銅箔直の対流熱伝達率は同一と仮定した。
120

日産技報

No.87 (2021)

論文：異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について

4.1 銅箔の溶断特性
Eq.4 より、電流が流れた際の溶断時間を計算する。計算に用いたパラメータを Tab.1 に記載する。ここで、QCE , QCA
熱の移動する基 材の体 積を離散化する事により、銅箔は銅箔が Cu の融点温 度の最大 熱 流の値を用いて、定数の温 度 TCu と雰囲気 温 度 Tam の間の熱 抵 抗ラダー（参照で近似を行い計算した。また、ケーブルに関するパラメータ

Fig.7）として、基材の熱伝導を解くことが出来る。

QCC、試験基板の正味の熱容量 CCu は、ケーブル固定部の影響を考慮し、実験結果からフィッティングを行った。また
銅箔の抵抗率ρは、実測した V、I を用いて Eq.9 より求めた。

銅箔の溶断時の抵抗率は、Cu の融点温度 (1085℃ ) における抵抗率と一致し、融点に到達した時に溶断した。この事

Fig.7 4 分割で離散化した場合の熱抵抗ラダー

から、Cu が固体から液体になる時に大幅に抵抗率が変化し、

4. 実測及びモデル計算との比較

溶融箇所が局所的に加熱され、スパークしていると考える事ができる。

Fig.8 のサンプルを用いて、銅箔が溶断するまで室温環境で通電し、溶断時間についてモデル計算と比較を行った。

Tab.1 計算パラメータ

Fig.8 サンプル形状
ここでサンプル基材は Panasonic R-1566、厚み 1.6mmを用いた。計算モデルと実測の比較項目として、銅箔の溶断

Fig.10 に計算結果と実測結果を記載する。点線は計算特性、及び基板の炭化幅（Fig.9）とした。この時、黒く変

結果、プロットされた点は実測結果である。銅箔からの熱の色した箇所が炭化まで熱分解しているかについては詳細な調移動量だけを考慮した簡易的な計算であっても、溶断特性査が必要であるが、本研究では黒く変色した領域を炭化領が十分に表現される事が確認された。ここで、垂直に引か域とする事とした。

れた実線は計算上の溶断限界電流 Ilimit を表し、Eq.4 の分
母がゼロとなる電流値である。この溶断限界電流値の時、銅箔が溶断する事なく、プリント基板が加熱され続ける。

Fig.9 溶断後基板炭化の例
日 産 技 報No.87 (2021)

121論文：異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について

Fig.10 溶断時間の電流依存性

Fig.12 計算見積もりと実測の炭化幅4.2 基材の炭化幅
Fig.7 に記載した熱抵抗ラダーの連立方程式を解く事で、基材の加熱を見積もる事が出来る。ここで、溶断限界電流の時は加熱が継続し続ける事から、基材への最大炭化条件であると考え、銅箔が Cu 融点温度の平衡状態の系を用いて計算を行った。
（参照 Fig.11）

Fig.13 溶断電流と基板炭化幅

加熱が続く条件である溶断限界電流（15.8A）よりも少し高い電流に、炭化幅のピークが現れた。またピーク以降は、溶断時間が短くなるにつれて炭化幅も小さくなる事が確認された。この実験中に溶断時に発火してしまった場合は、炭化

Fig.11 基板の加熱見積もり結果

幅が測定出来ない事からデータから除外した。
ここで、計算条件は銅箔：1×10mm、計算時の離散化幅

5. 基材着火時の挙動

δ：1mm とし、基材の分解温度 300 度を越える領域：1.3mm
程度を炭化幅と見積もった。この時、計算結果の炭化幅は銅箔端からの片側距離となっており、実際の炭化幅は銅箔

基材着火時の火力に耐える筐体の耐火力が安全の為に必幅に炭化幅の 2 倍を加える必要がある( 参照 Fig.12)。よって、要であり、実験的に火力について確認を行う事が必要である。

正味の炭化幅は 3.6mm と見積もった。Fig.13 に t=35um、本研究では、着火時の挙動について調査を行った。

1×10mm の銅箔を溶断させた時の基板炭化幅の実測結果

Fig.14 に、基板裏面に熱電対を貼り付けて測定した、基を記載する。

板の発火にいたるまでの加熱特性を記載する。ここでサンプ
ルの銅箔は t=35um、2×10mm とした。

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No.87 (2021)

論文：異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について

Fig.14 基板の加熱特性

Fig.16 溶断時間特性と発火の有無

温度測定の結果より、27.5A から 27.8A まで 0.3A 大き

6. 今後の展望とまとめくするだけで、加熱特性が急激に変化する事が確認された。
また、27.8A 以上では 150℃程度まで加熱されたあと急激に温度が上昇し始める。この急激な温度上昇は、基材を発火

本研究により、危険な電流領域の見積もり方法を示す事にいたらしめる加熱モードであると考えられる。

ができた。モデルの改善点として、銅箔と基材からの熱放射

ここで発火までのプロセスを整理すると、エポキシ樹脂がによる放熱を考慮する事で、計算精度の向上が可能である。

加熱され、高分子ポリマーの分子鎖が切断されていき、可今回のサンプルでは、熱放射は 1W 程度が予想される。また、燃性ガスにまで熱分解される事によって、銅箔溶断時のス

本研究では QCE , QCA を定数に近似して計算しているが、基パークでガスに着火していると考えられる。
（Fig.15）

板内の温度分布離散化と同様に、時間についても離散化す
る事で、QCE , QCA を動的に扱う事ができ、溶断特性・炭化幅の計算精度を向上させる事が可能である。時間について離散化する場合の計算フローを Fig.17 に記載する。このフローで計算を行う場合、熱抵抗ラダーを繰り返し解く事が必要となるため、専用の計算ツールを用意する事が必要となる。

Fig.15 基板の熱分解プロセス
Fig16 に、溶断特性測定時の発火発生状況を記載した。
赤く塗られたマークが発火発生を意味する。発火したサンプルがランダムに表れる事から、溶断電流によるプリント基板の発火は、発火点以上に加熱された事による直接発火ではなく、溶断時のスパークにより可燃性ガスに着火するモードであると考えられる。

Fig.17 過渡解析を含んだ計算フロー
プリント基板の安全性を確保するためには、正確に危険な電流領域を見積もる事が重要であり、正確な見積もり結果を用いたヒューズ容量の見直し、異常電流・異常加熱の検出などから、十分な安全領域を確保した設計的対策を行う事が重要である。
日 産 技 報No.87 (2021)

123論文：異常電流による PCB 過熱の解析及び実測と安全条件について

7. 参考文献・パナソニック・熱物理学

電子回路基板材料

丸善株式会社・サーキットテクノロジ

総合カタログチャールズ・キッテル ( 著 )Vol.3 No3「直流電流によるプリント配線板導体箔の溶断過程」首藤 克彦、鶴見 策郎
出典

一般社団法人エレクトロニクス実装学会
第 34 回春季講演大会予稿
講演番号 :3B2-01、2020 年

著者

堀川

敦

稲川

慎吾

山内

恒明

124

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2019 年 自動車技術会賞 論文賞

自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案
平松

抄録

真知子 *

張

化先 *

伊藤

勇希 **

山崎

勝 **

寸田

剛司 ***

自動運転の導入期で手動走行と自動走行が混在するとき、個人の運転特性を自動走行に反映することでドライバが受け入れやすい自動運転を実現できる。本研究は、先行車との車間距離に関し、個人の運転特性を少数のパラメータでモデル化する手法を考案し、自動走行可能な車両を用いて本手法の有効性を明らかにした。

本研究における運転スタイルとは、運転行動の主要な走行パ

1. は じ め に

ラメータの個人特性と定義する。本稿では、まず先行車への追従走行中の車間距離を対象とし、個人特性をモデル化す

近年、自動運転の研究開発が加速している。自動運転

る手法を提案する。

によりもたらされる価値は、事故の削減、運転負担の軽減、研究の進め方として、まず一般道の走行データを収集し、移動困難な人々への移動支援など、多大なものがあり、技個人の車間距離の特性が表れるシーンを特定し、ベースとな術開発に対する期待も大きい。一方で、自動運転に不安をるモデルを決める。次に、走行環境等の変動要因を特定し、感じているドライバも少なからず存在し (1)、技術の普及には

環境要因を含めて目標特性をモデル化する手法を提案する。

ドライバの安心感、受容性の醸成が必要である。自分で運さらに、自動走行が可能な実験車両を用いてテストコースで転するドライバにとって、運転の是非の基準は自身の運転方評価実験を行い、提案したモデルの妥当性を検証する。

法であるため、自動運転においても、個人の運転スタイルに

なお、本稿で扱う実験は、日産自動車における実験倫理

合わせることが、安心感、受容性の点で重要と考えられる。

委員会の承認を得た内容であり、実験に先立ち、参加者に運転スタイルの個人適合を目的とした先行研究として、石実験内容の説明を行い、同意書を得て実施したものである。

橋らが開発した運転スタイルチェックシート（DSQ: Driving

2. 公道走行データの収集

Style Questionnaire）の項目 (2) と車間距離やブレーキ踏
み込み量との関係を調べたもの 、一般道における個人の(3)

減速度の傾向を調べたもの (4) があった。これらの研究から、

2.1 対象ドライバの選定

先行車との車間距離、先行車や交差点に対する減速度には運転スタイルの異なるドライバの公道走行データを収集す

個人差があることが明らかとなっている。差し迫った危険のるため、前述の運転スタイルチェックシート（以下 DSQ）(2)ない場面の走行は、個人の運転スタイルが異なっていると考を用いて、事前に対 象ドライバの選定を行った。DSQ は、

えられ、自動運転では、このような走行のパラメータを自動

18 個の質問からなり、8 項目の運転スタイルの傾向を比較

で個人に合わせてくれることを、多くの利用者は期待するですることができる。先行研究では、車間距離と相関があるの

あろう。

は、
「せっかちな運転傾向」「几帳面な運転傾向」と報告さそこで、本研究では、手動運転中にシステムが個人の運れている (3)。そこで、日常的に運転を行っている従業員 19

転スタイルを学習し、個人に合わせた自動運転を提供するこ名に対して、DSQ の調査を行い、この 2 指標の傾向が異なとを最終目標とし、ドライバの運転スタイルをモデル化する。

る 20 代から 50 代の男女 5 名を対象ドライバとした。

* モビリティ＆ＡＩ研究所

日 産 技 報** 実験試作部

No.87 (2021)***AD/ADAS 先行技術開発部

125

受賞：2019 年 自動車技術会賞 論文賞 - 自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案

3. 車間距離のモデル化手法
3.1. 車間距離データの抽出
個人の車間距離の特性を把 握するため、追従走行中のデータを抽出した。追従走行は、一時的な先行車出現や割り込みなどの過渡的な状態、車線変更中や旋回中を除外す
るため、追従走行の持続時間が 5 秒以上、先行車との相対速度が 2m/s 以下、操舵角が 15deg 以下とし、この条件全てに合うデータを 1 秒おきに抽出した。また、停止中の車間

Fig. 1 DSQ score of participants

距離も調べるため、1 回の停止につき、停止直後の 1 データ
図 1 に対象ドライバの DSQ の結果を示す。ドライバ A はを抽出した。

せっかち傾向、几帳面傾向ともに平均的であり、ドライバ B
はせっかち傾向が低く、ドライバ C は高い、ドライバ D は几

3.2. 停止中の車間距離データ

帳面傾向が高く、ドライバ E は低い、という特徴がみられる。

抽出条件に従い、停止中の車間距離の分布を調べた。ドライバ別の結果を図 2 に示す。ピークとなる停止車間距離は2.2. 走行コース

ドライバによって異なり、3 ～ 5m の間であった。また、どの走行コースは、神奈川県厚木市の事業所から、国道 246

ドライバも 2 ～ 8m の間にほとんどのデータが含まれた。

号線経由で海老名市の相鉄線さがみ野駅周辺までを往復す

せっかち傾向が高いドライバ C と几帳面傾向が高いドライる 32km のコースであり、所要時間は 1 ～ 1.5 時間である。

バ D は他のドライバより停止車間距離が短く、またドライバ

本コースを設定するにあたり、車間距離の調整に影響すると

D は標準偏差が最も小さかった。これらの結果は、従来研考えられる環境要因を含むよう考慮した。具体的には、道路

究 (3) と同様の傾向であった。

種別、制限速度、車線数、信号機、カーブ、勾配路などが含まれた。国道 246 号線は大型車の通行が多く、先行車が大型車である状況、時間帯によっては混雑する状況も含まれた。

2.3. 計測方法
走行データは、計測器を搭載した普通乗用車（以下、計測車両）で取得した。走行データは、車両 CAN、GPS、カメラによる認識結果、映像（前方、側方、後方、顔、足元）

Fig. 2 Frequency of distance at standstill (N=5)

を同期して計測した。先行車との車間距離は、ACC 用の前方レーダーの検出結果を使用した。道路種別、制限速度、

3.3. 走行中の車間距離データ

車線数、交差点、カーブ、勾配の情報は、予め地図情報に

走行中の車間距離は、速度に依存することがわかってい含まれるものとし、位置情報をもとにタグ付した。周囲の混るため、まず速度と車間距離の関係を調べる。また、中低

雑状況は、カメラの認識結果から前方の 50m 以内の車両台

速域での車間距離に関しては、発進加速時と定常走行時で数をカウントした。前方の信号機の現示と、先行車のタイプ

特性が異なる、という報告がある (5)。そこで、追従走行中のは、前方映像を用いて人手で分類した。

自車両の状態を定常走行中、加速中、減速中の 3 つに分類

ドライバは、計測車両と走行コースに慣れるため、初回はした。定常走行中は、自車のブレーキ操作がなく加速度がオペレータが同乗し、計測なしで習熟走行した。その後、同

0.05G 未満、加速中は、加速度が 0.05G 以上、減速中は、乗なしで日常運転と同じように走行してもらい、1 人あたり計

自車のブレーキ操作中とした。

6 回の走行データを収集した。

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5 において、分布から逸脱したデータが若干見られたため、映像で確認したところ、ドライバは赤信号に対して減速していたが、交差点の先の走行車両との車間距離を検出しており、追従走行中の減速とは言えないものが多かった。このため、モデルを学習する際のデータは、一定の閾値を設けて抽出することとした。
速度 Vf と車間距離 Df の基本モデルは、式 (1) のようになる。

Fig. 3 Distance during steady state following (Driver A, C)

Df = a Vf + b(1)

ここで、傾き a は距離 (Df – b) までの到達時間であり、切片 b は停止車 間 距 離に相当する。つまり、Df-b までのTime Gap（a）と停止車間距離（b）が個人の特性値となる。
以降では、Df-b を Vf で除した係数（a）を Time Gap と記述する。
式 (1) の基本モデルに対し、道路環境などの変動要因を組み込むため、式 (2) のような重回帰モデルを想定した。

Fig. 4 Distance during acceleration (Driver A, C)

Df =(a0 + a1x1 + a2x2 + …) Vf + (b0 + b1y1 + …) (2)3.5. 車間距離の変動要因の候補
車間距離が変動する要因として、急ぎなどのドライバの内的要因、道路、交通環境などの外的要因が想定される。予めこれらを全てリストアップし、発生頻度の多さ、車間距離が合わないときの違和感の大きさを踏まえて重要と考えられるものを選んだ。さらに、類似する要因は 1 つに限定し、日

Fig. 5 Distance during braking (Driver A, C)

による違い、車線数、信号機の現示、先行車のタイプ、勾配、
図 3 ～ 5 に 2 名の結果 例を示す。図 3 の定常走行中、カーブ、混雑度合い、交差点までの距離、交差点進入時の

図 4 の加速中に比べて、図 5 の減速中はばらつきが小さい。

方向指示器状態（直進または右左折）、の 9 項目を検討対

また、平均的なタイプのドライバ A に比べて、せっかち傾向象とした。検討方法は、各要因に対し、複数の水準を設け、の C は、図中に示した回帰直線の傾きが小さい。傾きの差

水準別に車間距離の比較を行う。車間距離は速度による変が大きいのは、定常走行中、次に減速中であった。さらに、動があるため、停止中の車間距離と減速中の Time Gap に

回帰直線の決定係数 R は、減速中、加速中、定常走行中

ついて、平均値の差を t 検定した。

2の順に大きく、この結果は 5 名とも同様であった。
先行車に追従しながらの減速中は、定常走行中、加速中

3.6. 停止中の車間距離の変動要因に比べて、ドライバ自身のブレーキ操作により積極的に車間

表 1 は、選定した要因と停止車間距離の平均値の t 検定維持を行っていると考えられる。また、このときの目標車間の結果を、ドライバ別で一覧表にしたものである。表中のア距離には個人差がみられることもわかった。

スタリスクは、t 検定の有意水準である。5 名中 3 名のドライバに有意水準が見られた交差点までの距離（表中にハッチング）を変動要因としてモデルに組み込むこととした。

3.4. 車間距離のモデル案
以上の分析結果から、停止中の車間距離と減速中の車間交差点までの距離については、ドライバ A、E が交差点

距離は、個人の運転スタイルを反映しており、目標車間距離

から遠いほうが、停止車間距離が長く、D は逆の結果であっの基準を決めるのに適していると考えられる。そこで、停止た。図 6 にドライバ A、E の結果例を示す。この 2 名は、交中と減速中のデータを用いて、車間距離のモデル化を行うこ

差点から 100m 以上で、停止車間距離が長くなる傾向がみととした。なお、モデル化にあたり、追従走行中の車間距離られる。交差点付近での停止は、赤信号など停止要因が明とはみなせないデータを除外する。具体的には、停止車間

らかだが、交差点から離れた場所での停止は、混雑や渋滞、

距離は、2 ～ 8m の間にあるデータのみ使用する。また、図前方の駐停車車両など様々な要因があり、ドライバの意図し日 産 技 報No.87 (2021)127

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ない停止も多い。このため、前方状況の確認や、複数車線

E が単一車線より複数車線のほうが、Time Gap が長く、Cであれば、発進時に車線変更できるスペースの確保のために、は逆の結果であった。複数車線で Time Gap を長くとる理

停止車間距離を空けるのではないかと考えられる。

由として、隣接車線からの割り込みに備えるためと考えられる。一方、ドライバ C はせっかち傾向が高いため、割り込まれたくないという意識から、複数車線では Time Gap を短くTable 1 Influence factors of distance at standstill (N=5)

していたため、減速中も短くなったと考えられる。

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05

FactorTrip
Lane number
SignalType of preceding
vehicleSlope
Curve
Congestion
Distance tointersection
Turning at
intersection

Influence
Difference between
trip
Single lane vs.
Multiple lanes
Red signal vs. Others

Dr. A

Normal vs. Track*<

Uphill vs. Downhill
Curve vs. Straight
Few vs. Congestion*>

Close vs. Far** <Turning vs. Straight

** <

Dr. B

Dr. C

Dr. D

Dr. E

信号機の現示については、ドライバ A、C、D が赤信号で*** <は Time Gap が長くなった。確実に停止しなければならな*** <い状況では、余裕をもって追従すると考えられる。赤信号以外の減速場面は、想定外の減速や一時的な減速も多いと思われ、そのような場面では Time Gap が短くなることもあっ

** <
*** >

たと推察される。

*<

先行車のタイプについては、ドライバ A、D、E が普通車** <より大型車のほうが、Time Gap が短くなった。この理由として、先行車が大型車だと、先の状況が予測しづらく、本来目標とする車間がとれなかったこと、あるいは大型車より前に出たいという意識から車間が詰まってしまったことが考えられる。
混雑度合いについては、ドライバ A、B、C、D が混雑しているほうが、Time Gap が長くなった。混雑時は、隣接車線からの割り込み、または自車の車線変更に備えて、余裕を持って追従していたため、減速中も長くなったと考えられFig. 6 Distance at standstill by distance to intersection

る。

(Driver A, E)

交差点までの距離については、ドライバ A、E が交差点から遠いほうが、Time Gap が長く、B、D は逆の結果であっ3.7. 減速中の Time Gap の変動要因

た。交差点から遠いときに Time Gap を長くとる理由として、

減速走行中の Time Gap についても同様に、要因別に平前方の状況変化に対処できるように、余裕を持って追従して均値の差を比較した。
比較に用いたデータは、3.3.の抽出デーいると考えられる。一方、Time Gap が短くなる理由としては、

タに対し、先行車以外の要因で減速したものを所定の閾値

想定外の減速であったため、目標とする車間がとれなかったにより除外した。また、Time Gap の算出に際し、個人のことが考えられる。

停止車間距離の平均値を事前に求めておき、車間距離から交差点進入時の方向指示器状態（直進または右左折）にこの値を引いた距離を速度で除したものを Time Gap として

ついては、ドライバ A、E が方向指示器あり（右左折）のほうが、算出した。さらに、速度が 0km/h に近いと、Time Gap のTime Gap が短く、C は逆の結果であった。典型的なシー変動が大きくなるため、10km/h 以上のデータのみを用いた。

ンとして右折レーンでの走行が挙げられるが、Time Gap が

表 2 に結果の一覧を示す。減速中の Time Gap は、多く短くなる理由として、できるだけ早く交差点を右折通過したいの項目で、違いがみられた。

意識の表れと考えられる。一方、右左折時は先行車の挙動

日による違い（Trip）については、ドライバ A、B、C、E

変化に備えて、車間を空けようという意識もあると思われ、Cで違いがみられた。この違いは、ドライバの内的要因と、天については、こちらの意識が強かったと考えられる。

候などの環境要因の両方を含む。従来研究で、急ぎ運転では Time Gap が短くなるという報告

以上の結果から、5 名中 3 名に違いがみられた要因として、があり、今回のデー

日による違い（Trip）、車線数、先行車のタイプ、混雑度合い、タ収集は業務時間内に行ったものであったが、ドライバの走信号機の現示、交差点までの距離、交差点進入時の方向指

行中の内的状態に違いがあったと推察される。また、雨天

示器状態の 7 項目をモデルに組み込むこととした。なお、本時の走行は 1 例だけあり、他に比べて Time Gap が長めでデータにはドライバが意図しない車間距離も含まれている可あった。

能性があり、これを除外する基準の作成については、今後(6)

車線数については、図 7 に結果例を示す。ドライバ A との課題とする。
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a0、a2、b0、5 名とも 10% 未 満 だったものは、a0、a2、
a3、b0 だった。その他は、P 値 10% 未満が 3 ～ 4 名であり、Table 2 Influence factors of Time Gap during braking

個人によって、影響のある要因が異なる結果となった。

(N=5)
Dr. E

Time Gap については、単一車線では 1.42 ～ 1.76 の幅***があり、複数車線では 0.97 ～ 1.51 の幅があった。単一車** <線の Time Gap はせっかち傾向のドライバ C が最も長かっ*** p<.001, ** p<.01, * p<.05

FactorTrip
Lane number
SignalType of preceding
vehicleSlope
Curve
Congestion
Distance tointersection
Turning at
intersection

Influence
Difference between
trip
Single lane vs.
Multiple lanes
Red signal vs. Others
Normal vs. Track

