計測自動制御学会産業論文集
Vol.10, No.3, 17/26（2011）

Just-In-Time モデリングによるドライバ挙動を包含した自動車変速制御
岡 本 雅 之 ・森 本
大 橋茂政 貴 ・内 田 健 康

Automobile Gear-shift Control In luding Driver Behavior by Just-In-Time Modeling

MasayukiOkamoto
Ohashi

Masataka, Shigeru

MorimotoU hida,and Kenko

In this paper, a new automobile gear-shift ontroller for ontinuously variable transmissions(CVTs) is presented.
Automobile gear-shift ontrollers are tuned nely by using the parameters of slope and lateral a eleration, et .
as well as velo ity and throttle valve opening. Those settings are generally onservative, so that it is suitable
for standard drivers but not omfortable to some drivers who want to use engine braking on downhill or tokeep gear-ratio onstant on urves. So far su h drivers have operated a gear-shift themselves in order to satisfy
their demand. However, it is troublesome for the drivers who are not positive for driving to operate them. To
over ome this problem, we design a new gear-shift ontroller for CVTs in luding driver behavior based on a JustIn-Time(JIT) modeling. Moreover, we redu e the number of input variables of the JIT model by using linear
regression and an evaluation fun tion so as to de rease memory apa ity and online omputational load. Our
experiments show that it has downshifted automati ally on demand without driver operation when approa hingurves.
Key Words: human- entered ontrol, just-in-time modeling, automati gear-shift ontrol, ontinuously variabletransmissions
1.

ある．

はじめに

そのような要求に対応するため，シフトレバーを通常の D

日本国内においては無段変速機（以下，CVT）が広く普及

レンジから S レンジ（車種やメーカーによって 2，L など呼から，エンジン効率の面で効果があるだけでなく乗り心地のの意志で変速特性を切り替えることが可能となっている．ま

向上に対しても制御の自由度が高まった．CVT の変速制御

た近年は，マニュアル感覚で変速比をアップダウン可能なパしている．CVT は可変範囲内で任意の変速比をとれること

び方はさまざま）などへ操作することにより，ドライバ自身

は変速線図とよばれるマップを基本として成り立っており，

ドルシフトなどと呼ばれるスイッチが搭載された機種もある．

さらに勾配や横方向加速度などを使用して，登降坂やカーブ

しかしこのような仕組みは，運転に積極的なドライバに対しも考慮した制御がなされている．

ては運転する楽しさを提供することができるが，そうでない

しかし，その制御セッティングはあくまで平均的なドライドライバにとっては煩わしく感じられる上，不用意にボタンバを想定した保守的な仕様であるため，ドライバや状況によっを増やせば操作系を理解する負担も増大させてしまう．そこては，変速比を保持してもっとスムーズにカーブを抜けたい

で，ドライバのシフト操作特性をモデリングして変速制御にとか，下り坂でローギヤ方向に変速させてエンジンブレーキ

反映することができれば，前述のスイッチ類を操作することを強めることによりブレーキペダルの操作負担やブレーキ自なく要求に合わせた変速が可能になると期待される．

体への負担を減らしたい，などといった要求が生じることも (株) 本田技術研究所 四輪 R&D センター

自動車制御全体を見渡すと，運転支援の分野において人間との協調を考慮したシステムの研究が盛んである 1)〜 6) ．これ

らの多くは，ドライバの運転行動の解析・モデル化と，それ

栃木県芳賀郡芳賀町下高根沢 4630
 早稲田大学 先進理工学部 東京都新宿区大久保 3-4-1
 Honda R&D Co., Ltd., Automobile R&D Center,

4630, Shimotakanezawa, Haga-ma hi, Haga-gun, To higi,
Japan.
 S hool of Advan ed S ien e and Engineering, Waseda
University, 3-4-1, Okubo, Shinjyuku-ku, Tokyo, Japan.
（Re eived September 29, 2010）

TRIA 003/11/1003

らを取り入れた支援制御システムの構築の 2 つに分けて進められており，前者についてはドライバモデルと称されシステ
ム全体の中で陽に扱われている．これらの研究では，先行車との車間距離などの環境情報を活用し，ドライバが将来とるであろう行動を予測しながら，より積極的で高度な運転支援を目指している．しかし，車間距離を計測するためにはレー2010 SICEダセンサやステレオカメラなどの外界センサが必要となるが，Torqueconverterwith lockup

Forwardclutch

現時点の市販車においてそれらの搭載率は低いため，恩恵を受けられるユーザが限られてしまう．

FlywheelDrivepulley

本稿では CVT を対象とし，Just-In-Time(以下，JIT) モ

デリング 8), 9) （Lazy Learning 10) などとも呼ばれる）を用ω DR

いて，内界センサのみを使用してドライバ特性を考慮した新しい変速制御系を提案する．JIT モデリングはプロセス制御

EngineSteelbelt

系の分野を中心に適用事例が見られ，システムの入出力デー
Drivenpulleyタをデータベースとして蓄積しておき，それをもとに現時点の入力データ（要求点と呼ぶ）近傍の局所モデルを構成し，要求点に対応する出力を得るという局所モデリング手法である．

