Microsoft Word Mishima.doc

Size: px

Start display at page:

Download "Microsoft Word Mishima.doc"

さみつなかわ
5 years ago
Views:

研究活動紹介 JARI Rarch Journal 010604 省エネ運転制御を用いた自動運転車両の開発 Dvlopmnt of an autonomou driving control vhicl uing nrgy-aving control 三島康之 *1 Yauyuki MISHIMA 北村高志 *1 Takahi KITAMURA 1.

要素技術実用化の推進に取り組んでいる. 自動運転隊列走行の研究開発では, 高速道路と市街路での自動運転技術による CO 削減を目指し開発を進めている. 高速道路では, 車車間通信や各種センサを用いて電子連結による車間距離 4m の隊列走行を実現し, 空気抵抗の低減による CO 削減および道路利用の効率化を行う.

1 研究活動紹介 JARI Rarch Journal 省エネ運転制御を用いた自動運転車両の開発 Dvlopmnt of an autonomou driving control vhicl uing nrgy-aving control 三島康之 *1 Yauyuki MISHIMA 北村高志 *1 Takahi KITAMURA 1. はじめに自動車から排出される CO の削減および省エネルギー化は重要な課題となっており,ITS 技術を利用した輸送部門の省エネルギー化を図るため, ( 財 ) 日本自動車研究所 (JARI) を始めとする官民学の 16 機関は, エネルギー ITS 推進事業自動運転隊列走行に向けた研究開発プロジェクトを ( 独 ) 産業技術総合開発機構 (NEDO) より受託し要素技術実用化の推進に取り組んでいる. 自動運転隊列走行の研究開発では, 高速道路と市街路での自動運転技術による CO 削減を目指し開発を進めている. 高速道路では, 車車間通信や各種センサを用いて電子連結による車間距離 4m の隊列走行を実現し, 空気抵抗の低減による CO 削減および道路利用の効率化を行う. また市街路では, 車両の各種情報を利用した最適速度制御による高度な省エネ走行を実現するとともに, 周辺車両への影響を含めた交通流全体における CO 削減と省エネの実現を最終的な目標としている ( 図 1, 図 ). 自動運転による省エネ走行では, ドライバが入手できる情報以外の様々な情報を車両の制御に利用することにより, 車両のエンジン特性や道路情報を用いて燃料消費量を予測し, 予め効率の良い速度パターンを計算して走行することが可能である. このためドライバの個人差に因らない安定した省エネ運転が可能となる. 今回の報告では, 車両モデルの精度について, 単独車両による市街地コースでの省エネ走行実験とシミュレーションを比較し, 自動運転による省エネ効果をドライバの運転と比較検証した結果について紹介するとともに, 省エネ運転についての考え方も合わせて紹介する. *1 一般財団法人日本自動車研究所 ITS 研究部自動運転省エネ走行 ECU 省エネ走行発荷主 A ( 市街地 ) 発荷主 B 発荷主 C 図 1 発 IC 自動運転隊列走行着 IC 自動運転のコンセプト図実験車両 ( 市街地用小型トラック ). 自動運転省エネ走行のための車両制御自動運転省エネ走行省エネ走行 ( 市街地 ) 着荷主 A 自動運転による省エネ走行を行うためには, 精度の高い車両制御モデルと実用性の高い省エネ走行アルゴリズムの開発が重要となる. たとえば, ある重量の車両をある速度パターンで走行させる時に必要とされる駆動トルクは, 車両の加速に必要な力と走行抵抗の和に比例したものになる. 設定した速度パターンで走行するには, 要求される駆動トルクを出来るだけ正確に出力する精度の高いエンジン制御と車両制御が必要となる. 着荷主 B 着荷主 C 市街地都市間市街地観測室隊列走行 ( 都市間 ) 高速道路ブレーキアクチュエータ高精度 GPS 操舵モータ本システムでは要求される目標加速度に必要と JARI Rarch Journal (01.6)

