JP5493538B2 - ドライバビリティ判定方法及びドライバビリティ判定システム - Google Patents

Description

本発明は、自動車のドライバビリティを判定する方法とシステムであって、特には、自動車の走行駆動中に、ドライバビリティに関連する物理的データを取得し、前記データに、ある特定の走行状態が存在することを示すトリガー条件が存在するかどうかを判定し、前記特定の走行状態が存在する場合、その走行状態に関連する評価基準である少なくとも１つのローカルな評価を算定し、取得された走行状態に対する全体的評価を算定する技術に関する。

自動車のドライバビリティは、消費者による自動車評価の判定に影響を及ぼすこと、したがって自動車産業における経済的成功、特に販売台数に重要であることが、近年次第にわかって来た。適切な測定方法により自動車のドライバビリティの評価を客観化して、テストドライバーによる主観的評価をできるだけ回避することに、大きな努力が払われている。

本出願人は、すでに何年も前から、自動車のドライバビリティを評価するシステムを発表しており、特許公報として開示されている（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３）。さらには刊行物にも記載されている（例えば、非特許文献１）。

これら公知の方法および装置の基本的考えは、自動車の走行駆動中に多数のデータを記録し、数学的および統計学的方法を用いて、これらのデータから評価量を得るというものである。これらの評価量は、自動車のある特定の走行状態に関するものであって、それらの走行状態は、システムがこれらデータに基づいて自動的に取得し、認識する。この認識は、いわゆるトリガー判定条件によって行われる。これは測定値のある特定の集合であって、この集合によってそれぞれの走行状態の存在が推論される。

このシステムを構築するに当たっては、まず走行状態を定義し、トリガー判定条件を決定する。次にトレーニングステップでは、さまざまなテストドライバーとさまざまな自動車によって、ドライバビリティに関連するデータを記録し、テストドライバーはそれに対応する評価を述べる。これらの評価は、回帰分析、ファジー論理、ニューロナルネットワークなどといった数学的および統計学的方法によって、関数化にされる。これらの関数は、物理的データと関連付けて、つまり物理的データを変数として評価量を導出するが、その際、個々のテストドライバーの主観的判定のできるだけ最適なイメージが得られるようにする。この方法で作成およびキャリブレーションされたシステムを新たな自動車に用いて、そのドライバビリティ評価を自動的に生成することができる。本発明は、実質的には、キャリブレーションされた形態での技術的構成を主題としている。

このようなシステムの基本構成は、次のように要約することができる。
物理的データ
本システムは、自動車の通常走行中、連続的に物理的データを記録する。それは、一面においてはまず、たとえばそこに設けられている自動車電子系統から採られる生データ、たとえばエンジン回転数、クーラント温度、アクセルペダルポジションなどである。必要ではあるが、直接その自動車からは得られないその他のデータは、適当なセンサーから得られるものであり、たとえば縦加速度と横加速度、車両騒音、振動などである。これら物理的生データから、通常は別な処理ステップを通じて、回転数変動、ジャーク周波数、レスポンス時間、クラッチ接続のショック、期待される加速力／減速力などの二次的な物理的データが得られる。

走行状態
自動車のすべての特異性を詳細に判定できるようにするため、数多くの走行状態が定義されている。たとえば、アイドリング、エンジン始動、発進、正および負の負荷変動、惰行、ギヤシフトなどである。これら走行状態のいずれについても、トリガー判定条件が定義されており、それは、物理的データの集合であって、この集合によってそのときどきの走行状態の存在が認識可能となる。より洗練されたシステムでは、この走行状態がさらに階層的に、すなわち、比較的下位の集合体レベル、たとえば、惰行後の正の負荷変動、シフトチェンジ後の正の負荷変動、または部分負荷時シフトチェンジ、１段シフトチェンジ、複数段シフトチェンジなどに区分される。そしてまた、比較的上位の集合体レベルの走行状態にも区分される。この場合、さまざまな正の負荷切り替えの走行状態が、正の負荷切り替えとして１つの共通な走行状態に、そしてさまざまなシフトチェンジ走行状態が、シフトチェンジという１つの共通な走行状態にまとめられる。