Secondary
gear

ω DN

Final
gear

一般的なモデリング手法のように大域的なモデルを求めるのではなく，都度局所モデルを構成するため，複雑かつ非線形性の強いシステムに対しても有効である．プロセス制御系以

Drive
shaft

外の分野では，たとえば列車のブレーキ補助システムに対すFig. 1

る報告 11) が見られる．本稿では，ドライバのシフト操作特性

Tire

S hemati diagram of CVTを含めた変速制御系全体を非線形システムと捉え，JIT モデ
リングによるモデル化をおこなう．
以下，2 章で CVT の構造と従来制御について述べ，3 章でDrive pulley speed target [rpm]制御系設計について説明する． 4 章で実機による試験結果を示し，5 章でまとめる．
2.
2. 1

CVT の構造と制御

ベルト式 CVT の構造

CVT において主流の方式はベルト式 CVT であり，その構造を Fig. 1 に示す．エンジンから発生したトルクはフライOpen

Throttle
valve
opening

Close

ホイール，トルクコンバータ，フォワードクラッチを介してドライブ（エンジン側）プーリへ入力され，金属ベルトを介
Velocity [km/h]

してドリブン（車輪側）プーリへ伝達される．さらにセカン

Fig. 2

ダリギヤとファイナルギヤを経由し，タイヤへトルクが供給

Shift map

される．CVT の変速比 p は，ドライブプーリ回転数 !DRとドリブンプーリ回転数 !DN の比である．

!
p = DR!DN御していると考えて差し支えない．スロットル開度が浅い緩加速時にはエンジン回転数を低く保ち，スロットル開度が全(1)開付近の急加速時にはエンジン回転数を高くすることで，燃プーリにはベルトを挟む V 字の溝があり，溝幅はリニアソレ

費と加速性能の両立を図っている．
目標ドライブプーリ回転数 !DRref を決定したら，実際のドノイドによって調圧された油圧により可変となっている．溝ライブプーリ回転数 !DR が !DRref に一致するように，(1)幅を広げるとベルトは内周方向へ移動し，狭くすると外周方式の代数関係より次式のように目標変速比 P ref を決定する．

向へ移動するため，ドライブプーリとドリブンプーリそれぞ!
P ref = DRref!DN

れの溝幅を調整することにより変速比を連続的に変化させることができる．
2. 2

従来の変速制御(2)

また，勾配や横方向加速度などの条件から別の変速線図に持CVT の一般的な変速制御の基本部分について説明する．まち替えることにより，登降坂やカーブなどにおける走行性能

ず，変速線図と呼ばれるマップを元にドライブプーリの目標も考慮した制御がなされている．以上の流れのブロック線図

回転数 !DRref を設定する．変速線図は Fig. 2 に示すようを Fig. 3 に示す．

に，横軸に車速，縦軸にドライブプーリ回転数をとり，スロッ

さらに，Fig. 4 に示すようなシフトレバー（一番左の図）

トル開度をパラメータとするマップである．低車速時を除くやパドルシフト（右側の 2 つの図）などにより，マニュアル的

多くの状況ではロックアップクラッチが締結されており，エに変速特性を切り替えることが可能となっている．しかし序

ンジンとドライブプーリはほぼ同一の回転数となるため，実論でも述べたように，運転に積極的なドライバであれば，エ

質的にはエンジン回転数が所望の値となるように変速比を制ンジンブレーキなどが必要な時にそれらのスイッチ類を操作
18

AccelBrake

Lateral acceleration,
Slope angle, etc...

Manualgear-shiftoperations

Velocity
Throttle
valve
opening

Drive pulley
speed target／

Gear-shiftPulley ratio
targetGear-shift
controller

Shift maps

VehiclesPulleyratio
targetDriven pulley speed
Fig. 3

Driver's
accel / brake
operation

Blo k diagram of onventional gear-shift ontrol

Vehicle states(a) onventional method
Accel

Driver's shift operation included Brake Driver's
accel / brake
Automatic gear-shift controller
operation
based on JIT
Fig. 4

JIT model

Manual gear-shift interfa es
Linearregression

Database

Vehicles

しながら運転することに抵抗を感じないが，そうでないドラ

Pulleyratio
targetイバにとっては煩わしい．
Vehicle states3.
3. 1

ドライバ特性を考慮した変速制御系の設計(b) proposed method
Fig. 5

提案する制御系の構成

従来の変速制御系は，Fig. 5(a) の点線部分に示すように，

Gear-shift ontroller

Internal sensors

External sensors

変速線図を主としたコントローラ部分とドライバのシフト操作部分で構成されていると考えられる．本稿では，Fig. 5(b)RaderItems & Expected Effectsの網掛部に示すように JIT モデリングを用いてドライバのシフト操作を含めた系全体をモデル化することで，ドライバ特性を考慮した変速制御系を設計する．これにより，マニュア
ル的な操作を伴わずに，よりドライバの要求に合った変速制御の実現を目指す．制御系の入出力変数はそれぞれ