Dr. A

Dr. B

Dr. C

**

***

***

*** <

*** >

*** >

*** >

Dr. D

*** >

*** >

Uphill vs. Downhill
Curve vs. Straight
Few vs. Congestion

*** <

** <

** <
*<

Close vs. Far

** <

*** >

Turning vs. Straight

** <

*** <

たが、複数車線では、C が最も短く、次に几帳面傾向のドラ

*** >

** >
*** >

*>

イバ D が短かった。これらは、従来研究と一致する傾向で
あった。

** <

Table 3 Model of distance to preceding vehicle (N=5)** <Time Gap
(sec)

a0
a1
a2
a3
a4
a5
a6

Distance atstandstill(m)b0

Factors
Individual baseline
Multiple lanes
Red signal in front
Behind truck
Congestion
Close to intersection
Turning at
intersection
Individual baselineb1

Close to intersection
Number of data
Prediction accuracy R2

Dr. A
1.42
0.03
0.19
-0.22
-0.18
0.00

Dr. B
1.58
-0.11
-0.14
0.09
0.10
0.12

Dr. C
1.76
-0.79
0.20
0.17
0.56
-0.18

Dr. D
1.42
-0.11
0.29
-0.25
0.23
0.12

Dr. E
1.62
-0.11
0.34
-0.09
0.13
-0.08

-0.46

0.29

-0.14

-0.06

-0.16

4.36

3.87

3.42

2.06

4.66

-0.32
1519
0.80

-0.39
1283
0.84

0.02
1008
0.74

0.12
935
0.81

-0.85
1027
0.77

Fig. 7 Comparison of Time Gap by lane number(Driver A, C)

4. 自動追従車両によるモデル化手法の検証

3.8. 変動要因を含む車間距離のモデル化

4.1. 評価車両

選定した変動要因を用いて、式 (3) の重回帰モデルを作成

3 章のモデル化手法の妥当性を検証するため、テストコー

した。

スにおいて自動追従車両による評価実験を行った。

D f = (a 0 + a 1x1+ a 2 x 2+ a 3 x 3+ a 4 x 4 + a 5 x 5+ a 6 x 6)

評価に用いた自動追従車両は、右ハンドルの電気自動車

Vf+(b0+b1y1) (3)をベースとした自動走行の実験用車両であり、自動走行と手

x1 ～ x6、y1 はいずれも要因のありなしで、1 または 0 を与動走行の切り替えが可能である。自動走行中のドライバの操える。各項の係数について、以下に説明する。

舵介入、制動介入は常に可能である。助手席にもブレーキペa0：Trip 別に設定する Time Gap の基準値

ダルが設置されており、実験担当者が自動走行の制動に介

a1：複数車線の場合の補正係数

入することができる。また、前後方向と左右方向の制御を独

a2：前方の信号機が赤信号の場合の補正係数

立して ON/OFF することも可能である。本実験では、左右a3：先行車が大型車の場合の補正係数

方向の制御が評価に与える影響を排除するため、自動追従

a4：混雑度が高い場合の補正係数の条件では、左右方向の制御は OFF にし、ハンドル操作は

a5：交差点までの距離が所定値以下の場合の補正係数

常にドライバが手動で行い、前後方向の車間維持、車速調

a6：交差点手前で方向指示器がある場合の補正係数

整のみ自動で行うこととした。

b0：停止車間距離の基準値
b1：交差点までの距離が所定値以下の場合の補正係数

4.2. 評価コース

a0 については、a1 ～ a6 の変動要因がない場合の平均値

評価コースは、日本自動車研究所の模擬市街路・東コー

を Trip ごとに求め、
a1 ～ a6、b0、
b1 については、全走行デー

スを使用し、長い直線を走行するよう、図 8 に示すルートを

タを用いてモデル化した。

走行した。走行中は、1 台の先行車だけが走行し、常に先表 3 に、重回帰モデルの係数の一覧を示す。最下段に、行車に追従した。ルート中には、片側 1 車線道路、2 車線

重回帰モデルの決定係数 R 、その上段にモデル作成に使用

道路、信号交差点、および実験用に設置した一時停止箇所

した各ドライバのデータ数を示す。5 名とも決定係数 R はが含まれる。減速中の車間距離を学習するため、信号交差

0.74 ～ 0.84 の範囲にあり、モデルが概ね妥当であることが点は車両が接近すると常に黄色から赤に切り替わるように調示された。各係数の P 値が 5 名とも 1% 未満だったものは、

整し、赤信号と一時停止箇所では、必ず追従して減速停止

22

日 産 技 報No.87 (2021)129

受賞：2019 年 自動車技術会賞 論文賞 - 自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案を行った。

した各ドライバのデータ数を示す。モデルの決定係数 R 2 は0.82 ～ 0.96 であり、係数の P 値は、a0、b が全てのドライ
バで 5% 未満、a1 は 7 名で 5% 未満だった。Time Gap の基準値は、1.28 ～ 2.67 秒の個人差がみられ、停止車間距
離は、1.38 ～ 4.38m の個人差がみられた。
次に、主観評価の結果を速度域別、ドライバ別に平均値を算出した。図 9 に結果を示す。主観評価のレベルは 3 がFig. 8 Evaluation course of automated driving

やや短いが許容、4 がちょうどよい、5 がやや長いが許容で(JARI city road)

あったが、速度条件によらず、全てのドライバの評価結果がこの範囲に含まれた。個人の車間距離のモデルを反映した
自動追従は、個人の感覚に一致することがわかった。

4.3. 評価方法
2 章で実施した DSQ の調査結果をもとに、運転スタイル

図 10 は、個人のモデルと Time Gap をオフセットした場の異なる 10 名の従業員を実験参加者として選定した。

合の評価の比較結果を示す。0.2 秒短くしたものは 8 名であ

評 価手順は、まず、実 験参加者が所定のルートを約 15

り、30 ～ 40km/h の条件で C と I の 2 名がやや長いから分間手動運転で先行車に追従走行し、学習用データを取得

ちょうどよいに転じ、A の 1 名がちょうどよいからやや短いにする。次に、減速中と停止中のデータをもとに、3 章と同じ転じた。40 ～ 50km/h の条件では、A と J の 2 名がちょう手法で個人の車間距離のモデルを作成し、各係数を自動追どよいからやや短いに転じた。0.2 秒長くしたものは、B と従車両の車間距離の制御パラメータに入れる。その後、個G の 2 名だったが、評価は変わらなかった。この結果から、人のモデルを適用した自動追従車両で、車間距離の評価をTime Gap が自分より 0.2 秒短いことを区別できるドライバ行った。

がおり、それらにとっては、さらに車間が短くなると、許容車間距離のモデルは、テストコースの制約上、車線数以できなくなる可能性があることが示唆された。

外の変動要因を設定することができなかったため、式 (4) の次に、自分の車間距離との一致度と安心感、受容度の関ような簡易版とし、変動要因は車線数 (a1) のみとした。
Df =( a0 + a1x1 ) Vf + b0

係について調べた。結果を図 11 に示す。ここでは、一致度(4)の高いものから低いものが含まれるよう、個人のモデルとオ

自動追従する区間は、図 8 に緑色で表示した直線区間のフセットしたモデルの両方の評価結果を入れた。図 11 の左

みとし、手動走行から自動追従への切り替えは、実験参加に一致度と安心感、右に一致度と受容度の関係を示す。ど者が手元のスイッチで行った。自動追従への切り替えのタイ

ちらも正の相関がみられ、一致度が高いほど安心感、受容ミングは、直線区間で指定速度になったときとした。定常走

度が高くなることがわかった。

行中の速度は先行車が設定し、直線区間の長さに応じて、
30 ～ 50km/h の範囲で走行するようにした。

Table 4 Model of distance to preceding vehicle (N=10)

自動追従の評 価は、実験参加者による主観評 価とした。
追従中の車間距離に対し、非常に短い～非常に長いの 7 段
階で、1 区間ごとに評価した。評価は停止中に口頭で行った。
また、走行終了後に自分の車間距離に対する一致度、安心感、Factors

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

a0 Time Gap baseline

1.84

1.28

2.67

1.96

2.22

2.16

1.72

1.34

2.32

1.33

a1

Multipul lanes-0.08

0.05 -0.26

0.13

0.39

0.22

0.29

0.30

0.42

0.15

b

Distance at standstill

3.34

2.66

3.61

3.24

1.93

1.89

1.38

2.57

2.88

4.38

75

109

41

59

43

72

67

75

73

99

0.92

0.88

0.96

0.83

0.92

0.89

0.82

0.90

0.92

0.82

Number of data
Prediction accuracy R

2

受容度を各 7 段階で評価した。受容度は車間距離が自分と一致していることに対する嬉しさを評価してもらった。
個人のモデルを評価した後に、Time Gap をオフセットしたモデルの評価も行った。Time Gap のオフセット量は、個人のモデルの評価結果がちょうどよい、または長いというものについては、0.2 秒短くし、短いというものについては 0.2秒長くした。

Fig. 9 Feeling of conformity of following distance4.4. 評価結果(N=10)

ドライバ 10 名のモデルの一覧を表 4 に示す。最下段に、
重回帰モデルの決定係数 R 2、その上段にモデル作成に使用
130

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2019 年 自動車技術会賞 論文賞 - 自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案

今後の課題は、本モデルをより様々な走行状態を含む走
行環境において自動走行車両で評価し、各走行環境、走行状態で一致度を確認することである。また、本手法を他の個人特性に拡張すること、変動要因の検出方法、精度向上についても検討することが必要である。
参Fig. 10 Feeling of conformity by offset of following

考

文

献

(1) 三井住友海上火災保険、あいおいニッセイ同和損害保険、

distance (N=10)

	インターリスク総研 : 自動運転車および公道実証実験に関する消費者の意識調査、
http://www.ms-ins.com/news/fy2016/pdf/0907_1.pdf( 参照 2017.08.01)(2) 石 橋 基 範、 大 桑 政 幸、 赤 松 幹 之： 運 転 スタイル・
運転負担感受性の個人特性指標と運転行動、自動車技術、Vol.58、No.12、p.34-39 (2004)

Fig. 11 Feeling of conformity vs. feeling of safety &(3) 石橋基範、大桑政幸、土居俊一、赤松幹之：

pleasedness

運転スタイルの指標化と追従運転行動、自動車技術会論文集、Vol.39, No.1, p.121-126 (2008)

5. お わ り に(4)	倉橋哲郎、大桑政幸、坂口靖雄、名切末晴、瀬口裕章、
大日方五郎：一般路走行時におけるドライバの減速行動

本研究は、手動運転中にシステムが個人の運転スタイルの分析、自動車技術会論文集、Vol.39、No.2、を学習し、個人に合わせた自動運転を提供するため、各ドラ

p.363-368 (2008)

イバの車間距離をモデル化する手法を検討した。

(5)	中野 英 茂、荒 木 秀 夫、伊東 敏 夫：追従発 進 時の車 間運転スタイルの異なるドライバの一般道の走行データを収

距 離 特 性に関する研 究、自動車技術会 学 術 講 演会前

集し、追従走行中のデータを分析した結果、停止中と減速

刷集、No.54-04、p.13-16 (2004)

中の車間距離は、個人の運転スタイルを反映しており、目標(6)	ポンサトーン・ラクシンチャラーンサク、飯島健、道辻洋平、

車間距離の基準を決めるのに適していると考えられた。そこ

前田公三、永井正夫：市街地走行データベースに基づく

で、停止中と減速中のデータを用いて、車間距離のモデル化

急ぎ運転状態検出アルゴリズム、自動車技術会論文集、を行った。

Vol.41、No.3、p.751-758 (2010)

車間距離は速度に依存するため、減速中の Time Gap と停止車間距離を用いて、車間距離の変動要因を調べた。こ出の結果、Time Gap は日によって異なること、車線数、信号

公益社団法人自動車技術会

機の現示などによる違いがあること、停止車間距離は、交差

自動車技術会論文集

点までの距離で異なること、個人によって変動要因とその傾Vol.49NO.4

向が異なることがわかった。これらの要因を少ない要素に単純化し、個人差と環境の変動要因を反映した重回帰モデルを作成した。
本モデル化手法の妥当性を検証するため、テストコースで、自動追従車両による評価実験を行った結果、個人のモデルを反映した自動追従は、個人の感覚に一致することがわかった。また、車間距離の一致度が高いと、安心感と受容度も高くなることがわかった。さらに、Time Gap が自分より 0.2
秒短いことを区別できるドライバが存在し、それらのドライバにとっては、さらに車間が短くなると、許容できなくなる可能性があることが示唆された。
日 産 技 報No.87 (2021)

131

典

文献番号 :20184466

受賞：2019 年 自動車技術会賞 論文賞 - 自動走行における運転スタイル個人適合手法の提案

受賞者

平松

真知子

張

化先

伊藤

勇希

山崎

132

勝

寸田

剛司

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞

直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究
今岡

抄録

佳宏 *

井上

尊雄 *

白石

泰介 *

本研究では、エンジン暖機前の低温過渡条件における粒子状物質 (PM) 排出の主要要因を明らかにするため、低温過

渡条件含めたエンジン筒内を観察しそのメカニズムを分析した。その結果、低温過渡条件における粒子数 (PN) は燃焼室壁面にサイクルを超えて蓄積される燃料液膜 (Carryover fuel) 量が大きいほど増加することが分かった。本 Carryover fuel が低温
過渡 PN 低減のための重要なキーパラメータとなる。そこで、Carryover fuel を予測するためのツールを構築・適用し、PN 低減対策を提案した。

ついてエンジン筒内現象を解析し、その発生メカニズムおよ

1. ま え が き

びその低減のためのキーパラメータを明らかにした (10-12)。
これまで報告されてきた PN 低減技術はエンジンの定常

近年、RDE の採用が進められる等、排気規制が厳格化の運転条件に関する現象把握およびその低減技術に関するされている。その規制の一つである粒子数 (PN) は関心が高

ものがほとんどである。しかし、過渡を含めた実機実働条件まっており、特に直噴エンジンは粒子状物質 (PM) の生成低では上記で想定されない PN 増加現象が確認され (13)、そ減およびその定量パラメータPNの低減が課題となっている。

の詳細を解析したものがない。その一例を図 1 に示す。(a)

直噴ガソリンエンジンの PM 生成の主な要因は壁面燃料

は WLTC におけるエンジン排出 PN およびその内訳を示して付着によるプールファイア (1) や混合気の局所燃料リッチ場

おり、一番左の棒グラフが PN 低減技術適用前に対し、中の燃焼によるもの (2) との研究報告がされている。しかし、

央は定常運転条件で実証した PN 低減技術およびその定常

PM 生成・排出過程は複雑でその現象解明に関する研究は現在活発に行われている。近年は PM/PN に対する燃料影
響 (3-5)・オイル影響 (6) および排気管内での PM 挙動の研究 (7) に至るまで多くの研究が進められている。
エンジン暖機前は油水温およびエンジン筒内の壁温が低い状態のため筒内へ直接噴射された燃料の筒内壁面付着により局所的に燃料リッチ混合気が生成されやすい。上記生(a) PN under WLTC

成された燃料リッチ混合気が既燃部に曝されプールファイアとなり PM 生成につながることが報告されている (8)。低油
水温時の PM 生成に対しては壁面燃料付着低減のため、燃料噴射の多段化 (9)・高燃圧化等様々な技術開発が検討されている。
一方で、暖機後は壁温の上昇により燃料壁面付着によるPM 生成への影響は小さくなる。しかしながら PM 排出が全(b) PN under WLTC 1st hill
Fig.1 Example of PN under WLTC

くなくなるわけではない。著者らはエンジン暖機後の運転条件（HOT）の主な PM 排出要因となる Injector tip-soot に* パワートレイン・ＥＶ先進技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)133

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

結果から積み上げてモードでの PN を算出した結果、一番右(Photron 製 FASTCAM SA-X) を使用して筒内の可視化評

側が中央と同じ技術アイテムを入れて過渡を走行した結果と価を実施した。図 2 に可視化評価に用いたエンジンおよびなる。(b) は WLTC 最初の一山の過渡での PN 挙動および可視化システムの概要を示す。 同軸で照明を照射できるボ

通過する各運転条件・水温での定常実験から算出した PN

アスコープシステム (SMETEC 製 BS-NIR) を使用し、光源履歴を示した。実機実働条件のエンジン始動後において定には Green LED (SMETEC 製 LED-P40) を使用した。また、常条件では想定できない PN 増加現象が確認される。本研

多気筒エンジンの 4 番気筒のサイドウォールにボアスコープ

究では低温過渡条件における筒内可視化評価および実機過をプローブ (SMETEC 製 NIR-PROBE) を用いて適用し、エ渡評価を実施し、その発生メカニズムおよびキーパラメータ

ンジン筒内のピストン冠面・ボア・吸気バルブ・点火プラグを調査し、過渡 PN 低減技術を検討した。

およびインジェクタ先端を観測できる視野で評価した。

Table 1. Engine specifications

2. 実 験 方 法
本研究を実施する前に前章で示した PN 増加挙動に対して制御の動作不具合、評価手法による影響も疑われるため、事前に動作違いがないか、評価手法は適切か調査を実施した。その結果、エンジンの各デバイスの動作、その制御は定常結果により想定した通りの動作をしていること、および評価手法のエラーおよび計測ばらつきの影響ではないことを確認した。上記から低温過渡条件の PN 増加現象は PM 生
成・排出源のエンジン筒内において定常で想定されない現象が発生していると仮説した。上記未解明の現象を把握し、PN 増加のキーパラメータを確かめるため、以下の評価を実施した。

2.1. 過渡におけるエンジン評価
本研究では多気筒エンジン実機を使用し、実運転条件(a) Visualization systemを想定するため WLTC での低温過渡運転時のエンジン排出 PN を評 価した。PN はテールパイプでの計測を実 施した。PN 計測機として HORIBA 製 MEXA-2300SPCS を使用し、ダイレクトサンプリングで評価を実施した。本研究で使用したエンジンの仕様を表 1 に示す。4 気筒 1.6l の直噴
ターボエンジンを用い燃料噴射設定、バルブタイミングおよび点火時期等の各設定に対する PN への影響を可視化含め(b) Layout of bore-scope and in-cylinder viewて検証した。実験評価は過渡を走行可能なエンジンベンチ

Fig. 2 Visualization system

で車両相当の走行を実施した。車両重量 1470kg、トランスミッションに CVT を使用したコンベンショナルな車両でのオ3. 低温過渡条件の PN 増加現象の解明

ペレーションとなる。始動時にはエンジン水温を冷却設備で始動時と同等の温度に設定し、エンジン評価時の水温は車両と同様のエンジン冷却水制御を実施した。評価燃料には3.1. 過渡条件の輝炎発生状態

RON95, PM index=1.85 のガソリンを使用した。

低温過渡条件での筒内状態を把握するため 2.2 節で説明した可視化システムを用いて過渡条件含めたエンジン筒内2.2. 過渡におけるボアスコープによる筒内輝炎観察を観測した。図 1 で示した WLTC の走行条件におけるエン

過渡を含めたエンジン排出 PN 挙動を確認するため、上ジン始動後および最初の加速条件時 ( 一山加速 ) に着目し、記 多 気筒エンジンにボアスコープを設 置し高速 度 カメラ

筒内可視化実験を実施した。図 3 にエンジン筒内の過渡条
134

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

件と定常条件の比較を示す。過渡条件は図 1 で PN 増加現

その要因について以下の仮説を立てた。エンジン始動直象が発生したWLTC の最初の加速時の筒内での結果となり、後の燃焼室壁温は環境条件に近い低温の条件になる。その定常運転は上記可視化した PN 増加時に相当する回転・負荷・ため始動後 15s 付近の加速時までは燃焼室壁面に一旦付着

水温時の定常運転時の筒内となる。本評価結果において過した燃料はその蒸発速度が非常に遅く1 サイクル中には蒸渡時にピストン冠面の広範囲におよぶ非常に強い輝炎が観発しきらず、次のサイクルまで残留する可能性が考えられる。

測されるのに対し、定常条件では輝炎がほとんど発生しない

アイドル中のサイクル数は 100 サイクル以上となり、その間にことが観察される。過渡条件の輝炎発生状態を詳細に把握蓄積される液膜量は 1 サイクル中の燃料噴射量で想定できするため、上記 PN 増加条件の筒内輝炎を時系列順に観測ないほど多量になることが想定される。この蓄積された多量した。時系列順の可視化結果を図 4 に示す。PN 増加時のの液膜が加速時の激しい輝炎発生つまりは PM 生成の要因ある 1 サイクル中の筒内を 2000fps で撮影し、5 フレーム毎になると想定される。加速前の燃料液膜の蓄積が加速時にの結果を示した。点火後上死点付近にあるピストンのキャビ影響すると仮定すると定常条件においては輝炎が発生しない

ティ内から強く広範囲の輝炎が発生する。その後輝炎の領理由とも合致する。図 5 に今回検討した仮説の模式図を示す。

域はピストン下降に伴い、下方に移動する。本評価結果からエンジン始動直後のサイクルを超えて蓄積される壁面付着燃

輝炎は燃焼期間中から膨張行程にかけてピストン冠面の特料 (Carryover fuel) が最初の加速時にプールファイアとなっにキャビティ内から発生することが判明した。

て PN が増加すると仮説した。

3.2 PN 増加メカニズムの仮説

3.3. 低温過渡 PN 増加現象の仮説の検証

次に低温 過渡の PN 増加メカニズムの仮説を検 討した。

次に 3.2 で仮説した PN 増加メカニズムを検証するため、ピストンキャビティから強い輝炎が発生していることからピス噴射パターンおよびその過渡での継続時間を変化させることトンキャビティに多量の燃料液膜が付着していることが考えによって Carryover fuel が PN 生成の要因として正しいかられる。また、定常条件では輝炎の発生がほとんどないこと検 証した。表 2 に本 検 証で使用した噴射パターンを示す。

から燃料液膜が過渡特有に発生していると想定される。

圧縮行程中のピストンが上昇してからの燃料噴射は噴霧のピストン壁面衝突による付着液膜量が増加する。それに対して
ピストン下降時の吸気行程中および下死点付近の燃料噴射はピストンの壁面付着燃料量が低下する。そこで本検証では燃料噴射を圧縮行程に実施するケース 1 とピストン下降時の吸気行程中に限定して燃料噴射を実施するケース 2 それぞれの噴射パターンを組み合わせて実機を用いて検証した。
図 6 に本検証で用いた噴射設定比較の模式図を示す。加速前のアイドル条件にてケース 1とケース 2 のそれぞれのエンジン始動後の継続時間を変化させて組み合わせ、その後の加速時の PN 挙動を検証した。図 7 に評価結果を示す。図 7の横軸がケース 1 の時間割合を示しており、100% に近いほFig. 3 Comparison of in-cylinder visualization between

どケース 1 の噴射パターンを長く継続し、0% に近いほどケーtransient condition and steady condition

ス 2 の時間割合が大きくなる。縦軸は最初の加速時 (13 ～25s) の PN となる。圧縮行程噴射を実施するケース 1 の割合が大きい、つまりピストン壁面付着燃料量が多くなる条件
ほど最初の加速時の PN が増加する。本評価結果から明らかに加速前 (0 ～ 13s) の燃料噴射条件が加速時 (13 ～ 25s)の PN に影響することが示される。またケース 1 の時間割合に対して加速時の PN が線形に増加することから低温時のCarryover fuel が PN の増加に寄与しているつまりキーパラ
メータとなりうることが検証された。

stFig. 4 Luminous flame at 1 acceleration under transient condition (Camera speed: 2000fps)
日 産 技 報No.87 (2021)135

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

3.4.1. Carryover fuel 予測ツールのモデル概要
本予測ツールに用いた各モデルおよびツールの概要を説明する。図 8 に液膜予測ツールのモデル構成を示す。噴霧モデル・噴霧蒸発モデルおよび液膜モデルから構成される。
計算概要を図 9 に示す。噴射方向のレイアウト、噴射時期を入力値として 1 サイクル分の壁面付着燃料液膜量を計算する。その計算方法は以下の 3 段階となる。まず始めに①燃Fig. 5 Hypothesis of PN emission mechanism under

料噴霧液滴の衝突率を噴霧計算と幾何学的な関係から計算

low temperature transient condition

する。次に②液膜モデルにより燃料液膜の付着率を計算する。その後、③燃料液膜の蒸発率を計算する。まず始めのTable 2 Injection timing at idle condition just after①衝突率の計算は以下の燃料噴霧計算により算出する。噴engine start

霧の分裂長さおよび分裂長さ内の噴霧液滴分裂を KelvinHelmholtz model(14) を用いて計算し、分裂長さ後流の噴
霧粒径分布を抜山 - 棚沢の式 (17) で与え、各液滴の気化量を Ranz-Marshal model(15) を用いて計算する。また、噴霧ペネトレーションを廣安の式 (18)、和栗の式 (16) を用いて運動量保存を考慮することによりペネトレーション内の各領域の噴霧数密度を計算し、幾何学的に壁面への衝突を計算する。衝突した燃料はすべてが壁面付着するわけではなく反射等により飛散するものもあるため、②壁面付着量は千田
モデル (19) を用いて飛散分を考慮して計算する。その後の③燃料液膜の蒸発量には実験感度を用いた。定用容器での燃料噴霧衝突、液膜形成時の各璧温、環境温度における蒸発量を計測し、各温度に対する蒸発量をデータベース化した。吸気温度・筒内の残存既燃ガスおよびエンジン始動後のピストン璧温履歴から上記燃料液膜の蒸発速度のデータ
ベースを参照し、複数サイクル後の加速時にピストン壁面に

Fig. 6 Duration ratio of each injection pattern

残留する Carryover fuel を算出した。ピストン壁温履歴違いでの計算結果を例として図 9 に示す。ピストン壁温の上昇が遅いほどエンジン始動後 15s 付近の Carryover fuel が高くなることが示された。

Fig. 7 PN emission each injection pattern ratio

3.4. 液膜予測ツールによる過渡の解析
次 に 過 渡 条 件 の エ ン ジ ン 排 出 PN 予 測 を 目 指 し、Carryover fuel を予測するツールを構築した。インジェクタ
先端位置と噴射方向のレイアウトから 0 次元モデルを用いてFig. 8 Model configuration

液膜量を予測するツールとなる .

