JP-2026076838-A - 路面判定装置

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Abstract

【課題】波状路の判定の精度の向上を図る。【解決手段】エンジンの運転を伴って走行する第１走行モードと、エンジンの運転を停止してモータからの動力で走行する第２走行モードとを切替ながら走行可能なハイブリッド自動車に用いられ、走行中の路面が波状路であるか否かを判定する路面判定装置であって、第２走行モードで走行しているときには、第１走行モードにおいて波状路を判定するための第１条件と、エンジンのノッキングを検出するノックセンサからの信号に基づいて波状路を判定するための第２条件と、を用いて、走行中の路面が波状路であるか否かを判定する。【選択図】図２

Inventors

山口達也

Assignees

トヨタ自動車株式会社

Dates

Publication Date: 20260512
Application Date: 20241024

Claims (1)

エンジンの運転を伴って走行する第１走行モードと、前記エンジンの運転を停止してモータからの動力で走行する第２走行モードとを切替ながら走行可能なハイブリッド自動車に用いられ、走行中の路面が波状路であるか否かを判定する路面判定装置であって、前記第２走行モードで走行しているときには、前記第１走行モードにおいて波状路を判定するための第１条件と、前記エンジンのノッキングを検出するノックセンサからの信号に基づいて波状路を判定するための第２条件と、を用いて、走行中の路面が波状路であるか否かを判定する路面判定装置。