 入力：内界センサから得られる各種車両情報
 出力：目標変速比とする．具体的な入力変数については 3. 5(1) 節にて詳述する．

Stereo camera (※)
Navigation
systemSteering angle

Velocity

Automatic downshift
when approaching
curves, intersections,
tollgates

Automatic downshift
when approaching
following cars

Slope angle

Continuous curves
Up/downhills
Throttle opening
Basic
gear-shift

以下，まず本稿で扱う問題について述べ，つぎに JIT モデリン(※) http://www.subaru.jp/legacy/touringwagon/index2.html

グの基本的なアルゴリズムについて概説した後 8), 10), 12), 13) ，Fig. 6

Automotive sensors

提案する変速制御系の具体的な構成方法について述べる．
3. 2の分多くのユーザへ提供可能となる．

問題設定

3. 3

Fig. 6 は，現在自動車に使用されているセンサとそれぞれ

JIT モデリング

次式で表される離散時間非線形システムを考える．

を使用した時に変速制御に対して期待できる効果の関係を表y (t + 1) = f ((t)) + e(t);している．ナビゲーションシステム，レーダセンサ，ステレ
オカメラなどの外界センサを活用すれば，進行方向に存在す

t = 0; 1; 2;   (3)

ここで，y (t) はシステムの出力，f ( ) は非線形写像，e(t) はるカーブや下り坂などの情報や先行車との距離を事前に把握し，ドライバの操作に先んじて変速比などを制御することが観測雑音である．(t) は情報ベクトルと呼ばれ，システムの可能となる．しかし序論で述べたとおり，外界センサを使用

過去の入出力データを用いて次式で定義される．

(t) := [y (t)    y (tした場合は恩恵を受けられるユーザが限られてしまうため，
本稿では車速やアクセルペダル開度などの内界センサのみの

u(t)    u(t使用に限定して制御系を設計する．したがって，カーブや下ny + 1)nu + 1)℄(4)

ここで，u(t) はシステムの入力であり，ny ，nu はそれぞれシり坂などに進入する前の予見制御や，先行車など周囲の車両

ステムの出力と入力の次数である．JIT モデリングでは，(4)の挙動に対応した制御は行えず，効果が期待できるのはカー式の形式でデータベースを構築する．時刻 t において，(3) 式

ブ進入時や登降坂路の走行中などの状況に限定されるが，そ19

Stru ture of database
No. Driver Driving pattern Number of samples
1
B
E onomy4315
B
Normal3330
2
3
B
Sporty2639
I-1
E onomy3540
4

Test arItems
Spe i ations
Engine2.0L DOHC
CVTTransmission
Tip swit hes (Paddle shift)
Equipped

Table 2

Table 1

のシステムの出力 y (t + 1) の予測を JIT モデリングにより行うことを考える．このときの (t) は要求点 q と呼ばれ，こるが，最も一般的なのは情報ベクトル間の重み付き Eu lid 距

離を用いて測る方法であり，i 番目の情報ベクトル (i) と要求点 q との距離 d は次式で与えられる．

iq TW  iq(5)

ただし，W > 0 は重み行列である．近傍の選び方については，k NN(k Nearest Neighbors), k BN(k Bipartite Neighbors) などさまざまな方法が提案されている 12) ．最も単純なのは k NN であり，要求点 q と類似する順に，すなわち距離 d の小さい順に k 個の情報ベクトルを集め近傍 q とする方法である．そして，得られた近傍に対してもっともらしい
局所モデルを構成するが，その方法の 1 つは重み付き線形平X

均法 (LWA) であり，局所モデルによる出力の推定値 y^(t) をy^(t; q ) =fi; (i)2 q g

wi y (i)(6)のように求める．なお wi は重み係数である．ほかにも，近傍に対して線形回帰モデルを構成して出力を推定する重み付き線形回帰法 (LWR) などさまざまな方法が提案されている．
3. 4



Measurement variables
Variable names
SymbolA elerator pedal positionoao_a
Di erential a elerator pedal positionot
Throttle valve opening
Di erential throttle valve openingo_tsbBrake swit h agpMaster ylinder pressurep_
Di erential master ylinder pressure
Steering angleÆ
Di erential steering angleÆ_suUpshift swit h ag
Downshift swit h ag
sd!eEngine speedteEngine torque!DR
Drive pulley speed
Pulley ratio
prTarget pulley ratiov
Velo ity
Longitudinal a elerationax
a_x
Di erential longitudinal a elerationay
Lateral a eleration
YawrateDriving for efs
Estimated slope angle
Di erential estimated slope angle
_s近傍として採用する．情報ベクトルの類似度の定義は種々あp( ( ) ) ( ( ) )Table 3の要求点に類似した情報ベクトルをデータベースから検索し，d((i); q ) :=



Unit
[%℄
[%/s℄
[%℄
[%℄
[-℄
[Pa℄
[Pa/s℄
[deg℄
[deg℄
[-℄
[-℄
[rpm℄
[Nm℄
[rpm℄
[-℄
[-℄
[km/h℄
[G℄
[G/s℄
[G℄
[deg/s℄[kgf℄[deg℄[deg/s℄

ここで，ujn ，ujorg はそれぞれ正規化後，正規化前の入力であjり，ujmax ，umin はそれぞれ正規化前の入力の最大値，最小値である．最後に，正規化した後の各変数を結合してデータ