136

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

Injection pattern

Input
IT selection No
Tin [℃]
Int EGR ratio [%}

54
25
5

TDC
Inj.

Inj.

TDC

BDC

TDC

Wall temperature history

TDC

BDC

BDC

80

TDC

Int.-valve
opening

Piston1

70
60
50

Piston3
Piston4

20
10

0

10

20

30
40
Time sec.

50

60

9000

Piston5
0

10

20
30
Time sec.

40

50

OutputCarryover fuel amount
140

Start of
1st acceleration

120
Carryover fuel mg

Tw=10℃
Tw=40℃

Fig. 10 HC emission after fuel-cut

30

Piston1

Piston temp.
difference

100

Piston280

Piston3

60
40

8000
7000
6000
5000
4000
3000

Piston4200Fuel cut (Motoring)difference

400Fast Idle

Piston2
Piston temp.

Motoring peak HC ppm

Twall

HC ppmConditions

8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

Piston5
0

10

20
30
Time sec.

40

0

40
80
120
Calculated Carryover fuel mg

160

Fig. 11 Comparison between calculated carryover fuel50

amount and measured HC
1.20E+08

PN(13~25s ave.) #/cc

Fig. 9 Carryover fuel prediction tool

3.4.2. 低温時の HC 計測による Carryover fuel の検証
次に、実機での Carryover fuel を定性的に把握するための計測手法を検討した。エンジン始動後 WLTC での初期アイドル時間に近しい 15s 間アイドルを継 続する。その1.00E+08
8.00E+07
6.00E+07
4.00E+07
2.00E+07
0.00E+00
3000

後、燃料噴射カットを実施した。燃料噴射カット後に排出さ

5000
7000
Motoring peak HC ppm

9000

れる HC は残流ガスに含まれる未燃 HC、液体燃料として残Fig. 12 Relationship between motoring peak HC and

留する Carryover fuel もしくはオイル等による排出が考えら

WLTC PN during 13-25sれる。オイル等によるものはエンジン始動前の HC 量と同等の 400ppm 程度、残留ガス中の HC 排出量は 100ppm 以

3.4.3. 計測した Carryover fuel による予測ツールの検証下と想定される。このため燃料カット後の HC 排出量は概ね

前項記載の計測手法を用いて 3.4.1 項の Carryover fuelCarryover fuel が占めているものと想定され、定性的には予測ツールとの比較検 証を実施した。図 11 に比較結果をCarryover fuel と比較できると考える。本評価を実施した

示 す。 横 軸に計 算の Carryover fuel を縦 軸に実 験 評 価

際の結果の一例を図 10 に示す。水温 (Tw) 違いで燃料カッの燃料カット後の排出 HC ピークをプロットした。計算のト後の HC 量が低温ほど増加しており、Carryover fuel とCarryover fuel と実機における燃料カット後 HC ピークつま同様の傾向となっていると考えた。

りアイドル中の残存 HC が概ね線形の相関関係になる。また、燃料カット後 HC ピークと HC ピーク計測条件と同じ噴射設定を最初のアイドル時適用し、WLTC を走行した場合の最初の加速時 (13 ～ 25s) の PN の関係を図 12 に示す。
両パラメータは概ね線形の相関関係となる。これらの結果か

日 産 技 報No.87 (2021)

137

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

ら予測ツールの妥当性が確認された。また計測 HC ピーク
が Carryover fuel の中間指標として一つの指針になるとともに Carryover fuel をパラメータにすることにより、1 山加速時の低温過渡 PN を予測可能であることが示された。

(a) w/o Transient PN reduction technology

4. 過渡 PN 低減技術およびその検証
前章にて Carryover fuel が過渡 PN のキーパラメータであることが確認された。本章では低温過渡における PN 低
減方策を検討した。その方策としては低温時の Carryover(b) Ignition retard and larger overlap

fuel による燃料液膜があることを前提として、加速時の PM生成を抑制する方策および加速前の Carryover fuel そのもFig. 13 In-cylinder visualization with 17deg. CA ignitionのを低減する方策が考えられ、それぞれの低減方策についretard and 40 deg. CA larger overlap at 1st acceleration
under transient condition (Frame speed: 2000fps)て検討した。
一 つ 目 の PN 低 減 策 は Carryover fuel を 前 提として加 速 時 の PN を低 減 する一 例となる。 ピストン 冠 面上にCarryover fuel による液膜がある場合、3.2 節で示すように激しいプールファイアの発生が PM 生成につながると想定される。この PM 発生の低減のためには 1 つは液膜を火炎に曝さないようにするもしくは温度低下等によりプールファイ
アとなっても PM 発生量を低減することが考えうる。前者に対しては点火時期を遅角することにより高温の火炎がピスト

Fig. 14 PN emission with 17deg. CA ignition retard andン冠面に到達するのを遅らせプールファイアの発生期間を短

40 deg. CA larger overlap at 1st acceleration

縮することが可能となり、後者に対しては EGR 等の燃焼温度低下により PM 生成を抑制する (20) ことが考えうる。これを示す。エンジン始動後において一山加速特有の PN のピー

らの効果を確認するため、一山加速時の点火時期を 17deg.

クがほとんどなくなっていることが示される。

遅角させるとともに残留ガスを増加するためバルブオーバー

それぞれの PN 低減方策の点火、燃料噴射およびバルブ

ラップ (O/L) を 40deg. 拡大させた条件での WLTC での筒タイミングの設定を図 17 に示す。アイドル時および加速時そ内の可視化およびエンジン排出 PN の評価を実施した。図

れぞれ別の設定変更となる。また、加速時の点火時期、燃13 に対策前と上記エンジン設定後の一山加速時のエンジン

料 噴 射は回転負荷ごとで変わるため代表的な条件での模筒内の可視化比較結果を示す。対策前との比較により筒内式図となる。WLTC での PN 低減効果を図 18 に示す。一の火炎伝播が遅れ、ピストン冠面の輝炎の発生時期が遅角

番左側の棒グラフが定常での PN 低減技術のみを適用した

し、さらには輝炎の発生自体が抑制されていることが示され結果、中央が加速時に点火時期リタードおよびバルブオーる。図 14 に一山加速時の PN 履歴を示す。可視化で示した

バーラップを拡大させた条件での結果、右側がアイドル条通り一山加速時の PN のピークが大幅に低減できていること

件の Carryover fuel 量が 0 となる設定にした結果となる。

が示された。

過渡条件特有の PN を未考慮の左側から点火時期リタード

次に上記方策に加え Carryover fuel そのものを低減した

およびバルブオーバーラップ拡大により 40％の PN、更に効果について検証した。 Carryover fuel 予測ツールを使用

Carryover fuel 量 0 化で対策前から 65％の PN が低減さし、Carryover fuel 量が 0 となる燃料噴射設定を検討した。

れた。Carryover fuel を考慮して一山加速時の PM 生成低実機でのアイドル条件に Carryover fuel 量 0 の燃料噴射

減方策およびエンジン始動後アイドル時の Carryover fuel

条件を設定し、WLTC における筒内の可視化およびエンジの低減方策により大幅な PN 低減効果を示した。

ン排出 PN の計測を実施した。図 15 に一山加速時のエンジ
ン筒内の可視化結果の対策前との比較を示す。上記エンジン設定にすることによりピストン冠面の輝炎がほとんど発生していないことが観察される。図 16 に一山加速時の PN 履歴
138

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

5. 結 論直噴エンジンの過渡 PN 増加要因を明らかにするため主要パラメータの影響を評価し、以下の知見を得た。
(1) 低温条件のアイドル後加速条件でその他の加速条件で(a) w/o Transient PN reduction technology

確認されない顕著な PN 増加現象が確認された。
(2) ボアスコープ可視化の適用により定常評価結果に示されない実機過渡特有のエンジン始動後最初の加速時のピストン冠面からの PM 生成・排出現象を明らかにした。
(3) エンジン始動後最初の加速時のピストン冠面からの PM
生成・排出のキーパラメータが一山加速前アイドルで(b) Minimum wall wet fuel injection at idleのピストン低温時に複数サイクルで蓄積される燃料液膜(Carryover fuel) であることを明らかにした。

Fig. 15 In-cylinder visualization with minimum wall wet(4) Carryover fuel によるPM 生成、排出現象の把握により

fuel injection at idle under transient condition (Frame以下 PN 低減技術を示し、エンジン筒内可視化およびspeed: 2000fps)

エンジン排出 PN 評価により大幅な PN 低減が可能で

70
60
50
40
30
20
10
0

温過渡 PN 低減は必須であり、低温過渡 PN のキーパラメー

Fig. 16 PN emission with minimum wall wet injection

る。また、更なる排気低減および革新的技術の創出を推進

at idleするためには、既報での HOT 条件の Injector tip-soot PN

Original
w/ low wet IT under idle
Vehicle speed

0

20

40
60
Time sec.

80

あることを実証した。

Vehicle speed km/h

PN #/cc

1.4E+08
1.2E+08
1.0E+088.0E+07
6.0E+07
4.0E+072.0E+07
0.0E+00

100・

加速時の点火時期リタードおよび燃焼温度低減

・

エンジン始動後アイドル時の Carryover fuel 低減

更なるゼロエミッションを目指した PN 低減のためには低タとなる Carryover fuel 低減に向けた技術開発が必要であ低減 (10) と本報での低温過渡条件での PN 低減で示した通Ignition retard &large overlap

Original
Inj.

TDC

Ign. along
map

Ign.
Inj.

TDC

Exh.-valve
opening

TDC

ムに基づいた技術開発が必要である。
Inj.

BDC

TDC

Int.-valve opening
BDC

参

Ign. along
TDC O/L=org.+40deg.
map +17deg.

TDC

Inj. alongmap
Exh.-valve
Int.-valve opening
opening
BDC
BDC

Fast Idle
0

り、計測技術、解析技術を迅速かつ柔軟に活用しメカニズ

TDC

BDC

Int.-valve
BDC opening

TDC

50
40
30
20
10
0

Minimum wall
wet inj.
TDC
Ign.

BDC

TDC

Exh.-valve
opening

Vehicle speed km/h

Operatingduration

Normalcomb.

Fast Idle

TDC

10

Inj. along map

TDC
TDC

Exh.-valve
opening

BDC

BDC

Int.-valve opening

30

Time s

文献Particulate Emissions from DISI Engines at Cold-FastIdle”, SAE Technical Paper 2014-01-1368 (2014).

Normal combustion
20

考(1) Ketterer, J.K. and Cheng, W.K., “On the Nature of

TDC

(2) S
 ukegawa, Y., Kumano, K. and Ogata, K., “Estimation

40

Fig. 17 Timing of each device operating under eachof Particulate Matter in Direct Injection Gasoline En-

operating conditiongines by Non-Combustion CFD,” SAE Paper 2014-011142 (2014).

WLTC PN #/km

0-13s after engine start
COLD (25-347s)(3) T anaka, D., Uchida, R., Noda, T., Allen A., and etc.

1st acc. (13-25s)
HOT (347-1800s)

40%
reduction“Effects of Fuel Properties Associated with In-Cylin-

65%
reduction

der Behavior on Particulate Number from a Direct
Injection Gasoline Engine,” SAE Technical Paper
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Minimum wall wet inj.
at idle(4) A ikawa, K., Sakurai, T., and Jetter, J., “Development

Fig. 18 PN emission with each PN reduction itemof a Predictive Model for Gasoline Vehicle Particulate

PN red. Items under
only steady cond.

Ign. retard &large O/L

Matter Emissions,” SAE Int. J. Fuels Lubr. Vol. 3, No.
日 産 技 報No.87 (2021)139

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - 直噴ガソリンエンジンの低温過渡 PM 発生メカニズムの解明および PN 低減技術に関する研究

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典

公益社団法人自動車技術会

生、小倉 清隆、安川 義人、吉村 一樹、“インジェクタの

自動車技術会論文集

流れ解析を用いた PN 低減手法の検討、” 自動車技術会

Vol.50NO.3

文献番号 :20194324

論文集、Vol.49、No.2、pp.181-186 (2017)

受賞者

今岡

佳宏

井上

尊雄

白石

泰介

140

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞

メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１報）※－実車における等価温度計測と着衣サーマルマネキンのモデル化－
大井

抄録

元*

市川

靖 **

松本

彰*

本報は等価温度 (teq) の概要、車室内の等価温度の計測、及び数値サーマルマネキンの開発について報告する。着衣

サーマルマネキンを用いた teq 計測法を検討した。車室内の teq を測定した。空気温度、風速、放射の影響を適切に反映した
teq を測定した。更に、着衣伝熱モデルを組み込んだ数値サーマルマネキンを開発した。開発したマネキンモデルを使用して teqを計算した ( 第 2 報 )。また、teq の測定結果に基づいてシミュレーションの精度を確認した ( 第 2 報 )。

み合わせで表現されているため、実マネキンとの形状差が大1. ま え が き

きく、実測結果との詳細な比較ができない。車室内における着衣伝熱の扱いについては、川中子ら (6) が詳細モデルの検車室内の温熱環境評価指標として等価温度（equivalent

討を行っているが、車室内シミュレーションへの適用には至っtemperature）が ISO 14505-2 に定義されている。等価ていない。そこで、本研究では着衣条件における車室内の温度は体感温度の一種であり、車室内温熱環境の主要因で等価温度シミュレーション手法の確立を目的とし、以下に示ある空気温度、風速、放射の影響を単一の指標で表現できす検討を行った。

(1)るのが特徴である。その利便性から、近年では建築学会の
環境基準
んでいる

(2)

本論文は２報で構成される。第１報（本報）では、実車としても採用され、建築分野でもその活用が進における等価温度計測実験を実施し、実験に使用した着衣。

サーマルマネキンを再現するため、実用的な着衣伝熱モデル(3)(4)

自動車においても、車両 試作 前の設 計フェーズにおいを組み込んだサーマルマネキンモデルを開発した。

て等価温度のシミュレーション評 価を実施することは、空第２報では、第１報で開発したサーマルマネキンモデルを

調 開 発 の 効 率 化・品 質 向 上にとり有用である。 しかし、用いて車室内の等価温度シミュレーションを実施した。
シミュ

ISO14505-2 はサーマルマネキンによる等価温度の「計測」

レーションには、穴埋めや不要形状の削除・修正を必要としに特化した規格であり、シミュレーションに適用するには着ない「メッシュフリーシミュレーション」を用い、第１報の実

衣伝熱の計算方法などの情報が不足している。そのため、

験結果との比較からその精度検証を行った。

自動車を対象として ISO 14505-2 に基づく詳細な等価温度

なお、本論文は 2018 年・自動車技術会春季学術講演会

シミュレーションを実施し、着衣サーマルマネキンによる等で発表した内容 (7)(8)(9) を加筆・修正し再構成したものである。

価温 度計測との比較検 証を行った事例はこれまでにない。

2. 等価温度の定義

篠塚ら (3)、弓野ら (4) は着衣サーマルマネキンを用いた等価温度の実測とそのシミュレーションを実施しているが、建物
居室内の微風速環境を対象としているため、車室内とは解

等価温度は「ある皮膚温における人体からの顕熱損失（対析 環境が異なる。これに対し、Nilsson は、車室内を対流＋放射熱損失）が、評価対象の環境と等しくなる標準環境

象として着衣サーマルマネキンによる等価温度の計測とその（平均放射温度と空気温度が等しい静穏気流環境）におけ

シミュレーションを試みている。しかし、シミュレーションにる空気温度」と定義される。ISO 14505-2 における等価温

おけるサーマルマネキン形状は 18 個の直方体ブロックの組

度 teq の定義を式 (1) に示す (1)（本報で使用する変数名及び(5)* 統合 CAE・PLM 部** 先端材料・プロセス研究所

AGC 株式会社との共同研究に基づく成果※日 産 技 報No.87 (2021)

141受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

単位の一覧は論文末にまとめて示す）。

ト接触部を除く18 部位を解析対象とした。サーマルマネキ
ンの着衣は、T シャツ（半袖）、Y シャツ（長袖）、トランクス、
綿ズボン、靴下、靴の組み合わせとした。サーマルマネキンの制御モードは表面温度一定制御とし、表面温度は 34℃に設定した。

ISO 14505-2 では式 (1) のパラメータをサーマルマネキン
を用いて計測する。サーマルマネキンは人体形状を模した発熱する計測器である。複数の部位に分割されたサーマルマネ
キンを用いることで部位別の等価温度を求めることが可能であり、不均一な車室内環境の評価に使用することができる。
式 (1) のパラメータのうちマネキン表面温度 tsk,n と顕熱損

Fig.1 The vehicle (left) and the thermal manikin (right)

失 Qsk,n は評価対象の車室内にサーマルマネキンを設置してused for the experiment.

計測することで得ることができる。一方、標準環境におけるマネキン表面～環境の熱伝達率 h cal,n は、標準環境の条件

Table1 Experimental conditionsを満たす環境にサーマルマネキンを設置して計測を行うこと
で得ることができる。h cal,n の値は厳密にはマネキン表面温度と環境条件の関係によって変化するが、着衣や姿勢が同一であればほぼ一定値とみなすことができるため、本研究では部位ごとにきまる定数として扱う。

3. 等価温度の計測実験
3.1. 実験方法

h cal,n は第 2 章で述べたようにサーマルマネキンで直接計

3.1.1. 実験の概要

測することも可能であるが、本研究では着衣熱抵抗のデータ

等価温度シミュレーションの精度検証（第２報）のため、ベースの値から設定できるよう、式 (2) を提案する。この式

実車を用いた等価温度計測実験を実施した。実験は人工気

は人体顕熱損失の計算式 (10) にマネキン表面と環境との温度候室で実施した。実験車両として右ハンドルのミドルサイズ

差 1℃、標準環境における対流熱伝達率・放射熱伝達率を

クロスオーバー SUV を用い、サーマルマネキンを運転席に代入したものである。

搭載した。実験風景を図 1 に示す。
車室内の温熱要素は 1 秒間隔で測定した。車室内およびサーマルマネキン周囲（表面から 30mm）の空気温度（33 点）、
空調吹き出し温度（8 点）、車室内および車室外各部位の表
面温度（26 点）を K 型熱電対で、車室内内表面の熱流（9点）を熱流計で、サーマルマネキン周囲（表面から 30mm）の風速（22 点）を熱線式風速計で測定した。

本 研 究では、標 準 環 境における総合 熱 伝 達 率 h cs,n +h rs,n は部位によらず 8.1[W/㎡℃ ] 一定とし、着衣による表実験条件は、夏季冷房条件と冬季暖房条件の各１条件と面積増加率 fcl,n の推定には式 (3) を用いた。

した。それぞれの実験条件を表 1 に示す。各実験条件とも
車室内環境及びサーマルマネキンの計測値が定常となるまで計測し、実験の最後 3 分間の平均値を解析に用いた。

3.1.2. 等価温度の測定

式 (3) は、文献 (10) における fcl の式を SI 単位系に修正

等価温度は式 (1) により求めた。顕熱損失 Qsk,n は車室内したものである。h cs,n + h rs,n ＝ 8.1 と式 (3) を式 (2) に代入に設置したサーマルマネキンを用いて測定した。実験に用いすることで、最終的に h cal,n は着衣熱抵抗の関数として表す

たサーマルマネキンは 24 部位に分割されており、このうちシー

ことができる。
142

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

3.1.3. 着衣熱抵抗の測定

3.2. 実験結果と考察

式 (2) において h cal,n の同定に必要となる着衣熱抵抗は実3.2.1. 着衣熱抵抗験により求めた。放射温度≒空気温度≒ 20[℃ ]、風速＜ 0.2

式 (6) と式 (8) により求めた各部位の着衣熱抵抗を図 3 に[m/s] の人工気候室において、実車実験に用いた着衣を着せ示す。なお、左右共通部位（例：右上腕と左上腕）についてたサーマルマネキン（以下、着衣マネキン）と、裸体のサーは左右における計測の平均値を採用した。

マルマネキン（以下、裸体マネキン）それぞれについて、マ比較の結果、着衣による表面積の増加効果を考慮しない

ネキン表面～環境の熱抵抗を計測し、両者の熱抵抗から着場合（式 (6)）の着衣熱抵抗は、それを考慮した場合（式 (8)）

衣熱抵抗を算出した。サーマルマネキンの制御モードは表面の着衣熱抵抗に比べ、平均で 16% 過小評価された。この

温度一定制御とし、表面温度は 34℃に設定した。

結果は「着衣熱抵抗」と「着衣表面～環境の熱抵抗」が同

着衣マネキンと裸体マネキンにおけるマネキン表面～環境程度の条件では、サーマルマネキンからの顕熱損失が約 8%の熱抵抗は式 (4)(5) により求めた。

過大評価されることを意味する。この誤差は着衣表面～環境の熱抵抗がより小さい（＝風速が大きい）条件では更に増加する。
本報および続報では、着衣による表面積の増加効果を考慮した着衣熱抵抗（式 (8)）を採用する。これにより、実環境に則した条件での伝熱計算、等価温度計算が可能となる。

着衣熱抵抗は、簡易的にはこの両者の差として求めることができる（式 (6)）。

しかし、この計算方法では着衣による表面積の増加効果が考慮されないため、着衣熱抵抗が過小評価される問題が生じる。そこで、本研究では、着衣による表面積の増加効
果を考慮して着衣熱抵抗を算出した。図 2 に着衣マネキンと裸体マネキンの伝熱モデルを示す。着衣マネキンにおける着Fig.2 Cross sections of a part of manikin, which

衣表面～環境の熱抵抗（単位着衣表面積あたり）が裸体マ

shows heat transfer between manikin surface andネキンにおけるマネキン表面～環境の熱抵抗（単位体表面積

environment in a condition of air temperature = radiantあたり）に等しいと仮定すると着衣による表面積の増加効果

temperature: clothed manikin (left) and naked manikinを考慮した着衣熱抵抗は式 (7) で表される。

(right).

