【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自動車等の走行時において路面の凹凸状態を判定する路面状態判定装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば特開昭６０−１４８７６９
号公報に示されるように、車両の操舵装置において、前輪の実舵角から予め設定された複数の摩擦係数に対応する予測加速度データを求め、これらの値を実際に検出された横加速度と比較することによって走行路の摩擦係数を検出する摩擦係数検出手段を設けたものが知られている。 そして、上記摩擦係数検出手段からなる路面状態判定装置において走行路の摩擦係数求め、この摩擦係数に対応する制御情報を処理手段から自動車の後輪操舵装置に出力して後輪の転舵状態を補正することが行われている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記構成の路面状態判定装置は、摩擦係数だけを推定するものであり、自動車の走行状態において、その乗り心地等に大きく影響する路面の凹凸状態を判定することができないという問題がある。 また、自動車の走行時における車輪および車体の挙動等を検出する検出手段を設け、その検出値に基づいて走行路の路面状態を推定することも考えられるが、このように構成した場合には、上記走行路の路面状態を正確に推定するために、各種の検出信号を入力して複雑な計算を行う必要がある。 このため、上記路面状態判定装置の構造が複雑化するとともに、上記計算に要する時間が長くなるという問題がある。

【０００４】本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、簡単な構成で走行路の路面状態を迅速かつ正確に判定することができる路面状態判定装置を提供することを目的としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、サスペンションのばね下に作用する上下方向の加速度を検出する上下Ｇ検出手段と、この上下Ｇ検出手段の検出値に基づいて予め設定された複数の周波数領域におけるパワースペクトル密度を算出する演算手段とを設けるとともに、路面状態が予め特定された複数種の道路の走行時に求めた上記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対応するニューラルネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手段と、実際の道路の走行時に上記演算手段によって求められたパワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段から読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態が上記複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定手段とを有するニューロコンピュータを設けたものである。

【０００６】

【作用】上記構成の本発明によれば、自動車の走行時に上下Ｇ検出手段によって検出されたばね下加速度の検出値が演算手段に入力され、この演算手段よって上記検出値がフーリエ変換されることによって予め設定された複数の周波数領域におけるパワースペクトル密度が求められる。 そして、上記ばね下加速度のパワースペクトル密度がニューロコンピュータの路面判定手段に入力され、
このパワースペクトル密度と、上記重み係数記憶手段において読出された重み係数とに基づき、自動車が実際に走行している走行路の路面状態が上記特定の道路との対比に基づいて判定されることになる。

【０００７】

【実施例】図１は本発明に係る路面状態判定装置の実施例を示している。 この路面状態判定装置は、サスペンションのばね下に作用するばね下加速度、つまり自動車の走行時に路面状態に応じて上下動する車輪の上下動加速度を検出する上下Ｇ検出手段１と、この上下Ｇ検出手段１の検出値をフーリエ変換してばね下加速度のパワースペクトル密度を算出する演算手段２とを有している。 この演算手段２は、上記上下Ｇ検出手段１によって検出されたばね下加速度の検出値を記憶する検出値記憶部３
と、この検出値記憶部３において記憶された所定数（例えば１０２４個）の検出値をフーリエ変換して予め設定された１００種類の周波数領域におけるパワースペクトル密度を算出するフーリエ変換部４とからなっている。

【０００８】また、上記路面状態判定装置には、後述するように路面状態が特定された複数の道路の走行時に求めた上記各周波数領域ごとのパワースペクトル密度に対応する重み係数を記憶する重み係数記憶手段５と、実際の道路の走行時に上記演算手段２によって求められたパワースペクトル密度および上記重み係数記憶手段５から読出された重み係数に基づいて走行路の路面状態が上記複数種の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定手段６とを有するニューロコンピュータ７が設けられている。