JIT モデリングのためのデータベース構築(1) データ計測

Table 1 に示す仕様のテスト車両を用い，弊社テストコース

にてデータ計測を実施した．使用したコースは全長約 4.2[km℄ベースとした．

で，直線，緩急カーブ，登降坂や T 字路などを含んだ多様性(2) 計測データの解析のあるコースである．被験者は初級者 1 名 (Beginner，以降得られたデータから，各被験者の運転パターンごとの運転

B と表記)，中級者 2 名 (Intermediate，I-1，I-2 と表記) と熟練者 1 名 (Expert，E と表記) のテストドライバ 4 名とし，傾向について観察する．Fig. 7 は，各被験者の 1 周あたりの平均車速を表している．横軸は各被験者で，左から順に被験

fg

ポーティ走行の 3 通りの運転パターンで走行し，各自必要に応Table 2 に示すように周回ごとに省燃費走行，通常走行，ス

者 B， I-1，I-2 ，E と運転技量の順に並んでおり，縦軸はそれぞれの平均車速を表している．いずれの被験者も省燃費

じてパドルシフトを操作するように指示した．計測した車両（白色），通常（灰色），スポーティ（黒色）の順に平均車速が

情報は Table 3 に示す 24 変数であり，o_a ，o_t ，p_ ，Æ_ ，a_x ，_s

高くなっており，運転パターン指示の通りに運転傾向を変化

はそれぞれ元の変数を不完全微分フィルタにより時間微分しさせていることがわかる．

て求めた．なお，データの計測周期は 10[ms℄ であるが，デー

つぎに，運転パターンによる車速の傾向の違いを詳しく見

タベースの肥大化を防ぐため，タップ数 10 の移動平均によりるため，Fig. 8 に示す運転パターンごとの車速分布を見る．

ダウンサンプリングした．また，変数ごとにオーダーが異な

横軸は車速，縦軸は各車速の頻度を表している．Fig. 8 より，り，そのまま使用すると類似度算出の際に各変数が均等に評

同じ運転パターン指示でも被験者によって大きな違いがある
ことがわかる．たとえば，被験者 E（太実線）の通常走行は価されないため，次式のように各変数ごとに物理的な可動範他の 3 名のスポーティ走行よりも高車速となっているなど，囲を考慮して設定した最大値と最小値を用いて正規化した．

uj
ujmin
ujn = jorg
umax ujmin

車速については運転技量に依存した個人差が存在することが(7)

わかる．アクセルペダル開度についても同様の個人差が見ら
20

70

120

EconomyNormalSportyNumber of downshift operations

80

Velocity [km/h]

60
50
40
30
20
10
0

100
80
60
40
20
0

B

I−1

I−2

EconomyNormalSportyE

B

I−1

TesterFig. 7

Number of upshift operations

Frequency [%]Economy20

Frequency [%]

0
0

40
60
Velocity [km/h]
Normal

80

100

10

0
0

Fig. 8

60
40
20

B

I−1

(b) Upshift

40
60
Velocity [km/h]
Sporty80

Frequen y of gear-shift operations

しているのは被験者 E である．一方，被験者 I-1 と I-2 はと

100

もに中級者であるが，ダウンシフト回数には顕著な差が見られ，被験者 I-1 の回数は初級者である被験者 B も下回ってい
る．Fig. 10 に示した目標変速比の分布を見ると，最も多く

B
I−1
I−2
E

20

E

80

Fig. 9

20

10

I−2

EconomyNormalSportyTester

B
I−1
I−2
E

20

100

0

20

0
0

Frequency [%]

B
I−1
I−2
E

20

E

(a) Downshift

Average velo ity at ea h driving pattern
120

10

I−2
Tester

ダウンシフトを行っている被験者 E の目標変速比は，通常走
行とスポーティ走行の場合に図の中央付近での頻度が上昇しており，ダウンシフト操作により中間的な変速比を積極的に

40
60
Velocity [km/h]

80

使用していることがわかる．一方，Fig. 9(b) のアップシフト

100

回数については，被験者による多少の違いはあるものの，ダウンシフト回数に比べると総じて非常に少ない．この理由は，Distributions of velo ity

そもそも従来の変速制御が燃費性能を重視してハイギヤ寄りの変速比を積極的に使用するセッティングになっており，された．

らにアップシフトしてほしいと思う状況は少ないためである

つぎに，各被験者のシフト操作と目標変速比について比較と考えられる．よって，以後はダウンシフトのみに注目してする．Fig. 9(a) は各被験者のダウンシフト回数を表してお議論を進める．

り，横軸は各被験者，縦軸はダウンシフト回数である．全体的以上より，ダウンシフト操作および目標変速比についてもには，スポーティ走行になるほどダウンシフト回数が増えて個人差が認められるが，その個人差は運転技量によるものでは

おり，エンジンブレーキを併用しながら積極的な運転を行っなく，個々人の嗜好が介在していると考えられる．したがっていることがわかる．個人間の比較では，まず最も多く使用て，熟練者だけではなく全員のデータを使用することとした．
21

