(57)【要約】【課題】車両の後輪のコーナリングパワーの推定精度を向上させることを課題とする。【解決手段】前輪のみを操舵する車両の後輪のコーナリングパワーを求める車両状態推定装置において、車両のヨーレイトを検出するヨーレイト検出器１と、車両の横Ｇを検出する横Ｇ検出器２と、ヨーレイト検出器１で検出されたヨーレイトと、横Ｇ検出器２で検出された横Ｇとに基づいて、横Ｇからヨーレイトまでの周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を算出する周波数伝達特性算出器３と、周波数伝達特性算出器３で算出された周波数伝達特性に基づいて、車両の後輪のコーナリングパワーを算出するコーナリングパワー算出器４とを有することを特徴とする。【選択図】図２
2010202046.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前輪のみを操舵する車両の後輪のコーナリングパワーを求める車両状態推定装置において、
前記車両のヨーレイトを検出するヨーレイト検出手段と、
前記車両の横Ｇ（横加速度）を検出する横Ｇ検出手段と、
前記ヨーレイト検出手段で検出されたヨーレイトと、前記横Ｇ検出手段で検出された横Ｇとに基づいて、横Ｇからヨーレイトまでの周波数伝達特性を算出する周波数伝達特性算出手段と、
前記周波数伝達特性算出手段で算出された周波数伝達特性に基づいて、前記車両の後輪のコーナリングパワーを算出するコーナリングパワー算出手段と
を有することを特徴とする車両状態推定装置。
【請求項２】
前記コーナリングパワー算出手段は、前記周波数伝達特性算出手段で算出された周波数伝達特性における共振特性に基づいて、コーナリングパワーを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状態推定装置。
【請求項３】
前記車両の車体速を検出する車体速検出手段と、
前記周波数伝達特性算出手段で算出された周波数伝達特性に基づいて、周波数伝達特性における共振ピークゲインを検出する共振ピークゲイン検出手段を有し、
前記コーナリングパワー算出手段は、前記車体速検出手段で検出された車体速と、前記共振ピークゲイン検出手段で検出された、周波数伝達特性の共振特性における共振ピークゲインとに基づいてコーナリングパワーを算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の車両状態推定装置。
【請求項４】
前記周波数伝達特性算出手段で算出された周波数伝達特性に基づいて、周波数伝達特性における共振ピーク周波数を検出する共振ピーク周波数検出手段を有し、
前記コーナリングパワー算出手段は、前記共振ピーク周波数検出手段で検出された、周波数伝達特性の共振特性における共振ピーク周波数に基づいてコーナリングパワーを算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の車両状態推定装置。
【請求項５】
前記車両の車体速を検出する車体速検出手段を有し、
前記コーナリングパワー算出手段は、前記共振ピーク周波数検出手段で検出された共振ピーク周波数に加えて、前記車体速検出手段で検出された車体速に基づいて、コーナリングパワーを算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の車両状態推定装置。
【請求項６】
前記車両の後輪に装着される複数のタイヤの種類と、前記複数のタイヤ毎に予め設定されたコーナリングパワーの値とを記憶する記憶手段と、
前記コーナリングパワー算出手段で算出されたコーナリングパワーと、前記記憶手段に記憶されたコーナリングパワーとの比較結果に基づいて、前記車両の後輪のタイヤの種類を判定するタイヤ種別判定手段と
を有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両状態推定装置。
【請求項７】
前記車両の後輪に装着される複数のタイヤの種類と、前記複数のタイヤ毎に予め設定された横滑りを起こすコーナリングパワーの閾値とを記憶する記憶手段と、
前記コーナリングパワー算出手段で算出されたコーナリングパワーと、前記記憶手段に記憶された横滑りのコーナリングパワーとの比較結果に基づいて、前記車両の後輪が横滑りを起こしているか否かを判定する横滑り判定手段と
