特開 2024-98545 サスペンションシステム

(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】P2024098545

(43)【公開日】2024-07-24

(54)【発明の名称】サスペンションシステム

(51)【国際特許分類】

   B60G 17/015 20060101AFI20240717BHJP

   B60G 17/0165 20060101ALI20240717BHJP

【ＦＩ】

B60G17/015 A

B60G17/0165

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023002090

(22)【出願日】2023-01-11

(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】山田 一二

(72)【発明者】

【氏名】山本 彰人

【テーマコード（参考）】

3D301

【Ｆターム（参考）】

3D301AA03

3D301AA04

3D301AA05

3D301CA01

3D301DA08

3D301DA33

3D301DA38

3D301EA04

3D301EA05

3D301EA06

3D301EA10

3D301EA11

3D301EA19

3D301EB13

3D301EC01

3D301EC06

3D301EC08

3D301EC22

3D301EC26

3D301EC59

(57)【要約】

【課題】スカイフック制御におけるゲインを状況に応じて最適化可能なサスペンションシステムを提供する。
【解決手段】実施形態のサスペンションシステムは、車輪と車体との間に介在され、減衰力を変更可能なショックアブソーバと、路面入力の大きさを示す路面入力値を入力として、路面の上下方向の変位量に対する車両のばね上部分の上下方向の変位量の割合を示す伝達比の目標値である目標伝達比を最適化するためのモデルを生成する強化学習を実行する学習処理部と、モデルから出力された目標伝達比に基づいて、スカイフック理論におけるゲインを算出するゲイン演算部と、路面入力値とゲインとに基づいて、減衰力の目標値である目標減衰力を算出する減衰力演算部と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

路面から車両の車体への衝撃を緩和するサスペンションシステムであって、
車輪と前記車体との間に介在され、減衰力を変更可能なショックアブソーバと、
路面入力の大きさを示す路面入力値を入力として、前記路面の上下方向の変位量に対する前記車両のばね上部分の上下方向の変位量の割合を示す伝達比の目標値である目標伝達比を最適化するためのモデルを生成する強化学習を実行する学習処理部と、
前記モデルから出力された前記目標伝達比に基づいて、スカイフック理論におけるゲインを算出するゲイン演算部と、
前記路面入力値と前記ゲインとに基づいて、前記減衰力の目標値である目標減衰力を算出する減衰力演算部と、
を備えるサスペンションシステム。

【請求項2】

前記路面入力値は、前記ばね上部分の変位の加速度を示すばね上加速度又は前記ばね上部分の変位の速度を示すばね上速度を含む、
請求項１に記載のサスペンションシステム。

【請求項3】

前記路面入力値は、前記ショックアブソーバの伸縮速度を示すストローク速度を更に含む、
請求項２に記載のサスペンションシステム。

【請求項4】

前記減衰力演算部により算出された前記目標減衰力に基づいて、前記ショックアブソーバの前記減衰力を変化させるアクチュエータを制御する駆動制御部、
を更に備える請求項１に記載のサスペンションシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、サスペンションシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

自動車等の車両において、路面から車体への衝撃を緩和するシステムとして状況に応じて減衰力を変更可能なショックアブソーバを利用したアクティブサスペンションシステムが利用されている。また、ショックアブソーバの減衰力を制御する手法として、車体を空中に吊り下げた状態を仮定して減衰力を算出するスカイフック理論に基づく制御（スカイフック制御）が知られている。スカイフック制御においては、路面入力の大きさを示す値（例えばばね上加速度等）と、予め定められたゲインと、に基づいて、ショックアブソーバの減衰力の目標値である目標減衰力が算出される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１１－１３１８７６号公報

【特許文献2】特開２０１９－１３５１２０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のようなスカイフック制御におけるゲインは、事前に行われた走行実験やシミュレーションの結果等に基づいて、予め固定値として設定されることが多い。しかしながら、このように定められたゲインを用いてスカイフック制御を行うと、システム内で生じる遅延等の影響により、実際の状況（路面状態や走行状態等）に応じて適切な目標減衰力を算出できない可能性がある。

【0005】

そこで、本発明の実施形態は、スカイフック制御におけるゲインを状況に応じて最適化可能なサスペンションシステムを提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一実施形態は、路面から車両の車体への衝撃を緩和するサスペンションシステムであって、車輪と車体との間に介在され、減衰力を変更可能なショックアブソーバと、路面入力の大きさを示す路面入力値を入力として、路面の上下方向の変位量に対する車両のばね上部分の上下方向の変位量の割合を示す伝達比の目標値である目標伝達比を最適化するためのモデルを生成する強化学習を実行する学習処理部と、モデルから出力された目標伝達比に基づいて、スカイフック理論におけるゲインを算出するゲイン演算部と、路面入力値とゲインとに基づいて、減衰力の目標値である目標減衰力を算出する減衰力演算部と、を備えることを特徴とする。

