JPH07156815A

JPH07156815A - 車両用自動変速機の変速制御装置

Info

Publication number: JPH07156815A
Application number: JP30658893A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Sano; 喜亮佐野
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp
Priority date: 1993-12-07
Filing date: 1993-12-07
Publication date: 1995-06-20

Abstract

(57)【要約】【目的】道路交通状況および運転者の運転状態の変化
に応じて好適なシフトフィーリングとすることができ
る。【構成】道路交通状況に応じて作成されるシフト線移
動係数マップから、道路勾配および運転者の運転状態を
表すきびきび度に基づいてシフト線移動係数ＫMを求め
ると共に、このシフト線移動係数ＫMに基づいてシフト
マップ上のアップシフト線（ダウンシフト線）をマイル
ドパターンとスポーツパターンとの間で移動させる。そ
して、このシフトマップに基づいてシフトチェンジを実
施する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、道路交通状況および
運転状態などを推定し、推定状況および状態に適合した
シフトチェンジを実施する車両用自動変速機の変速制御
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、車両用自動変速機の変速制御装置
は、コントローラが検出した車速およびスロットル開度
などの入力パラメータに基づいて、コントローラのメモ
リにあらかじめ設定された例えば図３１に示すシフトマ
ップから変速指令パラメータを求め、この変速指令パラ
メータに基づいてシフトチェンジを実施する。シフトマ
ップには複数のアップシフト線とダウンシフト線が設け
られており、これらのシフト線により、シフトマップ上
の領域が各変速段毎に分けられている。各領域には、そ
れぞれ変速指令パラメータが設定されており、コントロ
ーラが検出した入力パラメータにより決定されるシフト
マップ上の位置から変速指令パラメータが求められる。

【０００３】また、従来の変速制御装置において、走行
状況に応じて変速特性を変化させ、常に良好なシフトフ
ィーリングを維持できるようにしたものがある。この装
置はあらかじめ、スポーツモードとラグジュアリモード
の２種類の変速モードをコントローラの記憶装置に備え
ており、コントローラは各モードに対応するシフトマッ
プを適宜に切換選択して、そのシフトマップに基づいた
シフトチェンジを実施する。

【０００４】たとえば、スポーツパターンモードに対応
するシフトマップが選択されたとき、シフトフィーリン
グはきびきびとしたものとなる一方、ラグジュアリモー
ドに対応するシフトマップが選択されたとき、シフトフ
ィーリングはゆったりとしたものとなる。

【０００５】

【発明が解決するための課題】しかしながら、従来の変
速制御装置に設定されているシフトマップは、平坦な市
街地や高速道路といった特定の条件のもとでマッチする
ように設定されたものであるため、道路交通状況の変化
やドライバの運転状態の変化などのすべてに対応できな
い。

【０００６】また、上述したように２種類の変速モード
を設けてシフトフィーリングを変化させようとしても、
単にスポーツおよびラグジュアリいった２種類のモード
では、道路交通状況の変化やドライバの運転状態の変化
などのすべてに対応させることは困難である。この発明
は、上述した事情を考慮してなされたもので、その目的
とするところは、道路交通状況および運転者の運転状態
の変化に応じて好適のシフトフィーリングとすることが
できる車両用自動変速機の変速制御装置を提供すること
にある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明の車両用自動変速機の変速制御装置によれ
ば、車速とエンジン負荷とに基づいて設定されたシフト
線を有するシフトマップと、運転者の運転状態を判定す
る運転状態判定手段と、道路勾配を判定する勾配判定手
段と、運転状態判定手段および勾配判定手段からの判定
値に基づいてあらかじめ設定される、前記シフト線を移
動するためのシフト線移動係数と、シフト線移動係数に
基づいて前記シフトマップ上のシフト線を移動する移動
手段と、道路交通状況を判定する道路交通状況判定手段
と、前記シフト線移動係数および前記移動手段に基づい
てそれぞれ特性が異なるように前記シフトマップを複数
設けると共に、これらのシフトマップを前記道路交通状
況の変化に応じて切り換えるマップ切り換え手段とを具
備したことを特徴とする。

【０００８】好ましくは、前記運転状態判定手段は、車
速、アクセル開度ならびに車両の前後加速および横加速
を含む車両運転パラメータについてそれぞれ度数分布を
求め、各度数分布の平均値および分散をニューラルネッ
トワークに入力して運転者の運転状態を表すきびきび度
を推定する一方、前記道路交通状況判定手段は、平均速
度、走行時間比率および平均横加速度を含む車両走行状
態パラメータと、あらかじめ設定された複数のファジー
ルールおよびマップとから、市街地路度、渋滞路度およ
び山間路度を含む道路交通状況を推定する。

【０００９】

【作用】この発明の車両用自動変速機の変速装置によれ
ば、前記運転状態判定手段により、運転者の運転状態
（たとえば、運転者の車両運転上のきびきび度合）が判
定される。また、前記勾配判定手段により、道路勾配の
度合いが判定される。前記移動手段により、前記シフト
線移動係数に基づいて前記シフトマップ上のシフト線が
移動される。さらに、道路交通状況判定手段により、道
路交通状況（たとえば、渋滞路、高速道路、市街地路お
よび山間路）が判定される。そして、マップ切り換え手
段は、前記シフト線移動係数および前記移動手段に基づ
いてそれぞれ特性が異なるように複数設けられた前記シ
フトマップを前記道路交通状況に応じて切り換える。

【００１０】この発明の特定の態様では、前記運転状態
判定手段は、車速、アクセル開度ならびに車両の前後加
速および横加速を含む車両運転パラメータについてそれ
ぞれ度数分布を求め、各度数分布の平均値および分散を
ニューラルネットワークに入力して運転者の運転状態を
表すきびきび度を推定する一方、前記道路交通状況判定
手段は、平均速度、走行時間比率および平均横加速度を
含む車両走行状態パラメータと、あらかじめ設定された
複数のファジールールおよびマップとから、市街地路
度、渋滞路度および山間路度を含む道路交通状況を推定
する。

【００１１】

【実施例】以下、この発明の一実施例を添付図面に基づ
いて詳細に説明する。この発明の車両用自動変速機の変
速制御装置は、道路交通状況およびドライバの車両運転
操作状態を推定する推定手段を備えており、まずは、そ
の推定手段（以下、推定方法とする）について説明す
る。

【００１２】その推定方法は、車両走行状態パラメータ
に基づいて求められる道路交通状況と、車両運転状態を
表す物理量とに基づいて、ドライバによる車両運転操作
状態を推定するようにしている。詳しくは、図１に示す
ように、車速およびハンドル角から、車両走行状態パラ
メータとしての、平均速度、走行時間比率（車両走行時
間と走行停止時間とを含む全体時間に対する走行時間の
比率）、および平均横加速度が求められる。そして、こ
れら車両走行状態パラメータに基づくファジィ推論によ
って、道路交通状況を表すパラメータとしての、市街地
度、渋滞路度および山間路度が検出される。

【００１３】その一方で、図２に示すように、車両運転
状態を表す物理量たとえばアクセル開度、車速およびハ
ンドル角が検出され、車速から前後加速度が、また、車
速およびハンドル角から横加速度が演算により求められ
る。そして、車両運転パラメータとしての、車速、アク
セル開度、前後加速度および横加速度の各々の度数分布
が頻度解析により求められる。次いで、各該度数分布の
平均値および分散が、度数分布を特徴づけるパラメータ
として求められる。