を有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両のコーナリングパワーを算出する車両状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の技術としては、例えば以下に示す文献に記載されたものが知られている（特許文献１参照）。この文献には、車両横方向の力の釣り合い式と、車両上下軸周りのモーメントの釣り合い式と、車両運動の状態量の物理的関係式との３式によって、ヨーレイトと横Ｇとを用いることで、前輪の横力変化の影響を分離し、精度良く後輪のコーナリングパワーを推定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１４６１５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記従来の技術においては、後輪のコーナリングパワーを時系列で計算するため、高周波/低周波ノイズの影響を直接受けてしまい、この影響で推定精度が低下するといった不具合を招くおそれがあった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、コーナリングパワーの推定精度を向上させた車両状態推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の課題を解決する手段は、前輪のみを操舵する車両の横Ｇからヨーレイトまでの周波数伝達特性に基づいて、車両後輪のコーナリングパワーを算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、周波数伝達特性における、コーナリングパワーの変化の影響が大きい周波数帯域のみを観測してコーナリングパワーを算出することで、コーナリングパワーの推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の特徴に係る横Ｇ〜ヨーレイトの周波数伝達特性を示す図である。
【図２】本発明の実施例１に係る車両状態装置の構成を示す図である。
【図３】実施例１に係る周波数伝達特性算出器の構成を示す図である。
【図４】図３示す周波数伝達特性算出器における算出手順を示すフローチャートである。
【図５】実施例１に係るコーナリングパワー算出器の構成を示す図である。
【図６】図５に示す共振ピークゲイン検出器の構成を示す図である。
【図７】図５に示すゲインコーナリングパワー変換器の構成を示す図である。
【図８】本発明の実施例２に係るコーナリングパワー算出器の構成を示す図である。
【図９】図８に示す共振ピーク周波数検出器の構成を示す図である。
【図１０】図８に示す周波数コーナリングパワー変換器の構成を示す図である。
【図１１】本発明の実施例３に係るコーナリングパワー算出器の構成を示す図である。
【図１２】図１１に示す周波数コーナリングパワー変換器の構成を示す図である。
【図１３】タイヤの種類と後輪コーナリングパワーとの関係を示す図である
【図１４】本発明の実施例４に係るタイヤ推定器の構成を示す図である。
【図１５】後輪の横滑りと後輪コーナリングパワーとの関係を示す図である。
【図１６】本発明の実施例５に係る後輪横滑り判定器の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明を実施するための実施例を説明する。
【実施例１】
【００１０】
先ず、本発明の実施例１に係る車両状態推定装置を説明する前に、図１を参照して本発明の車両状態推定装置で採用した推定手法を説明する。
【００１１】
車両の横Ｇ（車両の横方向に加わる加速度もしくは減速度）からヨーレイト（車両重心の上下方向軸回りの回転加速度）までの周波数伝達特性のゲインは、例えば図１に示すように表される。このような周波数伝達特性において、後輪コーナリングパワー（Ｃｒ）が減少すると、その影響は共振ピークゲイン(δＧ)もしくは共振ピーク周波数（ω’）の変動として現れる。この周波数変動範囲は車両に依存するが、おおよそ１［rad/s］〜１０［rad/s］の範囲である。すなわち、この周波数帯域の共振ピークゲインもしくは共振ピーク周波数を観測することで後輪コーナリングパワーを算出することが可能である。
【００１２】
そこで、従来では、後輪コーナリングパワーを時系列で直接演算していたため、全周波数帯域を演算することになり、ノイズの影響を大きく受けやすくなっていた。一方、今回本発明で採用した特徴的な技術では、周波数伝達特性の共振特性における共振ピークに注目することで、従来に比べて観測する周波数帯域を制限し、後輪コーナリングパワーの検出精度を向上させるようにしている。
【００１３】
