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特開2024-176769路面状態推定装置、路面状態推定方法、およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024176769
(43)【公開日】2024-12-19
(54)【発明の名称】路面状態推定装置、路面状態推定方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
B60W 40/06 20120101AFI20241212BHJP
B60W 30/02 20120101ALI20241212BHJP
【ＦＩ】
B60W40/06
B60W30/02
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023095559
(22)【出願日】2023-06-09
(71)【出願人】
【識別番号】000000011
【氏名又は名称】株式会社アイシン
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】加藤 隆志
(72)【発明者】
【氏名】平工 淳樹
(72)【発明者】
【氏名】山田 一二
【テーマコード（参考）】
3D241
【Ｆターム（参考）】
3D241BA50
3D241DA52Z
3D241DA61A
3D241DC45A
3D241DC47A
3D241DC49A
(57)【要約】
【課題】運動制御装置によって車両のばね上部の運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制する。
【解決手段】路面状態推定装置は、車両の走行状態を示す走行状態データと、車両に搭載され路面に対する車両のばね上部の運動を制御する又はばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、走行状態データと動作データとに基づいて、路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】路面状態推定装置は、車両の走行状態を示す走行状態データと、車両に搭載され路面に対する車両のばね上部の運動を制御する又はばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、走行状態データと動作データとに基づいて、路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、を備える。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、
前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、
を備えた路面状態推定装置。
前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、
を備えた路面状態推定装置。
【請求項2】
前記運動制御装置は、懸架装置に設けられ、入力される電流に応じて減衰力を変更可能なショックアブソーバであり、
前記物理量は、前記ショックアブソーバの伸縮の速度に関する物理量と前記ショックアブソーバに入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
前記物理量は、前記ショックアブソーバの伸縮の速度に関する物理量と前記ショックアブソーバに入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項3】
前記運動制御装置は、入力される電流に応じて捩じれ量を変更可能なスタビライザ装置であり、
前記物理量は、前記スタビライザ装置の動作量と前記スタビライザ装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
前記物理量は、前記スタビライザ装置の動作量と前記スタビライザ装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項4】
前記運動制御装置は、入力される電流に応じて操舵角を変更可能な操舵装置であり、
前記物理量は、前記操舵装置の動作量と前記操舵装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
前記物理量は、前記操舵装置の動作量と前記操舵装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項5】
前記運動制御装置は、入力される電流に応じて前記車両の車輪に対する駆動力を変更可能な電動駆動装置であり、
前記物理量は、前記電動駆動装置の動作量と前記電動駆動装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
前記物理量は、前記電動駆動装置の動作量と前記電動駆動装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項6】
前記路面状態推定部は、前記走行状態データおよび前記動作データに対する前記路面状態の関係を示す関係情報に基づいて前記路面状態を推定する、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項7】
前記関係情報は、ニューラルネットワークと、線形判別を行う線形判別情報と、運動方程式とのうちのいずれか一つか複数の組み合わせである、
請求項６に記載の路面状態推定装置。
請求項６に記載の路面状態推定装置。
【請求項8】
前記路面状態推定部は、前記動作データに基づいて前記車両の姿勢変動を求め、前記走行状態データと前記姿勢変動とに基づいて前記路面状態を推定する、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項9】
前記路面状態は、前記路面の粗さである、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項10】
前記路面状態は、前記路面の摩擦係数である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項11】
前記路面状態は、前記路面の傾斜状態である、
請求項１に記載の路面状態推定装置。
請求項１に記載の路面状態推定装置。
【請求項12】
データ取得部が、車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得し、
路面状態推定部が、前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する、
路面状態推定方法。
路面状態推定部が、前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する、
路面状態推定方法。
【請求項13】
車両に搭載されるコンピュータを、
前記車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、
前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、
として機能させるプログラム。
前記車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、
前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、路面状態推定装置、路面状態推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、車両が走行する路面状態を推定する技術がある。例えば、上下加速度センサの検出結果と、車速センサの検出結果と、車速に応じたショックアブソーバの伝達特性とを用いて、車両の上下加速度、ロール角度、又はピッチ角度を推定し、その推定量を用いて路面状態を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、上下加速度センサは、ばね上部の車体に固定されている。
【0003】