いずれの走行状態についても、少なくとも１つの評価基準を定義する。通常は各１つの走行状態に複数の評価基準が存在する。この評価基準とは、対象となる自動車を判定する評価の視点である。チップイン走行状態（慣性走行中でのアクセル操作）時には、たとえばレスポンス遅延を評価基準とすることができ、加速プロセス中のジャーク（加速度の変化率）は、もう１つの評価基準である。

ローカルな評価
ローカルな評価とは、走行状態の品質を、そのときどきの評価基準の視点で表現する際の値である。通常はこれらのローカルな評価は、１〜１０の評価度となるべく正規化されており、例えば、１０は素晴らしいという評価、９は顧客の期待すべてを満足する、８は顧客の期待の大部分を満足する、７は若干のドライバーを困らせる、等々という評価を示す。これらローカルな評価は、トレーニングステップで得られた知識に基づいて、数学的関数により物理的データから導き出される。

全体的評価
ある特定の走行状態の評価基準によるさまざまなローカルな評価から、その走行状態に対する全体的評価を算定することができる。これは、もっとも単純な場合、重みづけされた平均値を求めることによって行われる。走行状態の全体的評価もまた、１〜１０の間を変動する値である。

全体的指標
場合によっては、さまざまな走行状態のすべての全体的評価から、自動車のドライバビリティを表す全体的指標を計算することができる。

十分な規模で長期間の検査期間が存在する場合、当然のことであるが、複数回生じる走行状態が多数ある。このことは、結果の正確さと再現性にとって、いずれの測定プロセスにも避けられない統計学的ばらつきを補償するために重要である。公知のシステムの場合、個々の走行状態いずれもが発生後に評価され、同種の走行状態すべての評価の平均値が求められる。このことは、たとえば“惰行後の正の負荷変動”という走行状態が、測定サイクル中に２０回生じた場合、２０組の評価セットが計算されることを意味する（すなわち、評価基準“レスポンス遅延”に対する２０のローカルな評価と、評価基準“多重振動”に対する２０のローカルな評価と、走行状態“惰行後の正の負荷変動”に対する２０の全体的評価）。これらはそれぞれさらに処理されて、平均値評価が行われる。

上記の方法によって、テストドライバーの主観的な感覚を、十分客観的にイメージ化できるが、そこに存在する「ずれ（誤差）」はこれまで、避けられない変動、ノイズ、測定誤差、またはそのほかの計量不能な因子のせいとされていた。

特開２０００− ７４７９１号 特開２００１−１０８５７９号 特開２００１−１４１６１４号

ＳＡＥ １９９８，９８０２０４ ＬＩＳＴ Ｈｅｌｍｕｔ，ＳＣＨＯＥＧＧＬ Ｐｅｔｅｒ："Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｄｒｉｖｅａｂｉｌｉｔｙ"

本発明の課題は、従来の技術において存在する誤差をさらに最小限に抑えて、計算結果と主観的評価とのよりよい一致を得る技術を提供することである。

本発明では、同一の走行状態が繰り返し発生するとき、評価のために補正値を算出するが、この補正値は、同一走行状態における自動車の挙動の違いに依存するものとし、補正値、つまり正しい値とのずれを表す量が考慮されることになる補正された評価が算定される。

本発明の基本原理は、自動車の平均的挙動として、ある特定の種類の走行状態におけるものが、この走行状態の評価の基準となるだけではないという考えに基づく。着目すべきは、ある特定の走行状態に関する挙動の再現性もまた、品質上または快適性上、ないがしろにできないということである。換言するならば、ある自動車は、ある特定の走行状態に関する挙動が毎回とも中程度に良好であり、別な自動車は、同じ走行状態が生じたときの挙動が、あるときは前者よりもあきらかに良好であり、あるときはあきらかに悪い場合、大部分のドライバーは、最終的に前者の方がよいと判定する。この事情を考慮に入れるために、本発明による方法は、ある特定の走行状態の個別の評価から平均値を求めるだけでなく、補正値を介することによっても、挙動の変動を考慮に入れる。