ウンシフト操作フラグ（操作時は 1，非操作時は 0）とし，入力（説明変数）をそれ以外の変数として線形回帰をおこ

Frequency [%]Economyない，(8) 式の回帰式を得た．

B
I−1
I−2
E

20
10

u^d = xT

x は車両情報ベクトル， は回帰係数ベクトルである．なf

お，x の選定にはステップワイズ法 14) を用い， 推定勾配

0

High

s ，推定勾配の微分値 _s ，前後加速度の微分値 a_x ，横方向Low

加速度 ay ，ヨーレイト ，車速 v ，アクセルペダル開度 oa

Frequency [%]Target pulley ratio [−]Normal10

まれており，下り坂やカーブなどの環境情報が縮約されていると解釈できる．以下，u^d を推定シフト操作量と呼ぶ．
（ ii ） 評価関数に基づく入力選定u^d 以外の入力変数については，Table 3 の変数群から選定する．このうち，車速とスロットル開度については変速

High

Low

制御において基本となる変数であることから採用し，それTarget pulley ratio [−]Sporty以外の変数について要求仕様を最も満足する組み合わせを選定することとした．本稿での制御に対する定性的な要求

B
I−1
I−2
E

20
10
0

を以下に示す．

 通常走行中は従来制御と同様とする．
 下り坂やカーブなどにおいて特に変速が必要な場合には従来制御よりも高めの変速比とする．

High

Low

これらの要求を反映するため，次式の評価関数 J を定義

Target pulley ratio [−]Fig. 10X sgn( ( ) ( ))( ( )=X ( ( ) ( ))する．

Distributions of target pulley ratio

なぜならば，熟練者だけのデータを使用していわゆるベテラ

Jンドライバーの制御特性を万人に反映する方法も考えられる

ft; u^ d (t)6=0g

r t

ft; u
^d (t)=0g

が，それでは個々人の嗜好が排除されてしまうためである．
3. 5

gの 7 変数を採用した．u^d には推定勾配や横方向加速度が含

B
I−1
I−2
E

20

0

Frequency [%](8)

JIT モデリングによる変速制御系の構成

m t

r t

m (t))2

r t

m t 2(9)

ここで，m (t) は従来の変速制御による目標変速比である．

Fig. 5(a) の点線部分を (4) 式の非線形関数 f (t) と見なし，
JIT モデリングにより出力 y(t +1) を推定することを考える．
(1) 情報ベクトルの選定
計測したのは Table 3 の 24 変数であるが，これらの変数
すべてを採用してしまうとデータベースが肥大化し，記憶容J の分母は，u^d (t) = 0，すなわち変速要求のない通常走行中の評価であり，r (t) が m (t) に近いほど評価値が大きくなる．分子は，u^d (t) 6= 0，すなわち下り坂やカーブなどにおける変速要求時の評価であり，r (t) が m (t) より高量や計算負荷の問題からオンライン適用が困難となってしま

くなるほど評価値が大きくなる．
評価関数 J を用いて，シミュレーションによりテストう．そこで，入力 u(t) については，以下に述べる (i) 線形回

コース 1 周分の評価値を算出し，入力の選定を行った結果

帰による入力の縮約と (ii) 評価関数に基づく入力選定の 2 つfの上位第 8 位までを Table 4 に示す．最上位は 推定シフの方法を組み合わせることで，入力の絞り込みを行った．一方，出力 y (t) については，3. 1 節で述べたように本制御系のト操作量 u^d ，車速 v，スロットル開度 ot ，前後加速度 ax，とした．

数となった．しかし，記憶容量の制約から入力数を 6 とすg

スロットル速度 o_t ，ブレーキマスタシリンダ圧 p の 6 変出力は目標変速比であることから，目標変速比 r (t) を出力るのが困難だったため，第 3 位の（ i ） 線形回帰による入力の縮約f 推定シフト操作量 u^d ，

車速 v ，スロットル開度 ot ，前後加速度 ax ，スロットル速

従来の変速制御の主要な変数は車速やスロットル開度でg

度 o_t の 5 変数を採用した．

あるが，ドライバはそれ以外にもさまざまな情報を用いて(2) 近傍検索と局所モデルの構成

認知や判断をおこなった上でシフト操作していると考えら

近傍検索のための類似度の算出方法は (5) 式の重み付き Eu-

れる．そこで，ドライバの変速要求はドライバのパドルシ

lid 距離とした．重み W はその対角要素に各変数に対するフト操作に込められていると考え，出力（目的変数）をダ
22

Evaluation result
Numberu^d v ot ax o_t p oa te Æaofinputs○ ○ ○ ○ ○ ○6○ ○ ○ ○ ○○6
○ ○ ○ ○ ○5
○ ○ ○ ○
4
○ ○ ○ ○ ○○6
○ ○ ○ ○○
5
○ ○ ○ ○○
5
○ ○ ○ ○○
5
Table 4J

10.5194
10.3695
10.2734
10.1496
9.75299.71309.55159.4691Movingaverage

Vehicleinformation

β

Query

Calculate
Similarity

Normalize

Estimated
shift operation

Searchneighbors

Local
modeling

Pulleyratio
targetDatabase
JIT model
Fig. 11

重みを並べた対角行列であり，値が大きいほどその変数を重Blo k diagram of online al ulation^d は各種車両情視した検索が行われる．推定シフト操作量 u
Output報を縮約した変数であることからその重みを 1.5 とし，残りの 4 変数の重みはすべて 1 とした．(4) 式のシステムの入出力の次数 ny と nu は，シミュレーションによる試行によりNeighbors(k=4)
Minimum output
with JIT