【００１４】さらに、道路交通状況を表すパラメータ
（市街地度、渋滞路度および山間路度）と、それぞれの
車両運転パラメータの度数分布を特徴づけるパラメータ
（平均値および分散）とが、ニューラルネットワークに
入力される。ニューラルネットワークでは、これらパラ
メータの重み付け総和が求められ、これにより、ドライ
バによる車両運転操作状態たとえばドライバの車両運転
操作上のきびきび度合を表す出力パラメータが求められ
る。

【００１５】本実施例による推定方法が適用される車両
には、図３に示すように、コントローラ４０が搭載され
ている。図示を省略するが、このコントローラ４０は、
ファジィ推論機能およびニューラルネットワーク機能を
奏するプロセッサと、メモリと、入出力回路とを含み、
メモリには、各種制御プログラムおよび各種データが格
納されている。そして、コントローラ４０には、車速セ
ンサ２２、ハンドル角センサ１０４およびスロットル開
度センサ２３が接続されている。

【００１６】コントローラ４０のプロセッサは、センサ
２６，１６および１０４からの車速信号、ハンドル角信
号およびスロットル開度信号を入力し、後述の各種ルー
チンを順次実行して、ドライバのきびきび度合を推定す
るようになっている。「走行時間比率算出ルーチン」たとえばエンジン始動時
以降、車両が駆動状態（走行状態および走行停止状態を
含む）にある間、コントローラ４０のプロセッサは、図
４に示す走行時間比率算出ルーチンをたとえば２秒の周
期で繰り返し実行する。

【００１７】各々の算出ルーチン実行サイクルにおい
て、プロセッサは、実際の車速を表す車速センサ２２か
らの車速信号velを入力し、車速velが所定車速（たとえ
ば１０km/h）を上回っているか否かを判別する（ステッ
プＳ１）。この判別結果が肯定であれば、コントローラ
４０に内蔵の走行時間カウンタ（図示略）のカウント値
rtimeに「１」が加算される（ステップＳ２）。一方、
ステップＳ１での判別結果が否定であれば、走行停止時
間カウンタ（図示略）のカウント値stimeに「１」が加
算される（ステップＳ３）。

【００１８】ステップＳ２またはＳ３に続くステップＳ
４では、走行時間カウンタ値rtimeと走行停止時間カウ
ンタ値stimeとの和が値「２００」に等しいか否かが判
別される。そして、この判別結果が否定であれば、走行
時間カウンタ値rtimeをこの値と走行停止時間カウンタ
値stimeとの和で除して得た値に値「１００」が乗じら
れて、走行時間比率ratio（%）が算出される（ステップ
Ｓ５）。

【００１９】一方、ステップＳ４での判別が肯定であれ
ば、走行時間カウンタ値rtimeと値「０．９５」との積
に等しい値が走行時間カウンタに再設定されると共に、
走行停止時間カウンタ値stimeと値「０．９５」との積
に等しい値が走行停止時間カウンタに再設定され（ステ
ップＳ６）、次いで、ステップＳ５において走行時間比
率ratioが算出される。

【００２０】すなわち、エンジン始動時から、車両が値
「２００」に対応する４００秒間にわたって駆動された
時点において両カウンタ値が再設定され、その後は、１
０秒経過する毎にカウンタ値が再設定される。これによ
り、比較的容量の小さいカウンタを用いても、現時点以
前の車両駆動状況を反映した走行時間比率を算出可能に
なる。「平均速度算出ルーチン」コントローラ４０のプロセッ
サにより、図５に示す平均速度算出ルーチンがたとえば
２秒の周期で繰り返し実行される。

【００２１】各々のルーチン実行サイクルにおいて、プ
ロセッサは、車速センサ２２から車速データvxを読み込
み、コントローラ１０に内蔵された５つの累積速度レジ
スタの記憶値vxsum[i]（ｉ＝１〜５）のそれぞれに車速
vxを加算する（ステップＳ１１）。次に、プロセッサ
は、フラグf 1mの値が平均速度算出タイミングを表す
「１」であるか否かを判別する（ステップＳ１２）。こ
のフラグf 1mは、１分周期で値「１」をとるようになっ
ている。そして、ステップＳ１２での判別結果が否定で
あれば、今回サイクルでの処理を終了する。

【００２２】本ルーチンを開始してから１分間が経過し
てステップＳ１２での判別結果が肯定になると、指標jj
に値「１」を加算して指標jjを更新し、更新済みの指標
jjに対応する累積速度レジスタ値vxsum[jj]を「１５
０」で除して平均速度vxaveを算出し、このレジスタ値v
xsum[jj]を「０」にリセットする（ステップＳ１３）。
そして、更新済み指標jjが「５」であるか否かを判別し
（ステップＳ１４）、この判別結果が否定であれば今回
サイクルでの処理を終了する。

【００２３】その後、１分間が経過する毎に指標jjが更
新され、更新後の指標jjに対応する累積速度レジスタ値
vxsum[jj]から平均速度vxaveが求められる。そして、５
分間が経過する毎に指標jjが「０」にリセットされる
（ステップＳ１５）。以上の様にして、５つの累積速度
レジスタ値vxsum[i]のそれぞれに実際車速vxが２秒毎に
加算され、５つの累積速度レジスタのうちの対応する一
つの、１５０回（５分間）にわたって検出した合計車速
を表す記憶値vxsum[jj]に基づいて、平均速度vxaveが１
分毎に算出される。「平均横加速度算出ルーチン」コントローラ４０のプロ
セッサは、図６に示す平均横加速度算出ルーチンをたと
えば２秒の周期で繰り返し実行する。

【００２４】各々のルーチン実行サイクルにおいて、プ
ロセッサは、車速vxを表す車速センサ２２からの出力信
号とハンドル角steeraを表すハンドル角センサ１０４か
らの出力信号とを読み込み、図示しないマップを参照し
て、車速vxの関数として表され１（Ｇ）の横加速度を与
える所定ハンドル角gygainを、車速vxに基づいて求め
る。次に、プロセッサは、ハンドル角steeraを所定ハン
ドル角gygainで除すことにより横加速度gyを算出し、コ
ントローラ１０に内蔵された５つの累積横加速度レジス
タの記憶値gysum[i]（ｉ＝１〜５）のそれぞれに横加速
度gyを加算する（ステップＳ２１）。次に、プロセッサ
は、フラグf 8sの値が平均横加速度算出タイミングを表
す「１」であるか否かを判別する（ステップＳ２２）。
このフラグf 8gは、８秒周期で値「１」をとるようにな
っている。そして、ステップＳ２２での判別結果が否定
であれば、今回サイクルでの処理を終了する。

【００２５】本ルーチンを開始してから８秒間が経過し
てステップＳ２２での判別結果が肯定になると、指標jj
に値「１」を加算して指標jjを更新し、更新済みの指標
jjに対応する累積横加速度レジスタ値gysum[jj]を「２
０」で除して平均横加速度gyaveを算出し、このレジス
タ値gysum[jj]を「０」にリセットする（ステップＳ２
３）。そして、更新済み指標jjが「５」であるか否かを
判別し（ステップＳ２４）、この判別結果が否定であれ
ば今回サイクルでの処理を終了する。