続いて、図２を参照して本発明の実施例１に係る車両状態推定装置を説明する。図２は本発明の実施例１に係る車両状態推定装置の構成を示す図である。図２において、この実施例１の車両状態推定装置は、車両のヨーレイトγ（ｔ） ［rad/s］を検出するヨーレイト検出器１と、車両の横Ｇαｙ（ｔ） [m/s/s]を検出する横Ｇ検出器２と、ヨーレイトγ（ｔ）および横Ｇαｙ（ｔ）から周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を算出する周波数伝達特性算出器３と、周波数伝達特性Ｇ（ｚ）から車両後輪のコーナリングパワーＣｒ（ｔ）を推定するコーナリングパワー算出器４を備えている。また、車両状態推定装置は、右前輪の車輪速を検出する車輪速検出器５と、左前輪の車輪速を検出する車輪速検出器６と、右後輪の車輪速を検出する車輪速検出器７と、左後輪の車輪速を検出する車輪速検出器８と、前輪を転舵するステアリング機構９とを備えている。ここで、上記関数のパラメータとなるｔは実時間、ｚは離散時間周波数領域であることを表す。
【００１４】
図３は図２に示す周波数伝達特性算出器３の構成を示すブロック図である。図３において、検出された横Ｇαｙ（ｔ）および検出されたヨーレイトγ（ｔ）から、伝達特性の算出開始を判断する伝達特性算出判定器３１と、横Ｇおよびヨーレイトをフィルタ処理するフィルタ処理装置３２と、制御周期を変更するマルチサンプル装置３３と、ステア角からヨーレイトの離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を逐次演算する適応同定器３４とを備えて構成される。
【００１５】
図４は図３に示す周波数伝達特性算出器３における算出手順を示すフローチャートである。
【００１６】
図４において、先ず伝達特性算出判定器３１により伝達特性の算出開始を判断する（ステップＳ１０１）。本実施例１では車両の旋回時のみ演算を行うため、次式（１）に示すように、例えば横Ｇが低加速度領域｛αｙｍ≦αｙ（ｔ）≦αｙｐ｝において、伝達特性の算出フラグＳＷ＿Ａｄ（ＳＷ＿Ａｄ＝１で算出、ＳＷ＿Ａｄ＝０で算出せず）の値を０にするとともに、伝達特性算出判定器３１から出力される判定横Ｇαｙ（ｔ）＊、判定ヨーレイトγ（ｔ）＊の値を０とする。一方、αｙｍ＞αｙ（ｔ）、αｙ（ｔ）＞αｙｐにおいては、伝達特性の算出フラグＳＷ＿Ａｄの値を１にするとともに、伝達特性算出判定器３１から出力される判定横Ｇαｙ（ｔ）＊＝αｙ（ｔ）、判定ヨーレイトγ（ｔ）＊＝γ（ｔ）とする。
【数１】
2010202046.tif 000003
【００１７】
ここで、αｙｍ，αｙｐはそれぞれマイナス側横Ｇ閾値、プラス側横Ｇ閾値を表す。なお、
直進状態での横Ｇを０とし、右方向をプラス、左方向をマイナスとする。
【００１８】
次に、フィルタ処理装置３２による高周波ノイズの除去を行う（ステップＳ１０２）。フィルタは次式（２）に示す二次のローパスフィルタ（ＬＰＦ）を離散化して用いる。
【数２】
2010202046.tif 000004
【００１９】
ここで、ｓはラプラス演算子、ω [rad/s]はローパスフィルタのカットオフ周波数を表す。本実施例１ではタイヤの応答速度を考慮し、ω＝２π×５に設定している。判定横Ｇαｙ（ｔ）＊、判定ヨーレイトγ（ｔ）＊を同様のローパスフィルタで処理することで、演算後の周波数伝達関数に現れるフィルタの影響を除去することができる。ローパスフィルタで処理後の処理横Ｇおよび処理ヨーレイトをそれぞれαｙ（ｔ）＊＊、γ（ｔ）＊＊とする。
【００２０】
次に、マルチサンプル装置３３による高周波ノイズの除去を行う（ステップＳ１０３）。
【００２１】
マルチサンプル装置３３でダウンサンプリングすることで、制御周波数をタイヤの応答周波数ｆｔ[Hz]以下に低下させる。これにより、タイヤが応答しない高周波のデータをさらに除去することができ、高精度に周波数伝達関数の推定が可能となる。ここで、一般的にタイヤの応答周波数ｆｔは５［Hz］前後であることが知られている。ダウンサンプリング後のサンプル横Ｇおよびサンプルヨーレイトをそれぞれαｙ（ｔ）＊＊＊、γ（ｔ）＊＊＊とする。
【００２２】
このように、ローパスフィルタでフィルタ処理した後にダウンサンプリングすることで、ナイキスト周波数の影響を抑えつつ高周波ノイズを除去することができ、路面摩擦係数の推定精度を上げることができる。
【００２３】