ともに 3 とした．近傍に対する局所モデルの構成方法については，制御周期がミリ秒オーダーであり計算負荷を極力抑え

Input

たいことから，相加平均法を使用した．相加平均法は (6) 式

Fig. 12の LWA において重みを一律に wi = 1=k とおいた場合に相X^( ; ) = 1

4 点はそれぞれ出力が等しい値となっている．これらのデー
タに対してたとえば k = 4 とすると，要求点が比較的小さな値の場合には網掛部の 4 点が近傍となる．相加平均法ではこの 4 点の出力データの平均値が出力（図中の点線）となるので，はじめの 3 点よりも大きい値となってしまう．すなわち，

当する．

ytq

k

fi; (i)2 q gy (i)Exapmle(10)k は近傍数であり，その選定方法については後述する． (10)式の y^(t; q ) が JIT モデルの最終的な出力であり，これがド局所モデルの出力が元のデータの最小値に達しない．最大値

ライバ特性を考慮した目標変速比となる．

側も同様の問題が生じる．

CVT の変速制御において，目標変速比が上下限値に達し

オンラインの計算過程を以下に整理し，そのブロック線図
を Fig. 11 に示す．

ないことは大きな問題となる．目標変速比が上限値，すなわ（ i ） (8) 式より推定シフト操作量 u^d を算出する．

ちローギヤ側の端点に達しないと，十分にローギヤ側へ変速する．

てしまう．同様にハイギヤ側の端点に達しないと，巡航時の（ iii ） データベース構成時と同一タップ数で移動平均する．

エンジン回転数を十分に低下させることができず，燃費の悪（ ii ）

fu^d ，v，ot ，ax，o_t g を用いて変数ベクトルを構成させることができず，発進時や急加速時の加速性能が低下し（ iv ） データベース構成時と同一の正規化パラメータで正化を招いてしまう．

（ v ） q とデータベース内の各情報ベクトル (i) との Eu-

なるべく大きな k を選定する．Fig. 13 は，k を 1，50，100，以上の点に留意し，目標変速比が上下限値に達する範囲内で規化し，これを要求点 q とする．

200，500 と次第に大きくした時，それぞれ目標変速比が変化

lid 距離を (5) 式より求める．
（ vi ） k NN にて近傍を検索する．
（vii） (10) 式の相加平均法により，近傍に対する局所モデする範囲を表している．なお，各入力は可変範囲内で網羅的に変化させた．図中の 2 本の点線は，目標変速比の上下限値

ルを構成して要求点に対応する出力を算出し，今回時点のを示している．k = 1; 50 の場合，上下方向の棒が点線に接目標変速比とする．

しており，目標変速比を上限値から下限値まで変化させるこ(3) 近傍数の選定(10) 式の相加平均法による局所モデルでは，近傍数 k の値

おらず，さらに k = 200 では棒の上端も上側の点線に達してとが可能だが，k = 100 では棒の下端が下側の点線に達していない．この結果に加えて実車試験による官能評価も考慮し，

k = 55 と決定した．

を大きくするほどより多くのデータを平均した出力が得られ(4) 入出力特性
JIT モデリングにより得られた変速制御系の入出力特性について考察する．まず，CVT の基本的な変速特性を再現できていることを確認する．Fig. 14 は，構成した JIT モデルのる．実車データにはノイズが含まれるため，この平滑化効果は望ましい．しかし k を大きくしすぎると，以下の問題が生じる．Fig. 12 はその説明のための単純な例で，1 次元の入出力データ（小さな丸）が 9 点あり，はじめの 3 点と終わりの23

Lowest ratio

0.3
low

s^d middle

Target pulley ratio [-]Target pulley ratio [−]

0.25

high

0.2
0.15
0.1
0.05
0

Highest ratio

1

50
100
200
Number of neighbors [−]Fig. 13

500

0

0.2

Fig. 15

Output range of JIT

0.4
0.6
Velocity [-]0.8

1

Input/output hara teristi s of JIT model
Table 5

ny nu

3

3

ParameterkW

55 diag(1:5; 1; 1; 1; 1)

Target pulley ratio [−]1
150[m]

0.8
0.6

100[m]
200[m]

0.4
0[m]

0.2
0
0
0.5
Velocity [km/h]

Fig. 14(i) Almost
straight

1
1

0

0.5
Throttle valve
opening [%]Fig. 16

Basi input/output hara teristi s of JIT model(ii) Curve approachand right curve

Test ourseを以下にまとめる．

 使用した車両は，データベース構築に使用したものと同
車速とスロットル開度に対する目標変速比の特性である．各一とする．

軸の値は 0 から 1 に正規化されており，以後のグラフでも同 試験を実施するテストコースは，データベース構築に使用したコースと同一コース，別コースの 2 コースとする．