【００２６】その後、８秒間が経過する毎に指標jjが更
新され、更新後の指標jjに対応する累積横加速度レジス
タ値gysum[jj]から平均横加速度gyaveが求められる。そ
して、４０秒間が経過する毎に指標jjが「０」にリセッ
トされる（ステップＳ２５）。以上の様にして、５つの
累積横加速度レジスタ値gysum[i]のそれぞれに算出横加
速度gyが２秒毎に加算され、５つの累積横加速度レジス
タのうちの対応する一つの、２０回（４０秒間）にわた
って算出した合計横加速度を表す記憶値gysum[jj]に基
づいて、平均横加速度gyaveが８秒毎に算出される。「市街地度、渋滞路度および山間路度算出ルーチン」本
実施例では、ドライバによる車両運転操作状態推定に関
連する車両走行モードとしての、市街地走行モード、渋
滞路走行モードおよび山間路走行モードを判別対象と
し、市街地度、渋滞路度および山間路度を判別するよう
にしている。

【００２７】市街地度および渋滞路度はファジィ推論に
より判別される。このファジィ推論に関連して、走行時
間比率および平均速度についての全体空間（台集合）に
おけるファジィ部分集合を表すメンバーシップ関数（図
７および図８）と、下表に示す９つのファジィルールと
が予め設定されて、コントローラ４０のメモリに格納さ
れている。

【００２８】

【表１】上表に示すファジィルール設定は、市街地走行
では平均速度が低いと共に走行時間比率が中くらいであ
り、渋滞路走行では平均速度が低いと共に走行時間比率
も低いという事実に則して行ったものである。図７中、
記号Ｓ，ＭおよびＢの各々は、走行時間比率に関する台
集合におけるファジィ集合を示すラベルである。ファジ
ィ集合Ｓを定義するメンバーシップ関数は、走行時間比
率が０％から２０％までの間では適合度が「１」であ
り、走行時間比率が２０％から４０％まで増大するにつ
れて適合度が「１」から「０」に減少するように定めら
れている。また、ファジィ集合Ｍを定義するメンバーシ
ップ関数は、走行時間比率が２０％から４０％まで増大
するにつれて適合度が「０」から「１」まで増大し、走
行時間比率が４０％から６５％までの間では適合度が
「１」であり、走行時間比率が６５％から８５％まで増
大するにつれて適合度が「１」から「０」まで減少する
ように定められている。そして、ファジィ集合Ｂを定義
するメンバーシップ関数は、走行時間比率が６５％から
８５％まで増大するにつれて適合度が「０」から「１」
まで増大し、走行時間比率が８５％以上では適合度が
「１」であるように定められている。

【００２９】図８を参照すると、平均速度に関する台集
合におけるファジィ集合Ｓを定義するメンバーシップ関
数は、平均速度が０km/hから１０km/hの間では適合度が
「１」であり、平均速度が１０km/hから２０km/hまで増
大するにつれて適合度が「１」から「０」まで減少する
ように定められている。また、ファジィ集合Ｍを定義す
るメンバーシップ関数は、平均速度が１０km/hから２０
km/hまで増大するにつれて適合度が「０」から「１」ま
で増大し、平均速度が２０km/hから４０km/hまでの間で
は適合度が「１」であり、平均速度が４０km/hから６０
km/hまで増大するにつれて適合度が「１」から「０」ま
で減少するように定められている。そして、ファジィ集
合Ｂを定義するメンバーシップ関数は、平均速度が４０
km/hから６０km/hまで増大するにつれて適合度が「０」
から「１」まで増大し、平均速度が６０km/h以上では適
合度が「１」であるように定められている。

【００３０】コントローラ１０のプロセッサは、図４お
よび図５に示す算出ルーチンでそれぞれ求めた走行時間
比率（％）および平均速度（km/h）の組合せの、第１〜
第９ルールの各々に対する適合度adap[i]を求め、次い
で、下記の計算式に従って、市街地度および渋滞路度を
それぞれ算出する。市街地度[city]＝Σ（adap[i]×r city[i]）÷adapt[i] （ｉ＝１〜９）渋滞路度[jam]＝Σ（adap[i]×r jam[i]）÷adapt[i] （ｉ＝１〜９）詳しくは、プロセッサは、走行時間比率に関するファジ
ィ集合Ｓ，ＭおよびＢのうち第ｉルールに対応する一つ
に対する実際走行時間比率の適合度を求め、次いで、平
均速度に関するファジィ集合Ｓ，ＭおよびＢのうち第ｉ
ルールに対応する一つに対する実際平均速度の適合度を
求める。そして、両適合度のうちの小さいものを、第ｉ
ルールに対する実際走行時間比率と実際平均速度との組
合せの適合度adapt[i]とする。

【００３１】第１ルールに関連して云えば、図９および
図１０に示すように、実際走行時間比率が３０％でかつ
実際平均速度が１０km/hである場合、走行時間比率ファ
ジィ集合Ｓに対する実際走行時間比率３０％の適合度と
して「０．５」が求まると共に、平均速度ファジィ集合
Ｓに対する実際平均速度１０km/hの適合度として「１」
が求まる。従って、実際走行時間比率３０％と実際平均
速度１０km/hとの組合せの第１ルールに対する適合度ad
apt[1]は「０．５」になる。

【００３２】次に、コントローラ４０のプロセッサは、
コントローラ４０のメモリに内蔵された平均横加速度・
山間路度マップを参照し、図６のルーチンで求めた平均
横加速度に基づいて山間路度を算出する。図１１に例示
するように、このマップは、平均横加速度が０Ｇから約
０．１Ｇまでの間では山間路度が「０」になり、平均横
加速度が約０．１Ｇから０．４Ｇまで増大するにつれて
山間路度が「０」から「１００」まで増大し、平均横加
速度が０．４Ｇ以上であれば山間路度が「１００」にな
るように設定されている。このマップ設定は、山間路走
行では横加速度積分値が大きくなると云う事実に則して
行ったものである。「頻度解析ルーチン」コントローラ４０のプロセッサ
は、車速、前後加速度、横加速度およびアクセル開度の
それぞれについての頻度解析をたとえば２００ミリ秒の
周期で実行し、各該物理量の平均値および分散を求め
る。図１２は、車速についての頻度解析ルーチンを示
し、車速以外の頻度解析ルーチン（図示略）はこのルー
チンと同様に構成されている。

【００３３】頻度解析対象パラメータとしての車速は、
車速センサ２２からの出力信号によって表され、その入
力レンジはたとえば０〜１００km/hに設定されている。
アクセル開度tps（％）は、スロットル開度センサ２３
の出力信号に基づいて下式に従って算出されるもので、
その入力レンジは０〜１００％である。 tps＝（tdata-tpsoff）÷（tpson-tpsoff）×１００ここで、記号tdataは現在のスロットル開度センサ出力
を表し、記号tpsoffおよびtpsonは、アクセルオフ状態
およびアクセル全開状態でのスロットル開度センサ出力
をそれぞれ表す。

【００３４】また、プロセッサは、車速センサ２２出力
をたとえば１００ミリ秒の周期でサンプリングし、下式
に従って前後加速度gx（単位Ｇ）を算出する。前後加速
度の入力レンジはたとえば０〜０．３Ｇである。 gx＝（vx-vx0）×１０÷（3.6×9.8）ここで、記号vxは現在の車速（km/h）を表し、vx0は１
００ミリ秒前の車速（km/h）を表す。