最後に、適応同定器３４を用いることでサンプル横Ｇαｙ（ｔ）＊＊＊、サンプルヨーレイトγ（ｔ）＊＊＊の離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を逐次演算する（ステップＳ１０４）。離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）は例えば次式（３）で与えられる。
【数３】
2010202046.tif 000005
【００２４】
ここで、ｚ−１は離散系での遅延演算子、ａ０〜ａｎ、ｂ０〜ｂｍは時間変化する変数であり、ｎ≦ｍである。
【００２５】
適応同定器３４は、例えば文献「鈴木隆著、アダプティブコントロール  コロナ社出版、ｐ９５−ｐ１２２」に記載されている、逐次最小二乗法により入出力信号から周波数伝達特性Ｇ（ｚ）のパラメータａ０〜ａｎ、ｂ０〜ｂｍを逐次演算する手法を用いる。
【００２６】
逐次演算周期は、ダウンサンプリングした周期より小さい周期に設定するのが好ましい。これにより、得られた周波数伝達特性が受けるナイキスト周波数の影響を小さくすることができる。特にダウンサンプリングした周波数近傍の周波数伝達特性を利用する場合に効果がある。本実施例１では、例えば演算周期をヨーレイト検出器１、横Ｇ検出器２の検出周期である１０［ms］程度に設定した。周波数伝達特性Ｇ（ｚ）の次数ｎ，ｍは大きく設定するのが好ましく、ノイズに強い演算が可能となる。適応同定器３４は、ＳＷ＿Ａｄ＝１のときのみ逐次演算し、ＳＷ＿Ａｄ＝０の場合は演算を行わないこととする。これにより、車両の旋回時のみ推定可能となり、周波数伝達特性の演算精度が向上する。
【００２７】
図５は図２に示すコーナリングパワー算出器４の構成を示す図である。図５において、コーナリングパワー算出器４は、離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）から共振ピークゲインδＧ（ω’）[dB]を検出する共振ピークゲイン検出器４１と、各車輪速検出器５〜８で検出された各車輪速（Ｖ１〜Ｖ４）から車体速Ｖ（ｔ）[km/h]を推定する車体速推定器４２と、共振ピークゲインδＧ（ω’）[dB]及び車体速Ｖ（ｔ）[km/h]から車両後輪のコーナリングパワーＣｒ（ｔ）を推定するゲインコーナリングパワー変換器４３で構成される。
【００２８】
図６は図５に示す共振ピークゲイン検出器４１の構成を示す図である。図６において、共振ピークゲイン検出器４１は、離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を連続時間周波数伝達関数Ｇ（ｓ）に変換する連続時間変換器４１１と、共振ピークゲインの探索周波数帯を決定する周波数帯発生器４１２と、連続時間周波数伝達関数Ｇ（ｓ）と探索周波数帯から共振ピークゲインδＧ
（ω’）を探索する共振ピークゲイン探索器４１３とを備えて構成される。
【００２９】
連続時間変換器４１１は、次式（４）で示す双一次変換により離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）を連続時間周波数伝達関数Ｇ（ｓ）に変換する。
【数４】
2010202046.tif 000006
【００３０】
ここで、Ｔｓ[s]は適応同定器３４の演算周期を表す。双一次変換を用いることで変換時のナイキスト周波数の影響を小さくすることができる。
【００３１】
周波数帯発生器４１２は、車両パラメータ及び後輪コーナリングパワーの変動想定量から最小検索周波数ωｍｉｎと最大検索周波数ωｍａｘを予め決定しておく。ここで、経験的にωｍｉｎ＝１［rad/s］程度、ωｍａｘ＝１０［rad/s］程度に設定するとよい。
【００３２】
また、後述する二輪モデルの式（９）から、次式（５）で示す共振ピーク周波数を導出し、後輪コーナリングパワーＣｒを所定の範囲で変化させ、そのときの最小周波数をωｍｉｎ、最大周波数をωｍａｘとしてもよい。
【数５】
2010202046.tif 000007
【００３３】
上式（５）において、例えばＣｒの変化幅は１００００［N/rad］〜１０００００［N/rad］程度に設定することで、概ね抜け漏れなく探索することができる。このように検索周波数帯を設定することで、探索範囲を車速によらず設定することができる。
【００３４】
共振ピークゲイン探索器４１３は、次式（６）で表され、この関数により共振ピークゲインδＧ（ω’）を探索する。
【数６】
2010202046.tif 000008
【００３５】
ここで、ｍａｘＧ｛ｆ（ｘ）：Ａ≦ｘ≦Ｂ｝は、関数ｆ（ｘ）の最大値をＡ≦ｘ≦Ｂの範囲で探索し、その最大値を求める関数である。探索は、関数ｆ（ｘ）を微分してその極を求める方法を用いてもよいし、もしくは予め設定された所定の値毎にｘを変化させて全探索／ランダム探索で求めてもよい。このように探索することで、観測周波数帯域を絞ることができ、演算時間を低減することができる。