【0007】

上記構成によれば、車両の走行中に取得される路面入力値を用いた強化学習により、目標伝達比を最適化するためのモデルが生成される。そして、当該モデルにより路面状態等を含む状況に適合した目標伝達比が推定され、当該目標伝達比に基づいてスカイフック理論におけるゲインが算出され、当該ゲインに基づいてショックアブソーバの目標減衰力が算出される。これにより、走行中における状況に応じてスカイフック理論におけるゲインが最適化され、車両の走行安定性を向上させることができる。

【0008】

また、上記構成において、路面入力値は、ばね上部分の変位の加速度を示すばね上加速度又はばね上部分の変位の速度を示すばね上速度を含んでもよい。

【0009】

上記構成によれば、路面入力に応じて変化するパラメータであるばね上加速度又はばね上速度を利用して、モデルを生成するための強化学習を効率的に実行できる。

【0010】

また、上記構成において、路面入力値は、ショックアブソーバの伸縮速度を示すストローク速度を更に含んでもよい。

【0011】

上記構成によれば、強化学習の質を更に向上させることができる。

【0012】

また、上記構成において、サスペンションシステムは、減衰力演算部により算出された目標減衰力に基づいて、ショックアブソーバの減衰力を変化させるアクチュエータを制御する駆動制御部、を更に備えてもよい。

【0013】

上記構成によれば、ショックアブソーバの減衰力を最適化された目標減衰力に応じて適切に制御できる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】図１は、実施形態の車両に搭載されたサスペンションシステムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態の懸架装置の構成の一例を図である。

【図3】図３は、実施形態のＥＣＵの機能構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態のサスペンションシステムにおける処理の流れの一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態の路面状態と目標伝達比とゲインとの関係の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態のサスペンションシステムにおける作用の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、並びに当該構成によってもたらされる作用、結果及び効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能であるとともに、基本的な構成に基づく種々の効果や、派生的な効果のうち、少なくとも一つを得ることが可能である。

【0016】

図１は、実施形態の車両１に搭載されたサスペンションシステムＳの構成の一例を示す図である。ここで例示する車両１は、路面上を走行可能な四輪自動車であり、車体２と４つの車輪３とを有する。

【0017】

サスペンションシステムＳは、４つの懸架装置１１とＥＣＵ（Electronic Control Unit）１２とを有する。４つの懸架装置１１のそれぞれは、４つの車輪３のそれぞれと車体２との間に介在され、路面から車体２への衝撃を緩和する作用を奏する。ＥＣＵ１２は、各懸架装置１１を制御するための情報処理を実行する情報処理装置であり、ＣＡＮ（Controller Area Network）等のネットワークを介して４つの懸架装置１１を含む車載デバイスと通信可能に接続している。ＥＣＵ１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を利用して構成され得る。ＥＣＵ１２と接続する、懸架装置１１以外の車載デバイスは、例えば加速度センサ、車輪速センサ、走行制御用ＥＣＵ等であり得る。

【0018】

図２は、実施形態の懸架装置１１の構成の一例を図である。図２において、１つの車輪３と車体２との間に介在された１つの懸架装置１１の構成が模式的に示されている。懸架装置１１は、コイルバネ２１とショックアブソーバ２２とを有する。なお、４つの懸架装置１１は全て同様の構成を有する。

【0019】

ショックアブソーバ２２は、ＥＣＵ１２からの制御信号（制御電流）に応じて減衰力（減衰特性）を変更可能なユニットである。ショックアブソーバ２２の具体的構成は特に限定されるべきものではないが、例えば、流体圧力に応じて減衰力が変化する油圧ダンパ、ＥＣＵ１２からの制御電流に応じて油圧ダンパの流体圧力を変化させるように動作するアクチュエータ等を利用した構成が採用され得る。

【0020】

本実施形態のＥＣＵ１２は、車体２を空中に吊り下げた状態を仮定してショックアブソーバ２２の減衰力を算出するスカイフック理論に基づいてショックアブソーバ２２を制御する。

【0021】

図３は、実施形態のＥＣＵ１２の機能構成の一例を示す図である。本実施形態のＥＣＵ１２は、路面入力検出部１０１、学習処理部１０２、ゲイン演算部１０３、減衰力演算部１０４及び駆動制御部１０５を有する。これらの機能部１０１～１０５は、ＥＣＵ１２を構成するハードウェア要素及びソフトウェア要素（プログラム等）の協働により構成され得る。また、これらの機能部１０１～１０５のうちの少なくとも１つが専用のハードウェア（回路等）により構成されてもよい。