式 (3) と式 (7) を連立方程式として解くことで、着衣熱抵
抗を式 (8) で求めた。

Fig.3 Clothing insulation on each body segment

日 産 技 報No.87 (2021)143

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

3.2.2. 等価温度
サーマルマネキン周囲の空気温度分布、風速分布、車室内各部位の表面温度、サーマルマネキン各部位の等価温度をそれぞれ図 4、5、6、7 に示す。以下では夏季冷房条件・冬季暖房条件それぞれについて、はじめに各温熱要素の測定結果について述べ、次いで空気温度との比較から等価温度測定結果の妥当性を考察する。

3.2.2.1. 夏季冷房条件
夏季冷房条件におけるサーマルマネキン周囲の空気温度（図 4）は足元が上半身よりやや高くなったものの、大きな部

Fig.4 Air temperature around each body segment

位差は認められなかった。一方、サーマルマネキン周囲の風速（図 5）には部位により大きな差が認められた。顔・胸・左上腕・左手では 1.5m/s を超える大きな風速が測定されたが、下半身の風速は自然対流相当の小さい値であった。車
室内各部位の表面温度（図 6）は外気温を反映し、全体にサーマルマネキン周囲の空気温度より高くなった。
等価温度（図 7）には大きな部位差が認められた。足元の等価温度は空気温度より高めの値となった。これは足元の風速がゼロに近く対流の効果が相対的に小さかったのに対し、車室内各部位の表面温度が空気温度より高く、放射が等価温度を上昇させる方向にはたらいたためと考えられる。

Fig.5 Air velocity around each body segment

一方、上半身の等価温度は空気温度に比べ低く、部位によるばらつきが大きかった。特に、風速が大きかった顔や胸上部、左手において等価温度の低下幅が大きかったことから、対流による冷却効果により等価温度が低くなったと考えられる。上半身においても放射は等価温度を上昇させる方向にはたらいたと考えられるが、上半身では風速が大きかったため、対流による等価温度低下効果が上回り、等価温度が空気温
度より低くなったと解釈される。以上の結果より、夏季冷房
条件では空気温度、風速、放射の影響を適切に反映した部
位別の等価温度を測定することができたと考えられる。

Fig.6 Inner surface temperature on each partFig.7 Equivalent temperature around each bodysegment
144

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

4. 着衣サーマルマネキンのモデル化
シミュレーションによる等価温度計算に適用するため、実験に用いたマネキンをデジタルモデルで再現した。

Fig.8 Measurement by 3D Handy laser scanner

3.2.2.2. 冬季暖房条件
冬季暖房条件におけるサーマルマネキン周囲の空気温度（図 4）は下半身が上半身よりやや高くなったものの大きな部
位差は認められなかった。下半身の空気温度は 33 ～ 35℃
程度と、サーマルマネキンの表面温度 34℃に近い値であった。サーマルマネキン周囲の風速（図 5）は全体的にゼロ付
近の低い値となったが、左足では吹き出し風の影響を受け、Fig.9 Modeling of clothed manikin shape (example)

1m/s 程度の値が計測された。車室内各部位の表面温度（図6）は、外気温を反映し、全体にサーマルマネキン周囲の空気温度より低くなった。特に、ガラスの表面温度は 15 ～
20℃程度であり、空気温度より15℃程度低かった。
等価温度（図 7）は夏季冷房条件に比べると大きな部位差は認められなかったが、上半身の等価温度は空気温度に比べ低くなった。これは、ガラスの表面温度が空気温度に比べ低く、ガラスからの冷放射が主に上半身に影響した結果と考えられる。一方、冬季暖房条件では夏季冷房条件と異なり、風速が大きい部位と小さい部位で等価温度の差がほとんど認められなかった。これは、風速が大きい部位（左足）において、サーマルマネキンの表面温度と周囲の空気温度がFig.10 Geometry model of Fig.11 Heat transfer model
the manikin

for numerical thermal
manikin

ほぼ等しく、風速が大きくても対流による熱損失はほとんど変化しなかったためと解釈される。以上の結果より、冬季暖
房条件においても空気温度、風速、放射の影響を適切に反映した部位別の等価温度を測定することができたと考えられる。

Fig.12 Calculation procedure of equivalent temperature
日 産 技 報No.87 (2021)145

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

4.1. 3D レーザ計測による形状モデル作成で求めた Qsk,n、式 (2) で求めた h cal,n を代入することで各部位実験に用いた着衣サーマルマネキンの形状を 1mm 精度の等価温度を求めることができる。サーマルマネキンモデル

で計測し、形状モデルを作成した。計測に用いたレーザスキャ

へのパラメータ設定から等価温度計算までの手順を図 12 にン機（アメテック ( 株 ) 3DHANDYSCAN 700）と実車上示す。

での計測の様子を図 8 に示す。計測は対象物から約 20 ～第２報では、本章で開発した着衣サーマルマネキンモデル

30cm 離れた位置から行う必要があるため、実車上ではマネを第 3 章の実験で使用した車両の 3D キャビン形状に適用

キンの足元などで計測できない領域が発生する。そこで図 9

し、車室内温熱環境及び等価温度の解析を実施する。更に、に示すように、仰向け、うつ伏せにしたマネキンの形状を別

その結果を第 3 章の実験結果と比較することで、シミュレー

途計測し、実車上で計測できなかった箇所を補った。その後、ションの精度検証を実施する。

細部の穴埋めと、実験に用いたマネキンに合わせた部位分割

5. ま と め（24 部位）を行い、図 10 に示すマネキンの形状モデルを作成した。

①着衣による表面積の増加効果を考慮した着衣熱抵抗の計測法を提案し、実験に用いた着衣の熱抵抗計測を行った。

4.2. 伝熱計算モデル
伝熱計算モデルの構築にあたり、マネキン内部が完全断②前 記①により計測した着衣熱抵抗から h cal ( 標準環境に熱されており、マネキン表面が発熱する理想的なサーマルマ

おけるマネキン表面～環境の熱伝達率 ) を求める手法を提ネキンを仮定した。マネキンの制御は実験同様、表面温度案した。

一定制御（tsk ＝ 34℃）とした。

③前 記①②を用い、実車における等価温度計測を実施した。

シミュレーションでマネキン表面と着衣の 2 層構造や着衣

結果、空気温度、風速、放射の影響を適切に反映した等の内部構造を再現して解析するのは困難なため、着衣熱抵

価温度を測定することができた。本実験結果は第２報に

抗 Icl と着衣による表面積増加率 fcl の 2 つのパラメータを用おいて、シミュレーションの精度検証に用いる。

いた実用的な伝熱計算モデルを開発した。本手法では、着③実 験に用いたサーマルマネキンの形状を 3D レーザスキャ

衣表面を境界面として着衣表面と環境との間の伝熱計算をン計測によりデータ化し、着衣伝熱モデルを組み込んだ行い、その結果をポスト処理でマネキン表面からの伝熱量にサーマルマネキンモデルを開発した。本モデルは第２報に変換する。

おいて等価温度のシミュレーションに用いる。

着衣表面を境界面とした伝熱モデルを図 11 に示す。着衣
熱抵抗 Icl はマネキンの単位表面積あたりの熱抵抗であるた

参

考

文

献

め、これを着衣の単位表面積あたりの熱抵抗（＝ fcl,n×Icl,n）(1) I S O 14 5 0 5 - 2 : E r g o n o m i c s o f t h e t h e r m a lに変換した上で着衣表面に設定した。着衣の熱容量はゼロ

environment -- Evaluation of thermal environmentsとした。着衣熱抵抗下の温度をサーマルマネキンの表面制

in vehicles -- Part 2: Determination of equivalent

御温度である 34℃に固定し、着衣表面からの対流熱損失

temperature, Geneva, International Organization

Qc,n、放射熱損失 Q r,n、日射吸収量 Qs,n をシミュレーション上for Standardization (2006)

で計算する。このとき、着衣表面からのトータル放熱量 Qcl,n(2) A IJES-H0005-2015 : サーマルマネキンを用いた室内温は式 (9)、マネキン表面からの放熱量は式 (10) でそれぞれ表

熱環境評価法規準・同解説建築学会基準 , 東京 , 日本

される。fcl,n の推定には式 (3) を用いた。

建築学会 (2015)(3) 篠 塚貴志ほか：暖房時窓近傍の温熱環境に関する基礎的検討（その 2）サーマルマネキンによる顕熱損失量と全身温冷感の評価 , 2017 年度日本建築学会大会 学術講
演梗概集 環境工学 II、pp.259-260 (2017)(4) 弓野沙織ほか：暖房時窓近傍の温熱環境に関する基礎

4.3. 等価温度の計算

的検討（その 3）数値サーマルマネキンを用いた顕熱損

本章で開発した着衣サーマルマネキンモデルを用いること

失量の対流・放射割合の評価 , 2017 年度日本建築学会

で、等価温度をシミュレーション上で評価することが可能と

大会 学術講演梗概集 環境工学 II、pp. 261-262 (2017)

なる。等価温度は ISO 14505-2 に基づき、
式 (1) で計算する。

(5) N i l s s o n , H .O.: C o m for t cl i m ate e v a lu at io n

式 (1) に、tsk,n ＝ 34℃、シミュレーション結果をもとに式 (10)with thermal manikin methods and computer
146

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simulation models. Stockholm, National Institute出for Working Life (2004)

公益社団法人自動車技術会(6) 川 中子貴紀ほか：着衣サーマルマネキンの伝熱 特性予自動車技術会論文集

測手法に関する研究 , 自動車技術会 2015 年秋季大会

Vol.50NO.4

学 術 講 演会 講 演予稿 集、No.49-15S、pp.1159-1162(2015)(7) 大 井元ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第 1 報）、自動車技術会 2018 年春
季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文献番号20185361 (2018)(8) 米津豊作ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第 2 報）、自動車技術会 2018 年
春季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文献番
号 20185362 (2018)(9) 尾 関義一ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第 3 報）、自動車技術会 2018 年
春季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文献番
号 20185363 (2018)(10) A SHRAE: ASHRAE Handbook of Fundamentals,
Chapter 8 Thermal Comfort, Atlanta, American
S ociet y of He at i ng, Ref r iger at i ng a nd A i r Conditioning Engineers Inc. (2001)

Symbols and unit

日 産 技 報No.87 (2021)

典

147

文献番号 :20194578

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

受賞者

大井

元

市川

靖

松本

彰

148

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞

メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第 2 報）※－車室内における温熱環境と等価温度の計算－
大井

抄録

元*

市川

靖 **

松本

彰*

本論文 ( 第 2 報 ) はメッシュフリーシミュレーションの概要を述べる他、車室内の夏季冷房・冬季暖房時の等価温度 (teq)について、サーマルマネキンの着衣表面の 3D レーザー計測による実測値とメッシュフリーシミュレーションによる計算値の差について考察する。teq と車室内温熱環境の計算値は概して実測値と一致していることが分かった。冷房時と暖房時の着衣サーマル
マネキンの部位別 teq を評価する際の重要要素についても考察する。

個の直方体ブロックの組み合わせで表現されているため、実

1. ま え が き

マネキンとの形状差が大きく、実測結果との詳細な比較が難しい。Stancato(3) らは、低圧航空キャビン環境における空

近年、数値シミュレーションにより車室内の温熱環境及び調システムを検討することを目的とし、皮膚温を 34℃、部位

乗員温冷感・快適性が多く検討されている。その用途は車別に着衣量を設定した数値サーマルマネキンにより部位別等

両試作前の設計の初期段階から最終段階まで幅広く、空調

価温度を算出しているが、乗員形状は直方体ブロックの組み開発の効率化及び燃費・電費の向上検討などに活用されて合わせであり実験との比較はなされていない。Kaushik(4) らいる。乗員温冷感の検討では、人体内部の体温調節機能をは、冷房風の人体局所部位に対する当て方の差が部位別等モデル化し皮膚温などの生理量、更には温冷感指標を評価

価温度 EHT に与える影響を CFD により検討し、実験と比する人体熱モデルから、サーマルマネキンの制御をモデル化較している。乗員形状をモデル化し着衣熱抵抗を与えて解析

し放熱量、等価温度などの物理量を評価する手法など様々

し、各条件で実験の感度を捉えていることを示している。たなモデル・手法が提案されている。この中で等価温度は、

だし人体形状の妥当性については言及されておらず、また着人体生理量とは異なる物理量であり、ISO14505-2 でも計

衣形状も考慮されておらず熱抵抗を与えるに留まっている。

測法・評価法が規定されている。その利便性から自動車分

車室内における着衣伝熱の扱いについては、永野ら (5) が着

野のみならず建築・航空分野など幅広く活用されている。し衣形状をモデル化し、伝熱メカニズムを検討しているが、車かしながら ISO14505-2 ではサーマルマネキンによる等価温室内シミュレーションへの適用には至っていない。このよう度の計測に関する規格であるため、シミュレーションに適用に既往研究では、人体形状及び着衣形状を再現して等価温する場合には不明確な部分が多い。車室内における等価温度に関する夏季冬季実車実験結果とシミュレーション結果を度のシミュレーションについて、既往研究 (2) ～ (8) があるが、部位別に詳細に比較した研究は見られない。

(1)

車室内における等価温度のシミュレーション結果について、本研究では、着衣条件における車室内の等価温度シミュ実験結果と比較した事例が少なく、数値計算結果の妥当性

レーション手法の確立を目的とする。第１報では実車を用いが十分に検証されていない。また着衣の取り扱いも不明確でた等価温度計測実験、着衣サーマルマネキンのモデル化にある。

ついて示した。第２報では車室内の等価温度を、別報で提Nilsson は、車室内を対象として着衣サーマルマネキン

案するメッシュフリーシミュレーションにより解析し、実験結による等価温度の計測とそのシミュレーションを試みている。

果と詳細に比較することにより精度を検証する。さらに等価

但し、シミュレーションにおけるサーマルマネキン形状は 18温度の予測精度を着衣表面での放熱量から検討する。

(2)* 統合 CAE・PLM 部** 先端材料・プロセス研究所

AGC 株式会社との共同研究に基づく成果※日 産 技 報No.87 (2021)149

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

なお、本論文は 2018 年・自動車技術会春季学術講演会で発表した内容 (9) ～ (11) を加筆・修正し再構成したものである。

2. メッシュフリーシミュレーションの概要
従来の CFDコードで解析するためには、
通常、
穴埋め、
ラッ
ピングツールなどを用いた不要形状の削除・修正が必要となるが、この作業負荷が高く多くの時間を要している。これに対し本手法は、穴や不要形状があっても解析することができる。このためユーザーは通常の CFD コードが必要とする流体メッシュの作成を陽に意識する必要がなく、解析負荷が大Fig.2 Conservation law for control volume

幅に低減される。

3. 等価温度解析

通常の CFD コードの 1 つ FVM(Finite Volume Method)による Navier-Stokes 式の離散化は、図 1(a) に示す頂点座
標 (Vertex) 及び頂点接続関係 (Connectivity) を必要とす

ミドルサイズのクロスオーバー SUV の 3D-CAD 車体形状

るのに対し、本手法は図 1(b) に示すコントロールボリュームに着衣サーマルマネキン形状を組み込み、環境試験室におの界面における面積と法線ベクトルで記述され、通常のメッける夏季冷房・冬季暖房時の各条件における室内温熱環境

シュ情報となる頂点座標及び頂点接続関係を必要としない。

をメッシュフリーシミュレーションにより解析する。さらに第このため空間内に自動配置された点群（粒子）に対し、コン

1 報に記載した着衣サーマルマネキンモデルとの連成計算にトロールボリューム及びその界面情報（面積、法線ベクトル）

より、運転席乗員の等価温度分布を解析する。

を自動生成することにより、流れの解析を可能としている。

3.1. 車体形状と着衣サーマルマネキン形状
車体形状として、図 3 に示す 3D-CAD 車体形状に基づく
車体表面データを使用する。メッシュフリーシミュレーションの特長を生かし、3D-CAD データにおける面の交差、突起の削除など、CAD データを修正せず解析する。着衣マネキ(a) Conventional FVMン形状として、着衣を有するサーマルマネキンを実験車の運(b) Geometric free cellFig.1 Comparison of control volume between

転席に設置し、実験時の配置を再現した状態で、3D レー

conventional FVM and geometric free cell

ザー計測により取得した着衣サーマルマネキン形状を使用する。なお 3D レーザー計測による形状取得では、着衣サーマ

コントロールボリュームの形状は図 2 に示すように任意でルマネキン以外にその周辺のシート、ステアリング部などのあり、この考え方は流れのみならず全ての場を表す方程式系

形状も取得する。3D レーザー計測で取得した形状データはに適用することができる。本手法では、ある任意のコントロー

3D-CAD 車体形状データと必ずしも一致しない。実験時のルボリュームが隣接するコントロールボリュームとの間で物理状況を再現するため、3D レーザー計測で取得した 3D-CAD

量の保存則を満足する為の幾何学的条件式 [1] を満たすようデータを基準として、車体側の 3D-CAD 車体形状データをコントロールボリュームを生成する。このため質量・運動量・

一部移動・修正する。これにより両者を統合し、実験時のエネルギー保存則などを満足することになり、不自然な挙動

状況を再現する。

を取ることがない。一方自動生成された点群（粒子）を固定するため、 既 往 の MPS（Moving-Particle Semi-Implicit
Method）(12) ～ (13) などの粒子法とは異なる。内容の詳細及び妥当性の検討などは別報 (14) ～ (15) および特許 (16) ～ (17) を参照
されたい。

150

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

与える。マネキン各部位の着衣熱抵抗については、第１報の実験で測定した着衣による表面積の増加効果を考慮した熱抵抗値を各部位に与える。
冬季暖房条件では、外気温度を実験条件と同じ 0℃と設定し、フット外気導入モード、暖房風量を最大とする。流入条件として、フットダクト形状・デフロスターダクト形状に従って車室内に吹き出す状況を再現するため、冷房同様各ダク
ト形状を再現し、各ダクト内に吹き出し風量を設定する。吹き出し温度として、ほぼ安定とみなせる状況にて測定した吹き出し温度を各ダクト内にそれぞれ与える。流出条件として、
外気導入条件であるため車体隙間より車内の暖気が漏洩す

Fig.3 Surface data of the vehicle cabin

ることを考慮する。このため車体漏洩比率を導入して、車体隙間からの漏洩をモデル化する。

3.2. 解析条件
第１報同様、表 1 に示す夏季冬季実車実験に対応する条部材熱条件についても、冷房条件同様に設定する。ただ件にて解析する。夏季冷房条件では、外気温度を実験条件

しドア・ルーフ部については、ドア通気及びサンルーフがあっと同じ 35℃と設定し、ベント内気循環モード、冷房風量をたことから熱流計より別途計測した熱流束より得られた熱通最大とする。流入条件として、ベントルーバー形状・方向に過条件（熱コンダクタンス）を与える。マネキン条件について従って車室内に吹き出す状況を再現するためダクト形状を再も冷房条件と同様に与える。なおマネキンに関する実測と解現し、各フロントベント 4 か所、リアベント1 か所のダクト内析との比較では、第１報と同様にシート接触を除く18 部位に吹き出し風量を設定する。吹き出し温度として、ほぼ安定を評価対象とする。

とみなせる状況にて測定した吹き出し温度を各ダクト内にそれぞれ与える。流出条件として、HVAC ブロアーの内気導入

3.3. 解析方法

口に１か所設定する。

第２章に示すメッシュフリーシミュレーションにより車室内の温度気流性状を解析する。空間内に自動配置された点群（粒子）に対し、コントロールボリューム及びその界面情報（面Table1 Experimental conditions

Cooling

積、法線ベクトル）を自動生成することにより、熱流体解析

Heatingを実施する。車体部材表面では熱放射を考慮し熱流体解析

Outside temperature
35oC
0o C
Relative humidity50%
Not controlled
Solar lamp
OFF
OFF
Vehicle speed
IDLE
IDLE
A/C temperature setting 25oC
24oC
Blower fan speed
MAX
MAX
Mode
VENT
FOOT
Air flow direction
Neck
Neck
REC/FRE
Recirculation Freshと連成する。熱放 射解 析では形態係数を基にした S2S 法を用い (18)、熱流体解析では標準 k−ε 2 方程式モデルを用いる (19)。なおサーマルマネキンでは、着衣の熱抵抗と着衣による面積増加率を考慮した伝熱モデルを用いることで着衣
サーマルマネキンの熱収支を再現する。各部位の等価温度を ISO14505-2 の定義に基づき計算する。マネキンモデル
に対するパラメータ設定から等価温度計算までの手順を図 4にまとめて示す。

車体部材熱条件として、車体内側部材表面を熱性能に応じてフロアー、前後左右ドア、ルーフなどに分け、各部材では、様々な部材の積層されている構造を考慮し、厚さ方向の 1 次元熱流による熱通過条件（熱コンダクタンス）を与える。車体外側部材表面では、部材外板での車風速を考慮した熱伝達条件を設定する。なお車体部材内部の空気層の熱コンダクタンスについては、熱流の向きに応じて設定する。
またマネキン各部位での等価温度を解析するため、マネキン
着衣表面を 24 部位に分割する。マネキン皮膚表面では、実験時のマネキン制御に合わせるため実験条件と同じ 34℃を日 産 技 報No.87 (2021)151

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

5m/s
4m/s
3m/s
2m/s
1m/s
0m/s

Fig.5 Scalar velocity distribution (cooling)

40℃

Fig.4 Calculation procedure of equivalent temperature

30℃

4. 等価温度解析の結果

20℃

10℃

メッシュフリーシミュレーションによる熱流体解析から得られた各物理量、マネキン各部位の等価温度を第１報の実験

Fig.6 Inner surface temperature distribution on each

結果と比較することにより、シミュレーションの解析精度をbody part (cooling)