【００３６】
図５に戻って、
車体速推定器４２は、各車輪速検出器５〜８の検出値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４[km/h]から次式（７）を用いて車体速Ｖ（ｔ）を推定する。
【数７】
2010202046.tif 000009
【００３７】
図７は図５に示すゲインコーナリングパワー変換器４３の構成を示す図である。図７において、ゲインコーナリングパワー変換器４３は、車両状態量から共振ピークゲイン
δＧ’（ω’）を推定する共振ピークゲイン推定器４３１と、前述した共振ピークゲイン探索器４１３で得られた共振ピークゲインδＧ（ω’）と共振ピークゲイン推定器４３１で推定された推定共振ピークゲインδＧ’（ω’）の誤差を最小化するコントローラ４３２とを備えて構成される。
【００３８】
共振ピークゲイン推定器４３１は、横Ｇαｙ（ｔ）からヨーレイトγ（ｔ）までの周波数伝達特性の演算式を用いて、車体速Ｖ及び車両後輪のコーナリングパワーＣｒから共振ピークゲインを推定する。
【００３９】
以下、横Ｇαｙ（ｔ）からヨーレイトγ（ｔ）までの周波数伝達特性の演算式を導出する。例えば文献「安部正人著、自動車の運動と制御、山海堂出版、ｐ４９〜ｐ４７」に記載されている演算式を用いると、前輪を操舵する車両の二輪モデルの横運動は、次式（８）で表される。
【数８】
2010202046.tif 000010
【００４０】
ここで、Ｃｆ、Ｃｒ[N/rad]は前輪、後輪のコーナリングパワーであり、ｍ[kgf]は車両重量、Ｖ[km/h]は車体速、ｌｆ、ｌｒ[m]はそれぞれ、重心から前輪までの距離、重心から後輪までの距離、Ｉ[kgm２]はヨーモーメント、β[rad]は車体すべり角、γ[rad/s]は車体ヨーレート、δｆ[rad]はハンドル舵角によるタイヤ切れ角である。
【００４１】
また、横Ｇαｙ（ｔ）とヨーレイトγ（ｔ）、すべり角β（ｔ）の関係は、次式（９）でで表される。
【数９】
2010202046.tif 000011
【００４２】
上式（８）、（９）をラプラス変換して整理すると、横Ｇαｙ（ｔ）からヨーレイトγ（ｔ）までの周波数伝達特性を演算する次式（１０）が得られる。
【数１０】
2010202046.tif 000012
【００４３】
ここで、Ａｙ、Ｈはそれぞれαｙ、γのラプラス変換を表し、ωｎは分母多項式の固有周波数、ζは分母多項式の減衰係数を表し、ｌ＝ｌｆ＋ｌｙである。
【００４４】
上式（１０）は、Ｃｆの影響を分離したＣｒだけの式となるので、本式により後輪コーナリングパワーＣｒを推定することで、その推定精度を向上することが可能となる。
【００４５】
次式（１１）は、一次／二次の伝達特性の演算式となり、分母多項式の減衰係数ζが１／２１／２以下の場合には、共振特性を有することが知られており、その共振ピーク周波数ω’は次式（１１）で表される。
【数１１】
2010202046.tif 000013
【００４６】
上式（１０）、（１１）から次式（１２）を用いて共振ピークゲインδＧ（ω’）を算出する。
【数１２】
2010202046.tif 000014
【００４７】
コントローラ４３２は、比例・積分・微分制御器(ＰＩＤ制御器)により共振ピークゲインδＧ（ω’）と推定共振ピークゲインδＧ’（ω’）の誤差を収束させる。ＰＩＤ制御器は、例えば次式（１３）で示しように連続値系で設計し、その後前述した式（４）などにより離散化して実装される。
【数１３】
2010202046.tif 000015
【００４８】
ここで、Ｋｐは比例ゲイン、ＴＩは積分時間、ＴＤは微分時間をそれぞれ表す。ＰＩＤ制御器のパラメータは、例えば文献「山本、他著、ＰＩＤ制御の基礎と応用、朝倉書店出版、ｐ８５−ｐ８８」に記載されている、ジーグラ・ニコラス法を用いる。
【００４９】
コントローラ４３２により共振ピークゲインδＧ（ω’）と推定共振ピークゲイン
δＧ’（ω’）の誤差が収束すると、コントローラ４３２の出力が後輪コーナリングパワーＣｒと一致する。
【００５０】
このように、この実施例１では、先の図１の説明で触れたように周波数伝達特性における共振特性の一つとなる共振ピークゲインに着目することで、従来に比べて観測する周波数帯域を格段に制限することが可能となる。これにより、共振ピークゲインから後輪コーナリングパワーＣｒを演算することで、高周波／低周波のノイズの影響が少なくなり、かつコーナリングパワー変化の影響を大きく捉えることが可能となる。これにより、コーナリングパワーの推定精度を向上することができる。