【００３５】さらに、車速vxを表す車速センサ２２から
の出力信号とハンドル角steeraを表すハンドル角センサ
１０４からの出力信号とを読み込み、図示しないマップ
を参照して、車速vxの関数として表され１（Ｇ）の横加
速度を与える所定ハンドル角gygainを、車速vxに基づい
て求める。次に、下式に示すように、プロセッサは、ハ
ンドル角steeraを所定ハンドル角gygainで除すことによ
り横加速度gy（Ｇ）を算出する。横加速度の入力レンジ
はたとえば０〜０．５Ｇである。

【００３６】gy＝steera÷gygain 図１２を参照すると、プロセッサは、頻度解析対象パラ
メータ（入力データ）としての車速信号velをその入力
レンジ０〜１００km/h内で１０等分したもの（INT(vel/
10)）に「１」を加えて、値datを求め（ステップＳ３
１）、この値datが「１０」よりも大きいか否かを判別
する（ステップＳ３２）。この判別結果が肯定であれ
ば、ステップＳ３３において値datを「１０」に再設定
して、ステップＳ３４に移行する。一方、ステップＳ３
２での判別結果が否定であれば、ステップＳ３２からス
テップＳ３４へ直ちに移行する。ステップＳ３４では、
図１３に示すように、入力データの母集団を構成する１
０個の配列（図１３中、最大値側配列の要素数は０）の
うちの対応する一つの要素数hist[dat]に「１」が加え
られる。

【００３７】次のステップＳ３５では、第１ないし第１
０配列の要素数の総和numが求められ、また、各々の配
列（第ｉ配列）に関して求めた要素数と値「ｉ−１」と
の積の総和sumが求められる。プロセッサは、積の総和s
umを要素数の総和numで除したものを値「１０」でさら
に除して、入力データ（ここでは車速）の平均値aveを
求める（ステップＳ３６）。

【００３８】次に、プロセッサは、平均値aveが「１０
０」よりも大きいか否かを判別し（ステップＳ３７）、
この判別結果が肯定であれば、ステップＳ３８で平均値
aveを「１００」に再設定して、ステップＳ３９に移行
する。一方、ステップＳ３７での判別結果が否定ならば
ステップＳ３７からステップＳ３９へ直ちに移行する。
すなわち、入力データの平均値aveは「１００」までの
値に制限される。

【００３９】ステップＳ３９では、平均値aveを「１
０」で除した値を値「ｉ−１」から減じて得た値（(i-
1)-(ave/10)）を自乗したものと配列の要素数hist[i]と
の積が各配列について求められ、次に、積の総和sum2が
算出される。次に、プロセッサは、総和sum2を要素数の
総和numで除したものを値「５」でさらに除して、入力
データの分散varを算出する（ステップＳ４０）。そし
て、入力データの分散varが「１００」よりも大きいか
否かが判別され（ステップＳ４１）、この判別結果が肯
定であればステップＳ４２において分散varが「１０
０」に再設定されてからステップＳ４３へ移行し、ステ
ップＳ４１での判別結果が否定であればステップＳ４１
からステップＳ４３へ直ちに移行する。すなわち、入力
データの分散varは値「１００」までに制限される。

【００４０】ステップＳ４３では、要素数の総和numが
「２５６」よりも大きいか否かが判別され、この判別結
果が否定であれば今回サイクルでの処理を終了する一
方、判別結果が肯定であれば、第１〜第１０配列の各々
の要素数hist[i]を、これに値「15/16」を乗じた値に再
設定して（ステップＳ４４）、今回サイクルでの処理を
終了する。すなわち、母集団の要素数numが「２５６」
を越えると、各配列の要素数を「15/16」倍に減少させ
る。その後、図１２の処理が繰り返されて、入力データ
としての車速velの平均値および分散が周期的に求めら
れる。

【００４１】その他の入力データであるアクセル開度、
前後加速度および横加速度の各々の平均値および分散も
同様に求められる。なお、ドライバによる運転の仕方が
きびきびとなるに従って、各々の入力データの平均値お
よび分散は増大する。ただし、車速の平均値には、道路
交通状況が大きく影響する。「運転操作状態算出ルーチン」コントローラ４０のプロ
セッサは、そのニューラルネットワーク機能によって、
ドライバによる運転操作状態を求める。本実施例では、
上述の頻度解析によって求めた車速、アクセル開度、前
後加速度および横加速度の各々の平均値および分散に加
えて、上述のファジィ推論によって求めた市街地度、渋
滞路度および山間路度をニューラルネットワークに入力
し、これにより、ドライバによる運転操作状態としての
きびきび度を求めるようにしている。

【００４２】概念的には、ニューラルネットワークは、
図１４に示すプロセッシングエレメント（ＰＥ）を、図
１５に示すように相互に複雑に絡み合わせたもので、各
々のＰＥには、多数の入力x[i]にそれぞれの重みw[j]
[i]を掛け合わせたものの総和が入力される。そして、
各々のＰＥにおいて、この総和が或る伝達関数ｆにより
変換され、各ＰＥから出力y[i]が送出される。

【００４３】図１４および図１５に関連づけて云えば、
本実施例で用いるニューラルネットワークは、入力層２
０１と出力層２０３との間に一つの隠れ層２０２を介在
させたもので、入力層２０１は１１個のＰＥからなり、
隠れ層２０２は６つのＰＥからなり、出力層２０３は１
つのＰＥからなる。そして、ＰＥの伝達関数ｆは、ｆ
（ｘ）＝ｘで規定される。また、それぞれのＰＥ間の結
合部における重みw[j][i]は、学習過程を経て決定され
る。なお、本実施例のニューラルネットワークには、バ
イアスと呼ばれる入力２０４が追加設定されている。

【００４４】本実施例では、上述のニューラルネットワ
ークの機能をコントローラ４０により達成するようにな
っている。このニューラルネットワーク機能を奏すべ
く、コントローラ４０のプロセッサは、車速、アクセル
開度、前後加速度および横加速度の各々の平均値および
分散ならびに市街地度、渋滞路度および山間路度（いず
れも、その出力範囲が「０」〜「１００」）を入力デー
タとして、図１６に示すきびきび度算出ルーチンを周期
的に実行する。

【００４５】図１６のルーチンにおいて、プロセッサ
は、入力データdd[i]と「２」との積から「１００」を
減じて、１１個の入力データdd[i]（ｉ＝１〜１１）の
レンジを「０〜１００」から「−１００〜１００」にそ
れぞれ変換し、これによりレンジ変換後の入力データdi
n[i]を得る（ステップＳ５１）。次に、プロセッサは、
各々のレンジ変換後の入力データdin[i]について求めた
入力データdin[i]と重み係数nmap[i+1]との積の総和dri
veを求めると共に、バイアスについても同様の積（nmap
[1]＊100）を求め、入力データに関連する総和driveに
バイアスに関連する積（nmap[1]＊100）を加えて、きび
きび度を表す出力driveを求める（ステップＳ５２）。