数学的に表現するならば、上記の考慮を次のようにして行うことができる。
最初に、ある特定の走行状態が、テストサイクル中にｎ回検出されると仮定する。したがってこのｎ個のイベントから、ｎ個セットのローカルな評価が得られ、これらの評価からたとえばローカルな評価ｌＢを取り出す。まず下記の式（１）によって、これらｎ個のローカルな評価ｌＢから平均値ＭＷを求める：
ＭＷ＝（１／ｎ）・（ｌＢ₁＋ｌＢ₂＋・・・＋１Ｂ_n） （１）

従来の技術による方法の場合、この平均値が、該当する評価基準に対して最終的に出力されたローカルな評価となるであろう。しかし本発明による方法はまず、ローカルな評価ｌＢのいずれの個別値についても、平均値ＭＷからの偏差ＡＷを計算する：
ＡＷ₁＝ｌＢ₁−ＭＷ （２）

式（２）から得られたｎ個の偏差ＡＷから、式（３）によって補正値が算出されるが、その際、適当な関数ｆが採用される。
ＫＧ＝ｆ（ＡＷ₁，ＡＷ₂，・・・，ＡＷ_n） （３）

最後に補正値を考慮し、つまりこの補正値ＫＧを用いた式（４）によって、補正済みのローカルな評価ｌＢが算定される。
ｌＢ＝ＭＷ−ＫＧ （４）

式（１）〜（４）による上記の計算方法は、たとえば、走行状態“チップイン（慣性走行中でのアクセル操作）”時の評価基準“ジャーク”に対するローカルな評価を求めるために用いることもできる。それと平行して、走行状態“チップイン”のそのほかの評価基準のため、そのほかの補正されたローカルな評価を算定する。走行状態“チップイン”に対する全体的評価は、１つにはそれ自体知られた方法で、重みづけされた平均値を求めることにより、個々の補正されたローカルな評価から計算することができる。しかしまた次のような計算方法を用いることもできる。すなわち、個々のローカルな評価からそれぞれ１つの全体的評価を算定し、こうして得られたｎ個の全体的評価を、式（１）〜（４）の方法に従ってさらに処理し、１つの補正された全体的評価とする（ローカルな評価ｌＢの代わりに、それに対応する全体的評価ＧＢを式（１）〜（４）に代入できる）。

本発明の１つの好ましい実施態様は、補正値として、個々の評価の相異を表す基準の一例である、同じ走行状態における評価の分散を用いる。個々のテストドライバーにおける感覚上の性質について特別な情報がない限り、主として個々の分散を補正値として用いるのが、もっとも汎用的な措置であることがわかっている。これは実際の場では、上記の式（３）が、具体的には下記の式（５）で表されることを意味する：
ＫＧ＝（Ｋ／（ｎ−１））・（ＡＷ₁ ²＋ＡＷ₂ ²＋・・・＋ＡＷ_n ²） （５）

この場合、補正値ＫＧは、個々の偏差ＡＷの分散に、比例係数Ｋを掛けたものであるが、この比例係数は、それぞれの運転状態と、それぞれの評価基準とに対して、経験的に決定しなければならない。式（５）の補正値は、上記のように式（４）でさらに処理することができるが、この場合、減算による考慮の代わりに、相応に形成された乗算による考慮を行うこともできる。これはたとえば下記の式（６）で得られる：
ｌＢ＝ＭＷ・（１−ＫＧ） （６）

本発明による方法のさらなる態様は、補正値として、評価のために重要な物理的数値における相異を表す基準を用いる。一連の評価基準にとって、ある特定の物理的数値は非常に重要であるが、そのほかの物理的数値は、重要度の低い役割を果たすに過ぎない。したがってたとえば走行状態“アイドリング”に対して、評価基準“アイドリング回転数”は、主として物理的数値“回転数平均値”に依存する。これは、ある特定の観察期間にわたって平均された回転数数値である。アイドリング回転数のローカルな評価には、そのほかの物理的数値、たとえばエンジン温度も取り込まれる。なぜならば、冷気運転時にはアイドリング回転数を上げるのが有利と考えられるからである。