検証する。
5m/s

4.1. 車室内温熱環境
夏季冷房条件における速度分布及びスカラー速度 3m/s

4m/sの等値面を図 5 に示す。ベント吹き出し口から冷風が各乗3m/s

員に向かって吹き出すため、前席中心に速い速度分布となる。

2m/s

また内気循環モードであるため足元付近に戻る流れとなる。
車室内各部位の表面温度分布を図 6 に示す。冷気が到達す

1m/s

る前席で温度が低く、後席で高い傾向が見られる。

0m/s

冬季暖房条件における速度分布及びスカラー速度 2m/s

Fig.7 Scalar velocity distribution (heating)の等値面を図 7 に示す。前席足元から吹き出した暖気が上昇し、外気導入モードであるため後方に流れる速度分布とな40℃る。車室内各部位の表面温度分布を図 8 に示す。暖気が到達する前席中心に温度が高く、後方ほど低くなる傾向が見ら30℃れる。ただし後席足元ヒータにより後席の温度低下は小さく20℃なっている。

10℃

00℃

Fig.8 Inner surface temperature distribution on each
body part (heating)

152

日産技報

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Glassている。サーマルマネキン周囲風速を比較した結果を図 11に示す。顔部及び左手、左前腕で合わない部分が見られた

Door

Rear

Center

Front

Back

L.C-Pillar

気温度分布が小さい状況を含め、解析値は実験値に対応しL.Rr.Lo

算出している。下半身では温度がやや高く、乗員周りの空

L.Fr.Lo

Front示す。なお解析値に関し、実験で計測した位置に合わせて

L.Rr.Upいる。サーマルマネキン周囲温度を比較した結果を図 10 にAnalysis

L.Fr.Upが生じているものの、ガラス部、天井部では比較的対応してExperiment

Rear

た結果を図 9 に示す。ドア部で全体的に解析値が高く差異

40
35
30
25
20
15
10
5
0

L.Rr.side

Temperature (℃)

夏季冷房条件において車室内各部位の表面温度を比較しL.Fr.Side4.2. 解析結果と実験結果との比較

Roof

Fig.9 Inner surface temperature on each part (cooling)が相対的に速く、下半身が遅くなる傾向含め、全体的に対応している。左手、左前腕では、ステアリングを握る状況からベント吹き出し口に近くなるため、ベント吹き出し気流の方向、さらには左手、左前腕の設置位置の影響を受け易くなり

Experiment

Face

差異が生じたと考えられる。顔部では、ベント吹き出し向き

40
35
30
25
20
15
10
5
0

の多少の差の影響を受けたと考えられる。等価温度を比較した結果を図 12 に示す。分布の傾向含め解析値は実験値

AnalysisUp.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.Foot

Air temperature (℃)

ものの、ベントモード冷房空調の特徴である上半身の速度に比較的対応している。以上の結果から、解析値は実験値に対応し、特に等価温度で 3℃レベル以内の差異となったことから、温熱感申告の 1 ポイントレベル以内での予測が可能

Fig.10 Air temperature around each body segment (cooling)

Air velocity (m/s)

冬季暖房条件において、車室内各部位の表面温度を比較した結果を図 13 に示す。ドア部で解析値が実験値に比べやや低く算出された要因として、実験ではドアトリム裏に車室内の暖気が流入した可能性が考えられ、天井でもサンルー

ExperimentFace

フ仕様であるため、この影響を受けたと考えられる。ガラス

4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

Front 部では、デフロスター吹き出し温度の設定値の影響を受けたと思われる。サーマルマネキン周囲温度を比較した結AnalysisUp.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.Footとなっている。

果を図 14 に示す。暖気が到達する足元で温度がやや高く、全体的に分布が小さい状況含め、良好に対応している。サーマルマネキン周囲風速を比較した結果を図 15 に示す。風速

Fig.11 Air velocity around each body segment (cooling)

分布傾向含め、解析値は実験値に良好に対応している。等
全体的に分布が小さいものの、頭部から足元に向かい高くなる傾向を含め解析値は実験値に良好に対応している。以上の結果から、冬季暖房条件でも夏季冷房条件と同様に、解析値は実験値に比較的良く対応し、特に等価温度で全体的に 1℃未満の差異となったことから、温熱感申告の 1 ポイン
トレベル以内での予測が可能となっている。

40
35
30
25
20
15
10
5
0

Experiment

Analysis

Crown
Face
Back headUp.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.FootEquivalent temperature (℃)

価温度を比較した結果を図 16 に示す。夏季冷房条件に比べFig.12 Equivalent temperature around each body segment(cooling)

日 産 技 報No.87 (2021)

153

40
35
30
25
20
15
10
5
0

Experiment

Analysis

5. 考察
冷房条件ではマネキン上半身において、着衣表面温度とDoor

ント気流の影響も受けるため対流熱伝達率が大きく変化し、

Rear

Front

CenterBack

L.Rr.LoL.C-Pillar

L.Rr.Up

L.Fr.Lo

Rear

Glass

L.Fr.Up

L.Rr.side

Front

近傍空気温度の差が暖房条件に比べ相対的に大きく、ベL.Fr.Side

Temperature (℃)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

対流熱伝達量に差異が生じ易い。この観点で後頭部・胸上部ではベント吹き出しなどの影響を受け易く実験値と解析値

Roofとの差異が生じ易いと考えられる。さらなる予測精度の改善には、ベント吹き出し方向、解析における粒子配置などの解像性、使用する乱流モデルに改善が必要と考えられる。

Experiment

Analysis
解析形状については、3D レーザー計測でマネキンと車体間の位置関係を合わせているため、予測した形態係数に関し実際の状況と大きな差異は生じていないと考えられる。一方マネキン表面と各部材表面温度との差は、空気温度差に

Up.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.Foot

40
35
30
25
20
15
10
5
0

Face

Air temperature (℃)

Fig.13 Inner surface temperature on each part (heating)

比べ小さいことから、放射熱伝達量の予測精度が等価温度に与える影響は相対的に小さいと考えられる。
暖房条件では、マネキン着衣表面温度と近傍空気温度の差が小さい。さらにマネキン周りの風速は、暖房風の当たFig.14 Air temperature around each body segment

る足元を除き全般的に小さいため、対流熱伝達率が小さく、(heating)

対流熱伝達量が等価温度の予測精度に与える影響は相対的に小さい。足元ではフットからの暖房風が直接当たることか

Experiment

ら、対流熱伝達率がこの影響を受け易くなるものの、マネキ

Analysis1.5

ン着衣表面温度と近傍空気温度との差が小さいため、全体

1

的に対流熱伝達量に与える影響は小さいと考えられる。
一方、部材表面温度とマネキン表面温度との差を見ると、

0

ドア部では小さいもののガラス部では大きく、表面温度差のUp.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.Foot

0.5
Face

Air velocity (m/s)

2

大きい部位における放射熱伝達量の予測精度が等価温度に影響を与え易いと考えられる。本検討では、ドア部及びフロ
ントガラス(WS) 部で解析値がやや低めに算出されたものの、マネキンとの形態係数が比較的大きくかつ温度差の大きいドアガラス部において、表面温度の解析値は実験値に良く対応

Fig.15 Air velocity around each body segment (heating)
40
35
30
25
20
15
10
5
0

Experiment

差異は小さかったと考えられる。

Analysis

一般に暖房条件では、車室内各部位の表面温度とマネキ
ン表面温度との差が大きくなるため、表面温度が低く形態係数が大きいガラス部、また形態係数が相対的に大きい天井部の表面温度の予測精度、さらに暖房吹き出し部に近い足元を中心としたマネキンとの位置関係が重要となると考えら

Crown
Face
Back headUp.chest
L.Up.arm
R.Up.arm
Lo.chest
L.Forearm
R.Forearm
L.HandR.HandPelvisL.Fr.ThighR.Fr.Thigh
L.Lo.leg
R.Lo.leg
L.FootR.FootEquivalent temperature (℃)

していたことから、全体的に等価温度の解析値と実験値とのれる。

Fig.16 Equivalent temperature around each bodysegment (heating)
154

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

Wa ng M.: T her ma l C om for t P red ict ion a nd

6. ま と め

Va l i d at i o n i n a R e a l i s t i c Ve h i c l e T h e r m a lEnvironment, SAE Paper 2012-01-0645 (2012)① SUV 車両形状に着衣サーマルマネキン形状を組み込み、(8) G hosh D., Wang M., Chen K.H., Kaushik S. and

夏季冷房・冬季暖房各条件における車室内温熱環境と等

Han T.: Energy Efficient HVAC System with Spot

価温度をメッシュフリーシミュレーションにより解析した。

Cooling in an Automobile - Design and CFD②メッシュフリーシミュレーションの概要を示した。

Analysis, SAE Paper 2012-01-0641 (2012)③夏 季冷房・冬季暖房各 条件において解 析結果と実 験 結(9) 大 井元ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車室果を比較した。サーマルマネキン各部位の等価温度を実内の等価温度解析（第 1 報）、自動車技術会 2018 年春

用上十分な精度で再現し、サーマルマネキン各部位の温季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文献番号

熱感申告を 1 ポイントレベル以内で予測することが可能と20185361 (2018)

なった。

(10) 米 津豊作ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車④等 価温度の予測精度をサーマルマネキン着衣表面での放室内の等価温 度解 析（第 2 報）、自動車技術会 2018

熱量から考察した。夏季冷房条件では上半身における対

年春季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文

流熱伝達量、冬季暖房条件では放射熱伝達量の予測精

献番号 20185362 (2018)

度が等価温度に影響を与える。

(11) 尾 関義一ほか：メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等 価温 度解 析（第 3 報）、自動車技術会 2018

参

考

文

年春季大会 学術講演会 講演予稿集、No.80-18、文献(1) I S O14 5 0 5 - 2 : E r g o n o m i c s o f t h e t h e r m a l

献番号 20185363 (2018)environment - Evaluation of thermal environments(12) 越塚誠一：粒子法、日本計算工学会編、丸善株式会社、

in vehicles – Part 2: Determination of equivalent(2005)

temperature, Geneva, International Organization(13) K oshizu ka, S and Oka, Y : Mov ing-Par t icle

for Standardization (2006)

Sem i-I mplicit Met hod for Frag mentat ion of(2) N i l s s o n H .O. : C o m f o r t c l i m a te e v a l u a t i o n

Incompressible Fluid, Nucl. Sci. Eng., 123, 421-

with thermal manikin methods and computer

434 (1996).

simulation models. Stockholm, National Institute(14) H . Sato, et.al.: Thermal Fluid Analysis by A

for Working Life (2004)

Mesh Free Simulation, Part1 Analysis of the(3) S tancato F., Conceicao S., Papa R. and Santos

thermal fluid field in a headlamp based on the

L.: CFD Thermal Comfort in Aircraft Cabin, areal 3D-CAD model, No. 2011-28-0135, APAC-16

Comparative Study, SAE Paper 2015-01-2561 (2015)(2011)(4) K aushik S., Han T. and Chen K.H.: Development(15) M . Inoue, et.al.: Thermal Fluid Analysis by A Meshof a Virtual Thermal Manikin to Predict ThermalFree Simulation, Part2 Analysis of the indoor

Sensation in Automobiles, SAE Paper 2012-01-0315

climate in a vehicle cabin based on the 3D-CAD(2012)

model, No. 2011-28-0136, APAC-16 (2011)(5) N agano H., Kobayashi Y., Kawanago T., Kohri(16) 斉 藤 恒洋ほか、国 際 公開 番号 WO 2010/150758A.

I., Matsunaga K.: Prediction of Convective Heat

物理量計算方法、数値解析方法、物理量計算プログラ

Transfer Coefficient for Ruck and Asperity of

ム、数値解析プログラム、物理量計算装置および数値

Clothing Surface, Proceedings of Ambience14 &

解析装置

10i3m, ID 118 (2014)(17) 柳原一貴ほか、国際公開番号 WO 2014/069421A. シ(6) H epokoski M., Curran A. and Schwenn T.: A

ミュレーション装置、シミュレーション方法およびプログ

C ompa r ison of Physiolog y-Based Met r ics toラム

E nv i r on me nt- B a s e d M e t r ic s for E va lu at i n g(18) 尾 関義一ほか：複雑な内部形状を有する大規模メッシュ

Thermal

対応型放射伝熱計算手法に関する研究、空気調和・衛Comfort, SAE Paper 2013-01-0844 (2013)

生工学会論文集 , No.62, 101-110 (1996)(7) C hen K.H., Kaushik S., Han T., Ghosh D. and日 産 技 報No.87 (2021)(19) 尾関義一ほか：実験用実大アトリウム内の熱伝達・気流155

受賞：2020 年 自動車技術会賞 論文賞 - メッシュフリーシミュレーションによる車室内の等価温度解析（第１～２報）

性状に関する CFD 解析 ( 第 1 報 ) -CFD・2 波長放射出

連成シミュレーションにおけるサッシュのモデリングに関公益社団法人自動車技術会する研究、空気調和・衛生工学会論文集、No.68, 65-

自動車技術会論文集

75 (1998)

Vol.50NO.4

典

文献番号 :20194579

Symbols and unit

受賞者

大井

元

市川

靖

松本

彰

156

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞

世界初アクティブトルクロッドの開発
金堂

雅彦 *

谷村

浩史 **

山内

亮佑 *

小穴

祐太 ***

1. 技術開発の内容
1.1 はじめに将来に向けた高効率 PT の燃費向上を実現する方策として、ダウンサイジングターボ（DST）や高圧縮比の採用が加速している。しかし、これらは、エンジン加振力を増大させるため、従来技術では、マウント重量増による対策が不可避であり、燃費効果が減少してしまう問題が生じていた。新たに、車体への入力を抑制するマウント創出が必要となった。
今回、車両の快適性を決定するこもり音や加速時騒音に影響が大きなトルクロッドにおいて、そのトルクロッド自身の

図 1 ダウンサイジングによるトルク変動増大共振を活用してエンジンの高周波加振力を防振しつつ、ト
レードオフとなる共振ピークを、レシプロアクチュエータによ

さらに、 燃 焼 効 率 を 向 上 するため に、 高 圧 縮 比 化

る減衰力付与で解決するアクティブトルクロッドを開発した。

した場合や HCCI（Homogeneous-Charge Compression

ポイントは、トルクロッドに求められる異なる機能要求を、

Ignition）などの急速燃焼を適用した場合は、爆発圧力に独立した設計変数でバランス良く実現したことと、ロッド共振

よる高周波成分のエンジン振動が増大する。図 2 には、圧を制振するダイレクト速度フィードバックを実現するために、縮比を上げた際の影響例を示す。この様に、燃費向上技術は、コントローラの加速度積分機能をアクチュエータに統合して、振動騒音とトレードオフ関係に有り、可変圧縮比エンジン ( 以

シンプルで自動的且つロバストな制御とした。

下、VCR:

Variable Compression Ratio の略 ) のように、DS であり、さらに燃焼効率を向上した場合は、低周波から高周波までの振動騒音増大のリスクを伴うため、振動遮断

1.2 燃費向上技術の振動騒音特性への影響
内燃機関の燃費を向上させるための様々な取り組みが知ら性能の高いエンジンマウント創出が必要となる。

れており、例えば、ポンプロスやフリクションロスを低減する
ために、Ｖ型６気筒エンジンを直列 4 気筒エンジンに置き換

Cylinder Pressure
Level (dB)える DS が有効である。しかしながら、少ない気筒で従来と同じエンジントルクを発生させるには、一気筒当りのトルクが増加するため、低周波から中周波数までのエンジン振動が増大する（図１）。

200

Compression Volume; 2.0L
ratio: 18 Engine torque; 200Nm
Engine speed; 2000rpm
Compression
ratio: 85dB

Frequency (Hz)
図 2 圧縮比上昇による燃焼加振力の増大* パワートレイン・ＥＶ性能開発部

日 産 技 報No.87 (2021)** シャシー開発部*** 車両性能開発部

157

1000

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発

1.3 新開発マウントシステム
エンジンの加振力を車体へ伝えない従来技術としては、大型の防 振サブフレームが 有り（図３）、また、100Hz 以下の低周波においては、そのサブフレームの剛体共振の影響を排除するために、大型のアクティブコントロールマウント（ACM：Active Control Mount）を用いていた。この時に、
ACM は、高い制御力が必要となり、液封マウントの液中共
鳴を用いて、制御力を増大させるため、ACM そのものが大型化して、重量増の懸念が有った。
図 4 可変圧縮比エンジン機構（ＶＣＲ）

図 3 従来型防振サブフレームとアクティブマウント
図 5 ＶＣＲの動力性能と燃費性能の両立

一方、コストの観点からは、簡素なソレノイドアクチュエー
タが主流である。エンジンの基本次によるこもり音発生を抑そこで、これまでに無い、新しいマウントコンセプトを創案制するために、エンジン加振力を打ち消す制御力が必要でした。図 6 がその概要示す。従来トルクロッドでは、大きなあるが、その駆動原理からくる高調波を流体オリフィスで抑

エンジントルクを受けとめるために、インシュレータ剛性も高えているため、100Hz 近傍やそれ以上の周波数の出力はかく、トルクロッド共振が 700H ｚ程度にあったが、後述する

なり小さく、高周波側に制御の限界がある。

インシュレータの設計工夫によって、大トルクを支えながらも、
ロッド固有値を低周波化して、加速時騒音域を防振領域とし、大幅な車体への加振力低減を実現した。

1.3.1 新マウントシステムの創案
走りの楽しさを生む V6 以上の高トルク（390Nm）と燃費向上（V6 比

約 30％改善）の両立を狙いとして、満を持して開発したのが、どんな運転状態でも理想の燃焼を実現する可変圧縮比エンジン（VCR）である（図４、5）。これは、技術者の永年の夢を実現する理想のエンジンとなったが、静粛性に関しては、前述した様に、従来の DST 以上に課題が増大した。
通常燃費の良いエンジンは、圧縮比が高くトルクを出せな
いものであるが、燃費が良く高周波の加振力が入る VCR は、

図 6 新アクティブマウントコンセプト

トルクデマンド要求が強い時には、ターボ全開過給が可能な
低圧縮比で運転されるため、それを支えるマウントは、今ま

また、こもり音領域へ低下した共振をインシュレータの減で以上に剛にしっかりエンジンを支持する必要が有る。それ衰増大で対応すると、改善した防振領域が消失してしまうたは、結果、エンジンの高周波の加振力 ( 図２) を、今まで以めに、アクティブに制振することでこれを解決した。

上に車体へ伝えてしまう。

エンジンから入力される振動を、図 6 右側に示す様に、エンジン側のインシュレータで減衰した上で、トルクロッド
本体の振動速度に比例する制御力を付与することで、物理的にでは無く、電気的にトルクロッドの減衰を増大させて共振を制振した。
158

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発

1.3.2 公理的設計

基づき説明する。式 ( ５) に示す計測したトルクロッド振動速

開発に役立ったのは、公理的設計の活用である。
トルクロッ

度に比例する制御力 Fcont を減衰力としてトルクロッドに内ドに求められる要求機能は、①エンジンが発生するトルクを蔵した慣性マスアクチュエータから発生させ、共振を抑制さ

しっかり支えること②急速燃焼で増加した高周波加振力を、せる速度フィードバック制御構成を考えた。

車体へ伝えないこと③エンジンのトルク変動で、ロッド共振

この制御力を式 ( ３) に作用させると、式 ( ６) となり、整が励起されないこと。の３点で有るが、通常、これらを実現理すると式 ( ７) となる。防振領域に影響が有る分子には、する設計解（変数）は、相互に関係しあい機能が相反してしフィードバックゲイン G は存在していなく、共振を表現する、

まう。これを、機能と設計変数が一対一対応する独立した設

右辺分母の減衰項に、速度に比例するフィードバックゲイン

計解（変数）で、要求を満たせる定式化を進めた。また、一G が作用でき、共振を抑制できる。

つの要求機能を複数の設計変数で実現する場合は、可能な限り、設計変数の統合を行い、自動的に要求機能を満足する様にした（独立公理、情報公理の活用）。
図 7、8 に設計例を示す。エンジンが発生する大きなトルクを保持するためには、エンジン側のインシュレータを用い、ロッド共振を低下させるためには、車体側インシュレータを用いることで、機能①と②を両立出来た。図を詳細に見ると分かることだが、図 8 の（a）は、k2（車体側剛性）に対して、等高線が横縞であるが、（ｂ）は、k2 に対して、縦縞となっていて、関係性が直交し、独立関係にあることが分かる。
関係性を定式化（式１、２）することで、これらの特徴を見

図 9 アクティブトルクロッドのモデル図出すことが出来た。

図 7 トルクロッドの振動モデル（a）トルク支持剛性マップ（b）ロッド共振周波数マップ

図 8 トルク保持機能（高剛性）と防振機能（低剛性化）の両立

また、インシュレータの減衰特性を使わずに、（１）~（３）式の定式化に基づき、ロッド共振を慣性マスアクチュエータ

2. 技術の有用性で制振するのも独立設計となっている（図９）。即ち制御力によって、影響が有るのは、共振振幅のみで、高周波の防振性能を悪化させない。

燃費向上のためのＤＳＴや高圧縮比化は、エンジン加振

具体的にトルクロッド共振振幅を低減させる方法を数式に日 産 技 報No.87 (2021)

力を増大させ、こもり音や加速時騒音を悪化させる。図１０159

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発に示すトルクロッドにアクチュエータを組み込んだアクティブ

ATR の振 動遮断効果によって、V6 搭載の車両と比較し、制振機構により、トルクロッド単体でのコンセプト検証を実同等のレベルを実現できている。また、従来の ACM 技術施した（図１１）。

対比で４０％（８ｋｇ）の軽量化を実現した。
更に、車体への加振力を大幅に低減できた結果、従来のペンデュラムマウントの適用領域を大きく拡大できた（図１３）。

Transmissibility (dB)

図 10

アクティブトルクロッド構造（諸元）5dB
ATR w/o Control

Conventional torque rod
図 13

ATR with Control
50

200

350
500
Frequency (Hz)650

エンジンマウントシステムの適用領域の拡大

なお、本技術は、速度に比例する制御力を活用したシス

800

テムであるが、将来的にはアクチュエータから発生する制御
力を、変位に比例する力とすると、インシュレータ剛性を変図 11 トルクロッド単体でのコンセプト実証

化させられる。また、加速度に比例する制御力は、質量を試験方法はトルクロッド単体のエンジン側インシュレータ

変化できるので、ロッドの固有値を自由自在に変化させることに、一定の加振力を入力し、その時の加振力に対するトルクも将来的に可能である（図 14）。

ロッド変位を制御の有無で比較した。トルクロッド固有値を

このことは、究極の熱効率追求によって、高周波の加振200Hz 以下としたことで、従来では共振によって伝達力が力が増大したり、エンジンそのものの軽量化を推進しようと増大していた周波数領域が防振領域となり、伝達力を大きくした時に、静粛性向上の可能性を高める。また、プラットフォー

改善できている。

ム変更等により、部品ごとの共振周波数を一致させない工夫

また、共振周波数において減衰を付与しているにも関わらなど、これまで制約になっていた固有値配置設計から解き放ず、300Hz 以上の伝達特性は制御無の場合と一致しており