また、路面状況に応じて車両のばね上部の運動（姿勢）を運動制御装置によって制御して、車両の乗り心地を高める技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００８－１８３９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記のような路面状況に応じてばね上部の運動を運動制御装置によって制御する車両において、ばね上部に設けられた上下加速度センサ等を用いて路面状態を推定する場合には、以下の問題が生じる。すなわち、上下加速度センサは、ばね上部に固定されているため、運動制御装置がばね上部の上下加速度を低減させるように動作した場合には、上下加速度センサは、その低減された上下加速度を検出することになる。このため、上下加速度の出力値に基づいて路面状態を推定すると、路面状態の推定の精度が低下してしまう。
【0006】
そこで、本開示の課題の一つは、運動制御装置によって車両のばね上部の運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる路面状態推定装置、路面状態推定方法、およびプログラムを得ることである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一例としての路面状態推定装置は、車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、を備える。
【0008】
このような路面状態推定装置によれば、路面状態推定部が、走行状態データと動作データとに基づいて、路面の状態である路面状態を推定するので、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0009】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記運動制御装置は、懸架装置に設けられ、入力される電流に応じて減衰力を変更可能なショックアブソーバであり、前記物理量は、前記ショックアブソーバの伸縮の速度に関する物理量と前記ショックアブソーバに入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0010】
このような路面状態推定装置によれば、ショックアブソーバによって車両のばね上部の運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0011】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記運動制御装置は、入力される電流に応じて捩じれ量を変更可能なスタビライザ装置であり、前記物理量は、前記スタビライザ装置の動作量と前記スタビライザ装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0012】
このような路面状態推定装置によれば、スタビライザ装置によって車両のばね上部の運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0013】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記運動制御装置は、入力される電流に応じて操舵角を変更可能な操舵装置であり、前記物理量は、前記操舵装置の動作量と前記操舵装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0014】
このような路面状態推定装置によれば、操舵装置が車両のばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0015】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記運動制御装置は、入力される電流に応じて前記車両の車輪に対する駆動力を変更可能な電動駆動装置であり、前記物理量は、前記電動駆動装置の動作量と前記電動駆動装置に入力される前記電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0016】
このような路面状態推定装置によれば、電動駆動装置が車両のばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0017】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記路面状態推定部は、前記走行状態データおよび前記動作データに対する前記路面状態の関係を示す関係情報に基づいて前記路面状態を推定する。
【0018】
このような路面状態推定装置によれば、走行状態データおよび動作データに対する路面状態の関係を示す関係情報に基づいて路面状態を推定することができる。
【0019】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記関係情報は、ニューラルネットワークと、線形判別を行う線形判別情報と、運動方程式とのうちのいずれか一つか複数の組み合わせである。
【0020】
このような路面状態推定装置によれば、ニューラルネットワークと、線形判別を行う線形判別情報と、運動方程式とのうちのいずれか一つか複数の組み合わせに基づいて路面状態を推定することができる。
【0021】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記路面状態推定部は、前記動作データに基づいて前記車両の姿勢変動を求め、前記走行状態データと前記姿勢変動とに基づいて前記路面状態を推定する。
このような路面状態推定装置によれば、走行状態データと車両の姿勢変動とに基づいて路面状態を推定することができる。
このような路面状態推定装置によれば、走行状態データと車両の姿勢変動とに基づいて路面状態を推定することができる。
【0022】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記路面状態は、前記路面の粗さである。
【0023】
このような路面状態推定装置によれば、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面の粗さの推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0024】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記路面状態は、前記路面の摩擦係数である。
【0025】
このような路面状態推定装置によれば、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面の摩擦係数の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0026】
前記路面状態推定装置では、例えば、前記路面状態は、前記路面の傾斜状態である。
【0027】
このような路面状態推定装置によれば、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面の傾斜状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0028】
本開示の一例としての路面状態推定方法は、データ取得部が、車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得し、路面状態推定部が、前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する。
【0029】
このような路面状態推定方法によれば、路面状態推定部が、走行状態データと動作データとに基づいて、路面の状態である路面状態を推定するので、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0030】
本開示の一例としてのプログラムは、車両に搭載されるコンピュータを、前記車両の走行状態を示す走行状態データと、前記車両に搭載され路面に対する前記車両のばね上部の運動を制御する又は前記ばね上部の運動に影響を及ぼす運動制御装置、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得するデータ取得部と、前記走行状態データと前記動作データとに基づいて、前記路面の状態である路面状態を推定する路面状態推定部と、として機能させる。
【0031】
このようなプログラムによれば、路面状態推定部が、走行状態データと動作データとに基づいて、路面の状態である路面状態を推定するので、運動制御装置が車両のばね上部の運動の制御を行った場合やばね上部の運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【0032】