ここでシステムのトレーニング時には、ローカルな評価“アイドリング回転数”に対して１つの式が用いられる。この式では、次のような場合に最高点が得られる。すなわち平均回転数が、エンジン温度に依存して、最適と感じられる値にある場合である。実際の平均回転数が、この最適な値から遠く離れているほど、ローカルな評価はそれだけ悪くなるであろう。ここで上記の式（１）の代わりに下記の式（７）で、修正された平均値ＭＷ′を計算する。この平均値は、個々の物理的数値ｐｈＧ₁の平均値として計算される：
ＭＷ’＝（１／ｎ）・（ｐｈＧ₁＋ｐｈＧ₂＋・・・＋ｐｈＧ_n） （７）

式（２）に取って代わる式（８）では、個々の物理的数値ｐｈＧ₁から偏差ＡＷ₁を計算する。上記で言及したように、ｐｈＧは、たとえば平均的なアイドリング回転数であり得る。ここで説明するもう１つの計算方法は、ある特定の物理的数値、または物理的数値の集合が、可能な限り大きい数値、または可能な限り小さい数値をとっても、それに左右されない評価基準に適用できる。またこの評価基準の場合、最適の数値が追求されるものとする。したがってこの新たな計算方法は、アイドリング回転数が、個々のイベント“アイドリング”において、上方と下方に交代に偏差を生じるが、ローカルな評価がこのことを対応してイメージ化することはない。なぜならば、高すぎるアイドリング回転数は、低すぎるアイドリング回転数と同じローカルな評価を生じる可能性があるからである。しかし上記に述べたように、たとえば低すぎても均一なアイドリング回転数は、高すぎたり低すぎたりするアイドリング回転数よりも、快適と感じられる。式（７）および（８）によって、この現象を相応に考慮することができる：
ＡＷ_i＝ｐｈＧ_i−ＭＷ’ （８）

本発明のもう１つの有利な実施態様は、補正値を算出するために１つの関数を用い、この関数で、個々の走行状態発生の間の時間と、その偏差の列を考慮に入れる。この方法で、個々のイベント間の間隔が短いほど、通常は挙動の変化がそれだけ不快に感じられるという事情を考慮に入れる。こうすれば、たとえば式（１）〜（３）の代わりにまず下記の式（９）で、ある１つの走行状態の第２の発生以降、いずれのローカルな評価に対しても値Diff₁を計算することができる。この値は、個々のローカルな評価の間の差を、時間的スパンｔで除されたものである。このｔは、各走行状態の発生の時点と、該当する走行状態が最後に発生した時点との間の時間的スパンである：
Diff_i＝（１／ｔ）・（ｌＢ₁−ｌＢ_i-1） （９）

個々の数値Diff_iは、式（３）と同様にして、適当する関数を適用して処理し、１つの補正値を得る：
ＫＧ＝ｆ（Diff₂，Diff₃，・・・Diff_n） （１０）

ここでもたとえば分散は、上記のタイプの単純で効果的な関数である。これを式（１１）で表す。
ＫＧ＝（Ｋ／（ｎ−２））・（Diff₂ ²＋Diff₃ ²＋・・・＋Diff_n ²）（１１）
ここでもＫは、経験的に求められた比例係数である。

ある個々のローカルな評価を、上記の方法によって補正するが、方法を変更しても問題があると感じられないことが、システムのトレーニングステップでわかった場合は、そのほかのローカルな評価を、従来型の方法で計算することが、それ自体可能である。しかし特に好ましくは、すべてのローカルな評価に、上記の公式による処理を加えるものとする。

しかし単純なケースの場合、上記の公式に基づく計算だけでなく、個々のローカルな評価および／または物理的数値の極値だけを、補正値の算出に用いることができる。これはたとえば、補正されたローカルな評価を算定するときに、極値に対してはより強い重みづけをすることによって行うことができる。

すでに上記で述べたように、補正されたローカルな評価から、補正された全体的評価をさまざまな方法で計算することができる。もっとも単純なケースでは、個々のローカルな評価を、対応する評価基準の意味するところに従って重みづけし、これを処理して平均値を得るが、この平均値が、該当する走行状態の全体的評価である。