【００４６】そして、きびきび度出力driveを「１００
００」で除したものに「１００」を加え、この加算結果
を「２」で除して、きびきび度出力のレンジを、「−１
００００００〜１００００００」から「０〜１００」に
変換し（ステップＳ５３）、これにより、一算出サイク
ルでのきびきび度算出を終了する。以上のようにして、
ドライバによる車両運転操作状態としてのきびきび度を
表す出力driveが求まる。そして、試験走行結果によれ
ば、出力driveが表すドライバのきびきび度の推定値
は、ドライバ自らが評価、申告したきびきび度合に良く
一致した。これは、車速などの物理量では評価すること
が困難なドライバの運転操作状態を、各種物理量の度数
分布を特徴づける物理量の平均値および分散に基づい
て、かつ道路交通状況を勘案して、評価したことによる
ものと解される。以下、本発明による車両用自動変速機
の変速制御装置の一実施例を説明する。

【００４７】本実施例は、車両運転特性を、上記推定方
法によって推定した道路交通状況および車両運転操作状
態（きびきび度）に適合したものに制御することを企図
するもので、きびきび度を推定するための手順は上記推
定方法のものと同一で、このための装置構成などに関す
る説明を省略する。また、本実施例では、トランスミッ
ションの変速段を自動可変制御するための装置として変
速制御装置を備えた自動車に関して説明する。

【００４８】図１７は、本発明に係る自動車の自動変速
機の概略構成を示している。図中符号１は、内燃エンジ
ンを示し、このエンジン１の出力は、自動変速機２を介
して駆動輪（図示せず）に伝達される。自動変速機２
は、トルクコンバータ４、歯車変速装置３、油圧回路５
およびコントローラ４０等より構成されている。歯車変
速装置３は、たとえば、前進４段後進１段のギヤトレイ
ンと、当該ギヤトレインのギヤ比を切り換えて変速操作
を行う多数の変速摩擦係合手段を備えている。この変速
摩擦係合手段は、たとえば、油圧クラッチや油圧ブレー
キである。

【００４９】図１８は、歯車変速装置３の部分構成図で
あり、入力軸３ａ周りには、第１駆動ギヤ３１および第
２駆動ギヤ３２が回転自在に配置されている。また、第
１駆動ギヤ３１および第２駆動ギヤ３２間の入力軸３ａ
には、変速摩擦係合手段として油圧クラッチ３３および
３４が固設されている。各駆動ギヤ３１および３２は、
それぞれクラッチ３３および３４に係合することにより
入力軸３ａと一体に回転する。また、入力軸３ａと平行
に配置された中間伝達軸３５は、図示しない最終減速歯
車装置を介して駆動車軸に接続されている。この中間伝
達軸３５には、第１被駆動ギヤ３６と第２被駆動ギヤ３
７が固設されており、これらの被駆動ギヤ３６および３
７は、前記駆動ギヤ３１および３２とそれぞれ噛み合っ
ている。

【００５０】したがって、クラッチ３３と第１駆動ギヤ
３１が係合している場合には、入力軸３ａの回転は、ク
ラッチ３３、第１駆動ギヤ３１、第１被駆動ギヤ３６、
中間伝達軸３５に伝達され、これにより、たとえば第１
速が確立される。また、クラッチ３４と第２駆動ギヤ３
２が係合している場合には、入力軸３ａの回転は、クラ
ッチ３４、第２駆動ギヤ３２、第２被駆動ギヤ３７、中
間伝達軸３５に伝達され、これにより、たとえば第２速
が確立される。第１速側のクラッチ３３が係合している
状態から、このクラッチ３３の係合を解除しながら、第
２速側のクラッチ３４を係合させることで、自動変速機
２は第１速から第２速にシフトアップする。逆に、クラ
ッチ３４が係合している状態から、このクラッチ３４の
係合を解除しながら、クラッチ３３を係合させること
で、自動変速機２は第２速から第１速にシフトダウンす
る。

【００５１】なお、各クラッチ３３，３４は、油圧式多
板クラッチである。図３は、クラッチ３３の断面を示
し、このクラッチ３３は、多数の摩擦係合板５０を有し
ている。そして、後述する油路１４からポート５１を介
してこのクラッチ３３内に作動油が供給されると、ピス
トン５２が往動して各摩擦係合板５０を摩擦係合させ
る。一方、リターンスプリング５３により押圧されて、
ポート５１を介して油路１４内に作動油を排出させなが
ら、ピストン５２が復動すると、各摩擦係合板５０同士
の摩擦係合は解除される。

【００５２】このクラッチ３３の係合を完全に解除する
には、各摩擦係合板５０を待機位置で待機させれば良
い。待機位置では、各摩擦係合板５０間には、いわゆる
引きずりトルクの発生を防止するために充分なクリアラ
ンスが設けられている。このため、クラッチ３３を係合
させる場合には、まず、上述のクリアランスをほぼゼロ
にする位置、すなわち、摩擦係合が生じる直前位置にま
で各摩擦係合板５０を無効ストロークだけ移動させる、
いわゆるがた詰め操作を行う必要がある。このため、が
た詰め操作には、がた詰め時間を要する。一方、クラッ
チ３３の係合状態において、各摩擦係合板５０同士が離
間し始めてもしばらくの間は上述の引きずりトルクが発
生することから、クラッチ３３の係合を完全に解除する
までには、クラッチ３３から作動油を排出させ始めてか
ら無駄時間としての油圧解放時間が必要となる。

【００５３】なお、クラッチ３４も、このクラッチ３３
と同様に構成されており、結合時および解放時にそれぞ
れ所定のがた詰め時間と油圧解放時間を要する。油圧回
路５は、前述した各変速摩擦係合手段の各々に対応する
デューティソレノイド弁（以下、単にソレノイド弁と記
す）を有しており、各変速摩擦係合手段、すなわち、各
クラッチやブレーキを互いに独立して操作する。なお、
各ソレノイド弁は、各クラッチやブレーキを同様にして
操作するので、クラッチ３３を操作するソレノイド弁に
ついて図２０に基づきながら説明し、他のソレノイド弁
についての説明は省略する。

【００５４】図２０は、油圧回路５の一部を示し、油圧
クラッチ３３に油圧を供給できるソレノイド弁１１を備
えている。このソレノイド弁１１は、常閉型の２位置切
換弁で、３箇所にポート１１ａ〜１１ｃを有している。
第１ポート１１ａには、オイルポンプ（図示せず）に延
びる第１油路１３が接続されている。この第１油路１３
の途中には、図示しない調圧弁等が介在されており、所
定圧に調圧された作動油圧（ライン圧）が供給されてい
る。

【００５５】また、第２ポート１１ｂには、油圧クラッ
チ３３に延びる第２油路１４が、第３ポート１１ｃに
は、図示しないオイルタンクへ延びる第３油路１５がそ
れぞれ接続されている。これら第２および第３油路１
４，１５の途中には、それぞれ絞り１６，１７が設けら
れている。第２油路１４に設けられた絞り１６の流路面
積は、第３油路１５に設けられた絞り１７の流路面積に
比べて大きく設定されている。さらに、クラッチ３３と
絞り１６間の第２油路１４の途中には、アキュームレー
タ１８が接続されている。

【００５６】ソレノイド弁１１は、コントローラ４０に
電気的に接続されており、このコントローラ４０により
所定の周期、たとえば、５０ヘルツの制御周期でデュー
ティ比制御される。そして、ソレノイド弁１１のソレノ
イド１１ｅが消勢されている場合には、弁体１１ｆはリ
ターンスプリング１１ｇに押圧されて第１ポート１１ａ
と第２ポート１１ｂを遮断すると共に、第２ポート１１
ｂと第３ポート１１ｃを連通させる。一方、ソレノイド
１１ｅが付勢されている場合には、弁体１１ｆは、リタ
ーンスプリング１１ｇのばね力に抗してリフトし、第１
ポート１１ａと第２ポート１１ｂを連通させると共に、
第のポート１１ｂと第３ポート１１ｃとを遮断する。