【0022】

路面入力検出部１０１は、車両１の走行時における路面入力の大きさを示す路面入力値を検出する。路面入力値は、例えば、車両１のばね上部分の上下方向の変位の加速度を示すばね上加速度、ばね上部分の上下方向の変位の速度を示すばね上速度、ショックアブソーバ２２の上下方向の伸縮速度を示すストローク速度等であり得る。

【0023】

学習処理部１０２は、車両１の走行時に取得される路面入力値を利用して、目標伝達比を最適化するためのモデル１１１を生成するための強化学習を実行する。目標伝達比とは、路面Ｒの上下方向の変位量に対する車両１のばね上部分の上下方向の変位量の割合を示す伝達比の目標値である。

【0024】

ゲイン演算部１０３は、モデル１１１から出力される目標伝達比に基づいて、スカイフック理論におけるゲインを算出する。

【0025】

減衰力演算部１０４は、路面入力値と、ゲイン演算部１０３により算出されたゲインと、に基づいて、ショックアブソーバ２２の減衰力の目標値である目標減衰力を算出する。すなわち、路面入力値と、当該路面入力値をモデル１１１に入力したときに出力される目標伝達比に基づいて算出されたゲインと、に基づいて目標減衰力が算出される。

【0026】

駆動制御部１０５は、ストローク速度（路面入力値の一例）と、減衰力演算部１０３により算出された目標減衰力と、に基づいて、ショックアブソーバ２２の減衰力を変化させるアクチュエータを制御する。具体的には、駆動制御部１０５は、ストローク速度と目標減衰力とに基づいて減衰係数を算出し、当該減衰係数に基づいてアクチュエータを駆動させる制御電流を出力する。

【0027】

図４は、実施形態のサスペンションシステムＳにおける処理の流れの一例を示す図である。学習処理部１０２により実行される強化学習は、所定の報酬関数を用いて路面入力値の入力に対して最適な目標伝達比を出力（推測）するモデル１１１を構築するものである。報酬関数を定義する具体的な手法は特に限定されるべきものではなく、公知の手法が適宜利用され得るが、例えば、ばね上加速度が小さいほど高い報酬が付与されるような手法が利用され得る。

【0028】

強化学習に用いられる入力としての路面入力値には、ばね上加速度又はばね上速度の少なくとも一方が含まれることが好ましく、更にストローク速度が含まれてもよい。強化学習のための入力としてストローク速度を含ませることにより、強化学習の質が向上し、モデル１１１の推測精度が向上する可能性が高くなる。

【0029】

本実施形態の強化学習は、車両１の走行中に取得される路面入力値を利用して随時又は常時実行され得るため、走行距離の増加に伴いモデル１１１の推測精度を向上させることができる。

【0030】

ゲイン演算部１０３により実行されるゲイン演算処理において、上記のように生成されたモデル１１１から出力される目標伝達比に基づいて、スカイフック理論におけるゲインが算出される。当該ゲイン演算処理により、走行中に刻々と変化する路面入力に応じてゲインが最適化される。目標伝達比からゲインを算出する手法は特に限定されるべきものではなく、公知の手法が適宜利用され得るが、例えば下記式（１）及び（２）に基づいてゲインを算出できる。下記式（１）及び（２）において、γは目標伝達比、ζ_０はスカイフック理論がない場合の減衰比、ζ_ｓｋｙはスカイフック理論の減衰比、Ｃ_ｓｋｙはゲイン、Ｍ_ｂはばね上質量（車両１の質量）、Ｋ_ｃはばね定数を示している。

【0031】

【数1】

【0032】

【数2】

【0033】

図５は、実施形態の路面状態と目標伝達比とゲインとの関係の一例を示す図である。図５において、複合路面とは、路面高さの変動周期のばらつき度合いが比較的大きい路面であり、単一低周波路面とは、路面高さの変動周期のばらつき度合いが比較的低く、当該変動周期が比較的低い値（例えば１Ｈｚ程度）で安定している路面であり、単一中周波路面とは、路面高さの変動周期のばらつき度合いが比較的低く、当該変動周期が比較的高い値（例えば５Ｈｚ程度）で安定している路面である。

【0034】

車両１が走行している路面Ｒが複合路面である場合、目標伝達比は事前の走行実験等により予め定められた基準値に近い値（例えば０．８程度）となり、ゲインは当該基準値に対応する値（例えば５０００程度）となる。車両１が走行している路面Ｒが単一低周波路面である場合、目標伝達比は最小値（例えば０）となり、ゲインはこれに応じて最大値（例えば∞）となる。車両１が走行している路面Ｒが単一中周波路面である場合、目標伝達比は最大値（例えば∞）となり、ゲインはこれに応じて最小値（例えば０）となる。このように、スカイフック理論におけるゲインが路面状態に応じて最適化される。なお、図５に示される値は単なる例示である。