2 なるトルクを車両モデルから導くことによって, エンジンとブレーキの制御を行った. 自動運転省エネ走行の実用化を考えた場合, 車両モデルの各コンポーネントは出来るだけ設計値を用い, 同じ構成の車型の車両には同じ車両モデルを利用出来る事が望ましい. 開発段階でチューニングによる解決を行うと, 実用化の際に省エネ効果の汎用性確保が難しくなると考えられるからである. パワートレインモデル図 3 ブレーキモデル車重 (kgf) エンジントルク (N) ブレーキトルク (N) 走行抵抗モデル走行抵抗 (N) エンジンモデル加速度 (m/ ) 車両モデルのイメージまた省エネ走行には, 効率の良い走行パターンが必要であるが, ドライバが省エネ運転を行う場合, 経験や運転技術などの個人差や道路環境の変化等の影響により, 常に省エネ運転を行うことは難しい. 自動運転では, エンジンや車両の状態などの情報をもとに仕事量を最小にする速度パターンを計算することにより, 走行環境に応じた最適な省エネ運転を実現できる最適速度パターンを検討した. 最適速度パターンを計算するにあたり, 車両の燃料消費量と相関があると思われるさまざまなモデルの検討を行った. 車両の重心運動の仕事量は最も基本的な物理量のひとつであり, 仕事量が最小となる速度曲線は, エネルギー消費も最小となると考えられる. 自動運転省エネ走行では, 燃料消費量を最小にする速度パターンとして, 仕事量 ( 仕事 W) を最小にする最適速度パターンを適用した. 3. 最適速度パターン生成アルゴリズム仕事 W を最小にする速度パターン v(t) は, 一定時間 T で距離 L を走行する条件で求める. 走行区間の道路勾配は既知とし, 車両が発生する力を F とした運動方程式は (1) 式で表わされる. dv m F R (1) dt R は走行抵抗であり,() 式で表される. 1 R AC Dv r mg co mg in () ρ: 空気密度,A: 前面投影面積,CD: 空気抵抗係数,μ: 路面摩擦例数, m: 車重,g: 重力加速度,θ: 道路勾配第 1 項は空気抵抗, 第項はころがり摩擦抵抗, 第 3 項は勾配抵抗で θ は距離の関数である. 仕事 W は回生制動は行わないものとして, 負の力 ( 制動力 ) は無視すると,(3) 式で示される. W L 0 T 0 max( F,0) d max( F,0) vdt (3) W を最小化する速度 V w (t) は, エネルギー消費を最小にするという意味で最適と考えられる. 車両の燃料効率がほぼ一定であれば,W は燃料消費量に比例し, 速度 V w (t) は燃料消費量を最小化することが出来る. 速度 V w (t) の計算は動的計画法の考え方に基づき,W を速度パターンに,v(t) を変数にとる汎関数とみる. 時刻 t, 距離, 速度 v の状態に至る最小の仕事 W (t, v, ) は, 初速 v 0, 距離 0 から加速度 a で t 秒間走行するときの仕事を D(t, v 0, 0, a) としたとき,t を十分に小さく取れば (4) 式で表すことができる. W ( t, v, ) min{ W ( t t, v v, } a D( t, v v,, a)} (4) ここで Α は駆動可能な加速度の集合とし v, を (5) 式とする. v at 1 (5) at ( v v) t 時刻 0 で距離 0, 速度 0 の状態から発進した場合の仕事 W (t, v, ) は (6) 式で表わされる. 0 ( v 0, 0) W (0, v, ) (6) ( v 0, 0) 単位時間 t, 単位加速度 a を定め, 時間と駆動 - - JARI Rarch Journal (01.6)