【００５７】コントローラ４０は、図示しないＲＯＭ，
ＲＡＭ等の記憶装置、中央演算装置（ＣＰＵ）、入出力
装置、タイマとして使用するカウンタ等を内蔵してい
る。このコントローラ４０の入力側には、種々のセン
サ、たとえば、Ｎｔセンサ２１、Ｎｏセンサ２２、θｔ
センサ２３等が電気的に接続されている。前記Ｎｔセン
サ２１は、トルクコンバータ４のタービン（すなわち、
歯車変速装置３の入力軸）の回転速度Ｎｔを検出するタ
ービン回転速度センサである。

【００５８】また、前記Ｎｏセンサ２２（上述の車速セ
ンサ２２に対応）は、図示しないトランスファドライブ
ギヤの回転速度Ｎｏを検出するトランスファドライブギ
ヤ回転速度センサである。コントローラ４０は、この回
転速度Ｎｏに基づいて車速Ｖ（上述の車速信号vxに対
応）を演算することができる。そして、前記θｔセンサ
２３（上述のスロットル開度センサ２３に対応）は、エ
ンジン１の図示しない吸気通路途中に配設されたスロッ
トル弁の弁開度θｔを検出するスロットル弁開度センサ
である。

【００５９】これら各センサ２１〜２３は、所定の周期
毎に検出信号をコントローラ４０に供給している。さら
に、コントローラ４０には、上述した推定方法により算
出された道路交通状況およびドライバの運転状態を表す
パラメータ（たとえば、渋滞路度r jam，市街地路度r c
ity，高速道路度r high,山間路度r mount,きびきび度dr
ive）が供給されている。「シフトチェンジ実施手順」コントローラ４０の記憶装
置には、入力された検出信号および各パラメータから最
適な指令シフト段を決定し、この指令シフト段に基づい
てシフトチェンジを実施するための手順があらかじめ記
憶されている。コントローラ４０は、この手順を所定の
周期で繰り返し実行することで、結合側クラッチ３３と
解放側クラッチ３４とのつかみ換え操作を行い、自動変
速機２のシフトチェンジを実施する。以下、このシフト
チェンジ実施手順を図２２および図２３のフローチャー
トに基づいて説明する。

【００６０】まず、ステップＳ６０において、コントロ
ーラ４０は車速センサ（Ｎｏセンサ２２）から車速Ｖ
を、スロットル開度センサ（θｔセンサ２３）からスロ
ットル開度θｔを計算する。次に、ステップＳ６２で
は、コントローラ４０は、前記推定方法より算出された
道路状況パラメータである渋滞路度r jam、市街地路度r
city、高速道路度r highおよび山間路度r mountを読み
込み、そして、読み込んだ入力値を「０〜１００」から
「０〜１０」にそれぞれ変換する。また、コントローラ
４０は、前記推定方法より算出された運転状態パラメー
タであるびきび度driveを読み込み、そして、読み込ん
だ入力値を「０〜１００」から「０〜１０」に変換す
る。

【００６１】なお、高速道路度r highは、前記推定方法
から算出されないが、市街地路度rcityと正反対の値を
取るものと推測することができる。したがって、高速道
路度r highは、「１０」から市街地路度r cityの値を減
じたものと定義する。ステップＳ６４では、コントロー
ラ４０は、車両の搭載された勾配センサ（図示省略）か
らのセンサ信号に基づいて道路勾配RSを計算する。

【００６２】ステップＳ６６では、コントローラ４０
は、求められた渋滞路度r jamが最大値「１０」である
か否かを判別し、その判別結果が肯定であれば、ステッ
プＳ６８を実施する。ステップＳ６８では、コントロー
ラ４０は、車速Ｖが所定の車速Ｖ0（たとえば、４０Ｋ
ｍ／ｈ）よりも小さいか否かを判別し、その判別結果が
肯定であれば、ステップＳ７０を実施する。

【００６３】ステップＳ７０では、シフト指令変数SHIF
T0が「２」となり、コントローラは、あらかじめ設定さ
れた２速ホールド用のシフトマップに基づいてシフトチ
ェンジを実施する。２速ホールド用のシフトマップは、
図２３に示すように２→３アップシフト線の一部を高速
側に移動して、２速を維持する車速領域を広くしたもの
であり、２→１ダウンシフト線は設けられていない。

【００６４】したがって、道路交通状況が「渋滞路走
行」であって、しかも、車速が４０Ｋｍ／ｈのときに
は、２速ホールド用シフトマップに従って、変速段は２
速ホールド状態となる。この２速ホールドの状態におい
ては、一時的に車速が「０」となり停止状態となって
も、２速の状態が維持され、頻繁に停止および発進動作
が行われても、変速ショックがなくスムーズな発進が可
能となり、減速時に適度なエンジンブレーキを得ること
ができるようになる。

【００６５】一方、ステップＳ６６での判別結果が否定
であるとき、シフトパターン移動モードとなりステップ
Ｓ７２を実施する。ステップＳ７２では、コントローラ
４０は、市街地路度r cityが最大値「１０」であるか否
かを判別し、その判別結果が肯定であれば、ステップＳ
７４を実施する。また、ステップＳ６８の判別結果が否
定である場合、つまり、渋滞と判断されていても車速が
４０Ｋｍ／ｈ以上となった場合には、コントローラ４０
は、２速ホールドモードを解除してシフトパターン移動
モードとなり、ステップＳ７４を実施する。

【００６６】ステップＳ７４では、コントローラ４０
は、図２４に示す市街地用マップに基づいてきびきび度
driveと道路勾配RSとの関係からシフト線移動係数ＫMを
求める。なお、シフト線移動係数のＫMのレンジはたと
えば０〜１．０である。一方、ステップＳ７２での判別
結果が否定であるとき、ステップＳ７８へと進み、ステ
ップＳ７６では、コントローラ４０は、高速道路度r hi
ghが最大値「１０」であるか否かを判別し、その判別結
果が肯定であるとき、ステップＳ７８を実施する。

【００６７】ステップＳ７８では、コントローラ４０
は、図２５に示す高速道路用マップに基づいてきびきび
度driveと道路勾配RSとの関係からシフト線移動係数ＫM
を求める。また、ステップＳ７６での判別結果が否定で
あるとき、ステップＳ８０へと進み、ステップＳ８０で
は、コントローラ４０は、図２６に示す山間路用マップ
に基づいてきびきび度driveと道路勾配RSとの関係から
シフト移動線係数ＫMを求める。

【００６８】ステップＳ７４、ステップＳ７８およびス
テップＳ８０の何れかが実施された後、コントローラ４
０はステップＳ８２において指令シフト段SHIFT0算出ル
ーチンを実施する。以上のステップにおいて求められた
シフト線移動係数ＫMは、道路勾配RSの上り度合いが大
きく、かつ、ドライバの運転状態を表すきびきび度driv
eが大きい場合に大きな値を取る。また、道路交通状況
が高速道路、市街地路、山間路の順にシフト線移動係数
ＫMの取る値も大きくなっている。「指令シフト段算出ルーチン」以下、図２７および図２
８を参照して、図２２のフローチャートに基づいて指令
シフト段SHIFT0算出ルーチン（シフト線移動手段）の実
施手順を説明する。なお、この実施手順を説明するにあ
たり、現在のシフト段は２速状態となっている（指令シ
フト段SHIFT0＝「２」）。