【0035】

図４に戻り、減衰力演算部１０４により実行される減衰力演算処理において、車両１の走行中に取得されるばね上加速度（路面入力値の一例）と、当該ばね上加速度に対応し上記のように算出されたゲインと、に基づいて、ショックアブソーバ２２の目標減衰力が算出される。当該減衰力演算処理により、走行中に刻々と変化する路面入力に応じて目標減衰力が最適化される。ばね上加速度等の路面入力値とゲインとから目標減衰力を算出する手法は特に限定されるべきものではなく、公知の手法を適宜用いればよい。

【0036】

駆動制御部１０５により実行されるカルノップ近似処理において、車両１の走行中に取得されるストローク速度と、上記のように算出された目標減衰力と、に基づいて、ショックアブソーバ２２の減衰係数（制御電流）が算出される。カルノップ近似処理の具体的手法は特に限定されるべきものではなく、公知の手法を適宜用いればよい。

【0037】

図６は、実施形態のサスペンションシステムＳにおける作用の一例を示す図である。図６において、車両１の走行時におけるばね上速度、ゲイン（目標伝達比）、目標減衰力、ストローク速度及び制御電流のそれぞれの時系列変化を示す５つのグラフが例示されている。これらのグラフの時間軸（横軸）は一致しているものとする。これらのグラフのうち、ゲイン、目標減衰力及び制御電流のそれぞれの時系列変化を示す３つのグラフにおいて、実線は本実施形態に対応する値を示し、破線は従来技術に対応する値を示している。制御電流の時系列変化を示すグラフにおいて、「Ｓｏｆｔ」は、ショックアブソーバ２２の減衰力を最も弱くするときの制御電流を示し、「Ｈａｒｄ」は、ショックアブソーバ２２の減衰力を最も強くするときの制御電流を示している。

【0038】

ゲインの時系列変化を示すグラフに示されるように、従来技術のゲイン（破線）は、ばね上速度（路面入力値の一例）の変化に関わらず一定であるのに対し、本実施形態のゲイン（実線）は、ばね上速度が負（下方への変位）から正（上方への変位）へと変化していくタイミングにおいて、基準値から最小値へと変化していく。

【0039】

これに伴い、目標減衰力の時系列変化を示すグラフに示されるように、本実施形態の目標減衰力（実線）は、ばね上速度が負から正へと変化していくタイミングにおいて、従来技術の目標減衰力（破線）よりも迅速に上昇する。また、同タイミングにおける本実施形態の目標減衰力の絶対値は、従来技術の目標減衰力の絶対値よりも全体的に小さくなる。また、制御電流の時系列変化を示すグラフに示されるように、本実施形態の制御電流（実線）は、ばね上加速度が負から正へと変化していくタイミングにおいて、従来技術の制御電流（破線）よりも全体的に小さくなる。

【0040】

以上のように、本実施形態によれば、車両１の走行中に取得される路面入力値を用いた強化学習により、目標伝達比を最適化するための、換言すれば、路面入力値に対して最適な目標伝達比を推定するためのモデル１１１が生成される。そして、当該モデル１１１により路面Ｒの状態等を含む状況に適合した目標伝達比が推定され、当該目標伝達比に基づいてスカイフック理論におけるゲインが算出され、当該ゲインに基づいて各ショックアブソーバ２２の目標減衰力が算出される。これにより、走行中における状況に応じてスカイフック理論におけるゲインを最適化され、車両１の走行安定性を向上させることができる。

【0041】

また、本実施形態においては、強化学習が目標伝達比を最適化するためのモデル１１１を生成するために利用される。強化学習を利用してゲインを直接最適化するためのモデルを生成することも可能ではあるが、この場合、高速な演算処理が必要となり、計算コストが増大化する可能性が高い。そこで、本実施形態のように、強化学習を、目標伝達比を最適化するためのモデル１１１を生成するために利用することにより、比較的低い計算コストでゲインの最適化を実現できる。

【0042】

上記実施形態のサスペンションシステムＳの機能をコンピュータ（例えばＥＣＵ１４等）に実現させるためのプログラムは、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。

【0043】

また、当該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よい。また、当該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よい。

【0044】

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】

【0045】

１…車両、２…車体、３…車輪、１１…懸架装置、１２…ＥＣＵ、２１…コイルバネ、２２…ショックアブソーバ、１０１…路面入力検出部、１０２…学習処理部、１０３…ゲイン演算部、１０４…減衰力演算部、１０５…駆動制御部、１１１…モデル、Ｒ…路面、Ｓ…サスペンションシステム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】