【発明を実施するための形態】
【0033】
以下、本開示の実施形態を図面に基づいて説明する。以下に記載する実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および効果は、あくまで一例であって、以下の記載内容に限られるものではない。
【0034】
【0035】
【0036】
図１に示されるように、実施形態にかかる車両１は、ユーザとしての運転者を含む乗員が乗車する車室２ａを有する。車室２ａ内には、ユーザが座席２ｂから操作可能な状態で、制動操作部４、加速操作部５、操舵操作部６、および変速操作部７などが設けられている。
【0037】
制動操作部４は、車両１に制動力を発生させるための制動機構に対するドライバの操作入力を受け付ける操作入力デバイスである。また、加速操作部５は、車両１に加速力を発生させるための加速機構に対するドライバの操作入力を受け付ける操作入力デバイスである。また、操舵操作部６は、車両１の転舵輪を転舵させるための転舵機構に対するドライバの操作入力を受け付ける操作入力デバイスである。また、変速操作部７は、車両１の変速比を切り替える変速機構に対するドライバの操作入力を受け付ける操作入力デバイスである。
【0038】
例えば、図１に示される例において、制動操作部４は、運転者の足下に設けられたブレーキペダルである。また、加速操作部５は、運転者の足下に設けられたアクセルペダルである。また、操舵操作部６は、ダッシュボード（インストルメントパネル）から突出したステアリングホイールである。また、変速操作部７は、センターコンソールから突出したシフトレバーである。
【0039】
車室２ａ内には、各種の画像を出力可能な表示部８と、各種の音を出力可能な音声出力部９と、を有するモニタ装置１１が設けられている。モニタ装置１１は、例えば、車室２ａ内のダッシュボードの幅方向（左右方向）の中央部に設けられる。なお、表示部８は、例えばＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＯＥＬＤ（有機エレクトロルミネセンスディスプレイ）などで構成されている。
【0040】
ここで、表示部８において画像が表示される領域としての表示画面には、操作入力部１０が設けられている。操作入力部１０は、例えば、指やスタイラスなどの指示体が近接（接触を含む）した位置の座標を検出可能なタッチパネルとして構成されている。これにより、ユーザ（運転者）は、表示部８の表示画面に表示される画像を視認することができるとともに、操作入力部１０上で指示体を用いたタッチ（又はタップ）操作などを行うことで、各種の操作入力を実行することができる。
【0041】
なお、実施形態では、操作入力部１０が、スイッチや、ダイヤル、ジョイスティック、押しボタンなどといった、各種の物理的なインターフェースであってもよい。また、実施形態では、車室２ａ内におけるモニタ装置１１の位置とは異なる位置に、他の音声出力装置が設けられていてもよい。この場合、音声出力部９および他の音声出力装置の両方から、各種の音情報を出力することができる。また、実施形態では、モニタ装置１１が、ナビゲーションシステムやオーディオシステムなどの各種システムに関する情報を表示可能に構成されていてもよい。
【0042】
また、図１および図２に示されるように、実施形態にかかる車両１は、左右２つの前輪３Ｆと、左右２つの後輪３Ｒと、を有した四輪の自動車として構成されている。以下では、簡単化のため、前輪３Ｆおよび後輪３Ｒを、総称して車輪３と記載することがある。実施形態では、４つの車輪３の一部又は全部の横滑り角が、操舵部３０３ａの操作などに応じて変化（転舵）する。
【0043】
また、車両１には、周辺監視用の撮像部としての複数（図１および図２に示される例では４つ）の車載カメラ１５ａ～１５ｄが搭載されている。車載カメラ１５ａは、車体２の後側の端部２ｅ（例えば、リヤトランクのドア２ｈの下方）に設けられ、車両１の後方の領域を撮像する。また、車載カメラ１５ｂは、車体２の右側の端部２ｆのドアミラー２ｇに設けられ、車両１の右側方の領域を撮像する。また、車載カメラ１５ｃは、車体２の前側の端部２ｃ（例えば、フロントバンパ）に設けられ、車両１の前方の領域を撮像する。また、車載カメラ１５ｄは、車体２の左側の端部２ｄのドアミラー２ｇに設けられ、車両１の左側方の領域を撮像する。以下では、特に区別する必要が無い場合、車載カメラ１５ａ～１５ｄを単に車載カメラ１５と記載することがある。
【0044】
車載カメラ１５は、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）やＣＩＳ（ＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）イメージセンサ）などといった撮像素子を有したいわゆるデジタルカメラである。車載カメラ１５は、所定のフレームレートで車両１の周囲の撮像を行い、当該撮像によって得られた撮像画像の画像データを出力する。車載カメラ１５により得られる画像データは、フレーム画像として動画像を構成することも可能である。
【0045】
また、車体２には、車両１の周辺に存在する人および物（路面を含む）などのオブジェクトまでの距離を検出するための測距センサとして利用可能な測距部１６および１７が設けられている。測距部１６および１７は、波動の送受信に基づいてオブジェクトまでの距離を検出するソナー又はレーザレーダなどとして構成されている。図２に示される例において、測距部１６は、４つの測距部１６ａ～１６ｄにより構成されており、測距部１７は、８つの測距部１７ａ～１７ｈにより構成されている。
【0046】
測距部１６は、車両１の側方のオブジェクトを検出するように設けられており、測距部１７は、車両１の前方および後方のオブジェクトを検出するように設けられている。また、測距部１６は、例えば車両１に対して比較的遠い位置のオブジェクトを検出するように構成されており、測距部１７は、例えば車両１に対して比較的近い距離にあるオブジェクトを検出するように構成されている。
【0047】
【0048】
図３は、実施形態にかかる車両１のシステム構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。
【0049】
図３に示されるように、実施形態にかかる車両１は、制動システム３０１と、加速システム３０２と、操舵システム３０３と、変速システム３０４と、障害物センサ３０５と、走行状態センサ部３０６と、車載カメラ１５と、モニタ装置１１と、車両制御装置３１０と、車載ネットワーク３５０と、を有する。さらに、車両１は、懸架システム４０１と、後輪操舵システム４０２と、スタビライザシステム４０３と、電動駆動システム４０４と、乗り心地制御装置４１０と、を有する。懸架システム４０１、およびスタビライザシステム４０３は、それぞれ、車両１のばね上部１ａの運動を制御する運動制御装置の一例である。後輪操舵システム４０２および電動駆動システム４０４は、それぞれ、車両１のばね上部１ａの運動に影響を及ぼす運動制御装置の一例である。
【0050】
制動システム３０１は、車両１の減速を制御する。制動システム３０１は、制動部３０１ａと、制動制御部３０１ｂと、制動部センサ３０１ｃと、を有する。
【0051】
制動部３０１ａは、車両１の制動機構を駆動するための例えばアクチュエータである。制動部３０１ａは、制動操作部４に対する操作をアシストする形で作動してもよいし、制動操作部４に対する操作とは別個に作動してもよい。
【0052】
制動制御部３０１ｂは、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）などのようなハードウェアプロセッサを有したマイクロコンピュータとして構成される。制動制御部３０１ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいて制動部３０１ａを作動させることで、車両１の減速度合を制御する。
【0053】
制動部センサ３０１ｃは、制動部３０１ａ（および制動操作部４）の状態を検出するためのセンシングデバイスである。制動部センサ３０１ｃによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用される。
【0054】
加速システム３０２は、車両１の加速を制御する。加速システム３０２は、加速部３０２ａと、加速制御部３０２ｂと、加速部センサ３０２ｃと、を有する。
【0055】