【００６９】コントローラ４０の記憶装置には、１→
２，２→３，３→４アップシフト線毎に分けられた複数
のアップシフトマップと、４→３，３→２，２→１ダウ
ンシフト線毎に分けられた複数のダウンシフトマップと
の基本となる２種類のベースシフトマップが記憶されて
いる。また、各シフト線は、さらに、緩やかなシフトチ
ェンジを実現するためのマイルドパターンと、軽快なシ
フトチェンジを実現するためのスポーツパターンとの基
本となる２種類のシフトパターンを有している。

【００７０】なお、図２７には、たとえば、２→３アッ
プシフト線のみが示されており、図２８には、たとえ
ば、２→１ダウンシフト線のみが示されている。他のシ
フト線については同様であるので説明を省略する。この
ルーチンでは、スロットル開度θｔおよび求められたシ
フト線移動係数ＫMから判定車速（Ｎ_OU,Ｎ_OD）を求め、
判定車速から指令シフト段SHIFT0を決定する。

【００７１】まず、ステップＳ８４において、コントロ
ーラ４０は図２７に示すようにアップシフト線のスポー
ツパターンから実際のスロットル開度θｔ’に対応する
車速値Ｎ_OUSを求める。つぎにステップＳ８６では、同
様にして、コントローラ４０はアップシフト線のマイル
ドパターンから実際のスロットル開度θｔ’に対応する
車速値Ｎ_OUMを求める。

【００７２】ステップＳ８８では、コントローラ４０
は、以上のステップにおいて求められたシフト線移動係
数Ｋ_M、車速値Ｎ_OUSおよび車速値Ｎ_OUMを次の演算式に
代入して、アップシフト速度Ｎ_OUを求める。Ｎ_OU＝Ｎ_OUM＋Ｋ_M・（Ｎ_OUS−Ｎ_OUM）シフト線移動係数Ｋ_Mの範囲が「０〜１．０」であるこ
とから、この演算式から求められるアップシフト速度Ｎ
_OUは車速値Ｎ_OUMと車速値Ｎ_OUSとの間で決定される。

【００７３】たとえば、シフト線移動係数Ｋ_Mが「０」
のとき、アップシフト速度Ｎ_OUは、車速値Ｎ_OUMと等し
くなる。つまり、アップシフト線はマイルドパターンと
なる。一方、シフト線移動係数Ｋ_Mが「１．０」のと
き、アップシフト速度Ｎ_OUは、車速値Ｎ_OUSと等しくな
る。つまり、アップシフト線はスポーツパターンとな
る。

【００７４】シフト線移動係数Ｋ_Mが「０〜１．０」と
変化するとき、アップシフト速度Ｎ_O _Uは、車速値Ｎ_OUM
から車速値Ｎ_OUSの間で変化する。シフト移動係数Ｋ_Mを
一定にしてスロットル開度θｔを任意に変化させた場合
を仮定すれば、図２７中に示す一点鎖線のアップシフト
線が仮想的に求められる。

【００７５】したがって、シフト線移動係数Ｋ_Mに基づ
いてアップシフト線が補正されたことになる。シフト線
移動係数Ｋ_Mの値が「０〜１．０」と変化するとき、ア
ップシフト線は、図２９中破線で示すようにマイルドパ
ターンからスポーツパターンまで図中右方向に移動する
ことになる。

【００７６】つぎに、ステップＳ９０において、コント
ローラ４０は図２８に示すスポーツパターンのダウンシ
フト線から実際のスロットル開度θｔ’に対応する車速
値Ｎ _ODSを求める。ステップＳ９２では、同様にして、
コントローラ４０はマイルドパターンのダウンシフト線
から実際のスロットル開度θｔ’に対応する車速値Ｎ
_ODMを求める。

【００７７】ステップＳ９４では、コントローラ４０
は、以上のステップにおいて求められたシフト線移動係
数Ｋ_M、車速値Ｎ_ODMおよび車速値Ｎ_ODSを次の演算式に
代入して、アップシフト速度Ｎ_ODを求める。Ｎ_OD＝Ｎ_ODM＋Ｋ_M・（Ｎ_ODS−Ｎ_ODM）シフト線移動係数Ｋ_Mの範囲が「０〜１．０」であるこ
とから、この演算式から求められるダウンシフト速度Ｎ
_ODは車速値Ｎ_ODMと車速値Ｎ_ODSとの間で決定される。

【００７８】たとえば、シフト線移動係数Ｋ_Mが「０」
のとき、ダウンシフト速度Ｎ_ODは、車速値Ｎ_ODMと等し
くなる。つまり、ダウンシフト線はマイルドパターンと
なる。一方、シフト線移動係数Ｋ_Mが「１．０」のと
き、アップシフト速度Ｎ_ODは、車速値Ｎ_ODSと等しくな
る。つまり、ダウンシフト線はスポーツパターンとな
る。

【００７９】シフト線移動係数Ｋ_Mが「０〜１．０」と
変化するとき、ダウンシフト速度Ｎ_O _Dは、車速値Ｎ_ODM
から車速値Ｎ_ODSの間で変化する。シフト移動係数Ｋ_Mを
一定にしてスロットル開度θｔを任意に変化させた場合
を仮定すれば、図２８中に示す一点鎖線のダウンシフト
線が仮想的に求められる。

【００８０】したがって、シフト線移動係数Ｋ_Mに基づ
いてダウンシフト線が補正されたことになる。シフト線
移動係数Ｋ_Mの値が「０〜１．０」と変化するとき、ダ
ウンシフト線は、図３０中の破線で示すようにマイルド
パターンからスポーツパターンまで図中右方向に移動す
ることになる。

【００８１】つぎに、ステップＳ９６では、コントロー
ラ４０は、車速センサより読み込まれた実際の車速Ｖが
ステップＳ８８で求められたアップシフト速度Ｎ_OUより
大きいか否かを判別し、その判別結果が肯定であるとき
ステップＳ９８を実施する。ステップＳ９８では、コン
トローラ４０は、指令シフト段SHIFT0の値に１を加算す
る。この結果、コントローラ４０は、この指令シフト段
SHIFT0の値に基づいて、アップシフトを実施する。この
実施例の場合、指令シフト段SHIFT0が「２」から「３」
となるので、２→３アップシフトが実施される。

【００８２】一方、ステップＳ９６での判別結果が否定
であるとき、コントローラ４０は、ステップＳ１００に
おいて、実際の車速ＶがステップＳ９４で求められたダ
ウンシフト速度Ｎ_ODより小さいか否かを判別し、その判
別結果が肯定であるときステップＳ１０２を実施する。
ステップＳ１０２では、コントローラ４０は、指令シフ
ト段SHIFT0の値から１を減じる。この結果、コントロー
ラ４０は、この指令シフト段SHIFT0の値に基づいて、ダ
ウンシフトを実施する。この実施例の場合、指令シフト
段SHIFT0が「２」から「１」となるので、２→１ダウン
シフトが実施される。