【０００９】上記路面判定手段６は、図２に示すように、上記周波数領域に相当する１００個の刺激ユニット層（入力層）Ｓと、所定数（例えば２００個）の連想ユニット層（中間層）Ａと、６種類の道路に対応する６個の反応ユニット層（出力ユニット層）Ｒとを有する単純三層パーセプトロンからなっている。 そして、上記演算手段３から刺激ユニット層Ｓに入力されるパワースペクトル密度の算出値に、上記重み係数記憶手段５において読出された刺激ユニット層Ｓ用の重み係数Ｗ１を掛け合わせた値が連想ユニット層Ａに入力された後、この値に連想ユニット層Ａ用のＷ２を掛け合わせることにより、
特定の反応ユニット層Ｒから反応信号が出力されるように構成されている。

【００１０】上記重み係数記憶手段５において記憶された重み係数Ｗ１，Ｗ２は、図３〜図８に示すように、予め路面の凹凸状態がわかっている特定の道路、例えばアスファルト路、ベルジアン路、コンクリート路、悪路、
軌道敷路および粗粒路等からなる６種類の道路の走行時に求めたばね下加速度のパワースペクトル密度を上記路面判定手段６の刺激ユニット層Ｓにそれぞれ入力し、この入力信号に対応した出力パターンが上記反応ユニット層Ｒから出力されるように学習することによって求めた値である。

【００１１】上記構成の路面状態判定装置によって求められた路面状態の判定信号は、サスペンション特性を変更するアクティブサスペンション装置８に入力されることにより、このアクティブサスペンション装置８において上記路面状態に対応したサスペンション特性の可変制御が実行されるようになっている。 この制御動作を図９
に示すフローチャートに基づいて説明する。

【００１２】上記制御動作がスタートすると、まずステップＳ１において、現時点がばね下加速度を計測する計測タイミングであるか否かを判定する。 上記判定結果がＹＥＳとなった場合には、ステップＳ２において、サスペンションのばね下に作用する上下加速度を検出してデータの計測を行うとともに、ステップＳ３において、予め設定された所定数（１０２４個）の計測データが収集されたか否かを判定する。

【００１３】上記ステップＳ３でＹＥＳと判定され、所定数の計測データが収集されたことが確認された場合には、ステップＳ４において、上記計測データをフーリエ変換することによってばね下加速度のパワースペクトル密度を算出する。 つまり、上記所定数の計測データに基づいて周波数スペクトルを算出することにより、予め設定された１００種類の周波数領域ごとに上記パワースペクトル密度を求める。

【００１４】次に、ステップＳ５において、上記ばね下加速度のパワースペクトル密度を路面判定手段６の各刺激ユニット層Ｓに入力し、反応ユニット層Ｒから出力される信号の出力パターンに応じて路面状態の判定を行う。

【００１５】そしてステップＳ６において、上記路面状態の判定信号に対応する制御ゲインの設定を行った後、
ステップＳ７において、上記制御ゲインに対応するサスペンション制御を実行する。 例えば路面に大きな凹凸が形成されてなる極悪路の走行時には、路面から車輪に特定周波数領域に集中して大きな振動が入力されるため、
この振動を打ち消すような制御ゲインを設定する。 そして上記制御ゲインに応じて車体側部材からなるばね上と、車輪側部材からなるサスペンションのばね下との間に配設された流体シリンダの液圧室に対する作動流体の給排を制御することにより、サスペンション特性を変更する。

【００１６】上記のように６種類の道路を予め走行することによって求めたばね下加速度のパワースペクトル密度に対応するニューラルネットの重み係数Ｗ１，Ｗ２を記憶する重み係数記憶手段５と、単純三層パーセプトロンからなる路面判定手段６とを有するニューロコンピュータ７を設け、実際の道路の走行時に求めた上記上下Ｇ
検出手段１の検出値を演算手段２においてフーリエ変換してばね下加速度のパワースペクトル密度を算出するように構成したため、このばね下加速度のパワースペクトル密度に応じて現在の走行路の路面状態が、上記６種類の道路のうちのいずれに該当するかを迅速に判定し、自動車が実際に走行する路面の凹凸状態に対応したサスペンション制御を適正に実行することかできる。