たれ、より狙いとする制御の重点化や、共用化が可能となり、（赤実線）、防振性能を劣化させることなく、共振ピークレベ

ひいては、更なる静粛性向上に繋げられる。

ルを低減できることが実機においても確認できた。一つのシステムで低周波化から高周波まで対応できた画期的な技術である。

図 12 ATR による車室内加速時騒音効果

次に、ATR を V6 と同等トルクが出力できる L4 の VCRエンジンを搭載した実車に組込み、車室内の運転席耳位置

図 14 制御自由度の増大

での音圧を計測した。図１２に全開加速時の車内音を示す。
160

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発

り軸受けから、板バネに変更することで、小型化が図れたば

3. 技術の新規性・独創性・革新性

かりか、耐久性に優れ、可動子の位置制御に余分な電力を消費しない。

3.1 トルクロッド内臓の世界初小型慣性
マスアクチュエータの実現

一方、小型化が図れてはいるものの、要求制御力より、慣従来の ACM に用いられていたソレノイドアクチュエータ

性質量が 400gr 程度必要となるため、インナー可動子タイは、高周波の出力特性に課題がある。そもそも、ソレノイド

プでこれを実現しようとすると、トルクロッドに組み込むこと

は、吸引方向の力しか発生出来ない上、非線形のために出が現実的でない。そこで、可動子と固定子の関係を逆転配置

力波形が歪む。そこで、狙いの周波数以外の高次の力をもすることで解決した（図 19）。

発生させてしまうため、これを対象構造物に伝えない工夫が必要となる。慣性マスアクチュエータとして、高周波でも素直な線形性を発揮できるレシプロアクチュエータを新規に開発した。その制御力に関する周波数特性を図１５に示す。ソレ
ノイドは、高周波で大きく制御力が低下するが、開発したレシプロアクチュエータは、高い出力と線形性を実現した。

図 16 アクチュエータ作動原理（インナータイプ）

図 15

ソレノイドに対するレシプロアクチュエータの線形特性改善

ポイントは、200Hz まで、12V 電源と言う限られた投入エネルギで制御力を成立させるため、磁気回路の最適設計

図 17 磁石磁束並びに、高周波で十分な電流を確保するために、コイルのイ
ンダクタンス低下が鍵であった。コイルの巻き数低下を前提に、永久磁石の力を最大に引き出すための、可動子と磁石のギャップ並びにギャップ形状の最適化で小形化を達成するとともに、発生推力の品質を向上させるためにレシプロモー
タでは磁気回路すべてを電磁鋼板（積層鋼板）で構成した。
これによりソレノイドで大きな課題となっていた高周波領域
で電流による発生推力の低下や推力指令に対する発生推力の位相遅れを阻止して、推力リニアリティの改善などアクチュ
エータとしての理想を実現したものとなっている。
次に、具体的な構造を図 16 に示す。固定子に板バネで

図 18可動子が支えられており、固定子のコイルによって発生する磁界と、磁石によって発生する磁界の両者の作用が加わる。
図 17 と図 18 には、可動子に発生する電磁力や制御力を示すが、コイルに印加する電流の向きを交番させることで、磁石磁束との起磁力の偏在を交番することで、慣性マスアクチュ
エータとしての機能を発揮できる。
また、可動子の支持方法は、一般的なベアリングやすべ
日 産 技 報No.87 (2021)161

磁石磁束とコイル磁束による制御力発生原理

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発(a) インナータイプ
図 19（ｂ）アウタータイプ

可動子インナータイプとアウタータイプ

なお、新たに採用した板バネ構造に関して、制御に影響が大きい軸方向の可動子の固有値を低く配置すると共に、ピッチング固有値を制御周波数外へ設定するために、徹底し図 22 アクチュエータへの積分機能統合

た構造解析、機構解析を実施して、最適板バネ形状を見出した。これにより、異方性剛性によって、制御には影響のな

通常なら速度センサを用いるか、加速度をコントローラでいヨーモードは、制御周波数域にあるが、重要なモードは狙

積分演算することで、速度を求めるところで有るが、前者は、

い通りの配置を実現した（図 20、21）。 図 21 に示す通り、大型化やコスト増を招き、後者は、演算遅れによる制御性の

紙面の奥行方向の剛性を低下させつつ、上下方向剛性を増悪化や、制御周波数の制約が発生する。我々は、アクチュエー

大させて、可動子のピッチング共振を高周波へ飛ばした。

タで使用するコイルに着目した。コイルの電圧入力に対する
電流出力特性は、ある周波数以上では、シンプルな積分機能を発揮する。トルクロッドの加速度をセンシングして、これをコイルへの電圧入力とすることで、コントローラが無くても、自動的に速度に比例する制御を実現した。

図 20 可動子支持の板バネ構造

図 23 加速度センサ出力の 90 °位相遅れ周波数領域

4. 技術の信頼性
前述した様に、トルクロッドの支持剛性は、エンジン側イ
図 21

ンシュレータの剛性を用いて実現し、トルクロッドの剛体固板バネ構造の最適化（異方剛性の実現）

有値低下は、車体側インシュレータの剛性を用いて実現した。

3.2 ロッド制振制御

この時に、トルクロッドの軸方向固有値のみ低下が可能であ

トルクロッド本体の振動速度に比例する制御力をアクチュれば良いが、軸方向以外の剛性も低下するため、トルクロッ

エータより作用させることで、トルクロッドの共振振幅が抑制

ドのピッチングモード（図 24、25）も低下してくる。アクチュエーされる。

タが制御できるのは、軸方向の一方向のみで有るため、実用上問題の無いトルクロッドの振動特性設計が必要である。
162

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発

トルクロッドのピッチモードを大きく励起するのは、エンジンの往復慣性力による車両上下加振力であるが、VCR は、
リンクジオメトリを最適化することで、バランスシャフト装着
エンジン以上に上下力をキャンセルできる。しかしながら、エンジンのロール振動による加振力ベクトルとトルクロッド軸
方向を、完全一致させることは困難であり、トルクロッドのピッチモードを励起しない工夫を入れた。一つは、車体側インシュ
レータに減衰力を適度に加え、ピッチ共振を抑えつつ、発生

図 26

ピッチング振動計算用トルクロッド振動モデル

したピッチ振動を、トルクロッドの前後振動として、誤検出しないセンサ取り付け位置を決定した（図 24）。
更に、ロッドの主要寸法で、ピッチモードを定式化して、どの因子が重要かも見極めた。最も難しい点は、トルクロッ
ドの軸間距離が、エンジンのプリロードによって変化するた
めに、ピッチング振幅を表すこの方程式は、プリロード関数の非線形方程式であると言うことである。そこで、定式化に基づく数値解析によって、トルクロッドの慣性モーメント（I）
や質量（m）と、トルクロッドの重心からエンジンと車体への取り付け点距離（aと b）を変数として、最適化解析を実施した。

図 27 ピッチング動剛性の負荷別周波数特性

基本的な考え方として、I=mab の関係をいかなる負荷条件においても成立する様にした結果、目標の動バネ定数を達

また、ロッド振動速度を検出して、減衰力を付与する制御成するインシュレータ形状を見出した（図 26、27）。

であるため、エンジン負荷によって、ロッドの共振周波数が変化しても、それに応じた減衰力を作用させることが出来て、ロバストな制御システムであることを検証できている。

図 24

加速度センサ設定位置

図 28

図 25 加速度センサ適正設置によるロッド振動低減

日 産 技 報No.87 (2021)

163

エンジン負荷に対する制御のロバスト性

受賞：2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 世界初アクティブトルクロッドの開発

受賞者

金堂

雅彦

谷村

浩史

山内

亮佑

小穴

祐太

受賞
2020 年 自動車技術会賞 技術開発賞
金堂

雅彦

谷村

浩史

小穴

祐太

2019 年 日本機械学会賞（技術）
金堂

雅彦

谷村

浩史

山内

亮佑

164

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2020 年 市村産業賞 貢献賞

世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発
仲田

抄録

直樹 *

羽二生

倫之 *

木村

誠*

モータ駆動の特長を生かした走りの良さをより多くのお客様に提供することを目指して e-POWER を開発し、新型ノートに搭載した。駆動システムは日産リーフと同じ制御構成とし、モータ駆動 制御技術や部品を共用した。さらに e-POWER
Drive という走行モードを開発し、アクセルペダル操作のみで 車速の加減速コントロールが容易にできる新しい運転感覚を実現した。

e-POWER の最大の特徴は、駆動系と発電系がメカニカル

1. は じ め にに分離されていることである。システム構成を図 1 に示す。
e-POWER システムは、VCM（Vehicle Control Module）

e-POWER は日産の戦略的な技術軸の一つである電動化によって制 御される。VCM は、MC（Motor Controller）、の一環として開発した、新しい電動パワートレインである。コ

GC（Generator Controller）、BMS（Battery Management

ンパクトカーへの適用を目指し開発を進め、今回新型ノート

System）および ECM（Engine Control Module）と連携し、へ搭載した。本稿では e-POWER の開発の狙い、概要、シ

常に最適な発電によるエネルギマネジメントと駆動力制御を行ステム設計、および新たに開発した走行モード “e-POWER

う。

Drive” について解説する。

駆動系と発電系がメカニカルに分離されているという特徴
により、①駆動系の基本コンポーネントや制御は EV の技術

2. 開発の狙いを流用でき、駆動力は 100% 駆動モータで発生する、②発電用のエンジンは走行状態に寄らず自由に回転数とトルクの2010 年に発売した 100% 電気自動車（EV）の日産リーフ

設定が可能、という二つの大きな特長を持つ。①により EVは航続可能距離の延長や運転性の向上などの進化を続け、と同様のモータ駆動による走りの良さを提供でき、②により全世界に 20 万台以上を販売している。日産リーフはゼロ車

エンジン効率の良い動作点で運転し燃費向上が図られ、ま速から最大トルクが発生でき、広い車速範囲において固定た音振上有利なエンジン動作をさせることができる。外観を変速比で直接駆動力を発生できる特長を生かしたモータ駆

図 2 に、構成ユニットの主な仕様を表 1 に示す。

動による走りの良さが好評を博している。この走りの良さをさらに多くのお客様に提供することを目指し、コストやパッケー
ジングの観点からもコンパクトカークラスに 搭載できるパワー
トレインとして e-POWER を開発した。

3. e-POWER の概要
3.1 システム構成と主な仕様

図ｰ 1 システム構成

い わ ゆ る シリ ーズ ハ イブ リッド 方 式 に 分 類 さ れ る

Fig. 1* パワートレイン・ＥＶプロジェクトマネージメント部

日 産 技 報No.87 (2021)

165

Configuration of e-POWER system

受賞：2020 年 市村産業賞 貢献賞 - 世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発

速機の 2 系統ギヤトレインをワンパッケージに収めてい る。
このギヤボックスを介して駆動系と、エンジンを含めた発電系は一体に組み立てられている。インバータはパワートレイ
ンとは別体で車体に固定され、駆動モータおよび発電モータとはそれぞれ三相ハーネスで接続されている。バッテリパッ
クは、前席シート下に配置できるようコンパクトな設計としている。前席シート下に配置すること により、乗員スペースに影響を与えず、ICE 車とほとんど変わらないキャビンおよびラゲッジスペースを実現できた。また、ICE 車と共通の骨格
内側にバッテリパックを配置したので、新たな骨格部材を追加することなく高電圧部品保護と乗員安全を両立できる。これらにより B セグメントのコンパクトなプラットフォームである
ノートへの搭載 を実現した。
図ｰ 2 e-POWER 外観

Fig. 2

Appearance of e-POWER

表ｰ 1

Table 1

構成ユニットの主な仕様

Specifications of e-POWER components

図ｰ 3 停車時からの加速特性（スロットル全開時）

Fig. 3 Acceleration G at standing start (wide open
最高出力と最大トルクは現行日産リーフと同スペックであthrottle, WOT)る。図 3 にノート・e-POWER と他方式ハイブリッド車 A、
B の加速特性を示す。
ノート・e-POWER は日産リーフと同様、他方式ハイブリッ
ド車 A、B に比べ加速レスポンスが良く、G の立ち上がりが早くスムーズな加速が実現できている。
発電系は、ノート ICE（Internal Combustion Engine）
車にも搭載されている HR12DE をベースに発電 専用にモディファイしたエンジンと発電モータの組み合わせで構成される。バッテリはリチウムイオンタイプで、クイックな加速レ
スポンスを実現するために、高出力タイプを採用した。駆動
モータ、発電モータ、インバータはエンジン冷却システムとは独立した水冷システムを有し、リチウムイオンバッテリはパック内に専用の空冷システムを搭載する。

3.2 パッケージング
図 4 に、バッテリを含めた e-POWER の車両レイアウト

図ｰ 4 e-POWER の車両レイアウトを示す。

Fig. 4In-vehicle layout of e-POWER system

ギヤボックスは、モータ駆動用減速機とエンジン発電用増
166

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2020 年 市村産業賞 貢献賞 - 世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発

3.3 e-POWER 制御システム構成
e-POWER の基本構成構想は、駆動モータ、インバータ、
リチウムイオンバッテリ、充電器で構成される EV に対し、発電用のエンジンと発電モータを追加し、リチウムイオンバッ
テリの容量を減らし、充電器を削除する、というものである。
この構想を基に設計した制御システムの構造を、日産リーフと比較し図 5 に示す。
制御システム構造における日産リーフとの対比においては、充電システムを発電システムに置き換えるため OBC（On
Board Charger）を取り除き、ECM と GC に置き換えている。

図ｰ 6 エネルギ消費／供給のバランス

駆動システムは、日産リーフと同じ制御構成である。この制

Fig. 6

御システム構造により、日産リーフで築き上げたモータ駆動

Energy consumption and power generation
balance

制御技術と部品を共有できた。

4. システム設計
4.1 基本システム設計理念
e-POWER システムは、代表的な走行シーンにおいて、リチウムイオンバッテリからの供給電力のみで走行できるポテ
ンシャルを持たせた（図 6 の青点と緑点）。また、山岳路な
どの高負荷連続運転では、発電モータから電力を供給して走行する設計とした（図 6 の赤点）。このバッテリと発電モータの供給電力を合わせることで、日産リーフ同様の力強い加速を可能としている。

図ｰ 7 実用燃費モードでのエンジン動作点頻度

Fig. 7 Operating point for real-world fuel economy

4.2 トップレベルの燃費(Nissan's definition)

e-POWER に搭載した HR12DE エンジンの燃料消費率と、実用燃費モード（お客様の市場での使われ方を代表し

4.3 EV のような静粛性

た走行モード）でのエンジン動作点頻度を図 7 に示す。駆EV のような静粛性を実現するために、EV 走行領域、す動系とエンジンが完全に独立していることを活用し、駆動系

なわちリチウムイオンバッテリからの供給電力のみで走行での状態にかかわらず、各種要求（動力・運転性・音振・排きる領域を設定するに当たり、日本市場での走行頻度が高

気・熱・暖房・ブレーキ負圧・部品保護・診断など）の許

い中低速領域をカバーでき、かつ他ハイブリッド車よりも広容範囲内で最も燃費が良い動作点を選ぶよう、VCM にて各

くなるようにした（図 8）。さらに高速領域においても、リチコンポーネントの目標値を演算している。その結果、同セグ

ウムイオンバッテリの SOC（State Of Charge）が高い場合

メントの他車と比較して、圧倒的に高い頻度で最良 燃費点

は、可能な限り EV 走行を継続し、一方で SOC が低くなっ（2400rpm、70Nm 付近）での運転を実現した。

た際には、暗騒音に対してエンジン音が目立ちすぎない程度に発電して、リチウムイオンバッテリに充電する設計とした。
図 9 に市場でのお客様の使われ方を代表した走行モード（市外路・山岳路・渋滞路・高速路などの走行を包含）での各車速帯における EV 走行割合を示す。走行時間に対して、25km/h 以下において約 90%、25 ～ 50km/h において約50% と、中低速領域で高い EV 走行割合を実現している。

図ｰ 5 制御システム構造比較

Fig. 5
日 産 技 報Comparison of control systems

No.87 (2021)167

受賞：2020 年 市村産業賞 貢献賞 - 世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発

4.4 走行シーンに適したエンジン回転数の設計

5. 新しい運転感覚を提供する
e-POWER Drive

図 10 に、車速と加速度 G に応じて設計した、エンジンの目標回転数を示す。全車速を通じ、できる限り燃費の良い回転数（2400rpm 付近）に留まるよう設計した。ドライ

e-POWER は駆動力源としてモータのみを使用しているこ

バがアクセルを強く踏み込んだ際には、エンジン回転数をとを生かし、新たに強回生システム、勾配補正、低μ路 スリッ

加速感に合わせて高回転まで上昇するよう設計した。また、

プ抑制制御などを組み合わせ運転性と燃費を両立させた運加速時に大電力が必要となる高車速域では、エンジン 回転

転モードを設定した。これを “e-POWER Drive” と呼び、数を高めにしておき、次の加速に備えている。

お客様に訴求している。ここではこの走行モード での各制
御とその効果について説明する。

5.1 e-POWER Drive が提供する新しい運転スタイル
e-POWER Drive はアクセルペダル操作のみで市場走行の約 90% を走行可能とした、新しい運転スタイルを提供するものである。これには、①アクセルペダル操作で減速のために発生させるコーストトルクを設計すること、②車両停止まで減速度コントロールが容易にできること、という二つの要素が必要である。
図ｰ 8 車速とバッテリ残容量に応じた EV 走行領域①のコーストトルク設計に関しては、駆動モータで走行す

Fig. 8 Scope of EV driving depending on vehicle speed

る強みである設計の自由度を生かすことで、図 11 に示すよう

and battery state of chargeに市場で発生する 90% 以上の減速度をカバーすることが可能となった。その結果、アクセルペダル操作のみで十分な減速が行えることとなり、減速時のブレーキペダル踏みかえ操作を軽減することができた。
②の減速度コントロールの容易性に関しては、アクセルぺダル操作で減速する際の、ドライバ操作の分析結果から、
前車追従走行などで発生する足首操作による微小な減速、交差点停止などで発生する膝を使っての減速、前車との車間が詰まり過ぎた際のアクセルペダルの OFF 操作による減速、と三通りあることに着目した。これらの操作とドライバ

図ｰ 9 各車速帯のエンジン停止時間（EV 走行時間）の割合

要求減速度を組み合わせることにより、図 12 に示すように、

Fig. 9 Ratio of engine stop time (EV time) in each

e-POWER Drive ではアクセルペダル操作のみで、ICE 車のvehicle speed range

ブレーキ操作で減速しているかのような扱いやすい減速度のコントロール性を実現している。

図ｰ 10Fig. 10

目標エンジン回転数
図ｰ 11 市場減速度頻度と e-POWER Drive の減速度特性

Target engine speed

Fig. 11 Real-world deceleration frequency anddeceleration G characteristic of e-POWER Drive
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日産技報

No.87 (2021)

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図ｰ 12 減速度プロフィール

Fig. 12

Deceleration profiles

また、加速／減速コントロール性が良い、一定速走行しやすい、アクセルを踏み続けても疲れにくい、の 3 点を実現するため、加速度がゼロとなるアクセルの中立開度を以下の考えを基に設計した。
・加速をする際に、運転姿勢が安定するアクセル踏力・減速をコントロールするために十分なアクセル開度

図ｰ 13

・自然とアクセルを踏んだ際に到達するアクセル開度

Fig. 13さらに、e-POWER Drive の魅力を向上させるため、勾勾配補正効果Experimental results for effect of slope assist

配補正制御、低μ路スリップ抑制制御、グライディング制御を織り込んでいる。

5.2 e-POWER Drive を支える様々な制御
5.2.1 勾配補正制御
駆動力制御系により、時々刻々と変化する路面情報を検出し、これをもとに勾配を推定してトルク補正を行っている。
これを勾配補正制御と呼ぶ。この制御により、登降坂路においても平坦路と同じアクセルペダル操作で発進／停止が行えるようになる。特に下り勾配において、トルク補正を行わ

図ｰ 14 スリップ率−コーストトルク特性

ない場合は減速度が足りず、ブレーキによる車速コントロー

Fig. 14

Slip rate-coasting torque characteristic

ルが求められるが、本制御により -3% 勾配までであれば、
アクセルペダル操作のみで車速コントロールが可能となって5.2.2 低μ路スリップ抑制制御

いる。図 13 に勾配補正制御の効果を示す。(a) は平たん路

e-POWER Drive は日産リーフに対し大きなコーストトルク

でアクセルペダルを全閉にした状態で、ドライバの駆動力要を得ながら低μ路での安定性を維持するため、制御の改良

求と車両駆動力が一致し、車速がゼロになり停止できているを行った。

ことを示す。一方 (b) は -2% 勾配で同じようにアクセルペダ

具体的には、図 14 に示すように従来はスリップ率に応ルを全閉にしているが、ドライバの駆動力要求に対し、車両

じてコーストトルクを制限していたが、e-POWER では規

駆動力は勾配補正制御によってそれより低い値（勾配と釣り

範モデルよりスリップ率変化に応じたコーストトルクとな るよ合うトルク）で、車速ゼロとなっている。

う、同じスリップ率でもコーストトルクを変化できる ようにしたことである。
上記改良した制御により、図 15 に示すように日産リーフより大きな減速度を扱った場合においても、安定した減速が行えている。

日 産 技 報No.87 (2021)169

受賞：2020 年 市村産業賞 貢献賞 - 世界初、100％エンジンで発電し、100％モーターで走行するパワートレインの開発

5.2.3 グライディング制御
微小なアクセルペダル操作において、加減速を繰り返すことによって電力の入出力が発生する。この際の微小なエネル
ギ変換を削減することで、燃費向上が図られることに着目した。具体的にはドライバ操作、車速情報から前車追従のような一定速走行からの軽微な減速意図を検知し、モータトル
クを 0Nm 化することである。上記制御により、無駄な電力の入出力を抑制し、かつ無駄な減速を抑制することで、燃費

図ｰ 16 モータトルク動作点頻度向上につなげるものである。その効果は市街地走行において、Fig. 16

Operating point for e-Motor torque

約 3 ～ 4％の効果をもたらしている。図 16 にグライディング

6. ま と め制御の有無による、モータトルク 動作点頻度の差を示す。
以上のように、駆動モータで走行する強みである設計の自由度を生かしたコーストトルク設計や、様々な制御技術によ

モータ駆動の特長を生かした走りの良さをより多くのお 客

り、新型ノートでは新しい運転感覚と良燃費を提供する運転様に提供することを目指して e-POWER を開発し、新型 ノー

モード “e-POWER Drive” を実現した。

トに搭載した。そのために、駆動システムは日産リーフと同じ制御構造とし、モータ駆動制御技術や部品を共用した。
また、e-POWER Drive という走行モードによるアクセルペダル操作のみで、車速の加減速コントロールが容易にできる
新しい運転感覚を実現した。
最後に、この新型パワートレイン “e-POWER” の開発にあたり、多大なご協力をいただいた社内外の皆様に、深く感謝の意を表す。
参 考 文献1）S . Nakazawa et al.: The Nissan LEAF electric
powertrain, 32nd International Vienna Motor
Symposium（2011）．
2）H. Shimizu et al.: Development of an integrated