本発明による方法のもう１つの特に好ましい実施態様では、少なくとも１つの評価基準に対して、この評価基準の判定に重要な主要影響量を定義しておく。この主要影響量に対して１つの目標値を計算するが、この目標値は、そのほかの影響量の考慮とともに、最適な評価を導出するものである。そしてこの目標値からの主要影響量の偏差が、補正値計算に利用される。

すなわちアイドリング回転数を上記の実施態様に適用する場合には、最適なアイドリング回転数ｎＬ_optを、各エンジン温度ＴＭｏｔに対して定義することができる。これは、可能な限り最高の評価が得られるアイドリング回転数である。この関数をｇで表すと、この関係は、下記の式（１２）の形を取る：
ｎＬ_opt＝ｇ（Ｔ_Mot） （１２）

多数のさまざまなエンジン温度Ｔ_Motに対し、平均的なアイドリング回転数を、付随する評価と関係付けて、いずれのエンジン温度に対しても、最高の評価を持つ平均的アイドリング回転数を求めることによって、関数ｇが経験的に得られる。個々の偏差ＡＷ₁は、式（１３）によって、上記で決定された最適値に対する、実際に測定された平均的アイドリング回転数の差として得られる：
ＡＷ_i＝ｎＬ_i−ｎＬ_opt （１３）

平均値は、偏差から式（１）によって計算され、補正値は式（３）から得られ、補正されたローカルな評価は式（４）によって算出される。

また、前記主要影響量の目標値に対する偏差が、そのほかの影響量のさまざまな領域毎に個別に考慮されるようにすれば、さらに好適である。

この方法により、たとえばエンジン温度が低いとき、中程度のとき、高いときの偏差を処理して、それぞれの補正値とすることができる。これらの補正値は、補正されたローカルな評価を算定するときに、それぞれ別個に考慮される。この方法によれば、たとえばアイドリング回転数が、エンジン温度が中程度のときおよび高いときは最適値に非常に近いが、エンジン温度が低いときは最適値から大きな差がある場合、この挙動を適切に考慮されることになる。この考えは、補正されたローカルな評価の計算を改善するのに用いられるだけでなく、具体的な欠陥があるとき、または改善の余地があるときに、そのことが示されることになる。

もう１つの例は、オートマチックトランスミッションまたはデュアルクラッチトランスミッションを備える自動車におけるアップシフトである。負荷が小さいときは、通常、ソフトで洗練されたシフトチェンジが所望される。負荷と回転数が高いときは、大きなトラクション低減をともなわない迅速なシフトチェンジが所望される。したがって、挙動における各偏差を、これら両者の互いに異なる領域に対して別々に観察、評価するのが効果的である。

そのほか、上記の計算の際には、それぞれのドライバーのタイプを考慮すれば、特に有利である。これはさまざまな方法で行うことができる。その１つとして、システム校正の際に、さまざまなドライバータイプを選択して、いずれのドライバータイプに対しても、それぞれのパラメーターセットを作成することができる。これはたとえば国別に行うことができる。スウェーデンのドライバーの要求および期待が、イタリアのドライバーのそれと異なっていることがわかった場合、システムを一方ではイタリアのドライバーのために、他方ではスウェーデンのドライバーのために調整することができる。このことから、あたえられた自動車を、一方ではイタリア市場のために、他方ではスウェーデン市場のために評価し、調整する可能性を生じる。そしてまた、さまざまなドライバータイプを、たとえばスポーツ的、あるいは快適性指向というように性格付けし、そして各ドライバータイプを、自動車走行中に自動的に取得することもできる。こうしてたとえばアクセルペダルをいっぱいに、しかも迅速に動かす場合、それはどちらかといえばスポーツ的なドライバーであることを示す。取得されたドライバータイプに応じて、次にはさまざまに異なる関数を、走行状態の評価の計算に援用することができる。オートマチックトランスミッションを備える自動車におけるアップシフトの上記の例で、非常にスポーツ的なドライバーには、あきらかにそれと認められるクラッチ接続のショックは、まったく肯定的に感じ取られる。そのようなショックは、通常ならば悪い評価につながるものである。ドライバータイプの自動的な評価だけでなく、たとえば自動車がスポーツボタンを備える場合、その自動車のスポーツボタンを押すといった、追加的な技術を採用することもできる。