【００１７】すなわち、上記６種類の道路の走行時に求められるばね下加速度のパワースペクトル密度には、図３〜図８に示すようにそれぞれ異なる特性があるため、
このパワースペクトル密度に応じて上記ニューラルネットの重み係数Ｗ１，Ｗ２を求めることができる。 そして上記重み係数Ｗ１，Ｗ２を重み係数記憶手段５に記憶させ、この値を実際の道路を走行する際に刻々と算出されるばね下加速度のパワースペクトル密度に掛け合わせて出力することにより、路面判定手段６の反応ユニット層Ｒから所定パターンの信号が出力されるため、この信号の出力パターンに基づいて上記路面の特定が自動的に行われることになる。

【００１８】したがって、現在の走行路がその外見上において上記６種類に特定された道路のいずれに近いかを判定することが困難な場合においても、上下Ｇ検出手段１の検出信号に基づいて煩雑な計算を要することなく、
現在の走行路が上記特定の道路のうちのいずれに該当するかを迅速に判定することができる。 そして上記判定結果に応じてアクティブサスペンション装置８の流体シリンダに対する作動流体の給排を制御する制御ゲインの設定することにより、サスペンション特性を変更して自動車の乗り心地、操縦安定性および運動性能等を効果的にを向上させることができる。

【００１９】なお、上記実施例では、路面状態判定装置の判定結果に応じ、アクティブサスペンション装置８のサスペンション特性を変更するように構成した例について説明したが、ステアリングハンドルによって転舵された前輪の舵角と、予め設定された転舵特性とに基づいて求めた転舵量に後輪を転舵させる後輪転舵装置を備えた車両において、上記路面状態の判定結果に応じて後輪操舵装置による後輪の転舵角を補正する補正制御を実行するように構成してもよい。 また、上記路面状態判定装置の判定結果を使用して自動変速機の変速制御、アンチスキッドブレーキ装置のブレーキ制御およびトラクションコントロール装置の駆動力制御等を実行するように構成してもよい。

【００２０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、路面状態が予め特定された道路の走行時に求めたばね下加速度のパワースペクトル密度に対応するニューラルネットの重み係数を記憶する重み係数記憶手段を設けるとともに、実際の道路の走行時に求めた上記ばね下加速度のパワースペクトル密度と、上記重み係数とに基づいてを走行路の路面状態が上記特定の道路のいずれに該当するかを判定する路面判定手段を設けたため、このばね下加速度のパワースペクトル密度に応じて実際の走行路が上記特定の道路のうちのいずれに該当するかを迅速かつ適正に判定することができる。

【００２１】したがって、実際の走行路の路面状態をその外見から明確に判別することが困難な場合においても、上下Ｇ検出手段の検出信号に基づいて煩雑な計算を要することなく、現在の走行路が上記特定の道路のうちのいずれに該当するかを迅速に判定することができる。
そして上記判定結果に応じてアクティブサスペンション装置の流体シリンダに対する作動流体の給排を制御する制御ゲインの設定する等により、サスペンション特性を変更して自動車の乗り心地、操縦安定性および運動性能を効果的にを向上させることができる等の利点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る路面状態判定装置の実施例を示すブロック図である。

【図２】路面状態判定装置の具体的構成を示す説明図である。

【図３】アスファルト路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図４】ベルジアン路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図５】コンクリート路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図６】悪路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図７】軌道敷路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図８】粗粒路のパワースペクトル密度の分布状態を示すグラフである。

【図９】上記路面状態判定装置およびアクティブサスペンション装置の制御動作を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１ 上下Ｇ検出手段 ２ 演算手段 ５ 重み係数検出手段 ６ 路面判定手段 ７ ニューロコンピュータ