加速部３０２ａは、車両１の加速機構を駆動するための例えばアクチュエータである。制動部３０１ａは、加速操作部５に対する操作をアシストする形で作動してもよいし、加速操作部５に対する操作とは別個に作動してもよい。
【0056】
加速制御部３０２ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したマイクロコンピュータとして構成される。加速制御部３０２ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいて加速部３０２ａを作動させることで、車両１の加速度合を制御する。
【0057】
加速部センサ３０２ｃは、加速部３０２ａ（および加速操作部５）の状態を検出するためのセンシングデバイスである。加速部センサ３０２ｃによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用される。
【0058】
操舵システム３０３は、車両１の進行方向を制御する。操舵システム３０３は、操舵部３０３ａと、操舵制御部３０３ｂと、操舵部センサ３０３ｃと、を有する。
【0059】
操舵部３０３ａは、車両１の転舵機構を駆動するための例えばアクチュエータである。操舵部３０３ａは、操舵操作部６に対する操作をアシストする形で作動してもよいし、操舵操作部６に対する操作とは別個に作動してもよい。
【0060】
操舵制御部３０３ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したマイクロコンピュータとして構成される。操舵制御部３０３ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいて操舵部３０３ａを作動させることで、車両１の進行方向を制御する。
【0061】
操舵部センサ３０３ｃは、操舵部３０３ａ（および操舵操作部６）の状態を検出するためのセンシングデバイスである。操舵部センサ３０３ｃによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用される。
【0062】
変速システム３０４は、車両１の変速比を制御する。変速システム３０４は、変速部３０４ａと、変速制御部３０４ｂと、変速部センサ３０４ｃと、を有する。
【0063】
変速部３０４ａは、車両１の変速機構を駆動するための例えばアクチュエータである。変速部３０４ａは、変速操作部７に対する操作をアシストする形で作動してもよいし、変速操作部７に対する操作とは別個に作動してもよい。
【0064】
変速制御部３０４ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したコンピュータとして構成される。変速制御部３０４ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいて変速部３０４ａを作動させることで、車両１の変速比を制御する。
【0065】
変速部センサ３０４ｃは、変速部３０４ａ（および変速操作部７）の状態を検出するためのセンシングデバイスである。変速部センサ３０４ｃによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0066】
懸架システム４０１は、車体２の姿勢や車体２への力の入力を制御可能である。懸架システム４０１は、懸架装置４０１ｄと、懸架制御部４０１ｂと、電流センサ４０１ｃと、を有する。
【0067】
懸架装置４０１ｄは、車体２と車輪３とを連結している。車両１において、懸架装置４０１ｄに対して車体２側の部分がばね上部１ａであり、懸架装置４０１ｄに対して車輪３側の部分がばね下部１ｂである。懸架装置４０１ｄは、ショックアブソーバ４０１ａと、スプリング（不図示）と、を有する。ショックアブソーバ４０１ａは、減衰力（減衰特性）を電気的に制御（調整）可能である。具体的には、ショックアブソーバ４０１ａは、入力される電流に応じて動作するアクチュエータ４０１ａａと、伸縮可能なショックアブソーバ本体４０１ａｂと、を有する。アクチュエータ４０１ａａは、ショックアブソーバ本体４０１ａｂのピストンに設けられるオリフィスの開口度を変更したり、弁体と弁座との間の開口度を変更したりすることができる。これにより、ショックアブソーバ本体４０１ａｂ内でピストンにより仕切られた２つの油室の間を流通する潤滑油の流通量を制御して、ショックアブソーバ４０１ａの減衰力が調整される。懸架装置４０１ｄは、四つの車輪３（二つの前輪３Ｆおよび二つの後輪３Ｒ）のそれぞれに設けられており、四つの車輪３のそれぞれの減衰力が独立して制御されうる。ショックアブソーバ４０１ａは、ダンパとも称される。
【0068】
懸架制御部４０１ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したコンピュータとして構成される。懸架制御部４０１ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいてアクチュエータ４０１ａａを作動させることで、ショックアブソーバ４０１ａの減衰力を制御する。
【0069】
電流センサ４０１ｃは、アクチュエータ４０１ａａに入力される電流の値を示す電流値を検出するためのセンシングデバイスである。電流センサ４０１ｃによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。また、ショックアブソーバ本体４０１ａｂの伸縮の速度に関する物理量（速度、加速度、変位等）は、加速度センサ３０６Ｂの検出結果を用いて推定することができる。
【0070】
後輪操舵システム４０２は、後輪３Ｒを操舵する。後輪操舵システム４０２は、後輪操舵装置４０２ａと、後輪操舵制御部４０２ｂと、電流センサ４０２ｃと、角度センサ４０２ｄと、を有する。後輪操舵装置４０２ａは、操舵装置の一例である。
【0071】
後輪操舵装置４０２ａは、入力される電流に応じて後輪３Ｒを操舵する。後輪操舵装置４０２ａは、電流が入力されるアクチュエータ４０２ａａと、アクチュエータ４０２ａａの駆動力によって後輪３Ｒの転舵角度を変更する後輪操舵機構４０２ａｂと、有する。アクチュエータ４０２ａａは、モータである。
【0072】
後輪操舵制御部４０２ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したコンピュータとして構成される。後輪操舵制御部４０２ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいてアクチュエータ４０２ａａを作動させることで、後輪３Ｒの転舵角度を制御する。
【0073】
電流センサ４０２ｃは、アクチュエータ４０２ａａに入力される電流の値を示す電流値を検出するためのセンシングデバイスである。角度センサ４０２ｄは、後輪操舵装置４０２ａの動作として、アクチュエータ４０２ａａの回転角度（回転量、制御量）を検出するためのセンシングデバイスである。電流センサ４０２ｃおよび角度センサ４０２ｄによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0074】
スタビライザシステム４０３は、車両１に発生するロールを制御する。スタビライザシステム４０３は、スタビライザ装置４０３ａと、スタビライザ制御部４０３ｂと、電流センサ４０３ｃと、角度センサ４０３ｄと、を有する。スタビライザ装置４０３ａは、車両１の前後の懸架装置４０１ｄごとに設けられている。前側のスタビライザ装置４０３ａは、前側の左右二つの懸架装置４０１ｄを連結し、後側のスタビライザ装置４０３ａは、後側の左右二つの懸架装置４０１ｄを連結している。スタビライザ制御部４０３ｂと、電流センサ４０３ｃと、角度センサ４０３ｄとは、それぞれ、スタビライザ装置４０３ａごとに設けられている。
【0075】
スタビライザ装置４０３ａは、入力される電流に応じて捩じれ量を変更可能である。スタビライザ装置４０３ａは、所謂アクティブスタビライザ装置である。スタビライザ装置４０３ａは、電流が入力されるアクチュエータ４０３ａａと、左右二つの懸架装置４０１ｄを連結し、アクチュエータ４０３ａａによって捩じられるスタビライザバー４０３ａｂと、を有する。アクチュエータ４０３ａａは、モータである。
【0076】
スタビライザ制御部４０３ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したコンピュータとして構成される。スタビライザ制御部４０３ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいてアクチュエータ４０３ａａを作動させることで、スタビライザバー４０３ａｂの捩じれ量を制御する。