【００８３】そして、ステップＳ１００の判別結果が否
定のとき、指令シフト段SHIFT0の値はそのまま維持さ
れ、指令シフト段SHIFT0算出ルーチンは終了となる。以
上説明したように、この発明の車両用自動変速機の変速
制御装置によれば、前記推定方法より求められた道路交
通状況および運転状態（きびきび度drive）、道路勾配R
Sに応じてシフト線移動係数Ｋ_Mを決定し、このシフト線
移動係数Ｋ_Mに基づいてアップシフト線およびダウンシ
フト線を移動（補正）したシフトマップを求める。そし
て、このシフトマップに基づいて指令シフト段SHIFT0を
決定し、シフトチェンジを実施するようにした。そのた
め、道路交通状況や運転状態に応じて好適のシフトフィ
ーリングとすることができる。

【００８４】たとえば、山間路の急勾配をきびきび状態
で走行している場合において、シフトマップのアップシ
フト線およびダウンシフト線は共にスポーツパターン側
に移動されので、軽快なシフトチェンジとなる。この結
果、シフトフィーリングはきびきびしたものとなる。ま
た、平坦な高速道路をゆったりした状態で走行している
場合においては、シフトマップのアップシフト線および
ダウンシフト線は共にマイルドパターン側に移動される
ので、緩やかなシフトチェンジとなる。この結果、シフ
トフィーリングはゆったりとしたものとなる。

【００８５】

【発明の効果】以上説明したように、この発明の車両用
自動変速機の変速制御装置は、車速とエンジン負荷とに
基づいて設定されたシフト線を有するシフトマップと、
運転者の運転状態を判定する運転状態判定手段と、道路
交通状況を判定する道路交通状況判定手段と、道路勾配
を判定する勾配判定手段と、運転状態判定手段、道路交
通状況判定手段および勾配判定手段からの判定値に基づ
いてあらかじめ設定される、前記シフト線を移動するた
めのシフト線移動係数と、シフト線移動係数に基づき前
記シフトマップ上のシフト線を移動する移動手段と、前
記シフト線移動係数および前記移動手段に基づいてあら
かじめ前記シフトマップを複数設け、これら複数のシフ
トマップを前記道路交通状況に応じて切り換えるマップ
切り換え手段とを備えて構成されているので、道路交通
状況および運転者の運転状態の変化に応じたシフトチェ
ンジが実施でき、好適なシフトフィーリングとすること
ができる。

【００８６】前記運転状態判定手段を、車速、アクセル
開度ならびに車両の前後加速および横加速を含む車両運
転パラメータについてそれぞれ度数分布を求め、各度数
分布の平均値および分散をニューラルネットワークに入
力して運転者の運転状態を表すきびきび度を推定する一
方、前記道路交通状況判定手段を、平均速度、走行時間
比率および平均横加速度を含む車両走行状態パラメータ
と、あらかじめ設定された複数のファジールールおよび
マップから、市街地路度、渋滞路度および山間路度を含
む道路交通状況を推定するようにすれば、より適正なシ
フトチェンジが実施でき、より好適なシフトフィーリン
グとすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による車両運転操作状態の推定方法の一
実施例における道路交通状況把握手順を示す概念図であ
る。

【図２】同実施例における運転操作状態把握手順を示す
概念図である。

【図３】同実施例による推定方法を実施するためのコン
トローラおよびセンサを示す概略ブロック図である。

【図４】図３に示すコントローラにより実行される走行
時間比率算出ルーチンのフローチャートである。

【図５】コントローラにより実行される平均速度算出ル
ーチンを示すフローチャートである。

【図６】コントローラにより実行される平均横加速度算
出ルーチンのフローチャートである。

【図７】走行時間比率に関するファジィ集合を定義する
メンバーシップ関数を示すグラフである。

【図８】平均速度に関するファジィ集合を定義するメン
バーシップ関数を示すグラフである。

【図９】走行時間比率ファジィ集合に対する実際走行時
間比率の適合度の算出例を示すグラフである。

【図１０】平均速度ファジィ集合に対する実際平均速度
の適合度の算出例を示すグラフである。

【図１１】平均横加速度・山間路度マップを例示するグ
ラフである。

【図１２】図３のコントローラにより実行される頻度解
析ルーチンのフローチャートである。

【図１３】頻度解析対象としての入力データの母集団を
構成する配列を示すグラフである。

【図１４】ニューラルネットワークを構成するプロセッ
シングエレメントを示す概念図である。

【図１５】図１４に示すプロセッシングエレメントによ
り構成されるニューラルネットワークの概念図である。

【図１６】図３のコントローラにより実行されるきびき
び度算出ルーチンを示すフローチャートである。

【図１７】本発明の車両の自動変速機の変速制御装置を
示す概略構成図である。

【図１８】図１７の歯車変速機内のギアトレインの一部
を示す概略構成図である。

【図１９】図１８のクラッチを示す図である。

【図２０】図１８および図１９のクラッチを操作する油
圧回路の一部を示す概略構成図である。

【図２１】シフト制御ルーチンのフローチャートであ
る。

【図２２】指令シフト段SHIFT0算出ルーチンのフローチ
ャートである。

【図２３】２速ホールドモードのシフトマップである。

【図２４】きびきび度と勾配との関係に基づくシフト線
移動係数ＫM算出用の市街地路用マップである。

【図２５】きびきび度と勾配との関係に基づくシフト線
移動係数ＫM算出用の高速道路用マップである。

【図２６】きびきび度と勾配との関係に基づくシフト線
移動係数ＫM算出用の山間路用マップである。

【図２７】一部のアップシフト線を表すシフトマップで
ある。

【図２８】一部のダウンシフト線を表すシフトマップで
ある。

【図２９】移動するアップシフト線を表すシフトマップ
である。

【図３０】移動するダウンシフト線を表すシフトマップ
である。

【図３１】従来のシフトマップである。

【符号の説明】

１エンジン２自動変速機３歯車変速機５油圧回路１１ソレノイド弁２６車速センサ３３係合側クラッチ３４解放側クラッチ４０コントローラ２０１ニューラルネットワークの入力層２０３ニューラルネットワークの出力層

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車速とエンジン負荷とに基づいて設定さ
れたシフト線を有するシフトマップと、ドライバの運転状態を判定する運転状態判定手段と、道路勾配を判定する勾配判定手段と、運転状態判定手段および勾配判定手段からの判定値に基
づいてあらかじめ設定される、前記シフト線を移動する
ためのシフト線移動係数と、シフト線移動係数に基づいて前記シフトマップ上のシフ
ト線を移動する移動手段と、道路交通状況を判定する道路交通状況判定手段と、前記シフト線移動係数および前記移動手段に基づいてそ
れぞれ特性が異なるように前記シフトマップを複数設け
ると共に、これらのシフトマップを前記道路交通状況の
変化に応じて切り換えるマップ切り換え手段とを具備し
たことを特徴とする車両用自動変速機の変速制御装置。
【請求項２】前記運転状態判定手段は、車速、アクセ
ル開度ならびに車両の前後加速および横加速を含む車両
運転パラメータについてそれぞれ度数分布を求め、各度
数分布の平均値および分散をニューラルネットワークに
入力して運転者の運転状態を表すきびきび度を推定する
一方、前記道路交通状況判定手段は、平均速度、走行時間比率
および平均横加速度を含む車両走行状態パラメータと、
あらかじめ設定された複数のファジールールおよびマッ
プとから、市街地路度、渋滞路度および山間路度を含む
道路交通状況を推定することを特徴とする請求項１に記
載の車両用自動変速機の変速制御装置。