3 可能な加速度 Α を離散化し, 単位速度 v, 単位距離 (7) 式で, 式 (4) を離散化し (8) 式とする. v at 1 (7) at W ( i, j, k) min{ W ( i 1, j n, k j n} (8) n,i,j,k は離散化した加速度, 時間, 速度, 距離である.(8) 式を使って,(6) 式の時刻 0 の条件から目標到着時点まで計算すると, 最小仕事を漸近的に求める事が出来る. 各ステップにおける min で選択した加速度を記録し, それを目標到着時点から出発時点まで逆に辿ることによって最適仕事速度パターンを計算できる. また, ここでの速度 V w (t) の最適性は燃料効率を一定と仮定しているので, 加速度の選択範囲 Α は, 燃料効率を考慮して決定する必要がある. エンジンの燃料効率の変化を評価するために, エンジンパワートレインを含めたモデルで検討した. まず, 燃料消費量 C を求めるため, タイヤトルク T tir, 回転速度 ω tir, 慣性等価質量 m, ギア比 N, エンジンのトルク T, 回転速度 ω,η をトルク伝達効率,Q をトルクマップとし以下のように計算する.m はギア比の次関数で,R は () 式で定義した走行抵抗である. dv Ttir Rtir{( m m) R } dt v tir R T N C T 0 tir n T, N (9) tir tir Q( T, ) dt (10) (10) 式より, 燃料消費量 C を最小化する速度 V C (t) も同様の方法による計算で求め, 実車に適用して評価を行った. C( t, v,, g) min D( j n, k j n, n)} g min C( t t D ( t, v v,, a, g) c a, v v,, g) (11) C(t,v,,g) は時刻 t, 速度 v, 距離, ギア g の状態に至る最小の燃料消費量,D c (t,v 0, 0,a,g) は, 速度 v 0, 距離 0, ギア位置 g の状態から加速度 a で走行するときの燃料消費量である.Γ は g とその上下のギアを表す ( シーケンシャルシフト ). しかし, この方法で計算した速度パターンはトルクマップやシフトスケジュールに強く依存するため, 実車での走行が困難であることが分かった. そのため, このモデルを用いて加速度の選択可能な範囲を決定し, この時の仕事最小速度パターンを自動運転用の最適速度パターンとした. 図 4 は, 加速度の選択範囲 Αの最大値を変えて, 最小仕事パターンと最小燃料パターンを計算した結果である. 高い加速度を選択可能にすれば仕事は減少するが, 高すぎると燃料効率が悪化し燃料消費量は増加する. 加速度の選択範囲 Αは, この計算結果を元に決定した. ful conumption work 図 4 仕事と燃料消費量の計算値 4. 自動速度制御速度制御を行うための自動速度制御モデルの概要について述べる. 制御目標を時系列の距離関数とすると, 計算上の走行抵抗と加速度からタイヤに加わるトルクと回転速度が計算出来る.(9) 式からエンジントルクとエンジン回転速度を計算し, トルクマップからアクセル開度を決定し, タイヤトルク-ブレーキ圧マップとエンジンブレーキ効果のマップからブレーキ操作量を決定し, 車両の加速度の制御を行った. 実車での実走ではモデル誤差や外乱による誤差を補正するために, タイヤトルクに走行距離の偏差の PID フィードバック項を加え, ギア位置は,AT のシフトスケジュールに従う設定とした JARI Rarch Journal (01.6)

5. 車両モデルの精度の検証結果シミュレーションによる燃料消費量の計算結果を実験車の燃料消費量の実験結果と比較し, 車両モデルの精度の検証を行った. 車両モデルの精度が十分高ければ, 実験車で走行した時とシミュレーションの結果が同様の燃料消費量を示すはずである.

今回の検証では, 複数の走行パターンでの比較を行うため, シミュレーション実験と実車実験を行い, それぞれの燃料消費量が同様の結果になるか検証を行った. 表 1 に実験車の諸元を示す. 試験コースは, 図 5 に示す道路線形を持つコースを日本自動車研究所の模擬市街路に設定した.

act im av pd(km/h) 図 6 平均速度の異なる速度パターンの検証結果 JARI 自動運転車両の主要諸元数値 1 全長 mm 7005 全幅 mm 1975 3 全高 mm 3400 4 重量 kg 5300 5 ホイールベースmm 795 6 最小回転半径 mm 6500 図 7

4 5. 車両モデルの精度の検証結果シミュレーションによる燃料消費量の計算結果を実験車の燃料消費量の実験結果と比較し, 車両モデルの精度の検証を行った. 車両モデルの精度が十分高ければ, 実験車で走行した時とシミュレーションの結果が同様の燃料消費量を示すはずである. 様々な走行パターンでの実走データが計算値と同じ結果になるのであれば, 自動運転の速度制御に最適速度パターンを適用することによって省エネ運転の実現が可能になると考えられる. 今回の検証では, 複数の走行パターンでの比較を行うため, シミュレーション実験と実車実験を行い, それぞれの燃料消費量が同様の結果になるか検証を行った. 表 1 に実験車の諸元を示す. 試験コースは, 図 5 に示す道路線形を持つコースを日本自動車研究所の模擬市街路に設定した. 表 1 車両諸元たと言える. act im av pd(km/h) 図 6 平均速度の異なる速度パターンの検証結果 JARI 自動運転車両の主要諸元数値 1 全長 mm 7005 全幅 mm 全高 mm 重量 kg ホイールベースmm 最小回転半径 mm 6500 図 7 平均速度の異なる速度パターン act im hight(m) 33m (JARI 模擬市街路 ) 7m ditanc(m) 図 5 検証用コース概略図 8 発進加速度の異なる速度パターンの検証結果平均速度と発進加速度がそれぞれ異なる複数の実車による走行速度パターン ( 図 7, 図 9) と, その実車実験の結果と燃料消費量のシミュレーション実験を比較した結果 ( 図 6, 図 8) を示す. その結果, 実車とシミュレーションの双方ともほぼ同様の傾向を示し再現性も高いことを確認することができた. 以上のことから, 自動運転省エネ走行に必要な精度の高い車両モデルの開発が出来図 9 発進加速度の異なる速度パターン JARI Rarch Journal (01.6)