【0077】
電流センサ４０３ｃは、アクチュエータ４０３ａａに入力される電流の値を示す電流値を検出するためのセンシングデバイスである。角度センサ４０３ｄは、スタビライザ装置４０３ａの動作として、アクチュエータ４０３ａａの回転角度（回転量、制御量）を検出するためのセンシングデバイスである。電流センサ４０３ｃおよび角度センサ４０３ｄによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0078】
電動駆動システム４０４は、車輪３を駆動する。電動駆動システム４０４は、電動駆動装置４０４ａと、電動駆動制御部４０４ｂと、電流センサ４０４ｃと、角度センサ４０４ｄと、を有する。
【0079】
電動駆動装置４０４ａは、入力される電流に応じて車輪３に出力する駆動力を変更可能である。電動駆動装置４０４ａは、電流が入力されるモータ４０４ａａと、モータ４０４ａａの回転を減速して車輪３に伝達する減速機４０４ａｂと、有する。電動駆動装置４０４ａは、例えばアクスル（不図示）に一体に設けられている。
【0080】
電動駆動制御部４０４ｂは、例えば、ＣＰＵなどのようなハードウェアプロセッサを有したコンピュータとして構成される。電動駆動制御部４０４ｂは、例えば車載ネットワーク３５０経由で入力される指示に基づいてモータ４０４ａａを作動させることで、駆動力を制御する。
【0081】
電流センサ４０４ｃは、モータ４０４ａａに入力される電流の値を示す電流値を検出するためのセンシングデバイスである。角度センサ４０４ｄは、電動駆動装置４０４ａの動作として、モータ４０４ａａの回転角度（回転量、制御量）を検出するためのセンシングデバイスである。電流センサ４０４ｃおよび角度センサ４０４ｄによる検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0082】
障害物センサ３０５は、車両１の周囲に存在しうる物体（障害物）に関するデータを検出するためのセンシングデバイスである。障害物センサ３０５は、車両１の周囲に存在する物体までの距離を取得する測距センサとしての測距部１６および１７を含んでいる。なお、障害物センサ３０５は、車両１の周囲の状況を画像として取得する車載カメラ１５を含んでいてもよい。障害物センサ３０５による検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0083】
走行状態センサ部３０６は、車両１の走行状態を検出するための装置である。走行状態センサ部３０６は、例えば、車両１の速度である車速を検出する車速センサ３０６Ａや、車両１の上下方向や前後方向、左右方向の加速度を検出する加速度センサ３０６Ｂ、車両１の車輪速を検出する車輪速センサ、車両１の旋回速度（角速度）を検出するジャイロセンサなどを含んでいる。車速センサ３０６Ａおよび加速度センサ３０６Ｂは、例えば、車体２に固定されている。走行状態センサ部３０６による検出結果は、車載ネットワーク３５０に出力され、当該車載ネットワーク３５０上の各装置において利用されうる。
【0084】
加速度センサ３０６Ｂは、二つの前輪３Ｆおよび二つの後輪３Ｒのそれぞれに対応して設けられている。すなわち、加速度センサ３０６Ｂは、四つの車輪３および懸架装置４０１ｄのそれぞれに対応して車体２に設けられている。加速度センサ３０６Ｂは、車両１における車体２の加速度を検出する。詳細には、各加速度センサ３０６Ｂは、車体２における各車輪３の真上(ホイールの真上位置)に位置する加速度検知対象箇所に設けられている。すなわち、本実施形態では、加速度検知対象箇所は、四つである。本実施形態では、一例として、加速度センサ３０６Ｂは、車体２（ばね上部１ａ）の上下方向の加速度と、車体２（ばね上部１ａ）の前後方向（長手方向）の加速度と、車体２（ばね上部１ａ）の幅方向（車幅方向、短手方向、左右方向）の加速度とを取得することができる。
【0085】
車両制御装置３１０は、例えば、車両１に設けられる各種のシステムを統括的に制御することで各種の機能を実現するＥＣＵ（電子制御装置）として構成されている。
【0086】
車両制御装置３１０は、ＣＰＵ３１０ａと、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）３１０ｂと、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）３１０ｃと、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）３１０ｄと、表示制御部３１０ｅと、音声制御部３１０ｆと、を有する。
【0087】
ＣＰＵ３１０ａは、車両制御装置３１０を統括的に制御するハードウェアプロセッサである。ＣＰＵ３１０ａは、ＲＯＭ３１０ｂなどに記憶された各種の制御プログラム（コンピュータプログラム）を読み出し、当該各種の制御プログラムに規定されたインストラクションにしたがって各種の機能を実現する。
【0088】
ＲＯＭ３１０ｂは、上述した各種の制御プログラムの実行に必要なパラメータなどを記憶する不揮発性の主記憶装置である。
【0089】
ＲＡＭ３１０ｃは、ＣＰＵ３１０ａの作業領域を提供する揮発性の主記憶装置である。
【0090】
ＳＳＤ３１０ｄは、書き換え可能な不揮発性の補助記憶装置である。なお、実施形態にかかる車両制御装置３１０においては、補助記憶装置として、ＳＳＤ３１０ｄに替えて（又はＳＳＤ３１０ｄに加えて）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）が設けられてもよい。
【0091】
表示制御部３１０ｅは、車両制御装置３１０で実行されうる各種の処理のうち、主として、車載カメラ１５から取得される撮像画像に対する画像処理や、モニタ装置１１の表示部８に出力する画像データの生成などを司る。
【0092】
音声制御部３１０ｆは、車両制御装置３１０で実行されうる各種の処理のうち、主として、モニタ装置１１の音声出力部９に出力する音声データの生成などを司る。
【0093】
乗り心地制御装置４１０は、車両１の乗り心地を制御するものである。乗り心地制御装置４１０は、例えば、懸架システム４０１、後輪操舵システム４０２、スタビライザシステム４０３、および電動駆動システム４０４等を統括的に制御することで各種の機能を実現するＥＣＵ（電子制御装置）として構成されている。詳細は後述するが、実施形態にかかる乗り心地制御装置４１０は、路面状態を推定する路面状態推定処理および車両１の乗り心地を制御する乗り心地制御処理を実行可能に構成されている。
【0094】
乗り心地制御装置４１０は、ＣＰＵ４１０ａと、ＲＯＭ４１０ｂと、ＲＡＭ４１０ｃと、ＳＳＤ４１０ｄと、を有する。
【0095】
ＣＰＵ４１０ａは、乗り心地制御装置４１０を統括的に制御するハードウェアプロセッサである。ＣＰＵ４１０ａは、ＲＯＭ４１０ｂなどに記憶された各種の制御プログラム（コンピュータプログラム）を読み出し、当該各種の制御プログラムに規定されたインストラクションにしたがって各種の機能を実現する。なお、ここで言及している制御プログラムには、上述した路面状態推定処理および乗り心地制御処理を実行するための路面状態推定プログラムおよび乗り心地制御処理プログラムが含まれる。
【0096】
ＲＯＭ４１０ｂは、上述した各種の制御プログラムの実行に必要なパラメータなどを記憶する不揮発性の主記憶装置である。
【0097】
ＲＡＭ４１０ｃは、ＣＰＵ４１０ａの作業領域を提供する揮発性の主記憶装置である。
【0098】
ＳＳＤ４１０ｄは、書き換え可能な不揮発性の補助記憶装置である。なお、実施形態にかかる乗り心地制御装置４１０においては、補助記憶装置として、ＳＳＤ４１０ｄに替えて（又はＳＳＤ４１０ｄに加えて）、ＨＤＤが設けられてもよい。
【0099】
車載ネットワーク３５０は、制動システム３０１と、加速システム３０２と、操舵システム３０３と、変速システム３０４と、障害物センサ３０５と、走行状態センサ部３０６と、モニタ装置１１の操作入力部１０と、車両制御装置３１０と、を通信可能に接続する。
【0100】