本発明によるシステムは、主として道路上を走行する自動車のために考えられている。しかしわずかな変更を加えるだけで、このシステムをテストベンチテストに用いることもできる。その場合、たとえばターンテーブル式テストベンチで自動車をテストできる。入手できないデータ、たとえば縦方向加速度は、この場合、適当なモデルによって計算しなければならない。その自動車を入手できない場合、またはまだ入手できない場合、このシステムをエンジンテストベンチ上で用いることができる。この場合も、入手できるデータ、たとえばエンジン回転数またはトルクは、本発明によるシステムに直接伝達されるが、入手できないデータは、シミュレーションモデルによって計算しなければならない。しかしその次には、その自動車全体をシミュレーションモデルでイメージ化し、計算されたデータを本発明によるシステムに伝達して、上記の計算を実行することもできる。

評価数値の計算は、基本的にはオンラインで行われるが、しかしオフラインでも行うこともできる。オンライン計算とは、データを自動車からリアルタイムで取得して処理することをいい、したがって、個々の評価数値を、直接に自動車内で、あるいは遠隔測定のための伝送の際には定置された観察ステーションで、表示することができる。しかし通常はすべてのデータを記録し、その後の時点で分析する。

本発明は、自動車のドライバビリティを判定するシステムも対象としている。このシステムは、自動車の走行駆動中にドライバビリティに関連する物理的データを取得するデータ取得ユニットと、前記物理的データに、ある特定の走行状態の存在を示すトリガー条件があるかどうかを判定するとともに当該走行状態に関連する評価基準の評価として少なくとも１つのローカルな評価を計算することで、取得された走行状態に対する全体的評価を算定するコントロールユニットと、前記物理的データと前記評価とを表示する出力ユニットとを備えている。このコントロールユニットにおいて、前記評価のための同一走行状態が繰り返し発生する際に、同じ走行状態における自動車の挙動の違いに依存する補正値が算出され、当該補正値を考慮して補正された評価が算定される。

データ取得ユニットが、ドライバビリティに関連する物理的データを取得するセンサーと、自動車電子コントローラにつながるデータ入力インタフェースとを備えると、特に有利である。センサーとは、たとえば縦加速度や横加速度などを取得する加速度センサーである。自動車電子系統につながるデータ入力インタフェースからは、ここで入手できるドライバビリティ関連データすべてが得られる。

自動車がターンテーブル式テストベンチ上または定置式エンジンテストベンチ上で解析される場合、関連データが、データ入力インタフェースを経由してテストベンチにあるシステムに供給される。

ある特定の車両の走行状態と評価を経時的に示すグラフ図である。 別な車両の走行状態と評価を経時的に示すグラフ図である。 アイドリング時のエンジン温度と平均回転数との関係を示すグラフ図である。 本発明によるドライバビリティ判定システムを説明するための機能ブロック図である。

下記では図面に示した実施形態を用いて、本発明を詳しく説明する。
図１は、ある特定の走行状態の経時的な発生と、それに付随するものとして１つの評価基準によるローカルな評価とを示す。水平軸には時間ｔを置き、垂直軸には典型的なローカルな評価ｌＢを置く。図１に示す例の場合、６つの特定の時点ｔ₁，．．．ｔ₆で、ある特定の走行状態、たとえば“惰行後の正の負荷変動”が認識される。したがってこれらの時点で、たとえば“レスポンス遅延”といったある特定の評価基準に対して、それぞれ１つのローカルな評価ｌＢ₁，．．．等を計算する。これらさまざまな個々のローカルな評価ｌＢ₁，．．．等の平均値ＭＷは、図１には水平な破線で記載され、この例では７．２である。