【実施例２】
【００５１】
次に、本発明の実施例２について説明する。
【００５２】
この実施例２の特徴とするところは、先の実施例１で説明したコーナリングパワー算出器４を、先の図５に示す構成に代えて図８に示す構成を採用したことにあり、他は先の実施例１と同様である。
【００５３】
図８において、コーナリングパワー算出器４は、離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）から共振ピーク周波数ω’[rad/s]を検出する共振ピーク周波数検出器４４と、共振ピーク周波数ω’［rad/s］から車両後輪のコーナリングパワーＣｒ（ｔ）を推定する周波数コーナリングパワー変換器４５とを備えて構成される。
【００５４】
図９は図８に示す共振ピーク周波数検出器４４の構成を示すブロック図である。図９において、共振ピーク周波数検出器４４は、連続時間変換器４１１と、周波数帯発生器４１２と、連続時間周波数伝達関数Ｇ（ｓ）と探索周波数帯から共振ピーク周波数ω’[rad/s]を探索する共振ピーク周波数探索器４４３とで構成される。
【００５５】
連続時間変換器４１１と周波数帯発生器４１２は、前述した実施例１の図６で示す連続時間変換器４１１、周波数帯発生器４１２と同様なのでその説明は省略する。
【００５６】
共振ピーク周波数探索器４４３は、次式（１４）で表され、この関数により共振ピーク周波数ω’[rad/s]を探索する。
【数１４】
2010202046.tif 000016
【００５７】
ここで、ｍａｘΩ｛ｆ（ｘ）：Ａ≦ｘ≦Ｂ｝は、関数ｆ（ｘ）の最大値をＡ≦ｘ≦Ｂの範囲で探索し、最大値をとるときのｘを求める関数である。探索は、関数ｆ（ｘ）を微分してその極を求める方法を用いてもよいし、もしくは予め設定された所定の値毎にｘを変化させて全探索／ランダム探索で求めてもよい。このようにして探索することで、観測周波数帯域を絞ることができ、演算時間を低減することが可能となる。
【００５８】
図１０は図８に示す周波数コーナリングパワー変換器４５の構成を示すブロック図である。なお、コントローラ４３２は、前述した実施例１の図７で採用したコントローラ４３２と同様なので、その説明は省略する。
【００５９】
周波数コーナリングパワー変換器４５は、車両状態量から共振ピーク周波数ω’’[rad/s]を推定する共振ピーク周波数推定器４５１と、前述した共振ピーク周波数検出器４４で検出された共振ピーク周波数ω’[rad/s]と共振ピーク周波数推定器４５１で推定された推定共振ピーク周波数ω’’[rad/s]の誤差を最小化するコントローラ４３２とを備えて構成される。
【００６０】
共振ピーク周波数推定器４５１は、横Ｇαｙ（ｔ）からヨーレイトγ（ｔ）までの周波数伝達特性の演算式を用いて、車両後輪のコーナリングパワーＣｒから共振ピーク周波数ω’を推定する。
【００６１】
ここで、既述した減衰係数ζを１／２１／２とすると、前述した式（１１）は次式（１５）に近似することができる。
【数１５】
2010202046.tif 000017
【００６２】
これにより、上式（１５）と既述した式（１０）とから、共振ピーク周波数ω’と後輪コーナリングパワーＣｒとの関係は、次式（１６）で表される。
【数１６】
2010202046.tif 000018
【００６３】
上式（１６）は、車体速Ｖを含まないため、車体速Ｖの検知が困難な車輪スリップ時や車体後輪横滑り時においても共振ピーク周波数ω’から後輪コーナリングパワーＣｒを推定することができる。
【００６４】
このように、この実施例２では、周波数伝達特性における共振特性の一つとなる共振ピーク周波数に着目することで、従来に比べて観測する周波数帯域を格段に制限することが可能となる。これにより、共振ピーク周波数から後輪コーナリングパワーＣｒを演算することで、高周波／低周波のノイズの影響が少なくなり、かつコーナリングパワー変化の影響を大きく捉えることが可能となる。これにより、コーナリングパワーの推定精度を向上することができる。
【００６５】
また、車体速の検知が困難な状況でも後輪コーナリングパワーＣｒを推定することが可能となる。
【実施例３】
【００６６】
次に、本発明の実施例３について説明する。
【００６７】
この実施例３の特徴とするところは、先の実施例１で説明したコーナリングパワー算出器４を、先の図５に示す構成に代えて図１１に示す構成を採用したことにあり、他は先の実施例１と同様である。