図４は、実施形態にかかる乗り心地制御装置４１０の機能構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。図４に示されるように、本実施形態では、一例として、乗り心地制御装置４１０は、ハードウェアとソフトウェア（プログラム）との協働により、図４に示されるような、データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等として機能（動作）することができる。すなわち、プログラムには、一例としては、図３に示される記憶部４３０を除く各ブロックに対応したモジュールが含まれうる。記憶部４３０は、例えば、ＲＯＭ４１０ｂ、ＳＳＤ４１０ｄ等が該当する。
【0101】
データ取得部４２１は、走行状態データと、動作データと、各種のセンサから取得する。走行状態データは、車両１の走行状態を示す。例えば、走行状態データは、車速センサ３０６Ａが検出する車速と、加速度センサ３０６Ｂが検出する車両１の上下方向の加速度（上下加速度）とである。データ取得部４２１は、上記の車速と上下加速度とのうち少なくとも一方を取得する。動作データは、車両１に搭載され路面Ｆ１（図５）に対する車両１のばね上部１ａの運動を制御可能な運動制御装置、又はばね上部１ａの運動に影響を及ぼす運動制御装置の動作に関する物理量を示す。運動制御装置は、例えば、ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａである。
【0102】
データ取得部４２１が取得する動作データの物理量は、ショックアブソーバ４０１ａの伸縮の速度に関する物理量（速度、加速度、変位等）と、ショックアブソーバ４０１ａのアクチュエータ４０１ａａに入力される電流の値を示す電流値と、後輪操舵装置４０２ａのアクチュエータ４０２ａａの回転角度（動作量）と、アクチュエータ４０２ａａに入力される電流の値を示す電流値と、スタビライザ装置４０３ａのアクチュエータ４０３ａａの回転量（動作量）とアクチュエータ４０３ａａに入力される電流の値を示す電流値と、電動駆動装置４０４ａのモータ４０４ａａの回転角度（動作量）と、モータ４０４ａａに入力される電流の値を示す電流値とを含む物理量群のうちの一つ以上の物理量である。データ取得部４２１が取得する物理量は、上記物理量群のうち一つであってもよいし、複数であってもよいし、全部であってもよい。
【0103】
路面状態推定部４２２は、一例として、データ取得部４２１によって取得された所定のデータ（以後、入力データとも称する）が入力される。入力データは、走行状態データの少なくとも一つと上記の動作データ（物理量群）の少なくとも一つであり、一例としてそれらの全てである。なお、入力データは、走行状態データの一つと上記の動作データ（物理量群）の一つが含まれていればよい。路面状態推定部４２２は、走行状態データおよび動作データに対する路面状態の関係を示す関係情報に基づいて路面状態を推定する。例えば、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０を用いて、入力データに応じた、車両１が走行する路面Ｆ１の高さの変化量（以後、路面高さ変化量とも称する）を推定する。ニューラルネットワーク４４０は、走行状態データおよび動作データに対する路面状態の関係を示す関係情報に含まれる。路面高さの変化量は、路面Ｆ１の形状である凹凸を表す。ニューラルネットワーク４４０は、記憶部４３０に予め記憶されている。
【0104】
ニューラルネットワーク４４０は、入力データの入力に応じて車両１が走行する路面Ｆ１の高さの変化量を推定するように予め学習を行ったリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）として構成される。ニューラルネットワーク４４０の学習時において、入力データは、データ取得部４２１によって取得される上記の入力データであり、教師データとしての出力データは、たとえば、路面高さ検出センサ（不図示）で計測された路面Ｆ１の高さの変化量の実測値（真値）である。実施形態にかかるニューラルネットワーク４４０は、例えば、Ｓｅｑ２Ｓｅｑ（Sequence to Sequence）モデルとして構成されている。
【0105】
そして、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０を用いて推定した路面高さ変化量に基づいて、路面Ｆ１の粗さを推定する。例えば、路面状態推定部４２２は、路面高さ変化量と路面粗さとの関係を示す情報と、推定した路面高さ変化量とに基づいて、路面粗さを推定する。ここで、路面粗さは、例えば、ＩＳＯ規格のＩＳＯ８６０８に規定された粗さである。路面Ｆ１の粗さは、路面Ｆ１の形状を表す。路面粗さおよび路面高さ変化量は、路面状態の一例である。なお、ニューラルネットワーク４４０が路面Ｆ１の粗さを推定するように構成してもよい。
【0106】
乗り心地制御部４２３は、路面状態推定部４２２によって推定された路面粗さ（路面状態）に基づいて、車両１の乗り心地に関する物理量が目標値に近づくように、乗り心地運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａ）を制御する。
【0107】
【0108】
図５は、実施形態にかかる車両１の乗り心地制御の一例を説明するための例示的かつ模式的な図である。図５に示されるように、車両１が路面Ｆ１の段差Ｄを乗り越える場合、乗り心地制御部４２３は、車体２（ばね上部１ａ）の傾きが少なくなるように、ショックアブソーバ４０１ａを制御する。
【0109】
図６は、実施形態にかかる路面パターンの一例を示す例示的かつ模式的な図である。図７は、実施形態にかかる加速度センサおよび比較例にかかる加速度センサのそれぞれの検出結果の一例を示す例示的かつ模式的な図である。図８は、実施形態にかかる技術および比較例にかかる技術のそれぞれの路面高さの推定結果の一例を示す例示的かつ模式的な図である。
【0110】
図５の路面Ｆ１において走行する車両１の車輪３が接する路面Ｆ１の高さの変化のデータが、一例として図６に示されている。このような路面Ｆ１に対して、運動制御の有無によるばね上加速度の違いが図７に示されている。図７から分かるように、運動制御を実施すると、加速度センサ３０６Ｂが検出するばね上加速度は、段差Ｄの乗り越えの際にほとんど変化しない。よって、加速度センサ３０６Ｂの出力値だけで路面状態を検出すると、路面状態の検出精度が低くなってしまう。
【0111】
図８には、路面Ｆ１の高さの変化を本実施形態の上記技術と比較例の技術で推定するシミュレーションの結果が図８に示されている。比較例は、路面Ｆ１の高さの変化を車両１の上下加速度の計測結果だけで推定するものである。図８から分かるように、本実施形態の技術では、路面Ｆ１の高さの変化を精度よく推定できる。これに対して、比較例では、路面Ｆ１の段差Ｄの高さの変化を確認できないため、路面Ｆ１の高さの変化の推定精度が低い。
【0112】
図９は、実施形態にかかる路面パターンの一例を示す例示的かつ模式的な図である。図１０は、実施形態にかかる運動制御の有無によるばね上加速度の一例を示す例示的かつ模式的な図である。図１１は、実施形態にかかる技術および比較例にかかる技術のそれぞれの路面高さの推定結果の一例を示す例示的かつ模式的な図である。
【0113】
【0114】
図１２および図１３は、実施形態にかかる技術による路面粗さの推定方法を説明するための例示的かつ模式的な図である。具体的には、図１２は、ＩＳＯ８６０８に規定された路面の粗さを表す図である。路面粗さは、路面の変化（周波数特性）に応じて設定されている。また、図１３は、図１２に基づいた線形判別方法を説明するための図である。図１２および図１３の横軸は、路面変位に対する空間周波数を示し、図１２および図１３の縦軸は、路面変位に関するパワースペクトル密度を示す。また、図１３の線Ｌ１は、判別式（Ｚ＝Ｗ１×Ｘ１＋Ｗ２×Ｘ２）を示す。Ｘ１は、パワースペクトル密度であり、Ｘ２は、空間周波数である。また、Ｗ１，Ｗ２は、係数である。また、図１３の線Ｂ１～線Ｂｎ（ｎは自然数）は、路面クラスの判別境界を示す。線Ｂ１～線Ｂｎの総称として線Ｂを用いる。
【0115】
路面状態推定部４２２は、走行状態データおよび動作データとして図１０の加速度データから図１１の路面変位を推定し、図１１の路面変位の信号を周波数解析することで図１２に線Ｄ１で示される第１データを算出する。路面状態推定部４２２は、この第１データに対して図１３に示される線形判別を行うことで、路面粗さがどの路面クラスであるかを算出する。線形判別は、上記判別式（線Ｌ１）と判別境界（線Ｂ）とに基づいて、判別境界に対する第１データの位置を判別式によってどのクラスの範囲にあるかを判別する一般的な線形判別分析が行われる。このとき、例えば、線Ｂ１に対するクラス分けには、判別式（Ｚ１＝Ｗ１１×Ｘ１＋Ｗ１２×Ｘ２）を用い、線Ｂ２に対するクラス分けには、判別式（Ｚ２＝Ｗ２１×Ｘ１＋Ｗ２２×Ｘ２）を用い、線Ｂｎに対するクラス分けには、判別式（Ｚｎ＝Ｗｎ１×Ｘ１＋Ｗｎ２×Ｘ２）を用いることができる。判別式および判別境界は、判別情報の一例であり、関係情報に含まれる。