5 6. 省エネ効果の検証結果自動運転による省エネ走行による CO 削減 / 省エネ効果を検証するために, 模擬市街路に設定した図 5 の試験コースにて複数のドライバによる燃費評価実験を実施し, 自動運転省エネ走行との燃料消費量の比較を行った. 評価実験には 1 名のドライバが参加した. ドライバには普段の走行方法から燃費モニタを参考に燃費の良い走行方法で走行するように指示を行い, 自動運転省エネ走行は, 仕事量を最小にする走行パターンを使用した ( 図 10). 7. まとめ ITS 技術を利用した単独車両による自動運転省エネ走行の実験を実施し, 車両モデルと最適速度パターンの妥当性の検証と省エネ運転の効果を検証した. 自動運転省エネ走行は, 精度の高い車両モデルと効率の良い最適速度パターンを車両制御に用いることにより燃料消費量を抑え CO を削減できることを確認した. 自動運転技術の開発過程で得られた成果をどの様に社会に還元するかが課題になるが, 省エネ走行は社会の要望が高く, より早い段階での実用化が求められている. 今後は自動運転省エネ走行が周辺車両に与える影響など, 交通環境全体での CO 削減への取組みについても検討を進め, より実用性の高いシステムの実現を目指し開発を行う予定である. ful conumption(l) 図ドライバと自動運転の燃料消費量比較実験の結果, 自動運転の最適速度パターンによる走行では, ドライバの運転と比較して全速度域で燃料消費量が少なく, 省エネ効果が高いことが確認出来た ( 図 11) wort dri vr avr agdrivr bt drivr opti ma l 最適速度パターンの燃料消費量参考文献 1) エコドライブ普及促進協議会 : エコドライブ普及推進アクションプラン (006) ) 青木啓二ほか : 自動運転隊列走行システムの開発 ( 第 1 報 ), 自動車技術会学術講演会前刷集, No94-9,p.1-4 (009) 3) 青木啓二, 森田康裕 : 自動運転隊列走行システムの開発概要 ( 第 1 報 ), 自動車研究,Vol.31,No.10, p8-10(009) 4) 鵜川洋 :GPS を用いた自動運転システムの開発, 自動車研究,Vol.3,No.1,p.35-40(010) 5) 鵜川, 北村 : 省エネルギー速度制御による燃費改善, 自動車研究,Vol.33,No.3,p.6-10(011) 6) 鵜川洋, 北村 : 省エネ速度パターンでの自動運転による燃費改善, 自動車技術会学術講演会前刷集, No p.7~10 (011) 7) 鵜川, 北村 : 省エネルギー速度制御による燃費改善, 自動車研究 011.3,p.6-10(011) 8) Karl Johan Atrom and Richard M. Murray. Fdback Sytm,PRINCETON UNIVERSITY PRESS(009) 9) Gillpi, T., "Fundamntal of Vhicl Dynamic", SAE Tchnical Papr R-114, (199) avrag pd(km/h) 図 11 自動運転とドライバの省エネ運転比較 JARI Rarch Journal (01.6)

(Microsoft Word \217\254\215\373\216q \203G\203R\203h\203\211\203C\203u\202b.doc)

$(Microsoft Word \217\254\215\373\216q \203G\203R\203h\203\211\203C\203u\202b.doc)$ エコドライブ知識エコドライブ知識エコドライブチェックからエコドライブの具体的運転方法平成 24 年 3 月エコドライブその 1 エコドライブチェックをしましょう最近エコドライブという言葉を聞きませんか? なぜ今この言葉が聞かれるようになったのでしょうか? そもそもエコドライブってどういうことなのでしょうか? 地球温暖化進行の原因の1つに自動車利用によるCO2 排出量の増加があります