【００６８】
図１１において、コーナリングパワー算出器４は、離散時間周波数伝達特性Ｇ（ｚ）から共振ピーク周波数ω’[rad/s]を検出する共振ピーク周波数検出器４４と、各車輪速検出器５〜８から車体速Ｖ（ｔ）[km/h]を推定する車体速推定器４２と、共振ピーク周波数ω’[rad/s]と車体速Ｖ（ｔ）[km/h]から車両の後輪コーナリングパワーＣｒ（ｔ）を推定する周波数コーナリングパワー変換器４６とを備えて構成される。なお、共振ピーク周波数検出器４４と各車輪速検出器５〜８は、先の実施例１の図５、図８で採用したものと同様なので、その説明は省略する。
【００６９】
図１２は周波数コーナリングパワー変換器４６の構成を示すブロック図である。図１２において、周波数コーナリングパワー変換器４６は、車両状態量と車体速Ｖから共振ピーク周波数ω’’[rad/s]を推定する共振ピーク周波数推定器４６１と、共振ピーク周波数ω’[rad/s]と共振ピーク周波数推定器４６１で推定された共振ピーク周波数ω’’[rad/s]との誤差を最小化する、前述した図７のコントローラと同様のコントローラ４３２とを備えて構成される。
【００７０】
共振ピーク周波数推定器４６１は、横Ｇαｙ（ｔ）からヨーレイトγ（ｔ）までの周波数伝達特性の演算式を用いて、車体速Ｖと車両の後輪コーナリングパワーＣｒから共振ピーク周波数ω’を推定する。
【００７１】
前述した式（１０）と式（１１）とから次式（１７）を用いて共振ピーク周波数ω’[rad/s]を算出する。
【数１７】
2010202046.tif 000019
【００７２】
このように、この実施例３では、周波数伝達特性における共振特性の一つとなる共振ピーク周波数に着目することで、従来に比べて観測する周波数帯域を格段に制限することが可能となる。これにより、共振ピーク周波数ならびに車体速から後輪コーナリングパワーＣｒを演算することで、高周波／低周波のノイズの影響が少なくなり、かつコーナリングパワー変化の影響を大きく捉えることが可能となる。これにより、コーナリングパワーの推定精度を向上することができる。
【実施例４】
【００７３】
次に、本発明の実施例４について説明する。
【００７４】
この実施例４の特徴とするところは、先の実施例１〜３のいずれかの実施例で推定した後輪コーナリングパワーＣｒに基づいて、車両に装着されているタイヤの種類を判定するようにしたことにある。
【００７５】
例えば、通常仕様のサマータイヤに比べて雪道仕様のスタッドレスタイヤは、後輪コーナリングパワーＣｒの値が大幅に小さくなることが一般的に知られている。図１３にサマータイヤとスタッドレスタイヤのタイヤ特性を示す。図１３において、横軸のβｔはタイヤすべり角、縦軸のＦｙはタイヤが発生するコーナリングパワーを表している。この実施例４では、図１３に示すようなタイヤが有する特性、すなわちタイヤの種類に応じてコーナリングパワーＣｒが変化する（サマータイヤのコーナリングパワーＣｒ，１＞スタッドレスタイヤのコーナリングパワーＣｒ，２）というタイヤの特性に着目して、この特性に基づいて先の実施例１〜３のいずれかで推定されたコーナリングパワーＣｒの値の大小によってタイヤの種類を推定して判定するようにしている。
【００７６】
図１４はこの実施例４でタイヤの種類を推定するタイヤ推定器の構成を示す図である。図１４において、タイヤ推定器は、コーナリングパワー集合Ｃｒ，ｎ（ｎ＝１，２・・・）を出力するタイヤ記憶器１１と、現在車両に装着されているタイヤの種類を判定するタイヤ判定器１２とを備えて構成される。
【００７７】
タイヤ記憶器１１は、コーナリングパワー集合Ｃｒ，ｎ（ｎ＝１，２・・・）及び各集合に対応したラベル集合Ｌｎ（ｎ＝１，２・・・）を予めメモリに蓄えておき出力する。
【００７８】
ラベル集合Ｌｎ（ｎ＝１，２・・・）はタイヤを区別できるものであり、例えばタイヤの名前や記号とする。
【００７９】
タイヤ判定器１２は、コーナリングパワー集合Ｃｒ，ｎ（ｎ＝１，２・・・）と推定された後輪コーナリングパワーＣｒとを比較し、比較結果において推定された後輪コーナリングパワーＣｒの値に最も近い値のコーナリングパワー集合を選択し、選択したコーナリングパワー集合に対応したラベルを出力し、タイヤの種類を推定して判別する。
【００８０】
このように、この実施例４では、既述した実施例１〜３で精度良く推定された後輪コーナリングパワーＣｒと、図１３に示す特性とを用いてタイヤの種類を推定しているので、精度良くタイヤの種類を判定することが可能となる。
【実施例５】