【0116】
次に、乗り心地制御装置４１０が実行する路面状態推定方法の一例を図１４を参照して説明する。図１４は、実施形態にかかる乗り心地制御装置４１０が実行する路面状態推定方法の一例が示されたフローチャートである。
【0117】
図１４に示されるように、まずは、データ取得部４２１が、上述の入力データ（データ）を取得する（Ｓ１０１）。次に、路面状態推定部４２２が、データ取得部４２１によって取得された入力データと、ニューラルネットワーク４４０とに基づいて、路面変化量を推定する（Ｓ１０２）。そして、路面状態推定部４２２が、推定した路面変化量に基づいて路面状態（一例として路面粗さ）を推定する（Ｓ１０３）。
【0118】
このように、本実施形態の路面状態推定方法は、データ取得部４２１が、車両１の走行状態を示す走行状態データと、車両１に搭載され路面Ｆ１に対する車両１のばね上部１ａの運動を制御する運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、スタビライザ装置４０３ａの一つ以上）、ばね上部１ａの運動に影響を及ぼす運動制御装置（後輪操舵装置４０２ａ、電動駆動装置４０４ａの一つ以上）、の動作に関する物理量を示す動作データと、を取得する。路面状態推定部４２２が、走行状態データと動作データとに基づいて、路面Ｆ１の状態である路面状態を推定する。
【0119】
以上のように、実施形態にかかる乗り心地制御装置４１０（路面状態推定装置）は、データ取得部４２１と、路面状態推定部４２２と、を備える。データ取得部４２１は、走行状態データと、動作データと、を取得する。走行状態データは、車両１の走行状態を示す。動作データは、車両１に搭載され路面Ｆ１に対する車両１のばね上部１ａの運動を制御する運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、スタビライザ装置４０３ａの一つ以上）、ばね上部１ａの運動に影響を及ぼす運動制御装置（後輪操舵装置４０２ａ、電動駆動装置４０４ａの一つ以上）、の動作に関する物理量を示す。路面状態推定部４２２は、走行状態データと動作データとに基づいて、路面Ｆ１の状態である路面状態を推定する。
【0120】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、路面状態推定部４２２が、走行状態データと動作データとに基づいて、路面Ｆ１の状態である路面状態を推定するので、運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａ）によって車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0121】
また、運動制御装置は、懸架装置４０１ｄに設けられ、入力される電流に応じて減衰力を変更可能なショックアブソーバ４０１ａである。上記物理量は、ショックアブソーバ４０１ａの伸縮の速度に関する物理量（速度、加速度、変位等）とショックアブソーバ４０１ａに入力される電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0122】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、ショックアブソーバ４０１ａによって車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0123】
また、運動制御装置は、入力される電流に応じて操舵角を変更可能な後輪操舵装置４０２ａ（操舵装置）である。上記物理量は、後輪操舵装置４０２ａの動作量と後輪操舵装置４０２ａに入力される電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0124】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、後輪操舵装置４０２ａが車両１のばね上部１ａの運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0125】
また、運動制御装置は、入力される電流に応じて捩じれ量を変更可能なスタビライザ装置４０３ａである。上記物理量は、スタビライザ装置４０３ａの動作量とスタビライザ装置４０３ａに入力される電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0126】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、スタビライザ装置４０３ａによって車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0127】
また、運動制御装置は、入力される電流に応じて車両１の後輪３Ｒ（車輪３）に対する駆動力を変更可能な電動駆動装置４０４ａである。上記物理量は、電動駆動装置４０４ａの動作量と電動駆動装置４０４ａに入力される電流の値を示す電流値との少なくとも一方である。
【0128】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、電動駆動装置４０４ａが車両１のばね上部１ａの運動に影響を及ぼした場合でも路面状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0129】
また、乗り心地制御装置４１０では、路面状態は、路面Ｆ１の粗さである。
【0130】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａ）が車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合やばね上部１ａの運動に影響を及ぼした場合でも路面Ｆ１の粗さの推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0131】
＜変形例＞
次に変形例について説明する。
次に変形例について説明する。
【0132】
第１の変形例では、路面状態推定部４２２が推定する路面状態は、路面Ｆ１の摩擦係数である。この例では、例えば、ニューラルネットワーク４４０の学習時において、入力データは、データ取得部４２１によって取得される上記の入力データであり、教師データとしての出力データは、たとえば、路面Ｆ１の摩擦係数を検出する摩擦係数センサ（不図示）で計測された路面Ｆ１の摩擦係数の実測値（真値）である。よって、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０に走行状態データを入力することにより、路面Ｆ１の摩擦係数を推定することができる。
【0133】
路面Ｆ１の摩擦係数の具体的な算出方法の一例を説明する。走行状態データの車速およびハンドル（不図示）の操舵量を使用し、走行時の車速とハンドルの操舵量とから車両１のヨーレートおよび横加速度を推定する。すなわち、車両１のヨーレートおよび横加速度の推定値を求める。現実世界では、路面Ｆ１の摩擦係数により車両１の走行に抵抗が発生している中、走行状態データとして、ヨーレートおよび横加速度をセンサから取得することができる。すなわち、ヨーレートおよび横加速度の計測値を取得することができる。上記の推定値と計測値とに、乖離が発生している。この乖離量と路面Ｆ１の摩擦係数との関係を用いることで、摩擦係数を算出できる。しかしながら、後輪操舵装置４０２ａによって後輪３Ｒの操舵による運動制御が行われていると、車両１の運動特性が変化し、車両１のヨーレート、横加速度の推定値を精度よく算出することができない。そこで、後輪操舵装置４０２ａの操舵による運動制御量を加味する事で、精度よく路面Ｆ１の摩擦係数を算出することが可能になる。
【0134】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａ）によって車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合でも路面Ｆ１の摩擦係数の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0135】