図２は、事情は同一であるが、別な自動車の場合を示す。やはり６つのローカルな評価ｌＢ₁，．．．等が、さまざまに異なる時点ｔ₁，．．．ｔ₆で得られることが見て取れる。平均値ＭＷは、この場合も７．２である。個々のローカルな評価ｌＢ₁，．．．等が、平均値ＭＷを中心として、図１の例の場合よりもはるかに遠いところまで、ばらついていることが見て取れる。したがって本発明の方法によれば、評価基準“レスポンス遅延”に対する補正されたローカルな評価ｌＢは、図１の自動車の場合の方が、図２の自動車の場合よりも高い評価が算定されることが見て取れる。

図３は、評価基準“アイドリング回転数”の評価を、平均回転数ｎＬとエンジン温度ＴＭｏｔという物理的数値に依存するものとして記載する。破線は、アイドリング回転数がそれぞれのエンジン温度に関して最適となるような、値の対応付けを示す。したがってこの値の対応付けは、最高点１０と評価される。実線は、ローカルな評価が≧９となる領域を囲む。同様にして、１点鎖線および２点鎖線は、ローカルな評価が≧８および≧７となる領域を示す。この曲線からまず、エンジン温度が非常に低いときは、最適のエンジン回転数は、動作温度におけるよりも大きいこと、そして温度が高いときも同様に若干上昇することが見て取れる。温度が非常に低いか、非常に高いとき、通常の動作温度時よりも、耐性が大きくなる。この場合、評価領域が若干広くなるからである。さまざまなエンジン温度ＴＭｏｔに対する判定を精緻化すると、判定品質の向上に貢献する。

図４は、本発明のドライバビリティ判定システムの構造を模式的に示す機能ブロック図である。個々のセンサーＳ１、Ｓ２、Ｓ３を介して、たとえば縦加速度、騒音、振動などといった、さまざまな物理的数値を取得する。そのほかの物理的数値は、データ入力インタフェースＩｎｔを介して、自動車電子系統に照会する。センサーＳ１、Ｓ２、Ｓ３とデータ入力インタフェースＩｎｔとは、全体として、データ取得システム３０と呼ばれる。

データライン２０を経由して、測定値は第１演算処理部Ｐ₁に転送され、この第１演算処理部Ｐ₁は、記憶部ＳＰ₁に接続されている。この第１演算処理部Ｐ₁で、上記のようにして、たとえば回転数変動、ジャーク周波数、レスポンス時間、クラッチ接続時のショックなどといった、処理された物理的データが導き出される。これらのさまざまな物理的データは第１記憶部Ｓｐ₁にファイルされる。これらのデータは、データライン２１を経由して、第２演算処理部Ｐ₂に転送され、この第２演算処理部Ｐ₂は第２記憶部ＳＰ₂に接続されている。この第２記憶部ＳＰ₂には公式とパラメーターがファイルされている。これら公式とパラメーターによって、この第２演算処理部Ｐ₂は、トリガー判定条件を用い、さまざまな走行状態の発生を識別することができる。

取得された走行状態に関連する物理的データは、データライン２２を経由して、第３演算処理部Ｐ₃に転送され、同時にもう１つのデータライン２３を経由して、取得された走行状態に関する情報を伝達する。第３演算処理部Ｐ₃では、これらのデータからさまざまなローカルな評価を計算し、第３記憶部ＳＰ₃にファイルする。これらローカルな評価は、データライン２４を経由して、第４演算処理部Ｐ₄に転送され、この第４演算処理部Ｐ₄は同様に第１・第２・第３記憶部ＳＰ₁、ＳＰ₂、ＳＰ₃に接続され、この第４演算処理部Ｐ₄で、上記の方法により、平均値、補正値、前記のローカルな評価が補正される。そのほか全体的な評価と全体的な指標も計算されて、データライン２５を経由して出力される。液晶ディスプレイ等の表示ユニットＤに、これら全体的な評価と指標が表示され、分析が可能となる。

第１・第２・第３・第４演算処理部Ｐ₁、Ｐ₂、Ｐ₃、Ｐ₄は、これらを統合したコントロールユニット３１と呼ばれ、物理的に組み合わせて１つのデバイスとすることもできる。表示関係のユニットを含めた出力ユニットは３２で表されている。