図ｰ 15 低μ路減速プロフィール

Fig. 15

electrified powertrain for a newly developed electric

Deceleration G profile on low- μ surface

vehicle, SAE Paper No. 2013-01-1759（2013）．
3）T. Nakada et al.: The New Electric Powertrain on the2013 MY Nissan LEAF, 34th International Vienna
Motor Symposium（2013）．
4）福永洋輔ほか：日産リーフ向け高応答加速度制御の開発、
日産技報、No. 69・70、pp. 16-20（2012）．

受賞者

受賞
2020 年 市村産業賞 ( 貢献賞 )2019 年 World New Energy Vehicles Congress（グローバル NEV トップイノベーション技術賞）

仲田

直樹

羽二生

倫之

木村

誠

170

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2019 年 機械振興賞 機械振興協会会長賞

世界初量産可変圧縮比エンジンの開発
小島

周二 *

木賀

新一 *

茂木

克也 *

松岡

一哉 *

田中

儀明 *

内噴射併用燃料噴射システム、可変容量オイルポンプ、冷却

1. はじめに水路切換弁などの技術を共に搭載している（図 4）。

熱効率と出力の両立というエンジンに対する普遍的な要求に対し、運転シーンに応じて圧縮比を切り換えるという可変圧縮比（Variable CompressionRatio、以下 VCR）の考えは存在してはいたが、その機構や制御の難しさから実用化されなかった。今回紹介する Variable Compression Turbo（以下 VC-Turbo）エンジン（型式名 KR20DDET）は、独
自の VCR システムと過給ダウンサイジング技術により、燃費
性能と出力性能を同時に高レベルで達成する世界初の量産型 VCR エンジンである。

図 1 可変圧縮比による性能向上の考え方

2. 開発の狙いと性能効果
エンジンは圧 縮比（図 1 左）が 高いと燃 費志向になり、低いとパワー志向になる。本技術では、車両の運転条件に応じてその圧縮比を可変制御するため、良燃費が求められる市街地走行では熱効率が高い高圧縮比とし、瞬発的な高出力が求められる高速道路への進入や追い越しのようなアク

図 2 VC-Turbo エンジンのトルク曲線

セルを踏み込むシーンでは、一時的に低圧縮比とし、過給による燃焼室の高圧を避け、安全に車両を加速させることができるようになる（図 1 右）。VC-Turbo エンジンは、圧 縮
比 8 での高過給により排気量 2.0L でありながら、図 2 に示すような V6 型 3.5L を凌ぐ高トルクを実現する。さらに、この高い出力性能を前提としたダウンサイジング（排気量 3.5L
→ 2.0L、気筒数 6 → 4）と圧縮比 14 による熱効率向上の結果、V6 型 3.5L 比で実用燃費 27％向上を実現した（図 3）。

図 3 可変圧縮比による性能メリット

また、低～高出力まで、運転領域のカバーレンジが、圧縮比固定の従来エンジンに比べて拡大するため、エンジン内
を通過、循環する流体（空気、燃料、潤滑油、冷却水）の流量レンジも拡大する。このため、VCR による性能向上を相乗的に伸ばすべく、電動 VTC（Valve Timing Control）、
電制ウェストゲート付ワイドレンジターボ、筒内直噴＋ポート

図 4 VC-Turbo エンジンの主要搭載技術* パワートレイン・ＥＶプロジェクトマネージメント部

日 産 技 報No.87 (2021)

171受賞：2019 年 機械振興賞 機械振興協会会長賞 - 世界初量産可変圧縮比エンジンの開発

図 5 マルチリンク機構の構成

図 7 VC-Turbo と従来エンジンのピストンの動き

図 8 VC-Turbo と従来エンジンのピストンサイドスラストフリクション

3. 3 フリクション抑制効果

図 6 圧縮比可変方法

本機構では、燃焼圧が作用するピストン下降時に、ピスト

3. システム構成とその特徴

ン直下の U リンクがほぼ直立姿勢を保つため、ピストン側方への荷重が減少し、そこで発生していたフリクションも大幅

3. 1 マルチリンク機構と圧縮比可変方法に低減する（図 8）。これにより、マルチリンク化による軸受

VC-Turbo エンジンでは、従来クランク機構（以下、従来部位増加に伴うフリクション増分が相殺され、従来機構と同機構）を独自のマルチリンク機構へ置き換えている（図 5）。

等、もしくはそれ以下のフリクションを達成している。

圧縮比の調整は、偏心軸をもつコントロールシャフトの回転

4. まとめ

姿勢を変更・保持することにより全気筒同時に行う（図 6）。
当該シャフトは、電子制御される電動モータと、小型・高減速・
静粛なハーモニックドライブシステムズ ® 社製の波動歯車減VC-Turbo エンジンは、19 世紀から変わらなかった車載速機で構成される圧縮比制御用アクチュエータにより、エンエンジンのクランク機構を、独自のマルチリンク機構へと進ジンの運転条件に応じて、その回転姿勢を制御される。

化させ、過給の出力性能ポテンシャルを最大限に引き出しな
がら、燃費性能をも大幅に向上させた世界初の量産型 VCR

3. 2 特徴的なピストン行程

エンジンとなった。本エンジンの量産化は、出力性能との相従来機構のピストンの動きは、コネクティングロッドの揺動

反から制限されてきた熱効率のさらなる追求や、圧縮比で制により、上死点付近で急峻、下死点付近で緩慢となり、そ限されてきた使用燃料の多様化を促すものであり、将来の内の不釣合により慣性 2 次振動が発生する。本機構では、従燃機関の可能性を広げるものになることを期待する。

来機構のコネクティングロッドに相当する U リンクの揺動による慣性 2 次振動を、倒立したもう一つの揺動リンク（C リンク）出による逆位相の慣性 2 次振動によりほぼ相殺させ、前述の公益社団法人自動車技術会

不釣合を縮小させている（図 7）。これにより、従来機構の自動車技術

直列 4 気筒で車室内こもり音対策として用いられてきた 2 次

Vol.73NO.6

典

文献番号 :20194478

バランサ装置が不要となる。

172

日産技報

No.87 (2021)

受賞：2019 年 機械振興賞 機械振興協会会長賞 - 世界初量産可変圧縮比エンジンの開発

受賞者

小島

周二

木賀

新一

茂木

克也

松岡

一哉

田中

受賞
2019 年 機械振興協会 会長賞
木賀

新一

小島

周二

茂木

克也

松岡

一哉

田中

儀明

小島

周二

松岡

一哉

田中

儀明

茂木

克也

松岡

一哉

高橋

英二

茂木

克也

松岡

一哉

高橋

英二

2019 年 自動車技術会賞 技術開発賞
茂木 克也

木賀

新一

2018 年 日本燃焼学会 技術賞
小島

周二

木賀

新一

2018 年 日本機械学会賞 ( 技術 )木賀新一

日 産 技 報小島No.87 (2021)

周二

173

儀明

高橋

英二

受賞：2019 年 機械振興賞 機械振興協会会長賞 - 世界初量産可変圧縮比エンジンの開発

174

日産技報

No.87 (2021)

受賞

受賞：2019 年 FA 財団 論文賞

電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法
山藤

勝彦 *

抄録
本稿では、電磁比例弁のクーロン摩擦力に起因する不安定振動について述べる。特に本研究では、電磁比例弁と圧力比例
弁を直列に配置した油圧システムに焦点を合わせている。このシステムでは、前者の弁のスプールの変位方向はクーロン摩擦力の影響を受け、ピストンは後者の弁の下流に設定される。各弁は単体では安定しているが、組み合わせることで不安定化する。本稿では、この不安定振動のしくみを解析し、続いて振動を抑制する設計手法について研究する。本稿の解析により、この振動は、ピストン内の油の弾性変形遅れに起因することが明らかになった。この遅れは、クーロン摩擦力によるスプールの位相遅れを増大させる。提案する手法では、このクーロン摩擦力をヒステリシスで置き換えた後、記述関数法を用いてクーロン摩擦力による位相遅れ現象を表す。この記述関数
は複素関数であり、非線形要素の入出力による振幅比および位相差を表している。振動要素の遅れは、クーロン摩擦をヒステリシスに変換することで線形化する。この提案手法の効果は、実機による実験および非線形シミュレーションの結果により実証している。

要因につながる原因の解明である。次に設計法に対しての課

1. 緒 言題は、クーロン摩擦力の強い非線形特性の取り扱いである。

圧力弁とシリンダによる制御は小型で大きな力を発生させ従来の知見に基づいた線形化モデル解析では、クーロン摩ることができる特長から、建設機械や自動車などにおいて擦力は速度項に掛かる定数となる。そのため、クーロン摩擦様々な部位に使用されている。エンジンのバルブタイミングの力による特性を表現しきれず線形化モデルだけでは不安定制御（豊田、田中、2006）や CVT の変 速制御 ( 若原他、化の解析が困難である。

2005）などが代表例である。この圧力弁は不安定になりや

本稿では、これらの問題に対して実験・非線形シミュレー

すいため、これまで多数の研究（熊谷他、2014）が行われ、ション・安定解析の 3 つの手法を用いて振動周波数並びにその設計手法も存在する。

不安定振動の発生有無の条件が一致しているか検証しつつ

近年、油圧システムの小型・低損失のため圧力弁の下流部検討を行った。以下その詳細を述べる。

に別の圧力弁を配置しシリンダへの制御圧を増幅させる使用

2. 油圧回路と実験結果例が増えてきている。この、ふたつの圧力弁とシリンダの組
み合わせは油圧システムを更に不安定化させる要因でもあり、不安定振動の発生報告がある。しかし、組み合わさった圧図 1 に油圧回路の構造を示す。この油圧システムの機能

力弁の設計手法を取り扱った例は少なく、これらの振動現象

は、油圧シリンダ内圧を調圧することでピストンを制御するのメカニズムは解明されていない。本研究では、単体では安ことである。油圧回路は、電磁比例弁の下流に流入絞り型

定している圧力弁を油圧システムに組み込むことで不安定化の圧力比例弁を設け、更にその下流にピストンを設けた一般する問題を取り扱う。この問題は組み合わせでの振動現象

的によく用いられている構造である。特長は圧力比例弁のスのひとつであり経験的に圧力弁のスプールに作用するクーロ

プールを制御するための必要推力が大きいため、圧力比例弁

ン摩擦力が要因であることまでは良く知られている。実用上にソレノイドを加えるのではなく、供給油圧を利用し上流部にの課題は、振動を発生させないための最低クーロン摩擦力

電磁比例弁を設けることで小さな推力にて大きな圧力弁を制が机上で予測できないことである。そこで、本稿ではクーロ御している点である。油圧シリンダ内圧を調圧するためには、

ン摩擦力による不安定振動原理の解明と、安定化設計手法

まずソレノイドに電流を流し推力を発生させ、電磁比例弁のに関する検討結果を示す。

スプールを制御し吐出圧を調圧する。次に電磁比例弁の吐メカニズム解明に対して解くべき課題は、一般的に減衰要出圧は先端に配置された圧力制御弁のスプールを制御してい因となるはずのクーロン摩擦力が、組み合わせ時に不安定化る。

* パワートレイン・ＥＶ先進技術開発部

日 産 技 報No.87 (2021)

175受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法

この構造において、単体で安定している電磁比例弁を組

不安定振動の発生条件を明確にするため、電磁比例弁のみ込んだ一部の実験にて、不安定振動が測定できる。その単体試験をおこなった結果を図 3 に示す。試験ではソレノイ

結果を図 2 に示す。このときの入力はピストン側からの外力

ド電流にランプ入力を与え、不安定振動が発生するものと発である。油流れとしては下流から上流への逆流れであり流量生しないものとを比較している。これにより、単体では不安はピストン容積に対して少量である。圧力センサはピストンと定振動は発生しないことを確認すると共に、不安定振動を

圧力比例弁間に設けている。この結果より圧力比例弁下流

発生するものはクーロン摩擦力が大きく動きにくいことがわか部の圧力は 8 ～10Hz の周波数で振動していることがわかる。

る。
図 2、図 3 の結果より、本組み合わせ構造において電磁比例弁のクーロン摩擦力が起因となり不安定振動を発生させることが実験よりわかる。

Fig.1 Analysis model of the self-excited vibration valve
system. An electromagnetic proportional valve andpressure proportional valve are arranged in series.

Fig.3 A result of electromagnetic proportional valve
experiment. The vibration does not happens in a unit
test result. Furthermore, the coulomb frictional forceof the instable valve is big.

3. 非線形解析
3・1 クーロン摩擦力による影響
クーロン摩擦力の過渡応答への影響を調べるため、油圧回路を省き電磁比例弁のスプールのみに着目し非線形シミュ
レーションを行った。計算方法はスプールに sin 波の推力を強制入力しその際のスプール変位を出力とした。計算式は式（1）である。

Fig.2 A result of experiment that has coulomb
ここで 𝑚 𝑠 はスプール 質 量 [kg]、𝑅𝑠 は 粘 性 [N·s/m]、𝑘 𝑠frictional forces more than the rated value．Theはばね定 数 [N/m]、𝑥 はスプール弁の移 動変位 [m]、𝐿𝑠 はdata of the downstream pressure shows unstable

スプール 摺 動 部の 長さ [m]、𝐷𝑠 はスプール 弁 直径 [m]、𝛿𝑠vibration. As the FFT analysis result, the frequency ofはスプール弁の半径隙間 [m]、𝜇 は油圧油の粘性係数 [Pa·s]

Self-excited oscillation is from 8 to 10Hz.

とする。その結果が図 4 である。外力とクーロン摩擦力の差が小さくなるにつれて変位は緩やかになり、外力がクーロン

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摩擦力以下となる領域で固着が発生している。
これによりクー（3）のように表される。今回の現象では振動周波数が 8 ～ロン摩擦力による影響は、振幅の減少のみならず位相遅れも10Hz 付近と流体に起因した振動周波数に対して低いため非発生させていることがわる。

定常流体力は無視する。吐出された油圧はフィードバック回

次に図 1 の油圧システム全体に着目する。弁の吐出側の路によりスプールの推力に作用している。

油圧回路はスプールにフィードバックする構造となっており、
閉ループ系の回路となっている。閉ループ系の安定性を扱う
制御工学の観点に立つならば、図 2 の油圧の不安定振動は閉ループ系の位相遅れ（位相余裕の不足）に起因すると推測される。具体的な物理現象としては、クーロン摩擦力による位相遅れが原因で、電磁比例弁と圧力比例弁のスプール間で位相差が 180 度となりリミットサイクルをひきおこしていここで、𝜌𝑉𝑠 は弁内の流体質量 [kg]、𝐹𝑚 は周期外力 [N]、ると考えられる。しかし、一般的にクーロン摩擦力による位

𝑃𝑠𝑟 フィードバック圧 [Pa]、𝐴 𝑠𝑟 電磁比例弁のスプールのリ

相遅れは最大でも 90 度を超えることはない。すなわち、クー

ターン圧部の面積 [m2]、𝐹𝑠𝑗 はジェットフォースによる軸方

ロン摩擦力以外に位相遅れの原因となる要素が存在すると考向 の力 成 分 [N]、𝑃𝑠𝑜 は スプール 弁 吐 出 圧 力 [Pa]、𝑣𝑠𝑜 はえられる。

噴 流噴出速 度 [m/s]、𝜃 は噴出角 [rad],𝜌 は密度 [kg/m3]、

そこで、圧力比例弁の下流に設けられている油圧室内の油

𝑄𝑠𝑜 は弁 の吐 出 流 量 [L/s]、𝑄𝑠𝑟 はフィードバック部への流の弾性変形に着目する。輸送機器における油圧装置では回量 [L/s]、𝐶𝑠𝑟 はオリフィス部の流 量係数、𝐴 𝑠𝑟𝑜 は電磁比例

転機械の潤滑油としての機能もかねているため、歯車などの弁下流側のオリフィスの面積 [m 2] とする。電磁比例弁の吐撹拌により10 ～ 20% 程度の空気を含有することが良く知ら

出側の流れの関係式は式（6）のようになる。

れている。容積のおおきな油圧室内の油に空気が多く含有されていると油圧室内の油は柔らかく変形に時間がかかる。つまり遅れが発生する。そこで、『クーロン摩擦力による電磁比
例弁の位相遅れが 90 度、空気による圧力比例弁の位相遅

ただし、𝑄𝑠𝑣 は圧力比例弁のコントロース室に流入する流れが 90 度、これらの位相遅れが圧力比例弁のコントロール
室により結合され、電磁比例弁と圧力比例弁のスプール間の量、𝑄𝑠𝑜 は弁からの吐出流量とする。

次に弁内の油流れの運動方程式を導出する。弁内の流れ

位相差は 180 度となる』と仮説をたてた。本仮説の検証は、は図 6 のようにネットワークオリフィスとして捉える。

非線形シミュレーションにておこなう。

ここで、𝐶𝑠𝑜 は弁 の吐 出 側 流 量 係 数、𝐴 𝑠𝑜 はスプール 弁の 吐 出 側 開 口 面 積 [m2]、𝑃𝑠𝑖 は バルブ 内 圧 力 [Pa]、Q 𝑠𝑖
は供 給 流 量 [L/s]、𝑄𝑠𝑒𝑥ℎ はリーク流 量 [L/s]、𝐶𝑠𝑒𝑥ℎ はリーク部の流量係数、𝐴 𝑠𝑒𝑥ℎ はリーク部のスプール弁の開口面積[m2]、𝑃𝑠𝑒𝑥ℎ は 大 気 圧 [Pa]、𝐶𝑠𝑖 は 供 給 側 流 量 係 数、𝐴 𝑠𝑖

はスプール弁の供給側開口面積 [m2]、𝑃𝑠𝑠 は供給油圧 [Pa]とする。

Fig.4 Phase lag due to the fixing strength of the
coulomb frictional force.

3・2 非線形モデル式の導出
非線形シミュレーションをおこなうため油圧システムの運動 方 程 式（ 田中、1987）（ 田中、1974） を導 出する。 まFig.5 The oil flow rate in the valve is expressed as

ず電磁比例弁の計算式である。スプールの運動方程式は式

network orifice.

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177受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法

電磁比例弁から圧力比例弁への制御指令圧は式（9）のよは電磁比例弁と同様にネットワークオリフィスとして捉える。

うになる。

ここで、𝑃𝑠𝑐 は圧 力比 例 弁 への制 御 指 令 圧 [Pa]、𝑄𝑠𝑐 はコントロール室の体積変化量 [L/s]、𝑉𝑠𝑜 は電磁比例弁の吐ここで、𝐶𝑐𝑜 は弁 の吐 出 側 流 量 係 数、𝐴𝑐𝑜 はスプール 弁

出側配管の体積 [m3]、𝐵 は油の体積弾性係数 [Pa] である。

の 吐 出 側 開 口 面 積 [m 2]、𝑃𝑐𝑖 は バルブ 内 圧 力 [Pa]、𝑄𝑐𝑒𝑥ℎ

次に圧力比例弁の計算式を示す。圧力比例弁側においてはリーク 流 量 [L/s]、𝐶𝑐𝑒𝑥ℎ はリーク部 の 流 量 係 数、𝐴𝑐𝑒𝑥ℎも非定常流体力は無視する。

はリーク部のスプール弁の開口面積 [m2]、𝑃𝑐𝑒𝑥ℎ は大気圧

[Pa]、𝑄𝑐𝑖 は 供 給 側 流 量 [L/s]、𝐶𝑐𝑖 は 供 給 側 流 量 係 数、𝐴𝑐𝑖 はスプール弁の供給 側開口面積 [m 2]、𝑃𝑐𝑠 は供給油圧[Pa] とする。ここで不安定振動が発生している図 2 の結果に注目すると、シリンダからの逆流量 0.01L/sと少ない。これは、不安定振動の 1 振幅あたりでのシリンダ内体積変化に換算すると、1×10 -3 ～ 1.25×10 -3[L] となりシリンダ容積 0.385L
に対してごく微量であり無視できる。そこで、計算式の簡略化のため油圧シリンダを大きな油室として取り扱う。これにより、圧力比例弁からピストンへの制御指令圧は式（18）のよ
うになる。

ここで、𝑚𝑐 はスプール質量 [kg]、𝜌𝑉𝑐 は弁内の流体質

量 [kg]、𝑅𝑐 は 粘 性 [N·s/m]、𝑘𝑐 は ば ね 定 数 [N/m]、𝑦 はスプール弁の移動変位 [m]、𝑃𝑠𝑐 は電磁比例弁からのコン

ここで、𝑃𝑐𝑐 は油 圧 室への 供 給 圧 [Pa]、𝑄𝑐𝑣 は油 圧 室へ

ト ロ ー ル 圧 [Pa]、𝑃𝑐𝑟 は フ ィ ー ド バ ッ ク 圧 [Pa]、𝐴𝑐𝑟 のの流 入流 量 [L/s]、𝑄𝑐𝑐 は油圧 室からの漏れ量 [L/s]、𝑉𝑝 はスプール弁のリターン圧部の面積 [m2]、𝐹𝑐𝑗 はジェット

ピストン室の体積 [m3] である。

フォースによる軸方向の力成分 [N]、𝐿𝑐 はスプール摺動

電磁比例弁と圧力比例弁の結合は式（19）にて行う。

部の長さ [m]、𝐷𝑐 はスプール弁直径 [m]、𝛿𝑐 はスプール

弁の半径隙間 [m]、𝑃𝑐𝑜 はスプール弁吐出圧力 [Pa]、𝑣𝑐𝑜
は噴流噴出速度 [m/s]、

𝑄𝑐𝑜 は 弁 の 吐 出 流 量 [L/s]、𝑄𝑐𝑟 は フ ィ ー ド バ ッ ク 部

3・2 非線形シミュレーションの流量 [L/s]、𝐶𝑐𝑟 はリターンのオリフィスの流量係数、

式 (3) ～式 (19) を使用して非線形シミュレーションを行っ𝐴𝑐𝑟𝑜 はリターンのオリフィスの面積 [m2]、𝑄𝑠𝑠 はコント

た結果を図 6 に示す。計算に用いた電磁比例弁周辺のパラロール室への流入流量 [L/s]、𝐶𝑐𝑐 は電磁比例弁側オリフィ

メータを表 1 に示す。圧力比例弁と下流側に設けられた油圧とする。

例弁は共にアンダーラップ特性を有しており、その特性を図

スの流量係数、𝐴𝑐𝑐𝑜 は電磁比例弁側オリフィスの面積 [m ]室のパラメータを表 2 に示す。使用した電磁比例弁と圧力比

圧力比例弁の吐出側の流れの関係式は式（15）のように7 と図 8 にそれぞれ示す。使用した油の圧力毎の体積弾性2なる。

係数の計算値 (Imagine、2007）を図 9 に示す。図 6 より
電磁比例弁と圧力比例弁のスプールは最大位相遅れ 180 度となっていることがわかる。さらに、振動周波数は約 8Hz となっており実験結果とよく一致している。さらに実機同様に、

ただし、𝑄𝑐𝑣 はピストンに流 入する流 量 [L/s]、𝑄𝑐𝑜 は弁

クーロン摩擦力が大きいと不安定振動は発生し、小さくするからの吐出流量 [L/s] とする。

と振動は発生しない結果も一致した。非線形シミュレーショ

次に弁内の油流れの運動方程式を導出する。弁内の流れ

ンでは実機では行わなかった空気含有率と不安定振動発生
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受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法の関係についても検討をおこなっている。その結果、空気含有率によっても振動発生有無は変化し、更に振動周波数も変化することもわかっている。空気含有率を 10% で振動周
波数は概ね 10Hz 程度となり、更に空気含有量を下げて行くと振動の発生はえられない。逆に空気含有量を 15% 程度以上にしても振動は発生しなくなる。これは空気含有率が低いと位相の遅れ量が足りなくなり（位相余裕が大きくなる）、空気含有率が多すぎると油圧室内の油の復元力が足りなくなるのが原因と考えられる。

Fig.7 Relationship between spool displacement ofelectromagnetic proportional valve and valve Lift area.
The proportional valve has properties of underlap.