Description

本開示は、路面判定装置に関する。従来、この種の路面判定装置としては、エンジンとモータとを備えるハイブリッド自動車に用いられ、走行中の路面が波状路であるか否かを判定するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、モータの回転変動の変動幅や変動周期から共振を生じるような波状路を走行している否かを判定している。特開２０２１－８８２４７号公報本開示の実施形態の路面判定装置を搭載するハイブリッド自動車の構成の概略を示す構成図である。ＨＶＥＣＵにより実行される判定ルーチンの一例を示すフローチャートである。ノック信号の時間変化の一例を示す説明図である。本開示の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本開示の実施形態の路面判定装置を搭載するハイブリッド自動車の構成の概略を示す構成図である。実施形態のハイブリッド自動車２０は、図１に示すように、エンジン２２と、プラネタリギヤ３０と、モータＭＧ１、ＭＧ２と、インバータ４１、４２と、バッテリ５０と、ハイブリッド用電子制御ユニット（以下、ＨＶＥＣＵという）７０とを備える。ここで、路面判定装置としては、ＨＶＥＣＵ７０を挙げることができる。エンジン２２は、ガソリンや軽油などを燃料として動力を出力する内燃機関として構成されている。このエンジン２２は、ＨＶＥＣＵ７０によって運転制御されている。プラネタリギヤ３０は、シングルピニオンタイプの遊星歯車機構として構成されている。プラネタリギヤ３０のサンギヤには、モータＭＧ１の回転子が接続されている。プラネタリギヤ３０のリングギヤには、駆動輪３９ａ、３９ｂにデファレンシャルギヤ３８を介して連結された駆動軸３６が接続されている。プラネタリギヤ３０のキャリヤには、ダンパ２８を介してエンジン２２のクランクシャフト２３が接続されている。モータＭＧ１は、例えば同期発電電動機として構成されており、上述したように、回転子がプラネタリギヤ３０のサンギヤに接続されている。モータＭＧ２は、例えば同期発電電動機として構成されており、回転子が駆動軸３６に接続されている。インバータ４１、４２は、モータＭＧ１、ＭＧ２の駆動に用いられると共に電力ライン５４を介してバッテリ５０に接続されている。モータＭＧ１、ＭＧ２は、ＨＶＥＣＵ７０によって、インバータ４１、４２の図示しない複数のスイッチング素子がスイッチング制御されることにより、回転駆動される。バッテリ５０は、例えばリチウムイオン二次電池やニッケル水素二次電池として構成されており、上述したように、電力ライン５４を介してインバータ４１、４２に接続されている。このバッテリ５０は、ＨＶＥＣＵ７０により管理されている。ＨＶＥＣＵ７０は、図示しないが、ＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他に、処理プログラムを記憶するＲＯＭやデータを一時的に記憶するＲＡＭ、入出力ポート、通信ポートを備える。ＨＶＥＣＵ７０には、エンジン２２のクランクシャフト２３の回転位置を検出する図示しないクランクポジションセンサからのクランク角θｃｒ、エンジン２２の振動を検出するノックセンサ２２ｋからのノック信号Ｋｓ、モータＭＧ１、ＭＧ２の回転子の回転位置を検出する回転位置センサ４０ａ、４０ｂからのモータＭＧ１、ＭＧ２の回転子の回転位置θｍ１、θｍ２、バッテリ５０の端子間に取り付けられた図示しない電圧センサからのバッテリ５０の電圧Ｖｂや、バッテリ５０の出力端子に取り付けられた図示しない電流センサからのバッテリ５０の電流Ｉｂ、バッテリ５０に取り付けられた図示しない温度センサからのバッテリ５０の温度Ｔｂ、イグニッションスイッチ８０からのイグニッション信号やアクセルペダル８３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ８４からのアクセル開度Ａｃｃ、車速センサ８８からの車速Ｖが入力ポートを介して入力されている。ＨＶＥＣＵ７０からは、エンジン２２を運転制御するための種々の制御信号やインバータ４１、４２の図示しない複数のスイッチング素子へのスイッチング制御信号が出力ポートを介して出力されている。ＨＶＥＣＵ７０は、クランクポジションセンサからのクランク角θｃｒに基づいて、クランクシャフト２３の回転数、即ち、エンジン２２の回転数Ｎｅを演算したり、回転位置センサ４０ａ、４０ｂからのモータＭＧ１、ＭＧ２の回転子の回転位置θｍ１、θｍ２に基づいてモータＭＧ１、ＭＧ２の回転数Ｎｍ１、Ｎｍ２を演算したり、電流センサからのバッテリ５０の電流Ｉｂの積算値に基づいてバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣを演算したりする。蓄電割合ＳＯＣは、バッテリ５０の全容量に対するバッテリ５０から放電可能な電力の容量の割合である。こうして構成された実施形態のハイブリッド自動車２０では、エンジン２２の運転を伴って走行するハイブリッド走行モード（ＨＶ走行モード、第１走行モード）とエンジン２２の運転停止を伴って走行する電動走行モード（ＥＶ走行モード、第２走行モード）とを切替ながら走行する。次に、こうして構成された実施形態のハイブリッド自動車２０の動作、特に、走行中の路面が波状路であるか否かを判定する際の動作について説明する。図２は、ＨＶＥＣＵにより実行される判定ルーチンの一例を示すフローチャートである。本ルーチンは、ハイブリッド自動車２０がＥＶ走行モードまたはＨＶ走行モードで走行中に所定時間毎（例えば、数ｍｓｅｃ毎）に繰り返し実行される。本ルーチンが実行されると、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、ハイブリッド自動車２０がＥＶ走行モードで走行中であるか否かを判定する（Ｓ１００）。ハイブリッド自動車２０がＥＶ走行モードで走行中でないとき、即ち、ＨＶ走行モードで走行しているときには、モータＭＧ２の回転数Ｎｍ２に基づく回転数条件（第１条件）が成立しているか否かを判定する（Ｓ１１０）。波状路を走行しているときには、路面の凹凸によって駆動輪３９ａ、３９ｂや従動輪が跳ねることで、モータＭＧ２に回転変動が生じるため、モータＭＧ２の回転数Ｎｍ２の変動から波状路を走行しているか否かを判定することができる。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、波状路を走行しているときの回転数Ｎｍ２の変動を考慮して、回転数Ｎｍ２に対して所定帯域ＢＷｒｅｆの信号を通過させるバンドパスフィルタによる信号処理を施し、施した後の信号の大きさが所定値Ｎｍ２ｒｅｆを超えた時間が所定時間ｔｒｅｆ以上継続しているときに、回転数条件が成立していると判定する。