本発明によって、自動車のトライバビリティの評価をさらに精細化して、正確さと再現性を高めることができるようになる。

２２：データライン
２３：データライン
３０：データ取得システム
３１：コントロールユニット
３２：出力ユニット
Ｐ₁：第１演算処理部
Ｐ₂：第２演算処理部
Ｐ₃：第３演算処理部
Ｐ₄：第４演算処理部
ＳＰ₁：第１記憶部₁
ＳＰ₂：第２記憶部₁
ＳＰ₃：第３記憶部
Ｄ：表示ユニット
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３：センサー
Ｉｎｔ：データ入力インタフェース

Claims (15)

1. 自動車の走行駆動中に、ドライバビリティに関連する物理的データを取得するステップと、前記データに、ある特定の走行状態が存在することを示すトリガー条件が存在するかどうかを判定するステップと、前記特定の走行状態が存在する場合、その走行状態に関連する評価基準である少なくとも１つのローカルな評価を算定するステップと、取得された走行状態に対する全体的評価を算定するステップとを含み、
   前記評価のための同一走行状態が繰り返し発生する際に、同じ走行状態における自動車の挙動の違いに依存する補正値が算出され、当該補正値を考慮して補正された評価が算定されることを特徴とするドライバビリティ判定方法。
2. 前記補正値として、同じ走行状態における評価の分散が用いられることを特徴とする請求項１に記載のドライバビリティ判定方法。
3. 前記補正値として、評価に使用される物理的数値における違いを表す基準が用いられることを特徴とする請求項１に記載のドライバビリティ判定方法。
4. 前記補正値を算出するために関数が用いられるが、当該関数では、個々の走行状態の発生と発生の間の時間と、前記個々の走行状態の発生と発生の間の時間の平均値により算出された個々の偏差値の列とに基づいて、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
5. 走行状態におけるローカルな評価毎に、前記ローカルな評価が補正されることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
6. 前記補正されたローカルな評価から、補正された全体的評価が算定されることを特徴とする請求項５に記載のドライバビリティ判定方法。
7. 少なくとも１つの評価基準に対して、当該評価基準の判定に使用される主要影響量が定義され、そのほかの影響量の考慮の下で最適評価を生み出す目標値が前記主要影響量に対して算定され、当該目標値に対する主要影響量の偏差が、補正値の算出に利用されることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
8. 前記主要影響量の目標値に対する偏差が、そのほかの影響量のさまざまな領域毎に個別に考慮されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記物理的データから各ドライバーのタイプを表す特性値が少なくとも導き出され、当該特性値が評価の際に考慮されることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
10. 前記自動車の走行駆動がテストベンチ上で作り出されることを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
11. 前記自動車の走行駆動が、計算モデルを用いたシミュレーションによって作り出されることを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載のドライバビリティ判定方法。
12. 自動車の走行駆動中にドライバビリティに関連する物理的データを取得するデータ取得ユニット（３０）と、前記物理的データに、ある特定の走行状態の存在を示すトリガー条件があるかどうかを判定するとともに当該走行状態に関連する評価基準の評価として少なくとも１つのローカルな評価を計算することで、取得された走行状態に対する全体的評価を算定するコントロールユニット（３１）と、前記物理的データと前記評価とを表示する出力ユニットとを備え、
    コントロールユニット（３１）において、前記評価のための同一走行状態が繰り返し発生する際に、同じ走行状態における自動車の挙動の違いに依存する補正値が算出され、当該補正値を考慮して補正された評価が算定されることを特徴とするドライバビリティ判定システム。
13. 前記データ取得ユニット（３０）が、ドライバビリティに関連する物理的データを取得するセンサーと、自動車電子コントローラに接続されてデータ入力インタフェースとを備えることを特徴とする請求項１２に記載のドライバビリティ判定システム。
14. 前記データ取得ユニット（３０）のデータ入力インタフェースが、ターンテーブル式テストベンチまたは定置式エンジンテストベンチに接続されていることを特徴とする請求項１２または１３に記載のドライバビリティ判定システム。
15. 前記データ取得ユニット（３０）データ入力インタフェースが、自動車シミュレーションモデルに接続されていることを特徴とする請求項１２または１３に記載のドライバビリティ判定システム。

Images