Kazuhide Togai

車の運転では人間が制御装置となるが、人は制御(操作)方法を学習しなければならない。応答性など人間の認知や操作能力の制約のもとでどのように技能を習得し習熟するのか、その過程を制御のアルゴリズムとHMIの観点から提案する

制御装置では目標に対する操作出力の生成法があらかじめプログラムされている。人間の運転操作ではこの出力生成は自ら学習しなければならない。その過程のアルゴリズム例の一つとして、繰り返し学習制御法とそれに基づく操作パターンパラメータの学習を著者らは提案している。制御装置に遮断周波数の制約があると同様に人間にはより低いその周波数があり、かつ可能な動作方向などのさらなる制約がある。これらは制約であると同時に、動作を真似る場合には初期状態としても利用される。運転操作学習アルゴリズムにこうした制約を適用して再構築する。

試験サイクルでは刻々エンジン負荷が変動するが、準定常状態と仮定してマップモデルを燃費評価に使うことができる。ドライバビリティの制約があると動的モデルが必要である。ターボ過給エンジンでは吸気が排気過程を経て正帰還されるため操作に対する応答の時定数が大きくなる。排気仕事効率に注目して低次元モデルを得た

A transfer function for a turbocharged engine was investigated with thermo-dynamic equations for a turbine and a compressor. A small turbocharged engine was tested to verify the model and to obtain parameters for the model with test data. Turbine speed was measured with temperatures, pressures and air mass flow. Turbine speed response is modeled as a first order system to air mass flow into a combustion chamber. The pressure ratio at the compressor is approximated by a curve proportional to the turbine speed square.

Linearized approximation models, e.g. engine torque is proportional to amount of injected fuel and vehicle speed is one of energy storages, are to be proposed. The target of optimization problem is to control the engine status such that the fuel economy is increased. In this paper, the local search technique has been implemented to finding locally optimal operating sequences by taking a series topology vehicle as a simple example, where a hybridization of engine status sequences and decision variables is newly introduced.

For driver assistance system design and model based vehicle development, what kind of concept and prop-erty are required for a driver model have been studied from published literatures. A driver model requires driving skill level parameters because human drivers have various skill levels. The skill level can be raised with proficiency and sometimes changes with environment change. A model framework and a concept to represent skill level are proposed. A mechanism that ensures systematic learning is introduced and learning process is illustrated with a driving agent model. Finally, an extended human body concept is introduced to explain unconscious operation as skill being acquired.

Engine output torque models have been applied to engine control, energy management and NVH develop-ment. Engine torque profile in a cycle is fixed after intake valves closing, so that a mean value engine model is suitable for those purposes considering accuracy and convenience. One of factors to affect model com-plexity is required cutoff frequency. Relationship between the frequency and engine cycle frequency is to be explained. An engine torque modeling methodology is to be proposed including a modeling approach appli-cable to a turbocharged engine in which a positive feedback loop exists in air intake process.

内燃機関の出力モデルは制御，エネルギー管理，振動騒音などに使われている.吸気弁が閉じるとそのサイクルの出力波形が決まるので行程平均モデルが精度と簡便性から適している．モデルの規模を決める要因の一つに遮断周波数があり，その周波数とエンジンサイクルとの関係を説明する．より簡便に求められるモデル手法(吸気に正帰還を持つターボ過給エンジン含む)を提案する

昨年秋より公道での車の自動運転に注目が集まり、各国政府も2020年頃の実用化に向けて支援している。車の自動運転は、最近の人工知能技術のみではなく、100余年前から続く運転支援の延長として段階的に実用化されると考えられる。自立運転には道路環境の認識と方針の判断が必要であるが、人工知能によるそれは人間とは明らかに異なる。技術開発の課題、鉄道システムとの比較や法規制など実用化にあたり考慮すべき条件を紹介する。

Algorithm that generates operation profile to the target is programmed in the controller at the beginning. A human driver has to learn the operation by himself. Authors have proposed application of the iterative learning control and operation profile parameter learning based on the control as algorithms for driving skill learning process. There is a constraint of cutoff frequency on the above-mentioned controller. The cutoff frequency for a human driver is lower and is an additional constrain of feasible operational orientation.

過給圧制御の設計には操作入力に対する過給圧応答の伝達関数モデルが必要である。このため過給と圧縮仕事の理論式を線形近似することで吸排気系内での空気搬送過程を記述する伝達関数を導出した。このモデルパラメータを実エンジン運転データより求めた。このモデルは吸排気系に対する過給応答性の感度解析にも適用できる。