所定帯域ＢＷｒｅｆは、路面が波状路であるときの回転数Ｎｍ２の変動の周波数の範囲として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた帯域である。所定値Ｎｍ２ｒｅｆは、路面が波状路であるときの回転数Ｎｍ２に対してバンドパスフィルタによる信号処理を施した後の信号の大きさの下限値として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた値である。所定時間ｔｒｅｆは、路面が波状路であるときの振動の継続時間の下限値として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた時間である。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１１０で回転数条件が成立していないときには、路面が波状路ではないと判定して（Ｓ１４０）、本ルーチンを終了する。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１１０で回転数条件が成立しているときには、路面が波状路であると判定して（Ｓ１５０）、本ルーチンを終了する。こうした判定により、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、ＨＶ走行モードで走行しているときに、路面が波状路であるか否かを適正に判定できる。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１００でハイブリッド自動車２０がＥＶ走行モードで走行しているときには、Ｓ１１０と同様の処理で、回転数条件が成立しているか否かを判定する（Ｓ１２０）。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、回転数条件が成立しているときには、路面が波状路であると判定して（Ｓ１５０）、本ルーチンを終了する。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１２０で回転数条件が成立していないときには、続いて、ノックセンサ２２ｋからのノック信号Ｋｓに基づくノックセンサ条件（第２条件）が成立しているか否かを判定する（Ｓ１３０）。図３は、ノック信号の時間変化の一例を示す説明図である。波状路を走行しているときには、路面の凹凸によって駆動輪３９ａ、３９ｂや従動輪が跳ねることでエンジン２２に振動が発生するため、エンジン２２が運転停止しているＥＶ走行モードでは、図３の細い実線に示すノックセンサ２２ｋからのノック信号Ｋｓが、路面の凹凸を反映した変動を示す。そのため、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、ノック信号Ｋｓから波状路を走行しているか否かを判定することができる。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、波状路を走行しているときのノック信号Ｋｓの変動を考慮して、ノック信号Ｋｓに対して所定帯域ＢＷｋｓｒｅｆの信号を通過させるバンドパスフィルタによる信号処理を施し、施した後の信号（図３における太い実線）の大きさが所定値Ｋｓｒｅｆを超えた時間が所定時間ｔｋｓｒｅｆ以上継続しているときに、ノックセンサ条件が成立していると判定する。所定帯域ＢＷｋｓｒｅｆは、路面が波状路であるときのノック信号Ｋｓの変動の周波数の範囲として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた帯域である。所定値Ｋｓｒｅｆは、路面が波状路であるときのノック信号Ｋｓに対してバンドパスフィルタによる信号処理を施した後の信号の大きさの下限値として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた値である。所定時間ｔｋｓｒｅｆは、路面が波状路であるときの振動の継続時間の下限値として、予め実験や解析、機械学習などにより定めた時間である。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立していないときには、路面が波状路ではないと判定して（Ｓ１４０）、本ルーチンを終了する。ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立しているときには、路面が波状路であると判定して（Ｓ１５０）、本ルーチンを終了する。このように、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、ＥＶ走行モードで走行しているときに、回転数条件と、ノックセンサ条件とを用いて、路面が波状路であるか否かを判定することにより、波状路の判定の精度の向上を図ることができる。また、通常エンジン２２に取り付けられているノックセンサ２２ｋを用いて路面が波状路であるか否かを判定するから、ハイブリッド自動車２０の部品の個数の増加を抑制できる。以上説明した本実施形態のハイブリッド自動車２０によれば、ＥＶ走行モードで走行しているときには、ＨＶ走行モードにおいて波状路を判定するための回転数条件と、エンジン２２のノッキングを検出するノックセンサ２２ｋからのノック信号Ｋｓに基づいて波状路を判定するためのノックセンサ条件と、を用いて、走行中の路面が波状路であるか否かを判定することにより、波状路の判定の精度の向上を図ることができる。上述した実施形態では、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、ＥＶ走行モードで走行しているときには、Ｓ１２０で回転数条件が成立しているとき、または、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立しているときには路面が波状路であると判定し、Ｓ１２０で回転数条件が成立していないとき、且つ、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立していないときには路面が波状路でないと判定してもよい。しかし、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、Ｓ１２０で回転数条件が成立しており、且つ、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立しているときには路面が波状路であると判定し、Ｓ１２０で回転数条件が成立していないとき、または、Ｓ１３０でノックセンサ条件が成立していないときには路面が波状路でないと判定してもよい。上述した実施形態では、ＨＶＥＣＵ７０のＣＰＵは、回転数Ｎｍ２に対して所定帯域ＢＷｒｅｆの信号を通過させるバンドパスフィルタによる信号処理を施し、施した後の信号の大きさが所定値Ｎｍ２ｒｅｆを超えた時間が所定時間ｔｒｅｆ以上継続しているときに、回転数条件が成立していると判定している。しかし