Fig.6 The nonlinear simulation result in the analysis
model of Fig. 1. The phase difference of the pressure
proportional valve and the electromagnetic
proportional valve has 180deg.
Fig.8 Relationship between spool displacement ofpressure proportional valve and valve Lift area. The
proportional valve has properties of underlap.



6DQGR<DPDPRWRDQG6DZDGD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60( LQ-DSDQHVH 9RO1R  

Table 1 Electromagnetic proportional Valve (EPV) parameter of nonlinear model.
݉‫ݏ‬(NJ

0DVVRIWKH(396SRRO

(P

/HQJWKRIWKH(396SRRO6OLGLQJ3RUWLRQ‫ݏܦ‬(P

'LDPHWHURIWKH(396SRRO

ߜ‫ݏ‬
ܴ

(P

5DGLDO&OHDUDQFHRIWKH(396SRRO



1

&RXORPE¶V)ULFWLRQDO)RUFH

݇‫ݏ‬



1P

6SULQJ6WLIIQHVV(͵

9ROXPHLQWKH(936SRROʹ+\GUDXOLF/LQHDU/HDNDJH&RHIILFLHQWLQWKH&RQWURO/LQHEHWZHHQWKH(39

‫ݏܮ‬

ܸ‫ݏ‬
‫ݎݏܣ‬



(

ܲ‫ݏݏ‬

‫݋ݏܣ‬

(

ܸ‫݋ݏ‬

(

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ʹ
ʹ
03D
͵

$UHDRIWKH(395HWXUQ3UHVVXUH6XUIDFH
2ULILFH$UHDRIWKH(935HWXUQ3UHVVXUH6LGH
DQGWKH339
6XSSO\3UHVVXUH'HOLYHU\3LSH9ROXPHRIWKH(93

Table 2 Pressure proportional valve (PPV)parameter of nonlinear model.
(NJ

0DVVRIWKH3396SRRO‫ܿܮ‬(

P

7KH/HQJWKRIWKH3396SRRO6OLGLQJ3RUWLRQ

‫ܿܦ‬

‫ܿܭ‬

ܸܿ

(

‫݋ݎܿܣ‬(

ܲܿ‫ݏ‬



݉ܿ



(

‫݋ݎݏܣ‬(

P

7KH'LDPHWHURIWKH3396SRROߜܿ(P

5DGLDO&OHDUDQFHRIWKH3396SRRO

9ROXPHLQWKH3396SRRO‫ܿܣ‬‫ݎܿܣ‬

(

1P
͵

‫݋ܿܣ‬

(

(

‫݋ܿܿܣ‬(

ܸ‫݌‬(

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/LIW$UHD>P@ʹ$UHDRIWKH339&RQWURO3UHVVXUH6XUIDFHʹ

2ULILFH$UHDRIWKH339&RQWURO3UHVVXUH6LGHʹ

$UHDRIWKH3395HWXUQ3UHVVXUH6XUIDFHʹ

2ULILFH$UHDRIWKH3392XWOHW3UHVVXUH6LGH

ʹ
03D
͵









6SULQJ6WLIIQHVV2ULILFH$UHDRIWKH3395HWXUQ3UHVVXUH6LGH

6XSSO\3UHVVXUH
2LO3UHVVXUH9ROXPH
‫݅ݏܣ‬6XSSO\3RUW179‫[(݄ݔ݁ݏܣ‬KDXVW3RUW

受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法

ここで、𝑀𝑠 は電磁比例弁のスプールと弁内の流体質量[kg]、𝐾𝑠 は 線 形 化した電 磁 比 例 弁 内のばね 定 数 [N/m]、
𝑌𝑠𝑟 は線形化した電磁比例弁のリターンのオリフィスの流量係数 [m3/s/Pa]、𝐺𝑠𝑣 は線形化した電磁比例弁の流量ゲイン[m3/s/m]、𝑌𝑠𝑣 は線形化した電磁比例弁の流量係数 [m3/s/Pa]、𝐾𝐻𝑆 は線 形 化した電 磁 比 例 弁 側の油の剛 性 [Pa/m3]、𝑀𝑐 は圧力比例弁のスプールと弁内の流体質量 [kg]、𝐾𝑐 は線 形 化した圧 力比 例 弁 のばね 定 数 [N/m]、𝑌𝑐𝑐 は線形化した電磁比例弁側のオリフィスの流量係数 [m3/s/Pa]、

Fig.9 Relationship between air content and fluid bulk

𝑌𝑐𝑟 は線形化した圧力比例弁のリターンのオリフィスの流量

modulus 𝐵  in each pressure. Air content of the oil is

係数 [m3/s/Pa]、𝐺𝑐𝑣 は線形化した圧力比例弁の流量ゲイン

about 10%~20%.

[m3/s/m]、𝑌𝑐𝑣 は線形化した圧力比例弁の流量係数 [m3/s/

4. 非線形油圧式の線形化

Pa]、𝑄𝐿 は油 圧 室への流 入油量 [L/s]、𝐾𝐻𝐿 は線 形 化した

圧力比例弁側の油の剛性 [Pa/m3]とする。線形化式をブロッ式（3） ～ 式（9） の 電 磁 比 例 弁 モ デ ル を 線 形 化

ク線図で表すと図 10 のようになり、カスケード型のモデルと（Loigetal.,2006）する。強い非線形特性を有するクーロンなる。

摩擦力を省くと、式（20）～式（24）のようになる。クーロ
ン摩擦力の線形化は 5 章、線形化をおこなった代表点は 6・2 節にて説明する。

Fig.10 Linearization model of the hydraulic system
has cascade structure.

5. クーロン摩擦力の線形化
5・1 不安定振動解析のためのクーロン摩擦力の取り扱い
これまでに述べたように本不安定振動の要因は油の空気含有率と非線形要素としてのクーロン摩擦力である。前者は
図 13 の線形化モデル中の油の剛性 KHS、KHL の値として表れるが、後者は線形化によりその特性を失う。そこで本研
究ではこの非線形要素の表現方法として記述関数法を用い
次に式（10）～式（19）の圧力比例弁モデルと油圧室モる。記述関数は、非線形要素に正弦波入力を与えた際の出デルを線形化すると、式（25）～式（29）のようになる。

力成分のうち、入力と同じ周波数を持つ基本波成分を抽出したときの、入力との振幅比・位相差を表す複素関数である。
一方で、クーロン摩擦力の記述関数表現では振動原因となった位相遅れは表現されない。以下では、その原因と対処方法について述べる。
クーロン摩擦力を式（30）に示す。

ここで 𝐷 はクーロン摩 擦 力 である。 記 述 関 数（ 平 井、

2010）
（望月他、2015）を導出するため出力 𝑍(𝑡) をフーリ180エ変換する。𝑍(𝑡) は奇関数であるから

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したがって、記述関数 𝑁(𝑎) はとなる。したがって、式（33）、式（34）は等価粘性減衰となり振幅のみに影響を与える減衰にしかならないことがわ,
Fig.11 Comparison hysteresis model with coulomb s

かる。

friction model. The both models accord well.

次に、クーロン摩擦力をヒステリシスとして再表現するこTherefore, the coulomb model is converted into theとを考える。種々のヒステリシスモデルにおいて、ヒステリシ

hysteresis model.

スの線形近似式では 1 サンプル前の入力をメモリとして残し、現在の摩擦力に反映するモデルとなっている（若佐、2013）。

5・2 ヒステリシスの記述関数

まず初めに、ヒステリシスモデルによりクーロン摩擦力を有す

図 12 は式（35）で用いたヒステリシスモデルであり、横るモデルのスプール変位の応答を再現可能であるかを非線形軸がヒステリシス無のモデルの変位、縦軸がヒステリシス有シミュレーションにて確認する。

のモデル変位である。このヒステリシス要素の記述関数は式

式（35）はクーロン摩擦力を含んだ電磁比例弁のスプール（37） のようになる。 パラメータ 𝑎、𝑏、𝑚 の 意 味 や、𝑁(𝑎)を模擬した 1 自由度系の運動方程式である。式（36）はヒの概形は図 12 を参照されたい。

ステリシスモデルである。𝑁(𝑥) はヒステリシス要素である。

ここで |𝑁(𝑥)|≤1 とする。式（35）と式（36）が一致すること

を時間軸で示す。図 11 は 1 自由度モデルと、式
（35）
、式
（36）
それぞれに周期外力を与えた際の変位の非線形シミュレー
ション結果である。この結果から両モデルのスプール変位応
答はよく一致していることがわかる。これにより振動原因となるクーロン摩擦力をヒステリシスとして変換できることと共に、
油圧の非線形モデルを線形要素と入力部の非線形要素とに分離したと考えることができる。

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Fig.12 Hysteresis.

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これらの式を用いて時間軸での記述関数の誤差評 価を

5・3 記述関数の誤差評価
非線形振動の解析手法として様々の方法が提案（奥村他、行った結果を図 13 に示す。入力には強制周期外力として1987）されているが、その全ては近似解法である。フーリ

5Hz を与えた。図 13 の左図は、実機相当のクーロン摩擦力

エ変換の基本波成分を利用する記述関数法においても例外

での比較であり、位相差については概ね一致している。右図ではない。そこで、記述関数の誤差特性を把握し本手法のは実機相当以上のクーロン摩擦力を想定した結果である。右妥当性を検討する。

図では振幅・位相共に誤差が大きくなっている。この結果より、今回のヒステリシスによる振動解析において記述関数法

5・3・1 時間応答での誤差評価は妥当であると言える。また、ヒステリシスが小さくなること

記述関数による近似がヒステリシスの時間応答にどれだけで精度も向上していることより安定余裕を測るのには適して誤差を与えるか把握するため、時間軸応答での誤差評価をいると言える。

行う。時間軸応答で誤差評価を行うには式（37）のままでは扱えなく、逆フーリエ変換を行う必要がある。まず、式（37）を式（39）のように置き換える。

これよりとおくと式（39）はオイラーの公式により式（43）のように置き換えることができる。𝜔=2𝜋𝑓 であり、𝑓 は入信号の周波数である。

式（43）を逆フーリエ変 換すると式（44）のようになる。
𝑢 は 𝑠𝑖𝑛 波の入力信号である。

つまり、𝑁(𝑎) の記 述関数に 𝑠𝑖𝑛 波を入力したときの時間応答はゲインと無駄時間とで表されることがわかる。式（45）は線形の 1 自由度モデル、式（46）はヒステリシスの非線形モデル、式（47）はヒステリシスの記述関数モデルある。

Fig.13 Error estimates in time axis．It is thought that
this technique is proper to measure stability margin.
ここで、|𝑁(𝑎)|≤1 とする。

This is because the error becomes small so that a
coulomb frictional force is small.

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5・3・2 振動周波数領域での誤差評価

6. 記述関数法を用いた安定化解析

式（37）からわかるように記述関数は、フーリエ変換の基本波成分だけを使うので、入力周波数ではなく入力振幅に

6・1 ブロック線図分析

依存性をもった伝達関数である。そこで、記述関数を用いた

図 10 への具体的なヒステリシスモデルの組み込み方と、ヒステリシスによる振動解析を行うには、任意の周波数にお安定化解析のための記述関数を含んだナイキスト線図の描きけるヒステリシス特性のみを抽出しその周波数域での解析を方を線形化したブロック線図を用いて示す。図 10 にヒステリ行うことになり、全周波数域での解析を行うには入力周波数

シスを組み込んだ本油圧システムのブロック線図は図 15 のよ

毎にヒステリシスのパラメータを変更することとなる。そこで、うになる。電磁比例弁 𝐺𝑠𝑣 側（𝐹𝑚 から 𝑃𝑠𝑜𝑙 までのブロック）

入力周波数に対する誤差量を把握する。検討方法は式（48）のシミュレーションモデルに 1Hz ～ 100Hz の可変周波数を入力して得られた結果より FFT 解析を行い、ボード線図を描いたものと、式（49）のボード線図とを比較することで行う。
式（49）内の記述関数は式（48）に 5Hz の周期外力を入力にヒステリシス 𝑁 が存在している。また、電磁比例弁 𝐺𝑠𝑣 とコント弁 𝐺𝑐（𝐴𝑐𝑃𝑠𝑜𝑙 から 𝑃𝑐𝑐 までのブロック）はカップリン
グ接続になっていることがわかる。ここで、パラメータ𝐴𝑐 はふたつのシステムを接続するためのゲインとして見なすことができる。

した際のヒステリシス量に合わせる。

図 14 に計 算 結 果を示 す。 赤 線は式（48） の 結 果、 青
線は式（49）の結果である。位 相遅 れは式（49）の近似

Fig.15 Linearization model including hysteresis
factor. The nonlinear element is included in hydraulicpressure model. It is necessary to separate the linear
element and the nonlinear element for the purpose ofanalysis.

式ではフラットな特 性を示し、式 (48）は低周波であるほ
ど遅れは大きくはなるが、1~10Hz の範囲で 2 ～ 4deg 程度の誤差となっており概ね一致している。一方、振幅については高周波域に行くにつれ誤差が大きくなっている。したがって、今回の不安定 振 動の周波数帯域 8 ～ 10Hz に

ここで、おいては周波 数 増 加に対する位 相ズレ感度は低いといえる。また、安定 解 析を行うべき最も厳しい条 件は振 動周
波 数の 低 周波 側 であることがわかる。 今 回の 8 ～ 10Hzの 振 動 であ れ ば、8Hz で 解 析 を 行 うの が 妥 当 である。

が成り立つことから、𝑃𝑠𝑜𝑙 から 𝑌 までの伝達特性はとなる。𝐺𝑐3 が式（51）にないのは、フィードバックループに入っていないためである。以上より図 15 は図 16 に変換できる。ここで、図 16 をルーリエ系として表現すると、安定性条件式は式（52）の特性方程式において解をもたないことである。なお、図 16 より解析対象は基本形の閉ループシステ
ムとなっており、一般的な記述関数法におけるナイキストによる図的解法が適応できる。

Fig.14

Error estimate in frequency response. The phaseof equation (48) almost accords with equation (49).
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受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法となる。逆に A 点では、振幅が大きくなろうとすると安定領域となり振幅は小さくなり、振幅を減少させようとすると不安定領域となるため振幅は大きくなる。したがって、A 点にてリミットサイクルとなる。今回の検討に置いて実機・非線形シ
ミュレーション・安定解析 A 点のすべてにおいて周波数の整数部は一致した。
さらに、クーロン摩擦力が小さいものを考慮し、実験及,Fig.16 Deformation of Figure 12 results in a Lur e

び非線形シミュレーションにおいて振動が発生しない電磁比

system. The linear element and the nonlinear element

例弁に対して本解析手法を適応した結果を図 17 の右図に示are separated so that the describing function analysis

す。電磁比例弁には 305[Hz] のディザが与えられているため、

is applied easily.

ディザによる振動振幅が最低振幅となり、振幅軌跡は途中で途切れる形となっている。つまり、周波数軌跡と振幅軌跡とで交点は発生しなく安定な系となっていることがわかる。

6・2 代表点
図 6 の結果において最も不安定となる、電磁比例弁のス
プールと圧力比例弁のスプールの位相差が最大となる点を油圧回路の線形化モデルの代表点にとり解析を行う。線形化
した油圧回路の電磁比例弁における各パラメータを表 3 に示す。圧力比例弁における各パラメータは表 4 に示す。

Table 3 Electromagnetic proportional valve (EPV)parameter of linearization model.

Table 4 Pressure proportional valve (PPV) parameterof linearization model.

7. 解析結果
図 17 左側は第 6.1 章のブロック線図において周波数依存性をもった油圧の青線の線形要素と振幅依存性を持ったヒス
テリシスの赤線の非線形要素、それぞれの軌跡を描いたナイ

Fig.17 Pictorial solution by the describing function

キスト線図である。図中のωは周波数、a は振幅である。交technique. The left-hand figure is the analysis result

点（特性方程式（52）が解を持つ点）が 2 つ存在しておりそusing the unstable vibration valve. Frequency of the

れぞれを A 点、B 点とする。B 点では振幅が大きくなろうとintersection point is 8Hz that corresponds with the

すると不安定域となり振幅はさらに大きくなり逆に振幅を小さ

experiment and the nonlinear simulation results. The

くしようすると安定域となり振幅は更に小さくなるため不安定

right-hand figure result is for the stable vibration valve.
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日産技報

No.87 (2021)

受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法

形系の自励振動の解析 , 電子情報通信学会論文誌 A,Vol.

8. 結言

J70–A,No.6(1987),pp.882–888.

電磁比例弁と電磁比例弁の指令圧を増幅させる圧力比例

田中裕久 , 油空圧のディジタル制御と応用 (1987),pp.43–47,

弁と油圧シリンダの、みっつから構成される油圧構造におい近代図書 .

て、電磁比例弁のスプールに作用するクーロン摩擦力により田中裕久 , 石原智男 , 小嶋 英一 , 圧力制 御弁の動 特 性に不安定化するメカニズムを解明した。さらに、振動原因となっ関する研究 , 日本 機械学会論文集 ,Vol.40,No.340(1974),

たクーロン摩擦力を、入力波形との振幅比・位相差を複素pp.3410–3417.

関数で表現した記述関数法にて安定化させる設計手法を示

豊田希 , 田中裕久 ,3 ポート高速電磁弁によるカムレスエンジした。以下に本研究によりわかったことをまとめる。

ン用電子油圧可変動弁の高速化 , 日本フルードパワーシステ
ム学会論文集 ,Vol.37,No.4(2006),pp.8–12.

不安定メカニズム

若原 龍 雄 , 泉徹也 , 飯田敏司 , 田中裕久 , ベルト CVT の(1)クーロン摩擦力は電磁比例弁の下流部に設けられた閉効率向上と制 御 性 能を両立するハイドロメカニカル 変 速

ループの油圧回路により油圧システムに対して位相遅れと制 御 機 構の 研 究 , 日本フルードパワーシステム学 会 論 文

して作用する。さらに、実用上は油に空気が含有されるた

集 ,Vol.36,No.6(2005),pp.10–15.

め、油圧システム内に油圧シリンダのような大きな油室の若佐裕治 , データ駆動型制御における非線形補償と最適化

油は変形に遅れが生じる。これらの位相遅れが重なるこ手法 , 計測と制御 ,Vol.52,No.10(2013),pp.872–877.

とで油圧システムを不安定化させる。

2018 年油空圧機器技術振興財団

安定化させるための設計手法

出(1)クーロン摩擦力特性をヒステリシスに変換することで、振一般社団法人日本機械学会

動原因となる位相遅れを表現した線形解析が可能となる。

日本機械学会論文集

安定化させるためには、この線形化したモデルを周波数軌

Vol.83,No.852,2017 年

跡と振幅軌跡とに分離し、ナイキストにおいて交点を発生させないことである。
(2)交点を発生させないための一方策として、クーロン摩擦力を低減させることは理論的にも有効である。
(3)本手法を用いることで安定限界となるクーロン摩擦力の閾値を算出可能とした。

文献平井一正 , 非線形制御 (2010),pp.66–90, コロナ社 .
Imagine,S.A.,Hydadvancedfluidproperties,Technicalb
ulletin,No.117,Rev.7(2007).
熊 谷賢 人 , 龍 小 平 , 太 田 匡 則 , 前 野 一 夫 , 鄒 俊 , 油 圧 回
路 におけるポペット弁 の 振 動 現 象 ( 弁 振 動とキャビテー
ション現象の関係 ), 日本フルードパワーシステム学会論文
集 ,Vol.45,No.6(2014),pp.10-16.
Loig,A.,Stephane,N.andAntoine,V.,Linearanalysisappr
oachformodelicamodels,Proceedings7thModelicaConf
erence(2009),pp.646–656.
望月慶佑 , 粟屋伊智郎 , 谷寛之 , 篠原聡 , 従来の応答限界を超える高速・高精度制御技術 - バックラッシュ自励振動の抑制制御 , 三菱重工技報 ,Vol.52,No.1(2015),pp.112–119.
奥村浩士 , 松尾哲司 , 木嶋昭 , ヒステリシス特性をもつ非線
日 産 技 報No.87 (2021)

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典

論文彰賞

受賞：2019 年 FA 財団 論文賞 - 電磁比例弁内のスプールに作用するクーロン摩擦力に起因した不安定振動の解析と安定化させるための設計法

受賞者

受賞
2019 年 FA 財団 ( 論文賞 )2018 年 日本機械学会賞 ( 論文 )2018 年 油空圧機器技術振興財団 ( 論文彰賞 )

山藤

勝彦

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日産技報

No.87 (2021)

編集後記
いつも日産技報をお読みくださり、ありがとうございます。第 87 号をお届けします。
今回の号では大きく二つのことに取り組みました。
一つ目は、日産が注力している領域であるクルマの「知能化」と「電動化」から最新トピックスとしてそれぞれ ProPILOT 2.0 と e-POWER を大特集として組んだことです。ProPILOT 2.0 は日産の 20 年以上にわたる
車両制御の研究開発をベースに、あたかもクルマが安心、快適で疲れないドライブを提供してくれる「パートナー」のようになる技術で、特集ではその技術的なバックグラウンドを包括的にご理解いただけると思います。
また、e-POWER は電動車の楽しみをより多くのお客さまにお届けすることが可能となる技術で、こちらも 90
年代から積み重ねてきな研究開発があってこそ実現できたものです。特集では新型ノートに採用した最新の
e-POWER を取り上げ、モータ駆動ならではの EV-ness の追求から e-POWER として初の AWD 車の技術までを解説しました。
二つ目の取り組みは、日産技報をより多くの方々に読んでいただく機会をつくりたいとの思いから、これまでの印刷冊子という形態からウェブでの電子媒体の配信に大きく舵を切ったことです。このことにより、今後アーカイブや検索といった作業を楽に行うことができるようになることを期待しています。
最後に、今回はコロナ禍という特殊な環境下でのオンラインを活用した執筆、編集作業をこなした関係者に敬意を表するとともに、読者のみなさまが我々日産が自負する高度な技術力を感じていただけたのであれば望外の喜びであります。
総合研究所

研究企画部

NISSAN TECHINICAL REVIEW 2021 No.87
発行

2021年3月

発行所

日産自動車株式会社
総合研究所 研究企画部〒243-0123 神奈川県厚木市森の里青山1番1号

発行人

総合研究所 研究企画部

編集所

株式会社日産クリエイティブサービス
企画・R&Dビジネスサービス部〒243-0126 神奈川県厚木市岡津古久560-2 日産テクニカルセンター内

部長

新倉

治

新倉 治