【００８１】
次に、本発明の実施例５について説明する。
【００８２】
この実施例５の特徴とするところは、先の実施例１〜３のいずれかの実施例で推定した後輪コーナリングパワーＣｒに基づいて、後輪の横滑りを判定するようにしたことにある。
【００８３】
後輪の横滑りとは、後輪が横すべりを起こし、車両が旋回内側に巻き込む現象である。このような現象が発生するのは、後輪のタイヤ摩擦円を前後方向もしくは横方向で使い切り、車両後輪の横力が抜けることが原因であり、後輪の横滑りが発生すると、コーナリングパワーＣｒの値（すべり角０からタイヤ発生横力までの傾き）が大幅に小さくなることが一般的に知られている。
【００８４】
図１５は後輪横滑り時と定常走行時のタイヤ特性を示す図であり、横軸のβｔはタイヤすべり角、縦軸のＦｙはタイヤが発生する横力を表している。この実施例５では、図１４に示すような後輪横滑り時の特性、すなわち後輪の横滑りが発生すると、横滑りが発生しない定常走行時に比べてコーナリングパワーＣｒが大幅に減少する（後輪横滑り発生時のコーナリングパワーＣｒ’＜定常走行時のコーナリングパワーＣｒ）という特性に着目し、この特性に基づいて先の実施例１〜３のいずれかで推定されたコーナリングパワーＣｒの値の大小によって後輪の横滑りを推定して判定するようにしている。
【００８５】
図１６はこの実施例５で後輪の横滑りを推定する後輪横滑り推定器の構成を示す図である。図１６において、後輪横滑り推定器は、タイヤの種類から後輪横滑り閾値Ｃｒｔｈ[rad/N]を出力する閾値記憶器１３と、後輪の横滑り状態を判定する後輪横滑り判定器１４とを備えて構成される。
【００８６】
閾値記憶器１３は、タイヤの種類情報に応じた後輪横滑り閾値Ｃｒｔｈ[rad/N]を予めメモリに蓄えておき出力する。タイヤの種類情報とは、タイヤを区別できるものであり、例えばタイヤの名前や記号とする。
【００８７】
後輪横滑り判定器１４は、後輪横滑り閾値Ｃｒｔｈ[rad/N]と、先の実施例１〜３のいずれかの実施例で推定された後輪コーナリングパワーＣｒとを比較し、後輪横滑り判定信号ＳＰ＿ＳＷを出力する。比較の結果に応じて後輪横滑り判定信号は次式（１８）に示すように設定される。
【数１８】
2010202046.tif 000020
【００８８】
そして、ＳＰ＿ＳＷ＝１、すなわち後輪横滑り閾値Ｃｒｔｈ≧後輪コーナリングパワー
Ｃｒである場合に後輪が横滑りしているものと推定して判別する。
【００８９】
このように、この実施例５では、既述した実施例１〜３で精度良く推定された後輪コーナリングパワーＣｒと、図１５に示す特性とを用いて後輪が横滑りを起こしているか否かを推定しているので、精度良く後輪の横滑りを判定することが可能となる。
【符号の説明】
【００９０】
１…ヨーレイト検出器
２…横Ｇ検出器
３…周波数伝達特性算出器
４…コーナリングパワー算出器
５、６，７，８…車輪速検出器
９…ステアリング機構
１１…タイヤ記憶器
１２…タイヤ判定器
１３…閾値記憶器
１４…後輪横滑り判定器
３１…伝達特性算出判定器
３２…フィルタ処理装置
３３…マルチサンプル装置
３４…適応同定器
４１…共振ピークゲイン検出器
４２…車体速推定器
４３…ゲインコーナリングパワー変換器
４４…共振ピーク周波数検出器
４５，４６…周波数コーナリングパワー変換器
４１１…連続時間変換器
４１２…周波数帯発生器
４１３…共振ピークゲイン探索器
４３１…共振ピークゲイン推定器
４３２…コントローラ
４４３…共振ピーク周波数探索器
４５１，４６１…共振ピーク周波数推定器
【図１】
2010202046.tif 000021
【図２】
2010202046.tif 000022
【図３】
2010202046.tif 000023
【図４】
2010202046.tif 000024
【図５】
2010202046.tif 000025
【図６】
2010202046.tif 000026
【図７】
2010202046.tif 000027
【図８】
2010202046.tif 000028
【図９】
2010202046.tif 000029
【図１０】
2010202046.tif 000030
【図１１】
2010202046.tif 000031
【図１２】
2010202046.tif 000032
【図１３】
2010202046.tif 000033
【図１４】
2010202046.tif 000034
【図１５】
2010202046.tif 000035
【図１６】
2010202046.tif 000036