様である．車速が高くなるにつれて目標変速比が低くなり，

 JIT モデルの各パラメータは，前節で決定した値 (Table

また同じ車速に対してはスロットル開度が大きいほど目標変速比が高くなっており，CVT の基本的な変速特性を再現で5) を使用する．

 パドルシフトは使用しない．
 被験者は E とする．

きていることがわかる．
つぎに，運転傾向に応じた変速特性の変化について確認す
る．Fig. 15 は推定パドルシフト量 s^d をパラメータとしたと被験者に関しては，本来ならばより多くの被験者で検証すべきの目標変速比の特性を示しており，横軸は車速，縦軸は従来手法と提案手法の目標変速比の差である．s^d が大きくなるほきである．しかし，従来手法と提案手法の比較のためには，

ど従来手法に対して高めの目標変速比となっており，運転傾

運転技術が要求されるため，本稿では熟練者である被験者 E

同一の速度パターンで走行する必要があり，それには高度な向に応じて積極的に変速する特性となっていることがわかる．
4.

のみで実験をおこなった．以下，2 コースでの試験結果それぞれについて述べる．

実機試験

4. 1

同一コース

提案する変速制御系を前節と同一車両に適用し，テストコー

はじめに，データベース構築時と同一のコースにおける試スにて走行試験をおこなった．なお今回は先行検証であるた験結果を示す．Fig. 16 はその一部区間であり，大きく以下

め，制御系の実装には dSPACE 社 Mi roAutoBox (CPU クの 2 つの区間に分かれる．

ロック：750[MHz℄，メモリ：8[MB℄) を使用した．試験条件（ i ） 0 { 100[m℄ : ほぼ直線

24

40

Conventional
Proposed
Curve approach

Right curve

Frequency [%]300Foot brake operation [−] Engine speed [rpm] Pulley ratio target [−]Steering angle [−]Velocity [km/h]

Almost straight

Conventional
Proposed

20

10

0
Low

High
Foot brake operation [−]Fig. 18

Comparison of foot brake operations

ル操作量の分布図である．横軸はブレーキペダル操作量，縦軸は各ブレーキペダル操作量の使用頻度を表している．ただし，そもそも走行全体でブレーキを使用する場面は多くはな
く，全データの分布ではブレーキ OFF の頻度が大半を占めてしまうことから，ブレーキ ON のデータのみの分布とした．
提案手法（実線）のほうが左側に分布していることから，全般的にブレーキペダル操作量が低減していることがわかる．な
お，平均値では従来手法に対して約 27%低減した．また被験
050
Fig. 17100
Distance [m]150

者の官能評価でも，速度が高い状況からの減速が楽になった200などの回答が得られた．ただし，従来手法と比べて目標変速Operating result

比が細かく振動する傾向が見られ，乗り心地に違和感を感じることがあった．この原因は計測データに含まれるノイズで（ ii ） 100 { 200[m℄ : カーブ進入区間と右急カーブあると考えられ，今後改善する必要がある．

Fig. 17 は，この区間において従来手法（一点鎖線）と提案

4. 2

別コース

つぎに，データベース構築時とは別のテストコース (全長約手法（実線）のそれぞれで同じ速度パターンで走行した時の1.0[km℄) での試験結果について述べる．応答波形やブレーキ比較であり，横軸は距離，縦軸は最上段から順に車速，操舵角（図中の点線は零，すなわち直進状態を表し，正が左，負が操作量の低減効果については，Fig. 17，18 とおおむね同様の右転舵である），目標変速比，エンジン回転数である．最下段

結果が得られた．ここではそれらの応答波形を例示する代わ

はブレーキペダル操作量であるが，今回用意したテスト車でりに，省燃費走行とスポーティ走行によるエンジンブレーキ

はブレーキペダル開度を直接計測できなかったため，ブレーの発生具合の差異の観点で比較をおこなう． Fig. 19 は従来

キマスタシリンダ圧にて代用した．

手法（一点鎖線）と提案手法（実線）にて省燃費走行とスポー

まず区間 (i) では，従来手法，提案手法ともほぼ同等の目

ティ走行を 10 周ずつおこなった時のそれぞれの目標変速比

標変速比となっており，従来手法を再現できていることがわの分布を表している．横軸は目標変速比で，縦軸は各目標変かる．つぎに区間 (ii) では，従来手法の場合カーブ進入時の速比の頻度を表している．まず省燃費走行の場合，シフト操目標変速比の変化が少ないためエンジンブレーキが発生せず，

作による変速要求が生じることは少ないため，従来手法と同

被験者は減速するために強いブレーキ操作を強いられた．一等の変速特性となることが期待されるが，結果を見ると全域方提案手法では，カーブの約 40[m℄ 手前 (約 110[m℄ 地点) かにわたって両手法が類似した分布となっており，別コースでら被験者がシフト操作を行うことなく目標変速比が上昇，すも従来手法の変速特性を再現できていることがわかる．つぎ

なわちローギヤ方向へ変速することでエンジンブレーキを発にスポーティ走行の場合，提案手法の分布のピークが従来手生させているため，従来手法よりも少ないブレーキ操作で同法よりもローギヤ側へ移動しており，提案手法の方が積極的等に減速できている．