第２の変形例では、路面状態推定部４２２が推定する路面状態は、路面Ｆ１の傾斜状態である。この例では、例えば、ニューラルネットワーク４４０の学習時において、入力データは、データ取得部４２１によって取得される上記の入力データであり、教師データとしての出力データは、たとえば、路面Ｆ１の傾斜状態（傾斜角度）を検出する角度センサ（不図示）で計測された路面Ｆ１の傾斜状態（傾斜角度）の実測値（真値）である。よって、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０に走行状態データを入力することにより、路面Ｆ１の傾斜状態（傾斜角度）を推定することができる。
【0136】
このような乗り心地制御装置４１０によれば、運動制御装置（ショックアブソーバ４０１ａ、後輪操舵装置４０２ａ、スタビライザ装置４０３ａ、電動駆動装置４０４ａ）によって車両１のばね上部１ａの運動の制御を行った場合でも路面Ｆ１の傾斜状態の推定の精度が低下するのを抑制することができる。
【0137】
第３の変形例は、路面状態推定部４２２が、動作データに基づいて車両１の姿勢変動を求め、走行状態データと姿勢変動とに基づいて路面状態を推定する。例えば、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０に替えて、予め求めた推定用情報を用いて、路面状態を推定する。推定用情報は、走行状態データおよび動作データと、路面状態との関係を示す情報であり、例えば、方程式（運動方程式）である。方程式に、変数（入力データ）として、走行状態データおよび動作データを入力することにより、路面状態を示す結果（路面の高さの変化量や、摩擦係数、傾斜角度）が求められる。
【0138】
例えば、路面状態推定部４２２は、方程式を用いて、スタビライザ装置４０３ａのアクチュエータ４０３ａａの回転量（動作量）又はアクチュエータ４０３ａａに入力される電流の値を示す電流値から、車両１のロールの変化の量（以後、ロール変化量とも称する）を推定する。また、路面状態推定部４２２は、方程式を用いて、電動駆動装置４０４ａのモータ４０４ａａの回転角度（動作量）又はモータ４０４ａａに入力される電流の値を示す電流値から、車両１のピッチの変化の量（以後、ピッチ変化量とも称する）を推定する。そして、路面状態推定部４２２は、方程式を用いて、スタビライザ装置４０３ａのアクチュエータ４０３ａａの回転量（動作量）又はアクチュエータ４０３ａａに入力される電流の値を示す電流値から、車両１のロール量の変化を推定する。また、路面状態推定部４２２は、方程式を用いて、走行状態データ（車速、上下加速度）と、ロール変化量と、ピッチ変化量とから、路面の高さの変化量を推定する。そして、路面状態推定部４２２は、方程式を用いて、路面の高さの変化量から、路面粗さを推定する。ロールの変化とピッチの変化は、車両１の姿勢変化の一例であり、ロール変化量とピッチ変化量とは、車両１の姿勢変化量の一例である。
【0139】
図１５は、実施形態にかかる車両１における懸架装置４０１ｄを含む部分と運動方程式のパラメータとの関係の一例を示す模式図である。第４の変形例では、路面状態推定部４２２が、ニューラルネットワーク４４０と運動方程式とを用いて、路面状態を推定する。また、本変形例では、走行状態データは、一例として、ばね上部１ａの加速度であるばね上加速度が用いられる。ニューラルネットワーク４４０は、入力データとしてのばね上加速度の入力に応じて、ばね下部１ｂの加速度であるばね下加速度を推定するように予め学習を行ったリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）として構成される。また、運動方程式は、一例として、懸架装置４０１ｄの下記の運動方程式（１），（２）が用いられる。下記運動方程式（１），（２）のパラメータと車両１における懸架装置４０１ｄを含む部分と運動方程式のパラメータとの関係は、図１５に示されている。運動方程式（１），（２）は、関係情報の一例である。
【数1】
【0140】
例えば、路面状態推定部４２２は、ニューラルネットワーク４４０を用いて、ばね上加速度からばね下加速度を推定する。次に、路面状態推定部４２２は、運動方程式（１），（２）を用いて、ばね上加速度とばね下加速度（推定値）とから、路面Ｆ１の高さの変化量（路面変位）を算出する。
【0141】
このような構成によれば、走行状態データおよび動作データに基づく路面Ｆ１の推定の関係において、物理法則で車両１の挙動が明らかな部分を運動方程式（１），（２）で補うことにより、路面Ｆ１の状態の推定の精度の向上を図ることができる。
【0142】
なお、路面Ｆ１の状態の推定の方法は、上記に限定されない。路面Ｆ１の状態の推定は、ニューラルネットワーク４４０と、線形判別を行う線形判別情報と、運動方程式とのうちのいずれか一つだけを用いてもよい。また、路面Ｆ１の状態の推定は、ニューラルネットワーク４４０と、線形判別を行う線形判別情報と、運動方程式とのうちの複数の組み合わせであってもよい。
【0143】
上述の実施形態および変形例では、ＣＰＵ４１０ａが、ＲＯＭ４１０ｂやＳＳＤ４１０ｄ等の記憶装置に記憶されるプログラムを読み出して実行することにより、データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等の各種の機能モジュールを実現する。
【0144】
上記実施形態および変形例では、データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等の各種の機能モジュールは、ＣＰＵ４１０ａ等のプロセッサが、ＲＯＭ４１０ｂやＳＳＤ４１０ｄ等の記憶装置に記憶されるプログラムを読み出して実行することにより実現される。ただし、これに限定するものではない。例えば、データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等の各種の機能モジュールは、独立したハードウェアにより実現することも可能である。
【0145】
なお、上記実施形態および変形例の車両制御装置３１０および乗り心地制御装置４１０で実行される車両制御プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。
【0146】
上記実施形態および変形例の車両制御装置３１０および乗り心地制御装置４１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【0147】
さらに、上記実施形態および変形例の車両制御装置３１０および乗り心地制御装置４１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、上記実施形態および変形例の車両制御装置３１０および乗り心地制御装置４１０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。
【0148】
上記実施形態および変形例の乗り心地制御装置４１０で実行されるプログラムは、上述した各部（データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが上記ＲＯＭから車両制御プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、データ取得部４２１や、路面状態推定部４２２、乗り心地制御部４２３等が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【0149】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0150】
１…車両
１ａ…ばね上部
３…車輪
３Ｆ…前輪
３Ｒ…後輪
４０１ａ…ショックアブソーバ（運動制御装置）
４０１ｄ…懸架装置
４０２ａ…後輪操舵装置（運動制御装置、操舵装置）
４０３ａ…スタビライザ装置（運動制御装置）
４０４ａ…電動駆動装置（運動制御装置）
４１０…乗り心地制御装置（路面状態推定装置）
４２１…データ取得部
４２２…路面状態推定部
Ｆ１…路面
１ａ…ばね上部
３…車輪
３Ｆ…前輪
３Ｒ…後輪
４０１ａ…ショックアブソーバ（運動制御装置）
４０１ｄ…懸架装置
４０２ａ…後輪操舵装置（運動制御装置、操舵装置）
４０３ａ…スタビライザ装置（運動制御装置）
４０４ａ…電動駆動装置（運動制御装置）
４１０…乗り心地制御装置（路面状態推定装置）
４２１…データ取得部
４２２…路面状態推定部
Ｆ１…路面
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】