にエンジンブレーキを発生させていることがわかる．以上よ

全般的に，カーブ手前や下り坂などにおいて必要に応じて自り，別コースでも要求仕様を反映した制御を実現できており，

動的にローギヤ方向に変速する効果が多く見られた．Fig. 18

運転傾向によってエンジンブレーキの発生具合を変化させるは従来手法と提案手法で 3 周ずつ走行した際のブレーキペダことが可能であることが確認された．
25

7）高橋宏：ドライバの個性を考慮した運転支援制御，計測と制御，45-3，237/242 (2006)
8）内田健康，大貝晴俊，伊藤雅浩：大規模データベースオンラ
インモデリング -高炉への適用-，計測と制御，44-2，107/111(2005)
9）茂森弘靖，長尾亮，平田直人ほか：局所回帰モデルを用いた鋼材の品質制御，計測自動制御学会産業論文集，44-4，325/332(2008)
10）G. Bontempi, M. Birattari and H. Bersini: Lazy learning for lo al modeling and ontrol design, Int. J. Control,
72-7&8, 643/658 (1999)
11）D. Inoue and S．Yamamoto: An Operation Support System Based on Database-Driven On-Demand Predi tive
Control, Pro . of SICE Annual Conferen e, 2024/2027(2004)
12）Q. Zheng and H. Kimura: Just-In-Time modeling for fun iton predi tion and its appli ations，Asian Journal of Control，3-1，35/44 (2001)
13）牛田俊，木村英紀：Just-In-Time モデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御，計測と制御，44-2，102/106 (2005)14）M. H. Katz: Multivariable Analysis, Cambridge University
Press (1999)

EconomyConventional
Proposed

Frequency [%]

60
40
20
0
High

Low
Target pulley ratio [−]SportyConventional
Proposed

Frequency [%]

60
40
20
0
High

Low
Target pulley ratio [−]Fig. 19

Comparison of target pulley ratio
［著 者
5.

結

論

岡 本

雅

本稿では，CVT に対して JIT モデリングによるドライバ
への組み込みに対応するため，線形回帰による入力の縮約と評価関数に基づく入力選定の 2 つの方法により，データベースの容量と検索負荷の低減を図った．実機試験により，カーブ手前において必要に応じて自動的にローギヤ方向に変速してブレーキ操作量が低減するなど，提案手法の有効性が確認

森 本

茂

された．なお，データベースの網羅性を向上させ，より多く

1990 年大阪大学基礎工学部卒業．同年本田技研
工業株式会社入社．現在株式会社本田技術研究所
四輪 R&D センター（栃木）に所属．主に四輪車のパワートレイン制御領域におけるロバスト制御
および最適化制御の応用と，そのユーザ（ドライバ）中心設計などの研究に従事．

のドライバやより現実的な環境で検証することは今後の課題
である．

JIT モデル構築にご協力頂いた早稲田大学大学院の松坂淳史君，坂野絋太君に謝意を表する．
参考

文

之（正会員）

2003 年早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了．同年本田技研工業（株）入社．現在（株）本田技術研究所四輪 R&D センターに在籍．自動変速機の電子制御ユニットの開発，制御系設計などに従事．09 年 4 月より早稲田大学大学院先進理工学研究科後期博士課程在学中．自動車技術会の会員．

特性を考慮した変速制御系の設計をおこなった．自動車制御

謝辞

紹 介］

献

大 橋

1）ポンサトーン・ラクシンチャラーンサク，前田公三，道辻洋平

政貴2008 年早稲田大学理工学部電気・情報生命工学科卒業．2010 年同大学院先進理工学研究科修士課
程修了．在学中はマンマシン協調システムに関する研究に従事．

ほか：市街地走行データに基づく人間・自動車・道路系の運転
行動遷移モデルの構築，自動車技術会春季大会前刷集，3-08，

11/14 (2008)
2）J．C. M Call and M．M. Trivedi: Driver Behavior andSituation Aware Brake Assistan e for Intelligent Vehi les，
Pro . of the IEEE，95-2，374/387 (2007)3）岩城亮，金子哲也，景山一郎：大型車両の加減速制御用ドライ
バモデルに関する研究，日本機械学会第 11 回交通・物流部門
大会講演論文集，2-50，361/364 (2002)4）鈴木達也，秋田敏和，中野暁斗ほか：モード分割に基づく前方内 田健康（正会員）

1971 年早稲田大学理工学部電気工学科卒業．76
年同大学院理工学研究科博士課程修了．工学博士．
83 年より早稲田大学教授（現在，電気・情報生命工学科）．制御系の情報構造，ロバスト制御および最適化制御の理論と応用，生物における制御問題などの研究に従事．電気学会，システム制御情報学会，日本鉄鋼協会，IEEE などの会員．

車追従行動のモデル化とアシスト系設計への応用，自動車技術会論文集，40-2，511/517 (2009)5）小澤晃史，脇田敏裕，宮島千代美ほか：自動車走行観測信号に含まれる個人性のモデル化，電子情報通信学会技術研究報告，
105，59/64 (2005)
6）伊佐治和美，津留直彦，森川翔：ドライバの減速開始タイミン
グをモデル化した判断式を個人ごとに適合する手法，自動車技術会論文集，40-2，579/585 (2009)26